透明視の時空間特性と手がかり統合モデル [ PDF

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(1)透明視の時空間特性と手がかり統合モデルキーワード：透明視，X 型接点，視覚探索，マスキング，時間的統合. 行動システム専攻. 光藤宏行. 1. はじめに. 2. 視覚情報処理の基本課題は，断片的で多義的な網膜像から３次元空間構造を復元することである．この課題にどのような処理機構が関わっているかを理論的・実験的に解明することが視覚研究の目標である．本研究では，透明視と呼ばれる，同一の視方向に‘ ２つの面が重なって ’ 知覚される現象（Metelli, 1974）をとりあげ，その時空間特性を調べることにより，透明視の情報処理についての理論モデル ―透明視手がかりの統合モデル― を新たに提案した．さらに，モデルの妥当性を示す証拠を示した．網膜像から得られる透明視手がかりは，刺激属性に基づいて，X 型接点（Kersten, 1991）・両眼網膜像差（Aker-. strom & Todd, 1988）・運動情報（Snowden & Verstraten, 1999）の 3 つに大別できる．本研究では，これらの手がかりに関する従来の知見を整理した後，心理物理学的知見に基づいて透明視手がかりの統合モデルを提案した．その後，視覚探索課題を用いた実験によって，迅速な並列的処理過程が X 型接点に基づく透明視の生起に関与していることを示した．この証拠は，統合モデルと理論的に整合する．さらに視覚マスキング課題を用いた実験によって，透明視は迅速な図地分離過程と共通の下位機構をもつことを示した．この結果は，神経系による符号化の時間的制約を考慮することによって，統合モデルの文脈でうまく解釈できる．. 透明視の手がかり統合モデル従来，上記の透明視手がかりは個別の文脈で議論され. てきたため，これらの手がかりがどのように統合されるかについては明らかではなかった．そこで本研究では，従来の心理物理学的知見を整理し，X 型接点は他の手がかりより強力な透明視手がかりであると仮定したモデルを提案した．すなわち，このモデルにおいては，複数の透明視手がかりの中でも X 型接点により大きな重みを与える重みづけ統合が行われると仮定される．このモデルの利点は，透明視刺激を用いた多くの心理物理学的・現象学的知見（両眼性奥行き手がかり，明度の知覚的推定，運動方向決定問題，視覚的注意による物体選択など）を比較的簡単に説明できるという点である．. 3. 視覚探索課題を用いた検討透明視手がかりの中で X 型接点がもっとも強力である. とみなす本モデルの主な根拠は，手がかり符号化の時空間特性の違いである．しかし，X 型接点に基づく透明視が迅速であるかどうかは先行研究からは不明確であるため（Watanabe & Cavanagh, 1992; Moore & Brown, 2001），実験 1-3 では視覚探索課題を用いてこの点を検討した．視覚探索課題は空間的に並列な処理過程を検討できる手法であり，X 型接点に基づく透明視が探索成績に影響を及ぼすことを示せるならば，X 型接点に基づく透明視には. !"#$%&'(). *+#$%&'(). 迅速な処理過程が関与していることの証拠となる．そこで実験 1-2 では，透明視に基づく形態情報が探索成績を向上させることができることを示すために，図形内の構. ,. -. 成要素の位置関係によって定義されるターゲットの探索課題を行い，反応時間と正答率を記録した．その結果，透明視が起こらない条件では探索は困難であったが，透明視が起こる条件では探索は容易（効率的）であった（実験 1，図 2）．また実験 2 から，この効果は探索課題に用いた刺激自体の特性ではなく透明視の効果によるもので. 図 1: A：透明視の生起する同一極性 X 型接点．B：透明視の生起しない反対極性 X 型接点．. あることが確認された．実験 3 では透明視に伴う明度情報（知覚的な反射率）が探索効率を低下させるかどうかを検討するために，図形.

