(57)【要約】【課題】より適切な属性情報を出力することを目的とする。【解決手段】入力画像に含まれる物体の特徴量を抽出し、抽出された特徴量に基づいて、物体のクラスを特定し、特定結果の信頼度を決定し、信頼度が予め定められた条件を満たす場合、物体のクラスに関する予め定められた属性情報を出力する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に含まれる物体の特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記物体のクラスを特定する特定手段と、
前記特定手段による特定結果の信頼度を決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された前記信頼度が予め定められた条件を満たす場合、前記特定手段により特定された前記物体のクラスに関する予め定められた属性情報を出力する出力手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記入力画像の撮影条件に基づいて、前記特定手段による特定結果の信頼度を決定する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記撮影条件は、前記入力画像における前記物体の姿勢、向き、位置、オクルージョンの度合い、前記入力画像の撮影環境における照明条件のうち少なくとも１つを含む請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記決定手段は、前記物体の追尾処理の安定性に基づいて、前記特定手段による特定結果の信頼度を決定する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定手段は、前記特定手段により特定されたクラスに対応する特徴量と、前記抽出手段により抽出された特徴量と、の照合度に基づいて、前記特定手段による特定結果の信頼度を決定する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力手段は、前記決定手段により決定された前記信頼度が前記条件を満たさない場合、前記特定手段により特定された前記物体のクラスに関する前記属性情報と、前記属性情報の誤差を示す情報と、を出力する請求項１乃至５何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記決定手段により決定された前記信頼度が前記条件を満たさない場合、前記入力画像から抽出された特徴量に基づいて、前記特定手段により特定された前記物体のクラスに関する前記属性情報を生成する生成手段を更に有し、
前記出力手段は、前記決定手段により決定された前記信頼度が前記条件を満たさない場合、前記生成手段により生成された前記属性情報を出力する請求項１乃至５何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記決定手段により決定された前記信頼度が前記条件を満たさない場合、予め定められた複数のクラスそれぞれに対応する各特徴量と前記抽出手段により抽出された特徴量との照合度のうち最も大きいものから予め定められた個数の照合度それぞれに対応する各クラスに関する前記属性情報に基づいて、前記特定手段により特定された前記物体のクラスに関する前記属性情報を生成する生成手段を更に有し、
前記出力手段は、前記決定手段により決定された前記信頼度が前記条件を満たさない場合、前記生成手段により生成された前記属性情報を出力する請求項１乃至５何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記属性情報は、年齢、性別、人種のうちの少なくとも１つを含む請求項１乃至８何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記物体は、人物の顔である請求項１乃至９何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記特定手段により特定された前記物体のクラスを示す情報を出力しないように前記出力手段を制御する制御手段をさらに有する請求項１乃至１０何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記入力画像を撮影する撮影装置と、
請求項１乃至１１何れか１項記載の情報処理装置と、
を有するシステム。
【請求項１３】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
入力画像に含まれる物体の特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された特徴量に基づいて、前記物体のクラスを特定する特定ステップと、
前記特定ステップでの特定結果の信頼度を決定する決定ステップと、
前記決定ステップで決定された前記信頼度が予め定められた条件を満たす場合、前記特定ステップで特定された前記物体のクラスに関する予め定められた属性情報を出力する出力ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１乃至１１何れか１項記載の情報処理装置の各手段として、機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像中の人物の年齢・性別等の属性情報を判定する属性認識技術がある。属性認識技術の応用先として、商品の購買年齢層を把握するためのマーケティング用途や、セキュリティ用途等がある。これらの用途において、属性認識技術の利用場面は多岐にわたり、利用場面によって様々な撮影条件下の画像が撮影される。ここで、撮影条件とは、物体の顔向きや表情等の物体の状態、照明条件やオクルージョン等の物体の撮影状態を示す。オクルージョンや白飛び・黒つぶれ等が発生しうる撮影条件下では、オクルージョンや白飛び・黒つぶれ等が発生しない撮影条件下に比べて、属性認識結果が劣化する可能性が高い。
そこで、属性認識技術の性能劣化を補うため、顔等の物体認証技術を組み合わせた属性認識技術が提案されている。特許文献１には、入力画像を基に年代推定を行った後、要年齢制限対象者か判定が困難な年代と判定された場合は顔認証処理を行い、要年齢制限対象者か判定する技術が開示されている。また、特許文献２には、入力画像から抽出された顔の個人差を示す特徴量と、予め格納された各年齢層の基準特徴量とを比較し、最も類似度が高い年齢層を、その入力画像の被写体の年齢と判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４９１０７１７号公報
