<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
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | サイエンス&テクノロジー株式会社 |
キーワード | 感性工学 情報技術 人体計測・センシング |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能) |
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~
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。
セミナー講師
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受講ついて
Zoom配信の受講方法・接続確認
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
- 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー中、講師へのご質問が可能です。
- 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
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配布資料
- 製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
セミナー趣旨
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。
受講対象・レベル
・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
習得できる知識
・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
セミナープログラム
1.1 視覚の仕組み
a. 網膜: 画像,色,受容野と画像フィルタ
b. 低次視覚皮質: 画像特徴の抽出,エッジ,空間周波数,画像統計量
c. 高次視覚皮質: 二つの主要経路,形状,色,テクスチャの分析
d. 物体認知: 物体認知の理論,画像特徴,深層学習
e. 色知覚: 色覚理論,色空間,色と質感の違い
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. 自然画像と脳: 古典的視覚理論の限界,ヒューリスティクス,画像特徴量
c. 表面材質の知覚: 光沢の知覚,透明感の知覚,凹凸の知覚,照明の役割,質感の錯覚
d. 広義の「質感」: 画像の質感,写真術と絵画技法を例に
e. 聴覚・触覚における質感: 視覚からの類推で十分,音響質感合成法
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. 計算美学という考え方: 脳情報学に基づく絵画の解析
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,オンライン実験
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. 自然界の画像
b. 画像特徴量: 画像統計量,SIFT, Gist, 深層特徴
c. 画像統計量の分析方法1 : 周波数解析,サブバンドフィルタ,エネルギー表現,色表現
d. 画像統計量の分析方法2 : モーメント統計量,高次統計量
e. 心理データと画像統計量の関係分析: 相関,回帰,正準相関,機械学習と深層学習
f. 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□