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为了提高目标跟踪的准确性,针对目标跟踪过程中光照变化、遮挡、姿势变化等问题,提出了基于二维主成分分析(2DPCA)与稀疏表示的目标跟踪算法。在贝叶斯框架中使用了2DPCA与L2规范化呈现快速与鲁棒的目标跟踪算法。提出了新的似然函数表示方法,同时采用增量子空间学习的方法对冗余字典进行更新,有效抑制了跟踪漂移并能处理目标遮挡问题。通过对具有挑战性的跟踪视频进行定性和定量分析,实验结果证明:跟踪方法在跟踪精度上优于传统方法。