《表1 本文方法及其他方法[2,7,12]在RBOT数据集“Noisy+Dy-namic light”子集上的跟踪成功率(%),其中最优结果加粗显示》

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《基于轮廓部件模型的低对比物体鲁棒单目位姿跟踪》

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comparison to other methods[2，7，12]in the RBOT dataset.The highest rates are labeled in bold

同文献[2，22]中设置，当et（tk）小于50 mm且eR（tk）小于5°时，则认为当前帧中目标位姿被正确跟踪.本文关注低对比物体的位姿跟踪，RBOT数据集中均为半仿真图像，图像中目标区域是依据目标三维模型在设定位姿渲染得到，仿真条件较为理想，不能充分反映真实场景的复杂性，如一般工业用彩色相机中普遍存在的噪声干扰等.相比之下，RBOT数据集提供的“Regular”，“Dynamic light”，“Noisy+Dynamic light”及“Occlusion”4种类型图像序列中，“Noisy+Dynamic light”图像序列更接近真实应用场景，因此，本文选用包含噪声干扰及动态光照的“Noisy+Dynamic light”图像序列进行算法性能对比实验测试，表1给出了本文方法及其他方法[2，7，12]的跟踪成功率，其中文献[2，7]的方法对应的跟踪成功率引用文献[2]中给出的结果.