Special Issue

The.S
c i e n 質感の科学への展望
ce.Of.
Shitsukan
特 集｜質感を科学する

1

小 松 英 彦†キーワード 質感，素材，表面反射特性，知覚，脳情報処理

1 ま

え

が

き

1.1 「質感」の定義

質感認知（価値判断から中立）
視覚，
触覚，
聴覚などの感覚刺激から物体の材質や表面の状態を推定する

最初に
「質感」
という言葉の定義について述べておきたい．
それはこの言葉がさまざまな場面で使われており，必ずし感性的質感認知（価値判断を含む）
質感認知に伴い刺激への情動反応が起き，価値判断や意思決定がなされるも同じ意味で使われていないからである．「質感」を広辞苑
図1 質感認知と感性的質感認知で引くと，① 材料の性質の違いから受ける感じ，② その材料が本来もっている感じ，という二つの意味が書かれている．つまり物を作る材料あるいは素材の性質と，それにい光沢や陶器の釉薬が作る微妙な色合いは，素材や表面のよって生じる印象が「質感」であるという定義である．私が状態の判断が快・不快の情動を生み出し，その物の価値判質感という言葉で意味している内容もほぼそれに近いもの

断や意思決定にまで影響することを示している．このようと考えていただいて良い．つまり「素材」がキーワードであな側面も，質感認知が関わる重要な機能と考えられる．最る．ただし物から受ける印象は素材だけでなく，その加工初に定義した質感および質感認知という言葉が価値判断かの仕方，特に表面加工の状態に大きく影響される．例えばらは中立な情報処理を指すのに対し，このような嗜好や情

同じ石の素材でも，磨き上げた石とざらざらの表面とでは動，価値判断と関係する部分を「感性的質感認知」と呼ぶこ受ける感じは非常に変わる．だから質感という言葉を「物とにしよう．

体の素材や表面の状態の違いから受ける感じ」と定義して

1.2 「質感認知」と「感性的質感認知」

使うことにしたい．私たちは日常的にさまざまな感覚を通価値判断に中立な意味での「質感認知」と，価値判断と密して入ってくる外界の事物の情報から，それらの事物の質接に関わる「感性的質感認知」を区別しておくことは，議論感を認知している．そのような質感認知の機能は，上の定の混乱を避ける上でも，また，情報処理のメカニズムを考義から「視覚や聴覚や触覚の刺激から物体の素材や表面のえていく上でも重要である（図1）．両者の区別をディスプ状態を推定する機能」と位置づけることができる．このよ

レイを例にしてあげてみよう．画像呈示用ディスプレイのうな質感認知の機能は，感覚入力を通して物が何でできて高度化は，高解像度化・高ダイナミックレンジ化を目指し

いるかを知るという，人間や動物の外界認識の基本的な働て進められてきた．また近年は，多原色ディスプレイの開きの一つであると考えられる．また単に入ってくる情報を発も進められている．確かにハイビジョンに移行して，よ受け止めるだけでなく，われわれはそのような情報を行動

り鮮明な画像を楽しむことが可能になった．高解像度・高に利用している．例えば，物体の表面がつるつるして滑り

ダイナミックレンジの画像は，感性的質感認知においてはやすいことを視覚入力から判断して，しっかり滑らないよ

従来より高い価値判断を生み出すことが期待され，ディス

うに物体を把持するのもその一例である．

プレイの高度化と感性評価への影響の関係が検討されてい一方，質感認知のもう一つの重要な側面は，嗜好や情動

る1）．一方，素材の認識や表面特性の判断という質感認知と密接に関わっていることである．例えば，食品の鮮度をの基本的な部分に関して，高解像度化・高ダイナミックレ

判断して熟れておいしそうな果物と判断したり，肉の色がンジ化がどのように影響するかは，価値判断とは別の客観

悪くて古くなっていると判断する．また，漆器の持つ美し的な指標で検討されるべき問題である．例えばFerwerda
たちは，正確に光線を追跡して作成した映り込みを持つ物†自然科学研究機構 生理学研究所"A Perspective Toward the Science of Shitsukan: Perception of materialand surface quality" by Hidehiko Komatsu (National Institute forPhysiological Sciences, Okazaki)

