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在对视觉系统中各层的生物原型进行分析抽象和简化的基础上,提出了基于生物视觉的目标识别与跟踪模型。该模型采用CNN来模拟内视网膜激发模块,用在高分辨率下具有旋转、缩放、平移(RST)不变性的HU矩实现测量空间到特征空间的转化,最后采用BP神经网络来实现目标分类、质心(COG)算法实现目标跟踪。经过大量真实图像的试验,证明了图像分辨率达到1024024时,目标识别率达到95%以上,同时具有良好的跟踪效果,该模型中的算法具有良好的鲁棒性。