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関連付けに特徴という考えがある。
関連付けというのはイメージであれば、一対一の対応でしか実現できない。
もし仮に一対一対応を破っているような対応関係であれば、関連付けした情報は安定しないか、あるいは他の“特徴”と一対一の対応をしている場合がほとんどという仮説です。

ここで出てくる“特徴”という考えが今回のテーマです。
実際パーツでさえも、この特徴と関連付けを逃れることができません。
どういうことかというと、パーツとそれが表す意味は、パーツ全体の特徴から関連付けられ、存在しているのです。
例えばパーツのあの曲がり方という特徴が、それに伴う意味を連想的に出力しています。

パーツをイメージとして話を進めます。
すると、「馬」という単語を覚えなければならないとします。
このとき、馬という単語はウマというイメージによって覚えることができます。
この場合先ほどのイメージ全体の特徴から関連付けられて、馬という単語が引き出されたと考えます。

とするならば、実際はイメージ全体の特徴でなくてもいいのではないか？と考えられます。
馬という単語が出力できる限界の特徴さえ持っていればいい。
そう考えた方法が特徴縮小という考えです。

実はこの考えは昔やったことがあって、イメージの一部分を使ってパーツを作り、それを組み合わせるということをしました。
これは失敗でした。
全然イメージ全体に直せなかったのです。

このことと今回は何が違うか？というと、特徴を複数個残して部品化しようという話です。
しかもなるべくイメージ全体を表すような特徴を残そうと考えました。
例えば馬であれば、「鼻周り」と４本の「脚」を残そうと考えました。
その上でインパクトを強くするため、鼻に４本の脚が生えているイメージなどにするとよいでしょう。

こうして作った部品で顔を形作ることが今の狙いです。