摘要：为解决基于核的Mean Shift跟踪算法在颜色相近时，容易出现跟踪不准确或者跟踪丢失的问题，同时提高跟踪的可靠性与准确度，分析了近年来的目标跟踪情况，提出一种基于分块颜色直方图（BCH）和方向梯度直方图（HOG）的Mean Shift跟踪算法。其中BCH包含目标的空间信息，能够很好地应对形变；HOG能够很好地解决光照变化和阴影的影响。使用标准数据集进行测试，结果表明：所提算法可以达到高于80帧／S的跟踪速度，分别优于跟踪-学习-检测（TLD）和核相关滤波（KCF）算法1．7％和2．2％。

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