日産科学振興財団研究報告書

コミュニケーション能力が知覚・認知情報処理に与える影響
Perceptual and cognitive information processing modulated
by communication skills
永井聖剛
産業技術総合研究所 人間福祉医工学研究部門 研究員
Masayoshi NAGAI
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Institute for
Human Science and Biomedical Engineering, Research Scientist
本研究ではコミュニケーション能力が異なる被験者グループ（定型発達者および自閉症者）を選出し，各グループ特徴的な知覚・認知情報処理特性を明らかにすることを目的とした．ここでは特に顔認知情報処理の違いについて，Classification image 法により視覚情報処理方略を詳細に示すことが可能である．第 1 実験では顔写真を提示し，個人弁別課題を行うとき「顔のどの部分にどれくらい強く処理ウェイトをおくか」をピクセル単位で検討した．第 2 実験では写真ではなく線画で表現した顔刺激を用いて表情弁別課題を行うとき「顔のどのパーツに処理ウェイトをおくか」を検討した．実験の結果，実験 1では自閉症者の半数は定型発達者と同じく目・眉の領域に処理のウェイトをおくが，残り半数では額にも処理ウェイトをおくなど定型発達者にはみられない特殊な処理方略を示した．実験 2 では２つの被験者グループで共に口パーツにウェイトをおく処理傾向が強く，目へのウェイトは倒立条件でより小さくなり，質的な差が無かった．以上から，顔認知情報処理において，顔写真を用いた個人弁別ではグループ間の差がみられるが，線画顔による表情弁別では差が無いことを支持するデータを得た．本成果は人間-機械インターフェース，中でも知能エージェントとのコミュニケーションを設計する上で重要な知見であり，コミュニケーション能力に応じた顔認知情報処理を考慮した安全かつ効率的なインターフェース開発に貢献するものと期待される．
The purpose of the present study was to show the difference in perception and cognitive
processing between autistic and typically-developing observers. Here we focused on
examining that difference in detail using classification image techniques. The firstexperiment in face-identity discrimination with real faces showed that half of autistic
observers showed the similar face processing strategy (relying on eyes and eyebrows region),but rest of them showed atypical strategy (relying forehead). The second experiment infacial-expression discrimination with cartoon faces showed that the two groups used thequalitatively similar strategy relying on mouth feature in both upright and inverted faces.
These findings could be helpful for designing the man-machine interfaces via human agents.

-1-日産科学振興財団研究報告書

序CI では画像内で被験者が利用している部分

自閉症者の顔情報処理は健常者とは異なのコントラストが高くなり，そうでない部分ることが知られている．例えば，自閉症者のコントラストはゼロに近づく．CI はどの位

は 自 発 的 に 目 領 域 に 注 意 を 向 け ず （ e.g.,

置のノイズが被験者の反応に影響を与える

Pelphrey et al., 2002），口領域を選択的に処かを表現したマップと考えられ，行動学的受理するとされる(e.g., Joseph & Tanaka, 2003)．

容野（Behavioral Receptive Field）と呼ばれる

しかしながら，従来の研究手法ではパーツ（Gold, Murray, Bennett, & Sekuler, 2000）．ま毎の処理ウェイトを検討するなど，大まかた別の表現をすれば，CI は特定の課題を行うな処理方略を明らかにするに過ぎなかった．

ときに被験者が用いるテンプレート，あるい

本研究では Classification image (CI)法を用はフィルタということもできる．

い，自閉症者と健常者の顔情報処理方略をCI の計算に要する試行数は用いる画像ピ詳細に比較することを目的とした．CI は近クセル数に比例して増加するため，相当の試年開発された心理物理の実験手法であり行数を必要とするという欠点があり（Sekuler（ Ahumada & Lovell, 1971; Beard &et al, 2004 では 10,000 試行），障害者など特殊

