ICCV2017跟踪算法BACF原理及代码解析

文章和代码下载地址：

Galoogahi H K, Fagg A, Lucey S. Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking.

代码下载地址：http://www.hamedkiani.com/bacf.html

BACF就是将MCCF多通道特征应用到CFLB上，然后通过ADMM求解。

MCCF，CFLB和BACF都是同一个作者写的2333333。

MCCF原理参考：https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/83663620

CFLB原理参考：https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/83687050

首先回顾CFLB提出滤波器最小化岭回归问题：

循环移位后的与的点乘来表示卷积。表示转置，表示输入了多少张图片来训练，一般是通过仿射扰动产生的几张，相关滤波算法很多改进版本直接设为1。为输入训练滤波器图像的大小，是整帧图像大小。是表示矩阵，大小为，中间个元素是1，边上的都是0，用于把信号的中间的元素提取出来。

BACF就是将多通道（HOG）特征应用到CFLB：

就是将CFLB的设置为1，然后加入了多通道特征（HOG），的操作过程如下图所示：

构造了一个辅助变量转到傅里叶域：

其中，，，。再看看CFLB的傅里叶域公式：

BACF就是用个特征通道连在一起CFLB而已23333。然后通过ADMM来求解。

ADMM参考：https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/82965747

其中求解是在时域中进行的，而求解子问题的时候，用了作者在MCCF文章中提出的通道组合方法。