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针对目标跟踪算法在光照变化、背景干扰、目标形变及遮挡时出现的跟踪稳定性下降甚至失败的问题,提出了一种采用时空上下文的抗遮挡实时目标跟踪算法。首先,在时空上下文模型框架下采用自适应降维的颜色特征构建目标外观模型,提高算法在复杂场景中对目标的辨别能力;然后,联合置信图响应的峰值和峰值旁瓣比对目标跟踪的状态进行评估;接着,利用目标模板之间相关系数的变化进一步判断目标是否被严重遮挡;最后,当目标跟踪出现波动时,降低目标模型更新速度,并通过Kalman滤波修正目标位置,当目标被严重遮挡时,则根据Kalman滤