@inproceedings{oai:u-ryukyu.repo.nii.ac.jp:02012382,
 author = {糸洲, 昌隆 and 遠藤, 聡志 and 當間, 愛晃 and 山田, 孝治 and 赤嶺, 有平 and Itosu, Masataka and Endo, Satoshi and Toma, Naruaki and Yamada, Koji},
 book = {FIT2016（第15回情報科学技術フォーラム）},
 month = {Sep},
 note = {人のコミュニケーションにおける重要な要素は、メラビアンの法則より、ジェスチャーや表情などの視覚情報が半分以上を占めている。笑顔は人に良い印象を与える表情の一つであり、井上らの研究より、多少の年代差と性差はあるが笑顔は共通して評価が高いという結果が出た。また、笑顔表情の形状と印象に関する研究より、顔パーツの形状や位置によって印象の違いが見られるという報告がされている。これらの研究より、表情を印象によって分類することで、さらに細分化できるのではないかと考えた。そこで本研究では、畳み込みニューラルネットワークを使用して印象の良い笑顔と悪い笑顔を学習させることで、笑顔印象の評価の推定するモデルを構築する。, 論文},
 pages = {113--114},
 publisher = {電子情報通信学会 / 情報処理学会},
 title = {畳み込みニューラルネットワークによる笑顔評価の推定},
 year = {2017}
}