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A01 質感メカニズム

A01-1 信号変調に基づく視聴触覚の質感認識機構

研究代表者:西田 眞也(京都大学)

西田 眞也

代表者

京都大学

西田 眞也


古川 茂人

分担者

日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所

古川 茂人

鈴木 匡子

分担者

東北大学

鈴木 匡子

柳井 啓司

分担者

電気通信大学

柳井 啓司

研究協力者

河邊 隆寛, 丸谷 和史, 何 昕霓, 黒木 忍, 安 謙太郎, 澤山 正貴, 吹上 大樹, 横坂 拓己, 細川 研知, Jan Jaap van Assen, Hsin-I Liao, 寺島 裕貴, 上村 卓也(NTTコミュニケーション科学基礎研究所・人間情報研究部・感覚共鳴研究グループ)
大石 如香(新潟医療福祉大学・言語聴覚学科)
伊関 千書(山形大学大学院・医学系研究科・内科学第三講座神経学分野)
斎藤 由美子,川上 暢子, 親富祖 まりえ(東北大学・大学院医学系研究科・高次機能障害学)
新谷 幹夫(東邦大学・理学部・情報科学科)
山本 裕紹(宇都宮大学工学部)
石川 智治(宇都宮大学・大学院工学研究科・情報システム科学専攻)
仲谷 正史(慶応義塾大学・環境情報学部)
平松 千尋(九州大学・芸術工学研究院・デザイン人間科学部門)
高橋 直子, 森 優希, 尾田 凌祐, 陳 旭(九州大学芸術工学府 芸術工学専攻 デザイン人間科学コース)

概要

ものの質感の情報は、ものと環境と観察者の相互作用が生み出す感覚信号の複雑な変調のパタンの中に含まれる。この考えに基づいて、視・聴・触覚の多様な質感を生み出す変調情報の特定と、その変調情報の抽出処理メカニズムの同定を目指す。質感刺激の物理特性とその刺激に対する質感判断を分析し、質感認識の機能的・計算論的メカニズムを明らかにする。実験室において厳密な心理物理実験を行うだけではなく、人間の質感知覚特性を測定するテストバッテリーを整備し、インターネットなどを利用して大規模心理反応データを取得する。同じテストバッテリーを臨床場面に導入し、脳損傷患者等のデータを採取して質感知覚の神経機構にも迫る。

視覚・聴覚・触覚の質感認識の心理物理。質感認識テストバッテリー。脳機能障害と質感認知。インターネットを介した刺激・反応データ収集。

成果

2017年度(A01-1)

2016年度(A01-1)

A01-2 質感知覚の神経基盤とその獲得および変容機構

研究代表者:小松 英彦(玉川大学脳科学研究所)

小松 英彦

代表者

玉川大学脳科学研究所

小松 英彦


本吉 勇

分担者

東京大学

本吉 勇

下川 丈明

分担者

国際電気通信基礎技術研究所

下川 丈明

郷田 直一

分担者

生理学研究所

郷田 直一

研究協力者

横井 功(自然科学研究機構・生理学研究所・感覚認知情報研究部門)
西尾 亜希子, 馬場 美香, 斎藤 治美, 正岡 明浩, 金成 慧(玉川大学・脳科学研究所)

概要

階層的特徴抽出。ショートカット処理。

質感認知は素材を分類する機能と、特定の質(光沢や半透明など)についてその程度を区別する機能が含まれる。本研究では大脳視覚野におけるこれらの質感知を実現する重層的な処理の内容について明らかにすることを目的とする。質感認知における重層的な処理とは、階層的に構成された視覚系において、段階的に単純な特徴から徐々に複雑な特徴を取り出して利用する様式と、ある質感に相関する比較的単純な特徴を取り出して利用するショートカット的な様式の両方から成り立つ処理を意味する。このために、ヒトとサルを用いた心理・行動実験によりこれら二つの処理様式に関わる画像特徴、時空間的な特性の差異と、それぞれがどのような状況で用いられるかを明らかにする。またサルとヒトの脳活動計測により質感関わる情報の脳内表現と脳内ネットワークの解明を進め、それらの情報表現が学習や経験によりどのように変容されるかを明らかにする。

