人の表情認識における次元モデル: 多様な表情空間の探索

机译：人类面部表情识别中的维度模型：各种面部空间的探索

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表情認識の多くの研究では表情画像入手の際にAFCS等の表情記述法を用い，基本6表情と判断されやすい表情を作る訓練をした後に表情を撮影している.それらの表情は記号的であるため識別しやすいが，人はそのような表情を通常の生活でするのだろうか，もししないのならばそのような表情認識は何の役に立つのか，という議論がある.

机译：在面部表情识别的许多研究中，获取面部表情图像时都使用AFCS等面部表情描述方法，并在训练后拍摄面部表情以创建易于判断为基本6种面部表情的面部表情。虽然确实如此，但是人们仍在争论人们是否在正常生活中做出这样的面部表情，如果没有，这种面部表情识别的用处又是什么呢？

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来源
《情報処理学会全国大会》|2006年|317-318|共2页
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作者
月安　聡; 小塩　ひさよ; 小林　知弘; 伊藤　昭; 寺田　和憲;
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