“Load” and “feature generation” are

“Load” and “feature generation” are used to train the system and
extract feature data. The results are saved in output files. Here
performing GEI and PCA process and extract feature using PCA.
By loading data from training dataset, selecting no. of features =3
and applying gait energy image and PCA the following results are
obtained as shown in figure 14 and 15. Calculate number of
training images and feature extraction time of all database images.
Figure 13 shows the training module.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

"ผลิต" และ "ประกอบสร้าง" ถูกใช้เพื่อฝึกระบบ และดึงข้อมูลคุณลักษณะ ผลลัพธ์จะถูกบันทึกไว้ในแฟ้มผลลัพธ์ ที่นี่ปฏิบัติ GEI และ PCA กระบวนการ และคุณลักษณะโดยใช้ PCA สารสกัดจากโดยการโหลดข้อมูลจากชุดข้อมูลการฝึกอบรม เลือกไม่ คุณลักษณะ = 3และเดินนำภาพพลังงานและ PCA ผลลัพธ์ต่อไปนี้ได้ดังแสดงในรูปที่ 14 และ 15 คำนวณจำนวนภาพการฝึกอบรมและเวลาแยกคุณลักษณะภาพฐานข้อมูลทั้งหมดรูปที่ 13 แสดงโมดูฝึกอบรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

"โหลด" และ "รุ่นคุณลักษณะ" ถูกนำมาใช้ในการฝึกอบรมระบบและ
ดึงข้อมูลคุณลักษณะ ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกบันทึกไว้ในไฟล์ที่ส่งออก นี่คือ
ขั้นตอนการดำเนินการและ GEI PCA และมีสารสกัดโดยใช้ PCA.
โดยการโหลดข้อมูลจากชุดการฝึกอบรมการเลือกไม่มี ของคุณสมบัติ = 3
และการใช้พลังงานภาพการเดินและ PCA ผลต่อไปนี้จะ
ได้รับดังแสดงในรูปที่ 14 และ 15 การคำนวณจำนวน
ภาพการฝึกอบรมและเวลาดึงฐานข้อมูลของภาพทั้งหมด.
รูปที่ 13 แสดงให้เห็นว่าโมดูลการฝึกอบรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

" ภาระ " และ " รุ่น " คุณลักษณะที่ใช้รถไฟระบบ
สกัดคุณลักษณะข้อมูล ผลลัพธ์จะถูกบันทึกไว้ในไฟล์เอาท์พุท ที่นี่
การแสดงและกระบวนการสกัดคุณลักษณะและเกย PCA โดยใช้ PCA
โดยโหลดข้อมูลจากชุดข้อมูลการเลือกไม่ คุณสมบัติและการประยุกต์ใช้งาน = 3
ภาพพลังงานและ PCA ผลลัพธ์ต่อไปนี้
) ดังแสดงในรูปที่ 14 และ 15 คำนวณจำนวน
ภาพการฝึกอบรมและการสกัดลักษณะเวลาของภาพฐานข้อมูลทั้งหมด .
รูปที่ 13 แสดงโมดูลการฝึกอบรม .