《表2 不同状况下算法的跟踪成功率比较》

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《结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法》

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注:加粗数字为每列最优值，加下划线数字为每列次优值。

为了进一步比较分析跟踪算法在具有不同复杂情况的视频上的跟踪性能，表2分别列出了本文算法与HCFT算法[13]、DeepSRDCF算法[34]和CCOT算法[15]在OTB-2013评估基准数据集[33]中11种不同复杂状况的视频序列上的跟踪成功率。表2中用字母缩写分别表示不同的复杂状况，IV（illumination variation）表示光照变化，SV（scale variation）表示尺度变化，OCC（occlusion）表示遮挡，DEF（deformation）表示目标形变，MB（motion blur）表示运动模糊，FM（fast motion）表示快速运动，IPR（in-plane rotation）表示平面内旋转，OPR（out-plane rotation）表示平面外旋转，OV（out-of-view）表示超出视野，BC（background clutters）表示背景杂乱，LR（low resolution）表示低分辨率。在表2中，每种状况缩写下方的小括号内的数字表示此类复杂状况包括的视频序列个数。