Various vision-based approaches, wh

Various vision-based approaches, which utilize different types of low level features and
classifiers have been presented in the literature. In this section, we evaluate three different
approaches for object classifications. This study is to select the best one which could lead to a
reliable solution for object classifications. The framework for object detection and recognition
is shown Fig. 12.
Three methods for object detection are studied:
• Haar and Adaboost [29]
• HoG and SVM [7]
• GIST and k-NN [24], [22]

Kết quả (Việt) 1:

Các tầm nhìn dựa trên phương pháp tiếp cận, mà sử dụng các loại khác nhau của tính năng cấp thấp vàMáy phân loại đã được trình bày trong các tài liệu. Trong phần này, chúng tôi đánh giá ba khác nhauphương pháp tiếp cận cho phân loại đối tượng. Nghiên cứu này là để chọn một trong những tốt nhất mà có thể dẫn đến mộtđáng tin cậy giải pháp để phân loại đối tượng. Nền tảng để phát hiện đối tượng và sự công nhậnHiển thị hình 12.Ba phương pháp để phát hiện đối tượng được nghiên cứu:• Haar và Adaboost [29]• HoG và SVM [7]• GIST và k-NN [24], [22]

Kết quả (Việt) 2:

Phương pháp tiếp cận dựa trên tầm nhìn khác nhau, trong đó sử dụng các loại khác nhau của các đặc trưng cấp thấp và
phân loại được trình bày trong các tài liệu. Trong phần này, chúng tôi đánh giá khác nhau ba
cách tiếp cận để phân loại đối tượng. Nghiên cứu này là lựa chọn tốt nhất mà có thể dẫn đến một
giải pháp đáng tin cậy cho các loại đối tượng. Khuôn khổ cho đối tượng phát hiện và nhận dạng
được thể hiện hình. 12.
Ba phương pháp để phát hiện đối tượng được nghiên cứu:
• Haar và AdaBoost [29]
• HOG và SVM [7]
• GIST và k-NN [24], [22]