Because our system is designed as a

Because our system is designed as a real-time application
we cannot try different sizes of the detected object (patch) in
order to verify which classifier offers the best result and then
make a decision. Moreover, when resizing the patch to a
specific dimension in most of the cases the image is distorted.
So, in order to avoid these problems we propose not
constraining the patch size but to limit the total number of
cells for which we compute the HOG descriptor. In this case,
the image is resized but the aspect ratio is preserved and the
descriptor needs to be extracted only once.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากระบบของเราถูกออกแบบมาเป็นโปรแกรมประยุกต์แบบเรียลไทม์เราไม่ลองขนาดแตกต่างกันของวัตถุตรวจพบ (แพทช์) ในใบสั่งตรวจสอบ classifier ที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดแล้วทำให้การตัดสินใจ นอกจากนี้ เมื่อแพทช์เพื่อปรับขนาดการขนาดเฉพาะในส่วนใหญ่ของกรณีที่รูปภาพจะผิดเพี้ยนดังนั้น เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเหล่านี้ เรานำเสนอไม่กีดขนาดโปรแกรมแต่จะจำกัดจำนวนเซลล์ที่เราคำนวณบอกหมู ในกรณีนี้ปรับภาพ แต่เป็นรักษาอัตราส่วนกว้างยาวและบอกต้องไปเพียงครั้งเดียว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากระบบของเราได้รับการออกแบบเป็นโปรแกรมในเวลาจริงเราไม่สามารถลองขนาดแตกต่างกันของวัตถุที่ตรวจพบ (แพทช์) ในการสั่งซื้อเพื่อตรวจสอบว่ามีการจําแนกผลที่ดีที่สุดแล้วการตัดสินใจ นอกจากนี้เมื่อการปรับขนาดแพทช์ไปยังมิติเฉพาะในส่วนของกรณีที่ภาพจะถูกบิดเบือน. ดังนั้นเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเหล่านี้เราเสนอไม่constraining ขนาดแพทช์ แต่จะ จำกัด จำนวนของเซลล์ที่เราคำนวณบ่งHOG . ในกรณีนี้ภาพจะถูกปรับขนาดแต่อัตราส่วนการเก็บรักษาไว้และอธิบายความต้องการที่จะสกัดได้เพียงครั้งเดียว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพราะระบบของเราถูกออกแบบมาเป็นแบบเรียลไทม์โปรแกรม
เราจะพยายามขนาดแตกต่างกันของวัตถุที่ตรวจพบ ( Patch )
เพื่อตรวจสอบซึ่งมีขนาดผลที่ดีที่สุดแล้ว
ตัดสินใจ นอกจากนี้ เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงขนาดของแพทช์ไปยัง
มิติเฉพาะในส่วนใหญ่ของกรณีภาพบิดเบี้ยว
ดังนั้นเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเหล่านี้ เราขอไม่
จำกัดขนาดแต่แพทช์เพื่อ จำกัด จำนวนของเซลล์ที่เราคำนวณ
หมูหัวเรื่อง . ในกรณีนี้
ภาพที่ปรับขนาด แต่สัดส่วนจะถูกรักษาไว้และ
หัวเรื่องต้องสกัดเพียงครั้งเดียว