Making Of An Architect Named おず

中学数学の思い出

４月に学校が始まるまでに少し数学の復習をしておこうと、高校数学の参考書をひろい読みしています。最近は数学も楽しんでやっていますが、中学時代はあまり得意な教科ではなく、数学に触れる度に中学時代に数学でつまずいていた自分を半ば懐かしく思い出します。

数学が中学一年で解らなくなり、そのまま三年過ぎてしまった原因は「負の掛け算」でした。(マイナスの数)に(マイナスの数)を掛けると(プラスの数)になるというのが、なんのことか解らなくって・・・先生に何度質問しても「約束事だから、覚えろ」と言われるだけで・・・「負の掛け算」不思議でしたねぇ〜(笑)

今思えば、私の質問の仕方が悪かったような気がします。私が理解できなかったのは (マイナス) x (マイナス) = (プラス) という約束事ではなく、

(マイナス) x (マイナス) = (プラス)　が実社会のどういう状況と結びついた式なのか？

と、いうことでした(例えば小学校で習う引き算が、実社会では「買い物のお釣りを計算する」ことに結びつくように)。

負の数を教わる前の、 （＋２） x （＋３） = （＋６） というのは理解できたのです。

お店を開いて毎日２円儲かるなら（＋２）、３日で６円儲かりますよ（＋６） と、いうのが

（＋２） x （＋３） = （＋６） 　ですよね。

負の数を教わった後も、 （−２） x （＋３） = （−６） というのは理解できたのです。

お店を開いて毎日２円損するなら（−２）、３日で６円損しますよ（−６）　と、いうのが

（−２） x （＋３） = （−６） 　ですよね。

では、 （−２） x （−３） = （＋６） というのは実社会のどういう状況と結びついているのか？

これが、中学時代の私を悩ましていた疑問なのですが・・・

毎日２円損しているのなら（−２）、

３日前（−３）は今より６円多く持っていたのですよ（＋６）　と、いうのが

（−２） x （−３） = （＋６） 　だったのですね。

「そうか、この例では(−３を掛ける)って３日過去にさかのぼるということだったのか・・・」

・・・と、高卒認定試験へ向けて勉強している時にふと気付いてから数学がとっつき易く思えるようになりました。気付く迄に、中学卒業後かなり時間がかかってしまいましたが、遅くても解らずじまいよりはよかったです(^^♪。

次世代画像検索-追記

前述の「次世代画像検索(http://blogs.yahoo.co.jp/oz02809/5804770.html?p=1&pm=c)」への追記です。

先日、「次世代画像検索」と題した記事で「コンピューターは写真という二次元情報から被写体という三次元情報を推測するのは苦手なのだろうか」とか、「コンピューターで顔を認識できるのだろうか」などという疑問を書いたところですが、テレビで「京都のオムロンが世界初の成人顔識別システムを開発した」というニュースを見ました。

成人顔識別システム

写真に写った顔のシワやタルミを解析して成人か未成年かを識別するシステムで、ゲームセンター入場時や酒自販機の年齢確認に利用することを目的に開発が進んでおり、現時点での認識精度は９０％だそうです。

詳しくは２月１９日の読売新聞でお読みください→　http://osaka.yomiuri.co.jp/eco_news/20070219ke01.htm)

オムロンのホームページを覗きに行き、この会社では既に顔の認識技術も開発済だということも知りました。

携帯電話にも搭載可能な顔認識技術

オムロンの「OKAO Vision 顔認識センサ」は眉・目・鼻・口の輪郭上の数点から顔の特徴を割り出すシステムで、あらかじめデータに登録された人相との照合を行うためのものです。詳しい仕組みは知りませんが、正面からの写真より得られる２次元情報以外の入力データにもある程度対応できるらしく、左右６０度までの角度で撮影された写真なら認識可能だそうです。ちなみに認識精度は９９％以上。

詳しくはオムロンのホームページでお読みください　→　http://www.omron.co.jp/press/2005/c0906.html)

