《表1 在OTB-2013和OTB-2015数据集上基于Mean OP和FPS的对比结果》

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《基于空间正则化约束的支持向量相关滤波器目标跟踪方法》

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本节将SRSCF与一些有代表性的跟踪方法，即SRDCF[5]，SCF[4]，BACF[6]，ECOhc[10]，在OTB-2013和OTB-2015数据集上进行对比。表1给出了2个数据集上基于Mean OP的性能和FPS对比结果。可以看到，相比于基线算法SCF，SRSCF在OTB-2013和OTB-2015数据集上分别带来1.4%和11.5%的提升，这2个数据集上性能提升差别较大的原因可归结为SRSCF针对OTB-2013进行过较为精细的参数调整。SRSCF也超过了同样使用二值掩膜函数的BACF方法，比后者分别有2.5%和1.4%的提升。此外，相比于SCF，SRSCF算法在2个数据集上的FPS分别下降了2.2和1.3，这说明SRSCF在保证更好性能的基础上，仅增加较小的额外计算开销。最后，上述方法在OTB-2013和OTB-2015上的AUC曲线如图1所示。相比于SCF，SRSCF在2个数据集上分别有0.6%和7.3%的AUC分数提升。