Dynamic Display of Facial Expressions on the Face Robot with a Life Mask(Mechanical Systems)

Abstract

In face-to-face communication, we use not only verbal medium but also non-verbal medium for communication. In particular facial expressions are very imortant for emotional communication because they show emotions and feelings effectively. Therefore it is thought that facial expressions are necessary in order to make human-robot communication more naturally. In this paper, "Face Robot" that has human-like appearance and can display facial expressions similar to human being is developed. In order to improve the humanity, the skin of the face robot is taken from the cast of female's face (i.e. life-mask). We then add and improve control points of the face robot according to features of her face. Moreover we analyze her facial expressions in order to mimic her real-time facial expressions with the face robot. We then confirm that mimicking of her real-time facial expressions and face features with the face robot are reproduced successfully. Finally, we compare their facial expressions by comparison of facial characteristics points and sensory evaluations.

Full text

The Japan Society of Mechanical Engineers
NII-Electronic Library Service
The
Japan
Sooiety
of
Meohanioal
Engineers
Il3
日本機械学会 論 文集 （
C編 ）
75巻749号 （LOO91 ）
論 文 No ．08−0295
ライフマ ス ク を用いた顔ロボットによる動 的表 情表出＊
橋本卓弥 平 松 幸 男 ＊2
辻俊 明 絶小林 宏＊4
Dynamic Display
of
Facial
Expressions
on
the
Face
Robot
with
a Life
Mask
Takuya HASHIMOTO ＊5，
Sachio
HIRAMATSU ，
Toshiaki TSUJI
and Hiroshi
KOBAYASIII
ssDepartnlent uf Mecha頂cal Ellgirlee1
・
img，
Tokyo
ULIivers量t｝uf
Science
，
1−3Kagurazaka ，
Shinjyuku −
ku ，
T｛〕ky し，
，
］628601 Japan
ln face
−to −face
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P・・int…d・・．ens 。ry ・v・luations 、
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’
ords ：Face
Rob 飢，
Life
−Mask ，
Real−
Tinle Facial Express正ons ，
Human Robot
Interaction
1．緒 言
人間同士のコミュニケーションでは，論 理 的な情報
のや り取 りは 主 に 音声言語 を用いて行われ るが，表情
や 視 線，身体 動作，外 見 といった非言語情報 も大きな
役割を担っている（
1
）
．人間 は，これ らの非言語 情報 と
言語 とを相補的に用いな が ら 円滑 な コミュニケーショ
ンを実現 し て いる．そこで，人間とロボットとの円滑
なコミェニケーションを実現す るた めに，音声対話機
能 だけでなく，非言語機能 を ロボットに持 た せ る研究
が行われ て い る （
2H4 ）
．これ らの研 究 で は ，ロボットの
持つ身体性を活か し ，視線や うなづき，腕の動 きなど
の非言語表現を用いて人間との円滑なコミュニケーシ
ョンを実現して いる．
さて，非言語情報 の中でも，特に重要 とされ るもの
に顔表情がある．表情 は主に情動を表 し，人間の喜怒
哀楽を如実に表現するもので あ る ．また，人間 同士の
対面コミュニケーションに お いて，伝達 され る メッセ
’
原稿受 付 2eOS 年4月7日．
＊1正員、束京理科大学大学院⊥学研究科〔OP 162
−B601 朿京 都
新宿区神 楽坂1 −3）
，
‡：トヨタ自動 車 （
株）〔＠471−
8571 豊田市 ト ヨタ町1）．
IA 正員，
埼玉大学工学 部 （
＠338−8570 さいたま市桜区下大久
保255｝
．
＊tt 正員．
東京理科 大 学 匚学 部 ．
E−
mai1 ：tak ＠kobalab ．cum
一ジの実 に 55％が 顔 表 情 に よ る ものだ という報告 もあ
り
，表情の果 た す 役 割 は大 き い．そこで，この表情
の重要性に着目して，人間との円滑なコミュニケーシ
ョンを実現す るためのロボット
の表情に関す る研 究 が
いくつ力哘 わ れ ている（fi｝
