［巻頭言］ ………………………………………………………………………… 1p.
●新学術領域「顔・身体学」のご紹介
山口真美（理事／中央大学）［特別寄稿］ ……………………………………………………………………… 5p.
●雑感 /『等身大の学術』顔学と AI―シャバーニのイケメン検証、ミアタリ捜査の顔認証―

輿水大和（中京大学名誉教授・合同会社 YYC ソリューション代表）●顔、顔学、そして顔学会
原島博［学術論文］ …………………………………………………………………… 25p.
● Bag of Motion Words を用いた顔面神経麻痺の定量評価
瀬尾昌孝（立命館大学情報理工学部）、松代直樹、陳延偉●ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する心理的な評価構造（肌意識）の年代間差谿雄祐（関西学院大学）、飛谷謙介・村松慎介・小林伸次・長田典子●顔の部分特徴知覚における布置情報の影響
安田孝（松山東雲女子大学）、髙木幸子●強度の異なる表情から解読される感情の日中比較
髙木幸子（常磐大学）、陶顔学会表紙2018no2.indd

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虹宇、松本芳之

2019/01/08

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［巻頭言］ ………………………………………………………………………… 1p.
●新学術領域「顔・身体学」のご紹介
山口真美（理事／中央大学）［特別寄稿］ ……………………………………………………………………… 5p.
●雑感 /『等身大の学術』顔学と AI―シャバーニのイケメン検証、ミアタリ捜査の顔認証―

輿水大和（中京大学名誉教授・合同会社 YYC ソリューション代表）●顔、顔学、そして顔学会
原島博［学術論文］ …………………………………………………………………… 25p.
● Bag of Motion Words を用いた顔面神経麻痺の定量評価
瀬尾昌孝（立命館大学情報理工学部）、松代直樹、陳延偉●ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する心理的な評価構造（肌意識）の年代間差谿雄祐（関西学院大学）、飛谷謙介・村松慎介・小林伸次・長田典子●顔の部分特徴知覚における布置情報の影響
安田孝（松山東雲女子大学）、髙木幸子●強度の異なる表情から解読される感情の日中比較
髙木幸子（常磐大学）、陶顔学会表紙2018no2.indd

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虹宇、松本芳之

2019/01/08

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巻頭言

新学術領域「顔・身体学」のご紹介
理事

山口真美

Masami K. YAMAGUCHI
（中央大学

教授）

Professor of Chuo University.
顔学会では、いつもお世話になっています。私にとって、顔学会と赤ちゃん学会は二大学会で、専門的な学術研究の交流だけにとどまらない、さまざまな分野の方々との貴重な交流の場となっています。
さてこのたび、文部科学省の大型予算である、科学研究費助成事業・新学術領域研究（研究領域提案型）「トランスカルチャー状況下における顔身体学の構築—多文化をつなぐ顔と身体表現」の領域代表を 5 年間勤めることとなりました。今回はこちらの「顔・身体学」（略称）をご紹介したいと思います。
新学術領域は複数の分野があるのですが、私の課題は人文社会領域に属します。人文社会では毎年 1 件（時に 2 件）だけが採択されるため、いわば人文社会を代表する「顔」となります。「顔・身体学」では私の専門分野である心理学と文化人類学・哲学の分野が中心となり、アメリカ・フランス・オーストラリア・スイスの複数の研究機関と連携しながら、6 つの計画班と 23 の公募班を束ねて研究を推進していきます。もちろん、顔学会でご活躍されてきた先生方のご研究もありますし、これまで顔学会ではあまり見られなかった
文化人類学の観点からの研究も新鮮です。
この「顔・身体学」が目指すものは、なんでしょうか？「顔・身体学」のホームページを少し引用してみます。
顔と身体は常に個人の由来を露出し、かつ顕著に表現し、あるいは個人が何者であるかを読み解くことができる、隠すことのできない媒体です。グローバル化が叫ばれる現在、これまで無意識に行ってきた顔と身体にかかわる営みを意識化し、それぞれの文化で「当たり前」とされてきたことを再考していきたいと思います。
インターネットの普及で、世界に向けて気軽に意見を発信できるようになりましたが、その媒体は言語としても、感情をダイレクトに表すのは「顔文字」であったりします。また、世界に向けて自分自身を示すプ
ロフィール写真で使われるのも、「顔」です。インターネットの普及により、現代社会に生きる人類は、これまでにない大量の顔と身体表現にさらされています。顔や身体という媒体において、われわれの社会はかつてないほどに膨大に広がったともいえるのです。メディアの進化に付随して、顔の越境化は進みます。
一方で依然としてアンタッチャブルとされた異文化は、意識の外に存在したまま放置されている状態です。
たとえば、自分と違う肌の色、自分とは違う身振りや手ぶりに忌避感を感じるのは、心理学の観点からいうとごく自然なことですが、グローバル化された世界の中で、こうしたヒトの持つ本性は依然隠されたままです。
「身体的に知ること」を封印してきたことに対し、意識化して理解すべき段階にあるのではないでしょうか。
トランスカルチャーとは、混在した多様なカルチャーの「越境」の試みといえます。無意識を意識化することによる他者理解を、提供していきたいのです。顔と身体表現の意識化されない点を意識化することにより、文化の中で閉じたコミュニケーションを理解し、異文化が相互に行き交うトランスカルチャー状況下における他者の受容を導きたい。顔や身体は目前に物理的に存在する対象であるため、多様な分野の共通の研究対象となりえます。そして越境する対象は社会・地域だけではなく、自身の性や身体そのものまでも含み―1―

新学術領域「顔・身体学」のご紹介　新学術領域「顔・身体学」のご紹介﻿ます。身体表現は時代によって変わります。イスラム圏でのベールの使用の多様性は、設定された規範から逸脱していく歴史を語るものではないでしょうか。このように個人と社会の関係を見つめ直すことにより、社会や個人の生き方を変える価値観を提供できたらと思います。本領域ではマクロとミクロの循環的な関係を基礎にした、人文社会の新たな学問領域を確立していく試みを続けていきます。
この領域では、顔と身体を扱ったさまざまな研究を融合していきたいと思っています。古典的な文学作品に残された顔や身体表現から、その社会・文化的な背景を読み解くことができるでしょう。それぞれの人物の顔と身体をどのように表現してきたかにより、その文化が何を重要視し、何に注意を払っていたかを解析することができると思います。これまで個別に検討されてきた事象を統合することにより、新たな研究の視座を提供したいと考えます。
これまで領域が行ってきたイベントを下に示します。この領域ではバリ島での国際ワークショップを行ったり、さまざまなイベントを企画しています。顔身体カフェは、哲学カフェ形式で顔について互いの意見を聞いて語る場です。顔や身体についての新たな知見を知る場として、顔学会の会員の方も楽しんで参加されていました。また、日本科学未来館でのトークイベント「ヴァーチャル世界でワタシはどうなる？」では、イベントのツイッターの「いいね !」数がなんと 40 万件を越えるほどの衝撃的な反響を得ました。このイ
ベントは昨今話題となっているヴァーチャルリアリティチャットなども取り上げましたが、今後も顔身体へのプロジェクションマッピング展示を含めたシンポジウムを行いながら、日本が主導する新しい技術の中で、顔や身体はどのようにさらに越境していくのかを、見極めていきたいと思っています。その中で、顔身体を対象とした「トランスカルチャー」の理解について深めていく予定です。
難しいお話をしましたが、さまざまな異文化を理解する手段として、顔と身体があるのではないか。携帯電話やスマホの普及を経て、ヴァーチャルリアリティチャットが現実味を帯びてきています。異文化による変遷だけでなく、科学技術の進歩によって、私たちの顔や身体の捉え方はさまざまに変遷していく可能性があります。そんな中で自分たちがどう変容して生きていくのかを、顔と身体からみていきましょうということです。これからたくさんのイベントを開催しますので、会員のみなさまも機会がありましたならばぜひご参加くださると幸いです。
2019/3/2-3

顔身体学領域主催国際シンポジウム（都内）

2018/11/25

第３回 AA 研公開シンポジウム「トランスカルチャー状況下における顔・身体学の構築」

2018/11/22

心理班合同ワークショップ（一部中央大学人文科学研究所との共催シンポジウム）

2018/11/12

ショーン・ギャラガー教授招聘シンポジウム「匿名の視線と自己の成立」

2018/11/04

第３回顔身体カフェ「顔を描く・顔を描かれる・顔を知る」

2018/09/25

日本心理学会大会シンポジウム「顔魅力の心理学」

2018/09/01

フォーラム顔学 2018 シンポジウム

2018/08/22

国際シンポジウム「人と人の間にあること： 協調と競合の対人間ダイナミクス」

2018/08/02-03

電子情報通信学会ヒューマン情報処理（HIP）研究会

2018/07/29

トークイベント「ヴァーチャル世界でワタシはどうなる？」（日本科学未来館）

2018/07/26

日本神経科学大会シンポジウム「個性と身体表現の創発に関わる神経機構」

2018/06/02-03
2018/05/19

文化人類学会文化会「文化人類学と異分野のコラボレーション」

公開ワークショップ「身体的経験をめぐる人類学と現象学からのアプローチ―不完全な身体、人種と身体、妊娠期の身体の事例から」

2018/03/16

心理班若手公開研究会（中央大学人文研共催）

2018/03/13-14

公開シンポジウムと B. アンドリュー講演会「間とあいだの比較現象学」

2018/03/01-05

バリ島ワークショップ

2018/02/16

平成 29 年度第２回心理班若手公開研究会（中央大学人文研共催）

2018/01/20-21

第２回顔身体学カフェ＠金沢―2―

日本顔学会誌十八巻二号

2018/01/20

平成 29 年度 第 2 回基礎心理学フォーラム

2018/01/18

日本視覚学会 2018 年冬季大会大会企画シンポジウム「多文化をつなぐ顔と身体表現」

2017/12/23

第１回 顔身体学カフェ＠代官山

2017/12/02

トランスカルチャー状況下における顔身体学の構築 第 2 回公開シンポジウム

2017/12/01

第１回領域会議2017/11/27

平成 29 年度第１回心理班若手勉強会

2017/09/11

キックオフシンポジウム（関東）2017/09/10

キックオフシンポジウム（関西）2017/08/24

第 17 回国際理論心理学会シンポジウム「トランスカルチャー状況下における顔身体学の構築̶多文化をつなぐ顔と身体表現」【計画班のメンバー】
・文化人類学班
床呂郁哉（東京外国語大学）・高橋康介（中京大学）
・心理班
山口真美（中央大学）・渡邊克巳（早稲田大学）・田中章浩（東京女子大学）
・哲学班
河野哲也（立教大学）【公募班（１期目）のメンバーと研究課題】
南 哲人（豊橋技術科学大学）顔色−表情知覚の相互作用の文化・世代間比較
田 暁潔（京都大学地域研）牧畜民社会における感情の身体表現とその変化：東アフリカ・マサイの事例から
山田祐樹（九州大学）身体化された情動の文化化を探る―中国雲南省少数民族の身体的心性―
橋弥和秀（九州大学）美しい / かわいい / 不気味：顔情報変異の布置を用いたヒト普遍性 / 文化間変異の検討
山本芳美（都留文科大学）顔・身体表現から検討するトランスカルチャー下の装飾美
金谷一朗（長崎県立大学）ミニマルな顔表現の文化的差異に関する研究
Tseng Chia-huei（東北大学）Non-verbal communication through yawning
松田壮一郎（筑波大学）計算論的行動計測技術に基づく顔と身体表現における物理的対面の機能とその障害の解明
溝上陽子（千葉大学）顔の色と情動認識の異文化比較三浦哲都（東京大学）社会的相互作用を支える無意識の対人間協調ダイナミクス
本吉 勇（東京大学）社会的顔認知とその多様性の心理物理学的解析
月浦 崇（京都大学）顔に由来する社会的価値が顔の記憶に与える影響とその神経機構の解明
友永雅己（京都大学）顔・身体認識理解への統合認知進化学的アプローチ：「発達 - 文化 - 進化」の観点から
上田祥行（京都大学）複数人場面における個人特性と関係性の認知：表情手がかりの効果
稲垣未来男（大阪大学）大脳皮質処理と皮質下処理が顔認知に与える影響： 計算モデルと心理実験による検討
社 浩太郎（大阪大学）可視的変形の手術後における自己顔の再認知過程
岡本正博（福島県立医科大学）個体関係認知の神経基盤とそのトランスカルチャー比較渡邊伸行（金沢工業大学）顔面表情認知にしぐさ・姿勢が及ぼす影響に関する実験的検討
長滝祥司（中京大学）他者心理の手がかりとしての表情理解に関する哲学的・認知科学的研究
小池耕彦（生理学研究所）他者の視線が自己の行動に与える影響の文化差：二者同時記録 fMRI を用いた検―3―

新学術領域「顔・身体学」のご紹介　新学術領域「顔・身体学」のご紹介﻿

討
林 隆介（産総研）深層学習による顔・身体画像表現の異文化差の解明
宮永美知代（東京藝術大学）日本、中世の絵巻物にみる人物表現の顔と身体の表情に関する研究田中咲子（新潟大学）身振り概念の変化のメカニズムに関する美術史的考察―古代ギリシア・ローマ美術から

領域の HP はこちら。

http://kao-shintai.jp/

facebook twitter では、文化人類学班の旅行記など情報発信しています。

―4―日本顔学会誌十八巻二号

特別寄稿

雑感／『等身大の学術』顔学と AI―シャバーニのイケメン検証、ミアタリ捜査の顔認証―
From the Super Arts and Sciences Towards the Life-sized One, KAOGAKU― SHABANI a good-looking gorilla guy and MIATARI searching by face authentication ―輿水大和
Hiroyashu KOSHIMIZU

序
日本顔学会の HP（http://www.jface.jp/jp/）には、そのトップページに、『時代は顔学だ。

―

等身大の学術を目指し、まずは集団的ダ・ヴィンチ科学へ―』とある。これは、2015 年 9 月、顔学会 20 周年記念に際して公式 HP をリニューアルし、理事会一同が思いを込めたフレーズである。顔学と顔学会の目指す姿を世間に向かって宣言したものである。写真 1 がそれである。
このたび頂いた特別寄稿を機会に、このことを寸考することにした。寸考すべき主な項目は大別して二つある。一つは顔学、ダ・ヴィンチ科学とはどのような科学かを解題し、また学術ないし科学であるいじょう
はそのカリキュラムを素描したい。もう一つは、集団的ダ・ヴィンチ科学へ、についてであり、詰まるところ日本顔学会という学術団体の創設と学会構築の秘密をあの手この手で解題することである。この二つは切り離して論じないほうが良いが、強いて言えば、本稿は前者に向かい合い、原島の論考「顔、顔学、そして顔学会」（本誌、今回号掲載）は後者に向かっている。
このように顔学会は世界に向かってこのように名乗っているのであるから、学会に係る者ひとり一人が、私家版でもよいので、顔学って何者なのかを必死で考える自由を享受しているし、また少しは責務のようなプレッシャも感じ始めてもおかしくない。間もなく創立四半世紀を迎える大人年齢の日本顔学会であるからである。
本小稿は、このような課題について、顔に関する身近な話題の中に見つけた顔学の魅力とか宿題のような素材を、係った方々との交流の現場に拾ってみることによって寸考する一試みである。

写真 1

日本顔学会のメッセージ（http://www.jface.jp/）

中京大学名誉教授・合同会社 YYC ソリューション代表―5―

雑感／『等身大の学術』顔学と AI―シャバーニのイケメン検証、ミアタリ捜査の顔認証―

第1章

雑感 / 超学術の先に、等身大の学術。その始まりが顔学―

顔学はどのような学術なのか科学なのか ?
モノやコトを考える人間の長～い歴史は、しかし神様のまばたきの間であるかもしれない。このたった一瞬の間に科学は、物理空間的には素粒子や原子レベルの超微細な現象から宇宙レベルの超広大な現象にまで果てしなく、時間的には超瞬間から超長時間に至るまで果てしなく、胸ときめかして関心を注ぎ観察を続けてきた。そして今、それらの真中か辺りに人が、その身体とココロとその営みが、そしてその両方をつなぐにふさわしい “ 顔 ” が、科学技術や学術の対象としてその存在感と意味を静かに主張し始めている。あたかも写真 2 に示すように、空間尺度の等身大なサイズ感で顔が新たに注目され、また、必然的に物質科学の視線を超えて文化、社会、藝術、……からの視線を顔は強く引きつける。

原子が見えた・分かった ? https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/18/021600072/
顔（アインシュタイン）が見えた・分かった ? https://www.naganomathblog.com/entry/archives/2536
宇宙が見えた・分かった ? https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/041400140/
写真 2 超学術の先に等身大の学術・顔学が !

翻って、学問と学術の初め、ギリシャのソクラテス（BC469 年頃 -399 年 4 月 27 日）の時代から起算しても 2500 年余、時代が下って、R. デカルト（1613 方法序説）から起算するとしてもたった 500 年たらずしか経っていない。顔学（facial studies）と称して『顔を科学する』ことを志している我々にとって、科学自体がまだまだこのように一瞬の出来事だと受け止める意義はとても大きい。焦ることも、ましてや戦意を失うことはないよ、とどっしりと腰を落ちつかせてくれるからである。
それにしても、物質科学技術にける新しい画期的発見、相対性理論、新しい物質の発見、iPS 細胞発見、……に匹敵する顔学における発見には、似て非なるものであったにしても、画期性の意味あいをこそ創出することが待たれている気がする。というのは、これら『超学術（the super arts and sciences）』にしてたったここ半世紀だけの短時間にいろんなことが判明した。思いもしなかった技術が身辺にあふれて、人工知能
囲碁棋士、カーナビ、スマホなどの知的ないし知を支えるクリーチャが時空生活環境もこの世界に現れることになった。かくなるこの時代のテーマは、超学術が支えきれなかった世界丸ごとの課題にスキマなく目を向けることなしには、丸ごとに世界を見ることが叶わない。ということは、ここに在る一人のヒトの一瞬の出来事に対してヒトがヒトに細やかに応接するがごとく、学術と科学が不備なく応接することも一生叶わない。
このような次第で、このいスキマ課題を根幹から克服するには、超学術に照らして言えば、『等身大の学術（life-size（d）arts and sciences）』とでも言うべき学術の視点が要請されていると言わなくてはならない。
このようなことに時代もうっすらと気付き始めているような気がする。そのような時代は、象徴的にも現実的にも『顔学の時代』である、とここではあえて言っておこう。
さて、このような節目の時代、ここからすでに始まっているその先の 500 年は、間違いなく『等身大の学術（life-size（d）arts and sciences）』ないし『新学術（neo-arts and science）』に向かう。こう考えると、中でも顔学と顔学会が自らに課して自らを鼓舞すべきミッションは、もはや明らかである。それは、顔研究を舞台にして『等身大の学術』のフロンティアになろう。この辺境には、研究方法においても分科・還元的手法原理を超克しなければならない、そんな大きな課題もついてくる気がする。
＋＋＋

―6―

日本顔学会誌十八巻二号

そんなことを妄想しながら、本稿では、筆者の身辺でメディアで出会った最近の顔画像の話題を素材として、特に、昨今の技術トピックス、人工知能 AI、CNN などの深層学習 DL の切り口で顔学問題を観察、考察してみようと考えた。身体感覚の近くに、生活感覚の周りに、当たり前の出来事の裏側にこそ等身大学術の舞台がどっしりと待ち受けていると信じよう。例えば、“ 顔認証 ” などと声高に言わなくても社会生活をおくるうえでこの技術課題は一人残らず私のものである。例えば、“ 似顔絵生成技術 ” も同様に一人の例外もなく全員が生活現場の “ 似顔絵生成能力 ” の達人であるからである。
さて、その一つ目の素材は、名古屋市動物園の人気者、ゴリラのシャバーニ君（Shabani）である。シャバーニは、『イケメン』としてこの業界では名を馳せている。写真 3 がその佇まいである。顔研究の目で見て、このイケメン社会現象の正体は何か少し掘り下げてみようと考える。これは名古屋ローカル局メ～テレの情報番組で取り上げられた話題である。

① 眼窩の上辺の抑制的な肉塊② 平均顔からの逸脱、これが個性③ 流し目、所作・身捌き④ イケメンというのは、人間界の女性たち。ゴリラ界の女性たち意見はまだ、聞いていない。
（メ～テレ、番組（ドデスカ）殿よりご提供）
写真 3 シャバーニのイケメンな佇まい

もう一つの話題は、人の、それも鍛えられし顔認証技術をもった刑事（大阪府警、森本等氏）の “ ミアタリデカ ” の話題である。NHK 総合テレビ、話題の「ノーナレ」というナレーションなしのドキュメンタリ
番組で取り上げられて大いに注目されたので、これを紹介する。写真 4 はその人物である。番組制作に筆者が少し関わったが、これこそまさしく、顔認証の深層学習（人工知能の）科学技術の根幹に触れるスリリ
ングなものであった。キーワードは、“ 画像生成 ”、“ 画像データ拡張法 ” である。

（NHK 総合テレビ。『ノーナレ』川原愛子ディレクタより。
）
写真 4 ミアタリ捜査刑事、森本等氏の AI でない HI（Human Intelligence）顔認証―7―

雑感／『等身大の学術』顔学と AI―シャバーニのイケメン検証、ミアタリ捜査の顔認証―

第2章

イケメンシャバーニの顔学 - 誰がそう言った ?―名古屋市にある東山動物園には、メディアから注目を集めるスターがいる。一人は、「おっさんの叫び声」のような鳴き声のサルである。これは雄のフクロテナガザル「ケイジ」（推定 30 歳以上）であるが（https://www.youtube.com/watch?v=6It4Lo21VoQ）、若輩ながらもっと上の人気者がいる。それは「イケメン」と言われて久しい、ゴリラ君である。写真 5 がそのポートレートである。雄ゴリラ、ニシローランドゴリラの「シャバーニ」である。1996 年オランダ生まれで、いま 22 歳、オーストラリアのタロンガ動物園で育ち、乞われて 2007 年に日本に来た。現在は、2 頭の奥さん（アイとネネ）と 2 頭の子供達（アニーとキヨマサ）と立派にまた幸せに暮らしている。

扶桑社殿、メ～テレ殿提供（番組制作協力輿水研究室）
写真 5 シャバ―ニのポートレート

さて、写真 5 を改めてご覧ください。東山動物園の有名人シャバーニ君は、何を理由にイケメンであると思いますか ? その秘密は、毎日のようにメディアでも会社でも大学でも喧噪甚だしい AI（人工知能
Artificial Intelligence）研究、深層学習技術 DL（Deep Learning）の核心やコンピュータ似顔絵ロボット
PICASSO（愛知万博 2005 展示 COOPER）の原理にもおよぶ、ちょっと深くて面白いテーマがそこには潜んでた。具体的には、顔空間の中の平均顔（Mean Face）の存在である。この顔研究における平均顔や顔認証の意味と価値を再認識させてくれたメ～テレ番組（どですか）は、次のような経緯であった。
メ～テレ（名古屋テレビ、テレ朝系列）のディレクタ高橋郁美氏からのお申し出は、「顔学会で似顔絵研究をされている視点から、なぜイケメンと言われて人気があるのか ?」というものであった。写真 6 はその時に頂いた番組企画書の一部である。

（名古屋テレビ放送「ドデスカ !」ディレクタ高橋郁美氏）
写真 6 情報番組「ドデスカ !」内特集コーナー「全力リサーチ」シャバーニはイケメン番組企画書（部分）取材撮影時の担当アナウンサー某氏が局内で “ ゴリラ顔 ” との評判があるが、これも検証してくれとか、
番組完成までの経緯の詳細は省略するが、最終的に落ち着いた番組メッセージの手掛かりを『平均顔（mean―8―日本顔学会誌十八巻二号

face）』にすることになった。

http://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000179884
写真 7 赤瀬川原平 : わかってきました科学の急所（1999、講談社）の表紙

平均顔については顔学会ではつとに有名な「顔」である。写真 7 は故赤瀬川原平氏が、似顔絵コンピュ
ータ生成と平均顔をはじめとする、顔学の急所に赤瀬川的科学メスを入れた優れた論評がある。
さて、シャバーニはゴリラ界に生きるので、「ゴリラ平均顔」を信頼にたる品質で確保するため、ゴリラ
君たちに集合してもらわなくてはならず、番組づくりはここから始まった。言うまでもなく、メ～テレ殿からずいぶんと苦労してご提供いただいた次第であった。写真 8 のごとくの面々 10 名であった。筆者が大学院のころ、統計学におけるサンプルサイズ n の信頼性の議論が盛り上がって、過少サンプルであればこそ統計学の力が頼られる世界なのか、何とたった n=10 であってもそこから分かる結論を信頼してよいのだと統計学者が言っていると教えてくださった先輩がいらして、不思議な感動を覚えたことをこの時に思い出した。ついでながら、機械学習の研究の最前線に、augumentation とかデータ拡張法、水増し法が注目されているが、そこで課題となっている過学習（over-fitting）という学習問題の宿命を避けるというテーマは、実はこれから寸考したいゴリラ平均顔におけるサンプルサイズの課題と寸分違わない。

（扶桑社殿、メ～テレ殿ご提供）
写真 8 シャバーニの仲間たち勢揃い（10 ゴリラ）

さて、写真 8 を頂いて繁々と対面するうちに、何と個性豊かなことだろう、というインパクトを受けた。
これがこの番組作りに係っての初々しい顔学的体験であった。そして、平均ゴリラ顔の制作を試みた、その結果を写真 9 に示す。写真（左）のシャバーニ顔と写真（右）の平均顔にご注目ください。頭部の隆起の差異に目をつぶると、驚くことにシャバ―ニはゴリラ平均顔に瓜二つ、じつに端正な目鼻立ちであったことが判明したのであった。
このようないう次第で、番組のメッセージのその一、『シャバーニはゴリラ界で端正、ハンサムであった。』―9―

雑感／『等身大の学術』顔学と AI―シャバーニのイケメン検証、ミアタリ捜査の顔認証―

これだけではいかにも寂しいので、番組制作スタッフと議論するなかで、あと二つ探し出した。
『シャバーニの眼窩上の肉塊の隆起は抑制的で、ゴリラらしくない。』『流し目、凝視、目配せ、体の捌きが立派である。』
目鼻立ちから分かったことの中では見えなかったが、ゴリラ界の顔の象徴でもある顔の凹凸、とりわけ眼窩上の隆起においてシャバーニは非常に抑制的であり、ゴリラの厳つさや強そうな感じを相手に与えない。
また、一瞬を切り取った写真では見えないが、流し目など身体の捌きが凛として魅力的であった。おそらくはこれらも、シャバーニイケメン説を裏付ける要素の発見ではなかろうか。
なお、放送では結局は触れなかったが、コメントしたかったことが残っている。それは、ゴリラ界の女性たちに、「シャバーニはイケメンですか ?」とは未だインタビューしてはいない。このことは決して忘れてはいけない。というのも、「シャバーニ、すてき !」と叫び続けているのは人間界の女性たちであることと、
上記の三個の顔学的エビデンスはどれも、人間界の我々の観察と考察であることであるからである。

