《表2 烟雾库上M＿CLLTP方法与其他方法的实验结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《改进局部三值模式的烟雾识别和纹理分类》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：粗体表示对应指标值优于本文方法。

实验2选择了当前较为流行的18种方法与本文方法比较，所有方法都采用了RBF（radial basis function）核的SVM(support vector machine）分类器，实验结果如表2所示。其中Gb基础[4]、Gb完整[4]、LAGBP(local aggregated Gabor binary pattern）[5]、HLTPMC（high-order LTP based on magnitudes of derivatives and values of center pixels）[8]、HLTPMC+LPP（HLTPMC with locality preserving projection）[8]和LBP＿HDLBP（concatenation of LBP and HDLBP(Hamming-distance-based LBP）)[13]这6种方法是专为烟雾库而设计的特征提取方法，实验结果分别来源于文献[4]、文献[4]、文献[5]、文献[8]、文献[8]和文献[13]。CLBP（completed LBP）[14]、LTrP（local tetra pattern）[15]、PLBP（pyramid LBP）[16]和LDP4（4th-order local derivative pattern）[17]是经典的纹理特征提取方法，都存在U2（uniform）、RI(rotation invariant）和RIU2(RI and U2）3种映射模式，即有12种方法，实验结果来源于文献[13]。表2中粗体表示对应指标值优于本文方法。为便于比较，实验计算了表2中所有方法在3个测试集上的各指标均值。