「法線方向ベクトル」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

図11に、候補ベクトルの選択情報から画像の性質を推定する方法について示す。

图 11示出根据候补向量的选择信息推定图像的性质的方法。 - 中国語 特許翻訳例文集

図12は、上記のような画像の性質の推定情報（候補ベクトルの選択情報）に基づいて差分ベクトルの可変長符号表を切り替える方法を示している。

图 12示出根据如上述那样的图像性质的推定信息 (候补向量的选择信息 )而切换差分向量的可变长度编码表的方法。 - 中国語 特許翻訳例文集

このベクトルV12の方向は、フットセンサ33上のユーザの正面が向いている方向となる（処理b2）。

该向量 V12的方向成为脚传感器 33上的用户的正面朝向的方向 (处理 b2)。 - 中国語 特許翻訳例文集

さらに本発明の一実施の形態では、候補ベクトルの選択情報に基づいて差分ベクトルの符号化方法を切り替えることにより、さらなる符号量の削減を実現する。

另外，在本发明的一个实施的方式中，通过根据候补向量的选择信息切换差分向量的编码方法，实现进一步削减编码量。 - 中国語 特許翻訳例文集

候補ベクトルの分布範囲が狭い場合は予測ベクトルの選択を誤ったときのリスクは小さいと判断し、従来通りの予測方法を実施する。

在候补向量的分布范围狭窄的情况下，判断为错误地选择预测向量的风险小，实施如以往那样的预测方法。 - 中国語 特許翻訳例文集

Thre2以上の間隔がなければ、選択肢となる候補値の中から、差分ベクトルを最小化するものをPMV（予測ベクトル）として選択し(1705)、選択情報を付加ビットとして追加する(1706)。

如果没有 Thre2以上的间隔，则从成为选择项的候补值中选择将差分向量最小化的候补值作为 PMV(预测向量 )(1705)，将选择信息作为附加比特而追加 (1706)。 - 中国語 特許翻訳例文集

続いて、選択肢となる候補値の中から、差分ベクトルを最小化するものをPMV（予測ベクトル）として選択し(1705)、選択情報を付加ビットとして追加する(1706)。

然后，从成为选择项的候补值中选择将差分向量最小化的候补值作为 PMV(预测向量 )(1705)，并将选择信息作为附加比特追加 (1706)。 - 中国語 特許翻訳例文集

続いて予測候補ブロック選択器202は、再生した予測動きベクトル選択情報に基づいて動きベクトル予測に用いる予測対象ブロックを選択する（ステップ314）。

接着，预测候选块选择器 202根据再现后的预测运动矢量选择信息，选择在运动矢量预测中使用的预测对象块 (步骤 314)。 - 中国語 特許翻訳例文集

14. 請求項8記載の動画像符号化方法であって、さらに前記差分ベクトル算出ステップで算出した差分ベクトルを可変長符号化する可変長符号化ステップとを備え、前記可変長符号化ステップは、前記複数の候補値の選択結果に基づいて、可変長符号化処理に用いる符号表を変更することを特徴とする動画像符号化方法。

14.根据权利要求 8所述的运动图像编码方法，其特征在于，还包括对在上述差分向量计算步骤中计算出的差分向量进行可变长度编码的可变长度编码步骤，在上述可变长度编码步骤中，根据上述多个候补值的选择结果来变更在可变长度编码处理中所使用的编码表。 - 中国語 特許翻訳例文集

演算処理部32では、フットセンサ33からパターンA，Bの検出信号を受け取ると、パターンA，Bが示す靴の向いている方向から、パターンAのベクトルV1とパターンBのベクトルV2とを求める。

在运算处理部 32中，如果从脚传感器接受图案A、B的检测信号，则根据图案 A、B所示的鞋朝向的方向，求图案 A的矢量 V1和图案 B的矢量 V2。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えばBFTについては、BFT期間では、BFT打診パケットが様々な異なる方向に送信され（例えば様々な異なるビームフォーミングベクトルを利用して）、「最良の」方向が選択されてよい。

例如，对于 BFT，BFT时段可以涉及在不同的方向上传输 BFT探测分组 (例如，利用不同的波束赋形矢量 )，并且可以选择“最优”方向。 - 中国語 特許翻訳例文集

制御部53は、入力された動きベクトルの水平方向の成分の大きさがV0より大きいV1のとき、T0より少ないT1を遅延量として選択し、その情報をメモリ32に出力する。

当输入运动矢量的水平分量的大小是大于 V0的 V1时，所述控制部件 53选择小于 T0的 T1作为延迟量，并将所述信息输出到存储器 32。 - 中国語 特許翻訳例文集

また、制御部53は、入力された動きベクトルの水平方向の成分の大きさがV0より小さいV2のとき、T0より多いT2を遅延量として選択し、その情報をメモリ32に出力する。

另外，当输入运动矢量的水平分量的大小是小于 V0的 V2时，所述控制部件 53选择大于 T0的 T2作为延迟量，并将所述信息输出到存储器 32。 - 中国語 特許翻訳例文集

また、すべての値の間隔がThre1以上であれば(CASE4)、最大値(f)、中央値(g)、最小値(h)の3種類の候補値の中から差分ベクトルが最も小さくなるものを予測ベクトルPMVとして選択し、1ビット、もしくは2ビットの情報を付加する。

另外，如果所有的值的间隔都为Thre1以上(CASE4)，则从最大值(f)、中央值(g)、最小值 (h)这 3种类的候补值中选择差分向量变得最小的作为预测向量 PMV，并附加 1比特或 2比特的信息。 - 中国語 特許翻訳例文集

