提出了一种状态空间模型粒子滤波算法,并应用于运动目标的跟踪。该方法基于贝叶斯估计，利用粒子集来表示概率，通过递推的贝叶斯滤波来近似逼近最优化结果，在预设搜索区域用粒子群找到和目标模板最相似的中心位置,并以该位置作为观测值，进行跟踪。仿真实验结果和两种实际条件下效果比较表明该算法在跟踪低常速运动中精准性高，是一种有效的目标跟踪方法。

用粒子滤波代码稳定地跟踪人和车，并且对光照变化和物体形变也是鲁棒的。