Meanshift 알고리즘은 컬러 확률 분포에 따라 움직이는 객체를 추적한다. 컬러 기반인 이 알고리즘은 특정 컬러에 강인하다는 장점을 가지고 있으나 뚜렷한 컬러를 가지고 있지 않는 객체에는 조명이나 잡음에 민감하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 단점을 보안하여 객체의 정확한 추적을 위해 강인한 특징점을 가지고 가변적인 탐색 윈도우를 생성하여 추적하는 VSW 알고리즘(Variable Search Window Algorithm)을 제안하였다. 즉, 검출된 객체(ROI:region of interest)에 SIFT 알고리즘으로 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 정보를 가지고 가변적인 탐색 윈도우를 생성하여 움직이는 객체를 추적함으로써 Meanshift의 단점을 보안하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.Meanshift algorithm is object tracking according to color probability distributions. The advantage of this algorithm based color is robust about specific color objects but, the disadvantage of it is sensitive about non-specific color objects due to illumination and noise. Therefore, to supplement this weakness, in this paper, we present VSW(variable Search Window) algorithm which generated variable search window with robust feature points for the accurate tracking of moving objects. That is, the feature points of detected object(ROI:region of interest) are extracted using SIFT algorithm and then variable search window is generated by the information of them for the accurate tracking of moving objects. The experimental results show that the proposed method is more accurate and powerful than existed methods.