332 （2）

体画像と，周辺のシーンを単にテクスチャマッピングしただけの環境マップとよばれる方法でレンダリングした物体
画像の間で，光沢の印象があまり変わらないことを例にあ映像情報メディア学会誌 Vol. 66, No. 5, pp. 332〜337（2012）

1｜質感の科学への展望

げて，画像の違いがヒトの認知判断に生じる違いの尺度を，Functional Difference Predictor（FDP）と呼んで，ヒトが画像自体の違いを認識する尺度であるVisible Difference

心理物理学

工学

質感認知に関わる感覚情報の特徴と処理様式

質感の計測と表示に関わる
工学的解析と技術

Predictor（VDP）と区別すべきであることを提唱している2）．

人間の特性

ここで彼らは画像のレンダリング方法の違いを問題にして計測・計算・生成
質感認知のメカニズム

いるのであるが，画像の解像度やダイナミックレンジの効

脳情報処理

果についても，同様な視点から分析していくことが，質感

質感情報の脳内表現と利用のメカニズム

認知との関係を問題にする上では重要であると思われる．

脳生理学

そのような分析は，ヒトの質感認知の特性を生かした新しい画像圧縮技術にもつながっていくことが期待される．

図2 質感認知の理解に必要な分野間連携

2 質感についての研究の発展
2.1

心理物理学と工学分野での発展

ここ数年，質感についての研究が目につくようになった．
例えば，視覚の心理物理学分野の重要な国際学術誌である
Journal of Visionは，2004年と2010年の2回，質感認知に関理学分野の研究者を中心として，コンピュータビジョンの研究者や脳科学者が参加した質感認知に関係する学際的なワークショップも行われている5）．
2.2

分野横断的な連携の必要性

3）

係する特集号を組んでいる ．心理物理の分野では，それ脳科学の分野では，工学や心理物理学に比べて質感そのまでは明るさや色の恒常性の問題について多くの研究がなものに関係する研究は遅れていた．しかし，動物実験によされてきた．それらの研究の大部分は，一様な色や明るさる単一ニューロンレベルでの精緻な実験により，物体認識の艶消しの色紙がさまざまな照明条件や周辺の刺激との関に関わる脳内情報処理についての知見が蓄積するとともに，係でどのように見えが変化するか，ということを問題にし機能的磁気共鳴画像法（functional Magnetic Resonanceていた．しかし近年，そのような実験室的に単純化された

Imaging: fMRI法）によるヒトの脳活動研究の飛躍的な発展

条件ではなく，より複雑で日常的な3次元シーンにおかれにより，複雑な質感認知の仕組みにアプローチする環境はたさまざまな表面反射特性を持つ物体の見えについての関整ったと思われる．そのような状況の中で，質感認知に関心が増大した．そのような状況が生じた背景はいろいろ考係する興味深い研究が現れつつある現状である．

えられるが，研究面ではまず心理物理学において先行する

そのような現状を踏まえて，国内で質感認知に関連した研究の蓄積が，より複雑な問題へ関心を向かわせたことが研究を行っている異分野の研究者が連携して，質感認知お挙げられる．またそれに並行するように，複雑な刺激を比よび感性的質感認知の研究を進めるプロジェクトが平成22較的容易に作成することが可能なコンピュータグラフィッ

年度に始まっている．文部科学省の科学研究費補助金新学クス（CG）のプラットフォームが整えられてきたことが挙術領域研究の「質感認知の脳神経メカニズムと高度質感情げられる．複雑なシーンや反射特性における光線の振る舞

