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针对经典的Mean-Shift 算法在目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题，提出了一种改进的Mean-Shift 跟踪算法。该方法通过计算Bhattacharyya 系数能准确的判断目标是否被遮挡，并引入Kalman滤波估计出运动目标在下一帧中最可能的出现位置，再利用Mean-Shift 跟踪算法在这个缩小的范围进行搜索和目标匹配，从而可用较小的运算量获得较为可靠的跟踪效果，并能有效的适应目标被遮挡的场景。实验结果证明了该算法的有效性。