Ahumada, 1998），刺激弁別，あるいはターな被験者に適用することは容易では無かっ

ゲット検出を行うときに，「画像刺激のどた．Nagai et al. (2007)では画像のサンプリンの部分をどれくらい強く利用しているか」

グ提示により推定パラメータを減らすことをピクセル単位の精度で明らかにすることで，必要試行数を削減する手法を確立した．

ができる．

実験１ではこの試行数削減法を用いて，顔写Classification Image 法では，例えば，顔 A真による個人弁別時の処理方略を定型発達の画像，顔 B の画像を弁別される課題を被者と自閉症者で比較した．また実験２では，験者に与える．各試行では顔 A もしくは顔はなく線画で表現した顔刺激を用いて表情B がランダムに選択され，各試行でランダ弁別課題を行うときの処理方略の違いをグムに生成されたホワイトノイズが選択されループ間で比較した．

た顔画像に輝度次元で加算され提示される（Fig. 1C 参照）．顔 A が選択された場合，実験１加算されるホワイトノイズが顔 A の特徴を方法

強調し顔 A と認知されやすくなる場合もあ

実 験 参 加 者 自閉症者６名および定型発達るが，顔 A の特徴を打ち消し顔 B と誤認さ者６名．

れる場合もある．分析では，各試行で生成

実 験 装 置 Apple PowerMac G4 ， Nanao

されたホワイトノイズを「刺激—反応」のFlexScan T966

組み合わせカテゴリに分類し（Nab=顔 A が刺激および手続き提示され，顔 B が提示されたと答えた試行

用された２つの顔画像（128 x 128 pixels, Fig.の，画像内各位置のホワイトノイズ集合），1B）を刺激として用いた．Sekuler et al.（2004）

式１によって CI を得た．

ではこれらの顔画像の全てのピクセルが提[ 式 １ ]

CI

Mean(Nba)]-=[Mean(Naa)[Mean(Nab)Gold et al. (1999)で使+示されたが，本研究ではマスクをかけ，顔領+域の 25%をサンプリングし提示した（Fig.

Mean(Nbb)]

1A）．各試行での顔刺激コントラストは階段-2-日産科学振興財団研究報告書法により 70.9 %正答レベルに調整され，サン な個人差がみられることが示唆された．本知プリング部分に各施行毎に生成されるユニ 見は，ごく最近報告され始めた自閉症者に顔ークな輝度ホワイトノイズ（平均=0，RMS 認知情報処理に関する研究と一致しているコントラスト=0.3）を付加した画像が刺激と （e.g., Rutherford, Clements & Sekuler, 2007）．
して提示された．課題は各試行でどちらの顔が提示されたかを答えることであった．１日

実験２に１セッション（1450 試行），２日間にわた 方法って２セッション行った．

実 験 参 加 者 自閉症者７名および定型発達

結果

者１９名．

[式１]によって計算された raw CI（何らの 実 験 装 置

実験１と同様画像処理を施していないことから，raw CI と 刺 激 お よ び 手 続 き

本実験では線画による呼ぶ）ではコントラストの高い部分がクラス 顔刺激を用いた（Fig.2）．左右の眉，口の各タとして視認できた CI を平滑化フィルタリ パーツの曲率を独立して操作することによ
ングし，反応履歴ランダム並び替えによる繰 り，様々な表情を模式的に表現することを可り返しシミュレーション（Nagai, Bennett, & 能とした．各試行での表情のデフォルトの曲Sekuler, 2007）に基づき統計的検討を行った 率の大きさは階段法により 70.9 %正答レベ（p < .001）．被験者が有意に高いウェイトを ルに調整された．さらに，各試行で一様ランかけたピクセルを赤色で示している（Fig.1）． ダム変数を生成し，各パーツの曲率にノイズ
定型発達者では全ての被験者で目あるいは を加えて線画による表情刺激を提示した．被眉毛のエリアを有意に用いて弁別課題を行 験者の課題は提示された刺激について，ポジっていた．これに対して，自閉症者では定型 ティブ表情，ネガティブ表情かを区別するこ発達者と同様に目・眉エリアを利用する者が とであった．また，各顔を正立して提示する半数，残り半数はこれらのエリアではなく額 条件，倒立して提示する条件の２つを設けた．という顔による個人弁別にとってはほとん
ど有益でないようなエリアを利用していることが明らかとなった．従来の研究では，自閉症者は定型発達者とは異なるという報告が大多数であったが，本研究では自閉症者の中にも定型発達者と同様の顔情報処理方略をとる者が半数存在し，自閉症者が一様に同Fig 2．実験２において用いた表情刺激の例．

