视频运动目标检测与跟踪是机器视觉的一个重要分支。视频中的运动目标涉及了目标的旋转、外形变化等因素。深入研究运动目标的检测与跟踪技术，对日常生活中的安防监控以及后期高级的图像处理行为分析等有重要的工程意义。本文以视频运动目标为研究对象，基于颜色特征、纹理特征和SIFT局部描述符研究了视频运动目标的跟踪算法。首先，针对视频运动的目标跟踪算法进行分析说明，目的是为了在后续章节中对视频目标跟踪算法进行改进。其次，针对视频运动目标进行跟踪。首先采用颜色和纹理相结合的方法，改进方法结合了两种特征各自的优势，利用LBP特征具有细节描述性强，有更好的局部化优点和对颜色信息变化不敏感等优点，对前景目标进行分块提取LBP特征，并与基于颜色特征的Meanshift方法相结合，使前景目标特征区分度互补，进行跟踪。最后，为了增加局部位置信息量，采用颜色特征和SIFT局部描述符相结合的方法来提取视频运动目标的整体特征和局部特征，提出一种基于LLC编码方式和粒子滤波器相结合的视频目标跟踪算法，通过提取前景运动目标的局部描述符，并对该描述符进行LLC编码，可以得到前景运动目标的低维描述，再使用粒子滤波器对其进行预测和修正，进行目标跟踪。