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本研究では、人間の視覚システムに備わっている奥行き検出機能のモデルを提案し、さらに人間の視覚システムが示す錯視現象と照らし合わせることにより、モデルの妥当性を評価することを目標としている。初年度は、まず、神経回路網における情報の伝播の様子を記述する FitzHugh-Nagumo 型の反応・拡散方程式に基づいた、ランダムドットステレオ画像からの奥行き検出モデルを提案した。さらに、提案モデルを計算機上でソフトウェアとして実現し、人工的に生成されたランダムドットステレオ画像に対して適用した。その結果、提案モデルによって奥行き分布が正しく復元されることを確認した。これに加えて、人間の視覚システムの明るさ知覚において観測されるマッハバンド錯視に類似の現象、すなわち、奥行き分布が急激に変化するような刺激に対して、奥行き境界でその刺激を強めあうように知覚される錯視現象を、提案モデルが復元した。既に、明るさ知覚と奥行き知覚は、一般に強い類似性があることが数多くの研究者によって報告されており、この錯視現象も存在が予測されていたが、実験視覚心理学ではまだ発見されていなかった。よって本研究は、神経回路網に基づいたモデルにおいても、そのような錯視現象が存在しうることを裏付けた。今後は、提案モデルを現実のシーンに対して適用し、その有効性や人間の視覚システムが示す特徴との違いを確認することが必要である。自然なシーンをランダムドットパターンを持つシーンに変換するため、次年度ではランダムドットパターン光を現実の三次元物体に投影する方法の開発にも取り組む必要がある。
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