Examples of using Object recognition in English and their translations into Japanese
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Computer
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Programming
The image information of the 3D camera is supplemented by automatic object recognition of the vehicle surroundings.
Dカメラの画像情報は、車両周辺の物体を認識することで補完される。NAIST researchers used MATLAB® and Robotics System Toolbox™ to develop two algorithms for tactile object recognition.
NAISTの研究者はMATLAB®およびRoboticsSystemToolbox™を使用して、2つの触覚物体認識のためのアルゴリズムを開発しました。Many of these applications also require highly accurate optics for nighttime imaging, object recognition, aerial reconnaissance, heads-up displays, and space-borne systems.
Some of the examples include facial or object recognition and detection, distance or depth measurement using stereo vision, collision avoidance with objects for modern cars, and using electromagnetic spectrum to look for manufacturing defects on the factory floor.
顔やオブジェクト認識・検出、ステレオビジョンを使った距離や深度の測定、最新の車向けに物体との衝突回避、電磁スペクトルによる製造不良の発見などの例が挙げられます。Use MATLAB to develop machine learning and object recognition algorithms and use Robotics System Toolbox to establish connectivity between the algorithms and the ROS-enabled robot.
MATLABを使用して機械学習と物体認識アルゴリズムを開発し、RoboticsSystemToolboxを使用する事でアルゴリズムとROS対応のロボットの間の接続を確立。AnyVision is working on face, body and object recognition tech and the underlying system infrastructure to help companies deploy smart cameras for various purposes.
同社は、顔や体、物体認識技術や関連するシステムインフラの開発を行っており、様々な用途でスマートカメラを導入する企業をサポートしている。Version 12 image processing and computer vision use extensively updated machine learning and neural net capabilities and introduce several built-in, high-level functions for object recognition, face analysis, restyling and more.
バージョン12では,画像処理とコンピュータビジョンで大幅に更新された機械学習とニューラルネットの機能が使われており,オブジェクト認識,顔分析,再スタイリング等のための組込みのハイレベル関数もいくつか導入されている。Usually when we are working with a new robot there is a lengthy code writing phase, but MATLAB and Robotics System Toolbox enabled us to minimize this phase and concentrate on improving active tactile object recognition.”.
新しいロボットに着手するときは通常、コーディングのフェーズが長く続くものですが、MATLABとRoboticsSystemToolboxを使用することでこのフェーズを最小化でき、能動的触覚物体認識技術の改良に集中できます。Warnings to the driver or(semi-)autonomous interventions in the driving situation are always made based on correct results of the object recognition algorithms.
ドライバーに対する警告から運転中の（半）自律的な介入に至るまでのすべてが、物体認識アルゴリズムの正確な結果に基づいて行われます。New for the Note 9 is a intelligent camera system that uses AI to perform object recognition and detect blinks, notifying the user immediately if a shot is blurry or other issue.
注新しいです9オブジェクト認識を実行し、点滅を検出するためのAIを使用するインテリジェントカメラシステムであります,ショットがぼやけたり、他の問題である場合は、直ちにユーザに通知。Memories” is a new feature of the Photos app that automatically sorts and organises pictures into slideshows, using more advanced image analysis algorithms, face and object recognition, location and date.
メモリー」は、より高度な画像分析アルゴリズム、顔とオブジェクトの認識、場所と日付を使用して、写真を自動的に並べ替えてスライドショーに整理するフォトアプリの新機能です。The NAIST researchers used MATLAB and Robotics System Toolbox to develop tactile object recognition algorithms and fully automate their workflow.
NAISTの研究者チームはMATLABおよびRoboticsSystemToolboxを使用して、触覚物体認識のためのアルゴリズムを開発して、それらのワークフローを完全に自動化しました。Advanced signal processing is a technology that supports the digital infrastructure of our increasingly information-oriented society, by dealing with data compression in communications, object recognition by robots, and many other things.
高度な信号処理は、通信における情報圧縮やロボットにおける対象の認識など、今後の社会の情報基盤を支える技術です。Face recognition in Photos"Memories" is a new feature of the Photos app that automatically sorts and organises pictures into slideshows, using more advanced image analysis algorithms, face and object recognition, location and date.
写真の顔認識「Memories」は写真アプリの新機能で、高度な画像解析アルゴリズム、顔と物体の認識、位置と日付を使用して画像をスライドショーに自動的に分類し整理します。With Vufind's automated object recognition, your photos and videos are made searchable and discoverable by your friends as they are taken on the go.
Vufindの自動化されたオブジェクトの認識で、写真やビデオは、彼らが外出先で撮影しているとしてあなたの友人によって検索し、発見作られています。Raspberry Pi and Arduino based NanEyeC evaluation kits support implementation of eye tracking, presence detection and object recognition in products such as virtual reality headsets, smart lighting and Home and Building Automation.
RaspberryPiおよびArduinoベースのNanEyeC評価キットにより、VRヘッドセット、スマート照明、住宅／ビルの自動化などに向けた製品における視点追跡、存在検知、物体認識の実装をサポート。Optical identification systems from Siemens ensure reliable, flexible, and fast reading and verification of 1D/2D codes, text recognition(OCR), and object recognition.
シーメンスの光学IDシステムは、1D/2Dコードの検証、テキスト認識（OCR）、および物体認識において信頼性の高い、柔軟な読み取り機能を提供します。The two sensor technologies are remarkably complementary: Radar sensors measure distances and relative speeds with high precision, while camera sensors are useful for the lateral detection range and precise object recognition.
このダブルセンサー技術は高度な相互補完機能を果たし、レーダーセンサーが高精度で距離と相対速度を測定する一方、カメラセンサーが側面検知と正確な物体認識に役立ちます。The classes conducted by Assoc. Prof. Shimono were about robotic experiment, in a workshop style including trajectory planning, obstacle detection by a supersonic sensor, and object recognition by a camera.
下野准教授の講義は教育用ロボットを用いた実験講義で、ロボットの軌道生成、超音波センサによる障害物検知、カメラ画像による物体認識といった実習をワークショップ形式で実施しました。The AS6500 is ideal for optical applications including general-purpose laser distance measurement in 1D, 2D and 3D, speed control, vehicle/truck scanning, object recognition, time-of-flight spectroscopy, automated test equipment(ATE), biomedical technology and analytics.
AS6500は汎用1D/2D/3Dレーザー距離測定、速度制御、車両スキャン、物体認識、ToF式質量分析器、ICテスター（ATE）、生体医療および解析のようなアプリケーションに最適です。
