接下来我想比对CT那篇文章（http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/19826409）的代码，逐行的解释，逐行的敲代码并最终实现。希望通过这个过程提高我的C编程的能力，以及对于目标跟踪的框架更进一步熟悉。希望对于后面的研究打下好的基础。

  当然我会从各个模块的角度来书写，这样思路更加的清晰一点。大致的思路如下：

1中主要包括两个函数，扩充正负样本的函数，原理参见http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/19826409；

1.1是完成1中的操作以后要调用的函数，用于计算样本的haar-like特征。主要包括两个函数，计算haar-like特征的矩形框以及权重的函数以及用于计算haar-like特征的值的函数；

2基本上就通过调用上面的函数实现了。

3中主要包括使用贝叶斯模型构造分类器的函数以及分类器更新的函数；

4中是预测目标位置的函数；

5中则是通过得到的位置处理下一帧图片的函数。

    当然除了上面的函数以外，还需要一个使得跟踪器运行起来的函数。这个在最后面再实现。接下来我们就一步一步的实现它吧！