Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上

Visual Tracker Benchmark http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/index.htmllink answer： http://www.zhihu.com/question/26493945

reference:http://blog.youkuaiyun.com/anshan1984/article/details/8657176http://blog.youkuaiyun.com/huangbo10/article/details/19788547?utm_source=tuicool&utm_medium=referral关于显著度的研究是从生物研究发展而来，早期比较重要的工作是C.Ko

reference:http://blog.youkuaiyun.com/anshan1984/article/details/8866455最近读到一篇关于视觉跟踪的综述性文章，“Evaluation of Interest Point Detectors and Feature Descriptors for Visual Tracking”，发表在2011年3月International Jou

zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统

在这里，我特别声明：本文章的源作者是   杨晓冬  （个人邮箱：xdyang.ustc@gmail.com）。原文的链接是http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版权归 杨晓冬 朋友所有。         我非常感谢原作者辛勤地编写本文章，并愿意共享出来。我也希望转载本文的各位朋友，要注明原作者和出处，以尊重原作者！   

reference：http://blog.youkuaiyun.com/carrierlxksuper/article/details/48918297两个属性1）不同层上的CNN特征可以针对不同的tracking问题。越top层的特征越抽象，并且具有语义信息。这些特征的优势在于区分不同类别，同时对于形变和遮挡robust(下图a)。但是他们的缺点是无法区别类内的物体，比如不同人（下