随着计算机多媒体技术和网络技术的成熟，有关计算机视觉的各种研究和应用也在蓬勃发展。智能视频监控是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题，它的研究有着重要的理论价值和实际意义。运动对象的分割和跟踪技术是智能视频监控中的两项关键技术，本文正是对这两项关键技术展开了研究。 在运动对象分割方面，本文针对前景与背景具有相似颜色时的运动对象分割问题，提出了一种结合核密度估计和边缘信息的分割算法。在前景和背景建模阶段使用颜色信息的基础上，引入边缘信息来构造前景和背景的概率模型；然后在马尔可夫随机场框架下引入与概率模型有关的似然能量项，以及反映空域连续性和时域一致性的能量项，并利用图切割方法来获得可靠的运动对象分割结果。另外，本文针对由阴影造成的运动对象误分割问题，根据阴影与背景具有相似的边缘信息这一特性，提出一种基于边缘信息的阴影消除方法。 在运动对象跟踪方面，本文提出了一种基于摄像机运动控制的实时运动对象跟踪方法。该方法首先选择出待跟踪的运动对象区域；然后由CamShift算法计算跟踪对象的位置，并采用Kalman滤波器预测对象的运动信息来控制摄像机的运动。 最后，本文将提出的运动对象分割与跟踪方法应用到实际的视频监控系统中，大量的实验证明了本文方法的有效性和实时性。