转于http://blog.csdn.net/roamer_nuptgczx/article/details/50134633
加上自己的理解保存防丢。
MOSSE(Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters )在求解滤波器时，其输入项是图像本身（灰度图），也就是图像的灰度特征。对于灰度特征，其特征较为简单，不能很好的描述目标的纹理、边缘等形状信息，因此DSST的作者将灰度特征替换为在跟踪和识别领域较为常用的HOG特征。
DSST（Accurate Scale Estimation for Robust Visual Tracking ）将跟踪分为两个部分，位置变化（translation）和尺度变化（scale estimation）。在跟踪的实现过程中，作者定义了两个correlation filter，一个滤波器（translation filter）专门用于确定新的目标所处的位置，另一个滤波器（scale filter）专门用于尺度评估。
在translation filter方面，作者的方法与MOSSE的方法是一样的，只不过其获取最佳模板H的准则有了些许变化。根据translation filter可以获取当前帧目标所处的位置，然后在当前目标位置获取不同尺度的候选框，经过scale filter之后，确定新的目标尺度。
伪代码：以下已改成本文中的公式序号
（使用伪代码的目的是使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言（Pascal，C，Java等）实现）
（是用介于自然语言和计算机语言之间的文字和符号（包括数学符号）来描述算法）
这篇文章的细节理解写的超好的：http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/48651013