Study on the mechanisms of #TheDress phenomenon by using DNN

机制研究

基本信息

批准号：
21K19777
负责人：
栗木一郎
金额：
$ 4.16万
依托单位：
Saitama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K19777/
关键词：
#TheDress 深層学習 DNN 色恒常性 blue bias 色知覚メカニズム脳内情報処理 GAN 錯視蛇の回転

项目摘要

機械学習に必要なラベル画像を作成するためのプログラムを作成し，また機械学習で色恒常性を実装する試みを行なった．前者については，#TheDress画像に対する多様な色の見え方が大別して白／金と青／黒に分かれた原因として，太陽光下における白色の物体の見え方が２通りありうることが指摘されており，それを画像として模擬したラベル画像を作成するプログラムを作成した．晴天下では直射日光の下と日陰とで物体を照明する光の色が異なり，日陰の白い物体は青空の光を反射して青みを帯びているにもかかわらず白と判断されるblue biasという特徴がある．このblue biasの傾向が強い場合と弱い場合の色に関する判断を模擬するため，blue bias の有り／無しの２通りの学習データを用いた機械学習を行い，DNNモデルを作成する方法でメカニズムの研究を行う．その２通りの学習モデルを作成する際に，機械学習で用いる２種類（blue bias 有り／無し）のラベル画像を作成するアルゴリズムを開発した．このアルゴリズムは研究代表者が指導する学生の卒業研究論文として発表した．一方で，#TheDressの現象は照明光が変わった時の色の見え方（色恒常性）について生じるため，色恒常性を実装する計算モデル（DNNモデル）が必要となる．画像のスタイル変換に用いられるDNNモデルを用いて色恒常性を実装する計算モデルを作成し，日本視覚学会の冬季大会で発表した．この研究は研究分担者が主に指導する学生の卒業研究として実施された．

我们创建了一个程序来创建用于机器学习所需的标签图像，并尝试使用机器学习实现颜色恒定。关于前者，已经指出，#Thedress图像中各种颜色出现的原因大致分为白色/金色和蓝色/黑色，是有两种可能的方法可以在阳光下看到白色对象，并且创建了一个程序来创建标签图像，以模拟这些图像作为图像。在晴朗的天气中，灯光照亮物体的颜色在阳光直射和阴影之间有所不同，而阴暗的白色物体反映了蓝天的光，尽管是蓝色的色调，但仍被判断为白色。为了模拟当蓝色偏见趋于强大并且蓝色偏见趋于弱时，我们使用两种类型的训练数据（或没有蓝色偏见）进行机器学习，并通过创建DNN模型来研究该机制。创建这两个学习模型时，我们开发了一种算法来创建可以在机器学习中使用的两种类型的标签图像（具有/没有蓝色偏见）。该算法是作为首席研究员教授的学生的毕业研究论文发表的。另一方面，#thedress的现象是根据照明光变化（颜色恒定）时出现的颜色而发生的，因此需要实现颜色恒定的计算模型（DNN模型）。创建了一种计算模型，该模型使用用于图像样式转换的DNN模型实现色彩恒定，并在日本视觉科学协会的冬季会议上介绍。这项研究是作为研究伙伴教授的学生的毕业研究。