ヒトの質感評価、美醜・感性判断メカニズムと計測・分析および制御法

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「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。それは設計や加工の正確さや緻密さで決まるものではなく、その製品を見た消費者が何をどのように感じるかで決まるものです。つまり、見た目は物理ではなく脳の情報処理の産物であると言えます。それゆえ、魅力的な見た目をもつ製品を開発するためには、見た目を決めている脳の情報処理を理解することが必須となります。製品開発の現場ではいまだに感性や色彩の心理学の古い知識が用いられていますが、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。

  1. 質感と感性の脳情報学
    1. 視覚の仕組み
      1. 網膜
        • 画像
        • 受容野と画像フィルタ
      2. 低次視覚皮質
        • 画像特徴の抽出
        • エッジ
        • 空間周波数
        • 画像統計量
      3. 高次視覚皮質
        • 二つの主要経路
        • 形状
        • テクスチャの分析
      4. 物体認知
        • 物体認知の理論
        • 画像特徴
        • 深層学習
      5. 色知覚
        • 色覚理論
        • 色空間
        • 色と質感の違い
    2. 質感を見分ける脳の仕組み
      1. 自然画像の構造
        • 照明
        • 表面
        • 反射
        • 屈折
        • 散乱
        • CG
      2. 自然画像と脳
        • 古典的視覚理論の限界
        • ヒューリスティクス
        • 画像特徴量
      3. 表面材質の知覚
        • 光沢の知覚
        • 透明感の知覚
        • 凹凸の知覚
        • 照明の役割
        • 質感の錯覚
      4. 広義の「質感」
        • 画像の質感
        • 写真術と絵画技法を例に
      5. 聴覚・触覚における質感
        • 視覚からの類推で十分
        • 音響質感合成法
    3. 良い質感と悪い質感 – 視覚的な快不快をもたらす脳の仕組み
      1. 情動と感情の脳科学
        • 皮質下回路
        • 扁桃体
        • 前頭葉
        • ヘビ恐怖
      2. 美醜への科学的アプローチ
        • 黄金率
        • 色彩調和
        • 構図
      3. 醜い質感を決める画像特徴量
        • 心理実験
        • 物体認知との関係
        • 脳の反応
      4. 計算美学という考え方
        • 脳情報学に基づく絵画の解析
  2. 質感と感性の計測・分析方法
    1. 心理実験の基礎
      1. 主観を客観的に測るには
        • 脳の反応だけを測ることの無意味さ
      2. 心理物理学の基本的な考え方
        • 刺激
        • システム
        • 反応
      3. 情報処理という枠組み
        • 独立変数
        • 従属変数
        • 課題
        • ブラックボックス
      4. 素人の陥る罠
        • 強い結果と弱い結果
        • 再現性
        • 個人差
        • 研究倫理
    2. 見え・質感を計測するための実験作法
      1. 実験の準備
        • 装置
        • 輝度と色度
        • オンライン実験
      2. 評定・マグニチュード推定
      3. 比較判断
        • 反応率
        • 一対比較
        • 適応的比較行列
    3. 画像特徴量の分析・制御による質感・美醜の合成
      1. 自然界の画像
      2. 画像特徴量
        • 画像統計量
        • SIFT
        • Gist
        • 深層特徴
      3. 画像統計量の分析方法1
        • 周波数解析
        • サブバンドフィルタ
        • エネルギー表現
        • 色表現
      4. 画像統計量の分析方法2
        • モーメント統計量
        • 高次統計量
      5. 心理データと画像統計量の関係分析
        • 相関
        • 回帰
        • 正準相関
        • 機械学習と深層学習
      6. 質感と見えを操作する
        • 画像統計量の操作
        • テクスチャ合成
        • 深層スタイル合成

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