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在该文中,我们讨论了一种目标跟踪算法,该算法利用自我学习的子空间,使其具有更好的精度和速度。此算法的最大特点是利用了粒子滤波,这种方法能够更好地解决目标跟踪中的噪声问题。在算法的实现过程中,我们还采用了一些新的技术,例如深度学习和卷积神经网络等,这些技术能够进一步提高算法的准确性和效率。因此,我们相信这种算法将会在未来的目标跟踪领域中占据一席之地。