ガウス過程選好学習と敵対的生成ネットワークを用いた外集団の顔特徴の可視化阪神ファンが考える巨人ファンの顔

抄録

ガウス過程選好学習（Gaussian process preference learning）と敵対的生成ネットワークの一種であるStyleGAN2を組み合わせた実験を行い，外集団構成員が有していると想定される顔特徴の可視化を試みた。日本の大学生116名が提供した顔画像を，Flickr-Faces-HQ（FFHQ）で学習したStyleGAN2の潜在表現に埋め込んだ。埋め込まれた潜在表現に対し主成分分析を行い8次元の顔部分空間を構築した。実験参加者に，この顔空間（±2SD）から生成された2つの画像をモニタに並べて提示し，「より巨人/阪神ファンらしい顔」を選択する課題をそれぞれ100試行行わせた。実験参加者は全て阪神ファンであった。選好結果をもとに顔特徴を巨人/阪神ファン顔らしさに変換する内的な効用関数の推定を行った。ガウス過程選好学習はガウス過程回帰にThurstoneモデルを組み込んだ手法である。すべての参加者の結果を平均した平均巨人/阪神ファン顔らしさ関数をそれぞれ算出し，これらの関数が最大値となった潜在表現から，阪神ファンが考える巨人・阪神ファンの顔を合成しその顔特徴と比較した。