（メ～テレ殿提供、中京大学輿水研究室実験）
写真 9 番組で取り組んだ実験 平均顔とシャバーニ

第3章

ミアタリ捜査の顔認証―顔学と AI 顔認証―

話題かわって、ミアタリ捜査の顔認証に進みたい。結果として、この話題は GAN（Generative andAdversarial Network）による顔生成とかクルマ部品傷検査に取り組む中で出会う、画像検査 AI 技術に地続きな、とても今どきな話題であった。
さ て 顔 認 証 技 術 は、 ス マ ホ の 顔 パ ス、 空 港 の 出 入 国 管 理 パ ス ポ ー ト コ ン ト ロ ー ル（CIQ/Custom、
Immigration、Quarantine）、店舗カメラの顔ブラックリスト、事務所や家庭のセキュリティ、市中設置の防犯カメラからの強い要請によって育てられている。そして今、AI による機械学習、深層学習技術がその可能性をさらに高めようと躍起になっている。例えば、ネットワークの構成（CNN、DCNN、DCGAN、など）、
ハイパーパラメータの設計方法、水増し法（augumentation）など学習データ品質確保、などなどである。
そして顔と言えば、地球人口 70 億人、アジア人口 45 億人×時々刻々の表情×動き×アスペクト×……
のように顔画像データセットのサンプルサイズは気が遠くなる。とは言え、しかし、呆然としている暇があるなら、顔認証技術の始まりは、実は人間の社会的存在の根本にある潜在的顔認証能力にあることを確信しようではないか。ここに、ダ・ヴィンチ科学的顔学の登場の好機が静かに待っている。おそらく、このような初発的視点をこそ腹を据えて堅持することが、顔 AI 研究にとっては最も重大であるかもしれない。気が遠くなり眩暈がするような課題であっても、それを理由に我が身の “ 顔認証 ” 作業を取りやめた人は古今東
西、一人もいないからである。
さて、全地球規模と言わないまでも、気が遠くなるほどの母集団の中から驚くべき顔認証の実績を上げた、
森本等という刑事が有名である。この話題を AI 顔認証技術との対比にして紹介した、なかなか優れた TV番組があった。それは、NHK 総合テレビのノーナレ「ミアタリ」（ナレーションが一切ないドキュメンタリ
番組、2017 年 6 月 23 日 22:50-23:15 放映）（川原愛子ディレクタ）である。後日、この番組はギャラク
シー賞（2017 年 6 月度）が贈られた。写真 8 は、筆者らが係わったその時の画面の一コマである。

― 10 ―

日本顔学会誌十八巻二号

写真 10

NHK ノーナレ「ミアタリ」の一コマ

ミアタリ捜査とは、たった一枚ないし数枚の手配写真、それも運転免許証のコピーのような低品質写真の束を手にして、繁華街や駅の雑踏に出向いてそこを逮捕の現場にてしまうし、という奇蹟的顔認証の力をかりた捜査法である。森本さんは、何と 60 歳定年までの 30 年間に 300 人の被疑者をこの「ミアタリ捜査」という捜査法によって逮捕に導いたという。平均打率が「月に一人逮捕」という実績は、これはその世界では異次元のもので、にわかには信じがたいほどのパフォーマンスなのだそうである。
さて、番組ディレクタ川原愛子さんの制作の意図は、写真 11 にあるように、「AI 顔認証技術の進歩で森
本ミアタリ捜査は要らなくなる ?」という AI 研究者や世間の声に学術的に答えるドキュメンタリにしたい、というものであった。そして、打ち合わせを重ねた結果、写真 11 に併記したように、番組ノーナレ「ミアタリ」のメッセージは、「森本さんの驚異的なパフォーマンスを支えるスキルの秘密は、たった一枚の手配
写真からの顔データの『オーグメンテ―ション』の品質にある。AI ミアタリ機械を開発するうえで、謙虚かつ徹底的に森本刑事に学ぼう。」ということになったのであった。
〈番組の動機〉 森本等刑事さん、気がかりな壁
ミアタリ捜査 = たった一枚の手配写真を手掛かりに。
「防犯カメラはユビキタス技術」、「顔認証人工知能技術」と同時代を生きる、
ミアタリ刑事の新しい姿はどんなものか ?
〈番組のメッセージ〉※ 「ミアタリ捜査技術」の蓄積と品質だけが実は、真に「デジタルミアタリ技術」を育てる。
※ 逆に、「デジタルミアタリ技術」は、「ミアタリ捜査技術」の現場を強く支える。
※
この好循環をつくりあげることが展望を拓く。
写真 11 番組制作の動機と番組メッセージ

ここで注目すべきことは、以下のとおりであると番組は考えるに至った。
取材映像を精査する中で見逃せないシーンと発言が記録されていた。写真 12 のシーンに象徴されるように森本氏は被疑者の写真と向かい合って、ひたすら対話を繰り返し、また物語るのであった。曰く、『苦しくないか ?』、『いま、どこで何してるの ?』、『食事はちゃんとしてるのか ?』を繰り返す。このようにして、
被疑者顔写真を手掛かりにして被疑者と深く長く付き合い、そして人物像、佇まいや物腰を窺い知ろうという。そして、雑踏の中にその人物を見つけたときは、“ あっ ” と瞬時に閃くと述懐している。番組的な視点から極めて重要だと考えたのは、このような森本刑事の “ 方法論 ” は、分析的考察（analytical）ではなく合成的考察（synthetic）にうったえており、また物理的観察（sensing）にあらず対話的観察（narrative）をもとにして、被疑者の疑似顔画像を、それも極めて上質に生成しているのではないかという仮説である。これはまさに、想像を超えた顔認証機械学習に供する疑似画像形成法、データ拡張法、augumentation 法、水増し法の勝利が森本の顔認証技術を下支えしている、いうべきであろう。

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雑感／『等身大の学術』顔学と AI―シャバーニのイケメン検証、ミアタリ捜査の顔認証―『森本さんの中には高品質の模擬顔画像を膨大に作っているいうふうに考えないと、そんな成果が出るわけがない……』（字幕スーパー）写真 12 森本ミアタリ刑事の日常的学習過程の一コマ、それから雑踏の現場へ向かう !

蛇足であったが、よき機会であったので、番組制作に際して筆者研究室で機械学習による顔認証の小実験『M 先生を捜せ !』を行った。小実験の概要は、使ったマシンは CNN 深層学習器（Deep-Learning BOX）、学
習用顔データセット M 先生 50 枚（顔向き各種、表情各種）、これに加えて、院生学生（7 名× 22 枚 +2 枚）
156 枚、2005 愛知万博 62 名の 153 枚、総数 309 枚を用いた。25%validation 実験で見事に 100% 成功、
しかし、メガネ変装では一挙に見逃しして捕捉することができなかった。このように、50 枚を超える M 先
生の捜査用写真は文字通り甘々な検挙条件であったが、この機械学習ミアタリ捜査は脇の甘さを露呈する危険を予見させるに十分であったのであった。（残念ながら、この小実験の顛末は、尺に収まらず放送時には100% カットであった。）
このような番組制作にかかわって至りついた結論は、次のように再度まとめておくことができる。
（a）「ミアタリ捜査技術」の蓄積と品質だけが実は、真に「デジタルミアタリ技術」を育てる。
（b）逆に、「デジタルミアタリ技術」は、「ミアタリ捜査技術（能力）」の現場を強く支える可能性がある。
（c）この好循環をつくりあげることが、捜査現場と捜査技術の双方の展望を拓く。
それにつけても、写真 13 に顔認証の機械学習スキームを示すが、このネットワークに教示する画像データの量と品質だけが究極的にはネットワーク顔認証機械の品質を決めることを思い知らされる。

手配写真①とミアタリ刑事によってつくられたであろう擬似顔写真群②を教示して、「どれも被疑者である」とアノテーショ
ンを繰り返す。②が良質であったら、この機械は、おそらく森本版 AI 顔認証機械となる。しかし究極な課題は、顔画像群②を明示的にデータ化する妙案を編み出すか、それを回避する迂回路が必要である。
写真 13 顔認証の機械学習スキーム

第4章

雑感 / 顔学カリキュラム―人工知能 AI、そして顔学―

顔学がその基盤となる現場（動物園、警察）と出来事（イケメンシャバーニ、ミアタリ捜査）が、身近なところに実にひそやかながら明確に存在し、そして『等身大の科学』に私達が避けがたく巻き込まれている、― 12 ―

日本顔学会誌十八巻二号

このことを自覚することができたような気がする。しかしここまででは、それへの格闘が始まるその戦場への入口は此処なのかと気づかされただけのことである。
それはこういうことである。この立った戸口のその先の戦場での戦略や闘う武器（科目群）とその使い方・
戦い方・処方箋（カリキュラム）において、これからが顔学にはいよいよ本番になって、非常に扱いが厄介な課題の前に立たされていることに自覚させらただけだ。その厄介な課題は、象徴的にいえば、物質科学技術が相対する現象が物質世界であるが、顔学が相対する「イケメンだ、カッコイイ」（シャバーニ）とか「怪しい、オドオドしている」（ミアタリ捜査）、「そっくりだ」（似顔絵、顔認証）、「うつしくなった、幸せそうだ」（藝術、美容学）というような非物質的現象を扱うその方法を発明し工夫することである。
この難題に際して、側聞する限りのことであるが、EBM（Evidence-based Medicine）、NBM（Narrative-based
Medicine）というキーワードを思い出す。前者では心拍とか血圧のような物質的身体指標を基盤にして構築された医学は絶大な福音をもたらしたが、一方で後者は、「なぜ私がガンなのか」という幸不幸や歓喜や怒りのココロの出来事を、モノ語り対話することで観察しセンシングして治療的効果を期待する。これと同様な意味でもう一つ思い出すことがある。心理学の歴史の中でのフロイト・ユング学派の研究方法論と、これと袂を分かつ、身体指標計測からの根拠を礎にする学派の研究方法の関係が彷彿させられる。これらの間の哲学的・方法論的論争は、『等身大の科学』顔学の本番の時代にあって、今こそ互いに近寄って、例えば顔学を舞台にして今までにない切磋琢磨が期待されていると言ってよいような気がするが、如何であろうか ?
顔学なる学のカリキュラムを思い描くためにも、こんな好機はない。
ところで、この切磋琢磨の話題に際して大いに気になっていることがある。それは機械学習（Machine
Learning）、深層学習（Deep Learning）、人工知能 AI 技術が今時の学術界に大きな刺激をもたらしていることをここでも備忘しておきたい。顔学が非物質科学技術をも内包する学術であればこそ、この新種の科学技術の方法論が顔学の研究法を構想する上でこれら AI 技術が起死回生の手掛かりをもたらしてくれるかもしれない、と夢想しているからである。これらの AI 技術は、・夥しい種類と分量の工業製品の中から、極めて希少な不良品を発見する実力を発揮している。
・極めて少数の不良品事例から不良品集団の統計的指標を学習する、データ拡張法（augumentation、水増し法）が研究され始めている。（ミアタリ刑事）
・設備予知、故障診断、地震予知、データマイニングの可能性を予感させている。
などである。写真 14 にその技術の基本原理とそのシンプルさ故の可能性を示しておく。

写真 14

深層学習機械のネットワークモデルのポテンシャル

これらの AI 技術メッセージに耳を澄ますと、顔研究における研究法の新しい可能性を展望できるような気がするが、あながち妄想ではないであろう。すなわち、キーとなる着想は、人の記憶を人自身が発信したメディアに直接的に応接できる研究法を構想する上で、AI 技術には大きな力が潜んでいるような気がする。
あたかも、生身の人自身が日常の一瞬一瞬に遂行している（と思われるベールに包まれた）不可思議な行動と意識を察知し分かるのと同じように、である。DCNN ネットワークの自己説明を求める研究も現われているが、その研究姿勢はおそらく人間観察、人の心を覗く所業と同じように自己矛盾かも知れない。「『自由ですか』と問われセンシングされる、測られるということ自体がすでに、一種のプローブが介入するという意
味で、その時点で自由を奪っている」（小林秀雄））からである。しかし、このようなあからさまな介入のな― 13 ―

雑感／『等身大の学術』顔学と AI―シャバーニのイケメン検証、ミアタリ捜査の顔認証―

い、次のような “ 自然な介入 ” ができる方法の可能性を見逃すのはそれこそ勿体ない。
発話のログ、オノマトペのログ、書かれた文章のログ、その場その場の顔表情の映像ログ、身体捌き表情のログ、などなどをそのまま何の加工もしないで AI 機械に投入し、非物質的指標を非物質的センシングによって夥しいモノ語り（独白）のログや対話のログも惜しみなくログに残す。必ずしも礼讃するのではな
いが、“ アップルウオッチ ” は装着するだけで驚くばかりの私の身体指標のログがたまる。これらのログは、人が寄り添うように彼は『心から歓喜した』、彼女は『ひどく落胆した』という心情を受け止める手掛かりの海であろう。
そして、そのようなことを機械（もしくは他人に）わかってもらってどうするのか ? と言うなかれ、○『空間を占めて存在するもの、空間を占めざりして存在するもの。』、『筋肉努力』（H. ベルクソン「時間と自由」、「物質と記憶」の思索）○『このわたし、すなわちわたしをいま存在するものにしている魂は、身体（物体）から全く区別され、しかも身体（物体）より認識しやすく、たとえ身体（物体）が無かったとしても、完全に今あるままのものであることに変わりはない。』（R. デカルト「方法序説）」の思索）というほどに人は自身でリアルにそれら非物質的心情をベースにして生きていて、ほとんどその品質が存在
し生きる意味そのものなのではないのかと思われる。そして加えて、本当は、その非物質的心情は、誰かに分かってほしいと切実に希求して止まない、もしくは、分かってもらってこそ意味があるのかもしれない。
このように顔学は、学術が失いつつあった、人の生きる意味や活力にいよいよ深く係る蘇生力を湛えている
ようにも改めて思える気がしてきた。それにつけても、フロイトはその学術研究をすすめるうえで、モノ語
り、対話するという方法以外の方法を何も使わなかった。（S. フロイト、夢判断（上 / 下）、小林秀雄）このことを想起することも価値がありそうである。
第5章

むすびと展望本稿は殆ど未熟である。つまり、ご覧のお通り粗雑なまま顔学を考えたに過ぎないので、試論である。加えて、本稿はこれまで顔学会の様々な機会に多くの諸賢との交流の中でお教えいただいた上でのことでありながら、断じて私家版である。しかし、私家版な試論だから意味がないというのではない。試行的な私論であっても独断的な私家版であっても、これらをこれから共働の舞台に、そう顔学会に寄せ合うことが大事ではないか、というのが本稿の隠れたメッセージである。
＋＋＋
なお、本雑感は、本顔学会誌においてここ 5 年ほどの間に何度か顔学について論考する機会を与えられてきた、次のような小考群の流れの中にある。
a. 本誌 Vol.12（2012） 巻頭言『jface は学術の法事』←本誌 Vol.13 巻頭言（橋本）『超学術』

b. 本誌 Vol.14（2014） 顔学の方法序説← RD の学術論に照らして顔学を考察した

c. 本誌 Vol.15（2015）←そのためのカリキュラムを模索した

補遺・顔学の方法序説

d. 参考 /OplusE 誌、Vol.40、No. 5（通巻 462 号）←顔の画像研究の世界

e. 参考／精密工学会誌 2018 年 1 月号（輿水）f. 参考／情報処理学会 2019 年 1 月号（輿水）そしてこう眺めてもいると、本稿を含めて、どうやらある場所（H. ベルクソン『物質と記憶』）の周りをぐるぐる廻っているだけだけであるように見えてきて少し恐れている。しかし、恐れるからと言って、今も消えないままの着想（問題意識）という火種とその扇動実験をやめることのほうが罪深い。だから、勇気を出して上梓することにした。
（以上）― 14 ―

日本顔学会誌十八巻二号【著者略歴】〈学歴・職歴〉
1975 年名大・院・博了（工博）、名大・工・助手、名市工研、1986 年中京大学教養部教授、1990 年情報科学部教授、1994 年同・院・教授、2013 年より工学部電気電子工学科教授。2004 ～ 2005 情報科学部長、2006 ～ 2009 情報理工学部長、2010 ～ 2013 大学院情報科学研究科長、2014 年～ 2017 年人工知能高等研究所長。2008 年～ 2017 年梅村学園評議員。2017 年より（特別行政法人）理化学研究所客員研究員、2018 年より中京大学名誉教授、中京大学人工知能高等研究所特任研究員、（合同会社）YYC ソリューショ
ン代表、など。
〈研究分野と学術活動歴〉
画像センシング、画像処理、顔学、デジタル化理論 OKQT、CFI 画像特徴抽出、KK エッジ検出法、Hough変換などの研究とその産学連携研究、画像技術論研究。
IEEE（Senior Member）、IEEJ（フェロー）、IPSJ（フェロー）、JFACE（総務理事 / 前会長）、SSII（顧問 / 前会長）、
IEICE（ 終 身 会 員 ）、SICE（PM 顧 問 ）、JSPE（IAIP 顧 問・ 特 別 委 員 ）、JSAI/QCAV、IW-FCV、MVA、SSII、
ViEW、DIA などで活動中。
〈受賞歴〉
精密工学会技術賞（2016 年度）、グランド小田原賞（2017/IAIP30 周年記念 /JSPE）、小田原賞（IAIP/
JSPE、
2002、
2005、2012、2014）、SSII2017 年度高木賞、SSII2010 優秀学術賞、IEEJ 優秀論文発表賞（2004、2009、2010、2011、2012、2014、2017 など）、技術奨励賞・新進賞（SICE2006、NDI2010）、浅原賞学術奨励賞（（公益社団法人）自動車技術会表彰 2014/ トヨタ自動車共同研究）など受賞多数。
〈社会・学術活動歴〉
独立行政法人日本学術振興会 JST 文部科学省新学術領域「細胞内ロジスティックス」評価委員（2013 年）、文部科学省新学術領域「レゾナンスバイオ」審査委員（2018 年）、（公益財団法人）科学技術交流財団中小企業企画委員会（副委員長）（2013 年～）、情報処理学会東海支部長（2016 年）、他。

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日本顔学会誌十八巻二号

特別寄稿

顔、顔学、そして顔学会
Face, Facial Studies, and Japanese Academy of Facial Studies
原島博

Hiroshi HARASHIMA
1985 年、それは顔学にとって記念すべき年でした。香原志勢先生の名著「顔の本」が刊行されたのです [1]（[2] として復刊）。そしてその翌々年の 1987 年に村澤博人先生の「美人進化論」が発売されました [3]（[4]として復刊）。
（学会なので先生という呼称はふさわしくないかもしれませんが、それぞれ感謝の気持ちを込
めてそう呼ぶことをお許しください）

図 1 「顔の本」と「美人進化論」

この 2 冊の本は、後に述べるように情報技術の立場から顔に興味を持ち始めた筆者のバイブルになりました。そして、この 2 冊の本が刊行された約 10 年後、1995 年に日本顔学会が発足しました。いまから20 年以上前のことです。
日本顔学会は、志を同じくする多くの方に支えられて発展しました。それぞれに顔および顔学について想いがあったからです。かつて日本では、顔についてこのように言われていました。「人間、顔じゃないよ、
心だよ !」 学問の世界でも顔の研究は危険でした。たとえば美人についての研究は、マスコミは喜ぶかもしれませんが、学界では白い目で見られてきました。
でも、私たちは思いました。「顔って大切だよね」。これほど顔に関心を持っている人が多いのに、学問が顔を研究することを避けていたら、巷には俗説ばかりがはびこるよね。顔について研究することは面白いし、大切だよね。
日本顔学会が発足してもう 20 年以上経っているので、その頃のことをご存知ない方も多くなっているかもしれません。この小文では、ささやかですが、筆者が知る範囲で顔学会が設立された経緯を紹介し、あわせて筆者の学会に対する想いを語ってみようと思っています。少しの間、お付き合いいただければ幸いです。
まずは顔学の前史から実は、「顔学」という用語は日本顔学会が設立される直前までありませんでした。身近な顔の学問がなかったなんて、不思議です。なぜでしょうか。まずはそのことから話を始めましょう。
もちろん顔への関心はいつの時代にもありました。顔からその人の性格を読み取ることができないか。さらには、その人の将来の運命を占うことができないか。図 2 は、16 世紀のイタリア・ルネサンス期のデラ・― 17 ―

顔、顔学、そして顔学会

ポルタが記したスケッチ、図 3 は、17 世紀のフランスの画家・美術理論家のシャルル・ルブランのスケッチです。いずれも、顔がある動物と似ているとき、その人はその動物と同じ性格であるとしています。

図2

デラ・ポルタのスケッチ

図3

シャルル・ルブランのスケッチ

そして、18―19 世紀には、「科学」を装って骨相学が登場しました。名称に「学」がついています。ドイツ人医師フランツ・ヨーゼフ・ガルが、その先駆的な役割を果たしました。ガルは、人の脳は全体として機能しているのではなくて、それぞれの部位が別々の機能を担っているとしました。大脳機能局在論です。
この考え方自体は科学的に間違っていません。ガルはこれに加えて、脳のどの部分が大きいかによって、その人の性格や優秀さが決まるとしたのです。頭の骨の形を見ればそれがわかります。これが骨相学です。これは科学的な装いをまとって登場し、1832 年にはパリで骨相学会が設立されました。
一方で、これは差別に結びついていきました。たとえば図 4 のように顔面角なるものが定義されて、この角度が大きいほど人種として優れているとされました。この説に基づいて（もちろんこれだけではありませんが）ドイツ民族の優秀性を示し、ひいては他民族（特にユダヤ人）を差別したのがヒトラーでした。それは悲惨な人種差別となりました。

図4

顔面角

このように顔の中途半端な科学は差別につながりやすく、その反省から学問として顔を安易に研究することはタブーに近くなったのです。これが、顔学としての総合科学がなかった理由なのかなと筆者は考えています。
もちろん、解剖学の分野での顔の研究はありますし、心理学や人類学などの個別分野でも顔は研究されてきました。それが「顔学」としてつながったのが 1995 年の日本顔学会の発足だったのです。外国には顔を専門とする学会はありません。学会ができたとき、その英語名をどうするかが問題となりました。英語圏の関連の研究者に問い合わせましたが首をかしげるばかりでした。faciology なる新語も提案されましたが、表面科学という誤解を与える可能性があるということで採用されす、結局最も自然な facial studies に落ち着きました。

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日本顔学会誌十八巻二号

コンピュータを用いた顔画像処理の研究
それでは日本顔学会はそのようにして生まれたのでしょうか。日本顔学会にはさまざまなルーツがあります。例えば村澤博人先生は、雑誌「化粧文化」の編集長として、顔の研究者の幅広いネットワークを持っていらっしゃいました。以下では、たまたま学会設立のきっかけを作るお手伝いをしたという意味で、筆者自身の顔への関わりを中心に記すことをお許しください。
冒頭でも述べたように、筆者が研究対象として顔に興味を持ったのは、香原先生の「顔の本」が刊行された 1985 年でした。その頃筆者の研究室ではテレビ電話の研究が進められていました。具体的には、テレビ電話で顔画像をどのように符号化するかが問題となっていました。そこで画期的なアイデアがだされました。顔を信号波形として符号化するのではなくて、それを形態情報や表情情報などに分解して、それぞれを符号化したらどうかというアイデアです。
そこでは送信側ではコンピュータビジョンという画像解析技術を駆使して顔画像を分析して、その分析情報だけを受信側に送ります。一方の受信側ではコンピュータグラフィックス技術を駆使して顔画像を再合成します。これは「知的画像符号化」と名付けられて、当時博士課程の大学院生であった相澤清晴先生（現在、東京大学教授）を中心に研究が進められました。
具体的には、一枚の顔写真を受信側にまず送って、その顔に表情付けすることから始めました。図 5 は、
誰でもが知っているモナ・リザの顔を表情付けしたものです。このようなコンピュータを用いた顔画像処理
技術はテレビ電話だけでなく、コンピュータのインタフェースも含め幅広い分野に応用が可能です。たとえば中京大学の輿水大和先生（日本顔学会理事、前会長）の研究室では、早くからコンピュータ似顔絵の研究をしていました。
知的画像符号化に関連した顔画像処理の研究は、筆者の研究室だけでなく金子正秀先生（当時 KDD 研究所、
その後電気通信大学教授、現在日本顔学会理事）、村上伸一先生（当時 NTT 研究所、その後東京電機大学教授、現在日本顔学会監事）、橋本周司先生（当時東邦大学、その後早稲田大学教授、現在日本顔学会副会長）
らによっても活発に進められました。1988 年には、電子情報通信学会に「知的コミュニケーションと符号化研究会」が発足しています。これは現在のヒューマンコミュニケーショングループの前身になっています。

図5

モナ・リザの表情合成

心理学者も加わって学際的な顔学へ
このように最初はテレビ電話のような電気通信技術に関連して始められた顔研究ですが、その後大きな学際的な発展がありました。そのきっかけを作ってくれたのが、当時まだ 20 代の若手心理学者であった山田寛先生（その後日本大学教授）でした。筆者の研究がたまたま NHK の夜 9 時のニュースで紹介されて、そ― 19 ―

顔、顔学、そして顔学会れをご覧になって研究室を訪ねてこられたのです。
共同研究が始まりました。当時筆者の研究室に研究生として在籍していた崔昌石先生（現在韓国明知大学教授）、
筆者の研究室出身の森島繁生先生（現在早稲田大学教授、日本顔学会理事）も共同研究に加わりました。
この共同研究は数十の大学が参加した文部省科学研究費補助金重点領域研究「感性情報処理の情報学・心理学研究」へと発展し、その基幹プロジェクトの一つとなりました。
心理学だけではありません。顔の化粧を研究している菅沼薫先生（当時フジテレビ商品研究所、現在日本
顔学会会長）も研究室に来られて、私的な研究会を筆者の自宅で定期的に持ったこともありました。当時まだお茶の水女子大学の大学院生であった山口真美先生（現在中央大学教授、日本顔学会理事）、京都大学の大学院生であった金沢創先生（現在日本女子大教授）もその研究会のメンバーでした。
顔のワークショップから顔の学会へ
そして、1991 年 8 月に、記念すべき「ワークショップ顔」が軽井沢で開かれました。山田寛先生が中心になって企画され、そこでより広く顔の研究者に声をかけようということになりました。「顔の本」の香原志勢先生（当時立教大学）には、山田先生と一緒に池袋の喫茶店でお会いしました。「美人進化論」の村澤博人先生にも参加を快諾していただきました。
このワークショップは、約 70 名の参加を得て大成功でした。軽井沢の合宿ワークショップで 70 名が集まるのだったら、東京で集会をしたらもっと集まるだろうということで開いたのが、翌年（1992 年）3 月の「シンポジウム顔」です。新宿の工学院大学で開催され、約 280 名の参加がありました。
この「シンポジウム顔」は引き続いて毎年 3 月に開催されました。これがきっかけになって、1995 年 3月の第 4 回の「シンポジウム顔」を設立総会として発足したのが日本顔学会です。もちろん突如として設立されたのではなく、その前年の 7 月には「顔研究者ネットワーク連絡会」と称して顔研究者名簿の整備をおこなっています。8 月には朝日新聞発行の「科学朝日」で、顔学宣言と題した特集が組まれています。
実は 7 月に顔研究者名簿を整備したときは、学会設立は念頭になかったのですが、その翌年の春に学会が設立されました。その経緯については、本学会誌の創刊号（2001 年 9 月）と 20 周年記念号（2015 年 12 月）に「日本顔学会ができるまで」と題して紹介していますので、ここでは省略させてください。
日本顔学会の発足と大顔展こうして 1995 年 3 月 7 日に日本顔学会が発足しました。その前年に科学雑誌「ニュートン」の日本人の未来顔の企画で一緒した馬場悠男先生（国立科学博物館、現在日本顔学会監事）と筆者が形式的な設立発起人代表になりました。実質的には村澤博人先生もそうだったのですが、企業に属しているという理由で辞退されて二人になっています。そして初代会長には、関係者の総意で香原志勢先生お願いしました。香原先生には 10 年も会長を続けていただきました。
これは大成功で、香原先生が会長をなさっている間に、日本顔学会は大きく発展しました。学会が設立された年の秋にはイブニングセミナーが始まり、翌年（1996 年）1 月にはニューズレター第 1 号（図 6）が発刊されました。またその秋には第 1 回の日本顔学会大会「フォーラム顔学」が新宿の国立科学博物館別館で開かれています。

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日本顔学会誌十八巻二号

図6

ニューズレター図7

大顔展

そして特筆すべきは、1999 年夏に上野の国立科学博物館で開かれた「大顔展」です（図 7）。国立科学博物館におられた馬場悠男先生が中心になって、読売新聞社、国立科学博物館、日本顔学会の共催で開かれました。これはその後、名古屋、札幌、福岡でも開かれ、あわせて 40 万人以上の来会者がありました。発
足直後の会員数百名のちっぽけな学会が開いた壮大な研究発表会でした。ちなみに、「大顔展」なる名称は、
これを企画していたときに国立科学博物館で「大恐竜展」が開かれていた、それだけの理由です。
そもそも顔学とは何なのか ?
以上が、顔学会発足までのおおまかな流れですが、ここで筆者の顔学ならびに顔学会に対する「想い」を記しておきたいと思います。
そもそも顔学とは何でしょうか。学会発足当初は人相学と間違われました。あるいは趣味的なマニアックな団体とみなされたこともありました（いまもそうかもしれません）。そうではない。顔学はきちんとした科学なのだ。大顔展はそれをアピールするイベントでもありました。
顔学は顔を対象としているけれども、単に顔だけに限った学問ではありません。筆者は「顔学は人間学」
であると思っています。顔は、その人の「証明書」であるし、「心の窓」でもあります。筆者のような情報技術の立場からはコミュニケーションの「メディア」ですし、化粧の流行は「社会と時代の鏡」かもしれま
せん。哲学者は顔は「人間存在そのもの」であるとします。顔は、大きさから言えば 1/7 ～ 1/8 かもしれませんが、まさにその人すべてなのです。
さらには、「顔学は未来の科学を先取りしている」とも言えます。それは「目の前の等身大の科学」であり、「感性の科学」です。いずれもこれまでの科学が不得意としてきたものでした。また、顔学はともすれば差別にもつながる可能性があります。そうであるからこそ顔学は「社会に開かれた科学」でなければなりません。これもすべての科学が今後目指すべき目標でしょう。そして何よりも顔学は「文理にまたがる学際科学」
です。日本顔学会には、当然のようにさまざまな分野の研究者が集っています。
ダ・ヴィンチ科学としての顔学
筆者は、このような学際科学を「ダ・ヴィンチ科学」と呼んでいます。ルネサンス期のレオナルド・ダ・
ヴィンチは画家として有名ですが、最先端の人体解剖学者でもあり、技術者でもありました。まさに「総合知」と「感性知」を兼ね備えた万能の人であったのです。これまでの科学は専門知であり理性知でした。専門知に対して総合知、理性知に対しては感性知、顔学はまさに総合知と感性知を目指すダ・ヴィンチ科学の実験の場なのです。
もちろん今という時代、1 人ではダ・ヴィンチになれません。それぞれの専門が深すぎるからです。でもさまざまな分野の専門家がコラボレーション（共創）すれば、集団で 1 人のダ・ヴィンチになることができます。日本顔学会は、そのような「集団としてのダ・ヴィンチ」を目指しています。「まずは等身大の科学を目指し、集団的ダ・ヴィンチ科学へ」、これは日本顔学会のホームページのトップページの標語にもな― 21 ―

顔、顔学、そして顔学会っています。
2015 年には日本顔学会設立 20 周年を記念して「顔の百科事典」が刊行されました（図 8）[5]。百科事
典は英語では encyclopedia（エンサイクロペディア）です。歴史的には、フランスの啓蒙思想家が 18 世紀に 20 年以上かけて完成した百科全書がもとになっています。それはそれまでばらばらだった知識を統合して新たな時代を啓蒙する思想運動でもありました。このエンサイクロペディアは明治の時代に、思想家の西周（にし・あまね）によって百学連環と訳されています。顔学はまさに百学連環の「学際知」なのです。

図8

顔の百科事典上で述べたように、顔学は常に社会と向き合わなければならない「社会知」です。目の前の等身大の科学という意味では「日常知」であるとも言えるでしょう。このように顔学は、「総合知」、「感性知」、「学際知」、「社会知」、「日常知」を目指す科学であるといえます。顔学は未来を先取りしているのです。
顔学会は活動も運営もユニーク
この立場から、日本顔学会はこれまでもユニークな活動をしてきました。広く一般に開かれた「大顔展」
はその典型でした。いまは残念ながら休止していますが「シンポジウム顔」は、一般向けに顔学の面白さを直接伝える催しでした。シンポジウム顔では、さまざまな斬新な試みをしてきました。筆者がその実験台になって恥をかいたこともありましたが。
運営もユニークです。顔学会にはさまざまな分野の会員がいますが、ときどき聞かれます。「会員の資格は何ですか」と。これにはこう答えることにしています。普通の学会はその分野の研究実績のある専門家しか会員になれませんが、日本顔学会は研究者でなくても入会可能です。でも趣味の団体ではありませんから、サービスを期待するだけの受け身的な姿勢では会員になれません。
例えば、いま年会費は 5000 円ですが、その会費でどのようなサービスを受けられますかと、まずそう質問するようでは会員になれません。逆に会員になって学会の活動を支えることによって顔学の発展に寄与したい。そのような気持ちであれば誰でも会員になれます。
また、もしかしたら会員有料、一般（非会員）無料の集会を開くかもしれません。そのとき、それでは会員になった意味はないと考えるようであれば会員の資格はありません。確かにほとんどの学会では、非会員に対しては会員の倍近くの参加費を徴収しています。
顔にはすべての人が関心を持っています。その人たちへ向けて顔学の大切さをアピールするのが学会の役割です。したがって顔学をアピールするためには、非会員を無料にするのは当然である、そう思えれば会員としての資格があります。会員は全員が顔学を推進する学会のいわば役員であると考えれば、アピールのための費用を分担することは当然なのです。
ちなみに、そうは言っても日本顔学会はさまざまな会員サービスをしています。実は会員有料・非会員無料の集会は、いままで一度も開いたことはありません。集会の受付で会員と非会員の区別することは、手間と余計な費用がかかるからです。これまでのすべての活動は会員、非会員の区別なく広く開放されています。
そうであっても会員になりたい希望者が増えることを願っています。

― 22 ―

日本顔学会誌十八巻二号

なお、現在の年会費 5000 円は、学会としては異例の安さです。通常の約半額であると言ってもよいかもしれません。それでも健全財政で運営されています。学会の会員管理業務を委託しているところで、それを不思議に思って調べてみたら、日本顔学会がほとんどボランティアで運営されているからだとわかったそうです。例えば、隔月に開かれる理事会、ある大学構内のレストランの個室で開かれていますが、そこで各自が自前で食事することを条件に理事会の会場費が無料になっています。つまり理事会開催にかかる費用はゼロなのです。
開かれた運動体としての日本顔学会
なぜ日本顔学会はこのようなユニークな運営をしているのでしょうか。それは顔学が開かれた分野であるからです。実は、学会の発足当初は投稿論文を載せる学会誌（ジャーナル）は発行しませんでした。それまで顔の研究者はそれぞれの学会で発表していました。日本顔学会が学会誌を発行して、顔の関連の論文をそこに集中させたら、それぞれの学会では顔の研究は見えなくなります。それでは学会を作った意味がありません。
むしろそれぞれの学会で顔の研究が活発になることを日本顔学会が支援できたら、そのように考えました。
実際、例えば電子情報通信学会で、顔学会が編集を担当する形で顔論文特集を企画したこともありました。
人類学会とも、合同のシンポジウムを何度か開催しました。
いまは日本顔学会では学会誌を発行しています（図 9）。発行していないと学術会議などで学会として認めてもらえないからです。もちろん、異分野の論文に接することができるという意味で、顔学会のような学際的な学会が学会誌を発行する価値があり、ぜひ積極的に論文を投稿していただきたいと思います。発行するからには学会誌は充実したものにしたい。その思いから初代の編集長は大山紀美栄先生（当時東京医科歯科大学教授）にお願いしました。

図9

日本顔学会誌

いま日本顔学会にはさまざまな課題があります。学術団体として顔学を体系化することは、学会としての責務です [6]。顔の百科事典は、その一里塚として位置づけています。さらには国際化も大切です。いま日
本にしかない顔学を世界に広げていかなくてはいけません。一方で、繰り返しますが、顔学会は学術団体であると同時に開かれた運動体でありたいと思っています。現在日本顔学会の副会長でおられる橋本周司先生
は、ある書物 [7] で次のようにおっしゃっています。
「顔学会あるいは顔学に期待されることは、従来の専門化・細分化してきた研究の流れとは逆の、結合する文化の創造です。いつのまにか特別な人々の独占するところとなってしまった学問を、「知る喜び」、「探求する楽しみ」として誰でもが共有できる市民の文化運動として再生することです。」
そうなのです。日本顔学会そのものが運動体として、学会として何ができるか。そして会員一人一人が何ができるか。それがいま問われているのです。
追記
本稿は、2018 年 6 月に開催された顔学特別講座における講演メモをまとめたものです。本稿に記され― 23 ―

顔、顔学、そして顔学会ている香原志勢先生は 2014 年 11 月に、村澤博人先生は 2009 年 6 月に、山田寛先生は 2015 年 5 月に、
大山紀美栄先生は 2014 年 10 月に残念ながら逝去されました。謹んでご冥福をお祈りします。
参考文献[1] 香原志勢：顔の本－顔はさまざまなことを語ろうとしている，講談社，1985（出版社品切）[2] 香原志勢：顔の本，中公文庫，中央公論社，1989[3] 村澤博人：美人進化論－顔の文化誌，東京書籍，1987（出版社品切）[4] 村澤博人：顔の文化誌，講談社学術文庫，2007[5] 日本顔学会編 : 顔の百科事典，丸善出版，2015[6] 原島博 : 顔学への招待，岩波書店，1998[7] 伊藤学而，島田和幸 : かお，カオ，顔 ― 顔学へのご招待 ―，あいり出版，2007
著者紹介
原島

博

2009 年 3 月、東京大学を定年退職。その後女子美術大学（芸術）、明治大学（総合数理）、立命館大学（文学）の客員教授を経て、古希を過ぎて 2015 年 12 月より東京大学特任教授、大学院の全学共通の後期教養講義を担当。これとは別に 2011 年の震災直後より毎月個人講演会（HC 塾）を主宰。定年後の著書として、「超
臨場感システム」（編著）（2010）、「顔の百科事典」（編著）（2015）、「信号解析教科書 ― 信号とシステム ―」（単著）（2018）、「信号処理教科書 ― 不規則信号とフィルタ ―」（単著）（2018）など。

― 24 ―

日本顔学会誌十八巻二号

学術論文

Bag of Motion Words を用いた顔面神経麻痺の定量評価
Quantitative Evaluation of Facial Paralysis based on Bag of Motion Words
瀬尾昌孝 1)、松代直樹 2)、陳 延偉 1)
Masataka SEO1), Naoki MATSUSHIRO2), Yen-Wei CHEN1)
E-mail: seomasa@fc.ritsumei.ac.jp
和文要旨
顔面神経麻痺の治療法の決定や予後の推定において、麻痺程度の評価は重要な判断基準となる。現在、麻痺程度の評価法としては視診評価が広く普及しているが、これは主観評価であるため、検者間で評価結果に大きなばらつきを有することが問題視されている。この問題の解決策として、本論文では先行研究で提案されている特徴量
LBP、PPBTF、Optical Flow、Landmark Tracking 及び本論文では新たに提案する Bag of Motion Words を用いた
顔面神経麻痺の定量評価法を提案する。実験結果より Bag of Motion Words により他の既存手法と比べ高い精度を実現した。

キーワード：顔面神経麻痺，表情認識，機械学習，回帰分析
Keywords : Facial Paralysis, Facial Expression Recognition, Machine Learning, Regression1.

多い [1]。このことから、早期に原因を鑑別し、はじめに適切に治療を施すことが求められている。

近年、デジタル画像処理技術の発展に伴い、コンピュータによる高精度な画像認識が可能となっ顔面神経麻痺の治療法の決定や予後の推定におた。中でも、人間の顔を対象とした顔認識、表情

いて、麻痺程度の評価は重要な判断基準となる。

認識などの技術は最も注目を集める研究分野の一

現在、麻痺程度の評価法として、日本国内では柳つであり、今尚、世界中で多くの研究が行われて原法が最も一般的に用いられている。柳原法は視いる。これらの研究は年齢や性別、人種など多岐

診による評価であるため簡便かつ有用な評価法でにわたる顔を扱っているが、そのほとんどが健常

あるが、主観評価であることから検者間で評価結者を対象としている。一方で、世の中には顔面神果に小さくないばらつきが生じ、これにより適切経の麻痺によって表情筋の運動機能に障害を持っな治療法を選択できない場合があることが問題視た患者が存在する。顔面神経麻痺は、通常、顔のされている。この問題を解決すべく、画像認識分

片側のみに症状が現れ、筋緊張が失われた患側で野ではこれまでに客観的な評価手法が検討されては眉毛や眼瞼が下垂し、口元は健側に引っ張られきた。しかしながら、いずれの手法も従来の視診るような表情となることが特徴である。人口 10評価と比較して有用性が明らかにされておらず、万人当たりの顔面神経麻痺の年間発症例は 20 ～

実用化には至っていない。

30 例程度と報告されており、その原因の多くは顔面神経麻痺は通常、顔の片側のみに症状が発

特 発 性、 ウ イ ル ス 性 に よ る Bell 麻 痺 も し く は現するため、診断時には表情変化動作の左右非対

Hunt 症候群である。Bell 麻痺の自然治癒率は約

称性に注目して診断が行われている。表情変化画

70% と予後良好であるが、Hunt 症候群は約 40%

像からの特徴抽出法は、一枚の表情画像もしくはと予後は比較的不良であり、後遺症が残る場合も表情変化前後の顔画像ペアのみから取得する時系

1) 立命館大学 情報理工学部、Ritsumeikan University,
2) 大阪警察病院 耳鼻咽喉科、Osaka Police Hospital― 25 ―

Bag of Motion Words を用いた顔面神経麻痺の定量評価　Bag of Motion Wordsを用いた顔面神経麻痺の定量評価﻿

列情報を含まない特徴（以下、静的特徴）抽出と、

2.

顔面神経麻痺の程度評価手法

表情の時系列変化を収めた連続画像から取得する

2.1

顔顔面神経麻痺の視診評価手法

時系列情報を含む特徴（以下、動的特徴）抽出に

顔面神経麻痺程度の評価手法としては視診評価大別できる。静的特徴を用いた顔面神経麻痺の定が世界的に広く普及しており、当該手法は 2 つ

量評価や、表情認識関連研究として代表的なものに大別できる。顔面各部位の動きを別個に評価を以下に挙げる。Shan や He らは照明変化に頑し、その合計で麻痺程度を評価する部位別評価法

健な局所特徴量である Local Binary Pattern（LBP）（Regional System）と、顔面全体の動きを概括的を用いて、機械学習ベースの表情認識、顔面神経にとらえて評価する手法（Gross System）である

麻痺の定量評価手法を提案した [2, 3]。さらに、[1]。現在、世界的に用いられている評価法として、

Shan らは認識に有効な特徴量を自動抽出するた

前 者 で は 柳 原 ら に よ る 柳 原 法 [7]、 後 者 で はめの重み最適化機構を備えた Boosted-LBP も提House らによる House-Brackmann 法 [8] がある。

案している。Lu らは統計的に得られた画素のパ

さらに、評価基準の統一を目的に柳原や佐藤らにターンを特徴とする Pixel-Pattern-Based Texture

よって柳原法と House-Brackmann 法の評価値のFeature（PPBTF）を用いて、機械学習による表

互換表が提案されている [9, 10]。また、後遺症

情認識を行った [4]。Xu らは Optical Flow を基盤の評価に重点をおいた評価法として、Ross らはとした、Local Motion Descriptors の辞書を用いSunnybrook 法 [11] を提案している。これらのうて顔の動きを表現し、機械学習による表情認識を

ち、日本国内では柳原法が最も一般的に用いられ行った [5]。これらの手法は一定の精度を実現すている。本手法は顔面の各部位に評価項目を定めることが報告されているものの、医師による顔面て動きの評価を行うため、顔面神経麻痺を専門と神経麻痺診断時には表情変化に際した動きの不自しない一般医の診断でも比較的診断結果にばらつ

然さも重要な特徴の一つであると考えられておきが少ない手法とされている。

り、動的な特徴の重要性が示唆されている。動的特徴を用いた関連研究として、Hung らは表情変

2.2

柳原法

化を収めた時系列画像の第 1 フレームにおいて

柳原法は、安静時表情及び 9 種類の表情運動

顔特徴点を抽出後、これを各フレームにおいて追を 4 点、2 点、0 点の 3 段階で評価し、合計 40

跡し、特徴点座標及びその動きの非対称性を用い点満点で評価する手法である。3 段階での判断がた顔面神経麻痺の定量評価手法を提案した [6]。

難しい場合は中間の 3 点、1 点を含めた 5 段階

この手法は LBP を使用した先行研究と比べ非常で評価する場合もある。点数が高いほど正常に近に高い精度を示したものの、その精度は初期フレ

く、合計点数が 10 点以上を不全麻痺、8 点以下

ームでの特徴点抽出精度により大きく変動するとを完全麻痺と定義されている。柳原法の表情に述べられている。

は、安静時（At rest）、額のしわ寄せ（Wrinkle

このような問題の解決策として、本研究では顔forehead）、軽閉眼（Closure of eye lightly）、強画像からの左右非対称性に着目した特徴抽出のフ閉眼（Closure of eye tightly）、片目つぶり（Wink）、

レームワークを提案するとともに、特徴点を必要

鼻翼を動かす（Wrinkle nasal root）、頬を膨らまとしない動的特徴として、自然言語処理などで使す（Blowing out cheeks）、イーと歯を見せる用されている Bag of Words を画像中の物体の移（Grin）、 口 笛（Whistle）、 口 を へ の 字 に ま げ る

動 量 抽 出 に 応 用 し た Bag of Motion Words（Depress lower lip）の 10 項目がある。柳原法で（BoMW）[5] を使用した顔面神経麻痺に係る特徴定義する表情を図 1 に示す。

抽 出 法 を 提 案 す る。 最 後 に、 静 的 特 徴 と し て

柳原法は顔面の主要な部位ごとに個別に動きを

LBP、PPBTF、Optical Flow、 動 的 特 徴 と し て評価するため、検者の主観を抑えて再現性を高め

BoMW を提案するフレームワークで抽出し、こられるといわれている。一方で、松代らはこの柳れらと Hung らの手法で抽出した特徴量それぞれ原法であっても検者ごとの評価結果に治療法選択を用いて顔面神経麻痺の定量評価を実施した。そ上無視できない程度の差異があることを報告しての結果を比較、考察し、動的特徴の有効性を検証いる [12, 13]。視診による麻痺程度の評価法は世する。

界的にも受容されているものの、評価結果の客観― 26 ―

日本顔学会誌十八巻二号

性や再現性には未だ課題が残されている。この問に用意した基準顔画像にサイズ及び位置、傾き

題に対し、本研究では顔面神経麻痺患者が表情をを統一（第 2 フレーム以降は第 1 フレームと変化させる際の時系列画像を入力とした、麻痺程同一の座標変換を適用）

度の定量評価手法を検討する。

上記正規化ののち、顔領域を包含するよう一律にトリミングを実施する。撮影被験者である各患

3.

者には、事前に専門医 1 名により柳原法のスコ

時系列表情画像データベース

アを付与している。本研究で作成したデータベー

本研究では顔面神経麻痺の定量評価に先立ち、スの詳細を表 1 に示す [14]。

顔面神経麻痺患者が安静時表情から柳原法で定める 10 表情へ表情を変化させた際の一連の流れを取得し、時系列の表情画像データベースを構築し4.

機械学習を用いた顔面神経麻痺の定量評価た。本データベースでは、ハイスピードカメラを

4.1

左右非対称度に着目した特徴抽出フレーム

用いて 60fps で患者の表情変化を時系列画像とワークして撮影し、フレーム数及び顔の傾き、顔サイズ

本 研 究 で は LBP、PPBTF、Optical Flow との正規化を行う。顔画像正規化は以下の手順で実Hung らの提案した Landmark Tracking、本研究施する。

の提案する BoMW の各特徴を顔面神経麻痺患者

・表情変化開始から終了までのフレーム数を 13の顔画像から抽出したのち、同一の判別器を用いた麻痺程度の定量評価を実施する。その結果を比フレームで等間隔に正規化

較することで、各特徴量の有効性を検証する。

・第 1 フレームの顔画像に対して顔の器官上に

特徴抽出に関しては、Hung らの先行研究にお特徴点を自動抽出・特徴点を基点とし、アフィン変換を用いて事前

図，式いて顔面神経麻痺発症の片側性に着目した特徴の有用性が示唆されている [6]。これに基づいて本研究で提案する左右非対称度に関する特徴抽出フレームワークと、判別器学習の流れを図 2 に示す。
図 2 の特徴抽出は以下の手順で実施する。
・顔面神経麻痺患者が表情を変化させる際の主要動作部位（目、鼻、口などの大きく動作する器

At restWrinkle forehead

官領域）を抽出

Closure of eye lightly

・抽出領域を顔の中央で左右に分割
・それぞれの分割領域において 4.2 節で示す特徴
抽出を実施
・左右の特徴量の差から非対称度を算出
図 16 医師の診断結果との比較
Figure 16 Comparison with doctor’s score
Closure of eye tightly

Wink

Winkle nasal root

表 1 データベース詳細
表11 Details
データベース詳細
Tableof a data baseTable 1 Details of a data base
Sample num

Blowing out cheeks

Grin

WhistleDepress lower lip図 1

Figure 1

柳原法における表情顔
Facialexpression
in Yanagihara method
図 1 柳原法における表情顔

85

Age

Age of 8-79 (Average:41)

Gender

Men:24, Women:18

Sores

0-40

Expression num

10

Frame num

13

Image size

600*800 pixels

Figure 1 Facial expression in Yanagihara method― 27 ―

�� � arctan �� � �� � �� � arctan ��� � �� � �

Bag of Motion Words を用いた顔面神経麻痺の定量評価　Bag of Motion Wordsを用いた顔面神経麻痺の定量評価﻿

Closure of eye tightly

Wink

Winkle nasal root

その後、顔面神経麻痺専門医が付与した柳原法択して主成分分析を行い、得られた 48 個の基底のスコアと併せて学習データセットとし、これら関数の内、固有値が最大となる基底を除く上位を用いて判別器の学習を実施する。

10 基底をマッチングのテンプレートとした。図
5Blowingに示すように、第1 基底は明確なピークを持たout cheeks
Grin
Whistle4.2

ず、どのようなパターンに対してもマッチング出顔面神経麻痺画像からの特徴抽出

本研究では機械学習を用いた顔面神経麻痺程度

力がほぼ一定で、小さくなる。それに対して第 2の定量評価に際し、先行研究で提案された特徴量

基底以降はピークが明確で、マッチングに際して相関の高くなるテクスチャが特定のパターンに限として LBP 及び Landmark Tracking、画像認識・図，式

定され、明瞭に判別できる。このことから、エッ

表情認識分野などで使用されている特徴量として
PPBTF、Optical Flow、BoMW を使用して特徴抽

Depress lower lip
ジなどのテクスチャ特徴を取得するには第2基出を行い、動的特徴の有効性を検証する。このう

図 1 柳原法における表情顔底以降が有効であると考えられる。
Figure 1 Facial expression in Yanagihara method

ち、LBP、PPBTF、Optical Flow は 静 的 特 徴、

Optical Flow：

Landmark Tracking、BoMW は動的特徴に分類さOptical Flow は連続する 2 枚の画像中から物体れる。以下、本研究における各特徴の抽出法を概説する。
At restWrinkle foreheadの移動ベクトルを抽出する特徴量で、本研究ではClosure of eye lightly

その拡張手法の一種 Lucas-Kanade 法 [15] を使用する。本研究では顔面神経麻痺患者の表情変化前Local Binary Patterns：
LBP は照明変化に頑健な特徴量であり、注目画

画像において、縦横ともに 3 pixel 間隔で起点を素と近傍画素の輝度値の大小関係を符号化することり、表情変化後画像との間で Optical Flow を算とで取得できる。本研究では注目画素の 8 近傍出する。Optical Flow は表情変化の一連のフレーを近傍画素と定義し、注目画素と各近傍画素の大
Closureof eye tightly
Wink
Winkle nasal root

図 2 特徴抽出と学習の流れ
ム画像に対して算出することで、時系列特徴（本小関係を 0、1 に対応付けて、これをまとめて研究における動的特徴）を取得できる反面、次元

Figure 2 Flow of feature extraction and learning

8bit のバイナリコードとして取得する。LBP 抽
出の流れを図 3 に示す。
Pixel-Pattern-Based Texture Feature：

55

12

45

0

74

65

83

1

70

99

28

1

0

0
1

1

(00010111)2=230

LBP 抽出の流れ
抽出の流れ図図
3 3 LBP
Figure 3 Flow of LBP extraction
Figure 3 Flow of LBP extraction

Blowingout cheeks
Grin
WhistlePPBTF
は各画素をテクスチャ情報を特徴付けるためのエッジやラインなどのパターンに分類し、そのパターンマップで画像を表現する特徴量である。特徴ベクトルは各パターンに分類された画素の数で表される（図 4）。
PPBTF では各画素をパターンに分類するにあたり、マッチングを実施する。本研究では 7pixel
Depress lower lip

図 1 柳原法における表情顔× 7pixelFigureのブロックを画像中からランダムに選
1 Facial expression in Yanagihara method

図PPBTF
図 44 PPBTF
PPBTF 抽出の流れ
抽出の流れ
図4
抽出の流れ
FigureFigure 44 Flow
Flow ofof PPBTF
PPBTF extraction
extraction

Figure 4

PPBTF
マッチングテンプレート
図 55PPBTF
PPBTF マッチングテンプレート
マッチングテンプレート
図 5図
FigureFigure 55 Matching
Matching template
template ofof PPBTF
PPBTF
Figure 5 Matching template of PPBTF

特徴抽出と学習の流れ
図 2図 2特徴抽出と学習の流れ
Figure 2 Flow of feature extraction and learning

Figure 2

Flow of feature extraction and learning

55

12

45

0

74

65

83

1

70

99

28

1

0

1

― 28 ―

01
0(00010111)2=23

Flow of PPBTF extraction1

表 1 データベース詳細
Table 1 Details of a data base
Sample num

85

Age

日本顔学会誌十八巻二号

Age of 8-79 (Average:41)

数が膨大になる。それに対して、Optical Flow 算

Gender
Men:24,
Women:18 、移動距離（MD
称度（AS ： AsymmetricFeature）

出間隔を広くすることで低次元化が可能ではある

SoresMotion Distance）
0-40：、移動角度（MA： Motion

ものの、表情変化に際した細かな動きの把握が困

Expression
num 3 種類の特徴量を定義する。AS、MD、
10
Angle）の難になる。このことから、ここでは表情変化前後

MA numはそれぞれ式 1、2、3
Frame
13 で取得する。本手法のペア画像間でのみ Optical Flow を算出し、時系

ではこれらの特徴量を全特徴点、全フレーム分連
Image
size
600*800 pixels

列情報を含まない静的な特徴として使用する。

結し、一つの動的特徴量とする。

Lucas-Kanade 法 を 使 用 し て 抽 出 し た Optical� � �� � �� � arctan ��� � �� � ��� � arctan �

Flow の例を図 6 に示す。同画像中の患者は画像
右側が患側となっており、眉領域の動きが左右で�� � ��� � � � � �� � � �

異なることがフローの大きさからも見受けられる。

�� � arctan �

Landmark Tracking：� � ��� � �� � ��� , � �
Bag of Motion Words：

Hung らの提案した Landmark Tracking に基づ
図 4 PPBTF 抽出の流れ

く特徴抽出では、連続画像の第1 フレーム（表Figure 4 Flow of PPBTF extraction

(1)

