質感は事物や事象の物性、材質、状態、さらには感性的価値を推定する人間の能力であり、リアリティの認識にも密接に関わる。私たちは、これまで人間の質感認識の特性を分析し、視覚に関しては、光沢感、濡れ感、細かさ、液体粘性などに関係する画像特徴を明らかにしてきた。質感認識と密接に関わるテクスチャ知覚に関しては、視覚と触覚が利用する画像特徴に違いがあることを明らかにした。また、人間の視覚系を騙して、実際の物体の質感を操作するメディア技術の開発にも挑戦してきた。

そもそも私が質感に興味を持った一つの理由は、正弦波やランダムドットといった単純な人工画像ではなく、複雑な自然画像の認識に関わる視覚機構を研究したかったからだった。そういう意味で、近年の人工ニューラルネットによる深層学習などの技術の発展により、自然画像の認識・生成が可能となったことは大きな衝撃だった。このような技術的進歩をどのように質感研究に活かしていくかはこの数年私たちの大きな課題になってきている。

さらに、機械学習の発達により、画像と質感ラベルのデータセットがあれば両者を結び付けるのは原理的には簡単な問題になりつつある。しかし、質感の認識はそういう表層的な処理だけでなく、世界モデルの生成や生態的な意味への変換といった深い処理が関わっているはずである。そのような深奥質感の解明に、私たちは現在取り組んでいる。

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