为了满足公共场所对客流量信息统计分析的需求，根据人顶部图像的特点，本文提出了一种基于类圆图形识别的客流量统计方法，解决了视频监控区域复杂背景条件下运动目标的识别跟踪问题，对商场、图书馆、旅游景点等公共场所的客流量快速统计具有非常重要的理论和现实意义。连续视频图像中特定目标的识别和跟踪匹配计数在模式识别和数字图像处理中的一个重要的研究内容，它主要包括运动目标检测、目标的分类和识别、目标的匹配和计数几个方面。首先，本文根据客流量统计系统图像采集中可能存在的目标遮挡、重复、光照导致的影子变化等问题，将摄像头安装在商场进出口的正上方，并调节支架使得摄像头和地面垂直，即可获得人头部的垂直目标头像，滤除了部分干扰，为后续目标的识别和跟踪技术奠定了基础。其次，本文根据人顶部图像的类圆形成像特点，考虑到衣服颜色、穿戴帽子、携带物品、光照变化等影响，研究和比较了在目标检测中常用一些算法，提出了一种基于更新背景减除法的类圆形目标检测算法。该算法结合待检测目标的几何特征，提高了实际应用中的识别速度和精度。最后，本文根据摄像头跟踪区域行人的实际运动规律，结合类圆形目标的特征值，提出了一种基于类圆形的多目标跟踪匹配算法。该算法通过运动速度估计和匹配代价函数，在保证了客流量统计的准确度的情况下，降低了传统目标跟踪匹配算法的复杂度。根据本文提出的类圆形目标检测和跟踪匹配算法，在Windows平台下，基于Visual Studio2010和OpenCV设计并实现了该客流量统计系统，并对采集的视频图像进行了大量的试验，检测精度达到了满意的效果，统计结果基本上与实际相符，表明该统计系统在实际应用中是可行的。