近几十年来,随着计算机技术和图像处理技术的发展,目标检测及跟踪系统广泛运用于各领域。人们对视频序列中运动目标的检测与跟踪作了大量而深入的研究,提出了各种行之有效的方法,其中运动人体的检测与跟踪由于在智能监控领域的应用前景和潜在的经济价值成为研究的热点课题之一。本文首先综述了课题的研究背景和意义,并简要介绍了一些基于视频图像的检测和跟踪系统,再分析了目前国内外提出的人体检测与跟踪方法,并进行了比较。针对该课题在人体目标检测和跟踪方面的难点,重点对如何选取有效的人体感兴趣区域作为跟踪目标以及如何对该目标区域作后续跟踪两方面的内容进行了研究。在目标检测方面,根据背景减除法获取完整的运动人体区域,进一步提出了运动人体感兴趣区域(Regions of Interest,ROI)的自动检测方法。该方法利用图像显著图算法成功模拟了人眼视觉系统对运动人体注视点的形成过程,并基于多注视点的联合显著区域自动检测形成相应的运动人体ROI。实验结果表明,这是一种稳定可靠的人体ROI自动检测方法,检测出的区域符合人眼观察运动目标时的视觉关注区域,可运用于后续基于区域颜色特征的运动人体跟踪系统。在目标跟踪方面,结合SSD跟踪器和Mean-Shift跟踪器各自的优点,提出了一种基于感兴趣区域的SSD-MS联合跟踪器。针对人体目标的快速运动、尺度变化、遮挡等情况,采用了卡尔曼滤波器进行状态估计。特别是对部分遮挡情况,利用人体ROI自动检测过程中得到的联合显著点进行跟踪区域内的多窗口Mean-Shift跟踪,有效解决了目标在遮挡情况下的跟踪。通过一系列运动人体视频序列的实验测试,表明自动检测出的运动人体感兴趣区域在配合SSD-MS联合跟踪器的条件下,能够有效地完成运动人体在快速运动、尺度变化、遮挡等情况下的跟踪。