(2)

(3)

(4)

BoMW は連続画像から得られる移動ベクトル(5)���, �� � ���� � � �から局所特徴を生成し、それらをまとめることで情変化前）において顔の動きを特徴付ける箇所に
図 4 PPBTF 抽出の流れ



特徴点を抽出し、その後の各フレームにおいて
Figure 4 Flow of PPBTF extraction

作成する動的特徴である。局所特徴量の生成フロ|� � � |ーを図 8 に示す。
,
� �max�� , � �(6)
図 8 の局所特徴量生成は以下の手順で実施す�,�
る。 � � ��� , � � � ��� , �Lucas-Kanade 法を使用して特徴点のトラッキングを行う。第 1 フレームで抽出する特徴点の例
を図 7 に示す。
第 1 フレーム右側に位置する 1 点の特徴点座・特 徴抽出の対象領域を N × N 個の区分領域に標を（xr1,yr1）、第 t フレーム右側の特徴点座標を

分割
・各領域内において、前述の手法と同様に等間隔（xrt,yrt）とし、それぞれに対応する左側の特徴点

で Optical Flow を算出

座 標 を（xl1,yl1）、（xlt,ylt） と す る。Landmark

図 5 PPBTF マッチングテンプレート
Tracking では、各特徴点座標を用いて左右非対
Figure 5 Matching template of PPBTF

・算出した Optical Flow を 8 方向に量子化した
のち、各領域内で方向ごとに合算し、局所特徴

図 5 PPBTF マッチングテンプレート
Figure 5 Matching template of PPBTF

量を作成
・フレーム数を正規化した連続画像の各フレーム間で同一の処理を行ったうえ、それらを連結して一つの時系列特徴を作成

図 6 Optical Flow 抽出例
OpticalFlow
Figure図
6 6Extraction
exampleof 抽出例
Optical Flow

Figure 6

Extraction example of Optical Flow

図 6 Optical Flow 抽出例
Figure 6 Extraction example of Optical Flow

Eyebrow region

Eyebrow region

Eye region

Eye region

Mouth region

Mouth region

図 7 第 1 フレームの特徴点
Figure 7 Feature points in first frame image
図 7 第 1 フレームの特徴点
Figurepoints in first frame image
図 77 Feature
第 1 フレームの特徴点

Figure 75

本研究では画像領域を 4 × 4 個の区分領域に

図 8 局所特徴量抽出の流れ

図 8 局所特徴量抽出の流れ
Figure 8 Flow of local feature extraction
Figure 8 Flow of local feature extraction

Feature points in first frame image― 29 ―

GenderBag of Motion Words を用いた顔面神経麻痺の定量評価　Bag of Motion Wordsを用いた顔面神経麻痺の定量評価﻿

(1)

Frame num�� � ��� � � � �
13 �� � � �(2)Expression num

Image sizeとする。13 フレームから抽出した局所特徴量 12個を連結し、最終的な特徴量は 1536（8 × 16
× 12）次元となる。
次に、全学習データから取得した局所特徴量に(2)
�� � ��� � � � � �� � � �(5)���, �� � ���� � � � � � ��� � arctan �
�
(3)
| �
|� ��� �
一方 DA は、フレーム間の変化量を求め、その
,
� �
max��
(6)
(4)
� �
��� ,�, �� �
左右の差を計算することで取得する（図 11）。表� � ��� , � �, � � ��� , � �
情変化前の左右の特徴量を
fr1、fl1、表情変化後の図 88 局所特徴量抽出の流れ
局所特徴量抽出の流れ図

対しクラスタリングを行い、各クラスタの中心を
Visual Word として辞書を作成する。 最後に、
Visual Word を用いて各局所特徴量をクラスタリ
ングし、頻度ヒストグラムを作成する。このヒス
図 16 医師の診断結果との比較
Figure 16 Comparison with doctor’s score
トグラムを連続画像の動的特徴量とする。特徴量

Figure
Flow
of
local
(5)
左右の特徴量を、f
fDA は式
Figureof とすると非対称値
localfeaturefeatureextraction
�
����
���,
��88f�� �extraction
r2Flowl2
6 のように与えられる。

生成の流れを図 9 に示す。

表 1 データベース詳細
ヒストグラムにまとめることにより、一般的にTable 1 Details of a data base

Samplenum
85
次元数が膨大になりやすい動的特徴量を低次元化

� �

Age
Age of 8-79 (Average:41)
し、判別器の学習を容易にする。

4.3
Sores

10

600*800� �� pixels
数を表し、式�� 5
� で定義される。左右の特徴量はarctan ��(3)� � �
図 10 に示すように、事前に設定された各表情の� � �� � �
主要動作部位から抽出される。
(4)�� � arctan � � � ���
��
�
�
(1)
 , �arctan�� � �� � �

分割、Optical Flow 算出間隔を縦横ともに 3 pixel

Gender

Men:24, Women:18

� � � 0-40� � �Sores�� � arctan �� � arctan ��� � �� � �|� � � |,max�� , � �

(6)� � ��� , � �, � � ��� , � �

Men:24, Women:18

左右非対称性を考慮した特徴量の作成
0-40

Landmark
Tracking 以外の前述の特徴量は、左Expression
num10

被験者間で表情変化量（表情強度）が異なるた

右に分割した器官領域で個別に抽出し、顔面神経
13

め、式 6 では左右で表情変化量が大きい方（健側）

麻痺の片側性を考慮して非対称性に係る特徴量との値で正規化する。これは顔面神経麻痺患者であImage size

してまとめ、判別器の学習に使用する。本論文でっても、健側の表情強度は正常であるとの仮定に5は表情の静的非対称性（SA ： Static Asymmetry）
� � �� � ��� � arctan ���arctan � Asymmetry）の�(1)と動的非対称性（DA：Dynamic� � �� � �
2 種類の非対称性を定義する。
(2)�� � ��� � � � � �� � � �
SA は、単一フレーム内の左右の特徴ベクトル

よる。

Frame num

600*800 pixelsの距離を表す。右側の特徴量を� � � fr、左側の特徴量�� � arctan ��(3)を fl とすると、非対称値 �fSAは式� 4 で与えられる。
 �� � ��� , � �

柳原法の 10 種類の表情動作における主要動作
部 位 は 額（Forehead）、 眼（Eye）、 鼻（Nose）、口（Mouth）の 図
4 99箇所のいずれかであると定義で
図
BoMW 抽出の流れ
抽出の流れ
BoMW

Figure 99 Flow
Flow ofof BoMW
BoMW extraction
extraction
Figureきる。各主要動作部位は事前に抽出された特徴点を用いて、容易に切り出し可能である。切り出し5(4)
このとき d（p,q）はベクトルp=（p1,p2,…,pn）、

(5)
図
8
局所特徴量抽出の流れ
���,n）間のユークリッド距離を返す関�� � ���� � � �
q=（q1,q2,…,q

Figure 8 Flowof local feature extraction� �|� � � |,max�� , � �

(6)� � ��� , � �, � � ��� , � �

図 10 表情の静的非対称性

10 表情の静的非対称性
図図10
Figure 表情の静的非対称性
10 Static
Static Asymmetry
Asymmetry
Figure10
Figure 10 Static Asymmetry

図
図 11
11 表情の動的非対称性
表情の動的非対称性

図 9 BoMW 抽出の流れ

図 9 BoMW 抽出の流れ
Figure 9 Flow of BoMW extraction
Figure 9 Flow of BoMW extraction

5― 30 ―

Dynamic
図Figure11 11
Figure
11表情の動的非対称性
Dynamic Asymmetry
Asymmetry
Figure 11 Dynamic Asymmetry3

日本顔学会誌十八巻二号

が高い

た口領域と LBP、PPBTF、Optical Flow による特・主要な顔面神経が存在する部位の動きを網羅す

徴抽出結果を可視化した例を図 12 に示す。LBPと PPBTF の特徴抽出では位置情報を考慮し、領る組み合わせ域内をさらにオーバーラップを許したブロックに

本研究では我々の既発表研究の結果から、柳原

分割し、左右の対応するブロック間で非対称性を法の 10 表情のうち、額のしわ寄せ、強閉眼、イ計算した。本研究では、領域を 3 × 3 個の区分

ーと歯を見せる、の 3 表情を選択した [16]。こ領域に分割するブロックを縦横 20 × 20 個取得

れら 3 表情からの柳原法の総合スコア推定精度できるように、ブロックサイズとステップ幅を設を図 13 に示す（安静時表情は麻痺度との相関が定した。

著しく低いため、ここでは除外し、36 点満点の左右に分割した領域からそれぞれに特徴を抽出

スコアで判定）。同図において、総合スコアの推し、それらの距離を計算するにあたり、本研究で定誤差は最大 5.1 点（正解スコア：34、推定ス

は前処理として一方のテクスチャ情報を左右反転

コア：28.9）となった。柳原法スコアの定義やさせ、動きの方向を統一させてから一連の特徴抽

診断基準の改定は常に議論の的となっているが、出を行う。

我々の詳細な検討が吟味された結果、2016 年 5
月末時点で完全麻痺は 8 点以下から 10 点以下に4.4

引き上げることが決議された。また、10 点以下

麻痺程度の推定

本節では 4.2 節で説明した各特徴量と、顔面神と 14 点以上では予後が大きく異なるため、病初経麻痺の専門医が付与した柳原法のスコアを用い期の治療方針にも影響することがわかっているて判別器を学習し、未知の顔画像の麻痺程度を推が、図 13 からはこの問題に係る推定誤差が発生定する手法について述べる。

していないことが確認できる。

本研究では前述のとおり、表情変化時の主要動

本 研 究 で は ま ず、 上 述 の 3 表 情 の ス コ ア を

作部位を左右に分割し、それぞれから取得した特Support Vector Regression（SVR）[17] を使用し

徴ベクトルの距離を用いて学習を行う。そのたて推定し、次にその結果を用いて総合スコアを推め、柳原法に含まれる表情のうち安静時表情や、定する。総合スコアの推定では、各表情スコアを

元来左右が非対称となる片目つぶりから定量評価

特徴ベクトルとして、表情スコア推定時と同様にに有用な特徴を抽出することは困難となる。まSVR を使用して推定する。

た、それらの表情は柳原法の 40 点満点のスコア

Original imageとの相関が低いという問題も指摘されている。そ

5.

実験結果

こで、本研究では柳原法のスコア推定に有用な少5.1

柳原法スコアの推定

LBP

数の表情を選択し、それらについてのみ前述の特本章では前章で述べた LBP、PPBTF、Optical

徴量を抽出する。表情選択に際した条件を以下にFlow、Landmark Tracking、BoMW を特徴抽出に示す。

使用し、SVR による判別機を用いて未知の顔画
図 12 特徴抽出結果

PPBTF

像の顔面神経麻痺スコアを推定する。実験には表・表情の個別スコアと柳原法の総合スコアの相関

Original image

LBP

PPBTF

Optical Flow

Figure 12 Result of feature extraction

図 12 特徴抽出結果
図1212Result
特徴抽出結果Figureof feature extraction

Figure 12

Optical Flow

図 13 3 表情からの総合スコア推定精度

図13 3 表情からの総合スコア推定精度
Figure 13 Total score estimation from 3 expression
Figure 13 Total score estimation from 3 expression

Result of feature extraction― 31 ―PPBTF

Optical Flow

図 12 特徴抽出結果
Figure 12 Result of feature extraction

Bag of Motion Words を用いた顔面神経麻痺の定量評価　Bag of Motion Wordsを用いた顔面神経麻痺の定量評価﻿

1 に記載の顔画像セットのうち、84 セットを学

5.2

柳原法スコアの推定

習データ、1 セットをテストデータとして使用し、続いて、BoMW を使用した提案手法と医師にLeave-One-Out で実験を行った。実験結果は、使よる診断精度の比較実験を行った。本実験では、用した 3 表情及び柳原法の総合スコアの推定精

表 1 に記載の顔画像セットに含まない、10 セッ

度を正解スコアとの相関値で表し、これを図 14

トをテストデータとして使用する。前節で教師デに 示 す。 同 図 に お い て、LBP、PPBTF、Opticalータにスコアを付与した医師により 10 セットのFlow は各表情の推定精度に差があるものの、総データに対しても同様にスコアを付与した。本実

合スコアの推定精度は同程度となった。これに対験ではこのスコアを正解値とし、これと別の医師

し Landmark Tracking、BoMW は他の 3 手法に（顔面神経麻痺の専門医 9 名と一般の耳鼻科医比べ全体的に高い精度を示した。このことから、

図 13 3 表情からの総合スコア推定精度
46 名）により付与されたスコアとの相関値を計

表情変化開始時及び終了時の情報だけでなく、そ算する。続いて前節で提案手法が推定したスコアの間における時系列の動的特徴が麻痺スコアの推と教師スコアの間で取得した相関値と、上記の医定に重要であったと考えられる。しかし前述の通師同士によるスコアの相関値を比較し、本提案手り、Landmark Tracking では第 1 フレームの特徴法による推定精度を評価する。医師の診断精度と点抽出精度に応じて最終的な麻痺程度の推定精度

本提案手法による推定精度の比較結果を図 16 にが左右されることがわかっている。特徴点抽出手示す。同図における本提案手法の精度は 0.95 でOriginal image

LBP

Figure 13 Total score estimation from 3 expression

法のバリエーションは多岐に渡り、対象画像の撮あり、顔面神経麻痺の専門医及び一般の耳鼻科医

影環境などによってもその精度は大きく変動すの平均値を上回っていることが分かる。本来、医る。このことから特徴点抽出精度も含めた妥当な師による診察は撮影済みの画像からの診断ではな

検証は困難であると考え、本実験では特徴点抽出

いため、本実験は本来の診断結果との比較ではな

精度を除いたアルゴリズムの精度評価を行うため

いものの、医師による診断時に一定の示唆を与え
Figure 14 Facial paralysis score estimation result

Figure 12 Result of feature extractionに、これを手動で抽出した。このため、実利用時られる可能性があると考えられる。

PPBTF

図 14 顔面神経麻痺程度評価結果

Optical Flow

図 12 特徴抽出結果には本実験結果よりも Landmark Tracking の精度は低下するものと予想される。続いて、そのよ
うな処理を含まず、図 14 で高い推定精度を示した BoMW について、柳原法の総合スコア推定精度の詳細を図 15 に示す。同図より、総合スコアの推定誤差は最大 13.1 点（正解スコア：16、推
定スコア：29.1）となった。また、完全麻痺と診断される境界スコアである 10 点付近では、一部境界を超えた誤差が発生しており、本提案手法のみでの判定では問題が発生する可能性があるこ

図 15 顔面神経麻痺スコアの推定精度

図 15 Figure
顔面神経麻痺スコアの推定精度
15 Total score estimation
Figure 15 Total score estimationとが分かる。
図 13 3 表情からの総合スコア推定精度
Figure 13 Total score estimation from 3 expression

4

図 14 顔面神経麻痺程度評価結果
顔面神経麻痺程度評価結果
図 14
Figure 14 Facial paralysis score estimation result

Figure 14

図 16
図 16 医師の診断結果との比較
医師の診断結果との比較
Comparison withscore score
Figure Figure
16 16Comparison
withdoctor’s
doctor’s

Facial paralysis score estimation result

表 1 データベース詳細
Table 1 Details of a data base― 32 ―
Sample num
Age85
Age of 8-79 (Average:41)

日本顔学会誌十八巻二号

6.

Memory）などの利用も検討したい。

考察とまとめ本 研 究 で は LBP、PPBTF、Optical Flow、

Landmark Tracking、BoMW を特徴抽出法として

参考文献

それぞれ用い、
顔面神経麻痺の定量評価を行った。

[1]

日本顔面神経研究会 , “ 顔面神経麻痺診療

その結果、Landmark Tracking と BoMW を用いの手引 -Bell 麻痺と Hunt 症候群 -”, 金原出た場合に各表情スコアの推定精度が安定して高版 , 2011.
[2]

く、その結果、総合スコアの推定精度も最も高い

Shan C, Gong S and McOwan P.W, “Facialという結果となった。このことから、時系列の動Expression Recognition Based on Local

的特徴が麻痺スコアの推定に重要であったと考え

Binary Patterns: A Comprehensive Study,”

られる。また、手動処理を含まない BoMW で、

Image and Vision Computing, Vol.27,

手動処理を含んだ Landmark Tracking と同程度

pp.803-816, 2009.
[3]の精度を得られることがわかった。実験結果よHe S., Soraghan J.J., O'Reilly B.F. and Xing

り、本提案手法では十分な推定精度が得られたとD., “Quantitative Analysis of Facial Paralysis

は言い難いものの、本精度は検者間での診断スコ

Using Local Binary Patterns in Biomedical

アのばらつきに比べ小さな誤差であり、一定の有Videos,” IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol.56,

用性が示された。画像から取得した特徴のみでのpp.1864-1870, 2009.
[4]

診断には限界があり、実際の臨床現場での医師に

Lu H.C, Huang Y.J and Chen Y.W, “Automaticよる視診、触診などは今後も必要になると考えら

Facial Expression Recognition Based on

れるものの、本法の最終的な位置づけとして、経Pixel-Pattern-Based験の浅い研修医や非専門医による診断に際した補International Journal of Imaging Systems

助的な役割の実現性は大いにあると考えられる。

and

本研究の提案手法を構成する各要素は、患者の

2010.
[5]

表情変化画像を撮影することで、その後のすべて

Technology,

TextureVol.20,Feature,”pp.253-260,

Xu L and Mordohai P, “Automatic Facial

処理の自動化が可能である。また特徴抽出領域やExpression Recognition Using Bags of

特徴量の次元数を低く抑えることで計算コストをMotion Words,” Proc. of the British Machine

比較的低く抑えられる。このため、実際の機器へ

Vision Conf., BMVC'10, pp.1-13, 2010.
[6]の組み込みを考える場合には、操作の簡便化が可

Truc Hung Ngo, Yen-Wei Chen, Naoki

能であり、ハードウェアに対するコストも低く抑Matsushiro, Masataka Seo, “Quantitative

えられる。この点からも実現性が高いと考える。

Assessment of Facial Paralysis Based on

今後の展望として、BoMW は時系列画像の各

Spatiotemporal

フレーム、各領域において抽出した Optical Flow

TRANSACTIONSを特徴とするため、画質や部分的なノイズの影響

Systems, Vol.E99-D, No.1, pp.187-196,に頑健であることが期待されるが、本提案手法の

2016.
[7]

実利用性を検証するために、まずは撮影環境の違

Features,”on

基 準 に 関 す る 研 究 ”,

本提案手法による麻痺程度の推定精度は被検者のpp.799-805, 1977.
[8]

Information

and柳原尚明 , 他 , “ 顔面神経麻痺程度の判定

いに対する頑健性を検証する必要がある。一方、
年齢によって多少の偏りが見られた。これは高齢

IEICE

日 耳 鼻 , vol.80,

House J.W. and Brackmann D.E., “Facial

者の顔画像に含まれる肌のたるみにより、顔画像

Nerve Grading System,” Otolaryngol Headへの麻痺の表れ方の傾向が若年者とは異なること

Neck Surg., Vol.93, pp.146-147, 1985.
[9]が原因であると考えられる。この問題に対して

柳原尚明 , “ 顔面神経麻痺評価法の国際基

は、年代ごとに区分した学習により精度向上が期

準 , 特 に 顔 面 神 経 研 究 会 の 40 点 法 と待できるのではないかと考えられる。また、近年

House-Brackmann の 評 価 法 に つ い て ”,

画像解析分野において非常に良い精度を実現した

Facial N. Res. Jpn., Vol.12, pp.99-102,

Deep Learning ベースの学習法として、時系列特

1992.
[10]

徴 の 学 習 法 で あ る LSTM（Long Short-Term― 33 ―

佐藤靖夫, 大内利昭, 吉原重光, 大平達郎, 井Bag of Motion Words を用いた顔面神経麻痺の定量評価　Bag of Motion Wordsを用いた顔面神経麻痺の定量評価﻿

[11]

[12]

上泰宏, 神崎仁, 塩原隆造, 戸谷重雄, “40点

Naoki Matsushiro and Yen-Wei Chen, et al,

法とHouse-Brackmann法の互換表-検者間“A Dynamic Facial Expression Database forのばらつきからみた検討-”, Facial. N. Res.

Quantitative Analysis of Facial Paralysis,”

Jpn., Vol.14, pp.163-166, 1994.

ICCIT2011, pp.949-952, 2011.
[15]

Ross B.G, Fradet G and Nedzelski J.M,
“Development of a Sensitive Clinical Facial

image registration technique with an

Grading System,” Otolaryngol Head Neckapplication to stereo vision,” Proc. 7th

Surg., Vol.114, pp.380-386, 1996.

International Joint Conference on Artificial

松代直樹 , “ 麻痺スコア（40 点法）の検者Intelligence （IJCAI）, pp.674–679, 1981.
[16]による差異： 大阪大学耳鼻咽喉科勤務医[13]

小嶋寛明 , 計田真夕 , 松代直樹 , “ 時系列画

52 人での検討 ”, Facial N. Res. Jpn., Vol.29,

像に基づいた顔面神経麻痺程度の定量評価

pp.60-62, 2010.

〜少数の表情項目から麻痺スコアの推定と松代直樹 , “ 麻痺スコア（40 点法）の検者

各項目の重要性〜 ”, 日本顔面神経学会 ,による差異： 顔面神経麻痺の専門家 9 人

2014.
[17]

と全国の一般耳鼻咽喉科勤務医 47 人での[14]

B.D. Lucas and T. Kanade, “An iterative

Cristianini N and Shawe-Taylor J, “An検討 ”, Facial N. Res. Jpn., Vol.29, pp.63-

Introduction to Support Vector Machines

65, 2010.

and other kernel-based learning methods,”

Yuta Kihara, Guifang Duan, Takeshi Nishida,

Cambridge University Press, 2000.

英文要旨
In this paper, we propose a facial expression motion analysis method for quantitative evaluation of facial
paralysis using time-sequential images. Although evaluation of Facial Paralysis is important for treatment
and convalescence estimation, the evaluation methods by visual examination has large dispersion between
examiners. In our proposed method, facial expression asymmetry, which is an important feature of paralysis,
is quantitatively evaluated by several feature descriptions.

― 34 ―

日本顔学会誌十八巻二号

著者紹介

瀬 尾 昌 孝松 代 直 樹

陳

著者 1

延 偉

著者 3

氏

名：瀬尾昌孝氏

名：陳 延偉

学

歴：2 012 年 3 月立命館大学大学院理工学研究

学

歴：1 990 年 3 月大阪大学工学研究科博士後期

科博士課程後期課程修了．博士（工学）職課程修了．博士（工学）歴：日本学術振興会特別研究員，関西学院大学

職

助手を経て，2015 年立命館大学情報理工

工学部講師，助教授，教授を経て，2004

学部講師，現在に至る

年立命館大学情報理工学部教授，現在に至所属学会：日本顔学会，情報処理学会，電子情報通信

る

学会，IEEE 等
専

所属学会：電気学会，電子情報通信学会，IEEE 等

門：画像処理，人工知能，統計解析

専

著者 2
氏

名：松代直樹

学

歴：2 003 年 3 月大阪大学大学院感覚器外科学
耳鼻咽喉科修了．博士（医学）職

歴：大阪府立病院医員，大阪労災病院耳鼻咽喉科副部長を経て，2009 年大阪警察病院耳鼻咽喉科部長，現在に至る．2010 年大阪大学医学部臨床准教授，現在に至る

所属学会：日本耳鼻咽喉科学会，
日本気管食道科学会，
日本顔面神経学会，日本耳科学会等
専

歴：㈶ レーザー技術研究所研究員，琉球大学

門：顔面神経麻痺，真珠腫性中耳炎，慢性中耳炎，感音難聴― 35 ―

門：パターン認識，画像処理，機械学習日本顔学会誌十八巻二号

学術論文

ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する心理的な評価構造（肌意識）の年代間差
The age-related differences of the skin concept underlying
the self-evaluation of base makeup
谿雄祐・飛谷謙介・村松慎介・小林伸次・長田典子
Yusuke TANI, Kensuke TOBITANI, Shinsuke MURAMATSU,
Shinji KOBAYASHI, Noriko NAGATA
E-mail: tani.y@kwansei.ac.jp
和文要旨
感情、注意の対象、健康状態が推察できるなど、顔はコミュニケーションにおいて重要な情報源である。顔に対して施される化粧は肌質感に影響し、肌質感は健康状態の知覚や魅力に影響する。化粧に対する意識や理想とする肌イメージは、肌質感の経年変化や影響を受けた流行の違いにより年代によって異なるため、化粧肌に対する認識の仕方、引いては肌質感に関する心理的な評価構造（肌意識）は年代間で異なると考えられる。このことについて検討するために、30 歳から 69 歳の一般女性 41 名に対して 2 種のベースメイク料でメイクを施した自らの顔について、肌質感と複合的な肌印象に関する 11 項目についての評価とどちらが好みかを問う実験を行った。参加者にとって好ましいメイクはより透明感があり、明るさと色味が望ましく、肌色がきれいであり若々しいと評価された。評価項目間の相関と判別分析によって得られた評価項目と好ましさの関係において年代間差が認められた。
30 代で未成熟だった肌意識が 40 代でそれぞれに深化することで多様化し、50 代で成熟し個別の肌質感が分化、明確化するものの、60 代では理想と現実のギャップを受容することで肌質感とベースメイクの好ましさの関係が一部希薄になると言う変遷があることが窺えた。

キーワード：質感 ; 肌 ; ベースメイク ; 年代 ; 判別分析
Keywords : shitsukan; skin; base makeup; generation; discriminant analysis

1.

観であり、化粧によって自信や積極性が向上する

緒言
表情から心理状態が、視線から注意の対象が、効果 [5] や、心理的適応性が高まる効果 [6] がある。

肌質感から健康状態が推察できるなど、顔はコミ

後者は言わば自己の演出やマナーであり、若年層ュニケーションにおいて重要な情報源である。視は化粧を自己演出の手段の一つとして捉える一覚的な肌質感は、光の反射、透過、吸収、散乱に方、中高年層はマナーとして捉える傾向がある

より変化するが、これらは皮脂分泌量や血行など[6]。

健康状態に影響される。視覚的に認識された健康化粧に対する意識は、化粧の仕方に影響すると状態は顔の魅力と相関する [1]-[3] ため、我々は考えられる。ベースメイク料であるファンデーシ

意識的、無意識的を問わず自他の肌質感に注意をョンの年代別使用率は 10 代で約 45％、20 代で向けている。

約 80％であり、30 代以降も緩やかに上昇し続け、顔に施す化粧には、自分をどう見せたいかと言調査年代の最高であった 60 代で約 85％であっう内発的な要因と、流行や化粧をして参加する場た。一方、より華飾性の高いポイントメイク料は、面など外発的な要因が関与する [4]。前者は価値

口紅はファンデーション同様、年代の上昇と共に関西学院大学・株式会社コーセー、Kwansei Gakuin University, KOSÉ Coorporation― 37 ―

ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する 心理的な評価構造（肌意識）の年代間差　ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する 心理的な評価構造（肌意識）の年代間差﻿

使用率が上昇したが、マスカラ、リップグロス、の皮溝の目立たなさに透明感を感じるのに対し、アイシャドウの使用率は 20 代がピークであった中高年層は明るさと赤みの均一性を透明感と評価[7]。

する [19]。この違いには、加齢に伴って黄みがベースメイクには素肌に近い範囲での明るさや強まり赤みと明度が減少するという肌の変化 [20]ツヤの付与と、毛穴や色むらを隠蔽する役割があだけでなく、水晶体の分光透過率の変化による青る。この 2 つを実現するために、半透明な粉体- 黄方向での色コントラスト感度の低下 [21] や老と高い反射率の粉体の両方が材料として用いられ眼などの加齢に伴う視覚機能の変化が関連している。前者は光を拡散し明暗の境界をぼかすことでると考えられる。

毛穴や色むらを目立たなくさせ、後者は多くの光

その一方で、若年層と中高年層における透明感を反射することで肌に明るさと艶を与える [8] だという概念は、肌の色とキメの均一性、潤いの複けでなく、分光反射特性を設計し反射光における合的概念である点で類似していた [19]。同様の特定の波長の比率を高める / 低めることで、肌の結果は 25 歳から 40 歳の女性に顔画像の一対比

色味を演出する [9]-[11]。さらに、近年ではコン較を行わせた研究でも得られた [22]。この研究

ピュータグラフィックス技術を用いて、真珠が呈では、透明感は「若々しい」、「肌がきれい」、「なする光学現象を実現する粉体を設計する試みもな

めらか」などと正の相関を示した。化粧の流行がされている [12]。

時代背景に関連して変化する一方で、少なくとも透明感の演出も化粧の効果の一つである [13]。

言語レベルにおいては、肌の透明感という概念が肌における透明感とは実際には半透明感である。

10 年程度の間、変容しなかったことが窺える。

半透明な物質に照射された光は、透過するだけでなく物質内部で散乱し、入射位置とは異なる位置

2.

