目标跟踪技术因其在军事、民用等领域广泛的应用前景，一直是计算机视觉领域热门的研究方向之一。但由于现实环境的复杂性，跟踪过程中目标往往容易受到光照变化、外观变化、姿态变化、部分或全部遮挡等因素的影响，这都给跟踪技术的发展带来了极大的困难。 本文结合随机森林近几年在计算机视觉领域的广泛应用，从多特征融合、CUDA编程技术研究入手，与随机森林算法理论相结合，提出了基于弱分类器响应的霍夫森林跟踪算法，提高了传统随机森林的鲁棒性和准确性。本文完成的主要工作和贡献有： 一、提出一种基于弱分类器响应的霍夫森林跟踪算法。该算法采用了LBP特征，LBP特征是一种可以用来表征纹理信息的特征描述算子，在现实世界...Motion Target Tracking technology have broad application prospects in military and civilian areas. However, the target tracking system always work in clutter environment which includes partial or completely occlusion, appearance change, pose change, illumination change, such factors leads a integrate trouble for tracking technology. This paper used multiple feature fusion, CUDA programming techni...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：2302011115303
