《表2 各跟踪器在OTB-2013上的属性评估》

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《基于前景感知的时空相关滤波跟踪算法》

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本文还基于OTB-2013数据集对视频序列中的11个属性进行了测试。如表2所示，本文方法在尺度变换、平面内旋转、背景混杂、照明变化和目标的快速移动5项属性中排名第一，其中SV为尺度变化，OV为移出视野，OR为平面外旋转，OCC为遮挡，DEF为形变，MB为运动模糊，FM为快速移动，IR为平面内旋转，BC为背景混杂，LR为低分辨率，IV为照明变化。本文算法的时间一致性正则项包含目标区域的特征选择，能够区分目标和背景区域，从而得到一个较好的跟踪水平。对比基础方法SRDCF，本文方法在11个属性中的性能都有了显著的提高。在遮挡和目标移出视野两个属性中性能分别提高了11.2%和4.2%。这些属性的难点在于目标外观形态上的变化、遮挡和目标移出视野。本文算法增加了时间一致性正则和重检测器，因此比较容易克服这些障碍。