TLD 模型建立与更新

TLD model 模块

tldNN

model 的更新在这里计算一些指标，x是一列pEx，tld.pex 和tld.nex 就是存储模板的结构。conf1,conf2 是两个相似性指标，基于ncc，文章里提到过。isin是判断x是否在tld模型中。

tldTrainNN

这个函数是训练文章中提到的Nearest Neighbor (NN) classifier.做为管理model的工具，其实就是通过最近邻分类器来管理模板，主要是模板更新的任务，这个是一个生成的方式，顺便提一下，生成方法（gernerative)对于基于局部信息的模板学习比较适用，而判别方法（discrimative）对基于整体信息的分类问题比较适宜，这个看法是Robust Object Tracking via Sparsity-based Collaborative Model这个文章里提到的，cvpr2012年的文章，挺好的思路。

pEx: 目标patch（像素块）经过imsize 到patchsize 即 15*15，然后再减去均值，变成一个列向量。

px : 是模式pattern 的值，每一列是10个值，每个值是13个二进制数的10进制，表示一个局部二值模式，每个框对应一列。

对于每个pEx nEx 都会计算和tld 中pex nex的相似性，然后根据阈值判断是否要加到模型中来。

这个函数会在以后用来计算某个patch 是正样本的可能性。