視線によって引き起こされる注意が空間知覚と物体認知に及ぼす影響

コース
指導教員

物質科学コース
ミケレット・ルジェロ

学籍番号１７０１３９
氏名

岡嶋佑弥

第1章

序論 .................................................................................. - 1 -1.1

研究背景.............................................................................. - 1 -1.2

視覚探索.............................................................................. - 3 -1.3

先行研究.............................................................................. - 5 -1.4

研究目的.............................................................................. - 6 -第2章

実験概要 .......................................................................... - 7 -2.1

VR について ....................................................................... - 7 -2.2

Unity３D について ............................................................ - 9 -2.3

実験環境............................................................................ - 10 -2.3.1

被験者について........................................................... - 10 -2.3.2

実験構成 ...................................................................... - 10 -2.3.3

実験方法 ...................................................................... - 11 -第3章

実験結果・考察 ............................................................. - 13 -3.1

視線情報の分布................................................................. - 13 -3.1.1

角度の表し方 .............................................................. - 13 -3.1.2 視線情報のヒートマップ............................................... - 16 -

3.2

視線の動き ........................................................................ - 19 -3.2.1

正誤パターン .............................................................. - 19 -3.2.2

ベクトル解析 .............................................................. - 19 -3.3

フーリエ変換 .................................................................... - 21 -

3.3.1
3.4

フーリエ変換を用いた解析 ........................................ - 22 -反応時間............................................................................ - 23 -3.4.1

パターン別反応時間の分析 ........................................ - 24 -第4章

まとめ ............................................................................ - 28 -第5章

謝辞 ................................................................................ - 29 -第6章

参考文献 ........................................................................ - 30 -実験説明書 .................................................................................... - 32 付録 ............................................................................................ - 34 -

第1章
1.1

序論

研究背景

私達は膨大な情報に囲まれて生活している。選択に迷う程の情報量である現在の情報化時代では、価値のある情報も有害である情報も手に入れることは簡単にできる。
その中で、それらを様々な視点において正しい情報や自分にとって役に立つ情報を見つけていかなければならない。必要な情報を手にする力、それが注意であり、私達は情報を取り入れるときには注意をうまく使う必要がある。
人間の脳で処理される多くの情報は目から入ってくる情報だと言われている。そのため視覚は人間が存在する上で重要な器官であるということが言える。人間がどのようにものを知覚しているのか、その機能を理解することは重要である。本研究も特に
多くの情報を取り入れる視覚に着目していくものとする。
視覚は外界から得た情報が脳に届けられることによって、感情に多くの影響を与えたり危険を知り避けたりすることができる。また、その時の人間の状態や現れている感情を読み取ったりすることができる。私達は生活する中で無意識のうちに見ることを使って様々な情報を伝達し脳の働きを高めている。私たちが日常的に計測している
視力は、ほとんど動かないで測った値である。しかし、実際の生活の中ではものを見る時に身体を動かして見ていることも多い。その背景も様々であり変化のある空間の中でそれぞれに適応しながらものを見ている。見るものに焦点を合わせたり、向きを変えたりしながら、筋肉をバランス良く使う力が私たちの生きている中の様々な場面で使われている。
今日コンピュータ技術等の発達によってより高次元な情報の映像を視聴することができるようになった。高度な映像情報を誰もが容易に得ることができ、場所を選ばず
いつでも映像を見ることができる。このような社会の中では、人間が視覚から受ける
影響はさらに増加していくものと考えられる。視覚は今まで以上に重要で大きな役割を持つようになる。
外界から視覚によって得られた情報は脳へと伝えられ、脳の様々な領域で処理されていく。見ることに依存している私たちの視覚は、目から受け取るすべての情報を平等には処理しない。目的に関する情報の一部分だけを選択して処理する。これは、「視覚的注意」と呼ばれる。視覚的注意の仕組みは異なる認知機能が統合され複雑化していることからまだよくわかっていない。
視覚的注意は視野の中の空間位置やものを選択することであり、有効視野を変化させるものである。さらに中心視野では処理能力が高く周辺部に比べ高い解像度を有するため、普段私達は当たり前のように選択した対象を眼球運動などによって中心視野に移動してものを見ている。
-1-

視覚系は受け取る情報すべてを同時に処理できないため、選択した場所に継続的に注意を向けて場面全体の処理を行っている。そのため視覚的注意が空間位置のどの場所に向けられるのかを決める視覚的注意の仕組みを理解することは視覚の働きを明らかにする上で重要である。
まず、ここでは立体映像視の注視点をいくつかの観点から分類することを考え、VRを使った視覚探索を行って視覚情報を測定した。

