本論文では，表情空間の動的多様性を定量化する表情空間チャートという枠組みを提案する．表情空間チャートは，「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の３表情を対象として，各表情の覚醒度を軸とする表情の表出レベルをチャート状に表現したものであり，教師なしニューラルネットワークのSOM（Self-Organizing Maps）とFuzzy ART（Adaptive Resonance Theory）を用いて生成する．評価実験では，Ekman が定義した基本６表情の中から「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の３表情を対象として，被験者 10 名の７週間から 20 週間に及ぶ独自の長期表情画像データセットを構築し，各被験者の表情空間チャートを生成した結果，被験者間の表情の多様性と各被験者における時系列変化を可視化することができた．更に，表情空間チャートから人間が抱える心理的ストレスが表情に与える影響について分析するために，心理的ストレスシートを用いて慢性的ストレスを測定し，SVM（Support Vector Machines）によりストレスレベルを推定した．その結果，10 名全体で 68.6%，10 週間以上の被験者５名では 77.4%の推定率が得られたことから，表情空間チャートからストレスレベルを推定できる見通しが得られた．