《表2 不同方法在不同数据库上的FSIM值》

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《结合pHash和稀疏编码的素描人脸合成方法》

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本文通过计算结构相似度（Structural Similarity，SSIM)[20]值和特征相似度（Feature Similarity，FSIM)[21]来衡量合成图像与原素描图像之间的相似度。本文把人脸库中原始的素描人脸图像当作参考图像，合成的素描人脸图像看作失真图像，计算两者之间的SSIM值和FSIM值，值越大，两幅图像的相似度越高，则说明pHash-SC算法的合成效果越好。表1、表2给出了算法在不同人脸数据库上合成素描人脸图像的SSIM值和FSIM值。