Chapter 7 provides a tutorial on su

Chapter 7 provides a tutorial on subspace modeling and learning-based dimension reduction
methods, which are fundamental to many current face recognition techniques. Whereas the collection of all images constitutes high dimensional space, images of faces reside in a subspace of
that space. Facial images of an individual are in a subspace of that subspace. It is of paramount
importance to discover such subspaces so as to extract effective features and construct robust
classifiers.

Kết quả (Việt) 1:

Chương 7 cung cấp một hướng dẫn về mô hình động và học tập dựa trên kích thước giảmphương pháp, mà là cơ bản để hiện tại nhiều khuôn mặt công nhận kỹ thuật. Trong khi bộ sưu tập của tất cả hình ảnh coi không gian chiều cao, hình ảnh của khuôn mặt nằm trong một con củađiều đó không gian. Các hình ảnh trên khuôn mặt của một cá nhân là trong một con con đó. Nó là của paramounttầm quan trọng để khám phá những subspaces để trích xuất các tính năng hiệu quả và xây dựng mạnh mẽMáy phân loại.

Kết quả (Việt) 2:

Chương 7 cung cấp một hướng dẫn về mô hình không gian con và giảm chiều học tập dựa trên
các phương pháp, đó là nền tảng cho nhiều kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt hiện tại. Trong khi đó, các bộ sưu tập của tất cả các hình ảnh tạo thành không gian chiều cao, hình ảnh của khuôn mặt nằm trong một không gian con của
không gian đó. Hình ảnh gương mặt của một cá nhân đang ở trong một không gian con của không gian con đó. Nó là của trọng
tầm quan trọng để khám phá subspaces như vậy để trích xuất các tính năng hiệu quả và xây dựng mạnh mẽ
phân loại.