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目前机器视觉应用广泛,视频目标跟踪的过程中会遇到各种挑战。为解决单一特征鲁棒性差,模型和尺度更新机制不健全的问题,提出了一种将自适应加权特征融合方法与置信度模型及尺度更新机制相结合的相关滤波目标跟踪算法。算法将互补的梯度和颜色特征进行融合,通过计算各特征滤波响应来决定下一帧在融合特征中各自所占的权重,凸显优势特征,使目标与背景更具区分度。同时引入置信度更新机制,防止模型更新引入遮挡物、相似干扰,提高正确率。最后提出一种新的尺度更新策略,简化冗余代码,使跟踪更精确的同时降低时间代价。实验结果证明,该算