视频中的人物跟踪与行为分析技术是以人为监控目标的监控系统智能化、自动化的基础技术。目前,此类技术在军事、竞技体育等领域已有广泛应用,而在经费支出较少的普通民用领域则发展较慢但发展前景广阔。本文的主要研究内容包括基于视频的人物跟踪与行为分析两方面技术,其中人物行为分析技术的研究是以人物运动跟踪的结果为基础的。对运动的人物目标进行准确定位及跟踪的方法和以提高定位精度为目标的阴影消除算法是本文研究内容的重点。首先对图像的采集、预处理技术进行研究。通过综合比较DirectShow与VFW技术,选择一种高效的数据采集方法。通过合理应用灰度变换、滤波等图像增强技术来解决环境及设备因素造成的图像质量下降问题。其次,对运动目标检测技术进行研究,针对背景差值法易受阴影干扰的缺点给对目标精确定位带来的困难,提出一种通过对阴影位置进行估计来消除其对定位精度影响的算法。对阈值分割方法进行研究,提出能高效确定阈值更新时机的算法来降低频繁更新阈值带来的运算复杂度。此外,通过分析运动目标跟踪算法并结合实际情况,提出一种基于目标形心投影点的目标定位及跟踪方法。该方法可以对目标人物准确定位,较传统采用质心定位的方式有运算简单,定位准确的特点。最后,对人物跟踪得到的数据进行研究,并以此为基础对被监控对象的行为进行分析与识别,进而完成一套人物跟踪与行为识别系统。该系统可以实现对进入预设区域,行走超速,行走路径等进行分析记录,对异常行为进行识别和自动报警。