《表1 测试视频序列属性：利用感知模型的长期目标跟踪》

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《利用感知模型的长期目标跟踪》

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为证明所提方法的有效性，所有测试均在MATLAB2015b实验平台上进行，所使用电脑配置为英特尔I5处理器，8 GB内存，操作系统为Windows10系统。将所提算法与KCF（核相关滤波）[12]、DSST（判别尺度跟踪）[18]、SAMF（多特征融合的尺度自适应跟踪）[13]、SRDCF（空间正则化相关滤波）[19]、BACF（背景感知相关滤波）[20]、MEEM（熵最小化多专家跟踪）[21]、Staple（互补跟踪）[22]、LCT（长期目标跟踪）[15]、MUSTER（multi-store tracker）[23]等算法进行定量与定性分析对比，全面测试所提算法性能。所用测试视频为2015目标跟踪标准测试数据集中的10组视频序列，测试视频序列相关属性如表1所示。