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视觉跟踪是智能监控、机器人和视觉导航等领域的核心技术.针对现有类贯序蒙特卡洛跟踪方法复杂度高、实时性差的问题,本文提出了一种融合置信区域内多级动态层表达的跟踪方法,采用更加可靠、有效的粒子模拟状态后验概率.该方法利用检测模块得到目标可能出现的置信区域,根据真实目标尺寸给出一种粒子采样策略,每个粒子代表一级动态层表达,并为每个粒子建立双层运动模型;构建Mean-Shift分块观测模型以引入空间和外观信息,同时根据子块的匹配程度计算粒子权值、检测目标遮挡状态并提出模型更新策略.在公开视频序列上同经典粒子