该文通过对现有多种算法的研究与分析,在借鉴前人研究的经验和教训的基础上,对运动检测、人体识别和目标跟踪三个模块进行了算法上的精简与改进,使算法复杂度大为降低.文章首先详细介绍了当前视觉监视理论与技术在国内外的研究现状和发展趋势,论文按功能划分为运动检测、人体识别和目标跟踪三个模块分别进行深入探讨.运动检测子模块中对传统的算法进行了性能评析,指出了不足,重点提出了动态背景减除和单模态高斯背景模型分类两种改进算法.后处理模块采用形态学滤波来去噪、补空洞,文章对传统的形态学后处理方案进行了两次改进.文章提出了一种简化的人体识别方案.识别只针对检测模块输出的二值图象进行,通过对图象中的目标区域提取多个特征再综合判决来简单区分人与物.文章首先详细分析了固定背景下的传统匹配跟踪算法.接着重点提出了一种运动目标的运动平滑性和尺寸连续性等特征,在二值图象层面上对运动目标区域的外接矩形进行跟踪的计算简单的算法.该算法充分考虑了互遮挡、目标短暂消失和永久移入、移出问题,可用于多目标的跟踪,鲁棒性强.最后详细分析了活动摄像机下的目标跟踪问题,并给出了一成功范例.