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顔向き導出部172は、位置特定部170が出力した画像情報に示される顔画像の座標と顔画像の大きさとに基づいて、映像保持部124に保持されている映像データから位置特定部170が特定した顔画像を読み出し、顔画像の特徴点である目や口と顔の輪郭情報等から、ロール角以外の顔の向きを、すなわち顔のピッチ角とヨー角を導出する(図3(b)、(c)参照)。

脸部朝向导出部 172根据位置确定部 170输出的图像信息所表示的脸部图像的坐标和脸部图像的大小,从影像保持部 124所保持的影像数据中读出位置确定部 170确定的脸部图像,并根据作为脸部图像的特征点的眼、口和脸部的轮廓信息等,导出滚转角以外的脸部的朝向、即脸部的俯仰角和偏向角 (参照图 3(b)、(c))。 - 中国語 特許翻訳例文集

また、ゲイン調整部31によって調整されたR成分のゲイン量がB成分のゲイン量よりも大きい場合に、HSV色空間における彩度Sのヒストグラムにおけるグレー値(グレー画素の閾値)が所定値未満か否かを判断して、グレー値が所定値未満であると判断されると、調整済みのR成分のゲイン量をB成分のゲイン量よりも強く抑制するよう再調整するので、変更後の他の撮影環境に対応するようにゲイン量を適正な値に再調整して当該他の撮影環境下でも自然な画像を生成することができる。

另外,在增益调整部 31所调整的 R分量的增益量大于 B分量的增益量时,摄像装置 100判断 HSV色空间内的色度 S的直方图中的灰度值 (灰度像素的阈值 )是否小于规定值。 当判断为灰度值小于规定值时,摄像装置 100进行再调整,以相对 B分量的增益量较强地抑制调整完毕的 R分量的增益量,因此为了对应于变更后的其它摄影环境,而将增益量再调整为适当的值,这样即使在该其它摄影环境下也能够生成自然的图像。 - 中国語 特許翻訳例文集

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様にしたがって、これらの技術は、(例えば、Hidden Markov Models(HMM)および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン(SVM)のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように)データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関連する推論および/または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。 モバイル・デバイス304は、帯域幅範囲に保持された情報を収集するオブテイナ310と、収集された情報が、帯域幅範囲のガード帯域幅に存在するかを判定するロケータ312とを含みうる。

根据实现本文描述的各种自动化的方面,这些技术可以使用与在多个存储单元上动态存储信息相关的、用于从数据进行学习并得出推论和 /或作出决定的大量方法中的一种方法 (例如,隐马尔科夫模型 (HMM)及相关的原型依赖模型、更一般的概率图模型 (例如 (例如由使用贝叶斯模型得分或近似值的结构搜索所建立的 )贝叶斯网络、线性分类器 (例如支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如称为“神经网络”的方法 )、模糊逻辑方法以及执行数据融合的其它方法等 )。移动设备 304可以包括获取器 310和定位器 312,获取器 310收集保留在带宽范围中的信息,定位器 312确定所收集的信息是否位于该带宽范围的保护带宽上。 - 中国語 特許翻訳例文集

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