畳み込みニューラルネッ卜ワークを用いた表情表現の獲得と顔特徴量の分析

摘要

表情は,コミュニケ一シヨンを図るうえで自分や相手の感情を表し,言葉と同等に重要な情報であると考えられる.機械学習による表情認識では,Facial Action Coding Systemなどの人手で設計された特徴量が用いられてきたが,最近では Convolutional Neural Networks (CNN)のように特徴量そのものを学習し認識,識別を行う手法が一般的である.表情認識では,表出の個人差と主観的な判断による認識の揺れが存在することから一意に判断することの難しい表情が存在すると考えられる.したがって,認識精度だけで結果の信頼性を評価することは難しぐCNNが学習した特徴を明らかにするための分析は重要だと考えた.