【画像処理のKIT】引きだしシリーズ６

　画像処理の機能要求を頂き、その実現手段を考える。
「引きだしシリーズ」です。
　今回は、「検証」について。
　開発をしたアルゴリズムを検証するとき、どんな画像データを使いますか？
　アルゴリズムも「古典的（古くなくても数式から解くものをこんな分類にされてしまうようです）」手法ですと、検証対象のデータに対して、出力される計算結果も簡単に定義できますので検証を悩む事は少ないでしょう。
　それでも、実用的には、なんらかの光源からの光をカメラでとらえるという、アナログ的な要因が加わって画像データの取得となるので、検証と異なる結果に苦労する事も多いですが。
　近年注目される「統計的手法」をもちいたアルゴリズムですと学習に用いたデータにも左右されるので、より「検証」が難しくなります。
　アルゴリズムを考える立場の人と、検証データを用意する人が異なっても、「正解」がデータとして厳密に定義できないので苦労してます。
　今回は、引だしの中身を自慢できるものではありませんが人間の感性に合わせた結果を出すアルゴリズム開発。検証が難しいと言う事を、知っておく事も大切だと考えております。