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本研究課題は、少数の物理パラメータを用いて質感を特徴づける従来手法を補完し、大規模脳・画像・テキストデータのデータマイニングにより新たな質感脳情報表現を発見するアプローチの創出を目指している。平成27年度の主な研究実績は以下の通りである：（１）大規模画像データをディープニューラルネットワークを用いてい解析し、物体情報表現と質感情報表現の比較を行った。物体情報で学習したネットワークと質感情報で学習したネットワークで中間特徴に表現の違いが見られた。（２）中間的な画像特徴を脳活動パターンから予測する解析を行い、画像特徴の予測が比較的高い精度できることが分かった。また、物体情報表現と質感情報表現の間に階層ごとに予測精度の違いが見いだされた。（３）ニューラルネットワークを用いた画像生成法により、質感特徴を画像として可視化する方法の開発を進めた。
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