目标跟踪器性能评估方法研究进展

王全宁，周 进，雷 涛，唐自力

(1.中国科学院光电技术研究所，四川 成都 610209； 2.中国科学院大学，北京 100049；3.中国华阴兵器试验中心，陕西 华阴 714200)

0 引 言

运动目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点，各种跟踪算法层出不穷。由于外部环境的复杂性和目标本身的多变性，如光照变化、遮挡、相机抖动、目标尺寸变化、目标姿态变化以及相似干扰等，跟踪器易丢失目标。针对这些影响因素，分析跟踪器的跟踪性能，可以帮助人们更好地了解和选用跟踪算法。

跟踪算法的模型不同、原理各异，目的是当视频序列初始帧中给出目标的初始状态后，能估计后续帧中该目标的状态。而性能评估的目的是对算法所估计的目标状态的准确性做出判断和评价，它与算法的工作原理和模型更新机制无关。在早期的各种跟踪算法研究文献[1-2]中，算法性能测试缺乏公开的标准测试平台，并且使用的评估测量方法和测试数据集各异，无法直接分析、比较各算法性能的优劣性。过去的十几年间，在跟踪算法评估领域，一些用于跟踪算法性能评估的测量方法、测试数据集逐渐得到人们的认可。发展到现在，出现了专业的测试评估项目，这些项目提供了标准严格的测试平台。如今，算法对比验证工作越来越多地使用专业的评估方法来增强算法性能的说服力，或者选择专业的测试平台进行评估测试，与其他算法直接进行比较，还有以目标跟踪挑战赛的形式来比较具体算法的性能。……