文献综述
文 献 综 述一、选题背景随着机器视觉的不断发展和相关理论的完善，越来越多的机器视觉相关技术被应用在人类日常的生产和生活中[1]。
人脸识别和目标追踪等视觉引导作为机器视觉领域的重要应用，也吸引着众多该领域研究者的追捧。
关于人脸识别技术，国外早在20世纪60年代，就对人脸识别成像技术的应用问题进行了一系列相关的科学技术研究。
如今，人脸识别等新技术在人们的日常生活中所能够起到的重要作用也愈加显著。
人脸识别技术主要是基于获取人类自身脸部生物特征识别信息，来帮助实现人类身份信息识别的一种新型人体生物特征识别信息的技术[2]。
同时目标追踪是机器视觉中重要的研究方向，在日常生活中也有着广泛的应用。
从本质上来看，运动目标的跟踪就是在相邻帧中寻找具有相同相似的目标。
因此，可以看成目标与目标间的特征匹配，这就是主流的特征匹配跟踪算法[3]。
人脸或物体的识别跟踪应用的精度通常会受到一定变化中的环境的约制，而深度学习的引入给相关识别跟踪技术的突破难题瓶颈创造了有利条件，目前在PC端搭建深度学习架构进行对人或物识别跟踪技术的研究已经取得了较为显著的结果。
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