보다 구체 적 으로 학습 장치 는 얼굴 표정 클래스 에 대한 제 1 특징 값 의 제 1 평균값 및 제 1 공분산 값 을 계산 ( S 220 ) 한다 . 그리고 얼굴 표정 클래스 에 대한 제 2 특징 값 의 제 2 평균값 및 제 1 평균값 을 가중 평균 하 여 , 제 1 파라미터 를 생 성 ( S 230 ) 하 고 , 얼굴 표정 클래스 에 대한 제 2 특징 값 의 제 2 공분산 값 및 제 1 공분산 값 을 가중 평균 하 여 , 제 2 파라미터 를 생 성 ( S 240 ) 한다 . 제 1 및 제 2 파라미터 는 LDA 모델 을 위한 파라미터 이 다 .