【摘 要】
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由于光照及外观变化、复杂背景、目标旋转与遮挡等因素的影响,给实现鲁棒的视觉跟踪带来困难.有效利用上下文（Context）中包含的有用信息有助于提升上述条件下视觉跟踪的鲁棒性.
【机 构】
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北京理工大学计算机学院,智能信息技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273273,61271374);高等学校博士学科点专项科研基金(20121101110034)资助~~
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由于光照及外观变化、复杂背景、目标旋转与遮挡等因素的影响,给实现鲁棒的视觉跟踪带来困难.有效利用上下文（Context）中包含的有用信息有助于提升上述条件下视觉跟踪的鲁棒性.时空上下文（Spatio-temporal context,STC）算法是新近提出的一种基于时空上下文的目标跟踪算法,它利用目标周围的稠密上下文信息,取得了良好的跟踪效果.STC的不足是其同等对待整个上下文区域,没有对上下文做进一步的区分,减弱了上下文的作用.本文采用动态分区处理思想,根据上下文中不同区域与跟踪目标运动相似度大小,赋予
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