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传统的mean-shift跟踪算法由于其核函数带宽固定，因而对尺度变化的目标很难进行有效的跟踪。针对这一不足，提出一种基于SIFT特征的带宽自适应mean-shift跟踪算法。在每一帧中，先由传统mean-shift算法得到目标位置，然后利用相似度比较法判断目标尺度变化情况。如果目标尺度变大，则利用后向跟踪进行窗口修正，并提取前后两帧目标的SIFT特征进行匹配，根据匹配对的坐标信息调整跟踪窗口尺度；如果目标尺度变小，则直接利用SIFT特征调整跟踪窗口尺度；如果目标尺度不变，则保持跟踪窗口尺度不变。实验表明，该算法不仅对目标尺度变化具有较好的适应性，而且能有效降低窗口定位误差，因而本文提出的算法能有效跟踪尺度变化的目标。