目标跟踪是通过首帧对目标进行识别和定位，后续帧进行目标匹配；目标跟踪流程如下图所示

面临的主要挑战包括如下内容：

一、岭回归（Ridge）算法原理

岭回归算法是一种改良的最小二乘估计法，它通过引入L2范数惩罚项来处理多重共线性问题，并提高模型的稳定性和泛化能力。

二、为什么要加Hanning窗？

对数字信号进行快速傅里叶变换，可得到数字信号的分析频谱。分析频谱是实际频谱的近似。傅里叶变换是对延拓后的周期离散信号进行频谱分析。如果采样不合适，某一频率的信号能量会扩散到相邻频率点上，出现频谱泄漏现象。为了减少频谱泄漏，通常在采样后对信号加窗。常见的窗函数有矩形窗（即不加窗）、三角窗、汉宁窗、汉明窗、高斯窗等。除了矩形窗外，其他的窗在时域上体现为中间高，两端低。汉宁窗（Hanning Window）是一种常用的窗函数，主要用于信号处理中的频谱分析和滤波器设计。汉宁窗是一种余弦平方窗，其形状类似于一个平滑的三角形。它在频谱分析中可以减少频谱泄漏（spectral leakage），从而提高频谱分辨率。

汉宁窗通常用于信号处理中的频谱分析。例如，在对信号进行傅里叶变换之前，可以先将信号与汉宁窗相乘，以减少频谱泄漏。汉宁窗的作用是通过平滑信号的两端来减少频谱泄漏，保证信号在进行傅里叶变换时具有较好的频谱分辨率。

三、HOG特征提取

首先将图像转换为灰度图像，减少计算时间；其次求解图像的梯度，如下式所示

注意，梯度方向通常被转换到0到180度（无符号）（在求解的角度范围-90~90度+90度表示为0~180度，arctan为周期为180度所以-45度与135是一样的角度值）。在HOG中，通常使用无符号方向（0-180度），因为对于目标检测来说，梯度方向的反向（180度差异）可能表示相同的边缘结构。

再次划分细胞单元（Cell）：将图像划分为小的细胞单元，每个细胞单元通常为8x8像素。对于每个细胞单元，统计其内部所有像素的梯度方向直方图。直方图的通道数（即方向分成的区间数）通常为9个区间（每个区间20度）。

最后是归一化（HOG特征值为0~1之间），可以克服光照变化影响和增强特征对局部对比度的不变性。

三、信号相关性

五、传统PCA与KCF中HOG的PCA特征提取方法比较

常用算法性能比较如下图所示