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在粒子滤波跟踪算法中，目标模板的更新精度是影响目标跟踪稳定性的重要因素。传统的模板更新策略大多以固定帧频或简易的更新判定等方式选取目标作为模板训练的样本，难以解决遮挡和目标外观突变等问题，并且不具备从错误模板中恢复的能力。针对该问题，在增量子空间框架下提出了反馈式多模板更新策略。首先引入稳态目标模板、暂态目标模板以及背景模板建立多模板模型，然后利用候选目标与多模板模型的相似度等信息，准确判定当前的跟踪状态及干扰产生的原因，并将其作为模板更新时机和方法的选择依据，形成闭环反馈的模板更新机制。实验结果表明，该