在meanshift跟踪算法中如果uniform核函数代替epanechnikov核函数，有什么优缺点

在meanshift跟踪算法中如果uniform核函数代替epanechnikov核函数，有什么优缺点

【核函数】指所谓径向基函数，就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k（||x-xc||）， 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。
根据模式识别理论，低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分，但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归，则存在确定非线性映射函数的形式和参数、特征空间维数等问题，而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的“维数灾难”。采用核函数技术可以有效地解决这样问题。
设x,z∈X,X属于R（n）空间，非线性函数Φ实现输入空间X到特征空间F的映射，其中F属于R（m），n<K(x,z) =<Φ(x)，Φ(z) > (1)
其中：<， >为内积，K(x，z)为核函数。从式(1)可以看出，核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算，从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题，从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。

实质上是一种映射函数，将低维空间非线性问题映射到高维空间编程线性问题进行处理。许多在低维空间难以处理的非线性分类问题，转换到高维空间和容易得到最优分类超平面，这是其最核心的思想。

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