近年、AIで感情推定を行う研究が活発化し、
表情から感情を一意に求める場合、推定には汎用モデルが用いられている。
しかし、例えば普段から口角が上がっている人に対して
感情推定を行うと常に喜んでいると推定される。
このように汎用モデルを用いると
個人毎によく見られる表情（個人バイアス）
を含む感情推定となる課題がある。
本研究では個人毎の感情推定した結果を用いて
感情強度を出現頻度でクラスタリングし、
サイズが最も大きいクラスタを個人バイアスと捉え、
そのクラスタに含まれる感情の最大強度を基準として感情強度の補正を行い、
適合率、再現率ともに最大20％の精度向上を確認した。