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研究了基于MCMC的多目标跟踪算法。针对MCMC迭代过程中抽样置信度低以及不能进行有效迭代的问题,提出一种新的基于RJMCMC的视觉多目标跟踪算法。给定观测量,将跟踪问题建模为状态量的最大后验估计(MAP)、关于MAP的先验与似然的估计。借助匹配阵给出了目标先验建议分布,设计了4种马氏链可逆运动方式;似然度量采用随空间加权的颜色直方图匹配衡量。MCMC抽样过程中的状态由MS迭代产生,而不是随机走生成。基于似然度量导出了MS迭代式。实验结果及定量分析评估结果说明了本算法的有效性。