報処理技術の融合的研究」（略称：質感脳情報学）である6）．

いの再現を可能にするCGアルゴリズムの開発は1980年代

工学，心理物理学，脳生理学の研究者が協力して，それぞからさかんに行われてきたが，近年のパーソナルコン

れの分野単独では困難な研究の発展を可能にして，この分

ピュータの処理能力の向上やグラフィックス用ハードウェ

野で世界をリードすることを目指している（図2）．

アの進歩が，複雑でコントロールされた刺激の作成を容易

以下では，視覚における質感認知の研究が対象としていなものとして，複雑な光線の振る舞いを扱う研究の発展をる基本的な問題である素材の認知と表面特性の認知の問題促進したと考えられる．また高度なCGを作成するためにについて概観したい．

は，描画対象である物体をどのようにモデルとして準備して，微妙な質感の表現を可能にするかという観点からの研究が必要であるが，コンピュータビジョンの分野でそのよ

3 素材の認知3.1

テクスチャの識別うな研究が進められた．同時に忘れてはならないことは，われわれは物の写真を見ただけで，それがどのような素

明るさや色の恒常性に関して心理物理実験研究とともに計材でできているか，金属か，ガラスか，木か，石か，革か，算論的な研究が進められ，そこでの問題の定式化が，よりといったことを実に容易にかつ正確に判断できる．なぜそ

複雑な問題へのアプローチにも適用されるようになったこのようなことができるのか，という問題は質感認知研究がとであろう．この点に関しても，コンピュータビジョンの対象とする一つの基本的な問題である．異なる素材は特有

分野での研究の発展が密接に関係していると考えられる．

の光学的特性を持ち，特有の仕方で光を反射したり透過しコンピュータビジョンの分野では，画像をもとにその原因たりする．その結果網膜画像に何らかの特徴が生じると考となる物体の幾何形状，反射特性，光源分布を推定する研えられる．また，素材の多くは樹皮や皮革や布のように表究が，インバースレンダリングの名の下に1990年代後半か面に固有の3次元構造を持ち，それによって素材固有の陰4）ら活発に進められた ．また2008年と2011年には，心理物

影テクスチャが生じる．また，複雑な組成を持つ石や粗密（3） 333

特集｜質感を科学するのある構造を持つ木目のように，素材固有の模様のテクスチャを持つ場合もある．表面反射特性については次項で論Posterior
Parietal

ずることとして，このようなテクスチャの識別がどのように行われているかを考えてみよう．

背側視覚経路

テクスチャ識別の仕組みについては，Juleszによってテ
V1

Inferior
Temporal

クスチャを構成する画像要素の統計的な性質の観点からの分析が1960年代から始められている．またJuleszは，テク

腹側視覚経路スチャ識別が視覚情報処理の早い段階で，選択的な注意によって画面を精査する以前の前注意過程の段階ですでに起図3 ヒトの大脳における視覚経路

こることを示した．自然素材の画像に関しても，40msという短時間呈示でも対象とする素材が呈示されたかどうか，
チャンスレベルより有意に高い成績で答えられることが示（図3）．これらのうち背側視覚経路は視覚情報を頭頂葉に7）されており ，視覚神経系のかなり早い段階の処理が重要

送り，空間知覚や物体の操作に関係する処理を行う．一方，

であることが示唆される．

腹側視覚経路は視覚情報を下部側頭葉に送り，物体認識に3.2

合成による分析

関係する処理を行う．ヒトのfMRI実験の結果は共通して腹Juleszが用いたテクスチャ刺激は人工的なテクスチャで側視覚経路において素材の識別に関係した活動が見られるあったが，その後，自然な素材のテクスチャの識別にも関ことを示している．最近，V1と腹側高次視覚野のそれぞれ心が向けられるようになった．しかし，自然な素材の持つにおいて素材の識別に関わるどのような情報が表現されてテクスチャには，非常に多くの画像パラメータが関わるこ

いるかを比較した研究では，V1の活動は，素材による低次ともあり，識別に関係する統計量の同定は充分に成功して画像特徴の差を反映しているのに対し，腹側高次視覚野のいるとは言えないようである．近年機械学習の方法を用い活動は，素材の知覚的な印象の違い（例えば光沢の有無，て，一般物体認識の分野で成功を収めているさまざまな画

