1.一种基于双模板自适应阈值的目标跟踪方法，其特征在于包括以下步骤：根据初始帧目标尺寸确定搜索框尺寸及平移高斯型标签：读取视频序列第1帧，根据目标尺寸(high,width)计算小模板和大模板的搜索框尺寸，分别表示为window_sz_small和window_sz_big，根据搜索框尺寸window_sz_small和window_sz_big确定平移高斯型标签yf_small、yf_big；

确定平移滤波器模板：在目标中心位置(xn,yn)，根据搜索框大小截取图像块patch_small_for_train_n和patch_big_for_train_n，其中n表示帧数；分别提取图像块特征，添加余弦窗得到平移特征样本xf_small_for_train_n、xf_big_for_train_n，利用平移高斯型标签和平移特征样本得到两个不同尺寸的平移滤波器模板，用α_small、α_big表示；

判断小模板平移滤波器响应峰值是否满足需求：令n＝n+1，读取视频序列第n帧，在第n‑1帧目标中心位置(xn‑1,yn‑1)，按照搜索框尺寸window_sz_small截取图像块patch_small_for_det_n，提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_small_for_det_n，利用平移模板α_small计算得到响应输出矩阵response_small以及响应峰值max_response_small；判断响应峰值max_response_small是否大于自适应输出响应阈值t，若是，则判定小模板平移滤波器响应峰值满足需求，令响应输出矩阵response＝response_small，响应峰值max_response＝max_response_small，进入步骤：预测目标中心在当前帧的位置，否则判定小模板平移滤波器响应峰值不满足需求，进入步骤：判断大模板平移滤波器响应峰值是否满足需求；

判断大模板平移滤波器响应峰值是否满足需求：在第n‑1帧目标中心位置(xn‑1,yn‑1)，按照搜索框尺寸window_sz_big截取图像块patch_big_for_det_n，提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_big_for_det_n，利用平移模板α_big计算得到响应输出矩阵response_big以及响应峰值max_response_big；判断响应峰值max_response_big是否大于小模板的响应峰值max_response_small，若是，则判定采用大模板平移滤波器，令响应输出矩阵response＝response_big，响应峰值max_response＝max_response_big；否则判定采用小模板平移滤波器，令响应输出矩阵response＝response_small，响应峰值max_response＝max_response_small；

根据平移滤波器预测目标中心在当前帧的位置：根据平移滤波器的响应输出峰值max_response在响应输出矩阵response中的位置，预测目标中心在当前第n帧的位置(xn,yn)；

更新自适应输出响应阈值：根据响应峰值max_response计算和更新自适应输出响应阈值t，返回步骤：确定平移滤波器模板。

2.根据权利要求1所述的基于双模板自适应阈值的目标跟踪方法，其特征在于，所述小模板和大模板的搜索框尺寸window_sz_small＝(a+×high,a1×width)，window_sz_big＝(a2×high,a2×width)，其中a1和a2是事先设置的搜索框参数且a1

3.根据权利要求1所述的基于双模板自适应阈值的目标跟踪方法，其特征在于，所述平移滤波器模板 其中，α表示α_small或α_big， 表示逆傅里叶变*

换，(·) 表示共轭，表示高斯型标签的傅里叶变换，λ是正则化参数， 是核矩阵K的生成样本的傅里叶变换，核矩阵K是一个循环矩阵，矩阵第一行为核矩阵的生成样本。

4.根据权利要求1所述的基于双模板自适应阈值的目标跟踪方法，其特征在于，所述表示逆傅里叶变换，表示傅里叶变

xz

换，⊙表示矩阵元素点乘运算符，k 表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵；所述xz

表示逆傅里叶变换，表示傅里叶变换，k

表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵。

5.根据权利要求1所述的基于双模板自适应阈值的目标跟踪方法，其特征在于，所述自适应输出响应阈值t＝(1‑γ)·t+γ·max_response，其中γ是事先设置的输出响应阈值计算比例系数。

