《表2 各类跟踪算法的效果对比》

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《机器视觉在轨道交通系统状态检测中的应用综述》

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综上所述，KCF算法依然在速度方面有着无与伦比的优势，但由于其缺乏对尺度变化、遮挡和边界效应等问题的考虑，在应对复杂跟踪环境挑战时表现并不是很理想.而基于相关滤波理论进行改进的一系列算法从不同方面出发，对传统KCF算法进行完善，使得跟踪器在应对尺度变化、遮挡和边界效应等问题时表现得更好，在性能上得到了提升，但是也由于算法复杂度的提升，速度相较于KCF算法有了明显下降.所以后续基于相关滤波的目标跟踪算法的目标是:在不损失太多速度的前提下，尽可能提升跟踪器的性能.