基于前景分割引导的自适应高斯函数的目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域。本发明首先读取初始帧图像的跟踪目标框；然后，利用GrabCut算法提取前后景信息，计算前后景面积比S；再根据前后景面积比S设置高斯函数的标准差参数，标准差参数主要用来控制正负训练样本的比例；对候选样本进行特征提取，获得图像特征；将图像特征与滤波器进行卷积操作得到响应图，选出响应图中极大值的对应位置即为被跟踪目标的中心位置；每隔N帧更新一次模型；最后，循环跟踪每一帧的目标，直到最后一帧。本发明利用跟踪目标框的前后景比例动态调整高斯函数标准差，从而使正负训练样本比例符合被跟踪目标的场景，算法具有较高的准确性和鲁棒性。