DEIM Forum 2016 E5-1

決定木アンサンブルを用いた表情認識と表情強度の推定
野宮 浩揮†

阪上 翔太††

宝珍輝尚†† 京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 〒 606–8585 京都府京都市左京区松ヶ崎御所海道町†† 京都工芸繊維大学 工芸科学研究科 〒 606–8585 京都府京都市左京区松ヶ崎御所海道町
E-mail: †{nomiya,hochin}@kit.ac.jp
あらまし

表情認識は，様々な分野に応用できる技術であるため，広く研究が行われているが，その多くは，基本 6

表情などの限られた種類の典型的な表情の識別を対象としている．一方，自然に表出する表情は様々であり，感情の強さによって，表情の強度も異なるため，表情認識を現実の問題に適用する際には，表情の微妙な違いを見分ける必要が生じる．そこで，本論文では，アンサンブル学習に基づいて多数の決定木を組み合わせて，自然に表出した表情を効率的に識別する手法，ならびに，個々の決定木の識別結果を用いて，表情の強度を推定する手法を提案する．また，自然に表出した表情を含む映像データセットを用いた表情認識・表情強度推定実験を通じて，提案手法の有効性を示す．
キーワード

表情認識，表情強度，アンサンブル学習，決定木

1. は じ め にの特徴量を用いて複数の表情識別器を生成し，アンサンブル学習法 [12] を用いてそれらを統合することにより，最終的に一つ表情認識は，画像や映像の検索，ロボット工学，ヘルスケアの表情認識モデルとする．そのために，様々な顔特徴点を用いなど，多様な分野に活用することのできる技術のため，近年注て多数の特徴量を定め，それらの中から特徴選択を行い，有用目を集めており，高性能な表情認識手法の確立のために，様々な特徴量のみを使用する．表情識別器の生成には，高速な識別な取り組みがなされている．表情認識においては，複雑に変化が可能な決定木を生成するアルゴリズムである C5.0 [13] を使し，個人差も大きい表情をいかに正確に識別するかという点用する．アンサンブル学習法では，一つ一つの識別器の性能がが重要である．さらに，例えば，大規模な映像データベースか低くても，それらを複数組み合わせることにより認識性能を向ら素早く有用なシーンを検出したり，リアルタイムに人間とコ上することができるため，表情認識にかかる計算量を低く抑えミュニケーションを取ることのできるロボットの実現のためにつつ，認識精度を高めることが可能となる．

は，高速に表情を認識できることも要求される．

従来の表情認識手法の多くは，例えば基本 6 表情（怒り，嫌表情認識手法の多くは，顔画像から何らかの特徴量を求め，悪，恐怖，幸福，悲しみ，驚き）などの典型的な表情が表出しこれをもとに表情認識モデルを構築している [1] - [11]．したがっているかどうかを判別するのみであり，評価実験では，意図的て，どのような特徴量を用いるかが，表情認識性能に大きく影に表出された表情のデータセットが用いられている [1] - [8]．し響するといえる．表情表出時の顔面上の動きは非常に複雑であかし，自然に表出する表情は多様であり，感情の強さによってるため，正確に表情を識別することのできる特徴量を定めなけ

表情の強さも様々であるため，表情認識を現実の問題に適用すればならない．しかし，複雑な特徴量を用いると，計算量が増るためには，表情の強さの違いを見分ける必要がある．

大し，表情認識の速度が低下するという問題が生じる．それ故，著者らはこれまでに，日常の生活の様子を映像として記録し表情認識の精度と速度のトレードオフを考慮した特徴量を定めたライフログ映像から，表情認識を用いて印象的なシーンを検る必要があるが，そのような特徴量を人手により発見すること出する研究を行ってきており，そこでは，自然に表出した表情は容易ではない．