目的から放出される。このような複雑な光学特性を正

本研究では 30 代から 60 代の女性を対象に、確に知覚するには膨大な情報量とそれらに対するベースメイクの評価に関する認知構造を検討し情報処理を要することから、局所的な輝度コント

た。先行研究では 20 代と 40 代の比較が行われラストやハイライトの位置など特定の手がかり

たが [19]、その他の年代については明らかにさが、瞬時の半透明性知覚を可能にすると考えられれていなかった。そこで、30 代、40 代、50 代、ている [14]-[17]。このため、ベースメイク料の60 代のそれぞれがベースメイクの肌質感をどの

光学特性を美しい透明感を呈する肌のそれと合致ように評価し、それらが好ましさとどのように関させることは難しくとも、色知覚における条件等係しているかを明らかにし、年代間で比較するこ色のように、美しい肌の透明感を演出できる粉体とを目的とした。

の設計は可能であり、そのような効果を謳う製品は多数販売されている。ハリ、ツヤ、潤いなどの3.

方法
実験参加者は日常的に化粧を行う 30 代から

肌質感も化粧品における重要なキーワードであ60 代の一般人女性 41 名であった。各年代の参る。
化粧が肌質感を向上させる手段であることを鑑

加者は 50 代を除き 10 名であり、実験の目的をみると、理想の肌イメージの違いも化粧方法の違知る者はいなかった。すべての参加者には報酬がいの要因となる。自らを色白と認識しているか色支払われた。なお、参加の条件として日常的に使黒と認識しているかによって、肌質感に関する心用しているベースメイク料の色号数を指定してい理的評価構造は異なる [18]。年代も要因となりたため、全参加者の肌色および肌色に対する嗜好うる。征矢らによると、10 代後半から 20 代前は概ね同じであったと考えられる。

半の若年層の肌イメージが透明感を最重要視する

実験環境は外光の影響を受けないよう窓から遠理想追求型であるのに対し、40 代から 60 代のい位置に設置し、主たる光源は昼白色の蛍光灯で中高年層のそれは、肌荒れなど肌に関する具体的あった。室内の壁紙は白色で無地であった。参加な悩みを透明感より重要だと考える現実重視型で者が着座する椅子と鏡の距離は 60cm であったある。透明感を感じる肌質感についても年代間にが、ベースメイク料塗布時に実験参加者が鏡に接差が認められ、若年層が黄みの均一性と皮膚表面近することは許容した。

― 38 ―

日本顔学会誌十八巻二号

評価対象としたのは 2 種のパウダーファンデ

ついて、表 1 に示す 11 項目について 7 段階で評ーション（以降 X と Y とする）であった。どち定した後、より好ましいベースメイクを回答した。

らも参加者が日常的に使用しているものではなか

本実験手続きは、実験実施機関において所定のった。X と Y は塗布後の色味と隠蔽性、すなわ

倫理審査を受け承認された。なお、本研究では参

ちカバー力が同等になるように無機顔料粉体を調加者の負担を軽減する必要があったため、少数の合した試作品であったが、使用感を左右する球状評価項目を独自に選定した。

粉体および無機板状粉体の配合比率と種類が異なっており、X は Y に比べて塗布時の抵抗が少な4.

結果かった。同等の色味とカバー力を実現する粉体の40 代を除いたすべての年代で X によるベース

配合比率は多様であるが、設計の異なる X と Y

メイクがより好まれたが、評価項目における Xを比較することで設計方針と使用者の評価の関係と Y の差は顕著ではなかった（図 1）。したがって、性を把握することも本研究の目的であった。こちX と Y によるベースメイクの仕上がりの差異は

らは学術的な目的ではなく、本研究における学術

存在していたとしても主観的に感知されるレベル

的な目的は、自ら施したベースメイクに対する評であり、客観的に確認できるほど明確かつ一貫し価から、評価者の年代ごとに、肌質感に関する心たものではなかったと考えられる。

理的な評価構造を推定しそれらを比較することでそこで、各参加者にとって好ましいベースメイあるため、学術的でない目的とそれに対応する考クに対する評価の平均と、そうでないベースメイ

察については本論文では割愛した。

クに対する評価の平均をそれぞれ算出し、参加者参加者は 1 名ずつ実験室内で実験に関する説の年代とベースメイクの好ましさを要因とした 2明を受けた後、参加同意書に署名した。署名後に要因の分散分析を行った。すべての評価項目にお参加者は、用意したスポンジを用いて鏡を見ながいて年代の主効果と、好ましさと年代の交互作用

ら素顔の右半分に X を、左半分に Y を自身で塗は 5％水準で有意ではなかった。一方、好ましさ布した。塗布完了後、参加者は前髪を上げた状態の主効果はカバー力に関する 3 項目を除いて有の自分の顔を鏡で見ながら、顔の右半分と左半分、意であった（なめらかな伸び広がり：F（1,37）=すなわち X と Y それぞれによるベースメイクに9.550, p = .004, ηp2 = .205; 透明感がある：F

表 1. 評価項目一覧（1,37）= 25.326, p < .001, ηp2 = .406; 白浮き感がある：F（1,37） = 10.851, p = .002, ηp2 =.227; 付け色の明るさが好ましい：F（1,37） =32.885, p < .001, ηp2 = .471; 付け色の赤みが好ましい：F（1,37） = 12.299, p = .001, ηp2 =.249; 付 け 色 の 黄 み が 好 ま し い：F（1,37） =14.157, p < .001, ηp2 = .277; 肌の色がきれいに見える：F（1,37） = 42.741, p < .001, ηp2 =.536; 若々しく見える：F（1,37）= 44.737, p <.001, ηp2 = .547）。好ましいベースメイクはそうでないベースメイクと比べて、点数が低い方が良い評価である「白浮き感がある」では有意に低く、その他では有意に高かった。これら結果から、カバー力以外の評価項目に関して、より高く評価されたベースメイクが好まれたことが確認できた（図 2）。
次に、評価項目間の相関係数を年代ごとに算出した（表 2）。すべての年代において 5％水準で有意な相関が認められたのは「肌の色がきれいに見える―若々しく見える」（r = .782 ± .047; 全

図 1．2 種のベースメイク料に対する評価― 39 ―

ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する 心理的な評価構造（肌意識）の年代間差　ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する 心理的な評価構造（肌意識）の年代間差﻿

かな伸び広がり―肌の色がきれいに見える」（r =.456）であった。相関が有意となった評価項目
対は 19 であり、二番目に多かった。「透明感がある―肌の色がきれいに見える」（r = .893）の相関係数が最大であった。
60 代でのみ相関が有意となったのは「なめらかな伸び広がり―付け色の明るさが好ましい」（r= .455）であり、60 代のみ相関が有意とならなかったのは「付け色の明るさが好ましい―付け色
図 2.

の黄みが好ましい」（r = -.064）、「付け色の黄み

ベースメイクの好ましさと評価の関係が 好 ま し い ― 肌 の 色 が き れ い に 見 え る 」（r =

年代の平均±標準偏差）、「総合的にカバー力があ.097）、「付け色の黄みが好ましい―若々しく見る―シミ・ソバカスに対するカバー力がある」（r

える」（r = -.101）であった。相関係数が最大と= .764 ± .115）、「付け色の明るさが好ましい―なったのは「付け色の明るさが好ましい―肌の色

肌の色がきれいに見える」（r = .689 ± .118）、「付がきれいに見える」（r = .804）であった。相関

け色の明るさが好ましい―若々しく見える」（r =が有意となった評価項目対の数 11 は 40 代と並.672 ± .132）の 4 対であった。一方、年代間でんで最少であった。
表 2.

相関係数がばらついたのは「付け色の明るさが好

評価項目間相関行列

ましい―付け色の黄みが好ましい」（r = .480 ±.321）、「付け色の黄みの好み―若々しく見える」（r = .437 ± .320）、「透明感がある―付け色の黄みが好ましい」（r = .266 ± .303）などであった。
以下では各年代の特徴を、その年代でのみ相関が有意となった評価項目対を中心に論じる。
30 代でのみ相関が有意となったのは「毛穴に対するカバー力がある―白浮き感がある」（r =.570）、「透明感がある―付け色の黄みが好ましい」（r = .626）の 2 対であった。相関係数が最大となったのは「透明感がある―肌の色がきれいに見える」（r = .911）であった。また、相関係数が有意となった評価項目対の数が 20 と全年代で最多であった。

評価項目の相関から年代によって肌質感の評価

40 代でのみ相関が有意となったのは「透明感の仕方、項目間の関係性が異なる可能性が示唆さが あ る ― 毛 穴 に 対 す る カ バ ー 力 が あ る 」（r =れた。以下では、年代ごとに各評価項目とベース.489）、「総合的にカバー力がある―付け色の赤

メイクの好ましさの関係について、判別分析を用みが好ましい」（r = .582）であった。40 代のみ

いて検討する。評価項目 1 から 6 番を個別の肌相関が有意でなかった評価項目対は、「透明感が質感に関する項目、7 から 11 番を複合的な肌印ある―付け色の明るさが好ましい」（r = .188）、

象として、ベースメイクの好ましさを肌質感によ「透明感がある―肌の色がきれいに見える」（r =って説明する判別分析と肌印象によって説明する.229）、「透明感がある―若々しく見える」（r =判別分析の 2 つを行った。判別成績は leave-one-

.263）
であった。
「肌の色がきれいに見える―若々out cross validation によって評価した。

し く 見 え る 」 の 相 関 係 数 が 最 大 で あ り（r =肌質感による判別成績は 30 代で 65.0％、40.833）、これは全年代で最大であった。相関が有代で 50.0％、50 代で 77.3％、60 代で 60.0％で意となった評価項目対の数は最少の 11 であった。

あったが、判別関数が有意となったのは 50 代の50 代でのみ相関が有意となったのは「なめらみであった（p = .027）。一方、肌印象による判― 40 ―

日本顔学会誌十八巻二号

別 成 績 は 30 代 か ら 順 に 80.0 ％、65.0 ％、最も重要だと見なしている年代であると言える。

72.7％、70.0％であり、40 代を除いて有意な判

40 代は有意な相関が全年代で最も少なかった。

別関数が得られた（30 代：p = .041; 40 代：p =このことは、40 代は肌意識において各評価項目.142; 50 代：p = .042; 60 代：p = .016）（図 3 上）。

を明確に区別している年代であることと、他の年次に、判別関数における評価項目の標準化判別

代と比べて肌意識の個人差が大きいことを示唆し係数を、年代別の判別関数のそれぞれで絶対値がている。また、「肌の色がきれいに見える」と最大の係数で正規化した上で比較した。肌質感に「若々しく見える」が「透明感がある」と有意による判別において係数の絶対値が最大となったの

相関しなかった唯一の年代であった。このことは、30 代と 50 代が「透明感がある」、40 代が「毛は、きれいさ、若々しさにおいて透明感よりも肌穴に対するカバー力がある」、60 代が「シミ・ソ

トラブルが少ないことを重要視している [19] 可

バカスに対するカバー力がある」であり、これら能性を示しているが、カバー力に関する 3 項目がベースメイクの好ましさに最も影響した評価項と「肌の色がきれいに見える」、「若々しく見える」

目であったと考えられる。有意な判別関数が得らとの間の相関も有意ではなかった。40 代のみ相れた 50 代では複数の評価項目が 0.5 以上となったことから、「透明感がある」以外の評価項目も、「透明感がある」の半分以上の影響力をベースメ
イクの好ましさに対して有していたと考えられる（図 3 中）。
肌印象による判別では、「若々しく見える」の係数が 30 代と 40 代で最大となり、50 代では「付け色の明るさの好み」、60 代では「肌の色がきれいに見える」が最大となった。50 代では係数が大きな項目が他の年代に比べて少なかった（図 3
下）
。
5.

考察
ベースメイクの好ましさと参加者の年代を要因とした 2 要因分散分析を行った結果、ベースメ
イクの好ましさと参加者の年代の交互作用はすべての評価項目において有意ではなかった。ベース
メイクの好ましさの主効果はカバー力に関する 3
項目を除いた評価項目で有意となった。参加者が好ましく感じたベースメイクは、肌の色のきれいさと若々しさだけでなく、伸び広がりに関する使
用感、透明感と白浮き感といった肌質感、明るさと色みの好ましさにおいて高く評価されたことが明らかになった。一方、参加者の年代の主効果は有意ではなかったが、評価項目間の相関において年代ごとの特徴が見られた。
30 代は有意な相関が全年代で最も多く、他の年代と比較して評価項目間の関連が強く、肌質感に関する心理的評価構造（以下「肌意識」と呼ぶ）
が未成熟である可能性が示唆された。
「透明感がある―肌の色がきれいに見える」の相関は全年代で最も高く、肌の色のきれいさにおいて透明感を図 3.

― 41 ―

判別分析の結果

ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する 心理的な評価構造（肌意識）の年代間差　ベースメイクの自己評価に関わる肌質感に対する 心理的な評価構造（肌意識）の年代間差﻿

関が有意とならなかった評価項目対と、40 代のを記述していたが、本研究で得られた結果は 40

み相関が有意となった評価項目対が多かったこと

代、50 代、60 代に差異があることを示している。

も 40 代の肌意識の特殊性を示している。50 代

また、本研究における参加者の肌色および肌色にのみ相関が有意となった / ならなかった評価項目

対する嗜好は概ね揃っていたと考えられるが、松対は少なく、他の年代に対する 50 代の肌意識に

木ら [18] が明らかにしたように、自らの肌に対関する明確な特徴は見られなかった。60 代の特する認識によって肌意識が異なると考えられるた徴として、「付け色の明るさが好ましい」、「肌のめ、本研究で明らかになった特徴がその年代のす色がきれいに見える」、「若々しく見える」の 3

べてに共通とは言えない可能性は指摘しておかな

項目と「付け色の黄みが好ましい」との間に有意くてはならないだろう。

な相関が認められなかったことが挙げられる。
60 代は加齢に伴う視覚機能の変化 [21] により黄6.

結論

みの判断そのものが曖昧になっている可能性もあ

本研究では 30 代から 60 代の一般女性にベーるが、黄みに関する諦め、あるいは理想と現実のスメイクの質感と複合的な肌印象と好ましさを問

ギャップを受容する、言わば達観の境地に達してうことで、年代ごとに肌意識を推定し、それらのおり、これを重視しない可能性も考えられる。

年代間差を検討した。好ましいベースメイクはそうでないものよりもカバー力以外の評価項目で良透明感など個別の肌質感を説明変数とした判別い評価であった。

分析において、有意な判別関数が得られたのは50 代のみであった。一方、複合的な肌印象を説

すべての評価項目において参加者の年代による明変数とした判別分析では 40 代を除いた年代で差は有意ではなかったが、評価項目間の相関関係

有意な判別関数が得られた。肌印象による判別分には年代間差が認められ、中でも 40 代と他年代

析において、30 代では「若々しく見える」の標との差が大きかった。40 代の特異性については、

準化正準判別係数が最大となり、「肌の色がきれ今後検討していくべき課題であり、肌状態の多様いに見える」が「若々しく見える」に迫る値であ性や、メイクとファッションの流行などの肌意識った他は小さな値であった。50 代では「付け色形成に関わる要因の年代間比較が有効であると考の明るさが好ましい」の標準化正準判別係数が最

えている。

大となり、
「若々しく見える」が次いで大きかっ

ベースメイクの好ましさと評価項目の関係につたが、「付け色の明るさが好ましい」の 50％程度

いて検討するために行った判別分析においても、であった。60 代では「肌の色がきれいに見える」

年代間差が認められた。標準化正準判別係数が大が最大となったが、「若々しく見える」とほぼ差

きくなる肌質感に関する項目数の変化から、年代はなかった。これらの結果から、30 代にとって、が進むにしたがってベースメイクへの要求が増え

若々しく肌の色がきれいであることが好ましいベることが示唆された。

ースメイクの主要件であり、それは同時に透明感

判別分析によって各年代において好ましいベーがあることが示唆された。 50 代にとって好ましスメイクが備える肌質感と肌印象を明らかにする

いベースメイクとは、付け色の明るさが好ましいことができた。これらの関係について明らかにす

若々しく見えるベースメイクであり、それは透明ることが今後の課題である。

感がありつつ白浮き感がないベースメイクであると考えられる。60 代にとって好ましいベースメ

謝辞

イクとは、若々しく肌の色がきれいに見えるベー本研究は国立研究開発法人科学技術振興機構

スメイクであり、それはシミ・ソバカスが隠蔽さ（JST）の研究成果展開事業「センター・オブ・イ

れた透明感のあるベースメイクである可能性が示

ノベーション（COI）プログラム：感性とデジタ唆された。年代とともに好ましいベースメイクにル製造を直結し、生活者の創造性を拡張するファ関する要件、すなわちベースメイクに対する要求

ブ地球社会想像拠点」の支援によって行われた。

が多くなることが示唆された。
征矢ら [19] は 40 代、50 代、60 代をまとめ

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英文要旨
Face is one of the important information source in the communication. For example, we can know
the emotion from the expression, object paid attention to from the gaze, and the state of health from theskin condition. The makeup changes the facial skin condition and the skin condition, or shitsukan of theskin, influences the perception of the state of health and attractiveness. The concept of skin with makeup
should vary according to ages or generation because the condition of the skin and the makeup trends thatwomen prefer, also vary with the ages. To investigate this notion, we asked 41 women aged 30 to 69 years
to evaluate 11 aspects of the skin condition and impression of the makeup skin, and choose the preferredmakeup. Regardless of their age, participants preferred the makeup look that was more transparent, had thedesirable brightness and color, and made them feel beautiful and youthful. However, age-related differenceswere found in the correlation between the evaluation as well as the relationship between the evaluation of
the skin condition and impression and the makeup preference. These results suggest that 30s' concept ofskin underlying the evaluation of makeup relatively inarticulates, diversifies in 40s, matures in 50s. And
60s accept the gap between the ideal and real of the skin condition, especially the yellowish of the skin.

― 44 ―

日本顔学会誌十八巻二号

著者紹介

谿

雄 祐

飛 谷 謙 介村 松 慎 介小 林 伸 次長 田 典 子

著者 1

著者 3

氏

名：谿雄祐氏

名：村松慎介

学

歴：2 011 年東京大学大学院人文社会系研究科

学

歴：2 006 年信州大学理学部卒。2008 年大阪

博士課程了。博士（文学）。
職

大学大学院生命機能研究科修士課程了。

歴：2 011 年豊橋技術科学大学研究員、2015

職

歴：2 009 年株式会社コーセー入社。

年より関西学院大学研究特別任期制講師。

専門：皮膚・薬剤研究室に所属。

所属学会：日本心理学会、日本基礎心理学会、日本視覚学会、日本認知科学会
専

各会員。

著者 4

門：知覚心理学。主に質感認知に関する研究に
従事。

著者 2
氏

名：飛谷謙介

学

歴：2 010 年岐阜大学大学院工学研究科博士後

名：小林伸次

学

歴：1 992 年信州大学繊維学部卒。

職

歴：1 992 年株式会社コーセー入社。

専

門：メイク製品研究室に所属。

著者 5期課程了。博士（工学）。
職

氏

歴：2 010 年岐阜大学産官学融合本部研究員、

氏

名：長田典子

学

歴：1 996 年大阪大学大学院基礎工学研究科博2014 年より関西学院大学研究特別任期制士課程了。博士（工学）。

講師。

職

所属学会：日 本 顔 学 会、 電 気 学 会、 精 密 工 学 会、助教授、2007 年同大学教授、2013 年同ACM など各会員。
専

歴：1 983 年三菱電機、2003 年関西学院大学
大学感性価値創造研究センター長。

門：感性工学。コンピュータビジョンに関する

所属学会：日本顔学会、情報処理学会、電子情報通信研究に従事。

学会、日本認知心理学会、IEEE、ACM など各会員。
専― 45 ―

門：感性情報学、メディア工学。

日本顔学会誌十八巻二号

学術論文

顔の部分特徴知覚における布置情報の影響
Effects of configural information on the perception of facial features.
安田孝 1)，髙木幸子 2)
Takashi YASUDA 1), Sachiko TAKAGI 2)
E-mail: yasuda@shinonome.ac.jp
和文要旨
顔の知覚では、目や口など部分特徴の全体的な配置（布置情報）に関する処理である全体処理が重要なことが示されてきた。しかし、部分特徴が顔としての配置の中におかれた場合、顔の他の情報から影響されずに知覚される
か、すなわち布置情報と切り離して注目可能かは十分に検討されていない。そこで本研究では、部分特徴の知覚
は布置情報の影響を受けるかどうか検討することを目的とした。3 つの実験で共通して、オリジナル顔とターゲッ
ト顔を同時提示し、一部分だけが異なる 2 つの顔から異なる部分特徴を検出する条件（DPd-SC 条件）と、同じ部
分特徴を持つ 2 つの異なる顔から同一の部分特徴を検出する条件（SPd-DC 条件）からなる課題を実施した。実験
1 では正立提示で検討を行い、予測に従う結果を得た。実験 2 では倒立効果を用いて検討を行い、倒立提示では
DPd-SC 条件の反応時間が正立提示に比べて有意に増大した。また実験 3 より、実験 1 と 2 の結果は課題の性質ではなく、布置情報に関わる処理によって引き起こされたことが確認された。この実験結果から、部分特徴の知覚は
布置情報の影響を受けること、我々は部分特徴の情報と布置情報の両方を顔の識別に利用していること、の 2 つが示唆された。顔の部分特徴の知覚と処理は、顔の印象形成などより高次の判断に影響するため、本研究は顔の高次認知にかかわる基礎的要因を明らかにしたと考えられる。

キーワード：顔，全体処理，布置情報，部分特徴，倒立効果
Keywords : Face, Holistic processing, Configural information, Parts, Inversion effect

1.

て、Farah、Wilson、Drain、& Tanaka[2] は、顔

緒言

1.1.

の部分特徴に対してある程度の注目は可能だが、顔の布置情報処理

顔は他の物体認知と異なり、全体処理（holistic

部分特徴単独で提示されたときと顔文脈におかれprocessing）もしくは布置情報の処理（configural

た時とでは認知が同一ではなく、部分特徴は個別

information processing）が重要であることは継には表象されないと主張する。この全体モデル

続的に議論されている [1]。布置情報とは、目・口・（Holistic model）の考えに基づけば、部分特徴に鼻など顕著な部分特徴の相互位置関係を指す。顔注意を向けることがそもそも困難であると言えは相互に異なっていても部分特徴の基本的な形状る。しかし、我々は日常生活において「あの人はと相対的配置は同一であり、他の物体と比較する目が印象的だ」などと言う。このような場合、我々と構造の類似性が高い。それにもかかわらず、多は認識の初期である知覚段階において、部分特徴

くの場合、顔の識別は正確である。この特殊性は、の物理的形状をどこまで正確に認識出来ているの

我々が顔の認知において単に部分特徴を継ぎ合せであろうか。本論文では、「部分特徴は、布置情ているのではなく、布置情報に関する精緻な処理

報の影響を受けた状態で知覚される」かどうかにを行っているからだとされる。

ついて焦点をあて、部分特徴の物理的形状を正確に知覚できるか、それとも布置情報に関わる処理

布置情報の重要性を特に強調する立場の例とし

1) 松山東雲女子大学，Matsuyama Shinonome College2) 常磐大学，Tokiwa University― 47 ―

顔の部分特徴知覚における布置情報の影響　顔の部分特徴知覚における布置情報の影響﻿

の影響の結果、本来の形状とは異なった形で知覚題を行わせると、この教示が与えられなかった統しているのかどうかを明らかにすることを目的と制群と比較して、部分特徴への注目が高まる可能した。

性を報告している。このように部分特徴も顔の認

我々の顔知覚において部分処理が行われている

知で大きな役割を果たすことが指摘されるものと考えることが妥当な理由は、先程述べた日常的の、部分特徴の形状がどこまで正確に知覚可能かな経験以外にも存在する。例えば Haig[8]、[9] は、は十分に明らかではない。理由の 1 つに上げら部分特徴の重要性には違いがあることを示していれるのは、部分特徴と布置情報の効果を分離するる。具体的には、オリジナル顔（加工を行ってい

課題作成の難しさである。

ない元の顔）に含まれる目と口を、形状を変更したものにそれぞれ置き換え、オリジナル顔との異1.3.

刺激操作と条件名

同を判断させる課題を行わせている。その結果、

一般的に、部分特徴の異同を検出させる課題で目を置き換えた場合の方が再認成績が低下した。

は、刺激操作は大きく 2 通り考えられる。1 つは、

仮に我々の顔に関する処理が布置情報だけに依存

同じ顔に対して目や口などの一部の部分特徴を変しているのであれば、置き換える部分特徴により更する刺激操作である [21]。もう 1 つは、異な再認成績に差が生じることは考えにくい。したがる顔に対して同じ部分特徴を当てはめる操作であって、置き換える部位が目か口かにより再認成績

る [22]。部分特徴について、顔の中に配置されが異なるという事実は、我々が個々の部分特徴をたものと、顔から切り出され単独で提示したもの

個別に処理していることを示唆している。その後の両者を比較する課題も存在する [23]。しかしも部分特徴の認知が顔処理において重要であるこ

この場合、部分特徴の周囲にある他の情報を利用とは複数の研究により指摘されている [10]-[13]。

できる条件が一方だけのため、日常的な顔知覚の

このことから、顔の処理において布置情報が間違場面と一致しない。そこで本研究では、部分特徴

いなく重要である一方、部分特徴の重要性も同程が顔の中に配置された状態を基本として、表 1

度に存在すると考えられる。

に示す操作により実験課題を作成した。

1.2.

