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2013-05-23 12:21
求翻译：The first stage of our feature extraction pipeline is classifi- cation. For each point pi ∈ P we compute a weight ωi that measures the confidence that pi belongs to a feature. Our feature classification is based on surface variation estimation using covariance analysis of local neighborhoods. We will show how this sta是什么意思？ 待解决
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The first stage of our feature extraction pipeline is classifi- cation. For each point pi ∈ P we compute a weight ωi that measures the confidence that pi belongs to a feature. Our feature classification is based on surface variation estimation using covariance analysis of local neighborhoods. We will show how this sta
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
我们的特征提取流水线的第一个阶段是分类。
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2013-05-23 12:23:18
正在翻译，请等待...
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2013-05-23 12:24:58
初级我们的特征抽出管道是classifi-正离子。 为每点pi ∈ P我们计算测量信心的重量ωi pi属于特点。 我们的特点分类根据表面变异估计使用对地方邻里的协变性分析。 我们将显示怎么这种统计方法可以被合并到允许特点分类在多个标度的称空间框架里。
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2013-05-23 12:26:38
我们特征提取管道的第一阶段是分类阳离子。对于每个点 pi ∈ P 我们计算重量 ωi 的措施属于一项功能，有价证券投资的信心。我们的特征分类基于表面的变化估计使用的当地社区的协方差分析。我们将展示如何把这种统计的方法纳入一个尺度空间的框架，允许在多个尺度的特征分类。
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2013-05-23 12:28:18
我们的特征抽取管道的第一阶段是 classifi 的阳离子。对每点 pi？P 我们估算一重量？我那测量信心那 pi 属于一种特征。我们的特征分类依据使用本地邻近地区的协方差分析的表面的变化估计。我们将显示如何这么统计方法可以被纳入以多个标度允许特征分类的一种规模空间的结构。
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