종래 의 실시간 추적 이 가능 한 또 하나 의 대표 적 인 방법 으로 최근 발표 된 KCF ( Kernelized Correlation Filter ) 추적 방법 이 있 다 . KCF 는 물체 를 탐지 할 수 있 는 상관 필터 ( correlation filter ) 를 학습 하 여 물체 를 추적 하 는 방법 이 다 . 좀 더 구체 적 으로 는 현재 입력 영상 에 대한 상관 ( correlation ) 필터링 결과 값 의 분포 가 가우 시안 ( Gaussian ) 함수 와 같 은 커널 함수 형태 가 나오 도록 필터 를 학습 할 수 있 다 . 이 때 , 필터 학습 은 FFT ( Fast Fourier Transform ) 를 이용 하 여 고속 으로 계산 되 며 , 학습 된 상관 필터 를 다음 영상 프레임 에 적용 하 여 필터링 결과 의 최 대점 을 탐색 함 으로써 물체 를 추적 할 수 있 다 . KCF 는 빠른 연산 속도 ( 200 ~ 300 fps ) 와 높 은 추적 정확도 로 인해 DSST , SAMF 등 최근 에 나온 고성능 추적 기술 들 의 기초 ( base ) 추적 기 로서 널리 활용 되 고 있 다 .