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user: 4. 实验 为了评估本文算法的识别能力，我们选用了七个公共视频数据集 [ 24 ]。这些数据集的详细信息列在了表1。识别这些数据集的难点在于目标遮挡，运动模糊，光照变化，平面旋转和比例的变化以及快速移动等。 实验中，我们对比本文的算法和五种新近提出的目标跟踪算法，包括：CT跟踪算法 [ 25 ] ，CSK跟踪算法 [ 26 ] ，改进的MIL跟踪算法 [ 4 ] ，Online Boosting (Online Boosting) [ 27 ] ，Online Semi-supervised Boosting (Semi Boosting) [ 8 ]。我们根据论文原文作者所提供的源代码进行实验。为了保证数据的准确性和实验的公平性，并且减少结果的偶然性，每个数据集我们都反复测试10次，最后取结果的平均值。我们的算法在MATLAB 2016a、opencv2.4.4、visualstudio2010上实现，我们的计算机配置为Intel Core i5-6300HQ 2.30 GHz CPU和8.0 GB RAM。 Table 1 The information about the seven video sequence 数据集 帧数 图片大小 目标大小 主要挑战因素 CarScale 250 640 × 272 42 × 26 快速运动，比例变化，遮挡，平面内旋转 Crossing 100 360 × 240 17 × 50 比例变化，变形，平面外旋转，快速运动 David3 250 640 × 480 35 × 131 遮挡，变形，平面外旋转 Deer 60 704 × 400 95 × 65 快速运动，运动模糊，平面内旋转 Dog1 950 320 × 240 51 × 36 比例变化，平面外旋转，平面内旋转 Doll 1500 400 × 300 32 × 73 光照变化，遮挡，平面内旋转，平面外旋转 FaceOcc1 500 352 × 288 144 × 162 遮挡 表1. 七个数据集的相关信息 4.1. 参数设置 在本文的算法中，我们将学习率参数设置为0.85。更新时正样本的搜索半径为4.0，负样本的搜索半径为4.0和6.0组成的圆环区域，采样个数为50个。样本框的大小为25 × 25像素的矩形。弱分类器池由150个弱分类器组成。弱分类器的个数设置为15。以上参数的设置是参照改进的MIL跟踪算法 [ 4 ]。本文的相关系数 θ 设置为0.7，是根据实验结果得到的较好的跟踪效果中选择的一个数值，可以更好地对正包中的示例进行筛选，对跟踪器的准确性有一定的提升。 4.2. 定量分析 4.2.1. 中心位置误差 我们按照常用的中心位置误差(CLE)的评估指标来测量每一帧的误差，该公式用于计算每帧跟踪结果和实际目标位置的中心点的误差(即欧式距离)。计算第i帧误差的公式如下： CLE ( i ) = 1 T ∑ t = 1 T dist ( center i ( i ) ， gt ( i ) ) (7) 其中，每帧跟踪结果和实际目标位置的中心位置。由此可以得出， CLE ( i ) 的值越小，算法的误差就越低。图3列出了六种算法(包括我们的算法)对应的每一帧中心位置的误差。本文的算法在绝大部分的数据集中都取得了较低较平滑的曲线，说明了我们跟踪器具有较好的精确性和稳定性。在数据集‘CarScale’中的150帧到250帧直接由于遮挡和比例变化等问题使得其他跟踪器出现了严重的漂移现象，曲线出现了急剧上升(参见图3中的CarScale)。 但是我们的跟踪器反应较良好，所以在曲线上变化不大。在数据集‘David3’中100帧到200帧直接由于树木的遮挡和目标外观的变形和平面外旋转，使得大部分跟踪器出现了程度不一的漂移现象。而我们的跟踪器则表现良好，因此在曲线上表现得低稳平滑。数据集‘Deer’目标快速运动，部分跟踪器发生了严重漂移现象，而我们的跟踪器紧跟目标，在曲线上表现良好。表2给出了各个算法对应各个测试集的平均中心位置误差。对于数据集‘CarScale’、‘Crossing’、‘David3’、‘Deer’，本文的跟踪器都取得了最小的CLE误差，在其他的三个数据集上的误差也接近最少。本文提出的算法得到了最小的平均误差，并且明显优于第二名。这说明本文的算法引入相关相似度来筛选和加权是有效、可行的，是可以明显提高跟踪性能。 图3. 各算法对应的每一帧中心位置的误差图。(a) CarScale数据集；(b) Crossing数据集；(c) David3数据集；(d) Deer数据集；(e) Dog1数据集；(f) Doll数据集；(g) FaceOcc1数据集 Table 2 Mean center location errors (in pixels) for the six trackers and our algorithm. Bold fonts indicate the best performance while italic fonts indicate the second bes 数据集 CSK Online Boosting CT Semi Boosting MIL SMILE CarScale 80.70 40.97 25.63 183.24 37.74 18.87 Crossing 8.41 6.04 4.08 4.14 11.44 3.72 David3 54.01 91.08 89.25 232.59 67.40 22.30 Deer 15.31 16.50 240.20 117.82 16.92 10.04 Dog1 3.74 27.34 7.27 61.73 4.90 5.87 Doll 9.61 13.47 14.55 179.36 8.22 11.14 FaceOcc1 11.08 46.45 18.13 35.64 24.94 19.95 表2. 