Linear subspaceとは 意味・読み方・使い方

A face image recognition device 200 is constituted of a face input part 201, an input subspace creation part 202, a dictionary subspace storage part 203, an orthogonalization matrix storage part 204, a subspace linear transformation part 205, a subspace similarity calculation part 206, and a face determination part 207.例文帳に追加

顔画像認識装置２００は、顔入力部２０１、入力部分空間生成部２０２、辞書部分空間格納部２０３、直交化行列格納部２０４、部分空間線形変換部２０５、部分空間間類似度計算部２０６、顔判定部２０７からなる。 - 特許庁

A face image recognition device 200 is constituted of a face input part 201, an input subspace creation part 202, a dictionary subspace storage part 203, a pseudo whitening matrix storage part 204, a subspace linear transformation part 205, a subspace similarity calculation part 206, and a determination part 207.例文帳に追加

顔画像認識装置２００は、顔入力部２０１、入力部分空間生成部２０２、辞書部分空間格納部２０３、擬似白色化行列格納部２０４、部分空間線形変換部２０５、部分空間間類似度計算部２０６、判定部２０７からなる。 - 特許庁

Similarity is found when linear transformation of an input subspace created from a plurality of input patterns acquired from a recognition object and a previously registered dictionary subspace is carried out by an orthogonalization matrix for extracting characteristics effective for recognition.例文帳に追加

識別対象から獲得した複数の入力パターンから生成した入力部分空間と予め登録していた辞書部分空間を、識別に有効な特徴を抽出するための直交化行列により線形変換し類似度を算出する。 - 特許庁

Similarity is found when linear transformation of an input subspace created from a plurality of input patterns acquired from a recognition object and a previously registered dictionary subspace is carried out by a pseudo whitening matrix for extracting characteristics effective for recognition.例文帳に追加

識別対象から獲得した複数の入力パターンから生成した入力部分空間と、予め登録していた辞書部分空間を、識別に有効な特徴を抽出するための擬似白色化行列により線形変換し類似度を算出する。 - 特許庁