Приложение 3. Перевод фрагмента статьи в таблице с указанием трансформаций

Текст оригинала

Текст перевода

Переводческие трансформации

Fast and robust track initiation using multiple trees

Быстрая и надежная завязка трасс с использованием множественных структур данных в виде деревьев

Добавление лексических единиц в целях экспликации скрытого понятия

Abstract

Краткий обзор

In this paper we examine a fundamental problem in many tracking tasks: track initiation (also called linkage).

В данной статье исследуется одна из основных проблем сопровождения целей, а именно проблема завязки трасс (также называемая проблемой объединения отметок).

1.замена членов предложения;

2.опущение;

3.модуляция

This problem consists of taking sets of point observations from different time steps and linking together those observations that fit a desired model without any previous track estimates.

Проблема состоит в выделении совокупностей наблюдений точек, взятых в различные моменты времени, и в объединении тех наблюдений, которые соответствуют желаемой модели, без каких-либо предварительных оценок трассы.

1.опущение;

2.перестановка компонентов словосочетания;

3.лексико-синтаксическое развертывание (замена сочетания существительного с предлогом причастным оборотом)

In general this problem suffers from a combinatorial explosion in the number of potential tracks that must be evaluated.

Основная сложность решения данной проблемы заключается в стремительном росте числа вариантов потенциальных трасс, подлежащих оценке.

1.замена части речи;

2.модуляция;

3.добавление;

4.замена придаточного предложения причастным оборотом

We introduce a new methodology for track initiation that exhaustively considers all possible linkages.

Предлагается новый подход к процедуре завязки трасс, который позволяет производить подробный анализ всех потенциальных трасс.

1.замена членов предложения;

2.конкретизация;

3.добавление;

4.модуляция

We then introduce an exact multiple kd-tree algorithm for tractably finding all of the linkages.

Также предлагается точный алгоритм с использованием множественных k-d деревьев для несложного обнаружения всех объединений отметок.

1.замена членов предложения;

2.добавление

We compare this approach to an adapted version of multiple hypothesis tracking using spatial data structures and show how the use of multiple trees can provide a significant benefit.

Этот подход сравнивается с упрощенным вариантом метода завязки трасс на основе многомерной гипотезы с использованием структур пространственных данных. Показано, каким образом использование множественных деревьев может обеспечить значительную выгоду.

1.замена членов предложения;

2.членение предложения

Introduction

Введение

Дословный перевод

The fundamental task in tracking is to determine which observations at different time steps correspond to the same underlying object.

Первостепенной задачей сопровождения целей является определение того, какие из наблюдений, взятых в различные моменты времени, соответствуют одному и тому же скрытому объекту.

1.конкретизация;

2.замена части речи;

3.лексико-синтаксическое развертывание

The linkage or track initiation problem consists of making these determinations without any previous track estimates.

Проблема завязки трассы, или проблема сопровождения состоит в том, чтобы решить эту задачу без каких-либо предварительных оценок трассы.

1.перестановка;

2.добавление;

3.замена простого предложения сложным;

4.модуляция

Figure 1 illustrates the computational problem that we are trying to solve.

Рисунок 1 иллюстрирует вычислительную задачу, которую мы попытаемся решить.

1.конкретизация;

2.замена формы слова

Observations from five equally spaced time steps are shown on a single image with observations from different time steps represented as different shapes.

На рисунке показаны наблюдения для пяти моментов времени, взятые через равные интервалы, и наблюдения, полученные в различные моменты времени, которые представлены фигурами различных геометрических форм.

1.перестановка;

2.опущение;

3.лексико-синтаксическое развертывание;

4.добавление

The goal is to take the raw data (Figure 1.A) and find sets of observations that correspond to the desired motion model (Figure 1.B).

Задача­ состоит в том, чтобы на основе предварительных данных (рис. 1А) выделить совокупности наблюдений, которые соответствуют желаемой модели движения (рис. 1В).

1.конкретизация;

2.перестановка;

3.модуляция

The difficulty arises from the combinatorics of such a search.

Сложность решения такой задачи обусловлена многовариантностью подобного поиска.

добавление

Figure 1: The linkage problem is to find one point at each time step such that the points fit the model for a candidate track.

