《表3 目标检测框平均重叠率》

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《余弦权重逆稀疏框架视频目标跟踪算法》

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虽然中心位置误差可以直观反映出跟踪结果的准确性，但它不能将跟踪物体的尺寸和旋转变化考虑在内，因此，同时采用重叠率指标来评估跟踪器的性能，如表3所示为6个视频序列的平均重叠率。重叠率指标最初由PASCAL VOC challenge提出并用来评估分段算法，在给定每一帧的跟踪结果框RT以及相应基准值RG的情况下，重叠率定义为score=area（RT∩RG）/area（RT∪RG），score值越大代表算法越稳定。从表3可以看出，本文算法虽然没有在每个视频序列中表现最佳，但整体平均重叠率最大。这得益于本文所采用的逆稀疏跟踪框架以及利用局部余弦相似度训练权重的方法，既提高了目标跟踪的速度，也增加了局部图像块的判别能力。