を含む映像データセットを用いた評価を行っている [9] [10]．こ

そこで，本論文では，まず表情認識に寄与すると考えられるれらの先行研究では，高速に表情認識を行うことが可能であり，顔面上の点（これを顔特徴点と呼ぶ）の位置関係に基づいて，また自然に表出した表情もある程度正確に認識できるが，表情簡潔に記述することのできる特徴量を定め，表情認識の効率化が表出しているかどうかを判別できるのみであり，表情の強さを図る．顔特徴点には，例えば，目，眉，口の端点や法令線上は推定できない．の点などが含まれており，これらは 2 次元空間上の点として表そこで，本論文では，アンサンブル学習の結果を用いて，表される．また，2 つの顔特徴点をつなぐと 1 本の線分ができる．

情の強さを推定する手法を提案する．表情の強さは，各表情識提案手法では，2 本の線分のなす角に基づいて特徴量を定める．

別器の出力から高速に求めることができるため，提案手法も，これは顔特徴点の座標から単純な計算により得られるため，特先行研究での手法と同様に，大規模なライフログ映像データ徴量を高速に求めることができる．

ベースに適用することが可能である．ライフログ映像を想定し前述の特徴量は非常に単純なものであるため，単一の特徴量て作成した，自然に表出した表情を含む映像データセットを用では精度よく表情を認識することが困難である．そこで，複数いて，提案手法の表情認識精度・速度，ならびに表情強度の推定性能の評価を行う．
以降，2 章では関連研究について述べる．3 章では，提案する表情認識手法で用いる特徴量を示し，4 章では，特徴選択法について述べる．5 章では，決定木アンサンブルに基づく表情認識法について述べ，6 章で表情強度の推定法を示す．7 章では，表情認識実験，ならびに表情強度推定実験を通じて，提案手法の性能評価を行う．最後に，8 章で本論文をまとめる．

2. 関 連 研 究

図 1 顔特徴点（白色の四角形で示している）

表情認識の代表的な手法として，顔画像から得られる特徴量pjpkをもとに認識モデルを構成する手法が挙げられる．使用される特徴量は，appearance-based feature と呼ばれる特徴量と，

θgeometric-based feature と呼ばれる特徴量に大別される [1]．
Appearance-based feature は，表情の表出に伴って顔面上にpi生じる，皮膚のテクスチャの変化をもとにした特徴量である．
この種の特徴量を用いた表情認識手法として，Gabor ウェーブ

図 2 顔特徴量の例

レットを用いた手法 [2] や，Local Binary Pattern (LBP) を用いた手法 [3]，Gabor フィルタと LBP を組み合わせた手法 [4]3. 1 顔 特 徴 点などが提案されている．Appearance-based feature は，顔画像顔特徴点として，図 1 に示す 59 個の点を用いる．これらを構成する画素の輝度値などから得られるため，テクスチャのは，左右の眉に沿った点（10 点），左右の目の周囲と中央の点細かい変化を捉えることができるが，顔画像の照明条件の変化（22 点），鼻の周囲と中央の点（9 点），口唇の内周と外周上や画質の違いに影響を受けやすいという問題がある．の点（14 点），法令線上の点（4 点）から構成される．これら

一方，geometric-based feature は，表情表出時における，顔の顔特徴点は，顔特徴点抽出ソフトウェア Luxand FaceSDKの主要な構成要素（眉，目，鼻，口など）の形状や位置関係に4.0 を用いて取得している [14]．なお，これ以後，顔特徴点を基づく特徴量である．これらは，例えば顔の 3 次元モデルを構

pi (i = 1, . . . , 59) と表記する．

築することにより得ることができる [5] [6]．顔の 3 次元モデル

3. 2 顔 特 徴 量は，表情表出時の顔面の形状変化を的確に記述できるため，正3 つの顔特徴点から 2 つの線分を構成し，これらの線分のな確な表情認識が可能であるが，モデルの構築が比較的難しく，す角の余弦を顔特徴量とする．顔特徴点 pi , pj , pk から構成さ計算量が増大しやすい．より簡潔なものとして，2 次元のモデれる顔特徴量の例を図 2 に示す．

