「特徴量ベクトル」に関連した英語例文の一覧と使い方 - Weblio英語例文検索

音声特徴生成処理部１において入力音声から特徴量を抽出して特徴ベクトルを生成すると共に、この生成された特徴ベクトル集合の重心を求めることにより特徴代表ベクトルを生成する。例文帳に追加

A speech feature generation processing section 1 generates a feature vector by extracting a feature quantity from an input speech and also generates a feature representative vector by finding the center of gravity of a set of generated feature vectors. - 特許庁

特徴量ベクトルに対するアクセス、表示および修正操作は、それらの特徴量ベクトル型オブジェクトによって仲介される。例文帳に追加

Access, display, and modification operations on feature vectors are mediated by their feature-vector type object.  - コンピューター用語辞典

送信すべきコンテンツは、その内容に基づく特徴量ベクトルを持つ。例文帳に追加

Content to transmit has a feature amount vector based on its substance. - 特許庁

抽出した特徴量に基づいて身体動作データの特徴ベクトルを生成する。例文帳に追加

On the basis of the extracted feature amount, the feature vector of body motion data is generated. - 特許庁

検索精度とメモリ量とのトレードオフを考慮して、高次元の特徴ベクトルの集合から、クエリ特徴ベクトルに類似した特徴ベクトルを検索する検索装置等を提供する。例文帳に追加

To provide a search device and the like for searching for similar characteristic vectors similar to a query characteristic vector from a set of high-dimensional characteristic vectors by taking into account a trade-off between search accuracy and a memory quantity. - 特許庁

本発明は、入力のパターン特徴ベクトルから、判別に有効な特徴ベクトルを抽出し、特徴次元を圧縮する際に、判別に有効な特徴量の削減を抑制し、より効率の良い特徴抽出を行うための特徴ベクトルの変換技術を提供することにある。例文帳に追加

To provide a feature vector conversion technology for performing more efficient feature extraction by extracting from input pattern feature vectors a feature vector which is effective for the discrimination and restraining reduction of the feature amount effective for discrimination, when compressing feature dimension. - 特許庁

仮想特徴量ベクトル生成部１５が、特徴量空間内での座標変換を行う特徴量変換器を用いて、特徴量ベクトルを変換する。例文帳に追加

A virtual characteristic quantity vector generation part 15 converts the characteristic quantity vector using a characteristic quantity converter for performing coordinate conversion within a characteristic quantity space. - 特許庁

仮想顔特徴量ベクトル生成部１５が、特徴量空間内での座標変換を行う特徴量変換器を用いて、顔特徴量ベクトルを変換する。例文帳に追加

A virtual face feature value vector generation part 15 transforms the face feature value vector by using a feature value transformer for performing coordinate transformation in a feature value space. - 特許庁

モデル画像から抽出されたモデル特徴点の特徴量を表すモデル特徴量ベクトルに対してハッシュ関数が適用され、モデル特徴量ベクトルが量子化される。例文帳に追加

A hash function is applied to a model feature quantity vector representing the feature quantity of a model feature point extracted from a model image, and the model feature quantity vector is quantized. - 特許庁

特徴量計算部１０は、映像から特徴ベクトルを計算し、識別計算部３０は、特徴量計算部１０により計算された特徴ベクトルと、特定動作テンプレート作成部２０により記憶された特徴ベクトルとを比較し、特定動作を識別する。例文帳に追加

A feature amount calculation unit 10 calculates a feature vector from a video, and an identification calculation unit 30 compares the feature vector calculated by the feature amount calculation unit 10 with the feature vector stored in the specific operation template creation unit 20, and identifies the specific operation. - 特許庁

入力のパターンの特徴量をその要素のベクトルに分解し、それぞれの特徴 ベクトルについて各々判別分析によって得られる判別行列を予め用意し、その判別行列によって規定される判別空間に各特徴ベクトルを射影して次元を圧縮した後に、得られた特徴ベクトルを合わせて、再度判別行列によって再度射影 することによって、特徴ベクトルを算出する。例文帳に追加

The input pattern feature amount is decomposed into vectors of its elements; a discrimination matrix, respectively obtained from discrimination analysis, is prepared for each feature vector in advance; each feature vector is projected in a discrimination space defined by the discrimination matrix, with its dimension compressed; and then the feature vector is calculated by composing the obtained feature vectors together and re-projecting them again with the discrimination matrix. - 特許庁

