随着计算机技术与视频监控和技术的发展，对运动目标的识别与跟踪已成为一个重要研究领域。本文基于这一研究，就运动目标的背景提取，运动目标物体识别与运动目标物体跟踪这三个方面做出了一系列的研究和讨论。首先，对视频中图像序列做了一系列的图像预处理工作，包括图像的灰度化，图像增强，滤波、平滑与去噪，开闭运算等。此外，还对视频图像序列和颜色空间等知识做出了简单讨论。其次，对视频图像中背景提取工作做了大量细致的讨论，对各种背景提取方法分别做出实验，并对实验结果进行对比性分析，从而确定用改进的均值法作为最终实验选取背景。接着本文又分析了各种运动目标物体检测算法：背景差分法，对称差分法，光流法等。最后，选取了两种运动目标跟踪算法，基于区域目标物体跟踪算法和卡尔曼滤波跟踪算法，并通过实验对算法的可靠性与可行性进行了分析，效果较好。本文对背景提取与背景更新方面做了改进，实验分析表明改进算法与原算法相比，综合时间复杂度与实际效果方面要优于原算法。本文还对各种目标提取与跟踪算法做了大量的实验性对比研究，对运动目标的识别与跟踪的实现提出了一些解决途径，并对这些算法分别作出了大量的实验分析。结果表明，这些方法切实可行，且具有很好的实际应用价值。