”’
（
9
）
．これ らの研究では，表情
を効果的に表現するた め に，特徴的 な部位に注目 し て
ロボットの顔を デ フォルメし，頭部全体の動 き や 目，
眉，唇な どの部位 を変化 させ ることで表情の表出を実
現して いる．
一方で筆者 らは ，人 間 に似た 顔 ，皮膚の質感 を持っ
た顔 ロボット
〔
）OHIO の開 発 を行 ってお り，顔の筋肉の動
き を基 に した 自然 な表 情 表 出 を 実 現 している．特 に，
世界共通 に認識 ・
表出が可 能 と され る基 本 的 な 6つの
表情（
驚き，恐 怖 ，嫌悪 怒 り，幸福，悲しみ）
〔
13
）
に関
して 高い認識率を得てお り
（
IOXIn
，受付ロボットと し て
2004年1月から本学で稼 動 している
C14）
．こ の よ うな 人
間に似たロボット，いわゆるア ンドロイ ドロボットの
大 きな特徴は，本当の人間と
接しているような親和感
を対 話 者 に 与 え る ことが 出 来 る と いうことである．つ
ま り，ロボットと コミュニケーションする場 合 でも，
人 間同士のように自然なコミュニケーションが実 現 出
来る と 考えられ る ．
一］
13一
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114 ラ イ フマスク を 用 いた顔ロボットによる動的 表 情 表 出
本研究で は ，顔ロボットの実在感を高めるために実
在の人 間 に そ っく りな顔 ロボットを 開発 し，その表情
がどの程度正確に人間に伝 達できるか評価することを
目的 とする．これ ま で に も実在の人間をモデルとした
アンドロイ ド
ロボットは 開発 され てはいるもの の （
1
脳 ）
，
その外観および表情や動作がどれ だ け モデルとな った
人 問に似ているかを定量的に評 価 して は いない，そこ
で本研究では，まず実在す る人間から顔型を取って皮
膚（
ラ イ フマスク）
を製作し，そのモデルとな った人間
に酷似した 表 1青
を再 現す る．そ して ，開発した顔ロボ
ット に よ りモデル の 表 情表出過程（
動的表情表 出）
を再
現し，顔上の特徴点、の時間一変位 関係 を モデルと比 較
することに よ り再 現 性 を定量的に評 価 す る ．さ らに，
開発 し た 顔ロボット
の表情に関して，どの程 度 モデル
とな った 女 性 と似 ているか，ま た ，
意 図 した表 情が正
確に伝わるのかを官能 評 価実 験 に よ り評価す る．なお，
顔ロボット
の動的表情表 出に関しては，ノ
亅
・林らの先行
研究において実現 してい るものの，表隋のモデルと
なった人 間 と顔ロボットの顔が異 な ってお り
，顔の大
きさも人間 の15 倍 と大きか った．そのた め ，顔ロボ
ット
がどの程度モデルとな った 人 間 と似 て いるかを比
較 す る ことが出来 な かった．
以 下 ，2章で は ，ライ フマスクの製作と顔ロボット
の構造について説 明 す る ，3章で は ，顔ロボットに よ
る表 情表出について述べる と共 に ，モデルの表情の特
徴 を 再 現 す る た め に追 加 ・
改 良 した 制 御 点 にっいて説
明す る．
4章では，開 発 した 顔 ロボットを用いてモデ
ルと同等の表情表 出を実現 し，その特徴点追従性の評
価結果を示す．5章で は ，顔ロボットとモデル の 表情
の比較と官能評価の結果を示 す．
2．ラ イ フ マ スクを用いた顔ロボットの 製作
2・
1ラ イ フマスクの製作 20 代女性をモデルと
し て 顔ロボットの皮膚を製作 し た ．製作手 順 は以 下 の
通 りであ る．また，製作の様子 を 図 1に示す．
（
i
） ゴムキャ ッ プで頭 部 を保護 した上でアル ジネー
ト印 象材 を 頭 部 に塗布 し，
石膏で外 側 を 固 め て 雌
型を製作する、
 で製作 した雌型に 石 膏を流 し込んで雄型を製作
し，それをシリコン樹脂で覆って再び雌型 を 製作
する．
（
iii
） （
ii
）
で製作し た 雌型に粘土を入れて雄型 を 製作す
る．ここで，人間から型 を取 る際に 目や口が閉じ
た状態になっているた め ，
写真を基に 彫 刻を施 し
て整形する．
（
iv
） （
iii
）
の粘 土 の雄型 を基にFRP で雌 型 お よび 雄 型 を
製作す る．
最終的に（
iv
）
のFRP 製の雌型および 雄型 が マスター
型 となり，これ を基に皮膚を製作す る，皮膚 の素材 に
は軟質 ウレタン樹脂 を用い て お り，厚みは平均 5で
ある．軟質 ウレタン樹脂は硬度0と5の2種類 を混合
した ものを用 いてお り，皮膚の色を着色 している，ま
た，顔 型 と 同時 に 歯型 も 取 り，義 歯 を製作 した ．
2・
2顔ロボットの構造 顔ロボット
の内 部 構 造
を図2に示す，金属フレームを頭蓋骨に見立てたFRP
製の骨格で覆い，その上か ら皮膚を被せ る ．FRP の骨
格は，モデル の 顔型 を基に製作し て お り ，全体の大 き
さは 210xllOx130mm （
＝縦x横×奥行）
であ る ．
表情表 出にお ける顔 面上の自由度は27 あ り，それ ら
の変位を制 御 す る McKibben 型 人 工筋 肉は全部 で39 本
ある．ア ク チュエータ 配 置 を図 3に示 す ．図 中 の数 字
は ア ク チ ュエータの番号 を表 し て お り，
39本全てを骨
格内部 に納めている．その内27 本（
図3中1〜8，19
〜
37
）
がワイ ヤ を介して 皮膚 を直接引っ張るアクチュエ
ータである．ま た ，図3中9〜18 は，瞼の開 閉 に用い
られ る ア ク チ ュエータである，瞼部は，図4に示 す よ
うに 2つのフレーム（
図4中A，
B）
から成ってお り，片
側で2自由 度 を有 す る．上瞼お よ び 下 瞼 は，McKibben
型 人 工筋肉で上 下方向に駆動でき，ばねの復 元 力 を利
用 して初 期 位 置 に戻 る．上瞼に3本（
図3中9，11，12
ま た は 10，13，14），下瞼に2本（
図3中15，17 ま た は
16
，18
），片眼 で計5本のアクチュエータを使 用 し て い
