「特征向量」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

在用 H表示图像 100的特征向量的情况下，特征向量 H由式子“H＝ kCXHC+kEXHE”决定。

画像100の特徴ベクトルをHにて表した場合、特徴ベクトルHは、式「H＝kC×HC＋kE×HE」 - 中国語 特許翻訳例文集

所提取的特征向量 372是校正子特征向量 (图 7的框 356)的示例。

抽出特徴ベクトル372は、シンドローム特徴ベクトルの例である（図7のブロック356）。 - 中国語 特許翻訳例文集

此外，也可以设特征量 S为“特征向量”。

また、特徴量Sを「特徴ベクトル」としても構わない。 - 中国語 特許翻訳例文集

下面参照附图说明计算“特征向量”的方法。

以下、「特徴ベクトル」を算出する方法について、図面を参照して説明する。 - 中国語 特許翻訳例文集

图 5是将分类特征向量存储部 201所存储的数据表示为表格的图。

【図5】分類特徴ベクトル蓄積部201が蓄積するデータを表として表した図である。 - 中国語 特許翻訳例文集

因此，图像 100的特征向量 H成为与图像 100内的物体的形状及颜色相对应的特征量。

したがって、画像100についての特徴ベクトルHは、画像100内の物体の形状及び色に応じた特徴量となる。 - 中国語 特許翻訳例文集

并且，也可以通过将 MPEG7中规定的方法应用于图像 100，来导出图像 100的特征向量 H(特征量 )。

さらに、MPEG7に規定された方法を画像100に適用することで、画像100の特徴ベクトルH（特徴量）を導出するようにしても構わない。 - 中国語 特許翻訳例文集

在至少一个实施例中，特征向量包括将从候选的改变导致的亮度改变。

少なくとも1つの実施形態において、特徴ベクトルは候補変更から結果として生じる輝度変化を含む。 - 中国語 特許翻訳例文集

本发明将候选特征向量的集合聚集为所称的特征全集。

本発明は、候補特徴ベクトルのセットを集合して、特徴集合体と称される物を作成する。 - 中国語 特許翻訳例文集

TCO特征全集中的第一个特征向量是与目标向量相关性最大的候选特征。

TCO特徴集合体内の第1特徴ベクトルは、目標ベクトルと最も相関性を有する候補特徴である。 - 中国語 特許翻訳例文集

使用位掩码来传输为特征全集而选择的特征向量。

ビットマスクは、特徴集合体に対して選択された特徴ベクトルを転送するのに使用される。 - 中国語 特許翻訳例文集

再有，在MPEG(Moving Picture Experts Group)7中，虽然在图像的特征向量H(特征量 )的导出中使用 5个边缘提取滤波器，但即使将这 5个边缘提取滤波器应用在滤波器111～ 115中也无妨。

なお、MPEG（Moving Picture Experts Group）7において、画像の特徴ベクトルH（特徴量）の導出に5つのエッジ抽出フィルタが用いられているが、この5つのエッジ抽出フィルタを、フィルタ111〜115に適用しても構わない。 - 中国語 特許翻訳例文集

此外，除上述的特征向量外 (或代替 )，也可以基于图像内有无人物 (特别是人数 )来计算特征量。

また、上述の特徴ベクトルに加えて（または代えて）、画像内の人物の有無（特に人数）に基づいて特徴量を算出しても構わない。 - 中国語 特許翻訳例文集

在识别可能的可改变的语法元素105后，第一步骤是为输入列表中的每个可改变的语法元素生成特征向量 110。

可能性がある変更可能な構文要素105を識別した後、第1のステップは入力リストの変更可能な構文要素毎の特徴ベクトル110の生成である。 - 中国語 特許翻訳例文集

如上文提到的，在识别可能的可改变的语法元素后，第一步骤为对输入列表中的每个可改变的语法元素生成特征向量 310。

上記したように、可能性がある変更可能な構文要素を識別した後、第1のステップは入力リスト内の変更可能な構文要素毎に特徴ベクトル310の生成である。 - 中国語 特許翻訳例文集

在一个实施方式中，创建特征全集的第一步骤是选择关键向量，即被确定为目标向量的良好逼近的特征向量。

一実施形態では、特徴集合体を作成する第1ステップは、主ベクトル（キー・ベクトル）と、目標ベクトルの優れた近似であると判別される特徴ベクトルとを選択する。 - 中国語 特許翻訳例文集

在一个实施方式中，特征全集中的特征向量以及目标向量本身在基于 SVD编码之前通过离散小波变换 (DWT)。

一実施形態では、特徴集合体内の特徴ベクトルおよび目標ベクトル自体が、SVDを基礎とする符号化の前に、離散ウェーブレット変換（DWT）を通過する。 - 中国語 特許翻訳例文集

根据本发明，故障有无分类部根据由参数提取部提取出的参数构成的分类特征向量和数值条件对故障的有无、种类进行分类，因此能够根据利用参数的数值条件而确定的范围准确地判断网络故障的有无、故障的种类。

本発明によれば、パラメータ抽出部が抽出したパラメータからなる分類特徴ベクトルと数値条件とに基づいて、障害有無分類部が障害の有無、種類を分類するようにしたので、パラメータの数値条件によって定められた範囲に基づいて的確なネットワーク障害の有無、障害の種類を判断することができる。 - 中国語 特許翻訳例文集