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表情認知とは、画像や動画から人の表情を識別し、感情カテゴリーに分類する技術です。人間の表情は、喜び、悲しみ、怒り、驚き、恐怖などの基本的な感情を表現するだけでなく、複雑な感情や意図を表現することもあります。表情認知技術は、これらの表情を正確に識別することで、人間の感情や意図を理解することを可能にします。
表情認知技術の基本的な考え方は、顔の表情を構成する表情筋の動きを検出することです。表情筋の動きには、基本的な感情に関連する特徴的なパターンがあります。例えば、喜びの表情は、口角が上がっている、眉が上がって目が開いているなどの特徴があります。表情認知技術は、これらの特徴を検出することで、表情を識別します。
表情認知技術には、機械学習や深層学習などの手法が用いられます。機械学習では、あらかじめ用意された表情の画像データから、表情と表情筋の動きの関係を学習します。深層学習では、顔の画像を入力として、表情を識別するニューラルネットワークを学習します。
表情認知技術は、さまざまな分野で活用されています。例えば、
- セキュリティ：不審者の表情を検知して、犯罪の未然防止に役立てる
- 医療：患者の表情から感情やストレス状態を把握して、治療に役立てる
- マーケティング：顧客の表情から興味関心を分析して、商品やサービスの開発に役立てる
などの用途が挙げられます。
表情認知技術は、人間の感情や意図を理解するための重要な技術です。今後も、技術の進歩とともに、さまざまな分野で活用されていくと考えられます。
参考URL:
顔表情認知 - 脳科学辞典
