近年来，现代社会对军用和民用设备需求不断扩大，要求逐渐提高，运动目标的检测和跟踪技术也不断快速发展，无论在军事上还是民用中都有着重要的应用和广阔的前景。如何建立一个高效精准的实时运动目标跟踪系统是现代信息处理领域研究的一个热点问题。本文针对目标检测和跟踪过程中可能存在的背景干扰、光照变化及遮挡问题，综合了基于特征的跟踪方法和基于相关的跟踪方法思想，探索了一种基于改进的Hausdorff距离匹配算法的目标跟踪方法，先利用多重分形的图像边缘提取和基于边缘的背景差法来检测运动目标及提取目标模板，再用改进的Hausdorff距离匹配算法和基于分层搜索算法改进的多分辨率搜索策略进行模板匹配，并通过阈值筛选和加权的方法进行自适应模板更新，避免误匹配和跟踪丢失的情况，最后使用综合预测器对目标运动轨迹进行预测，不仅能解决目标遮挡问题，而且也能提高系统实时性。本文在ARM嵌入式平台上实现并优化基于改进Hausdorff距离匹配算法的目标跟踪系统中的多种算法，经过多次测试，性能稳定，运行良好。不过仍存在一些问题，有待进一步的研究和探索。