针对压缩感知目标跟踪算法在目标纹理改变、比例缩放、光照变化剧烈时鲁棒性不足, 提出一种面向高斯差分图的实时跟踪算法.首先, 构建图像的多尺度空间及其对应的高斯差分图, 实现高斯差分图的特征提取并获取压缩感知的输入信号;然后, 通过压缩降维, 目标邻域遍历, 参数更新等过程, 计算出面向高斯差分图的后续帧的目标最优跟踪窗;最后, 将跟踪窗投影到对应的原始图像上, 完成面向视频流的目标跟踪.高斯差分图像是单通道灰度图, 具有灰度取值范围小、数值低、结构简单、维数少等特点, 增强了特征对纹理改变、比例缩放和光照变化的稳健性, 且继承了传统算法的实时性.实验证明, 该算法能够快速准确地实现复杂环境下的移动目标跟踪任务.