hirax.net::Keywords::「事件」のブログ

■「読者が選ぶ２０００年の１０大ニュース」の不思議　

　はがき票などでは得点の低い雪印事件が、何故かインターネット票では朝日・毎日・読売ともに一位との話。確かにすごく不思議。このインターネットでの集計、いかにも何かトリックがあったりしそう。ログが見たいぞ見たいぞ見たいぞ、と。from 天声人語。（リンク）（リンク）

■ひとりで書いてるだけだから。　

ヘッポコ文章を直したい

　「できるかな?」は画像や科学の関連の話が多いように見える。しかし、実はそれだけではなくて文章や日記に関する話も多い。例えば、これまでに出てきた話を振り返ってみると、

• 夏目漱石は温泉がお好き? -文章構造を可視化するソフトをつくる - (1999.07.14)

• 失楽園殺人事件の犯人を探せ- 文章構造可視化ソフトのバグを取れ - (1999.07.22)
• 「こころ」の中の「どうして?」-漱石の中の謎とその終焉 - (1999.09.10)
• 「星の王子さま」の秘密 - 水が意味するもの- (1999.11.15)
• 恋の力学　三角関係編 - 恋の三体問題- (1999.12.27)
• 恋の力学　恋の相関分析編- 「明暗」の登場人物達の行方 - (2000.04.01)
• 恋の力学　恋のグラフ配置編- 「明暗」の収束を見てみよう - (2000.04.02)

• WEBページの文体を調べてみよう - 「ノリノリ文体」の秘密!?- (2000.07.23)

• WEBの世界の「力の法則」-「ReadMe!JAPAN」と「日記猿人」に見るWEBアクセス数分布 - (1999.12.04)
• WEBサイトの絆 - WEBの世界を可視化しよう- (2000.01.13)

　そういったhirax.netの特長ならぬ特徴は私が書く文章が下手なせいなわけで、そんなヘッポコ文章から脱出するべく、私の書く文章の特徴を調べて反省してみることにした。もちろん、自分のヘッポコ文章だけを眺めてみてもしょうがない。他の素晴らしい文章を書く書き手と比較しなければならないだろう。そこで、今回はいくつかの文章を品詞解析し、その結果の特徴を調べることにする。そして、書き手による文章の特徴が眺めながら、私のヘッポコ文章の欠点を調べ、さらには誰もが思わず涙がこぼしてしまうような素晴らしい文章を書けるようになりたい、と思うのである。
 

　さて、まずは目標を決めよう。私がヘッポコ文章を脱出してどんな文章を目指すかを、何より先に決めなくてはならない。となれば、あまりにも大それた目標ではあるのだが、やはり日本の文豪、夏目漱石は外せないだろう。そして、その教え子でもある寺田寅彦もやはり外すわけにはいかない。一応私も理系のはしくれ、日本の理系文章の流れを作ったこの二人を目標にしなくてなんとしよう。ヘッポコ文章を脱出していきなり、夏目漱石と寺田寅彦というところに無理があるが、そんなことを考えていては駄目なのである。「少年よ大志を抱け」とクラーク博士も言ったのである。もう少年と言うにはどう考えても年齢的に無理があるのだが、気持ちはまだまだ少年で目標は大きく持ってみたいと思うのである。

　そして、もう一人の目標は「ちゃろん日記（仮）」をマイペースに書き続ける「ななゑ」さんである。私は彼女の書く文章を読むたびにとても素晴らしい理系的センスが感じ続けているのである。しかも、理系的でありつつも笑いと涙のペーソスたっぷりの「ちゃろん文体」という独自の確固とした文体を築いているところも尊敬していたりするのである。

　というわけで、今回の文章の比較は

1. 夏目漱石
2. 寺田寅彦
3. ちゃろん日記（仮） ななゑ
4. 「できるかな?」 jun hirabayashi

• 夏目漱石
• 我が輩は猫である
• 坊ちゃん
• 寺田寅彦
• 科学について
• 自然と生物
• ちゃろん日記（仮）
• 1998（仮）１１月上旬
• 1999（仮）６月上旬
• 「できるかな?」
• 「雪だるま」がいる景色
• 新宿駅は電気羊の夢を見るか？