やはり私が知らなかっただけで、こういう技術の開発は進んでいたのですね。確かに防犯面での有効利用には期待ができる技術だと思いますが、こういう技術が将来私たち一般人のプライバシーを侵さない形で導入されていくのかどうか見守りたいですね。

色バトン

声楽の勉強をされている瑞希さんから色についてのバトンが回ってきました。白をイメージさせる人ということで私を選んでくれたようです。

瑞希さんの言葉を(臆面もなく？)一部引用させていただくと「おずさんはとっても繊細できれいな感じがしました。だから白のイメージです〜。」と、いうことで・・・どうも、ありがとうございます。私は人に褒められると素直に喜んでしまう人間なので、周りの人にとっては「非常に扱い易い人間」だそうです。(；一_一)んっ？

ちなみに瑞希さんは赤をイメージさせる人ということで、このバトンを受け取ったようです。選択肢の赤・青・オレンジ・ピンク・黒・白の中では確かに赤をイメージさせる人ですが、赤に幅を持たせてよいのなら、明度を抑えた赤みがかった紫をイメージします。上品で、静かな情熱をたたえ、凛とした感じの方に思えます。

ディープ・バイオレットのイブニング・ドレスに、黒い羽根をあしらったダーク・レッドの薔薇のコサージュなんかを、難なく合わせて着こなす方なのでは？

ただ・・・瑞希さんが以前UPした「自分暴露バトン」のなかで、「誰に似ているといわれますか？」の質問に「ゲゲゲの鬼太郎の一反木綿」と答えているくだりがあり(他にもダブル・チーズ・バーガー？等、色々答えていたのですが一反木綿が一番印象的でした)、一反木綿がイブニング・ドレスを着た様子をつい思い浮かべてしまいます(笑)。瑞希さん、ごめんなさい　m(_ _"m)

♪好きな色は？

絵を描くときには圧倒的に鉛筆画もしくは木炭画が多く、たまに水彩画を描いても青系統の単彩画が多いです。しかし、今後建築を勉強していくうえで配色の感覚を磨くことも大事だとおもうので、彩色画も少しずつ増やしていこうと思っています。

身に着ける色としては茶・白・黒が多いですが、シャツにはこの他の色も使います。色の取り合わせを季節によって楽しんでみるほうで、和装でいう「重ねの色目」などを真似てみることもあります。冬にはピンクのシャツ(紅梅)に白のベスト(雪)を重ねて、「おっ、これで『雪の下』になった」などと言っては密かに喜んでいます。「重ねの色目」には軽く２００種類以上もの組み合わせがあり(図鑑がでている程です)、私はごく一部しか知りませんが、春の「山吹(朽葉色に刈安)」、夏の「卯の花(白に萌葱)」などは好きな配色です。

「重ねの色目」の例を下に少し掲載しておきます。元々は平安時代の十二単衣で季節感を表現するために使われた配色の体系だそうです。和菓子の職人さんたちも、こういう配色で季節を表現することがあるそうです。そういう目で見ると、和菓子屋さんのショー・ケースを眺めるのも楽しいですよね。

♪嫌いな色は？

単色で嫌いな色というのは思いつきません。でも、ある種の配色に抵抗を感じることはあります。特にコントラストの強い配色でお互いの色が喧嘩しあっているのを見るのは嫌です。

↑ここに引っ張り出してきたのはJIS規格で使われている色相環です(中学時代の美術の教科書で見た方も多いとおもいます。)。色相環で１８０度離れている２色を組み合わせてコントラストの強い配色を作り出すというのは基本配色のひとつですが、これを同割に近い比率で持ってこられると、見ていて疲れてしまうときがあります。例えば赤と青緑を組み合わせる場合、明度にもよりますが、同割では毒々しくなってしまう場合がありますよね。７対３ぐらいの割合でうまく服を着こなす人もいますが、個人的にはどちらか一方の色を基調にして他方をアクセントで使うぐらいのメリハリのある配色が好きです。

