如何理解并应用CN、KCF和STC这些实时目标跟踪算法？它们在处理尺度变化时的策略是什么？

为了更好地理解并应用CN、KCF和STC这些实时目标跟踪算法，你需要了解它们的算法原理和实现机制。CN跟踪器通过结合颜色特征和灰度特征，在去除了冗余信息后，能够更精确地进行目标跟踪。KCF跟踪器则通过核函数融合了多通道的HOG特征，以此来增强目标的识别能力。STC跟踪器利用空时场景模型和贝叶斯框架，有效地处理了目标位置的不确定性，特别是尺度变化问题。

参考资源链接：[近几年高效排序算法与跟踪技术：CN、KCF、STC解析](https://wenku.csdn.net/doc/5jayam4wpa?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到处理尺度变化，CN跟踪器在进行特征描述时使用了PCA降维，以减少尺度变化带来的影响。而STC跟踪器则通过其空时模型对尺度变化具有天然的适应性。KCF虽然在尺度变化处理上存在不足，但通过与尺度空间相结合，可以一定程度上提高其性能。

在应用这些算法时，你需要首先确定你的应用场景和挑战，然后选择最适合的跟踪算法。例如，在存在尺度变化的情况下，STC可能是较好的选择。但在需要高鲁棒性的场景下，CN或许更合适。而KCF可能更适合那些对光照和遮挡处理要求较高的场景。

为了更深入地掌握这些算法的使用和原理，建议阅读《近几年高效排序算法与跟踪技术：CN、KCF、STC解析》。该资料详细介绍了这些跟踪技术的关键思想和应用，能够帮助你更好地解决实际问题。

参考资源链接：[近几年高效排序算法与跟踪技术：CN、KCF、STC解析](https://wenku.csdn.net/doc/5jayam4wpa?spm=1055.2569.3001.10343)