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针对滑动窗算法计算量较大的问题,提出一种多级粒子窗算法。首先构造一个目标分类器级联结构,然后在全图像域随机产生一组粒子,每一个粒子对应一个目标分类器。分类器的响应作为统计特征修正目标的似然概率密度函数,用于指导下一级的粒子生成,直至粒子收敛到稳定区域,从而实现对目标状态由粗到精的定位。分别将该方法用于单幅图像和图像序列中的目标检测,并与滑动窗算法进行了比较,结果表明,多级粒子窗算法能够快速精确实现目标检测。