《表1 三种跟踪效果的评价统计》

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《LK光流法的多信息融合目标跟踪算法研究》

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针对方案1)进行的实验最终效果如图2所示，直观上可以看到三种形式的特征点数量分别是Sift>Harris>Sift+Harris。表1反映了目标物跟踪时的综合指标，由表1可得，Sift结合Harris筛选出的特征点在初始化时检测耗时较长，Sift特征点耗时次之，而Harris特征点检测最短。这是因为检测Sift特征点本身较为复杂，而且在此基础上还与Harris角点响应函数计算相结合，因而耗时最长。另外从表1中还能看出，采用Sift结合Harris特征点进行跟踪时，每秒处理帧数Fps高于以Sift特征点进行跟踪时的帧数。三种不同形式的特征点在进行光流法跟踪时，Iou的差别并不是很大。鉴于跟踪时需要处理的是整个视频流，因而需要重点关注的指标是Iou和Fps，而初始化时的耗时基本上可以忽略不计。可以得到的结论是:采用以Sift和Harris结合的点作为光流法的特征点，可以达到较好的跟踪效果，并且还能保证实时性。