画像処理の顔検出技術において
高速化するうえで便利な技法に積分画像というものが知られています。
Haar-like 特徴量とかSURFというこれまた有名な局所特徴量記述形式などにも利用され
コンピュータビジョンを仕事にしている人で、知らない人はいないほど(趣味でやっている人は知らないかも)
何がうれしいって
例えば画像の平均輝度を計算したいとき、すべての画素の値を参照して合計輝度値を出し、合計ピクセル数で割ればよいではないですか
でも、もし画像領域を十字の境界線を引いて4等分に割って、それぞれの領域の平均輝度を計算したいときがあった場合
もう一回、すべての画素値を参照して計算します?
なんだか無駄に計算時間を使っていそうですね
そう
この処理、積分画像を使うととても少ない計算量で同じ答えが出せるようになります。
どうやってやるか、理解するかはここが参考になります。