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本发明请求保护一种基于ICA‑R多特征融合与自适应更新的视觉目标跟踪方法，该方法首先利用微调后的VGG‑m网络得到深度调整，并结合参考独立成分分析的方法(Independent Component Analysis with Reference,ICA‑R)，将其与传统手工特征信息融合，得到更具判别性的特征。其次，在模型更新阶段，提出一种基于图像块中心移位欧式距离的自适应更新策略。最后在OTB‑2015，VOT‑2016两个标准跟踪数据集上进行测试，实验结果表明，利用深度特征与传统手工特征融合的方法能够很好地区分背景与目标，提出的视觉目标跟踪算法在应对目标超出视野、运动模糊、遮挡等因素的干扰下均表现出很好的鲁棒性与准确性，其中在OTB‑2015中的成功率达到65.2％,准确率达到86.3％，在VOT‑2016中的准确率排在第一。