《表2 不同单一特征的维度以及检测率Table 2 Dimensions of different single features and detection rate》
然后,将HLBP特征与其他纹理特征进行比较,证明HLBP特征的优越性。从图12可以看出不同纹理特征在行人检测时的性能(包括CSLBP,Uniform LBP,Uniform 2-scale LBP以及HLBP特征),其中,Uniform 2-scale LBP特征是r=1,p=8与r=3,p=8模式构成的级联。4个特征的检测曲线在纵轴方向依次排列,HLBP特征的检测性能最好,Uniform2-scale LBP特征次之,之后是Uniform LBP特征,CSLBP特征的检测效果最差。表2列出4种纹理特征的维度以及当FPPW=10–4时的行人检测率。可以看出,尽管Uniform 2-scale LBP与HLBP特征的检测效果相差较小(0.9%左右),但是HLBP特征的维度有较大的降低;HLBP特征的检测率比Uniform LBP高3.46%,比CSLBP高9.68%。
图表编号 | XD002516800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.09.20 |
作者 | 程如中、张永军、李晶晶、汪国平、雷凯、赵勇 |
绘制单位 | 北京大学深圳研究生院信息工程学院、贵州大学计算机科学与技术学院、北京大学深圳研究生院信息工程学院、北京大学深圳研究生院信息工程学院、北京大学深圳研究生院信息工程学院、北京大学深圳研究生院信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |