標識にノイズ付加、色覚障害者の識別率向上−豊橋技科大が色変換モデル

【名古屋】豊橋技術科学大学未来ビークルシティリサーチセンターの金澤靖准教授らは、色の区別が難しい色覚障害者向けに、色に“ノイズ”を付加することで色の識別率が向上することを見いだした。検知しにくい色に対し、「色変換モデル」によって輝度や偽色などのノイズを加えると色の違いが分かるようになる。今回の結果を基に、より有効なノイズモデルを研究し、道路標識などの識別率向上につなげる。

色変換モデルは、健常者への刺激値が異なる二つを用いて、色覚障害者の見分けやすさの違いを調べた。定量評価実験では、ノイズの付加前後の色の違いと、グラデーションの隣接帯の色の違いを利用。刺激値の大きなモデルの方が刺激値の小さいモデルよりも識別率が向上することが分かった。

実画像とグラデーション画像を用いた主観評価実験では、どちらの画像でも刺激値が大きいモデルの方が高評価を示す値になり、識別率向上につながる。

ノイズ付加...