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2013-05-23 12:21
求翻译：Compared to the ORL database, the Yale face database has different illuminations. The experimental setting is the same as that of the ORL database. The comparison results on the two databases are illustrated in Table2. Figure 7shows the recognition accuracy curves versus the variations of the size of training set. From是什么意思？ 待解决
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Compared to the ORL database, the Yale face database has different illuminations. The experimental setting is the same as that of the ORL database. The comparison results on the two databases are illustrated in Table2. Figure 7shows the recognition accuracy curves versus the variations of the size of training set. From
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
耶鲁大学的脸数据库到 ORL 数据库相比，具有不同照明条件。实验设置是 ORL 数据库中的相同。表 2 显示了上两个数据库的比较结果。图 7shows 识别的准确率与训练集的大小的变化曲线。从图 7，我们可以看到与较小的训练集的大小，性能的时隙是比 TSA 稍差。然而，随着大小的训练集的增加，性能的时隙变得比是 TSA 更好。这种现象出现的原因如大小的训练集的增加，有判别训练集的详细信息。因此，越大的 trainingset 大小是，更好地时隙性能。如图 7 所示，它也可以看到随着大小的训练集的增加，性能超过 NNC 榆树的是变得更明显。原因可能在于判别的详细信息都需要榆树在构建有效预测模型中
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2013-05-23 12:28:18
与ORL数据库比较，耶鲁面孔数据库有不同的照明。 实验性设置是相同象那ORL数据库。 比较结果在二个数据库在Table2被说明。 图公认准确性弯曲对训练集合的大小变异的7shows。 从，我们能看以训练集合的更小的大小， DTSA表现比那轻微地坏TSA。 然而，当训练集合的大小增加， DTSA表现更好比thoseof TSA成为。 这种现象发生，因为，当训练集合的大小增加，有更加有识别力的信息在训练集合。 所以，越大trainingset的大小是，更好DTSA的表现是。 如所显示，它可能也被观察，当训练集合的大小增加，结束NNC是榆木的表现变得越来越明显。 原因在事实也许在更加有识别力的信息为
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