《表3 复杂场景准确性验证》
在一般场景实验中,选取室内Bootstrap和TimeOfDay,室外WavingTrees和Highway共4组图像序列,结果如表2;复杂场景Canoe和Fountain02共2组图像序列,结果如表3。可以看出,算法的每一个性能指标与图3都是相符的,本文算法PR、RE和ηPWC明显优于其它算法,复杂场景下有较强的鲁棒性。
图表编号 | XD0019598400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.12.01 |
作者 | 郭治成、党建武、王阳萍、金静 |
绘制单位 | 兰州交通大学电子与信息工程学院、甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心、兰州交通大学电子与信息工程学院、甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心、兰州交通大学电子与信息工程学院、甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心、兰州交通大学电子与信息工程学院、甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心 |
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