Приведен селективно-ковариационный метод локализации, классификации и отслеживания людей в видеопотоках от нескольких камер. Подобные методы являются ключевыми при разработке систем безопасности и видеонаблюдения, интеллектуального окружения и робототехники. Метод назван селективно-ковариационным, поскольку прежде, чем относить объект к тому или иному классу (в нашем случае к тому или иному классу людей) на основе применения ковариационных дескрипторов, осуществляется выделение (селекция) специфической области, характерной для рассматриваемого класса объектов (людей) - это области головы и плеч человека. Предложены новые функции признаков для построения ковариационных дескрипторов, проведено сравнение эффективности применения этих функций с базовыми функциями признаков. Предложена и апробирована маска, позволяющая выделять наиболее информативные пиксели области интереса. Использование предложенных функций признаков и маски для выделения информативной области интереса позволило значительно улучшить достоверность классификации людей (с 75% при применении базовых функций признаков до 94,6% по предложенному методу) при невысокой вычислительной сложности.