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2013-05-23 12:21
求翻译：These three dimensional data are easily expressed as 3rd-order tensor [17] mathematically. Thus, we used Multilinear Principal Component Analysis (MPCA) [18] as the baseline. From the CASME database, we selected emotions of disgust, repression, surprise, and tense. The micro-expression video set is partitioned into dif是什么意思？ 待解决
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These three dimensional data are easily expressed as 3rd-order tensor [17] mathematically. Thus, we used Multilinear Principal Component Analysis (MPCA) [18] as the baseline. From the CASME database, we selected emotions of disgust, repression, surprise, and tense. The micro-expression video set is partitioned into dif
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
这些三维数据很容易被表示为三阶张量[17]数学。因此，我们使用多线性主成分分析（MPCA）[18]为基准。从CASME的数据库，我们选择了厌恶，压抑，惊喜和紧张的情绪。微表情视频集被划分成不同的画廊和探针组。在本文中，克表示每个微表达式m个样本中随机选择用于训练和剩余的样品用于测试。每个分区中，我们使用20个随机拆分为交叉验证测试。所有样品均手工剪裁和调整大小为64×64×64像素。
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2013-05-23 12:23:18
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2013-05-23 12:24:58
这三尺寸数据数学上容易地被表达当3秩序 (张量) 17。 因此，我们使用了Multilinear主要成分分析 (MPCA) (18) 作为基础线。 从CASME数据库，我们选择了憎恶、抑制、惊奇和时态的情感。 微表示录影集合被分成入不同的画廊和探针集合。 在本文， Gm表明m样品每个微表示为训练任意地被选择，并且剩余的样品为测试使用。 对于每分开，我们使用了20任意分裂为交叉验证测试。 所有样品手工播种并且被重量尺寸对64个×64 ×64映像点。
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2013-05-23 12:26:38
这三个三维数据很容易数学上表示为 3 阶张量 [17]。因此，我们使用多线性主要组件分析 (MPCA) [18] 作为基线。从 CASME 数据库，我们选定的厌恶、 压制、 吃惊的是和紧张的情绪。微表情视频集分成多个不同的库，和探讨集。在此文件中，通用汽车表示 m 每微表情进行抽样进行培训和其余样本用于测试。为每个分区，我们 20 随机拆分用于交叉验证测试。所有样本手动裁剪，调整大小为 64 × 64 × 64 像素。
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2013-05-23 12:28:18
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