針對單一評判準(zhǔn)則較難適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤問題，提出了一種基于雙評判準(zhǔn)則自適應(yīng)融合的跟蹤算法。在該算法中，空間直方圖被用作目標(biāo)表示模型，候選目標(biāo)與目標(biāo)模板之間的相似度、以及候選目標(biāo)與其鄰近背景區(qū)域之間的對比度被作為目標(biāo)評判雙準(zhǔn)則，而目標(biāo)函數(shù)（或似然函數(shù)）則由兩個準(zhǔn)則的加權(quán)融合而成。算法是在粒子濾波框架下實現(xiàn)的目標(biāo)搜索，并采用了模糊邏輯對相似度和對比度的權(quán)值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。對人、動物等多個挑戰(zhàn)性運動目標(biāo)的跟蹤結(jié)果表明，與增量學(xué)習(xí)跟蹤、L，跟蹤等最新跟蹤器相比，所提算法在處理目標(biāo)的遮擋、形變、旋轉(zhuǎn)以及表觀變化方面的綜合性能更好，其成功率和平均重疊率指標(biāo)分別在80%和0.76以上。