The 4th International Symposium 2023

by the International Research Centerfor Color Science and Art[Date]
2023.3.4 Sat. 10:00-18:20[Organizer]
The International Research Center for Color Science and Art,
Tokyo Polytechnic University (TPU)[Venue]Nakano Campus of Tokyo Polytechnic University[PROCEEDINGS]

令和4年度 文化庁 大学における文化芸術推進事業

Private University Research Branding Project日時 Date and Time2023 年 3 月 4 日（土） 10:00 – 18:20,
10:00 – 18:20 (Social gathering( 懇親会 17:20 – 18:20 )17:20～18:20), Saturday,

March 4, 2023

テーマ Theme
カラーサイエンス＆アートの魅力
Fascination of Color Science and Art

基調講演者 Keynote Speakers
・アンナ・フランクリン氏（サセックス大学教授）
Anna Franklin (Prof. of the Sussex Colour Group & Baby Lab,
University of Sussex)

・アルムート・ケルバー氏（ルンド大学教授）
Almut Kelber (Prof. of the Department of Biology and the memberof the Lund Vision Group, Lund University)・北岡 明佳氏（立命館大学教授）
KITAOKA Akiyoshi (Prof. of the Psychology, Ritsumeikan
University)

・栗木 一郎氏（埼玉大学教授）
KURIKI Ichiro (Prof. of the Graduate School of Science andEngineering, Saitama University)

会場 Venue
東京工芸大学中野キャンパス 6 号館 1 階 6101 教室
東京都中野区弥生町 1-10
Nakano Campus of Tokyo Polytechnic University#6101, No.6 Building 1F
1-10 Yayoicho, Nakano City, Tokyo

展示 Exhibition
当日は、色の国際科学芸術研究センターの研究及びアート&テクノロジーマネジメント
講座の成果をポスター展示形式でご紹介します。
Projects from research findings of the International ResearchCenter for Color Science and Art, and the Art & Technology
management course will also be on display on the day of theevent.

展示会場：東京工芸大学中野キャンパス 6 号館 B1 展示室
Venue: Exhibition Room, No. 6 Building B1, Nakano Campus of
the Tokyo Polytechnic University

懇親会 Social Gathering
今回のシンポジウムでは、発表者や参加者が意見交換できる場として懇親会を予定しています。
At this symposium, we will hold a social gathering where
presenters and participants can exchange opinions.

会場：東京工芸大学中野キャンパス 6 号館 B1 展示室
時間：17:20 – 18:20
参加費：無料

Venue: Exhibition Room, No.6 Building B1
Time:17:20 – 18:20
Fee: Freeタイムテーブル Timetable

10:00～10:05

開会挨拶 Opening Address
吉野 弘章 学長, TPU
YOSHINO Hiroaki, President of TPU

基調講演 1 Keynote Speech 1
10:05～10:55

空間的な色の混合と色の錯覚
Spatial Color Mixing and Color Illusions
北岡 明佳 (立命館大学 教授)
KITAOKA Akiyoshi, Prof. of the Psychology, Ritsumeikan
University

10:55～11:05

休憩 Break
事業研究者講演 1 Oral Presentation 1

11:05～11:20

Pepper を使用したテレイグジスタンスロボットの色による情動表現の開発
Development of Emotional Expression by Color for a
Telexistence Robot using Pepper
大海 悠太, 木俣 雄介, 仲野 匠, 辛 徳
OGAI Yuta, KIMATA Yusuke, NAKANO Takumi, and SHIN Duk

事業研究者講演 2 Oral Presentation 2
11:20～11:35

顔色解析による健康可視化とスマートミラーへの実装
Visualizing Health Status using Face Color Analysis and its
Application to Smart Mirrors
森山 剛, 高橋 伸弥(福岡大学), 小野 博(中央大学), 綱島 宣浩(株式会社ティービーアイ)MORIYAMA Tsuyoshi, TAKAHASHI Shinya (Fukuoka Univ.), ONO
Hiroshi (Chuo Univ.), TSUNASHIMA Nobuhiro (TB-eye Ltd.)

事業研究者講演 3 Oral Presentation 3
11:35～11:50

筋シナジー情報による筋活動のカラー化
Muscle Activity Visualization with Color using Muscle Synergy
Information

神原 裕行, 辛 徳, 姜 有宣
KAMBARA Hiroyuki, SHIN Duk, KANG Yousun

事業研究者講演 4 Oral Presentation 4
11:50～12:05

フォトグラメトリーによって作成した３D モデリングとインデックスマッピングを含むフルカラー３D 造形
3D Modeling Created by Photogrammetry and Full Color 3D
Modeling Including Index Mapping
内田 孝幸
UCHIDA Takayuki

事業研究者講演 5 Oral Presentation 5
12:05～12:20

外観デザインと調和する透明アンテナ
Transparent Antennas Matching with the Surrounding
Appearance and Design
越地 福朗, 山田 勝実, 安田 洋司, 内田 孝幸
KOSHIJI Fukuro, YAMADA Katsumi, YASUDA Yoji,
UCHIDA Takayuki

事業研究者講演 6 Oral Presentation 6
12:20～12:35

再帰的矩形分割を使用した抽象画
Abstract Pictures Using Recursive Division of Rectangle
久原 泰雄
KUHARA Yasuo

12:35～13:20

休憩 Break
基調講演 2 Keynote Speech 2

13:20～14:10

人の色知覚の脳内メカニズム
Cortical Mechanisms of Color Perception in Humans
栗木 一郎, 埼玉大学教授
KURIKI Ichiro, Prof. of the Graduate School of Science andEngineering, Saitama University

事業研究者講演 7 Oral Presentation 7
14:10～14:25

スーパールミネッセントダイオードを用いた高精度干渉顕微鏡の開発
Development of a High Precision Interference Microscopeusing SLD
陳 軍, 安田 洋司, 豊田 光紀
CHEN Jun, YASUDA Yoji, TOYODA Mitsunori

事業研究者講演 8 Oral Presentation 8
14:25～14:40

偏光を考慮した鏡面反射のリアルタイムレイトレーシング
Real-time Ray Tracing of Specular Reflection with
Polarization
今給黎 隆
IMAGIRE Takashi

事業研究者講演 9 Oral Presentation 9
14:40～14:55

二つの有機色素を用いた金属様光沢の混色
Mixing Metallic Luster with Two Organic Dyes
山田 勝実, 矢島 仁
YAMADA Katsumi, YAJIMA Hitoshi

事業研究者講演 10 Oral Presentation 10
14:55～15:10

黒鉛層間化合物の色標本の作製
Preparation of Color Samples of Graphite Intercalation
Compounds
松本 里香, 大嶋 正人, 山田 勝実, 行谷 時男, 實方 真臣
MATSUMOTO Rika, OSHIMA Masato, YAMADA Katsumi,
YUKIYA Tokio, SANEKATA Masaomi

15:10～15:20

休憩 Break

基調講演 3 Keynote Speech 3
15:20～16:10

動物の色覚の限界
Limits of Animal Colour Vision
アルムート・ケルバー（ルンド大学教授）

Almut Kelber (Prof. of the Department of Biology and themember of the Lund Vision Group, Lund University)

基調講演 4 Keynote Speech 4
16:10～17:00

赤ちゃんは色やアートやデザインについて何を教えてくれるでしょうか??
What can Babies tell us about Color, Art and Design?
アンナ・フランクリン （サセックス大学教授）
Anna Franklin (Prof. of the the Sussex Colour Group & Baby
Lab, University of Sussex)

閉会挨拶 Closing Address

17:00～17:10

野口 靖, 色の国際科学芸術研究センター長, TPU
NOGUCHI Yasushi, The Director of the International
Research Center for Color Science and Art, TPU

17:10～17:20

17:20～18:20

休憩 Break

展示見学＆懇談会

Exhibition Tour and Conversazione※TPU・・・Tokyo Polytechnic University（東京工芸大学）の略

主催 / 協賛
Organizer/Sponsorship
主 催: 東京工芸大学 色の国際科学芸術研究センター

Organizer : The International Research Center for Color Scienceand Art, Tokyo Polytechnic University

協賛学会 / Academic Supporting Organizations:・日本印刷学会 / The Japanese Society of Printing Science andTechnology
・日本画像学会 / The Imaging Society of Japan・画像電子学会 / The Institute of Image Electronics Engineers of Japan・日本色彩学会 / The Color Science Association of Japan
・日本写真学会 / The Society of Photography and Imaging of Japan・ 日 本 写 真 芸 術 学 会 / The Japan Society for Arts and History of
Photography

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

色の国際科学芸術研究センター, 第 4回国際シンポジウム 2023
— カラーサイエンス＆アートの魅力―thThe 4 International Symposium 2023 by the International Research Center for Color
Science and Art

学長からのご挨拶
吉野 弘章
東京工芸大学は、1923（大正12）年に日本で初めての写真専
門の高等教育機関である小西寫眞専門学校として創立しました。
その建学の精神は、テクノロジーとアートが融合した当時最先端のメディアであった写真の教育と研究を通して人材を育成
し、広く社会の発展に貢献するというものでした。
2023（令和5）年の今年、本学は創立100周年を迎えました。この100年の間に社会や人々の生活は大きく変化しました。そして本学は工学部と芸術学部の２つの学部を擁する総合大学へと大きく発展を遂げました。
しかし現在の本学もまた、最先端のテクノロジーとアートの融合を推進し、新たな価値を創造することを教育と研究の目標としており、その建学の精神は一貫して受け継がれています。
2016（平成 28）年度に、文部科学省の私立大学研究ブランディング事業に採択されたことを契機として、色の国際科学芸術研究センターが設立されました。本センターは、本学のルーツである写真、印刷、光学といった学問分野に根差し、今日の工学部と芸術学部の二つの学部に共通する全学的な研究テーマとして「色」を取り上げた国内の大学で唯一の「色」の国際的な研究拠点です。
カラボギャラリー（col.lab Gallery）は、「色」について楽しく学ぶことができる公開施設であり、「色」の研究成果を、写真、映像、拡張現実、プロジェクションマッピング、CG 等の最新のメディア
アートの手法によって情報発信する、テクノロジーとアートの融合を推進する本学ならではの取り組みと言えるでしょう。
本学は色の国際科学芸術研究センターの活動を通して、次の100年に向けて、未来を創造する科学と芸術の発展に資することを目指してまいりますので、これからも本学の取り組みにご期待ください。

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

センター長からのご挨拶
野口 靖
東京工芸大学

色の国際科学芸術研究センターは、おかげさまで、この度「第4回国際シンポジウム 2023」を開催する運びとなりました。創立100周年の年に無事にシンポジウムを開催できることを大変喜ばしく感じております。
今回のシンポジウムは、「カラーサイエンス＆アートの魅力」
をテーマとし、関連する各分野からお招きした4名の専門家のk基調講演と、本学教員による10件の多様な「色」の研究成果の報告を予定しております。
本センターは、2016年度の文部科学省による「私立大学研究ブランディング事業」の選定事業の一環として発足して以来、「色」に関する工芸融合プロジェクトを積極的に推し進めて参りました。さらに、令和3・4年度は文化庁の「大学における文化芸術推進事業」にも採択され、新たな展開を見せております。これまでに本センターの助成を受けた研究課題は61件に上り、附属の展示施設であるカラボギャラリーでは、現在、第10回となる企画展「色を記録する展」が開催中です。
この3年間、世界は新型コロナウィルス感染症対策に追われ、シンポジウムや展示などのイベント開催がままならない時期が長く続きました。しかし、ワクチンや治療薬の普及によって徐々にこの危機を乗り越えようとしています。また、オンラインのコミュニケーションが一般的になったことによって、対面でのコミュニケーションによる相互理解の重要性が再評価された時期だとも言えます。
このような背景のもとで、本シンポジウムは、感染症対策に万全を期した上で、会場とオンラインでの開催を同時に行なう予定です。また、工学研究科及び芸術科学研究科にまたがる本センターの工芸融合機関としての特性を活かし、「口頭発表と展示会」という形式で研究成果を公開する予定です。会場でご参加の方は、展示会場にもぜひ足をお運びください。
東京工芸大学色の国際科学芸術研究センターは、国内の大学で唯一の「色の国際科学芸術研究拠点」としての使命を果たすべく、今後も持続可能な活動を続けて参ります。

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

Invited lectures
北岡 明佳氏 （立命館大学教授）
Akiyoshi KITAOKA (Prof. of the Psychology, Ritsumeikan University)

Akiyoshi Kitaoka is a professor of psychology at the College ofComprehensive Psychology, Ritsumeikan University, Ibaraki, Osaka,
Japan. He is the president of the Vision Society of Japan. He received
a BSc from the Department of Biology, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan in 1984, and received a PhD degree from the Institute of
Psychology, University of Tsukuba in 1991. He received the "GoldPrize" of the 9th L'ORÉAL Art and Science of Color Prize in 2006,
and the "Award for Original Studies" from the Japanese Society of
Cognitive Psychology in 2007. He extensively studies visual illusions
including geometrical illusions, lightness illusions, color illusions, motion illusions and other visual phenomena including visual completion or perceptual transparency. He
also produces a variety of "illusion works" and exhibits them in his webpages(https://www.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/index-e.html). The most popular illusion work is "Rotating
snakes", which was created in 2003 as an image of the optimized Fraser-Wilcox illusion. He wrote morethan ten books of visual illusions or illusion designs.

栗木 一郎氏 （埼玉大学教授）
Ichiro KURIKI (Prof. of the Graduate School of Science and Engineering,
Saitama University)
Dr. Ichiro Kuriki is a Professor of the Department of Information andComputer Sciences, Graduate School of Science and Engineering, Saitama
University, Japan. He received his Bachelor’s degree from the Faculty ofEngineering, the University of Tokyo in 1991, and received his Ph.D in
1996 from Tokyo Institute of Technology Graduate School. He achieved ascholarship from the Japanese Ministry of Education (Monbusho) as an International Exchange Student and worked with Professor Donald I.A. MacLeod at the Department of Psychology, University of California, San Diego.
He was an Assistant Professor at Imaging Science and Engineering Laboratory, Tokyo Institute of Technology (1996-1999) and at the Graduate
School of Engineering, the University of Tokyo (1999-2001). He worked for NTT Communication Science Laboratory (2001-2005) before joining Research Institute of Electrical Communications, Tohoku
University, as an Associate Professor (2006-2021). His research interest is in the mechanisms of humancolor vision, mainly in the cortical representation of color and the mechanisms of color constancy. The
research has been conducted by using various methods, including psychophysics, functional brain-imaging techniques (fMRI, EEG, MEG, NIRS), computational models, and clinical case studies.

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

アルムート・ケルバー氏 （ルンド大学教授）
Almut Kelber (Prof. of the Department of Biology and the memberof the Lund Vision Group, Lund University)
Prof. Almut Kelber is a member of the Lund Vision Group, at Lund University, Sweden. She studied Biology at the Universities of Mainz, Tübingen and Sussex. After her PhD work on visually guided behaviour ofstingless bees in Brazil, she started working on animal colour vision, first,
at the University of Tübingen, on studying the diurnal hummingbird hawkmoth, then at the Australian National University, on a Papilionid, the Orchard butterfly. Since 1998, she has been working at Lund University,where she has been a professor since 2007. Besides discovering that someanimals can perceive colour at night when humans are colour-blind, She
has worked on colour vision abilities and ecology of bees, butterflies,
moths, horses, frogs, geckos, and birds. Since 2014, she has been a handling editor of the Journal of Experimental Biology, Cambridge. Presently, while still an adjunct professor at Lund University, she works as director of Research Grants, at the Human Frontier Science
Program Organisation, Strasbourg.

アンナ・フランクリン氏 （サセックス大学教授）
Anna Franklin (Prof. of the Sussex Colour
Group & Baby Lab, University of Sussex)
Anna Franklin is a Professor at the University of Sussex andleads The Sussex Colour Group & Baby Lab.

She set up a Bab

Lab during her PhD at the University of Surrey and was awarded
a postdoctoral fellowship from the Economic and Social ResearchCouncil to further develop her infant research.

She was a Visit-

ing Scholar at the University of California, Berkeley in 2010, and was promoted to Professor at the
University of Sussex in 2015.

She has published over 80 publications on perceptual development andcolor perception and co-edited the Handbook of Color Psychology in 2015.

She has recently reviewed

the development of colour perception in an invited review published in the Annual Review of Psychology.

A major funder of her research has been the European Research Council who have awarded her

with Starting, Proof of Concept and Consolidator grants.

Her research has also been funded by indus-

try and the findings of her research have informed the design of TV, books, drama and art such that they
are optimized for infant and child perception.

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

Spatial color mixing and color illusions
Akiyoshi Kitaoka
Faculty of Comprehensive Psychology, Ritsumeikan University, 2-150 Iwakura-cho, Ibaraki, Osaka 567-8570, Japan
Here, I introduce a new color illusion based on spatialcolor mixing. This color illusion has properties of bothassimilation and contrast.

ABSTRACTAny color can be made from black and white stripes. In
this article, I will explain the principles of color illusion
based upon spatial color mixing and show how it is created.

2. SPATIAL COLOR MIXING
Studies have shown that if three appropriate colors arechosen, a full-color image can be represented. These
primary colors are typically red, green, and blue. They canbe mixed by projecting them in the same location, or byplacing them side by side. The latter is referred to as
spatial color mixing. Fig. 3 shows an example of this.

1. INTRODUCTION
Color illusions can be classified into color assimilationand color contrast. Both are hue illusions. Colorassimilation is a phenomenon in which the color of a target
area is perceived as the same hue as the surroundingcolor. Fig. 1 shows an example.

Fig. 3 This image is composed of lines of threecolors: red, green, and blue.

Fig. 1 This picture is grayscale; however, by placingcolored lines on it, it appears a color image.

