著者

上村 卓也 澤山 正貴 西田 眞也

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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自然な視覚刺激には光沢・半透明性・物体の素材などの豊富な質感が含まれる。一般に物を視る際には数多くの視覚特徴が処理されるため、多様な質感属性を統一的に説明することは難しい。本研究では、質感知覚に用いられる視覚特徴を説明するために、質感弁別課題の実験データを分析した。実験参加者の回答が刺激の画像特徴に基づいていると仮定し、画像特徴は画像分類に最適化された深層ニューラルネットワーク(DNN)によって計算した。画像分類に最適化されたDNNでは、深い層ほど複雑で抽象的な特徴が表現される。実験参加者の反応を最も良く説明したのは、中間の層の特徴であった。この結果から、質感知覚には比較的高次な特徴が重要であることが示唆される。また、質感の属性ごとに用いられる特徴が異なることもわかった。これらの結果から、DNNによって質感知覚に用いられる視覚特徴を効果的に説明できることが示唆される。