一般的目标识别系统无法在观测整个大范围场景中目标动态的同时又对远距离目标的细节信息进行获取。为了解决上述问题,本文设计出一种基于类属超图的双摄像机协同特定类目标识别系统,实现了对大范围场景中远距离特定类目标快速准确的跟踪与识别。具体研究工作和创新点主要为以下几个方面:(1)基于Adaboost的目标检测算法本文详细介绍了基于Adaboost的目标检测算法,充分研究了Haar矩形特征和积分图像等概念,给出了级联分类器的训练方法,最终训练得到具有一定检测效果的特定类目标检测分类器,实现了对特定目标的“粗检测”。(2)基于RSOM聚类树和类属超图的目标跟踪识别算法本文详细介绍了构建类属超图(CSHG)模型所必备的理论原理,包括局部不变特征提取算法、属性图构建及其相似性度量、RSOM聚类树的原理和训练、CSHG模型的构建及识别原理等,同时提出了一种将Adaboost-CSHG相结合的算法,实现了对图像目标的“精检测”及其跟踪,最后完成对目标的识别。(3)静止广角—运动凝视双摄像机的协同控制本文首先介绍了双摄像机系统的基本情况,对双摄像机系统标定的原理进行了研究,依据查表法完成对双摄像机系统的标定,并分析了双摄像机协同的控制流程。(4)双摄像机协同特定类目标识别系统的设计与实现通过分析系统具体的功能需求,对系统的硬件设备进行选型,采用VS2008+MFC和Open CV搭建系统的软件平台,阐述了其中的每个模块的功能并给出模块间的运行处理关系。最后在实验室模拟环境下运行实验系统,验证了系统的可行性。