ルも提案されている [7] [8]．これらの手法では，目や口の端点

顔特徴点 pi と pj を端点とする線分と，pi と pk を端点など，表情表出に関係すると考えられる点（顔特徴点）の位置とする線分のなす角 θ の余弦（cos θ）が顔特徴量 fi,j,k とな関係により，特徴量を構成している．特徴量が簡潔なため，計る．顔特徴点 pi , pj , pk の位置（x, y 座標）をそれぞれ (xi , yi ),算量は小さくなるが，事前に顔特徴点を決めておかなければな(xj , yj ), (xk , yk ) とすると，顔特徴量 fi,j,k の値は，式 (1) にらないため，適切な顔特徴点を定めることが難しい．そこで，より求められる．

本論文では，機械学習によって，表情認識に有用な特徴量を自動的に選出し，正確かつ効率的な表情認識手法の確立を目指す．
上述したものも含め，既存の表情認識手法の多くは，特定の表情が表出しているかどうかを判断するのみであるが，感情の強さによって表出する表情の強さは異なるため，微妙な感情の違いを見分けるためには，表情の種類だけでなく，表情の強さも判断する必要があると考えられる．現在のところ，表情の強さを推定する研究は少数であり [11]，大規模な映像データベースからの表情表出シーンの検索に適用できるほどの効率性は実現されていないと考えられる．そこで，本論文では，効率的に表情の強さを推定することのできる手法を提案する．

3. 特 徴 量
提案手法では，人物の顔画像から，表情表出に関与すると考えられる点（これを顔特徴点と呼ぶ）を抽出し，それらの位置関係に基づいて顔特徴量を定め，表情認識に用いる．

Xji Xki + Yji Yki!
fi,j,k = !
222
Xji+ Yji2 Xki+ Yki

(1)

ただし，

Xji = xj − xi , Xki = xk − xiYji = yj − yi , Yki = yk − yi(2)とする．

4. 特 徴 選 択
顔特徴量は，すべての可能な顔特徴点の組み合わせについて定義できるため，59 点の顔特徴点から，59 × 58 C2 = 97527 種類の顔特徴量が得られる（注 1）．これらの顔特徴量をすべて用い（注 1）：2 つの線分の共通の端点となる顔特徴点を 59 点の中から 1 点選択し，それぞれの線分の端点となる顔特徴点を残りの 58 点から 2 つ選択することができるため．

なるか，あるいは追加した顔特徴量の数が M 個に達するまで，
of<∼ 18 )− 0.951 (θ >YesNoHappinessOthers

顔特徴量の追加を繰り返していく．ここで，M は実験的に決定する値である．最終的に生成された決定木を表情識別器として使用する．
表情識別器の強化アルゴリズムの詳細を Algorithm 2 に示す．

図 4 決定木の例
図 3 特徴量の例

ると，計算量の増大につながる．また，すべての顔特徴量が表情認識に有効であるとは限らない．そこで，特徴選択を行い，少数の有用な顔特徴量のみを選択的に用いることにより，表情認識の効率化を図る．
特徴選択アルゴリズムを Algorithm 1 に示す．なお，選択する特徴量の数 N は，実験的に決定する必要がある．

Algorithm 1 特徴選択
1: 訓練事例の集合 E を，表情識別器生成に使用する集合 Elearn と，生成された識別器の評価に使用する集合 Evalidate に分割する．ここで，E = Elearn ∪ Evalidate かつ Elearn ∩ Evalidate = ∅ である．

2: すべての可能な顔特徴量 fi,j,k について，手順 3〜5 を実行する．
3: Elearn に含まれるすべての訓練事例について，顔特徴量の値を求める．
4: 得られた顔特徴量を用いて表情識別器を構築する（表情識別器については 5. 1 で詳述する）．
5: 生成された識別器を用いて，Evalidate に含まれる各事例に対して表情認識を行い，認識精度 Ai,j,k を求める．
6: Ai,j,k の高いものから順に N 個の特徴量を選択する．

