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本文章是基于目标跟踪的翻译，供大家学习参考！ 自适应选择颜色属性的实时视觉跟踪 摘要 视觉跟踪在计算机视觉中是一个很有挑战性的问题，现在最好的（state-of-art) 视觉跟踪器只使用了图片的光照信息或使用简单的颜色表示（RGB 这样的三通道）来表示图片。和视觉跟踪不同的是，在目标识别和检测问题中，结合光照信息和复杂的颜色特征可以提供非常好的表现。

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CNN权重的更新即是对损失函数（）求最小误差，采用最小二乘法求导，或者牛顿迭代法后者BP都可以http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9993371/

摘要：基于检测的自适应跟踪已经被广泛研究了且前景很好。这些追踪器的关键理念是如何训练一个在线有识别力的分类器，这个分类器可以把一个对象从局部背景中分离出来。利用从检测目标位置附近的当前帧中提取的正样本和负样本不断更新分类器。然而，如果检测不准确，样本可能提取的不太准确，从而导致视觉漂移。最近，基于跟踪的多实例学习(MIL)已经在某些程度上提出了一些解决这些问题的办法。它将样本放入正负包中，然后通过最