難

ま
i
｛
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ヒ
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．
iii
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津
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頴
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毎
照
轟
舜
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羇
Fig．1 The
ptooess
offomling lifbmask
EEO
四
110 旧m
婁蓼
罫
緩
（
a）
Fe （
b）
Frame ＋SII
Fig．2 ［nner SUutUre
N
一
〇
114一
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ラ イ フマスクを用いた顔 ロボットによる動的表情表lll 115
卩卯喞鼎
wl 陀 一McKibben
arti而cial
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Front
Front
愈
’
百冴
「
動
N）
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一
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Fig
5
McKibben
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25．o 一
百20．o
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o．Olkg】1
メLoad ＝
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1 】
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1 ．
Fig．3 Acordis 面 b而 on
（
A｝Uppe匚騾 鰓
、纛醒海
犠
1
1勲 触
轟 ／u
（
B）
襲Ω
鵬縣 螺翩d
蟻償
難糶襲
難 黔
（
a）
Upper
cyelid
’
蠧
夢
繍
轟
ち
蹴
暴
再
．
．
諜
剛
”
、
撫
皹
卜
引
蠣
艦
齲、
刎
心 響
鬟．II
i
、
騨
／！
t
（
b）
Lowercyelid
Fig 4
Eyelid motion mechanism
る．皮膚はフ レ ームに直 接 接 着 し て いる．さ らに，図
3中38，39 は，顎の開閉用のアクチュエータであ る ．
眼球部は両眼合わせ て 2自 由度あり，それぞれ DC
モータ に よ り 駆動す る．眼球の大き さは標準的な人 間
と同等の直径約 26mm （の とした ．
顔ロボットで 用いているMcKibben 型人工筋肉（
18x19
）
は，図5に示すように，空気供給用のエアチューブ，
ゴムチューブ，ナイロン ス リ
ープチューブに よ り構 成
され て お り，内側のゴムチューブを外 側のナイロン ス
リ
ーブ チ ・
・一ブで覆 う構 造 と な っている。ゴムチュー
ブ内 に圧 縮空気 を供給す るとゴムチューブが膨 張 す る
が，外側のナ イ ロン ス リーブチューブに よ り半 径 方 向
の膨張が抑 制 され るた め ，アクチ ュエータは軸方 向 に
収縮 して力を発生 する。軽量，高出 力 ，高コンプラ イ
ア ン スと い う特徴が あ り，柔軟であ るた め ，顔ロボッ
トの骨格のよ う な 曲面上にも配置 す る こ と が できる，
顔ロボットで は 直 径 が 約 12．
7mm のものを使 用 して お
o．o
α0 1．0 2，0 3，0 4，0 5．O
Vo］tage
［
V）
Fig．6 Chata｛
teriSdcs
ofMcKibberi
artificial
musclc
tttt ttぼ
tt
’
げ
tt −つ
D’
A30 己rd ｛
32ch ｝
i
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轟．齢｝
”
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’
Fig
7
§
昌
＝
り
召
邑
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2
己
n
暑
量
靉
冖
建
耋
帰
i
げ广tt
鐸三鰍 輔 為
Sys跏con五
gura
虹on
り，無 負 荷状態では約25％ の 収縮率が見 込 める．図6
には，顔ロボットで使 用 しているのと 同 じ直 径 約
12．7，長 さ 100．αのMcKibben型人工筋肉｝
こ垂直
方向にO．O，0，5，1．et9の錘を付加 した とき の変位の様
子 を示 す ．こ こ で ，横軸は後述する電空 レギュレータ
への入力圧力を示 し て いる．
2・
3 システム構成 システム構成を図 7に示す．
マイコン（
SH4）
からDIA ボードに電圧信号が送 られ，
電圧信 号に応じたアナログ信号が電空 レギュレータ に
送 られ る ．電 空 レギュレータでは ，コンプレッサーか
ら送られ てきた 圧 縮空気をアナログ信号 に 応じた空気
圧 に調 整し，McKibben 型人工筋肉に 出力する．
OS に
は リアルタ イ ムOS であるPtTRON
yer ．4．0を用いてお
り，周期lms で制御可 能 であ る．また，これ を SH4
マイコンに搭載することによりシステムを小型 化した．
3．顔ロボットによる表情表出
3・
1表情表 出 メ力ニズ厶 顔ロボットでの表情
の生成には，P， E〜皿 らに よ り握 倡 され た FAcs （
Facial
Action
Coding
System）
（
「o）
を参 考 に している．これ は ，解
