IMAGE PATCH in Korean Translation

Each of them the nine image patches that they maximally activate on.

개의 이미지 패치 각각에 대해, 이들은 최대로 활성화시키는 것입니다.

INSERT_TO- insert at the x-y location specified by the image patch.

INSERT_TO - 를 이미지 패치에 의해 지정되는 xy 위치에 삽입한다.

I'm still going to plot the image patches as the same size on these slides.

저는 여전히 이 슬라이드에서 같은 크기로 이미지 패치를 표현하려고 합니다.

If that exceeds a threshold, its coordinates are reported as the location of the image patch.

그것이 문턱값을 초과하는 경우, 그의 좌표가 이미지 패치의 위치로서 보고된다.

The image patch in document B might be directly below the word-pair"blue-thunderbird.".

문서 B 내의 이미지 패치는 단어쌍 "blue-thunderbird" 바로 아래에 있을 수 있다.

RETRIEVE_TEXT- retrieve text within of the x-y location determined by the image patch.

RETRIEVE_TEXT - 이미지 패치에 의해 결정되는 xy 위치의 내에서 텍스트를 검색한다.

For example, the best decision might indicate the image patch contains a 12-point Arial font double-spaced.

예를 들어, 최상의 결정은 이미지 패치가 12-포인트 Arial 폰트 한줄 띄기(double-spaced)를 포함한다는 것을 나타낼 수 있다.

INSERT_TO<DATA>-insert<DATA> at the x-y location specified by the image patch.

INSERT_TO <DATA> - <DATA>를 이미지 패치에 의해 지정되는 xy 위치에 삽입한다.

The key idea is that a clean image patch can be sparsely represented by an image dictionary, but the noise cannot.

핵심 아이디어는 깨끗한 이미지 패치가 이미지 사전에 의해 희박하게 표현 될 수 있지만 잡음은 표현할 수 없다는 것입니다.

If that value exceeds a pre-defined threshold, its coordinates are reported as the location of the center of the image patch.

그 값이 사전-정의된 문턱값을 초과하는 경우, 그의 좌표가 이미지 패치의 중심의 위치로서 보고된다.

For example, if a jpeg is stored at the x-y location determined by the image patch, the next closest product specification is retrieved instead.

예를 들어, jpeg가 이미지 패치에 의해 결정된 xy 위치에 저장되어 있는 경우, 그 다음으로 가장 가까운 제품 상세가 그 대신에 검색된다.

RETRIEVE_TEXT<RADIUS>-retrieve text within<RADIUS> of the x-y location determined by the image patch.

RETRIEVE_TEXT <RADIUS> - 이미지 패치에 의해 결정되는 xy 위치의 <RADIUS> 내에서 텍스트를 검색한다.

For example, if there are two plausible decisions for a given image patch, the database 3400 could indicate that they could be disambiguated by zooming out and inspecting the area to the right for the presence of an image..

예를 들어, 주어진 이미지 패치에 대해 2개의 그럴듯한 결정이 있는 경우, 데이터베이스(3400)는 이미지의 존재를 위한 오른쪽에 있는 영역을 줌아웃하여 조사함으로써 그 결정들이 명확하게 될 수 있음을 나타낼 수 있다.

PRISTINE_PATCH<RADIUS[DOCID PAGEID X Y DPI]>-retrieve an electronic representation for the specified document and extract an image patch centered at x-y with radius RADIUS.

PRISTINE_PATCH <RADIUS [DOCID PAGEID XY DPI]> - 지정된 문서에 대한 전자적 표시를 검색하고 반경 RADIUS을 갖는 xy에 중심이 있는 이미지 패치를 추출한다.

The x-y coordinates of the image patch(e.g., x-y coordinates for the center of the image patch) as well as the identification of the document and page can also be input to the feedback-directed feature search module 3418.

이미지 패치의 xy 좌표(예를 들어, 이미지 패치의 중심에 대한 xy 좌표)는 물론 문서 및 페이지의 ID는 또한 피드백-관련 피쳐 검색 모듈(feedback-directed feature search module)(3418)에 입력될 수 있다.

For example(assume OCR-based features are used, although the concept extends to any geometrically indexed feature set), an image patch in document A might be directly below the word-pair"blue-xylophone.".

예를 들어(OCR-기반 피쳐가 사용되는 것으로 가정하면, 개념이 임의의 기하학적으로 인덱싱된 피쳐 세트로 확장 되지만), 문서 A 내의 이미지 패치는 단어쌍 "blue-xylophone" 바로 아래에 있을 수 있다.

The image patch is effectively converted to word-pairs that are joined by a“-” if they are horizontally adjacent(e.g., the-cat, in-the, the-hat, and is-back) and a“+” if they overlap verticallye.g., the+in, cat+the, in+is.

