2022 Fiscal Year Annual Research Report
Neural information processing of visual pleasantness, unpleasantness, and thrill
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20K21803
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
本吉 勇 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (60447034)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| Keywords | 知覚 / 情動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) テクスチャ画像の心地よさ・悪さの評価において，パタンと色情報の間に強い相互作用が存在することを発見した．(2) 自然表面画像に対する視覚誘発電位と気持ち悪さ・心地よさの評価との関係の分析を進展させ，不快さに関連する脳波成分が3-4つの画像統計量に対する応答の結合により予測されることを見出した．(3) 音響テクスチャ知覚を説明する二段階スペクトル空間を提唱し，約150の多彩な自然音について原音と等しく聞こえるノイズ音を合成することによりその妥当性を立証した．(4) 約350の多彩な自然音について17次元の異なる聴覚的質感属性それぞれを決定づける二段階スペクトル特性を同定するとともに，かつそのスペクトル特性を操作することにより聴覚的質感が変容することを見出し，二段階スペクトルが音響質感知覚の大部分を支配することを示した．(5) 約200の多彩な自然音について聴覚誘発電位を計測し，各刺激の二段階スペクトルとの逆相関分析を試みた．(6) 約150の多彩な自然音について聴覚的不快感を計測し，不快感と相関する二段階スペクトル特性を同定した．(7) 約200の物体表面画像に対する視覚誘発電位を深層学習モデルを用いて分析し，脳波から材質・光学特性を判別，および脳波から写実的な画像そのものを合成することに成功した．(8) 約200の自然情景画像に対する視覚誘発電位を深層学習モデルを用いて分析し，脳波から情景カテゴリ/プロパティを判別し，かつその判別に寄与する脳活動の時空間マップを導出することに成功した．
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