情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

近年，人間とのコミュニケーションを目的としたロボットの研究
・開発が盛んに行われており，顔表情認識の研究が注目を集めて
いる．現状の多くの表情認識研究では，短期間で撮影した表情画
像を用いて認識実験を行っていることが多い．しかし人間の表情
は多様性を有するため，短期間で全表情パターンを取得すること
は困難である．また，時間経過に伴い未学習の新規表情パターン
が出現することが考えられ，初期に生成した識別器ではこれらの
表情を安定して認識することは困難である．すなわち，表情認識
モデルが新規表情パターンに適応・進化し，時間軸に対しての頑
強性を得る必要がある．そこで本研究では，時間軸に対して適応
的な追加学習機能を有する表情認識モデルについて基礎検討を行
った．