5. 表情認識法
5. 1 決定木に基づく表情識別器
前述の特徴選択において，各顔特徴量に対して，決定木により表情識別器を構築する．提案手法では，C5.0 アルゴリズムを用いて決定木を構成する [13]．C5.0 は，代表的な決定木生成アルゴリズムの一つである C4.5 [15] の改良版である．
図 4 に，図 3 における 3 点の顔特徴点 pi , pj , pk により構成される顔特徴量 f から得られた決定木の例を示す．なお，ここでは，幸福 (Happiness) とそれ以外の表情を識別する決定木を構成している．図 4 の決定木では，顔特徴量 f の値が 0.951 以上（2 つの線分のなす角 θ が約 18◦ 以上）であれば幸福の表情であり，そうでなければそれ以外の表情であると判断される．

5. 2 表情識別器の強化
図 4 のように，単一の顔特徴量から生成された決定木は単純な構造を持つため，多様な表情を精度よく識別するには不十分である．そこで，特徴選択により選択された各顔特徴量について，表情識別器の強化を行う．
具体的には，選択された N 個の各顔特徴量に対して，他の顔特徴量（選択されなかったものも含む）の中から，より認識精度の高い決定木を作成できるよう，1 つずつ顔特徴量を追加していく．どの顔特徴量を追加しても認識精度が改善されなく

Algorithm 2 表情識別器の強化
1: 特徴選択により選択された各顔特徴量 f ∈ Fsel について，手順 2〜7 を実行する．ここで，Fsel は選択された顔特徴量の集合である (|Fsel | = N )．

2: Φ = {f } とする．

3: Φ を用いて決定木 TΦ を生成し，Evalidate に対する認識精度 AΦ

を求める．
4: 顔特徴量の集合 (Φ ∪ ϕ) を用いて決定木を生成し，Evalidate に対する認識精度 Aϕ を求める．ここで，ϕ ∈ (F − Φ) であり，Fはすべての顔特徴量の集合である．

5: 認識精度 Aϕ が最大となる ϕ∗ を求める (ϕ∗ = argmaxϕ Aϕ )．
6: AΦ < Aϕ∗ であれば，Φ に ϕ∗ を追加する．そうでなければ，TΦを出力してアルゴリズムを終了する．

7: |Φ| > M であれば，TΦ を出力してアルゴリズムを終了する．そうでなければ，手順 3 に戻る．

5. 3 決定木アンサンブルによる表情認識モデルの生成選択された N 個の顔特徴量に対して，それぞれ決定木が生成されるため，決定木（表情識別器）の総数は N 個となる．これらを統合することにより，最終的に単一の表情認識モデルを生成する．
ここで，N 個の表情識別器を T1 , . . . , TN とし，識別対象の表情を ε = {ε1 , . . . , εC } とする．すなわち，識別対象の表情はC 種類とする．また，Ti の識別結果を ei ∈ ε とする．このとき，表情 εi のスコア Si を，式 (3) のように定義する．

Si =N"

αj B(ej = εi )(3)j=1

ここで，αj は Evalidate に対する Tj の認識精度であり，B(p)は，p が真のとき 1，偽のとき 0 を返す関数である．すなわち，εi のスコアは，識別結果が εi となった表情識別器の Evalidateに対する認識精度の和となる．
決定木アンサンブルによる表情認識モデルの出力 e は，式(4) で表される．
e = argmax Si

(4)

εi

すなわち，本表情認識モデルは，スコアの最も高い表情を認識結果として出力する．

6. 表情強度の推定
表出している表情の強度を，各表情識別器の識別結果から推定する．各表情識別器の識別結果は，5. 3 に示したスコアに反映されているため，表情 εi の強度を Ii を，各表情のスコアを用いて式 (5) のように定義する．

表1

各映像に含まれるフレーム画像の数と笑顔のフレームの割合

映像

フレーム数 笑顔の割合

笑顔の割合

2427

10.5%

F1220314.2%

B1158529.6%

F2173018.6%

C1200426.8%

G12333

12.9%

D1161629.4%

G21703

10.3%

E11361

16.6%

H12302

19.6%

E2723

30.8%

H2143626.5%

Si
Ii = # C

j=1N

(5)

Sj

したがって，0 <= Ii <
= 1,

#C

図 5 表情認識精度（全映像の F 値の平均値）

I = 1 となる．
j=1 j

スコアに基づいて表情強度を求められるため，計算量をほとんど増大させることなく，表出している表情に加えて，その表情の強度を得ることができる．

7. 実!"#$%&'($

映像 フレーム数

A1験

提案手法の有効性を評価するため，表情認識実験を行う．本

Fm =(6)

