脳の視覚特性を組み込んだ深層学習モデルによる大きさ知覚特性の検証

• 研究課題/領域番号: 24K15147
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61060:感性情報学関連
• 研究機関: 岩手県立大学
• 研究代表者: 眞田 尚久 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (40711007)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
• キーワード: 大きさの恒常性 / 皮質拡大 / 両眼立体視 / 受容野

研究開始時の研究の概要

深層学習モデルは生体脳視覚システムとネットワークの階層構造が類似しているだけでなく物体認識能力も同等以上である．しかし，視野不均一性や両眼統合による奥行き表現は備わっておらず，生体脳と内部表現が異なるため脳のモデルとして十分ではない．
本研究では，深層学習モデルに生体脳視覚システムがもつ視野不均一性と両眼統合の二つの特性を組み込むことで，生体脳視覚システムと類似したモデル（視覚脳モデル）を開発し，視覚脳モデルが人の大きさ知覚特性を獲得するか検証する．また，人の被験者から脳活動計測を行い，同じ画像に対する深層学習モデルの内部応答強度との比較を行うことで内部情報表現の類似性を検証する．