HLACとは 意味・読み方・使い方

A joint histogram of a neighboring luminance value to be referenced by the higher-order local autocorrelation (HLAC) of each of 0 to N-th order is produced relating to the mask pattern of each order among 0 to N-th order.例文帳に追加

0〜Ｎ次の各次マスクパターンに対して、それぞれ0〜Ｎ次の高次局所自己相関(HLAC)で参照される近傍の輝度値の結合ヒストグラムを生成する。 - 特許庁

The HLAC feature quantity extracting method includes: a step of mapping one dimensional signal in a time-frequency plane; a step of accumulating the HLAC by moving a two dimensional local mask pattern in a block region for each segmented block by dividing its time axis and frequency axis; and a step of extracting and combining each term from the HLAC feature quantity calculated from blocks which are lined up along the frequency axis.例文帳に追加

１次元信号を時間−周波数平面に写像するステップ、その時間軸及び周波数軸を分割して区分けされたブロック毎に、その領域内で２次元局所マスクパターンを移動させてＨＬＡＣを累積するステップ及び周波数軸に沿って並ぶブロックから求めたＨＬＡＣ特徴量から各次数項を抜き出して結合するステップを含むＨＬＡＣ特徴量の抽出方法 - 特許庁

To provide a method capable of extracting a high order autocorrelation (HLAC) feature quantity, and detecting failure, which is excellent in linearity and additivity.例文帳に追加

本発明は、線形性及び加法性に優れたＨＬＡＣ特徴量の抽出及び異常検出を可能とすることを課題とする。 - 特許庁

The method of HLAC feature extraction from the conversion value of one-dimensional signal, includes procedures of: converting the one-dimensional signal to a vector time sequence; applying one-dimensional GrayHLAC on each element of the converted vector time sequence; and connecting the HLAC feature amounts obtained from all elements and outputting them as one feature amount.例文帳に追加

１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法は、１次元信号をベクトル時系列に変換し、変換されたベクトルの各要素の時系列に１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを適用し、全ての要素から得られたＨＬＡＣ特徴量を結合して１つの特徴量として出力する手順を有する。 - 特許庁

Each amplitude value of the one-dimensional signal is binarized by any one of linear quantization, μ-Law quantization or gray code quantization, and two-dimensional binary HLAC is applied to a binary image which is generated as its time sequence.例文帳に追加

１次元信号の各振幅値を、線形量子化、μ‐Ｌａｗ量子化、および、グレイコード量子化の内のいずれか１つにより２値化し、その時系列として生成される２値画像へ２次元２値ＨＬＡＣを適用する。 - 特許庁

To provide an HLC (high dimensional local autocorrelation) feature quantity extracting method and a feature quantity extracting device, by binarizing one-dimensional signal, based on binary HLAC which is suitable for hardware, with which high speed processing can be performed.例文帳に追加

高速処理が可能でハードウェア化に適した２値ＨＬＡＣに基づいた、１次元信号の２値化によるＨＬＡＣ特徴量抽出方法および特徴量抽出装置を提供する。 - 特許庁

In the invention, a one-dimensional time sequence signal is analyzed based on unstable chaos analysis, and from a two-dimensional image created by that, a feature is extracted by calculating an HLAC coefficient.例文帳に追加

本発明は、１次元時系列信号を非定常カオス解析に基づいて分析し、それによって生成される２次元画像から高次局所自己相関係数を計算して特徴を抽出する。 - 特許庁

Calculation of the HLAC coefficient is performed based on binary image information created by converting two-dimensional image information to binary information, by a threshold value obtained by calculating a histogram of the two-dimensional image which is created by analysis of the one-dimensional time sequence signal.例文帳に追加

この高次局所自己相関係数の計算は、前記１次元時系列信号の分析によって生成される２次元画像のヒストグラムを算出することによって得た閾値によって、２次元画像情報を２値の情報に変換することによって生成される２値画像情報に基づいて行われる。 - 特許庁