基于改进的Dempster-Shafer理论的多特征跟踪是在计算机视觉领域中一个重要的研究方向，尤其在目标跟踪方面具有广泛的应用价值。本文研究了 Dempster-Shafer 证据理论，并针对其在证据高度冲突时使用组合规则导致的反直觉结果问题，提出了一种改进的顺序加权证据组合方法。该方法首先根据 K-L 距离获取每个证据的可信度，同时基于信息熵获取每个证据的不确定性。然后利用每个证据的不确定性来提高该证据的可信度，并基于改进后的可信度获得证据体的权重。通过这些权重调整证据体，包括之前的组合结果、之前的证据以及当前步骤中新到达的证据体。依据 Dempster 组合规则得到加权平均组合结果。在实验部分，改进方法被用来在目标跟踪系统中融合视频的多特征，并与标准的 D-S 理论进行了结果对比。模拟结果显示，所提出的改进方法具有更优的性能。
Dempster-Shafer证据理论是由Arthur Dempster首先提出，并由Glenn Shafer进一步发展的数学理论，用于处理不确定性信息的推理。它主要应用于证据的组合，在没有足够信息做概率计算的情况下，对信息的不确定性进行量化。然而，该理论在证据高度冲突的情况下可能会产生不符合直觉的结果，这是因为Dempster的组合规则在证据间存在极大不一致时，可能导致对证据的不合理融合。
为解决这个问题，研究者提出了一种改进的顺序加权证据组合方法。此方法的核心在于改进了证据体的可信度计算方式，通过引入Kullback-Leibler(K-L)距离和信息熵来获取更准确的可信度和不确定性。K-L距离是一种度量两个概率分布之间差异的方法，常用于衡量证据的相似度。信息熵则是用于衡量系统信息量的不确定性，熵值越大，系统的不确定性越高。通过计算出的可信度和不确定性相结合，可以更加合理地调整证据体的权重，从而得到更加可靠的证据组合结果。
在实际应用中，多特征跟踪通过融合视频中目标的不同特征，可以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。典型的多特征包括颜色直方图、纹理、形状、运动信息等，这些特征可以从不同的视角和维度表征目标。在使用Dempster-Shafer理论对这些特征进行信息融合时，可以采用粒子滤波等算法进行目标状态的估计和更新。粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的递归贝叶斯滤波技术，通过一系列带权重的随机样本（粒子）来逼近后验概率密度函数。
在文章中提及的实验验证部分，作者对提出的方法进行了验证。通过与标准的D-S理论进行比较，实验结果表明，基于改进的Dempster-Shafer理论的多特征跟踪方法在实际应用中性能更优，能够更准确地跟踪目标。这也说明了该方法在处理证据冲突时的有效性。
关键词“object tracking”（目标跟踪）、“particle filter”（粒子滤波）、“D-S evidence theory”（D-S证据理论）、和“multi-feature fusion”（多特征融合）是研究该领域的核心概念，分别代表了目标跟踪这一应用场景、实现目标状态估计的重要技术手段、Dempster-Shafer证据理论在信息融合中的应用，以及在目标跟踪过程中对多种特征信息进行融合的方法。这些关键词概括了本文研究的主要内容和方向。
总而言之，本研究展示了如何改进Dempster-Shafer理论用于处理证据高度冲突的情况，以及如何将改进后的理论应用于多特征跟踪的场景中。研究结果不仅在理论层面对 Dempster-Shafer 理论的优化提供了重要的参考，也对实际计算机视觉应用中的目标跟踪技术有显著的推动作用。
