《表2 各种算法在FERET库上的分类错误率》
ORL库、FERET库、AR库是目前常见的3种人脸识别数据库.改进算法分别在3种人脸库进行实验.本文从ORL库、FERET库、AR库选出200个人,每人6张人脸图像,共计1 200张人脸图像.在实验前,所有人脸图像都变换为范数为1的单位向量.算法中的γ和μ取值为0.001,K的取值为200.图1、图2和图3分别为改进算法在ORL库、FE-RET库和AR库的分类效果.表1、表2、表3分别给出了在ORL库、FERET库、AR库最近邻分类错误率、快速稀疏算法的最小分类错误率、改进快速稀疏算法的最小分类错误率.
图表编号 | XD00118186600 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.12.01 |
作者 | 程鸿芳、卢桂馥、汪潇潇 |
绘制单位 | 芜湖职业技术学院信息工程学院、安徽工程大学计算机与信息学院、芜湖职业技术学院信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |