本发明提出了一种基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法(CFS),本发明能够对压 缩后的特征进行选择,只使用区分度高的样本特征进行分类;本发明能够达到实时跟踪,而且避免了由 于选择了错误的特征导致的跟踪失败现象,有效的抑制了不好的特征对跟踪结果的影响,并且明显提高 了跟踪速度和跟踪精度。