を 検 出 す る 条 件（same parts detection from

具体的には、異なる 2 つの顔から同一の部分
顔情報処理の 2 重モードモデル

部分特徴と布置情報の処理について、両者を考

different contour: SPd-DC）と、オリジナル顔の慮した説明は 2 重モードモデルにより試みられうち、目や口などの部分特徴を変更した顔を同一ている [14],[15]。このモデルでは、顔の認知はのオリジナル顔と比較して異なる部分を検出する

部分特徴と布置情報の 2 つを情報源とし、とく条に正立提示では布置情報が中心的な役割を果たす

contour: DPd-SC）の 2 つの条件を設定し、マッとされる。部分特徴と布置情報の 2 つが個別に

チング課題により異同の検出力と反応時間処理されるか [16],[17]、それとも両者の間に相（reaction time: 以下、RT とする）を比較する。

互作用を仮定するか [18],[19] の違いはあるもの

この課題の使用により、部分特徴が知覚の段階での、顔の認知は布置情報のみで行われるわけでは

布置情報の影響を受けているのであれば、2 つのないとされている。また、課題や状況の影響も指条件間で成績が異なると予測される。

件（different parts detection from same

具体的な実験仮説と予測を以下に述べる。SPd-

摘されている。たとえば Rotshtein, Geng, Driver,& Dolan[12] は、部分特徴は知覚判断課題で、布
置情報は再認課題でより大きな影響を持つことを表 1. 刺激の操作と条件名

実験で示した。また Hine, Nouchi, & Itoh[20] は、
2 つの群に同一の顔再認課題を行わせる際に、一方の群に対して「これは難しい課題で、職業的にこうした課題が得意であるはずの人々でも、チャンスレベルをわずかに超える正答率しかない」という趣旨の文言を教示に加え、観察者が主観的に困難な課題だと認識する状況を作り出してから課― 48 ―

日本顔学会誌十八巻二号

DC 条件では、布置情報から影響を受けて、結果ではないのならば、仮説は刺激の性質を反映したとして同一の部分特徴が異なるものとして処理さものであるといえる。この点を確認するために、れる可能性が高まり、同一部分特徴の検出力は相SF 刺激を用いて布置情報の利用を不可能にする

対 的 に 低 下 し、 か つ RT は 増 加 す る で あ ろ う。

と、課題間の有意な差が生じないことを確認する。

DPd-SC 条件では、操作された部分特徴以外の布以上より、本研究で報告する 3 つの実験では、置情報が同一であるがために部分特徴の変化は強正立提示（実験 1）と、布置情報の処理を困難に調、維持され、部分の検出力は相対的に向上し、するとされる倒立提示（実験 2）をそれぞれ用い、かつ RT は減少するであろう。前者は布置情報が部分特徴と布置情報の関係を検証した。最後に 2

部位同一性の知覚判断にネガティブに働き、後者

つの実験結果が課題の性質によるものでないかど

は部位異質性の知覚判断にポジティブに働くこと

うかを、実験 3 で確認した。

を意味している。したがって、実験仮説に妥当性があれば、異同の検出力は 2 つの条件間で SPd-

2.

実験 1

正立提示条件による検討

DC < DPd-SC、RT は SPd-DC > DPd-SC になると実験 1 では「部分特徴の知覚は、布置情報の予測される。実験仮説に妥当性がなく、部位特徴

影響を受ける」という実験仮説を、正立提示条件の知覚は布置情報の影響を受けないのであれば、で検討する。

異同の検出力も RT も 2 つの条件間で有意差はないであろう。

2.1

方法

実験 2 では、実験 1 と同様の実験を、顔を上

実験参加者は大学生 32 名（男性 15 名、女性

下逆さまにして提示する倒立提示により行う。実

17 名 ; 平均年齢 19.9 歳、SD ＝ 2.37）であった。

験 2 で倒立提示を行う目的は、布置情報の影響

全員が裸眼もしくは矯正で正常な視力を有していをより詳細に明らかにするためである。実験 1

た。半数の 16 名を SPd-DC 条件に、残り半数をで条件間の成績に差が生じた場合も、布置情報は

DPd-SC 条件にランダムに割り当てた。
実験計画は顔画像刺激を 2 水準（SPd-DC/DPd-

依然として利用されている。部分特徴と布置情報SC）に設定した 1 要因参加者間計画とした。

の関係をより詳細に明らかにするためには、布置
情報の影響を取り除いた条件があることが望まし

刺激の顔画像は、HOIP 顔画像データベース 1 よい。これまで、顔を倒立提示することで顔の認知り、眼鏡なしの正面から撮影した真顔写真を男女が困難になることが示されており [24]-[27]、そ各 16 枚ずつ、計 32 枚を任意に選出し、ランダの主たる原因の 1 つは、倒立提示した顔では布ムにオリジナル顔、ターゲット顔、フィラ―課題

置情報の利用が困難になるからだとされている用に振り分けた。オリジナル顔は操作を行わない[28]-[30]。そこで実験 2 では、実験 1 と同様の刺激であり、男女各 4 枚ずつ、計 8 枚を用いた。

実験を倒立提示により行うことで、部分特徴と布また加工を行った顔をターゲット顔とし、男女各

置情報の関係を詳細に検討することとした。

8 枚ずつ、16 枚を用いた。残りの男女 4 枚ずつ、最後に、実験 1 と 2 の結果が、課題の性質に

計 8 枚を分析に使用しないフィラー課題用とし由来するものでないことを確認するために、実験た。

3 を行う。実験 1 と 2 の結果が仮説どおりであ

図 1 に SPd-DC 条件の顔画像の例を示す。SPd-っても、最後に SPd-DC 条件（異なる顔から同じ

DC 条件では、オリジナル顔 1 枚につき、同じ性

部分特徴を探す）と DPd-SC 条件（同じ顔から異別のターゲット顔 2 枚を作成した。ターゲット

なる部分特徴を探す）では課題の性質が異なり、顔に対し、オリジナル顔の目、もしくは口を画像

成績は単にそれを反映した可能性が残る。実験 3

1 財団法人ソフトピアジャパン研究開発部地域結集型共同研
究推進室により使用許諾を受け使用した。データベースは 15
歳から 64 歳まで，男女合計で 300 名分の顔画像が収録されていた。本研究では正面から撮影された顔で，眼鏡や髭がない顔を任意に抽出し使用した。本研究で報告している実験は許諾を受けた貸与期間に実施されたが，HOIP 顔画像データベースは
現在サービスを停止しており，貸与終了後の画像使用が認められていない。そのため図 1 では，著者のうち１名と許可を得られた協力者の顔写真を用い，実験時と同様の手続きにより見本を作成した。

ではこの疑問を、部分特徴の配置を崩した顔である scrambled face（SF）を用いて検討する。SFでは顔の部分特徴の配置が異なるため、布置情報が利用できなくなる。したがって、実験 1 と 2の結果が「部分特徴が正常に配置された」顔に特有の処理を反映しており、課題の性質に拠る結果― 49 ―

顔の部分特徴知覚における布置情報の影響　顔の部分特徴知覚における布置情報の影響﻿

図 1. 実験で使用した刺激の例。（a）はオリジナル。2 段目は SPd-DC 条件の例。
（b）は（a）の目を、（c）口を、それぞれ異なる顔に当てはめた。3 段目は DPd-SC 条件の例。
（d）は異なる顔の目を、（e）は異なる顔の口を、（a）の顔に当てはめた。
最右列は実験 3 のターゲット顔（scrambled face）であり、（f）目がオリジナルと同じ SPd-DC 条件、（g）目がオリジナルと異なる DPd-SC 条件。

加工用ソフト（Adobe Photoshop CS）で埋め込

これらにディストラクタとなる加工を行わない顔んだ。したがって、1 枚のオリジナル顔の部分特を加えた。以上の加工を行った上で幅 260 pix ×徴を使用して、
ターゲット顔は目を置換した顔（図高さ 340 pix の楕円で囲み、15 インチ CRT モニ

1 では b）2 枚、口を置換した顔（同 c）2 枚のタに提示した。視角は約 7.4°（H）×

計 4 枚が作成された。ディストラクタとして加であった。刺激は全てグレイスケールとした。観工を行わないターゲット顔を加えた。

察距離は約 60 cm の距離であった。

9.7°
（W）

DPd-SC 条件では、オリジナル顔に、同じ性別

実験は個別に PC を用いて行われた。1 試行ののターゲット顔 2 枚の部分特徴を割り当てた。

流れを図 2 に示す。画面に質問文（1 試行に 1 問）

オリジナル顔の目あるいは口をターゲット顔のもを 3 秒提示した後、顔の提示位置を示す注視点のと入れ替えた。1 枚のオリジナル顔につき、タを 500 ms 提示した。画面中央の注視点はオリジ

ーゲット顔の目と置換した顔（図 1、d）2 枚、

ナル顔の提示位置を示し、4 隅のいずれかに提示口と置換した顔（同 e）2 枚の計 4 枚を作成した。

される注視点はターゲット顔の提示位置を示す。

― 50 ―

日本顔学会誌十八巻二号

図 2. 1 試行の流れ

続いて、実験参加者は同一画面上に提示されるオ部 分（ 目・ 口 ） が タ ー ゲ ッ ト 顔 に あ っ た 時 はリジナル顔とターゲット顔 2 つの顔を比較して、Yes、見つからない場合は No と反応した。

質問に Yes/No で回答した。オリジナル顔は常に質問 2 ～ 5 では、オリジナル顔の方が当該形

画面中央に提示した。ターゲット顔は、水平方向、容語に適していると思えば Yes、ターゲット顔のもしくは垂直方向での比較を防ぐため、画面の 4方だと思えば No と反応した。質問 2 ～ 5 は、実隅いずれかにランダムで提示した。出現回数は刺験参加者が顔の部分特徴へ注目する方略を取るこ

激間でカウンターバランスを取った。回答にはキとを防ぐフィラー課題であり、全体的な印象に基ーボックスを用い、Yes キーを右手で押すか、左づいて判断するよう実験前の教示で強調した。こ

手で押すかは参加者間でカウンターバランスを取れらの質問文は 5 試行につき 1 回の比率で提示った。回答時間の上限を 10 秒に設定し、時間内し、分析には使用しなかった。

に回答できなかった試行は誤答として扱った。各実験に際し、本試行で使用されない顔を用いた試行で提示される質問文は次の 5 つの何れかで

16 試行の練習を行った。本試行は、合計 80 試あった。

行で構成された。オリジナル顔が 8 つであり、1つのオリジナル顔につき、ターゲット顔は、目を

質問 1．
「同じ部分はありますか ?」（SPd-DC 条件）

加工したものが 2、口を加工したものが 2、ディ

「異なる部分はありますか ?」（DPd-SC 条件）

ストラクタ 4 の計 8 試行に加え、フィラー課題

質問 2．
「どちらの顔が整っていると思います

2 試行を加えた計 10 試行で構成された。提示順
序は全てランダムとした。

か ?」
質問 3．
「どちらの顔が知的だと思いますか ?」質問 4．
「どちらの顔が優しそうですか ?」

2.2.

結果と考察

部分特徴の検出力については、正答率の指標と質問 5．
「どちらの顔が印象的ですか ?」し て 正 解（Hit） と フ ォ ー ル ス ア ラ ー ム（False
質問 1 は、SPd-DC 条件では「同じ部分はあり

alarm: FA）を指標として算出した A´[31] を用ますか ?」の質問が提示され、中央のオリジナル

い た。 平 均 A´ は SPd-DC 条 件 が 0.79（SD ＝顔と同じ部分（目・口）がターゲット顔にあった0.09）、DPd-SC 条件は 0.91（SD ＝ 0.05）だった

時は Yes、見つからない場合は No と反応した。

（ 図 3）。A´ に つ い て t 検 定 を 行 っ た と こ ろ、

DPd-SC 条件では「異なる部分はありますか ?」DPd-SC 条件の方が有意に検出力が高いことが示の質問が提示され、中央のオリジナル顔と異なるされた（t（30）＝ -4.46, p < .0001, d ＝ 1.63）。

― 51 ―

顔の部分特徴知覚における布置情報の影響　顔の部分特徴知覚における布置情報の影響﻿

RT について、各実験参加者で平均 +3SD を超きで実験を行った。さらに提示方向と条件間の交えたもの、もしくは 250 ms を下回ったものを削

互作用を確認するために、実験 1 の結果と合わ除した上で、全試行の平均を算出した。SPd-DC

せて 2 要因分散分析を行った。

条 件 の 平 均 は 4147.20 ms（SD ＝ 1387.40）、
DPd-SC 条 件 の 平 均 は 2822.97 ms（SD ＝

3.1

方法

1349.97）だった。t 検定を行ったところ、1%

実験参加者は、実験 1 に参加していない大学水準で有意となり（t（30）＝ 3.07, p < .01, d ＝

生 32 名（ 男 性 13 名、 女 性 19 名 ; 平 均 年 齢-0.97）、DPd-SC 条件の方が有意に速いことが示

21.16、SD ＝ 2.96）であった。全員が裸眼もしされた（図 3）。

くは矯正で正常な視力を有していた。実験 1 と同様に半数の 16 名を SPd-DC 条件に、残り半数

実験 1 では、部分特徴の検出が知覚段階でどを DPd-SC 条件にランダムに割り当てた。

の程度正確に行われているのかを検討することを目的とした。実験仮説「部分特徴の知覚は、布置

実験計画は実験 1 と同様に、顔画像刺激を 2

情報の影響を受ける」の下で、部分特徴単独での水準（SPd-DC / DPd-SC）に設定した 1 要因参加

検出が困難であれば、検出力を示す A´ は SPd-

者間計画とした。また刺激は、実験 1 と同一のDC < DPd-SC となり、RT は SPd-DC > DPd-SC とものを使用した。オリジナル顔を含め、全ての刺な る と 予 測 し た。 結 果 は こ れ を 支 持 し た。

激を倒立提示した。実験手続きも、実験 1 と同

Tanaka & Farah[23] は、部分特徴単独での表象一であった。

は生じ得ないことを記憶再認課題により示したが、本実験の結果は、顔の部分特徴処理が知覚段

3.2.

結果と考察

SPd-DC 条件の平均 A´ は 0.765（SD ＝ 0.09）

階ですでに生じており、顔文脈と不可分の関係にだった。DPd-SC 条件の平均 A´ は 0.84（SD ＝あることを示唆している。
ただし本実験の結果だけでは、2 つの条件にお0.07）だった（図 3）。A´ について t 検定を行ける布置情報の影響は十分に明らかではない。そったところ、DPd-SC 条件の方が有意に検出力がこで実験 2 では、倒立効果を用いて実験 1 の結高かった（t（30）＝ -2.66, p < .05, d ＝ 0.97）。

果を検証する。倒立提示による布置情報の低減

RT について、各実験参加者で平均 +3SD を超が、部位特徴の異同検出にどのように影響するでえたもの、もしくは 250 ms を下回ったものを削あろうか。

除した上で、全試行の平均を算出した。SPd-DC
条 件 の 平 均 は 4367.98 ms（SD ＝ 1491.78）、
倒立提示条件による検討

DPd-SC 条 件 の 平 均 は 4404.4 ms（SD ＝

実験 1 の結果から、SPd-DC 条件では、布置情1832.50）だった（図 3; Inverted）。t 検定を行報から影響を受け、結果として同一部分特徴の検ったところ、有意差は認められなかった（t（30）出力は相対的に低下した可能性が示唆された。こ＝ -0.08, p ＝ .93, d ＝ -0.02）。

3.

実験 2

れに対し DPd-SC 条件では、操作された部分特徴

次に、A´ について、実験 1 の結果と合わせて以外の布置情報が同一であったため、部分特徴の2（提示方向 : 正立・倒立）× 2（顔条件 :SPd-DC・変化に対する検出力が相対的に向上した可能性が

DPd-SC）の参加者間 2 要因分散分析を行った。

示唆された。実験 2 では、布置情報の利用が困

その結果、顔条件の主効果が有意であり、検出力難になる倒立提示を用いることで、SPd-DC 条件

は DPd-SC 条件が有意に高かった（F（1, 60）＝の結果は布置情報から影響を受けたためである可24.49, p < .001, η2p ＝ .29）。また提示方向の主能性を、さらに検証することを目的とした。倒立効果も有意であり、正立提示条件が有意に高かっ

提示によって両条件、特に SPd-DC 条件におけるた（F（1, 60）＝ 5.309, p < .05, η2p ＝ .08）。

布置情報の影響が弱まれば、2 条件間で生じた差交互作用は有意ではなかった（F（1, 60）＝ 0.96,

異は小さくなるであろう。つまり、異同検出力とp ＝ .34, η2p ＝ .02）。

RT のどちらも、SPd-DC ≒ DPd-SC となることがRT についても、同様に、実験 1 と実験 2 の結予測される。実験 2 では、実験 1 の正立提示を果を合わせて参加者間 2 要因分散分析を行った。

倒立提示に変えた以外は、すべて同じ課題と手続

その結果、顔条件の主効果が有意であり、DPd-― 52 ―

日本顔学会誌十八巻二号なり、DPd-SC 条件と SPd-DC 条件の間に差は見SC 条件の RT がより短かった（F（1, 60）＝ 4.46,
2

p < .05, η p ＝ .07）。また提示方向の主効果も有られなかった。しかし、交互作用を分析すると倒意となり、正立提示条件の RT がより短かった（F立提示の影響は DPd-SC 条件に強く現れ、正立提2（1, 60）＝ 8.73, p < .01, η p ＝ .13）。交互作用

示に比べて RT が有意に増大した。検出力につい2も有意だった（F（1, 60）＝ 4.98, p < .05, η pても、A' について 2 要因分散分析の結果は提示＝ .07）。

方向の主効果が有意だったことから、倒立提示で交互作用が有意となったため、単純主効果の検は低下したと判断できる。つまり、正立提示時よ定を行った結果、条件に注目すると、正立提示でりも多くの処理時間をかけながら、検出力は低下

DPd-SC 条件が SPd-DC 条件よりも有意に短いこしたことを意味する。これは、正立提示条件では2とが認められた（F（1, 60）＝ 0.43, p < .01, η p

部分特徴と布置情報の両方が使用できていたが、＝ .14）。倒立提示ではこの有意差は認められな倒立提示した場合は、部分特徴の情報しか利用で2かった（F（1, 60）＝ .01, p ＝ .93, η p ＝ .00）。

きなくなったために、判断が困難になったためでまた提示方向に注目した場合、SPd-DC 条件では、あると考えられる。SPd-DC 条件では、RT におい

正立と倒立の間に有意差が認められなかった（Fて正立提示と倒立提示で差が見られなかったこと

2（1, 60）＝ 0.26, p ＝ .61, η p ＝ .00）。DPd-SCと併せて考えると、実験参加者が重きを置いた処条件では、正立と倒立の間に有意差が認められ、理は 2 つの条件で異なっていた可能性がある。

正立提示の方がより短い時間で判断されたことがつまり、DPd-SC 条件では布置情報をより利用し2示された（F（1, 60）＝ 13.45, p < .001, η pていた（そのために倒立提示条件で RT は長くな

＝ .18）。

り検出力は低下した）のに対し、SPd-DC 条件では、部分特徴をより利用していたために RT に差が生実験 2 では、実験 1 の結果が布置情報処理にじなかったと考えられる。

基づくものであったのかどうかを、布置情報の処理を阻害する倒立効果を利用して検討することを目的とした。倒立提示の結果、異同の検出力は正

4.

実験 3

scrambled face による検討

立提示に比べて全体的に有意に低下した。しか実験 1 と 2 の結果から、本研究の仮説にした

し、DPd-SC 条件に比べて SPd-DC 条件の検出力がう「部分特徴の知覚は布置情報の影響を受けが有意に低いという関係は、実験 1 と同じく仮る」可能性が示唆された。しかし、両実験で用い説から予測された通りの結果となった。検出力をた 2 つの条件、つまり SPd-DC 条件と DPd-SC 条

指標とする限りでは、倒立提示によっても布置情件では、課題の性質が異なり、成績は単にそれを報はなお一定した効果を部分特徴処理に及ぼして反映した可能性が残る。実験 3 では、部分特徴いると考えられる。RT に関しては実験 1 とは異の配置を崩した顔である scrambled face（SF）を

図 3．実験 1（Upright）と実験 2（Inverted）の、検出力（A´）と RT の結果
エラーバーは標準誤差を示す。

― 53 ―

顔の部分特徴知覚における布置情報の影響　顔の部分特徴知覚における布置情報の影響﻿

用いて検討する。実験 1 と 2 の結果が「部分特

4.2.

結果と考察

徴が正常に配置された」顔に特有の処理を反映し平均 A´ は、SPd-DC 条件が 0.80（SD ＝ 0.21）、ており、課題の性質に拠る結果ではなければ、布DPd-SC 条 件 が 0.89（SD ＝ 0.05） だ っ た。t 検

置情報が利用できない SF 刺激を用いた場合、2定を行ったところ、有意差は認められなかった（tつの条件間で差が生じず、検出力と RT のどちら

（15）＝ 1.53, p ＝ .15, d ＝ 0.55）。
RT について、各実験参加者で平均 +3SD を超も SPd-DC ≒ DPd-SC となることが予測される。

えたもの、もしくは 250 ms を下回ったものを削4.1.

除した上で、全試行の平均を算出した。SPd-DC

方法

実験 1 および 2 のどちらにも参加していない

条件は 4342.08 ms（SD ＝ 1668.57）、DPd-SC

大学生 16 名（男性 3 名、女性 13 名 ; 平均年齢

条件は 3969.72 ms（SD ＝ 949.93）だった。t

19.3 歳、SD ＝ 1.69）が実験に参加した。全員検定を行ったところ、有意差は認められなかったが裸眼もしくは矯正で正常な視力を有していた。

（t（15）＝ 1.55, p ＝ .37, d ＝ -0.27）。

参加者のうち半数を SPd-DC 条件を先に行うセッ分析の結果、A´ と RT のどちらでも、SPd-DC

ションに、残りを DPd-SC 条件を先に行うセッシ

条件と DPd-SC 条件の間には、統計的な有意差がョンにランダムに割り当てた。

認められなかった。課題による差をさらに検討す実験計画は、顔画像刺激を 2 水準（SPd-DC/

るために、それぞれの 95% 信頼区間を求めたと

DPd-SC）に設定した 1 要因参加者内計画とした。

ころ、A´ に関して SPd-DC 条件が [0.65, 0.96]、

刺激は、実験 1 と 2 で使用したものと同一の

DPd-SC 条件が [0.85, 0.93] と重なりが見られた。

顔画像を用いた。目・鼻・口の各部分特徴をそれ

ま た RT に 関 し て も、SPd-DC 条 件 が [3452.96,

ぞれの部位が収まる楕円の形状で切り抜き、本来5231.20] 、DPd-SC 条件が [3463.53, 4475.90]の顔の配置とは異なる位置に置いた SF を作成しと 2 つの条件で重なりが見られた。
A´ と RT のどちらにおいても、95% 信頼区間

た。
SPd-DC 条件では、ターゲット顔の顔に対し、は SPd-DC 条件が広い範囲をとったことは、課題

オリジナル顔の目・鼻・口のいずれかを埋め込んの難易度が完全に同一ではなかった可能性を示唆だ。1 枚のターゲット顔に対し、2 枚のオリジナ

する。しかし範囲は DPd-SC 条件が SPd-DC 条件

ル顔の部分特徴を使用して、目を置換した顔 2 枚、に含まれる形で完全に重なっていること、検定の鼻を置換した顔 2 枚、口を置換した顔 2 枚の計結果が有意では無かったことを併せて考えると、6 枚が作成された（図 1、（f））。さらにディスト

実験 1 と 2 で生じた差が課題の違いによると積ラクタとなる加工を行わない顔 6 枚を加えた。

極的に結論付けることは難しい。以上より、実験

男女各 2 名ずつ、合計 4 つのオリジナル顔につ1 と 2 の結果は、実験課題の性質ではなく、顔にき同様の作業を行い、合計 48 枚の刺激を作成し特有の布置情報処理を反映した結果であると考えた。また DPd-SC 条件では、オリジナル顔の顔に、られる。これを踏まえ、以下では実験 1 と 2 の同じ性別のターゲット顔 2 枚の部分特徴を割り

結果を中心に総合考察を行う。

当てた。オリジナル顔の目・鼻・口いずれかをターゲット顔のものと入れ替えた（図 1、
（g）
）。1

5.

枚のオリジナル顔に付き、ターゲット顔の目と置

5.1.

総合考察
結果のまとめ換した顔 2 枚、鼻と置換した顔 2 枚、口と置換

本研究では、顔の部分特徴処理に焦点を当て、した顔 2 枚の計 6 枚を作成した。これらにディ

2 つの実験により、部分特徴は、布置情報の影響

ストラクタとなる加工を行わない顔を加え、合計を受けた状態で知覚されるかを検証した。それぞ

48 枚の刺激を作成した。実験全体で用いられたれの実験ではオリジナル顔とターゲット顔を同時刺激は合計 96 枚であった。

提示し、2 つの同じ顔から異なる部分特徴を検出

基本的な手続きは、実験 1 と 2 で行われたフする条件（DPd-SC 条件）と、異なる 2 つの顔かィラー課題を、実験 3 の刺激の性質上、布置情ら同じ部分特徴を検出する条件（SPd-DC 条件）報に基づく判断が不可能であるため除外した他で比較を行った。部分特徴が知覚の段階で顔文脈

は、実験 1 および 2 と同一であった。

の情報の影響を受けているのであれば、異同の検― 54 ―

日本顔学会誌十八巻二号

出力は 2 つの条件間で SPd-DC < DPd-SC、RT は情報の両方を利用していること、さらにどちらを

SPd-DC > DPd-SC になると予測された。実験 1 のより利用するかは固定的でなく、課題や刺激であ結果はこの予測に沿っており、顔の布置情報処理る顔の特性により促進され、可変性を持つことでが知覚段階ですでに生じ、顔文脈と不可分の関係ある。以下、本研究の結果が顔に特有のものとみにあることを示している。

なせるかを考察したのち、研究結果が、布置情報の処理に関するモデルに対して示せる示唆と、検実験 2 では、実験 1 で示された布置情報の影

討課題を述べる。

響を、布置情報処理を阻害する倒立効果を利用してさらに詳しく検討した。倒立提示により、異同の検出力は正立提示に比べて両条件ともに有意に5.2.

本研究の結果は顔に特有か低下したが、DPd-SC 条件に比べて SPd-DC 条件

本研究の結果は、顔認知に特有の結果であろうの検出力が有意に低いという関係（SPd-DC <か。それとも、他の物体認知においても生じるだ

DPd-SC）は変わらなかった。他方、倒立提示のろうか。実験 2 の結果から、本研究が示したこ

影響は DPd-SC 条件の RT に顕著に現れ、正立提とは顔刺激で顕著な、熟知度（familiarity）が高示に比べて RT が有意に増大した。SPd-DC 条件

い刺激を用いた場合に特有のものであると考えらでは、RT において正立提示と倒立提示で差が見れる。実験 2 では倒立効果を利用したが、倒立られなかったことから、実験参加者が重きを置い効果は顔をはじめとした熟知度の高い刺激で顕著た処理は 2 つの条件で異なっていた可能性が示に生じ [32]、そうでない刺激、例えば家のイラ

唆された。つまり、DPd-SC 条件では布置情報をストなど、顔のように一定の範囲内に複数の部品より利用していた（そのために倒立提示条件でを配置することが可能ではあるが、熟知度が低い

RT が長くなった）のに対し、SPd-DC 条件では、他の物体を刺激として用いた場合は生じないこと

部分特徴をより利用していたために RT に差が生が知られている [23]。実験 2 では、DPd-SC 条件

じなかった可能性である。

の RT が正立提示に比べて有意に増大した。したがって本研究の結果は、正立状態の顔を知覚する

実験 3 は、実験 1 と 2 の結果が、課題の性質

際に特有の処理を反映したと考えられよう。

によるものかを確認することが目的であった。実験の結果、実験 1 と 2 の結果は課題の性質によるものではなく、刺激の性質によるものであると

5.3.

