HOG特征理解

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KCF最重要的一点: 循环矩阵的逆，等价于将其特征值求逆。
$X^{-1}=F\cdot diag(\hat{x})^{-1}F^H=C\left( \mathcal F^{-1}(diag(\hat{x})^{-1}) \right)$
加大了padding，移动快的目标容易检测出来啊，但是相似目标确实容易漂移，我试了blurbody和basketball。padding加大后，前者效果好了，后者效果查了

1.HOG特征
2.图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like特征
3.HOG ,SIFT 特征实现
4.FHOG
5.DPM（Deformable Part Model）原理详解
5.1DPM目标检测算法
6.三线性插值-hog
7.HOG特征中的三线插值法
8.行人检测之HOG——方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient）
9.目标跟踪：KCF
10.【目标跟踪】KCF高速跟踪详解
11.边界效应与VOT2015

说明ECO_HC是手工特征，即经典的HOG CN GRAY等等
ECO_DEEP就是深度学习获得的特征

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