《表2 3组实验的最佳相对误差及运行时间》
加速稳健特征(Speed Up Robust Feature,SURF)是一种经典的、常用的稳健局部特征点检测和描述算法,将文中算法与以下两组经典算法进行实验对比,其中一组为SURF算法结合BP神经网络算法,另一组为SIFT算法结合BP神经网络算法。实验结果表明,文中提出的分层聚类结合SIFT算法和BP算法的结果最佳。表2给出了3组实验的最低误差及运行时间。
图表编号 | XD0044340400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.04.20 |
作者 | 周哲哲、赵萌、石凡、陈胜勇、栾昊 |
绘制单位 | 天津理工大学计算机科学与工程学院、天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室、天津理工大学计算机科学与工程学院、天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室、天津理工大学计算机科学与工程学院、天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室、天津理工大学计算机科学与工程学院、天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室、天津理工大学计算机科学与工程学院、天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室 |
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