じ顔認知方略をもっているのではなく，多様結果
まず，定型発達者，自閉症者共に，ポジティブ，ネガティブ表情を区別するために必要な曲率の大きさは（d’ = 1 における弁別閾値），正立・倒立条件間で差が無かった（Fig. 3, 4
Fig 1．実験１CI における有意ピクセルの個人デ左）．次に表情を弁別する際にどのパーツにウェイトをおいているかを調べるために（つータまり CI の推定），多重回帰分析を行った．分-3-日産科学振興財団研究報告書

析の結果，両グループ共に口を手がかりとし 装する場合には，顔写真は自閉症者あるいはている被験者が多かった（自閉症群では条件 自閉症的傾向を有する者には認識されにくに関わりなく 6/7 人，定型発達群では正立条 い可能性があることに留意する必要がある
件で 16/19，倒立条件で 17/19 人）．また，そ かもしれない．本研究成果は，コミュニケーの他のパーツについてもグループ間の差は ション能力に応じた顔認知情報処理を考慮なく，倒立条件では有意に手がかりとしてい した安全かつ効率的なインターフェース開る人数が大きく減少するという結果が得ら 発に資するものと期待される．
れた．したがって，線画刺激による表情弁別

引用文献

では定型発達者と自閉症者では質的に同様 Ahumada, A. J., Jr., & Lovell, J. (1971). Stimulus
features in signal detection. Journal of theな処理を行っていることが示唆された．
Acoustical Society of America, 49, 1751–1756．
Beard, B. L., & Ahumada, A., Jr. (1998). A techniqueto extract relevant image features for visualtasks. Proceedings of SPIE, 3299, 79–85.
Gold, J. M., Murray, R. F., Bennett, P. J., & Sekuler, A.
B. (2000). Deriving behavioural receptive
fields for visually completed contours. Current
Biology, 10, 636–666.
Gold, J. M., Sekuler, A. B., & Bennett, P. J. (2004).
Characterizing perceptual learning withexternal noise. Cognitive Science, 28, 167-207.
Joseph, R. M. & Tanaka, J. (2003). Holistic andFig 3．実験２ 自閉症者のデータ．
part-based face recognition in children withautism. Journal of Child Psychology andPsychiatry, 44, 529-542.
Nagai, M., Bennett, P. J., & Sekuler, A. B. (2007).
Spatiotemporal templates for detecting
orientation-defined targets. Journal of Vision,
7(8):11, 1-16.
Pelphrey, K. A., Sasson, N. J., Reznick, J. S., Paul, G.,Goldman, B. D., & Piven, J. (2002). Visualscanning of faces in autism. Journal of Autism
and Developmental Disorders, 32, 249-261.
Rutherford, M. D., Clements, K. A., & Sekuler, A. B.
Fig 4．実験２ 定型発達者のデータ．
(2007). Differences in discrimination of eye
and mouth displacement in autism spectrum
disorders. Vision Research, 47, 2099-2110.
総合論議
Sekuler, A. B., Gasper, C. Gold, J. M., & Bennett, P. J.
顔認知情報処理に関する２つの実験の結(2004). Inversion leads to quantitative, notqualitative, changes in face processing.
果から，自閉症者は線画顔による表情弁別でCurrent Biology, 14, 391-396.
は定型発達と質的に同じであることが示唆された．しかしながら，顔写真を用いた個人発表リスト

永井聖剛 (2009). Classification image による顔情報処理ストラテジーの可視化 ‐定型発達テジーを用いていることが示唆された．今後，者と自閉症者の比較‐. 平成２１年生理学研究所研究会「視知覚研究の融合を目指し人間-機械インターフェースにおいて，知能て ‐ 生理、心理物理、計算論」．自然科
エージェントとのコミュニケーションを実学研究機構 岡崎コンファレンスセンター．

顔弁別では自閉症者の半数が特殊なストラ-4-