随着人工智能、数字图像处理、模式识别等领域的突飞猛进的发展，智能视频监控日益成为一门应用广泛的综合性学科。其中目标跟踪技术是一种识别目标，提取位置信息，自动跟踪目标运动的技术，是该领域中一个具有重要研究意义的课题。论文的主要内容如下：1.本文为了准确的表述目标物体特征，引入了一种新型纹理特征表示法LBP8,1纹理，并将这种纹理和颜色特征结合起来，用直方图的形式共同描述目标模型，使得目标表示更精确。实验结果证明，该方法能更明显的反映出目标特性，而算法复杂度没有提高太多。2.基于传统Mean shift跟踪算法易受到遮挡、背景信息干扰等情况。本文采用一种扩展的Mean shift算法，它是将纹理和背景权重相结合，采用LBP8,1中五种特征来表示目标纹理，再引入背景加权因子，使得跟踪精度提高明显。通过试验证明该种方法对于目标跟踪有很好的效果。3.同时为了改善跟踪算法中尺度自适应，本文提出了通过相似度比较更新带宽的新方法。分别计算当前帧和前一帧中中心像素点、边缘像素的相似度函数12,12，通过比较两者大小判断出目标尺度变化情况，以实现尺度更新。实验证明该尺度更新法原始尺度更新法更精确。