| 研究課題/領域番号 |
20H00603
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
西田 眞也 京都大学, 情報学研究科, 教授 (20396162)
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| 研究分担者 |
吹上 大樹 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 人間情報研究部, 研究員 (50869302)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
45,370千円 (直接経費: 34,900千円、間接経費: 10,470千円)
2023年度: 8,970千円 (直接経費: 6,900千円、間接経費: 2,070千円)
2022年度: 8,970千円 (直接経費: 6,900千円、間接経費: 2,070千円)
2021年度: 8,970千円 (直接経費: 6,900千円、間接経費: 2,070千円)
2020年度: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
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| キーワード | 視覚系シミュレータ / 運動視 / メタマー / 人工神経回路 / 映像メディア技術 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
サイエンスとエンジニアリングを融合し、人間の特性を活かしたメディア技術開発を進めるために、これまでに蓄積されてきた多種多様な認知科学的知見を計算シミュレーションモデルに結晶化させることは有効である。本プロジェクトでは運動視に注目し、実験分析的手法とデータ駆動型手法（人工神経回路による機械学習）を組み合わせ、実験室実験やクラウドソーシングによって必要な心理データを補い、低次から高次までの運動視情報処理をモデル化し、任意の映像入力に対する運動視系の中間情報表現および最終出力が予測できるようにする。
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| 研究成果の概要 |
人間の情報処理を科学的に理解して革新的な情報技術を開発するために、人間の視覚系の機能解明とモデル化に取り組んだ。運動視に関して、人間の知覚運動マップを心理物理学的に推定し、既存の視覚科学モデルや最新のコンピュータビジョンモデルによる知覚オプティカルフロー予測の限界を示した。訓練可能な運動エネルギーセンシングと自己注意機構による空間情報統合を組み合わせた運動検出モデルをあらたに提案し、多くの側面で人間の知覚特性が予測できることを明らかにした。両眼立体視におけるcoarse-to-fineマッチング機構や、刺激変化の時間差による領域分割処理アルゴリズムの特徴不変性を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人間の情報処理の科学的理解に基づいて革新的な情報技術を開発するため、過去に視覚科学で蓄積された膨大な科学的知見をシミュレーションモデルに結晶化し、視覚科学に精通していないエンジニアにも人間の特性を活かした技術開発が可能となる仕組み作りを目指す。まずは、主要な認識機能である運動視を中心に人間の視覚情報処理をシミュレートするモデルを構築し、任意の映像入力に対する中間情報表現および最終出力が予測できるようにする。データ駆動型の研究手法を取り入れ、知覚運動マップを可視化するための新たな心理物理実験手法を確立するとともに、深層学習を活用した人間の運動視のシミュレーションモデルを構築した。
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