Split Semantic Detection in Sandplay Images

要約

サンドプレイ画像は、精神分析の重要な担い手として、クライアントが砂のオブジェクト（砂、川、人物、動物、植生、建物など）を選択し、配置することによって構築される視覚的場面である。クライアントの内面世界の投影であるため、クライアントの主観的な心理状態を反映した高度な意味情報を含んでおり、客観的な基本意味（オブジェクトの名前、属性、バウンディングボックスなど）のみを含む一般的な自然画像シーンとは異なる。本研究では、多くの感情や性格の問題に関連する代表的な心理的セマンティクスである「分裂」を研究対象とし、時間とコストのかかる手動解析プロセスに代わる、自動検出モデルを提案する。そのために、意味判断問題を視覚問題に投影した分布図生成手法と、分割意味論の良好な表現を提供できる特徴量次元削減・抽出アルゴリズムを設計する。また、各クライアントから1つのサンプルを収集し、5人のセラピストに各サンプルのラベル付けを依頼するサンドプレイデータセットを構築し、大きなデータコストをかけた。実験により、提案手法の有効性を確認した。

要約(オリジナル)

Sandplay image, as an important psychoanalysis carrier, is a visual scene constructed by the client selecting and placing sand objects (e.g., sand, river, human figures, animals, vegetation, buildings, etc.). As the projection of the client’s inner world, it contains high-level semantic information reflecting the client’s subjective psychological states, which is different from the common natural image scene that only contains the objective basic semantics (e.g., object’s name, attribute, bounding box, etc.). In this work, we take ‘split’ which is a typical psychological semantics related to many emotional and personality problems as the research goal, and we propose an automatic detection model, which can replace the time-consuming and expensive manual analysis process. To achieve that, we design a distribution map generation method projecting the semantic judgment problem into a visual problem, and a feature dimensionality reduction and extraction algorithm which can provide a good representation of split semantics. Besides, we built a sandplay datasets by collecting one sample from each client and inviting 5 therapists to label each sample, which has a large data cost. Experimental results demonstrated the effectiveness of our proposed method.

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