《表1 性能评估：记忆随机平均背景差模型在目标检测中的应用》

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《记忆随机平均背景差模型在目标检测中的应用》

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从表1中可以看出，本文提出的记忆随机平均背景差模型在目标检测中取得了良好效果。其中，在Board数据集上，本文建议的模型取得了AGE，PEPs和MS-SSIM分别为2.185 5，0.204 1和0.988 2的结果，总体效果上超过了平均背景模型以及其他算法。在Snellen数据集上也取得了AGE，PEPs和MS-SSIM分别为4.583 2，4.976 1和0.981 1的成绩，较其他算法具有更大竞争力。在Toscana数据集上AGE，PCEPs和MS-SSIM分别为1.268 1，0.123 9和0.989 1。从三个数据集上来看，本文模型较平均背景模型以及其他算法都具有较大的竞争力。