《表2 在CMU MoBo上的分类精度与标准差数据对比》

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《基于原型与正交投影学习的图像集分类算法》

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接着，本文在CMU MoBo数据库上进行实验，同样测试LPSOP在图像集大小分别为50、100和200时的识别精度与标准差。表2为LPSOP与其他算法的对比数据，从数据中可以看出LPSOP仍旧具有最好的分类性能。相比于UCSD/Honda，CMU MoBo数据库更具有挑战性，但是LPSOP的识别率仍旧可以高达96.73%，比同类型的方法PDL平均精度高出1.33%。