成果

2017年度(A01-2)

2016年度(A01-2)

A01-3 質感認知に伴う情動惹起の神経機構

研究代表者:南本 敬史(量子科学技術研究開発機構)

南本 敬史

代表者

量子科学技術研究開発機構

南本 敬史


本田 学

分担者

国立精神・神経医療研究センター

本田 学

鯉田孝和

分担者

豊橋技術科学大学

鯉田 孝和

研究協力者

山下 裕一, 松本 結, 宮前 光宏, 上野 修(国立研究開発法人 国立精神・神経医療研究センター 神経研究所 疾病研究第七部)
山田 真希子, 平林 敏行, 永井 裕司(量子科学技術研究開発機構・放射線医学総合研究所・脳機能イメージング研究部)

概要

質感認知から感性・情動が生じる脳の動作原理を理解。

感覚知覚に伴って、「美しい」「すばらしい」と感じる感性や価値判断、そして「快い」などといった情動反応が生まれる。本研究は、このような感性的質感知における脳の基本的作動原理を明らかにすることを目的にする。そのために、(1)感性的質感認知における情動・感性系の神経回路、分子、そしてそれらの相互作用を明らかにする。さらに(2)特定情動反応に影響を与える質感属性を特定し、その神経系への作用機序を明らかにする。他班における質感刺激やその呈示法など領域内でのリソースを積極的に利用した融合的研究を推進し、世界でも例を見ない革新的な学術的成果が期待できるとともに、質感の感性的な側面での客観的評価方法の確立や、質感向上のための属性パラメータの特定など、幅広い技術応用に重要な情報を提供可能にする。

成果

2017年度(A01-4)

2016年度(A01-4)

A01-4 コンピュータビジョンで実現する多様で複雑な質感の認識機構

研究代表者:佐藤 いまり(国立情報学研究所)

佐藤 いまり

代表者

国立情報学研究所

佐藤 いまり


向川 康博

分担者

奈良先端科学技術大学院大学

向川 康博



佐藤 洋一

分担者

東京大学

佐藤 洋一



Yinqiang Zheng

分担者

国立情報学研究所

Yinqiang Zheng



平 諭一郎

分担者

東京藝術大学

平 諭一郎



久保尋之

分担者

奈良先端科学技術大学院大学

久保 尋之

研究協力者

島野 美保子, 田原 樹(国立情報学研究所・コンテンツ科学研究系)
大川 拓樹, SUBPA-ASA Art, 浅野 裕太(東京工業大学・総合理工研究科)
Nie Shijie(総合研究大学院大学・複合化学研究科)

概要

光沢・艶具合などの光学特徴がもたらす質感については、光学物理現象を記述する反射モデルが提案され、そのモデルに基づき実在物体の反射特性を推定し、コンピュータグラフィックス(CG)により再現する手法の開発が活発に進められてきた。その一方で、物体表面の微細構造に起因する表面下散乱、内部散乱、異方性反射、構造色、相互反射といった複雑な光学現象に起因する質感を効率的に記録・再現・加工する手法は未だ確立されていない。本計画研究では、既存の反射モデルでは表現することが難しい微細構造を持つ物体を対象に、その複雑で多様な質感をモデル化する手法の開発を目指す。

成果

2017年度(A01-4)

2016年度(A01-4)

B01 質感マイニング

B01-1 画像と言語を用いた質感情報表現のディープラーニング

研究代表者:岡谷 貴之(東北大学)

岡谷 貴之

代表者

東北大学

岡谷 貴之


川嵜 佳祐

分担者

新潟大学

川嵜 佳祐

研究協力者

劉 星(東北大学・大学院情報科学研究科・システム情報科学専攻・知能ロボティクス学分野)

