军营、重要机关、交通枢纽等社会重点场所有着安检和场景监控需求。通过人工的方式对图像画面和人员进行筛检,往往有较高的成本;在对特殊人员的检查时易带来诸多不便。无源探测成像依靠场景内辐射的电磁波进行成像,有较好的安全性和隐私保密性。毫米波、太赫兹频段电磁波对常见遮蔽物有较好的穿透特性。基于新型安检、监控设备,通过目标定位及跟踪算法,实现对大场景下流动人员的安防布控。本论文依托实际科研项目,开展了毫米波和太赫兹频段无源探测成像隐匿目标的定位及跟踪算法研究。基于对系统特性,分别对高定位准确度和高处理速度的目标跟踪算法进行了探究。同时针对毫米波和太赫兹成像系统实际工作情况,进行了毫米波和太赫兹频段样本预处理研究,其中包括对图像样本的去噪、图像序列的插值补帧以及样本集的拓充等,丰富了样本库内容,为提升算法质量打下了基础。本文的主要内容如下:（1）从毫米波和太赫兹系统单元组成和性能参数两个方面,对本文所依托的实际系统进行了介绍,并由此简要介绍了本论文所针对的研究问题和研究思路的由来。（2）对毫米波和太赫兹样本库进行了分析,进行了一系列丰富样本库的处理。其中包括对帧数较低的图像序列进行补帧,运用算法对现有样本进行扩充和增强,对图像进行降噪处理,等等,对样本库进行了有效的补充。（3）分析了传统思路下的目标跟踪算法,针对传统算法的运算量大和特征提取难等问题,对一种多特征和相关滤波的算法进行了改进。降低了算法运算量,并优化了特征模型,使得算法对毫米波及太赫兹图像具有更好的处理适用性,最终形成了一个具有较好跟踪性能和高处理帧数的目标跟踪算法。（4）针对项目所依实际系统的特性,研究了一种具有高定位精确度且可实时跟踪的算法,通过实时检测的方法,来实现跟踪的效果。对Yolo算法进行了改进,解决了目标较近或部分重叠时丢失目标和小样本训练等问题。在测试集样本下,改进后算法能够达到更优的性能表现,仿真测试表明该算法能够达到快速、高跟踪准度的应用需求。