Quantitative evaluation based on entropy for blurred images is introduced in this paper. We call this metric "variation entropy". This metric has two kinds of aspects that coincide with the human visual sense. The first is the absolute evaluation of blur, and the second is the relative evaluation of blur. The former can be quantified by "variation entropy for a unit boundary length(L-type V.E.:H~L)", which is dependent on resolution, and the latter can be quantified by "variation entropy for a unit area(A-type V.E.:H~A)", which is independent of resolution. These two metrics have complementary properties. Last, two variation entropies are applied to the standard kanji character database, and then the strong relation between variation entropy and accuracy of recognition is discussed. The tendency of writing skills for grades is evaluated by applying the metric to a database collected from school children.%本稿ではボケ図形のボケ量の定量化法について述べ，パターン認識への利用の仕方を示す．本研究は25年以上前に筆者らが行ったものであり，1988年に論文として発表された．本稿では，この研究に基づき，小中学槙で収集した文字データベースの品質と年齢による傾向の変化について細べたので報告する．ボケ図形に対する人の視覚による感じ方には二通りの見方がある・ひとつは図形全体を見たときのボケ皇の感じ方，他のひとつはボケ領域のみを注視したときのボケ皇の感じ方である．rnその二つの視感覚を定量化する方法を先の論文で提案した．前者に対しては「単位面積当たりの変動エントロピー（Aタイプ変動エントロピー）」と呼び，後者に対しては「単位輪郭線長変動エントロピー（Lタイプ変動エントロピー）」と呼んだ．両者はボケのない図形に対しては最小値ゼロをとるが，前者と後者の主要な遠いは，前者は解像度に依存しないが図形面恥こは影響を受ける，後者は図形面積に依存しないが解像度には影響を受ける，という相反する性質を持つ．その意味で，前者は「相対的ボケ評価法」といい，後者を「絶対的ボケ評価法」とも呼んだ．本稿では，この二つの定量化法の使い方について述べ，パターン認識への応用の仕方，小中学校生から収集された文字データベースを使って学年による筆記傾向の遠いについて調べた．
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