본 논문에서는 적응적인 배경 모델링을 생성하여 객체를 검출하고 검출된 객체의 색 정보를 이용하여 추적하는 기술을 제안한다. 우선, 외부 환경의 잡음을 제거하기 위해 가우시안 필터링으로 전처리한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 검출된 객체는 모폴로지 필터를 이용하여 객체의 잡음을 제거한다. 컬러 기반인 MeanShift나 CAMShift 알고리즘은 추적할 객체의 탐색 윈도우를 초기에 지정해 주어야 한다. 본 논문에서는 검출된 객체의 위치와 영역 정보를 이용하여 탐색 윈도우에 자동으로 할당함으로써 초기에 지정할 필요가 없이 추적이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.In this paper, we present the moving objects tracking system by adaptive background modeling and objects' color probability distribution. First, to reduce noises of environment input sequences are preprocessed by Gaussian filtering. After preprocessing, the input sequences are divided into background and objects using adaptive Gaussian mixture model. To delete noises of objects, Detected objects are processed by morphology filter. Color based MeanShift or CAMShift algorithm must need designating initial search window. In this paper, Automatically assigning the search window with detected objects' location and region, our system can track the objects not designating initial search window The experimental results show that the proposed method is more fast, accurate and powerful than existed methods.