在計算機(jī)視覺中，目標(biāo)跟蹤是一個重要的研究領(lǐng)域，其主要根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)初始值對視頻序列每一幀進(jìn)行目標(biāo)的確定。由于受到光照變化、遮擋、形變等多種因素的影響，實(shí)現(xiàn)精確的目標(biāo)跟蹤仍然具有極大的挑戰(zhàn)性。當(dāng)前的跟蹤算法一般先提取出目標(biāo)的特征以建立外觀模型，在新一幀圖像選取目標(biāo)候選者并計算其為目標(biāo)的概率，然后尋找概率最大的候選者作為目標(biāo)。然而目標(biāo)本身存在的姿態(tài)、角度變化以及其他復(fù)雜情況，都會導(dǎo)致跟蹤性能變差。

　　為得到包含目標(biāo)與背景的區(qū)分度以及目標(biāo)自身特性的外觀模型，給出一種聯(lián)合支持向量機(jī)。結(jié)合一類支持向量機(jī)和二類支持向量機(jī)的特點(diǎn)，設(shè)計優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，利用拉格朗日乘子法給出其對偶形式，實(shí)現(xiàn)求解步驟，并基于此提出目標(biāo)跟蹤算法，以加強(qiáng)目標(biāo)外觀模型表達(dá)的魯棒性，提高對目標(biāo)和背景的鑒別能力。在公開的測試視頻集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，并且具有較好的穩(wěn)定性。