本文介绍了基于时空正则化相关滤波器（STCRF）的行人跟踪器，该算法结合时域和空域信息，适用于视频监控等场景。通过MATLAB代码展示了如何初始化目标、提取特征、计算相似度和更新滤波器模型，以实现行人跟踪。尽管存在改进空间，如引入运动模型和深度学习，但这个基本实现为理解行人跟踪技术提供了基础。
基于时空正则化相关滤波器的行人跟踪器实现
行人跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在视频监控、智能交通系统和人机交互等领域具有广泛的应用。在本文中，我们将介绍一种基于时空正则化相关滤波器的行人跟踪器，并提供相应的MATLAB代码。
时空正则化相关滤波器（STCRF）是一种用于目标跟踪的算法，它结合了时域和空域信息，并利用了图像序列中目标的时序性。STCRF基于相关滤波器的思想，通过对目标模板进行更新和调整，实现对目标在视频序列中的跟踪。
以下是基于MATLAB实现的行人跟踪器的代码：
% 初始化
videoFile = 'input_video.mp4';
obj = VideoReader(videoFile);</
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