Therefore, this distanceis analogou

Therefore, this distance
is analogous to the distance−in−feature−space in classical principal component analysis. In our implementation, due to limited training face samples, the subspace of each cluster is spanned by 60 largest eigenvectors.

Kết quả (Việt) 1:

Do đó, khoảng cách nàylà tương tự như distance−in−feature−space trong phân tích thành phần chính cổ điển. Chúng tôi thực hiện, do giới hạn đào tạo gương mặt mẫu, con mỗi cụm được kéo dài bằng 60 eigenvectors lớn nhất.

Kết quả (Việt) 2:

Do đó, khoảng cách này
là tương tự với các khoảng cách trong tính năng không gian trong phân tích thành phần chính cổ điển. Trong thực hiện của chúng tôi, do mẫu mặt đào tạo hạn chế, không gian con của mỗi cụm được kéo dài thêm 60 vector riêng lớn nhất.