In general, effective integrating t

In general, effective integrating the advantages of differenttrackers can achieve unified performance promotion. In this work, we studythe integration of multiple correlation filter (CF) trackers; propose a novelbut simple tracking integration method that combines different trackers infilter level. Due to the variety of their correlation filter and features, there isno comparability between different CF tracking results for tracking integration.To tackle this, we propose twofold CF to unify these various responsemaps so that the results of different tracking algorithms can be compared,so as to boost the tracking performance like ensemble learning. Experimentof two CF methods integration on the data sets OTB demonstrates that theproposed method is effective and promising

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在一般情况下，有效整合不同的优势， 跟踪器可以实现统一的性能提升。在这项工作中，我们研究了 多个相关滤光片（CF）跟踪器的集成; 提出一种新颖 而简单的跟踪集成方法在联合不同追踪 过滤级别。由于各种各样的相关滤波功能的，有 跟踪整合不同的CF跟踪结果之间没有可比性。 为了解决这个问题，我们提出了两方面的CF统一这些不同的反应 映射，使不同的跟踪算法的结果进行比较， 从而提高像集成学习跟踪性能。实验 对数据集的两块CF方法整合OTB表明，该 方法是有效的和有前途

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一般来说，有效整合了不同优势 跟踪器可以实现统一的性能提升。在这项工作中，我们学习 多相关滤波器（CF）跟踪器的集成;提出一部小说 但简单的跟踪集成方法，将不同的跟踪器结合在 过滤器级别。由于其相关性滤波器和特性的多样性， 不同 CF 跟踪结果之间没有跟踪集成的可比性。 为了解决这个问题，我们建议双重CF，以统一这些不同的反应 地图，以便可以比较不同跟踪算法的结果， 从而提升像合奏学习一样的跟踪性能。实验 在数据集上集成了两个 CF 方法 OTB，表明 建议的方法有效且有前途

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总的来说，有效地整合不同 跟踪器可以实现统一的性能提升。在这项工作中，我们学习 多相关滤波器（CF）跟踪器的集成 但简单的跟踪集成方法，将不同的跟踪器组合在一起 过滤级别。由于它们的相关滤波器和特性的多样性，有 不同CF跟踪结果之间的跟踪集成没有可比性。 为了解决这个问题，我们提出了两个CF来统一这些不同的响应 地图以便比较不同跟踪算法的结果， 从而像集成学习一样提高跟踪性能。实验 两种CF方法的数据集上的集成OTB表明 所提出的方法是有效和有希望的

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