MOSSE目标跟蹤算法步驟

輸入圖像序列 lists：

1. 讀取第一幀圖像，灰化，并且框定ROI區域
2. 以ROI中心(center)點為中心，計算第一幀圖像的高斯響應圖g（整幅圖計算，距離ROI中心越遠響應值越小）
3. 将步驟2中計算得到的高斯響應圖對應于ROI區域的部分取出來，記為g1
4. 取第一幀圖像中ROI區域，進行預處理（均值化為0，歸一化），記為f1
5. 将g1，f1進行快速傅裡葉變換，訓練，得到Ai ，Bi

6. 如果是第一幀：

   Ai Bi 乘學習率進行Ai,Bi更新，用pos存下跟蹤位置（x ，y的起始坐标和寬帶、高度），clip存下更詳細的跟蹤位置（上下左右四個坐标），即為第一幀的目标定位。

7. 如果不是第一幀，記目前幀為f：

   計算濾波器Hi =Ai/Bi，f進行灰化，取f對應clip的區域進行預處理（均質化為0，歸一化等），得到fi(fi是clip大小的區域，位置以pos為中心)

   對fi進行FFT變換得到Fi，再求響應圖：

   Gi = Hi * Fi

   Gi進行反FFT變換，得到gi

   在gi中找出響應值最大的點maxg，用maxg的位置更新pos和clip

   再取目前幀目标位置（pos區域），更新Ai ,Bi ，

   畫出跟蹤結果，之後進行下一幀跟蹤。

這裡說一下我的疑惑：

代碼中，clip基本隻用來檢測ROI是否超出圖像範圍。但是其實用pos也可以達到同樣的目的。不知道這個clip_pos的變量作用到底是什麼。

還有一個問題，pre_training中，更新了num_pretrain次Ai，Bi ，我看不懂這是什麼原理。用一幀圖像多次計算就可以提升性能？

希望懂的大佬不吝賜教。

附上MOSSE代碼，可直接運作：

https://download.csdn.net/download/qq_32048913/11644401