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基于粒子滤波的目标跟踪性能在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标外观特征变化导致模型漂移问题,提出了一种新的粒子滤波算法,利用目标外观的先验知识,为目标建立多个颜色模型,通过对目标函数的优化,采用最优凸组合模型实时地对目标进行跟踪。同时,采用UKF(Unscented Kalman Filter)产生粒子滤波的建议分布,并从中抽取粒子。由于考虑到当前观测,使得粒子分布更加接近后验概率分布,用较少的粒子就可以逼近目标的真实状态。实验结果表明,与单一模型以及自适应模型算法相比,多模型的粒子