透明感，規則性など）を反映していることが示されている12）．

像特徴の組合せにより，自然な素材カテゴリーの識別を行

興味深いことに素材の硬さや温かさといった非視覚的な印

8）

う研究が行われており，興味深い方向として注目される ．

象の違いも反映しており，感覚種を超えたマルチモーダル

一方，これとは逆のテクスチャ合成の方向については，さな質感が脳内でどのように形成されているかについても少

まざまなテクスチャ合成アルゴリズムの開発が進められ，しずつ手掛かりが得られ始めている．サルを用いた脳生理

自然素材の画像と極めて良く似たテクスチャ画像を人工的学の研究においても，素材の違いを反映した活動がやはりに作り出す試みが成功を収めている．それらのアルゴリズ

腹側視覚経路の高次領野である下側頭皮質で報告されておムにはヒトの視覚神経系の処理にヒントを得たものも含まり13），ヒトと一致した結果である．

れているが，PortillaとSimoncelliのアルゴリズムもその一
9）V1で個々の神経細胞が取出す情報は，ごく限られた視野つである ．彼らのアルゴリズムは，複数の方位と空間スの領域に含まれる画像の局所的な方位や空間周波数，あるケールを持つ線形なフィルタで画像を分解した後，それら

いは色や輝度の情報である．V1以降いくつかの段階を経て，のフィルタの出力から得られる統計量を再現するようにテ

腹側高次領野に伝えられる過程で，それらの低次画像特徴

クスチャを合成することによって，リアルな素材テクス

が空間的に統合されることによって，より複雑な特徴が検チャの合成に成功している．後でも少し触れるが，このよ出されて素材の識別が可能になり，最終的には知覚的な印

うなテクスチャ合成の研究から，逆に脳内でのテクスチャ

象の形成につながると考えられる．その過程でどのような画像の処理にヒントが得られる可能性がある．これらのテ

神経情報処理が行われているのかという問題は，素材識別

クスチャ合成の研究や識別の心理物理実験では，テクスの仕組みを理解する鍵になる重要な問題である．そのよう

チャ画像データベースが重要な役割を果たす．次項で触れな方向の研究も始まっている．最近の研究では，V1の神経る反射特性についてもあてはまることであるが，そのよう細胞の活動は局所の方位と空間周波数だけで説明できるのなデータベースは，欧米の研究者あるいは研究グループがに対し，その次の段階であるV2野の神経細胞の活動は，局構築してネット上に公開して世界的に利用されているもの

所の方位と空間周波数に加えて上で触れたPortillaと

10）．情報の共有によってお互いの研究の発展につな

Simoncelliがテクスチャ合成に用いた統計量も合わせてげることは，質感研究だけの問題ではないが，日本の研究使った刺激に対して，より強い応答を示した14）．このこと者がもっと注意を向けるべき問題であるように思われる．

は素材のもつテクスチャの識別に関わる処理がこの段階で

が多い

3.3

素材識別に関わる脳内処理始まっていることを示唆している．

素材の識別に関わる脳活動を調べる研究が最近いくつか行われている．目から入った視覚情報は，大脳皮質の最も後部に位置する第1次視覚野（V1）に伝わり，V1で処理された後二つの異なる経路で前方の視覚領野に伝えられる
334 （4）11）

4 表面反射特性の推定
4.1

表面反射特性とは反射率の推定は，視覚心理物理の分野ではこれまで明る映像情報メディア学会誌 Vol. 66, No. 5（2012）

1｜質感の科学への展望

さ知覚との関係（lightnessの推定）および色恒常性のメカニ
ズムの研究として多くの研究が行われてきた．これらの研

質感
つるつる
きらきら

外界の物理的な要因

究では，刺激は一様なつや消しの色紙をさまざまな照明環

光線パターン境やあるいは色や明るさの異なる色紙を回りに配置した
り，あるいは，異なる3次元的なシーンの構造においた時

幾何形状にどのように見えが変化するか，という形で調べられてきた．しかしリアルなシーンでは，一様なつや消しの色紙よ照明

りずっと多様な反射特性を持った表面が存在し，われわれ

網膜画像

はシーンの画像からその中に含まれる表面がどのような反射特性をもっているかを推定して知覚している．なぜそのようなことができるのか，という問題は視覚質感認知研究

光学的特性
図4 網膜像形成に関わる三つの物理要因が対象とするもう一つの基本的な問題である．
この問題に入る前にそもそも反射特性とは何で，どのよ
うに表すことができるかを考える必要がある．物体表面の光沢感は輝度ヒストグラムに依存するということが報告さ

