提出一种基于改进的粒子群优化算法的视频目标跟踪方法，对视频目标跟踪问题模型进行分析设计，建立一种视频目标跟踪的四维参数模型，针对该模型使用粒子群优化算法寻求最优解。分析视频目标跟踪场景的特性，使用模式匹配相关系数作为粒子群算法的适应度估计函数，同时引入动态调整粒子群算法的惯性权重参数的改进方法，避免传统粒子群算法过早收敛，陷入局部最优的问题。实验测试表明该算法相较于传统算法，在视频目标的跟踪上具有更佳的检测精确度和跟踪稳定性。
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