随着现代信息技术的迅猛发展，目标自动识别与跟踪技术在国民经济和国防建设中发挥着极为重要的作用。本文应用基于模板图像特征点的目标自动识别快速算法和双模式跟踪算法，从包含运动物体的背景图像序列中检测、识别、跟踪目标，提高数字图像处理速度；在模板匹配算法的基础上，研究了图像分割和边缘检测算法，应用实时性强的Hausdorff距离算法进行目标识别，试验证明这种算法可以有效地对目标图像序列进行特征提取和识别；提出了基于模板更新的实时匹配跟踪方案，引入置信度判断方法建立了基于改进的形心跟踪方法和匹配跟踪算法的双模式跟踪算法，提高了目标跟踪速度，有效地解决了有干扰情况下的目标快速跟踪问题。研究了目标识别与跟踪硬件设计，建立了基于云台摄像机的目标自动识别与跟踪系统，进行了目标自动识别与跟踪试验，试验表明，该系统实现了对目标快速自动识别与跟踪。介绍了基于ADSP-BF533的硬件开发调试平台，为在DSP上实现快速的识别与跟踪提供了基础。