As spatial color mixing involves three primary colors
being placed side by side, it allows room for each color to
mix with the other two. What happens if we add green to
the red lines, blue to the green lines, and red to the bluelines? Subsequently, Fig. 4 is obtained. Although Fig. 4 isbrighter than Fig. 3 because of the added colors, there is
no issue with its appearance [1].

Color contrast is a phenomenon in which the hue of thetarget area is perceived in the opposite direction to that of
the surrounding colors. Fig. 2 shows an example.

Fig. 2 The window area of this train appears red;
however, none of the pixels have a red hue; they are
all gray, grayish blue-green, or grayish green.
Fig. 4 This image is composed of lines of threecolors: yellow to green, cyan to blue, and magenta to
red.

1Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
4. SPATIAL COLOR MIXING WITH TWO COLOR LINES
Thus far, three primary colors have been arranged in
independent lines. However, it is also possible to place two
primary colors in a single line. What happens when thegreen line and blue one in Fig. 3 are mixed into one line?
The mixed line includes green, blue, their mixed colors. Fig.
7 shows an example.

Moreover, what happens if we add blue to the yellowto-green lines, red to the cyan-to-blue lines, and green to
the magenta-to-red lines? Subsequently, Fig. 5 is obtained.
Although Fig. 5 is brighter than Fig. 3 and Fig. 4 because
more colors are added, the image is still clearly visible [2].
Fig. 5 can be represented as spatial color mixing of cyan,
magenta, and yellow as the three primary colors. However,this does not imply that subtractive color mixing exists inspatial color mixing.

Fig. 7 This image is composed of lines of two colors:
red to black, and mixed colors of green and/or blue toblack.

Fig. 5 This image is composed of lines of threecolors: white to cyan, white to magenta, and white toyellow.

5. SPATIAL COLOR MIXING WITH TWO COLOR LINESACCOMPANIED BY COLOR ILLUSION
What happens when green and blue are added to Fig.
7? More precisely, as the green and blue are added to the
red line, subsequently, Fig. 8 is obtained. In this image,objects that were originally red appear to be reddish;however, red hues are no longer in the pixels because
pixel colors are white to cyan or mixed colors of green
and/or blue to black. Red is represented by a combinationof white and black. Fig. 8 shows the two-color line
counterpart of Fig. 6.

3. SPATIAL COLOR MIXING ACCOMPANIED BY
COLOR ILLUSION
Fig. 4 was created by adding red, green, and blue colors
to Fig. 3. What happens when only green and blue areadded to Fig. 3? Precisely, we add green to the red line
and blue to the green line. Subsequently, Fig. 6 is obtained.
In this image, objects that were originally red appear to be
reddish; however, red hues are no longer in the pixels as
the pixel colors are yellow to green, cyan to blue, or blue
to black. Red is represented by a combination of yellow,
blue, and black. This phenomenon could be evaluated ascolor constancy; however, it can also be recognized as acolor illusion.

Fig. 8 This image is composed of lines of two colors:
white to cyan, and mixed colors of green and/or blue
to black.
Fig. 6 This image is composed of lines of threecolors: yellow to green, cyan to blue, and blue toblack. Perceived red is illusory.

6. EXAMPLES OF THIS TYPE OF COLOR ILLUSION
Fig. 9 shows a demonstration, using a can of Coca-Cola,
which gained popularity on social networking sites in 2021.

2

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
The can appears reddish; however, the reddish section
consists of black and white stripes.

The examples of illusions shown thus far have been
based on photographic subjects and involve red objects.
This is because the effect is empirically convincing underthese conditions.
This effect can also be achieved using simple
illustrations rather than photographs. Fig. 11 shows anexample.

Fig. 11 The eye in the left image appears reddish andthat in the right appears to be bluish, though both arecomposed of black and white stripes.
This effect can also be observed in simpler images. Fig.
12 shows an example. The lower right circle that does notoverlap with other circles appears yellowish, although thearea is composed of black and white stripes.

Fig. 9 This Coca-Cola can appears reddish, though
the image is composed of black and white stripes.
In this example, it is common to suspect that the redcolor is due to our memory of the brand’s famous color;
however, this is not the case. To clarify this issue, we canuse another example. Observe Fig. 10. Not many people
would know about the previous JNR express colors.
In addition, as Fig. 10 is the counterpart of Fig. 2, thistechnique of painting red objects with black and white
stripes shows that it belongs to the phenomenon of color
contrast.

Fig. 12 The lower right circle that does not overlap
with other circles appears yellowish, though the area
is composed of black and white stripes.
7. RELATION TO THE MUNKER ILLUSION
The Munker illusion is a phenomenon in which targets
are placed on a certain color background, and stripes ofanother color are placed on top of them. Color assimilation
is induced from the color of the stripes, and color contrast
is induced from the background [3, 4]. In Fig. 13, the redheart in the upper-left image appears magenta, while thatin the upper-right image appears orange. Moreover, theFig. 10 The window area of this train appears red, but
the color is composed of black and white stripes.

3

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
green heart in the lower left image appears cyan, while thatin the lower right image appears yellowish green.

Fig. 14 The lower left portion of the circle that does
not overlap appears magenta, which is composed of
red and blue stripes. The upper portion of the circle
that does not overlap appears cyan, which iscomposed of green and blue stripes. The backgroundis composed of blue and yellow, and therefore has
the same configurations as those of the Munker
illusion shown in the left two images of Fig. 13.

Fig. 13 The Munker illusion. The red heart appears
magenta (left) or orange (right). The green heart
appears to be cyan (left) or yellowish green (right).
The Munker illusion can be explained in the context of
spatial color mixing with two primary color lines. For
example, Fig. 14 is an image composed of lines of twocolors: one shows blue to black and the other displays
colors of red and/or green (including yellow hues) to black.
This image shows that magenta, the color of the lower
left portion of the circle that does not overlap with othercircles, is represented by a combination of red and blue
stripes. The background is composed of blue and yellow
stripes. These are consistent with the Munker illusion,
where the red heart appears magenta in the upper-leftimage of Fig. 13.
Fig. 14 also shows that cyan, which is painted in theupper portion of the circle that does not overlap with othercircles, is represented by a combination of green and blue
stripes. The background is composed of blue and yellow
stripes. These results are consistent with the Munker
illusion, where the green heart appears cyan in the lower
left image of Fig. 13.
In addition, the illusory yellow shown in Fig. 12 can also
be represented in the form of the Munker illusion in Fig. 15.

Fig. 15 The heart composed of black and white
stripes appears yellowish.
10. REFERENCES[1] A. Kitaoka, "Illusions based upon new types of spatial color mixing andapplication to VR," Keynote lecture, 26th Conference of the Virtual
Reality Society of Japan, Ritsumeikan University (online) (in Japanese)
http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/VR2021.html (2021)[2] A. Kitaoka, "Spatial color mixing: an algorithm for subtractive color
mixing with RGB as the primary colors and its application," The 2016
Summer Conference of the Vision Society of Japan, Toki Messe,

8. CONCLUSION
By investigating spatial color mixing, new color illusions
are found, and conventional color illusions can also be well
explained.

Niigata (in Japanese)
http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/VSJ2016poster.doc (2016)[3] H. Munker, H, “Farbige Gitter, Abbildung auf der Netzhaut undübertragungstheoretische Beschreibung der Farbwahrnehmung”
Habilitationschrift, Ludwig-Maximilians-Universität München (1970)[4] D. Novick & A. Kitaoka, “The confetti illusion,” Journal of Illusion, 2,

9. ACKNOWLEDGMENT
This work was supported by JSPS KAKENHI, Grant
Numbers 15H01984 and 21H04426.

https://doi.org/10.47691/joi.v2.6152 (2021)

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Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

人の色知覚の脳内メカニズム
Cortical mechanisms of color perception in humans
栗木一郎
Ichiro Kuriki
埼玉大学, 338-8570 埼玉県さいたま市桜区下大久保255

Saitama University, 255 Shimo-okubo, Sakura-ku, Saitama, 338-8570, Japan
色信号とユニーク色が直接対応していないことが，たびたび報告されています [5, 6]．では，アピアランス的色知覚（カラーアピアランス）に対応する神経信号は，脳のどこでどのように形成されているのでしょうか？
以下では，我々がこの課題にアプローチするために行ってきた研究についてご紹介します．

ABSTRACTThe mechanism of human color sensation begins with adifferential response among three types of cone photoreceptors. However, the further process of opponent-color
signals, which is the differential responses of cones, in humanvisual cortex is not well known. One of our approaches is brain
activity measurements with functional MRI (fMRI) or EEG(electroencephalogram). Another type of approach is using
psychophysics combined with data- mining technique. The
possible locations and types of visual information processing
will be shown in this talk, by introducing the progress of ourlatest studies.

2. fMRIを用いた研究2.1 背景脳活動のデコーディングを用いた研究では，視覚情報が最初に到達する脳部位である第一次視覚野において，色情報の信号が錐体反対色信号では表現されていないことが示されています [7-9]．しかし，いずれも脳内の色情報表現が錐体反対色形式であることを否定しているだけで，どのような色に対して応答を示す細胞が存在するか，明示した研究ではありませんでした．一方，マカクサルの電気生理学的な研究 [10-12] を参考にすると，ヒトの脳にも錐体反対色以外の色相方向に感度を持つ細胞が存在することが予想されます．そこで，我々は高解像度の機能的MRI（functional magnetic resonance imaging; fMRI）を用いた脳活動計測技術を用いて，脳内の神経システムの色選択性について調べました[13]．
2.2 方法
理化学研究所脳科学総合研究センター（RIKEN BSI; 当時）が保有する静磁場強度 4.1テスラのMRI装置を用いて実験を行いました．参加者は色覚正常な3名で，いずれも実験時には書面で同意書を提出し，研究倫理審査の承認を得て行われました．
視覚刺激は，錐体反対色信号の2つの色相を軸とする等輝度平面において，色相環上を連続的に変化する図形を呈示しました．1周期は24秒間で，1周期半 (32秒) の刺激呈示の後，28 秒の空白を挟んでこのサイクルを繰り返し，その間の脳活動を測定しました．解析は画素ごとのMRI
信号の時間変化を周波数分析し，1周期の色相環の呈示の中で最も信号値が高かった色相をその画素の選択性として定義しました．視覚野 (V1, V2, V3, V4) ごとに色相選択
性の画素数を計数し，ヒストグラムの形で結果を得ました．
2.3 結果・考察
図1(a)は第一次視覚野(V1)における3名の参加者別の
色選択性ヒストグラムを示しており，中心からの距離が分
布頻度を示しています．明らかに，強い異方性を示しており，2軸の中間方向に強い選択性を示す画素の存在が示されました．図1(b)は3名の平均を視覚野別に示していますが，V1からV4へ移るに従って，徐々に異方性が緩和されていく様子を見ることができます．

1. はじめに人の色覚はさまざまな場面で用いられます．例えば物を探したり，果樹の成熟度合いを調べたり，人の健康状態を判断するような生活に不可欠な場面もあれば，美術作品の鑑賞のように純粋に色彩の妙を楽しむ場面もあります．
いずれの場合でも，我々は複数種類の色の知覚を活用しています．大別すると，カテゴリー的色知覚 (categorical color
perception) とアピアランス的色知覚 (color appearance) があります．カテゴリー的色知覚とは，見た目の細かな違いによらず，似た色を1つのグループとして扱う知覚のこと
で，色名呼称はカテゴリー的色知覚の代表例です．アピア
ランス的色知覚とは，もう少し詳細な違いに気がつける色の感覚で，例えば木の葉の色は緑と呼べる色カテゴリーに属しますが，1枚1枚の葉の色は少しずつ黄色みや明るさが違います．こうした微細な色の違いを我々は日常的にかつ絵画的に経験しています．我々の視覚系は，１つの色に対してこのように異なるモードの色知覚メカニズムを，多段階的にかつ無意識に使い分けています．
視覚系の色に関する信号は錐体応答から始まり，網膜のなかで錐体反対色信号 (cone-opponent signal) に変換された後に脳へ送信されることが知られています[1, 2]．しかしながら，脳に入った直後の色情報の変換過程についてはよく知られていません．記憶や色名のような高次の情報処理になると，色の情報がカテゴリー的に扱われていることが知られており [3]，また視覚情報を専門に扱う領野の高次レベル（高次視覚領野）では色情報の表現がカテゴリー的になっていることが報告されています[4]．
一方で，アピアランス的色知覚に関するモデルの１つである反対色説において，基軸となる４つの基本色をユニーク色 （unique hues）と言います．前述した錐体反対色
信号は赤/緑と青/黄に関連した2つの色信号と光の強度に関わる輝度信号の3つから成っていますが，この錐体反対5

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023(a)!"#$%&'()!"#$%&'(*

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e (deg)Hue angl*/,!"#$#"%&#'(#)(*#+,-.(/01

(b)
V1

180

90

V2

10

V3

0

180

270

0

V4

330

210

0

10

0

10

0

300

240

10

270

Proportion of voxels (%)一方で電気生理学的な研究 [11, 12] と異なり，2軸の方向のうち横軸（L–M）方向に選択的な画素がほとんど見られませんでした．これは，fMRI画素の解像度 (2 x 2 x 3 mm3)と神経細胞の大きさの関係に起因すると考えられ[14]，例
えば反対の色相に選択的な細胞がこの画素の中に同数存在した場合，今回の解析方法では色選択性が示されません．
従って fMRI で得られた結果は，中間色方向に選択的な神経細胞の存在を強く示唆する結果ではあったものの，色選
択性を網羅的に知るという観点では不完全でした．
3. 脳波成分を用いた研究3.1 背景（SSVEP）
SSVEP (steady-state visual evoked potential) は脳波成分の1つで，様々な視覚研究に用いられています [14]．この技
術は，一定の時間周波数で点滅させた視覚刺激に対し，同
じ周波数の脳波成分が誘発される性質を利用する方法で，脳波信号と視覚刺激の対応が1:1で得られる利点があります．我々は，色が変化する刺激を観察中のSSVEPを測定し，色相に対する選択性のプロファイルを得ました[15]．
3.2 方法
視覚刺激はfMRI研究と同様の物を用い，色は色相環上を24秒1周期で連続的に変化し，図形は 5 Hz でパターンを反転しました．その間に脳波計（BrainAmp MRI+, 32ch パ
ッシブ電極; Brain Products, Germany）で脳波を測定しました．参加者は色覚正常な16名で，実験時に書面で同意書を提出し，研究倫理審査の承認を得て行われました．
3.3 結果と考察
視覚刺激と同じ 5 Hz のSSVEP成分に注目して解析を行ったところ，全被験者の平均は図２のようになりました．
この図の２軸は錐体反対色軸で，3色の線が視覚刺激の3段階の彩度（Full, Half, Quarter）に対する応答を示し，原点からの距離が脳波成分の振幅，影のついた領域が被験者間の 95% 信頼区間を示しています．
この結果は，3つの彩度に対してSSVEP振幅が単調増加する傾向を明らかに示しており，SSVEP振幅が色に対する応答であることを明らかに示しています．また，振幅の形
状が2軸に対して非対称で，60º–240º方向に伸長していることから，SSVEP応答が錐体反対色のみに基づくものではないことを示しています．

Kaneko et al. (2020)

Figure 2: SSVEP hue selectivity [15]60º–240º方向の伸長が何に起因するものかを検討した
結果，この方向の非対称性をもたらすのは知覚的な彩度の違いによるという結論を得ました．錐体反対色座標系において，知覚的に等色差の視標であるマンセル表色系の等ク
ロマ曲線をプロットすると，約 150º – 330º の方向に傾いた楕円になります（図3）．我々の刺激の彩度はこの座標系では円形だったため，第1・第3象限では見た目の彩度が相対的に高かったのに対し，第2・第4象限では相対的に低かったことになります．SSVEP振幅が，3段階の彩度に対して単調増加で変化することから，SSVEP振幅の形状は，第1・第3象限方向の彩度刺激が強く第2・第4象限方向の彩度刺激が弱かったことに起因すると予想できます．
1.5

1.0

Munsell Chroma = 4
Full contrast

0.5

DSΔS // SSw w

Figure 1 fMRI hue selectivity [13]Half contrast

0

-0.5

-1.0

-1.5
-0.15

-0.1

-0.05

0

DLΔL // LLw

0.05

1.0

1.5

w

Figure 3: Munsell iso-chroma locus in cone-opponent space [15]この仮説を検証するため，計算モデルによるフィッテ
ィングを行った結果，我々が得た SSVEP 振幅のプロファ
イルは約60%が知覚的彩度に対応した応答，約40%が錐体
反対色メカニズムに対応した応答だったことが判明しました[15]．部分的ではあれ，ようやくアピアランス的色知覚（カラーアピアランス）に関する脳活動を測定することに成功したと考えることができます．
一方で，SSVEPの測定結果には，実験参加者間で顕著な個人差が認められました[16]．錐体反対色メカニズムの個人差があるとすれば，この2軸に沿った変形になると予想されますが，それ以外の方向の振幅プロファイルの違い
は，明らかにカラーアピアランスに関する個人差を反映しているものと考えられます．この個人差が何の知覚と対応しているかは現在研究を進めている最中です．