光の反射特性を記述する一般的な方法は，双方向反射率分れている 16）．またその後の研究で，輝度ヒストグラムの3布関数（BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution

次統計量である歪度（Skewness）が，光沢知覚に重要であ

Function）を用いることである

15）．BRDFは，ある物体表ることも報告されている．一方，光沢知覚と物体の3次元面の点にあらゆる方向から入射する光強度（放射輝度）と，形状の推定は密接に関係しているという報告もある17）．光

あらゆる方向に反射する光強度の組合せを表現する関数で沢知覚には，物体表面のハイライトが重要であることは古あり，6次元の関数になる．BRDFでは，入った光は同じ点

くから認識されているが，ハイライトのつき方は物体の3から出て行くという前提で，光の入射と反射の関係を記述

次元形状と密接に関係しており，物体表面の曲率が低い方するという簡単化がなされているが，多くの素材において向に沿ってつく傾向がある．これと矛盾した場所にハイラ

かなり正確に反射特性を記述できるため，広く用いられてイトを人工的に移動させた場合には，物体の光沢感が著しいる．さまざまな素材がどのようなBRDFを持つかは，反く低下する18）．このことは，表面反射特性の推定と物体の射特性の性質を知る上で基本的な重要性を持つとともに，3次元形状の推定の間に相互依存性が存在することを示し

照明環境と形状を与えれば，リアルなCG画像の作成が可

ている．

能になる．
4.2

表面反射特性の推定

4.3

インバースレンダリングとヒトの知覚

一方，工学分野では，画像をもとにその原因となる物体

さて画像から物体の表面反射特性をどのようにしてわれの幾何形状，反射特性，光源分布を推定する研究が，上でわれが知覚しているかという問題を考えるためには，まず述べたインバースレンダリングの名のもとに研究されてき物体の網膜画像が形成される過程をおさえておくことが必た．すべての要因が未知では解けないので，このうちの二要である．この過程に関わる物理的な要因は，物体の幾何つを既知として残りの一つを推定する形で多くの研究が行

形状（3次元形状）と，物体の表面反射特性と照明環境（光われ，さまざまな状況に対応した手法が開発されてきた．

源分布）の三つである（図4）．これらの要因が相互作用して，

しかし近年，物体の形状のみが既知の条件で未知の照明環

物体表面から反射される光線のパターンが決まり，目に境下での単一の画像から，自然な照明環境の基底表現とさ入った光線により網膜像が形成される．網膜像の情報が脳

まざまなBRDFの基底表現を用いることで，物体のBRDF

内の視覚神経系で処理されることによって，最終的に質感を精度よく推定できることが報告されている19）．ここで興の知覚が生じる訳である．三つの物理的要因のうち，特に味深いことは，単に最も画像を良く説明できる照明を推定

質感に密接に関わるのは表面反射特性である．質感認知のするというやり方ではなく，自然な照明環境の性質についプロセスでは，網膜画像に入り混じった物体の幾何形状とての情報とその分布を推定に用いていることである．もし

反射特性と照明環境の要因から，反射特性の情報を推定し物体表面が完全な鏡面であり，照明環境が写り込みそのまているということになる．これは原理的には解が一意に決

まの複雑なパターンであると仮定すれば，画像を最も良くまらない逆問題を解くことになるが，われわれは何かうま説明できることになる．しかし，このやり方では例えばぼい仕組みでそれをやり遂げているらしい．どうしてそのよ

やけた輪郭からなる照明環境といったものを仮定したり，うな表面反射特性の推定ができるのか，あるいはそもそも画像ごとに性質の異なる照明環境を仮定するなど，一般に本当に表面反射特性をどの程度正確にわれわれは推定してはありえない仮定をおくことが必要になる．自然な照明環いるのか，ということが問題になる．

