为了提高自适应均值漂移(CamShift)跟踪方法的跟踪性能,提出了一种利用色度-微分二维联合特征建立目标模型的改进CamShift跟踪方法。对每个像素8邻域的色度进行差分计算,最大差分值作为该像素的微分值,用以描述像素的相对位置信息和图像的细节信息;根据目标模型的色度-微分二维特征联合直方图,利用反向投影获得跟踪图像的色度-微分二维特征联合概率分布图,以减少单独特征建立模型时所产生的冗余信息的干扰;利用均值平移方法在跟踪窗内实现目标的定位。对目标尺寸的过大更新加以限制,防止过多背景信息干扰目标识别的准确性。仿真实验结果表明,本文方法跟踪性能稳定,当目标与背景相似,或者背景中出现与目标相似的干扰区域时,都能实现目标的有效跟踪,提高了CamShift跟踪方法的适用性,单帧图像的处理时间小于30ms,满足跟踪系统实时性的设计要求。