针对目前运动目标跟踪算法性能评价中测试数据量大、试验次数多以及未充分考虑多因素组合场景下的算法性能表现等问题，提岀一种基于正交试验的运动目标跟踪算法性能评价方法。分析影响算法性能的因素和水平，构建正交试验数据集，通过该数据集测试算法性能并利用极差分材法分析数据结果，以得到各影响因素间的强弱关系以及算法性能表现较好时的因素水平组合方式。分析法能够全面、有效地评估运动目标跟踪算法的性能，减少测试次数和数据量，并为其他图像处理算法评占提供参考。
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