Razonamiento. El seguimiento de objetos tiene importancia en muchas aplicaciones que van desde el control de vehículos no tripulados hasta la monitorización autónoma de situaciones y eventos específicos, especialmente al proporcionar seguridad a pacientes con ciertas condiciones adversas como las convulsiones epilépticas. Los métodos de seguimiento convencionales enfrentan muchos desafíos, como la necesidad de dispositivos o etiquetas dedicados, la influencia de un alto ruido de imagen, movimientos complejos de los objetos y requisitos computacionales intensivos. Hemos desarrollado anteriormente algoritmos computacionalmente eficientes para la reconstrucción del flujo óptico global de velocidades de grupo que proporcionan medios para la detección de convulsiones y tienen aplicaciones potenciales en la detección de caídas y apnea. Aquí, abordamos el desafío de utilizar las mismas velocidades de grupo calculadas para el seguimiento de objetos en paralelo. Métodos. Proponemos un nuevo método basado en flujo óptico para el seguimiento de objetos. Utiliza secuencias de imágenes en tiempo real de la cámara y reconstruye directamente los parámetros de movimiento global del grupo del contenido. Estos parámetros pueden dirigir una región rectangular de interés que rodea al objeto en movimiento para seguir el objetivo. El método se aplica con éxito a datos multiespectrales, mejorando aún más su efectividad. Además de servir como una extensión modular para aplicaciones de alerta clínica, la nueva técnica, en comparación con otros enfoques disponibles, puede proporcionar ventajas computacionales en tiempo real así como una mayor estabilidad ante entradas ruidosas. Resultados. Los resultados experimentales en pruebas simuladas y datos complejos del mundo real demuestran las capacidades del método. La reconstrucción del flujo óptico propuesta puede proporcionar resultados precisos, robustos y más rápidos en comparación con los enfoques actuales de vanguardia.