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
4. カテゴリー的色知覚
その結果，中国語の基本色名は11基本色 [18] と同じ有彩4.1 背景色8色名＋無彩色3色名になりました．
fMRI研究およびSSVEP研究を通して，アピアランス的
この３言語の有彩色データを，それぞれ8つのグループ
色知覚に関わる脳内の情報処理は顕著な個人差を持ってに分類した時の色カテゴリーを比較したのが図5ですが，いることが明らかになりました．これは我々の日常的コミ
３言語の間で高い類似性が見られることがわかります．従ュニケーションにおいて問題になるのでしょうか．
って，表面的な用語によらず，基本色については個人間・我々が日常的に色について会話をする時，ほぼ全ての言語間で高い共通性があることがわかりました[21]．
A. Mandarin Chinese (Taiwan)
場合で色名を用います．色名については，言語に関わらずJapanese
共通して存在する11基本色 [18] がよく知られています．
この11基本色以外にも我々は色名を使いますが，例えば「ピンク」と「桃色」のように同じ色に対して別々の言葉を使うことがあります．このように個人による用語の差は，English (U.S.)
色カテゴリーが異なるものとして扱うべきでしょうか？
4.2 方法
この問題に対処しつつ，日本語の色カテゴリーの特徴を明らかにするため，我々はLindsey & Brown [19] が北米英語に対して行ったのと同じ手法を日本語において実施
Figure 5: Basic color categories across three languages.[21]しました[20]．具体的には，無彩色10色と有彩色320色に B.
4.総合的考察 “Green”
対し，57名の実験参加者に１色ずつ１語の好きな色名をつ“Yellow”“Red”
これらの研究から，以下のことがわかります．まず，けてもらう実験をしました．ある参加者が同じ色名で呼ん
脳内の色情報の表現形式は，錐体反対色信号そのままではだ色票に1を，それ以外に0を割り当てると，「１人の実験“Blue”
ありません[9,13, 15]．脳内において，錐体反対色信号か
参加者がある色名で呼んだ色票グループ」を 0/1（バイナ“Pink”“Orange”
らアピアランス的およびカテゴリー的色知覚の信号へとリ）で表現することができます．これを57名の実験参加者
変換が行われていることを示しています．我々のfMRI研Line colors:の全色名に対して行い，有彩色に対し 858 のバイナリパタ“Brown”“Purple”
yellow: TMC
究[13]では，中間色に選択的な応答を示す神経系の存在がcyan:
Englishーンのデータを得ました．このデータを，パターンの類似
purple: Japanese
顕著に見られました．また，SSVEP研究[15]では，より網性に分類すると，言葉に関わりなく，色グループ自体の類
羅的に色に対する神経活動が見られ，錐体反対色信号とカ似性を評価できるようになります．
ラーアピアランスに関する信号を同時に観測しました．脳4.3 結果・考察
活動計測を用いた研究で，カラーアピアランスに関連して
我々はこのようにして得たデータから，色カテゴリーいると考えられる信号が示されたのは初めてです．
として日本語話者に共通する色のグループの最小値，すな
一方，fMRI研究[13]，SSVEP研究[15]ともに脳内の色情
わち最も基本的に共通する色カテゴリーの数を求めまし
報表現には大きな個人の存在が示されましたが，色カテゴた．その結果，カテゴリー数は無彩色3色を含む19色とな
リーに関する特性を調べると，色の言葉としての表現にはりました．有彩色16色について，実験参加者の間で共通し大きな個人差は見られませんでした[19-21]．日常，我々がてグループとして扱われた色票を濃淡で示したのが図4で同じ物を見て同じ色名を使うことから分かるのは，入力
す．また，80%以上のコンセンサスを得た領域を図5右上（視覚）と出力（言語）の関係の整合性だけです．我々のに示していますが，色空間の広い範囲を占めていることがわかります．カテゴリーの境界部分に曖昧さはあるものの， 観測した脳活動データの個人差[13,15]は，脳内の色情報には言葉では見えない高い自由度があることを示唆していそれぞれの色カテゴリーの位置や広さは多くの日本語話ます．行動においてそれを反映しているのが，色の好みの者の間で共通していると考えられます．
個人差などかもしれません．
AKA (RED)PINKMIZU (LIGHT BLUE)
CREAM
脳内における色情報表現については，以下のような知見もあります．マカクサルの下側頭皮質には，人間の色カ
KI (YELLOW)
ORANGEHADA (PEACH)
MATCHA (YELLOW-GREEN)
テゴリーのような色選択性を示すニューロンの存在が報告され[22]，中には緑のサブカテゴリーである黄緑や青緑
MIDORI (GREEN)
CHA (BROWN)OUDO (LIGHT BROWN)
ENJI (MAROON)に選択性を持つものがあります．人間の脳内の色情報処理にもこうしたサブカテゴリーに対応する神経細胞が存在し，親や社会とのコミュニケーションを経て共通な色カテ
AO (BLUE)
MURASAKI (PURPLE)
KON (DARK BLUE)YAMABUKI (GOLD)
ゴリーに集約されていると考えられています．また，Yangらが報告した乳幼児の脳活動の研究[23]では，言語獲得前の生後5-6ヶ月の乳幼児も緑と青を区別する脳活動が示さ
Figure 4: basic color categories in Japanese [20]れました．同時に行われた行動実験でも，乳幼児の青と緑
同じ手法での実験を台湾の共同研究者の研究室でも実の境界は大人と相違がありませんでした．これも言語には施しました．中国語では同義語が多く，過去の研究では色脳内の色情報処理が現れない事を示す知見ですが，こうし名の同意に関する議論が多く，基本色が特定できませんでた色のグループ化が乳幼児[23]や他の霊長類[22]にも存在した．Lindsey & Brown [19]の方法を用いると，言語的なすることは，言語や文化依存ではない，何らかの共通のメ問題にとらわれずに色カテゴリーの領域を特定できます．
カニズムの存在を示唆しています．

7

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
primary visual cortex of the monkey. European Journal of
Neuroscience, 12(5), 1753-1763.
[12] Wachtler, T., Sejnowski, T. J., & Albright, T. D. (2003).
Representation of color stimuli in awake macaque primaryvisual cortex. Neuron, 37(4), 681-691.
[13] Kuriki, I., Sun, P., Ueno, K., Tanaka, K., & Cheng, K.
(2015). Hue selectivity in human visual cortex revealed byfunctional magnetic resonance imaging. Cerebral Cortex,
25(12), 4869-4884.
[14] Cheng, K. (2016). What we have learned about humanprimary visual cortex from high resolution functional
magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance in
Medical Sciences, 15(1), 1-10.
[15] Norcia, A. M., Appelbaum, L. G., Ales, J. M., Cottereau, B.
R., & Rossion, B. (2015). The steady-state visual evoked
potential in vision research: A review. Journal of vision,
15(6), 4-4.
[16] Kaneko, S., Kuriki, I., & Andersen, S. K. (2020).
Steady-state visual evoked potentials elicited from earlyvisual cortex reflect both perceptual color space andcone-opponent mechanisms. Cerebral Cortex
Communications, 1(1), tgaa059.
[17] Kaneko, S., Kuriki, I., & Peterzell, D. H. (2021). In searchof early cortical mechanisms for color: individual
variability in steady-state VEP amplitudes for hues
sweeping around the isoluminant LM and S
cone-opponent plane. Journal of Vision, 21(9), 2453-2453.
[18] Berlin, B., & Kay, P. (1991). Basic color terms: Their
universality and evolution. Univ of California Press.
[19] Lindsey, D. T., & Brown, A. M. (2014). The color lexiconof American English. Journal of vision, 14(2), 17-17.
[20] Kuriki, I., Lange, R., Muto, Y., Brown, A. M., Fukuda, K.,
Tokunaga, R., Uchikawa, K., Lindsey, D. T., & Shioiri, S.
(2017). The modern Japanese color lexicon. Journal ofvision, 17(3), 1-1.
[21] Hsieh, T. J. T., Kuriki, I., Chen, I. P., Muto, Y., Tokunaga,
R., & Shioiri, S. (2020). Basic color categories in
Mandarin Chinese revealed by cluster analysis. Journal ofvision, 20(12), 6-6.
[22] Komatsu, H., Ideura, Y., Kaji, S., & Yamane, S. (1992).
Color selectivity of neurons in the inferior temporal cortexof the awake macaque monkey. Journal of Neuroscience,
12(2), 408-424.
[23] Yang, J., Kanazawa, S., Yamaguchi, M. K., & Kuriki, I.
(2016). Cortical response to categorical color perception in
infants investigated by near-infrared spectroscopy.
Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(9),2370-2375.
[24] 浜野 剛，上野賢一，栗木一郎．色カテゴリーとカ
ラーアピアランスに関する脳内処理経路の比較．
VISION, 34(4), 144.
[25] 有馬隆人，上野賢一，栗木一郎 (2022) 色カテゴリーとカラーアピアランスの脳内情報処理に対する文字
課題の影響．VISION, 34(4), 150.
[26]. 宮塚諒太，金子沙永，栗木一郎 (2022) 携帯型脳波計による定常視覚誘発電位の色相選択性測定の試み．
VISION, 34(4), 149.

こうした知見を元に，現在も脳活動や知覚の個人差に着目してカラーアピアランスやカテゴリーの基盤となる
神経メカニズムの解明を試みています[24, 25, 26]．これらの研究をさらに進め，少しでも色の見え方のメカニズムの解明に近づきたいと考えています．
6. 謝辞
本講演で紹介した研究は，以下の共同研究者と実施しました（敬称略；所属は研究当時）．fMRI 研究 [13]：Kang
Cheng, Pei Sun, 上野賢一，田中啓治（理化学研究所）．
SSVEP研究 [16]：金子沙永（東北大学），Søren K. Andersen(University of Aberdeen, U.K.)．色カテゴリー研究[20, 21]：
Delwin T. Lindsey, Angela M. Brown, Ryan Lange (Ohio State
University, U.S.A.), 徳永留美，塩入 諭（東北大学），内川惠二，福田一帆，武藤ゆみ子（東京工業大学），Tracy J. Hsieh（中国文化大学，台湾），I-Ping Chen（国立交通大学，台湾）．乳幼児の脳活動 [23]：山口真美，楊 嘉楽（中央大学），金沢 創（日本女子大学）；最近の研究 [24-26]：有馬隆人，浜野 剛，宮塚諒太（埼玉大学）．
これらの研究は以下の科研費補助金の助成を得て行われました： 24330205, 15H03460, 18H04995，20H00597．
6. REFERENCES[1] Derrington, A. M., Krauskopf, J., & Lennie, P. (1984).
Chromatic mechanisms in lateral geniculate nucleus ofmacaque. Journal of Physiology, 357(1), 241-265.
[2] Kaiser, P. K., & Boynton, R. M. (1996). Human color
vision (The Optical Society of America, U.S.A.).
[3] Boynton, R. M., Fargo, L., Olson, C. X., & Smallman, H.
S. (1989). Category effects in color memory. Color
Research & Application, 14(5), 229-234.
[4] Brouwer, G. J., & Heeger, D. J. (2013). Categoricalclustering of the neural representation of color. Journal of
Neuroscience, 33(39), 15454-15465.
[5] De Valois, R. L., De Valois, K. K., Switkes, E., & Mahon,
L. (1997). Hue scaling of isoluminant and cone-specificlights. Vision research, 37(7), 885-897.
[6] Webster, M. A., Miyahara, E., Malkoc, G., & Raker, V. E.
(2000). Variations in normal color vision. II. Unique hues.
JOSA A, 17(9), 1545-1555.
[7] Parkes, L. M., Marsman, J. B. C., Oxley, D. C., Goulermas,
J. Y., & Wuerger, S. M. (2009). Multivoxel fMRI analysis
of color tuning in human primary visual cortex. Journal of
Vision, 9(1), 1-1.
[8] Goddard, E., Mannion, D. J., McDonald, J. S., Solomon, S.
G., & Clifford, C. W. (2010). Combination of subcorticalcolor channels in human visual cortex. Journal of vision,
10(5), 25-25.
[9] Kuriki, I., Nakamura, S., Sun, P., Ueno, K., Matsumiya, K.,
Tanaka, K., ... & Cheng, K. (2011). Decoding color
responses in human visual cortex. IEICE transactions on
fundamentals of electronics, communications andcomputer sciences, 94(2), 473-479.
[10] Lennie, P., Krauskopf, J., & Sclar, G. (1990). Chromaticmechanisms in striate cortex of macaque. Journal of
Neuroscience, 10(2), 649-669.
[11] Hanazawa, A., Komatsu, H., & Murakami, I. (2000).
Neural selectivity for hue and saturation of colour in the8Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

Limits of animal colour vision
Almut Kelber
Lund Vision Group, Department of Biology, Lund University, Sölvegatan 35, 22362 Lund, Sweden

ABSTRACT
Colour discrimination is based on opponent
photoreceptor interactions, and limited by receptor
noise. Noise limits the discrimination of very similar
colours. Behavioural tests on chickens show that in
the visible range, discrimination thresholds of birds
and humans are rather similar. In dim light, photon
shot noise impairs colour vision, and in vertebrates,
the absolute threshold of colour vision is set by darknoise in cones. Nocturnal bees and moths, frogs andtoads which possess two types of rods and nocturnal
geckos lacking rods have adaptations to reduce
receptor noise and use chromatic vision even in very
dim light.

2. COLOUR DISCRIMINATION THRESHOLDS INCHICKENS
Fig. 1
A chicken chickmaking a choice
betweenarewarding and an
empty food cube,
using colour vision.

Chickens were trained to discriminate food cubes ofdifferent colours, and tested with colours ofincreasing similarity. Colour differences were
determined using the Receptor Noise Limited (RNL)
model of colour discrimination (see [5, 6] for themodel).

1. INTRODUCTION
Human colour vision is based on our possession of
three types of cone photoreceptors. Spectral
resolution is limited by the width of their sensitivity
curves, by receptor noise, and by the number ofphotons that is available for vision. In low light levels,
human colour vision fades away and colour-blindvision, based on one type of rod photoreceptors
remains until we reach the absolute threshold ofvision.

O+

G+

2Chicken Orange Series 250 cd/m

A

B

1

Chicken Green s
1

O2

G2

0.8
O3

0.6

A large number of animal, both vertebrates andinvertebrates, are using colour vision for phototaxis
and for detecting and discriminating food, mates,
landmarks or their home [1,2]. How well they can use
colour information depends on the number ofphotoreceptor types they use for the task, the noiselevel in the receptors but also the light intensity at
which they are active.

O5

O4

O1

0.6

0.4

Proportion correct

1

1.5

2

2.5

0.5

3

Chicken Orange Series 10 cd/m2

C

1

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

1

1.5

0.4
1

1.5

2

2.5

0.5

3

Human Orange Series 250 cd/m

E

2

F

1

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4
1

1.5

2

2.5

3

Just noticeable difference (JND)

1

1.5

Human Green S

1

0.5

0.5

Colour Difference (Bird JND)

Fig. 2. Chicken and human colour discrimination inbright light have similar thresholds (same JND scale isused for both)

9

G4

Chicken Green

D

1

0.5

In the present paper, I will first present ourevaluation of the colour discrimination thresholds ofa bird, as compared to humans. Birds have 4
spectral types of cones and are commonly assumed
to strongly depend on colour vision and thus, shouldhave high discrimination ability [3]. We tested thebirds in bright and dim light and compared theirperformance with that of human subjects. Second, I
will review what is known on the absolute thresholds
of colour vision in dim light levels, and present ourdata on animals in which this has been evaluated [4].

G3

G1

0.4
0.5

Using dual choice training and testing procedures,
we test animal colour vision in semi-natural settingsand determine discrimination thresholds.

0.8

1

1.5

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
selection, food choice and phototaxis. Their colour
discrimination of mates breaks down in rather bright
light levels, and they discriminate food items bycolour in about ten times dimmer light than humans,
because of the higher sensitivity of their cones.
However, their phototaxis is colour-guided even attheir visual threshold, which is lower than that ofhumans, clearly proving their use of rod-based
colour vision.

Both, for colours in the red and green colour range,
we found that the discrimination abilities of chickens
and humans were similarly good in light levels of 10
to 250 cd/m2. In dim light (less than 1 cd/m2),
discrimination thresholds increased. We also saw
that discrimination in dim light was better for larger
stimuli, likely due to spatial pooling mechanisms.
Chickens lost colour vision in light levels below 0.1
cd/m2, which is moonlight intensity [4].

Finally, invertebrates do not have a dual retina withrods and cones but use the same photoreceptors inall light intensities. Each species has adaptations of
their eyes and visual system to the light environment
in which they are active. Nocturnal insects tend tohave highly sensitive photoreceptors andmechanisms such as spatial and temporal poolingallowing for high sensitivity [9. As a result, some
nocturnal species such as large carpenter bees andmoths can use colour vision even in starlight levels
at which humans and most vertebrates are colourblind [9,10].

3. ABSOLUTE INTENSITY THRESHOLDSThe intensity threshold of colour vision that we foundfor chickens is higher than that of humans but similar
to that of other birds such as budgerigars [4, 5].

4. ELECTRONIC DATAThis is a review paper and no electronic data arepresented. All information is found in the references.
5. REFERENCES[1] A. Kelber, G. Jacobs, Evolution of color vision. In: J.
Kremers, R. Baraas and J. Marshall (eds) Human Colour
Vision. Springer Nature, New York, pp. 317 – 354, (2016)[2] A. Kelber, M. Vorobyev, D. Osorio, Animal colour vision– behavioural tests and physiological concepts. Biol.
Reviews 78, 81 – 118, (2003)

Fig. 3 Intensity thresholds of colour vision in selected
species of animals. Coloured lines indicate colour vision,
grey lines achromatic vision of a species (for details see
Kelber et al 2017).

[3] A. Kelber, A Bird colour vision – from cones toperception. Curr. Opin. Behav. Sci. 30, 34-40 (2019)

Most mammals other than primates are dichromats[1] and even nocturnal of arrhythmic species withhighly sensitive eyes, such as the horse, loose
colour vision at similar light levels as humans, andrely on rod vision at night [4].

