本論文は正準相関分析を用いて顔表情画像から感情の程度を測定する手法を提案する．ここでは，顔表情のグレースケール画像およびその表情・感情を主観評価した値（快－不快および覚醒－沈静）との２種類の変量間における正準相関を分析する．顔表情画像に対する人の視線の動きから求めた注視特性を，本測定法の加重関数として組み込み，その有効性を述べる．また，画像のサンプル数の不足から生じる非正則な共分散データの場合，その情報を効率的に分析するために，中間変数を導入した正準相関分析の分解手法を提案する．また，ガウスカーネルによる非線形カーネル正準相関分析の効果について，線形の正準相関分析と比較し，その有効性を示す．男性と女性に分けた顔表情画像データベースに対して Leave-One-Out法による数値実験を行った結果と動画像に対する測定実験を行った結果を示すことにより，本提案法の有効性を示す．