PTB-TIR：一种热红外行人跟踪基准

热红外（TIR）行人跟踪是计算机视觉众多应用中的重要组成部分之一，其主要优势在于可在全黑环境下跟踪行人。在基准数据集上公平评估TIR行人跟踪器，对该领域的发展具有重要意义。然而，目前尚不存在此类基准数据集。本文中，我们构建了一个用于TIR行人跟踪器评估的TIR行人跟踪数据集。该数据集包含60个带人工标注的热红外序列，每个序列附有九个用于基于属性评估的属性标签。除数据集外，我们使用九种公开可用的跟踪器在我们的基准数据集上开展了大规模评估实验。实验结果有助于我们理解这些跟踪器的优势与不足。此外，为更深入洞察TIR行人跟踪器，我们将其功能划分为三个组件：特征提取器、运动模型与观测模型。随后，我们在基准数据集上进行了三组对比实验，以验证各组件如何影响跟踪器性能。这些实验的发现为未来研究提供了若干指导。数据集与评估工具包可在 {https://github.com/QiaoLiuHit/PTB-TIR_Evaluation_toolkit} 下载。