-2-

1.2

視覚探索

視覚探索とは様々な視覚刺激の中から、特定の目標刺激を探すことである。日常生
活においては、人込みの中で決まった人を探す、連絡帳の中から目的の番号を探すな
どの行動が例として挙げられる。
たとえば、右に傾いた（右肩あがりの）赤い線分を探索する問題を考える。図 11(a)の場合、色の特徴が他と異なっているため、容易に探すことができる。しかし、
図 1-1(b)の場合、色や向きなどの特徴が他と共有されているため、ターゲットを容易に探すことができない。
このように、刺激のもつ単一の特徴にのみ注目すればターゲットか否かを判別できるような視覚探索を特徴探索（Feature Search）という。一方、「色」と「上がる向き」のような複数の特徴を考慮しないとターゲットか否かを判断できないような探索を結合探索(Conjunction Search) という。
以上、2 つの探索メカニズムをまとめたものが、特徴統合理論である。ふたつの探索条件を用い、画面内に表示される刺激項目の数を段階的に変化させ、ターゲットを見つけるまでの反応時間を調べると、図 1-1(c)のような結果が得られる。
特徴探索の場合、グラフはほぼ水平になっていて、刺激項目の増加によって探索時間は変化しない（並列処理を行っている）。このような特徴探索における探索効率の特性をポップアウト効果（Pop-out Effect）という。一方、結合探索は複数の特徴に注目する必要があるため、刺激項目の増加にともなって、探索時間は増加する（逐次処理を行っている）。
以上から、妨害刺激の数と反応時間は関数関係にあることが分かる。（𝑡：反応時
間，𝑛： 妨害刺激の数，𝑐, 𝑑：定数）．
𝒕 = 𝒄𝒏 + 𝒅 ・・・

式（１－１）

探索関数の傾き c は、一つ一つの刺激を探すときの時間に相当する。図 1-1(a)のような探索画面では探索関数の傾き c は妨害刺激の数の影響を受けないことから、モニ
ター上の刺激は並列的に探索され、図 1-1(b)のような探索画面では、探索関数の傾き𝑐が妨害刺激の数に応じて線形に増加していることから、モニター上の刺激は逐次的に探索されていると考えられる。また、切片𝑑は妨害刺激の個数によらない処理時間（キーボードを押すのに必要な運動時間など）を反映していると考えられる。
これらの時間（反応時間）の特徴から、視覚探索という心的処理には注意しなくてもターゲット刺激を見つけられる場合と、注意深く探索しなければターゲット刺激を見つけられない場合とがあると考えることができる。このように、目に見えない心的処理を、反応時間という指標を通して可視化することができる。
-3-

ターゲットの特徴が色と形の特徴の組み

目に飛び込んでくる合わせを一つずつ確（並列処理）

認（逐次処理）図 1-1 視覚探索課題の例とその反応時間11

http://noucobi.com/neuro/RTanalysis/S1.html
2020 年 1 月 19 日最終閲覧1

-4-

1.3

先行研究

視覚探索における探索方略に関する先行研究を取り上げる。先行研究では、Search
Panel 10 秒・Target Panel 3 秒・Break Panel 2 秒の計 15 秒 1 セットとした視覚探索課題
を 10 セット行い、視覚探索のメカニズムを解明するための実験が行われている。
探索時のパネル上の視線重心（Center of mass）を計算すると(9.31, 9.47)となり、右上の方向に偏りがあることが分かっている。
また、探索方略を４つのパターンに分類し、マイクロサッケード運動にばらつきがあることが分かっている。

図 1-2 先行研究におけるパネルスクリーンのスケール2

図 1-3 先行研究での実験の流れ 22

http://ruggero.sci.yokohama-cu.ac.jp/data/Maekawa_degree.pdf から引用

-5-

1.4

研究目的

注意によって正答率が上がったり、刺激に敏感に反応できるようになる。ものがよく見えるようになり、また反応時間が短くなってより早く応答できるようになる。刺激に注意を向けているときは行動結果が向上すると共に脳の神経細胞の活動が増大する。また時間が有限であることから、時間認識に影響を与える要因とされている視覚を理解することにより時間を有効活用することができる。
このように注意は様々な利点との関わりが大きい。視覚は脳と感情を刺激し影響を与えるため、脳科学・心理学においても重要性は高いと思われる。注意を利用して伝えたい情報を効率良く伝える方法を見つける手段、また注意欠陥多動性障害（ADHD）のような発達・行動・障害の原因解明にも繋がると考える。日常的に取り入れることが容易である視覚情報が、身体への影響を引き起こすことにより感情を管理し、脳が活性化され記憶に働きかけることから学習面の向上が考えられる。また、感情を刺激し影響を与えることから痴呆症や鬱病の改善に期待できる。視覚的注意を理解することで様々な場面に応用することができる。
そのため人間がどのような仕組みで注意をコントロールしているのかを理解することは重要である。本論文では、VR を使い立体図形を注視し解答するという課題を用いて、定量的な視覚情報を得ることを目的とし、それによって視覚探索を行っている中でのユーザーごとに異なる視覚感性の特徴解析と視覚探索パターンの規則性を確認する。
先行研究ではパネルに表示されるオブジェクトは 2 次元であるため、本研究ではオブジェクトを 3 次元空間に拡張し、また、Target Panel と Search Panel の順番を入れ替えて実験を行った。
また、先行研究では反応時間について詳しく分析されていなかったので、本研究では反応時間も分析の対象とした。

