ＡＩの導入による総合的錯視研究の新展開

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本研究は錯視の総合的研究（AIの取り組みを含む）であり、運動視の錯視、色の錯視、明るさの錯視、形の次元の錯視などをサブテーマとしているが、そのうち色の錯視について集大成的な成果を得た。これまで、ムンカー錯視やネオン色拡散、よりプリミティブには色対比・色同化といった概念で知られる色の錯視現象は、並置混色の体系の中に位置づけることができることがわかった。まず、並置混色のうちRGB加法混色は、赤・緑・青のサブピクセルに空間的に分けて表示するものであるが、正確には黒から赤まで、黒から緑まで、黒から青までの色を表現するサブピクセルである。それぞれのサブピクセルには、さらに2原色を加法できるというアイデアを発展させ、たとえば黒から赤までのサブピクセルに緑100%と青100%を加法すると、シアンから白までのサブピクセルとなる。同様の処理を行うと、他の2つのサブピクセルは、マゼンタから白までのものとイエローから白までのものとなる。これは「CMY減法混色の並置混色」である。このようなやり方において、加法混色の並置混色に不均等に原色を加法すると色の錯視となる。たとえば、黒から赤までのサブピクセルに緑100%を、黒から緑までのサブピクセルに青100%を加法すると、緑から黄までのサブピクセル、青からシアンまでのサブピクセル、黒から青までのサブピクセルで構成される。ここに赤い画素は含まれないが、元の画像で赤い対象であったものは、この色変換画像でも赤く見える（色の恒常性）ので、色の錯視である。同様の手法で、ムンカー錯視などを説明できるだけでなく、新しい色の錯視を生成できる。錯視のAI研究は、明るさの錯視についての研究に着手した。現時点では、明るさの錯視として効果の大きいホワイト効果をうまく説明できないという状況にある。その他、自己移動速度知覚のズーム・広角効果の研究を進めた。