《表1 与本文对比的算法》

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《高置信度互补学习的实时目标跟踪》

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实验采用文献[14]中的一次性评估方法，对文献[9]在公开数据集OTB-2015上构造的100个视频序列进行测试，对高置信度颜色概率模型学习策略与高置信度相关滤波模型学习策略进行验证分析，并与各类代表性的跟踪算法（如表1所示）进行比较，包括KCF[11]、DSST[10]、SAMF[13]（特征融合的尺度自适应核相关滤波跟踪）、SRDCF[15]（空间正则化相关滤波视觉跟踪）、Staple[2]、CF2[16]（分层卷积特征视觉跟踪）。