-6-

第2章
2.1

実験概要

VR について

ここでは、近年急速に発展してきているバーチャルリアリティ（VR）について述べる。VR とは実際には存在しない人工的空間を用いて現実とは変わらない体験を実現させることを目指す技術である。ここで、そもそも「現実」とは何かと思うかもしれないが、VR がとる立場としては、「現実」とは五感などの感覚情報をもとに、脳が作り出した感覚体験である。人の脳は、全身の感覚器官から受け取った情報を統合することで外界を認識する。VR は入力（人がコンピュータに情報を入力する）とシミュレーション（入力情報に合わせて VR 環境がどう変化するかコンピュータが計算する）と出力（人の五感センサや脳に計算から得られた刺激・感覚を提示する）の三つの要素によって構成されている。実際に利用者は身体に装着する機器やコンピュータにより合成した映像や音響などの効果によって、3 次元空間内に自身の身体を投影し、空間への没入感を感じることができ、仮想現実を体験することができる。近年ではヘッドマウントディスプ
レイ（HMD）を用いることで、小型のディスプレーにコンピュータが作り出す映像を表示し、仮想現実の体験が可能になり、医療や教育、観光産業など幅広い分野で注目されている。
HMD とは VR 空間に入るために装着するゴーグルのような形状の、頭部に装着して使用する装置である（図 2-3 参照）。頭部に装着し、固定すると眼前にコンピュータなどから送られてきた像が投影され、映像を見ることができる。両眼で立体視させるもの
や、ハーフミラーで実際の風景と映像を重ね合わせるものもある。
今回の実験では、高性能の HMD である FOVE 社製の FOVE０を装置として使用した。本研究では現実世界に忠実な環境で実験を行うことを目的としており、そのために広い視野角や高解像度な表示が重要である。この装置は赤外線アイトラッキングシステ
ムを用いているためトラッキング精度が高く、左右の眼 2 枚のパネルで構成されており、解像度も WQHD（2560×1440pixel）と高解像である。
VR と類似した技術として AR や MR という技術がある。AR（拡張現実）は Augmented
Reality の略で、実際の画像や映像と CG の映像を合成することで、現実感のある仮想空間を作り出すことができる技術で、MR（複合現実）は Mixed Reality の略であり、CG で人工的に作られた仮想世界と現実世界を融合させる技術である。VR は現実世界とは全く切り離された仮想の世界を体験することが目的であることに対し、AR はあくまで現実世界に対して情報を付与することが目的である点で異なる。MR は VR と AR を融合させたものであり、現実と仮想の空間が融合し、仮想世界の情報を現実世界と重ね合わせて体験することができる。
そのため MR はバーチャルな世界をよりリアルに感じることができるため、ゲームや-7-

エンターテイメントからビジネスシーンに至るまで、あらゆる分野で今後期待される技術である。
また、SR（代替現実）という新しい概念も存在する。SR は Substitutional Reality の略
で現実空間とよく似た過去の映像を見せ、それを現在起きている出来事として錯覚させるものである。PTSD（心的外傷後ストレス障害）治療などの医療現場などに活用できるのではないかと考えられている。

図 2-1

VR 生成のための基本的要素

-8-

2.2

Unity３D について

本実験で被験者が実際に体験する 3 次元空間は Unity3D というゲームエンジンを用いて作成した。Unity３D は主にコンピュータゲームや携帯ゲームを開発するために用いられている。このゲームエンジン Unity3D 自体は C 言語・C++で開発されているが、スクリプト言語としては C#、JavaScript 等を用いることができるが、本実験環境は C#
言語を用いてプログラムしている。
Unity３D というゲームエンジンを知覚実験に用いたのはその機能性にある。FOVE０
はこのゲームエンジンプラグインに対応しているため、視覚探索を行っている被験者のヘッドデータおよび視線データをトラッキングし、プログラミングを用いて管理することができる。他に互換性のある VR 装置としては Oculus Quest 等があげられる。今回の実験で抽出したかったデータをエンジン上に保存し、記録できるようにプログラミングできる利点もある。現在までにこのゲームエンジンを用いて知覚実験を行った科学者は
数少ない。

図 2-2

Unity３D 制御画面

-9-

2.3

実験環境

2.3.1

被験者について被験者は、男女 25 名で全員晴眼者（眼鏡、コンタクトレンズ等の矯正も含む）である。被験者には「実験説明書」（p30 参照）を熟読してもらい、口頭説明による思い込み
勘違いを防ぎ、それぞれの被験者に対して平等な説明をして実験操作を行えるようにした。被験者には実験の目的を伝えず、実験は、全て横浜市立大学にある理学系研究棟内の一室で行った。さらに静かな状態で実験に集中できるように、被験者に対しては必要以上に話しかけないようにした。

2.3.2

実験構成

本実験では視線追跡（eye tracking）を行うため、FOVE０を用いた。画面全てにピントが合っているという現在のスタンダードな VR

HMD は不自然で現実との差異を生み、画面の情報量が多いため、VR 酔いにつながっている。FOVE０は視線追跡技術によって、見ているところのみピントを合わせることができ、そのほかの領域を自然にぼかすことでより現実世界に近い VR 空間を作り出すことができる。目の開閉状況・瞬き・
片目つぶり・奥行き情報などを含んだ視線まで把握することができる。また、目で見たところに照準が動くことによって大きく頭を振る必要がなく、三半規管にやさしいため酔いづらいと言われている。
本実験では各被験者がどこを見ているか正確に知るために、被験者が 1 点または一連の点を見るキャリブレーションを事前に行った。そうすることで、瞬き・頭の角度(𝑥, 𝑦, 𝑧)・左右の眼の座標(𝑥, 𝑦, 𝑧)の誤差を減らしている。また、被験者の実験はじめの戸惑いを減らし、投入感を損ねることなくスムーズに VR 空間に入ることができる。
解析において、より詳細なデータを得るためにフレームレートの数が重要であるが、Unity と同時起動であっても本実験では FPS70 で測定をすることができた。
なお、本実験は Unity 上の時間によって進められるため、時間が経過すると自動的に表示されるパネルが切り替わるようになっている。詳細は 2.3.3.実験方法で述べる。
アイトラッキングを用いた分析では、一般的に観測したデータから注視に関する情報を抽出し、近赤外線の角膜反射のパターンから、左右それぞれの目の注視点を推定することができる。

