KCF(Kernel Correlation Filters) 알고리즘
물체 추적(Object Tracking)을 위해 개발된 알고리즘.
특징 추출(Feature Extraction)하지 않음. 각 픽셀의 값 그대로 사용. -> 빠른 속도와 정확한 추척 가능.
1 Frame : 트래킹하려는 객체 선택. 파티클 필터라는 개념을 적용해 더 큰 경계 상자 2개를 생성해 이미지를 더 크게 포함.
2~3 Frame : 제일 큰 경계 상자를 통해 수학적 계산을 하여 필터 업데이트.
4~5 Frame : 두번째로 큰 상자를 얼굴 중앙위치로 업데이트.
6 Frame : 제일 작은 경계 상자를 원래 프레임을 고려해 동일한 프로세스를 거쳐 업데이트.
전체 필터의 첫번째 업데이트 완료
장점 : 속도 빠르다. 정확도 높다. 실시간 객체 트레킹 분야에서 인기가 매우 높음.
단점 : 빠른영상에서는 작동 잘 안됨. (경계 상자가 객체를 놓치는 문제)