《表4 5种不同算法的平均帧率对比》

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《融合TLD框架的DSST实时目标跟踪改进算法》

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f/s

从表4得到，CN算法对提取的目标颜色特征采用主成分降维技术，跟踪的实时性最佳，DSST算法通过将高斯核函数转为频域计算，并提出滤波器更新机制，从而提高了跟踪的实时性；TCNN算法对目标进行多层卷积提取深度特征，并需要对每一帧进行树形判断，导致实时性最差；TLD算法通过网格循环采样矩形框，计算每个矩形框的重叠度和相似度，实时性较差；本文算法通过DSST算法中相关滤波器得到的目标尺度采样矩形框，从而减少检测器多尺度循环采样矩形框的采样时间，因此本文算法能够在TLD算法基础上，实时性提高了2.37倍，平均帧率达到49.47f/s，并且本文算法使用傅里叶变换的共轭对称性使得高斯滤波过程缩短了一半时间。