该论文发表于2012年江苏省人工智能学术会议，主要研究基于粒子滤波的视觉跟踪算法。文章提出一种改进的粒子滤波方法，用于提高图像帧中目标的跟踪精度和鲁棒性。通过优化粒子分布和重采样策略，有效解决了传统方法在复杂背景和目标遮挡情况下的跟踪失效问题。实验结果表明，该算法在多个测试序列上表现出良好的性能，为视觉跟踪领域提供了新的思路和技术支持。
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