在智能监控应用中,行人目标的检测与跟踪是一个非常重要的研究内容。在自然场景下拍摄的视频中,行人的外观经常因为姿态、视角、尺度变化等因素影响而发生显著变化,这促使研究人员探索更加鲁棒的目标表示和检测方法来捕捉多变的行人外观。与或图模型是一种表示随机图像文法的工具,可以有效地表示一组具有相同语义但外观差别很大的图像。本文研究了基于与或图的行人跟踪方法,对行人外观的结构、行人外观的与或图模型学习方法、行人与或图模型与通用行人检测器的协作方法等问题进行探讨,以得到一种基于与或图的鲁棒行人跟踪框架。本文对所提出的跟踪算法进行了实验。验证了行人与或图模型的创建、图像解析、目标跟踪、更新等过程的有效性。实验结果显示基于与或图的行人跟踪算法在处理行人的姿态、观测视角、尺度变化和遮挡问题上都优于对比算法。