kalman filter KCF 尺度变化是跟踪中比较基本和常见的问题,前面介绍的三个算法都没有尺度更新,如果目标缩小,滤波器就会学习到大量背景信息,如果目标扩大,滤波器就跟着目标局部纹理走了,这两种情况都很可能出现非预期的结果,导致漂移和失败. https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79673275 https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/5925019.html http://www.robots.ox…