機器視覺系統進行目標跟蹤主要通過以下幾個步驟和方法實現：

1. 目標檢測：

目標檢測是指在圖像或視頻幀中定位和識別目標的過程。這是目標跟蹤的前提，通過算法在對象周圍創(chuàng)建邊界框來對對象進行分類和檢測，并為每個對象分配唯一標識（ID）。

常見的目標檢測方法包括基于深度學習的方法（如Faster R-CNN、YOLO等）和傳統的基于特征提取和分類器的方法（如Haar特征和級聯分類器）等。

2. 目標跟蹤：

目標跟蹤是指在連續(xù)的圖像幀中追蹤目標的過程。它利用目標的外觀特征和運動信息來推斷目標在后續(xù)幀中的位置。

跟蹤方法可以分為基于初始化幀的跟蹤和基于目標檢測的跟蹤?；诔跏蓟瘞母櫾诘谝粠羞x擇目標，然后交給跟蹤算法去實現目標的跟蹤，但這種方式不能跟蹤新出現的目標?；谀繕藱z測的跟蹤則在每幀中先檢測出來所有感興趣的目標物體，然后將其與前一幀中檢測出來的目標進行關聯。

常見的目標跟蹤算法有基于相關濾波器的方法（如均值濾波器、核相關濾波器等）、基于粒子濾波器的方法（如卡爾曼濾波器、粒子濾波器等）和基于深度學習的方法（如Siamese網絡、MDNet等）等。

3. 目標關聯：

目標關聯是指將目標在不同幀中的跟蹤結果進行關聯，以保持目標的身份一致性。

目標關聯算法需要根據目標的外觀、運動和時空信息，將不同幀中的目標進行匹配和關聯。常見的目標關聯算法有基于外觀特征的匹配方法（如卡爾曼濾波器、匈牙利算法等）和基于運動模型的匹配方法（如最近鄰匹配、多目標數據關聯等）等。

4. 跟蹤過程的優(yōu)化：

在跟蹤過程中，可能需要對圖像進行預處理，如高斯平滑、均值濾波、灰度拉伸等，以提高圖像質量，減少噪聲干擾。

對于動態(tài)背景下的目標跟蹤，還需要考慮背景變化對跟蹤的影響，可能需要采用更復雜的跟蹤算法和特征提取方法。

機器視覺系統進行目標跟蹤是一個復雜的過程，需要綜合運用目標檢測、目標跟蹤、目標關聯等多種技術和方法，并根據實際應用場景和需求進行優(yōu)化和調整。