can now be computed for regions tha

can now be computed for regions that are big enough. A linear regression is then
performed in order to estimate c and d in equation (6).
The correlation coefficient is used as an indication of
whether the video has been altered. Parameters c and d
bring more information than variance alone would. For
example, in certain cases, comparing variances cannot
help us distinguish two different types of noise. Indeed,
several combinations of c, µ and d will result in the
same variance. Results presented further on will confirm this.
In the case where movement occurs from one frame
to the next, we can no longer perform the subtraction

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สามารถตอนนี้ถูกคำนวณสำหรับภูมิภาคที่มีขนาดใหญ่พอกัน ถดถอยเชิงเส้นอยู่แล้วดำเนินการประเมิน c และ d ในสมการ (6)ใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นการบ่งชี้ว่าวิดีโอมีการเปลี่ยนแปลงไป พารามิเตอร์ c และ dนำข้อมูลเพิ่มเติมมากกว่าจะต่างเพียงอย่างเดียว สำหรับตัวอย่าง ในบางกรณี การเปรียบเทียบผลต่างไม่ช่วยให้เราแยกแยะเสียงสองชนิดที่แตกต่างกัน แน่นอนหลายชุด c เขต และ d จะทำการผลต่างกัน แสดงผลเพิ่มเติมบนจะยืนยันนี้ในกรณีที่การเคลื่อนไหวเกิดขึ้นจากเฟรมหนึ่งไป เราไม่สามารถลบการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตอนนี้สามารถคำนวณได้สำหรับภูมิภาคที่มีขนาดใหญ่พอ การถดถอยเชิงเส้นก็จะ
ดำเนินการเพื่อที่จะประเมินคและงในสมการ (6).
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะใช้เป็นตัวบ่งบอกถึง
ว่าวิดีโอที่ได้รับการเปลี่ยนแปลง พารามิเตอร์ที่และ
นำข้อมูลมากกว่าที่แปรปรวนจะอยู่คนเดียว สำหรับ
ตัวอย่างเช่นในบางกรณีการเปรียบเทียบความแปรปรวนไม่สามารถ
ช่วยให้เราเห็นความแตกต่างทั้งสองประเภทที่แตกต่างกันของเสียง อันที่จริง
หลายชุดของ C, μและงจะส่งผลให้
ความแปรปรวนเดียวกัน ผลการนำเสนอเพิ่มเติมเกี่ยวกับจะยืนยันเรื่องนี้.
ในกรณีที่การเคลื่อนไหวเกิดขึ้นจากกรอบ
ต่อไปเราจะไม่สามารถดำเนินการลบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตอนนี้สามารถคำนวณสำหรับภูมิภาคที่ใหญ่พอ ถดถอยเชิงเส้นแล้ว
ใช้เพื่อประเมิน C และ D ในสมการ ( 6 ) .
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ใช้เป็นตัวบ่งชี้ของ
ว่าวิดีโอที่ได้รับการเปลี่ยนแปลง ค่า C และ D
นำข้อมูลมากกว่าความแปรปรวนเพียงอย่างเดียวจะ สำหรับ
ตัวอย่าง ในบางกรณี การเปรียบเทียบความแปรปรวน
ไม่ได้ช่วยให้เราแยกแยะสองประเภทที่แตกต่างกันของสัญญาณรบกวน แน่นอน
ชุดหลายของ C และ D จะส่งผลµ
ความแปรปรวนเท่ากัน ผลลัพธ์ที่นำเสนอต่อไปจะยืนยันนี้ .
ในกรณีที่การเคลื่อนไหวเกิดขึ้นจากกรอบ
ไปเราไม่สามารถแสดงการลบ