技術概要 Technology Overview
顔の表情変化や表情筋の動きを解析し、感情状態や心理反応を定量的に推定する技術です。顔画像・動画から表情特徴を抽出し、基本感情から複雑感情までを多角的に評価します。
他技術との関係・位置づけ
本モジュールは、感情解析における基盤技術として位置づけられます。音声感情解析や生理感情解析などと組み合わせることで、感情状態を多面的に評価できます。
特徴・強み Features & Strengths
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01
喜び・悲しみ・怒りなどの基本感情だけでなく、興味・集中・退屈・疑念など高次感情も解析できます。
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02
Russell円環モデルに対応
快−不快、覚醒−睡眠の2軸により、連続的な感情状態を定量化できます。
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03
FACS準拠のAU解析に対応
エクマン博士らが開発した世界標準の表情分析システムに準拠。
科学的根拠に基づいた客観的な感情分析を実現できます。 -
04
日本人特有の微細表情に対応
日本人特有の抑制的・微細な表情変化を考慮した独自モデルに対応しています。
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05
時系列感情変化を解析
静止画だけでなく動画解析にも対応し、感情の強度変化や推移を追跡できます。
技術的アプローチ Technical Approach
顔画像・動画から顔特徴点や表情筋動作を抽出し、深層学習モデルによって感情状態を推定します。表情特徴量、AU情報、時系列変化を統合し、感情カテゴリや感情強度を算出します。動画解析時には時間変化を考慮した時系列モデルを用いて感情推移を解析します。
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入力データ Input Data
- 顔画像
- 表情動画
- 顔ランドマーク情報
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出力データ Output Data
- 感情推定結果
- 表情特徴量
- 感情時系列データ
- 表情変化指標
できること・用途 Use Cases
顔表情から感情状態や心理反応を定量化し、マーケティング・教育・医療・UX評価など幅広い領域で活用できます。
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01
広告・マーケティング評価
広告視聴時の感情変化や印象形成タイミングを解析し、訴求ポイント評価に利用できます。
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02
映画・エンタメ分析
映像視聴時の感情推移を時系列で解析し、作品体験評価に活用できます。
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03
教育・学習評価
学習中の集中・困惑・興味状態を表情から推定し、教育コンテンツ改善へ利用できます。
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04
心理・医療支援
対話中の感情変化や微細表情を解析し、心理状態評価やコミュニケーション支援に活用できます。