《表1 几类红外常见跟踪算法的成功率和精度对比》

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《一种复杂背景下红外目标稳定跟踪算法》

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通过3.1节可见提出的算法有效地解决了红外背景杂波干扰、运动模糊、部分遮挡和目标轻微形变等问题。再在VOT-TIR2015数据集对比测试经典的红外目标跟踪算法，如：FCT[9]，IVT[10]，ODFS[6]，CRC[12]，采用前述实验相同的红外视频序列作为输入。表1为各种跟踪算法的跟踪成功率和跟踪精度[12]方面的对比情况，其中跟踪成功率的两个衡量指标为：Roc曲线下的面积（Area under Curve，AUC）和跟踪保持稳定的能力（Track Maintenance，TM）。本文算法在保证在前述平台下的27FPS速度还取得更优异的性能。得益于改进TLD算法的在线学习和再检测能力，本文提出的跟踪算法在跟踪成功率和精度方面相比其他算法都有了很大程度地提升，同时保证了较高的稳定性。