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针对目标视觉跟踪过程发生的目标漂移和错误匹配问题,提出一种基于SDAE(stacked DAE,堆叠去噪自编码器)网络和在线Deep Boost学习(Online Deep Boost,ODB)策略的多目标视觉跟踪算法.该方法首先在SDAE网络上通过ODB方法学习目标的局部-全局特征.然后根据特征权重结合粒子滤波器和soft-max分类器跟踪目标并对其分类,得到目标最相似的状态值.最后引入时间信息得到目标外观的动态持续时间,在线更新模型以适应目标的外观变化.实验表明,该算法能够有效适应目标外观变化,