feature planeとは 意味・読み方・使い方

A code stream feature amount extractor 20 analyzes the code stream and extracts the number of zero bit plane for each code block.例文帳に追加

コードストリーム特徴量抽出器２０は、コードストリームを解析してコードブロック毎のゼロビットプレーン数を抽出する。 - 特許庁

The feature data is generated not by perspective projection but by a method for projecting a real feature CST2 to a projection plane PL2 by parallel lines laid along a projection direction PRJ or parallel projection.例文帳に追加

地物データは，透視投影ではなく，現実の地物ＣＳＴ２を，投影方向ＰＲＪに沿う平行線で投影面ＰＬ２に投影する方法，つまり平行投影によって生成する。 - 特許庁

A digital lithographic process is configured to provide print-patterned mask features in at least two layers, with one layer printed directly atop another layer to form a feature stack, such that one feature is offset from an underlaying feature in order to selectively align the plane of the sidewall of that feature stack.例文帳に追加

デジタル・リソグラフィ・プロセスは、少なくとも２層の印刷パターン形成マスク構造部を設けるように構成され、１つの層を別の層の上に直接印刷して構造部スタックを形成し、その際、１つの構造部を下層の構造部から位置をずらして構造部スタックの側壁の平面を選択的に整列させる。 - 特許庁

The image feature amount extractor 30 detects the number of zero-bit plane for each code block of the specific image, based on the encoding parameter of the code stream.例文帳に追加

画像特徴量抽出器３０は、コードストリームの符号化パラメータに基づいて、特定画像のコードブロック毎のゼロビットプレーン数を検出する。 - 特許庁

In this image space displaying method for visualizing a feature value space of a large amount of images on the basis of a plurality of feature values extracted from an image, very similar images are grouped, and an image plane of the feature value is created from an image representing the image group.例文帳に追加

画像から抽出された複数の特徴量を基に大量の画像の特徴量空間を可視化する画像空間表示方法において、極めて類似する画像はグルーピングし、画像グループを代表する画像により特徴量空間の画面を生成する。 - 特許庁

An image deformation processing part 33 deforms the image according to the configurations of the face in a developed image obtained by developing the surface of a prescribed three-dimensional face shape into a plane by using the feature point and the additional feature point.例文帳に追加

画像変形処理部３３は、特徴点および追加特徴点を利用して、所定の三次元的な顔形状の表面を平面に展開した展開画像における顔の構成に合わせて、画像を変形する。 - 特許庁

A feature vector of the error detected data is classified into a plurality of clusters after clustering, then a division plane for deciding the division plane to divide one of a plurality of clusters, then the parameter in the branch node of the object to be learned is decided based on its division plane.例文帳に追加

そして、誤検出データの特徴ベクトルをクラスタリングして複数のクラスタに分類し、複数のクラスタの１つを分割する分割面を決定する分割面を決定し、その分割面に基づいて学習対象の分岐ノードにおけるパラメータを決定する。 - 特許庁

Then, the distance of the feature vector of each sentence obtained in step 13 from the separating plane is found by using the classifier composed in step 12 (step 14).例文帳に追加

次に、ステップ１２にて構成した分類器を用いてステップ１３で得た各文の特徴ベクトルの、分離平面からの距離を求める（ステップ１４）。 - 特許庁