【摘 要】
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针对压缩追踪（Compressive Tracking,CT）算法在目标追踪中易受遮挡和扭曲变形干扰问题,结合该算法简单容易执行的追踪机制,提出一种融合SURF（Speeded-up robust features）和压缩
【基金项目】
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安徽省自然科学基金资助项目（1508085MF121）, 安徽高校自然科学研究项目（KJ2016A056）, 安徽检测技术与节能装置省级实验室开放研究基金（1506c085002）, 高校优秀中青年骨干人才国内外访学研修重点项目（gxfxZD2016100）
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针对压缩追踪（Compressive Tracking,CT）算法在目标追踪中易受遮挡和扭曲变形干扰问题,结合该算法简单容易执行的追踪机制,提出一种融合SURF（Speeded-up robust features）和压缩特征的鲁棒性目标追踪算法。新算法有两方面的改进：一是在自适应更新目标外观模型的基础上,增加防止误更新外观模型机制,解决追踪过程中严重遮挡和扭曲变形问题;二是通过SURF特征点在前后两帧中的匹配关系,求解追踪目标尺寸变化,自适应调整目标模板大小。通过仿真实验表明：改进后的算法在公开的某些图
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