質感認知における工学・脳科学的解明とアプローチ、製品開発への応用

第1部 視覚・色彩情報処理における質感の計測・解析・表現と工学的応用 (仮)

(2015年6月2日 10:20〜11:40)

項目作成中

第2部 人間の質感認知の特性とその背後にある脳情報処理

(2015年6月2日 11:50〜13:10)

　あらゆる技術の最終的なユーザーは人間である.それゆえ,特に人間の感性や欲求にまつわる技術の開発においては,人間の心理や精神の科学的理解が必須である.過去の優れた感性技術にも,人間の眼や耳そして脳の特性や限界をよく理解し配慮したものが多い.本講演では,人間の視覚システムが質感の認知のためにどのような情報を利用し,どのような情報を利用しないのか,なぜそうなっているのか,を豊富なデモや錯視を交えて紹介する.これらを通して,価値ある質感技術を創出するために必要な人間の脳情報処理の基礎を解説する.

1. 機械の視覚情報処理
   1. 計算理論と逆光学
   2. 古典的な機械視覚研究
2. 人間の視覚情報処理
   1. 機械と人間の違い
   2. 現実世界の認知とヒューリスティクス
   3. 一目でわかるもの/わからないもの
   4. 脳の処理容量と限界
   5. 二つの処理モードと注意
3. 統計的認知
   1. 外界の統計的把握
   2. 自然画像の統計学
   3. 画像統計量に基づく質感の判別
   4. 高次の情報に基づく質感の判別
   5. 知覚と時間
• 質疑応答

第3部 テクスチャーデザイン最前線 (仮)

(2015年6月2日 13:50〜15:10)

項目作成中

第4部 ​感性の計測・評価手法 – 快適性 (心地) を数値化するには -

(2015年6月2日 15:20〜16:40)

　最近、快適性 (心地) が種々の製品の魅力に非常に大きな影響を与えています。とりわけ、各製品のコンセプトにマッチした快適性 (心地) を数値化することは重要です。 　今回は、視覚、触知覚に基づいて評価されている製品の感性品質 (材質感) をどのような官能検査手法を用いて実験、評価・解析したらよいかについて、研究事例 (材質感評価) に基づいて解説します。

1. 人間快適工学とは
   快適性 (心地) を数値化するには,どうしたらよいか
2. 官能検査方法
   1. 3種類 (一対比較法,SD法,順位法) の官能検査方法の長所と短所について
   2. 官能検査を行うには (被験者,試技,形容語,実験環境の選定)
3. 官能検査結果の解析方法 (因子分析、主成分分析)
   1. 因子分析,主成分分析を用いて製品の心地をまとめるには
4. 研究事例について
   1. 「材質感」を数値化するには
• 質疑応答