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2013-05-23 12:21
求翻译：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 Histograms of Oriented Gradients (HOG), or the Bag-of-Words (BoW), which are real-valued histogram是什么意思？ 待解决
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- 离问题结束还有
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 Histograms of Oriented Gradients (HOG), or the Bag-of-Words (BoW), which are real-valued histogram
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
事实上，挖掘算法可以处理项目（二进制元素）所包含与否的形象。
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2013-05-23 12:23:18
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。变换这些histogrambased表示法成套意味深长的项目–与极小的信息损耗–仍然是一个待解决的问题。
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2013-05-23 12:24:58
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双样式 (LBP)，针对的梯度直方图 (拱起)，或者袋子词 (鞠躬)，是real-valued直方图。 变换这些histogrambased表示法入套意味深长的项目-以极小的信息损耗-仍然是一个待解决的问题。
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2013-05-23 12:26:38
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。
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2013-05-23 12:28:18
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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