本文是香港理工大学Kuaihua Zhang的一篇跟踪文章，发表在2014ECCV上，其突出贡献就是快，达到了350fps。传统的跟踪算法大多是利用时序信息即图像的前后帧的位置信息做预测，而本文则是融合目标的空间的信息，例如，跟踪过程中目标的背景信息是缓慢发生变化的，目标在背景中的空间位置与空间信息有很大关联，这就是文章中最大的创新点。其利用目标特征非常之简单（intensity and location of each pixel in proposal region），这也是速度之所以快的一个主要原因吧，下面对文章的主要内容做一下梳理，有不足之处希望得到大家的指点。 本文是香港理工大学Kuaihua Zhang的一篇跟踪文章，发表在2014ECCV上
阅读背景：
阅读笔记1：fast tracking via spatio-temporal context learning
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