视觉目标跟踪是计算机视觉中一个重要的研究方向,其在视频监控、人机交互和自动驾驶等场景中有着广泛的应用。传统的基于通用计算机的视觉目标跟踪系统功耗高、实时性差,难以满足嵌入式系统对高速实时目标跟踪的需求。相比于传统的视觉目标跟踪系统,视觉目标跟踪超大规模集成电路（Very Large Scale Integration,VLSI）系统具有高速度和高集成度的优势,可广泛用于各种嵌入式视觉目标跟踪系统。论文的研究目的是设计面向边缘计算设备或嵌入式系统的视觉目标跟踪VLSI系统,用以实现低成本、实时目标跟踪。传统的目标跟踪算法并非面向硬件实现开发。基于这些算法设计的视觉目标跟踪VLSI系统存在资源消耗大、实时性差等问题。为解决这些问题,论文从视觉目标跟踪算法、VLSI系统架构和电路设计三个方面展开协同研究。提出了一种面向硬件的轻量化视觉目标跟踪算法,并据此设计了高速轻量化目标跟踪VLSI系统的架构与电路。实现了所设计的目标跟踪VLSI系统的FPGA原型,并搭建测试平台完成了测试与分析。论文的创新点有:（1）针对基于传统目标跟踪算法设计的视觉目标跟踪VLSI系统存在资源消耗大、实时性差等问题,基于联合纹理和动态压缩感知特征的目标表示方法,提出了一种轻量化目标跟踪算法。该算法面向硬件设计开发,具有鲁棒性强、计算简便等特点。（2）针对嵌入式应用的低资源消耗需求,设计了一种基于存储器中心（Memory-Centric）机制的视觉目标跟踪VLSI系统架构,并通过对滤波计算顺序的优化设计,使存储资源消耗降低了约39%。（3）针对嵌入式应用对实时目标跟踪的需求,采用了多层次流水线的电路设计。特征提取和特征匹配电路设计了像素级、特征级、样本级的多层次并行处理,以保证系统的实时性。经测试,论文设计的视觉目标跟踪VLSI系统实现了低成本高速目标跟踪,同时获得了鲁棒的跟踪结果。该VLSI系统在100MHz的系统时钟下,以典型的320×240分辨率的图像作为输入,达到600帧/秒的处理速度。