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针对复杂场景中光照变化、目标自身尺度变化等引起的目标丢失或误跟踪等问题,提出一种尺度和光照自适应的结构化多目标跟踪方法。利用多尺度Retinex算法对序列图像进行预处理;通过SPOT算法对多目标进行跟踪,以确定新一帧中各目标最优位置;采用判别型尺度空间跟踪算法训练尺度滤波器,以新一帧中各目标最优位置为中心,利用尺度滤波器的最大值确定新一帧中各目标的最优尺度;采用随机梯度下降法并结合双线性插值更新特征分类器的权重。实验结果表明,提出的多目标跟踪算法在应对场景光照和目标尺度变化等方面,具有良好的鲁棒性和