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ボケさせた画像と照合するということだが、ボケた画像を生成出来るのはボケのモデルがあるからで、モデルがあるということは一種の逆問題を解いてボケた画像から元の状態を復元出来るはずだがこの分野は専門外だが、ボケた画像の復元は割りとポピュラーな研究テーマになっているはずで、それらの従来手法を試しても駄目だったから新方式を考案したということなのか？
たぶん，画像認識の一番難しい部分を「人間の直観」に任せたところが認識率向上のポイントなのでしょう．
人間なら，ボケた画像の類似を直感的に判断できますが，ソフトウェアではそういった画像の類似の判断はまだ発展途上です．
ボケた画像が持つ情報をソフトウェアで復元するのではなく，ボケていない画像を，人間が認識しやすいように比較画像と同等にボケさせたところがポイントかと．
画像処理ソフトをそのためのプリプロセッサという位置づけにしたと考えれば，今回の手法の正当性が納得できます．
>人間なら，ボケた画像の類似を直感的に判断できますが，ソフトウェア>ではそういった画像の類似の判断はまだ発展途上です．
いや、このシステム、ぼかした画像の照合までソフトウェア上でやってるんですが……#そこから先を人間がさらに絞るわけでもない。
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ボケる前の状態を復元しては駄目なのか (スコア:0)
ボケさせた画像と照合するということだが、ボケた画像を生成出来るのはボケのモデルがあるからで、モデルがあるということは一種の逆問題を解いてボケた画像から元の状態を復元出来るはずだが
この分野は専門外だが、ボケた画像の復元は割りとポピュラーな研究テーマになっているはずで、それらの従来手法を試しても駄目だったから新方式を考案したということなのか？
Re:ボケる前の状態を復元しては駄目なのか (スコア:2)
たぶん，画像認識の一番難しい部分を「人間の直観」に任せたところ
が認識率向上のポイントなのでしょう．
人間なら，ボケた画像の類似を直感的に判断できますが，ソフトウェア
ではそういった画像の類似の判断はまだ発展途上です．
ボケた画像が持つ情報をソフトウェアで復元するのではなく，
ボケていない画像を，人間が認識しやすいように比較画像と
同等にボケさせたところがポイントかと．
画像処理ソフトをそのためのプリプロセッサという位置づけにした
と考えれば，今回の手法の正当性が納得できます．
Re: (スコア:0)
>人間なら，ボケた画像の類似を直感的に判断できますが，ソフトウェア
>ではそういった画像の類似の判断はまだ発展途上です．
いや、このシステム、ぼかした画像の照合までソフトウェア上でやってるんですが……
#そこから先を人間がさらに絞るわけでもない。