《表3 烟雾识别对比结果：面向烟雾识别与纹理分类的Gabor网络》

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《面向烟雾识别与纹理分类的Gabor网络》

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注:粗体表示同等实验条件下的最优结果。

为了更综合地展示本文特征在烟雾识别上的辨别力，利用不同分类阈值下的DR和FAR组合绘制ROC曲线，选用表3中效果较好的方法，加上LBP（经典）和DMD（最新纹理描述子）作为对比。曲线越接近左上角，特征越有辨别力，图5显示:在3个数据集上Gb完整特征都比Gb基础特征更有辨别力。而Gb＿PCA＿LBP依赖于每一个样本自身，没有进行全局学习，因此稳定性不够，在3个数据集上效果相差较大。