针对目标跟踪过程中发生遮挡时跟踪出现偏差的情况，在传统MeanShift跟踪算法的基础上引入极限学习机（extreme learning machine，ELM），提出了基于ELM与Mean Shift的目标跟踪算法。该算法根据过去3个时刻的目标位置信息。利用ELM预测出目标当前可能位置，代替目标前一时刻位置作为Mean Shift迭代起始点，并在邻域范围内进行迭代，得到目标的真实位置。实验结果表明，与现有的改进算法相比，新算法减少了迭代次数和运算时间，同时在遮挡情况下能够准确定位目标位置并进行跟踪，提高了跟踪系统的实时性和鲁棒性。
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