各算法对应测试集的平均中心位置误差，粗体表示最佳性能，斜体表示次佳 4.2.2. 跟踪精度 我们还采用精度 [ 1 ] [ 28 ] 来评估整体跟踪性能，将精度定义为跟踪结果与实际目标位置的中心位置误差在某个阈值范围内的帧的百分比，它的计算公式如下： precision ( τ ) = 1 T ∑ t = 1 T [ 1 R ∑ r = 1 R δ ( dist ( center r ( i ) ， gt ( i ) ) ≤ τ ) ] (8) 其中 τ 表示阈值。 dist ( . ， . ) ≤ τ ， δ ( . ) = 1 ，否则 δ ( . ) = 0 。图4可以很直观地看出各个算法在阈值 τ ∈ [ 0 ， 100 ] 所对应的精度，可以看出我们的跟踪器在绝大部分的数据集中都显现的较为笔直。并且随着阈值的变化在大部分数据集中都率先达到1或者与第一名相差不小，说明我们的跟踪器在精度上也表现良好，在数据集‘CarScale’、‘David3’、‘Deer’上表现尤为明显。‘CarScale’中随着阈值的变化只有我们的跟踪器能达到精度1，而其他跟踪器都无法达到精度1。‘Crossing’和‘Deer’中随着阈值的变化我们的跟踪器对应曲线都是处于第一名或者与第一名相差甚微。‘David3’中也是只有我们的跟踪器达到精度1并且在阈值1~50之内。 图4. 各算法随阈值变化的精度图。(a) CarScale数据集；(b) Crossing数据集；(c) David3数据集；(d) Deer数据集；(e) Dog1数据集；(f) Doll数据集；(g) FaceOcc1数据集 4.3. 定性分析 在CarScale数据集中包括快速运动、比例变化和遮挡三种挑战因素(测试结果参见图5(a))。在那些不出现遮挡以及小尺度变化的情况下，各算法的跟踪效果都表现良好(参见图5(a)中的#55帧)。然而在目标尺度发生较小变化之后，Semi Boosting算法丢失目标(参见图5(a)中的#133帧)。紧接着，在遇到目标遮挡时，MIL和Semi Boosting算法的表现不佳，而本文提出的SMILE算法在目标遮挡后依旧有较好的表现(参见图5(a)中#163的帧跟踪结果)。CSK、MIL和SemiBoosting算法在经过尺度发生较大变化之后都出现严重漂移问题，而Boosting算法跟踪到的目标偏离目标的中心较远；相反，本文的SMILE算法在快速运动的数据集中表现得更加稳定和健壮(参见图5(a)中的＃249帧)。Crossing数据集不仅包括快速运动还有比例变化(测试结果参见图5(b))。MIL算法从#86帧起逐渐远离目标。CT算法在该数据集的最后也出现较为严重的漂移(参见图5(b)#120帧)。Online Boosting、Semi Boosting和CSK算法可以跟踪到目标，但不是最准确的。本文的SMILE算法对比其他算法在比例变化上有较为出色的表现。在David3中，当目标被一颗大树遮挡时，Online-Boosting和改进的MIL算法开始漂移(参见图5(c)中的#86帧)，Semi Boosting算法甚至出现跟踪失败的结果(参见图5(c)中的#175帧和#252帧)。CSK和CT算法虽然能应对遮挡的情况，但是当数据集加入平面外旋转的挑战因素后，两个算法都受到严重影响(参见图5(c)中的#252帧)。综上所述，本文的SMILE算法在该数据集中的表现比较稳定。由于快速移动以及运动模糊使得Deer数据集十分具有挑战性，CT算法均出现了严重漂移。CSK、Semi Boosting、改进的MIL算法受快速运动的影响甚小，而当目标出现运动模糊时，CSK、Semi Boost-ing和改进的MIL算法均受到不同程度的影响，其中改进的MIL算法出现较为严重的漂移。相反本文的SMILE算法跟踪效果非常稳定(参见图5(d)中的#41帧)。 在FaceOcc1中，由于杂志书的部分或者完全遮挡导致目标跟踪容易发生漂移。CSK、Semi Boosting和Online Boosting算法都非常容易受到杂志书的影响而出现漂移现象。CT、改进MIL算法和本文的SMILE算法适用于存在遮挡物的场景下的跟踪。 图5. CSK、Online Boosting、CT、Semi Boosting、MIL和我们提出的SMILE算法在七个具有挑战性的数据集上的目标跟踪结果。(a) CarScale数据集；(b) Crossing数据集；(c) David3数据集；(d) Deer数据集；(e) Dog1数据集；(f) Doll数据集；(g) FaceOcc1数据集