[5] P. Olsson, O. Lind and A. Kelber, Bird colour vision:
Behavioural thresholds reveal receptor noise. J. Exp. Biol.
218, 184 – 193 (2015)[4] A. Kelber, P. Olsson and C.A.M. Yovanovich,Thresholds and noise limitations of colour vision in dim
light. Phil. Trans. R. Soc. B 372, 20160065 (2017)[6] J.P. Renoult, A. Kelber, M.H. Schaefer, Colour spaces
in ecology and evolutionary biology. Biol. Rev. 92, 292 –
315, (2017)[7] Roth, L. S. V. & Kelber, A. (2004) Nocturnal colour
vision in geckos. Proc. R. Soc. Lond. B (Suppl.) S6, S485
– S487[8] C.A.M. Yovanovich, S.M. Koskela, N. Nevala, S. L.
Kondrashev, A. Kelber and K. Donner, The dual rod
system of amphibians supports colour discrimination at theabsolute visual threshold. Phil. Trans. R. Soc. B 372,
20160066 (2017)

Fig. 4 a gecko making a choice between two stimuli
associated with a tasty (left) and a salted (right) cricket.

Other than mammals and birds, lizards have a retina
without rods, and thus, nocturnal species such as
geckos use cones to see in dim light. Accordingly,
they have adaptations allowing them to see colour at
somewhat lower light intensities than birds andmammals [7].

[9] A. Yilmaz, N. Hempel de Ibarra and A. Kelber, Highdiversity of arthropod colour vision – from genes to ecology.
Phil. Trans. R. Soc. B 377, 20210273 (2022)[10] C.J. van der Kooi, D.G. Stavenga, K. Arikawa, G.
Belusic and A. Kelber, Evolution of insect colour vision:from spectral sensitivity to visual ecology. Ann. Rev.
Entomol. 66, 435 – 461 (2021)

Amphibians such as frogs and toads, by contrast,
have two types of rod photoreceptors sensitive toblue and green light [8]. They use colour for mate

10

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

What can Babies tell us about Color, Art and Design?
Anna Franklin
The Sussex Colour Group & Baby Lab, University of Sussex, Falmer, BN1 9RH, UK
at what age, research has also investigated how various
perceptual color phenomena manifest in infancy. Studies
have investigated when infants use color cues toindividuate objects [e.g., 7], recognize the canonical colorof objects [8], and perceive chromatic visual illusions [9].
These studies have been informative for understanding
the development of perceptual skills in infancy, and forunderstanding how infants perceive and interact with
objects and the world around them [10].
Researching how infants see color also tells us about
the color perception of adults in its mature form. For
example, evidence that infants respond categorically tocolor has challenged the notion that color categories are
entirely constructed by culture [e.g., 11,12,13]. The
finding that infants look longer at colors the more adults
like them similarly challenges a purely cultural account ofcolor preference [14]. For both color categorization andcolor preference, the infant research points to sensory
processes at least partially constraining these phenomena.
In addition, a recent study finding that 4-6 month oldinfants’ sensitivity to hue aligns with the distribution ofchromaticities of natural scenes [15] provides support for
the theory that color perception is calibrated to theenvironment [16].

ABSTRACT
Investigating how infants perceive visual stimuli
provides insight into visual development as well as themechanisms of visual perception in its mature form. We
show that studies of infant color perception help us
understand color phenomena such as color categorization,color preference, and the calibration of color to theenvironment. We also show that investigating infants’visual preferences for art can inform debate on the role of
low-level sensory processes in aesthetics. Finally, weoutline how we have applied this research to inform theproduction of visual experiences such as drama, art andbooks that are optimized for infant perception.
1. INTRODUCTION
Over the last 70-80 years, infant science has provided
an understanding of how babies see, think and learn. The
pioneering studies of Robert Fantz which measured how
long infants look at basic visual stimuli such as
checkerboards, bullseyes and colored squares,
demonstrated that even newborn infants look
preferentially at certain visual characteristics [e.g., 1].
Since then, infant science has developed methods thatmeasure infant looking time to stimulus pairs (e.g.,
preferential looking) and to changes in stimuli (e.g.,novelty preference), and has also adapted psychophysicaland neuroimaging methods to be suitable for use with
infants. Infant studies using these methods have enabled
an understanding of how various aspects of perception
develop such as color, depth, motion and face perception.

3. INFANT PERCEPTION OF ART
3.1 Developmental Aesthetics
Infants can also tell us about Aesthetics. If infants look
preferentially at a stimulus, this does not necessarily
indicate that infants ‘like’ that stimulus more as infants
might look longer for reasons such as complexity, novelty
and familiarity [17]. However, similarity between infants’visual preferences and adults’ aesthetic preferences could
suggest that some aspects of aesthetics can be ‘traced
back’ to early sensory components of our visual systems[18]. Striking similarities between infant looking time andadult liking has been noted for various stimuli such ascolor (as discussed above, [14]), for faces [19] and moving
dot patterns [20].
3.2 Visual Preferences for Art
There have been only a handful of studies that haveinvestigated infants’ visual preferences for art [e.g., 20, 21,
22, 23]. One study compared infant looking times andadult preference ratings for a set of 8 pieces of art andfound no relationship between the two [20]. However, a
recent study [23] has found a significant relationshipbetween infant visual preference and adult pleasantness
ratings for a set of 40 Van Gogh landscapes: infant looking
accounts for around 13% of the variance in how pleasant
adults find the landscapes. Prior studies with adults have

2. INFANT COLOR PERCEPTION
2.1 Development of Color Vision
Although Fantz found that young infants prefer to lookat black and white high contrast patterns than large
patches of color [2], subsequent research established thateven newborn infants do in fact have some, albeit limited,color vision [3]. For example, around three quarters ofnewborn infants will orient towards a large patch ofsaturated red [3]. This color vision rapidly develops overthe first few months of life such that by 2-3 months infants
are ‘trichromatic’: the three cone types and the resulting
two neural subsystems that underpin color vision arefunctional by this age [e.g., 4]. However, sensitivity to color
at this age is still poor and colors need to be highly
saturated for infants to be able to detect them [5]. Color
vision thereafter steadily improves with development, witha peak in sensitivity in late adolescence ([4], see also [6]for a review]).
2.2 Addressing Questions about Color
Beyond characterizing what colors infants can see and11Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023of the pieces of art that babies looked at the most is shownin figure 1A (Frog, by Sam Horton).
The Sussex Baby Lab have also discussed findings on
infant perception with the company Etta Loves to informthe design of textiles (e.g., muslins and baby mats,www.ettaloves.com) that visually stimulate infants (figure
1B), with the book publisher’s Child’s Play
(www.childs-play.com) to develop a series of Baby Board
Books with colors, shapes and details that are optimized
for infant vision (figure 1C), and findings have also been
applied to the design of professional shows for young
babies (see www.filskittheatre.com, figure 1D).

shown that a substantial amount of their aesthetic
response can be accounted for by low-level image
statistics such as contrast, fractal dimension (the amountof self-repeating patterns on multiple scales) and image
entropy [e.g., 24]. Analysis of infants’ visual preferences
for Van Gogh also finds that infants’ visual preferences
can also be accounted for by chromatic and spatial image
statistics, with some similarities in the image statistics thatpredict infants’ and adults’ response to the art [23]. The
findings suggest that some elements of our response to art
can be traced back to the early sensory biases of ourvisual systems, but that infants’ response to art is also a
product of their immature and developing vision.

A

4. OPTIMISING DESIGN FOR INFANT VISION
4.1 Beyond Black and White
Research on infant color perception and infants’ visual
preferences for art can inform the design of visualexperiences for infants such that they are optimized for
infants’ immature perception. Books and products forbabies are often designed in black and white due to thebelief that infants require high contrast in order to be able
to see the design. Whilst infants’ contrast sensitivity andvisual acuity is relatively poor compared to later in life [e.g.,25], we know that infants from 2-3 months are also
trichromatic [e.g., 4], and by 4-month can evendiscriminate isoluminant adjacent hues (e.g., blue andgreen [e.g., 13]). The Goldilocks effect states thatperception is optimally stimulated by a level of complexitythat is ‘just right’ for the perceiver’s visual ability – toosimple and the perceiver will be bored and too complex
and the perceiver’s attention will not be captured [26].
Therefore, given infants’ color vision, black and white
designs likely underestimate infants’ visual abilities andare unlikely to optimally stimulate infants beyond 2 months.
Ongoing research at the Sussex Baby Lab supports thishypothesis, with one currently unpublished study findingthat infants look longer at designs when they containcolored elements compared to identical designs that are
purely achromatic [27].
3.1 Case Studies of Application to Design
The team at the Sussex Baby Lab have collaborated
with artists and designers to apply findings on infants’
perception of color and art to produce baby products andvisual experiences that are optimized for infant perception.
In 2017, the Sussex Baby Lab curated an Art Gallery forbabies as part of the British Science Festival. Artists were
given a brief on infant perception and were asked tosubmit art to the show which had characteristics thatmatched infants’ visual abilities and visual preferences.
The Sussex Baby Lab team then recorded theeye-movements of infants looking at the art, and showed
the eye-movement heat maps alongside the art in a gallery
in the public library. Parents and their babies were invited
to the event, so parents could find out more about howbabies see, and so babies could view the art as well. One

B

C

D

Fig. 1. Examples of the application of infant scienceto the development of art, textiles, books and drama
optimized for infant vision and perception. A: baby
looking at Etta Loves’ Aqua print, copyright of Etta
Loves Ltd. B: ‘Frogs’, by Sam Horton, shown at theBaby Art Gallery, curated by the Sussex Baby Lab,
copyright of Sam Horton. C: The ‘Sea: Look Touch
Learn’ baby board book from the book series
published by Child’s Play, copyright of Child’s Play.
D: ‘Kaleidoscope’, a show for 6-18 month olds,
produced by Filskit Theatre Company, photo taken by
Zoe Manders, copyright of Filskit Theatre Company.
5. CONCLUSIONS
Babies’ response to color and art has implications fortheoretical debates about perception and aesthetics in

12Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
[13] A.E. Skelton, G. Catchpole, J.T. Abbott, J.M. Bosten,
A. Franklin, “Biological origins of color categorization”.
Proceedings of the National Academy of Sciences,
May 23;114(21):5545-50 (2017).
[14] A.E. Skelton, A. Franklin, “Infants look longer atcolours that adults like when colours are highly
saturated”. Psychonomic Bulletin & Review,
Feb;27:78-85 (2020).
[15] A.E. Skelton AE, A. Franklin, J. Bosten, “Colour vision
is aligned with natural scene statistics at 4-months ofage”. bioRxiv, 2022-06. (2022).
[16] J.M. Bosten, R.D. Beer, D.I. MacLeod, “What iswhite?” Journal of vision, Dec 1;15(16):5 (2015).
[17] C. Houston‐Price, S. Nakai, “Distinguishing novelty
and familiarity effects in infant preference
procedures”. Infant and Child Development: An
International Journal of Research and Practice,Dec;13(4):341-8. (2004)[18] T. Göksun, A. Kranjec, A. Chatterjee, “Thedevelopment of visual art preferences”. Proceedingsof the 23rd International Association of Empirical
Aesthetics, New York, NY (2014).
[19] F. Damon, H. Mottier, D. Méary, O. Pascalis, “A
review of attractiveness preferences in infancy: From
faces to objects”. Adaptive Human Behavior andPhysiology, Dec;3:321-36 (2017)[20] Helène Mottier, “Arts visuels et cognition :Développement visuel et formation du jugement
esthétique”. Psychologie. Université Grenoble Alpes.
Français. NNT : 2020GRALS019 (2020)[21] T. Cacchione, W. Möhring, E. Bertin, “What is it about
Picasso? Infants' categorical and discriminatory
abilities in the visual arts”. Psychology of Aesthetics,
Creativity, and the Arts, Nov;5(4):370 (2011)[22] U.C. Krentz, R.K. Earl, “The baby as beholder: Adults
and infants have common preferences for originalart”. Psychology of Aesthetics, Creativity, and theArts, May;7(2):181 (2013)[23] P. McAdams, M. Chambers, Bosten, J., Skelton, A. &A. Franklin, “Chromatic and spatial image statistics
predict infants’ visual preferences and adults’aesthetic preferences for art,” unpublished study.
[24] G. Mather, “Aesthetic image statistics vary with artistic
genre”. Vision, Feb 1;4(1):10 (2020)[25] A.M. Norcia, C.W. Tyler, R.D. Hamer, “Developmentof contrast sensitivity in the human infant”. Visionresearch, Jan 1;30(10):1475-86 (1990).
[26] C. Kidd, S.T. Piantadosi, R.N. Aslin, “The Goldilocks
effect: Human infants allocate attention to visualsequences that are neither too simple nor too
complex”. PloS one, May 23;7(5):e36399, 2012.
[27] P. McAdams, M. Chambers, A Skelton, A Franklin,“It’s not so black and white: infants look longer atchromatic than achromatic patterns”, unpublishedstudy.

their mature form. Babies’ response to color tells us thatcolor categories and color preferences have sensory roots,
and that color vision also relates to the chromatic
environment. Babies’ response to art points to thecontribution of low-level image statistics to aesthetics.
How babies respond to color and art can also inform thedesign of visual experiences that are optimized for babies.
6. ACKNOWLEDGEMENTS
6.1 Research Collaborators
I thank Alice Skelton, Philip McAdams, Jenny Bosten
and John Maule for collaboration in the investigation of
infants’ perception of color and art. The Baby Art Gallery
was curated by Alice Skelton, John Maule, Lucy Somers
and Katie Barnes with the assistance of other members of
the Sussex Baby Lab.
6.2 Funding
Funded by the European Research Council (ERC)
under the Horizon 2020 research and innovation
programme (Project COLORMIND: Grant agreement No.
772193, to A.F.).
7. REFERENCES[1] R.L. Fantz, “Pattern vision in young infants”. The
Psychological Record, 8:43 (1958)[2] R.L. Fantz, “The origin of form perception”. Scientific
American, 1;204(5):66-73 (1961).
[3] R.J. Adams, M.L. Courage, M.E. Mercer, “Systematic
measurement of human neonatal color vision”. Vision
Research, Jul 1;34(13):1691-701 (1994).
[4] D.Y. Teller. “Spatial and temporal aspects of infant color
vision”. Vision Research, Nov 1;38(21):3275-82,(1998)[5] K. Knoblauch, F. Vital-Durand, J.L. Barbur, “Variation ofchromatic sensitivity across the life span”. Vision
Research, Jan 1;41(1):23-36 (2001).
[6] J. Maule, A.E. Skelton, A. Franklin, “The Developmentof Color Perception and Cognition”. Annual Review
of Psychology, Aug 16;74 (2022)[7] T. Wilcox, “Object individuation: Infants’ use of shape,size, pattern, and color”. Cognition, Sep
30;72(2):125-66 (1999)[8] A. Kimura, Y. Wada, J. Yang, Y. Otsuka, I. Dan, T.
Masuda, S. Kanazawa, M.K. Yamaguchi, “Infants’recognition of objects using canonical color”, JournalofExperimental
Child
Psychology.
Mar1;105(3):256-63 (2010)[9] J. Yang, S. Kanazawa, M.K. Yamaguchi, “Perception of
Munker–White illusion in 4–8-month-old infants”.
InfantBehavior
andDevelopment,Dec
1;33(4):589-95 (2010).
[10] J. Maule, A.E. Skelton, A. Franklin A, “TheDevelopment of Color Perception and Cognition”.
Annual Review of Psychology, Aug 16;74 (2022)[11] J. Maule, A. Franklin, “Color categorization in infants”.
Current Opinion in Behavioral Sciences, Dec
1;30:163-8 (2019)[12] J. Yang, S. Kanazawa, M. Yamaguchi, & I. Kuriki,“Cortical response to categorical color perception in
infants investigated by near-infrared spectroscopy”.
Proceedings of the National Academy of Sciences,
113(9), 2370-2375 (2016)13

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

Pepperを使用したテレイグジスタンスロボットの色による情動表現の開発
Development of Emotional Expression by Color for a Telexistence Robot using Pepper

大海 悠太, 木俣 雄介, 仲野 匠, 辛 徳Yuta Ogai, Yusuke Kimata, Takumi Nakano, and Duk Shin
東京工芸大学、243-0297 神奈川県厚木市飯山南5－45－1
5-45-1 Iiyama Minami, Atsugi-shi, Kanagawa 243-0297, Japanーツであっても”person”として検出される。そこ
で、一致しているかどうかの整合性を調べるためのテーブルを作成し、傾向を調べた。

概要
テレイグジスタンスロボットに情動表現を持たせるため、YOLOとCATRについてIAPS画像との対応関係を調べ、Pepperと連携して色などを変化させるシステムを構築した。また、Pepperをテレイグジ
スタンスロボットとして改良し、動作実験を行なった。
1. はじめに

2.2 IAPSとCATRとの傾向調査

IAPSデータ中、721枚の画像に対して、CATR(2021
年5月22日版)によるキャプション生成結果の傾向を調べた。CATRは事前学習済みのデフォルトのものを用いる。傾向は著者が主観的に「ほぼ完璧に説明できている」「一部説明できている」「説明できていない」の3段階で評価した。評価の軸としては、”
キャプション内の単語と画像内容が一致している”と”関係ない単語が含まれていない”というようにしている。

アフターコロナにおいて、オンラインとオフラインを混ぜたハイブリッド環境の重要性が注目されている。テレイグジスタンスロボットの利用が考えられるが、操縦者の全ての身体表現を伝えるのは難しい。IAPS(国際情動写真集)[1]は心理実験などに広く用いられており、人間が写真を見て感じる情動についての知見が蓄えられている。この知見を生かし、ロボットがカメラ入力に対して物体検出をした
結果への反応をデザインすることで、ロボットが情動を持っているかのように振る舞わせることができるのではないかと考えている。そして、テレイグ
ジスタンスロボットを使用する際に、ユーザーが即座にコントロールできない感情的な反応を即座に出せるようになると期待している。
IAPS 画 像 デ ー タ と 、 物 体 認 識 ア ル ゴ リ ズ ム
YOLO[2] 及 び キ ャ プ シ ョ ン 生 成 ア ル ゴ リ ズ ム
CATR[3]の対応関係を調べることで、ロボットの情動反応設計への利用可能性を調べる[4][5]。また、Pepperロボットへの搭載方法について検討を行う。
Pepperロボットを遠隔操作し、展示物の閲覧、及び画像データからの自動情動表現を色を用いて行うシステムを開発する。

Fig. 1 Pepper robot with 360-degree camera.

