| 研究概要 |
本研究の目的は、人間の視覚認識に関するモデルを確立することにより人間の判断・行動パタ-ンを評価・予測する形の知識獲得に関する知見の拡大を目指すものである。この目的の下、視覚情報を人間に対する入力、心理状態が外乱、判断・行動パタ-ンを出力の形で表現される人間の視覚認識モデルを考える。このモデル構築には、次の3つのサブセクション(入力画像処理部、認識部、人間行動同定モデル部)を必要と考え、本年度では研究の第一段階として入力画像処理部と認識部のプロトタイプ構築を行った。入力画像処理部の構築として、[1]確率的学習則に基づくニュ-ラルネットワ-ク(NN)を用いた3次元スケッチの解釈,[2]単位3次元ベクトルを用いた2次元シ-ンから3次元シ-ンへの復元化法を考案・試作を行い、その結果について評価を行った。特に、[1]は認識部をも包含するもので、本手法の特徴は従来提案されている幾何学的手法と比較し、線画解釈に人間が有する知識を適用可能とした形のNNを設計できること,第2点はNNの問題点である局小値問題を回避するため,確率的学習則を導入したことである。この点に関する評価は、実験例を通して行い良好な学習結果を得ている。認識部の構築方法に関し、本研究では人間のあいまいな視覚情報処理に関する知見を見出すことが重要である。このため、錯覚視に関するメカニズムの調査・研究を行った。これは、100人の被験者に対し幾つかの錯覚図を提示し、その思考の過程・判断結果を問診形式で抽出するものである。この問診結果を基にして、ある対象における錯覚視のメカニズムに関する知見が得られ、またそのメカニズムの一部を計算機で実現させるアルゴリズムを考案・評価を行った。
|