剖学的な知 見を基にして 人 間 の表情筋の動き を 44 の
動作単位（
AU ：Action Unit）
に分割した もので ある．ま
一ll5 一
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116 ∠
≧
イフマス クを用いた顔ロボットによ る 動 的表情表出
た，表情の中でも特 に 万 国共通に認識・
表出するこ と
ができ る表情 として 6基本表 情（驚き，悲し み ，怒り，
嫌悪，恐怖，幸福 ）
がある，
本研究では，こ の 6基本表
情に関し て モデル の 表 情 を顔 ロボット上 で再現する．
表1に6基本 表 情の表 出 に 必 要 な 14種類のAU を示す
（
10
×
13
×
21）
3・
2制御点 顔 ロボット上でAU の動 作 を実 現
する場合，顔 面上の制御 したい点（
制御 点 COrrtrol
Point：CP ）
に対応し て 皮膚の裏 側 に コネ ク タ を 取 り
付
け，そのコネクタ を McKibben 型 人 工筋 肉 で引くこと
で皮膚 を変位 さ
せる．
先行研 究騨n）
では，表1の14種類のAU を実現する
た め ，顔 面 上 に 19箇所の制御点（図8中の1
，
2，
3，
4，5，6，
7，
8，
9，
10，
19，
20
，
23，
25
，
26，
27，
3031，
32）
を設 け ，標 準 的
な6基本表情の表出を実現 した，しか し ながら，実際
の人間の表情を忠実に再現する場合，モデルとな った
人間の顔器官の大きさ
や筋肉の発達具 合 に応じて制御
点を追加または改良 し，その位 置 や 動 作 方 向 を検討
する必要がある，
図8に本研究で用いた32 の制御点を
示す，ま た ，表1に各AU を実現するた め の制御点の
組 み 合わせ を示す ．図8中の四 角 で囲まれたものが新
たに追加 ま たは改 良 した制 御 点 である．以 下に詳細を
述べる．
Table l
Required AUs （
Action
UnitS
）
fc〕r
6 ical飴伽 1
e Ions
AU C1m1 洫t
APPce changeRi
ht
Le丘
1 erBrowR 組 s〔丁 2 3
2Outer
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8
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R廼 ser 9 10
6Ch kR 組謝17 18
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1312 ，
14
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Whnklα19
10U Li R釦ser 2122
12Lj （bmcr llcr 20 お
15Li Comer res9 ⊃r27 30
17Chjn
Rajser 29
20Li s賦etch α25 26
25Lis 矼t31
26Jaw
Dro 32
Fig．8 Con1ml
poin
的
3・
2・
1眼 輪筋｛
CP17 ，18） 眼輪筋はAU6 に対応
し，“
幸福”
の際に頬を持ち一ヒげ る筋 肉 である．先行研
究〔
IOXII
）
では，口角を上方に引き上げ る こ とにより頬上
げを 行 っていたが，実 際 は 目の周 りの眼輪筋の眼窩部
によって頬全体が大き く持 ち上 げ られ る ．そ こ で ，人
間の眼輪筋の構造を参考に して ，
2枚の布を縫い合わ
せ，その間にワイヤを通したコネク タ を作成 し，これ
を皮 膚に固定した（
図9）
．ここで，目頭 側 の ワ イ ヤ の端
を骨格に固定し，他方をMcKibben 型 人 工筋 肉 で引く
ことに よ り頬を上げる．
布に は 伸縮 性のある素材 を用
い，布の伸縮性を妨げないよう千 鳥がけで2枚の布を
縫い合わ せた．
3・
2・
2 ロ輪 筋 ｛
CP24 ，28）
および 上 唇挙筋｛
CP21 ，
22） 口輪筋は 口 の周りを環状に取り巻く筋 肉であ
る．これは，
6基 本表情を 表 出するめに必要な14 種 類
のAU には直接は関係 し な いが，口を 閉 じた りす ぼ ま
せたりする際に必 要 と なる．AU 番号では，
AUI8 
の”Lip Pucker
（
口をすぼめる）
”
にな る．ま た ，
本研究で
モデルとなった女 性 の場 合 ，
“
驚 き”
の表情を表 出す る
際に口をす ぼませ る動 き が 見 られ た ，この 口をすぼ ま
せる動き を実現す るた めには，ワイ ヤ の張力を口をす
Fig．9 Mechanism of （iheek
raiser
（
a）
Shqpe ofConnector
hn
（
b）
Closs
−
section
ofconilector
Fig．10 Connector
for
m． orbicularis oculi rnotion
Fig．11 Mechanism
ofm ． orbicularis oculi motion
一116 一
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ライ7マスクを 用 いた顔ロボットに よ る動的表 情 表出工17
Fig．12 Mechanism
ofrn ． men 刎is
mo “on
ぼ ませる圧縮力に変換す る必要 が あ る ．そこで，図10
の よ うな布2枚の間にワイ ヤ を 入 れ た コネクタを作成
し，この両側 からMcKibben 型 人 工筋 肉 （
片側1本）
を用 いて図1〔
KcD
中  のそれ ぞれ上下2本のワイ ヤ を
引 く ことで口をす ぼ ま せ る動 き を実現 した ．ま た ，口
を閉 じ る 方 向 にもワイヤ を配 し ，図11 中（
iii
）
の方向に
引 く ことによ り上 唇を閉じるように した（
CP24 ）
．＝ネ
ク タ の素材や取り
付け方は眼輪筋の揚合と同 じ である．
上唇挙 筋 は，
AU 】0の上唇を 上 に 引 き上げる筋 肉 で，
‘‘
怒り
”の表情を表 出するのに 用 いられ る ．先 行 研 究
（
10XH ）
では制as
，E
，，
