2020 Fiscal Year Research-status Report

表情模倣の時間的特性の解明―筋電図と画像解析による検討―

Research Project

Project/Area Number	19K12744
Research Institution	Doshisha University
Principal Investigator	藤村友美同志社大学, 心理学部, 准教授 (90623992)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	森数馬国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 研究員 (70754696)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	顔画像解析 / 時系列情報 / 表情筋電図 / 表情模倣
Outline of Annual Research Achievements	本研究では、顔画像解析と表情筋電図法によって表情を定量化し，時系列情報を考慮した解析手法によって表情模倣の時間的特性を明らかにすることを目的としている。2020年度は、コロナ禍により人を対象とした対面実験が実現できなかったため，顔表情データベース（Fujimura & Umemura, 2018）をソースとした探索的検討を行った。まず顔表情刺激を顔の動きを機能的単位で表現したAction Unit（AU） (Ekman & Friesen, 1978; Ekman, Friesen, & Hager, 2002)によって表情の時空間情報を定量化した。これらのAUに基づく時空間情報から，表情から知覚される感情状態が予測できるかを機械学習（Support Vector Machine: SVM）を用いて検討した。その結果，快－不快の評価については，動画表情における変化のピーク値を指標とした場合，口角を上げるAU12やAU６が寄与していることが明らかになった。また表情の感情種によって，AUの時空間的情報のいずれのパラメーターが感情のカテゴリー判断に寄与しているかも異なることが明らかになった。さらに，表情解読ソフトウェアで顔刺激のAU強度を算出したところ，各感情種に定義されているAUの表出強度について，顔面の左右差がみられた。これは，心理評定データによって明らかにされていた快－不快の感情強度の顔面左右非対称性を裏付けるものである。これらの結果をまとめ，国際誌投稿の準備中である。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason コロナ禍および研究代表者の異動により，予定していた対面実験をスムーズに実施することができなかった。
Strategy for Future Research Activity	今後は、ヒトを対象とした実験実施が可能になり次第、顔表情刺激の座標情報から知覚者の表情模倣を予測できるかを検討していく。
Causes of Carryover	予定していた対面実験が実施できなかったため，参加者への謝礼分が未使用となった。これは次年度の実験の謝礼分に充てる予定である。