《表1 在UAV123数据集的AUC比较结果》

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《多特征融合的次峰抑制无人机目标跟踪》

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为了进一步分析SSMT跟踪算法在UAV123数据集中的表现，与八个先进跟踪算法在各个属性上进行对比。图3显示SSMT跟踪算法在快速运动、摄像机抖动、视角变化、偏离视线四个属性上都取得较高的性能。这也验证了加入次峰响应抑制机制，能够很好地抑制次峰的生长，增强算法的鲁棒性。表1列出SSMT跟踪算法在另外七个属性上的比较结果，加粗为最佳，加粗下划线为第二好结果。表1显示在相似对象（SO）和纵横比变化（ARC）两个属性，取得较高的性能。在部分遮挡（POC）、光照变化（IV）、尺度变化（SV）和背景干扰（BC）属性上性能也仅次于其他跟踪算法。在低分辨率（LR）属性上表现不佳。下一步，将着重研究新的采样策略，进一步提高跟踪性能。