目标跟踪是指从一段摄像机记录的视频序列中连续标记出特定目标运动轨迹的技术,是当前计算机视觉研究中一个重要的研究课题,推动了图像处理、模式识别和人工智能等领域的理论与实践研究。目标跟踪的主要难点在于目标与周围背景的相似性,以及由于姿态、光照和遮挡等因素导致的目标外观变化。本论文针对传统目标跟踪方法由于目标外观不精确建模使模型退化而产生漂移的问题,借助图像抠图技术可以获取精确目标前景的优势,重点研究及实现了基于主动式抠图的目标轮廓跟踪方法。本论文开展了以下研究工作：(1)研究视觉目标跟踪的意义及存在的难点问题,概述图像抠图的研究背景和理论思想,总结现有的目标外观建模、轮廓跟踪及图像抠图方法,分析各类算法的优缺点,为后续目标跟踪技术的研究提供一定的理论支撑；(2)建立图像抠图与目标跟踪之间的关联性,研究视频场景中抠图所需的前背景标记自动获取问题,采用颜色表面编码方式改进传统的LOG兴趣点检测器,将目标前后帧运动估计转换为鲁棒的兴趣点匹配,从而完成彩色视频序列上的精确建模,最终实现基于颜色表面主动式抠图的目标跟踪任务；(3)针对目标形变过大或运动速度过快的挑战性问题,采用SIFT流运动估计算法对彩色兴趣点进行准确定位,引入一种新的模板更新策略改进传统的基于光流的目标跟踪算法,提升复杂视频序列中目标轮廓跟踪的鲁棒性。