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* 「今、そこにいる仆 Vol.2」（2000年1月25日）
* 「今、そこにいる仆 Vol.3」（2000年2月25日）
* 「今、そこにいる仆 Vol.4」（2000年3月24日）
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运动预测是一种透过运动矢量来描述一张2D图片是如何转换成另外一张2D图片的程序。在视讯处理时，图片指的就是邻近的画格。这些运动矢量可以想成是3D空间(2D+时域)投影到2D的结果。对一张图片而言，可以给每一个像素建立一个独特的运动矢量，也可以将邻近的像素聚集成一个区块，并只计算每一个区块的运动矢量。运动矢量的数学模型可以是单纯的平移也可以含括例如3D空间的的转动和缩放等几何运动方式来更妥当地模拟真实摄影机的动态。
运动预测和光流法常常被互相混用。它同时也与图像配准和立体匹配有关。事实上上述几种词汇都是在找寻两张图片或视讯画格间相对应的点。两图片或画格间相对应的点「通常」是该场景中的同一个点。然而，在作动态预测之前，我们必须定义相似性的比较标准。也就是说，我们需要一个尺度来测量两个点之间的相似程度。在相关领域的研究中，被定义了各种比较标准，像是SAD、MSE，随不同应用和优化需要常常会使用不同的比较标准。
用来找寻运动矢量的演算法可以被分为基于像素值的「直接」演算法和基于特征值的「间接」演算法。两种方法都有其支持者，彼此曾在两篇论文中试图得到一个确切的结论。
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