情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

本研究では、表情と音声を用いたサポートベクタマシンによる感情認識を
提案する。提案手法では表情と音声の特徴量をサポートベクタマシンに入力し
識別させることで表情のみや音声のみの研究より認識率の向上を目指す。
表情はFacial Action Coding Systemに基づく特徴点の動きを分析することで
特徴量を求める。音声の特徴量は基本周波数とパワーを独立成分分析と
一般化調和解析で求める。その特徴量をサポートベクタマシンに入力することで
認識させる。その後認識結果の前後関係を考慮し、結果の修正を行う。
怒り・喜び・恐怖・驚愕・悲しみ・嫌悪の6つの感情を出している状態と
感情を出していない状態の7つに分類する。