- 10 -

図 2-3 実験中の被験者の様子

2.3.3

実験方法

本実験では、視覚探索課題をすべて C#を用いたプログラミングにより作成した。
まず、被験者が VR 空間に慣れるためにプラクティスパネルを用意した。本実験ではメモライズパネルとして１つのランダムに作成された定量的な 3 次元立体が７秒間呈示される。次にサーチパネルとして 9 つの 3 次元立体が呈示される。被験者はメモライ
ズパネルで覚えた立体がサーチパネルにあったときは左のコントローラーキーを押し、なかったときは右のコントローラーキーを押す。サーチパネルの最大表示時間は 15 秒としている。被験者ごとに試行回数を一定にするために問題数は 50 問とした。
また、いずれのパネルも鉛直方向（unity 上では𝑦軸方向）を中心に回転するようにプ
ログラムしている。
なお、本実験で FOVE０が取得しているヘッドトラッキングデータ・アイトラッキン
グデータ・反応時間・正誤パターンは解析がしやすいよう、CSV ファイルで記録している。
- 11 -

図 2-4 プラクティスパネル

図 2-5 メモライズパネル

図 2-6 サーチパネル- 12 -

第3章

実験結果・考察3.1

視線情報の分布3.1.1

角度の表し方角度の表し方は主に 3 種類（クォータニオン, ロール・ピッチ・ヨー, オイラー角）ある。まず、「クォータニオン」について述べる。クォータニオンは複素数を 2 次元から 4 次元にまで拡張した複素数の事で 1 つの実部と 3 つの虚部からなる。クォータニ
オンを用いた回転について結論から先に述べると、絶対値(√𝜔 2 + 𝑥 2 + 𝑦 2 + 𝑧 2 ) が 1のクォータニオンは 4 次元の回転を表すことができる。
実際どのようになるか例を挙げる。クォータニオン 𝜔 + 𝑖𝑥 + 𝑗𝑦 + 𝑘𝑧 に対して、回転を表すクォータニオン 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑖𝑠𝑖𝑛𝜃 を左からかけると(𝒄𝒐𝒔𝜽 + 𝒊𝒔𝒊𝒏𝜽)(𝝎 + 𝒊𝒙 + 𝒋𝒚 + 𝒌𝒛)= (𝝎𝒄𝒐𝒔𝜽 − 𝒙𝒔𝒊𝒏𝜽) + 𝒊(𝒘𝒔𝒊𝒏𝜽 + 𝒙𝒄𝒐𝒔𝜽) +𝒋(𝒚𝒄𝒐𝒔𝜽 − 𝒛𝒔𝒊𝒏𝜽) + 𝒌(𝒚𝒔𝒊𝒏𝜽 + 𝒛𝒄𝒐𝒔𝜽)・・式（3-1）

式（3-1）は次の座標変換を表している。
𝝎
𝒊
(𝒋)
𝒌

𝒄𝒐𝒔𝜽 + 𝒊𝒔𝒊𝒏𝜽𝝎𝒄𝒐𝒔𝜽 − 𝒙𝒔𝒊𝒏𝜽
𝒘𝒔𝒊𝒏𝜽 + 𝒙𝒄𝒐𝒔𝜽
( 𝒄𝒐𝒔𝜽 − 𝒛𝒔𝒊𝒏𝜽 )・・式（3-2）
𝒚𝒔𝒊𝒏𝜽 + 𝒛𝒄𝒐𝒔𝜽

ここで第 1 項・第 2 項及び第 3 項・第 4 項についてそれぞれ見ると、それぞれが 2次元における角度𝜃の回転式になっているため、クォータニオン𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑖𝑠𝑖𝑛𝜃は𝜔𝑥平面と𝑦𝑧平面をそれぞれ𝜃だけ回転したものになっている。また、この計算結果には 1 点で交わる 2 つの平面上で同じ大きさの角度だけ回転させるというクォータニオンによる回転の重要な性質が現れている。

- 13 -

次に「ロール・ピッチ・ヨー」について述べる。これは、まず回転させたいオブジ
ェクトにロール軸・ピッチ軸・ヨー軸という 3 つの直交軸を右手系になるように定義する。これらの軸を中心に回転させることをロール・ピッチ・ヨーといい、その角度をロール角・ピッチ角・ヨー角という。これらの軸は回転させるオブジェクトに固定されており、オブジェクトの回転とともに回転する。ここで、ロール・ピッチ・ヨーの回転角をそれぞれ𝑟, 𝑝, 𝑦 とし、ロール軸・ピッチ軸・ヨー軸の方向ベクトルを中心とした回転行列を𝑅𝑟(𝜃), 𝑅𝑝(𝜑), 𝑅𝑦(𝜓) とすると、𝑝を回転行列により回転した結果𝑝 ′は式 3-3 のように表現できる。
𝒑′ = 𝑹𝒓(𝜽)𝑹𝒑(𝝋)𝑹𝒙(𝒓)・・式(𝟑 − 𝟑)
ロール・ピッチ・ヨーでは、ロール軸・ピッチ軸・ヨー軸をどうとっているか、それらの軸を中心にどの順番で回転させるかを決めなければならない。