下位階層動きベクトル検出部２６は、上位階層ベクトルに対応する下位階層特徴量の演算により、下位階層ベクトルとして動きベクトルを検出する。例文帳に追加

A lower hierarchical motion vector detecting part 26 detects the motion vector as the lower hierarchical vector by the arithmetic operation of the lower hierarchical featured amount corresponding to the higher hierarchical vector. - 特許庁

特徴ベクトル算出部３は、特徴量算出部２により出力された特徴量に基づいて、画像領域全体または一部に対する特徴ベクトルを算出する。例文帳に追加

A feature vector calculation part 3 calculates a feature vector to the whole part or portion of the image region on the basis of the featured values output by the featured value calculation part 2. - 特許庁

特徴ベクトル抽出処理部１２は、認識対象パターンの画像における画素の分布に即して形成される固有空間への射影特徴に基づいた射影特徴ベクトルを算出して定量的な特徴を抽出する。例文帳に追加

A feature vector extraction processing part 12 calculates a projection feature vector based on projection features to a peculiar space, which is formed in accordance with the distribution of picture elements in the picture of a recognition object pattern, to extract quantitative features. - 特許庁

そして、画素特徴量算出部２６によって、撮像画像内の各対象画素について、対象画素に対して周辺の所定位置にある矩形領域内に存在する周辺特徴量の特徴ベクトルを表わすベクトルを、画素の特徴ベクトルとして算出する。例文帳に追加

A vector representing a feature vector of a peripheral feature value existing within a rectangular region located in a prescribed peripheral position of each of object pixels in the taken image is calculated as a feature vector of the pixel by a pixel feature value calculation part 26. - 特許庁

Ｎ次元空間の特徴量ベクトルと係数ベクトルとの内積を評価指数として寄り高精度に自動的に材料評価を実行する。例文帳に追加

The scalar product of feature vectors and coefficient vectors in N-dimensional spaces are employed as the evaluation index to execute the evaluation of material automatically with a higher accuracy. - 特許庁

推薦エンジン１０７は、他のコンテンツのコンテンツ特徴量を取得し、シードベクトルと比較して、シードベクトルとの類似度を算出する。例文帳に追加

The recommendation engine 107 obtains the content feature quantity of the other content, and compares it with the seed vector to calculate the degree of similarity with the seed vector. - 特許庁

さらに、変換後の画像特徴量ベクトルに対して工程Ｓ３におけるベクトル変換の逆変換を行い、拡大画像ＥＬＩを生成する。例文帳に追加

The transformed image feature vector is subjected to transformation inverse to the vector transformation in the process S3 to generate an enlarged image ELI. - 特許庁

画像特徴量抽出部２８によって、撮像画像を分割した複数の分割領域の各々について、該分割領域内の各画素の画素特徴ベクトルの合計を算出して、分割領域毎の画素特徴ベクトルの合計を、画像特徴ベクトルとして抽出する。例文帳に追加

An image feature quantity extraction part 28 calculates the sum total of the pixel feature vectors of respective pixels in the divided area as to each of a plurality of divided areas formed by dividing the photographed image, and extracts the sum total of the pixel feature vectors of each divided area as an image feature vector. - 特許庁

入力ベクトル３３４が入力されると、最初に、最近傍ベクトル候補の初期値として無限遠の点が設定され、その入力ベクトル３３４の特徴量１の類似ペア群の検索３３５が特徴量１の３６次元ベクトルマップに対して行われる。例文帳に追加

When an input vector 334 is input, an infinity point is first set as an initial value of a nearest neighbor vector candidate, and a search 335 is made of a 36-dimensional vector map of feature 1 for a similar pair group of feature 1 to the input vector 334. - 特許庁

そのモデル特徴量ベクトルを有するモデル特徴点は、モデル特徴量ベクトルの量子化値に基づいて、複数のクラスタに属するようにクラスタリングされる。例文帳に追加

The model feature point which has the model feature quantity vector is clustered so as to belong to a plurality of clusters based on the quantization value of the model feature quantity vector. - 特許庁

そして、生成した各ブロック領域ＢＲから複数の特徴量を抽出して、複数の特徴量をベクトル成分とする複数の特徴ベクトルＣＢ１〜ＣＢ３を生成する。例文帳に追加

A plurality of characteristic amounts are extracted from the each the generated block region BR, and a plurality of characteristic vectors CB1-CB3 with the plurality of characteristic amounts as vector components are generated. - 特許庁