2.3 PepperとYOLO、CATRの連携

2. 方法

Pepperのカメラから画像を取得し、YOLOとCATRにかけて物体検出とキャプション生成を行う。検
出した物体を高い順に並び変え、Pepperで物体名を信頼度の高い順に読み上げる。色について書く。

2.1 IAPSとYOLOとの傾向調査

IAPSの721枚の画像に対して、YOLOv4による物体検出結果を取得し結果の傾向を調べる。YOLOv4は事
前学習済みのデフォルトのものを用いる。IAPS では”man”、”woman”といった人間の姿が区別してラベルに記載されているが、YOLO では手足などのパ

2.4 Pepperのテレイグジスタンスロボット化

14

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
Pepperの頭上にInsta360air全方位カメラを装着し、カメラと接続したGoogle Pixcel2をPepperの脚部に取り付けた(図1)。またPCのキーボード入力により、前後移動と回転移動をできるようなCUIイン
ターフェースを構築した。PCとPepperはWifiで接続されている。Google Pixcel2からYouTube Liveに360度映像を送る。

Liveを閲覧しながら遠隔操作をさせたところ、往復20mのコースを平均5分54秒で移動させることができた。映像は荒く遅延も大きいが、Pepper の操作自体は可能なことは示せたといえる。
図2に示すようなメディアアート作品をPepperで体験するシステムを構築しており、この研究発表当日にデモを行う。

PC上で移動命令を送ってから、YouTube Liveの映像内でPepperが動き出すまでの時間の計測を10 回行い、遅延時間を求めた。また、実験参加者4名にYouTube Liveの画面を見ながら、Pepperに5m直進させてから右90度旋回させ、また5m直進させてから戻ってくるという往復20mのコースの操縦をさせた。
3. 結果・考察
3.1 IAPSとYOLOとの傾向調査

IAPS画像721枚についてYOLOv4で物体検出させた
ところ、616 枚で物体を検出できた。1枚の画像の中で最も信頼度の高い物体について、信頼度0.7 以上
は459 枚であり大半が正答していた。情動反応設計の元としては十分に有用であると考える。

Fig. 2 Pepper robot with a media art.

4. まとめ

検出結果からIAPSとYOLOのラベルの対応関係を目視で確認し、ラベルテーブルを作成した。これによりYOLOで検出した結果から、どのIAPSラベルが対応しているかを求めることができる。

YOLOとCATRについてIAPS画像との対応関係を調べ、Pepperと連携して色などを変化させるシステ
ムを構築した。Pepperをテレイグジスタンスロボッ
トとして改良し、動作実験を行なった。

3.2 IAPSとCATRとの傾向調査

721枚の画像に生成されたキャプションを評価した結果を図5に示す。
「ほぼ完璧に説明できている」のは221枚、「一部説明できている」のは249枚、「説明できていない」のは251枚だった。そのまま利用するには誤検出が多くなる恐れがあると言える。CATR
はオプションにv1,v2,v3を付けることで、異なるバージョンの出力を得ることができる。それらの出力で共通する名詞を用いるなどすることで、精度を向上させられると考えている。また、YOLOと同じ画像を入力させた場合の比較では風景画像については
YOLOよりも有用な出力を出す傾向が見られた。

5. 参考文献
[1]

[2]

[3]

3.3 PepperとYOLO、CATRの連携確認[4]

PepperとYOLO、CATRを連携するスクリプトを作成
し、Pepperのカメラ画像に対し自動的に物体検出とキャプション生成をできるようになった。また、その結果によってPepperの色や動きを変化させることができた。

[5]

3.4 Pepperのテレイグジスタンスロボット化

PC上でPepperに移動命令を送ってから、YouTube
Liveの映像が動き出すまでの平均時間は6.57秒であった。また、実験参加者4名にPepperをYouTube

15

Lang, P.J., Bradley, M.M., & Cuthbert, B.N.,“International affective picture system (IAPS):
Affective ratings of pictures and instruction manual”.
Technical Report A-8. University of Florida,
Gainesville, FL. (2008).
Bochkovskiy A., Wang, C., & Liao, H. M.: YOLOv4:
Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,
arXiv:2004.10934 (2020)
CA:TR: Image Captioning with Transformers,
https://github.com/saahiluppal/catr, Accessed 202212-20.
木俣 雄介, 辛 徳, 大海 悠太, “IAPSと物体検出アルゴ
リズムによるロボットの情動反応設計の検討”, 人工知能学会全国大会論文集(JSAI2022), 4Yin2454Yin245 (2022).
Yusuke Kimata, Duk Shin, Yuta Ogai, “A Study of
Robots' Emotional Expressions Using IAPS, an
Object Detection Algorithm, and a Caption
Generation Algorithm”, Proceedings of The TwentyEighth International Symposium on Artificial Life andRobotics 2023 (AROB 28th 2023), pp.117-120,(2023).

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

顔色解析による健康可視化とスマートミラーへの実装
Visualizing health status using face color analysis and its application to smart mirrors

森山 剛* 高橋伸弥(福岡大学)** 小野博(中央大学)*** 綱島宣浩(株式会社ティービーアイ)****
Tsuyoshi Moriyama, Shinya Takahashi (Fukuoka Univ.), Hiroshi Ono (Chuo Univ.), Nobuhiro
Tsunashima (TB-eye Ltd.)* 東京工芸大学、243-0297 神奈川県厚木市飯山南5－45－1** 福岡大学、814-0133 福岡県福岡市城南区七隈8-19-1*** 中央大学、112-8551 東京都文京区春日1-13-27**** 株式会社ティービーアイ、135-0016 東京都江東区東陽3-7-13

撮像系のノイズが混ざり合ったものが顔画像信号となる。
そしてヘモグロビン色素の量を周期的に変化させる心拍周期は、血圧や呼吸、情動に連動してそれぞれ異なる周波数帯域で変動していることが知られている。そこ
で、顔画像から得られるRGB値の時系列データから独立成分分析を用いてヘモグロビン色素成分に由来する信号成分（顔脈波と呼ばれる）を分離させる手法が提案されている[2][3]。
2.2 ドップラーセンサーを用いた心拍計測
近年有望視されている非接触センサーに25GHz帯ミリ波を用いたドップラーセンサー（ドップラー効果を応用したアクティブセンサー）がある。体動と共に心拍により微小変動する胸部の膨張収縮を捉え、信号帯域を制限することにより心拍成分のみを捉えるもので、ミリ波の性質から服や布団を透過することで人体の自然なセンシングが可能である。

概要
人生100年時代に不可欠な健康寿命延伸のために、疾病の発生を未然に防ぐ一次予防は喫緊の課題である。そして、健康に関心の薄い人々で一次予防を実現するには非接触で非侵襲、無装着、無拘束かつ安価で簡便、入手可能な手段で、日常生活を全く変更することなく健康を可視化する技術が求められる。本研究では、
人が朝晩必ず鏡に向かう場面を想定し、ハーフミラー裏
面にカメラや生体センサーを有するデバイスを実現させるための基礎的検討を行った。
1. はじめに
健康への意識が低い人でも健康状態を毎日観測するためには、安価かつ簡易で、非侵襲、無装着、無拘束な手段が、通常の生活のサイクルにおいて自然に実施できる必要がある。そのような技術を目指して、コンピュータの内蔵 Web カメラで顔を撮影し、得られた画像中の皮膚の色を解析することにより脈波成分を抽出する手法が提案されている[1]。しかしコンピュータを毎日開いて顔を撮影するのは手間がかかり現実的ではなかった。一方で、近年ハーフミ
ラーの背面にカメラやセンサーを搭載し、一見通常の鏡でありながら、鏡に正対する人物の情報を取得したり、その人物の情報と共に気温等の情報を表示したりするデバイス（スマートミラーと呼ばれる）が提案されている。そこで、スマートミラーを日常生活に取り入れることによって、毎日の健康状態観測に役立つと考えられる。

3. 心拍計測に関する実験
2.1節で述べた顔脈波検出法ならびに2.2節のドップラーセンサーを用いた心拍検出に関する実験を行った。
3.1 顔脈波検出2. 健康状態の観測
2.1 顔に現れる健康状態
スマートミラー越しにカメラで人物を撮影することで顔画像を取得する。顔面の皮膚は多層構造（表皮、真皮、
皮下組織）を有し、その皮膚表面色（RGB値）は、表皮に分布するメラニン色素や真皮に分布するヘモグロビ
ン色素によって作られる。これに室内照明光の成分や16(a) スマートミラー(b) 顔部品座標に基づ（背面にカメラ）
く頬領域抽出図１ 人物の頬領域検出Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

図４ 胸部に正対させるドップラーセンサー

図２

拍数は約60～100回であり[4]、1.0~1.7Hzの周波数範囲で検出されるピークから脈拍数を算出した結果、第３成分がオムロン上腕式血圧計 HCR 7106で計測された心拍数の真値に最も近い結果となった。
3.2 平静時と運動後の比較
被験者６人に、安静時とエアロバイクを80rpmで３分間こがせた運動後に、スマートミラー越しの顔を20秒間撮影し顔画像を取得した。これに対し 本手法で求めた脈拍数を評価したところやはり第３成分で真値との相関係数が0.44となり、心拍数の増減にほぼ追従する結果となることを確認した。
3.3 ドップラーセンサーによる心拍計測の結果
図４のようにカレアコーポレーションのセンサ
ーを胸部に正対させ計測したところ、検出閾値の設定に依存して絶対値の信頼性は低かったが、平静時
から運動時に上昇する心拍数の変動に追従する結果となった。

顔色解析による脈拍数算出(a) 抽出された独立成分（上から第１～３成分）
4. まとめと今後の課題

健康可視化に向け、スマートミラー越しに通常のカメラを用いて撮影された顔画像から脈拍数を検出する手法を実装した。今後、別途検討している音声インタフェースと共に生活の中で実験を行っていく。
参考文献
[1]

(b) パワースペクトル密度関数とピーク範囲[2]

図３ 独立成分とそのパワースペクトル密度関数
図１(a)のようにスマートミラー越しに撮影される各カメラ画像から図２の流れで顔領域を検出し、顔部品の特徴点座標から決まる頬領域（図１(b)の緑の矩形）内部でRGB平均値の時間信号を算出した。
これを独立成分分析した結果を図３(a)に、これらのパワースペクトル密度関数を図３(b)に示す（第１～３成分を赤緑青で示す）。健康な成人の安静時の脈

[3]

[4]

17

Ming-Zher Poh, Daniel J. McDuff, and Rosalind W.
Picard, Advancements in Noncontact,
Multiparameter Physiological Measurements Using a
Webcam, IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICALENGINEERING, 58(1), JANUARY 2011.
安丸昌輝, 横山怜太, 程正雪, 金井謙治, 甲藤二郎, 4K
顔画像を活用した非接触心拍推定法の精度評価, 情報処理学会研究報告, 2018-AVM-103(20), 2018.
津村徳道, RGB カメラにより撮影された動画像に基づく非接触心拍計測による情動工学とその応用, オ
レオサイエンス, 21(5):159-166, 2021.
e-ヘルスネット, 心拍数,
https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/information/dicti
onary/exercise/ys-032.html

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

筋シナジー情報による筋活動のカラー化
Muscle activity visualization with color using muscle synergy information

神原裕行, 辛徳, 姜有宣
Hiroyuki Kambara, Duk Shin, Yousun Kang
東京工芸大学、243-0297 神奈川県厚木市飯山南5－45－1が示唆されている．実際，多くの計測実験により，様々な運動中の筋活動パターンが，下記の式(1)のように，数個の筋シナジーの基底ベクトルの線形和として再現できることが報告されている[1]．

概要
本研究では，運動中の筋活動を色情報を用いて可視化することを目的としたシステムの開発を行なった．
具体的には，手首関節運動中の筋活動データに内在する，筋シナジーと呼ばれる複数の筋の協調的な活動
情報を抽出するとともに，各筋シナジーの活動強度を
RGBカラーモデルの各要素の値へとマッピングすること
で，手首の運動方向に応じた筋活動の変化を色情報として可視化することを実現した．

"

𝒎(𝑡) = &!#$𝑐! (t) 𝒘!

(1)

ただし，𝒎(𝑡) ∈ ℝ! は時刻𝑡におけるM個の筋肉の活動度，𝑐" (𝑡) ∈ ℝは時刻𝑡における𝑖番目のシナジーの活動強度，𝒘" ∈ ℝ! はM個の筋肉に対する𝑖番目のシナジーの基底ベクトル，Nはシナジーの個数を表す．なお，シナジーの個数Nは筋肉の個数Mよりも小さい数となる．

1. はじめに今後の超高齢化社会においては，運動機能の維持やリハビリテーションを目的とした運動トレーニングを自宅で気軽に行えることが望まれる．運動を評価・サポー
トする専門家が不在の自宅においてトレーニング効果を向上させるためには，運動中の筋活動を解析し適切な筋活動をフィードバックするシステムが重要となる．現在のところ，筋活動を皮膚の上から安全に計測できる表
面筋電計が比較的安価に販売されている．一方，計測した筋活動を患者にどのようにフィードバックすれば良いかという点は，依然として難しい問題と言える．その理由としては，1)普段の運動時は筋肉の活動を意識することはないため，数値やグラフで表示された筋活動を直感的に把握することは難しいこと，2)身体動作は複数の筋肉の協調的な活動により成立しているため，一本一本の筋肉ごとの筋活動を表示されたとしても，それぞれを独立に調整することが難しいことが挙げられる．
本研究では、筋シナジーと呼ばれる複数の筋肉の協調的な活動を，数値やグラフではなく色の変化としてフィー ドバックすることで筋活動の直感的な知覚を促進するシステムの開発を目指す．特に本稿では，手首関節の運動中の筋活動の可視化システムの開発を目指して行なった，手首の筋肉群に存在する筋シナジーの数を検討するシミュレーション実験，および，実際の手首関節運動中の筋活動から筋シナジーを抽出する計測実
験の結果について報告する．

2.2 筋活動のカラー化システム
本研究では，複数の筋シナジーの活動強度を，RGB，
HSV，CMYKなどのカラーモデルで表現される色情報として可視化するシステムを構築する（図１）．このシステ
ムでは，まず，筋電センサーを皮膚上に装着し，筋活動の大きさに応じて変化する表面筋電位を計測する．次に計測された表面筋電信号の時系列パターン（𝒎(𝑡)）に非負値行列因子分解を適用することで，筋シナジーの基底（𝒘" ）と活動強度（𝑐" (𝑡)）を求める．そして，各筋シナジーの活動強度をカラーモデルの各成分の値とすることで色情報へと変換する．

図１ 筋シナジーによる筋活動のカラー化（RGB カラーモデルを用いた場合の例）

2. 筋シナジーによる筋活動のカラー化システム

3. 最適化シミュレーションによる手首の筋シナジ
ー数の検討
前章で提案したシステムを用いて筋活動を色情報へと変換する場合，全体の筋活動をいくつの筋シナジーに分解するかを事前に決める必要がある．そこで，手首の屈曲・伸展と尺屈・橈屈の2自由度の関節運動中に，2.1 筋シナジーとは人の身体には数百にも及ぶ筋肉が存在している．一方，脳が身体運動を生成する際には，筋肉一本一本を独立に調節するのではなく，筋シナジーと呼ばれる複数の筋肉群に内在する協調構造を利用している可能性

18

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
手首関節に作用する5つの筋肉（長橈側手根伸筋，短橈側手根伸筋，尺側手根伸筋，尺側手根屈筋，橈側
手根屈筋）が最適な活動を行なっていると仮定した場
合に，いくつの筋シナジーを用いることで全体の筋活動が再現できるかを検討する．
まず，最適な筋活動を求めるために，上述の2自由度を有する手首関節と5つの筋肉からなる筋骨格モデル，
および，手首の関節運動を実現するための最適な筋活動を求めることができる運動制御モデル[2]を用いた計算機シミュレーションを行なった．次に，シミュレーションにより求められた5つの筋肉の時系列の筋活動データに対して非負値行列因子分解を適用した．その際に，
筋シナジーの数，つまり，因子のランクを1から5まで変化させ，筋肉の個数よりも少ない筋シナジーの線形和によって，元の筋活動データをどの程度で再現できているかを決定係数R# により検証した（図2）．その結果，３つの筋シナジーにより，決定係数0.9以上の高い値で，元の筋活動を再現できることがわかった．

図2

図3

手首運動中の橈側手根屈筋の筋活動

筋シナジーによる最適な筋活動の再現
図4

4. 手首関節運動中の筋シナジーの抽出とカラー化

筋シナジーの活動強度と対応する色情報

り，実際の手首関節運動中の筋活動パターンも3つの筋シナジーで説明できることが示唆された．

4.1 手首の筋活動の計測実験
実際の筋活動データから筋シナジーの抽出が行えるかを検証するため，手首の関節運動中の筋活動を計測および解析する実験を行なった．関節運動の自由度や筋活動を計測する筋肉は，３章のシミュレーション実験と同様とする．また，各筋肉の筋活動データは，Delsys社製の表面筋電計測装置Bagnoli-16により計測した．
また，計測した表面筋電信号の時系列データの前処理として，全波正流，正規化，ローパスフィルタ（カットオフ
周波数2.2Hz）を行なった後，非負値行列因子分解を適用した．なお，因子分解のランクは前述のシミュレーショ
ン実験の結果を参考として3とした（つまり，３つの筋シナジーを抽出した）．

4.3 筋シナジー活動強度を用いた筋活動のカラー化
2章で記述した方法を用いて，筋活動をカラー化した
結果を図4に示す．ここでは，シナジー1，2，3の活動強度を，R，G，Bの値に対応させた．図より，手首の運動方向に応じて，筋活動の色が変化する様子がわかる．
5. まとめと今後
本研究では，手首の関節運動中の表面筋電信号から筋シナジーと呼ばれる複数の筋肉の協調的な活度を抽出するとともに，筋シナジーの活動強度をRGBカラー
モデルにより色情報へとシステムの開発を行なった．今後は，このシステムの有効性を検証するための評価実験を行う予定である．

4.2 抽出された筋シナジーによる筋活動の再現
図3に，前処理前後の筋活動と３つの筋シナジーの線形和として再現された筋活動の時系列データを表示する．ここでは，例として橈側手根屈筋のデータを表示
した．図より，元の筋活動データが筋シナジーにより精度良く再現できていることがわかる．なお，5つの筋肉全ての筋活動データを再現した際の決定係数は0.96とな

6. 参考文献[1] M.C. Tresch, A. Jarc: Curr. Opin. Neurobiol. 19(6),601-7(2009).
[2] H. Kambara, D. Shin, Y. Koike: J. Neurophysiol.
109(8), 2145-60(2013).

