1 生理研・認知行動発達 2 総合研究大学院大学・生命科学研究科

サリエンシー・マップの視線計測への応用吉田 正俊1,2

注視点点灯

フリービューイング(4.0-93.8 sec / 動画)

0.5秒間の注視で動画開始

69 deg

52deg

方法: フリービューイング課題 ６頭のサルがそれぞれ114個の動画(~90分)を見ている間の視線計測アイコイル法による視線計測(時間解像度 1kHz, 空間解像度 <0.01deg )

視覚特徴の寄与を定量化する

* 夜の月が「目立つ」(salient)なのは周りが暗いから。 明るいから目立つわけではない。暗くても目立つ。

* 視覚サリエンシーの特性： 視覚特徴(輝度、色、傾きなど)が平行して処理される

* 視覚サリエンシー(顕著性)とは： 「視覚刺激の空間的配置によって決まる ボトムアップ性注意を誘引する心理的特性」

Wikimedia CommonsFile:Conjunci%C3%B3n_de_la_Luna,_Marte_y_Saturno.jpg

* サリエンシー・マップはどこが目を惹くか予想できる

仲間はずれはどれですか？

簡単 (「ポップアウトする」)特徴内の探索

難しい特徴間の探索

1. 視覚サリエンシー(顕著性)とは？

2. サリエンシーを定量化する

3. 視線計測から注意を定量化する

入力画像 サリエンシー・マップ

特徴マップ

輝度

赤緑

青黄

傾き

動き

0

1000

0 1サリエンシー

AUC score = 0.58

サッカードの数

0.50

0.55

0.60

0.65

正常サル 視覚野損傷サル

AUC

sco

re

p < 0.01

(= 偶然)

計測データ(サリエンシー・マップ) ランダムサンプリング

視線はサリエンシーの高いところに向けられているか？計測データ(動画)

視覚野損傷サルの視線はサリエンシーの高いところに向けられていた。

w1

w2

w3

w4

w5

w1=w2=w3=w4=w5=1 (オリジナルのモデル)

* 特徴間の相関を考慮する。(例：動きで目立つ場所は色でも目立つ)* Leave-one-out方式を使う。

A

B

AUC

sco

re

0.5

0.6

フルモデル

(すべての特徴)

輝度

赤緑

青黄

傾き

動き

0 5 10 0 5 10

n.s.

n.s.

寄与率 A / B (%)

正常サル 視覚野損傷サルマイナスワン

モデル

(「動き」以外)

視覚野損傷サルでは傾きのサリエンシーの効果が失われていた。

参考文献：吉田 正俊 (2014) 「サリエンシー・マップの視覚探索解析への応用」 日本神経回路学会誌 21(1) 3-12Yoshida M et.al. (2012) "Residual attention guidance in blindsight monkeys watching complex natu-ral scenes." Current biology 22 1429-1434