Рисунок 1. Проблема завязки трасс состоит в том, чтобы найти одну точку в каждый момент времени так, чтобы отобранные точки удовлетворяли модели предполагаемой трассы.

1.перестановка;

2.добавление;

3.конкретизация

Points from each of the five different time steps are shown as different shapes (square → circle → triangle → diamond → plus).

Точки, взятые для каждого из пяти различных моментов времени, показаны в виде фигур различных форм (квадрат→ круг→ треугольник→ ромб → плюс).

Лексико-синтаксическое развертывание

Two linear linkages are shown (B) and a third is left as an exercise for the reader.

На рисунке В изображены две линейные трассы. Третью трассу, расположенную слева, читателю предлагается найти самостоятельно.

1.перестановка;

2.членение предложения;

3.лексико-синтаксическое развертывание

This is an important problem in such fields as target tracking and computer vision, but our primary motivating example in this paper is the asteroid linkage problem.

Эта проблема важна в таких областях, как сопровождение целей и обработка изображений, но в данной статье мы остановимся главным образом на задаче обнаружения трасс астероидов.

1.перестановка;

2.замена членов предложения;

3.модуляция;

4.конкретизация

Here we wish to determine which observed objects correspond to the same true underlying object from a series of visual observations of the night sky.

При этом необходимо определить, какие объекты наблюдения соответствуют одному и тому же выверенному объекту из серии наблюдений ночного неба.

1.замена членов предложения;

2.замена части речи;

3.перестановка;

4.опущение

These linkages can then be used to determine tentative orbits, attribute the observations to a known orbit, and assess the potential risk of an asteroid.

В дальнейшем эти трассы могут быть использованы для определения ориентировочных орбит, а также для сопоставления наблюдений с известной орбитой и оценки потенциального риска столкновения с астероидом.

1.перестановка;

2.замена части речи;

3.добавление

The use of new observation techniques and equipment has increased the scope and accuracy of this problem, providing the potential to track hundreds of thousands of asteroids.

Использование новой технологии наблюдений и нового оборудования расширило границы и повысило точность постановки задачи, обеспечив возможность сопровождения сотен тысяч астероидов.

1.перестановка;

2.конкретизация;

3.добавление;

4.замена части речи

The next generation of sky surveys, such as PanSTARRS or LSST, are designed to provide vast amounts of observational data that can be used to search for potentially hazardous asteroids.

Новое поколение инструментов исследования космоса, таких, как Большой обзорный телескоп (LSST) и Система телескопов панорамного обзора и быстрого реагирования (PanSTARRS), сконструировано для получения большого объема данных наблюдений, которые могут быть использованы для поиска потенциально опасных астероидов.

1.конкретизация;

2.экспликация;

3.замена части речи;

4.перестановка;

Further, these surveys have the potential to allow us to detect and track fainter objects.

Кроме того, эти инструменты потенциально позволяют обнаруживать и сопровождать менее яркие объекты.

1.конкретизация;

2.замена части речи;

3.опущение;

4.антонимический перевод

However, these improvements greatly increase the combinatorics of the problem reinforcing the need for tractable algorithms.

Однако подобные усовершенствования значительно увеличивают число возможных вариантов и ставят задачу поиска несложных алгоритмов.

1.описательный перевод;

2.замена части речи

Below we introduce a new methodology for track initiation.

Ниже представлен новый метод завязки трасс.

1.замена членов предложения;

2.конкретизация;

3.опущение

Instead of treating track initiation as a sequential decision problem, we exhaustively consider all possible linkages.

Вместо того, чтобы трактовать завязку трасс как проблему последовательного принятия решений, мы подробно рассмотрим все возможные методы завязки трасс.

1.замена части речи;

2.добавление

3.конкретизация

Thus we provide an exact algorithm for linkages.

Таким образом, мы создадим точный алгоритм завязки трасс.

1.конкретизация;

2.замена формы слова

We then introduce a multiple tree algorithm for tractably finding the linkages.

Также мы представим алгоритм множественных деревьев для наиболее удобного нахождения трасс.

1.перестановка;

2.замена формы слова;

3.добавление

We compare this approach to an adapted version of multiple hypothesis tracking using spatial data structures and show how the use of multiple trees can provide a significant benefit.

