Table 1 represents the CDR, FRR and

Table 1 represents the CDR, FRR and FAR performance metrics for all com- pared algorithms, for different image set, separately. For USDA and CFIA image set which background and imaging conditions are nearly constant, all compared methods work well. For Ardabil’s image set which background is more complex and imaging conditions are different, the proposed method shows the best results. In fact, the proposed algorithm shows the highest CDR and the lowest FRR and FAR against the other compared algorithm. All algorithms are implemented under Matlab environment [8].

Kết quả (Việt) 1:

Bảng 1 đại diện cho các bản ghi CDR, FRR và đến NAY số liệu hiệu suất cho tất cả com-pared thuật toán, cho hình ảnh khác nhau, một cách riêng biệt. USDA và CFIA hình ảnh thiết lập nền tảng mà và các điều kiện chụp ảnh là gần như liên tục, tất cả các phương pháp so với làm việc tốt. Cho hình ảnh của Ardabil nền đó là phức tạp hơn và hình ảnh điều kiện khác nhau, các phương pháp được đề xuất cho thấy kết quả tốt nhất. Trong thực tế, các thuật toán được đề xuất cho thấy CDR cao nhất và thấp nhất FRR và VIỄN đối với các thuật toán so sánh khác. Tất cả các thuật toán được thực hiện theo Matlab môi trường [8].

Kết quả (Việt) 2:

Bảng 1 thể hiện các số liệu hiệu suất CDR, FRR và FAR cho tất cả các tạp thuật toán sánh, cho thiết lập hình ảnh khác nhau, riêng biệt. Đối với USDA và CFIA hình ảnh bộ mà nền và hình ảnh điều kiện gần như liên tục, tất cả các phương pháp so sánh hoạt động tốt. Đối với bộ ảnh Ardabil của mà nền là phức tạp hơn và điều kiện chụp khác nhau, phương pháp đề xuất cho thấy kết quả tốt nhất. Trong thực tế, các thuật toán đề xuất cho thấy các CDR cao nhất và thấp nhất FRR và FAR chống lại các thuật toán so sánh khác. Tất cả các thuật toán được thực hiện theo Matlab môi trường [8].