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文章を読む限りでは、デジカメやビデオの画像をベクトル化するように受け取れますが、本当に可能なのか、それで高解像度化と言えるのか?という疑問が湧いてきますね。
計算力は時間が解決するでしょうが、ノイズと本質的な情報の区別が付かないと単に余計な情報を足している事になりかねませんし。
オリジナルデータの解像度を保つ方が価値がありそうな気がするのですが。そういうのは自然科学や捜査などの分野だけの要求なのでしょうかねぇ。
「モノ」と「非・モノ」を区別する必要があるかもしれないですね。ちなみに人間の視覚認識も、一時的には網膜での「ピクセル的反応」ですが、網膜の細胞同士の結合や、脳内で「認知」の段階では「エッジ抽出とパターンマッチング」をして、ベクター(のような形)で認識しています。そのメカニズムを模倣すれば、自動的にベクター化出来るかもしれないですが、まあ「同じく作る」ためには「メカニズムを完全に解明する」必要がありますからねえ・・
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「科学者は100%安全だと保証できないものは動かしてはならない」、科学者「えっ」、プログラマ「えっ」
デジカメやビデオにも適用可能...なのか? (スコア:3)
文章を読む限りでは、デジカメやビデオの画像をベクトル化するように受け取れますが、
本当に可能なのか、それで高解像度化と言えるのか?という疑問が湧いてきますね。
計算力は時間が解決するでしょうが、ノイズと本質的な情報の区別が付かないと
単に余計な情報を足している事になりかねませんし。
オリジナルデータの解像度を保つ方が価値がありそうな気がするのですが。
そういうのは自然科学や捜査などの分野だけの要求なのでしょうかねぇ。
--- de FTNS.
Re:デジカメやビデオにも適用可能...なのか? (スコア:1)
「モノ」と「非・モノ」を区別する必要があるかもしれないですね。
ちなみに人間の視覚認識も、一時的には網膜での「ピクセル的反応」ですが、網膜の細胞同士の結合や、脳内で「認知」の段階では「エッジ抽出とパターンマッチング」をして、ベクター(のような形)で認識しています。
そのメカニズムを模倣すれば、自動的にベクター化出来るかもしれないですが、まあ「同じく作る」ためには「メカニズムを完全に解明する」必要がありますからねえ・・