CP19 を用いてこの動 きを実現し て い
たが，本研究では，新たに制御点 CP21，22 を追加し，
これ らのコネク タ を McKibben型 人 工筋 肉 で引くこと
により再 現 する．
3・
2・
3オトガイ筋｛
CP29 ｝
お よ び下唇下制筋（
CP31 ｝
オト
ガイ筋はAUI7 に 対 応 し
，‘嫌悪”の際に オ トガ
イ部を上に引き上げる筋 肉 である．本研 究 で は ，
CP29
の制御点をMcKibben 型人工筋 肉 で引き挙げること
に よ り
実現する．しか し ，オ トガ イ 部 を 直接引き挙げた場合，
ワイヤがmから見 えて し ま う
．
そ こ で ，
図12 に 示 すよ
う
に2本の ワ イ ヤを引いて，その合力で オ ト
ガイ を持
ち上げること と した ．
下唇 下制筋 はAU25 に対応し，
“
怒り”
や“
恐1
布’
の際
に下唇を下げ る筋肉である．先行研 究〔
10xll
＞ではオ トガ
イ筋 と同 じアクチ ュエータを用いて 実 現 していたが，
本 研
究で は ，制御点CP31 をMcKibben 型 人 工筋 肉で直接 引
く
ことにより
実現する．
3・
2・
4上下瞼の開 閉〔
CP9 〜16｝ 瞼の動きは
AU5 ，
7に対 応 し，‘「
驚き”
，
“
怒 り
”
，
“
恐陶’
における瞼
の緊張や弛緩 といった微細な動 き に影 響 す る〔
1コ
）
．また，
目が 上 を 向いたら上瞼が上がり
，下を 向いた ら
下瞼が
下がる といった よ うに ，眼球の動きに合わせて上下瞼
が動くこ と もある，先行研 究〔
10
×
11
〕
では上 下 瞼が連動し
て動いてい たが，本研究では，瞼の細かな動 き を再現
するため，2・
2で説 明 した機構を用いてヒ
下瞼を独 立
に制 御 出 来 るように し た ．
3・
36 基本 表 情 の表出 顔ロポットにより，
モデ
ルとなった20 代女性 の6基 本表情を再現す る．こ の 女
性は，表情表 出に関 す る特別 な訓練 を受けてはいない
た め ，FACS に添って各表情の特徴 を説明 した，そ の
後何度か練習 しても らい，6基 本表情表 出時 の動 画 と
静止画 を 撮影 した ．この時の モ デルの表情を顔 ロボッ
トで 再現し た 様子を図 13 に示 す ．ここで，
右側 がモデ
ル の 表情で，
左側が顔ロボットで再現した表情である．
また，各表情を再 現 す る とき に 使 用 した AU の組み合
わせを表 2に示 す，今回のモデル の 場合，‘
驚き”
の際
に口を す ぼめ る（
AUI9 ）
，
“嫌悪”の際に頬 を上げる
（
AU6 ），といった基本 表 情に お ける標 準的な AU 以外 の
表情の変化が見られ た た め ，表2には そ れ らのAU も
Table
2 6 ic齟fhcial
e ，
讎Slons
or bAUs
Facia1 【聡 siActiUnks AUs
S rls
¢1
＋
2＋5＋18＋26
Fear 1
＋2＋4＋5＋7＋2G＋25，
26
Di ust 4＋
伸17
Aロer 4＋5＋7＋10＋25，
26
E mcss 6＋12 ＋26
Sa血 ess 1＋4＋15
Table
3 Required 1erigth and
quantity
ofMckibben
ar雌dal
musde
fbr
each
contml h並
COolPo tC 山瓠 orn 
Ri 正£且Ri Le食
Requ圃19血
 Q啣
1412 90 2
2334 90 2
5856 go 2
6778 120 2
910910 110 2
111211 ＋1213 ＋1480 4
13i41516 110 2
15161718 110 2
17181920 go 2
19 21 130 1
20232223 go 2
21222425 go 2
24 2627 110 2
25262829 go 2
27303031 go 2
28 3233 BO 2
29 3435 90 2
31 3637 go 2
32 38＋39 110 2
E
附勲．伊
・」
．
・
？栂
．
／
｛
賽』
鷲 罎
ヂ
匸
掘
撫 嬾蘿
羲
鋤鯔鏘
、ISesde
｝eost
11va ／
／
Fig．136 呼pic
田 囲 田 exp 鯔ions
襲
へ
一117 −．
N工工一
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Japan
Sooiety
of
Meohanioal
Engineers
118 ライフマスクを 用 いた顔 ロボットによる動的 表情表出
併 せ て示し て ある，さ らに，表3に繍 卸点毎に要し た
McKibben 型人工筋 肉 の長 さ と本 数 を示す と共 に，各制
御 点 と図 3中のアクチュエータ番 号 との対 応 を示す．
ここで，図13の表情 は，次章の動的表 惰表 出 の最 終
結果，つま り表 情が表出 し終わった状態 を表し て いる．
そこ で ，こ の 6基本表情の比較・
評価は，動的表情表
出 と併せて次章以降の4章 と 5章にて行 う こと とす る．
4．動的表情表出
4・
1動的表情表出の解 析
本 章 では，表情を表 出
する過程 ，っま り，モデルが表情を表 出す る時 の顔の
特 徴 点の時 間 一
変位関係を顔ロボットで再現する，
顔
の特徴点には，図14 に示す7点を用いた．これらの点
は，崔ら
pm）
が表1青分析 に用いたもの で ，顔面の動きを
よく表現でき，
比較的安定かっ容易に抽出できる．
この特徴点の時間一変位関係を調べるため，表情表
出時の“
中立’から
“
あ る劃 胄’
ま で連続的に変化 す る様
子をビデオで撮影 した．
その動画をPC で1！30 秒毎（
ビ
デオレート
）
に静止画 と して取 り込 み ，その静 止 画 か ら
各 特 徴 点 の座標値 （
ピクセル値 とす る）
をマウスにより
取 得 した．解析 に は 20 インチモニタを用い，1ピクセ
ル』
約02mm で解析を行った．
こう して得られ た 時 間 一変位関係 を多項式で近似し，
顔ロボットでの目標値 とした．
4・
2 動的表情表出の制御 先行研究〔
1°
XII〕
では，変
位量 を 測定できる空気圧 シリンダ〔