境の性質を推定に用いることは，そのような不自然な仮定

そもそも表面反射特性を正確に推定しているのかというを除外できるとともに，反射特性の推定を可能にしている．

ことについては，幾何形状と反射特性が共に未知の場合にぼやけた光沢の画像を見た時に，ヒトはシーンがぼやけてはヒトは両者を正しく分離することはできず，物体表面のいるとは感じず，物体の表面反射の特性の側に理由がある（5） 335

特集｜質感を科学すると普通は判断するが，そのような知覚の特性とも良く符合

質感認知の仕組みの理解への王道であると考えるべきであしている20）．また単純な照明環境や不自然な照明環境では，ろう．

ヒトはうまく表面反射特性を推定できないことが心理物理

質感認知についてもう一つの重要な問題は経験依存性の学的に示されているが，自然な照明環境の特性を計算に取問題である．例えば，真珠は独特の質感を持つが，これにり込むとうまく表面反射特性が推定できることも知覚の特は真珠内部が多層薄膜の構造を持ちそこで光の干渉が生じ性と一致している．

て独特の色パターンを生じることが関係しているとされこのようなコンピュータビジョンの分野での研究は，ヒる．中内らは，真珠のもつ微妙な干渉色を鑑定の専門家がトにおける反射率の推定や，もっと広く画像から形と反射

どのような画像特徴によって見分けて真珠の品位の判定を特性と照明環境の情報をどのように取出して知覚している

行っているかを分析した24）．その結果，特定の特徴が関係か，という重要な問題の解明につながるものと思われる．

していることを示し，この特徴を自動的に識別する機械の4.5

表面反射特性の脳内処理実用化も行われている．工芸品や食品，あるいは医療診断

物体の表面反射特性が脳内でどのように取出されているなどさまざまな分野において，訓練を受け経験を積んだ専かについてはまだほとんど研究が行われていないが，最近

門家は特定の質感を鋭く見分ける能力をもつが，このようわれわれの研究で物体認識に重要な役割を果たすサルの下な研究は識別の対象となる特徴が何であるかを明らかにす

側頭皮質に，さまざまな光沢に選択的に反応する細胞が存ることによって，訓練や学習がその特徴の識別にどのよう21）に影響するかを客観的に明らかにできる可能性があり，質在することがわかってきた．興味深いことに，これらの細胞が存在する場所は，物体の3次元形状を表現する細胞が報告されている場所とも位置的に近い．網膜画像からその原因になる物理的な要因の分離がどのように行われているかという重要な問題の理解が，今後これらの細胞の詳細な

5 自然科学としての質感研究
5.1

質感の科学を構成する四つのレベル

質感認知および感性的質感認知の研究は，上で述べたよ

解析によって進むことが期待される．
4.6

感認知研究の一つの重要な方向を示すものである．

複雑な光学特性による質感

うにきわめて学際性の高い分野である．しかし関係する分

この節では表面反射特性について触れてきたが，いうま

野を問わず必要とされることは，データの測定や評価におでもなく反射特性は物体の光学的な特性の一つに過ぎない．

ける客観性と再現性である．その意味で，われわれが目指

現実世界でわれわれが遭遇する物体は透過，半透明，散乱，すべき質感認知の研究は，客観的な科学の新しい分野であ干渉といった他の光学特性についてもさまざまに異なってり，「質感の科学」とよぶべきものである．この小論では，おり，それにより複雑な質感が生み出されている．例えば

価値判断に中立な意味での質感認知の問題を主にとりあげ

人の肌はその典型であり，赤ちゃんのつやつやした美しいた．しかし最初に述べたように，情動反応や価値判断を含

肌は皮膚の持つ光の透過特性に依存している．表面反射のむ感性的質感認知の問題も，これらに劣らず重要な問題で特性はBRDFにより定量的に計測できるが，光の透過につある．感性的質感認知を対象として研究を行う場合も，客いての特性は，双方向散乱面反射率分布関数（BSSRDF:

