Kernelized Correlation Filters (KCF) Tracking算法
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
Kernelized Correlation Filters (KCF) Tracking算法
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
本文轉發自:https://blog.csdn.net/wanghanthu/article/details/53375393
感謝WanghanThu的貢獻和分享精神。
1. Correlation Filter-based Tracking Frame
Discriminative Correlation Filter(DCF),即判別相關濾波器,是Visual Tracking領域應用最為廣泛的跟蹤算法。其核心思想是:由于每一幀中被良好檢測的目標都提供了描述該目標的信息,因此完全可以通過用每一幀中的目標區域作為訓練樣本來進行模型的訓練,具體做法是通過已經跟蹤的若干幀中目標的位置,提取出我們關心的特征,訓練出一個濾波器模板,對于新幀中可能的目標區域,提取出該區域特征,與濾波器模板作相關,根據相關值得到在新幀中目標的預測位置,并在以該位置為中心提取出特征,反過來進一步訓練濾波器模型,并重復上述步驟進行后續的目標跟蹤與模型訓練。通過這種方法,就實現了模型的在線訓練與目標的實時跟蹤。?
2.?Adaptive Correlation Filters
2.1?Minimum Output Sum of Squared Error (MOSSE)
2.2?Discriminative Scale Space Tracking Filter (DSST)
2.3 Kernelized Correlation Filters
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Kernelized Correlation Filters (KCF) Tracking算法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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