density over a high-dimensional spa

density over a high-dimensional space of feature vectors using a generative model, where each vector is assumed to be a corrupted version of a linear combination of a small set of basis vectors. In figure 4, this is illustrated for a honey-bee tracking application. Subspace representations were also successfully used for tracking, e.g. in Jepson and Black's influential paper on EigenTracking [5].

Kết quả (Việt) 1:

mật độ trong một không gian chiều cao của tính năng vectơ bằng cách sử dụng một mô hình thể sinh, nơi mỗi vector được giả định là một phiên bản bị hỏng của một tổ hợp tuyến tính của một tập hợp nhỏ các cơ sở vectơ. Trong hình 4, điều này được minh họa cho một ứng dụng theo dõi con ong mật ong. Đại diện con cũng thành công được sử dụng để theo dõi, ví dụ như trong Jepson và đen của giấy influential trên EigenTracking [5].

Kết quả (Việt) 2:

mật độ trên một không gian chiều cao của các vector sử dụng một mô hình generative, trong đó mỗi vector được giả định là một phiên bản bị hỏng của một sự kết hợp tuyến tính của một nhóm nhỏ các vector cơ sở. Trong hình 4, điều này được minh họa cho một ứng dụng theo dõi mật ong. Cơ quan đại diện không gian con cũng đã được sử dụng thành công để theo dõi, ví dụ như trong Jepson và giấy ảnh hưởng của Black trên EigenTracking [5].