《表2 不同算法的评估性能比较（FV-USM数据集）》
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《基于Patch的多标签CSA-DNN手指静脉质量评估》
为验证本文提出的基于Patch的多标签CSA-DNN评估方法的优越性，将本文算法与文献[12]使用的传统人工特征的评估方法、文献[14]使用的卷积神经网络对二值图进行评估的方法和本文未加入通道空间注意力模块的基于CNN的多标签评估方法进行对比分析.4种方法针对FV-USM数据集的评估结果见表2.针对MMCBNU＿6000数据集的评估结果见表3.
| 图表编号 | XD00155876200 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.08.01 |
| 作者 | 梁雪慧、赵菲、程云泽、张瑞杰 |
| 绘制单位 | 天津理工大学电气电子工程学院、天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室、天津理工大学电气电子工程学院、天津理工大学电气电子工程学院、天津理工大学电气电子工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
