This paper provides a new approach to representation of figures by so called feature-lists. It is proposed to approximate a figure with a polygon, and the list of lengths and angles of the polygon are defined as feature-list of the figure.
Using feature-lists, similarity between two figures is evaluated simply by the matching situations of the two lists. Figure processing, such as composition and decomposition of figures, can be carried out very efficiently by adding or substracting the corresponding lists. Addition and substraction of two lists are given as formula in two tables.
Lucky Puzzle is solved as an example to show the practicability and effectiveness of this method. In the puzzle, seven pieces are composed into a given shadow figure.

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It is the most important problem in non-symbolic pattern recognition of general shapes to decide what kinds of features should be extracted. Since the recognition of ‘general shapes’ depends on the purpose the recognizer has in mind, the ‘general shapes’ cannot be dealt with in general, while symbolic patterns such as letters of alphabet connote their categories a priori, the features that declare each symbolic patterns are evident.
On the other hand, the human being can discriminate not only symbolic patterns but also ‘general shapes’, for example, the random shapes dealt with in this paper. The authors consider the discrimination of the human being as the basis of recognizing of ‘general shapes’.
In this paper, the authors propose psychological experiments to find out what feature properties are given to the eyes of human subjects when they discriminate patterns, i. e. 100 convex and concave random shapes. And the standard searching shapes (categories) are set from the response of the subjects.
A multilevel mechanical procedure for discriminating the standard searching shapes (categories) is proposed. In the procedure the feature properties selected through the psychological experiments are used. It is shown that random shapes can be discriminated by this mechanical procedure in close agreement with a human judgement.

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目的
ニホンザルにおいて2要素の組み合わせからなる複合と物体との関係を学習させ，それに基づいて複合の分解ができるかを調査した．また，物体のカテゴリー化を要素の組み立てタスクによって回答できるかについても調査した．

方法
2頭のニホンザル（Macaca fuscata）に6組の複合と物体との関係を学習させた（Paired Association Training：PA）．複合は物体とは無関係の6つの要素の中の2つで構成した．PAを十分に学習したのち，物体をcueとして呈示し，choiceで複合そのものではなく要素を4つ呈示し，正しい2つを選択させるテストを行った（Articulation Test：AT）．更に，6組の複合－物体に対して，物体と同一カテゴリーのを順次加え，一組に7種類のを用いてカテゴリーを形成し，そのカテゴリーが汎化するかを，probe test としてtrial unique刺激を用いてATで検証した．
結果
PAを十分に学習した後のATのfirst trialは，2頭の平均正答率が62.3%で，16.7%のchance levelに比べて有意に正答を示した．また，trial unique刺激を用いてカテゴリーの汎化力を調べた結果，Probe trial（p =3.2*10^-15, binominal test），Prototype trial（p =1.6*10^-14）でともにchance levelの16.7%を有意に上回る成績だった．
考察・結論ニホンザルにおいて，基本セットの学習を行えば，それをもとに要素を構成できることが分かった．これはcueとして与えられた物体画像を見ることが，対応する複合を見なくてもそれを想起させ，そのイメージを基に複合を構成したと考えられる．カテゴリーの汎化と合わせて，個々には意味を持たない要素の組み合わせから，意味のあるを作り出す能力がニホンザルに存在すると考えられる．

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視野を制限した状態で, 大きなのすべての部分を次々に拾い出して観察し, の全体像を頭の中に構成してみると, は通常の見え方とは異なって見える場合がある。この現象は頭の中でのの部分的特徴の統合の過程, すなわちがどのように表現されるのかを示唆するものと思われる。種々の現象を統一して説明するために、視野が小さい場合には、の中の大きな特徴(空間的なサイズの意味で)を検出するのが難しくなるとの仮説を設け, 実験による検証を行なった。中の特徴の大きさの規定は、の周波数成分という考え方を導入し, 間接的に規成する方法によって行なった。実験の結果は, の認識および特徴抽出のいずれの課題においても, ある大きさのすべての特徴を検出するためには最低限必要な視野の大きさが存在することを, 示すものであった。この結果から, 人間の認識機構のモデルに基づいて, 頭の中におけるの表現の形式を推定した。人間がを見る時, の全体像を表現する特徴を把えている場合がある。このような意味で, は部分の集まりではなく, 全体として一つの情報として把握されていると考でられる。

