画像の中間特徴に着目した高次視覚認知メカニズムの解明：計算美学によるアプローチ

Research Project

Project/Area Number	22K13872
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 10040:Experimental psychology-related
Research Institution	Doshisha University
Principal Investigator	津田裕之同志社大学, 心理学部, 助教 (70847863)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords	視覚認知 / 質感 / 実験美学 / 計算美学 / 画像処理 / 美術史 / 視知覚 / 視覚科学 / 複雑性
Outline of Research at the Start	画像を分析するための工学的技術の進歩によって、人がある画像を見た時に感じる印象や、その画像の記憶に残りやすさなどの心理的な特性を、画像が持つ情報だけから予測することがある程度まで可能になりつつある。しかし、そのような予測がなぜ上手く行くのか、つまり、画像情報が心理に影響を与えるという現象の背景にある心と脳のメカニズムがどうなっているのかは、現在も明らかではない。そこで本研究は、画像から計算可能な特徴が、知覚や認知といった心理量とどのような関連を持つのかを、心理実験および画像解析を用いて解明することを目指す。
Outline of Annual Research Achievements	本研究は画像が持つ中間特徴に着目し、それが視覚認知や感性とどのような関連を持つかを明らかにすることを目標とする。本研究でいう中間特徴とは、方位や周波数といった低次画像特徴よりは高次だが、物体カテゴリなどの高次特徴よりは低次なものと定義され、具体的には質感や複雑性、構図などの特徴が含まれる。近年は深層学習技術を用いた画像認識の研究が発展しており、心理学者や神経科学者が高次機能とみなしてきた機能、たとえば画像の記憶しやすさや画像に対する感性的反応についても、画像特徴に基づいてある程度正確な予測が可能であることが示されてきている。こうした画像工学的な研究には、機械学習モデルの判断根拠が説明困難である場合が多いことや、人間の画像認識メカニズムとの関連が不明であるといった問題点がある。そこで本研究は、画像に対する人の行動や感性反応と相関する画像の中間特徴を明らかにすることによって、認知機能を予測するための解釈性の高い画像特徴を解明することを目指す。この研究目標を達成するため、本年度は2つの課題に取り組んだ。１つは、画像の中間特徴を計算するためのプログラムを開発し、研究基盤を確立したことである。画像の質感特徴や複雑性、構図の指標として利用可能な画像特徴を計算するR言語のプログラムを作成した。２つめは、画像解析技術と感性研究との関連についての既存研究のサーベイを行い、研究の枠組みを整理したことである。具体的には、画像解析技術を用いた美術史研究についての現状と課題についてレビュー論文を執筆した。この成果は「西洋史学」誌に採択され、印刷中である。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 研究基盤となるプログラム開発が予定通りに進んだ。論文がひとつ採択された。
Strategy for Future Research Activity	画像特徴と認知（知覚・記憶・感性など）の関連を検討するために、行動実験を実施する。画像処理プログラムを方法論の論文として投稿する。