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linear subspaceの部分一致の例文一覧と使い方
該当件数 : 4件
A face image recognition device 200 is constituted of a face input part 201, an input subspace creation part 202, a dictionary subspace storage part 203, a pseudo whitening matrix storage part 204, a subspace linear transformation part 205, a subspace similarity calculation part 206, and a determination part 207.例文帳に追加
顔画像認識装置200は、顔入力部201、入力部分空間生成部202、辞書部分空間格納部203、擬似白色化行列格納部204、部分空間線形変換部205、部分空間間類似度計算部206、判定部207からなる。 - 特許庁
A face image recognition device 200 is constituted of a face input part 201, an input subspace creation part 202, a dictionary subspace storage part 203, an orthogonalization matrix storage part 204, a subspace linear transformation part 205, a subspace similarity calculation part 206, and a face determination part 207.例文帳に追加
顔画像認識装置200は、顔入力部201、入力部分空間生成部202、辞書部分空間格納部203、直交化行列格納部204、部分空間線形変換部205、部分空間間類似度計算部206、顔判定部207からなる。 - 特許庁
Similarity is found when linear transformation of an input subspace created from a plurality of input patterns acquired from a recognition object and a previously registered dictionary subspace is carried out by an orthogonalization matrix for extracting characteristics effective for recognition.例文帳に追加
識別対象から獲得した複数の入力パターンから生成した入力部分空間と予め登録していた辞書部分空間を、識別に有効な特徴を抽出するための直交化行列により線形変換し類似度を算出する。 - 特許庁
Similarity is found when linear transformation of an input subspace created from a plurality of input patterns acquired from a recognition object and a previously registered dictionary subspace is carried out by a pseudo whitening matrix for extracting characteristics effective for recognition.例文帳に追加
識別対象から獲得した複数の入力パターンから生成した入力部分空間と、予め登録していた辞書部分空間を、識別に有効な特徴を抽出するための擬似白色化行列により線形変換し類似度を算出する。 - 特許庁
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