论文《多示例在线学习方法在遮挡目标跟踪中的应用》探讨了在目标跟踪中如何利用多示例在线学习方法提高跟踪精度。该方法通过动态更新样本集，增强模型对遮挡情况的适应能力。研究针对复杂环境下的目标跟踪问题，提出了一种有效算法，提升了跟踪系统的鲁棒性与实时性。该成果为智能自动化领域提供了新的思路和技术支持。
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