　ところで、形態素解析とはどのようなものだろうか。まずは、例を挙げよう。例えば、

私が好きな書き手達は、夏目漱石、寺田寅彦、ななゑさんです。

1. 私 名詞-代名詞-一般
2. が 助詞-格助詞-一般
3. 好き 名詞-形容動詞語幹
4. な 助動詞
5. 書き手 名詞-一般
6. 達 名詞-接尾-一般
7. は 助詞-係助詞
8. 、 記号-読点
9. 夏目 名詞-固有名詞-人名-姓
10. 漱石 名詞-固有名詞-人名-名
11. 、 記号-読点
12. 寺田 名詞-固有名詞-人名-姓
13. 寅彦 名詞-固有名詞-人名-名
14. 、 記号-読点
15. ななゑ 名詞-固有名詞-人名-名
16. さん 名詞-接尾-人名
17. です 助動詞
18. 。 記号-句点

1. 読点
2. 形容詞
3. フィラー
4. 感動詞

• 大学の講義における文科系の日本語と理科系の日本語-- 「フィラー」に注目して --

形容詞の出現頻度とフィラーの出現頻度を軸にとって、
各文章を二次元の世界に配置した結果

　結構、同じ書き手による文章が同じような位置に配置されることがわかると思う。ちゃろん日記（仮）などは、二つの独立した文章がほとんど同じ位置に配置されている。もう、ちゃろん文体は安定しまくっていて完成されているのである。そしてまた、「文豪」夏目漱石の場合も、「我が輩は猫である」と「坊っちゃん」がかなり近い位置に配置されていることがわかる。

　なるほど、結構書き手による特徴はこんないかにも雑な解析でも評価できるものなのかもしれない（あくまで「遊び」だけどね）。そして、形容詞の出現頻度などは、「雪だるまがいる景色」と「自然と生物」以外は大体同じようなものである。寺田寅彦の「自然と生物」は妙に形容詞の出現頻度が高いところが面白いところである。私の「雪だるまがいる景色」はあまり技術的な話ではなくて、確かに形容詞が多そうな話ではあるのだが、一体「自然と生物」はどうだっただろうか？

　ちなみに、「できるかな?」からの二つの文章は共にフィラーが一個も出てこない。その他の６つの文章にはフィラーが出てくるのであるが、何故か「できるかな?」の二つの文章にはフィラーが含まれていないのである。この差がなければ、寺田寅彦の二編と「できるかな?」はかなり似た場所に位置するのであるが、このフィラーは特に違うのである。

　さて、上の図ではフィラーと形容詞の出現頻度だけを眺めてみたが、読点、感動詞の出現頻度も加えて、クラスター分析を行ってみた。つまり、「読点・形容詞・フィラー・感動詞」の出現分布が似ているものを分類してみたわけである。クラスター分析にはExcelアドイン工房「早狩」の統計解析アドインを使用させて頂いた。ちなみに、クラスターの結合はウォード法を用い、非類似度計算法には標準化ユークリッド平方距離を使用した。その結果が下の図である。
 

クラスター分析の結果

　このクラスター分析の結果を示す図は近い文章をまとめていったものを示している。つまり、文章の「近さ」あるいは「似ている度」を示しているのである。ちゃろん日記（仮）の二編は本当によく似ていて、また夏目漱石の書いた二編も互いに似ている。そして、それより「近い度」は低いが「新宿駅は電気羊の夢を見るか？」は「科学について」に近くて、「雪だるまがいる景色」は「自然と生物」に近い。おして、さらに似ているものを探せば、ちゃろんの二編と「新宿駅は電気羊の夢を見るか？」・「科学について」は似ているといえなくもない、さらに言えばその四編と夏目漱石の二編が似ている。

　ここでは、四人の書き手がいるということが私には判っているので、あえて四つのクラスターに分解してみると、

1.

• 「雪だるま」がいる景色
• 自然と生物
2.
• 新宿駅は電気羊の夢を見るか？
• 科学について
3.
• ちゃろん日記1998（仮）１１月上旬
• ちゃろん日記1999（仮）６月上旬
4.
• 我が輩は猫である
• 坊ちゃん

　しかし、その一方で考えてみれば寺田寅彦の名随筆と「できるかな?」のヘッポコ文章が「文体が近い」と解析されてしまっているわけなので、実はこの解析の信頼性はかなり低いと言わざるを得ないところもあるのである。いや、もしかしたら「文体は同じやけど、内容が全然違いますがな」というような冷たいアドバイスを解析結果は言わんとしているのかもしれないが、もうそれは哀しすぎる事実なので考えたくないのである。

　さて、そう言えば一番最初の図で「できるかな?」と寺田寅彦の差はフィラーの出現分布だったわけであるが、「大学の講義における文科系の日本語と理科系の日本語-- 「フィラー」に注目して --」では、「聞き手への働きかけのあるフィラーが多いということは聞き手への配慮が大きいということにつながる」と書いてあった。ということは、フィラーの出現分布は聞き手への配慮に比例するというわけで、「できるかな?」の文章にフィラーが出てこない、ということは読み手に対する配慮がない、なんてことなのかなと思ってしまったりするのである。

