@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02009166,
 author = {大志万,歩武 and 河野,誠也 and 延原,章平},
 issue = {13},
 month = {May},
 note = {微表情は持続時間が極めて短く，従来のカメラではダイナミクスを十分に捉えきれない．代替として高時間分解能なイベントカメラが注目されるが，頭部の自然な剛体運動によるノイズが微細な表情シグナルと混在する課題があった．本研究では，イベントストリームから剛体運動成分を物理的に除外し，純粋な微表情ダイナミクスのみを抽出する手法を提案する．3次元顔モデル（FLAME）のトラッキングにより高精度な頭部姿勢を推定し，逆ワーピングと局所的な分散評価を用いて剛体成分を動的にマスクする．独自データセットを用いた評価により，提案手法が表情シグナルを保持しつつ剛体ノイズを選択的に除去できることを確認した．抽出された表情シグナルを軽量なCNNに入力し，自然な笑いと作り笑いの分類で識別精度89.4%を達成したことで，表情由来成分選択の重要性とイベントカメラの優位性を定量的に示した．},
 title = {イベントカメラを用いた微表情分析},
 year = {2026}
}