摘要
移动目标的识别与跟踪作为计算机视觉领域的关键课题，在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域发挥着至关重要的作用。
近年来，随着深度学习技术的迅速发展，移动目标识别与跟踪算法研究取得了显著进展，但仍面临着诸多挑战。
本文首先概述了移动目标识别与跟踪的基本概念，并介绍了该领域的研究背景和意义；其次，对传统和基于深度学习的识别与跟踪算法进行了详细的综述，分析了不同算法的优缺点；接着，对移动目标识别与跟踪联合算法进行了深入探讨，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：移动目标；目标识别；目标跟踪；深度学习；计算机视觉
随着计算机技术、传感器技术以及人工智能的快速发展，移动目标的识别与跟踪技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注，并在智能监控、自动驾驶、机器人导航、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力和发展前景。
移动目标识别是指利用计算机视觉技术从图像或视频序列中检测并识别出感兴趣的目标，并确定其类别。
而移动目标跟踪则是在识别目标的基础上，对目标的位置、速度、运动轨迹等信息进行连续估计和预测。
传统的移动目标识别与跟踪算法主要依赖于目标的颜色、形状、纹理等人工设计的特征进行处理，然而这些方法在复杂场景下，如光照变化、目标遮挡、背景干扰等情况下，往往难以取得令人满意的效果。
近年来，深度学习技术的出现和发展为移动目标识别与跟踪提供了新的思路和方法。
深度学习模型能够从海量数据中自动学习目标的特征表示，具有更强的鲁棒性和泛化能力，极大地推动了该领域的发展。
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