顔の個人識別に関する電気生理学的知見を利用した情報処理手法の研究

1.表情と顔ニューロンの関係解明本研究が基礎としている顔ニューロンの研究で「表情」は解析対象とされていないが、本研究で行った個人識別実験では表情変化により確実に識別率低下の起こることが確認された。この事実を利用して「表情変化を取り入れた個人識別」、「表情識別」、「感情理解」などの可能性を検討した。表情変化を伴う顔の動画像を解析した結果、目や眉毛、口の周囲の顔部品の大きさ変化に着目すると、「笑い」や「驚き」などは比較的簡単に識別が可能であった。これに対し、「悲しみ」や「怒り」などは、個体差も大きく、それほど識別は容易ではなかった。表情変化に大きな影響を受ける顔ニューロンは限られている。そこで表情変化により変化の大きな顔特徴に一定値を代入して得られる顔ニューロンの発火パターンを"第三指標"として導入した。なお、第二指標は、恣意的顔特徴変化(つまり変装)に対処するために我々が工夫した誤差低減法であるが、さらに第三指標を導入すると、表情変化にも対応できることをが示された。すなわち、「どのような表情か」を判定することなく、表情変化にとらわれずに個人識別が出来ることを示した。2.感情情報の取得可能性についての検討感情が即、表情として顔に投影されるわけではないが、「笑い」や[驚き」などの場合、顔特徴の変化は個人によらず、変化に一般性がある。このような表情と対応する感情の理解は、統計的な処理を含めれば可能と予想される。3.利用可能性について心理学研究の統計的なデータによれば、「平均的に、感情の約55%は表情に表れる」とされている。甚だ個体差の大きい観測結果と思われるが、「笑い」など、価値観として社会的にも抑制が求められない表情に限れば、表情から感情を推定することは可能と思われる。福祉施設等における精神的満足度などを評価する方法として、利用可能性があると思われる。

1.表情と顔ニューロンの関係解明本研究が基礎としている顔ニューロンの研究で「表情」は解析対象とされていないが、本研究で行った個人識別実験では表情変化により確実に識別率低下の起こることが確認された。この事実を利用して「表情変化を取り入れた個人識別」、「表情識別」、「感情理解」などの可能性を検討した。表情変化を伴う顔の動画像を解析した結果、目や眉毛、口の周囲の顔部品の大きさ変化に着目すると、「笑い」や「驚き」などは比較的簡単に識別が可能であった。これに対し、「悲しみ」や「怒り」などは、個体差も大きく、それほど識別は容易ではなかった。表情変化に大きな影響を受ける顔ニューロンは限られている。そこで表情変化により変化の大きな顔特徴に一定値を代入して得られる顔ニューロンの発火パターンを"第三指標"として導入した。なお、第二指標は、恣意的顔特徴変化(つまり変装)に対処するために我々が工夫した誤差低減法であるが、さらに第三指標を導入すると、表情変化にも対応できることをが示された。すなわち、「どのような表情か」を判定することなく、表情変化にとらわれずに個人識別が出来ることを示した。2.感情情報の取得可能性についての検討感情が即、表情として顔に投影されるわけではないが、「笑い」や[驚き」などの場合、顔特徴の変化は個人によらず、変化に一般性がある。このような表情と対応する感情の理解は、統計的な処理を含めれば可能と予想される。3.利用可能性について心理学研究の統計的なデータによれば、「平均的に、感情の約55%は表情に表れる」とされている。甚だ個体差の大きい観測結果と思われるが、「笑い」など、価値観として社会的にも抑制が求められない表情に限れば、表情から感情を推定することは可能と思われる。福祉施設等における精神的満足度などを評価する方法として、利用可能性があると思われる。