図 3-1 ロール・ピッチ・ヨー3

3

https://qiita.com/yama04070319/items/d007af8e80c6c84f2de1

2020 年 1 月 19 日最終閲覧- 14 -

最後に、「オイラー角」について述べる。オイラー角は剛体に固定された慣性主軸を表す座標系 (𝑋, 𝑌, 𝑍) と慣性系 (𝑥, 𝑦, 𝑧) を結び付ける角度である。𝑧軸と𝑍軸のなす角度を β 、β が 0°または 180°ではない場合には、𝑥𝑦平面と𝑋𝑌平面は一つの直線で交わる。この交線を N、x 軸と交線 N のなす角度を α とし、𝑋軸と交線 N のなす角度を γ としたとき、（α, β, γ）がオイラー角である。
本実験では、具体的な姿勢をイメージしやすく、パラメータ―数も 3 つと処理がしや
すい「オイラー角」を用いた。

図 3-2 オイラー角44https://www.mauriciopoppe.com/notes/computer-graphics/transformation-matrices/rotation/euler-angles/2020 年 1 月 19 日最終閲覧- 15 -

3.1.2 視線情報のヒートマップ
本実験では、視線の角度（オイラー角）を視線情報として被験者別に取得した。以下、directionX を水平方向の傾き、directionY を鉛直方向の傾きとする。得られた視線情報を用いて Python プログラムで解析を行った。
図 3-3 はサーチパネルが表示されている時間における視線角度を 50 問分足し合わせてプロットしたものである。この視線分布に偏りがあるのではないかと思い、プロッ
ト結果を視覚的にわかりやすい 2D ヒストグラムにした（図 3-4）。

図 3-3 被験者別の視線情報の散布図- 16 -

図 3-4 被験者別の視線情報- 17 -

２D ヒストグラム

被験者 A、被験者 B の視線情報の２D ヒストグラムから視線は左側に分布しやすいのではないかと予測することができたため、被験者２５人全員の視線情報を統合し、新たな２D ヒストグラムを作成した（図 3-5）。
２D ヒストグラムは Python プログラムを用いて作成した。またグラフの𝑥軸及び𝑦軸の上限・下限、及び bins は全て同じ値を用いて解析を行った。

図 3-5 被験者全員の２D ヒストグラム

図 3-5 から、視線情報は左側に分布しやすい傾向があることが分かった。先行研究
では視線重心が右上になる傾向が表れていたため、先行研究とは逆の結果を示すこととなった。これは先行研究ではターゲットが 2 次元で平面的であるため、左脳優位となり右側に視線が集中しやすく、本研究では、ターゲットが 3 次元で立体的であるため右脳優位となり左側に視線が集中しやすくなったのではないかと考えられる。
この結果は、本などの文章は左から書かれているためヒトの視線は左に偏りやすい
ことと関連があるのではないかと考えられる。また中心のヒートマップが濃くなっているのは、記憶時に表示される１つの 3 次元立体が中心の位置に存在していたことが関係していると考えられる。
- 18 -

3.2

視線の動き

3.2.1

正誤パターン

本実験では、メモライズパネルに表示される立体がサーチパネルに存在しているか否か、また課題に正答しているか否かの 2 つの指標を用いて 4 つのパターンに分類した（表 3-1）。これ以降、表の上段で用いたアルファベットを用いて正誤パターンを表記する。
表 3-1 実験の正誤パターン

3.2.2

ベクトル解析

探索時の目線の動きを Python プログラムの plt.quiver()を用いて解析した。その結果
視線の動き方は大きく 2 つに分けられた。（図 3-6）

- 19 -

図 3-6 フレームごとの視線のベクトル
視覚探索において縦向きに視線を動かす傾向があるものを Vertical Type（垂直方向）、横向きに視線を動かす傾向があるものを Horizontal Type（水平方向）と呼ぶ。いずれにおいても斜めの動きは少ないことが分かる。また各パターンの正答率（ABS ま
たは HIT の割合）は Vertical Type が 72.3％であったのに対し、Horizontal Type では
80.4％であった。
この結果から探索時には視線を水平方向に動かすと正確に効率よく探し出せる可能性が高いと考えられる。
また、頭の揺れ幅が大きいと眼球運動をスムーズに行うことができず、正答率が下がると考えられたが、本実験ではその傾向は確認することができなかった。

- 20 -

3.3

フーリエ変換

フーリエ変換とはデータ解析手法の一つで一般的には時間領域のデータを周波数領域へと変換するためのアルゴリズムとして使用されている。
周波数𝜔の正弦波を時間関数𝑓(𝑡)と考えると、一般には以下の式になる。
𝒇(𝒕) = 𝑨𝒆𝒙𝒑(𝒊𝒘𝒕)・・・式（𝟑 − 𝟒）

A は振幅、𝑖は虚数単位である。
𝑒𝑥𝑝が正弦波になるのはオイラーの定理を用いて確認できる。正弦波は時間関数または周波数関数とみなすことができる。正弦波以外についても正弦波の直交性（正弦波は互いに線形独立である）と完全性（任意の関数は正弦波の和に分解することができる）という 2 つの性質から同様のことがいえる。