概要

コンピュータ上で画像からそこに写る物の質感を認識するシステムを実現する。そのため、大規模な画像データを用いたディープラーニング(多層ニューラルネットの学習)により、質感情報の表現空間を構築する方法を研究する。本計画では、多層畳込みニューラルネット(以下CNN)による一種の転移学習を行い、質感表現のマイニングを行う方法を考える。核となるアイデアは、CNNに質感認識の「代理タスク」を学習させ、獲得される内部表現(≒入力画像に対する中間層の活性パタン)を元に、質感の表現空間を構築するというものである。これは、申請者が建てた仮説「代理タスクを学習したCNNは、その内部表現に、多様な質感表現の因子を自動的に獲得する」に基づく。言葉で表しにくいがゆえに人と人、あるいは人と機械の間での伝達が難しかった質感を「数値化」し、本計画で実現する質感表現空間を発展させ、新たな研究の創造へと繋げる。

アノテーション困難な質感概念をディープニューラルネットの内部表現から抽出する。

成果

2017年度(B01-1)

2016年度(B01-1)

B01-2 脳・画像・テキストデータマイニングによる質感情報表現の解明

研究代表者:神谷 之康(国際電気通信基礎技術研究所/京都大学)

神谷 之康

代表者

国際電気通信基礎技術研究所/京都大学

神谷 之康


研究協力者

堀川 友慈(株式会社国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所 神経情報学研究室)
間島 慶(京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻脳情報学分野)
原田 達也(東京大学大学院情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 原田研究室)

概要

質感は言語表現とも結びついた複雑な情報構造をもつと考えられ、少数の物理パラメータを用いて包括的に特徴づけることは困難であることが予想される。本課題では、データから新たな質感脳情報表現を発見するため、大規模脳・画像・テキストデータのデータマイニングにもとづくアプローチを提案する。大規模画像・テキストデータから抽出した質感概念に関連する画像・言語特徴と、機能的磁気共鳴画像(fMRI)信号を用いた脳デコーディング(brain decoding)を組み合わせ、脳に表現される質感特徴をデータ駆動的に発見・利用する方法を開発する。

画像・テキストデータからの質感特徴抽出。質感特徴の脳デーコーディング。

成果

2017年度(B01-2)

2016年度(B01-2)

B01-3 視覚系における質感情報表現の階層的情報変換

研究代表者:大澤 五住(大阪大学)

大澤 五住

代表者

大阪大学

大澤 五住


田村 弘

分担者

大阪大学

田村 弘

佐々木 耕太

分担者

大阪大学

佐々木 耕太

研究協力者

岡田 真人(東京大学・大学院新領域創成科学研究科・複雑理工学専攻)
木谷 康平, 塚田 尭, 重川 幸輝, 岩井 尚晴, 東 侑之介(大阪大学・大学院生命機能研究科・脳神経工学講座・視覚神経科学研究室)

概要

初期視覚野から上位領野への感覚表現の変換過程をモデルフリーに推定。

本計画研究はおもにデータ駆動型アプローチを用いて質感情報処理を単一細胞の神経活動と対応づけて理解することを目的とする。階層的に構成された視覚系において、質感にかかわる情報処理過程を、主として神経細胞レベルでの電気生理学および心理物理学的手法により解析する。中間段階の視覚領野における質感情報の担われ方には未知な点が非常に多いため、少数の可能性に特化した仮説やモデルを検証する従来手法は限定的にしか使えない。このため、データ駆動のマイニング的なアプローチが必要である。すなわち、自然画像による刺激だけでなく、特定の仮説やモデルに強く特化しない視覚刺激として、画像統計量を体系的に操作した刺激や、視覚情報の起点である一次視覚野(V1)の細胞が担う情報の集合として生成したランダム人工刺激を使用する。V1から高次の視覚野までのデータを、物体位置や運動情報を主として担う背側経路と、形状や物体認知を担う腹側経路の領野から取得し解析する。さらに、両経路をまたいで共通に適用可能な刺激手法を開発し、両経路の相互作用と質感情報の統合についての解明を目指す。

成果

2017年度(B01-3)

2017年度(B01-3)

B01-4 物理・知覚・感性の対応付けに基づく実社会の多様な質感情報表現

研究代表者:坂本 真樹(電気通信大学)

