＜視覚訴求に最新の脳科学・認知科学を導入！＞

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

《脳はどのようにモノの質感や美醜を評価しているか？》

《訴えたい質感や美醜を制御・合成するために》

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

色・質感・肌理・リアリティ・美醜などなど、モノづくりや映像制作などで、見た目の印象を狙い通りに制御・操作したいとお考えの方、旧来の色彩や心理学の理論では行き詰まりを感じている方に是非聞いて頂きたい一講です。

近年大きく進展している脳科学の最新の研究成果を基に、質感・感性判断のメカニズムから感性判断データの計測・分析方法、更には画像特徴量の分析・制御による質感・美醜の合成までを解説します。

セミナー趣旨

「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．

得られる知識

• 質感などの感性情報を分析するための基本的な考え方と方法
• 画像から感性に関わる情報を取り出すための方法
• 感性的な評価データを安定して得るための実験の方法
• 質感や美醜を制御したり合成したりするための技術の基礎
• 感性工学における最新の技術に関する基本情報

受講対象

• 脳科学や認知科学に基づく製品デザインに関心のある方
• 感性評価に関心のある方
• 色・質感・肌理・リアリティ・美醜，等に関心のある方
• 製品などの見た目を制御・合成する技術に関心のある方
• 脳の視覚の仕組みに関心のある方

担当講師

東京大学 大学院総合文化研究科 生命環境科学系 認知行動科学講座 教授 文学博士

本吉 勇　氏

【専門】認知神経科学・心理学
東北大学大学院文学研究科修了(心理学)．日本学術振興会特別研究員，McGill大学医学部眼科学科客員研究員，NTTコミュニケーション科学基礎研究所主任研究員， 東京工業大学大学院総合理工学研究科連携准教授(兼任)などを経て，2013年秋より東京大学大学院総合文化研究科准教授，2020年より同教授．専門は視覚の心理物理学と計算理論．

セミナープログラム（予定）

1. 質感と感性の脳情報学
1.1 視覚の仕組み
a. 脳の視覚情報処理網膜: 画像，色，受容野と画像フィルタ
b. 画像と色の符号化
c. 受容野と画像フィルタ
d. 古典的な視覚認知理論の限界
e. 画像特徴量に基づく物体・情景・質感認知

1.2 質感を見分ける脳の仕組み
a. 自然画像の構造: 照明，表面，反射・屈折・散乱，CG
b. 表面材質の知覚: 光沢の知覚，透明感の知覚，照明の役割，質感の錯覚
c. 画像統計量の脳内表現: 脳波から質感を復元する
d. 深層スタイル情報

1.3 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
a. 情動と感情の脳科学:  皮質下回路，扁桃体，前頭葉，ヘビ恐怖
b. 美醜への科学的アプローチ:　黄金率，色彩調和，構図
c. 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
d. 自然界の規則性と美醜: 自然画像統計学，単純接触効果
e. 計算美学という考え方:　脳情報処理モデルに基づく美学

2. 質感と感性の計測・分析方法
2.1 心理実験の基礎
a. 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
b. 心理物理学の基本的な考え方: 刺激・システム・反応
c. 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
d. 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

2.2 見え・質感を計測するための実験作法
a. 実験の準備: 装置，輝度と色度
b. 評定・マグニチュード推定
c. 比較判断: 反応率，一対比較，適応的比較行列

2.3 画像特徴量の分析・制御による質感・美醜の合成
a. 研究の進め方
b. 画像の収集と評価実験
c. 画像特徴量の分析:　画像統計量，SIFT, Gist, 深層特徴
d. 心理データと画像特徴量の関係分析:　相関，回帰，正準相関，機械学習と深層学習
e. 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

　□質疑応答□

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年7月25日（火）  10:30～16:30

開催場所

Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)

受講料

一般受講：本体50,000円＋税5,000円
E-Mail案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円

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