♪携帯の色は何色？

このバトンは携帯屋さんのアンケートとカップリングしているのでしょうか(笑)。試しにこの後に出てくる「回してくれた人の心の色は？」というキーワードでグーグル検索をしてみたら３万ヒットもありました。携帯屋さんも３万ものブログ巡りをするのは大変でしょうが、バトンがアンケートにもなっているとしたら、これは忙しい通行人を捕まえようとする街頭アンケートよりずっと気の利いた市場調査だと思います(^^♪

さて、私の携帯はオレンジです。身につける小物としてよくオレンジを選ぶというわけではないのですが、ドコモで希望の条件を満たす携帯としてNEC製の n902i という機種に決めた結果、４つあった色の選択肢からオレンジを選びました。

携帯の機種選択条件

　(1)付属カメラで比較的高画質の写真が撮れること　

散歩中に出くわした建設現場などで撮影した写真を、資料として後の勉強に役立てるためです。

　(2)ディスプレイが大きいこと　

過去に描いた絵などをスライドショーにして表示することで、携帯を簡易ポートフォリオとして使っています。ワンセグ対応機種のディスプレイよりは小さいですが、出先で急に仕事のサンプルの提示を求められたときには重宝しています。下の四つのはめ込み画像は私のスケッチや彫刻の写真です↓。

左端のオレンジ↑を選びました。普段着ることの多い茶・白・黒系統のどの服とも合わせやすそうなのでこの色にしました。

♪あなたの心の色は何色？

理想としては夜が白み始めたときの街の色です。紺・青を基調にして黒・白をちりばめた色ですね。澄んだ空気の感触も含めて、朝の街がもつ清涼感や緊張感を心の基調にしたいと思います。

♪回してくれた人の心の色は？

ご本人はこのバトンに回答した時点で寒色系の心理状態だったようで、「暖かい色になりたいっ！」と書いていらっしゃいます。真面目でひたむきそうな方なので色々と悩む事もおありなのでしょうが、ブログでは訪問者のコメントにいつも穏やかに受け答えをされています。その心地よい穏やかさから私はクリーム色もしくは乳白色系統の色を連想しています。

♪次の６つの色に合う人を選んでバトンを回して下さい。

ここは訪問者もそう多くないブログですし、私からバトンを回せませんが、興味のある方はご自由にお持ち帰りください。

とはいえ、デザインなどをやっている私としては、皆さんがこの６色からどういう人をイメージしているのかには興味がありましたので、後学の為に少しブログ巡りしてみました。多くの方が各色に概ね共通したイメージを持っているようですね。以下は簡単なまとめです。

■ Ｒｅｄ ■

情熱的な人、エネルギッシュな人、頑張り屋・・・

■ Ｂｌｕｅ ■

清涼感のある人、クールな人、知的な人、冷静な人・・・

■ Ｏｒａｎｇｅ ■

明るい人、元気な人、活動的な人、社交的な人・・・

■ Ｐｉｎｋ ■

女の子らしい人、かわいらしい人・・・

■ Ｂｌａｃｋ ■

男性的な人、都会的な人、威厳のある人・・・

■ Ｗｈｉｔｅ ■

純粋な人、繊細な人、おっとりとした人・・・

なかには、ブログのテンプレートやアバターの色がそのまま管理人のイメージ・カラーになる場合もあるようですが、ちょっとひねったところで、こんなのもありました。

■ Ｒｅｄ ■

危険分子だから、わたしのライバルだから

■ Ｂｌｕｅ ■

引きこもりで血色が悪そうだから、ドラゴンズファンだから

■ Ｏｒａｎｇｅ ■

赤になりきれていない人だから

■ Ｐｉｎｋ ■

ハーレムを構築中だと豪語しているから

■ Ｂｌａｃｋ ■

腹黒そうだから

■ Ｗｈｉｔｅ ■

頭が真っ白そうだから

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お題の「色」についてあらためて考える良い機会となり、勉強になりました。バトンを回してくれた瑞希さん、ありがとうございました(^^♪。

