ECO代码详解

更新样本特征模板，在C-COT中，训练集由一系列连续样本组成。这会由于外观的缓慢变化而引入大量冗余，而忽略了外观的先前方面。这可能会导致对最近的样本的过度筛选。ECO将训练数据建模为高斯分量的混合，其中每个分量代表外观的不同方面，降低了过度拟合的风险：

这里以50帧为一组，设置了权重参数prior_weights，samplesf即为xlf_proj和xtf_proj，用来更新样本模板new_sample。

最终运行结果如下：

希望能对大家理解ECO算法提供一些帮助，如果有说的不对的地方欢迎指正。