UC知道（急）科技论文英语翻译
来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/15 02:32:06
头大，不会翻！请高手帮忙
Devijver and Kittler define feature
extraction as the problem of “extracting from
the raw data the information which is most
relevant for classification purposes, in the
sense of minimizing the within -class pattern
variability while enhancing the within-class
pattern variability.” That should be clear that
different feature extraction methods fulfill this
requirement to a varying degree, depending on
the specific recognition problem and available
data.
Devijver and Kittler define feature
extraction as the problem of “extracting from
the raw data the information which is most
relevant for classification purposes, in the
sense of minimizing the within -class pattern
variability while enhancing the within-class
pattern variability.” That should be clear that
different feature extraction methods fulfill this
requirement to a varying degree, depending on
the specific recognition problem and available
data.
Devijver和Kittler定义了
特征抽出作为“提取从原始数据
是与分类相关打算的
信息的问题， 在
感觉减到最小内-把样式
可变性分类，当提高在之内类
样式可变性时。”应该确切
不同的特征抽出方法履行这个
要求到不同程度， 根据
具体公认问题和可利用的
数据。
Devijver 和比较难应付的定义特征如问题的抽出 "吸取从生的数据大部分的数据有关的因为分类企图, 在那将感觉减到最少的那在 -里面班级式样易变当提高的时候那在-里面班级模仿易变。” 那应该很清楚那不同的特征抽出方法实现这需求达到一个改变程度, 仰赖特定的承认问题和可得的数据.