论文提出了一种基于CMT(Consensus-based Tracking and Matching of Keypoints for Object Tracking)框架的目标跟踪算法.针对传统的CMT算法采用固定模型的缺点,该文引入时空上下文(Spatio-Temporal Context)跟踪算法,提出一种由跟踪器,检测器与融合器组成的目标跟踪算法.该算法将时空上下文跟踪算法作为跟踪器,使用Kalman滤波预测目标所在位置,减小在图像中特征点检测范围,将CMT中的特征点匹配算法作为检测器,使用融合器分析和评估跟踪器与检测器结果,决策出最终的结果,并执行有效的模型更新策略.