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目前多數(shù)跟蹤算法采用尺度遍歷窮搜索策略應(yīng)對(duì)目標(biāo)的尺度變化，其跟蹤性能和效率不佳。針對(duì)此問(wèn)題基于特定目標(biāo)提議框提岀一種自適應(yīng)跟蹤算法。對(duì)目標(biāo)提議框生成算法進(jìn)行改進(jìn)，融入跟蹤目標(biāo)的尺度和位置信息，得到特定目標(biāo)提議框并獲取其特征。為確保跟蹤的連續(xù)性，將自適應(yīng)支持向量機(jī)作為跟蹤模型，對(duì)特定目標(biāo)提議框進(jìn)行評(píng)分，得到目標(biāo)位置。對(duì)均勻采樣樣本和特定目標(biāo)提議框正負(fù)樣本分類，進(jìn)行模型更新。在OTB100數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與 CNN-SVM、 Deep SRDCF等算法相比，該算法能較好地適應(yīng)目標(biāo)的尺度變化和形變，有效提高跟蹤效率。
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