Split Semantic Detection in Sandplay Images

要約

箱庭イメージは、精神分析の重要な担体として、クライアントが砂のオブジェクト（例えば、砂、川、人物、動物、植生、建物など）を選択して配置することによって構築される視覚的なシーンです。
クライアントの内的世界の投影として、クライアントの主観的な心理状態を反映する高レベルの意味情報が含まれており、客観的な基本的な意味論 (例: オブジェクトの名前、属性、境界ボックス、
等。）。
この研究では、多くの感情や性格の問題に関連する典型的な心理的意味論である「分裂」を研究目標として取り上げ、時間と費用がかかる手動分析プロセスを置き換えることができる自動検出モデルを提案します。
それを達成するために、意味的判断問題を視覚的問題に投影する分布マップ生成方法と、分割された意味論を適切に表現できる特徴次元削減および抽出アルゴリズムを設計します。
さらに、各クライアントから 1 つのサンプルを収集し、各サンプルにラベルを付けるために 5 人のセラピストを招待して箱庭データセットを構築しましたが、これには多額のデータコストがかかります。
実験結果により、提案手法の有効性が実証されました。

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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