Abstract-Det finns ett stort utbud av spårare, som har föreslagits i litteraturen under de senaste två decennierna med viss blandad framgång. Objektspårning i realistiska scenarier är ett svårt problem, därför är det fortfarande ett mycket aktivt forskningsområde inom datorseende. En bra tracker bör fungera bra i ett stort antal videor med belysningsförändringar, ocklusion, skräp, kamerarörelse, låg kontrast, specularities, och minst sex aspekter till. De föreslagna spårarnas prestanda har dock utvärderats normalt på färre än tio videor eller på datauppsättningar för särskilda ändamål. I detta dokument strävar vi efter att systematiskt och experimentellt utvärdera spårare på 315 videofragment som täcker ovan nämnda aspekter. Vi valde ut en uppsättning av nitton spårare för att inkludera en mängd olika algoritmer som ofta citeras i litteraturen, kompletterade med spårare som visas under 2010 och 2011 för vilka koden var allmänt tillgänglig. Vi visar att spårare kan utvärderas objektivt med hjälp av överlevnadskurvor, Kaplan Meier-statistik och Grubs-testning. Vi finner att i utvärderingen praxis F-poäng är lika effektivt som objekt spårning noggrannhet (OTA) poäng. Analysen under många olika omständigheter ger objektiv insikt i spårarnas styrkor och svagheter.
Online visuell objektspårning har varit ett populärt forskningsämne i datorseende och har diskuterats brett i litteraturen [32, REF.
Visual Tracking: An Experimental Survey
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}