「見た目」は製品の魅力を決定する最も重要な要因の一つです。「見た目」は結局のところ製品を見た消費者がどのように感じるかで決まるものです。言い換えると、「見た目」を決めているのは物理的な精度や緻密さではなく脳の情報処理です。したがって、もし魅力的な見た目の製品を開発したいならば、脳の情報処理を理解することが必須になります。いま、基礎的な脳科学の領域では様々なモノのもつ多彩な質感・テクスチャやその美醜を知覚する脳情報処理に関する研究が大きく進展しています。
本セミナーでは、この最新の研究成果に基づいて、質感・感性判断を支える脳情報処理、感性情報を取り出すための画像特徴解析手法、人間の感性判断データの計測・分析方法、などを様々なデモや錯覚、研究事例を交えて解説します。
- 質感と感性の脳情報学
- 脳の視覚情報処理の基本的な仕組み
- 網膜: 光を符号化する
- 低次視覚皮質: 画像特徴の抽出
- 高次視覚皮質: 「なに」と「どこ」
- 認知の理論とAI
- 色と質感
- 色と質感の知覚メカニズム
- 色と質感の起源: 照明と表面
- 古典的な考え方とその限界
- 表面の質感の知覚
- 広義の「質感」: 映像そのものの質感と芸術
- 他の感覚における質感
- 良い質感と悪い質感
- 情動と感情の脳科学
- 美醜への科学的アプローチ
- 心地よい・気持ち悪い質感を決める画像特徴
- 質感と感性の計測・分析方法
- 心理実験の基礎
- 主観を客観的に測ることはできるのか?
- 心理物理学
- 実験と分析の基本
- 素人の陥る罠
- 見え・質感を計測するための実験作法
- 実験の準備:装置や条件など
- 実験のすすめ方・データ計測方法
- 得られたデータの意味と解釈
- 質感を決める画像特徴
- 自然界の画像には規則がある.
- 画像特徴量
- 画像統計量を分析する1 (事例1)
- 画像統計量を分析する2 (事例2)
- 主観評価と画像統計量の関係を分析する (事例3)
- モデルに基づき質感を操作する (事例4)
案内割引・複数名同時申込割引について
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- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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