ACD 【S）
を開発 し，
ピストン の 先端位置 を制御す ることで動的表情表 出 を
実現 した，こ の 時，顔ロボットの皮膚 の厚みは1と
薄く，皮膚 とピストンの変位量が等しいと仮定できた，
しか しな が ら本 研 究 では，
McKibben 型人工筋 肉を骨 格
内に39 本配 置 して お り，その変位量を測定す るための
センサ類 を搭載す る スペースを確 保 す る のは難しい．
ま た ，耐 久性 を持 たせ る た め に皮 膚の厚 み を平 均 5mm
に変更したことに よ り，皮膚とア クチ ュエータの変 位
量が等しいと仮 定 できない．さらに，隣接す る制 御 点
惣
暁
嘆鑵：
Fig．
14 Facial
characteistic
pointS
（
FCPs
）
Fig．15 Control
procedure
Table4 （ン）π es
dofFCPs
to
CPs
FCP
No．D臘tion Con敏）1
Poh】t
Rit 鳳
1十9 10
｝11 12
2．
X十6 7
2−
Y十2 3
一6 7
3十1＋23 ＋4
一5＋67 ＋8
4十29
一31 ＋32
5十13 14
一15 16
6十21 22
一24
7−
X十28
一20
＋2523 ＋26
7−
Y十20 23
一27 30
同士の動 きが互いに干渉して しま う
（
例 え ば眉 を上 げ
た場合 に，瞼 も同時に動 く
）
，そこ で ，基本表情毎 に顔
面上の特徴 点の変位量 と各制御点への注入圧 力 との関
係を求 め ，フィードフォワード
制御 を行 うこと と した．
まず，ビデオカメ ラ を用いて顔ロボットを PC 画面
上にキャプチャする．次に，ある時刻における特徴点
の目標位置を 4・
1で得られた近似多項式から求め，顔
ロボットと同じ画面上に合成 し て 表示する．さらに，
その合成 した 目標 位 置 に 達する よ う，顔ロボット
の各
制御点への空気圧を調整する（
図15）
．これを1〆60 秒毎
に繰り返 し て 時間一空気圧の関係を求め，多項式近似
により補間する，ここで，解析の時間 間 隔 を短くした
場合，精度の良い フ ィードフ ォワード値 が得られ るが，
データ数が多くなるため，値の取 得 に時間が掛か る ．
そこで，目標 値 の追従性 を損なわ ない最 大 の時間間隔
を経験 的に求 め，1／60 秒 間隔でフィードフォワードデ
ータを取得 した．こ の とき 得 られ た フィードフォワー
ド制 御 値 とそ の近 似 曲線，お よび 相 関係 数の2乗値（
R2
値）
を後出の図17 に示す．
上記の処理により得られ た デ ータを用 い，フィード
フォワード
制御 を行 う
（
制御周期 1ms）
．表4に各 特 徴
点 を動かす た めに必 要な制御点 を示 す．
4・
3動的表情 表出実験 前節で述べた制御方法
により顔 ロボット上 で動 的 表 情 表 出 を実 現 し，モデル
とな った 女性 の表情表 出 過 程 を どの程度再現出 来る か
一118一
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Engineers
ライフマスクを用いた 顔 ロボットによ る動 的 表 情 表 出 119
蘯懸
勲’
肖
簸
’
鋤欝
，
灘
2iso［
ss ’
iらt
鰄
欄
麟
蠡
靄
饗
脚
谿
鮮
：
餌
靉
鋤
亳
憲
靉
鰡
鬘
tt 轆ii
麟籥
9f＄9
｛
s
執
融
漸
1
認
”
艇
嘱
ρ
高
耳
：
げ
識
．
鋸
緯
灘
羣
・
射
鵬
靉
韆
Table 5 Max and average of 重he
abselute
en ℃rbetween
et
and
ac側db 星ac  鯰FCPs
Facial Facla1
Cha蘭 甑c
Poillts
ex 鄲lon12 −
X2 −Y 3 4 567 −
X7 ・
Y
s函鴎Max．
Ave．
030
．1：，1
03 05 0．2
0，0 0．1 0．4 0．1： ： ：
F財
Max ，
Ave．
0．30
．1：03 0．4 0．5 −
0，1 0．1 0，2 一 ： 0．40
．10
．40
．1
Dis
騨Max ．
Ave，
0．40
．20
．50
．20
、4 0．2 0．2 0、1
0，1 0．1 0．1 0．00
．30
．1
α40
．1050．2
Ang鴕
Max ．
Av 巳．二020
．002
0．3 0．4 −
0．0 0，1 0．2 一：0．40
．匪
050
．2
Hz甲P幡M自x ，
Ave ，
0．20
．1二一
一
〇4 0，2
− − 0．
l G．
00
．30
．10
，20
．10
．30
．1
SadnessMax ．
Ave．
0．30
』
0．20
．10
．3 02 0，2 −
0ユ 0．1
0．0 一0．40
．1o
．40
．1050．2
Unit【
】
s．
o
冒
・s
百3．o
囂
2．。
蓄
1』
自O．0
0．0
Max ．：immum
erTor
Ave．：Av ge ）r
Fig． 16
Timo se 配 s offaGial image fk）m  eutr 罷P，
to “
SUrl）rise ，，
を定 量的に評価 した．
結 果 の一例 と し て ，
‘
驚 き”
の表 出 過 程 を 図 16 に示 す ．
ま た ，その時の時間一変位の関係 を図17 に示す，さ ら
に，6基本表 情毎の各特徴点に お ける 目 標変位量 と実
際の変位量 との絶対値誤差に関し て ，最大値と平均値
を表 5に示すこ こ で は ，各表情におい て実際に変位
した特徴点、のみを記載 した．
この結果よ り，最大絶対機蹉眠 大細5，絶
対値 誤差の平均値は最大約04 となった．
本研究で
使用 したMcKibben 型人工筋肉は図6に示すような特
性 を持ち，例えば0．01V 刻みで入力 を与えた場合，無
賄状態で 眠 大で細 3変位するため，
今回の実
験で得られ た 程 度の誤差は十分生 じる ものと考え られ
る，しか しながら，O．5の誤差は，1伽離れた人間
の視覚角度と してはO．028
°←mm （
0．511000）
）であ
り，十 分 小 さいと言える．以上より，前節 の制御法に
よ り，人間と同速度での動的表情表出が精度よく実現
