摘要：运动目标跟踪是计算机视觉领域的一个热点，针对目前运动目标方法在跟踪目标时候会考虑目标框中整体信息，但是被跟踪目标外形具有多变性，导致跟踪方法鲁棒性和精准度不高的问题。利用被跟踪目标局部结构，将跟踪目标看成块粒子，在序列蒙特卡方法下，构建块粒子置信函数和运动相似性函数，通过权重投票计算跟踪目标最佳位置。并基于基础跟踪方法单一特征提取不足的问题，提出一种基于HOG公司和颜色直方图多特征线性融合的方法。实验表明，与多种优秀跟踪方法相比，该方法取得最低平均跟踪误差14.83，且目标重叠率达到0.67，表明该算法可以稳定、准确地进行目标跟踪。
刘晓栋，尚振宏，黄欢. 有效块的多特征融合的目标跟踪方法[J] ●●●●。计算机工程与应用, 2020, 56(3): 201-206.
刘晓东、尚振红、黄欢。有效块多特征融合的目标跟踪方法[J]。计算机工程与应用，2020，56（3）：201-206。
