時空間Hybrid Dynamical Systemについて少し考えたい。


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カメラやマイクロフォン、生体センサ、脳計測装置などがある。

これらを用いて同時計測することで、複数のメディア信号が得られる。


異なるメディア信号に現れる変化パターンの間には、

共起性、同期や遅延などの時間的構造の特徴が見られる。


マルチメディア信号における共起性のモデル化で注目している構造は、

同時刻、隣接するフレーム間などの関係である。


しかし、

実際の異なるメディアの変化パターン間には、

これらのモデルでは十分表現できない構造が現れる。

ex.破裂音と母音・口唇動作の関係


このような異なるメディア信号の変化パターン間に起こる,

共起性や系統的時間差といった時間的構造をタイミング構造と呼ぶ.

このとき,マルチメディア信号におけるこのタイミング構造(マルチメディア・タイミング構造)を

明示的に表現する新たなモデルを提案した。


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こっからが長いんやけど、今回はここでおしまい。

以前の研究会で主な論点となったのは、

僕の研究目標が、


「眼球運動特徴から人の個性(タイプ)分けをする」ことなのか、

「眼球運動特徴の中でもジェネラルな特徴をみつける」ことなのか、

はっきりしていない、というものあった。


議論を重ねた末に、


「眼球運動特徴の中でジェネラルな特徴をみつける」


ことが、研究の目標となったわけだが、

そのジェネラルな特徴が現れたときの、


「表示時間パラメータは人によって違う。」


これが個人差ということになる。


このあたりを正確に言わなければならない。

エッジ検出などについて考えるとき、

「画像の濃淡値から”人間が目で見て物体境界だと思う”曲線の抽出法」

とするのは誤りである。


主観を排し、どういった濃淡パタンに対してどういった曲線を抽出するのかを客観的に定式化せねばならない。

そもそも、「実世界のあるもの(たとえば人間)を検出する方法」などは存在しない。


追求すべきものは、

「これこれの条件のもとではこれこれの性質を満たすものを抽出する方法」というように

客観的に定義された方法である。


科学技術として意味があるのは、

たまたま試した実験例に対して80%有効な手法などではなく、

30%しか有効でなくとも、条件やその性質が明示された手法の方である。


**********参考文献[激論:これからのCV,1996]***********


なるほど。


僕が提案していたものは、まさに

「実世界のあるもの(たとえば人間)を検出する方法」であった訳だ。