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本論文は, ある種の場におかれたパターンの変形を利用して, パダーン識別する方法を提案する. この変形により,同一クラスの文字はすべて一定の形に帰着させようというものである.すなわち,この手法においては,は架空の荷電粒子に類するもので構成され,粒子相互間の吸引,反発力(場)により,自身が変形してゆき,最終的にはもっとも安定な形に落ち着く.場としては,これ以外の場を設定しない場合と,標準パターンの場を設定する場合とを考えるが,いずれの場合も,この安定な形が同一クラスについて一定の形となる.したがって,識別はいくつかの定点にのみ着目して行なえばよいことになり,きわめて簡単となる.文字の位置,大きさによる影響はあらかじめ文字正規化装置により除いており, 上の手法を手書き数字, 手書き英数字に適用した場合の識別率はいずれも90%以上であった.

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負放電の現るべき場合に針電極の近くに發生した負放電(¿)の生成の機構に就き考察し,前者は所謂After-dischargeによる放電なるも,後者は然らざるものならんと云ふ解説を與へ,更にBack-dischargcによる鮮明なる放電を示して居る。

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A new curve generation method is proposed which permits a designer to draw a curve on a computer as if he or she is drawing on a piece of paper. This method is intended for the early stage of design and relieves a designer from the burden of generating a curve using control points. The conventional approaches require mathematical knowledge about control points to generate the desired curve, and what is worse, it is very difficult to modify it once it is drawn. Our new method is unique in that it pays attention to the trend of the data a designer generates and fits an exact curve by extracting feature points. Thus, we can modify the curve globally or locally as desired. Furthermore, it imposes very little burden on the computer.

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本研究では，単純なとそれを表す語を用いて，単純接触効果の転移が生じるかを検討した。実験1では，5種類のに対応する語を接触フェイズで反復呈示した（2回，5回，10回）。その後，それらの語が表すを2つずつ視覚呈示し，参加者はどちらのが好ましいかという二肢強制選択の選好判断課題を行った。その結果，選好の割合は，2回呈示された語が表すより10回呈示された語が表すの方が有意に高かった。実験2では，を表す3つの語を接触フェイズで10回ずつ呈示し，その後反復呈示した語が表すを視覚的に対呈示して選好判断課題を行った。その結果，反復呈示した語が表すが選好された割合はチャンスレベルの50%より有意に高かった。これらの結果から，語とそれに対応するの間で単純接触効果の転移が生じることが示された。

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の大きさの比較判断にはＵ字型の発達曲線が見られることが指摘されている．これまでの研究では二つのを提示し，大きい，小さいを選択させることを求めていた．本研究では，タブレット上に提示したを描くことを求めた．描いたの大きさや描画時間・回数について検討したところ，正しく描く割合はＵ字型の発達曲線を描くことや提示された正方形や横長の長方形より大きいを描くときは横に着目すること，提示された縦長の長方形より小さなを描くときは縦に着目することがわかった．これらのことから，幼児は状況に応じて着目する辺を変えて判断していることが示唆された．

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What feature properties should be extracted is the most important problem in the recognition of non-symbolic patterns or so-called ‘general shapes’. In the case of the recognition of general shapes, the categories are determined by the purpose the recognizer has in mind, although symbolic patterns like alphabets have their categories fixed a priori. Therefore, the problem of pattern recognition of general shapes cannot be dealt with in a general way.
The authors discuss this problem from the following points of view;
1) The recognizer determines the‘searching shapes’as the category set according to the purpose in his mind.
2) The primary measure in the recognition of the general shapes is‘similarity’.
In this paper, the authors propose a new method for selecting feature properties in the recognition of the general shapes. The method is based on the human impression of similarity:
1) Enumerate as many feature properties as possible, after determining the searching shapes.
2) For every searching shape, generate the so-called random shapes having the same properties by using the Pattern Reproduction Method.
3) Select such limited number of properties among the candidate properties that can sufficiently generate shapes similar to the searching shapes.
Verification for this method has been carried out on a digital computer, dealing with Jordan curves as sampled patterns to discuss 23 kinds of psychological properties of the shape. As a result, four properties out of the 23 are selected to be significant for the recognition of both convex and concave shapes.

