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针对特征向量匹配计算量较大的问题,提出了一种改进的基于区域相关约束的快速鲁棒局部特征(SURF,Speeded-Up Robust Feature)的视频帧间的特征匹配算法。相比于最近邻与次近邻之比,增加随机抽样一致性估计来去除误匹配,再结合连续帧间的像素相关性,进一步降低误匹配和加速匹配过程。在PETS数据库的仿真结果表明,该算法能够在凌乱和存在遮挡的背景下完成目标识别,去除误匹配更加有效,适用于对实时性要求较高的场合。