标题中的“基于CamShift算法的目标跟踪研究”是指利用CamShift算法进行目标跟踪的科研工作。CamShift，全称为Continuous Adaptive Mean Shift，是一种基于颜色直方图的自适应追踪方法，适用于视频序列中目标的实时追踪。
描述部分提到的传统跟踪算法无法获取跟踪目标的世界坐标值，这暗示了传统算法在三维空间定位上的局限性。为解决这个问题，论文提出了一个融合SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点匹配的CamShift目标跟踪算法。SIFT是一种鲁棒的图像特征检测和描述方法，它能够识别出图像中的关键点并在不同尺度和旋转下保持不变性。
SIFT特征点匹配被用来在左右成像平面上获取目标的部分特征点的二维坐标值。通过这些坐标值，结合视差原理（即立体视觉中不同视角下同一物体像素间的水平偏移量），可以计算出目标在空间中的三维位置。这种方法提高了目标跟踪的定位精度，特别是在室内简单背景条件下，能有效地跟踪运动目标，并且实验表明跟踪误差在可接受范围内。
标签中的“互联网”和“互联”可能意味着这项研究的应用场景可能涉及到网络视频监控或者远程目标跟踪系统，其中互联网技术可能用于实现远程数据传输和实时目标状态监控。
相关文献提到了其他对CamShift算法的改进，如“基于改进的CamShift算法的目标跟踪研究”和“基于肤色模型和CAMShift算法的人脸检测与跟踪研究”，这些研究可能探索了更复杂的环境因素，如光照变化、遮挡或多人跟踪，进一步优化了CamShift算法的性能。
总结起来，这篇研究的核心在于将CamShift算法与SIFT特征点匹配相结合，以提升目标跟踪的准确性和空间定位能力，尤其在室内简单背景的环境中效果显著。这种结合有助于解决传统跟踪算法的不足，使得在实际应用中，如视频监控、智能安全系统等领域，能够更加精确地追踪和定位目标物体。
