《表1 不同算法平均距离精度和速度对比实验》

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《稀疏卷积特征的实时目标跟踪》

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注:由于实验采用的CPU不同，因此MSDAT和CF2的速度和原文不一致．

由于本文算法为原分层卷积相关滤波算法（CF2）的改进算法，因此本实验与CF2算法和它的另一个改进的多尺度域适应的跟踪算法（MS-DAT）进行比较．这2种算法都选取了VGG-19网络的C3＿4，C4＿4和C5＿4的卷积特征，MS-DAT先将特征的通道降为原来的1/8，然后通过训练学习将原特征组合，得到降维的卷积特征，提高了跟踪速度．3个算法在OTB-2013数据集上的测试结果如表1所示．从表1的结果可以看出，本文算法平均速度为25.0帧/秒，较之CF2算法提高了1倍，但略低于MSDAT算法；平均距离精度较之CF2算法提高了0.8%，较之MS-DAT算法提高了3.3%．实验表明，本算法具有良好的跟踪效果和实时性．