大多数目标跟踪都是基于视频图像序列中目标的跟踪,但在跟踪过程中可能会受到光照变化和复杂背景的影响,从而导致跟踪结果的不稳定.为了获得稳定的跟踪结果,在跟踪中引入深度信息.考虑到深度相机采集的深度信息不随场景中光照或颜色的变化而变化,设计基于颜色图像和深度信息融合的目标跟踪算法.最后结合粒子滤波跟踪框架,确定当前选取目标区域的中心和大小来对目标进行跟踪.由于引入了深度信息,在跟踪的同时,可以同步得到目标的运动轨迹.实验结果表明,目标的颜色和深度联合特征具有较强的鲁棒性,在光照变化和同色干扰情况下也获得了很好的稳定性,能实现复杂场景下的目标跟踪.