《表2 6种算法的平均重叠率和平均中心距离Tab.2 Average overlaps and center losses of 6tracking algorithms》

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《基于CNN的粒子滤波目标跟踪算法研究》

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重叠率表示预测的跟踪边界框与实际边界框之间的重叠情况，重叠率越高，说明跟踪结果越好.由表2左侧可以看出，本文算法在6组视频序列中取得了4次第一、2次第二，平均重叠率为0.56，比次优的TLD算法提高了30%.中心误差表示跟踪结果与真实目标中心之间的欧式距离，值越小跟踪精度越高.从表2右侧可以看出，CNN-PF算法的中心误差总体小于其他算法，在6个视频序列中取得了5次第一、1次第二，平均中心误差距离为14.51像素，较次优的TLD算法降低了71%.尤其在一些目标较小、背景较复杂的视频序列中表现良好（skiing、matrix等），这表明本文算法的跟踪结果具有较高的精确度，并在小目标跟踪上表现突出.