This bolt uses an offline SVM model

This bolt uses an offline SVM model created using
the Labeled Faces in The Wild (LFW) Database [25].
LFW database is a database originally created to study
the problem of unconstrained face recognition, which
contains 13,233 face images of 5,749 distinct subjects
collected from the web. This database has also recently
been used as benchmark for another attribute recognition
algorithms [26], [27]. In our previous work [14], 3,000
face images (1,500 wearing glasses, 1,500 not wearing
glasses) were used to train a SVM classifier achieving a
98.65% recognition rate. Therefore, this generated model
is used in this bolt.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กลอนนี้ใช้แบบจำลอง SVM ออฟไลน์ที่สร้างขึ้นโดยใช้ใบหน้ามีป้ายชื่อในฐานข้อมูลป่า (LFW) [25]LFW ฐานข้อมูลคือ ฐานข้อมูลที่สร้างเพื่อศึกษาปัญหาของการจดจำใบหน้า unconstrained ซึ่งประกอบด้วยภาพใบหน้า 13,233 5,749 วิชาแตกต่างกันรวบรวมจากเว็บ ฐานข้อมูลนี้มีที่สุดใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการรู้จำของแอตทริบิวต์อื่นอัลกอริทึม [26], [27] ในการทำงานก่อนหน้าของเรา [14], 3,000ภาพใบหน้า (สวมแว่นตา ไม่ใส่ 1,500 1,500ถูกนำมาใช้แว่นตา) ฝึกลักษณนาม SVM บรรลุเป็น98.65% อัตราการรู้จำ ดังนั้น รุ่นนี้สร้างขึ้นใช้ในกลอนนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สายฟ้านี้จะใช้รูปแบบออฟไลน์ SVM สร้างขึ้นโดยใช้
ใบหน้าที่มีข้อความในป่า (LFW) ฐานข้อมูล [25].
ฐานข้อมูล LFW เป็นฐานข้อมูลที่สร้างขึ้นมาเพื่อศึกษา
ปัญหาของการจดจำใบหน้าไม่มีข้อ จำกัด ซึ่ง
มี 13,233 ภาพใบหน้าของ 5749 วิชาที่แตกต่างกัน
ที่เก็บรวบรวมจาก เว็บ ฐานข้อมูลนี้ยังเพิ่ง
ถูกนำมาใช้เป็นมาตรฐานสำหรับการรับรู้อีกแอตทริบิวต์
อัลกอริทึม [26] [27] ในการทำงานของเราก่อนหน้า [14] 3,000
ภาพใบหน้า (1,500 ใส่แว่น 1,500 ไม่สวม
แว่นตา) ถูกนำมาใช้ในการฝึกอบรมลักษณนาม SVM บรรลุ
อัตราการรับรู้ 98.65% ดังนั้นรูปแบบที่สร้างขึ้นนี้
จะใช้ในกลอนนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กลอนนี้ใช้แบบจำลองที่สร้างขึ้นโดยใช้ SVM เป็นออฟไลน์การติดป้ายในหน้าป่า ( lfw ) ฐานข้อมูล [ 25 ]ฐานข้อมูลเป็นฐานข้อมูล lfw เดิมสร้างเพื่อศึกษาปัญหาของใบหน้าต่างกันไป ซึ่งมี 13233 ภาพใบหน้าของคน 5749 แตกต่างข้อมูลจากเว็บ ฐานข้อมูลนี้ยัง เมื่อเร็ว ๆ นี้ถูกใช้เป็นมาตรฐานสำหรับการรับรู้คุณลักษณะอื่นขั้นตอนวิธี [ 26 ] [ 27 ] ในก่อนหน้านี้ของเราทำงาน [ 14 ] 3000 คนภาพใบหน้า 1500 1500 ไม่ใส่ใส่แว่น ,แว่นตา ) ถูกใช้เพื่อฝึกจนได้บรรลุ SVMอัตราการยอมรับเท่ากับ % ดังนั้น จึงสร้างโมเดลใช้ในกลอนนี้