KCF算法详解各大博客传送门

KCF:

作者巧妙地通过循环偏移构建出了分类器的训练样本&＃xff0c;从而使得数据矩阵变成了一个循环矩阵。

然后基于循环矩阵的特性把问题的求解变换到了离散傅里叶变换域&＃xff0c;从而避免了矩阵求逆的过程&＃xff0c;降低了好几个数量级的算法复杂度.

一&＃xff1a;

https://www.2cto.com/kf/201707/655288.html

KCF跟踪算法代码摘要:　主要讲了hog 与 gray特征&＃xff0c;gaussian&＃xff0c;polynomical和linear三个核心函数

二&＃xff1a;

https://blog.csdn.net/u013539952/article/details/75188792

KCF跟踪算法笔记

三&＃xff1a;

kcf论文

https://blog.csdn.net/crazyice521/article/details/53525366/

原论文详解&＃xff0c;相当清楚

https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/5925019.html

四&＃xff1a;

代码详解&＃xff0c;相当清楚

一种多尺度的KCF跟踪程序代码分析&＃xff08;一&＃xff09;

https://blog.csdn.net/bisheng250/article/details/53672247

一种多尺度的KCF跟踪程序代码分析&＃xff08;二&＃xff09;——图片视频转换和初始框输入

https://blog.csdn.net/bisheng250/article/details/53840858