Visual Tracking Dataset UCSB

来源：Four Eyes Lab in University of California, Santa Barbara
文章：Evaluation of Interest Point Detectors and Features Descriptors for Visual Tracking, IJCV11

数据集

Four Eyes Lab公开了他们用于基于局部特征点跟踪的视频数据集。该数据集有96段视频，共6889 帧，6个不同纹理的图片对象，每个对象都以16种不同的方式进行拍摄，图像分辨率为640*480。

拍摄的方式有：

随意拍摄（Unconstrained）；
原地摆动镜头（Panning）；
垂直平面旋转镜头（Rotation）；
透视变换（Perspective distortion），从垂直拍摄转到平面拍摄；
拍摄距离变化（Zoom）；
运动模糊（Motion blur）；
光照突然变化（Static lighting）；
光照平滑变化（Dynamic lighting）。

数据集的ground truth是homography，标注方式为：专门制作了一个特定尺寸的树脂玻璃架，玻璃架上四个角都装上了红色小球，放mark图像的四周都贴上了特殊纹理。视频图像中很容易检测到4个小球的位置，并且已知各小球之间的真实距离，所以能计算出图像到真实物理空间的单应矩阵。
groundtruth_coordinateframe.h文件给出了物理空间到图像空间的计算方式。

文章内容

文章侧重于评测各特征点，所以跟踪算法统一采用RANSAC，其中特征点包括：

harris角点，1988
GFTT，1994
SIFT，2004
SURF，2006
FAST，2006
CenSurE，2008
Keypoint Classification with Ferns or RandomForest，2006

文章对比了特征点的很多性质：repeatability、time、scale change、rotation、motion blur…，比较有用的结论有：

SURF特征点用于跟踪能较好处理运动模糊；
SIFT可以降低维度，而不影响精度；
斑点检测的重复性比角点高。

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