《表1 Rank-1识别率》

《表1 Rank-1识别率》   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《结合曲面局部纹理特征的3维人脸识别》


  1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户？点击这里登录
注:加粗数字表示表情变化下最高的识别率；加下划线数字表示获得姿态变化下最高的识别率。

式中，B为特征向量H1和H2的长度。该结果越大，表面H1和H2越相似。计算mesh-LBP及其3种改进，h（f）均采用平均曲率，r=7，m=12，同时mesh-LBP（a2）采用统一模式；评价标准为Rank-1识别率，最终的实验结果如表1所示，其中，F1、F2、F3分别指代整体直方图统计法、局部分块直方图统计法和整体编码图像统计法。从表1中可以得出:

图表编号XD0047563000    严禁用于非法目的
绘制时间2019.02.16
作者雷超、张海燕、詹曙
绘制单位合肥工业大学计算机与信息学院、合肥工业大学计算机与信息学院、合肥工业大学计算机与信息学院
更多格式高清、无水印（增值服务）

相关图表

  1. 《表5 无监督学习下的表现(rank-1准确率)》2020.11.05
  2. 《表1 Multi-PIE人脸数据集在Setting-1下的人脸Rank-1识别率》2021.01.01
  3. 《表1 匹配算法识别率和神经网络算法识别率对比图》2020.12.05
  4. 《表1 CASIA-B在三种不同实验设置下的Rank—1识别率(不包括相同视角)》2021.02.20
  5. 《表1 ResNet-50与SE-ResNet-50在Market-1501上基于两种距离度量的rank-1精度和mAP》2020.05.01
  6. 《表3 各种方法在数据集上的Rank-1值》2020.05.10
  7. 《表3 Rank=1,5,10,20,LOMO特征，WHOS特征，CCA融合特征，连接特征用XQDA的识别结果》2020.05.15
  8. 《表6 Rank=1,5,10,20,WHOS特征，DenseColorSIFT特征，CCA融合特征，连接特征用XQDA的识别结果》2020.05.15
  9. 《表4 Rank=1,5,10,20,LOMO特征，DenseColorSIFT特征，CCA融合特征，连接特征用XQDA的识别结果》2020.05.15
  10. 《表7 Rank=1,5,10,20,GOG特征，DenseColorSIFT特征，CCA融合特征，连接特征用XQDA的识别结果》2020.05.15
  11. 《表2 Rank=1,5,10,20,WHOS特征，LOMO特征，CCA融合特征，连接特征用XQDA的识别结果》2020.05.15
  12. 《表5 Rank=1,5,10,20,WHOS特征，GOG特征，CCA融合特征，连接特征用XQDA的识别结果》2020.05.15
  13. 《表1 相加融合与连接融合Rank=1的性能比较》2020.05.15
  14. 《表1 实拍编码点识别率(改进识别网络前)》2019.08.01
  15. 《表1 车辆检测识别率和误识别率检测对比》2019.09.01
  16. 《表6 rank-1匹配样本对距离均值》2019.10.15
  17. 《表1 测试识别率和平均识别率》2019.03.10
  18. 《表2 1~13阶判断矩阵的IZ值Table 2 Rank 1-13 of IZjudgment matrix》2019.03.01
  19. 《表1 5种常见障碍物的识别率和平均识别率》2018.10.15
  20. 《表1 不同方法识别率和识别时间比较》2018.11.20

随机翻阅

《表2 钻孔注水法“两带”测试结果》 《表2 混淆矩阵：互联网贷款欺诈的形成机理与量化评估》 《表1 Ni-Cr-Mo-B超厚板表层和芯部的化学成分》 《表1 3组患者疗效比较[例(%)]》 《表3 电流相关系数bi0关于温度的拟合参数结果》 《表6 粉煤灰及石粉用量影响试验配合比kg/t》 《表3:近三年离散型随机变量考查情况表》 《表3 不同家系各性状的变异及多重比较Tab.3 Variation and multiple comparison of different families on height, diameter at breast height, pr》 《表3 拱轴系数对拱圈受力的影响》 《表1 有限元模型的材料特性》