観的な指標でとらえられるように方法論を工夫することがBidirectional Scattering Surface Reflectance Distribution

重要であり，それにより質感の科学の一つの領域として取Function）によって表現される

15）．これは光が表面に入る

り扱うことが可能になる．

場所と出る場所を含む8次元の関数であり，CG作成におい質感の科学では常に四つの異なるレベルの関係をとらえては非常に負荷が高い．しかし，実測されたBSSRDFを用ていくという視点が重要である（図5）．質感認知は心理的いてレンダリングすることにより，肌のような複雑な質感な現象として起こるが，それを理解するためには，物理的22）．しかしここでもわ

なプロセスの理解と脳情報処理の理解が切り離せない．四

れわれが網膜画像に含まれるどのような特徴を使って，肌つのレベルの第1は素材固有の物性や物体表面の状態といの微妙な質感を見分けているかということが，質感認知をう物理的な特性を扱うレベルである．物体から反射する光

理解する上では重要な問題である．例えば，透明感の知覚

線のパターンはこのレベルによって決まる．第2のレベルに関してMotoyoshiは最近の研究で，物体のハイライト部

は外界から生体に入った情報がセンサで受け取られて生じも高度に再現することが可能である分のコントラストとそれ以外のシェーディングの部分のコントラストの関係が重要であることを示している23）．複雑な光学特性を持つ素材や物は，これ以外にもいろいろ考え

画像特徴

ることができる．また，金属がさびていく過程，食品が変質していく過程，粘性を持つ流体の動きなど，時間変化を

材質固有の物性・
表面の状態

脳活動

伴う質感もさまざま考えることができる．しかしそれらのどの場合においても基本的な考え方の枠組みは同じであ

質感知覚・認知り，それらの現象に関わる物理的な特性の理解と，画像レベルでの特徴の理解の両方の側面から攻めていくことが，336 （6）

図5 質感の科学が問題にすべき四つのレベル
映像情報メディア学会誌 Vol. 66, No. 5（2012）

1｜質感の科学への展望

る感覚情報のレベルである．視覚の場合は，物体から反射した光線は目のレンズで網膜に結像して網膜画像を作る．
網膜画像の中に質感を生み出す情報が埋め込まれている訳だが，生体は隠れた情報から質感に関わる特徴を取出して解読していく．これが第3の脳の活動のレベルである．脳の活動によって読み出された情報が最終的に質感の知覚や認知を生じる．これが第4のレベルであり，心理物理学的に測定される内容はこのレベルにあたる．これら四つのレ
ベルはお互いに密接に関係しており，その関係を意識することは重要である．触覚や聴覚など他の感覚の関わる質感についても同様に，四つのレベルの関係として考えるべきであることは言うまでもない．
5.2

四つのレベルの相互依存性

これら四つのレベルのそれぞれを結ぶ線を引くことができる．そのそれぞれの線は，二つのレベルの関係を対象にした研究ということになる．それぞれの関係は独自の問題を抱えているので，個別の研究分野で研究が進められてきた．例えば，物理的な特性のレベルからどのように画像が生成されるかという問題は，コンピュータグラフィクスやコンピュテーショナルフォトグラフィの分野が対象として
いるし，逆に画像から物理特性を推定する問題は，コンピュータビジョンが対象としている．また，網膜画像から生じる知覚の特性やその生成の神経メカニズムは心理物理学や脳生理学が対象としている．しかしそれらの分野の研究は，工学分野の研究が生み出す技術や理論的解析の結果を利用することで新しい発展が可能になる．また工学分野が取り扱う質感は，結局ヒトの持つ機能を対象にしている
以上，ヒトの情報処理についての事実をよりどころにせざるを得ない．そのため，これら四つのレベルをつなぐ研究
分野は，本質的に相互依存的な構造を持っていると考える

