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摘要
视觉目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要应用，经过多年的研究已取得了巨
大进展。目前，视觉目标跟踪方法的性能在自然场景下会受到如背景杂乱、快速运
动、光照变化、目标尺度变化和遮挡等多种挑战的干扰，因此对目标进行精准跟踪
具有较大难度，为解决这个问题，本文提出时空特征增强的鲁棒视觉目标跟踪方法，
利用深度神经网络和注意力机制等多种方式提取、融合以及增强视频中包含的时空
特征，有效解决目标跟踪中出现的多种挑战，提高了视觉目标跟踪的成功率和精确
率。具体研究内容包括：
（1）针对多数卷积神经
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