近年来，计算机视觉中的目标跟踪技术在各个领域的应用越来越广泛，而目标跟踪算法也随着研究的深入而不断加强。然而要想实现对视频目标的鲁棒性跟踪，仍然需要克服目标外观形变、光照变化、快速运动、遮挡问题等干扰。 本文将视觉目标跟踪问题视为一个排序学习问题，利用排序支持向量机进行目标跟踪，提出了两种新的目标跟踪算法，并且应用于日益受到重视的红外视频下的目标跟踪问题，实现对红外视频目标的鲁棒性跟踪。本文的主要工作和贡献如下： 1. 提出一种多特征融合的排序支持向量机目标跟踪算法。首先，通过排序支持向量机学习得到排序函数，然后再结合两种不同的图像特征分别构造分类器，最后通过计算两个分类器的错误率得到权重...In recent years, visual tracking in computer vision has been widely used in many applications. As an active research topic, visual tracking has been extensively studied. However, it is still a challenging problem to track a target in real world environment because there are many influencing factors such as illumination and shape change, occlusion and clutter background. Visual tracking can be for...学位：工程硕士院系专业：信息科学与技术学院_计算机技术学号：2302011115307
