2019 Fiscal Year Research-status Report
Research on visualization of attractive image representation in mind
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17K00380
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
内藤 智之 大阪大学, 医学系研究科, 講師 (90403188)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松本 絵理子 神戸大学, 国際文化学研究科, 教授 (00403212)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 逆相関法 / 美醜 / 顔 / 深層畳み込みニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、心理学的逆相関法を用いた顔美醜判断に関する心的イメージの可視化技術の開発に取り組んだ。ベース画像に対してランダムノイズを加算・減算することにより、２種類の新規顔画像を生成しその美醜判断課題を行うことで生成したノイズが美醜いずれに貢献するのかを符号化し、2000～2500施行の美判断に貢献したノイズの加算平均値をベース画像に加算（減算）することで、美顔（醜顔）心的イメージを個人ごとに生成した。
生成した心的イメージが美醜顔心的テンプレートであるかどうかを検証するために、心理物理実験による顔美美醜評定課題を行った。その結果、可視化した美顔心的イメージに類似性の高い加増は美的であると判断され、醜顔心的イメージと類似性の高い顔をは醜的であると判断された。心的テンプレートと美醜スコアには有意な相関がみられた。
さらに深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN)に個人の顔美醜判断課題のスコアを学習させ、DCNNに対して心理学的逆相関法を適用しすることでDCNNの心的イメージを書かした結果、美醜判断課題スコアを提供した個人の美醜顔心的イメージとよく類似した心的イメージが可視化された。
以上の結果は、顔美醜判断において人は心的イメージをテンプレートとして用い、心的テンプレートと観察している顔の類似性から美醜を判断していることが示唆された。また人の顔美醜判断を学習したDCNNにおいても人と同様に心的テンプレートが形成されたことから、DCNNの美醜判断プロセスは人の美醜判断認知プロセスと相似的なプロセスである可能背が示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
人の美醜判断が美醜心的イメージとの類似性に基づいて行われるという「心的テンプレート仮説」を、心理学的逆相関法と美醜判断課題を用いてることで検証し、心的テンプレート仮説の妥当性が示された。
また、人の認知機能との類似性が指摘されている深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN)においても、人と同様に美醜心的テンプレートが形成されることを初めて報告した。
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| Strategy for Future Research Activity |
現時点で用いてる心理学的逆相関法は、１）ベースイメージ強く規定される、２）色情報が活用されないという欠点を有している。今後、敵対的生成ネットワーク（GAN)を用いることで、ベース画像に依存せず、色情報を取り組んだ高画質自然画像としての心的テンプレート可視化を目指す。
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| Causes of Carryover |
本科研費の結果を2020年度に原著論文として投稿出版するための費用を2020年度に繰り越した。
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