作为计算机视觉的研究领域难点之一，视觉目标跟踪在视频监视，虚拟现实，增强现实，人机交互，动画运动捕获，视频压缩，视频会议，智能交通，军事制导等方面都有广泛的应用前景，同时目标跟踪也是行为识别等高级机器视觉的基础。 本课题在国际人工智能及机器视觉界是一个研究热点问题，在各种关于机器视觉国际会议中都有数量可观的文章涌现，各种方法不断提出，但是由于现实世界光照条件，目标物建模等的复杂性，还没有一种较实用较通用的方法来实现对目标进行跟踪的方法。本文对该课题方向进行了初步的探讨同时对与其相关的问题进行了初步研究。 文中首先介绍了视觉跟踪问题的分类，并对各类视觉跟踪问题解决的基本步骤及存在的难点进行了阐述。对静态场景下的视觉目标跟踪问题，文中着重对背景建模和目标物阴影去除问题进行了研究。对背景建模问题，文中提出了根据帧差信息指导不同图像帧中的目标物区域位置定位，据此用不同帧目标物区域像素值合成“空”背景的方法。对阴影去除问题，文中提出了结合目标物区域亮度畸变和色调畸变信息对目标物区域像素进行分类的方法，其中还提出了一种基于上述信息对应直方图的自动阈值确定方法。对于动态场景下的视觉目标跟踪问题，文中结合人脸这一具体对象进行了研究，提出了一种基于颜色信息，结构信息等的特征量定义方法较好的实现了人脸跟踪，对于主动视觉目标跟踪问题，针对小车这一具体研究对象展开研究，文中研究了系统的具体构成及其中的控制方法。文中最后对基于计算西安理工大学硕士学位论文机视觉的一个实际应用项目进行了研究，根据课题对象特点和实时性，可靠性等的要求.文中提出了一种基于线扫描和像素周期性统计的方法，并达到了较好的效果。