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在视频目标跟踪中，搜索区间大小直接影响着跟踪的速度和效率．现采用图象坐标系下的卡尔曼滤波预测来指导跟踪，设计了卡尔曼滤波器，对被跟踪目标的运动参数（位置，速度，加速度）进行滤波预测．缩小了搜索区间（减至为匹配模型的大小），提高了系统的实时性和跟踪精度．实验结果表明：在对大运动和大运动大机动两种视频目标的跟踪中，耗时仅为全局搜索的1／4，精度可达3像素以内．