Now the PCA process completed. The

Now the PCA process completed. The signature of the data
obtained in training dataset and test feature vector of the testing
dataset are matched with the help of KNN classifier.Euclidean
distances between the projected test image and the projection of
all centred training images are calculated. Test image is supposed
to have minimum distance with its corresponding image in the
training database.The results obtained in training dataset are
matched with testing dataset and matching is done with the help
of knn classifier as shown in figure 16.Target is shown in bar
graph with 280 images and person from 1 to 10.now how much
we detect is shown in figure 17.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตอนนี้กระบวนการ PCA เสร็จสมบูรณ์ ลายเซ็นของข้อมูลที่
ได้รับในชุดการฝึกอบรมและการทดสอบคุณลักษณะเวกเตอร์ของการทดสอบ
ชุดข้อมูลที่มีการจับคู่ด้วยความช่วยเหลือของ KNN classifier.Euclidean
ระยะทางระหว่างภาพการทดสอบที่คาดการณ์และประมาณการของ
ภาพการฝึกอบรมทั้งหมดศูนย์กลางคำนวณ ภาพทดสอบควร
จะมีระยะทางขั้นต่ำที่มีภาพที่สอดคล้องกันใน
การฝึกอบรมที่ได้รับผลฐานข้อมูลในชุดการฝึกอบรมจะ
จับคู่กับชุดทดสอบและการจับคู่จะทำด้วยความช่วยเหลือ
ของลักษณนาม knn ดังแสดงในรูป 16.Target จะแสดงในแถบ
กราฟ 280 ภาพและคนที่มาจาก 1 ถึง 10.now เท่าใด
เราตรวจพบจะถูกแสดงในรูปที่ 17

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตอนนี้ระบบกระบวนการเสร็จสมบูรณ์ ลายเซ็นของข้อมูลใน DataSet
ได้รับการฝึกอบรมและเวกเตอร์ทดสอบคุณลักษณะของชุดข้อมูลทดสอบ
เข้ากันได้ด้วยความช่วยเหลือของ knn ลักษณนาม ใช้
ระยะทางระหว่างฉายทดสอบภาพและการประมาณการของ
ทั้งหมดศูนย์กลางการฝึกอบรมภาพที่มีการคํานวณ ทดสอบภาพควรเป็น
มีระยะทางขั้นต่ำกับภาพลักษณ์ที่สอดคล้องกันใน
อบรมฐานข้อมูลผลลัพธ์ที่ได้ในชุดข้อมูลการฝึกอบรม
จับคู่กับข้อมูลการทดสอบและการจับคู่เสร็จด้วยความช่วยเหลือของ knn
1 ดังแสดงในรูปที่ 16 . เป้าหมายที่แสดงในกราฟที่มีภาพและบาร์
280 คน จาก 1 10.now เท่าไหร่
เราตรวจสอบเป็นแสดงในรูปที่ 17