As aforementioned, these methods ar

As aforementioned, these methods are studied due to their effectiveness in classification problem. For each method, we proposed to recognize each object by a learning a binary classifier. At classification phase, sliding window technique is used to scan the whole image;each window candidate will be passed through feature extraction module then the computed descriptor will be passed into the corresponding binary classifier as shown Fig. 12. For details of each method, the readers are invited to read the original papers

Kết quả (Việt) 1:

Như đã nói ở trên, những phương pháp này được nghiên cứu do hiệu quả của họ trong phân loại vấn đề. Đối với mỗi phương pháp, chúng tôi đề xuất để nhận ra từng đối tượng bằng cách học hỏi một nhị phân loại. Ở giai đoạn phân loại, trượt cửa sổ kỹ thuật được sử dụng để quét toàn bộ ảnh; mỗi ứng cử viên cửa sổ sẽ được thông qua thông qua tính năng khai thác mô-đun sau đó mô tả tính sẽ được thông qua vào nhị phân loại tương ứng gọi Hiển thị hình 12. Chi tiết về mỗi phương pháp, các độc giả được mời để đọc các bài báo ban đầu

Kết quả (Việt) 2:

Như đã nói ở trên, các phương pháp này được nghiên cứu do hiệu quả của họ trong vấn đề phân loại. Đối với mỗi phương pháp, chúng tôi đề nghị công nhận lẫn đối tượng của một học một phân lớp nhị phân. Ở giai đoạn phân loại, kỹ thuật trượt cửa sổ được sử dụng để quét toàn bộ hình ảnh, mỗi ứng cử viên cửa sổ sẽ được chuyển qua mô-đun tính năng khai thác sau đó mô tả tính sẽ được chuyển vào phân lớp nhị phân tương ứng như hình. 12. Đối với các chi tiết của từng phương pháp, các độc giả được mời đọc các giấy tờ gốc