顔の布置情報処理モデルへの示唆

本研究の結果は、「部分特徴の知覚は布置情報考えられた。
以上の結果から示唆されることは、次の 2 つの影響を受ける」という仮説を支持した。顔の布に要約できよう :（1）本研究の主たる目的から

置情報処理に関するモデルに、この結果はどのよ

明らかにされたように、部分特徴の知覚は布置情うな示唆を与えるだろうか。本研究の結果は一見

報の影響を受ける、（2）2 重モードモデルで提案すると、顔の部分特徴を我々は個別に処理していされているように、我々は部分特徴の情報と布置ないという全体モデル [2]、[23] を支持するよう

図 4. 実験 3 の検出力（A´）と RT。
エラーバーは標準誤差を示す。

― 55 ―

顔の部分特徴知覚における布置情報の影響　顔の部分特徴知覚における布置情報の影響﻿に思われる。知覚の段階ですでに部分特徴が顔文により促進され、可変性を持つことが示唆された。

脈から不可分であることにさらなる支持を与えこうした可変性は Hine et al. [20] などによってた、という解釈も可能であろう。

も示されているが、我々が顔知覚のどの段階でどしかし実験 1 と 2 の結果から、布置情報の影

ちらの情報をより利用しているのかは、まだ十分響を受けてはいるものの、部分特徴として処理さに明らかではない。本研究は知覚段階においてす

れていることが示唆された。布置情報が利用可能

でにこうした可変性が生じることを示した点で、な正立提示（実験 1）とそうでない倒立提示（実我々が顔認識の知覚過段階から必要な情報の適切

験 2）の結果をあわせて分析した結果、RT におな選択を行っていることを明らかにしたと考え

いて SPd-DC 条件は正立提示と倒立提示で有意差る。ただし、こうした情報の選択と状況の関連性が認められなかった。倒立提示は部分特徴の処理についてはまだ検討すべき余地が多く、顔の性質に拠ることが知られており、この結果と正立提示（例えば、示差性や既知性など）と課題特性の両の結果が変わらなかったことは、SPd-DC 条件は方を考慮したさらなる研究が求められる。

部分特徴への注目によって行われたと解釈できる。RT に差がなかったのは、正立と倒立のどち

参考文献

らでも部分特徴が処理されていたためと考えられ[1]

Maurer, D., Grand, R. L., & Mondloch, C. J.

ることから、全体モデルではなく、2 重モードモ:The many faces of configural processing.,

デルを支持する結果であると言えよう。

Trends in Cognitive Sciences, 6, pp. 255260 (2002).

これまでの顔認知研究では部分特徴の処理につ[2]いて、布置情報に続いて処理されるとする仮説

Farah, M. J., Wilson, K. D., Drain, M., &[23] や、知覚段階ですでに処理が行われている

Tanaka, J. N.: What is “special” about faceとする仮説 [11]、[33] が存在し、議論が分かれ

perception? ,Psychological Review, 105,ていた。本研究の結果は、部分特徴が知覚段階でpp. 482-498 (1998).
[3]

処理される後者の仮説を支持している。しかしモ

Bradshaw, J. L., & Wallacei, G. :Models for

デルに関しては、本研究で仮定した 2 重ルート

the processing and identification of faces.

モデルに限定せず、ハイブリッドモデル [18]、[21],Perception & Psychophysics, 9,pp. 443-

も併せて検討すべきであろう。ハイブリッドモデ

448 (1971).
[4]

ルでは、部分特徴と布置情報のみを仮定するのでMatthews, M. L. : Discrimination of Identikit

はなく、それらが互いに影響した結果生じる別のconstructions of faces: Evidence for a dual

特性（property）をも仮定する [21]。本研究の結processing strategy. , Perception and果は、「部分特徴は、布置情報の影響を受けた状

Psychophysics, 23,p. 153 (1978).
[5]

態で知覚される」という仮説を支持するものであSmith, E. E., & Nielsen, G. D. : Representations

った。部分特徴に対する個別の注意を向けること

and retrieval processes in short-termが可能であることは示されたが、ここで参加者がmemory: Recognition and recall of faces. ,認知した部分特徴が、単独で抽出した部分特徴とJournal of Experimental Psychology, 85,pp.

物理的に同一か、ハイブリッドモデルが仮定する

397-405 (1970).
[6]

別の特性であるかは、本研究の結果からは明らか

Tversky, A., & Krantz, D. H. :Similarity ofではない。ハイブリッドモデルで示される別の特schematic faces: A test of interdimensional

性がどのように顔認知に関わっているのか、その

additivity. , Perception & Psychophysics,

妥当性も含め、さらに検討が必要であろう。

5,pp. 124-128 (1969).
[7]

5.4.

Walker-Smith, G, J., Gale, A, G., & Findlay, J.
M.:Eye movement strategies involved in

今後の検討課題

face perception. , Perception 6, pp. 313-

本研究の実験 1 と 2 の結果、特に 2 つの実験326 (1977).

間における DPd-SC 条件の RT に関する相違から、[8]

我々が部分特徴と布置情報のどちらをより利用すHaig, N. D. : The effect of feature
displacement

るかは固定的でなく、課題や刺激である顔の特性― 56 ―

onface

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,

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顔の部分特徴知覚における布置情報の影響　顔の部分特徴知覚における布置情報の影響﻿

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Journal of Vision, 5, pp. 58-70 (2005).

parametricanalysisofrecognition

英文要旨
Many studies have shown that configural information in face recognition is important. Furthermore, recent
studies show that facial parts are also important. However, whether facial features are perceived completely

divided from face configural information or not is unclear. In the present study, we investigated whether thefeatures of a face are processed maintained their shape or effected configural information surrounding theparts. In two experiments, the task in which participants judged was whether two faces were completely sameor different. three conditions were compared in three experiments. One is the Different Parts detection from
Same Contour (DPd-SC), in which two faces were the same in contours but different in one facial feature.
The other is the Same Parts detection from Different Contour (SPd-DC), in which two faces are different incontours but same in one feature. We predicted the performances of two conditions would be different if the
facial features are perceived with the effect of configural information. In Experiment 1, two conditions were
tested in the intact presentation, and the result followed the prediction. In Experiment 2 inverted faces wereused as stimuli. The performances in Experiment 2 were significantly decreased compared to Experiment 1,
and the effect of inversion was greater in DPd-SC. Experiment 3 confirmed the results of experiment1 and2 were caused by the configural information, not by the task differences. These findings suggested facial
features are processed independently, but their shapes were distorted by the configural information.

― 58 ―

日本顔学会誌十八巻二号

著者紹介

安 田

孝

髙 木 幸 子

著者 1

著者 2

氏

名：安田孝氏

名：髙木幸子

学

歴：早稲田大学大学院文学研究科心理学専攻博学

歴：早稲田大学大学院文学研究科心理学専攻博士課程 単位取得後退学。
職士課程単位取得満期退学。博士（文学）。

歴：早稲田大学理工学術院創造理工学部助手を職経て、現在、松山東雲女子大学人文科学部

ト、東京女子大学大学院人間科学研究科特心理子ども学科講師。

任研究員、東京女子大学教養学部研究員を

所属学会：日本顔学会、日本心理学会、日本認知心理学会
専

歴：早稲田大学高等研究所リサーチアシスタン

経て、現在、常磐大学人間科学部コミュニ各会員。

ケーション学科准教授。

門：認知心理学、特に顔の知覚／認知に関する

所属学会：日本顔学会、日本心理学会、日本認知心理研究に従事。

学会、日本認知科学会、日本社会心理学会、各会員。
専

門：コミュニケーションの実験社会心理学／認
知心理学。

― 59 ―

日本顔学会誌十八巻二号

学術論文

強度の異なる表情から解読される感情の日中比較
The Japanese-Chinese comparison of emotion judgment from facial
expressions with different intensities
髙木幸子 1）、陶虹宇 2）、松本芳之 2）

Sachiko TAKAGI 1), Hongyu TAO 2), Yoshiyuki MATSUMOTO 2)
E-mail: takagi@tokiwa.ac.jp
和文要旨
先行研究において、日本人の表情表出は抑制的であり、実際の感情とは適合しない表情を表出する傾向があることが明らかになっている。これに対応して、本研究では、日本人の解読規則の特徴として強調性と不適合感情優先
性があることを予測した。強調性とは相手の感情表出が抑制的であったとしても表情が示す感情を誇張して読み取る傾向を指し、不適合感情優先性とは背景情報を重視するために表情が示す感情以外の感情をも解読する傾向を指す。この予測に基づき、日中間の感情解読における文化差を検証するため、静止画で呈示された表情に対して複数感情の表出強度の評価を求める調査を実施した。調査には日本人 85 名と中国人 89 名が参加した。調査では強度の異なる喜びと怒りの感情を表出した日系アメリカ人と白人の男女各 2 名の表情静止画を呈示し、調査参加者に
基本 6 感情それぞれが表出されている程度を 12 段階で評価することを求めた。調査の結果、文化によらず、表情
強度が弱い表情よりも強い表情に対して表情と一致する感情が高く評価されることが示された。さらに、中国人と比較して日本人は、表情と一致する感情および一致しない感情の両方をより高く評価することが明らかになった。
これらの結果から、日中間で表情による感情判断には文化差がみられるとともに、日本人の解読規則は前提とした
2 つの特徴を有することが示唆された。

キーワード：解読規則，表情，感情強度，文化差，日中比較
Keywords : decoding rules, facial expression, emotional intensity, cultural difference, Japanese,
Chinese1.

表情を介して感情がやりとりされる過程は、

緒言
コミュニケーションにおいて、他者の感情の的

Encode-Decode モデル [2] を用いて解釈すること確な読み取りと自身の感情の正確な伝達は、円滑ができる。このモデルに従えば、まず送り手が表な人間関係を築くにあたって非常に重要である。

示規則に従って感情を表情へとコード化する。そ感情（emotion）とは、認知体験、表出行動、生れによって感情が観察可能な表情というメッセー

理反応の 3 側面から構成される心的状態であり、ジへと変換される。次に受け手が、解読規則に従すべての人々が共有する心理的規制であるとされってそれを解読する。したがって、的確な感情コる [1]。感情情報はコミュニケーションの中でわ

ミュニケーションが成立するためには、表示規則

れわれが利用可能なありとあらゆるチャンネルをと解読規則が対応していることが必要になる。表

通じて表出される。言語を含む音声はもちろんの示規則 [3] にも解読規則 [4] にも普遍的な側面がこと、表情や身体動作、視線方向などチャンネルあることが指摘されてきた。これは、表示規則との種類は幅広い。とりわけ表情は、自分の感情状

解読規則の対応にも普遍性があることを示唆して態を相手に伝え、相手の感情状態を知るための重いる。同時に、表示規則と解読規則、およびその要な情報源であるとされ、多岐にわたって研究さ対応には文化差があり、正確な異文化理解を阻むれてきた。

可能性があることも指摘されてきた [5, 6]。

1) 常磐大学、Tokiwa University2) 早稲田大学、Waseda University― 61 ―

強度の異なる表情から解読される感情の日中比較　強度の異なる表情から解読される感情の日中比較﻿

こうした感情表出における文化差は、これまで

笑顔はジャパニーズ・スマイルと称され、その存

西洋と東洋の比較を通じて検討されることが主で在が古くから指摘されてきた [16,17]。これに対あった。しかしながら、同じ東北アジア文化圏にし、解読規則における影響は、強調性と感情喚起

属する日本人、韓国人、中国人の間でも表情によ

刺激との不適合感情優先性として表すことができる感情表出に差がある、つまり東北アジア文化圏

る。強調性は表示規則における抑制性に対応するに属する 3 ヶ国間でも表示規則に文化差がある

ものであり、相手の感情表出が抑制的であったとことが示されている [5-9]。Encode-Decode モデ

しても、感情喚起刺激と適合する感情を誇張してル [2] に従えば、このことは表示規則に対応して読み取ることと定義される。これまでの研究か

解読規則にも文化差があることを示唆している。

ら、日本人は感情表出が抑制的であり、表情から表示規則に関しては日韓の文化差を明らかにした感情を解読するための手がかりが少ないことが示

研究 [6, 7] は多い一方、日中の文化差に関する研唆されてきた [13,14]。しかしながら、日本人の究は少ない [8]。しかしながら、日中間の表示規

感情表出が抑制的であることが、その感情体験が則に文化差がみられるのであれば、解読規則にも貧しいことを意味するわけではない。日本人の感差があることは十分考えられるところである。そ情体験は他文化圏に属する人々と遜色なく、複雑

こで、本研究では、表情による感情の解読規則にで豊かである [18]。実際、日本人同士では感情

ついて日中比較を行う。

の伝達が円滑に行われている。また、感情喚起と表情に基づく感情解読において、他文化圏のの不適合感情優先性は、表示規則における感情喚

人々と比較して、日本人は文脈情報を重視する傾起刺激との不適合性に対応するものであり、感情向があることが示されてきた [10, 11]。中村 [12]

判断の際に文脈情報を優先してターゲット情報では、多くの情報源の中で特定の情報源をターゲッ

ある表情に表出された感情とは異なる感情を解読トとしたとき、それ以外の情報源から得られる情することと定義される。たとえば、葬儀の場面で報はすべて文脈情報であると定義した。この定義

相手が表情では微笑みの表情を示していたとしてに基づけば、表情から感情を判断する場合には表も、文脈情報を優先して悲しみ感情を読み取るこ

情がターゲット情報であり、音声や服装、場の状とである。

況といった表情以外のすべての情報は文脈情報と解読規則の検証では、実験刺激として表情静止

なる。つまり、
日本人のコミュニケーションでは、画を呈示し、実験参加者によって解読される単一場面状況の特徴や相手の立場や役割を考慮するこの感情を測定するという手法が主に利用されてきとが重視される。この傾向は、日本人の表情の表た。表情静止画による感情判断は、どの文化圏の出と認知の在り方に影響を及ぼすと考えられる。

人々にとっても困難さを伴うと考えられる。なぜすなわち、Encode-Decode モデル [2] に従えば、

なら、実際の社会生活では、人は必ず文脈情報を

その影響は表示規則と解読規則の両方に反映され利用して感情を判断するからである。しかしながるであろう。本稿では、解読規則における影響にら、静止画像法には、肉親の不幸などの背景状況、焦点を当てた研究を行う。

身体動作など表情以外の情報、表情の継時的変化、表示規則における文脈情報の影響は、抑制性とという大別して 3 つの文脈情報が欠如している。

感情喚起刺激との不適合性として表すことができ

このため、ターゲット情報である表情に表れた感る。抑制性は、感情表出が抑制的であることと定

情強度のみが判断の手がかりとなる。一般的に、義される。また、感情喚起刺激との不適合性は、体験された感情の強さとそれが表出される程度の感情喚起刺激によって本来生起される感情とは異間には正の相関関係が仮定されており [19]、実なる感情を表出することと定義される。日本人の際にこの関係が成立する [20]。それゆえ、表情表示規則には、この抑制性 [13,14] と感情喚起刺のみに基づく感情判断は、表出された感情が弱い

激 と の 不 適 合 性 [13,15-17] が 見 ら れ る こ と がほど困難になる。表出される感情が弱いことは、様々な先行研究によって示唆されてきた。特に後伝達される情報の曖昧さが強まって受け手に多義者については、日本人は笑顔や微笑みによって悲的な信号が送られることを意味し、これによって

しみや嫌悪のようなネガティブな感情を隠蔽する

受け手の解釈の自由度が増す [21]。ゆえに、感傾向があることが知られており [15]、この際の情表出の程度が強いほど文化に拠らず表情と適合― 62 ―

日本顔学会誌十八巻二号

した感情が解読され、弱いほどターゲット情報で中国人とも表出強度が強い表情よりも弱い表情である表情が示す感情とは不適合な感情が解読され高い。また、表出強度にかかわらず日本人は中国る傾向が強まると予測できる。

人よりも感情を高く評価し、この文化差は表出強このような静止画像法の特殊性は、日本人の解度が強い表情よりも弱い表情で大きい。本研究の読規則における 2 つの特徴をより明確にすると目的は、日本人の特徴がより濃くあらわれると考考えられる。まず、日本人の解読規則では強調性えられる表情静止画法を用いて、これらの仮説をが強いとするならば、日本人は他の文化圏に属す

検証することである。

る人々よりも、同一の表情静止画からターゲット情報である表情と適合する感情をより強調的に捉

2.

え、その表出程度を強く評価すると予測される。

2.1.

方法
調査参加者

同様に、日本人の解読規則では不適合感情優先性

調査参加者は日本人大学生 85 名（男性 42 名、が強いとするならば、日本人は他の文化圏に属す

平均年齢 = 20.71 歳、SD = 1.44; 女性 43 名、平る人々よりも、ターゲット情報である表情と一致

均年齢 = 20.02 歳、SD = 0.96）および中国人大しない感情をより強く読み取ると予測される。後

学生 89 名（男性 51 名、平均年齢 = 21.33 歳、者の予測は、感情判断の際の文脈情報への依拠がSD = 2.12; 女性 38 名、平均年齢 = 21.05 歳、SD

より強い日本人の方が、他の文化圏の人々よりも= 1.72）であった。

文脈情報を欠いた表情静止画の多義性が高いという根拠に基づく。ただし、いずれの文化差も感情

2.2.

表情刺激の作成

表出の度合いに影響を受け、表出強度が強い場合

表 情 刺 激 と し て、Japanese and Caucasianよりも弱い場合の方が、文化差は大きくなると予

Facial Expressions of Emotion（JACFEE）

想される。このうち、解読規則における不適合感（Matsumoto & Ekman, 1988）から、喜びと怒り

情優先性に関する予測は、従来のようにターゲッの感情を表出した日系アメリカ人と白人の男女各ト情報である表情が示すとされる単一の感情のみ

2 名の計 8 枚の表情静止画を抽出した。喜びと怒の解読傾向を測定するのではなく、複数感情の選りに限定したのは、先行研究において、第一に快択肢を呈示し、それぞれの表出強度に関する評価/ 不快に明確に分類可能な 2 種類の感情を用いるを測定することが必要である。つまり、表情静止

ことが多く [22-24]、第二に不快感情のうち恐怖画法を採用することによって、文脈情報の欠如にについては表情認知の正答率が日本人では低いこ

伴いどの文化圏の人々にとっても感情判断の手がとが明らかになっていることが理由であった [25,

かりがターゲット情報である表情及びその感情強26]。また、日本人にのみ内集団効果が生じる可度のみになるという制約条件を利用して、表情に能性を避けるため、日系アメリカ人と白人という基づく感情解読に文脈情報が及ぼす影響の文化差

両人種の静止画を用いた。
次いで、抽出した表情静止画から、モーフィンを検出することが可能になる。
本研究では日本人の解読規則の特徴を強調性とグソフトウェア（Mopher）を用いて、中立表情

不適合感情優先性と位置づけ、静止画で呈示され100% から喜びおよび怒り表情 100% まで 5% 刻

た表情に対する複数感情の表出強度の評価を求めみで変化する表情静止画を作成した。喜び表情とる調査を実施し、日本人と中国人の感情判断を比怒り表情による感情判断の精度が高いことによっ較検討する。これまでの日本人の特徴に基づく議て天井効果が生じることを避けるため、作成した論から、日中比較について次のような仮説が導か

表情静止画の中から感情強度強の刺激としてれる。強調性の観点から、（a）表情と一致する感

50% 静止画像（中立表情 50%、喜び表情もしく情の評価は、日本人、中国人とも表出強度が弱い

は怒り表情 50% の複合画像）を、感情強度弱の表情よりも強い表情で高い。また、表出強度にか刺激として 25% 静止画像（中立表情 75%、喜び

かわらず日本人は中国人よりも感情を高く評価

表情もしくは怒り表情 25% の複合画像）を採用し、この文化差は表出強度が強い表情よりも弱いした。なお、感情強度強および弱の刺激は、抽出

表情で大きい。次に、不適合感情優先性の観点かした刺激人物すべてに対して作成した。したがっら、（b）表情と一致しない感情の評価は、日本人、て、表情刺激は 2（人種）× 2（性別）× 2（感情）― 63 ―

強度の異なる表情から解読される感情の日中比較　強度の異なる表情から解読される感情の日中比較﻿

約 15 分であった。

× 2（感情強度）の全 16 種類であった。刺激のサンプルを Figure 1 に示した。

3.
2.3.

結果
本研究では調査参加者に、1 つの表情の感情表

調査質問紙

調査用質問紙は年齢や性別を問うフェイスシー

出強度を、人種と性によって構成された 4 種類

トを含む全 17 ページから構成されていた。調査の刺激を対象に評価することを求めた。まず、刺票の各ページの上段には、刺激である表情静止画

激の感情種別に、評価された 6 種類の基本感情

像が 1 枚印刷され、下段には基本 6 感情（喜び・について信頼性係数（α）を求めた。このとき、怒り・悲しみ・嫌悪・驚き・恐れ）が表出されて刺激の強度の強弱は込みにしたため、信頼性係数

いる程度を 12 段階（0: まったくない – 11: 非常のデータ数は調査参加者数× 2 の 348 であった。

に強い）で評価するスケールが印刷されていた。

その結果、喜び表情では、喜び = .86、怒り =.78、悲しみ = .75、嫌悪 = .76、驚き = .85、恐

2.4.

れ = .78、また怒り表情では喜び = .79、怒り =手続き

調査参加者は、質問紙の各ページで表情静止画.84、悲しみ = .75、嫌悪 = .86、驚き = .71、恐を観察し、基本 6 感情それぞれが表出されていれ = .80 であり、いずれもほぼ十分な信頼性が認る程度を評価した。表情強度強の画像を先に呈示められた。また、いずれのα係数も高い値を示しすると、表情強度弱の判断を方向づけてしまう可たことから、表情による感情読み取りの傾向は普能性がある。これを踏まえ、表情強度弱の 8 種遍的であったといえる。そこで、6 種類の基本感類に次いで表情強度強の 8 種類という順で評価

情について、個人の評価平均値を算出した。次いを求めた。それぞれの表情強度の中では、刺激ので、これらをもとに、刺激の感情種ごとに文化×

呈示順はランダムとした。回答全体の所要時間は

表情強度の平均値を求め、Figure 2、Figure 3 に― 64 ―

日本顔学会誌十八巻二号示した。Figure 2 および Figure 3 では、線分で弱）の 2 要因混合計画の分散分析であった。第

囲まれた面積が広いほど、調査参加者が 6 種類

三の分析は、ターゲット感情以外の感情の表出評の感情全てに対して感情表出を高く評価したこと

価の平均値を従属変数とする、第二の分析と同一を示している。平均値および標準偏差の詳細は、の要因計画による分散分析であった。

3.1. および 3.2. で述べる。また、3.1. および 3.2. では、それぞれ 3 タイプの分析を実施した。第一3.1.

喜び表情に対する基本 6 感情の表出評価の分析は、表情と一致する感情の表出評価傾向を

喜び表情に対する基本 6 感情の表出評価の平明らかにするために実施された、表情強度を固体

均値（SD）は、日本人参加者の場合、表情強度

内要因とする文化（日本人・中国人）×表情強度

強では喜び 7.68 （2.16）、怒り 1.02 （1.20）、悲（強・弱）の 2 要因混合計画の分散分析であった。

しみ 1.48（1.63）、嫌悪 1.44（1.53）、驚き 1.66

第二および第三の分析はいずれも、表情と一致し（1.75）、恐れ 1.11 （1.53）であり、表情強度弱ない感情の表出評価傾向を明らかにする目的で行

では喜び 5.32 （2.25）、怒り 1.76 （1.75）、悲し

われた。第二の分析は、ターゲット感情を含む 6

み 2.4 （2.07）、 嫌 悪 2.34 （2.05）、 驚 き 2.16

感情のうち 1 以上と評価された感情数を従属変（1.93）、恐れ 1.80 （1.87）であった。また、中数とする、文化（日本人・中国人）×表情強度（強・国 人 参 加 者 の 場 合、 表 情 強 度 強 で は 喜 び 4.47

― 65 ―

強度の異なる表情から解読される感情の日中比較　強度の異なる表情から解読される感情の日中比較﻿

（2.21）、怒り 0.18（0.38）、悲しみ 1.38（1.03）、らず中国人よりも日本人で、日本人でのみ表情強嫌悪 0.36（0.61）、驚き 0.30（0.57）、恐れ 0.61

度強よりも弱において多かったことを示してい（0.69）であり、表情強度弱では喜び 2.65（1.76）、た。ただし、文化要因の効果量は表情強度によっ

怒り 0.20（0.58）、悲しみ 1.54（1.20）、嫌悪 0.58て異なり、表情強度強よりも弱の場合に大きかっ（0.80）、驚き 0.28（0.42）、恐れ 0.75（0.69）でた。この結果を Figure 4 に示した。

あった。Figure 2 から明らかなように、表情強度

第三の分析に際するそれぞれの平均値（SD）は、によらず日本人と中国人のレーダーチャートの形

日本人における表情強度強 2.09 （1.70）、日本人

状は類似していたものの、その面積は中国人よりにおける表情強度弱 1.34 （1.28）、中国人におけも日本人の方が大きかった。また、表情刺激と対る表情強度強 0.67 （0.47）、中国人における表情

応する感情（以下、ターゲット感情とする）以外

強度弱 0.57 （0.39）であった。分析の結果、文の感情の表出度は、表情強度弱よりも強で低く評化（F（1, 172）= 51.95, p < .001, η2 = .19）、表

価されていた。

情強度（F（1, 172）= 40.82, p < .001, η2 = .03）

第 一 の 分 析 の 結 果、 文 化（F （1, 172） =の主効果、および交互作用効果（F （1, 172） =2

107.34, p < .001, η = .28）、表情強度（F（1,23.47, p < .001, η2 = .02）が有意であった。単172）= 208.06, p < .001, η2 = .14）の主効果が純主効果を求めると、文化差は表情強度強（F（1,有意であり、中国人よりも日本人で、また表情強172）= 29.63, p < .001, η2 = .15）、表情強度弱（F

度弱よりも強で、喜びの表出度の評価が高かった。

（1, 172）= 57.55, p < .001, η2 = .25）、また表情第二の分析に際するそれぞれの平均値（SD）は、強度の差は日本人（F（1, 84）= 32.92, p < .001,

日本人における表情強度強 2.52 （1.41）、日本人

η2 = .06）、中国人（F（1, 88）= 7.35, p < .01,における表情強度弱 2.98（1.61）、中国人におけη2 = .01）でのみ有意であった。これは、喜び以る表情強度強 1.65 （0.55）、中国人における表情

外の感情の表出評価の平均値は、表情強度によら

強度弱 1.67 （0.70）であった。分析の結果、文ず中国人よりも日本人において、文化によらず表2

化（F（1, 172）= 48.14, p < .001, η = .18）、表

情強度強よりも弱において高かったことを示して2いた。この結果を Figure 5 に示した。

情強度（F（1, 172）= 10.59, p < .005, η = .01）の主効果、および交互作用効果（F（1, 172）= 8.71,
p < .005, η2 = .01）が有意であった。単純主効

3.2.

