《表6 代表性方法在UMIST人脸库上的平均运行时间》

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《低分辨人脸识别综述》

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Li等人[26]列出其CLPM方法和几种代表性方法在FERET人脸库上的平均运行时间对比。表5为几种代表性方法在FERET人脸库上的平均运行时间对比[26]。如表5所示，CLPM方法不需要SR过程，因此大大减小了算法复杂度和时间复杂度，几乎达到与直接使用HR图像识别一样的效果。Huang等人[16]列出了其NMCF方法与几种代表性方法在UMIST和ORL人脸库上运行5次的平均CPU时间。表6和表7分别为几种代表性方法在UMIST和ORL人脸库上的平均运行时间对比[16]。由表6和表7对比结果可以看出，基于LR-PCA和HR-PCA的方法CPU计算时间最低。但综合比较表8和表9中不同方法在UMIST人脸库和ORL人脸库的识别率，可以看出，相比其他方法，NMCF方法在获得最好识别性能的前提下，CPU的计算时间相对较低。