为提升相关滤波跟踪算法在目标遮挡、背景嘈杂及目标形变等干扰下的跟踪精度,提出一种基于时序一致和空间剪裁的多特征相关滤波跟踪算法。在训练阶段利用二值矩阵掩模对滤波器模板的能量分布进行裁剪,使模板信息更加集中于目标区域,从而缓解循环样本造成的边界效应;利用l2范数作为时序一致模型对相邻帧的滤波器建立平滑性约束,使滤波器模板学习到相邻帧目标的上下文信息,增加算法的抗干扰能力;为进一步提升目标模板的表达能力,将包含丰富语义信息的ResNet50深度特征引入到跟踪框架中,通过主成分分析法对提取到的深度特征进行降维,采用传统特征结合深度特征的方式提升跟踪结果的精确度和稳健性。将本文算法与5种算法进行对比实验,验证了本文算法在处理目标遮挡、背景嘈杂及目标形变等干扰时的稳健性。