19

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

フォトグラメトリーによって作成した３Dモデリングとインデックス
マッピングを含むフルカラー３D造形
Full color 3D modeling including 3D modeling and index mapping created byphotogrammetry

内田孝幸
Takayuki Uchida
東京工芸大学、243-0297

神奈川県厚木市飯山南5－45－1

ここでは、芝や樹木の植生の状態の観察を目的として、マルチスペクトルカメラを搭載したP4Mを用いている。
搭載したカメラは６つの帯域のカメラ（Vis, R, G, B, RE,NIR）を有している。得られたデータは、Pix4D_Fieldsな
らびにMetaShapeを用いて、オルソ画像化およびインデックスマッピングを行った。インデックスマッピングでは、
NDVIによって、その植生の状況を調べた。なお、NDVI
は（NIR－R）／（NIR＋R）から求めた。NDVIについて
はUAV測定だけでなく、Pix4D_Fields ver.2で利用可能となった衛星のSentinel-2Aから得られたものとの比較を
行った。
3.結果
Fig.1(a) にゴルフ場の10番ホールの撮影の様子の一例を示す。ここでは、グリーン側からクラブハウスを眺めた様子であり、右に曲がっている形状となっている。このコース全体を上述のミッション飛行によって、撮影を行い、得られた画像群をSfMソフトウェアによって、3D モデルを構築した。その３Dデータを使って、さらに紙積層型フルカラー3Dプリンタで出力したものをFig.1(b) に示す。

概要
多視点画像からの３D構築の技術は最近ではフォトグ
ラメトリーと言われ、地形、建築物、人などを３D化する
新しい技術として注目を集めている。ここではゴルフ場において撮影を行い3Dモデルを構築した。さらに植生の状態を反映する正規化差分植生指数（NDVI）をマッ
ピングし、そのインデックスマッピングの3Dモデルを造形出力した。さらに、別途、人工衛星から得られる可視光画像ならびに、NDVI画像と比較検討した。
1.はじめにUAV（無人航空機、通称ドローン）の飛行性能化ならびに、それらに関わるカメラや映像取得・転送、測位の技術の進展はめざましい。フォトグラメトリーは古くは「写真測量」という意味であったが、最近では「多視点画像
からの３D構築」という意味に変わってきている。この技
術はSfMやPCの能力の向上とも相まって、社会での様々な期待が向けられている。これらは、荷物の輸送のみならず、インフラ点検や、測量、文化財のアーカイブ
スなど多岐に渡っている。さらに、UAVにマルチスペクト
ルカメラを搭載することで、人には通常見えない位置から、人の目（可視光領域）では、検出し難いものを抽出し明瞭に示すインデックスマッピングの応用も広まりつつある。ここでは、UAVからのデータと人工衛星からのそれぞれのデータから作成したインデックスマッピングの比較を行い、そのハイブリッド運用の利点について調べた。また、一部についてはインデックスマッピングの3Dモデル化について検討した。
2. 実験
UAV の画像取得では、東京工芸大学の厚木キャンパス近くにある本厚木カンツリークラブのゴルフ場の休場日にて行った。UAV はP4 Multispectral（以下P4M）
を用い、撮影領域に対して飛行経路を予め設定し、必要な画像を撮影・飛行するミッション飛行をiPad 用のア
プリケーションソフトDJI GS pro を用いて行った。
飛行においては前述した自動飛行・撮影モードで撮影を行い、データを取得した。得られた画像群をSfMの一つであるMetaShapeを用いて点群、クラウド、メッシュ、
テクスチャ構築を経て3Dモデルを構築した。

Fig.1 Visual light images of the Hon Atsugi Country Club,

Golf Course No. 10, taken by satellite and UAV,
respectively. (a) Satellite (Sentinel-2) image, (b) UAV (P4M)
image.

20

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
アサインを図の下に、ヒストグラムとして付記した。この場
合、緑を植生が良好、赤を植生が不良（もしくは無機物）としている。可視光画像の場合と同様、NDVIにおいても、その対応、例えば、コースを分ける樹木、グリー
ン、バンカーなどの対応が取れていることが分かる。人工衛星からの画像・NDVIは、一部天候の問題はあるが、恒常的にデータを取得、ストレージしているため、時間・日数変化に対する系統的な変化を追うことが可能である。UAVから取得するデータと比較して、解像度は低いが、これらを双方でハイブリッドに運用し検証することで、より正しい植生の変化を追うことが可能となる。

さらに、NDVIのインデックスマッピングを行った。ここでは、植生な良好な状態を緑色に、植生が不良もしくは無機物には赤色になるように、カラーアサインした。通常これらは、2D 表示される場合がほとんどであるが、ここでは、3D化してさらに、紙積層型フルカラー3Dプリン
タで造形した1~3)。結果をFig,1(c) に示す。
Visible light Image
(a)

(b)

4.まとめ
フォトグラメトリーの技術的要素である多視点からの画像取得にドローンを使用した。その画像をもとに、SfMでゴルフ場の10番コースの3Dモデルを構築した。さらに、3Dモデルのデジタルデータをもとに、紙を積層したフルカラー3Dプリンタでこれらのモデルを造形した。一般に3Dプリント材料はプラス
チックのフィラメントを用いる場合が多いが、最近のSDGｓの一部や環境負荷の軽減の観点4）から、紙の有用性が見直されており、今後の発展が期待される。さらに、植生の状態を示すNDVIを人工衛星から取得したデータとドローンで撮影したデータで比較し、ハイブリッド運用の有効性を示した。

Fig.2 Visual light images of the Hon Atsugi Country Club, Golf
Course No. 10, taken by satellite and UAV, respectively. (a)Satellite (Sentinel-2) image, (b) UAV (P4M) image.

5．参考文献1）Ekelund, Daniel Ihlen: Master thesis of NTNU (2015)2) 内田孝幸, 美田翼, 久原泰雄, 東吉彦, 日本印刷学会論文誌, 第 59 巻, 第 4 号, pp.28-33（2022）.
3) 内田孝幸, 小嶋優輝, 行谷時男, 小林信一, 安田洋司, 越地福朗, 高橋章浩, 日本写真学会誌 86 巻 1号（2023 年，令 5）, in press.
4) 環境省,プラスチック資源循環法関連
https://www.env.go.jp/recycle/plastic/circulation.html,
Accessed online on January 31, 2023.

Fig.3 NDVI images of the Hon Atsugi Country Club, Golf Course
No. 10, taken by satellite and UAV, respectively. (a) Satellite(Sentinel-2) image, (b) UAV (P4M) image.

次に衛星画像とUAVで撮影し、オルソ画像化したもの
をFig.2 (a), (b)にそれぞれ示す。解像度は異なるものの、対象となる部分（ここでは10番ホール）の対応が取れていることが分かる。そこで、この部分のNDVIを比較した、ものをFig.3 (a), (b)に示す。また、インデックスのカラー

21

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外観デザインと調和する透明アンテナ
Transparent antennas matching with the surrounding appearance and design

越地 福朗，安田 洋司，山田 勝実 ，内田 孝幸
Fukuro Koshiji, Yoji Yasuda, Katsumi, Yamada Katsumi and Takayuki Uchida
東京工芸大学、243-0297

神奈川県厚木市飯山南5－45－1

概要

Optical transmittance [%]本研究では，ITO/Ag/ITO積層複合透明導電膜を用いるモノポールアンテナの提案・検討を行った．その結果，成膜したITO (300 nm)/Ag (5 nm)/ITO (30 nm)を用いたモノポールアンテナにおいて，76.7 %の光学的透過率と81.4 %の放射効率が得られ，高い放射効率と高い光学的透明性を両立できることを示した．特に，試作アンテナによって得られた80%以上の放射効率は，携
帯機器やウェアラブル機器に内蔵される小形アンテナと同等であり実用的であるといえる．
１．はじめに近年，スマートシティの実現に向けて，Internet ofThings (IoT)や第5世代移動通信システム（5G）に関する研究開発が進められている．これらの通信システムにおいては，通信特性向上のために，アレーアンテナが利用される．また，アンテナの放射特性を確保する観点から，アンテナ設置場所は機器筐体内部よりも筐体表面が望まれる．こうした背景から，透明導電膜を利用す
る透明アンテナが検討されている[1]．これまでに透明導電膜として，Indium Tin Oxide (ITO)などの透明導電材料が検討されているが， ITOなどの単一材料で構成された透過率80％程度の透明導電膜を用いたアンテナの放射効率は30％～50％程度であり，高い放射効率が得られない．一方で，金や銀などの導電率の高い金属薄膜をITOなどの誘電体薄膜でサンドイッチするような，
誘 電 体 － 金 属 － 誘 電 体 （ Dielectric-Metal-Dielectric;
DMD）構造の積層膜によって，光学的透明性と高導電率を両立できることが報告されている．しかしながら，
DMD膜をアンテナとして応用する研究はほとんど見当たらない．本研究では，DMD構造を導入したモノポー
ルアンテナを提案・検討する[2]．
２．ITO/Ag/ITO透明導電膜の成膜
本研究では，DMD膜として，0.7 mm の無アルカリガ
ラス基板上に，ITO膜300 nm，Ag膜5 nm，およびITO膜
30 nmを成膜する．ITO膜およびAg膜は，対向ターゲッ
ト式スパッタ装置を用いて堆積する．基板温度は室温，
スパッタガス圧は4 mTorrで，Arガス流量20 sccm、Ar +
10%O2ガス6 sccmをマスフローコントローラで制御し堆積槽に導入する．スパッタ電流は500 mA一定であり，
ITOおよびAgの堆積速度はそれぞれ，80 nm/min，60
nm/minあった．

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

ITO (300nm)
DMD (ITO(300 nm)/Ag(5 nm)/ITO(30 nm))
ITO ((300 nm) / Ag(5 nm))ITO

ITO/Ag

ITO/Ag/ITO

300 nm 300 nm/5 nm 300 nm/5 nm/30 nm

400 450 500 550 600 650 700
Wavelength [nm]Fig. 1 Optical transmittance

Table 1 Sheet resistance and conductivity
ITO
Sheet resistance R s [Ω/sq]
Conductivity σ [S/m]

ITO/Ag DMD (ITO/Ag/ITO)

5.2
6.4 ×104.7
5

7.0 ×103.4
5

8.8×105

図1は，成膜した透明導電膜の可視光領域を含む
400 nm～700 nmの波長における透過率を示したものである．図1からわかるとおり， 単層の300 nmのITO膜においては，82.3%の平均透過率が得られる．この単層ITO
膜の上に，5 nmのAgを堆積した二層のITO/Ag膜では，Ag粒子による遮蔽のみならず，金属光沢にともなう反射が顕著となり，平均透過率は59.7 % に落ち込む．一方で，ITO/Ag膜の上に，さらにITO膜を堆積した3層のDMD（ITO/Ag/ITO）膜では，ITO膜が反射防止（AR）
層として機能し平均透過率は大幅に改善する．このとき，最大透過率および平均透過率は，それぞれ76.7 %，74.0 %である．
表1は，図1に示す各膜のシート抵抗，および導電率をまとめたものである．同表からわかるとおり，単層のITO 膜では5.2 Ω/sq（6.4×105 S/m）であったシート抵抗
が，ITO/Ag膜では4.7Ω（7.0×105 S/m）に低減され，DMD膜では3.4 Ω/sq（8.8×105 S/m）へとさらに低減される．
図 2 は ， (a) 単 層 ITO 膜 ， (b)2 層 ITO/Ag 膜 の Field
Emission Scanning Electron Microscope (FESEM) 画像

22

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

5

Antenna element
DMD(ITO/Ag/ITO)

20

Groundconductor (Cu)

0.5

Feed point
80

80

Coaxial cable(b) Double-layer (ITO/Ag)(a) Single-layer (ITO)
Fig. 2 FESEM image of Ag intermediate layer

Unit: mm(a) Prototyped antenna made on an experimental basis
0

23

-10

S11 [dB]を示したものである．同図(a)からわかるとおり，ドメインの分かれたITO特有の膜が観察される．同図(b)からわかるとおり，ITO膜上に，Ag粒子が，ランダムに多数の穴が空いた状態で，薄く堆積している．
３．試作アンテナと放射特性
図3(a)は，DMDを用いて試作したアンテナの写真である．放射素子長 20 mm，幅 5 mm，グラウンド導体幅
80 mm，給電点の間隔0.5 mmとしている．透明導電膜の厚さは，図1で成膜したものと同様であり，単層ITOでは300 nm，3層DMD（ITO/Ag/ITO）では335 nmである．
図3(b) は，試作アンテナの反射特性S11である．同図か
らわかるとおり，試作アンテナは，3.2 GHzで共振し，アンテナとして動作していることがわかる．また，同図(c)は，試作アンテナの3.2 GHzにおける放射パターンである．
同図からわかるとおり，xy面において水平面内無指向性，zx面においては８の字のモノポールアンテナ特有の放射パターンが得られており，良好な放射特性が得られているといえる．
表2は，試作アンテナの放射効率をWheeler法によって測定した結果を示したものである．同表からわかるように，単層ITO，2層ITO/Ag膜，3層DMD膜の放射効率
は，それぞれ，68.0％，75.5％，81.4％であった．単層
ITO膜の代わりに，DMD膜を用いることで，大幅に放射効率が向上する．この80%の放射効率は，携帯機器やウェアラブル機器に内蔵される小形アンテナの放射効率と同等以上であり，良好な放射効率が得られているといえる．
以上から，DMD透明導電膜を用いたアンテナは，従来課題であった透明性と放射効率を改善し，およそ80 %の光学的透過率と放射効率を同時に実現できることが確認された．
４．まとめ
本研究では，ITO/Ag/ITO積層複合透明導電膜を用いるモノポールアンテナの提案・検討を行った．その結果，成膜したDMD膜，すなわち，ITO (300 nm)/Ag (5nm)/ITO (30 nm) を 用 い た モ ノ ポ ー ル ア ン テ ナ は ，76.7 %の光学的透過率と81.4 %の放射効率が得られた．
本研究で得られた81.4%の放射効率と76.7%の光学的透過率は，高い放射効率と高い光学的透明性を両立するアンテナの一例として有用である．特に，試作アン-20
Simulated
Measured

-30
-40

1

2
3
4
Frequency [GHz]5(b) S11 characteristics
X

Z

10

10

0

0

-10

-10

-20

-20
-30

-30

Y

-40
[dBi]

-40
[dBi]

X

XY-plane
ZX-plane(c) Radiation patterns
Fig. 3 Prototyped antenna employing DMD
Table 2 Radiation efficiency
ITO

ITO/Ag DMD (ITO/Ag/ITO)

Simulated [%]

73.0

78.2

83.2

Measured [%]

68.0

75.5

81.4

テナによって得られた80%以上の放射効率は，携帯機
器やウェアラブル機器に内蔵される小形アンテナと同等であり実用的であるといえる．
参考文献
[1]

[2]

Y. Yamada, F. Koshiji, Y. Yasuda, T. Uchida, K. Yamada,and, et al., “Analysis of Reflection Characteristics andRadiation Efficiency on Thickness and Conductivity of
Monopole Antenna Using Transparent Conductive Film”,
ICEP 2021, Online, Japan, May 2021.
F. Koshiji, Y. Yasuda, Y. Yamada, K. Yamada, and T.
Uchida, "Transparent antenna with high radiation
efficiency and high optical transmittance using
dielectric-metal-dielectric composite materials based on
ITO/Ag/ITO multilayer film", Transactions of The Japan
InstituteofElectronics
Packaging,
Vol.15,
pp.E22-001-1-7, July 2022.

