2015 Fiscal Year Annual Research Report
脳・画像・テキストデータマイニングによる質感情報表現の解明
| Project Area | Understanding human recognition of material properties for innovation in SHITSUKAN science and technology |
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| Project/Area Number |
15H05920
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| Research Institution | Advanced Telecommunications Research Institute International |
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Principal Investigator |
神谷 之康 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究室長 (50418513)
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| Project Period (FY) |
2015-06-29 – 2020-03-31
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| Keywords | 認知科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、少数の物理パラメータを用いて質感を特徴づける従来手法を補完し、大規模脳・画像・テキストデータのデータマイニングにより新たな質感脳情報表現を発見するアプローチの創出を目指している。平成27年度の主な研究実績は以下の通りである：（１）大規模画像データをディープニューラルネットワークを用いてい解析し、物体情報表現と質感情報表現の比較を行った。物体情報で学習したネットワークと質感情報で学習したネットワークで中間特徴に表現の違いが見られた。（２）中間的な画像特徴を脳活動パターンから予測する解析を行い、画像特徴の予測が比較的高い精度できることが分かった。また、物体情報表現と質感情報表現の間に階層ごとに予測精度の違いが見いだされた。（３）ニューラルネットワークを用いた画像生成法により、質感特徴を画像として可視化する方法の開発を進めた。
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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
質感特有の情報表現を発見するには至っていないが、当初予定していた計画を全てカバーする実験・解析を実施した。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究では物体の材質を主な題材としてきたが、今後の研究では、幅広い感性情報を扱うためのデータベース構築・fMRI実験を実施する。また、畳み込み深層学習モデルとリカレント神経回路モデルを組み合わせ、画像情報と言語情報に共通する特徴空間を抽出する方法を開発する。
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Research Products
(5 results)