𝑭(𝝎) =𝟏∞∫ 𝒇(𝒕)𝒆−𝒊𝒘𝒕 𝒅𝒕・・・式（𝟑 − 𝟓）

√𝟐𝝅 −∞

時間𝑡の関数𝑓(𝑡)を周波数𝜔の関数𝐹(𝜔)に移す変換の事をフーリエ変換といい、周波数𝜔の関数𝐹(𝜔)を時間𝑡の関数𝑓(𝑡)に変換することを逆フーリエ変換という。

図 3-7 フーリエ変換の例55

http://www.ne.senshu-u.ac.jp/~proj20-20/before/02.html

2020 年 1 月 21 日最終閲覧- 21 -

3.3.1フーリエ変換を用いた解析

１フレームごとの移動距離から視線ベクトルの速度を算出し、探索時の正誤パターン
別速度の波形をフーリエ変換した。（図 3-8）

図 3-8 探索時ののパターン別フーリエ変換

図 3-8 のグラフ結果から、正誤パターンいずれにおいても周波数 0~1Hz をピークにして収束していくようになったが、正誤パターンによって大きな変化はなく、本実験
では視線の速度と正誤パターンに関連性は見られなかった。

- 22 -

3.4

反応時間

反応時間（ReactionTime）とは、刺激が与えられてからその刺激に対して外的に観察可能な反応が生じるまでの時間である。反応時間は心理学研究において多く用いられる特徴量である。特に、ヒトが何らかの知覚課題を行う際の反応について言う。
刺激とはモニターに映し出される図形など、被験者に呈示するものの事を指す。反応
時間の測定には、刺激の呈示を制御する装置、反応を取得して記録する装置、刺激の呈示によって起動し反応の取得によって停止する時間計測装置の 3 つが必要である。
本実験ではプログラミングによって、刺激の呈示の制御と反応時間の計測、キーボードで反応を取得した。反応時間は刺激の入力から反応までに起こる様々な心的処理（刺激の知覚、判断や反応選択、反応の運動実行）が加算されたものとして考える。
反応時間は課題遂行成績の重要な指標であり、反応時間が長いほど複数の心的処理が関与していると考えることができる。
反応時間には刺激を知覚したらボタンを押すのみの単純反応時間と、刺激を知覚したらその内容によって押すボタンを判断する選択的反応時間がある。
本実験では、サーチパネルが表示されてから課題を遂行しキーボードを押すまでの時間を反応時間としたため選択的反応時間を使用している。

- 23 -

3.4.1

パターン別反応時間の分析

パターン別に反応時間の平均を求めると図 3-9 のようになる。

パターン別反応時間
9Reaction Time(s)

8
7
6
5
4

3
2
1
0
ABS

HIT

FA

MISS

図 3-9 パターン別反応時間
この結果から、パターン別で反応時間の差に有意性があるのではないかと考え、この反応時間を使って統計的分析を行った。まずは t 検定と分散分析を用いて、実際に反応時間平均に差がある可能性が高いかどうかの確認を行った。
＜分散分析＞
分散分析を行った結果を表 3-2 に示す。
表 3-2 パターン別反応時間の分散分析結果
変動要因

変動

自由度 分散

グループ間

204.6

3

観測された分散比

68.22192 10.84637

P-値

F 境界値

1E-06

2.641

p 値からパターン間で平均反応時間に優位性があると考えられる。次に、どのパターンがこの結果に影響を与えているか調べるために、t 検定を用いた。

- 24 -

＜ｔ検定＞
今回は分散が等しくないと仮定した 2 標本による t 検定を用い、有意水準は 5％としている。表 3-2 の下段は p 値を表している。
表 3-3 パターン間の t 検定結果
ABS と HIT

ABS と FA

ABS と MISSHIT と FA

HIT と MISS

FA と MISS

3.72E-110.127

0.04520.01070.006060.86

表 3-3 の結果から、HIT はいずれのパターンとも有意水準 5%で帰無仮説を棄却できることが分かった。
ここで、反応時間は正規分布に従わないという性質があるため、ほかのデータと違い、その解析方法に配慮する必要がある。正規分布に従わない原因としては、以下のようなことが考えられる。なるべく早く反応しようとするとき、反応時間は短くなり、分布は左に偏る。しかし、反応時間が負になることはなく、また筋の収縮にかかる時間などの不可避な時間を考えると、反応時間の短縮はある程度で頭打ちになる。
一方、長くなる分には時間は無限に長くなることができ、たくさんの試行のうちの少数の試行において、注意散漫やキーボードの押し間違いなどにより、時間が長くなってしまうことがある。
t 検定や分散分析は認知科学の研究で主にデータ分析方法として利用されるが、「型どおり」パラメトリック検定であるためそのデータの母集団が正規分布に従っている
ことを前提に検定を行っている。そのため、反応時間の生データにこれらの手法を適用することは望ましくない。その理由は、前提条件をみたしていないデータに対し検定を行うと、母集団の平均値に差がないのにも関わらず、差があると判断してしまう
タイプ１のエラーを起こす可能性が高まるからである。また、正規分布に従わない反応時間の平均値など代表値を用いて群間の比較をすることには問題がある。そこで反応時間解析で用いられる主な手法として以下の 3 つがあげられる。
１． 対数変換
変数変換（transformation of variable）とはデータに対して特定の変換を行うことで、分布の形状を変化させる手法である。分布の形状を変えたいので変換は非線形となる。反応時間解析においては、対数変換（logarithmic transformation）を用いることが多く、これにより多くの反応時間データが正規分布に近づくことが知られている。
しかしここで注意しなければならないのは、検定の結果から得られた有意差は変数
変換後の値に対して保証されるものであって、元のデータにおいても差があるかとい- 25 -

