理系学生日記

おまえはいつまで学生気分なのか

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研修レベル

画像処理とかで,二値化という処理が行われる場合があります.
なんか難しい響きですけど,やっていることはわりかし単純で,グレースケールの画像を黒と白の2つの部分に分けるとかそういう感じ!


当然ながら,どの画素値で黒と白を分けるかという閾値を決める必要があって,それを決めるのが二値化の大きな鍵になったりします.
白に限りなく近いグレーの画素を黒にするような二値化を行うと画像は真っ黒になりますし,ほとんど黒じゃんこれっていう画素値を白にするような二値化を行うと,画像は真っ白になる.
そういうわけで,どうやって閾値を決めるかというアルゴリズムにはいくつかありますが,その中にモード法というものがある.

ヒストグラムの谷の発見(モード法)
もし画像に1つの物体とその背景が存在し,物体,背景ともに単純なものであるとすると,その画像のヒストグラムは二つの山と一つの谷を持つことが予測される.モード法では,閾値の値$T_h$を二つの山のピーク位置$Z_1,Z_2$の間にある最も深い谷とする(図1(b)).このとき以下の2つの式を満たすとき,$T_h$が閾値であると判定する.

http://www.mm.media.kyoto-u.ac.jp/education/DIP/WEBPAGE_SECTION/section7/node2.html

要するに,背景と物体の画素値は大きく違うだろうから,その二つの真ん中くらいの画素値を閾値にすればよくね?っていう方法です.とても直感的だ.

今日の研修

突然話は変わりますが,今日は研修でネットワークの基礎みたいなことをやりました.
OSI 参照モデルだとか,IP のヘッダはこうなってるとか,情報系の人なら必ず学部で行うであろう内容です.
こういうときは残念ですけど,「それらを既に知っている人」の集中力が途切れがちになったりする.
本当はそうなっちゃいけないんですけど,研修で九九を 100 時間かけて暗唱みたいな話になるとたぶん誰でもやる気をなくしたりしますから,これはわりとしょうがない現象ぽい.


ところが OSI 参照モデルとかいうのは,これまで情報畑とは別の分野を学んできた人には,わりとヘビーな内容になってしまったりする.
他にも802.11g とか,10 進数 <-> 2 進数変換とかは,分かっている人にとってはホントに九九みたいな感じですけど,分かっていない人にとっては超ひも理論みたいな感じ,軽い暗号状態です.
結果,そういう人も研修に対してやる気をなくす羽目になったりする.


あれ,みんなのやる気がなくなってしまった!!

閾値

たぶんですけど,横軸にネットワークの習熟度を,縦軸に人数をとったヒストグラムを考えると,研修におけるヒストグラムは双峰性になっていたんじゃないでしょうか.
で,研修のレベルはモード法で計算した閾値の部分に設定した感じなんですけど,結果としてみんなのやる気が下がってしまったように見えます.
習熟度でグループを分けるときにはモード法の閾値はわりと使えそうですが,それをグループ分割でなく研修のレベル決定に使っちゃうとなんかあんまし良くない結果に陥ってしまった.
個々の習熟度が分からない状態,割ける講師の数も予算も限られているという制約の中で人のモチベーションをコントロールするっていうのは,いろいろとむつかしそうですね.
たぶんみんなが試行錯誤しているところだと思うし,ぼくはとっても応援したくなった.