Dans cette étude, nous présentons un nouveau tracker conçu pour le suivi en ligne de multiples objets, avec une attention particulière portée à sa simplicité tout en restant efficace. Nous proposons plusieurs modules de caractéristiques, chacun représentant une information d'apparence spécifique. En intégrant des caractéristiques d'apparence distinctes, telles que la couleur et le style des vêtements ainsi que la direction de la cible, associées à un réseau ReID (Re-Identification) pour l'extraction robuste d'embeddings, notre tracker améliore considérablement la précision du suivi en ligne. De plus, nous suggérons l'intégration d'un détecteur plus performant et fournissons des méthodes avancées de post-traitement qui augmentent encore les performances du tracker. Lors des opérations en temps réel, nous établissons une mesure pour suivre une fonction de distance associée, qui inclut les informations de similarité de l'IoU (Intersection over Union), de la direction, de la couleur, du style et des caractéristiques ReID, chaque métrique étant calculée séparément. Grâce à la conception de notre fonction de distance liée aux caractéristiques, il est possible de suivre les objets pendant des périodes d'occlusion plus longues tout en maintenant un nombre relativement faible de changements d'identité. Une évaluation expérimentale approfondie démontre une amélioration notable en termes de précision et fiabilité du suivi, comme en témoignent la réduction des changements d'identité et l'amélioration du traitement des occlusions. Ces progrès non seulement contribuent à l'état de l'art dans le domaine du suivi d'objets mais ouvrent également de nouvelles perspectives pour les recherches futures et les applications pratiques nécessitant une haute précision et fiabilité.