图像序列目标跟踪就是对连续图像序列中的每帧图像进行目标识别与定位。本文对目标跟踪的研究现状进行了介绍，阐述了基本的图像序列跟踪算法，对现有的各类算法进行了分析。对目标跟踪过程中遇到的遮挡问题进行分析，从中找到解决思路。研究了解决遮挡问题的目标跟踪算法。本文研究了基于HOG特征和卡尔曼滤波的目标跟踪算法。针对目标跟踪中出现的遮挡问题，对目标进行特定的分块，利用当前帧和初始帧之间HOG特征信息的相似性，使用Bhattacharyya系数进行匹配和目标跟踪。同时利用卡尔曼滤波器不断更新参数，进行遮挡情况的判断，对目标的坐标进行预测跟踪。通过实验证明，该算法是可行的，对于目标跟踪中存在的遮挡情况具有一定的解决能力。由于HOG特征计算复杂，本文又研究了局部纹理特征和卡尔曼滤波的目标跟踪算法。充分利用目标的局部纹理信息。将目标分块后，存储各子块相对目标质心的向量，同时将灰度值作为特征向量。对待检测的块，利用K近邻算法进行分类，表决出目标的质心，从而得到目标的坐标。同时使用卡尔曼滤波器对目标坐标进行预测跟踪，对最终结果进行加权修正。通过实验证明，该算法能解决遇到的遮挡问题，同时计算量较小，易于扩展。