이미지 패치는 이들이 수평으로 인접해 있는 경우 "-"(예를 들어, the-cat, in-the, the-hat, 및 is-back)로, 또한 이들이 수직으로 중첩하고 있는 경우 "+"(예를 들어, the+in, cat+the, in+is, 및 the+back)로 연결되어 있는 단어쌍으로 효과적으로 변환된다.

At the most basic level, andin accordance with one embodiment, the document matching module 226 determines the position of an image patch within a larger page image wherein that page image is selected from a large collection of documents.

가장 기본 레벨에서, 일 실시예에 따르면,문서 지문 정합 모듈(226)은 더 큰 페이지 이미지 내에서 이미지 패치의 위치를 결정하고, 여기서 그 페이지 이미지는 문서들의 큰 컬렉션으로부터 선택된다.

Each candidate in this list may contain the following items(doci, pagei, xi, yi), where doci is an identifier for a document, pagei a page within the document, and(xi,yi) is the x-y coordinates of the center of the image patch within that page.

이 리스트 내의 각각의 후보는 이하의 항목 (doci, pagei, xi, yi)를 포함할 수 있으며, 여기서 doci는 문서의 식별자이고, pagei는 문서 내의 페이지이며, (xi,yi)는 그 페이지 내의 이미지 패치의 중심의 xy 좌표이다.

Each pristine image patch returned from the MMR database 2524 may be associated with the following items(doci, pagei, xi, yi, widthi, heighti, actioni), where(doci, pagei, xi, yi) are as described above, widthi and heighti are the width and height of the pristine patch in pixels, and actioni is an optional action that might be associated with the corresponding area in doci's entry in the database.

MMR 데이터베이스(2524)로부터 반환된 각각의 원시 이미지 패치가 이하의 항목들(doci, pagei, xi, yi, widthi, heighti, actioni)과 연관될 수 있으며, 여기서 (doci, pagei, xi, yi)는 상기한 바와 같고, widthi 및 heighti는 원시 패치의 폭 및 높이(단위: 픽셀)이고, actioni는 데이터베이스 내의 doci 엔트리 내의 대응하는 영여과 연관될 수 있는 선택적인 동작이다.

Each candidate in this list may contain, for example, the following items(doci, pagei, xi, yi), where doci is an identifier for a document, pagei a page within the document, and(xi,yi) are the x-y coordinates of the center of the image patch within that page.

이 리스트에서의 각각의 후보는, 예를 들어, 이하의 항목 (doci, pagei, xi, yi)을 포함할 수 있으며, 여기서 doci는 문서에 대한 식별자이고, pagei는 문서 내의 페이지이며, (xi,yi)는 그 페이지 내에서의 이미지 패치의 중심의 xy 좌표이다.

If the database system 3400 reports more than one document could match the input image patch, the features in the rings around the patches would allow the recognition system(e.g., fingerprint matching module 226 or other suitable recognition system) to decide which document best matches the document the user is holding by directing the user to slightly move the image capture device in the direction that would disambiguate the decision.

데이터베이스 시스템(3400)이 2개 이상의 문서가 입력 이미지 패치와 정합할 수 있는 것으로 보고하는 경우, 패치 주변에 있는 링에 있는 피쳐들에 의해 인식 시스템(예를 들어, 지문 정합 모듈(226) 또는 다른 적당한 인식 시스템)이 사용자에게 이미지 캡처 장치를 결정을 명확하게 해주는 방향으로 약간 이동시키도록 지시함으로써 어느 문서가 사용자가 보유하고 있는 문서와 가장 잘 정합하는지를 결정할 수 있게 된다.

Each classifier may produce a ranked list of patch identifications that contains at least the following items(doci, pagei, xi, yi, scorei) for each candidate, where doci is an identifier for a document, pagei a page within the document,(xi,yi) are the x-y coordinates of the center of the image patch within that page, and scorei measures how well the input patch matches the corresponding location in the database document.

각각의 분류자는 각각의 후보에 대해 적어도 이하의 항목들 (doci, pagei, xi, yi, scorei)을 포함하는 순위가 매겨진 패치 ID 리스트를 생성할 수 있으며, doci는 문서에 대한 식별자이고, pagei는 문서 내의 페이지이며, (xi,yi)는 그 페이지 내에서의 이미지 패치의 중심의 xy 좌표이고, scorei는 입력 패치가 데이터베이스 문서 내의 대응하는 위치와 얼마나 잘 정합하는지를 나타낸다.

Better 9 Patch Tool: Enhanced Nine Patch Image Editor.

Better 9 Patch Tool: 더 나은 나인 패치 이미지 편집기.

Patch the images to CTU.

이미지를 CTU에 패치하십시오.

The extension of the nine patch images is .9. png.

개의 패치 이미지 접미사 는 .9. png입니다.

The patch images may be used in combination with the context map for optical or SEM review and classification.

패치 이미지는 광학적 또는 SEM 리뷰 및 분류를 위한 콘텍스트 맵과 조합하여 사용할 수 있다.