【摘 要】
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针对目标形变及复杂背景条件下的目标跟踪问题，利用基于图的半监督学习方法，结合粒子滤波，提出一种自适应的目标跟踪算法。该算法利用局部全局一致性学习（LLGC）算法建立代价函数，将
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针对目标形变及复杂背景条件下的目标跟踪问题，利用基于图的半监督学习方法，结合粒子滤波，提出一种自适应的目标跟踪算法。该算法利用局部全局一致性学习（LLGC）算法建立代价函数，将当前的候选状态作为未标记样本，以所有样本为顶点建立图，以代价函数的最优解作为当前的状态，从而得到当前帧的目标位置；同时利用跟踪结果对标记样本进行实时更新，以适应目标形变，部分遮挡以及环境光照的变化。实验结果表明，该方法能够很好地处理目标跟踪中常见的遮挡、相似背景干扰等复杂情形，实现对目标的鲁棒跟踪。
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