特徴ベクトルの分布統計量に基づき歩行状態の強度を算出する。例文帳に追加

The intensity of the walking states is calculated on the basis of a distribution statistical amount of the feature vector. - 特許庁

特徴量抽出６０２によって画像データから特徴量を抽出し、この特徴量と画像データを形成する各画素の画素データに基づいて出力画素のベクトルデータを決定してレジスタ６０５に格納し、ベクトル付ディザ処理６０６により得られるベクトルデータとレジスタ６０５に記憶したベクトルデータのいずれかを特徴量に基づいてセレクタ６０７で選択する。例文帳に追加

A feature quantity extraction part 602 extracts a feature quantity from image data, vector data of output pixels are determined according to the feature quantity and pixel data of the respective pixels forming the image data and stored in a register 605, and a selector 607 selects vector data obtained through vector-added dither processing 606 or the vector data stored in the register 605 according to the feature quantity. - 特許庁

特徴ベクトル法を用いて演算量を抑制したあいまい検索を実現する。例文帳に追加

To realize ambiguous retrieval for which an operation amount is suppressed by using a feature vector method. - 特許庁

作成したモデルパターンベクトルから特徴抽出行列を求め、前記特徴抽出行列からその代表特徴量ベクトルとを求め学習手段４に蓄積する。例文帳に追加

A feature extraction matrix is obtained from the prepared model pattern vector and from the feature extraction matrix, its representative feature amount vector is obtained to be stored in a learning means 4. - 特許庁

小容量化は、文字特徴について、各列もしくは行単位で特徴ベクトルのクラスタリング処理を行い、列もしくは行特徴をｍ個の列ベクトルで代表させ、１〜ｍの識別番号を付与することにより行う。例文帳に追加

The capacity is reduced by imparting an identification number of 1 to m by representing a column or row feature by m pieces of column vectors, by executing clustering processing of a feature vector in respective column or row units on a character feature. - 特許庁

特徴ベクトル算出部５２は、各時間範囲内の制御量に基づいて、該時間範囲における制御の特徴を示す特徴ベクトルＰ_ｎを算出する。例文帳に追加

A feature vector computing section 52 computes a feature vector P_n indicating a feature of control in the time range based on the control variable of each time range. - 特許庁

このデータベース装置１では、画像に含まれる複数の特徴点の各々の局所特徴量が特徴量ベクトルとして表され、複数の特徴量ベクトルが含まれるベクトル空間においてクラスタリング処理が行われてベクトル空間が複数の部分空間に分割され、各部分空間と各画像との対応関係を示す検索テーブルが生成される。例文帳に追加

In the database device 1, a local characteristic amount of each of a plurality of characteristic points included in the images is represented as the characteristic vector, the clustering processing is performed in the vector space including the plurality of characteristic amount vectors, so that the vector space is divided into a plurality of the subspaces, and a retrieval table showing correspondence relation between each subspace and each image is generated. - 特許庁

分類配置特徴量選択部１９は、検索キーが持つ特徴量のうち検索特徴量として選択されなかった特徴量ベクトル要素を分類配置特徴量として選択する。例文帳に追加

A classification and location feature selecting part 19 selects feature vector element from them, which is not selected as special feature in the feature the selection key has, as the classification and location feature. - 特許庁

特徴点特徴量算出部２４によって、特徴点抽出部２２によって抽出された複数の特徴点の各々について、特徴点の特徴ベクトルを算出する。例文帳に追加

A feature vector of each of the plurality of feature points extracted by the feature point extraction part 22 is calculated by a feature point feature value calculation part 24. - 特許庁

特徴ベクトルとの間の距離を計算する符号ベクトルを限定することで高速のベクトル量子化を可能にし、かつ良好な量子化結果を得ることを可能にすること。例文帳に追加

To achieve high speed vector quantization by limiting a code vector for calculating the distance to a feature vector, and to obtain good quantization results. - 特許庁

特徴量生成機能部１１０で生成された多次元ベクトルの特徴量データを用いるので、高精度の検索を行うことができる。例文帳に追加

Search with a high degree of accuracy can be performed, due to the use of the feature-quantity data of the multi-dimension vector generated by the feature quantity generating function 110. - 特許庁

