图像识别算法c 代码 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？(19)

最后这部分是Martin Danelljan的专场，主要介绍他的一些列工作，尤其是结合深度特征的相关滤波方法，代码都在他主页Visual Tracking，就不一一贴出了。

Danelljan M, Shahbaz Khan F, Felsberg M, et al. Adaptive color attributes for real-time visual tracking [C]// CVPR, 2014.

在CN中提出了非常重要的多通道颜色特征Color Names，用于CSK框架取得非常好得效果，还提出了加速算法CN2，通过类PCA的自适应降维方法，对特征通道数量降维(10 -> 2)，平滑项增加跨越不同特征子空间时的代价，也就是PCA中的协方差矩阵线性更新防止降维矩阵变化太大。

Danelljan M, Hager G, Khan F S, et al. Discriminative Scale Space Tracking[J]. IEEE TPAMI, 2017.

DSST是VOT2014的第一名，开创了平移滤波+尺度滤波的方式。在fDSST中对DSST进行加速，PCA方法将平移滤波HOG特征的通道降维(31 -> 18)，QR方法将尺度滤波器~1000*17的特征降维到17*17，最后用三角插值(频域插值)将尺度数量从17插值到33以获得更精确的尺度定位。

SRDCF是VOT2015的第四名，为了减轻边界效应扩大检测区域，优化目标增加了空间约束项，用高斯-塞德尔方法迭代优化，并用牛顿法迭代优化平移检测的子网格精确目标定位。

Danelljan M, Hager G, Shahbaz Khan F, et al. Adaptive decontamination of the training set: A unified formulation for discriminative visual tracking [C]// CVPR, 2016.

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SRDCFdecon在SRDCF的基础上，改进了样本和学习率问题。以前的相关滤波都是固定学习率线性加权更新模型，虽然这样比较简单不用保存以前样本，但在定位不准确、遮挡、背景扰动等情况会污染模型导致漂移。SRDCFdecon选择保存以往样本(图像块包括正，负样本)，在优化目标函数中添加样本权重参数和正则项，采用交替凸搜索，首先固定样本权重，高斯-塞德尔方法迭代优化模型参数，然后固定模型参数，凸二次规划方法优化样本权重。

Danelljan M, Hager G, Shahbaz Khan F, et al. Convolutional features for correlation filter based visual tracking [C]// ICCVW, 2015.

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