为解决基于核相关滤波架构的跟踪算法所采用的线性插值模型更新策略无法应对目标外观突变的问题,提出一种结合自适应特征选择和蕨类分类器的目标跟踪算法(DRDCF)。首先对提取的多层目标特征层进行主成分分析降维以抽取有用的特征层;其次,采用每帧均对模板固定更新的进取型滤波器结合满足门限条件才进行更新的保守型滤波器定位目标,将进取型滤波器用于预测目标的下一帧位置,将保守型滤波器用于计算进取型滤波器以及检测器产生的预测位置的可靠性;当进取型滤波器预测位置不可靠时,检测器产生预测位置,最后通过对比两者预测位置的可靠性择优确定目标最佳预测位置。实验结果表明,DRDCF算法可以有效解决目标突变所造成的模型污染以及跟踪失败问题,在OTB2015数据集上精度及覆盖率两项指标相较于结合通道和空间约束的相关滤波算法分别提升了2.78%和4.26%,达到前沿算法的效果。