できることが 確認できた．
二瓢 」 緬藤画、Ar
No ．lR2
＝
0．985
s．e
喜
、。
冨
、。
§2．。
耋L。
自
〔
）
．O
o．
o
100，0Time
［
ntsl2eo
，o 300．0
5，表情の比較と官能評価
5・
1特徴点によ る表 情の比較 動的表情表出に
お け る最終結果，っま り表 情が表 出 し終わった状態で
の静的な表情に関して 特徴点の比較を 行 う．表6は，
表情表出に お けるモデル〈
Hu ）
と顔ロボット
（
FR ）
の各特
徴点の最終的な変位量 と誤 差を表して い る．
誤差は最大でも03mm で，
モデル の 6表 情 を 良 く再
現出来てい るのが分か る ．比較的大きな誤差が口周 り
（
FCP4，6，7）
に現れているが，これは，人間の口が良
く動 き ，他の部位 に 比 べて形状変化が複雑だか ら だと
考え られ る．今 後 ，口周 りの制御点を増やすなどし，
口周り の 自由度を増やす必要があ る と考 えられ る ．
●H。羸一
「
［
”
：Face
RobOt
No ．2−
YR2
＝
0．988
さ
葺。 。
言
羞
1
’°
甚2・°
者1・°
0，0
0
100 ．OTime
lms］
200 ．0 300．0
．
●H 龍 1
「
［
−
iF 盆c¢Ro 重
．一
No ．3R2
豐
0．998 「
「
． ．一
．
1
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III
卜
1
−
1
卜
IL
−
0
0
0
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吐
鼠
軌
乱
冨
巨
7
唱
2
髷
匿
五
紹
員
』04
リロo
喜
心。
喜
一
。．、
薯一
、2
蟄
，
1．60
却
100fime
呻12
o 300
11テ
一
一．
冖
●H闘瞳旧n
一一
1
．一一 ．一一 No．4
．一 一一．
R』o．998
匚iF 罰c6Ro 重．
10ゆ
Ttme lms】
200 300
1
．一一
No ．5
一一 一一
．
一一
一一 〔、1
−一一．
R2 ＝
0．984
．一一．
［
’1 一．．
隔。、「
一一一一 一一 No5
0 100 200
Time ［
nyrsf
Fig．17 ［
）ynamic expression of ’‘
Su翔
）risett300
一119 一
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120 ライフマスクを用いた顔ロボットによ る 動 的 表 情 表 出
Table 6 Comparison of each FCP 「
s displaoement in
6
typical
魚cial
e卩e路ionse出e
hum εm
and 也 G 伽 K 式×）t
Facial Fac岶
j
Cha sdc Poin聡CPs
コ
℃SSlon12 −
X2 −
Y34 567 −
X7 −
Y
S田pi鴎
HuFR2 ．32
．3：3，73
．94 ．04
，0
一
17．9−1．3
−17．6−1．3：：：
0．0皿0．20 ，003 0．0一一一
Fe町
HuFR3 、73
．7：8．58
．67
，27
．44
．5 −
4．3 一 二 一
2．7
−
2，9464．6
0．0一0．10 ．20 ，2 一 一 0．20 ．1
Disg国
HuFR一
2．9
−
2．92
．62
，6
・
3．5
−
35
．
2．1
・
2．0
｛｝4 3．3
心．4 3．21515141．4
・
6、
7
・
65
E町0．00 ．O0 、O0 ．10 ．0 0」0．00 ，0α2
Ang 町
HuFR ：2．
02
、0
一
2．6
−
2．6
・
2．3
−
2，24 ．4 −
4ユ ー二一
1，5
−
15
一
5，4
−
5，1
E叮or 一O，00 ．00 ．103 一 一 0．003
H司〕
P血c 路
Hu
尿
一
L1
・
1．0二 ： ： 2．0 1．31
．8 1．32
．72
，5
一
1．8
−
1．7232 ．2
Em ）r0 ，1一 一 一 02 0．003O ．10 ．1
S副n 躑
HuFR一
1．8
−L8292．90
．40
．4
一
1．3
−12
，
2．4 −
−
2．4 一一
1．8
−191
．11
．1
一
9、7
−
9．8
ErK）r0 ，00 ．00 ．00 」0．0 一0」0，00 」
Unit「
mml
Table 7 Result offacia1 recogniticn rate and evaluadon of
si璽
a酒
bσhvee皿the
hand
the
f勘robot
R¢oo ’
 爬 s皿t％S 沚
Su
Fc
I）i
An Ha SaAve ． S．D
Su 醐
（
Su）
9ε786
，3、3
（
13．3＞
0．0
（
0、0）
0．0
（
0．0）
0，0
（
G．0）
0．0
（
0．0）0．830 ．83
Fe2r
（
Fe）
13．323
．363
，36
｛〕．oO
、Ol6
．7）
10，0
（
0．0）
0．0
（
0．013
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〔
0．0）1釦0．70
Dis
餌
（
Di）
0．00
．00
．03
、386L780．0）
10，0
（
3．3）
0，0
（
O．0
）
3、3
（
133
｝0，73LOl
冩
’
露
山
Ang 口
（
An）
330
．013
．3
（
3．3）
10．0
〔
正0、0）
70ρ
（
86．
7》
330
．0
α0
（
0．0）
1530 ．76
H繭弸
曲 ）
0 ．00
．00
．00
，0330 ，00
、0
（
0、0）
％，7
〔
且00．0）
0．00
、0）
0231 ．04
Sa鶴s
〔
Sa｝
0．00
．G6
．7
（
67）
20．0
（
0．0）
0，0
〈
D ．0）
0 ．0
（
0．0）
73．3
（
93．30 ，（β Lo3
5・
2官能評 価
開発 した顔 ロボットに 関 して被
験者 を用いた官能評 価実験 を行 った．具体的 には，顔
ロボット
が中立の状 態 からあ る表情（
6基本表 情のうち
