《表2 前景目标完整性评估结果》

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《复杂场景下的交通视频显著性前景目标提取》

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注:加粗字体为每列最优结果。

按照上述方法，表2给出了算法准确率、召回率和F值的评估结果，可以看出，本文算法取得了90.1%的平均准确率，88.7%的平均召回率以及89.4%的平均F值，高于其他5种方法，另外，GreGoDec算法在一些噪声干扰较小的情况提取的目标也较为完整，整体性能较好，而noncvx-RPCA算法对一些噪声抑制表现出的性能还不够优越。