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目標跟蹤是計算機視覺研究領域的熱點之一，過去幾十年以來，目標跟蹤的研究取得了長足的發展。從 Meanshift、粒子濾波（Particle Filter）和 Kalman Filter 等經典跟蹤方法，到基于檢測（Track By Detection）或相關濾波（Correlation Filter）的方法，到最近三年來出現的深度學習相關方法。

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　　目標跟蹤是計算機視覺研究領域的熱點之一，并得到廣泛應用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術。另外還有特定物體的跟蹤，比如人體跟蹤，交通監控系統中的車輛跟蹤，人臉跟蹤和智能交互系統中的手勢跟蹤等。簡單來說，目標跟蹤就是在連續的視頻序列中，建立所要跟蹤物體的位置關系，得到物體完整的運動軌跡。給定圖像第一幀的目標坐標位置，計算在下一幀圖像中目標的確切位置。在運動的過程中，目標可能會呈現一些圖像上的變化，比如姿態或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應用展開。

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