鉴于粒子滤波目标跟踪的应用前景，本书对复杂场景下粒子滤波单目标跟踪和多目标跟踪的一些关键技术进行了研究。在参考国内外学者研究方法的基础上，根据近几年的研究成果，较系统地论述了传统粒子滤波目标跟踪算法存在的缺陷；对噪声干扰、光照变化、目标与背景色彩相近、姿态变化、遮挡、相机抖动、多目标等视频场景的复杂性进行了分析，研究了不同场景下采用不同目标特征模型对粒子滤波单目标跟踪性能的影响；提出了自动感知和捕捉运动目标的自适应检测算法，以及基于多特征融合的粒子滤波多目标跟踪方面的理论及应用技术。