摘要：在复杂的场景下，单特征对目标描述不够充分，很难稳健地跟踪目标，针对这个问题，提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标，从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征，利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性，进而确定特征融合权重，以提高算法对场景的适应能力；同时，改进了线性加权的模型更新策略，通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明，该算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。

关键词：视频跟踪 多特征 粒子滤波 自适应 模型更新 

单位：江苏自动化研究所 江苏连云港222061