计算机视觉是非常新,而且发展十分迅猛的一个研究领域,它也成为了跨学科的重要研究领域之一。在复杂背景下的运动目标实时识别、检测和跟踪是自动目标识别(ATR)领域一个重要研究课题。此课题在智能监控、人机接口、医学成像跟踪等很多个方面得到了很广的应用。而且,目标的提取和目标的准确跟踪含有较高的学术价值、理论意义及应用前景,在21世纪它已经是众多学者研究的焦点。针对单一的Camshift跟踪算法在目标发生遮挡时非常容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman预测的跟踪算法。首先,采用帧间差分阈值法来实现快速、精确地检测和提取出运动目标。其次,通过在Camshift算法中使用运动目标的颜色特征,在图像序列中找到运动目标的所在位置和大小。最后,使用Kalman滤波预测目标的位置,进而有效地解决了背景中大面积相同颜色的干扰和目标部分被遮挡等问题。用无线遥控车完成了运动目标的跟踪实验,实验证明结合CamShift算法和Kalman预测滤波能实时、准确地跟踪目标。在本文,实现了一种新颖人机接口方法。首先,利用Adaboost算法进行快速人脸检测和定位,然后获取精确的人脸区域建立肤色直方图模型。其次,使用Camshift算法计算人脸跟踪窗口的位置和大小。然后用二维Kalman滤波预测人脸的位置,增加跟踪速度。最后,人脸的三位自由度运动分别被用作控制电脑游戏角色的六种运动。通过实验,验证了此方法的实用性和有效性。