目的 为提高目标跟踪的鲁棒性,针对相关滤波跟踪中的多特征融合问题,提出了一种多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪算法。方法 采用多通道相关滤波跟踪算法进行目标跟踪时,从目标和周围背景区域分别提取HOG(histogram of oriented gradient)、CN(color names)和颜色直方图3种特征。提出的分层融合算法首先采用自适应加权融合策略进行HOG和CN特征的特征响应图融合,通过计算特征响应图的平滑约束性和峰值旁瓣比两个指标得到融合权重。将该层融合结果与基于颜色直方图特征获得的特征响应图进行第2层融合时,采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合。最后基于融合后的响应图估计目标的位置,并采用尺度估计算法估计得到目标更准确的包围盒。结果 采用OTB-2013(object tracking benchmark 2013)和VOT-2014(visual object tracking 2014)公开测试集验证所提跟踪算法的性能,在对多特征分层融合参数进行分析的基础上,与5种主流基于相关滤波的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明,本文算法的目标跟踪精度有所提高,其跟踪精度典型值比Staple算法提高了5.9%(0.840 vs 0.781),同时由于有效地融合了3种特征,在多种场景下目标跟踪的鲁棒性优于其他算法。结论 提出的多特征分层融合跟踪算法在保证跟踪准确率的前提下,跟踪鲁棒性优于其他算法。当相关滤波跟踪算法采用了多个不同类型特征时,本文提出的分层融合策略具有一定的借鉴性。