次世代画像検索

大袈裟な題で記事を書き始めましたが、これは別に最新技術の紹介記事ではなく、「こんなモノあったらいいのにな〜、でも便利すぎて弊害があるかな〜」という、とりとめのない考察の覚書です。

オンライン上の画像検索はテキスト(言葉)を入力して画像を探し出すようになっていますよね。でも将来、

画像を入力して他の関連情報を探すことが出来るようになれば便利だと思ったことはありませんか？

建築ファンの私は画像検索をよく利用します。

例えば、(スイスで新しく設計された美術館の話を聞く)

→　(建物の写真を見たくなる)

→　(美術館の名前をタイプしてグーグル・イメージ検索)

これは何も建築ファンに限らず、皆さんそれぞれ興味の対象について日常的に行っている検索なのでは？

でも、上の検索は美術館の名前を知らないときには不可能です。

例えば、(雑誌のグラビアの背景に気に入った建物を見つける)

→　(どこにある建物で、誰が設計したものか知りたくなる)

→　(手持ちの情報が画像だけなので検索できない)

こういうことがよくあるので、「あの建物はどういう建物なのかな」という疑問がそのままになってしまいます。

こういう場合は雑誌を周りの建築ファンに見せて「この建物知らない？」と聞くことぐらいしか出来ないのですが、これでは情報源が限られていますよね。

画像をブログに掲載して「この建物に関する情報をお寄せください」とお願いすることも可能かもしれませんが、他力本願である上に時間の掛かりそうな調べ方です。

上に挙げた二つの調べ方が両方とも、人間の脳を当てにしているところは興味深いです。テキスト情報(または数値情報)に置き換えられたものしか検索できないコンピューターに比べて、幅の広い検索ができる人間の脳って大した物だと素直に感心してしまいます。人間なら、良く知っている建物の写真を見せられると、その写真がどういう角度から撮られたものであっても瞬時に建物の名前を思い出せますよね。これって、すごく柔軟で高度な検索システムなのではないかと思います。

スキャンした画像をどこかにアップロードすると、それに類似した画像が関連情報つきで表示されるような検索システム ができれば便利なのにと思うことがあります。

私はコンピューターでの情報処理について素人ですが、写真という２次元情報から被写体という３次元情報を推測するということが、おそらくコンピューターにとっては大仕事なのでしょうね。人間は建物の正面から撮った写真しか見たことがなくても、斜めから撮った写真を見て同じ建物だと推測できるのに。

情報の３次元性が重要視されない場面では、私の知らないところで画像による情報の検索はすでに実用段階に入っているのかもしれません。例えば、警察による指紋の照合。過去の犯罪者の指紋などは２次元情報としてxy座標を使いデータベース化されているのではないでしょうか？

将来コンピューターが、写真という２次元情報は３次元情報の一表現であるということを、人間のように認識できるようになれば警察は喜ぶでしょうね。駅などに設置された防犯カメラに指名手配犯が撮影されると自動で警察に出動要請が伝わる世の中になれば、犯罪検挙率も上がるでしょうし、テロ対策も今より容易になるでしょう。

建物に比べて形がはるかに画一化されている人間の顔はデータベース化し易いかもしれませんね。顔の長さや幅、両目の間の距離などを数値情報に置き換えると、ある程度の検索は今の技術でも可能かもしれません。

コンビニの防犯カメラに私の顔が写るたびに、どこかでコンピューターが私の氏名や生年月日を検索し続けている社会には少なからず薄気味の悪いものを感じますが・・・

２００７年３月３日　追記
私が知らなかっただけで、顔認識に関する技術は進んでいたようです。追加情報を記事にしておきました。
→　http://blogs.yahoo.co.jp/oz02809/6265970.html