《表2 15个视频序列的属性分布》

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《多外观模型的鲁棒人脸跟踪》

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所提方法用目标跟踪基准集[17]（Object Tracking Benchmark，OTB）上的一次成功率指标（One pass Evaluation，OPE）进行跟踪验证。挑选几种先进跟踪器进行比较:Struck[3]、TLD[1]、核相关滤波[5]（Kernel Correlation Filter，KCF）、基于一致性的匹配和跟踪关键点的目标跟踪算法[14]（Consensus-based Tracking and Matching of Keypoints for Object Tracking，CMT）和多定位点跟踪[12]（Tracking Using Numerous Anchor points，TUNA）。选择15个包含人脸的基准视频序列进行评估，这些视频序列跟踪人脸包含以下属性:遮挡（Occlusion，OCC）、快速运动（Fast Motion，FM）、光照变化（Illumination Variation，IV），尺度变化（Scale Variation，SV）和旋转（Rotation，R）。表2显示了具有不同挑战的15个人脸视频序列的属性分布。