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英语翻译请不要用翻译器.翻译器出来的明显我这段话基本都对了.最好能逐字逐句...我已经改的比较不错了..但我需要完全正确的翻译.能把自己的专业设置成英语翻译的应该都对自己比较有
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英语翻译
请不要用翻译器.翻译器出来的明显我这段话基本都对了.最好能逐字逐句...我已经改的比较不错了..但我需要完全正确的翻译.能把自己的专业设置成英语翻译的应该都对自己比较有自信吧.中间专业术语的单词基本都给出了..应该没错好的话我还加分的
本文重点研究了如何利用稀疏表示理论来实现运动目标检测的方法,该方法首先针对非平稳的背景环境,构建和更新稀疏表示字典,实现对场景背景的有效表示.在进行运动目标检测时,利用l1范数计算当前帧图像在所构建的字典中的稀疏表示系数.并根据每个图像块的稀疏表示系数对图像进行重建,然后对重建误差进行阈值化,实现从背景中分割出运动目标.
This paper focuses on how to use the sparse representation theory for moving target detection.The target dictionary is first constructed and updated in a Non-stationary background environment.It can enable it effectively to capture the geometrical characteristics of the images.When making the moving target detection,use the norm of l1 to calculate the sparse representation coefficients in the constructed dictionary of the current frame image.And the image reconstruction based on sparse representation coefficients of each image block,Then thresholding the reconstruction error to segmentation of the moving targets from the background.
明天晚上前还没回答的话就关了..略急
请不要用翻译器.翻译器出来的明显我这段话基本都对了.最好能逐字逐句...我已经改的比较不错了..但我需要完全正确的翻译.能把自己的专业设置成英语翻译的应该都对自己比较有自信吧.中间专业术语的单词基本都给出了..应该没错好的话我还加分的
本文重点研究了如何利用稀疏表示理论来实现运动目标检测的方法,该方法首先针对非平稳的背景环境,构建和更新稀疏表示字典,实现对场景背景的有效表示.在进行运动目标检测时,利用l1范数计算当前帧图像在所构建的字典中的稀疏表示系数.并根据每个图像块的稀疏表示系数对图像进行重建,然后对重建误差进行阈值化,实现从背景中分割出运动目标.
This paper focuses on how to use the sparse representation theory for moving target detection.The target dictionary is first constructed and updated in a Non-stationary background environment.It can enable it effectively to capture the geometrical characteristics of the images.When making the moving target detection,use the norm of l1 to calculate the sparse representation coefficients in the constructed dictionary of the current frame image.And the image reconstruction based on sparse representation coefficients of each image block,Then thresholding the reconstruction error to segmentation of the moving targets from the background.
明天晚上前还没回答的话就关了..略急
▼优质解答
答案和解析
楼主的翻译很不错,稍作修改如下,请相信我的翻译.
本文重点研究了如何利用稀疏表示理论来实现运动目标检测的方法,该方法首先针对非平稳的背景环境,构建和更新稀疏表示字典,实现对场景背景的有效表示.在进行运动目标检测时,利用l1范数计算当前帧图像在所构建的字典中的稀疏表示系数.并根据每个图像块的稀疏表示系数对图像进行重建,然后对重建误差进行阈值化,实现从背景中分割出运动目标.This paper focuses on how to use the sparse representation theory to realize the detection of moving target. The method first costructs and updates the sparse representation dictionary aiming at a Non-stationary background environment, so as to realize the effective representation.of the geometrical characteristics of the images. When making the moving target detection, the norm of l1 is used to calculate the sparse representation coefficients of the current frame image in the constructed dictionary. And the image is reconstructed based on the sparse representation coefficients of each image block, Then thresholding the reconstruction error to segment out the moving targets from the background.
本文重点研究了如何利用稀疏表示理论来实现运动目标检测的方法,该方法首先针对非平稳的背景环境,构建和更新稀疏表示字典,实现对场景背景的有效表示.在进行运动目标检测时,利用l1范数计算当前帧图像在所构建的字典中的稀疏表示系数.并根据每个图像块的稀疏表示系数对图像进行重建,然后对重建误差进行阈值化,实现从背景中分割出运动目标.This paper focuses on how to use the sparse representation theory to realize the detection of moving target. The method first costructs and updates the sparse representation dictionary aiming at a Non-stationary background environment, so as to realize the effective representation.of the geometrical characteristics of the images. When making the moving target detection, the norm of l1 is used to calculate the sparse representation coefficients of the current frame image in the constructed dictionary. And the image is reconstructed based on the sparse representation coefficients of each image block, Then thresholding the reconstruction error to segment out the moving targets from the background.
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