OTB数据集与目标跟踪中的KCF算法
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简介：
本文探讨了OTB数据集在目标跟踪领域的应用及其特点，并深入分析了基于该数据集优化的KCF（Kernelized Correlation Filters）算法的工作原理及优势。
OTB50、OTB100 和 OTB2013 数据集可以用来生成虚拟样本的数量，通过增加训练分类器的样本数量来提高效果。
核技巧是将低维空间中的计算映射到高维的核空间，在低维空间中不可分的数据在高维空间中变得线性可分。
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