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2015年2月19日 (木)

50Hz(毎秒50回)で点灯している速度標識を30Hz(毎秒30コマ)撮影サイクルの カメラで撮影して認識するって難しくない?

 前回と同じ宮本和明のシリコンバレー最新先端技術報告 - Deep Learningを実装した自動運転技術、Nvidiaが開発しAudiなどに提供:ITproに関する感想なのだが、少し違う視点でびっくりしたことについて書いてみたい。
 英国の速度標識は、50Hzで点灯している。一方、市販のTVカメラの撮影は、通常30Hzである。50Hzで点灯している画像を、30Hzで撮影しても、Deep Neural Networkを使うと正しく認識できるという。
 それはすごい。50Hzを30Hzでサンプリングするというのは、情報が欠落するということだ。それでも認識できるとは・・・。
 標識の表示がかわらなければ、15サンプリング分をそのまま積算すればある程度減画像を復元できるのかもしれない。そうしたことをDeep Neural Networkは自動学習できるのかもしれない。
 でも、速度標識が、30Hzだったらどうなるんだろう?それでもDeep NeuralNetworkを使うと正しく認識できるのだろうか?
 デジタル表示機器が世の中に増えている。それらは、時間軸に対して連続ではなく、離散で動作する。そうした装置を含む世界を、サンプリングして正しく認識するために必要な技術というのも新しく必要な技術のような気がする。

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