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目标跟踪算法共分为两大类,一类是基于相关滤波的跟踪算法,另一类是基于深度学习的跟踪算法。基于相关滤波的跟踪算法的特点是跟踪速度快,跟踪的精度较低。基于深度学习的跟踪算法的特点是精度较高,但跟踪速度较低。随着研究的深入,深度学习中基于孪生网络的跟踪算法很好地平衡了跟踪速度和精度,既保持了基于深度学习的跟踪算法的优点,又大幅度提高了跟踪速度。首先介绍了基于孪生网络的跟踪算法的工作原理,然后根据基于孪生网络的跟踪算法的发展顺序,分别阐述了不同孪生网路跟踪算法的方法,最后对基于孪生网络的跟踪算法做了总结与展望。