《表3 10种光照交叉环境下AUC对比数据 (红色表示最佳、蓝色表示次佳)》

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《采用响应图置信区域自适应特征融合的相关滤波跟踪》

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本文算法在8种挑战环境下优于其它算法，2种环境次优，所有场景相比Staple算法都有不同程度地提升。尤其是在光照环境下，本文算法对38个光照视频的AUC达到0.655，比Staple基础算法高出了5.7%。特别地，本文对光照变化（IV）和其它10种挑战环境交叉情况下的跟踪结果进行了分析。表3是10种交叉挑战环境下AUC值的对比数据，本文算法在光照和形变（IV+DEF）环境下AUC达到了0.681。图4和表4分别是各种挑战性环境下Precision值的对比曲线和对比数据。本文算法在5种环境下优于其它算法，在4种环境下次优。尤其在光照环境下Precision达到了0.847，比Staple基础算法高出了5.6%。