抄録
正準相関分析（CCA）を用いて，顔表情画像の主観評価値の各クラスへのメンバシップ値（帰属度）を求める方法について検討した．複数の被験者に，各表情画像の快不快，覚醒沈静の度合いを指定してもらい，その平均値を主観評価値とする．顔表情画像と主観評価値から，学習データ群の主観評価値5段階のクラスへのメンバシップ値を計算する．この値は0から1の値を取る．CCAもしくはカーネルCCAによって，顔表情画像とメンバシップ値との相関関係を解析し，テストデータのメンバシップ値を推定した．この結果，テストデータの実際のメンバシップ値と推定値との平均2乗誤差は0.18程度となり，高い精度が得られた．
