TLD学习之剥离Randrom Fern

基本原理

通过把图像通过不同尺度割为若干块，每个块块与目标区域比较有没有重叠的地方，若大于0.6归为good_box，小于0.2归为badbox.

在不同的尺度随机散点，不同尺度各散13*10个点

图像进行高斯模糊，得到10倍的good_box的Fern特征，

将图像仿射变换为所有good_box的大小，求最好box的方差

随机打乱badbox，得到badbox之中方差不小于0.5*最好box的方差的Fern特征

随机打乱各种box，把小于好box阈值的归到好box，

把大于坏box阈值的归到坏box，训练得到后验概率。