摘要：外觀、尺度變化是行人跟蹤的難點(diǎn),解決行人多尺度跟蹤問題是增強(qiáng)算法實(shí)用性的關(guān)鍵因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基礎(chǔ)上,本文采用多個(gè)相關(guān)濾波器(如頭部、臀部)輔助身體軀干濾波器的匹配跟蹤.通過獲得圖像幀(除第一幀外)與初始幀的行人頭部和臀部之間的距離變化率來縮放搜索面積,解決目標(biāo)定位不準(zhǔn)確和時(shí)間浪費(fèi)的問題;通過調(diào)整目標(biāo)框的尺寸,解決目標(biāo)模板逐漸包括背景特征或者逐漸被局部特征取代的問題.在VOT2016的18個(gè)有明顯尺度變化的行人場景視頻序列上進(jìn)行了測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法具有更高的跟蹤準(zhǔn)確率.