针对复杂场景下单一颜色特征稳健性差、存在类目标干扰及目标尺度变化的问题, 提出了一种基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪方法。首先, 综合目标、邻域背景、类似干扰区域的三原色(RGB)特征和改进的方向梯度直方图(HOG)特征计算得到干扰感知目标模型; 在搜索区域内逐像素点计算目标概率图, 然后进行密集采样得到候选目标, 利用目标概率图的概率值与距离值进行加权, 同时定位目标和类似干扰, 并更新目标模型; 采用RGB直方图建立尺度模型, 从当前帧图像上截取不同尺度的图像块并计算其RGB直方图, 通过与尺度模型比较, 获得最优尺度估计并更新尺度模型。实验结果表明, 提出的方法对复杂场景下的类目标干扰、局部遮挡、尺度变化等均具有很好的适应性, 同时距离精度、重叠精度等指标优于对比算法。