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本年度の研究により、本研究者が提案したステレオ照合ニューラルネットワークにより、静的ランダムドットステレオグラムと同様に、動的ランダムドットステレオグラムから高い精度で曲面を検出できることを明らかにした。また、ニューラルネットワークの時定数と検出精度の関係を求めた結果、画像の切替え時間を単位時間としたとき、時定数が1では検出精度が70%に留まるが、2以上になると90%を越えることが明らかになった。この結果から、時定数の長さがダイナミックランダムドットステレオグラムからの曲面検出に影響を与えることが分かった。さらに、時定数が長いほど検出精度が向上することが分かった。
本研究では、さらにトランスペアレントな面、視差に曖昧さを含む面、簾状の面などの検出に提案ニューラルネットワークを適用し、高い精度でこれらの面を検出できることを示した。例えば視差に曖昧さを含む面は、中央の矩形領域が注視点の位置により背景より手前あるいは奥に見えるようなランダムドットステレオ画像で、その周りの上半分を奥に下半分を手前に見える画像で囲んだ場合、中央の領域の上半分は奥に下半分は手前に見えるように誘導知覚される。本研究では、従来のモデルでは再現困難であったこのような現象を、はじめてニューラルネットワークで再現することができた。
今後、さらにモデルの精緻化を計って、さまざまな両眼立体視に関する視知覚現象を説明して行く計画である。
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