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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？
全単射じゃないから元には戻せないと思うけど？
逆問題で問題元に戻せないのは、そのとおりだと思います。
ただナンバープレートは元の画像が1桁あたり10種類に限定されるので、画像として元に戻す必要はなくて、どの種類かの判別ができればいいだけです。実際は、0〜9のそれぞれと判定される確率を出すことになると思います。
元コメの指摘通りボケのモデルというのがあるので、撮影された画像、ボケのモデル、ナンバーの字体、を使ってこの確率を計算する問題なんですが、ナンバーの字体をボケのモデルでぼかして画像とマッチングという方法をとったのは、できあいのライブラリで簡単にできるからでしょうか。（それとも、新聞記者にわかりやすく説明するために簡単な手順に言い換えて言っただけで、ちゃんとした数学的なモデルがあって、もっと難しい計算をしているかもしれません）
～ナンバーの字体をボケのモデルでぼかして画像とマッチングという方法をとったのは、できあいのライブラリで簡単にできるからでしょうか。
それが理由として大きいような気がしますね値段やライセンスの制限のきつい高級なツールを使うのは予算の制約があるでしょうし、大学の研究室と研究して数学的なアルゴリズムから作り上げたものを実装するなんてのは実務で忙しいから無理なのでしょう自分で出来る手法と環境の範囲内で上手に工夫したという感じでしょうか
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犯人は巨人ファンでA型で眼鏡をかけている -- あるハッカー
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: (スコア:0)
全単射じゃないから元には戻せないと思うけど？
Re: (スコア:0)
逆問題で問題元に戻せないのは、そのとおりだと思います。
ただナンバープレートは元の画像が1桁あたり10種類に限定されるので、画像として元に戻す必要はなくて、どの種類かの判別ができればいいだけです。実際は、0〜9のそれぞれと判定される確率を出すことになると思います。
元コメの指摘通りボケのモデルというのがあるので、撮影された画像、ボケのモデル、ナンバーの字体、を使ってこの確率を計算する問題なんですが、ナンバーの字体をボケのモデルでぼかして画像とマッチングという方法をとったのは、できあいのライブラリで簡単にできるからでしょうか。
（それとも、新聞記者にわかりやすく説明するために簡単な手順に言い換えて言っただけで、ちゃんとした数学的なモデルがあって、もっと難しい計算をしているかもしれません）
Re:ボケる前の状態を復元しては駄目なのか (スコア:1)
～ナンバーの字体をボケのモデルでぼかして画像とマッチングという方法をとったのは、できあいのライブラリで簡単にできるからでしょうか。
それが理由として大きいような気がしますね
値段やライセンスの制限のきつい高級なツールを使うのは予算の制約があるでしょうし、大学の研究室と研究して数学的なアルゴリズムから作り上げたものを実装するなんてのは実務で忙しいから無理なのでしょう
自分で出来る手法と環境の範囲内で上手に工夫したという感じでしょうか