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针对目标跟踪技术中出现的目标遮挡、背景干扰等问题,引入超像素的概念,提出了基于超像素的目标跟踪算法。该方法首先利用像素点的颜色特征及局部熵的纹理特征通过简单线性迭代聚类法(SLIC)将目标及周围区域分割成超像素。然后由训练的外观模型给每个像素点赋予置信值,建立以超像素为单位的置信图,通过基于超像素分割的外观模型的不断更新使得跟踪过程中能够适应目标和背景的变化。最后根据像素点的置信图找到目标的位置。实验结果表明,基于超像素的目标跟踪算法能够在目标遮挡或背景干扰等情况下有效地找到目标的位置。