す76，（2004），http://www.mtl.t.u-tokyo.ac.jp/˜katsu-t/ssii05-ysato.pdf
5）Perception of Material Properties in 3D scenes Workshop,
Philadlphia, USA，2008年10月17-19日，http://color.psych.upenn.
edu/workshop08/，および，Perception of Material Properties
Workshop, Giesen Germany，2011年6月，http://www.allpsych.unigiessen.de/matprop/
6）新学術領域研究質感脳情報学領域ホームページ，http://shitsukan.jp/
7）L. Sharan, R. Rosenholtz and E. Adelson: "Material perception: Whatcan you see in a brief glance?", J. Vision, 9, 8, 784（2009）8）C. Liu, L. Sharan, E.H. Adelson and R. Rosenholtz: "Exploring features in a bayesian framework for material recognition", CVPR2010（2010）
9）J. Protilla and E.P. Simoncelli: "A parametric texture model based
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10）
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no/˜tranden/brodatz.html，Flickr Material Database，http://people.
csail.mit.edu/celiu/CVPR2010/FMD/，BRDFデータベースの例，
CUReT Database，http://www.cs.columbia.edu/CAVE/software/
curet/，MERL BRDF Database，http://www.merl.com/brdf/
11）
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12）
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13）
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14）
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17）
I. Motoyoshi, S. Nishida, L. Sharan and E.H. Adelson: "Image statistics and the perception of surface qualities", Nature, 447, 206-209（2007）
18）
J.T. Todd, J.F. Norman and E. Mingolla: "Lightness constancy in thepresence of specular highlights. Psychological Science", 15, 33-39（2004）
19）
F. Romeiro and T. Zickler: "Blind Reflectometry", ECCV2010（2010）
20）
R.W. Fleming, R.O. Dror and E.H. Adelson: "Real-world illuminationand the perception of surface reflectance properties", J. Vision, 3,

べきである．

6 む4）佐藤洋一，向川康博： インバースレンダリング ，情報処理学会研
究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM），91，65-

び

質感を対象として研究を行う動機の基本にあるのは，世界を構成するさまざまな事物の持つ多様な質感が，われわれの心を豊かにしてくれることにある．質感認知の仕組みの解明に取組むことによって，そのような豊かさの源泉に少しでも迫ることができることを私は期待している．そのような研究が，質感に関わる産業や工芸や芸術などの分野の活動ともつながっていき精神的に豊かな社会を作っていくことに貢献できることを願っている． （2012年1月27日受付）〔文347-368（2003）
21）
A. Nishio, N. Goda and H. Komatsu: "Neural selectivity and representation of gloss in the monkey inferior temporal cortex", Society for
Neuroscience Meeting（2011）
22）
T. Weyrich et al.: "Analysis of human faces Using a measurementbased skin reflectance model", SIGGRAPH2006（2006）
23）
I. Motoyoshi: "Highlight-shading relationship as a cue for the perception of translucent and transparent materials", J. Vision 10, 9, 6, 1-11
（2010）
24）
豊田敏裕，青木秀夫，中内茂樹： 質感知覚の視覚機序に基づく真珠の品質計測 ，Optics & Photonics Japan 2010, pp.498-499（2010）

献〕

1）高質感映像に関する調査研究報告書，日本機械工業連合会（2008）2）J. Ferwerda and F. Pellacini: "Functional difference predictors（FDPs）: Measuring meaningful image differences", Asilomar
Conference on Signals, Systems and Computers, 1388-1392（2003）
3）J Vision special issue: "Perception of color and material properties incomplex scenes" ed. By H. Brainard and L.T. Maloney, 4, 9（2004），
および，J Vision special issue: "Perception of color and material incomplex scenes" ed. By L.T. Maloney and H. Brainard, 10, 9（2010）

こ ま つ

ひでひこ

小松

英彦

1976年，静岡大学理学部物理学科卒
業，1982年，大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了（生物工学），1982年〜1988年，弘前大学医学部第二生理学講座助手，1985年〜1988年，米国国立衛生研究所Visiting Associate，1988年〜1995年，工業技術院
電子技術総合研究所脳機能研究室主任研究官，1995年，
生理学研究所教授，総合研究大学院大学生命科学研究科教授（併任）となり，現在に至る．工学博士．

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