《表1 不同算法的跟踪精度值》

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《多通道特征和择优并行更新的核相关滤波跟踪》

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为了验证每个支路特征的有效性，选取6个含有不同挑战因子的视频序列，测试KCF、KFT＿deep和KFT＿hand三个含有不同特征的核滤波跟踪算法精度值，KFT＿hand算法是在KCF算法HOG特征基础上引入了CN特征，KFT＿deep则采用CNNs特征，除特征不同外剩余部分一致，实验结果如表1所示，在平均精度中，手工特征支路KFT＿hand较之于KCF算法有16.7%的提升，深度特征支路KFT＿deep则得到了27.2%的提升，两个支路的特征较之经典的KCF算法有一定程度的提高，根本原因是特征选择的不同，手工特征支路融合了HOG和CN特征，深度特征支路则是提取优秀的CNNs特征，而深度特征跟踪支路较之于手工特征支路也得到了性能提升，说明引入的CNNs特征可以弥补手工特征的不足，综上在更新方式一样的前提下，多通道特征可以有效地提升目标的外观特征表示能力。