1．表情認識技術の可能性

　コンピュータによる表情認識技術は，過去数十年にわたり盛んな研究がされてきたが，特に，ディープラーニング技術の登場などによる近年の目覚ましい性能向上により，今後，様々なアプリケーションへの活用が期待される．下記に示すように，実用化が期待される分野は多岐にわたり，表情認識技術は，これからのAI時代にとって，欠かせない技術の一つになり得る．

・働き方改革：従業員・作業員のストレスや疲労を分析し，安心安全な職場環境を提供

・ヘルスケア：精神疾患などの症状や痛みの程度の分析を治療に活用

・ドライバ支援：ドライバの集中力やイライラの分析により，事故を未然に防止

・ソーシャルスキルを持ったロボット：人と人とのコミュニケーションにおいて重要な顔表情は，ロボットが人と自然で親密な関係を構築するためにも重要な要素となる

・マーケティング：顧客の興味や購買意欲を分析

・E-Learning：学習者の集中度や理解度を分析

　これら様々な分野への適用においては，従来主に実用化がされていた「怒り」や「喜び」などの明確な表情の認識ではなく，上述の例にあるようなこまやかな表情変化の認識が重要となる．本稿では，これら複雑でこまやかな表情を扱うために広く用いられているFacial Action Coding Systems（FACS）を中心に，表情認識技術を扱う上で重要となる項目について概説をする．

2．表情測定アプローチ

　コンピュータが顔表情を認識するには，どのように表情を測定するのか，その測定方法を定義する必要がある．本章では，表情測定方法としてよく知られているMessage-based測定アプローチ，Dimensionalアプローチと，Sign-based測定アプローチの3種類⁽¹⁾について概説する．