Мы сравним этот подход с упрощенным вариантом метода завязки трасс на основе множества гипотез, исследующих структуры пространственных данных, а также покажем, каким образом использование множественных деревьев может обеспечить значительную выгоду.

1.замена формы слова

2.добавление

3.перестановка

2. Problem Definition

2.Постановка задачи

Целостное преобразование

The track initiation problem consists of taking sets of observations from different time steps and linking together those observations that fit a desired model without initial estimates of the track parameters.

Задача завязки трасс состоит в выборе множества точек наблюдений, взятых в различные моменты времени, и в объединении данных тех наблюдений, которые подходят желаемой модели, без каких-либо первоначальных оценок параметров трассы.

1.перестановка;

2.конкретизация;

3.лексико-синтаксическое развертывание;

4.добавление

Figure 2 shows a simple one dimensional example with five time steps and a linear model.

На рисунке 2 изображен простейший пример, когда рассматривается линейная модель траектории в одномерном пространстве в течение пяти временных тактов.

1.замена членов предложения;

2.перестановка;

3.замена простого предложения сложным;

4.лексико-синтаксическое развертывание

The sets of linked observations are shown as open circles with their linear models as dashed lines.

Множества взаимосвязанных наблюдений показаны в виде незаштрихованных кружков вместе с их линейными моделями в виде пунктирных линий.

Конкретизация

Figure 2: A set of one dimensional observations linked together by linear tracks.

Рисунок 2. Серия измерений в одномерном пространстве, которые объединены линейными трассами.

1.добавление;

2.замена простого предложения сложным

The white circles are the observations that correspond to the linear tracks (dashed lines).

Незаштрихованные кружки− это наблюдения, которые соответствуют линейным трассам (пунктирные линии).

Конкретизация

Formally the linkage problem can be phrased as a filtering problem.

Формально проблему завязки трасс можно назвать проблемой фильтрации.

1.замена членов предложения;

2.перестановка

At each time step k we observe Nk points from both the underlying set of tracks and noise.

В каждый момент времени k мы получаем Nk точек как из основного множества отметок трасс, так и из отметок, обусловленных влиянием шумов.

Лексико-синтаксическое развертывание

Given a set of observations at K distinct time steps, we want to return all tuples of observations such that:

Задавая серию наблюдений на K временных шагах, мы хотим получить все совокупности наблюдений, такие, что:

1.опущение;

2.конкретизация

1. the tuple contains exactly one observation per time step, and

1.в каждой совокупности наблюдений на каждом такте имеется только одно наблюдение;

1.замена членов предложения;

2.конкретизация

2. it is possible for a single track to exist that passes within given thresholds of each observation.

2.возможно существование единичной трассы, проходящей в пределах заданных пороговых величин для каждого наблюдения.

1.замена части речи;

2.замена членов предложения;

3.замена сложного предложения простым

Thus we wish to filter the ∏Kk=1 Nk possible tuples down to just those tuples that could be feasible tracks.

Таким образом, мы желаем отбросить произведения из Nk возможных серий наблюдений с тем, чтобы уменьшить число совокупностей наблюдений, которые могут быть потенциальными трассами.

1.добавление;

2.лексико-синтаксическое развертывание

The observations consist of real-valued coordinates in D dimensional space, with xi indicating the ith observation.

Наблюдения включают в себя фактические координаты в пространстве размерности D, каждое из которых отражает i- наблюдение.

1.перестановка;

2.замена простого предложения сложным

These coordinates are the dependent variables of the track.

Эти координаты − зависимые переменные величины трассы.

Добавление

We use ti to indicate the independent variable of the ith observation.

Мы используем обозначение ti для представления независимой переменной i-наблюдения.

1.добавление;

2.замена части речи

Although in many of the applications below ti will correspond to the time of the observation, it can be used to represent any independent variable.

Хотя во многих примерах, приведенных ниже, запись ti будет соответствовать времени наблюдения, она может быть использована для представления любой независимой переменной.

1.добавление

2.замена части речи

The second condition specifies a constraint on the observations’ fit to the underlying model.

Второе условие задает ограничение на соответствие наблюдений подходящей модели.

