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こんにちは。
技術分野に限ってもいろいろな意味で使用する用語ですのでどのような文書で掲載されたかわからないと不安ですが、画像関係とのこと。次のように推定してみました。
○ smoothing operations
カタカナでも「スムージング処理」と言います。例えば、斜めの直線を、縦横10画素で合計100画素のカメラで撮影すると、10段の階段状になりますよね。この画面を縦横100画素で合計10000画素のテレビで画面一杯に映してみると、テレビは高精細度でもカメラが粗かったので、結局、10段の階段になります(1段当たり10本の線)。
これではもったいないので、コンピュータを使用して、階段の角の部分同士を直線で結ぶことにすると、100段の階段になり、見かけ上、「スムーズな斜め線」が描けます。
これがスムージング処理で、一見簡単そうですが、複雑な画像になると、どこの点と点を結んだほうが良いかの判断が難しくなり、色の濃さのスムージングまで含めると結構高度な処理です。
○ correlation and convolution
画像系の世界での日本語は「相関性」と「畳み込み」です。
縦横100画素、合計10000画素の映像をデジタル通信で通信しようとすると、1画素を1つの数字に直して1万個の数字を通信することになります。動画ではこれを毎秒数十枚送るので、毎秒数十万個の数字を送ることになり、精細度の高い画像では極めて高速の通信が必要になります。
そこで、何とか通信を「手抜き」する方法を考えるのですが、そこで着目するのが「相関性」です。
10000画素の映像とはいえ、例えば人間の顔を写した映像なら、例えば鼻の頭を横切る横線1本分(100画素)の映像と、そのすぐ下の横線1本(100画素)は、大変よく似ているでしょう。この「似ている」状態が「相関性」です。この「似ている」ことを利用し、例えば鼻の頭を横切る線に当たる100画素分の数字はまじめに送信するものの、その下の100画素は、上の線に比べて違っているところ(鼻の影の部分や、顔の輪郭部分の差)だけを送ることにすると、送る数字の数を減らせます。
もちろん、線と線を比較する処理や、何番目の画素が違っているかという新しい情報を追加する必要がありますが、コンピュータの発達で引き算は高速ででき、高精細の映像は点の数が多いので、手抜きの効果が高く多少の付加情報が必要となってもモトがとれます。
「畳み込み」はこの処理をより効率的に行う方法です。ちょっと単純化しにくい説明ですが、例えば上記の縦横100画素で人間の顔の映像を撮影した点をずらりと横に並べなおすと、100画素ごとに同じようなパターンが現れます。これがあらかじめわかっていると、相関の引き算がやりやすくなり、コンピュータの処理も容易になります。このために、全体としての繰り返しパターンをはじめにコンピュータで検出する方法が「畳み込み」と考えていただくのが良いでしょう。
さてさて、質問者さんの知識レベルもわからず、長くなってしまいましたがご質問の趣旨とあっているでしょうか。
お役に立てば幸いです。
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