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2013-05-23 12:21
求翻译：The ROR (x, I) said it would x right I. As can be seen, by introducing the definition of rotation invariant, LBP is more robust for image rotation.. R, LBPp, the microscopic features of the image are quantized to a single rotation invariant mode, so these rotating invariant patterns can often be considered as feature d是什么意思？ 待解决
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The ROR (x, I) said it would x right I. As can be seen, by introducing the definition of rotation invariant, LBP is more robust for image rotation.. R, LBPp, the microscopic features of the image are quantized to a single rotation invariant mode, so these rotating invariant patterns can often be considered as feature d
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
在ROR （X， I）的表示，将X右一可以看出，通过引入旋转不变的定义， LBP为图像旋转更健壮.. R， LBPp ，图像的微观特征是量化为
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2013-05-23 12:23:18
收益率的(X,I)表示,它将X右键I.可以看出,引入了定义的旋转不变、LBP系列更为强劲的图像旋转。 R、lbpp、微观功能图像的量化,一个旋转不变模式,因此这些旋转不变模式通常可以被视为功能探测器。
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2013-05-23 12:24:58
ROR (x，我) 说它x将纠正I。 和能通过介绍看见，自转的定义不变式， LBP为图象自转是健壮。 R， LBPp，图象的微观特点被量子化到一个唯一自转不变式的方式，因此这些转动的不变式的样式可能经常被考虑当特点探测器。 虽然LBPp R以灰色范围转移不变性和图象物产的自转不变性，但在实际用途发现了LBPp， R没有分类的强的能力， Ojala等相信进一步研究，主要是，因为以自转不变性LBPp和R产品价值频率区别太大，然后提出一致的LBP (描述) 式样团结：
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2013-05-23 12:26:38
(X，i) ROR 说它将 x 权利。可以看出，通过引入旋转不变量，定义 LBP 是更健壮，图像旋转。研发、 LBPp，显微图像的特征是量子化的单一旋转不变的模式，所以这些旋转不变的模式通常被认为是特征探测器。虽然 LBPp R 用灰度范围平移不变性和旋转不变性的图像属性，但在实际使用中发现 LBPp，研发并没有很强的分类能力，由 Ojala et al 认为进一步的研究，主要是因为具有旋转不变性 LBPp 和 R 的输出值频率差异太大了，然后提出统一的 LBP 描述模型 （统一）:
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2013-05-23 12:28:18
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