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

再帰的矩形分割を使用した抽象画
Abstract Pictures Using Recursive Division of Rectangle

久原泰雄
Yasuo Kuhara
東京工芸大学 164-8678 東京都中野区本町2-9-5* 2-9-5 Hon-cho, Nakano-ku, Tokyo 164-8678, Japan

表示し、解像度が低いと無機質な矩形の集まりとなる。
AI Compositionは、ディスプレイ画面を単なる一つの矩形と捉え、繰り返し二分割し再構成する。また、矩形分
割には、再帰的呼出しを用いているため、描かれる画像には、フラクタルでよく見られる自己相似性が現れる。
そのため自然界に多く見られるジェネラティブな表現が
得られる。

概要
本稿では、コンピュータ・グラフィックス作品であるAI
Compositionについて述べる。AI Compositionは、矩形を再帰的に分割し、三原色で着色することによって、自己相似性を持つ抽象画をジェネラティブに生成する。さらに、AI Compositionによって生成されたグラフィックス
を立体構造物に対してプロジェクション・マッピングを行う応用について述べる。

図1に再帰呼び出しを3回実行し、矩形を8分割した例を示す。矩形の長辺側がランダムな比率で分割されている。1回目の分割を黒色の1本の線分で、2回目の分割を橙色の2本の線分で、3回目の分割を緑色の4本の線分で示した。

1. 抽象と具体
抽象と具体は真逆の意味を持つ。一般的に抽象的な表現は分かりにくく、具体的な例を用いて説明すると理解しやすくなる。しかし、抽象化とは個々の具体例か
ら余計なものをそぎ落とし、普遍的な要素を抽出することに他ならない。結果として個別性が失われ、現実から遠ざかるため、何を表しているのか理解し難くなるが、ある意味、普遍性を持つ表現に精錬されたともいえる。さらには、一見、無関係に見える事象に共通項を見出し、互いを関係付けることを可能にするため、抽象化された概念は様々な分野に応用できる。例えば数学における群論は高度に抽象化された体系であるが、あみだくじ、
代数方程式の解、正多角形の対称性などが同じ構造を持つことを教えてくれる。
19世紀までの絵画では、主に風景、人物、静物といった具体的な対象が描かれた。これに対して、ポスト印
象派の画家ポール・セザンヌは「自然を円筒、球、円錐で表す」と述べ、具体物を幾何学的な抽象物に還元することを提唱し、20世紀以降のキュビズムなどの抽象画の流れに影響を与えた。例えば、ピート・モンドリアンは平面を複数の矩形で構成し、シンプルな色彩で着色した抽象絵画Compositionを発表した。抽象画は、実在する具体物ではなく、点、線、面など抽象的な幾何学図形
で平面を再構成することによって普遍性を追求した絵画といえる。本作品は、Compositionをヒントに、自動的に矩形を分割して画面を構成するシステムである。

Fig. 1 Division; 1st black, 2nd orange, 3rd green.

2.2 光による色彩
ディスプレイ・モニターやスクリーン・プロジェクション
のように光と影で表現する場合、光の三原色として知られる赤、緑、青を基本として加法混色で描画されるため、背景色は黒、矩形の塗りつぶし色は赤、緑、青とした。
矩形は一定の確率で3色のいずれかが選択され着色される。3色の出現確率は同じ値である。また、色の彩度は一定の確率で分散させ、変化を持たせている。
図2に、AI Compositionによって生成された絵画の例を示す。2分割を14回繰り返しているため、2の14乗すな
わち16,384個の矩形で構成される。再帰的な分割によって自己相似性が見られる。AI Compositionは芸術学
部フェスタ2022に出展した[1][2]。

2. 描画方法
2.1 再帰的呼び出しによる矩形分割
コンピュータ・グラフィックスでは、ピクセルという微小な単位で画像を扱う。解像度が高いと対象を写実的に

24

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
青系のステンドグラスを通して構内が染まる（図4参照）。
一方、午後は日が傾くに連れて、西の受難のファサード側から太陽光が入り、赤系のステンドグラスを通して構内が染まる（図5参照）。壁、天井、柱が天然のプロジェ
クション・マッピングで装飾される。太陽の動きと共にゆっくり変化する様子が極めて幻想的である。ステンドグラ
スは、着色されたガラス片で構成されており、太陽光を通して美しい色彩を醸し出す。AI Compositionは着色された多数の矩形で構成されているため、立体構造物に投影すればステンドグラスのような効果を生み出すことが期待できる。今後、AI Compositionを立体構造物へのプロジェクション・マッピングに応用していきたい。
Fig. 2 AI Composition, 16384 division

2.3 絵の具による色彩
AI Composition Paintedは、紙面に塗料で描画する変化型である。印刷など減法混色に基づく色の三原色は、
シアン、イエロー、マゼンタであるが、画材で絵画を描く
場合、絵の具の三原色として赤、青、黄が知られている。
実際、ピート・モンドリアン、ジョアン・ミロ、ディック・ブル
ーナらは絵の具の三原色を好んで用いた。ディスプレイ
の場合、黒の背景に光を重ねて描画するが、紙面の場
合、初期状態の白の背景に塗料を重ねて描画する。AI
Composition Paintedでは、背景色として白、矩形の塗り
つぶし色として絵の具の三原色である赤、青、黄を用いた。色の選択確率や彩度の調整は、AI Compositionと同様である。図3にAI Composition Paintedよって生成された絵画の例を示す。AI Composition Paintedは芸術世界に掲載された[3]。

Fig. 4 Blue stained glass and projection after sunrise

Fig. 5 Red stained glass and projection before sunset

4. 参考文献

Fig. 3 AI Composition Painted, 16384 division

3. 立体構造物への投影
ガウディ建築の代表作であるバルセロナのサグラダ・
ファミリアは、特徴的な外観で知られているが、建物の内部は光と色の芸術で表現されている。朝方、日が登るに連れて、東の生誕のファサード側から太陽光が入り、

25[1] Y. Kuhara, AI Composition, 芸術学部フェスタ2022図録, p8 (2022).
[2] Y. Kuhara, AI Composition Demo, The Faculty of Arts
Festival, https://youtu.be/F69mzVTf_KU (2022).
[3] Y. Kuhara, AI Composition Painted, 芸術世界, 東京工芸大学芸術学部紀要第29号, pp77-83 (2023).

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

スーパールミネッセントダイオードを用いた高精度干渉顕微鏡の開発
Development of a high precision interference microscope using SLD

陳軍, 安田洋司 , 豊田光紀

CHEN Jun, YASUDA Yoji, TOYODA Mitsunori
東京工芸大学、243-0297 神奈川県厚木市飯山南5－45－1
Tokyo Polytechnic University, 5-45-1 Iiyama-Minami, Atsugi, Kanagawa 243-0297, Japan

概要
光導波路や生物試料のような微小で透明な位相物
体の高精度計測のため、スーパールミネッセントダイオード(SLD)を用いた透過型共通光路位相シフト干渉顕微鏡を開発しました。共通光路位相シフト干渉顕微鏡
では、物体光と参照光がほぼ同じ光路を通過するため、振動や空気揺らぎなどの影響をほとんど受けず、高安定、高精度の位相計測が可能となります。しかし、レーザ光のコヒーレントノイズがさらなる高精度化の障害となっています。そこで、レーザとLEDの長所を併せ持つ
SLDを用いることで、レーザの干渉性に起因するノイズを大きく低減し、超高精度の測定を可能にしました。

ズはLDとほぼ同程度で、適度な空間コヒーレンスを有する。そのため、SLDは長いコヒーレンス長を必要としない共通光路干渉顕微鏡の光源に最適である。

Fig 1 Experimental setup

1. はじめに光導波路や生物細胞のような微小で透明な位相物
体の高精度計測はフォトニクスやバイオニクスの分野で強く求められている。我々はバイプリズムやウォラストン
プリズムの横移動を用いた共通位相シフト干渉顕微鏡の研究に取り組んできた。[1~3] このシステムでは干渉する2光波がほぼ同じ光路を通過するため、振動や空気
ゆらぎなどの影響をほとんど受けない。また、必要な位相シフトはプリズムの横移動で精密に導入できる。微小な位相物体を高精度で計測できることから研究や生産現場で応用されている。しかし、光源に用いるレーザのコヒーレンス長が長いため、コヒーレントノイズが問題となっている。そこで、低コヒーレンス光源を用いる共通光路位相シフト干渉顕微鏡を提案し、実験でその有効性を確かめたので報告する。

SLD からの光はコリメートレンズで平行光としたのち、透過軸が 45°方向にセットされた偏光子を通過して被検試料を照射する。このとき、被検試料を入射光の片側に位置するように設定し、残りの片側は参照光として用いる。試料は無限遠補正の対物レンズ(20 倍、NA0.4）と焦点距離が 200mm の結像レンズでカメラの撮像面に結像される。対物レンズを透過した光は WP によって偏光方向が直交の 2 つの光に分割され、検光子を通過して干渉する。干渉縞の強度分布は CCD カメラで検出され、画像ボードを介してコンピューターに取り込まれる。干
渉縞の強度分布は

I ( x, y; j ) = a( x, y ) + b( x, y)cos 2 fx +  ( x, y) +  j  ,(1)と表すことができる。ここで a(x,y) と b(x,y) は干渉縞のバ
イアスと振幅で、2fx は干渉する 2 光波の波面の傾きで、
 j は WP の 横移 動に よる 位 相シ フト で ある 。 ま た、

2. 光学系と原理
2.1 光学系
低コヒーレンス光源を用いた透過型位相シフト干渉
顕微鏡の構成をFig １に示す。これは透過型光学顕微
鏡の結像系にウォラストンプリズム(WP, 分離角2°)を挿入したもので、光源には広帯域のスーパールミネッセン
トダイオード(SLD) (Thorlabs, SLD650T, 10mW, 中心波
長640nm, 半値幅5nm)を用いた。共振器構造を持つ半導体レーザ(LD)と違って、SLDの活性層端面には反射防止膜が施されていて、増幅された自然放出光がそのまま出射し、干渉性の低い光となる。実験に用いたSLDのコヒーレンス長は約80mである。一方、活性層のサイ ( x, y ) は 被 検 の 位 相 分 布 で 、 厚 さ t 、 屈 折 率 分 布n( x, y ) の試料の場合、

2

t  n( x, y ) − nr  ,(2)となる。ただし、 nr は参照領域の屈折率である。 位相 ( x, y) =計測を行う際、ピエゾ素子でプリズムを横方向に移動させて位相シフトを導入する。πの位相シフトを与えるた
めの移動量は 18.17m である。４つの干渉縞画像 を撮像して計算機に取り込み、4-Step 位相導出アルゴリズ
ム[4]を用いて被検の位相分布を計算する。算出された

26

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
位相分布から波面の傾き成分を除去したのち、(2)式から被検の屈折率分布或いは膜厚 t を算出する。
干渉する２光波はほぼ同じ光路を通り外乱や振動に強い。また、位相シフトはプリズムの横方向移動によって導入され、反射鏡の移動を用いた方法に比べ、同じ位
相シフトを与えるための移動量が 60 倍程度大きくなる。
このことからより精密な位相シフトを与えることができ、より高精度の位相計測が可能となる。

ァイルである。システム誤差を除いた波面のrms値が0.38nmと得られ、高精度の計測が可能であることが分かった。
3.3 ITO薄膜の計測
低コヒーレンス光源を用いた位相シフト干渉顕微鏡の有効性を示すため、対向ターゲット式スパッター法で作成したITO薄膜の測定を行った。サンプルの顕微鏡写
真をFig 4(a)に示す。計測結果をFig 4(b)~(d)に示し、(b)はπ/2ずつの位相シフトを与えた時の４つの干渉縞画像の一つで、(c)は計測で得られた位相分布の3Dプロット、(d)は中心部の膜厚のラインプロファイルである。計測で得られた膜厚は約100nmで、膜作成時の目標膜厚と一致し、また、触針式膜厚計Dektok3030による計測
値の97.4nmにも近い。

3 実験と実験結果開発した干渉顕微鏡の性能を確かめるためいくつかの実験を行った。
3.1 干渉縞の鮮明度の比較
まずSLDとHe-Neレーザを用いたときの干渉縞を比較した。SLDとHe-Neレーザを用いたときの干渉縞画像を
Fig 2(a)と(b)に示し、それぞれのラインプロファイルをFig2(c)と(d)に示す。レーザ光に比べ、干渉縞の鮮明度が若干低くなるが、バラつきが大きく減り、高精度の位相計測が可能となる。

(a)

(c)

(a)

(c)

(d)

(b)

Fig 4 Experimental results for measuring the thickness of an
ITO thin film: (a) micrograph of the sample, (b) interference
fringe pattern, (c) 3D plot of the measured phase, (d) line profile.

(d)

Fig 2 Interference fringe pattern and its line profile formed using
a SLD (a, c) and a He-Ne laser (b, d)

5. おわりにウォラストンプリズムの横移動を用いた共通光路透過型位相シフト干渉顕微鏡に発振波長の半値幅が5nmほどある広帯域光源であるスーパールミネセントダイオー
ドを光源として導入した。光源によるコヒーレントノイズを大きく低減でき、実験で開発したシステムの有効性を確かめた。さらに、照明光に自然放出光を用いているため、高精度干渉計測と従来の肉眼による顕微観察の両立が可能となり、フォトニクスやバイオニクスなどの広い分
野での応用が期待できる。

3.2 システム誤差の低減
次にシステム誤差を評価するため、試料がない状態
で、位相計測を行い、バックグランドノイズとして用いる。

(a)

(b)

(b)

6 参考文献Fig 3 Experimental results for evaluating the residual noise ofphase measurements: (a) 3D plot, (b) line profile.

[1]
[2]

システムの高い再現性から、このバックグランドノイズ
はほとんど変わらず、実際の計測結果から引き算することで除去できる。このように得られたシステムの残差をFig 3に示し、Fig 3(a) は3Dプロットで、(b)はラインプロフ

[3]
4)

27

J. Chen, J. Endo, and H. Fujita, Proceeding of SPIE
4919, 364 (2002).
J. Endo, J. Chen, D. Kobayashi, Y. Wada, and H.
Fujita, Appl. Opt. 41, 1308(2002).
陳 軍, 東京工芸大学工学部紀要 Vol.43,No.1,
PP.25-28(2020.6).
J. Schmit, and K. Creath, Appl. Opt. 34, 3610(1995).

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偏光を考慮した鏡面反射のリアルタイムレイトレーシング
Real-time ray tracing of specular reflection with polarization

今給黎 隆
Takashi Imagire
東京工芸大学、164-8678 東京都中野区本町2－9－5
2-9-5 Hon-cho, Nakano-Ku, Tokyo 164-8678, Japan2. 偏光を伴う反射
光の運動は電磁波としてMaxwell方程式によって記述される。真空中の光が屈折率nの物体の表面で反射される際は、反射後の電場の強度は、反射面に平行な成分（s波）と反射方向及びs波に垂直な成分（p波）に対して、フレネルの式として知られる振幅反射率rs,rpの係数が乗算された値となる。

概要
ゲームグラフィックスの世界において、GPUの性能の向上からリアルタイムレイトレーシングが注目を集めている。ゲームグラフィックスの世界では、レイトレーシングにおける光線の反射率に関して、Schlickによる近似を用いたフレネルの式が用いられる場合が多い。しかしながら、レイトレーシングが得意な鏡面反射では偏光の効果が生じやすく、Schlickによる近似との差がレンダリング
結果に表れやすいものと考えられる。今回は、偏光を考慮したリアルタイムレンダリングの手法を定式化し、偏光を考慮したレイトレーシングでの高速化手法を検証する。
1. はじめにWindows 10において、2018年のOctoberアップデート
でDirectX Raytracingが導入され、デジタルゲームでのレイトレーシングが身近な存在となってきた。しかしながら、コンピュータグラフィックスの世界では、高速に計算を行うための近似計算が随所に用いられている。頻繁に用いられるものにフレネルの式に対するSchlickの近似がある[1]。Schlickの近似は偏光していない光に対しての近似式である。一方、光の反射には偏光が伴う。偏光に伴う反射率の違いは、PLフィルターや偏光サングラスを用いることで観察できることが知られているが、必ずしもこれらの機器は必要ではない。p波の光は特定の反射角度で反射率が0になるブリュースター角が存在する。ブリュースター角で反射させた光を、そのp波の向きと反射後のs波を直交させ、ブリュースター角での反射をさらに行えば、p波の光の反射率は0になるため、その光は完全に吸収される。このように、偏光の効果はレンダリングにおいて目で見える結果として観測されるはずであり、高次反射を考慮しつつも現状では十分にレイの本数を増やすことができないリアルタイムレイトレーシングの分野では、偏光による効果のレンダリング結果への影響度の調査は重要なテーマとなる。本研究では、リア
ルタイムレイトレーシングへの偏光の導入を定式化すると共に、レイ間で受け渡すデータを削減することによる偏光処理の高速化を提案し、その効果を検証する。

ここで、θは光の入射角及び反射角である。拡散反射や鏡面反射光の相関は切りたい。そのため、電場ではなく、電場の二乗であるエネルギー及び輝度に関して、
s波とp波の分解を行う。

Is, Ipはレイが交差した点でのレイの方向への放射輝度であり、I’s, I’pは反射方向から入射する輝度、ID, ISはレイの方向への拡散反射光及び鏡面反射光である。
その他の向きについては、dを入射方向、rを反射方向として、Fig. 1の表記に従う。

28

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023

Fig. 2. 提案法による結果。左からガラスの壁や金属の箱が置かれたシーン。コーネルボックス。オートバイのエンジン。
Fig. 1 本手法の反射における記号の可視化
3. 偏光反射におけるペイロードの削減
高次のレイを発生させた際にレイ間で受け渡す
情報がペイロードである。今研究では、高速化のためにペイロードのデータを削減する提案を行う。
3.1 s波の余弦の保持
ペイロードには、s波の振動する向きが必要である。
この向きは3次元ベクトルであるが自由度を減らすことができる。振動の向きが進行方向に直交することから、自由度は進行方向周りの1次元の角度となる。また、角度に関して360度ではなく、180度の自由度を扱うことができれば良いので、入射角の余弦を保持することで、s波の振動の向きを復元できるようにする。
3.2 s波の係数としてのp波の保持
ぺイロードのデータ数を増やしている要因の一
つは、s波とp波の2つの色ベクトルを伝搬することにある。p波の大きさをs波のスカラー倍として持つことで、ペイロードの容量を8バイト削減する。
4. 実験
手法の実装と評価を行った。実験に用いたPCはCPUにCore i7-13900KF、メインメモリ32GB、ビデオ
カードは24GBのメモリを搭載したGeForce RTX 4090を用いた。Fig. 2 において、ガラスの壁や金属の箱が置かれたシーンは36頂点28ポリゴン、コーネルボックスが74
頂点38ポリゴン、オートバイのエンジンは10448頂点、12510ポリゴンである。解像度は、壁や箱のあるシーン
が、1920×1080、コーネルボックスとエンジンのシーンは、2048×2048である。表1がペイロードの削減手法の違い

による実行速度の変化である。Schlick近似が最も高速にしても、その後は右肩上がりに実行速度が向上することが期待されたが、今回の提案の高速化手法では、残念ながら、大きな高速化を果たすことはできなかった。
むしろ各グラフの一番右の無偏光の正確なフレネルの式の方が、Schlickによる近似手法よりも高速に計算することができた。
5. まとめと課題

レイトレーシングにおける偏光の効果の検証と、偏光を考慮したリアルタイムレイトレーシングにおけるペイロードの削減をする手法を提案した。ペイロードを削減した際の実行速度の向上は今回の実験では見られなかった。特にp波をs波のスカラー倍とするペイロードの削減方法の提案では、状況によってはレンダリングされる色に大きな誤りが出ることが判明した。しかしながら、よく使われているSchlickの近似法は、現代的なリアルタイ
ムレイトレーシングの環境では必ずしも高速ではなく、s波とp波の平均の反射率を用いるのが、導入が容易でレンダリング品質を向上させる実用的な手法であることが判明した。今回の結果は、GPUの種類や描画するシーンによって結果が変わる可能性があるため、今後は、より詳細にボトルネックを調査し、効果的な改善手法を提案したい。
6. 参考文献[1] Schlick, C. “An inexpensive BRDF model for physically
based rendering.” In Computer graphics forum, Vol.
13, No. 3, pp. 233-246 (1994).

