CSR-DCF(DiscriminativeCorrelationFilterwithChannelandSpatialReliability)文章分析（一）目录DCF框架带来的问题本文针对上述问题的改进

1、CSR-DCF跟踪算法Github下载地址：https://github.com/alanlukezic/csr-dcf2、打开compile.m更改为自己的OpenCV安装路径3、运行compile.m

文章目录1.主要贡献2.给CF加上空域限制2.1空间可靠性图2.2加上空间限制后的目标函数及求解3.再加上通道可信度3.1学习可靠性3.2检测可靠性4.实验这是一篇CVPR17的文章，最近发表在IJCV18上，空域上从给滤波器加mask的角度去抑制边界效应，和BACF的思路有不同，这个mask是通过前景背景的颜色直方图构建的，另一点该算法也考虑了不同通道滤波器的重要性，即同时考虑空间可靠性和通道可

运行环境配置：win1064位+matlab2013a+VS2010+OpenCV2.4.9win版本的OpenCV2.4.9下载链接：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.9/opencv-2.4.9.exe/download（注意：下载地址和安装时最好不要放在带空格的文件夹下，否则compile.

论文基本信息论文标题：DiscriminativeCorrelationFilterwithChannelandSpatialReliability论文作者：AlanLukezic等论文出处：CVPR2017文章链接：https://arxiv.org/abs/1611.08461补充材料：https://www.semanticscholar.org/paper/Discriminative-C

1.论文基本信息论文标题：DiscriminativeCorrelationFilterwithChannelandSpatialReliability作者：AlanLukezic等出处：CVPR，2017文章链接：https://arxiv.org/abs/1611.08461补充材料：https://www.semanticscholar.org/paper/Discriminative-Co

1.论文基本信息论文标题：DiscriminativeCorrelationFilterwithChannelandSpatialReliability作者：AlanLukezic等出处：CVPR，2017文章链接：https://arxiv.org/abs/1611.08461补充材料：https://www.semanticscholar.org/paper/Discriminative-Co

这里先比较ECO和CSR-DCF二者各有长短：ECO精度明显更好，CSR-DCF速度更快ECO是目前针对DCF模型改进最好的算法：精度和速度都有提升，但是速度还是挺慢的特征降维分类训练样本，使其更加多样化不再每帧更新