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文档摘要

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视觉目标自适应跟踪算法：原理、分类、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在科技飞速发展的当下，计算机视觉作为人工智能领域的关键分支，正以前所未有的速度融入人们生活与工业生产的各个角落。其中，视觉目标自适应跟踪算法更是扮演着中流砥柱的角色，成为学术界与工业界共同关注的焦点。

从学术研究的视角来看，视觉目标自适应跟踪算法处于计算机视觉、模式识别、机器学习等多学科的交叉前沿。随着深度学习技术的异军突起，为该领域带来了革命性的变化。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型的广泛应用，极大地提升了视觉目标跟踪算法的性能。然而，实际场景中的复杂多变性