Code project:（github）
https://github.com/joaofaro/KCFcpp
介绍性博客：
https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/5925019.html
论文：《High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters》
https://ieeexplore.ieee.org/document/6870486/
-
Tracking By Detection（判别式方法） 的优点
生成式方法
运用生成模型描述目标的表现特征，之后通过搜索候选目标来最小化重构误差。产生方法着眼于目标本身的刻画，忽略背景信息，在目标自身变化剧烈或者遮挡时容易产生漂移。
判别式方法
通过训练分类器来区分目标和背景，判别式方法因为显著区分背景和前景的信息，表现更为鲁棒，逐渐在目标跟踪领域占据主流地位。 -
KCF 特点
利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积，即元素的点乘，大大降低了运算量，提高了运算速度，使算法满足实时性要求。（tracking by detection）
备注：
opencv 3.1 版本opencv_contrib 组件内Tracking****模块包含有KCF****跟踪器
