to damonstrate the generality of ou

to damonstrate the generality of our approach, We have further evaluated our method on a multi-view IXMA action dataset following the same procedure used fou the KTH and Weizmann dataset. On the IXMAS dataset,we have tested our method using the top 200 boosted features,not only on each data from all five cameras. the overall recognition accurcy from applying multi-view fusion is 92.3% which significantly exceeds all the other results listed in Table 8.for each single view, our method achieves the best results among all the methods. The NBNN classifier outperforms the linear SVM,3nn and Random forest clssifiers and improves on the accuracies for both single and multiple views.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อ damonstrate generality ของวิธีการของเรา เราได้เพิ่มเติมประเมินวิธีการของเราในการดูหลาย IXMA การดำเนินการชุดข้อมูลต่อไปนี้ใช้ขั้นตอนเดียว fou KTH และ Weizmann ชุดข้อมูล ในชุดข้อมูล IXMAS เราได้ทดสอบวิธีการของเราใช้ 200 boosted บ้าง ไม่เพียงแต่ในแต่ละข้อมูลจากกล้องทั้งหมด 5 accurcy การรู้โดยรวมจากการใช้มุมมองหลายที่หลอมเป็น 92.3% ซึ่งมากเกินกว่าผลลัพธ์ทั้งหมดอื่น ๆ แสดงในตาราง 8.สำหรับแต่ละมุมมองเดียว วิธีการของเราได้รับผลลัพธ์จากวิธีการทั้งหมด NBNN classifier outperforms SVM เชิงเส้น 3nn และ clssifiers ป่าสุ่ม และปรับปรุงบน accuracies ในมุมมองเดียว และหลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อ damonstrate ทั่วไปของวิธีการของเราเรามีการประเมินต่อไปวิธีการของเราในมุมมองหลายชุดข้อมูลการดำเนินการตามขั้นตอน IXMA เดียวกับที่ใช้ fou KTH และชุด Weizmann ในชุดข้อมูลที่ IXMAS เรามีการทดสอบของเราโดยใช้วิธีด้านบน 200 คุณสมบัติที่เพิ่มขึ้นไม่เพียง แต่ในข้อมูลแต่ละจากทั้งห้ากล้อง Accurcy การรับรู้โดยรวมจากการใช้ฟิวชั่นมุมมองหลายคนเป็น 92.3% ซึ่งสูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญทุกผลอื่น ๆ ที่ระบุไว้ในตาราง 8.for แต่ละมุมมองเดียววิธีการของเราประสบความสำเร็จในผลการค้นหาที่ดีที่สุดในทุกวิธี ลักษณนาม NBNN มีประสิทธิภาพดีกว่าการเชิงเส้น SVM, clssifiers ป่า 3NN และสุ่มและปรับปรุงในความถูกต้องทั้งมุมมองเดียวและหลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อ damonstrate ทั่วไปของวิธีการของเรา เราได้ประเมินวิธีการของเราในการดูข้อมูลหลาย ixma ตามขั้นตอนเดียวกันที่ใช้สินค้าและข้อมูลที่ kth เวสเทิร์น . ใน ixmas วันที่เราได้ทดสอบวิธีที่เราใช้ สูงสุด 200 เพิ่มคุณสมบัติที่ไม่เพียง แต่ในแต่ละข้อมูลจากทั้งหมด 5 กล้อง โดยรวมการรับรู้จากการดูหลาย accurcy ฟิวชั่นคือ 923 % ซึ่งมากเกินกว่าที่ระบุไว้ในตารางผลลัพธ์อื่น ๆทั้งหมด 8.for แต่ละมุมมองเดียว วิธีการของเราบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในวิธีการทั้งหมด การ nbnn ลักษณนามมีประสิทธิภาพดีกว่า SVM เชิงเส้นและป่า 3nn clssifiers สุ่มและปรับปรุงความถูกต้องทั้งเดียวและหลายมุมมอง