Abstract-Vi presenterar fem prestationsmått för att utvärdera grupperingsmoduler i samband med begränsad sökning och indexering baserad objektigenkänning. Med hjälp av dessa åtgärder visar vi en sund experimentell ram, baserad på statistiska ANOVA tester, för att jämföra och kontrastera tre kantbaserade organisationsmoduler, nämligen de av Etemadi et al., Jacobs, och Sarkar-Boyer inom området för flygobjekt med hjälp av 50 bilder. Med anpassade parametrar utför Jacobs modulen totalt sett det bästa för begränsningsbaserad igenkänning. För fasta parametrar är Sarkar-Boyer-modulen den bästa när det gäller igenkänningsnoggrannhet och indexeringshastighet. Etemadi m.fl.Modulen fungerar lika bra med fasta och anpassade parametrar medan modulen Jacobs är mest känslig för fasta och anpassade parameterval. Den övergripande resultatrankningen för modulerna är Jacobs, Sarkar-Boyer och Etemadi et al.
Borra och Sarkar REF föreslår en ram för prestandakarakterisering av grupperingsmoduler där de använder fasta och anpassade parametrar.
A Framework for performance characterization of intermediate-level grouping modules
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}