(2) 内の輝度変化で定義されるターゲットの探索課題を行っ. た（図 3）．これらの結果から，X 型接点に基づく透明視. た．その結果，輝度変化は容易に探索される特徴である. は視覚探索課題の成績に大きく影響することが明らかと. にも関わらず，その輝度変化が透明面によってもたらされ. なり，X 型接点は視覚情報処理の並列段階で迅速に符号. ていると解釈される刺激布置では探索は非効率的となっ. 化される特徴であることが示された（Mitsudo, 2003）．. , IJKLMN,. OJPQMN, ,. 4. マスキング実験以上に述べた実験の結果から，X 型接点に基づく透明. 視には迅速な処理過程が関与していると考えられるが，視 56789, DEF9GH5, 56789, DEF9GH5, !"&##. 構を有しているのかについてはまだ明らかではない．す. 56789:;,. なわち，X 型接点を含む透明な物体は自然場面では稀であり，そのような稀な特徴の処理に特化した機構を視覚. B,C,$. 系が有していると考えることは非合理的である．実験 4-5 ではこの問題を解決するために，透明視は動 $##. %# !#. >?@,1A4. -./0,1234. 56789<=,. !"###. 覚系は‘ なぜ ’そのような手がかりの符号化に特化した機. #. %## !. $. !%. !. $. もつという仮説を提案し，この仮説を実験的に検討した．その計算論的根拠として，輝度の時間的統合（平均化）によって形成される X 型接点は透明視の生起の X 型接点と. !%. '()*+,. 等しいことが挙げられる．図地分離機構は迅速な処理で. 図 2: 実験 1 の刺激と被験者 6 名の平均反応時間・誤答率．A：統制条件．B：透明条件．誤差棒は標準誤差を表す．Mitsudo（2003）を基に作成． & JKLMNO&. 的場面における迅速な図地分離機構と共通の下位機構を. あると考えられるので，図地分離と透明視の下位機構が（部分的に）同一であると考えるならば，X 型接点を迅速に符号化する処理過程は生態学的に妥当であると考えられる．実験 4-5 での被験者の課題は，時間的に近接したマスク刺激とともに短時間呈示されるターゲット（図 4）. PKQRNO& &. の‘ 位置 ’ （図地分離課題）と‘ 見かけ ’ （同定課題）を報告することであった．この２つの課題から，時間的統合によって形成される X 型接点（図 5）が図地分離・透明. !"#$%& '()%*+!& !"#$%& '()%*+!& ,-1.. !"#$%?@&. )44#$% ,-./0# !"&'(#&)"#$%. G&H&I. ,-.... # !"#$% /... 0. ,.. CDE&;F>. 789:&;<=>. !"#$%AB&. .. 0.. ,. /. ,0. ,. /. *+#. 123# !"&'(&)"#$% )44#$%. ,0. 23456&. 図 3: 実験 3 の刺激と被験者 8 名の平均反応時間・誤答率．A：統制条件．B：透明条件．誤差棒は標準誤差を表. 図 4: 実験 4・5 の刺激例．刺激は図地分離・透明視の静. す．Mitsudo（2003）を基に作成．. 的手がかりを含まない．Mitsudo（in press）を基に作成．.

