In this paper, we present a retriev

In this paper, we present a retrieval method for human Mocap data based
on biomimetic pattern recognition [16], and the method constructs a set of the
HSN (Hyper Sausage Neurons) for each kind of motion. Biomimetic pattern
recognition also called topological pattern recognition is a novel pattern
recognition principles proposed by Wang and colleagues [17] which is based
on “matter cognition” instead of “matter classification” in traditional statistical
pattern recognition. This recognition model is better closer to the function of
human being rather than traditional statistical pattern recognition using
“optimal separating” as its main principle. Biomimetic pattern recognition
covers the distribution of a feature vectors exactly in high-dimensional space,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในบทความนี้เรานำเสนอวิธีการดึงข้อมูล mocap ของมนุษย์ขึ้นอยู่
การจดจำรูปแบบ biomimetic [16], และวิธีการสร้างชุดของ
HSN (เซลล์ประสาทมากเกินไปไส้กรอก) สำหรับชนิดของการเคลื่อนไหวแต่ละ รูปแบบที่ได้รับการยอมรับ biomimetic
เรียกอีกอย่างว่าการจดจำรูปแบบทอพอโลยีเป็นรูปแบบนวนิยาย
หลักการรับรู้ที่เสนอโดย Wang และเพื่อนร่วมงาน [17] ซึ่งจะขึ้นอยู่
เมื่อ "ความรู้ความเข้าใจเรื่อง" แทน "การจัดหมวดหมู่เรื่อง" แบบดั้งเดิมในการจดจำรูปแบบทางสถิติ
รูปแบบการรับรู้นี้จะดีกว่าที่ใกล้ชิดกับการทำงานของ
มนุษย์มากกว่าการจดจำรูปแบบดั้งเดิมทางสถิติโดยใช้
"ที่เหมาะสมแยก" เป็นหลักการหลัก รูปแบบ
biomimetic รับรู้ครอบคลุมการกระจายของพาหะคุณลักษณะตรงในอวกาศมิติสูง,

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในเอกสารนี้ เรานำเสนอวิธีการเรียกข้อมูล Mocap มนุษย์ตาม
บน biomimetic การรู้จำรูปแบบ [16] และวิธีการสร้างชุดการ
HSN (Hyper ไส้กรอก Neurons) สำหรับแต่ละชนิดของการเคลื่อนไหว รูปแบบ Biomimetic
รู้ที่เรียกว่าการรู้จำแบบ topological คือ รูปแบบนวนิยาย
หลักการเสนอ โดยวังและเพื่อนร่วมงาน [17] ซึ่งอยู่
บนประ "เรื่องชาน" แทน "เรื่องประเภท" ในแบบสถิติ
รูปแบบจำแนก รุ่นนี้รู้กว่าเข้ากับฟังก์ชันของ
ถูกมนุษย์แทนที่จะใช้การรู้จำรูปแบบดั้งเดิมของสถิติ
"แยกสูงสุด" เป็นหลักการของหลักการ การรู้จำแบบ Biomimetic
vectors การกระจายของคุณลักษณะแน่นอนในพื้นที่สูงมิติ ครอบคลุม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในเอกสารนี้เรามีวิธีการรับข้อมูลในการส่งข้อมูล mocap ของมนุษย์ซึ่งใช้ biomimetic
ซึ่งจะช่วยในการจดจำรูปแบบ[ 16 ]และวิธีการที่การประกอบสร้างชุดของ
hsn (ไส้กรอกในข้อเท็จจริงถูกค้นพบในหัว Hyper )สำหรับแต่ละ ประเภท ของการเคลื่อนไหว biomimetic รูปแบบ
ซึ่งจะช่วยการรู้จำยังเรียกว่า"รูปแบบการยอมรับเป็นหลักการเขียนนวนิยายเรื่องรูปแบบ
การรู้จำที่เสนอโดยวังและเพื่อนร่วมงาน[ 17 ]ซึ่งใช้
"ทราบว่า"แทนที่จะใช้"การแบ่ง ประเภท ว่า"ในการจดจำ
รูปแบบข้อมูลทางสถิติแบบดั้งเดิม รุ่นนี้มีการรู้จำได้ดีขึ้นใกล้กับหน้าที่ของ
มีความเป็นมนุษย์มากกว่าการรู้จักรูปแบบข้อมูลทางสถิติแบบดั้งเดิมที่ใช้
"ได้ดีที่สุดการแยก"เป็นหลักการสำคัญของพื้นที่ การจดจำรูปแบบ biomimetic
ครอบคลุมถึงการกระจายขององค์ประกอบมีความโดดเด่นอยู่ที่ตรงกับในพื้นที่สูงแบบสามมิติ