Ngoài hai thuật toán mean-cos và min-min không có tham số, các thuật toán MSM, CMSM và k-Faces đều có tham số. Tham số của các thuật toán này được lựa chọn theo tiêu chí đảm bảo cho các thuật toán đạt độ chính xác (MAP) cao nhất. Phương pháp MSM có một tham số duy nhất là giá trị ngưỡng T dùng để quyết định việc chọn số lượng vector riêng cho mỗi không gian con biểu diễn face track. Chúng tôi đã làm thực nghiệm với T từ 0.9 đến 1 (Bảng 4-2 và đồ thịHình 4-2). Ở đây, MSM đạt MAP cao nhất (57.72%) tại T = 0.95 nên giá trị này được chọn cho các thực nghiệm với MSM về sau. Trong khi đó, đối với CMSM, phương pháp này có hai tham số là giá trị ngưỡng T (giống như MSM) và giá trị cho biết số chiều
của không gian con ràng buộc. Do trong giai đoạn tính toán không gian con ban đầu của CMSM hoàn toàn giống MSM (chỉ khác là có thêm giai đoạn chiếu các không gian con vào không gian con ràng buộc) nên giá trịT sẽđược chọn là 0.95 tương tự
như MSM. Kết quả chạy thực nghiệm với được cho ở Bảng 4-3 và đồ thị Hình 4-3, ở đây giá trị được chọn là 500 để CMSM đạt kết quả cao nhất (58.39%).
Đối với phương pháp k-Faces, chúng tôi chọn tham sốk=5 theo [9].
Bảng 4-2: Thực nghiệm chọn ngưỡng T cho phương pháp MSM.
Ngưỡng T 0.9 0.91 0.92 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1
MAP (%) 57.46 57.47 57.48 57.45 57.7 57.72 57.29 57.23 56.45 51.98 11.24
Hình 4-2: Đồ thị thực nghiệm chọn ngưỡng T cho phương pháp MSM.
Bảng 4-3: Thực nghiệm chọn số chiều không gian con ràng buộc cho CMSM.
10 170 200 250 300 350 400 450 500 526
Hình 4-3: Đồ thị thực nghiệm chọn số chiều không gian con ràng buộc cho CMSM.