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提出了一种在线学习判别式模型OLDM(online learning discriminative model),并结合贝叶斯估计实现了对视觉运动目标的鲁棒跟踪。首先,通过对初始化的跟踪区域进行样本标记与聚类分析得到目标的判别式模型;然后,利用该模型在预测的跟踪区域内计算目标的似然分布;最后,在贝叶斯框架下完成目标状态的确定并对模型进行学习与更新。算法通过在线学习适时更新目标模型,增强了算法对目标表观变化的适应性。实验结果表明,本文算法能够有效地适应目标表观特征的复杂变化,对目标的尺度、光照、遮挡以