Конкретизация

A tuple of observations (xI1 , ··· , xIK) is valid only if there exists a track g such that: δL[d] ≤ xIi[d] − g(tIi)[d] ≤ δH[d] ∀d, i (1)

Серия наблюдений (xI1 , ··· , xIK) справедлива только, если существует трасса g, для которой выполняется условие:

δL[d] ≤ xIi[d] − g(tIi)[d] ≤ δH[d] ∀d, i (1)

1.конкретизация;

2.замена членов предложения;

3.лексико-синтаксическое развертывание

Equation 1 states that a track g is feasible for a tuple of observations if it falls within some bounds [g(tIi)[d]+ δL[d], g(tIi)[d]+ δH[d]] of each observation xIi in each dimension d.

Уравнение 1 устанавливает, что трасса g соответствует серии наблюдений, если она (трасса) находится в пределах некоторых границ [g(tIi)[d]+ δL[d], g(tIi)[d]+ δH[d]] для каждого наблюдения xIi в каждой размерности d.

Конкретизация

The thresholds δL and δH provide upper lower bounds on the fit.

Пороговые значения δL и δH обеспечивают уровень границ для выравнивания.

1.модуляция;

2.опущение

Figure 3 shows an example of a feasible triplet using linear tracks and one feasible track for these points.

Рисунок 3 показывает пример подходящей тройки измерений с использованием линейной модели для случая существования одной трассы, подходящей через все точки.

1.добавление;

2.модуляция;

3.лексико-синтаксическое развертывание

The track is allowed to pass anywhere within the error bars around each point.

Эта трасса может проходить в пределах допустимой величины ошибки для каждой точки.

1.модуляция;

2.опущение

Figure 3: Three points that are compatible for linear tracks.

Рисунок 3. Три точки соответствуют линейным трассам.

1.замена сложного предложения простым;

The above definition of feasibility is compatible with a range of statistical noise models.

Данное выше определение осуществимости соответствует области моделей статистических шумов.

2.конкретизация;

3.перестановка

For example, we can define an arbitrary observation noise model for the points on a track and set the thresholds in each dimension to be the 95% confidence interval for the noise in this dimension.

Например, для всех точек трассы мы можем определить модель произвольных ошибок наблюдений из-за шума и установить порог в виде доверительного интервала с вероятностью 0,95 для случайных ошибок по каждой размерности.

1.перестановка;

2.замена формы слова;

3.замена части речи

Figure 4 shows an example of this.

Пример этого явления продемонстрирован на рисунке 4.

1.замена членов предложения;

2.перестановка;

3.добавление

Further, we can vary δL and δH to account for systematic or time varying errors.

Кроме того, мы можем изменять нижнюю и верхнюю границы δL и δH для учета систематических ошибок и погрешностей, изменяющихся во времени.

1.добавление;

2.замена части речи;

3.перестановка

Figure 4: An arbitrary probability distribution and the resulting bounds.

Рисунок 4.Произвольное распределение вероятности и результирующие границы.

Перестановка

The circle denotes the observed location and the upper and lower bars indicate the acceptable locations for the track.

Жирная точка обозначает наблюдаемое радиолокационное измерение, а верхняя и нижняя границы показывают допустимое местоположение для трассы.

1.добавление;

2.замена формы слова

In contrast to the flexibility for noise models, it should be noted that the above criteria do not allow for a concept known as process noise.

Необходимо отметить, что в отличие от адаптивности шумовой модели ошибок измерения, рассмотренные выше критерии не применимы для концепции, известной как шумовой процесс.

1.перестановка;

2.добавление;

3.конкретизация

This means that we assume the track always follows the model.

Это означает, что трасса всегда соответствует модели.

1.замена сложного придаточного предложения простым;

2.опущение

For example, a linear track model cannot account for changes in velocity.

Например, линейная модель трассы не может учитывать изменения скорости.

Конкретизация

This is briefly discussed in Section 8.

Это кратко обсуждается в разделе 8.

Дословный перевод

Our discussion below focuses on two major types of tracks: linear and quadratic.

Приведенные ниже рассуждения ограничены рассмотрением двух основных типов трасс: линейной и квадратичной.

1.опущение;

2.замена части речи;

3.модуляция;

4.добавление

The quadratic track is simply a quadric function of time: g(t) = a · t2 + b · t+ c (2) and can be used to describe physical motions of objects undergoing constant acceleration.

