feature variableとは 意味・読み方・使い方

An image feature variable similarity calculation means 107 compares the first image feature variable 11 and the second image feature variable 21 based on image feature variable constitution information for similarity calculation 30 and calculates the similarity.例文帳に追加

画像特徴量類似度算出手段１０７は、類似度算出用画像特徴量構成情報３０に基づき、第１の画像特徴量１１と第２の画像特徴量２１とを比較し、類似度を算出する。 - 特許庁

VARIABLE FEATURE DIMENSION TOOL AND METHOD OF VARYING ITS FEATURE DIMENSION例文帳に追加

特徴寸法可変ツールと特徴寸法可変ツールの特徴寸法変更方法 - 特許庁

Each filter bank 22 has a difference transmitted frequency band, inputs an output signal in a feature variable extractor 24 of a feature variable extracting part 14, and the feature variable extractor 24 extracts a feature variable and inputs it in a neural network 26 of a feature variable abnormality discriminating part 20.例文帳に追加

各フィルタバンク２２は、透過周波数帯域がそれぞれ異なっていて、出力信号を特徴量抽出部１４の特徴量抽出器２４に入力し、特徴量抽出器２４が特徴量を抽出して特徴量異常判別部２０のニューラルネットワーク２６に入力する。 - 特許庁

A second image feature variable conversion means 2 converts the retrieval object image feature variable 203 to a second image feature variable 21 to be used for similarity calculation based on image feature variable constitution information for similarity calculation 30.例文帳に追加

第２の画像特徴量変換手段２０は、類似度算出用画像特徴量構成情報３０に基づいて、被検索対象画像特徴量２０３を類似度計算に用いる第２の画像特徴量２１に変換する。 - 特許庁

A first image feature variable conversion means 10 converts an inquiry image feature variable 103 into a first image feature variable 11 to be used for similarity calculation based on image feature variable constitution information for similarity calculation 30 describing the given constitution of image feature variable to be used for similarity calculation.例文帳に追加

第１の画像特徴量変換手段１０は、与えられた類似度算出に用いる画像特徴量の構成について記述した類似度算出用画像特徴量構成情報３０に基づいて、問合せ画像特徴量１０３を類似度計算に用いる第１の画像特徴量１１に変換する。 - 特許庁

The neural network 26 already learns a reference feature variable extracted from a normal engine, an abnormal engine, or the like, and judges whether the feature variable extracted with the feature variable extractor 24 is normal or not.例文帳に追加

ニューラルネットワーク２６は、正常なエンジン、異常なエンジンなどから抽出した基準特徴量が学習させてあり、特徴量抽出器２４の抽出した特徴量を正常なものか否かを判断する。 - 特許庁

This method is more accurate and securer than a general way of determining a feature window with feature variable evaluated values.例文帳に追加

一般的な特徴量評価値による特徴ウィンドウの決め方と比較して、より正確で確実となる。 - 特許庁