の1つ）
へと表 情を変えるとき の様子を被験 者 に動 画 で
提 示 し，そ れ が どの表情（驚き，
恐 れ ，
嫌悪怒 り，
幸
福，悲しみ ）
に当た るのかを判断し て もらった，こ の と
き，重複 して回答し て も良いとした．さ らに，顔の モ
デルとなった女性 と
顔ロボットを並べて提 示 した とき，
顔ロボットが ど の程度モデルと似ているかをそれ ぞれ
の表 情 に 対 し て 5段歟一
2〜
2）
で評 価 して も らった，ま
た，自由記述欄を設け，コメントを求めた．なお，そ
れ ぞ れの実験において，順序効 果 の影 響 を排除する た
め，表情の提示は被験者毎に ラ ンダム に 行 うこと と し
た．被験者には，顔 表 晴の認 識 に 関 し て 特別 に訓練を
受 け ていない20 代学生 30 人を用 いた．そして，提示
した表情毎 に ，被 験 者 が 実 際 に認 識 した 表 情 の割 合 を
ま とめ た ．その結 果 を表 7に示 す ，ここで，表 中 の括
弧 内 の数字は，顔のモデルとなった 女 性 を用 い て 同じ
実 験 を行 った場 合 の認識率 であ る．
表7の結果から，認識率の平 均 値 を比 較 し て み る と，
モデルの場 合 rlS
84．4e／eであるのに 対 して顔ロボット
の
場 合 は 81，1％ とな り，
モデルの場 合 よ りも顔 ロボット
の場 合 の方が認 識 率 が低 い．これは，顔ロボット
の場
合の方が他の表情に誤認識 され ることが 多いた め で，
怒りと悲しみの表情の認識率はモデルと比 べて特に低
く，改善が必要である．
また，表情の酷似度 と
認識率の関係について見てみ
る と，恐怖（
Fear
）
と怒り（
Anger）
の表情の酷似度は他と比
べて比較的高いものの，表情の認識 率は他に比べて低
いのが分かる．人 間 のモデル の 場合でもこの2つの表
情の認識率は他の表情と比 べて低 く，そ れ が顔ロボッ
ト
の場合の認識にも影響 し て いると考えられる．一方
で，驚き（
Surprise
）
や嫌悪（
Disgust
）
，幸福（
Happiness
）
の
表情は恐怖や怒りの表情よ り も酷似度が低いもの の 8
割以上の認識 率 を得てお り，特に驚きと嫌悪の表情に
関してはモデルよりも認 識 率 が高いのが分かる．こ の
結 果 から，顔ロボット
の表 情 をモデルに似せることで，
表 清が 伝 わ り難 く な ってしま ったと言える，しか しな
が ら，表情の伝達にのみ 注 目した場合，顔ロボット
の
表情は自由 に操 作 可 能 であ り，顔ロボット
の表 情 表 出
の仕方 を工夫す ることに よ り，モデルとな った人間よ
りも効果的に表情を表 出 る ことが 可 能 だ と考え られ る ．
さらに，自由記述欄を設けて顔ロポット
の表情に関
し て 被験者 に意見を求 めた ところ，「
シ ワ が 不 自然」，
「
顔の凹凸が少 ない」， 「
口・
目元の動きが弱い」な
どの意見が多 く，今後の改善が必要である，ま た 図13
から，例えば嫌悪の表情の場合に，口角を引いた際に
口角部分が窪ん で し まっているのが分か る ，今後は，
奥行き方向も考慮 し て 立体的な表情の変化を再現する
必 要 があ る ．
6．まと め
本 論 文 で は，顔ロボットの実在感をよ り 良く表現す
る た め，生 き ている人 間の顔型 を取 って皮膚（
ラ イ フマ
スク）
を製作し た ．
そして，そのモデルとな った人間 に
酷 似 した顔 ロボットを製作した．次 に ，モデル の 表情
表 出 を よ り良く再現するた め ，制御点を19 ヶ所（
IOXII
）
から32 ヶ所に変更 し た ．これ は ，今回のモデルに特化
した も のではなく，様々な顔のモデル に 適応出来ると
考え ら
れるが，モデルとな る人間の顔 器 宮の大きさ，
筋 肉 の発達具合等 に応じ て 制御点 の位 置 や 大 き さ，動
作方向を変更 す る必 要 が あ る．
さ らに，開 発 した顔 ロボットを用いてモデル の 表情
表 出過 程 を 再 現 す る ことを行 った．こ こ では，あ ら
か
じめ撮 影 しておいたモデル の 表情表 出を解析 し，あ る
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ロボットに よる動的表情 表出121
時 刻 に お ける顔 面 上の特徴点の目標 変位量 を 求め た ．
次 に ，解析し た 時間一変位関係を基に各時刻に お け る
アクチュエータの注入圧 力 を求めた．これ を基本表情
毎に行い，フィードフォワードデ ータ を取 得 した．そ
して ，顔ロボットでの動的表情表 出 実 験 を行 い，顔 上
の特徴kの時間一
変位 関係 をモデルと比 較した 結果，
モデル の 表情表出過程 を精度 よ く
再現できていること
が確認 され た ．ま た ，表情が 表 出 し終わった状態の静
的 な表情に関しても，特徴点の変位量の比較を行 い，
十分な再現性を得 られていることを確認し た ．
そして ，
官能評価実験 を行い，6基本表情の認識に関し て ，平
均で81．1％ の 認識率を得 られることを確認 した，さら
に，表情毎 に モデルと顔 ロボット
の類似度を評価して
も らった と ころ，恐1布と嫌悪の表情は比較 的高い評価
を得 たものの，その他の表 情 に関しては評 価 が低 く，
今後の改善が必要であ る ．
今後は，
よ り立体 的 な 表 情 の変 化 ，
つま り図 14 にお
けるz軸方向の変化に関し て も評 価 す る必要が あると
考えられ る ，ま た ，コミュニケーション中に お ける表
情の変化 を詳細 に解析 し，表 情 の自然 な 強 弱 のつけ方
や6基本表情以外の表情変化に関し て も追求する 必 要
が あ る．さらに将来的には，遠隔地で暮らす家族（
例え
ば子供や孫）
の顔を持つ ロ ボットを 開発 し，独居 老人な
どが そのロボットを 介し て 遠く に いる家族と対話する
ことが 出来るシステ ム に 応用したいと考えている．
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