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2013-05-23 12:21
求翻译：The results on the downsampled SMIC corpus are shown in Table 3. As explained in Section 3.1 our SLTD method only allows sequences with at least 7 frames to be used, so TIM is essential for the downsampled corpus. We notice a 5.3% increase in accuracy for Phase 1 to 70.3% from using an MKL kernel set instead of pure SV是什么意思？ 待解决
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The results on the downsampled SMIC corpus are shown in Table 3. As explained in Section 3.1 our SLTD method only allows sequences with at least 7 frames to be used, so TIM is essential for the downsampled corpus. We notice a 5.3% increase in accuracy for Phase 1 to 70.3% from using an MKL kernel set instead of pure SV
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
关于下采样中芯语料库的结果示于表3。如3.1节解释了我们SLTD方法只允许使用具有至少7帧序列，所以添是为下采样语料库是必不可少的。我们注意到增加了5.3％，准确度为第1阶段至70.3％，从使用MKL的内核设置，而不是纯粹的SVM。最好的结果是由随机森林分类器的时间插值到20帧相结合，产生78.9％的准确率实现的。这个媲美报道Frank等人的微表情识别的准确性。 [5]。
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2013-05-23 12:23:18
在downsampled中芯语科库的结果在表3.显示按照我们的SLTD方法只允许与至少7个框架的序列使用的第3.1部分说明，因此蒂姆为downsampled语科库是根本的。我们注意在准确性的5.3%增量从使用MKL仁的阶段的1到70.3%被设置而不是纯净的SVM。最佳的结果通过结合任意森林量词取得与对20个框架的世俗插值法，产生78.9%准确性。
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2013-05-23 12:24:58
结果在表3 downsampled SMIC语科库显示。 按照说明在第3.1部分我们的SLTD方法只允许序列与至少7个框架使用，因此TIM为是根本的downsampled语科库。 我们注意在准确性的5.3%增量为阶段1到70.3%从使用MKL仁被设置而不是纯净的SVM。 最佳的结果通过结合任意森林量词达到与世俗插值法对20个框架，产生78.9%准确性。 这有利地和直率等报告的人的microexpression公认准确性相比。 (5).
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2013-05-23 12:26:38
缩减像素采样中芯国际语料库上的结果如表 3 所示。第 3.1 节中所述我们的 SLTD 方法将只允许具有至少 7 帧，用于序列因此蒂姆是缩减像素采样语料库的必要条件。我们注意到 5.3%增加准确性的阶段 1 至 70.3%从使用 MKL 内核集而不是纯支持向量机。通过结合到 20 帧，收益率 78.9%精度时间插值的随机森林分类器取得最好的结果。这与人类表情识别的准确率报告由弗兰克 et al.[5] 逊色。
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2013-05-23 12:28:18
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