您谈到利用了大量图像的结果。这些样本图像是在佳能内部收集的吗?

梅田:佳能是相机制造商,所以我们有许多照片数据库。
我们利用了全部这些资源来开发场景分类程序。此外,我们还拥有一项技术,它可以从各种类型的图像分析方法中选出正确的方法。开发场景分析时,我们很好地利用了佳能的图像分析技术和图案学习技术。





开发过程的哪部分最难?

梅田:评估图像质量是最难的工作。在最后阶段,来自不同部门的人员聚在一起查看和评估打印的图像。仅是增亮逆光拍摄的照片,就涉及到很多不同级别的亮度。我们比较了大量各类型的照片然后讨论哪种最自然。

堀:在开发的中间阶段,我们邀请质量保证部门的同事来一起评估图像质量。他们在质量保证部门收集了大量的关于图像质量的用户意见。在某种程度上,他们比我们更知道用户对图像质量的哪些方面不满意。我认为在设计阶段的开始便让这些同事检验图像质量有助于为用户提供更加令人满意的图像质量。









对于“自动图像修正”和其他公司的同类产品相比是否有足够的竞争力,您有信心吗?

梅田:其他公司在识别人物存在方面也有面部识别技术,也可以说他们有场景分类技术。但是,我们可以肯定的是PIXMA配备的新场景分类明显有别于他们的技术。因为我们在2003年就引入了面部识别技术,所以相信佳能在自动图像修正领域领先于其他公司。而我们的新场景分类技术使我们又向前迈进了一步。

堀:是的,我们认为这对于工程师来说只是一个过程,还有更多的目标。例如,在用户调查中,使用PIXMA打印的照片获得了较高的评价。尽管有好的评价,但不可否认的是许多用户仍然选择在冲印店打印。我们希望开发出能提供满意打印效果的照片修正技术来改变这一趋势。

梅田:我对“自动图像修正”将被全球用户看到感到很满足。将要看到世界如何评价我们的色彩修正,我也感到很紧张。

堀:是的,紧张,有压力,但也很兴奋。我希望用户能够在不同的场景下拍摄照片并使用“自动图像修正”进行打印。