从给定的文件信息中，我们可以提炼出以下知识点：
一、目标跟踪技术
1. 目标跟踪的重要性：在安防、军事、导弹制导、人机交互、机器人视觉导航、虚拟现实、智能视频监控系统和智能交通系统等领域，目标跟踪技术都具有非常重要的实用价值和发展前景。
二、Camshift算法介绍
1. Camshift算法概念：Camshift算法，即连续自适应Meanshift算法，其基本思想是对视频中的每一帧做Meanshift运算，通过反复调用Meanshift来实现跟踪。
2. Camshift算法实现步骤：包括计算颜色概率分布图、进行Meanshift运算和进行Camshift运算。其中，计算颜色概率分布图是通过将RGB颜色空间转换为HSV空间，得到H分量的直方图并进行反向投影；Meanshift运算通过迭代得到概率分布的极值来定位目标；Camshift运算是将Meanshift算法扩展到连续图像序列。
3. Camshift算法的局限性：传统Camshift算法在背景颜色相近时跟踪不稳定，易受颜色相近物体的干扰，易丢失目标。
三、改进的Camshift算法
1. 改进点：提出了一种结合了SIFT特征点检测、FREAK特征匹配和Camshift算法的目标跟踪算法。通过检测SIFT特征点，并进行FREAK特征匹配，然后通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度来修正跟踪矩形框，从而改善跟踪精度。
2. 改进算法的优势：实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性，能够实现对运动目标的准确跟踪。
四、基于ARM的目标跟踪系统实现
1. ARM处理器特点：ARM处理器采用RISC指令集，具有功耗低、效率高的优势，并且可以被小型化，适用于许多集成化的嵌入式平台。
2. ARM在目标跟踪系统中的应用：为了便于工程应用，作者在Linux系统上进行了算法移植，并实现了基于ARM的运动目标跟踪系统。
3. 应用实例：改进的Camshift算法在ARM上的实现，在轮式小车的跟踪控制中发挥了良好的作用。
五、算法移植与实验验证
1. 算法移植：为了便于实际应用，将改进的Camshift算法移植到Linux系统上。
2. 实验验证：通过实验验证了改进算法的有效性，表明该算法可以改善跟踪精度，对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性。
六、关键词与参考文献
1. 关键词：目标跟踪、Camshift算法、SIFT特征点、FREAK特征匹配、ARM。
2. 参考文献：文章引用了相关的文献，包括国家自然科学基金和天津市应用基础与前沿技术研究计划等资助的研究成果。
七、作者简介
1. 第一作者：董恩增，天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室教授，研究方向为复杂系统建模与控制、视频目标检测与跟踪。
通过以上知识点，我们可以全面了解一种改进的Camshift算法及其在ARM平台上的实现和应用，同时掌握了视频序列目标跟踪技术的发展背景、算法原理、改进方法、系统实现及其实验验证等相关知识。
