为了克服Condensation滤波跟踪算法计算量大的缺点和采用颜色空间直方图进行目标特征表示带来的问题，本文提出了一种新的Condensation滤波技术，采用Kalman滤波器以低廉的计算成本进行初步目标跟踪定位，并用所得的初步跟踪结果来计算Condensation粒子动态传播模型中的确定性漂移部分，然后只需加入一个较小的随机扩散噪声来完成粒子的分撒。在目标特征表示上，采用PCA-Sift替代传统Condensation滤波算法中的颜色空间直方图，充分利用其在解决尺度、旋转、模糊、光照、仿射等问题上的优势，保证复杂场景下本文算法的鲁棒性。实验结果表明，本文在粒子动态传播模型和目标特征表示上进行的优化体现出了较好的效果，性能明显优于传统Condensation滤波算法。