深層学習による顔・身体画像表現の異文化差の解明
Publicly Offered Research
| Project Area | Construction of the Face-Body studies in transcultural conditions |
|---|
| Project/Area Number |
18H04208
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
林 隆介 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80444470)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
|
| Budget Amount *help |
¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
|
|---|
| Keywords | 深層学習 / 顔認知 / 視覚情報処理 / 顔認識 / 身体表現 / 深層ニューラルネット / 神経科学 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、人間の視覚情報処理の学習モデルとして、畳み込み深層ニューラルネットに基づく教師なし学習を仮定し、大規模な顔・身体画像データを学習した深層ニューラルネットワークが、どのような顔・身体情報表現を自己組織的に獲得するのか明らかにすることを目標とする。本年度は、畳み込み深層ニューラルネットが、サル視覚野から記録した神経情報表現と類似性が高いことを明らかにした。また、計画班でフィールドワークを行うグループから、さまざまな文化圏で収集された画像データを提供いただき、主に顔画像の成分解析を行った。その結果、データ採取地域固有の顔特徴の存在が示唆された。
|
| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Report
(2 results)
Research Products
(13 results)
