在计算机视觉领域当中,目标的检测与跟踪技术发挥着非常重要的作用。其中,人体目标的检测与跟踪技术是当前研究热点之一,研究成果已经深入并且服务于社会生活的方方面面。本文是在Kinect硬件平台上,对人体目标进行检测识别,分析人体目标的运动特点,最后实现对人体目标跟踪的目的。本文硬件部分采用了微软公司的3D摄像头Kinect。通过Kinect我们可以采集到彩色图像和深度图像,由于Kinect的最有效探测距离是1.2米至3.5米,所以实验中只对该范围内的目标进行处理。在此基础之上,利用深度图像的深度距离信息,计算出深度距离直方图。然后对摄像头范围内的人体目标进行纵向的自适应分层处理,并对每一层的人体目标进行水平投影,分割提取出每一个人体目标,这对于解决人体目标间的相互遮挡有很大的作用。本文采用基于用户索引的方法来识别人体目标。若有多个人体目标进入摄像头视野范围,则对不同的人体目标编号,然后用最小外接矩形框进行标记,最后利用Kalman滤波器对人体目标进行跟踪。遮挡情况下的人体目标跟踪是基于深度距离分层的算法,对被遮挡的人体目标进行识别和标记,然后再利用Kalman滤波器的预测功能实现目标跟踪的目的。跟踪过程当中,首先确定目标区域的尺寸和中心位置点的坐标,并将跟踪位置坐标和预测位置坐标显示在图像当中,以检验Kalman跟踪的准确性和稳定性。最后实验结果表明,本文的算法在复杂环境下能正确检测识别人体目标,并且不会受到光照变化和目标遮挡的影响,在实验环境下实现了人体目标跟踪。