运动目标检测与跟踪是计算机视觉的主要研究方向之一，它在人机交互、智能监视、医学图像分析、移动机器人视觉导航、视频图像分析等领域中有着广泛的应用。本文在总结目前已有运动目标跟踪算法的基础上，提出了两种针对特定目标的视频跟踪算法。主要工作归纳如下：　　 (1)针对一般物体的跟踪问题，提出了融合描述式和判别式方法的目标跟踪算法。该算法采用了多尺度的图像块表示，将目标跟踪问题转化为图像块的分类问题，通过结合判别式的二类支持向量机和描述式的在线一类支持向量机，有效地减轻了“模型飘移”问题对目标跟踪的影响。与目前最为相似且著名的实验比较证明了该算法的优越性和鲁棒性。　　 (2)针对单摄像机系统下多关节人体姿态估计问题，实现了一种基于图像流形及目标运动状态连续性和约束性的交互式跟踪算法。与基于粒子滤波等产生式算法相比，该算法有效地利用各种运动假设约束，将跟踪问题转化为线性规划问题，对人体的简单运动，如走路等实现了目标运动状态的估计。