Разработка и сравнительный анализ алгоритмов отслеживания на базе Open

разработать скрипт на Python, который будет использовать различные алгоритмы отслеживания:

KSF, MIL, GOTURN, CSRT, BOOSTING, MOOSE, TLD, MEDIANFLOW.

скрипт должен работать в контексте отслеживания всех людей в зоне видимости. видеоматериалы прикреплены.

пример: https://youtu.be/x5rzrrjZRCY?si=JAr8tbXCe6mnvFYx

в описании видео есть ссылка на репозиторий с исходным кодом на с++



сравнить метрики алгоритмов, сделать графики.

- Точность отслеживания: Эта метрика измеряет, насколько точно алгоритм способен отслеживать объекты в видеопотоке. Может быть измерена в процентах правильно отслеживаемых кадров.

- Время выполнения: Эта метрика измеряет, сколько времени требуется для выполнения алгоритма на определенном видео или в среднем. Это важно для определения производительности алгоритмов.

- Средняя ошибка отслеживания: Эта метрика измеряет среднее расстояние между отслеживаемыми объектами и их реальным положением. Это может быть полезно для оценки точности алгоритмов.

- Способность к обнаружению объектов: Оцените, насколько успешно алгоритмы могут обнаруживать объекты в сложных ситуациях, таких как перекрытия, изменения освещения и другие.

- Ресурсы и требования: Учтите, какие вычислительные ресурсы и оборудование требуют разные алгоритмы. Это может включать в себя требования по оперативной памяти, процессорной мощности и другим факторам.

- Стабильность и сбои: Оцените, насколько стабильны алгоритмы при длительном отслеживании и как они обрабатывают ситуации, когда объекты временно исчезают из виду.