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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:While these feature-based methods show promise for some applications, the computational complexity of feature extraction and matching (which usually employs a RANSAC [14] algorithm) is very high, and therefore, prohibitive. Basedon these considerations, we use a region based motion estimation algorithm that has linear 是什么意思?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
While these feature-based methods show promise for some applications, the computational complexity of feature extraction and matching (which usually employs a RANSAC [14] algorithm) is very high, and therefore, prohibitive. Basedon these considerations, we use a region based motion estimation algorithm that has linear
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
尽管这些基于特征的方法显示出许对于一些应用,特征提取和匹配的计算复杂性(通常采用​​RANSAC [14]算法)是非常高的,因此,令人望而却步。 BasedOn参数这些考虑,我们使用一个基于区域的运动估计算法,该算法具有线性复杂性的图像的大小。复杂性是由一个分层匹配方案进一步降低。
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
当这些基于特点的方法显示时有些应用的诺言,特征抽出和匹配的计算的复杂性(哪些通常使用RANSAC [14种]算法)非常高,并且,禁止。Basedon这些考虑,我们使用有线性复杂在图象的大小的一种区域基于行动估计算法。一份等级制度的配比的计划进一步减少复杂。
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
当这些基于特点的方法显示时诺言为有些应用,特征抽出和匹配哪些的计算的复杂性 (通常使用RANSAC (14) 算法) 非常高,并且,禁止。 Basedon这些考虑,我们使用有线性复杂在图象的大小的一种区域基于行动估计算法。 一份等级制度的配比的计划进一步减少复杂。
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
而这些基于特征的方法显示承诺对于某些应用程序,计算复杂性的特征提取与匹配 (这通常使用 [14] RANSAC 算法) 是非常高,因此,令人望而却步。基于这些考虑,我们使用了线性复杂度的图像的大小根据区域运动估计算法。通过分层匹配方案进一步降低了复杂性。
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
虽然这些功能为基础的方法表现出希望的一些应用中,计算复杂性的特征提取和匹配[通常采用一个ransac[14]算法是非常高,因此,高得令人望而却步。 基于这些考虑,我们使用了一个地区的运动估计算法,线性复杂性的图像的大小。 复杂性进一步降低了一个等级选配计划。
 
 
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