目标跟踪(efficient convolution operator，ECO)方法因其优越的跟踪效果在各种跟踪场景中得到越来越广泛的应用，但该方法在面对遮挡、运动模糊、目标形变和背景杂乱等复杂工程实际情况时跟踪精度下降. 针对这一问题，本研究对ECO方法进行改进，加入一种相关滤波响应值判断机制，根据前几帧图像的最大响应均值和当前帧的响应峰值标准差来决定样本模型更新时机. 将改进后的ECO方法和改进前的ECO方法在相同的实验视频序列上进行对比测试，比较两种方法的跟踪效果. 在OTB2015数据集上，改进后的ECO方法的精确度达到88.0%、成功率达到79.9%，分别比改进前的ECO方法提高1.5%和1.2%，特别是面对遮挡、运动模糊和背景杂乱干扰等工程实际常见情况时跟踪效果更好，显示出改进后的ECO方法拥有更灵活的模型更新策略和更强大的适应复杂工程实际情况的能力.
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