顔表情・感情認識
カメラ映像から顔の478点のランドマークを検出し、52種類のブレンドシェイプから7つの基本感情をリアルタイムで推定します。
認識可能な7つの基本感情
心理学者ポール・エクマンの「基本6感情 + ニュートラル」理論に基づき、顔の筋肉の動き（AU: Action Unit）から感情を推定します。
喜び (Happy)
口角の上がり、頬の収縮を検出
悲しみ (Sad)
口角の下がり、眉の下降を検出
怒り (Angry)
眉間のしわ、唇の緊張を検出
驚き (Surprised)
眉の上昇、口の開きを検出
恐れ (Fearful)
眉の内側上昇、目の見開きを検出
嫌悪 (Disgusted)
鼻のしわ、上唇の動きを検出
普通 (Neutral)
特徴的な表情変化なし
このデモの仕組み
顔検出 & ランドマーク抽出
MediaPipe FaceLandmarkerで顔の478点のランドマークを検出。目、眉、口、鼻、輪郭の精密な位置を取得します。
ブレンドシェイプ推定
52種類のブレンドシェイプ係数（eyeBlinkLeft, mouthSmileRight等）を推定。これは3DCGアニメーションで使われるのと同じFACS（Facial Action Coding System）ベースの表現です。
感情分類
ブレンドシェイプの組み合わせから7つの基本感情のスコアを算出。例えば「笑顔」はmouthSmile + cheekSquintの組み合わせで判定されます。
エッジAIでの活用シーン
メンタルヘルス支援
カウンセリングや診療時に患者の表情変化を定量的に記録。感情の推移を可視化し、治療効果の評価に活用。
接客品質改善
店舗スタッフの笑顔度チェックや顧客の満足度推定。サービス品質の定量的な改善指標として活用。
教育・eラーニング
オンライン授業での学生の集中度・理解度を表情から推定。教材やペースの最適化に活用。
ドライバー監視
運転中の眠気・注意散漫を表情から検出。居眠り運転や危険な状態を早期警告。
ゲーム・エンタメ
プレイヤーの表情に応じてゲーム難易度やストーリーを動的に変化させるアダプティブゲーム。
ソーシャルロボット
対話ロボットが相手の表情を読み取り、共感的な応答を生成。介護・受付ロボットの対話品質向上。
プライバシーへの配慮
顔の表情認識はプライバシーへの影響が特に大きい技術です。このデモでは：
- 完全ローカル処理：映像データは一切サーバーに送信されません
- 個人識別なし：表情の推定のみで、顔認証（誰であるかの特定）は行いません
- データ非保存：処理結果はメモリ上のみで、ブラウザを閉じると完全に消去されます
エッジAIだからこそ、クラウドに顔データを送ることなく高度な表情分析が可能です。
表情認識をエッジデバイスで動かす
店舗やイベント会場での感情分析・接客品質評価システムを構築するための推奨機材です。
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