智能课堂视频录播系统的出现是对传统课堂人工录制方式的一种革新。它可以摆脱人工录制对课堂的干扰,使录制出来的公开课更加贴近真实的上课效果,并且可以与互联网相结合实现课堂教学过程的实时直播,从而拓宽教育资源应用范围。本文主要研究智能课堂视频录播系统中的运动目标检测和跟踪等关键技术。利用图像处理的算法,在没有人工干预的情况下,通过对录制摄像机拍摄的课堂场景图像实时进行自动分析和处理,从而实现摄像机对课堂中的发言学生与授课教师的自动检测、跟踪与拍摄。本文的主要研究工作如下:首先,本文分析了课堂视频录播系统中运动目标检测的实际需求,研究了现有的目标检测算法,选取了基于背景差分法的运动目标检测算法。在此基础上,重点研究了基于滑动平均算法的背景更新、基于Otsu算法的图像阈值分割和掏空内部点的轮廓提取算法等,并且使用轮廓缺陷修补技术改进了轮廓提取算法。通过实验证明了本文运动目标检测算法的实时性与鲁棒性。然后,本文从课堂视频录播系统中运动目标跟踪的实际需求出发,研究了现有的目标跟踪算法,选取了一种基于压缩感知的运动目标跟踪算法。其基本思想就是采用压缩感知理论对图像特征进行降维,然后使用朴素贝叶斯分类器进行分类,从而实现目标跟踪。本文进一步使用了卡尔曼滤波器改进了原有的跟踪算法。实验证明,本文跟踪算法具有较好的实时性与较强的鲁棒性。最后,本文从实际应用出发,设计并实现了一个完整的智能课堂视频录播系统中的学生跟踪定位方案。采用主辅录制摄像机的分别摄录教师和学生的方法,采用上述的运动目标检测和跟踪算法,实现对课堂中单个和两个站起发言学生的跟踪定位,并且取得了良好的跟踪定位效果。