解释一下这段代码new_hf_num = bsxfun(@times, conj(yf), xtf) / prod(p.cf_response_size); new_hf_den = (conj(xtf) .* xtf) / prod(p.cf_response_size); if frame == 1 % first frame, train with a single image hf_den = new_hf_den; hf_num = new_hf_num; else % subsequent frames, update the model by linear interpolation hf_den = (1 - p.learning_rate_cf) * hf_den + p.learning_rate_cf * new_hf_den; hf_num = (1 - p.learning_rate_cf) * hf_num + p.learning_rate_cf * new_hf_num; %% BG/FG MODEL UPDATE % patch of the target + padding [bg_hist, fg_hist] = updateHistModel(new_pwp_model, im_patch_bg, bg_area, fg_area, target_sz, p.norm_bg_area, p.n_bins, p.grayscale_sequence, bg_hist, fg_hist, p.learning_rate_pwp); end

这段代码是用于跟踪目标的。具体来说，它实现了一个基于视觉识别的目标跟踪算法。其中，new_hf_num和new_hf_den是新的目标模型的分子和分母，它们是通过将当前帧中的图像特征与目标模型进行卷积得到的。在第一帧中，只使用当前帧的图像来训练模型，因此将new_hf_den和new_hf_num分别设置为hf_den和hf_num。在之后的帧中，使用线性插值来更新模型，其中p.learning_rate_cf是一个学习率参数。在模型更新的同时，还会更新背景/前景模型，以更准确地跟踪目标。

相关问题

X_poly_test = bsxfun(@minus, X_poly_test, mu); X_poly_test = bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma);在matlab中是什么意思

这行代码是在进行特征缩放，其中：

- `bsxfun` 函数是 Matlab 中的一种函数，它可以对不同维度的数组进行运算，实现广播功能。
- `@minus` 表示进行减法运算，`@rdivide` 表示进行除法运算。
- `X_poly_test` 是需要进行特征缩放的输入数据矩阵，`mu` 和 `sigma` 分别是输入数据矩阵 `X_poly_test` 中每一列的均值和标准差。
- `bsxfun(@minus, X_poly_test, mu)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素减去该列的均值 `mu`。
- `bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素除以该列的标准差 `sigma`。

这样做的目的是将不同的特征缩放到相同的尺度上，以便更好地进行模型训练和预测。

im_ = bsxfun(@minus, im_, net1.meta.normalization.averageImage)

这是一个MATLAB代码，用于对变量im_中的图像数据进行归一化处理，以满足神经网络的输入要求。其中，net1是一个MATLAB中的神经网络模型，meta.normalization.averageImage是net1模型中的一个属性，表示该神经网络接受的输入图像应该减去的均值。因此，net1.meta.normalization.averageImage是一个大小与输入图像相同的矩阵，其中的每个元素表示在该位置上应该减去的均值。bsxfun是MATLAB中的一个函数，用于对两个矩阵进行逐元素操作。该行代码使用bsxfun函数，将im_中的每个像素值减去net1.meta.normalization.averageImage中相应位置上的均值，实现了对图像的归一化处理。