视频图像中人脸跟踪算法的研究文献综述

人脸跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，在安全监控、人机交互、智能机器人等领域有着广泛的应用。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，视频图像中人脸跟踪算法取得了显著进展。

本文首先介绍了人脸跟踪的研究背景及意义，并对人脸跟踪算法的相关概念进行了阐述。

然后，对国内外视频图像中人脸跟踪算法的研究现状进行了综述，重点分析了基于传统方法和基于深度学习方法的人脸跟踪算法，并对两种方法的优缺点进行了比较。

最后，对人脸跟踪算法的未来发展趋势进行了展望。

关键词：人脸跟踪；深度学习；目标检测；Siamese网络；强化学习

人脸跟踪是指在视频序列中，对出现的人脸进行定位和持续跟踪，即使人脸发生移动、旋转、遮挡等变化，依然能够准确地确定其位置和大小。

它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术。

为了更好地理解人脸跟踪算法，以下对几个相关概念进行解释：
人脸检测:作为人脸跟踪的第一步，人脸检测旨在从图像或视频帧中识别和定位人脸区域。

特征提取:为了区分不同的人脸，需要从人脸区域中提取具有判别性的特征，例如颜色、纹理、形状等。