运动人体行为分析遵循运动目标检测、行人跟踪和行为识别三大基本步骤,其中运动目标检测是跟踪和行为识别的基础。本文简要介绍了目标检测的方法,重点研究行人跟踪和行为识别算法。在行人跟踪研究方面,首先提出一种能自动选择人体最大特性区域的覆盖比算法,然后选取特性区域内的加权颜色直方图作为跟踪特征,利用Bhattacharyya距离描述颜色模型的相似性,作为粒子权值的有力依据,最后在粒子滤波理论框架下实现自动地对行人进行实时跟踪。在人体行为识别方面,采用隐马尔科夫模型对人体轮廓的时空特征进行分析。在提取人体轮廓特征时,首先对人体轮廓进行融合和精确化处理,然后将精确的轮廓展开其对应的一维距离信号,归一化该信号作为姿态的特征。最后,在前文研究的基础上,本文针对智能安全监控方面的应用需求实现了相应的网络化人体运动分析系统。