PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an apparatus or the like that can identify facial expression of "smile" and "biting" with high accuracy using a myoelectric signal acquired from the face of a user by a myoelectric sensor.SOLUTION: An apparatus is provided for determining the facial expression of a user from a facial muscle myoelectric signal of the user. The apparatus has: reference feature vector memory means previously storing a reference feature vector represented by a power value to the frequency every facial expression frequency power analysis means for detecting a detective feature vector represented by the power value to the frequency with respect to a window obtained by dividing the myoelectric signal every predetermined time similarity detection means for detecting similarity by stretching the frequency with respect to each reference feature vector to each facial expression stored in the reference feature vector memory means from the detective feature vector and facial expression determination means for determining the facial expression in the reference feature vector being most similar to the detective feature vector to be the facial expression of the user by the similarity detection means.SELECTED DRAWING: Figure 3COPYRIGHT: (C)2017,JPO&INPIT【課題】筋電センサによってユーザの顔から取得された筋電信号を用いて、「笑み」や「噛み締め」の顔表情を高い精度で識別することができる装置等を提供する。【解決手段】ユーザの表情筋筋電信号から当該ユーザの顔表情を判定する装置であって、顔表情毎に、周波数に対するパワー値によって表す基準特徴ベクトルを予め記憶した基準特徴ベクトル記憶手段と、筋電信号を所定時間毎に区分したウィンドウに対して、周波数に対するパワー値によって表す検知特徴ベクトルを検出する周波数パワー分析手段と、検知特徴ベクトルから、基準特徴ベクトル記憶手段に記憶された各顔表情に対する各基準特徴ベクトルに対して、周波数を伸縮させて類似度を検出する類似度検出手段と、類似度検出手段によって、検知特徴ベクトルに最も類似する基準特徴ベクトルにおける顔表情を、当該ユーザの顔表情であると判定する顔表情判定手段とを有することを特徴とする。【選択図】図3
