Classification Image を用いた顔情報処理における個人差の検討  [in Japanese] Individual differences in face-processing strategy revealed by classification image technique  [in Japanese]

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Author(s)

    • 永井 聖剛 NAGAI Masayoshi
    • 産業技術総合研究所人間福祉医工学研究部門 Institute for Human Science and Biomedical Engineering, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
    • 熊田 孝恒 KUMADA Takatsune
    • 産業技術総合研究所人間福祉医工学研究部門 Institute for Human Science and Biomedical Engineering, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
    • RUTHERFORD M. D.
    • Department of Psychology, Neuroscience & Behaviour, McMaster University

Abstract

正答率や閾値を指標とする従来の研究手法では,例えば,顔画像が提示され個人弁別課題が与え,目と口のどちらを手がかりとして重みづけているかというように非常に大まかな顔情報処理ストラテジーを示すことしかできなかった.これに対して,Classification image法を使えば,非常に詳細に分析することが可能となる.すなわち,顔のどの部分にどれくらい強く処理ウェイトをおくか,を画像ピクセル単位で明らかにすることができる.本研究では,このClassification image法の利点を用いて,顔情報処理の個人差を調べた.その結果,定型発達者と自閉症者との間の差異を示しただけでなく,定型発達者の中であっても処理ストラテジーには大きな違いがあること(例えば,ある人は両目の情報,別の人は左目の一部だけを用いて人物弁別を行っていること)を明らかにした.

Classification images (CIs) can reveal observers' strategies in a variety of visual tasks. However, one weakness of the CI method is that many trials are needed to obtain stable data. We used sampled face presentation technique to get CIs with fewer number of trials (2,900 trials or fewer) for applying CIs to clinical populations, and compared the face processing strategy between typically-developed and autisitic observers. Basically, typical observers strongly used the region of eyes and eyebrows, and autistic observers did not use those regions. However, there were individual differences within a group: some of autistic observers used the similar region to typically developed and vice versa.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 108(238), 15-20, 2008-10-04

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  14

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007100770
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10487226
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    9701464
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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