摘要
目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是在视频序列中持续地定位目标。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标跟踪技术取得了显著的进展。
然而，传统的目标跟踪算法大多难以应对目标遮挡、光照变化、尺度变化等复杂场景，尤其是在长时目标跟踪中，由于目标外观变化剧烈、背景干扰严重等因素，跟踪难度更大。
为了解决这些问题，研究者们提出了长时补充学习目标跟踪方法，旨在通过补充学习机制来增强目标模型的鲁棒性和泛化能力，从而提高目标跟踪算法在复杂场景下的性能。
本文首先介绍了目标跟踪和长时目标跟踪的基本概念，然后重点阐述了长时补充学习目标跟踪的研究现状，并对现有的主要研究方法进行了分类和分析。
最后，对长时补充学习目标跟踪的未来发展趋势进行了展望。
关键词：目标跟踪；长时跟踪；补充学习；深度学习；模型更新
目标跟踪是计算机视觉领域中的一个基本问题，其目的是在视频序列中持续地定位目标。
目标跟踪技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域有着广泛的应用价值，因此受到了学术界和工业界的广泛关注。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标跟踪技术取得了显著的进展。
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