分類可能な視覚的パターンが持つ情報量に関する研究

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本研究は、情景を見たときに感じる馴染み感について、情景に含まれる物体同士の位置の関係性の観点から究明することを目指して計画した。情景とは複数の物体が配置された二次元情報と定義できるが、先行研究から、物体同士の位置関係の起こりやすさが、情景を分類する際に重要であることが分かっている。しかし、どのような位置関係がどの程度馴染み感に影響を与えるのかについては詳しく分かっていない。このような背景を踏まえて、本研究では、異なる視覚的パターンの違いを定量化する手法と視覚的パターンを探索的に生成するプログラムを組み合わせることで、従来難しいとされていた分類に関わる視覚的パターンが持つ情報量に対するヒトの感受性を明らかにすることを目的とした。本年度の研究は、昨年度に引き続き予定していた実験が行えず、研究発表もできなかったため、昨年度修正した研究計画からやや遅れた。しかし、取得済み実験データを対象に、昨年度来の解析を発展させ、意外な成果も得られた。昨年度は、情景の類似性に対して、確率モデルを用いた解析を行い、経験に伴い学習が進む様子を数量的に記述する試みを行ったが、それに加えて本年度は学習を加えた一般化線形モデルでの検証に着手し、その重要性を確認することができた。実験は、学習という変数が重要である可能性の追求を優先したため、実験準備が間に合わなかった。学会発表は、新型コロナウィルスの影響による社会情勢の変化のため、情報収集の形式に変化が生じた。次年度はこれまでの成果で未発表のものをまとめて発表を行う。また今後は視覚的パターンが持つ情報量に関する考察を様々な観点から行い、学会報告や学会での議論を踏まえて、体系的な説明を試みる予定である。