Classification Image法による透明感に寄与する物体画像領域の抽出(視聴覚の基礎と応用,マルチモーダル,感性情報処理およびヒューマンインフォメーション一般)

概要

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本研究では,3次元物体画像の透明感知覚に寄与する画像特徴量を検討するため,表面下散乱(SSS)の強度により透明感を調整したCG画像に対しClassification Image法を適用し,透明感知覚に関連する物体画像領域を抽出することを目的とした.実験刺激として,SSSの強度のみが異なる2枚のCG画像を2次元ランダムパターンに基づき合成した画像を用いた.被験者は合成用パターンが異なる2枚の刺激を同時に観察し,どちらの刺激の透明感がより強いかを応答した.解析として,合成用パターンを被験者の応答により2カテゴリーに分類し,カテゴリー内で全試行の合成パターンを平均した.そして,2カテゴリー間でそれらの平均パターンの差分を取ることにより,Classification Imageを算出した.その結果,被験者が物体画像全体ではなく物体画像中の特定の領域に基づいて透明感判断をしており,物体画像中にも透明感との関連性が特に強い領域があることが示された.さらに,透明感判断は局所的に陰影輝度エッジを持つ領域ではなく,局所的輝度変化が少ない領域に基づいていた.本研究の結果から,被験者は透明感判断において局所的輝度コントラストを積極的には用いない可能性が示された.
2011-12-02