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基于深度学习的行人多目标跟踪方法研究

一、引言

在计算机视觉领域，行人多目标跟踪是一个具有挑战性的问题。随着深度学习技术的飞速发展，该问题得到了有效的解决。行人多目标跟踪的主要任务是在视频序列中，对多个行人进行准确、稳定地跟踪，同时处理各种复杂场景下的挑战，如行人遮挡、光照变化、背景杂乱等。本文将基于深度学习技术，对行人多目标跟踪方法进行深入研究。

二、相关工作

在过去的几年里，行人多目标跟踪方法得到了广泛的研究。传统的跟踪方法主要依赖于特征提取和匹配技术，如SIFT、HOG等。然而，这些方法在处理复杂场景时往往难以取得满意的效果。近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）在特征提