目前,跨摄像头行人目标跟踪已成为计算机视觉领域的研究热点,受到了研究人员的广泛关注。大多数现有的跨摄像头行人目标跟踪方法是在特定的摄像头网络结构下提出的,不利于推广到其他的场景。针对这个问题,本文提出了一种跨摄像头行人目标跟踪方法。本文的主要工作如下:(1)针对行人重识别率不高的问题,本文提出了一种将人脸识别和行人重识别相结合的目标识别方法。在能检测到人脸的情况下使用人脸识别代替行人重识别,弥补行人重识别率较低的缺陷,提高了系统对目标的识别率。(2)针对核相关滤波跟踪算法不能尺度自适应跟踪的问题,本文提出了一种改进的核相关滤波跟踪算法。该算法不仅满足实时性要求,而且使得跟踪更加准确。(3)针对在实际的摄像头网络中,可能出现部分摄像头视域重叠,而部分摄像头视域不重叠的情况,本文提出了一种线性处理视频流的跨摄像头行人目标跟踪方法,能同时处理重叠与非重叠视域下的跨摄像头行人目标跟踪问题。(4)针对本文所提跨摄像头目标跟踪方法,本文设计了一款集识别与跟踪于一体的软件界面,并通过实验,验证了算法的实时性和有效性。