　そんなことを考え出すと、ホラどうせひとりで書いてるだけだから読み手のことなんか考えていないのさと、思わず涙がこぼれてしまうような哀しい気持ち、になったのである。う〜む、最初は誰もが思わず涙がこぼしてしまうような素晴らしい文章を書けるようになりたいと思ったったのに、何でこんな結論になるんだろう？

　答え：　それは文才がないからです。ハイ。
 
 

■「ボケ」た背景で包み込め　

デジカメ画像をキレイにボカそう アルゴリズム編

　最近、新しいデジカメを物色中である。私はこれまではFinePix4700zを使っていたのだけど、そのFinePixが半年程度で壊れてしまった。というわけで、C-4040ZOOMがどんなものか期待しているところである。

　壊れたFinePixと言えば、そもそも壊れたFinePixは一台ではなかった。私はすでにFinePixを二台も買っているのだ。そして、もうすでに二台とも壊れてしまっているのである。連続殺人事件ならぬ、連続カメラ自殺事件なのである。

　まず、一台目に買ったFinePix700ははメキシコのティファナでポケットから落としたら、バッテリーから電源が供給されなくなった。もちろん、ACアダプターを使えば立派に動くのだけれど、それでは少しばかり機動性に欠けてしまう。まさか発電機を持ち歩くわけにはいかないし、コンセントの近くでしか撮影することができないとなると、それは非常に困ってしまう。そこで、すかさず二代目としてFinePix4700zを私は買った。ところが、買ってから半年位たったある日、今度は勤務先の駐車場でポケットから落としてしまった。すると、今度はファインダー視野がズームに連動しなくなって、なおかつレンズがまるでジョイスティックのようにあらゆる方向に曲がるようになってしまった。

　こんな風にデジカメはとっても壊れやすくて、半年毎にデジカメ出費を強いられる私に周囲は「落としたオマエが悪い」と非常に冷たいのである。残念なのだ。「そういうのは壊れたんじゃなくて、壊したんだ」と被害者である私をまるで加害者のように告発する人さえいるのである。連続カメラ自殺事件は実は他殺で、しかも犯人は私だと告発する輩さえいるのだ。ひどい話である。
 

　ところで、C-4040に期待しているのは、コンパクトで、レンズアダプターが使えて、レンズがF1.8と明るいことなのである。コンパクトなのは持ち歩くために必要だし、私はなんと言っても超広角デジカメが欲しいのだが、そんなデジカメはないので、ワイドコンバーターを付けたいのでレンズアダプターが必要なのである。明るいレンズの方は、うす暗い中でも撮影する時に重宝しそうなので、少し期待しているのである。
 

　ところで、この位明るいレンズであれば、もう少しぼかすことができるものだろうか？デジカメで写真を撮ってもどうしてもボケない。35mmフィルムを使っているカメラなどと比べるともう全然ボケない。もうほんとにボケない。

　例えば、35mmカメラで135mm F4.5開放のレンズなら、ピントの合ってない背景はこの位はボケる。これは京都の哲学の道近くにある吉田山で撮った写真だ。
 

35mmカメラで撮影した例 135mm F4.5?

　ピントが合っている位置以外は光がボケて、キレイなボケが発生する。どちらの写真も絞りは開放で撮影しているので、後ろの風景はほぼ丸くボケている。ぼかせばキレイというわけではないけれど、背景などがごちゃごちゃしている中で対象物だけを浮き上がらせたい場合には、「ボケ」させるととても良い感じになる。
 

　しかし、デジカメではそうそう簡単にボケた画像を撮影することはできない。35mmフィルムに比べて、CCDサイズが小さいからである。35mmカメラよりAPSカメラはもっとぼけなくて、それよりデジカメはさらにボケないのである。そんな様子を見るために、二台目として買ったFinePix4700zで「ボケ」を意識して撮影してみたものが下の写真である。手前の植物にピントが合って、奥の道の先はボケてはいるのだけれど、それでも先程の写真などとは比べものにならないほどわずかしかボケていない。
 

在りし日のFinePix4700zで「ボケ」を意識して撮影してみた写真
（昼過ぎの箱根山中で）

　ところで、このような画像の「ボケ」を考えるとき、「ボケ」た画像をシャープに復元しようという話は非常にポピュラーな話題である。例えば、本「できるかな?」でもこれまでに

• 宇宙人はどこにいる? - 画像復元を勉強してみたいその1-(1999.01.10)
• ボケたエアーブラシで細かな字がかけるか?- 画像復元を勉強してみたい その2 -　(1999.01.14)

