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上传时间: 2017-10-23
详细说明: 我们知道,在目标跟踪算法中,广泛使用的tracking-by-detection框架的核心部分就是分类器[16]。每一帧在目标估计位置的周围采集一些样本,距离目标近的样本标签为正,距离目标远的样本标签为负。利用这些样本更新分类器,但是由于计算量的限制,仅使用于了少量的样本。但是,KCF算法提出一种完全不同的方法。打算使用所有样本训练分类器,使得训练更加充分。但是由于核矩阵高度结构化,计算量相比之前也大大减少
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