《表3 不同算法平均运行时间对比》

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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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另外，对比不同数据集，通过计算所用算法平均运行时间来比较算法的执行效率，即平均每幅图像的检测时间，如表3所示，可以看到本文算法在确保准确性的同时，时间复杂度较低，其中时间主要消耗在稀疏低秩的求解以及前景目标种子优化连接，整体上稍快于MoG-RPCA算法。另外，GreGoDec算法在DB1—DB2数据库中模型求解时间最少，noncvxRPCA算法在DB3—DB4中运行较优，LK算法则在HB1—HB2中计算速度最快。