dsst算法

dsst算法
DSST (Discriminative Scale Space Tracker) 算法是一种基于梯度直方图的视觉目标跟踪算法，由Martin Danelljan等人在2014年提出。

该算法可以在复杂背景中稳定地跟踪目标，并且可以处理目标的形变、快速运动和遮挡等问题。

DSST 算法的主要思路是将目标和背景区分开来，通过计算目标和背景的梯度直方图，将目标和背景的区别体现出来。

然后利用这些直方图来更新跟踪的模型。

在跟踪过程中，DSST 算法通过多尺度分析来确定目标的尺度，并且可以根据目标的运动速度进行尺度的调整。

DSST 算法的优点是可以处理大幅度的目标形变、旋转和快速运动，而且对目标的遮挡也比较稳定。

此外，该算法相对于其他基于颜色或纹理的跟踪算法，具有更高的跟踪准确度和鲁棒性。

DSST 算法的缺点是计算量较大，对于目标的尺度变化比较敏感，而且由于需要计算目标和背景的梯度直方图，因此对于复杂背景中的目标跟踪可能会有一定的挑战。