胡昭华， 徐玉伟， 赵孝磊， 何 军， 周 游

1.南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京210044 2.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，南京210044 3.中国人民解放军94804部队，上海200434 4.苏州电器科学研究院股份有限公司，江苏 苏州215000

随着科学技术的不断发展，计算机视觉领域受到越来越多的关注，部分科研人员致力于以计算机代替人类去完成高难度、危险、复杂的任务.目标跟踪[1-2]用计算机代替人眼实现场景的监控以及对特定目标的追踪，是近年来计算机视觉领域的研究热点.虽然经过科研人员多年的不懈研究，但是设计一个能够较好地处理目标遭受遮挡、尺度变化、光照变化的跟踪算法依然是一个难题.

许多科研人员致力于跟踪方法的研究，得到了许多新的跟踪方法.文献[3]结合半监督学习、多事例学习以及贝叶斯理论的跟踪方法，让跟踪器对基于不同功能块的有标记和无标记样本进行训练，选择最优分类器实现跟踪.文献[4]提出了基于多模型的像素跟踪，能在跟踪过程中同时估计目标的整体位置和像素标签，并采用背景与前景的模型信息实现了稳健的跟踪.文献[5]提出以多种特征表示目标、多个特征构建目标的多重图方法，在正则化框架下计算多重图的排序向量，从而实现跟踪的目的.文献[6]提出了在线学习3D环境的跟踪方法，通过学习一组3D环境关键点，有效地削弱了遮挡给跟踪带来的影响.文献[7]提出了二维哈希……