人脸追踪是指在视频中定位随时间变化的目标人脸。智能手机和移动设备的高速发展使得人脸追踪算法扮演着越来越重要作用，从人脸解锁到相机应用，从人脸识别到美颜工具，移动端的追踪成为了手机应用的核心功能之一。
人脸追踪的目标是在给定目标初始位置的情况下，估计出接下来目标的位置和尺度。虽然目前的人脸追踪算法取得了一系列进步，但在移动端还面临着严峻的挑战。业界提出了移动端数据集和物体追踪数据集，但对于移动端的人脸追踪还没有细分的适合的数据集供研究人员开发和测评算法。
虽然与目标追踪很相似，但移动端的目标追踪算法却在以下方面有着独特的不同：
由于设备的旋转和移动使得目标的尺度变化剧烈；
相机和目标都在同时运动，相机运动较为快速；
严重遮挡的人脸在人脸分析中没有贡献，不应该被追踪；
移动端相机的视场较小、人脸很容易离开视场；
移动端算力有限；
照片受到卷帘快门的影响，造成不必要的扭曲和模糊。
一个优秀的移动人脸追踪算法不仅仅需要克服诸如光照变化等传统的挑战、更需要高效地解决移动端如视角、运动等特殊的问题。
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