摘要：目的在視覺跟蹤領域中,特征的高效表達是魯棒跟蹤的關鍵,觀察到在相關濾波跟蹤中,不同卷積層表達了目標的不同方面特征,提出了一種結合連續(xù)卷積算子的自適應加權目標跟蹤算法。方法針對目標定位不準確的問題,提出連續(xù)卷積算子方法,將離散的位置估計轉換成連續(xù)位置估計,使得位置定位更加準確;利用不同卷積層的特征表達,提高跟蹤效果。首先利用深度卷積網(wǎng)絡結構提取多層卷積特征,通過計算相關卷積響應大小,決定在下一幀特征融合時各層特征所占的權重,凸顯優(yōu)勢特征,然后使用從不同層訓練得到的相關濾波器與提取得到的特征進行相關運算,得到最終的響應圖,響應圖中最大值所在的位置便是目標所在的位置和尺度。結果與目前較流行的3種目標跟蹤算法在目標跟蹤基準數(shù)據(jù)庫(OTB-2013)中的50組視頻序列進行測試,本文算法平均跟蹤成功率達到85.4%。結論本文算法在光照變化、尺度變化、背景雜波、目標旋轉、遮擋和復雜環(huán)境下的跟蹤具有較高的魯棒性。