1.一种采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪系统，其特征在于，包括：初始图像采样模块，用以对连续相关滤波算法中的参数进行初始化，并根据第一帧中跟踪目标的给定位置，即目标中心点坐标(x余弦窗加窗模块，用以对所述样本图像块x连续相关滤波模块，用以将所述图像样本特征z′经过快速傅里叶变换得到特征图谱Z′，再使用连续相关滤波器h对所述特征图谱Z′进行滤波处理得到连续滤波响应图谱r，然后通过牛顿法对所述连续滤波响应图谱r进行计算得到估计的目标中心点坐标不规则边框估计模块，用以通过使用所述估计的目标中心点坐标连续相关滤波器生成模块，用以将所述增广后的四角点坐标值尺度与角度滤波器生成模块，用以通过使用所述重采样图像样本结束模块，用以将所述增广后的四角点坐标值

2.根据权利要求1所述的采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪系统，其特征在于：在不规则边框估计模块中，所述预处理为：对采样后的四边形区域进行特征提取和加窗操作，得到用于尺度预测的单个角点特征图谱Z′；对单个角点特征图谱Z

3.根据权利要求2所述的采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪系统，其特征在于：在连续相关滤波器生成模块中，使用增广后的四角点坐标值

根据连续相关滤波理论得到滤波器f的生成表达式为其中，W

将重采样图像样本

4.根据权利要求3所述的采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪系统，其特征在于：在尺度与角度滤波器生成模块中，根据连续相关滤波理论得到单个角点滤波器其中，⊙

对上述公式进行四角点增广，得到其中，k代表第k个特征通道，Υ为经过四角点增广后的将重采样图像样本

5.根据权利要求4所述的采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪系统，其特征在于：在余弦窗加窗模块中，对样本图像块x

根据特征Gray得到特征图谱z将特征Gray、HOG以及CN按特征通道个数这一维度进行串联，得到图像样本对图像样本z进行点乘二维余弦窗coscos

其中m,n分别为跟踪目标边框的长度和宽度，且h(m)和h(n)均为一维余弦窗生成函数h(N)，表达式为则余弦窗函数的周期为2π/N，有N＝m或N＝n。

6.一种采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪方法，包括：步骤1，对连续相关滤波算法中的参数进行初始化，并根据第一帧中跟踪目标的给定位置，即目标中心点坐标(x步骤2，对所述样本图像块x

步骤3，将所述图像样本特征z′经过快速傅里叶变换得到特征图谱Z步骤4，通过使用所述估计的目标中心点坐标步骤5，将所述增广后的四角点坐标值步骤6，使用所述重采样图像样本步骤7，将所述增广后的四角点坐标值

7.根据权利要求6所述的采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪方法，其特征在于：在步骤4中，所述预处理为：对采样后的四边形区域进行特征提取和加窗操作，得到用于尺度预测的单个角点特征图谱Z

8.根据权利要求7所述的采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪方法，其特征在于：在步骤5中，使用增广后的四角点坐标值

根据连续相关滤波理论得到滤波器f的生成表达式为其中，W

将重采样图像样本

9.根据权利要求8所述的采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪方法，其特征在于：在步骤6中，根据连续相关滤波理论得到单个角点滤波器其中，⊙

对上述公式进行四角点增广，得到其中，k代表第k个特征通道，Υ为经过四角点增广后的将重采样图像样本

10.根据权利要求9所述的采用极坐标变换法的不规则边框目标跟踪方法，其特征在于：在步骤2中，对样本图像块x

根据特征Gray得到特征图谱z将特征Gray、HOG以及CN按特征通道个数这一维度进行串联，得到图像样本对图像样本z进行点乘二维余弦窗coscos

其中m,n分别为跟踪目标边框的长度和宽度，且h(m)和h(n)均为一维余弦窗生成函数h(N)，表达式为则余弦窗函数的周期为2π/N，有N＝m或N＝n。