人类视觉是主动的,人会根据视觉的需要通过移动身体或头部改变视角来帮助识别。主动目标跟踪就是模仿人类视觉的功能,根据已有的分析结果和视觉任务的需要,通过主动控制摄像机动作来跟踪目标。本文设计开发了一个基于PTZ网络摄像机的主动目标跟踪系统,可以实时检测和跟踪视场中的目标。系统硬件部分是AXIS公司的231D+ PTZ网络摄像机,而软件部分包括两个主要的模块:检测模块和跟踪模块。检测模块通过一个级联的boosted分类器及Adaboost目标检测方法来检测人体和人脸,而跟踪模块通过跟踪算法跟踪目标,并根据跟踪结果控制摄像机转动使目标保持在其视场(FOV)内。该系统的特点是可以主动控制摄像机的PTZ参数,从而锁定目标达到主动跟踪的目的,同时也为各种主动目标跟踪算法的比较、测试、调试提供了一个方便的平台。论文分析总结了目前比较典型的几种目标跟踪方法,包括模板匹配算法、mean shift算法、比例直方图算法及比例方差算法,并把这些算法集成到主动目标跟踪系统中,评估了它们分别在静态镜头和主动镜头下的跟踪效果及实时性等性能。本文提出了一种改进的基于part-based目标模型的跟踪算法,实验结果表明,与mean shift、比例直方图及比例方差算法相比,该算法在主动镜头下跟踪的准确性和稳定性都有所提高。