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「磁化ベクトル」の部分一致の例文検索結果

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カメラ本体1は、メカシャッター101と、撮像素子102と、アナログ処理部103と、アナログ/デジタル変換部104(以下、A/D変換部104)と、バス105と、SDRAM106と、画像処理部107と、AE処理部108と、AF処理部109と、画像圧縮伸長部110と、メモリインターフェース111(以下、メモリI/F111)と、記録媒体112と、LCDドライバ113と、LCD114と、マイクロコンピュータ115と、操作部116と、Flashメモリ117と、振動検出センサ118と、動きベクトル算出部119と、合成処理部120と、を有している。

照相机主体 1具有机械快门 101、摄像元件 102、模拟处理部 103、模数转换部104(以下称之为 A/D转换部 104)、总线 105、SDRAM106、图像处理部 107、AE处理部 108、AF处理部109、图像压缩解压缩部110、存储器接口111(以下称之为存储器I/F111)、记录介质112、LCD驱动器 113、LCD114、微计算机 115、操作部 116、闪存 117、振动检测传感器 118、运动矢量计算部 119、合成处理部 120。 - 中国語 特許翻訳例文集

S1では、CPU40は、VRAM43に現在記憶されている第2画像データ(基準撮像部からの画像データ)におけるAF評価エリアR1−Lの中心座標(X,Y)を設定し、指定したAF評価エリアR1−L内の特徴点およびそれに対応する第1画像データの点である対応点の検出と検出された特徴点および対応点に基づく最終視差ベクトル(Δx,Δy)の算出を行うよう視差量算出部82を制御する(図4参照)。

在 S1中,CPU 40设定当前被存储在 VRAM 43中的第二图像数据 (来自基准成像单元的图像数据 )中的 AF评估区域 R1-L中的中心坐标 (X,Y),并控制视差量计算单元 82以检测所指定 AF评估区域 R1-L中的特征点和第一图像数据中的作为与特征点相对应的点的对应点,并基于已检测的特征点和对应点来执行最终视差矢量 (Δx,Δy)的计算。 - 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

・マクロブロック内に配置されたピクセル値をそれぞれ備える参照可能フレーム及び双方向予測フレームのシーケンスを有するビデオ画像圧縮システムであって、双方向予測フレーム内の少なくとも1つのマクロブロックが、1つ以上の予測フレームからの動きベクトルに基づいて直接モード予測を用いて決定され、ここにおいて、かかる1つ以上の予測フレームのうちの少なくとも1つが表示順序において前記双方向予測フレームの後にあるとともに少なくとも1つの中間の参照可能フレームだけ前記双方向予測フレームから隔てられているシステム。

●具有可参考帧和双向预测帧序列的视频图像压缩系统,每个帧包括排列在宏块中的像素值,其中双向预测帧中的至少一个宏块是使用基于来自一个或多个预测帧的运动向量的直接模式预测确定的,其中这样的一个或多个预测帧的至少一个在显示顺序中是在双向预测帧之后而且被至少一个居间的可参考帧与双向预测帧隔开。 - 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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