【摘 要】
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目的：单一的跟踪算法往往不能同时处理光照变化、运动模糊、目标变形等各种情况，时常出现跟偏、跟丢的情况。本文提出了一种联合的跟踪框架，能应对各种复杂视频的挑战。方法
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海市200433
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目的：单一的跟踪算法往往不能同时处理光照变化、运动模糊、目标变形等各种情况，时常出现跟偏、跟丢的情况。本文提出了一种联合的跟踪框架，能应对各种复杂视频的挑战。方法：提出的算法主要包括两个部分，查找部分采用基于多实例的思想对目标区域进行大致寻找，定位部分利用时空上下文对目标进行精确定位。结果：联合模型利用了各自的优点，并互补不足，使得目标不仅能跟踪得到，而且跟踪得准。实验表明目标跟踪的定位精确度和成功率得到了很大的提高。即使在快速运动、变形等各种挑战下，本文的方法仍然比传统的算法优越。结论：本文提出了一种新的跟踪框架，实验结果表明，在各种有挑战性的视频中，本文的算法都能有效的跟踪到目标，具有较好的定位精确度和实时的跟踪速度。
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