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目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题,本文提出了一种基于ML(最大似然)估计和L2范数的视频目标跟踪算法.建立基于稀疏限制的ML模型,给样本中的异常像素分配较小的权值,减少异常像素对跟踪算法的影响.利用L2范数最小化进行稀疏编码求解.采用贝叶斯估计得出目标跟踪结果.与其他典型算法相比,本算法降低了计算的复杂度,对遮挡,旋转,尺度变化,光照变化等异常变化具有较强的鲁棒性.