FACSとは?

FACS (Facial Action Cording System/ 顔面動作符号化システム)は、1978年にアメリカの心理学者 Dr. Paul Ekman/ポール・エクマン氏、Dr. Wallace Friesen/ワレス・フリーセン氏らによって開発された表情分析の手法です。

FACSは、解剖学的観点から表情筋の動きに基づいて作成され、初版では、顔の一つ一つの動きを定義しました。

2002年にFACSの改訂版が発表され、41もの表情の動きが定義されました。(32個のAction Units (AU)、9個のAction Descriptor (AD)に分類されます)

このAU やAD、また顔の向きや目の視線の動きがFACSによって定義されたことによって、表情の符号化(コーディング)が可能になりました。

FACSでは、基本的にAU、AD、顔の向き、そして視線の4つを組み合わせて表情を符号化(コーディング)していきます。

例えば、AU4(※「エーユーフォー」と読みます」は、両眉が共に下がる動きを表します。

このAU4には主に2つの筋肉の収縮が関係しています。(左の写真参照)

  1. 両眉を共に動かす:corrigator supercilii muscle/皺眉筋(しゅうびきん)
  2. 両眉を下げる働きをする:procerus /鼻根幹(びこんきん)

上の写真はどの表情筋も収縮していない「中立表情」、(一般的には「真顔」と呼ばれるような表情でしょうか?)専門用語では「ベースライン/Baseline」と呼ばれ、表情分析においては非常に重要な表情です。なぜなら、正確なコーディングをする為には、中立表情と変化後の表情を比べることが非常に重要だからです。

※ちなみに中立表情は人それぞれ違います。皺の数や深さ、左右非対称の程度なども異なります。

上の写真左のような中立表情と、右の変化後の表情を比べると、

右の写真では、両眉が共に引き寄せられ下がっている ことがわかります。その動きによって、写真の男性は左の中立表情にて眉間にわずかにシワがありますが、右の変化後の表情ではそのシワが深くなっていますね。

従って、眉が共に下がる動きは、これら皺眉筋と鼻根筋の2つの筋肉の収縮から成り、FACSを使用した際、この筋肉の動きが見受けられた場合、AU4として符号化されます。

*厳密には 右の変化後の表情では両瞼が引き締められる動きも加わっています。

また、FACSを用いたコーディングでは、AUの特定に加えて、intensity(強度): 顔の動きの強さを5段階(A〜E)から判断する必要があります。

認定FACSコーダーとは?

FACSを学ぶためには開発者である ポール・エクマン氏 から、公式なマニュアルとインベスティゲーター・ガイドを購入し(ポール・エクマン氏のウェブサイトから購入可能です)、最終的には試験に合格する必要があります。このマニュアルは500ページ超に渡り、1つ1つのAUの動きや、強度のコーディングの判断基準などが多数の写真や動画と共に詳しく説明されています。一般的にFACSのコーディング手法を理解し、身に着け、そして最終試験を突破までに一般100時間以上の集中的な学習が必要とされています。

つまり、研究目的などで人の顔の動きを符号化し、それを分析する方や、表情分析について指導する方にとっては、認定FACSコーダーの資格は非常に重要なものであるといえるでしょう。

FACSコーダー認定証

しかしながら、現在、日本では認定FACSコーダーの数はおよそ数十名程であると思われます。ましてや、表情分析の重要性の認知度が日本では極めて低いことも現実です。

近年では、テクノロジーの発達から、コンピュータによる自動化FACSコード技術や表情分析手法はありますが、それでもまだまだ妥当性・信頼性において様々な問題があることも確かです。また、人の目でしか確認できない表情筋の僅かな動きもありますし、表情を分析する際に、社会的状況や文脈(前後関係)などのた要因と照らし合わせることは人間のほうが得意とする場合もあります。

しかしながら、コンピューターによる自動化FACSコーディングは、コーディング時間の短縮など様々な側面において非常に有用であることも事実です。

近い将来、コンピューターによる自動的かつ完璧な表情分析が可能になったとしても、FACSの手法を学び、表情についての理解を深めることは変わらず重要なことなのかもしれません。

FACSの実用例

FACSは現在、表情関する研究内にとどまらず、様々な分野にて利用されています。

例えば、心理学の分野では、表情筋と感情表出の関連性に関する研究や、特定の精神疾患を患う患者の表情の研究などにて利用されています。

工学系の分野では、表情を感知、または感情を表現するロボットの製作や、表情を認識するカメラなどにFACSが利用されています。

映像の分野では、アニメーションでのキャラクターの表情の動きの作成でもFACSが使用されています。FACSを利用することで実際の表情筋の動きに則った表情の変化を表すことができるため、よりリアルな表情表出をアニメのキャラクターにさせることが可能なのです。

参照:Ekman Paul, Friesen Wallace, Hager Joseph (2002) Facial action coding system: a technique for the measurement of facial movement.
Consulting Psychologists Press, Palo Alto, CA

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