再現率 Re と適合率 P r は，それぞれ式 (7)，式 (8) により求められる．

Re =|Ω ∩ Ω̂||Ω|(7)Pr =|Ω ∩ Ω̂|(8)

実験では，提案手法の表情認識精度・速度，ならびに表情強度の推定性能の評価を行う．

2 · Re · P r
Re + P r

7. 1 データセット|Ω̂|

実験には，8 名の男子大学院生（以降，A, B, C, D, E, F, G

ここで，Ω は，笑顔が表出している事例の集合，Ω̂ は，提案手と表記する）の映像データを使用した．映像中に，自然に表出法によって笑顔が表出していると判断された事例の集合を表す．

した表情が含まれるようにするため，トランプで対戦している

図 5 に，選択する顔特徴量の数 N を 1〜10 個とした際の，際の顔周辺を撮影した映像を用いた．なお，表情が頻繁に表出提案手法の表情認識精度を示す．グラフの横軸が顔特徴量数 N ，するように，比較的表情が出やすいと考えられる，ハーツと大縦軸がすべての映像 (A1〜H2) の F 値の平均値を示している．

富豪を行っている．

なお，Algorithm 2 におけるパラメータ M は，実験的に 4 とA, B, C, D の 4 名については，それぞれ 1 本の映像を実験している．に使用した（これらを A1, B1, C1, D1 と表す）．E, F, G, H

図 5 より，N = 7 程度までは，顔特徴量の数が増えるにつれの 4 名については，それぞれ 2 本の映像を実験に使用した（こて，認識精度が向上しているが，その後は N の値を増やしてれらを E1, E2, F1, F2, G1, G2, H1, H2 と表す）．表情認識

も，それほど認識精度の向上は見られない．このことから，使は画像に対して行うため，これらの映像から 10 フレームおき用する顔特徴量は，おおむね 10 個程度で十分であると考えらに 1 フレームの画像を抽出し，それぞれのフレーム画像に対しれる．て表情認識ならびに表情強度の推定を行った．なお，映像のフレームレートは 30 フレーム／秒である．

そこで，選択する顔特徴量の数を 10 個とし，各映像に対する提案手法の表情認識精度（F 値）を求めた結果を図 6 に示す．

これらの映像中に表出している表情は，ほとんどが笑顔であ比較のため，提案手法と同数の顔特徴量を用いて，C5.0 [13] なるため，本実験では，笑顔とそれ以外の表情（主に無表情）をらびに Support Vector Machine (SVM) [16] により生成した識別する．表 1 に，各映像に含まれるフレーム画像の数と，笑表情認識モデルの F 値も同図に示す．なお，SVM では RBF顔が表出しているフレームの割合を示す．各フレームに笑顔がカーネルを使用している．

表出しているかどうかは，実験に先立って，大学院生 1 名が目視にて判断した結果を用いている．

B1 を除くすべての映像において，提案手法の表情認識精度は，比較対象である C5.0 と SVM を上回った．B1 では，提案

本実験では，各映像について，フレーム数がほぼ同数になる

手法の表情認識精度は C5.0 と等しく，SVM より高くなった．

よう，映像を前半と後半に 2 分割し，一方を訓練データ，他方

特に，A1, G1, G2 では，提案手法の表情認識精度は，他手法をテストデータとして用いている（2 分割の交差検定を行ってと比べて高くなっている．これらの映像は，他の映像と比べている）．

全体的に認識精度が低いことから，笑顔の識別が比較的難しい

7. 2 表情認識精度事例であると考えられる．この結果から，提案手法は，識別がはじめに，提案手法の表情認識精度の評価を行う．表情認識難しい事例に対して特に有効であるといえる．

精度の評価には，笑顔の表情の F 値を用いる．F 値 F m は，再現率 Re と適合率 P r を用いて，式 (6) により求められる．

7. 3 表情認識速度
次に，提案手法の効率性を評価するため，各映像について，映像に含まれる全フレームに対して表情の認識を行う際に要!"#$%&'()*&'+#*,-.