• 恋の形を見た人は　- 恋の相対性理論- (2000.05.17)
• 恋する心を見てみたい　- 恋のきっかけはどの出来事？- (2000.05.14)

• 「文学論」と光学系　- 漱石の面白さ-(2000.02.27)

　一方、この逆のアプローチである「シャープなデータをボケたデータにする」という問題も結構ポピュラーである。例えば、音楽をホールやライブハウス風にボケた音にするDSPはかなりの数のオーディオ装置に付けられている。これも、もともとはシャープな音声データが部屋の中でボケていく様子をシミュレートする回路である。また、画像に関する話題でも、ピント位置をずらした複数の画像から任意の「ボケ」画像を作成するといった話題もたまに見かける。

　そこで、「できるかな?」でもデジカメ画像を35mmカメラ風にキレイにぼかすことに挑戦してみることにした。今回は、まずはアルゴリズムを確認して、次回以降で簡単プログラムを作成してみることにしたい。

　まずは、似たようなソフトウェアがあるかどうか、Googleで適当なキーワードを使って検索をかけてみると、IrisFilter(http://www.reiji.net/iris/)というソフトウェアがあった。これは、「写真のぴんぼけを再現する」というフィルターだった。サンプル写真などを見てみると、これがなかなかきれいだった。例えば、早朝の御殿場の路上を「在りし日のFinePix4700z」で撮影した写真にこのフィルタをかけて、「ボケ」を加えてみたのが下の画像である。
 

Iris Filterでデジカメ画像を「ボケ」させたもの

オリジナル画像

Iris Filterで処理したもの

　ここではこんな六角形の絞り形状をを用いてみた。右の処理画像中の、車のテールランプや車の下部を眺めてみると、鋭いハイライト部が六角形に光っているのがわかだろう。確かに、「ボケ」がカメラの絞り形状になっていて、良い感じである。

　WEBページの記載によれば、このIris Filterは「フィルム特性曲線を利用し、レンズから通った光がフィルムを感光させる様子を再現しています」ということである。なんでも、特許も国内・USP共に出願済みということだが、特願2000-100042もU.S.PTO 09/772532も未だ公開にはなっていないようで、残念ながら特許の内容を読むことはできなない。

　このWEBページの記述の中で面白いのは、「データ上の数値をそのまま拡散させる従来のPhotoshopをはじめとした画像処理ソフトと違い、実際のフィルムに当たる光の量(露光量)を逆算し、その露光量をもってピントがずれている様子を再現します」という歌い文句でPhotoshopの「ガウスぼかし」と比較広告してある部分である。

　試しに、先の画像をIris Filterで「ボケ」を加えた画像と、Photoshopの「ガウスぼかし」とで「ボケ」を加えた画像を比較してみると、下の二枚の画像のようになる。確かにIrisFilterの売り文句通り、こうして比較してみるとPhotoshopガウスぼかしが写真の「ボケ」っぽくないのに対して、IrisFilterの「ボケ」が写真のそれっぽいことが良くわかる。
 

Iris Filterの処理画像（左）とPhotoshop ガウスぼかしで処理した画像（右）の比較

Iris Filterで処理したもの

Photoshop ガウスぼかしで処理したもの

　さて、お仕着せのソフトを使ってみるだけではなくて、自分でデジカメ画像をキレイに「ボケ」させてみることにしたい。というわけで、hirax.net風「ボケ」フィルターの動作を考えてみる。

　まずは、毎度のことだがオリジナル画像が「ボケ」る様子を計算する式は

逆フーリエ変換(  フーリエ変換( オリジナル画像 ) x フーリエ変換(ボケ具合 ) )

1. デジカメ画像と「ボケ」具合をそれぞれフーリエ変換し周波数空間に変換
2. 周波数空間で乗算を行う
3. 逆フーリエ変換して実空間に戻す

　じゃぁ、早速やってみようとなるわけだが、その前にもう一つ注意することがある。それは、RGB画像の数値というものは実は元々「明るさを対数変換した値」であるということなのである。人間の目も含めて世の中の大抵の材料は対数的な感度を持っている。例えば、人間の目に「2倍明るい」という場合に、光は「2倍明るい」というわけではない。その場合には指数的にX^2倍明るいのである（ここで、xの値はそれぞれのデバイスによって色々と違う）。その明るさをRGB画像の数値データにする時に、明るさの対数をとってLog[x,X^2]で2という数値として表しているわけだ。

