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特徴抽出

コンピュータと人間の記憶の違い」という記事で、記銘(符号化)という過程では、人間の場合「特徴を抽出して記銘される」と書いたが、コンピュータもプログラムによっては特徴抽出を行う。

例えば音声認識のプログラムは、音声波形データを周波数分解し、それからフォルマントなどの特徴を抽出し、最終的にはテキストデータとして(保存すれば)記憶する。このようなプログラムは知的な感じだが、コンピュータ処理では例外的で、ほとんどのプログラムは特徴抽出とは無縁であろう。

人間の記憶は、すべて特徴を抽出して記銘される。特徴抽出しなければ、すぐに人間の記憶システムはパンクしてしまう。その抽出される特徴はダイナミックに更新される。例えば赤ん坊は、サルの顔を区別することができるが、徐々に区別ができなくなる。逆に大人は、サルの顔を通常区別できないが、動物園の飼育係のように何度も見ることによって、区別することができるようになる。

抽出される特徴がダイナミックに更新される要因としては、"主体にとっての区別の必要性"と"出現頻度"などが考えられる。"出現頻度"だけでは特徴の抽出は不完全になる。

"出現頻度"をプログラムで扱うことは容易いが、"主体にとっての区別の必要性"は容易ではない。如何にしてプログラムに"主体にとっての区別の必要性"を実装すべきか。


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tag : 特徴抽出 記憶 主体

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宮城県出身。寅年生まれ。おうし座。B型。左利き。赤緑色盲。たそがれのプログラマー。

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