研究課題
若手研究
これまでに、明度や色の知覚をはじめとした人間の視覚処理を、計算論的なモデルによって表現しようとする試みが行われてきた。近年の深層ニューラルネットワーク(DNN)技術の隆盛によって、視覚モデルもより高性能なものが生み出されてきているが、これらの多くは学習プロセスや内部計算において、人間とは異なる形態をとっており、真に人間的な処理を表現するモデルとしては発展性に欠ける場合がある。本研究では、学習プロセスや内部計算をより人間に近づけた形で構築される知覚モデルが、人間的な視覚処理を表現できるか検討し、認知科学的に合理性のある視覚モデルへの足がかりを作る。