视频图像跟踪算法的评估常常需要计算重叠率(Overlap Rate)、像素误差(Pixel Error)还有AUC(Area Under Curve)。这些技术指标都比较好理解,如果不理解的话可以参见我之前的博客。这篇博客主要就是贴上Matlab的代码,使用Matlab计算这些参数,并绘制出曲线图。

        如果你是想放在Paper中的话,可以下载Visual Track BenchMark中提供的代码,可以画出和Paper上一样的样式,这篇博客只是博主对单个视频自己写的小demo,便于自己分析实验的,如果要在Paper使用还需要做样式的修改。

        关于各个指标,之前博客已经介绍过了,这里就简单讲一下

一、重叠率

        重叠率 = 重叠区域面积/(预测矩形的面积+真实矩形的面积-重叠区域的面积)

二、像素误差

        像素误差 = 真实中心和预测中心的欧式距离

三、AUC

        成功率图的曲线下面积

四、Matlab计算

        变量说明:

        数据文件为Object Tracker BenchMark中的数据格式存放在./results_TRE_CVPR13/文件夹中,图像序列(只用到了groundtruth.txt的真实值)存储在F:\Data\sequence\,这个两个量都可以在代码中修改。

        video_set: 图像数据集名称

        method_set: 方法名称

        line_style: 要和method_set的大小相等,每种线条样式method相对应

其中用到了一个函数,也贴上来

 

        这里已经在图例中放入了计算出的平均像素误差、平均重叠率、AUC的数值。

        OK,See You Next Chapter!

1 对 “图像跟踪中像素误差、重叠率、AUC的计算:Matlab实现”的想法;

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