前言 随着计算机硬件和人工智能理论的飞速发展，机器视觉的应用领域越来越广，人工智能和机器视觉应用领域的企业数量也快速增长，作为机器视觉热点研究方向之一的目标跟踪技术获得了空前绝后的发展机遇，在智能安防监控、交通流预测、人机交互和医学辅助诊断等领域发出耀眼的光芒。实际应用场景中存在跟踪环境复杂、相似目标干扰和目标遮挡等外在因素，也存在目标自身运行模糊、有形变和尺寸不稳定等内在因素，因此实现目标持续性跟踪具有很大的困难。目标跟踪技术融合了计算机科学与技术、控制科学与工程、信息与通信工程与数学等多学科知识，是涉及内容多、挑战性强、交叉性强、更新速度快且极具前瞻性的研究课题。 目标跟踪是在给定目标的条件下，对视频序列中的兴趣区域进行连续识别与定位的过程，主要包含目标定位、外观模型、运动模型和观测模型等几部分。为了提高目标跟踪方法的泛化能力和健壮性，子空间学习、流形学习、度量空间学习、稀疏学习、多任务学习和深度学习等机器学习策略不断地被引入目标跟踪研究，大大加快了其发展速度。依据不同的分类，目标跟踪技术可以分为：①产生式和判别式跟踪；②短期和长期跟踪；③单目标和多目标跟踪；④自底向上式和自顶向下式跟踪；⑤随机采样式和概率模型式跟踪；⑥基于相关滤波和基于非相关滤波跟踪等多种形式。而不同的形式又具有不同的研究方法，丰富的研究内容和技术难点使得目标跟踪技术具有很大的研究潜力和很高的研究价值。 群智能优化算法（以下简称“群优化算法”）是一种在目标函数解空间中获得最优解的动态迭代优化过程，涉及数据挖掘、人工智能和仿生学等领域的思想和理念，研究内容包含能量函数、迭代策略、步长设计、开发和探索等几个方面。目标跟踪也可以视为在观测模型度量下目标模型和候选目标集合动态匹配以获得最佳候选目标的过程，它使目标跟踪任务转换为优化求解任务具有可行性。因此，分析目标跟踪与群优化算法的关系，解读群优化算法在目标…