KCF演算法詳解各大部落格傳送門
KCF:
作者巧妙地通過迴圈偏移構建出了分類器的訓練樣本,從而使得資料矩陣變成了一個迴圈矩陣。
然後基於迴圈矩陣的特性把問題的求解變換到了離散傅立葉變換域,從而避免了矩陣求逆的過程,降低了好幾個數量級的演算法複雜度.
一:
https://www.2cto.com/kf/201707/655288.html
KCF跟蹤演算法程式碼摘要: 主要講了hog 與 gray特徵,gaussian,polynomical和linear三個核心函式
二:
https://blog.csdn.net/u013539952/article/details/75188792
KCF跟蹤演算法筆記
三:
kcf論文
https://blog.csdn.net/crazyice521/article/details/53525366/
原論文詳解,相當清楚
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KCF: 作者巧妙地通過迴圈偏移構建出了分類器的訓練樣本,從而使得資料矩陣變成了一個迴圈矩陣。 然後基於迴圈矩陣的特性把問題的求解變換到了離散傅立葉變換域,從而避免了矩陣求逆的過程,降低了好幾個數量級的演算法複雜度. 一: https://www.2cto.com/kf/201707
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