坂本 真樹

代表者

電気通信大学

坂本 真樹


中内 茂樹

分担者

豊橋技術科学大学

中内 茂樹

研究協力者

渡邊 淳司(NTTコミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部)
渡辺 亮, 野崎 裕二, 稲住 朋彦(電気通信大学 大学院情報理工学研究科 情報学専攻 メディア情報学コース)
岩松 滉太, 西本 雅也, 谷山 佑真, 田中 優也(豊橋技術科学大学 大学院工学研究科 情報・知能工学専攻)

概要

本計画研究では、質感認知モデルのための機械学習用データセットや実社会の素材による質感工学のためのデータセットとして、物理特徴、心理物理実験による知覚表現データ、言語による主観評価データを蓄積し、観察者プロファイルを対応づけて質感データベースを構築する。蓄積した共通質感刺激を用いたオノマトペ想起実験によって得られる主観的質感表現や、心理物理実験によって知覚表現を抽出し、共通刺激がもつ物理特徴と比較分析することで、人が素材から知覚する質感をオノマトペや音韻でカテゴリ化する質感認知メカニズムについて解明する。さらに、物理特徴からオノマトペ、オノマトペから物理特徴へと変換可能な質感操作システムを構築することで、物理・知覚表現からのオノマトペ生成、逆にオノマトペからこれまでに無い質感をマイニングすることで新規素材開発を可能にする。

多様な質感の物理・知覚・感性の対応によるデータベース構築。

成果

2017年度(B01-4)

2016年度(B01-4)

C01 質感イノベーション

C01-1 触覚的質感の記録再生技術

研究代表者:梶本 裕之(電気通信大学)

梶本 裕之

代表者

電気通信大学

梶本 裕之


岡本 正吾

分担者

名古屋大学

岡本 正吾

研究協力者

嵯峨 智(熊本大学・先端科学研究部)
野々村 美宗(山形大学・大学院理工学研究科)

概要

触感の自在な提示は情報端末分野を中心に現在産業界の高い関心を集めている。しかし実現されている触感表現は記号的な触覚提示にとどまり、質感を表現できるレベルに達していない。この原因は、第一に指先を皮膚の知覚能力以上に高い時間・空間分解能で刺激するハードウエアがないこと、第二にその結果として触感表現に関する探索が時間波形と空間パタンに分離して議論されており、刺激の時空間特徴に関する視点が不足していることであると考えられる。

本研究の目的は次の二点である。第一に触感の構成要素の解明である。時間的、空間的に高解像度な提示によって触感を構成する時空間的特徴量を観察により明らかにすると共に、機械的な刺激装置で再現することによって確認する。第二の目的は産業界からの期待の大きいタッチパネルにおける触感表現の最適設計論の構築である。タッチパネルで既に提案されている複数の提示手段を組み合わせ、触感生成の面から最適化する手法を構築する。

皮膚上の流れ場と質感の関係を解明。タッチパネル用途で複数手法の組み合わせを最適化。

成果

2017年度(C01-1)

2016年度(C01-1)

C01-2 コンピュータグラフィクスによる質感表現技術

研究代表者:土橋 宜典(北海道大学)

土橋 宜典

代表者

北海道大学

土橋 宜典


岩崎 慶

分担者

和歌山大学

岩崎 慶

岡部 誠

分担者

静岡大学

岡部 誠

井尻 敬

分担者

芝浦工業大学

井尻 敬

藤堂 英樹

連携者

中央学院大学

藤堂 英樹

研究協力者

山本 強(北海道大学・大学院情報科学研究科)
溝上 陽子(千葉大学・大学院融合科学研究科)

概要

内部構造を配慮した複雑物体の質感表現。

本研究の目的は、コンピュータグラフィックス(CG)技術を用いて、質感認知メカニズムを解明するとともに、その成果の工学的応用を探ることである。現実世界における計測では取得できない要素を、CG技術を用いた数値計算により仮想的に計測することで質感認知に関する研究の加速を促す。そして、科学的手法に基づいた質感認知メカニズムを、映像制作や3Dプリンタによるモノ作りといった、実用的な応用に資するための新しい質感表現手法を確立する。これまでの質感計測や表現方法と異なり、CT装置を用いて物体の内部構造を計測し、中身の詰まった真の3次元物体として対象物を捉える。これにより、表面構造のモデル化のみでは捉えられなかった新しい質感要素の発見と表現を目指す。加えて、物体の3次元構造を獲得するという利点を活かし、形状変化や動き、音響など視覚以外の質感に関する認知メカニズムの解明と表現方法の確立へと発展させる。

