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本发明公开了基于CNN的自适应粒子滤波目标跟踪方法，方法包括以下步骤：获取跟踪目标的前几帧视频图像；通过卷积神经网络来提取跟踪目标的深度特征，获得目标的深层次表达；基于仿射变换构建候选模板库，采用粒子滤波跟踪算法，将预测结果与候选模版库中的模板进行匹配，确定新的目标模版并自适应更新候选模板库，确定当前目标状态实现跟踪。本发明有效的提高了视频目标跟踪的性能，能够在遮挡、光照、尺度变化和目标快速运动的条件下稳定地跟踪目标，具有更高的目标跟踪精度和更强的鲁棒性。
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