えるかどうかはわからないということである。
また、変換後の確率変数が必ずしも正規分布に従うかどうかは分からないため、変数変換を行っても正規分布にならず、パラメトリックな統計手法を適用できないこともある。図 3-10 では左が対数を取る前、右が対数を取った後の分布を表している。

図 3-10対数変換による分布の変化6２． 分布のフィッティング
反応時間は正規分布に従わないということを先に述べたが、反応時間がよく従う分布として、指数分布と正規分布を掛け合わせた ex-gaussian 分布が知られている。この分布に反応時間データをフィッティングさせることで分布同士の平均値などパラメー
タを比較することができる。問題点としては、この分布に反応時間が従うという合理的根拠が見つかっていないということである。
３． 正規分布に従わない統計的手法
対数変換や分布のフィッティング以外に、正規分布に従わない統計的手法として、解析の対象データ（今回ではパターン別反応時間）に対して、一切の分布を仮定しないノンパラメトリック検定がある。ノンパラメトリック検定には対応のある 2 群の「マイ・ホイットニーの U 検定」、対応のある 2 群の「ウィルコクソンの符号順位和検定」、対応のない 3 郡以上の「クラスカル・ウォリス検定」、対応のある 3 郡以上の「フリードマン検定」などが挙げられるが、本実験で用いた反応時間データは被験者一人ひとりからパターン別の反応時間を集めて分析しているため、対応ありのデータである。そこで、ウィルコクソンの符号順位和検定を用いて、HIT と他のパターンの平均に差があると言えるかどうかを分析した。

6https://www.slideshare.net/itoyan110/chapter7-94652905- 26 -

2020 年 1 月 19 日最終閲覧

2 つの測定値間の各差𝑍𝑖 の絶対値を順番に並べ、その順位を𝑅𝑖 とし、∅𝑖 を指示関数とすると、以下のようにしてウィルコクソンの符号順位統計量を計算することができる。

𝒏𝑾 = ∑ ∅𝒊 𝑹𝒊 ・・・式（𝟑 − 𝟔）𝒊=𝟏

計算結果は以下のようになった。（表 3-4）
表 3-4

HIT と他のパターンのウィルコクソンの符号順位和検定結果
HIT と ABS

HIT と FA

HIT と MISS

3.124E-10

0.00500.0104

反応時間の統計的分析から HIT は他の正誤パターンに対して有意性を持つことが分かった。
そのため、HIT のときの、脳波などの解析を行う事によって、高齢者の反応時間低下のメカニズムを解明、障害物からよける、車両事故を減らすことにつながるのではないかと考えられる。

- 27 -

第4章

まとめと議論

これまで立体映像視における注視点について考察をしてきた。本研究では大きく分けて 3 つの結果を得ることができた。1 つ目は実験前の仮説通り、探索時の視線ベクトルにおいて、Vertical Type と Horizontal Type の 2 種類に大別できることが確認された。また、それぞれの正答率から Horizontal Type のほうが効果的に探索を行えることが分かった。2 つ目は、4 種類の正誤パターンにおいて、HIT 時の反応時間の有意性を示すことができた。これらの特定の知覚パターンの発見は、人間の知覚に関連する新しいデバイスまたはシステムの設計にとって重要である。たとえば、被験者の視線追跡を継続的に監視することは、被験者の知覚パフォーマンスを制御及び最適化するのに役立つ。3 つ目は、被験者全員の探索時における視線分布の解析から、仮説と反して視線は左側に寄りやすい傾向があることの有用性を示すことができた。これは 3 次元の立体視により右脳が活躍したものからであると考察した。このことは VR で確認されており、特定の分野に応用することが可能である。たとえば、軍事、機械設計、その他の実世界の 3 次元デバイスでは、私たちの発見が応用される。
注意機能は高次脳機能の基本的な能力の一つであり、注意障害に陥ると、外界の刺激への反応の衰え・集中力の低下など日常生活に影響がでる。また、転倒は運動機能だけ
ではなく注意分散能力である認知機能にも原因があると考えられる。立体図形の認識には、注意持続性・視覚探索力・視覚運動性などのさまざまな能力が必要である。注意機
能を知ることは、複数の認知機能の維持・向上につながるのではないかと期待する。
今後の展望としては、本研究では立体映像の中心視野における物体知覚を行っているが、注意によって選択された対象以外の範囲部分である周辺視における視覚の役割もあると考えられていることから、周辺視野を対象とし解析する必要があると考える。また、人間の特性を理解するため様々な行動をデータで取得し分析することが必要である。感情を刺激する形状・色彩などが思考手段や情報処理、また問題解決方法に与える影響も探っていきたい。

- 28 -

第5章

謝辞

本研究を進めていくにあたり、ミケレット・ルジェロ教授には、実験方法、分析方法など研究や発表ついての熱心なご指導を賜りました。心より感謝いたします。
また、ゼミや日々の研究においてさまざまなアドバイスをくださったミケレット研究室の方々にも深く感謝いたします。
そして、本研究における実験の際に被験者を快く引き受けてくださった皆様に感謝いたします。
最後に、本論文執筆に携わってくださった全ての方々に、感謝の意を示し謝辞といたします。

