深度學習之目標跟蹤
兩種特徵的結合，即Learning the template score（Hog特徵）+ Learning the histogram score（簡單的顏色直方圖）
HOG特徵時對運動模糊和照度很魯棒，但是對形變不夠魯棒；而顏色直方圖對形變則非常魯棒。
畢竟一個目標有了形變後，整個目標的顏色分佈是基本不會變的。另一方面，顏色直方圖對光照變化不魯棒，這一點又可以由HOG特徵進行互補。
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