Квадратичная трасса − это просто некоторая квадратичная функция времени: g(t) = a · t2 + b · t+ c (2), которая может быть использована для описания физического движения объектов с постоянным ускорением.

1.замена простого предложения сложным;

2.замена части речи;

3.опущение

The linear track is a linear function of time: g(t) = b · t + c (3) and can be used to describe the physical motion of objects traveling at a constant velocity.

Линейная трасса− это линейная функция времени: g(t) = b · t + c (3), которая может быть использована для описания физического движения объектов с постоянной скоростью.

1.замена простого предложения сложным;

2.замена части речи;

3.опущение

In addition, the linear model can be used for such queries as finding lines or edges described by the observations.

Кроме того, линейная модель может быть использована для изучения таких вопросов, как нахождение линий или границ, описываемых с помощью наблюдений.

1.добавление;

2.конкретизация

While much of our discussion and techniques presented below will also apply to other track models, we restrict the discussion to the linear and quadratic models to keep the discussion simple and consistent.

В дальнейшем, чтобы сохранить последовательность и простоту изложения, мы ограничимся рассмотрением линейной и квадратичной моделей. В то же время большая часть наших рассуждений и представленных ниже методов может быть использована и для других моделей трасс.

1.перестановка;

2.добавление;

3.замена части речи;

4.конкретизация;

5.членение предложения

3. Previous Work

Предыдущие работы в этом направлении

Добавление

There are a variety of different approaches to the problem of track initiation.

Существует множество различных подходов к решению проблемы завязки трасс.

Добавление

Below we briefly discuss some of the more common ones.

Ниже мы кратко охарактеризуем некоторые наиболее общие подходы.

1.замена формы слова;

2.добавление

These approaches differ from our own in several important ways.

Они имеют некоторые отличия от подхода, предлагаемого нами.

1.замена части речи;

2.опущение;

3.замена членов предложения

First, we are asking a different type of query.

Во-первых, отличается постановка вопросов.

Целостное преобразование

Specifically, we are asking for all sets of observations that could feasibly belong to a path.

В частности, мы анализируем всю совокупность наблюдений, которые могли бы относиться к какой-либо траектории.

1.замена формы слова;

2.конкретизация;

3.опущение

Second, we provide an exact algorithm for answering this query.

Во-вторых, в ходе анализа мы рассматриваем точный алгоритм решения вопроса.

1.конкретизация;

2.опущение

3.1 Sequential Track Initiation

3.1. Последовательная завязка трасс

Перестановка

One common approach to track initiation is sequential track initiation [Blackman and Popoli, 1999].

Одним из общих подходов к решению задачи завязки трасс является последовательная завязка трасс [Блэкмен, Пополи, 1999].

1.замена формы слова;

2.добавление;

3.транскрипция;

4.транслитерация

The unassociated points are treated as new tracks and projected to the later time steps where they are associated with other points to form longer tracks.

Разрозненные точки рассматриваются как новые трассы и экстраполируются на следующий временной шаг, после чего они объединяются с другими точками, чтобы сформировать более длинные трассы.

1.конкретизация;

2.замена формы слова;

3.замена инфинитива придаточным предложением

There are many variations to this type of approach.

Существует множество разновидностей подходов такого типа.

1.замена формы слова;

2.перестановка

One common and often successful variation is a very simple form of multiple hypothesis tracking.

Одной из общих и наиболее эффективных разновидностей является очень простой вариант завязки трасс на основе многомерной гипотезы.

1.модуляция;

2.конкретизация;

3.перестановка

When a tentative track matches multiple observations at a given time step, multiple hypothesizes (tentative tracks) are formed and the decision is delayed to a later time step.

Когда пробная трасса соответствует многомерным наблюдениям в заданный момент времени, формируются многомерные гипотезы (пробные трассы), и решение откладывается на более поздний период времени.

1.конкретизация;

2.перестановка

This process is illustrated in Figure 5.

Этот процесс показан на рисунке 5.

Конкретизация

The single point matches three other points at the second time step.

Единичная точка соответствует трем другим точкам во второй момент времени.

1.перестановка;

2.конкретизация

These points are used to create three hypothesized tracks.

Эти точки используются для создания трех гипотетических трасс.

