《表1 跟踪算法准确率分值》

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《基于空间置信蒙版与PCA-HOG特征的目标跟踪算法》

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即在原始鲁棒性数据M基础上，定义参数S，本文实验中S=30，使RS变成关于M的减函数，RS越大表明算法越稳健，可以理解为上一次跟踪失败后继续跟踪目标的概率。综合改进的鲁棒性与准确度的数据，得到鲁棒性与准确度的分布图，如图4所示。本文算法在保证准确度的情况下，在鲁棒性上较CSR-DCF算法提升4%。