Project/Area Number |
22K13872
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 10040:Experimental psychology-related
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Research Institution | Doshisha University |
Principal Investigator |
津田 裕之 同志社大学, 心理学部, 助教 (70847863)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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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)
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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。
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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。 本研究ではこれまでに、画像の中間特徴を計算するためのプログラムを開発や、画像解析技術を用いた美術史研究についてのサーベイ論文の出版などをおこなった。 本年度は、感性と画像特徴の関連を明らかにする研究に取り組んだ。具体的には、視覚的な美的感受性を測定するための検査課題に着目し、その課題遂行時においてどのような画像特徴がデザインに対する美的判断において用いられているかを心理実験によって検討した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新たな実験系を構築するために時間を要した。心理実験を行いデータ収集も終えたものの、分析作業はまだ十分に進んでおらず、したがって成果発表にも至らなかった。
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Strategy for Future Research Activity |
感性と画像特徴についての研究を進展させ、学会発表と論文投稿を行う。また、記憶と画像特徴の関連についての実験を新たに実施する。
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