抄録
自動車運転者の顔表情を苛立ちとそれ以外に分類する2値分類学習問題に，LASSOに基づくロジスティック回帰学習を適用し，重要な特徴群を選択した．車載カメラにより撮影した運転者の顔画像から顔パーツのランドマーク68個を抽出し，ランドマーク間の距離11個を入力特徴群とした．各クラスの顔画像それぞれ100枚は約59分の自動車運転中の動画から抽出した89,630枚から無作為に選択した．実験の結果，眉間や唇間の距離などの特徴が選択され，これらが人間の直観に合致していることを確認した．選択された7個の特徴を用いて学習された分類子の10分割交差検定による正答率は約94.8%と正確であり，選択された特徴群は有用であると考えられる．