図 6 各手法の表情認識精度!"&しているかどうかを判断した大学院生 1 名が，実験に先立って!"%#行った．提案手法の表情強度は 0 以上 1 以下の値をとるため，目視での表情強度は，レベル 0 を 0，レベル 1 を 13 ，レベル 2を 23 ，レベル 3 を 1 と定めた．

!"%!"$#

紙面の都合上，すべての映像についての表情強度推定結果を!"$掲載することができないため，表情認識精度が比較的高い映像!"!#

F1 と，比較的低い映像 G1 についての表情強度推定結果を，それぞれ図 8 と図 9 に示す．各図のグラフの横軸はフレームの番!
'$ ($ )$ *$ +$ ,$ -$ .$ +% ,% -% .%*/0/1230号（映像の先頭から n 番目に位置するフレームの番号を n とする），縦軸は表情強度である．図中の “Manual” は目視による表情強度，“Estimated” は提案手法により推定された表情強度

図 7 各映像に含まれる全フレームの表情認識に要した時間した時間を計測した．本実験には，CPU が Intel Xeon E5(3.7GHz)，メモリが 32 GB の計算機を使用した．実験結果を
図 7 に示す．横軸に映像，縦軸に各映像に対する表情認識に要した時間を秒単位で示している．なお，顔特徴点の抽出には，市販のソフトウェアを使用しているため，図 7 に示している所
要時間には，顔特徴点抽出に要した時間は含めていない．
いずれの映像についても，1 フレームあたり，およそ 1/10000秒程度で表情の認識が実行できている．この結果から，提案手法は非常に効率的であるといえる．

7. 4 表情強度の推定最後に，提案手法の表情強度の推定性能を評価する．提案手を示している．また，図を見やすくするため，提案手法の表情強度は，ウィンドウ幅を 5 フレームとして移動平均を求めた値を掲載している．
映像 F1（図 8）については，所々推定された表情強度と目視による表情強度に差異がある箇所が見られるものの，全体的に精度よく表情強度を推定できているといえる．映像 G1（図 9）では，推定された表情強度と目視による表情強度に比較的大きい差が見られるが，目視により表情が表出していないと判断されている箇所では，おおむね推定された表情強度も低くなっていることから，表情表出の有無については，ある程度正確に推定できていると考えられる．なお，目視による表情強度からわかるように，映像 G1 では，笑顔があまり強く表出していない．
このことが，表情認識を難しくしている原因となっているので法がどの程度適切に表情強度を推定できているかを評価するたはないかと考えられる．

めに，人が目視で判断した表情強度と，提案手法により推定さ8. ま と めれた表情強度の比較を行う．ただし，人手により細かく表情の強度を見分けることは困難であるため，目視での判断では，「笑顔が表出していない（レベル 0）」，
「笑顔が弱く表出している（レベル 1）」，「中程度の強さで笑顔が表出している（レベル2）」，「笑顔が強く表出している（レベル 3）」の 4 段階で表情強度を判定した．なお，目視での判断は，7. 1 にて笑顔が表出

本論文では，顔特徴点の位置関係から得られる顔特徴量を用いて，決定木アンサンブルによる表情認識法，ならびに表情強度推定法を提案した．提案手法では，簡潔な顔特徴量を用いることにより，表情認識の効率化を行った．また，アンサンブル学習を導入し，複数の顔特徴量を組み合わせて，表情認識精度

図 8 映像 F1 に対する笑顔の表情強度の推定結果

図 9 映像 G1 に対する笑顔の表情強度の推定結果の向上を図った．さらに，個々の顔特徴量から構成される表情識別器の識別結果から容易に求めることのできる表情強度を定謝辞

