解释一下这段代码function [response] = mergeResponses(response_cf, response_pwp, alpha, merge_method) %MERGERESPONSES interpolates the two responses with the hyperparameter ALPHA if strcmp(merge_method, 'const_factor') response = (1 - alpha) * response_cf + alpha * response_pwp; end if strcmp(merge_method, 'fit_gaussian') [~, cov2D_cf] = fitGaussian(response_cf); [~, cov2D_pwp] = fitGaussian(response_pwp); response_u = ones(size(response_cf)); [~, cov2D_u] = fitGaussian(response_u); w_cf = 1 - sqrt(det(cov2D_cf)/det(cov2D_u)); w_pwp = 1 - sqrt(det(cov2D_pwp)/det(cov2D_u)); sum_cf_pwp = w_cf + w_pwp; w_cf = w_cf / sum_cf_pwp; w_pwp = w_pwp / sum_cf_pwp; response = w_cf * response_cf + w_pwp * response_pwp; fprintf('w_cf: %.3f w_pwp: %.3f\n', w_cf, w_pwp); end end

这段代码是一个函数，主要用于将两个目标检测算法的响应结果进行合并。具体来说，代码的主要功能包括：

1. 根据参数alpha和merge_method的不同，使用不同的方法进行响应结果的合并。

2. 如果merge_method是'const_factor'，则将两个响应结果按照固定比例进行加权平均，得到最终的响应结果response。

3. 如果merge_method是'fit_gaussian'，则利用高斯分布模型对两个响应结果进行建模，计算出权重系数w_cf和w_pwp，并按照这两个权重系数进行加权平均，得到最终的响应结果response。

其中，参数alpha用于控制两个响应结果在合并过程中的权重分配。merge_method用于选择响应结果合并的方法，可以选择'const_factor'或'fit_gaussian'。在'fit_gaussian'方法中，利用了目标响应结果的高斯分布模型，通过计算协方差矩阵的行列式比值来计算权重系数。

相关问题

解释一下这段代码 response = mergeResponses(response_cf, response_pwp, p.merge_factor, p.merge_method); [row, col] = find(response == max(response(:)), 1); center = (1+p.norm_delta_area) / 2; pos = pos + ([row, col] - center) / area_resize_factor; rect_position = [pos([2,1]) - target_sz([2,1])/2, target_sz([2,1])];

这段代码主要是针对目标跟踪算法中的位置估计进行处理的。具体来说，代码的主要功能包括：

1. 将两种不同的目标检测算法的响应结果进行合并，得到最终的响应结果response。

2. 从response中找到最大值，并返回其在response中的位置(row, col)。

3. 根据目标区域的大小和位置以及中心点的位置计算出新的目标区域位置(pos)。

4. 根据目标区域的位置和大小更新目标区域的位置信息(rect_position)。

其中，参数p.merge_factor和p.merge_method用于控制两种目标检测算法的响应结果在合并过程中的权重分配和合并方法。p.norm_delta_area用于控制目标区域的大小变化范围。area_resize_factor用于控制目标区域的缩放比例。

详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

这段代码是跟踪算法中的一部分。它将目标模板和当前帧中的搜索区域进行相关运算，以测量目标在搜索区域中的相似度，然后根据相似度对搜索区域进行排名，找到最可能的目标位置。具体地：

- 首先，从当前帧中提取两个不同大小的图像块，即目标模板和搜索区域，并将它们调整为算法所需的标准大小（norm_bg_area和norm_pwp_search_area）。
- 接着，对目标模板进行特征提取，生成一个特征图（xt）。
- 对特征图应用汉宁窗口，然后对窗口后的特征图进行FFT变换，得到频域特征图（xtf）。
- 计算目标模板和搜索区域的频域特征图的相关性，以得到搜索区域的响应（response_cf）。
- 裁剪响应图，只保留与目标大小相似的部分，然后根据HOG单元大小对响应图进行放缩，以与中心似然图的分辨率匹配。
- 对搜索区域进行颜色直方图计算，得到中心似然图（likelihood_map）。
- 将中心似然图中的NaN值设置为0。
- 最后，使用中心似然图计算每个像素点对于目标中心位置的可能性，生成响应图（response_pwp）。

这些响应图最终会被组合在一起，以找到最可能的目标位置。