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目标跟踪是监控系统的关键技术之一。Mean-Shift作为高效的模式匹配算法,已经成功地应用在对实时性要求较高的目标跟踪系统中,但是传统的Mean-Shift跟踪算法未能有效地解决跟踪窗自适应和目标特征更新问题,无法实现对目标的长时间跟踪。论文提出了卡尔曼滤波、局部目标检测和Mean-Shift有机结合的目标自适应跟踪方法,能有效的解决跟踪窗自适应和跟踪目标的特征更新问题,并有较强的抗遮挡的能力,提高跟踪的稳健性。并通过跟踪实验对比验证了算法的有效性。