表1. 各シーン及び手法における実行速度29

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二つの有機色素を用いた金属様光沢の混色
Mixing Metallic Luster with Two Organic Dyes

山田勝実、矢島 仁
Katsumi Yamada, Hitoshi Yajima
東京工芸大学、243-0297 神奈川県厚木市飯山南5-45-1
5-45-1 Iiyama-minami, Atsugi, Kanagawa 243-0297, Japanを変えることで異なる色調の金属様光沢を得る
ことに成功した。ここでは、二種類の色素を共存させた状態で、それぞれの色素の反射光が観察できるか、また二つの色素の反射光は単純に加算されたものになるかどうかについて検討した。

概要
二つの色素を透明支持体の中に静電吸着により共存させ、それぞれの色素の光吸収による反射光が混ざり合いどのような金属様光沢の色調になるのかを検討した。検討の結果、単純に二つの色素の反射光が混色された金属様光沢にはならなかった。色素共存下の反射
光には、それぞれの単独時の反射光にはない新たな波長の反射光が認められた。今後、任意色の金属様光沢を得るためには、支持体に共存させる色素の量的な関係や凝集状態を制御する必要がある。
1. はじめに様々な物質には結合電子が存在し、それらの振動と入射光（電磁波）が共鳴して光吸収が起こる。
光吸収の後には受け入れたエネルギーを二次光として放射する場合がある。一例としての反射光
では、取り入れた光と放出する光が同じ波長（色）となる。本物の金属の反射（金属光沢）もこれと同様となる。例えば、鏡で自分を見たとき、実際の顔色と反射色が違っていたら大変なことになる。そういった意味では、私たちは物質に吸収された光と出てくる光が同じ波長になる現象を毎日見ている。
私たちが近年はじめた金属元素を用いない物
質からの金属様光沢の研究も同じような現象に基づくものと言える。[1]一般的な塗料や繊維に染められている色素は、色素分子の間隔が空いている状態が多く、透過色（白色光から色素が吸収した光が取り除かれたもの）が利用されている。一方、私たちが行っている研究では、色素分子の間隔が全くないかかなり小さい状態でのみ、金属様光沢（反射色：色素が吸収した光がそのまま返ってくる）が観察されることが明らかとなっている。
これらの研究では色素を静電的に固定できる透明高分子シートを用いていたが、色素の間隔や色素の配向状態を変えられることが特徴である。[2]
これまでに、色素が 1 種類でも、色素の固定条件

302.色素を共存させたNafionシートの作製
クロロホルムにクリスタルバイオレット（CV）を溶解させて0.5 mol / LのCV溶液、エタノールにシア
ニン色素（CY）を溶解させて0.1 mol / LのCY溶液をそれぞれ調製して、これらを混合した。この混合色
素溶液にNafion117シートを浸して、色素を静電的に固定化した。二種類の色素を導入したNafionシート(Nafion+CV+CY)を拡散透過・反射測定システム
OP-TR/RF-GONIO-MN を用いて光源と検出の角度を30°で試料に白色光を照射し、正反射スペクトルを測定した。
3. 結果および考察
そ れ ぞ れ の 色 素 を 導 入 し た Nafion シ ー ト（Nafion+CV,Nafion+CY）および条件を変えてCVとCYを共存させたNafionシート（Nafion+CV+CY）の色調を

Fig.1. 各試料の色調

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
図1に示した。色素を共存させた試料から金属様光沢が得られたこと、単独時と混合時で色調が異なること、色素の混合条件によって色調が異なることが明らかとなった。図2に、それぞれの試料の反射スペクトルを示した。全てのNafion+CV+CYでは、Nafion+CYで認められた波長640 nmの反射極大が認められず、どちらの単独試料にも認められなかった波長700 nm付近の反射極大が認められた。Nafion+CV+CYでは混合溶液内のCVに対するCYの割合が多くなるに従い、Nafion+CVで認められた波長620 nmの反射極大は小さくなり、長波長側にシフトすることが明らかとなった。色素を共存させた試料で新たに観察された反射極大は、CYの凝集体の吸収に基づくものである。これらのことから、Nafion
シート内部にCVが存在することで、単量体状態のCYは取り込まれにくいこと、それでもNafionシートに進入した
CYは凝集体として残留していることが考えられる（図3）。
[3]Reflectance / %[1] H. Yajima, et.al., “Influence of Photo-illumination on
Greenish Metallic Luster of Safflower Red Pigment
Film” Bull. Soc. Photogr. Imag. Japan., Vol. 28, No. 2,
18-22 (2018).
[2] T. Kaki, K. Yamada, “Metallic Luster from Two Organic
Pigments without Metallic Elements -Relationshipbetween Molecular Orientation by Stretching andPolarization Reflection -” Bull. Soc. Photogr. Imag.
Japan., Vol. 31, No. 2, 5-8 (2021).
[3] K. Yamada, T. Oda , “Mixing Metallic Luster with
Organic Dyes” Bull. Soc. Photogr. Imag. Japan., Vol.
32, No. 2, 21-23 (2022).

2

1

0

450

500

550

図4にそれぞれの色素が単独で存在する試料および色素が共存した状態での試料の反射の様子を模式化したものを示した。Nafion+CVでは、白色光のうち緑とオレンジ色の光が反射し、残りは屈折（シートに進入）した。Nafion+CYでは、白色光のうち赤みのオレンジ色の光が反射し、残りが屈折した。一方、Nafion+CV+CYでは、白色光のうち緑、オレンジ、赤みのオレンジ色の反射光に赤色の反射光が加わり、残りが屈折した。
このように色素共存下でもそれぞれの色素の金属様光沢が現れた。しかしながら、単独時には認められなかった凝集体の反射光が現れ、単純な反射光の混色にはならなかった。また、一方の色素の導入量を増やすことができず、混合溶液の仕込み比率を反射光の混色にうまく反映できなかったようである。今後は、色素分子の電荷密度のような静電的な観点から色素の選択を行い、導入量の制御を試みることでより精密な検討が行えるよ
うになるものと考えられる。
5. 参考文献

CV:CY=7:3
CV:CY=3:7
CV:CY=1:9

3

4. まとめと課題

600

650

700

750

Wavelength / nm

Fig.2. 色素の仕込み比率と得られた試料の反射スペクトル

Fig.4. 各単独色素試料と共存試料の反射の模式図

Fig.3. Nafionシートに取り込まれた各色素の状態を示した模式図

31

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黒鉛層間化合物の色標本の作製
Preparation of Color Samples of Graphite Intercalation Compounds

松本里香, 大嶋正人, 山田勝実, 行谷時男, 實方真臣
Rika Matsumoto, Masato Oshima, Katsumi Yamada, Tokio Yukiya, and Masaomi Sanekata
東京工芸大学、243-0297 神奈川県厚木市飯山南5－45－1
Tokyo Polytechnic Univ., 5-45-1 Iiyama-Minami, Atsugi-shi, Kanagawa 243-0297, Japan

造・物性評価」と題し、大気非暴露環境における測定を行い、GIC本来の構造や特性を評価することを目指してきた[3, 4]。本発表では、大気非暴露測定の検討を中心に、この4年間の主な成果を報告する。

概要
黒鉛層間化合物（Graphite Intercalation compound;
GIC）の中には、ホストの黒鉛とは異なり、金色や青色、緑色などの色を呈するものが多い。GICの色はGIC研究
にとって重要な情報であるが、論文や教科書にGICの写真が掲載されることは少ない。よって、我々は、さまざ
まな有色のGICを合成し、合成方法、構造、特性等のデータをまとめた色標本を兼ねたデータベースの構築を始めた。また、GICの多くは大気下で不安定である。よって、より正確な情報を記録するために、大気非暴露環
境における写真撮影、構造・物性評価を試みている。
1. はじめに黒鉛（Graphite）は黒色の層状物質である。黒鉛の層間の相互作用は弱いため、その層間にカリウム（K）やカルシウム（Ca）などの金属原子や塩化鉄（FeCl3）や硫酸（H2SO4）などの分子等が挿入し、黒鉛層間化合物（GIC）を形成する（Fig. 1）。GICの中には金色や青色等の有色のものも多い。この色変化は挿入物質（インターカレート）と隣接する黒鉛層（グラフェン面）との間の電子移動の結果であるため、GICの色の観察はGICの特性を議論する際にも重要となる。しかし、GICの色に関する情報は乏しく、カラー写真で色を示した例が少ない。
GICはグラフェンやポストリチウムイオン電池などの先端研究に深く関係するため、現在、GIC研究は注目を集
め、新しくGIC研究を始める研究者も増えている。よって、GICの色標本を作製し、情報を提供することは重要であると考えている。

0.335 nm

Carbon Atom

Graphite Intercalate

2. 実験
2.1 合成合成した主なGICをTable 1にまとめた。H2SO4-GICは液相法で合成したが、それ以外のGICはすべて気相法を用いた。気相法は黒鉛と反応物質をガラス反応管に真空下で封じ、加熱する。ホスト黒鉛にはポリイミド由来のシート状黒鉛であるPGS（Panasonic）を標準とし、その他、高配向性熱分解黒鉛（HOPG）や天然粉末黒鉛を用いた。
Table 1 GIC samples and their reaction conditions.
Type
AM-GICCa-GIC
K-Hg-GIC
FeCl3-GIC
MoCl5-GIC
CuCl2-GIC
CuCl2-AlCl3-GIC
AlCl3-GIC
H2SO4-GIC*

Reagents
AM = K, Rb, Cs
Ca
K, Hg
FeCl3
MoCl5（, MoO3）
CuCl2
CuCl2, AlCl3
AlCl3, C4H4ClNO2
H2SO4, HNO3

Heating
200 oC, 1-3 d
500 oC, 3 d
210 oC, 7 d
300 oC, 3 d
300 oC, 3 d
500 oC, > 14 d
150 oC, > 6 h
115 oC, 24 hr.t., >3d2.2 色の記録
GICの色の記録は写真と反射スペクトルを用いる。写真はすべてのGICサンプルを同一環境・同一条件において撮影した。反射スペクトル測定には膜厚測定システ
ム（F20, FLIMMETRICS）を用いた。
2.3 構造解析
X線回折およびラマンスペクトル測定を行った。
X線回折は大気下、または気密ホルダーを用いてAr
雰囲気下で測定した。ラマンスペクトルは密封セルを用いて大気非暴露で測定した。

GIC

Fig. 1 Structural images of graphite and GIC.

2.4 物性測定
大気下またはAr雰囲気下で電気伝導率を四端子法で測定した。

本研究は、2019年度に始まり、さまざまなGICを合成し、カラー写真を撮影し、合成方法、構造、特性等と共に整理しようとしている。しかし、GICの多くは大気下で不安定であるため、大気下での実験では正確な構造解
析や物性測定が難しかった[1, 2]。よって、最近2年間は「有色黒鉛層間化合物の大気非暴露環境における構

3. 結果と考察
3.1 重アルカリ金属GIC

32

Proceedings of 4th International Symposium for Color Science and Art 2023
K-、Rb-、Cs-GICsに関して、それぞれステージ1およびステージ2構造（Fig. 2）のサンプルを合成した。
Ic

Stage 1

Ic

Stage 2

触30分以内の測定で3.7-5.4×104 Scm-1（平均4.3×104
Scm-1 ）、純Ar下では3.2×104 Scm-1 であり、純Ar下での値は大気下よりも低かった。ただし、測定数が少ないので、今後再現性を確認する必要がある。また、大気下測定とは異なり、純Ar下では4時間経過後も電気伝導率は変化しなかった。

Ic

Stage 3

Fig.2 Stage structures of GIC.

アルカリ金属GICは大気下で極めて不安定であり、特にステージ1構造は大気下では正確な構造を測定できなかった[4]. Fig. 3は、PGSをホストとしたステージ1構造のK-GICの大気非暴露（ガラスセル内）での写真である。
K-GICは大気非暴露では金色をしているが、大気曝露と同時に速やかにステージ2構造の青色へ、さらに黒鉛の黒色へと変化した。 Fig. 4はK-GICを大気下、Ar下（露点‐50℃）、純Ar下（露点‐65℃； 酸素濃度 0.15 ppm）に取り出して3分後に測定したXRD図である。大気下やAr下ではステージ2や3構造が現れている。これは層間からKが脱離、つまりGICの分解が生じたことを表している。一方、純Ar下では分解は生じず、ステージ1構造を4
時間経過後も維持していた。

Fig. 3 Photo of stage 1 K-GIC prepared from PGS.

3.2 金属塩化物GIC
金属塩化物GICはアルカリ金属GICに比べて安定性が高く、大気下での構造および物性測定が可能である。
一方、色は深青色～深緑色と暗く（Fig. 5 左）、さらに、合成中に発生する塩素ガスによりサンプル表面に膨らみが生じることが多く、反射スペクトル測定が難しい。また、CuCl2-GICはPGSをホストに用いた場合、反応が極めて遅かった。また、GIC形成も表面のみに限定され、明瞭な色変化も観察されなかった（Fig. 5 右）。
FeCl3-GIC

CuCl2-GIC

Fig. 5 Photos of FeCl3- and CuCl2-GICs from PGS.

3.3 アルカリ土類GIC
Ca-GICやSr-GICは気相法ではPGS表面近傍にしか形成しなかった。色変化は鮮明であり、ステージ1構
造はアルカリ金属GICよりも赤色味の少ない金色であった [4]。ただし、ステージ1以外の構造は合成できない。
4. まとめ代表的な有色GICを合成し、その色を正しく記録するために写真撮影および反射スペクトル測定を行った。さらに、構造解析や物性測定を行い、色を軸としたGICのデータベースの構築を進めている。大気下でのGICの分解を防ぐための大気非暴露環境での測定方法も構築した。今後は、Li-GIC等の未着手のGICの合成・測定を行い、発表する予定である。
謝辞
本研究の一部はJSPS科研費JP 21H05234の助成を受けたものです。また、実験にご協力頂いた阿久沢昇 東京高専名誉教授に感謝します。

参考文献[1] 松本里香, 大嶋正人, 山田勝実, 行谷時男, 實方真臣, 第46回炭素材料学会年会 (オンライン, 2020.12).
[2] R.Matsumoto, M. Oshima, K. Yamada, T. Yukiya, M.
Sanekata, 3rd International Symposium for Color
Science and Art 2020-2021(Online, 2021.03).
[3] 松本里香, 大嶋正人, 山田勝実, 行谷時男, 實方真臣, 第47回炭素材料学会年会 (オンライン, 2021.12).
[4] R.Matsumoto, M. Oshima, K. Yamada, T. Yukiya, M.
Sanekata, 3rd International Symposium for Color
Science and Art 2022(Online, 2022.03).

Fig. 4 XRD patterns of stage 1 K-GICs prepared from
PGS after 3 min. exposure to atmospheres; 1~3 : stage
numbers, * :holder.

各GICのステージ1と2構造のGICのラマンスペクトルと反射スペクトルを大気非暴露で測定した [1,2].
PGSをホストとしたステージ1構造のK-GICの電気伝導率を大気下と純Ar下で測定した。ホストであるPGSの
電気伝導率が4.8×103 Scm-1 であるのに対し、大気接33

The 4th International Symposium 2023

by the International Research Centerfor Color Science and Art[Date]
2023.3.4 Sat. 10:00-18:20[Organizer]
The International Research Center for Color Science and Art,
Tokyo Polytechnic University (TPU)[Venue]Nakano Campus of Tokyo Polytechnic University[PROCEEDINGS]

令和4年度 文化庁 大学における文化芸術推進事業

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