摘要
目标跟踪作为计算机视觉领域中的重要研究方向，在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习技术的快速发展为目标跟踪算法带来了新的突破，特别是卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力，在目标跟踪领域取得了显著成果。
本文首先介绍目标跟踪的研究背景及意义，阐述目标跟踪的基本概念、常见算法类型以及性能评价指标。
其次，重点探讨基于卷积神经网络的目标跟踪算法，详细分析了全卷积孪生网络(SiamFC)、SiameseRPN以及其他典型CNN跟踪算法，并比较其优缺点。
最后，总结了基于卷积神经网络的目标跟踪算法的未来发展趋势，例如轻量化网络结构设计、多模态信息融合以及强化学习的引入等。
关键词：目标跟踪；卷积神经网络；深度学习；SiamFC；SiameseRPN
目标跟踪是指在视频序列中，给定目标在第一帧中的初始状态（例如位置、大小），自动估计目标在后续帧中的状态，并将其标记出来。
目标跟踪技术需要克服目标遮挡、光照变化、尺度变化、背景干扰等挑战，以实现对目标的准确、鲁棒的跟踪。
目标跟踪算法可以分为两大类：生成式方法和判别式方法。
1.生成式方法：这类方法首先建立目标的外观模型，然后在后续帧中搜索与该模型最相似的区域作为目标位置。
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