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人間の視覚イメージに合うような被服を創り出すため, 既成の被服の概念からはなれ, 乱数を用いて直折線のつながりからを求めた.そしてこの中から視覚イメージによって被服と認知できるものをえらび, 同一イメージに属するのグループ化を試みた.
因子分析法を用いて解析した結果, 一部のに関しては, 作成のための要因・水凖とイメージとの対応, すなわち直折線の乱数系列において, どの要因・水準を組ませればどのようなイメージ群にまとまるかということがわかったが, 大部分のでは必ずしも明らかな対応は得られなかった.しかし要因・水準の組合せ, ならびにイメージ用語の選定如何によっては, 乱数を用いて視覚イメージに合う被服を創り出せるという手がかりは得られた.

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ディジタル画像処理技術を利用して.文字およびイラスト等の簡易なカラーを効率的に作成するシステムの技能条件とその実現方法について検討した。その結果, 線画の入力処理, 彩色処理, 合成処理などカラー作成のための基本的な機能アルゴリズムの開発とその機能を実験的に確認することができた。本システムを用いれば台紙に書かれた線直から数分でカラーを得ることができ.また複数枚のカラーを合成し.1枚のとすることが容易に行えるという見通しを得た。

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　今回は，中心ドリフト錯視とフレーザー・ウィルコックス錯視を応用しながら，よく似ているが異なる見え方をする新しい錯視

について提案する．多角形を複数配置しドット模様のような背景を作り，その上に円形を配置した．明るさのコントラストを用いたグラデーションにより，と，補色を用いてのデザインを紹介する．また作成に当たり，色相・明度・彩度の検討をした．大きく広がって見えるでは，暖色系よりも「緑・青紫・紫」の中性色と「青」の寒色系，「黒・灰」などの無彩色に設定した円形には，錯視現象が見られた．特に青紫色が最も錯視量が大きく感じられた．また離れていくように見えるでは，補色もしくは補色近似色の組み合わせの錯視量が大きく，色相別に考察した結果，「青紫（円形）と濃い橙色（背景）」が最も錯視現象が起きた．暖色系の円は動かず,寒色系では「青・青紫」が最も動いて見えるなどの結果が得られた．また新しい錯視も数点紹介する．

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This paper deals with a newly developed methodology and an approach for the pattern discrimination of plane shapes using the group-classification value as a feature parameter. Before the group-classification value is decided, the pulse row obtained by the second differentiation of the projection of the shape on the reference line is considered. As the number of the positive and the negative pulses in the pulse row varies with the postural angle of the shape, the maximum numbers of the positive and the negative pulses are decided. The group-classification value is defined from the ratio of the maximum number of the positive pulses to the sum of the maximum numbers of the positive and the negative pulses.
The author proposes a method to discriminate 22 kinds of shapes by applying the group-classification value, the minimum of the positive pulse, the maximum and minimum of the negative pulse and the pulse type. Furthermore, the proposed method is applied to the actual pattern discrimination and the result shows that 19 kinds of shapes can be discriminated when the pattern image is sampled by the 35×35 matrix pattern with every 5 degrees.

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ある種の人造黒鉛製品,たとえば電刷子など異種原料を調合,製造したものの(00l)回折線は,これら異種原料黒鉛化物の回折線が合成されたと考えられる,非対称的なを観察することができる。よって,筆者らはコークス系原料およびブラック系原料の単味黒鉛化物を既知の割合に混合し,その混合物の(004)回折線(混合)を求め,それから混合比および使用原料を推知しうるかどうかを知ろうとした。
まず2種の原料を粉末で混合した試料について,その混合に分離でき,その強度比と混合比が,ある対応をすると考えられることを知った。次に粉末状混合物を樹脂で成形し,強度に対するコークス粒子の配向の影響を補正しうるようにした。その結果強度としてピーク高さを取れば,強度比-混合比曲線は使用ブラックごとの曲線に,強度としての面積をとれば直線になることを知った。

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テレビジョンアイカメラと視野制限装置を用いて, 比較的大きな文字に対する視野制限時における知覚・認知判断に要する応答時間 (R.T.) と正答率を求めた.用いたパターンは単純幾何学線, 同じく点, ランダム配置の点, ひらがな文字および, 形状はひらがなに似た無意味パターン (偽文字) の5種類である.その結果, (1) R.T.は線の方が, また正文字より偽文字の方が大きい, (2) いずれの, 文字の場合でも視野窓が2.0.-2.5.より小さくなるとRTは急増する, (3) 視野制限時の正答率はの判断よりも文字の判断の方が高い, (4) この実験条件 (視角で約12.の大きさのパターンを対象) 下に関する限り, 中心視の大きさは2.0-2.50と推定される, などがわかった.

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