为解决目标外形、姿态变化以及被遮挡的难点,对压缩跟踪算法进行改进:以Kalman预测位置为中心,采用由粗到精的搜索策略,快速准确地找到具有最大分类分数的目标位置;根据目标在每一帧最大分类分数的变化规律进行粗判定,再利用目标和模板的相似度进行精判定以判断遮挡的开始;利用Kalman预测器预测目标被遮挡时的位置,利用基于MCD距离的模板匹配检出脱离遮挡后的目标。使用浮点转定点等策略将算法在DSP上优化实现。实验结果表明:跟踪效果稳定,在目标外形、姿态缓慢变化以及被遮挡时能准确地跟踪目标。对640×480像素的视频,跟踪框为64×64像素时,被遮挡目标跟踪速度达到38.5毫秒/帧,满足实时性要求。