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視覺(jué)跟蹤是一個(gè)計(jì)算器視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi)的基本任務(wù)，該任務(wù)在自動(dòng)駕駛、智能監(jiān)控、人機(jī)交互以及醫(yī)學(xué)成像等多種運(yùn)用中具有很高的實(shí)用價(jià)值，因此大量的研究力量被投入其中。然而，在真實(shí)的對(duì)象跟蹤場(chǎng)景中，視頻目標(biāo)跟蹤往往會(huì)由于復(fù)雜場(chǎng)景條件和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性，目標(biāo)物體經(jīng)常出現(xiàn)光照變化、旋轉(zhuǎn)、伸縮、遮擋、曝光不足、背景變化、運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性和隨機(jī)性等因素，這些都會(huì)使得對(duì)象跟蹤變得非常困難。雖然對(duì)象跟蹤算法已經(jīng)取得了豐碩的研究成果，但在理論和應(yīng)用上也存在著不完善和待解決的問(wèn)題。在此背景下，研究復(fù)雜場(chǎng)景下的對(duì)象跟蹤算法在理論和應(yīng)用方面都具有非常重要的意義。本書(shū)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)出發(fā)，較為系統(tǒng)和深入介紹了深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展以及在對(duì)象跟蹤方面的應(yīng)用。全書(shū)介紹了對(duì)象跟蹤系統(tǒng)的基本框架，對(duì)象跟蹤的基本理論和圖像處理算法，并融入了作者提出的新穎算法，對(duì)現(xiàn)有的模型進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)合真實(shí)對(duì)象跟蹤場(chǎng)景特性，探究新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，從而提高基于深度學(xué)習(xí)的對(duì)象跟蹤算法的性能和跟蹤效率。