摘要
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、智能机器人等方面具有广泛的应用价值。
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的研究取得了显著进展。
本文首先介绍了人脸跟踪的概念、研究意义以及面临的挑战，并对人脸跟踪算法进行了分类。
其次，本文综述了基于传统方法和基于深度学习方法的人脸跟踪算法的研究现状，重点分析了各种方法的优缺点和适用场景。
此外，本文还讨论了多特征融合在人脸跟踪中的应用，并对未来人脸跟踪算法的发展趋势进行了展望。
关键词：人脸跟踪；视频图像；深度学习；特征融合；算法综述
人脸跟踪是指在视频图像序列中，对目标人脸进行持续检测和定位的技术。
作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，人脸跟踪在人机交互、智能监控、身份识别、表情分析等领域有着广泛的应用。
例如，人脸跟踪可以用于实现智能门禁系统，自动识别进出人员的身份；在视频会议系统中，人脸跟踪可以用于自动调整摄像头角度，保证参会人员始终处于画面中央；在人机交互游戏中，人脸跟踪可以用于捕捉玩家的面部表情，增强游戏的趣味性和互动性。
人脸跟踪的研究面临着诸多挑战，例如光照变化、姿态变化、遮挡、背景干扰等因素都会对跟踪效果产生影响。
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