論文の概要: Synthesizing Images on Perceptual Boundaries of ANNs for Uncovering Human Perceptual Variability on Facial Expressions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14549v1
- Date: Sat, 19 Jul 2025 09:12:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.937851
- Title: Synthesizing Images on Perceptual Boundaries of ANNs for Uncovering Human Perceptual Variability on Facial Expressions
- Title（参考訳）: ANNの知覚境界画像の合成による顔表情の知覚変動の解明
- Authors: Haotian Deng, Chi Zhang, Chen Wei, Quanying Liu,
- Abstract要約: 本研究は、個人が同じ刺激を視る場合でも、感情分類に有意な差異を示す高知覚的変動現象について検討した。
ANNと人間の知覚の類似性に触発されて、ANN分類器に不明瞭な表情サンプルは、人間の観察者の間で異なる知覚的判断をも引き起こすという仮説を立てた。
本研究は,ANN決定境界と人間の知覚的多様性の体系的関連性を確立し,感情的解釈のパーソナライズされたモデリングに関する新たな知見を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.172281969351795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A fundamental challenge in affective cognitive science is to develop models that accurately capture the relationship between external emotional stimuli and human internal experiences. While ANNs have demonstrated remarkable accuracy in facial expression recognition, their ability to model inter-individual differences in human perception remains underexplored. This study investigates the phenomenon of high perceptual variability-where individuals exhibit significant differences in emotion categorization even when viewing the same stimulus. Inspired by the similarity between ANNs and human perception, we hypothesize that facial expression samples that are ambiguous for ANN classifiers also elicit divergent perceptual judgments among human observers. To examine this hypothesis, we introduce a novel perceptual boundary sampling method to generate facial expression stimuli that lie along ANN decision boundaries. These ambiguous samples form the basis of the varEmotion dataset, constructed through large-scale human behavioral experiments. Our analysis reveals that these ANN-confusing stimuli also provoke heightened perceptual uncertainty in human participants, highlighting shared computational principles in emotion perception. Finally, by fine-tuning ANN representations using behavioral data, we achieve alignment between ANN predictions and both group-level and individual-level human perceptual patterns. Our findings establish a systematic link between ANN decision boundaries and human perceptual variability, offering new insights into personalized modeling of emotional interpretation.
- Abstract（参考訳）: 感情認知科学における根本的な課題は、外的感情刺激と人間の内的経験との関係を正確に捉えるモデルを開発することである。
ANNは表情認識において顕著な精度を示してきたが、人間の知覚における個人間差をモデル化する能力はいまだ研究されていない。
本研究は,同じ刺激を視る場合でも,個人が感情分類に有意な差異を示す,高知覚的変動現象について検討した。
ANNと人間の知覚の類似性に触発されて、ANN分類器に不明瞭な表情サンプルは、人間の観察者の間で異なる知覚的判断をも引き起こすという仮説を立てた。
この仮説を検証するために,ANN決定境界に沿ってある表情刺激を生成する新しい知覚境界サンプリング法を提案する。
これらの曖昧なサンプルは、大規模な人間の行動実験によって構築されたvarEmotionデータセットの基礎を形成する。
分析の結果、これらのANN統合刺激は、人間の知覚の不確実性を高め、感情知覚における共有計算原理を強調していることが明らかとなった。
最後に、行動データを用いてANN表現を微調整することにより、ANN予測とグループレベルと個人レベルの人間の知覚パターンの整合性を達成する。
本研究は,ANN決定境界と人間の知覚的多様性の体系的関連性を確立し,感情的解釈のパーソナライズされたモデリングに関する新たな知見を提供する。
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