针对上下文感知相关滤波目标跟踪算法中, 上下文背景样本等值权重训练, 对背景信息滤波过于平滑的问题, 提出了一种自适应上下文感知相关滤波算法, 同时为了解决目标遮挡的问题, 引入一种新的遮挡判定指标。首先, 提取目标上下左右4个方向的背景样本学习到滤波器中, 利用卡尔曼滤波对目标运动状态进行估计, 预测目标的运动方向。在滤波器训练时, 对目标运动方向上的背景样本训练时赋予较多的权重; 接着, 在模型更新时引入一个新的遮挡判定指标APCE, 只有当响应峰值和APCE数值分别一定比例大于各自的历史均值时, 才对目标模型进行更新; 最后将本文算法与当前一些主流的跟踪算法在CVPR 2013 Benchmark进行对比实验。仿真实验结果表明, 本文算法的精准率和成功率分别为0810和0701, 均优于其他算法, 充分体现出了本文提出算法的鲁棒性。