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？(7)

这是KCF/DCF算法在OTB50上(2014年4月就挂arVix了, 那时候OTB100还没有发表)的实验结果，Precision和FPS碾压了OTB50上最好的Struck，看惯了勉强实时的Struck和TLD，飙到高速的KCF/DCF突然有点让人不敢相信，其实KCF/DCF就是在OTB上大放异彩的CSK的多通道特征改进版本。注意到那个超高速615FPS的MOSSE(严重超速这是您的罚单)，这是目标跟踪领域的第一篇相关滤波类方法，这其实是真正第一次显示了相关滤波的潜力。和KCF同一时期的还有个CN，在2014'CVPR上引起剧烈反响的颜色特征方法，其实也是CSK的多通道颜色特征改进算法。从MOSSE(615)到 CSK(362) 再到 KCF(172FPS), DCF(292FPS), CN(152FPS), CN2(202FPS)，速度虽然是越来越慢，但效果越来越好，而且始终保持在高速水平：

Bolme D S, Beveridge J R, Draper B A, et al. Visual object tracking using adaptive correlation filters [C]// CVPR, 2010.

Henriques J F, Caseiro R, Martins P, et al. Exploiting the circulant structure of tracking-by- detection with kernels[C]// ECCV, 2012.

Henriques J F, Rui C, Martins P, et al. High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters[J]. IEEE TPAMI, 2015.

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

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CSK和KCF都是Henriques J F(牛津大学)Jo??o F. Henriques 大神先后两篇论文，影响后来很多工作，核心部分的岭回归，循环移位的近似密集采样，还给出了整个相关滤波算法的详细推导。还有岭回归加kernel-trick的封闭解，多通道HOG特征。图像识别算法c 代码

Martin Danelljan大牛(林雪平大学)用多通道颜色特征Color Names(CN)去扩展CSK得到了不错的效果，算法也简称CNColoring Visual Tracking 。

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