《表2 平均像素误差和平均特征年龄在不同数据集上的比较》

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《基于事件相机的视觉跟踪算法综述》

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在文献[49]的工作中，作者分别在模拟和真实的数据集上进行评估，其中数据集在带有遮挡和亮度变化的高对比度和自然场景中获得．评估依据为将每个真值样本与时间上两个最接近的特征位置的线性插值所给出的特征位置进行比较，并对真值与估计位置之间的欧式距离进行平均计算误差．实验结果表明提出的算法在模拟数据集上能准确跟踪特征并获得0.4像素的平均误差．在真实的高纹理和自然场景中数据集上与文献[47，48]进行对比，结果如表2所示，文献[49]在6个数据集上的平均像素误差均小于1，而文献[47，48]均远大于1，误差较大．由此可见，从跟踪精度上来讲，文献[49]优于两者．从跟踪轨迹上看，在黑白场景下的数据集shapes＿6dof，checkerboard中，文献[49]的特征年龄远大于两者，而在高纹理场景下的数据集poster＿6dof，boxes＿6dof和自然场景下的数据集bicycles，rocks中，文献[49]与文献[48]将近持平，但均大于文献[47]．由此可见，文献[49]提出的算法能实现准确的跟踪，且跟踪特征轨迹与先进算法相比更准确（亚像素精度）、更长．