En la actualidad, los sistemas de vigilancia tradicionales basados en imágenes se están volviendo imprácticos, ineficientes y que consumen mucho tiempo. Los sistemas de vigilancia basados en automatización parecen superar estas limitaciones. Sin embargo, los sistemas automáticos tienen algunos desafíos como la oclusión y la retención de imágenes de manera suave y continua. Esta investigación propone un enfoque de filtro de partículas de remuestreo ponderado para el seguimiento de personas para hacer frente a estos desafíos. Las funciones principales del sistema propuesto son la detección de personas, el monitoreo de personas y el control de la cámara. Utilizamos el algoritmo de coincidencia de libro de códigos para definir la región humana como un objetivo y rastrearlo, y utilizamos el algoritmo de filtro práctico para seguir y extraer la información del objetivo. En consecuencia, la información obtenida se utilizó para configurar el control de la cámara. Los experimentos se probaron en diversos entornos para demostrar la estabilidad y el rendimiento del sistema propuesto basado en la cámara activa.