付加情報には、候補予測信号を選択した予測モードに加えて、画面間予測の場合、動きベクトルと検出した参照画像を指示する参照フレーム番号が含まれる。

在附加信息中，除了选择候选预测信号的预测模式以外，在画面间预测的情况下，还包含指示检测为运动矢量的参照图像的参照帧编号。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明の一実施の形態では、では、前述した付加ビットによる最適ベクトルの選択方法において、どの候補ベクトルが選択されたかを調べることによって対象領域における動きの性質を詳細に推定することができ、この推定情報に基づいて符号表を切り替えることにより、より詳細な符号表の切り替えが可能になり、その結果さらなる符号量の削減を可能にした。

在本发明的一个实施方式中，在基于上述的附加比特的最佳向量的选择方法中，通过调查选择了哪个候补向量，能够详细地推定对象区域中的运动的性质，通过基于该推定信息而切换编码表，能够进行更详细的编码表的切换，其结果是能够进一步削减编码量。 - 中国語 特許翻訳例文集

24. 複数のプリコーディング・マトリクスを評価する工程（32）と、前記複数のプリコーディング・マトリクスから、前記シンボルベクトルから前記プリコーディングされたベクトルを生成するために前記遠隔地の通信装置により用いられるプリコーディング・マトリクスを選択する工程（34）と、前記選択されたプリコーディング・マトリクスの指示を前記遠隔地の通信装置に送信する工程（36）とをさらに有することを特徴とする請求項22に記載の方法。

24.如权利要求 22所述的方法，还包括： 评估 (32)多个预编码矩阵； - 中国語 特許翻訳例文集

メッセージ160を受信すると、局1は、メッセージ160で報告された1以上の識別子と、シーケンス156のトレーニングデータユニットの送信に使用されたステアリングベクトルのシーケンスとを比較し、1以上の識別子に好適な選択アルゴリズムを適用して、送信ステアリングベクトルuTX1の選択を行う。

一旦接收到消息 160，站点 1可以将消息 160中所报告的一个或多个标识符与用于发送训练数据单元序列 156的导向矢量序列相比较，并且向一个或多个标识符应用任何期望的选择算法以选择发送导向矢量 u 1TX。 - 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を実施することにより、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。

为了实现本文中所描述的各个自动化方面，这些技术可以采用多种方法中的一种方法，根据数据进行学习，然后关于动态地在多个存储单元之间存储信息得出推论和 /或做出判断 (例如，隐式马尔可夫模型 (HMM)和相关的原型依赖模型 (prototypical dependency model)，诸如贝叶斯网络 (例如，利用贝叶斯模型评分或近似法通过结构搜索所产生的 )之类的更一般化的概率图形模型、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”方法、模糊逻辑方法的方法 )，以及其它用于执行数据融合的方法等 )。 - 中国語 特許翻訳例文集

7. 請求項1記載の動画像復号化方法であって、前記予測ベクトル算出ステップより前に、符号化ストリームに対して可変長復号処理を行う可変長復号化ステップをさらに備え、前記可変長復号化ステップは、既に復号化された複数の周辺ブロックの動きベクトルを取得し、複数の周辺ブロックの動きベクトルの分布と符号化ストリームに含まれる付加データとに基づいて、複数の可変長符号表から一の可変長符号表を選択し、該選択した可変長符号表を用いて差分ベクトルの復号を行うことを特徴とする動画像復号化方法。

7.根据权利要求 1所述的运动图像解码方法，其特征在于，在上述预测向量计算步骤之前还包括对编码流进行可变长度解码处理的可变长度解码步骤，在上述可变长度解码步骤中，取得已经被解码了的多个周边块的运动向量，根据多个周边块的运动向量的分布和编码流中包含的附加数据，从多个可变长度编码表中选择一个可变长度编码表，使用该选择的可变长度编码表进行差分向量的解码。 - 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

CAVLCが各係数を個別に符号化しないため、技法は、以前に量子化された係数に対して選択された量子化レベル、および係数ベクトルの後の係数に対して推定（または予測）される量子化レベルに基づいて、個別係数に関連付けられた各候補量子化レベルに対する符号化コストを計算する。

由于CAVLC不独立编码每一系数，所以所述技术可基于为先前经量化系数所选择的量化层级和用于系数向量的随后系数的所估计(或预测)的量化层级来为与所述个别系数相关联的候选量化层级中的每一者计算所述译码成本。 - 中国語 特許翻訳例文集

CAVLCは各係数を個別に符号化しないため、技法は、以前に量子化された係数に対して選択された量子化レベル、および係数ベクトルの後の係数に対して推定される（または予測される）量子化レベルに基づいて、個別係数に関連付けられた候補量子化レベルの各々に対する符号化コストを計算する。

由于CAVLC不独立编码每一系数，所以所述技术可基于为先前经量化系数选择的量化层级和用于系数向量的随后系数的所估计 (或预测 )的量化层级而计算与个别系数相关联的候选量化层级中的每一者的译码成本。 - 中国語 特許翻訳例文集

具体的には、検索判断基準は、量子化歪みと、モード情報、動きベクトル（インターモードが選択される場合）、および予測誤差信号（またはイントラモードがイントラ予測を利用しない場合はオリジナルピクセル）を含む候補モードを使用してマクロブロックをコーディングするのに必要なビット数との加重和である。

具体地，搜索标准是量化失真与使用候选模式(包括模式信息)、运动向量(在选择了帧间模式的情况下)、以及预测误差信号(或在帧内模式不使用帧间预测的情况下的原始像素)对宏块进行编码所需的比特数的加权和。 - 中国語 特許翻訳例文集