《表3 UCCSface数据集上的识别率对比》
现有的性能最佳的方法是文献[23]中,rank-1识别率达到了93.4%。不同方法的性能对比如表3所示,可以看出本文提出的模型相比现有方法性能得到了一定的提升。考虑到DNN模型在训练阶段使用了4 500张图片,本文仅采用了1 800张,计算量大大减小,这也表明本文模型能够处理现实中的监控图片。
图表编号 | XD00201518000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.01 |
作者 | 石正宇、陈仁文、黄斌 |
绘制单位 | 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室、南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室、南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |