「feature value」を含む例文一覧(947)

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  • When the value of the feedback is zero, the feature is disabled.The feature is enabled for any other value.
    フィードバック値が 0 の時、この機能は無効になる。 - XFree86
  • A feature value comparison unit 16 compares the feature value calculated by a feature value calculation unit 14 with the feature value stored in the feature value storage unit 15 for every status.
    特徴量比較部１６は、特徴量算出部１４が算出した特徴量と、特徴量記憶部１５が記憶している特徴量とを状態毎に比較する。 - 特許庁
  • The feature value analysis section outputs a sound feature value by performing sound feature value analysis of a speech segment.
    特徴量分析部は、音声区間セグメントの音響特徴量分析を行い音響特徴量を出力する。 - 特許庁
  • The value of 0 disables the history feature.
    0 ならヒストリ機能が無効になります。 - JM
  • The representative feature value extracting section extracts a representative feature value of the speech segment from the sound feature value.
    代表特徴量抽出部は、音響特徴量から音声区間セグメントの代表特徴量を抽出する。 - 特許庁
  • A feature word specification means 974 specifies the feature words based on the feature value.
    特徴語特定手段９７４は、評価値に基づいて特徴語を特定する。 - 特許庁
  • 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.
    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。 - 特許庁
  • FEATURE VALUE EXTRACTION DEVICE, FEATURE VALUE EXTRACTION METHOD, IMAGE PROCESSOR, AND PROGRAM
    特徴量抽出装置、特徴量抽出方法、画像処理装置、及び、プログラム - 特許庁
  • A feature value acquisition unit 13 acquires a feature value representing a face feature from an input face image.
    特徴量取得部１３が、入力された顔画像から顔の特徴を表す特徴量を取得する。 - 特許庁
  • A first feature value extracting part 4 extracts a feature value from a picture transmitted from a transmission side 2, and a second feature value extracting part 5 extracts a feature value from a picture received by a reception side 3.
    第１特徴量抽出部４は送信側２の送信画像から、第２特徴量抽出部５は、受信側３の受信画像から特徴量を抽出する。 - 特許庁
  • IMAGE FEATURE VALUE EXTRACTION SYSTEM AND METHOD
    画像特徴量抽出システムおよび方法 - 特許庁
  • A feature value vector generating part 103C generates feature value vectors for each image by using attribute information and image feature value.
    特徴量ベクトル生成部１０３Ｃは、各画像について、属性情報及び画像特徴量を用いて、特徴量ベクトルを各々生成する。 - 特許庁
  • A face feature value vector extraction part 14 extracts a feature value from a registered image of a new registrant and generates a face feature value vector.
    顔特徴量ベクトル抽出部１４が、新規登録者の登録画像から特徴量を抽出し、顔特徴量ベクトルを生成する。 - 特許庁
  • The third extraction means 113c selects a second feature value to be used for gradation conversion processing from the first feature value and the second feature value based on a comparison result between the difference between the first feature value and the second feature value, and a prescribed threshold.
    選択手段１１３ｃは、第１の特徴量と第２の特徴量の差分と、所定のしいき値との比較結果に基づいて、第１の特徴量と第２の特徴量から、階調変換処理に用いる特徴量を選択する。 - 特許庁
  • In each of still images composing a video while adopting image feature values and sound feature values included in the video as detection targets, a feature value including a value attribute feature value in which a detection result is a value indicating a degree of the feature value is detected.
    映像の持つ画像特徴量や音響特徴量を検出対象として、映像を構成する各静止画について、検出結果が特徴量の程度を示す値となる値属性特徴量を含む特徴量を検出する。 - 特許庁
  • A correlation value calculation section multiplies a data value of the feature section of the input waveform data by the feature value of the feature section of the prediction waveform data to calculate a correlation value.
    相関値算出部は、入力波形データの特徴区間のデータ値と、予測波形データの特徴区間の特徴値とを乗算して相関値を算出する。 - 特許庁
  • A feature value calculation unit 103 calculates the feature value of an entire picture, and a feature value calculation unit 102 calculates a feature value only in a picture region designated by a designation information unit 101.
    特徴量算出部１０３は、画面全体の特徴量を算出し、特徴量算出部１０２は、指定情報部１０１により指定される画面領域のみの特徴量を算出する。 - 特許庁
  • A feature extracting part 43 generates a feature value indicating an acoustic feature of an input signal.
    特徴抽出部４３は、入力信号の音響的な特徴を表す特徴量を生成する。 - 特許庁
  • The feature value calculating part 122 calculates the predetermined feature values from the block.
    特徴量算出部１２２は、ブロックから所定の特徴量を算出する。 - 特許庁
  • A collation unit 106 collates the feature value of the received sound signal with feature value models registered on the feature value dictionary 107, selects a feature value model closer to the feature value of the received sound signals, and defines a sound source position candidate corresponding to the selected feature value model as the result of the target sound source position estimation.
    照合部１０６は、受音信号の特徴量を、特徴量辞書１０７に登録されている特徴量モデルと照合して、受音信号の特徴量により近い特徴量モデルを選択し、選択した特徴量モデルに対応付けられている音源位置候補を、対象音源の位置の推定結果とする。 - 特許庁
  • The feature value Vn of the steady state is acquired via a 1st feature extraction part 25 and the feature value Vs of the non-steady state is acquired via a 2nd feature extraction part 29 respectively.
    定常状態の特徴量Ｖｎは第１特徴抽出部２５で得られ、非定常状態の特徴量Ｖｓは第２特徴抽出部で得られる。 - 特許庁
  • A feature value calculation part calculates feature values of the segmented image.
    特徴量演算部は上記切り出された画像から特徴量を算出する。 - 特許庁
  • When the feature value of the pixels not yet calculated is calculated by a feature value complement step, the feature value of the pixel nearest is applied, and the calculation amount is suppressed, and the feature value can be effectively calculated.
    また特徴量補完ステップにおいて未計算の画素の特徴量を計算する場合も、最も近接する画素の特徴量を適用することで計算量を抑え、効果的な特徴量算出を行う。 - 特許庁
  • The feature amount is regarded as integration value in the whole area of correlation value.
    特徴量はこれらの相関値の領域全体での積分値となる。 - 特許庁
  • FEATURE VALUE CALCULATION SYSTEM, ATTENTION LEVEL CALCULATION SYSTEM, FEATURE VALUE CALCULATION PROGRAM, ATTENTION LEVEL CALCULATION PROGRAM, FEATURE VALUE CALCULATION METHOD AND ATTENTION LEVEL CALCULATION METHOD
    特徴量算出システム、注目度算出システム、特徴量算出プログラムおよび注目度算出プログラム、並びに特徴量算出方法および注目度算出方法 - 特許庁
  • A feature value calculation unit 14 calculates the feature value for every status and IP address based on the number of appearance.
    特徴量算出部１４は、出現数に基づいて、特徴量を状態毎かつIPアドレス毎に算出する。 - 特許庁
  • A sound feature value accumulation section 104 accumulates the sound feature value over a whole input speech.
    音響特徴量蓄積部１０４は、音響特徴量を入力音声全体にわたって蓄積する。 - 特許庁
  • When no value of the feature amount is obtained or the value of the feature amount has meaningless, 'Indefiniteness' is assigned as the extract result.
    また、特徴量の値が求まらないか無意味である場合には、値として「不定」を抽出結果とする。 - 特許庁
  • DEVICE AND METHOD FOR IMAGE FEATURE VALUE GENERATION, AND STORAGE MEDIUM RECORDED WITH IMAGE FEATURE VALUE GENERATING PROGRAM
    画像特徴量生成装置および方法、ならびに画像特徴量生成プログラムを記録した記憶媒体 - 特許庁
  • Facial feature values for a specific person is stored to a facial feature value RAM390.
    顔特徴量ＲＡＭ３９０には特定人物の顔特徴量が記憶されている。 - 特許庁
  • IMAGE FEATURE VALUE EXTRACTING METHOD AND IMAGE QUALITY EVALUATING METHOD
    画像特徴量抽出方式および画質評価方式 - 特許庁
  • A feature value coupling section 17 creates a coupled value by coupling the feature value of the file of new version to that of the file of old version.
    特徴値結合部１７は、新バージョンのファイルの特徴値と旧バージョンのファイルの特徴値とを結合して結合値を作成する。 - 特許庁
  • 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。 - 特許庁
  • The five feature amounts are a high-pass filter operation value, a low-pass filter operation value, a maximum value of a peripheral pixel value, a minimum value of the peripheral pixel value, and a maximum value of a difference absolute value of the peripheral pixel value.
    上述の５つの特徴量は、高域フィルタ演算値、低域フィルタ演算値、周辺画素値の最大値、周辺画素値の最小値、および周辺画素値の差分絶対値の最大値とされる。 - 特許庁
  • A feature value which indicates a feature of the area is computed for each divided area.
    分割された各領域について、その領域の特徴を示す特徴量を算出する。 - 特許庁
  • In the case the feature quantity P (X and Y) of an image is equal to or more than a prescribed value Th1, the value of the feature quantity P (X and Y) is converted into a fixed value Th2.
    画像の特徴量Ｐ（Ｘ，Ｙ）が所定値Ｔｈ１以上の場合には、その特徴量Ｐ（Ｘ，Ｙ）の値を一定値Ｔｈ２に変換する。 - 特許庁
  • A feature value is calculated from the detected face image (S14).
    検出した顔画像から特徴量を算出する（Ｓ１４）。 - 特許庁
  • An image feature value generating means 4 generates a feature value for the image obtained by the generating means 3.
    画像特徴量生成手段４は、矩形画像生成手段３により得られた画像に対して特徴量を生成する。 - 特許庁
  • These extracted feature value and sound source frequency value are stored in a data storage part 22.
    この抽出された特徴量及び音源周波数値を、データ記憶部２２に記憶する。 - 特許庁
  • A content feature detector 10 determines the feature of video content for one frame based on the luminance information value Yi for obtaining a content feature determination information value Ji.
    コンテンツ特徴検出部１０は、輝度情報値Ｙｉをもとに１フレーム分の映像コンテンツの特徴を判定し、コンテンツ特徴判定情報値Ｊｉを得る。 - 特許庁
  • On the basis of a luminance information value Yi, a content feature decision part 10 decides the feature of one frame of video contents, and obtains a content feature decision information value Ji.
    コンテンツ特徴判定部１０は、輝度情報値Ｙｉをもとに１フレーム分の映像コンテンツの特徴を判定し、コンテンツ特徴判定情報値Ｊｉを得る。 - 特許庁
  • An identification feature point storage part stores the information of an identification feature point as a feature point whose correlation value is low between similar model images.
    識別特徴点記憶部は、類似モデル画像間で相関値が低い特徴点である識別特徴点の情報を記憶する。 - 特許庁
  • Then, a feature parameter generation section 130 generates a feature parameter by using only the power value of the periodic component as a feature quantity.
    そして、特徴パラメータ生成部１３０において、周期性成分のパワー値のみを特徴量として用い、特徴パラメータを生成する。 - 特許庁
  • An initial correction value calculation section 105 calculates the CM value cm_init accumulated in the initial correction value accumulation section 101, by using a sound feature value accumulated in the sound feature value accumulation section 104.
    初期補正値算出部１０５は、音響特徴量蓄積部１０４に蓄積された音響特徴量を用いて、初期補正値蓄積部１０１に蓄積する初期CM値cm_initを算出する。 - 特許庁
  • An information processing apparatus 10 includes a feature value detecting section 21 for determining a feature value of the subject included in an input image, and an image processing section 22 for detecting motion of the subject on the basis of the feature value determined by the feature value detecting section.
    情報処理装置１０は、入力された画像に含まれる被写体の特徴量を求める特徴量検出部２１と、特徴量検出部によって求められた特徴量に基づいて被写体の動きを検出する画像処理部２２を備える。 - 特許庁
  • A correlation value calculation section 25 calculates a correlation value between input waveform data and a specific code, based on an operation value obtained by multiplying a data value in a feature section stored in the accumulation value buffer 30 by a feature value, namely a first value or a second value, in the feature section for the specific code.
    相関値算出部２５は、累算値バッファ３０に格納された特徴区間のデータ値と、特定の符号についての特徴区間における、第１の値或いは第２の値の何れかである特徴値と、を乗算して得られた演算値に基づき、入力波形データと、特定の符号との間の相関値を算出する。 - 特許庁
  • To provide a means for determining a forged bank bill using a combined feature value after calculating the combined feature value by combining the feature value in accordance with a plurality of pieces of data to be acquired from the bank bill.
    紙幣から取得した複数のデータをもとにした特徴値を複合して複合特徴値を算出し、その複合特徴値を用いて偽造紙幣を判別する手段を提供する。 - 特許庁
  • For the determination of the feature value, a frequency is extracted from the entire analyzed frequencies, the feature value is calculated on the basis of the extracted frequency, and the error rate of the calculated feature value is evaluated.
    この特徴値の決定は、解析した全周波数から周波数を抽出し、抽出した周波数に基づき特徴値が算出され、算出された特徴値の誤り率が評価される。 - 特許庁
  • A feature value accumulating means 24 accumulates feature values of images in an external image accumulation device.
    特徴量蓄積手段２４は不図示の外部画像蓄積装置の画像の特徴量を蓄積している。 - 特許庁
  • A feature value extract part 52 extracts feature values from the created data matrix by factor analysis.
    特徴値抽出部５２は、作成したデータ行列から、因子分析により特徴値の抽出を行う。 - 特許庁
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