2020 Fiscal Year Research-status Report
Visualization of mental template as a high-quality natural image using deep learning and reverse correlation method
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20K12025
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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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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | Mental template / GAN / reverse correlation / latent vector |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人の魅力度や好き嫌いといった感性判断において、理想的な感性価値を持つ心的イメージである心的テンプレートと対象の類似度から、その対象の感性価値を算出するという心的テンプレート仮説が提案されている。心的テンプレートの可視化手法として、心理学的逆相関法が提案されているが、 心理学的逆相関法は原理的にベース画像を必要とし、可視化される心的テンプレートはこのベース画像によって制限される。さらに従来の心理学的逆 相関法での心的テンプレートの可視化はモノクロ低品質画像での出力となる。そのため、ベース画 像に依存せず、高品質カラー画像で心的テンプレートを可視化する技術の開発が必要とされている。
本研究では、敵対的生成ネットワーク（GAN)と逆相関法を組み合わせることにより、ベース画像を必要とせず、フルカラー高品質自然画像として心的テンプレートを可視化可能かどうかを検討した。
被験者は、顔画像及び車画像について、GANが生成した1000-1500枚の画像に対する魅力度感性評価課題を行った。前半施行のスコアを元に、画像の特徴ベクトルに対して逆相関法を適用することで、心的テンプレート特徴ベクトルを算出し、それをGANの生成器を用いて画像として可視化した。可視化された画像は、後半施行において提示され魅力度スコアを付与された。
可視化された画像の魅力度は平均して評定画像中上位10%以内の高スコアであった。また、可視化された画像の特徴ベクトルと、評定画像の特徴ベクトルの相関値を類似度として、魅力度スコアとの相関を調べた結果、可視化画像との類似度と魅力スコアに正の相関が認められた。
以上の結果は、GANと逆相関法を用いた可視化した画像が、魅力度心的テンプレートとして機能していることを示唆している。
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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
顔画像および車画像の心的テンプレート可視化が可能であることが2020年度までの研究で明らかとなり、申請書類に記載した研究目的は概ね達成された。
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| Strategy for Future Research Activity |
顔画像、車画像以外の画像カテゴリにおいても心的テンプレート仮説が成立するかどうかを検討する。
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| Causes of Carryover |
Covid-19の影響により前年度に予定していた実験の一部が本年度に繰り越されたため。
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