Research on facial expression recognition for establishing intelligent human-machine interfaces has been actively conducted. In recognizing human facial expressions, it is essential to learn new patterns of facial expression that appear with the lapse of time. In this paper, we propose a facial expression recognition model incorporating adaptive resonance theory in a counter propagation network, and evaluate the additional learning function of the model when targeting three types of facial expressions. In addition, we propose a brightness value correction processing method for reducing influence of difference in illuminance, and evaluate its usefulness.

本論文では，個体が複数の木を持てるように拡張した調整ノード付きGP（GP_CN）において，進化の過程で木の数を自動決定する手法を提案している．GP_CNは，個体が複数の木を持つためにあらかじめ個体の木の数と各木の参照回数を表すプロセス数Pを決める必要があった．プロセス数については，先行研究において進化の過程で問題に適したプロセス数を獲得することが可能となっている．本論文では，木の数を自動決定するために，木の数を考慮した適合度への変更，個体の突然変異とエージェント問題のためのセマンティクスの提案を行う．木の数を考慮した適合度は，個体をシンプルにするために木の数が少ない個体ほど有利になるような適合度への変更である．個体の突然変異は，様々な木の数を探索するために提案する手法であり，木を追加する操作と削除する操作からなる．その中の操作の1つであるセマンティクスを用いた木の削除を実現するために，エージェント問題のためのセマンティクスを提案している．これらを用いて，問題ごとに個体の木の数Mと各木のプロセス数Pを求める実験を行い，求められた値を初期値としたGP_CNと従来の人手で決めた値を初期値としたGP_CNとを比較して，提案手法の有効性を確かめる．

本論文では，絵本に対する子どもの認知発達的反応が描写された絵本レビューに対してテキストマイニング技術を適用し，絵本に対する子どもの認知発達的反応事例を網羅的に収集した．特に，典型的な5種類の反応の事例に対して，反応の詳細および絵本の特徴に基づき，合計13種類の下位分類を設定することができた．さらに，以上の結果と，既存の発達心理学文献における知見との間の比較分析を行った結果，発達心理学文献での報告事例の規模・種類とも上回る子どもの認知発達的事例を収集・類型化できることが分かった．

近年，音声アシスタント機能を搭載した携帯型端末が普及し，より使い手に配慮した対話システムが求められている．従来型の対話システムの問題点として，雑談のような非タスク型対話への対応が未熟な点があげられる．非タスク型対話においては，ユーザとの会話を円滑かつ柔軟にするための工夫が必要となる．たとえば，ユーザの現実世界での人間関係を考慮することによって，ユーザと親しい人物に関する話題の提供を積極的に行ったり，ユーザと親しくない（仲が良くない）人物に関する話題の提供を避けたりすることができると考える．本論文では，演劇台本を題材に，対話中の2者間の人間関係を「親密度」という尺度により表現する．親密度に関わると考えられる要素として，発話の応答回数や発話中の態度などがある．本論文では，その中でも発話中の感情状態に着目することで，高精度な親密度推定の実現を試みる．評価実験の結果，発話役割に基づく従来手法を上回る高精度な親密度推定を実現することが出来た．