为提高相关滤波(CF)跟踪算法的稳健性，并克服传统CF方法无法处理目标尺度变化以及未利用图像颜色特征等问题，提出了一种基于融合颜色特征的尺度自适应相关滤波改进跟踪算法。首先，将目标搜索区域从3原色(RGB)颜色空间转换到Lab颜色空间，提取搜索区域的Lab 3通道颜色特征；然后，融合Lab颜色特征与方向梯度直方图(HOG)特征得到多通道特征，利用核相关滤波(KCF)计算输出响应图并寻找图中最大响应位置即目标位置；最后，基于Lab颜色特征建立尺度模型，从当前帧的目标位置处截取不同尺度图像块，通过将其与尺度模型比较得到目标尺度最优估计。实验选取35段公开彩色视频序列进行测试，并将所提算法与其他5种跟踪性能较好的跟踪方法进行对比。实验结果表明，所提方法对彩色视频序列中的目标遮挡、变形、尺度变化等现象具有良好的适应性，其平均性能优于对比方法，同时具有76 frame·s-1的实时跟踪速度。

整个相关滤波跟踪技术发展路线的主要论文（MOSSE/CSK/KCF/STAPLE/CF2/ACFN等）

基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法.pdf

用Python复现的相关滤波跟踪器

关于相关滤波的一些个人总结，附有部分公式。从最开始的MOSSE一直到经典的KCF，以及相应的改进算法。

KCF python 版本实现，尊重原matlab版本算法框架，需要numpy，opencv-python库。