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结合正负样本相互作用思想和随机森林算法构建检测器,融合基于LK光流法的跟踪器,提出一种基于TLD(Tracking Learning Detecting)的随机森林长期目标跟踪方法。将该方法与Mean-Shift算法、TLD算法进行对比,结果表明该算法能很好应对目标丢失、遮挡情况,准确率在93%以上。在多种情况下对该方法进行实验验证,可实现刚性物体和非刚性物体在复杂背景下的长时间精确跟踪。