| 研究課題/領域番号 |
17H01756
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
認知科学
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| 研究機関 | 生理学研究所 |
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研究代表者 |
郷田 直一 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 助教 (30373195)
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| 研究分担者 |
蒲池 みゆき 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 教授 (70395101)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2019年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 視覚 / 多感覚 / 質感 / 深層学習 / 視触覚 / VR / 物体認識 / fMRI / 物体 |
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| 研究成果の概要 |
我々の脳は、物体や環境の非視覚的な性質を見るだけで容易に認識できる。この興味深い神経処理を理解するため、本研究では物体の非視覚的属性の心理的・神経的表現と深層畳込みニューラルネットワーク（DNN）から得られる画像特徴との対応関係を解析した。その結果、非視覚的属性の認識に有用ないくつかのDNN特徴を見出し、また、それらの特徴を利用して非視覚的印象を操作できる画像合成技術の開発を進めた。さらに、視覚的・非視覚的特徴を制御できる仮想現実環境を構築し、その環境下で新たな視覚・体性感覚間相互作用を明らかにした。これらの技術は、脳の多感覚性を理解するための重要な貢献となるものである。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、未だ解明されていない脳の情報処理を理解するために、現在成功を収めている深層畳込みニューラルネットワーク(DNN)を利用する試みである。脳神経科学研究だけでなくDNNの研究開発においても、複数の感覚（視覚や触覚など）情報を統合的に扱うアプローチはまだこれからのテーマであり、本研究で得られた知見や技術は、これら両分野の研究の進展に貢献することが期待される。
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