At the 24th Forum on Information Technology (FIT2025), a paper by a research group led by Project Researcher Xuefu Dong, Associate Professor Yuuki Nishiyama and Professor Kaoru Sezaki, titled “Expression Recognition Based on Ear Canal Shape Detection Using Earbud and Ultrasound,” received the FIT Best Paper Award.
In this study, they propose a novel method for facial expression recognition by training models on ultrasonic data captured using earbuds. By leveraging everyday earbuds, this approach enables the estimation of users’ emotional states without imposing additional burden on them. The method is expected to have applications in communication support as well as in the field of mental health.
Title: Expression Recognition Based on Ear Canal Shape Detection Using Earbud and Ultrasound
Authors: Tian Gao, Xuefu Dong, Akihito Taya, Yuuki Nishiyama, and Kaoru Sezaki
Full paper (PDF): https://www.ipsj.or.jp/award/9faeag0000004f1r-att/CJ-002_1.pdf
FIT Best Paper Award (in Japanese): https://www.ipsj.or.jp/award/fit_ronbun.html
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FIT2025 第24回情報科学技術フォーラムにて、董学甫特任研究員、西山勇毅准教授、瀬崎薫教授らの研究グループの論文「Expression Recognition Based on Ear Canal Shape Detection Using Earbud and Ultrasound」がFIT論文賞を受賞しました。
本研究では、イヤホンで取得した超音波データをモデルに学習させることにより、表情を認識する新しい手法を提案しました。日常的に使用されるイヤホンを活用することで、利用者に負担をかけずに感情状態を推定できる可能性があり、コミュニケーション支援やメンタルヘルス分野への応用が期待されます。
論文タイトル: Expression Recognition Based on Ear Canal Shape Detection Using Earbud and Ultrasound
著者: 高 天・董 学甫・田谷 昭仁・西山 勇毅・瀬崎 薫
論文はこちら (PDF): https://www.ipsj.or.jp/award/9faeag0000004f1r-att/CJ-002_1.pdf
FIT論文賞: https://www.ipsj.or.jp/award/fit_ronbun.html
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