ゴブリンクォーク9プログラムブランチページへもどるはじめにテクスチャー解析という手法があります。これは、画像の中の小さな画素領域のパターンを調べて、どのような内容の画像かを判じるというものです。この手法のための、ツールとしてのウェーブレット関数をつくり、それらを使ったテクスチャー解析の小さなユニットを各動物解析と呼び、それらの情報のセットとしてZOO解析というシステムを組み上げました。このような手法を試みているのは、UFO画像の真偽を調べるためでした。一般的な風景画像などをベースとして構成したZOO解析でUFO画像を調べると、本物らしいものと偽物らしいものとの違いが、よく分かりません。そこで、風景画像ではなく、数多く集めてあるUFO画像をベースとして、それらを仮に、仮想本物UFOグループと、仮想偽物グループにわけて、それらを使ってのシステムを組み上げ、これをテクスチャーUFO解析としました。このテクスチャーUFO解析で、本物と偽物の違いが分かりかけたのですが、いまひとつ分かりやすくないということと、12も作ってある動物解析の4つしか利用しないことになってしまっていました。この点を改善するため、あらためて12のウェーブレット関数を構成し、名前も植物解析として、それらの情報のセットとしてBOO解析というシステムを組み上げました。画像の解析データをどこかで正規化しておく必要を感じ、最初に測定する出現率という値の平均値が50となるようにしてテクスチャーBOON解析というシステムを組み上げました。このテクスチャーBOON解析の評価はBOON解析の全景でもある程度分かるようになっていますが、ここでは取りあげられていない、多くの仮想本物UFOや(ほとんど決定的な)偽物UFOの解析結果と比較できるようにしたのが標準偏差プロットです。このときのXは「正規化した各植物解析での出現率の標準偏差」でSD(AR)と名付けてあります。Yは「その出現率の、各植物解析内での、仮想本物UFO群のデータに照らし合わせて求めた偏差値(DV)についての、植物解析にわたっての標準偏差」で、こちらはSD(DV)としてあります。数学的な統計量を言葉で表すと、何が何だか分からなくなってしまいます。ほんとうは、数式を並べて、計算のプロセスを説明するとすっきりするのですが、やめておきます。Y=SD(DV)という2つの指標をプロットしたグラフです。次の図1に標準偏差プロットの凡例を示します。標準偏差プロットの凡例テクスチャーBOON解析で使っている仮想本物UFOの画像を801〜805と901〜909の14とし、偽物UFOの画像を910〜921の12として、バージョンアップしました。仮想本物UFO画像のプロットはかすかに色づけてあります。対象画像として選ぶ画像は1つだけですが、それについてのSD(AR)とSD(DV)のプロットは赤色です。偽物UFO画像のプロットはすべて灰色としています。偽物UFOのプロット位置の近くに凡例画像をここでは添えてありますが、これは特別に作ったもので、通常は灰色の丸と数字のみです。wheat)における、出現率(AR)とその偏差値(DV)の値です。これらの値が散らばっていれば標準偏差SDの値は大きくなりますし、まとまっていれば小さくなります。このBOON解析システムでは、仮想本物UFOのデータの出現率があるていど広がっているのに対して、人工的に作られた偽物UFO画像では出現率がよくまとまっているということを利用しています。むつかしいのは、人工的な光や、ある種の自然な影によって生み出された偽物UFOです。それらもあるていど自然な様子を見せるので、出現率があるていど広がることになるのですが、いくつかの植物解析で異常な状態を生み出すことがあり、それらの影響で、Y=SD(DV)の値が大きくなって、識別できることがあります。912は人工的な光を利用して作られたと考えられる偽物UFO画像です。これは作者がいますので、はっきりしています。919はカメラのレンズについたゴミによる影と判定されるものです。920は私が作った偽物で、レンズの前に赤い糸をかかげて撮影したものです。916は私が描いたイラストです。UFOではありませんが、イラストやリアルな風景画像などの代表として1つ組み込んであるものです。910から921で、それ以外のものは、これまで判定に苦しんでいたものもありましたが、この解析法ではっきりと人工的に作られた偽物UFO画像として識別できたものです。ウェーブレット解析などの、他の手法によって明らかになったものもあります。2016)ゴブリンクォーク9プログラムブランチページへもどる。