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2013-05-23 12:21
求翻译：The system segments an image into different regions and finds the dominant foreground region in it, which is the semantic concept of that image. Then it extracts the low-level features of that dominant foreground region. The Support Vector Machine-Binary Decision Tree (SVM-BDT) is used for semantic learning and it find是什么意思？ 待解决
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The system segments an image into different regions and finds the dominant foreground region in it, which is the semantic concept of that image. Then it extracts the low-level features of that dominant foreground region. The Support Vector Machine-Binary Decision Tree (SVM-BDT) is used for semantic learning and it find
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
系统细分成不同的区域的图像，发现在它的主导前景的地区，这是该图像的语义概念。然后，它提取的，占主导地位的前景区域的低级别的功能。支持向量机的二进制决策树（SVM-BDT）用于语义学习和发现图像的语义类别。使用低级别的功能优势区域的每个类别的图像找到该类别的语义模板。 SVM-BDT这些语义模板的帮助下建造。利用SVM-BDT查询图像的高层次的概念。查询图像和属于查询图像和顶部的最小距离检索图像的语义类别的图像集之间的相似性匹配完成。
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2013-05-23 12:23:18
该系统一部分图像到不同地区和认定的主导前台地区,这是义,形象的概念。 然后它摘录的低水平,主导前台地区的特点。 支持向量machine-binary树的决定((SVM)-电信发展局)是用作义学习和它认为该类语义上的一种形象。 在低一级的主要地区的特点的形象是用来找到每个类别的语义上的这类模板。
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
系统分段
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2013-05-23 12:28:18
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