微表情の顔データを人工生成する

自然に発生する微表情は持続時間が短く収集が難しいため、研究に必要なデータセットが世界的に不足しています。既存の顔画像を参照してオリジナル顔画像を収集し、モーフィング合成で200種類以上の微表情パターンを人工生成することで、微表情研究の基盤データセット構築に取り組みました。データが存在しないなら、作ることから始めるアプローチです。

平均顔とモーフィング技術を用いて、微細な顔表情に特化した人工顔画像データセットを構築した事例です。既存の高強度感情中心のデータベースとは異なり、微表情を体系的に扱える基盤整備を目的としてオルチェが担当しました。

多くの既存顔表情データベースは高強度の感情表現に重点を置いており、微細な表情変化は十分にカバーされていませんでした。また個人差の影響を受けやすく、機械学習用データとして均質化が難しいという課題もありました。

JAFEEのアジア人顔画像を参照し、18種類の表情を模倣するよう6名の被験者からオリジナル顔画像を収集しました。これらを組み合わせ、平均顔とモーフィング技術を用いて人工的に多様な微表情パターンを生成しています。

本プロジェクトにより、微表情に特化した平均顔データセット・均質化された顔特徴上での表情変化データ・機械学習に適した大量の人工表情データを整備しました。微細な感情変化を構造化して扱えるデータ基盤を構築しています。

本データセットは、高精度感情分析・機械学習モデルの訓練・文化差に依存しない感情研究など多分野で再利用可能です。オルチェが整備した微表情特化データ基盤は、感情認識・心理学・医療・HCI分野への展開可能性を持ちます。

表情は連続的に変化する現象であるため、静止画の分類だけでは十分に扱えません。本研究では、顔の表情を滑らかに変形するモーフィングアルゴリズムを構築し、表情の境界や中間状態を研究データとして生成できる環境を整えました。微妙な変化を扱える道具があって、はじめて微妙な心理を論じることができます。
表情は、人の気持ちを静かに映します。オルチェは、その動きをやさしく読み解く技術を磨いています。