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提出了一种能够自动选择最优特征、精准描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算由RGB分量线性组合而成的区分目标和背景的最优特征,将每一帧输入图像按照此最优特征转换成目标概率分布图,然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定目标的尺度。最后采用QP_TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,实现了目标的定位,从而完成了跟踪任务。通过与现有算法进行比较,并结合大量真实序列图像进行实验验证,结果表明算法不但能够