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传统目标跟踪算法很难在户外视频中进行行人实时跟踪及人流量统计,针对该问题,提出一种联合邻帧匹配与卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法。该算法首先以方向梯度直方图(HOG)为特征的自适应推进(Adaboost)分类器进行行人人头检测,进而采用卡尔曼滤波进行行人轨迹预测,并应用邻帧匹配算法对该目标运动轨迹进行校正。在邻帧匹配法中,新颖地将跟踪过程中的目标匹配问题转化为基于匈牙利算法的指派问题。因邻帧匹配法能更好地区分不同待匹配目标的特征,较传统跟踪算法,能更好地避免误匹配、漏匹配等问题,提高了目标跟踪的准确率,