Abstract: 针对复杂环境下目标跟踪鲁棒性差的问题,提出一种新的多特征融合算法.首先针对在较为复杂的跟踪场景中单一融合策略不能稳定跟踪目标的问题,定义了一种特征相似性度量方法;其次在特征相似性的基础上提出了一种新的多特征融合算法,并且结合特征的相似性将跟踪场景切分成3种模式,在不同的模式背景下采用不同的融合算法,以提高跟踪的精确性和自适应性.仿真结果表明:新的融合机制比单一融合机制有更好的稳定性、鲁棒性和适应能力.

Key words: 目标跟踪, 粒子滤波, 场景复杂度, 多特征, 自适应融合