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提出了一种基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪算法，实现了在传统粒子滤波算法的框架下，使用有向梯度直方图（histograms of oriented gradients，HOG）来描述跟踪目标的特征．算法在粒子权值和相似度计算中使用HOG，替代现有的颜色空间欧式距离测度，克服了红外视频中颜色信息缺失的困难．试验表明，与传统的粒子滤波算法相比，本文算法更能准确有效地跟踪复杂场景中的行人，提高了跟踪的鲁棒性．