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時空上下文跟蹤算法充分的利用空間上下文中包含的結構信息能夠有效的對目標進行跟蹤，實時性優良．但是該算法僅僅利用單一的灰度信息，使得目標的表觀表達缺乏判別性，而且該方法在由于遮擋等問題造成的跟蹤漂移后無法進行初始化．針對時空上下文算法存在的弱點。本文提出了一個基于低秩重檢測的多特征時空上下文跟蹤方法．首先利用多特征對時空上下文進行多方面的提取。構建復合時空上下文信息。充分利用目標周圍的特征信息，提高目標表觀表達的有效性．其次利用簡單有效的矩陣分解方式將跟蹤到的歷史跟蹤信息進行低秩表達，將其引入有效的在線重檢測器中來保持跟蹤結構的一致穩定性，解決了跟蹤方法在跟蹤失敗后的重定位問題，在一系列跟蹤數據集上的實驗結果表明本算法比原始算法及當前的主流算法相比有更好的跟蹤精度與魯棒性，且滿足實時性要求．
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