CF+DSST

相关(Correlation,或称相关系数或关联系数),显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。
在统计学中,相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。在这个广义的定义下,有许多根据数据特点而定义的用来衡量数据相关的系数。

相关(correlation)的直观解释就是衡量两个函数在某个时刻的相似的程度。

相关又分为自相关(auto-correlation)和互相关(cross-correlation)。

维基百科上,对于卷积的解释,两个函数是在相交时的面积吗?函数乘积的卷积?
https://blog.csdn.net/crazyice521/article/details/51745017

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27335895 2017年的跟踪的论文

DSST
dXd维的线性方程?
提出的基于一维独立的相关滤波器的尺度搜索和目标估计方法

在新的一帧中,先利用2维的位置相关滤波器来确定目标的新候选位置,再利用1维的尺度相关滤波器以当前中心位置为中心点,获取不同尺度的候选patch,从而找到最匹配的尺度。尺寸选择原则是:

CF+DSST_第1张图片
image.png

https://blog.csdn.net/gxb0505/article/details/52601613

CF+DSST_第2张图片
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https://blog.csdn.net/wanghanthu/article/details/52777512
什么叫大小为S的一维尺度滤波器?
有S个尺度?

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