相关滤波、KCF、循环对角化

最新推荐文章于 2024-11-13 23:40:34 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qinhuai1994/article/details/73808575
本文深入探讨了在机器学习中的目标跟踪算法KCF（Kernelized Correlation Filter），强调了如何利用循环矩阵对角化的特性加速核回归训练过程。通过傅里叶变换和循环矩阵的性质，简化了线性回归系数的计算，降低了算法的时间复杂度。同时介绍了循环矩阵的对角化及其在傅里叶变换中的应用。

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本文参考【目标跟踪】KCF高速跟踪详解

设训练样本集 （xi，yi） ，i=1,2….n，我们需要求出一个线性回归函数 f(x)=wTx ，使得对测试样本 （x，y） ，能用 f(x) 估计 y

此时目标函数表示为：

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复数矩阵和快速傅里叶变换
xdfyoga1的专栏
07-30 7797
有时实矩阵会有复数的特征值，当特征值变成复数时，特征向量也会变成复数，傅里叶矩阵是复矩阵里最重要的例子。先来讨论一般的复向量和复矩阵，如果给定复向量 ， 则其不再属于Rn，而属于n维复空间Cn，z中每个元素都是复数，此时在实数空间中定义的向量求模方法：zT乘z将不再适用，因为模长的平方应该始终是正数，在复数空间，z的模长平方应该等于z1的共轭乘以z1加上z2的共轭乘以z2一直加到zn的共轭乘以zn
相关滤波跟踪·KCF公式详细推导
qq_32763701的博客
11-18 2600
因为KCF算法和CSK基本一样，因此关于KCF的笔记仅记录从section 4 开始的公式推导和理解。 为了表述清楚，本文所有小写加粗符号表示列向量，小写不加粗表示元素或参量，大写符号表示矩阵。 4 Building blocks 4.1 Linear regression 通过岭回归（ridge regression）或支持向量机（SVM） min⁡w∑in(f(xi)−yi)2+λ∥w∥2\m...
循环矩阵傅里叶对角化
Cl2212的博客
03-08 3387
转载自https://blog.youkuaiyun.com/shenxiaolu1984/article/details/50884830 All circulant matrices are made diagonal by the Discrete Fourier Transform (DFT), regardless of the generating vector x. 任意循环矩阵可以被傅里叶变换矩阵对角化。 文献中，一般用如下方式表达这一概念： 其中XXX是循环矩阵，x^\hat{x}x^是原向量x
KCF -目标检测算法总结
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weixin_NineDays66
08-03 1万+
KCF简介 KCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。 简单来说 KCF 是 核相关滤波算法，滤波器 和 跟踪patch 进行相乘的到相关性，对应位置较...
基于DFRFT-OFDM的OTFS系统
学习记录
12-04 934
论文笔记：《A Novel OTFS System Based on DFrFT-OFDM》
【目标跟踪: 相关滤波器 三】循环矩阵
Kena_M的博客
01-02 7713
循环矩阵充分利用循环矩阵及其特性的是核相关滤波跟踪算法的另一个重要特征，它不仅涉及到目标采样，而且巧妙的将目标特征的频域空间与岭回归相结合，实现了目标特征的快速学习与检测。首先考虑一维样本的情况，设x=[x0,x1,x2,⋯,xN−1]{\bf{x}} = [{x_0},{x_1},{x_2}, \cdots ,{x_{N - 1}}]表示一行图像像素样本，x{\bf{x}}的循环矩阵表示为： X
KCF（核化相关滤波）跟踪公式推导笔记（2）——非线性滤波器的解、快速检测及快速核相关
越野者的博客
01-11 7917
本文章推导了KCF论文中非线性滤波器的解、快速检测及快速核相关的公式，供网友参考
KCF（核化相关滤波）跟踪公式推导笔记（1）——线性情况下滤波器的解
越野者的博客
12-23 7082
论文题目：High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters 作者主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/circulant/ 在线性条件下，利用循环矩阵，最终的解为w^=x^∗⊙y^x^∗⊙x^+λ(1) \hat {\bf{w}} = \frac{{{{\hat x}^ * } \odot \hat
相关滤波跟踪算法KCF笔记
小小唐金的专栏
08-01 1223
相关滤波跟踪算法KCF笔记 继Mosse算法之后，最经典的相关滤波算法当属J. F. Henriques在2014年发表的High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters（简称KCF）。KCF算法不仅速度快，而且可以精确的跟踪目标，其实验结果也是碾压了当时大部分的目标跟踪算法。 KCF的代码真的是少的可怜，但是其原理却相当复杂，难于理解...
循环矩阵和BCCB矩阵与向量乘积的快速计算——矩阵向量乘积与频域乘积之间的转换
最新发布
u013600306的博客
11-13 1873
循环矩阵是一种特殊的方阵，它的每一行都是前一行向右循环移位一个位置的结果。如果矩阵CCC是n×nn \times nn×n的循环矩阵，那么它可以由第一行的nnn个元素完全确定。假设c0c1cn−1c0​c1​...cn−1​是矩阵CCCCc0cn−1c2c1c1c0cn−1c2⋮c1c0⋱⋮cn−2⋱⋱cn−1cn−1cn−2c1c0C​。
海思3559多线程kcf遇到的问题总结
dx0014的博客
09-23 836
1、 使用互斥锁解决全局变量共用导致的程序运行时每次错误结果都不一样 2、 访问全局变量添加互斥锁，会带来时间上的额外开销 这里我将KCF的代码添加多线程，将类的对象上锁，在海思平台上测试时间上有减少，但是使用VS2015 winows平台debug模式下编译时间反而增多，有没有大神帮忙解释一下？多谢 ...
KCF目标跟踪
qq_27838651的博客
06-26 608
之前看文章在推导公式时遇到很多疑问，终于看到一位博主跟我推导的结果差不多啦https://blog.youkuaiyun.com/mhz9123/article/details/51670802
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06-15 1741
读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, ‘High-speed tracking with kernelized correlation filters’" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新...
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双摄像头的实时视频拼接及目标跟踪（六）
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对实时拼接好的视频进行实时目标跟踪 对拼接好的视频帧还需做目标跟踪处理，即画一个矩形框选定图像中目标，之后在每帧图像中，该矩形框都会出现在目标上。 目标跟踪算法现状 可参考该大神的文章https://www.zhihu.com/question/26493945/answer/156025576 目标跟踪分短期（Short-Term）跟踪、长期（Long-Term）跟踪，又可分为单目标跟踪和多目标...
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转载自丨新机器视觉目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，受到极大的关注。在AI潮流中，大家对于深度学习，目标跟踪肯定都会有过接触了解：在GPU上通过大...
高精度快速相关滤波追踪算法详解：KCF与Kernelized Correlation Filters
他们提出了一种分析模型，利用这个发现，通过将数据矩阵对角化，使用离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT），显著减少了存储和计算的需求，提高了效率。值得注意的是，对于线性回归的情况，他们的方法...
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