成果

2017年度(C01-2)

2016年度(C01-2)

C01-3 超多自由度照明による実物体の質感表現編集技術

研究代表者:岩井 大輔(大阪大学)

岩井 大輔

代表者

大阪大学

岩井 大輔


日浦 慎作

分担者

広島市立大学

日浦 慎作

研究協力者

宮崎 大輔, 河本 悠(広島市立大学・大学院情報科学研究科・知能工学専攻・知能メディア分野)
米原 牧子(近畿大学・次世代基盤技術研究所・3D造形技術研究センター)
伊藤 勇太(東京工業大学・情報理工学院)
松倉 悠, Parinya Punpongsanon, 平木 剛史(大阪大学・大学院基礎工学研究科・システム創生専攻・システム科学領域)

概要

デジタルファブリケーション+プロジェクションマッピングによる質感再現。

質感認識の解明には、多様で複雑な質感を人工的に制御し表現できるディスプレイが不可欠である。本研究では、所望の質感をもつ実物を再現し、さらにその質感を編集する技術の開発を目指す。具体的には、多自由度照明技術とデジタルファブリケーションを融合し、以下の2つのサブゴールを達成する。すなわち、(1)ユーザが望みの表面質感を指定すると、それに最も近い実物をマルチマテリアル3Dプリンタ(領域共有資産)や切削ラピッドプロトタイピングマシンを用いて出力できるよう、多自由度照明を用いたコンピュテーショナルフォトグラフィ技術を用いて較正する質感較正技術を開発し、(2)その出力物体から反射されて観察者の眼に届く光を、プロジェクタ等の多自由度照明で光線場を制御することで変調し、視覚的質感を修飾する質感編集技術を開発する。

成果

2017年度(C01-3)

2016年度(C01-3)

C01-4 実社会の多様な質感情報を分析・制御・管理する技術

研究代表者:岡嶋 克典(横浜国立大学)

岡嶋 克典

代表者

横浜国立大学

岡嶋 克典


堀内 隆彦

分担者

千葉大学

堀内 隆彦

富永 昌二

分担者

千葉大学

富永 昌二

研究協力者

田中 法博(長野大学・企業情報学部)
星野 勝義, 平井 経太(千葉大学・大学院工学研究院)
田中 緑(千葉大学・国際教養学部・国際教養学科)
西 省吾(大阪暖気通信大学・情報通信工学部)
永田 雅人(横浜国立大学・大学院環境情報研究院)
山川 昌彦(横浜国立大学・大学院環境情報学府・情報メディア環境学専攻)
辻村 誠一(名古屋市立大学・大学院芸術工学研究科・産業イノベーションデザイン領域)
奥田 紫乃(同支社女子大学・生活学部・人間生活学科・住生活学)
李 東輝, 渡辺 修平, 李 威(千葉大学・大学院融合理工学府・創成工学専攻)

概要

質感の科学的な理解に基づき、ものづくりの現場で使える質感マネジメントの学問的な体系である「質感工学」を構築する。質感工学は、物理的な感覚入力情報が質感判断に変換されるまでのプロセスを脳科学的・情報科学的に理解することを出発点とし、人の感性判断のデータを基に、最終的には刺激の物理的なパラメータから直接、質感をコントロールすることを目指す。本新学術領域から生み出される最先端の質感科学のノウハウを、実社会の様々な問題に適用して磨き上げることで、一般性のある質感知の体系を確立し、多様な質感情報を多角的かつ系統的に分析してモデル化・定式化し、波長次元のレベルから質感を任意に制御・管理するための総合的な工学体系を確立する。2016年度以降は公募研究と連携し、様々な質感視覚情報の自動計測・分析・管理システムを試作するとともに、聴覚・触覚等のマルチモーダル情報処理特性も考慮した複合質感工学の構築を目指す。

実社会の様々な質感。加工・前処理。計測・画像化。分析・制御。管理・応用

成果

2017年度(C01-4)

2016年度(C01-4)