я работаю над проблемой отслеживания бумаги.во время тренировки я должен был создать гауссовский пик для (M x N) тусклых цветов.и разделите его с коэффициентом корреляции ROI (M x N) изображения.Я не понимаю концепции, лежащей в основе упомянутых шагов.
G_p: является регрессионной мишенью Гауссовой формы (M x N)
x: патч тренировочного образа
обучение (x, G_p, сигма, лямда);
C = расчетная корреляция (x, x, сигма);#Gaussian_correlation подходит для объектов HoG в ROI (Mx N).
alpha = fft2 (G_p) ./ (fft2 (C) + lambda);
что здесь обозначает альфа?что позже используется для определения ROI из последующих кадров?
Может кто-нибудь объяснить или предложить подходящие ссылки для понимания этой концепции.
Спасибо, Vivek