《表2 不同视觉注意力模型的统计结果》

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《基于二维离散分数阶傅里叶变换的视觉注意力算法》

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输入图像来自MSRA10K数据库.几种模型的查准率-查全率与受试者工作特征（ROC）曲线如图4所示.由图可知:当n从1增加到3时，查准率-查全率曲线逐渐向右上方平移，说明随着检测精度的增加，所有模型的分类效果均增强；HFT和PQFT模型所得到的曲线分布比较离散且存在波动，说明其受噪声信号的影响较大，而Fr FT和MAP模型的曲线则相反，可见后两者的抗干扰性优于前两者；Fr FT的ROC曲线互相交叠，说明其几乎不受噪声信号的影响，显然，其检测效果优于MAP模型.不同视觉注意力模型的准确率（r1）、召回率（r2）与r3的比较如表2所示，其中r3是一个与r1和r2有关的统计量，定义为两者的加权调和平均值，即从表中可知，文中基于二维离散Fr FT的视觉注意力模型的3个参数均高于其他模型.