ケッパーケイパーチリペッパー

なんかとなんかをつなげて幸せ

機械にも視野を!

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画像は2枚同じものを用意してぼかしを入れれば認識できるものに差ができるようになる

これは画像が大きい場合と小さくした場合で
何がみえるのかというものを表記した場合でも
同じ現象として観察することが可能だ。


比較の方法はそれぞれ同じ画像であっても独立した
認識系を持つことでかなえられる。


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眼鏡をかけている方ならば思考実験ができるだろう
家の中を歩いてみて気が付いたこと
思いついたことをかけている時いない時で
書き出してみるといい。


【かけている時】
切手・はがき販売の文字をみて
大雑把ではあるが郵便局と確信する。
同じく文字が書かれているのをみて
行動持続をついしてしまい文字を読む
ローン相談承りと書かれている。
郵便局はローンの相談も受けているのかと
閃いたような気になり、また行動持続
テの記号は郵便局だと推理した根拠として
あげることができるなとまた閃いた気になる。



【かけていない時(眼鏡が欠けている時)】
建物の大きさを見て窓の大きさを確認して
窓に書かれているのが言葉らしいことに気が付き
ここで大雑把な外観に納得して看板にテみたいな
記号が書かれているのに気が付き郵便局と思う。


と、これくらい変わる。


そもそも2つは頭の回転が違うのだ。
眼鏡をかけているとゲーム感覚で階段を下りている
くらい言葉がすんなり出てくるが
外している時は小学生によく知りもしないロシア民謡の
由来を教えるくらいに言葉につまり伝えたい像が見えない


画像においてもこの2つの違いを当てはめることで
画像認識差というものを算出できるのではないだろうか。

画像が大きい場合と小さい場合によって
読み取れる情報の視覚化である。


だが利用されている要素はどちらの認識量であっても
同じ情報を使っている。

上の例「郵便局」では文字列Aと文字列B、そして看板
この3つであることは同じだ。
建物として大雑把な認識という部分は
おそらくどちらにも任意のタイミングで存在しているため
それを要素であるとする必要はない。

ではその画像それぞれにある認識要素を導く
方法を考えてみることにしよう。


情報は言葉になる場合2つで1つになる。
はっきりしたものの場合この挙げられた2つが
前提とされた言葉が作られている。

ボカし画像    m+(X)+m+(X)+m+(X)+S

はっきりした画像  (X)+S (X)+S

この(X)が要素 Sは確信を得た言葉である
mは比較したものとその結果のおぼろげな印象を示す。

機械は言葉を生み出すことができないので不十分だ
言葉と反射運動の入り混じった段階を
PCでも処理できるものへと変更せねばならない。

m(morph)

S(slide)

mは画像から画像全体と部位を作ろうとする思考

Sは要素とまったく無関係な画像の連想によって
別の連続性を作り出し集中を妨げる。


この一連の分析活動によって(X)要素が決定し
それぞれの(X)要素を機械が認識しているかどうか
がパラメーターに記載される。 もともとぼけている画像
であったとしてもさらにボカすか小さくすることで
パラメーターを作りその認識を記載する。

これによって機械にも独特の視界が存在するようになる。
スペックによっては単体の画像だけではなく
その画面そのものから即時パラメーターを作り続ける
こともできるだろうし、パラメーターのみから
機械のみにしか見ることのできない視界というものも
存在することになるだろう。

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