第12回画像センシングシンポジウム　SSII06

画像センシングシンポジウムの金出先生の講演で、CV(computer vision)が難しい理由のひとつとして、本質的な情報量の多さ、みたいなことを言っていた。

たとえば、10*10ピクセルの画像があったとして、各ピクセルはモノクロで8bitだったとする。１枚の画像のサイズが1000*1000とすると、この画像１枚から約１００万枚の10x10画像が取り出せる。

では、有史以来人類が見た画像の総和はどのくらいだろうか。

網膜が、かりに1000*1000の画像を毎秒３０フレーム捉えられるデバイスだと仮定すると、１フレーム100万、掛けることの人類の総人口、掛けることの人類の歴史、みたいな数になる。

これは一見膨大な数に思えるが、どうあがいても10^50ぐらいにしかならず、白黒10*10の画像の総個数（2^800 == 10^240)　と比較すると　「無視できるほどに」　小さい数にしかすぎない。つまりことほど左様に画像というのは情報量が多いものだ。

というストーリー（これを金出の法則？と呼ぶそうだ）。

一瞬なるほどと感心したが、冷静に考えてみると、別に画像に限った話ではなく、一文字8bitの情報量のあるアルファベットが１００文字続いたら、なんでも同じことになるのではないか？たとえば漢字１００文字とか。何で画像だとデータが多く感じるのだろうか？
（金出マジック？）

ただ、この話は単に画像の情報量が大きいという以上に、もっと面白い（深い）ことを示唆している気がする。

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