2019 Fiscal Year Annual Research Report
Integrative study on gaze shift and visual object recognition dynamics in natural scenes
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17H01755
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
宮脇 陽一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (80373372)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳澤 琢史 大阪大学, 高等共創研究院, 教授 (90533802)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 眼球運動 / 自然画像 / 脳 / 物体認識 / 時間 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では、前年度までの課題を継続しつつ、課題３の脳活動計測実験におけるデータ収集と解析に本格的に着手した。この目標達成のために、以下の項目を実施した。
（１）注視順序に関連する画像特徴量の同定：前年度までに開発してきた画像特徴量と注視頻度ならびに注視順序傾向との関係性に関する知見の普遍性を検討するために、これまで解析してきた深層ニューラルネットワークであるAlexNetに加え、ResNet152を用いて前年度までと同様の解析を行い、結果を比較した。また階層クラスタリングを適用し、注視順序傾向が何種類のサブグループに分類可能かを調べた。
（２）物体画像刺激に対するヒト脳磁場および機能的磁気共鳴画像の並行計測実験および脳活動信号源解析の実施：当初はシーン画像に対する脳活動計測を実施する予定であったが、研究の過程において、シーン画像が複数の物体画像からなるという特性のみを抜き出し、限定されたカテゴリに属する複数物体のみを同時提示した際の脳磁場計測実験へと変更し、実施した。機能的磁気共鳴画像は、それらの物体画像カテゴリを含む画像セットを用いて計測した。これらのデータをベイズ統計の手法で組み合わせ、脳磁場信号源推定を行った。
（３）複数物体画像提示刺激に対する脳活動からの物体カテゴリ情報の抽出：項目（２）で推定された脳活動源信号の時間変化波形から、画像中に含まれるそれぞれの物体カテゴリ情報がいつ脳活動に表現されるのかを調べ、眼球運動の結果と比較した。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 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。
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