木構造ベクトルの英語

木構造ベクトルデータ３２（ＴＶ１）の各ノードＮ２、Ｎ５間に結合ノードＮ２２追加して、各ノードＮ２、Ｎ２２間を連結するベクトルデータＮ２→Ｎ２２と、各ノードＮ２２、Ｎ５間を連結するベクトルデータＮ２２→Ｎ５を作成して、木構造ベクトルデータ３２（ＴＶａ）を作成する（Ｓ１〜Ｓ３）。例文帳に追加

A binding node N22 is added between nodes N2, N5 of the data of a tree structure vector 32 (TV1), vector data N2 to N22 connecting each node N2, N22 and vector data N22 to N5 connecting the nodes N22, N5 are made, and data of a tree structure vector 32 (TVa) is made (S1 to S3). - 特許庁

複数の独立した木構造ベクトルデータを結合して、単一の木構造ベクトルデータを作成することが可能な刺繍データ処理装置及びプログラムを提供する。例文帳に追加

To provide an embroidery data processor and a program capable of making data of a tree structure vector by binding a plurality of independent pieces of data of a tree structure vector. - 特許庁

複数のオブジェクトを登録する学習装置１において、オブジェクト分類手段１２により、各オブジェクトの特徴ベクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類し、主成分分析手段１３により、分類された木構造の各ノードに属する特徴ベクトルを主成分分析し、蓄積手段１４に蓄積する。例文帳に追加

On a learning device 1 which registers a plurality of objects, the object is classified as a tree structure from a similarity between feature vectors of each object by an object classification means 12, and the feature vector belonging to each node of the classified tree structure is analyzed for principal component by a principal component analysis means 13, then it is accumulated in an accumulation means 14. - 特許庁

一方、オブジェクトを識別する識別装置２において、入力手段２１から入力された識別対象の特徴に対し、圧縮手段２１により、前記蓄積されている木構造の各ノードにおいて主成分を用いて特徴ベクトルを圧縮し、判別手段２４により、下層のどのノードに属するかを判別して、出力手段２５から出力する。例文帳に追加

Besides, on an identifying device 2 which discriminates the objects, the feature vector is compressed using the principal component in each accumulated node of the tree structure for the feature of the target object input from an input means 21 by a compression means 22, then a determination means 24 determines which node of a lower layer the feature belongs to, and it is out put by an output means 25. - 特許庁