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针对经典Mean-Shift跟踪算法需要多次迭代才能达到收敛的缺点，提出一种高效的Mean-Shift跟踪算法。在使用颜色空间作为目标特征的跟踪系统中，目标本身往往可以表征为区别于背景的颜色特征，而颜色特征的分布则与偏移向量的权值相对应。通过分析跟踪算法中不同的权值对收敛速度的影响，对加权系数进行了二次加权，使改进的算法只需要一次粗定位和一次精确定位2次迭代便可准确地对目标进行定位。试验结果表明，该算法在保证了经典算法准确性的同时，大大加快了向目标收敛的速度。
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