怒り表情に対する基本 6 感情の表出評価

怒り表情に対する基本 6 感情の表出評価の平果を求めると、文化差は表情強度強（F（1, 172）2

均値（SD）は、日本人参加者の場合、表情強度= 29.84, p < .001, η = .15）、表情強度弱（F（1,2172）= 49.30, p < .001, η = .22）、また表情強

強では喜び 0.99 （1.02）、怒り 6.34 （2.55）、悲

度の差は日本人（F（1, 84）= 12.03, p < .001,

しみ 4.30（2.39）、嫌悪 7.08（2.36）、驚き 2.84

2

η = .02）においてのみ有意であった。これは、（1.99）、恐れ 2.86 （2.41）であり、表情強度弱

1 以上と評価された感情種の数は、表情強度によでは喜び 2.73 （2.01）、怒り 3.22 （2.07）、悲し― 66 ―

日本顔学会誌十八巻二号

み 2.93 （1.79）、嫌悪 3.60 （2.17）、驚き 2.05における表情強度弱 3.23 （1.53）、中国人におけ（1.71）、恐れ 1.81 （1.73）であった。また、中る表情強度強 2.58 （1.01）、中国人における表情

国 人 参 加 者 の 場 合、 表 情 強 度 強 で は 喜 び 0.33

強度弱 1.79 （0.83）であった。分析の結果、文（0.53）、怒り 3.20（1.33）、悲しみ 2.64（1.83）、

化 F（1, 172）= 77.39, p < .001, η2 = .24）、表嫌悪 2.67（1.67）、驚き 0.78（1.42）、恐れ 1.42

情強度（F（1, 172）= 85.12, p < .001, η2 = .07）

（1.76）であり、表情強度弱では喜び 0.96（0.94）、の主効果が有意であった。これは、中国人よりも怒り 1.34（0.74）、悲しみ 1.50（0.97）、嫌悪 1.16

日本人で、また表情強度弱よりも強で 1 以上と（0.84）、驚き 0.53（0.73）、恐れ 0.63（0.78）で評価された感情種が多いことを示していた。このあった。Figure 3 から明らかなように、表情強度結果を Figure 6 に示した。

によらず日本人と中国人のレーダーチャートの形

第三の分析に際するそれぞれの平均値（SD）は、状は類似していたものの、喜び表情に対する評価

日本人における表情強度強 3.61 （1.55）、日本人と同様に、その面積は中国人よりも日本人の方がにおける表情強度弱 2.62 （1.43）、中国人におけ大きかった。またターゲット感情以外の感情の表る表情強度強 1.57 （1.15）、中国人における表情

出度は、表情強度弱よりも強で高く評価されてい強度弱 0.96 （0.58）であった。分析の結果、文た。

化（F（1, 172）= 128.70, p < .001, η2 = .34）、

第 一 の 分 析 の 結 果、 文 化（F （1, 172） =表情強度（F（1, 172）= 80.48, p < .001, η2 =112.25, p < .001, η2 = .25）、表情強度（F（1,.06） の 主 効 果、 お よ び 交 互 作 用 効 果（F （1,2172）= 346.73, p < .001, η = .24）の主効果、

172）= 4.53, p < .05, η2 = .00）が有意であった。

および交互作用効果（F（1, 172） = 22.51, p <単純主効果を求めると、文化差は表情強度強（F2.001, η = .02）が有意であった。単純主効果を（1, 172）= 102.93, p < .001, η2 = .37）、表情強求めると、文化差は表情強度強（F （1, 172） =度弱（F（1, 172）= 98.56, p < .001, η2 = .36）、

105.69, p < .001, η2 = .38）、表情強度弱（F（1,

また表情強度の差は日本人（F（1, 84）= 55.45, p2172）= 64.63, p < .001, η = .27）、また表情強< .001, η2 = .10）、中国人（F（1, 88）= 26.10, p

度の差は日本人（F（1, 84）= 199.36, p < .001,< .001, η2 = .10）で有意であった。これは、怒η2 = .31）、中国人（F（1, 88） = 145.57, p <り以外の感情の表出評価の平均値は、表情強度に.001, η2 = .43）とすべて有意であり、中国人よよらず中国人よりも日本人で、文化によらず表情

りも日本人で、表情強度弱よりも強で怒りの表出

強度弱よりも強において高かったことを示してい度が高く評価されていた。ただし、文化要因の効た。ただし、文化要因の効果量は表情強度によっ

果量は表情強度によって異なり、表情強度弱よりて異なり、表情強度弱よりも表情強度強の場合にも強の場合に大きかった。

大きかった。この結果を Figure 7 に示した。

第二の分析に際するそれぞれの平均値（SD）は、
日本人における表情強度強 3.94 （1.25）、日本人― 67 ―

強度の異なる表情から解読される感情の日中比較　強度の異なる表情から解読される感情の日中比較﻿

4.

支持するといえるだろう。これらの傾向は、ター

考察
本研究は、日本人の解読規則には感情喚起刺激

ゲット感情とターゲット以外の感情どちらの評価である表情と一致する感情を誇張して読み取る強においても、日本人参加者が評価において極端な調性と、その一方で文脈情報を考慮して表情が示

評価を避け、中間的な評価をなす傾向を反映してす感情とは適合しない感情を重視する不適合感情いるわけではない。なぜなら、Figure 1 および優先性という 2 つの特徴があると仮定していた。

Figure 2 の両方においてレーダーチャートの面積

このうち強調性については、感情表出の強度によ

は中国人よりも日本人の方が大きく、ターゲット

らず、喜びと怒りのどちらの表情に対しても日本感情の表出評価は喜び表情でも怒り表情でも、中人は中国人よりもターゲット感情の表出度を高く国人よりも日本人の方が平均値が大きかった。ま評価していたことから、その存在が支持された。

た、喜びの表情強度強では、ターゲット以外の感

このことは、日本人の解読規則には表情と一致す

情評価の多くで、日本人と中国人に有意な差はみる感情を誇張して読み取る傾向があり、この傾向られなかった。これらのことは、日本人が極端なが静止画像法で特に顕著にみられたことを示唆し評価を避けるという一貫した傾向が存在しないこている。したがって、日本人の解読規則には、表とを示している。この結果から、日本人の解読規示規則の抑制性を補償する強調性があるという仮則には、表示規則における感情喚起刺激との不適定は妥当であったといえる。一方、不適合感情優合性を補償するかたちで不適合感情優先性がある

先性については、程度の差はあれ、喜び表情と怒という仮定は妥当と考えられる。

り表情の双方から解読された感情種の数が中国人

上述のように、表情静止画呈示時の感情読み取

よりも日本人の方が多かったことが、その存在をりの日中比較から、日本人の解読規則の特徴が浮― 68 ―

日本顔学会誌十八巻二号

き彫りになった。しかしながら、以下のように部

画像の 2 種類のみを用いた。しかしながら、た分的な支持にとどまった仮説もあった。まず、文とえば表出強度がより弱い刺激画像を使用した場化と表情強度の交互作用効果に関する予測は、表合には双方の文化で表情強度の影響が明確に検出

情強度喜び表情呈示時の仮説（b）のみで支持さされ、予測が支持されるかもしれない。

れた。具体的には、表情強度が強い場合よりも弱また、仮説（b）における表情強度の主効果にい場合に文化差が大きいという予測が支持され関する予測は、怒り表情呈示時には支持されなかた。これには、ネガティブな感情を笑顔や微笑をった。この理由として、喜びと怒りでは表情の曖用いて隠蔽する [15-17] という日本人特有の表示

昧さが異なる可能性が挙げられる。一般的には、規則の存在が強く関係していると考えられる。喜

表情強度が増せば表情の曖昧さは低減し、体験さび表情に対する感情判断において、日本人は文脈れた感情の強度も強くなる [19, 20]。ゆえに、喜情報に配慮してその表情の背後にネガティブな感

び表情が示すように、表情強度が強い場合にはタ情が潜んでいる可能性を高く見積もる傾向が強い

ーゲット以外の感情が解読されることは少なくなだろう。この傾向が、喜び表情では表情強度が弱るはずである。しかし、怒り表情では、怒り以外

い場合に文化差が大きいという仮説の支持に結びの感情の表出度は表情強度弱よりも強でより高くついたと考えられる。

評価された。これは、表情強度 50% のとき、喜一方、こうした表情強度と文化差の交互作用効

び表情の曖昧さは十分低いのに対し、怒り表情で果に関する予測は、上記を除いては支持されなかはいまだ曖昧さが高いことを示唆している。このった。仮説（a）では、表情強度が強い場合よりため、怒り表情の表情強度が強くなると、怒り以も弱い場合に文化差が大きいと予測していた。し外のネガティブな不調和感情も優先度が高く見積かしながら、喜び表情呈示時の喜び感情の解読にもられるだろう。特に、本研究で評価の対象としおいて交互作用効果はみられず、怒り表情呈示時

た基本 6 感情には、ネガティブ感情が 4 種類（怒の怒り感情の解読では文化差はみられたものの、り・嫌悪・悲しみ・恐怖）と複数含まれるのに対その程度は表情強度弱よりも強で大きかった。仮し、ポジティブ感情は明確には 1 種類（喜び）説（b）でも、表情強度が強い場合よりも弱い場であった。このうち、怒りと嫌悪は混同されやす合に文化差が大きいと予測していたものの、怒りいとされ [27, 28]、実際、本研究でも嫌悪の表出

表情呈示時にはむしろ表情強度が強い場合におけ度は表情強度弱よりも強で高く評価されていた。

る文化差の方が大きかった。こうした結果になっ

つまり、刺激表情と評価対象の感情選択肢の対応た理由を本研究のみから特定することはできないにおいても、曖昧さは怒りの方が高かったといえが、可能性として以下の 2 点が挙げられる。第る。このように、感情の種類によって表情強度の一は、中国人の感情解読では、表情強度の影響が曖昧さの水準が異なるために、怒り表情では予測少ない可能性である。たとえば、1 以上と評価さが支持されなかったと考えられる。

れた感情数と喜び以外の感情の評価の分析におい本研究から、日本人の解読規則は強調性と不適て、喜び表情呈示時に表情強度の差がみられたの合感情優先性によって特徴づけられ、これに基づは日本人のみであった。日本人の感情表出およびいて表情による感情判断に日中間で文化差がある

感情解読において、表情強度が強いということは、ことが明らかになった。この知見は、日本人の表

表出者が感情を抑制しきれなかったことを意味す

情による感情解読についての新たな解釈を与える

るのかもしれない。欧米文化圏と比較して東洋文可能性がある。特に、感情喚起刺激と不適合な感化圏の方が表情をコントロールする傾向が強いと情を読み取る可能性は、これまでの研究では主に考えられるが [4, 18]、東洋文化圏内でもこの傾特定の表情静止画から解読される単一の感情を測

向には差があり、表情強度が感情判断に及ぼす影定するという手法がとられてきたために、見過ご

響は中国人よりも日本人で強い可能性がある。第

されてきたと言ってもよい。表情による感情判断

二は、強度がより強い、あるいはより弱い表情をの文化間比較では、一般的に、1 つの表情からタ呈示した場合には、予測が支持される可能性であーゲット感情が判断されたケースを正答とし、他る。本研究では、実験刺激として喜びもしくは怒の感情が判断されたケースを誤答と扱ってきた。

りの感情強度が 25% の静止画像と、50% の静止

文脈から切り離された静止画像に対して択一式で― 69 ―

強度の異なる表情から解読される感情の日中比較　強度の異なる表情から解読される感情の日中比較﻿

感情判断を求める実験や調査では、日本人はター

較（1） ―顔面表情に伴う顔形態の文化比

ゲット以外の感情を回答する頻度が高まり、結果較―．電子情報通信学会技術報告，107，

として感情判断の精度が低くなる。特に、ポジテ

pp.13-18，2007．

ィブ表情であったとしてもその強度が弱ければ、[8]

森下朝日，趙恃雷，米谷淳．中国人の表情

ネガティブな感情を多く解読する傾向があると考に関する研究―誘発刺激法による表情実験

えられる。ゆえに、本研究の結果を鑑みれば、こ―． 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 報 告，102，

れは表示規則よりも解読規則に基づいて解釈され

pp.1-6，2002．
[9]

るべきかもしれない。ただし、本研究では表情に趙恃雷．表示規則の日中比較研究

国際文

化学，6，pp.77-89，2002．

基づく感情解読における文脈情報の影響に関する[10]

文化差の検討に際し、むしろ文脈情報が含まれな

Hall, E. T. Beyond culture. New York:い表情静止画を用いるという手法を採用した。つAnchor Books, 1976. (エドワード・T・ホ

まり、表情と同時に文脈情報を呈示するという形

ール

で、実際に文脈情報を要因として扱う実験は実施

TBSブリタニカ, 1979).
[11]

しなかった。本研究で得られた知見についてより

岩田慶治, 谷泰 (訳). 文化を超えて.

Hall, E. T. The dance of life. The other

詳細に言及するためには、文脈情報そのものを要

dimension of time. Garden City New York,因としたさらなる研究が必要と考えられる。

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英文要旨
The purpose of this study was to investigate the cultural differences in emotion judgment from faces
showing expressions at two levels of intensity between Japanese and Chinese. 85 Japanese and 89 Chinese
university students were presented with still images of Caucasian and Asian faces showing happiness oranger at high or low levels of intensity, and were asked to judge how the six basic emotions were expressedin each stimulus. The results showed that both Japanese and Chinese correctly judged congruent emotions
with faces displaying higher intensity of emotions than those with a low intensity. In addition, it was shownthat Japanese judged both congruent and incongruent emotions with faces more than the Chinese did. Thesefindings suggest that the decoding rules employed by Japanese have two features. One is to emphasize
congruent emotions with faces rather than incongruent ones, and the other is to overestimate incongruent
emotions with faces due to context dependency in judging emotions from facial expressions. Generally,
encoding rules employed by Japanese are characterized as suppression (i.e., suppressing facial expressions)and disguise (i.e., showing facial expressions different from those that they actually have). It can be concluded
that these two features correspond to the ones in the decoding rules revealed by the present study.

― 71 ―

強度の異なる表情から解読される感情の日中比較　強度の異なる表情から解読される感情の日中比較﻿

著者紹介

髙 木 幸 子陶虹 宇

松 本 芳 之

著者 1

著者 3

氏

名：髙木幸子

氏

名：松本芳之

学

歴：早稲田大学大学院文学研究科心理学専攻博学

歴：早稲田大学大学院文学研究科心理学専攻博士課程単位取得満期退学。博士（文学）。
職士課程後期退学、博士（文学）早稲田大学。

歴：早稲田大学高等研究所リサーチアシスタン

職ト、東京女子大学大学院人間科学研究科特授、早稲田大学教育学部助教授、同教授。

任研究員、東京女子大学現代教養学部研究

所属学会：日本心理学会、日本グループダイナミクス員を経て、現在、常磐大学人間科学部コミ

学会、日本社会心理学会、日本教育心理学

ュニケーション学科准教授。

会

所属学会：日本顔学会、日本心理学会、日本認知心理専学会、日本認知科学会、日本社会心理学会、各会員。
専

門：コミュニケーションの実験社会心理学／認
知心理学。

著者 2
氏

名：陶

学

歴：早稲田大学教育学部教育学科卒業。

虹宇

所属学会：なし。
専

歴：西東京科学大学理工学部専任講師、同助教

門：文化比較。

― 72 ―

会員。

門：社会心理学。

日本顔学会誌十七巻二号

日 本 顔 学 会 会 則

第1章

総1995 年 3 月 7 日
1998 年 10 月 3 日
2003 年 2 月 25 日
2004 年 9 月 25 日
2009 年 10 月 31 日
2010 年 10 月 23 日
2011 年 9 月 23 日
2017 年 9 月 9 日

実
施
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認

則

第 1 条 本会は、日本顔学会（Japanese Academy of Facial Studies 略称は J-face）と称する。
第 2 条 本会は、顔に関する研究の発展を期し、あわせて顔学の普及を図ることを目的とする。
第 3 条 本会の事務局は、㈱毎日学術フォーラム内（東京都千代田区一ツ橋 1-1-1 パレスサイドビル）に
置く。

第2章

会

員

第 4 条 本会の会員は、次の通りとする。
1．本会は個人会員、準会員、賛助会員をもって組織する。
2．個人会員：本会の目的に賛同する者で、理事会の承認を得たもの。
3．準会員：本会の目的に賛同する者で、入会時に学生であり、理事会の承認を得たもの。
4．賛助会員：本会の目的および事業に賛同支援する団体および機関などで、理事会の承認を得たもの。
第 5 条 本会に入会を希望するものは、入会金および年会費を添えて所定の手続きをとる。
第 6 条 本会の会員は、会費を納めなければならない。
第 7 条 ２年以上会費を未納のものは、理事会の承認を経て退会させることができる。

第3章

総

会

第 8 条 本会は、個人会員からなる総会を行なう。
第 9 条 通常総会は、年１回会長により招集される。ただし必要に応じて会長は臨時総会を招集することができる。
総会の決定は、出席した個人会員の過半数をもって行なう。
第10条 総会は、次の事項を決定する。
1．役員の選出
2．予算及び決算
3．事業計画4．会則、そのほかの諸規定の策定および改廃
5．そのほか、会の運営に関する重要な事項

第4章

役

員

第11条 本会には、次の役員を置く。
1．会
長 1名
2．副 会 長 3 名以内
3．理
事 若干名
4．監
事 2名
5．評 議 員 若干名
第12条 役員の職務は、次の通りとする。
1．会長は、本会を代表し、会務を総括する。
2．副会長は、会長を補佐し、会長に事故ある時は、その職務を代行する。
3．理事は、理事会を組織し、重要事項を審議すると共に、会長を補佐して会務を分掌する。
4．監事は、会務ならびに会計を監査する。

― 73 ―

会

則5．評議員は、必要に応じて重要な事項を審議する。
第13条 役員は、個人会員のなかから選出し、その選出方法は次の通りとする。
1．会長、副会長、理事および監事は、理事会で推薦し、総会で承認を経るものとする。
2．評議員は、会長が理事会に諮り、これを委嘱する。
第14条 役員の任期は、2 年とし、再任を妨げない。ただし、任期途中で補充された役員の任期は、残任期
間とする。

第5章
第15条
第16条
第17条
第18条
第19条
第20条

役 員 会

 長、副会長および理事は理事会を組織し、本会の目的達成のため必要事項を審議・企画し、実務会を処理する。
理事会は、構成員の 3 分の 2 以上の出席をもって成立し、議事は出席者の過半数をもって決定する。
本会に顧問を置くことができる。顧問は会長が発議し、理事会の議を経て会長が委嘱する。
監事、顧問は、理事会に出席して、意見を述べることができる。
理事会は、理事を補佐し実務を分担させるための理事補佐を若干名置くことができる。また、必要を認めたときは、理事補佐に理事会への出席を求めることができる。
評議員会は、必要に応じて会長が招集し、重要な事項を審議する。

第6章

事

業

第21条 本会の目的を果たすために、次の事業を行なう。
1．年 1 回以上の学術集会の開催
2．年 1 回以上の顔研究に関する情報、会員の活動紹介を中心とした情報誌の発行。
3．そのほか、本会の目的を達成するために必要な事業。

第7章
第22条
第23条
第24条

計

本会の経費は、会員からの入会金および年会費のほか寄付金そのほかをもってあてる。
本会の入会金および年会費については、別に定める。
本会の会計年度は、1 月 1 日から 12 月 31 日までとする。

第8章
第25条

会

会則の変更

本会則を変更するには、理事会の議を経て総会の決議を必要とする。

附則

1．本会則は、1995 年 3 月 7 日より実施する。
2．本会は、学会運営事務を、㈱毎日学術フォーラム内（東京都千代田区一ツ橋 1-1-1ル）に委託する。

パレスサイドビ

会費に関する規定
会則第 22 条の本会の入会金および年会費は次の通りとする。
1．入会金
個人会員
1,000 円
準 会 員
0円
賛助会員
5,000 円
2．年会費
個人会員
5,000 円準 会 員
1,000 円
賛助会員 1 口 10,000 円 ５口以上※学会在籍年数 10 年以上かつ 65 歳以上で理事会の承認を得たものは、年会費を 1000 円とする。
この規定は、2017 年 9 月 9 日より適用する。

― 74 ―

日本顔学会誌十七巻二号

日本顔学会誌投稿規定（2002 年 01 月 20 日作成）
（2007 年 11 月 30 日改訂）（2008 年 11 月 30 日改訂）（2008 年 12 月 8 日改訂）
（2010 年 1 月 26 日改訂）

1．論文など、記事のカテゴリと内容
日本顔学会誌（Journal of Japanese Academy of Facial Studies

KAOGAKU）は、日本顔学会の学術的交流を幅広く支える情報交流の場を提供するものであり、学術論文をはじめ下表のようなカテゴリの記事を期待している。投稿者は投稿しようとする内容によって下記のいずれのカテゴリが適当かを判断し、ページ数、体裁などを決める。
表

日本顔学会誌の記事カテゴリと内容
カテゴリ

刷り上りページ数※

内容

学術論文

顔に関連する独創的な研究結果の報告、あるいは会員の参 原則として考となるような新しいデータ、資料の報告等をまとめたも 6 ページ程度
の。

研究ノート

学術論文につながる新しい着想を速報するもの。新しい工 原則として
夫および研究成果を速報するもの。
3 ページ程度

トピックス

顔研究にとって話題性の高い事項を速報するもの。

解説論文

編集委員会から指定されたテーマについて会員に分かりや 原則としてすく述べたサーベイ的な論文や論説。
6 ページ程度

招待論文

編集委員会から指定された研究テーマについて詳しく述べ 原則としてた論文や論説。
6 ページ程度

特別寄稿

上記以外の、顔研究に資する内容の解説的な論文や論説。 原則として
6 ページ程度

作品コーナー

顔研究にまつわるビジュアルな作品も歓迎する。

読者の声

学会活動／サービス等、学会全般に関する会員からの建設 原則として的な意見、提案。
数行～ 1 ページ程度

その他

上記のカテゴリを越えた、新規な記事も歓迎する。

※

原則として
1 ページ程度

数ページ

数ページ

上記の刷り上りページ数は、編集委員会が特に認めた場合は、この限りではない。

2．学術論文の性格についての基本方針
本学会誌は幅広い記事を期待しているが、本学会の分野横断的性格を尊重するために、特に学術論文については次のような性格を期待している。
学術論文、研究ノートは、著者（筆頭）の専門分野に向けての知見、成果を問うものであると同時に、当該専門分野に隣接する、少なくとも一つの関連分野に向けて、その波及効果、相乗的効果などを積極的に謳っているものとする。
例：「顔画像特徴抽出手法による歯科矯正治療術前評価法の研究」
3．投稿者の資格
投稿者は原則として本会会員に限る。連名の場合は、少なくとも 1 名以上が会員であること。
4．投稿原稿の条件
投稿規定第 1、2 項の他、原稿は以下の条件を満足すること。

― 75 ―

投稿規程（1）原稿の主文章は日本語または英語であること。
（2）内容は未発表のものであること。
内容が既発表、公知または執筆要項を守られていない場合、不掲載とする。既発表のものとは、国内、国外の学会誌、機関紙、商業誌、などに、その主要な部分が掲載されたものを意味する。ただし次のものは未発表とみなす。
（a）既発表であるが、その一部を深く解析、更なる改善、または実験し、その部分にオリジナリティあるいは主張すべき点が認められるもの。
（b）研究ノート欄に掲載されたものを一層充実させて学術論文として投稿したもの。
（c）研究会、大会など学術講演、国際会議などにおける口頭発表論文を論文として投稿したもの。
5．投稿手続き原稿ならびに必要書類を一括して日本顔学会誌編集委員会へ送付する。
6．投稿原稿の取扱い（1）投稿原稿が受理されると、E メールまたはファックスで受領した旨が通知される。
（2）投稿原稿は、編集委員会が依頼した査読委員により査読され、次のいずれかに決定される。
（a）掲載 （b）条件付掲載 （c）不掲載（3）掲載が決定した場合は、その旨が投稿者に通知される。
（4）条 件付掲載と決定した場合は、掲載条件が呈示され、再投稿が求められる。再投稿された原稿は、再査読され、条件を満たせば掲載としてその旨が投稿者に通知される。
（5）照会後 6 ヶ月以上経過して再投稿されたものは、新規の投稿原稿とみなされる。
（6）不掲載と決定した場合は、その理由を付して、原稿は投稿者に返送される。
7．校正
著者校正は、初校のみとする。
8．別刷原稿が掲載された場合は、原則として 50 部以上の購入が義務付けられる。別刷は、筆者校正の際、希望部数を申し出ること。別刷料金は別に定める。
ただし、解説論文、招待論文、特別寄稿はこの限りではない。
9．著作権掲載した論文等の著作権は本学会に帰属する。なお、他誌への転載や学会帰属が困難な場合は、申し出により、協議する。
10．倫理規定
論文にて使用する画像を始めとする個人情報が、本来の利用目的と異なることが無いこと。場合によっては、承諾書等の使用許可があることを論文中に明示すること。
また、各大学や研究所等の倫理委員会に研究審査を申し出て、審査に通っている論文であるならばその旨を記載し、可能であれば承諾書があることを論文中に明示すること。
以上。

第十九巻第二号の投稿の締め切りは、平成 31 年 2 月 28 日（木）です。
詳細は、日本顔学会ホームページ（http://www.jface.jp/jp/journal）をご覧ください。

― 76 ―

日本顔学会役員（2018 年度）

会 長
菅沼
薫
副会長
橋 本 周 司 ・阿 部 恒 之
理事／理事補佐
総務
輿 水 大 和・青 木 義 満・今 井 健 雄・中 島
功
会員管理
原島
博
会
計
武 川 直 樹・金 子 正 秀
学 会 誌
辻 美千子 ・ 渋 井進／前 島 謙 宣・松 原 琢 磨・高 橋
翠
ニューズレター菅沼薫（会 長 兼 任）・ 高野ルリ子 ・ 中 洲 俊 信
電 子 広 報	輿 水 大 和（総 務 兼 任）・ 鈴 木 健 嗣 ／ 林 純一郎 ・ 冨 永 将 史 ・ 藤 原 孝 幸
大会
阿 部 恒 之（副会長兼任）・ 中 島功（総 務 兼 任）／ 湯 浅 将 英企
画
宮永美知代 ・ 山 口 真 美 ・ 村 上 泉 子
連携※ 寺 田 員 人 ・ 森 島 繁 生 ／ 瀬 尾 昌 孝（若手担当）・ 松 永 伸 子（公認サークル担当）
監 事
馬 場 悠 男・村 上 伸 一
顧 問	池 田進・奥 田 祥 子・清 水悌 ・大 坊 郁 夫 ・ 小舘香椎子 ・ 島 田 和 幸
編集後記
おかげさまで、日本顔学会誌第 18 巻の編集を終えることができました。私が編集委員長になってから 4 巻目の編集となりました。本当に早いものです。4 年経つのですが、私が何か特別に学会誌の発展のために努力してきたかというと、おそらくそうではないです。本巻が無事に出版できたのは、企画をご提案いただける理事会の先生方や、高橋翠先生、前島謙宣先生、松原琢磨先生、中村航洋先生をはじめとする編集幹事、幹事補佐の先生方のご尽力の賜物です。私が行って来たのは、ほぼ調整の作業のみですが、委員長が頼りない方が、みんなが協力して、結果としてう
まく行くようになるだろうと考えた私の戦略と理解してもらえると幸いです。
第 18 巻 2 号では、輿水大和前会長、原島博元会長のお二人から特別寄稿をいただけました。これも理事会でのご推薦をお願いしたことをきっかけに可能となりました。また、巻頭言も、新学術領域研究「顔・身体学」の代表として大変ご多忙の中にも関わらず、山口真美理事にいただけました。先生方には深く感謝いたします。
さらには、山口先生には来年度以降の編集委員長をお願いさせていただく運びとなりました。頼りない委員長の私とは違い、強力なリーダーシップを持って学会誌を引っ張って行ってくれると、安心して後を託すことができます。
最後に、本誌にご投稿いただきました皆様、査読者の先生方、ご寄稿をいただいた先生方、編集にご協力いただきました皆様、本稿をお読みいただいた会員の皆様、ご協力を頂きました全ての方に深く御礼を申し上げます。ありがとうございました。


日本顔学会誌編集委員長

渋井進

日本顔学会編集委員会
委 員 長
渋井
進
副委員長
金沢
創
委
員
辻 美千子
大谷 智子
齋藤
功
寺田 員人
冨永 将史
中島
功
中村
真
藤原 孝幸
宮永美知代
湯浅 将英
幹
事
高橋
翠
幹事補佐
中村 航洋
前島 謙宣
松原 琢磨
顧
問
奥田 祥子
輿水 大和
幹事顧問
林 純一郎
本郷 仁志
表紙デザイン
宮下 英一

日本顔学会誌

第 18 巻

第 2 号

顔学誌

平成 30 年 12 月 14 日
平成 30 年 12 月 28 日印刷発行

J. Facial Studies

編集・発行

日本顔学会
㈱毎日学術フォーラム内 日本顔学会事務局〒 100-0003 東 京都千代田区一ツ橋 1－1－1
パレスサイドビル 9F
TEL 03－ 6267－ 4550 FAX 03－ 6267－ 4555

印

有限会社創文社〒 141 － 0031 東京都品川区西五反田 1 － 4 － 1

刷所