Development of support system for AI-based human perception

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本研究プロジェクトでは、視覚のエラー現象が引き起こしていると考えられる事故を未然に防ぐため、視覚支援をおこなうＡＩモデルの基礎開発研究を進めている。人の視覚の特性に近いＡＩモデルを開発し、ＡＩを人の視覚のシミュレーターとして活用するため、人のエラー現象である視覚の錯覚である錯視現象を再現させるようにＡＩを学習させている。錯視としては、動きの錯視、色の錯視、形の錯視、位置の錯視を選定し、昨年度は動きの錯視についての知見を得、その研究結果を査読付き論文として発表した。本年度は色の錯視についての再現について詳細に研究を行った。色の錯視としては、フェヒナーカラー（別名ベンハムの独楽）と色の残効現象を選定した。本年度の前半に、いずれの錯視も再現できるＡＩモデルを作成することに成功した。本年度はさらにフェヒナーカラーについての詳細を探索した。フェヒナーカラーは１５０年以上前に発見された錯視で、未だにその原因が判明していない現象である。白と黒だけで描かれた円盤を回転させただけで鮮やかな色の知覚が得られる。フェヒナーカラーを再現するＡＩモデル本現象は人工的な三次元コンピュータグラフィクス動画を学習源にしても出現することから、ＡＩモデルのフェヒナーカラーは学習する色によって大きく影響をすることが明らかとなった。古くから網膜のＲＧＢ三種の色覚細胞の応答性の違いによって説明がなされてきたが、大脳をモデル化したＡＩモデルによって再現されたことによって中枢原因説が有力になったと考える。