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人は対象の魅力度や好き嫌いなどの感性判断において感性価値の理想的心的イメージである心的テンプレートと対象の類似性から対象の感性価値を算出するという心的テンプレート仮説が提案されている。しかし、顔以外の画像カテゴリに置いて理想的な魅力イメージとしての心的テンプレートが存在するかどうか不明であった。本研究では、当初従来の心理学的逆相関法を用いて車画像における魅力心的テンプレートの可視化を検討した。しかし、従来の心理学的逆相関法では心的テンプレートの可視化が困難であった。
そこで敵対的生成ネットワーク（GAN)と逆相関法を用いることで、車の高（低）魅力イメージに関する心的テンプレートをフルカラー高品質自然画像として可視化可能であるかどうかを検討した。被験者はGANの生成した1000-1500枚の画像に対して魅力度評定課題を行い、魅力度スコアを重み付け平均した画像特徴ベクトルに対して線形処理を行い、得られた特徴ベクトルを再度GANの生成器を用いて心的テンプレートとして画像かした。
心的テンプレートは評定課題前半の応答で作成し、後半の施行に被験者に通知することなく提示することで心的テンプレートの魅力度を評定した。更に、心的テンプレート生成に使用しなかった画像の特徴ベクトルと心的テンプレートの特徴ベクトルとの類似度を計算し、心的テンプレートと類似度の高い画像が高魅力度であるかどうかを検証した。
上記の解析の結果、車画像において生成された心的テンプレートは全画像中上位10%以上の高魅力度画像となっており、さらに心的テンプレートと提示画像の類似度と、魅力度スコアに正の相関が見られた。
以上の結果から、GANと逆相関法を組み合わせることにより、顔以外の画像カテゴリである車画像心的テンプレートを可視化可能であることが明らかとなった。
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