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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.