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提出了一种基于多特征自适应融合的核跟踪框架.利用目标特征的子模型集合构造了目标的多特征描述,通过线性加权方法将目标的多个特征集成在核跟踪方法中.根据各个特征子模型与当前目标及背景的相似性,提出了一种基于Fisher可分性度量的权值自适应更新机制;同时为了克服模型更新过程中的漂移,基于子模型的可分性提出了一种选择性更新策略,实现了在变化场景下的鲁棒跟踪.基于本文所提多特征跟踪框架,利用目标的颜色特征与LBP(Local binary pattern)纹理特征具体实现了多特征自适应融合的核跟踪方法,实验