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畳み込みニューラルネットワークによる笑顔評価の推定

◎糸洲昌隆・遠藤聡志・當間愛晃・山田孝治・赤嶺有平（琉球大）

人のコミュニケーションにおける重要な要素は、メラビアンの法則より、ジェスチャーや表情などの視覚情報が半分以上を占めている。笑顔は人に良い印象を与える表情の一つであり、井上らの研究より、多少の年代差と性差はあるが笑顔は共通して評価が高いという結果が出た。また、笑顔表情の形状と印象に関する研究より、顔パーツの形状や位置によって印象の違いが見られるという報告がされている。これらの研究より、表情を印象によって分類することで、さらに細分化できるのではないかと考えた。そこで本研究では、畳み込みニューラルネットワークを使用して印象の良い笑顔と悪い笑顔を学習させることで、笑顔印象の評価の推定するモデルを構築する。