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本発明の第7の側面に従い、その上に記憶された命令を有するデータキャリが提供され、プロセッサによって実行される時、プロセッサに、ビデオストリームを受信させ、隣接画素または複数組の画素を識別するように、各フレームの画素を走査することによって、ビデオストリームの各フレームの中の対象の輪郭を識別させ、隣接画素または複数組の画素の属性間の相対的差異は、所定のレベルを上回り、これらの画素または複数組の画素間の連続した線として、輪郭を画定しており、輪郭の範囲外である画素を、事前に選択した色、好ましくは黒にさせ、処理されたビデオストリームを伝送させる。

根据本发明的第七方面,本发明提供了存储有指令的数据载体,在处理器执行所述指令时,所述数据载体使得所述处理器接收视频流,通过扫描各帧的像素以识别邻近的像素或像素组,而其中所述邻近的像素或像素组的属性之间的相对差异是高于预定水平,和把轮廓限定为这些像素或像素组之间的连续的线,来识别所述视频流的各帧中的对象的轮廓,并且使落在所述轮廓之外的像素成为预先选定的颜色,优选为黑色,并且传输所述已处理的视频流。 - 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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