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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:Another issue raised by the use of mining algorithms is the production of binary visual features. Indeed, mining algorithms can process items (binary elements) that are included or not in the image. Such a binary representation is different from common image representations such as the Local Binary Patterns (LBP), the 是什么意思?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
Another issue raised by the use of mining algorithms is the production of binary visual features. Indeed, mining algorithms can process items (binary elements) that are included or not in the image. Such a binary representation is different from common image representations such as the Local Binary Patterns (LBP), the
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
通过使用挖掘算法提出的另一个问题是生产的二进制视觉特征。
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
另一议题提出使用采矿算法是二进制视觉特点的生产。的确,开采的算法可能处理是包括或不在图象的项目(二进制元素)。这样一个二进制表示法是与共同的图象表示法不同例如地方二进制样式(LBP),直方图针对的梯度(肉猪),或者袋子词(弓),是实值的直方图。
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
正在翻译,请等待...
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
挖掘算法的使用所引起的另一个问题是二进制的视觉特点的生产。事实上,挖掘算法可以处理项目 (二进制元素) 包含的或不在图像中。这类的二进制表示形式有别于常见的图像表示形式,例如局部二进制模式 (LBP)、 直方图的面向梯度 (HOG),或者包-的-词语 (弓),这些是实值的直方图。转化成有意义的项目 — — 最小信息损失 — — 集这些 histogrambased 表示,这仍然是一个悬而未决的问题。
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
被开采算法的使用提高的另一个问题是二进制视觉的特征的生产。确实,开采算法可以处理条款 ( 二进制元素 ) 那被包括或不在图像中。这样一个二进制代表不同于共同图像表现例如本地二进制模式 (LBP),为方向的斜度的柱状图 ( 贪婪的人 ),或包的词 ( BoW ),是实际估价的柱状图。将这些基于柱状图的代表转化成有意义一套的条款 - 随着最小信息损失 - 仍是一个公开的问题。
 
 
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