表情の動的多様性に基づく心理的ストレスレベルの推定

摘要

This paper presents a method to generate individual Facial Expression Spatial Charts (FESC) using Self-Organizing Maps (SOM) and Fuzzy Adaptive Resonance Theory (ART) networks. The proposed method consists of three steps: the first step is to extract topological features from time-series facial image datasets using SOMs; the second step is to integrate weights of SOM into categories using Fuzzy ART networks; the third step is to create FESCs integrated by all arousal levels produced from categories of facial expressions in each basic facial expression. For considering the influence that stress gives an expression, we measured the psychological emphasis that a subject feels at that time. The result shows a negative correlation for psychological stress and the expanse of FESC, which means that the expression became poor during feelings of stress.%本論文では，表情表出時の顔の動的多様性から，個人固有の表情空間を定量化する表情空間チャートという枠組みを用いて，表情表出における覚醒度の変化と心理的ストレスとの関係性について検証する．表情空間チャートとは，「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の3表情を対象として，各表情の覚醒度を軸とする表情の表出レベルをチャート状に表現したものであり，教師なしニューラルネットワークのSOM（Self-Organizing Maps）とFbzzy ART（Adaptive Resonance Theory Networks）を用いて生成する．表情空間チャートから，人間が抱える心理的ストレスが表情に与える影響について分析するために，心理的ストレス尺度のSRS-18を用いて各被験者のストレスの経時変化を計測し解析したところ，「喜び」と「怒り」の表情にストレスの影響が表れやすいという傾向が得られた．