ライトフィールドカメラの原理
カメラレンズ（ここでは主レンズと呼ぶことにします）があって、その後（図では右）にセンサーがあります。このセンサーが、画像を構成している点の集まりになります。左側の矢印は写されるもの（被写体）です。フォーカスが合っている状態では、被写体の中の１点から出た光は、主レンズの各部を通ってセンサ上の１点に交わります。（上の図では主レンズの通る位置によって、赤、青、緑の線で表現しています。 Fig 1に示した一般のデジカメのセンサーの位置に小さなレンズ（マイクロレンズ）をならべ、その後にセンサーを配置したものです。ライト・フィールド・カメラのセンサーは、マイクロレンズから少し離れた位置に配置されているのです。ひとつのマイクロレンズを通った光は、センサーの複数の画素に入るようになっているのです。上の図では理解しやすくする為にレンズは３個だけにしました。実際にはマイクロレンズの直径は非常に小さく、現状でも
Googleの猫認識 (Deep Learning) - 大人になってからの再学習
今から約1年前（2012年6月下旬ごろ）、ネット上で下の画像とともに 「Googleの研究開発によってコンピュータが猫を認識できるようになった」 というニュースが飛び回り、あちこちで話題になった。 例えば、次のようなサイトで大きく取り上げられた。 ・Google、大規模人工ニューロンネットワークを用いた研究成果を紹介|日経BP社 ITニュースPRO ・猫を認識できるGoogleの巨大頭脳 | WIRED.kp ・Google、脳のシミュレーションで成果……猫を認識 | RBB TODAY これらのサイトの記事では、だいたい次のように紹介されている。 今回の研究成果では、コンピューターは猫がどういうものであるか人間に教えられること無く、自力で理解した。 http://www.rbbtoday.com/article/2012/06/27/90985.html 1週間にわたりYouTubeビデ
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