作为计算机视觉、图像处理和模式识别领域最活跃的研究方向之一，多目标跟踪技术在军事、安全监控、人机交互和机器人等多种领域都有着极其重要的应用价值。目前，目标跟踪技术在跟踪的实时性和鲁棒性上虽然都有了很大程度的提高，但在复杂背景下多目标的快速分割、目标特征的提取、目标遮挡、目标跟踪的精确度等方面仍然存在技术难题。本项目拟基于人工生命和多智能体理论建立一种新的复杂视频环境下多目标跟踪机制。在目标定位中，利用细胞的生长和分化机制对目标区域进行快速分割和标记；在目标跟踪中，通过随机分布的细胞智能体的协同进化行为对目标的新位置进行最优估计，通过多智能体种群间的协作和竞争，解决目标遮挡和消失后的重新跟踪问题。项目的研究将突破传统的目标跟踪框架，将人工生命理论与方法、多智能体理论与技术、群体智能与计算机视觉、图像处理相结合，为在高分辨视频图像中实现快速鲁棒的多目标跟踪提供一条新的途径。