テンソル空間の英語

この仮射影核テンソルから第１の設定で第１のサブ核テンソルを作成し(#12-c)、仮固有射影行列と第１のサブ核テンソルで学習画像群を射影（#15-a）して中間固有空間係数ベクトル(#15-b)を算出する。例文帳に追加

A first sub nuclear tensor is created (#12-c) by first setting from the temporary projection nuclear tensor, and intermediate eigenspace coefficient vectors (#15-b) are calculated by projecting the learning image group using the temporary eigenprojection matrix and the first sub nuclear tensor (#15-a). - 特許庁

この射影核テンソルから第１の設定で第１のサブ核テンソルを作成し（＃２４）、入力された低画質画像＃２０を固有射影行列と第１のサブ核テンソルで射影＃３０して中間固有空間における係数ベクトルを算出する。例文帳に追加

A first sub nuclear tensor is created (#24) by first setting from the projection nuclear tensor, and a coefficient vector in the intermediate eigenspace is calculated by projecting #30 an input low-quality image #20 using the eigenprojection matrix and the first sub nuclear tensor. - 特許庁

そして、入力画像（#20）を複数の領域（パッチ）に分割し（#28）、パッチ単位でその画像データを固有射影行列と第１のサブ核テンソルで射影して（#30）、中間固有空間係数ベクトルを算出する。例文帳に追加

Then, an input image (#20) is divided into a plurality of regions (patches) (#28), the image data is projected by patch unit by the eigenprojection matrix and the first sub nuclear tensor (#30), and an intermediate eigenspace coefficient vector is calculated. - 特許庁

複数のパッチから求めた中間固有空間係数ベクトルに基づいて係数ベクトルを補正し（#32）、得られた補正係数ベクトルを第２のサブ核テンソルと固有射影行列を用いて射影して（#34）、変更画像（#36）を生成する。例文帳に追加

The coefficient vector is corrected based on the intermediate eigenspace coefficient vector determined from the plurality of patches (#32), the acquired corrected coefficient vector is projected using the second sub nuclear tensor and the eigenprojection matrix (#34), and a change image (#36) is created. - 特許庁

高画質画像と低画質画像とを対とした学習画像群（#10）から暫定的に仮固有射影行列（#12-a）を生成し、低画質画像と中間固有空間の対応関係並びに高画質画像と中間固有空間の対応関係とを規定した仮射影核テンソル(#12-b)を作成する。例文帳に追加

A temporary eigenprojection matrix (#12-a) is temporarily generated from a learning image group (#10), in which high quality images and low-quality images are paired up, and a temporary projection nuclear tensor (#12-b) that defines the correspondence relationship between the low-quality image and an intermediate eigenspace and the correspondence relationship between the high quality image and the intermediate eigenspace is created. - 特許庁

この係数ベクトル群から学習代表数にしたがって代表中間固有空間係数ベクトル（#15-c）を求め、決定した代表学習画像群（#15-d）に基づいて固有射影行列(#17)と射影核テンソル（#18）を再作成し、これを復元ステップに利用する。例文帳に追加

Representative intermediate eigenspace coefficient vectors (#15-c) are found from the coefficient vector group in accordance with a learning representative number, and an eigenprojection matrix (#17) and a projection nuclear tensor (#18) are recreated on the basis of a determined representative learning image group (#15-d), and used in a restoration step. - 特許庁

高画質画像と低画質画像とを対とした学習画像群＃１０から局所関係を利用した射影演算＃１２により固有射影行列＃１４を生成し、低画質画像と中間固有空間の対応関係並びに高画質画像と中間固有空間の対応関係とを規定した射影核テンソル＃１６を作成する。例文帳に追加

An eigenprojection matrix #14 is generated from a learning image group #10, in which high quality images and low-quality images are paired up, by a projection operation #12 using a locality relationship, and a projection nuclear tensor #16 that defines the correspondence relationship between the low-quality image and an intermediate eigenspace and the correspondence relationship between the high quality image and the intermediate eigenspace is created. - 特許庁