- 29 -

第6章

参考文献

Miller, M.R., Herrera, F., Jun, H., Landy J.A. & Bailenson, J.N.(2020). Personal identifiability of user
tracking data during observation of 360-degree VR video
Yuichi, Itoh.,Ehud,Sharlin.,Yoshifumi, Kitamura., Fumio, Kishino., Benjamin, Watson., Steve, Sutphen., &Lili, Liu.(2006) A user interface for spatial cognitive assessment using ActiveCube
Nascimento, A.M., Queiroz, A.C.M., Vismari, L.F., Bailenson, J.N., Cugnasca, P.S, Camargo, J.B., & deAlmeida, J.R. (2019) The role of virtual reality in autonomous vehicles’ safety
Koji, Nishino., Hiroko, Irishio., Hiromitsu, Yokohama., Yukimasa, Miyagishi. (2017) Individual differencein using spatial signs cognitive characteristics in VR -The Difference between Vacant Lots and LandmarksHodaka, Tasaki., Takumi, Hayashi., Kyoko, Hine. (2017) Active-passive view affects impression andmemory in virtual reality, Tokyo Denki University
Takatsune, Kumada., Yasuo, Kuchinomachi., Shinya, Saida. (1995) The properties of functional visual
fields on visual search : Evidence from manual reaction time and saccadic eye movement, National instituteof bioscience and human-technology
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Rei, Maekawa. (2020) Research on search strategy in eye movement in visual search
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environment

大山 正(2010),『知覚を測る~実験データで語る視覚心理学~』,株式会社誠信書房

沖中 大和, 満上 育久 八木 康史(2016),『人の眼球と頭部の協調運動を考慮した視線推定』 大
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佐久田 博司, 平井 敬子 武士俣 貞助(2000)『3 次元モデルを用いた空間認識力改善と評価法』
舘 暲, 佐藤 誠, 廣瀬 通孝 (2010) バーチャルアリティ学 日本バーチャルリアリティ学会- 30 -

反応時間解析の理論と応用
http://noucobi.com/neuro/RTanalysis/S1.html

2020 年 1 月 19 日最終閲覧

フーリエ変換おもろいわー！
http://www.ml.seikei.ac.jp/biolab/lecture/Bioelecronics/2.5Fourier.pdf

2020 年 1 月 19 日最終閲

覧

知っておきたいキーワード反応時間
https://www.ite.or.jp/contents/keywords/2003keyword.pdf

2020 年 1 月 19 日最終閲覧

データ科学便覧
https://data-science.gr.jp

2020 年 1 月 19 日最終閲覧

反応時間解析の理論と応用
http://noucobi.com/neuro/RTanalysis/RTanalysis.html

2020 年 1 月 19 日最終閲覧

クウォータニオンと回転
https://www.f-sp.com/entry/2017/06/30/221124

2020 年 1 月 19 日最終閲覧- 31 -

実験対象者の方へ

実験説明書

実験にご協力いただき誠にありがとうございます。この操作説明を読んで、実験の流れを理解していただいてから実験を行います。

＜実験方法＞

準備
１．椅子に座り、実験説明書をお読みください。
２．*キャリブレーションを行います。
３．画面に表示される指示に従って、目の位置を調節してください。緑の玉が表示されますので、それを追うようにして目を動かしてください
４．「調整が完了しました」が表示されたら教えてください。
５．キャリブレーション後は VR 装置に触らないようにしてください。

操作方法
１．表示される１つの３次元立体を記憶してください。
２．表示される９つの３次元立体の中に覚えた立体があった場合は左のコントローラ
ーキーを押し、なかった場合は右のコントローラーキーを押してください。
３．１と２を繰り返し行ってください。
４．何度か練習を行います。
５．練習が終了したら実験を開始します。時間は 10 分程です。

＊キャリブレーションとは実験開始前に個人間による目の位置やズレを調整するためのものです。

- 32 -

注意事項
・実験中は手元の視界が失われるため、キーボードの位置が分からなくならないよ
う、手は動かさないようにお願いします。
・表示される立体のうち回転対称のものは同じものとして考えてください。
例

データの取り扱いについて取得したデータは本研究以外では使用しません。またデータは番号付けを行い匿名化し、ランダムに分析を行います。また、この実験は個人の能力差を測るものではありません。個人間で能力の優越を分析することは一切ありません。

横浜市立大学
国際総合科学部

国際総合科学科

理学系

物質科学コース
ミケレット研究室
岡嶋- 33 -佑弥

付録
本研究で用いた unity の実験環境及び C#のプログラムコードをまとめる。

＜Unity 制御画面＞＜インスペクタービュー＞
・・・各ゲームオブジェクトの属性（特徴）を表示する。位置、角度、大きさ、どんなプログラムコードで動くか等々、ゲームオブジェクトの設定をまとめて表示する役
割がある。
次ページ以降、初期状態の Hierarchy に存在するオブジェクトそれぞれのインスペクタービューを示す。

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- 35 -

- 36 -

- 37 -

- 38 -

- 39 -

- 40 -（インスペクタービュー終わり）

次ページ以降、本実験で使用した C#プログラミングコードを
Random11・Get Head Data の順に示す。

- 41 -

＜C#プログラミングコード＞<Random11＞- 42 -

- 43 -

- 44 -

- 45 -

＜Get Head

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Data＞

- 47 -