6.一种基于双模板自适应阈值的目标跟踪系统，其特征在于包括：视频序列；

计算机；

以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在计算机的存储器中，并且被配置成由所述计算机的处理器执行，所述程序包括：根据初始帧目标尺寸确定搜索框尺寸及平移高斯型标签模块：读取视频序列第1帧，根据目标尺寸(high,width)计算小模板和大模板的搜索框尺寸，分别表示为window_sz_small和window_sz_big，根据搜索框尺寸window_sz_small和window_sz_big确定平移高斯型标签yf_small、yf_big；

确定平移滤波器模板模块：在目标中心位置(xn,yn)，根据搜索框大小截取图像块patch_small_for_train_n和patch_big_for_train_n，其中n表示帧数；分别提取图像块特征，添加余弦窗得到平移特征样本xf_small_for_train_n、xf_big_for_train_n，利用平移高斯型标签和平移特征样本得到两个不同尺寸的平移滤波器模板，用α_small、α_big表示；

判断小模板平移滤波器响应峰值是否满足需求模块：令n＝n+1，读取视频序列第n帧，在第n‑1帧目标中心位置(xn‑1,yn‑1)，按照搜索框尺寸window_sz_small截取图像块patch_small_for_det_n，提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_small_for_det_n，利用平移模板α_small计算得到响应输出矩阵response_small以及响应峰值max_response_small；判断响应峰值max_response_small是否大于自适应输出响应阈值t，若是，则判定小模板平移滤波器响应峰值满足需求，令响应输出矩阵response＝response_small，响应峰值max_response＝max_response_small，进入预测目标中心在当前帧的位置模块，否则判定小模板平移滤波器响应峰值不满足需求，进入判断大模板平移滤波器响应峰值是否满足需求模块；

判断大模板平移滤波器响应峰值是否满足需求模块：在第n‑1帧目标中心位置(xn‑1,yn‑1)，按照搜索框尺寸window_sz_big截取图像块patch_big_for_det_n，提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_big_for_det_n，利用平移模板α_big计算得到响应输出矩阵response_big以及响应峰值max_response_big；判断响应峰值max_response_big是否大于小模板的响应峰值max_response_small，若是，则判定采用大模板平移滤波器，令响应输出矩阵response＝response_big，响应峰值max_response＝max_response_big；否则判定采用小模板平移滤波器，令响应输出矩阵response＝response_small，响应峰值max_response＝max_response_small；

根据平移滤波器预测目标中心在当前帧的位置模块：根据平移滤波器的响应输出峰值max_response在响应输出矩阵response中的位置，预测目标中心在当前第n帧的位置(xn,yn)；

更新自适应输出响应阈值模块：根据响应峰值max_response计算和更新自适应输出响应阈值t，返回确定平移滤波器模板模块。

7.根据权利要求6所述的基于双模板自适应阈值的目标跟踪系统，其特征在于，所述小模板和大模板的搜索框尺寸window_sz_small＝(a1×high,a1×width)，window_sz_big＝(a2×high,a2×width)，其中a1和a2是事先设置的搜索框参数且a1

8.根据权利要求6所述的基于双模板自适应阈值的目标跟踪系统，其特征在于，所述平移滤波器模板 其中，α表示α_small或α_big， 表示逆傅里叶变*

换，(·) 表示共轭，表示高斯型标签的傅里叶变换，λ是正则化参数， 是核矩阵K的生成样本的傅里叶变换，核矩阵K是一个循环矩阵，矩阵第一行为核矩阵的生成样本。

9.根据权利要求6所述的基于双模板自适应阈值的目标跟踪系统，其特征在于，所述表示逆傅里叶变换，表示傅里叶变

xz

换，⊙表示矩阵元素点乘运算符，k 表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵；所述xz

表示逆傅里叶变换，表示傅里叶变换，k

表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵。

10.根据权利要求6所述的基于双模板自适应阈值的目标跟踪系统，其特征在于，所述自适应输出响应阈值t＝(1‑γ)·t+γ·max_response，其中γ是事先设置的输出响应阈值计算比例系数。