Замена части речи

This process continues to the third and fourth time step with “bad” hypotheses being pruned away.

Процесс продолжается в третий и четвертый моменты времени, при этом «плохие» гипотезы отбрасываются.

1.опущение;

2.замена простого предложения сложным

In order to reduce the number of candidate neighbors examined gating is used.

Для снижения числа потенциальных точек, близких по расположению, применяется стробирование.

1.замена части речи;

2.лексико-синтаксическое развертывание;

3.перестановка

As shown in Figure 6, neighbors are first filtered by whether they fall within a window or gate around the track’s predicted position.

Как показано на рисунке 6,соседние точки могут отбрасываться в зависимости от того, попадают ли они в окно или строб вокруг точки предполагаемой трассы.

1.добавление;

2.опущение;

3.перестановка;

4.конкретизация

This approach has also been used in conjunction with kd-tree structures to quickly retrieve the candidate observations near the predicted position of a track [Uhlmann, 1992, Uhlmann, 2001 ].

Этот подход также используется в сочетании со структурами kd-деревьев для быстрого поиска перспективных наблюдений около предполагаемой точки трассы [Ульманн 1992, Ульманн 2001].

1.замена формы слова;

2.перестановка;

3.замена части речи;

4.конкретизация;

5.транскрипция

There are several potential disadvantages of this type of approach that arise from the sequential nature of the search itself.

Существует несколько потенциальных недостатков подхода такого типа, которые проистекают из последовательной природы поиска как такового.

Перестановка

It does not use evidence from later time steps to aid early decisions.

Подход не использует экспериментальные данные с более поздних шагов измерения для более раннего принятия решения.

1.замена части речи;

2.конкретизация;

3.добавление

Early “good pairs” may be easily pruned using a lack of further points along the track.

Начальные «хорошие пары» могут быть легко отброшены при отсутствии дальнейших точек вдоль трассы.

Замена части речи

Further, this approach has the potential of being thrown off by noise early in the track.

Более того, данный подход не может применяться, если на трассе уже существуют шумы.

1.модуляция;

2.замена простого предложения сложным;

3.замена формы слова

Multiple hypothesis tracking attempts to mitigate this problem by allowing multiple tentative tracks, but introduces another problem, the possibility of a high branching factor causing a significant computational load.

Метод завязки трасс на основе многомерной гипотезы пытается упростить эту задачу с помощью учета множества потенциальных трасс, но тут возникает другая проблема− возможность высокого коэффициента ветвления, вызывающего значительную вычислительную нагрузку.

1.добавление;

3.замена части речи;

4.замена членов предложения;

5.перестановка

Figure 5: A multiple hypothesis tracker starts from a tentative track (A) and sequentially checks the later time steps.

Рисунок 5. Сопровождение цели, основанное на многомерной гипотезе, начинается с предполагаемой трассы (А) и последовательно проверяется в более поздние моменты времени.

1.замена членов предложения;

2.лексико-синтаксическое развертывание

If multiple points fit a candidate track then several hypotheses are created (B) and (C).

Если множество точек являются потенциальными трассами, тогда может быть предложено несколько гипотез (В и С).

1.модуляция;

2.перестановка;

3.модуляция (замена причины следствием)

Figure 6: Gating can be used to ignore points that could not be part of the current track.

Рисунок 6. Стробирование может быть использовано для исключения точек, которые не могут быть частью текущей трассы.

1.замена части речи;

2.замена формы слова

The predicted position of the track is shown as an X and the points that fall within the gate are shaded.

Предполагаемая координата трассы показана на рисунке символом Х. Точки, которые оказываются в пределах строба, закрашены.

1.конкретизация;

2.добавление;

3.членение предложения

It should be noted that sequential track initiation has the advantage that it can be applied to multiple tracks simultaneously.

Необходимо отметить, что последовательная завязка трасс имеет преимущество использования одновременно для множества трасс.

1.замена сложного придаточного предложения простым;

2.перестановка

This gives this approach the ability to discount observations that are “obviously” members of other tracks.

В связи с этим подход позволяет сократить наблюдения, которые «явно» являются точками другой трассы.

1.замена членов предложения;

2.замена части речи;

3.конкретизация;

4.замена формы слова

Figure 7: Early noise in a track can significantly throw-off predicted positions.

