| Project/Area Number |
22K13878
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 10040:Experimental psychology-related
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
小林 勇輝 立命館大学, OIC総合研究機構, プロジェクト研究員 (60885747)
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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 |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 知覚心理学 / 錯視 / 明度 / 心理物理学 |
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| Outline of Research at the Start |
これまでに，数多くの明度錯視が発見・報告され，それらを統一的に説明することを目指していくつかの明度知覚モデルが提案されてきた。すべての錯視を説明できるモデルは未だ確立されていないものの，既存モデルの評価と洗練はより優れたモデルへ迫るために極めて重要である。本研究は，これまでに報告されてきた明度錯視について，錯視量の相関を用いた分析を行い，明度錯視の分類・整理を行う。この結果を用いて，これまでに提案されてきたモデルのより適切な評価法を提案し，優れたモデルの構築への足掛かりとする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，錯視量の相関をもとにした明度錯視の関係の可視化と，その結果を用いた既存モデルの評価を主な目的としている。2023年度は、2022年度に行ったパイロット実験のデータをもとに、本実験で用いる実験刺激の選定や測定・分析方法の検討を行ったうえで、2件の本実験を実施した。ともに数百名程度の参加者を対象とした、比較的大規模なオンライン実験であった。これらの実験データから得られた明度錯視の分類結果は、古典的な研究による理論的分類に概ね整合しており、本研究パラダイムの正当性が確証された。また、そのうえで、対比効果と同化効果の独立性など、新たに明度錯視の生起メカニズムに関して多くの考察を得ることができた。
さらには、この結果をもとに、既存モデルの再評価を行った。これまでのモデル評価は、一つ一つの錯視を独立と仮定したものであったが、本研究のデータを用いることで、その仮定を除いた形でのより精緻なモデル評価が可能となる。2つの実験の結果をもとにして改めて既存のモデルを評価し、それらの性能のより精緻なスコア化と、複数次元での比較を実現した。その結果からは、錯視の独立性は想定されるよりも高いことや、モデルの性能には大きな偏りがあることが明らかとなった。これらは今後新たなモデルを構築していく上で極めて有用な情報であり、旧来の方法では明らかにできなかった知見である。
これらの成果はすでに論文化を進めており、2024年度の公開を目指している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた実験を計画通り進めることができ、かつ予想に概ね沿った結果を得ることができた。2023年度中にモデル評価まで進めることができ、本成果の論文化も予定通り進行している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度の成果を学会・論文において発表していく。また、この結果をもとにした新たなモデルや、さらに優れたモデル評価方法を検討する。2024年度は、より自然な環境に近い画像を用いて、人間とモデルの明度知覚を比較していく予定である。
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