係数生成部１６は、演算用係数ベクトルＷ_0乃至Ｗ_kを係数ROM１７から取得し、特徴量と演算用係数ベクトルＷ_0乃至Ｗ_kを用いた演算により、処理係数ベクトルＷを生成する。例文帳に追加

A coefficient generation section 16 acquires coefficient vectors W_0-W_k for operation from a coefficient ROM 17, and produces a processing coefficient vector W through operation using the feature quantity and the coefficient vectors W_0-W_k for operation. - 特許庁

上位階層動きベクトル検出部２５は、上位階層特徴量を基に、最終的に検出される動きベクトルに近似する上位階層ベクトルを検出する。例文帳に追加

A higher hierarchical motion vector detecting part 25 detects a higher hierarchical vector approximating the motion vector to be finally detected based on the high hierarchical featured amount. - 特許庁

また、新たに生成された特徴量ベクトルを蓄積部９５に蓄積されたベクトルに加えて、ベクトルの分布、分布の中心、標準偏差を再計算し、蓄積部９５に蓄積する。例文帳に追加

The newly generated feature vectors are added to the vectors stored in the storage part 95, and the distribution of the vectors, the center of the distribution and the standard deviation are recalculated and stored in the storage part 95. - 特許庁

平均値・分散計算部５１は、VQ復号部２１で復号された音響特徴量（特徴ベクトル）の平均値yおよび分散x1を計算する。例文帳に追加

A mean-variance calculation section 51 calculates a mean y and a variance x1 of an acoustic feature amount (a feature vector) decoded by a VQ decoding section 21. - 特許庁

特徴量抽出部２では、音声信号の音響特徴ベクトルを算出し、認識部５に送る。例文帳に追加

The featured values extracting section 2 computes an acoustic featured vector of the voice signals and transmits the vector to a recognition section 5. - 特許庁

この特徴ベクトルは、画像領域の各画素に対する特徴量の平均、分散または頻度ヒストグラム等の要素により構成される。例文帳に追加

This feature vector is configured of such elements as the average and distribution of the featured values to each of the pixels of the image region or a frequency histogram. - 特許庁

特徴量抽出部４０は、部分画像特定部３０により特定された検出範囲の特徴ベクトルを算出する。例文帳に追加

A feature amount extraction part 40 calculates a feature vector of a detection range specified by a partial image specification part 30. - 特許庁

特徴量ベクトルが示す点を含む多次元空間を分割するセル空間を階層的に構築し，階層化された各セル空間を表現するビット列を用いて特徴量ベクトルを一意に管理する(11,12,13,14) 。例文帳に追加

Cell spaces obtained by dividing a multidimensional space including a point that a feature variable vector indicates are hierarchically structured and feature variable vectors are uniquely manages (11, 12, 13, 14) by using bit arrays representing respective cell spaces which are made hierarchical. - 特許庁

そして、登録情報生成部１６が、元の特徴量ベクトルと変換後の仮想特徴量ベクトルに基づいて、新規登録者の顔定義情報を生成し、登録情報記憶部１９に登録する。例文帳に追加

A registration information generation part 16 generates face definition information of the new registrant based on the original characteristic quantity vector and the virtual characteristic quantity vector after conversion, and registers it in a registration information storage part 19. - 特許庁

そして、登録情報生成部１６が、元の顔特徴量ベクトルと変換後の仮想顔特徴量ベクトルに基づいて、新規登録者の顔定義情報を生成し、登録情報記憶部１９に登録する。例文帳に追加

Then a registering information generation part 16 generates face definition information of the new registrant on the basis of the original face feature value vector and the transformed virtual face feature value vector and registers the face definition information in a registering information storage part 19. - 特許庁

動き履歴特徴量抽出部１２２は、予測動きベクトルメモリ１２１に格納されている最新の過去の複数フレームの予測動きベクトルデータを読み出し、オブジェクトの動き特徴量を抽出する。例文帳に追加

A motion history feature extraction part 122 reads the estimated motion vector data over the plurality of past latest frames stored in the estimated motion vector memory 121 and extracts motion features of the object. - 特許庁

サーバ計算機は、クライアント計算機から受信した該圧縮済み音声特徴量ベクトルを算出済みの音声圧縮係数に基づいて復元し、当該復元した音声特徴量ベクトルを用いて音声認識を行う。例文帳に追加

The server computer restores the compressed speech feature quantity vector received from the client computer based upon the speech compression coefficient and performs speech recognition by using the restored speech feature quantity vector. - 特許庁