本 研 究 の 一 部 は ，科 学 研 究 費 補 助 金（ 課 題 番 号：15K15993）による．ここに記して謝意を表す．

めた．
表情認識実験においては，自然に表出した笑顔の表情を含む映像データセットに対して，表情認識精度を評価し，SVM などの，性能が良いとされる識別法と比べて高い認識精度が得られることを示した．また，表情認識に要した時間を求めることにより，提案手法の効率性の高さを示した．表情強度推定実験
では，目視により判断した表情強度に近い推定結果が得られていることを示した．
表情認識実験においては，笑顔の表情の識別と表情強度の推定のみを行っているため，その他の表情についても，提案手法の性能評価を行うことが今後の課題である．また，実験結果より，表情があまり強く表出していない場合に，表情認識精度が低下する可能性が示唆されたため，そのような場合でも，正確に表情を識別できるよう，顔特徴量や表情認識モデルの生成法を改善していくことも今後の課題である．

文

献[1] Y. Tian, T. Kanade, and J. F. Cohn, “Facial ExpressionRecognition.” S. Z. Li and A. K. Jain (Ed.), Handbook ofFace Recognition,” London: Springer, pp. 487–519, 2011.
[2] M. Lyons, and S. Akamatsu, “Coding Facial Expressions
with Gabor Wavelets,” Proc. of the 3rd International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp.
200–205, 1998.
[3] X. Feng, and M. Pietikäinen, “Facial Expression Recognition with Local Binary Patterns and Linear Programming,”
Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 15, No. 2, pp.
546–548, 2005.
[4] T. R. Almaev and M. F. Valstar, “Local Gabor Binary
Patterns from Three Orthogonal Planes for Automatic Facial Expression Recognition,” Proc. of Humaine AssociationConference on Aﬀective Computing and Intelligent Interaction, pp. 356–361, 2013.
[5] H. Soyel, and H. Demirel, “Facial Expression Recognition
Using 3D Facial Feature Distances,” Proc. of the 4th International Conference on Image Analysis and Recognition,

pp. 831–838, 2007.
[6] G. Sandbach, S. Zafeiriou, M. Pantic, and D. Rueckert,“Recognition of 3D Facial Expression Dynamics,” Journalof Image and Vision Computing, Vol.30, No.10, pp. 762-733,
2012.
[7] N. Esau, E. Wetzel, L. Kleinjohann, and B. Kleinjohann,“Real-time Facial Expression Recognition Using a Fuzzy
Emotion Model,” Proc. of International Conference onFuzzy Systems, pp. 1–6, 2007.
[8] I. Hupont, E. Cerezo, and S. Baldassarri, “Sensing Facial
Emotion in a Continuous 2D Aﬀective Space,” Proc. of International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,
pp. 2045–2051, 2010.
[9] 野宮 浩揮，森國 淳司，宝珍 輝尚，“アンサンブルクラスタリングによるライフログ映像からの表情表出シーン検出”，第 6 回デー
タ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014),
F4-5, 2014.
[10] H. Nomiya, A. Morikuni, T. Hochin, “An Emotional Scene
Retrieval Framework for Lifelog Videos Using Ensemble
Clustering,” International Journal of Software Innovation,
Vol.3, No.3, pp. 1–13, 2015.
[11] O. Rudovic, V. Pavlovic, and M. Pantic, “Multi-output
Laplacian Dynamic Ordinal Regression for Facial Expression Recognition and Intensity Estimation,” Proc. of IEEE
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,
pp. 2634–2641, 2012.
[12] T. G. Dietterich, “Ensemble Methods in Machine Learning,” Proc. of the First International Workshop on Multiple
Classifier Systems, pp. 1–15, 2000.
[13] RULEQUEST RESEARCH, Data Mining Tools See5 andC5.0, http://rulequest.com/see5-info.html（2015 年 12 月 18日参照）[14] Luxand Inc., Luxand FaceSDK 4.0,
http://www.luxand.com/facesdk（2015 年 12 月 18 日参照．
この時点での最新バージョンは 6.1）
[15] J. R. Quinlan, “C4.5: Programs for Machine Learning,”
Morgan Kaufmann Publishers, 1993.
[16] LIBSVM - A Library for Support Vector Machines,
https://www.csie.ntu.edu.tw/∼cjlin/libsvm/（2015 年 12 月24 日参照）