摘要：针对目前现有的TLD（跟踪-学习-检测）算法易受阴影、遮蔽、摄像机晃动或是目标快速运动的影响，提出基于HSV-HOG的改进TLD目标跟踪方法。首先，在跟踪初始化前通过加入HSV颜色空间提高TLD算法初始化速度以及抗噪性，使得TLD算法在阴影、抖动的干扰下依然能够实现较好的目标跟踪。若TLD算法选取的跟踪目标受到遮蔽、运动过快，则在算法中加入自适应kalman滤波预测目标物体可能存在的区域，缩小跟踪器的跟踪范围，提高跟踪速度，并在检测器加入后验HOG特性，对已缩小的预测区域进行检测，增强了检测器的判别和检测能力。实验证明，改进的追踪方法具有较好的鲁棒性和跟踪精度。

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