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现有跟踪算法大都需要构建复杂的外观模型、抽取大量训练样本来实现精确的目标跟踪，会产生庞大的计算量，不利于实时跟踪。鉴于此，提出了一种多通道核相关滤波的实时跟踪方法。首先，利用核化岭回归方法对视频帧的目标信息进行训练，学习得到滤波模板；接着，用滤波模板对待检测帧的可能区域进行相关性度量；最后，将相关度最高的位置作为跟踪结果，并通过对多通道的独立输入进行加权求和，解决多通道输入问题。与现有跟踪方法的大量对比实验表明，在不同的挑战因素下，该方法在保证跟踪精度的同时，跟踪速度也存在明显优势。该方法通过相关滤波的方式可避免抽取大量样本，并利用频域的点乘代替时域的相关运算，大大降低了计算复杂度，使跟踪速度完全满足实时场景的跟踪需求。
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