针对复杂环境下遮挡和视角变化导致目标跟踪漂移问题,提出一种新的目标代谢模型,并结合LK (Lucas-Kanade)图像配准方法,通过二阶段递进的跟踪方式,实现目标复杂运动状态下的有效跟踪。实现过程中采用全局特征和静态子特征相结合的建模策略,对目标建立代谢模型,并为代谢模型建立两个特征库,动态特征库和静态特征库。其中运动模型由动态特征库中的模型稀疏表示来描述目标。准静态模板最初由第一帧手动标记获取,此后由静态特征库对其进行更新。将稀疏表示应用于LK图像匹配框架,并采用不同的模型做二阶段递进式跟踪,通过最小化矫正误差的L,范数求解目标的各个状态参数,实现目标准确跟踪。将跟踪过程分为两个阶段,第一阶段使用动态模型粗定位,第二阶段使用准静态模型精定位。实验结果表明,该算法有效解决了模型更新带来的跟踪漂移问题,具有较好的鲁棒性和实时性。