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本研究では，高精度な形状計測手法を用いて計測した顔の形状データに基づき，顔の一部に短時間かつ微差な動きとして表れるとされている，微表情と呼ばれる現象を認識するための手法を研究・開発した．微表情は，動揺等の人間の内部状態の変化に応じて，表情の僅かな差異として出現するという報告があり，これを認識することができれば，機械による人間理解に有用な情報として活用できる．
本研究では，この微表情の表れる部位を実験的に特定し，簡易的な，顔形状情報を用いた人間の内部状態の推定試験を行い，その結果を検証した．具体的には，顔形状を高精度かつ高密度に計測した結果を用いて，人間の内部状態と連動した，微小かつ特定の部位に生じる運動を発見するための手法として，機械学習による顔の運動特徴の学習および認識手法を構築した．
その結果，本研究で被験者に与えた課題に関して，高精度に顔の運動を記録したデータを用いることで，人間の内部状態と連動した特徴の現れる部位を定め，約75%の精度で，これを推定することができた．一方で，顔形状の計測における平均誤差が数mm，またフレームレートを20fpsに低下させた状態では，微表情の認識が困難であるという結果を得た．この結果から，微表情の実用的な認識には，顔形状の計測誤差1mm以下，100fps以上の高フレームレートが必要であるという結果を得た．
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