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多目标跟踪是计算机视觉领域中研究难度较大的一个重要课题,现有的多目标算法只关注生成所有目标的区分性运动和外观模型,如果目标的场景拥挤、掩蔽频繁、外观相似,则很难找到合适的描述符来将这些目标区分开。鉴于此,基于一种在线学习条件随机场模型对跟踪问题进行表述,并将其转化为能量最小化问题。其中,能量函数既包括一组基于运动和外观模型,并可对所有目标进行区分的一元函数;又包括一组可以将对应的踪迹碎片对区分开来的二元函数。最后,提出一种近似算法,可用于高效确定能量成本低、质量高的跟踪问题的解。基于3种公共数据集对