目前，随着信息技术的不断发展，智能视频监控在安防领域的重要性日显突出。作为智能视频监控系统研究中的两大基础问题，运动目标检测和运动目标跟踪的研究一直是该领域的研究热点，其性能优劣直接关系到整个系统的综合性能。而由于运动目标检测与目标跟踪关系密切，目标跟踪往往依赖于目标检测的结果，因此把运动目标检测和跟踪综合研究具有重要的研究意义和应用价值。本文主要针对复杂背景下的运动目标检测和跟踪开展研究，研究内容主要分为以下两个方面。1.针对在复杂背景下适应性和实时性方面表现较好的码本算法，列出该算法在亮度范围和颜色距离阈值方面存在的问题，实验验证其在实际应用中带来的检测结果不准确的弊端，并分别从理论和实验进行推理，提出改进策略。在亮度范围方面，针对算法中由于亮度范围更新不合理导致的在目标检测时出现误判的现象，通过引入平均亮度与原算法中的亮度范围相融合，对亮度范围进行重新定义，使算法对存在亮度逐渐变化的场景可以取得更加准确的检测效果；在颜色距离阈值方面，针对算法在阴暗区域重复生成像素值为0的码字，导致有效码字不足，带来检测效果不准确的问题，通过对颜色距离加入阈值限定，成功消除了由此带来的影响。实验证明，以上分别从亮度范围和颜色距离两方面对码本检测算法提出的改进策略合理有效。2.在运动目标跟踪方面，使用简单高效、在实时性方面表现较好的实时压缩跟踪算法。通过引入运动目标检测算法，把目标检测的结果作为跟踪的输入来源，解决了跟踪需要人工手动选定目标的问题；同时基于码本检测结果，对跟踪过程中出现两个或多个目标遮挡时的特征更新进行约束，使得算法在存在目标遮挡时不进行分类器更新，而当目标分离时，使用之前的分类器对目标进行分类，从而有效解决目标遮挡时跟踪丢失的问题。综上所述，本文首先对码本算法进行改进，提升目标的检测精度，然后将改进后的该算法与压缩跟踪算法进行衔接，不仅解决了压缩跟踪算法存在的目标遮挡和非自动化问题，而且实现了复杂背景下的多目标的检测与跟踪。实验证明，在日常视频监控场景中，该算法能够满足实时性和准确性的需求。