(3) !"#$%&. H;KLMN* !"" *+,-./01&. 1. 45&. 23,-./01&. &'6*+,-. 45&. 1. $#. 1. 7*8*9. 23* 45*. #" %#. '()&. " !"". ターゲット・マスクフレーム間のドットによって定義されていた．マスクフレームにおける低コントラストのドットは実際は他のドットと同じコントラストであり，各フレームは図地分離・透明視いずれの手がかりも含まない．. Mitsudo（in press）を基に作成．. &'()*+,-. 図 5: 実験 4・5 における‘ 非同期 ’X 型接点．X 型接点は. C;DE*. $#. 1. #". 1. 1. 1 %# ". 視にどのように影響するかを調べることができる．その結果，図地分離・透明視の静的な手がかりは利用不可能であったにも関わらず，時間的統合によって形成される X 型接点は図地分離を促進し（逆向マスキングの. &'()*+,-. !"" $#. 1 %#. 明視が起こることが同定課題の結果から明らかとなった. !"". 辺視条件，実験 5：図 7）の両方で確認された．したがって，時間的統合によって形成される X 型接点を利用する迅速な図地分離機構は，透明視と共通の下位機構をもつことが示された（Mitsudo, in press）．. &'()*+,-. ". が低い場合（中心視条件，実験 4：図 6）と高い場合（周. 1. 1. #". 減少，図 6A・7A），その成績向上が起こるときにのみ透（図 6B-D・7B-D）．この効果はターゲットの網膜偏心度. >;?@AB*. :;<=* 1. $# #". 1. %# " .0$. ./". .%$. %$. /". 0$. FGH*+IJ-. 5. まとめ. 図 6: 実験 4 の結果．A：図地分離課題の被験者 9 名の平均正答率を，SOA（ターゲット・マスクフレーム間の刺. 本研究で行った実験 1-5 の結果は，X 型接点を迅速に符号化できる機構が視覚系に存在することを仮定した透明視手がかりの統合モデルの心理物理学的証拠であり，透明視における情報統合に関する量的モデルの基礎となると考えられる．このモデルにおける統合過程を詳細に検討するためには，複数の透明視手がかりを同時に与えたときにどちらの手がかりからの見えが優先されるかを定量的に測定する必要がある．. 激立ち上がり時間差）の関数として示す．SOA が正の場合は，ターゲットフレームがマスクフレームより時間的に先行して呈示された．B-D：同定課題の結果．灰色の領域は透明視が起きている条件を示す．誤差棒は標準誤差．アステリスクは同一・反対極性条件間で有意差がみられた条件を表す（p < .05）破線はチャンスレベルを示す．Mitsudo（in press）を基に作成．.

(4) 引用文献. G:JKLM+. '(6+,-.. [1] Akerstrom, R. A., & Todd, J. T. (1988). The per-. !. "##. ception of stereoscopic transparency. Perception & Psychophysics, 44, 421-432.. %$. !. [2] Kersten, D. (1991). Transparency and the coop-. 7+8+1. 23+ 45+. $#. erative computation of scene attributes. In M. S.. &$. Landy, & J. A. Movshon (Eds.), Computational Models of Visual Processing (pp. 209-228). Cam-. #. '()*+,-.. "##. bridge, MA: MIT Press.. B:CD+. [3] Metelli, F. (1974). The perception of transparency.. %$. !. !. $#. !. Scientific American, 230, 90-98.. !. ture and lightness based on phenomenal trans-. &$. parency influences the efficiency of visual search.. #. '()*+,-.. "##. Perception, 32, 53-66.. =:>?@A+. !. %$ $#. !. !. utilizes X-junctions generated by temporal integration in the visual system. Perception. [6] Moore, C. M., & Brown, L. E. (2001). Preconstancy. #. '()*+,-.. %$. [5] Mitsudo, H. (in press). Rapid image-segmentation and perceptual transparency share a process which. &$. "##. [4] Mitsudo, H. (2003). Information regarding struc-. information can influence visual search: The case of. 9:;<+. lightness constancy. Journal of Experimental Psy-. !. chology: Human Perception and Performance, 27,. !. 178-194.. $#. !. &$. tion transparency: making models of motion per-. !. !. ception transparent. Trends in Cognitive Sciences,. # /1%. /0#. /&%. [7] Snowden, R. J., & Verstraten, F. A. J. (1999). Mo-. &%. 0#. 1%. EFG+,HI.. 3, 369-377. [8] Watanabe, T., & Cavanagh, P. (1992). The role. 図 7: 実験 5 の結果．A：図地分離課題の被験者 6 名の平均正答率を，SOA（ターゲット・マスクフレーム間の刺激立ち上がり時間差）の関数として示す．SOA が正の場合は，ターゲットフレームがマスクフレームより時間的に先行して呈示された．B-D：同定課題の結果．灰色の領域は透明視が起きている条件を示す．誤差棒は標準誤差．アステリスクは同一・反対極性条件間で有意差がみられた条件を表す（p < .05）．破線はチャンスレベルを示す．Mitsudo（in press）を基に作成．. of transparency in perceptual grouping andpattern recognition. Perception, 21, 133-139..

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