研究課題/領域番号 |
22K13872
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分10040:実験心理学関連
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研究機関 | 同志社大学 |
研究代表者 |
津田 裕之 同志社大学, 心理学部, 助教 (70847863)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | 視覚認知 / 質感 / 実験美学 / 計算美学 / 画像処理 / 美術史 / 視知覚 / 視覚科学 / 複雑性 |
研究開始時の研究の概要 |
画像を分析するための工学的技術の進歩によって、人がある画像を見た時に感じる印象や、その画像の記憶に残りやすさなどの心理的な特性を、画像が持つ情報だけから予測することがある程度まで可能になりつつある。しかし、そのような予測がなぜ上手く行くのか、つまり、画像情報が心理に影響を与えるという現象の背景にある心と脳のメカニズムがどうなっているのかは、現在も明らかではない。そこで本研究は、画像から計算可能な特徴が、知覚や認知といった心理量とどのような関連を持つのかを、心理実験および画像解析を用いて解明することを目指す。
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研究実績の概要 |
本研究は画像が持つ中間特徴に着目し、それが視覚認知や感性とどのような関連を持つかを明らかにすることを目標とする。本研究でいう中間特徴とは、方位や周波数といった低次画像特徴よりは高次だが、物体カテゴリなどの高次特徴よりは低次なものと定義され、具体的には質感や複雑性、構図などの特徴が含まれる。 近年は深層学習技術を用いた画像認識の研究が発展しており、心理学者や神経科学者が高次機能とみなしてきた機能、たとえば画像の記憶しやすさや画像に対する感性的反応についても、画像特徴に基づいてある程度正確な予測が可能であることが示されてきている。こうした画像工学的な研究には、機械学習モデルの判断根拠が説明困難である場合が多いことや、人間の画像認識メカニズムとの関連が不明であるといった問題点がある。 そこで本研究は、画像に対する人の行動や感性反応と相関する画像の中間特徴を明らかにすることによって、認知機能を予測するための解釈性の高い画像特徴を解明することを目指す。 この研究目標を達成するため、本年度は2つの課題に取り組んだ。1つは、画像の中間特徴を計算するためのプログラムを開発し、研究基盤を確立したことである。画像の質感特徴や複雑性、構図の指標として利用可能な画像特徴を計算するR言語のプログラムを作成した。2つめは、画像解析技術と感性研究との関連についての既存研究のサーベイを行い、研究の枠組みを整理したことである。具体的には、画像解析技術を用いた美術史研究についての現状と課題についてレビュー論文を執筆した。この成果は「西洋史学」誌に採択され、印刷中である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究基盤となるプログラム開発が予定通りに進んだ。 論文がひとつ採択された。
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今後の研究の推進方策 |
画像特徴と認知(知覚・記憶・感性など)の関連を検討するために、行動実験を実施する。 画像処理プログラムを方法論の論文として投稿する。
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