Рисунок 7. Наличие шумовых выбросов на предыдущих тактах может значительно снизить количество предполагаемых трасс-кандидатов.

1.добавление;

2.замена членов предложения;

3.модуляция

The true points are shown as open circles and the observed points are shown as shaded circles.

Истинные точки трассы показаны в виде не заштрихованных кружков, и наблюдаемые точки показаны в виде заштрихованных кружков.

1.добавление;

2.замена части речи;

3.конкретизация;

4.перестановка

3.2 Parameter Space Methods

3.2. Методы параметрического пространства

Перестановка

Another approach to the problem of track initiation is to search for tracks in parameter space.

Другой подход к проблеме завязки трасс заключается в поиске трасс в параметрическом пространстве.

1.конкретизация;

2.замена части речи

One popular algorithm is the Hough transform [Hough, 1959].

Один из наиболее известных алгоритмов − это преобразование Хафа [Хаф, 1959].

1.модуляция;

2.транскрипция

The idea behind these approaches is that for many simple models, individual observations correspond to simple regions or curves in parameter space.

Идея, лежащая в основе этих подходов, заключается в том, что для многих простых моделей отдельные наблюдения соответствуют отдельным областям или кривым в параметрическом пространстве.

1.лексико-синтаксическое развертывание;

2.конкретизация

An example with a linear model is shown in Figure 8.

Пример с линейной моделью показан на рисунке 8.

Дословный перевод

The points are shown in Figure 8.A and their corresponding lines in parameter space in Figure 8.B.

Точки показаны на рисунке 8.A, а соответствующие им линии в параметрическом пространстве− на рисунке 8.B.

Перестановка

If a series of observations lie along a line, then their lines in parameter space will intersect at a common point.

Если серия наблюдений лежит вдоль линии, тогда соответствующие им линии в параметрическом пространстве будут пересекаться в одной точке.

1.добавление;

2.замена части речи;

3.модуляция

The Hough transform looks for lines by using grid-based counts of the number of lines that go through a particular region of parameter space (Figure 8.C and 8.D).

В преобразовании Хафа поиск линий может осуществляться с использованием сетки подсчета количества линий, которые проходят через определенную область параметрического пространства (рисунки 8.С и 8.D).

1.транскрипция;

2.замена членов предложения;

3.замена части речи;

4.замена формы слова

There are several major downsides to the parameter space approach.

Существует несколько основных недостатков подхода с использованием параметрического пространства.

1.опущение;

2.перестановка

First, maintaining and querying the parameter space representation can be expensive in terms of both computation and memory.

Во-первых, хранение и использование параметрического представления может потребовать больших вычислительных затрат и перегрузить память ЭВМ.

1.генерализация;

2.модуляция

There are many possible intersections to check and storing occurrences in a grid structure may require significant amounts of space.

Существует множество возможных пересечений, которые необходимо проверить. Информация, хранимая в сетчатой структуре, может потребовать много свободного места.

1.замена части речи;

2.замена простого предложения сложным;

3.членение предложения;

4.конкретизация;

5.перестановка;

6.замена членов предложения;

7.модуляция

Secondly, the level of discretization of parameter space can drastically affect the accuracy of the algorithm.

Во-вторых, уровень дискретизации параметрического пространства может сильно влиять на точность алгоритма.

Конкретизация

If the grid is too tight then a small amount of noise can cause intersections to spread out over several bins and be missed.

Если сетка слишком плотная (детальная), тогда небольшое количество шумов может стать причиной пересечений, распространяющихся на несколько клеток и вызывающих ошибки.

1.конкретизация;

2.экспликация;

3.замена формы слова;

4.замена части речи;

5.замена главного предложения придаточным

If the grid is too loose then coincidental occurrences can accumulate and cause false alarms.

Если сетка неплотная (слишком грубая), тогда данные могут совпадать и вызывать ложные тревоги.

1.экспликация;

2.замена части речи;

3.конкретизация;

4.опущение

Although the false alarms can be filtered out in post-processing, this step further increases the computational cost.

Однако ложные тревоги могут быть исключены с помощью последующей обработки. В дальнейшем этот шаг увеличивает стоимость вычислений.

1.конкретизация;

2.добавление;

3.членение предложения;

4.перестановка