　RGB画像の数値が「明るさを対数変換した値」だというようすの一例を示すと下の図のようになる。
 

RGB画像の数値というものは実は元々「明るさを対数変換した値」である

片対数軸で表した 横軸 = 0〜255の数値データ 縦軸 = エネルギー

線形軸で表した 横軸 = 0〜255の数値データ 縦軸 = エネルギー

　逆に明るさからRGB画像の数値データへの変換グラフは例えばこんな感じである。RGB数値で200と255と言っても実はその明るさは大違いであることがわかると思う。
 

　だから、この手の処理を行う際には、まずは指数変換してから処理を行い、そしてその後対数変換してやらなければならないわけだ。もちろん、今回のデジカメ画像をぼかす場合にも、RGB画像の数値をまずは指数変換した後、「ボケ」演算を行って、その演算結果を対数変換でRGB画像の数値に戻してやらなければならないのである。といっても、別に難しい話ではなくて画像を扱う装置だとごく当り前の話だ。

　そう、「ボケ」演算のhirax.net風レシピはたったこれだけ〜というわけで、早速このレシピに従ってhirax.net風デジカメ「ボケ」フィルターをかけてみたのが下の画像である。キレイな「ボケ」画像ができあがっていることが判ると思う。
 

hirax.net風デジカメ「ボケ」フィルター

キレイな「ボケ」画像のできあがり〜

　ところで、デジカメ画像のRGB画像の数値を指数変換したものに「ボケ」演算を行ったわけだけれど、もしRGB画像の数値そのものに対して「ボケ」演算を行ったら、どんな結果になるだろうか？つまり、「データ上の数値をそのまま拡散させる」やり方をしたら、どうなるのだろうか？そこで、試しにRGB画像の数値そのものに対して「ボケ」演算を行ってみるとこんな結果になる。
 

RGB画像の数値そのものに対して「ボケ」演算を行ってみた結果

キレイじゃない…

　何だかボンヤリとにじんだだけの「キレイじゃない」写真になってしまっている。それは、当り前である。本来2倍明るいものはX^2倍明るいわけで、すごく光の量は2倍どころでなく多いわけだ。それが広がる量を仮にRGB数値そのまま2倍として扱ってしまうと、その光の部分は薄暗くなってしまう。コントラストのはっきりしない、ぼんやりとした写真になってしまうわけだ。ちゃんと、X^2倍のデータとして扱ってやらなければならないわけである。

試しに、指数処理したものと線形処理をしたものとを並べてみるとその画像の違いがよくわかるだろう。
 

指数処理した画像（左）と線形処理をした画像（右）の比較

hirax.netレシピの キレイなボケ画像（指数処理）

キレイじゃないボケ画像（線形処理）

　さて、今回はデジカメ画像の「ボケ」フィルターのhirax.net風レシピを確認してみた。次回（と言ってもいつになるか…）以降に、このレシピに従って実際にソフトを作成していこうと思う。
 

　ところで、「文学論」の中で漱石は「ボケ」は焦点的印象又は観念に付随する情緒を意味する、と言っている。それは、言い換えれば「何かの出来事をきっかけとして感じた怒り・悲しみ・喜びなどの感情がボケである」ということだ。そして、さらに言えば、写真で背景をぼかすということは、つまり「背景にある出来事が生みだした怒り・悲しみ・喜びを広く混ぜて包み込む」ということなのである。

　だから、何かを撮影する時に対象物の背景をぼかすということは、「背景にある出来事が生みだした怒り・悲しみ・喜びを広く混ぜて対象物を包み込んで、そして対象物を浮き上がらせる」ということなのかなぁ、とぼんやりと考えてみたりする。そんな写真は対象物を写しこんでいるのと同時に、それを包みこむ背景も写しこんでいるンだろうなぁ、と考えてみたりする。
 

■スタジアム 虹の事件簿 青井夏海　

　創元推理文庫 at マルサン書店仲見世店。北村薫、加納朋子が大好きな私は当然買った。落語や他の物語を重ねながら別の謎を解いていく「私シリーズ」や、別の童話の謎を語りながら日常の謎を解いていく「ななつのこ」とよく似ている。いや、その二つよりは今ひとつな「覆面作家シリーズ」に似ているかもしれない。この二人が好きな人は間違いなく買いだろう。
　だけど、ちょっともったいない。私の趣味としては、（デビュー作は）もっとキレイすぎるくらいに大団円に持っていってしまっていた方が好きだなぁ。

■運命と偶然の境 その1　

　まず最初の疑問は、「運命のXXX」と「偶然のXXX」は近いのかそれとも遠いか、ということだ。もちろん、ここでのXXXは何であっても良いわけだ。サスペンス的に「事件」であっても、ちょっとロマンティックに「出会い」であっても良いのである。