【特許文献２】特許第４５２１０８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、画像の撮影条件等により、その物体の撮影画像に対する属性推定や物体認証の精度が劣化し、不適切な属性情報が出力されてしまうことがあった。
本発明は、より適切な属性情報を出力することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の情報処理装置は、入力画像に含まれる物体の特徴量を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記物体のクラスを特定する特定手段と、前記特定手段による特定結果の信頼度を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された前記信頼度が予め定められた条件を満たす場合、前記特定手段により特定された前記物体のクラスに関する予め定められた属性情報を出力する出力手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、より適切な属性情報を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図２】画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】登録処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】登録情報の一例を示す図である。
【図６】照合処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】出力処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図９】出力処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に、本発明の実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。
【０００９】
＜実施形態１＞
本実施形態に係る情報処理システムは、画像内の物体の属性情報を出力するシステムである。属性情報とは、対応する属性に関する情報である。
本実施形態では、情報処理システムが店舗の商品棚付近に設置したカメラによる撮影画像を基に、商品棚の前にいる人物の年齢推定を行い、その人物の年齢情報を購買年齢層の分析処理装置に出力する例について説明する。年齢情報とは、年齢属性についての属性情報である。
図１は、本実施形態の情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。本実施形態では、情報処理システムは、商品棚に近づいた人物の属性として年齢を推定し、推定した年齢の情報を出力する。情報処理システムは、画像処理装置１、照明分布取得装置３、撮影装置４、分析処理装置５を含む。各要素は、ネットワーク２を介して、相互に通信可能に接続されている。図１には、年齢推定対象となる人物が商品棚の前に進行する様子が示されている。
画像処理装置１は、年齢推定対象の人物に顔認証処理を行うパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、サーバ装置、タブレット装置等の情報処理装置である。画像処理装置１は、顔認証処理の結果を基に、購買年齢層の分析処理装置５に年齢情報を出力する。
ネットワーク２は、ローカルエリアネットワークであり、各装置間の通信に用いる。ただし、他の例として、ネットワーク２は、インターネット等の他の通信ネットワークであってもよい。
【００１０】
照明分布取得装置３は、魚眼レンズを装着し、周囲の３次元空間上の照明分布を取得するカメラであり、取得した照明分布を、ネットワーク２を介して、画像処理装置１に出力する。照明分布とは、３次元空間上の、照明分布取得装置３の周囲の照明の分布、即ち、照明の方向、照明の強度、照明の色温度の分布を示すデータである。照明分布は、より具体的には、周囲の照明分布を示す球形、又は、ドーム形状の２次元画像である。外光の影響を受けるような場所では、強度のレンジが比較的広い太陽光等を含む照明の照明分布をより正確に撮影するため、ＨＤＲ（Ｈｉｇｈ  Ｄｉｎａｍｉｃ  Ｒａｎｇｅ）撮影のできるカメラを用いるのが好ましい。そのため、照明分布取得装置３は、ＨＤＲ撮影のできるカメラである。本実施形態では、照明分布取得装置３は、魚眼レンズ装着のカメラであるとした。ただし、照明分布取得装置３は、周囲の照明分布を取得できれば、他の装置であるとしてもよい。例えば、照明分布取得装置３は、通常のカメラと自動雲台とを用いて画像を複数撮影し、スティッチ処理を加えることで周囲の照明分布を取得する装置であるとしてもよい。
また、照明分布取得装置３は、通常のカメラとミラーボール、反射鏡等を組み合わせて周囲の照明分布を取得する装置であってもよい。また、以降の処理で色温度を用いない場合、照明分布取得装置３は、少なくとも照明の方向と強度との分布を取得できればよい。
【００１１】
撮影装置４は、光学レンズと映像センサと通信ユニットとを含むネットワークカメラであり、年齢推定対象の人物を撮影する。そして、撮影装置４は、撮影した画像を画像処理装置１へ出力する。
分析処理装置５は、画像処理装置１から出力された年齢情報を分析する処理を行う。
本実施形態では、撮影装置４は、一台とするが、複数台あってもよい。
また、本実施形態では、画像処理装置１、照明分布取得装置３、撮影装置４、分析処理装置５それぞれは、個別の装置であるとするが、これらの装置のうちの複数の装置を１つの装置として構成してもよい。例えば、照明分布取得装置３と撮影装置４とは、両方の機能を有する１つの装置として構成されることとしてもよい。また、画像処理装置１と分析処理装置５とは、両方の機能を有する１つの装置として構成されることとしてもよい。
【００１２】
＜ハードウェア構成＞
図２に、画像処理装置１のハードウェア構成の一例を示す。画像処理装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、二次記憶装置１４、通信装置１５、映像出力装置１６、操作入力装置１７、接続バス１８を含む。各要素は、接続バス１８を介して相互に通信可能に接続されている。
ＣＰＵ１１は、画像処理装置１を制御するＣｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔであり、ＲＯＭ１２や二次記憶装置１４に格納されたプログラムに従って処理を実行する。ＲＯＭ１２は、不揮発性メモリであり、制御プログラムや各種パラメタデータを記憶するＲｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ  である。ＲＡＭ１３は、揮発性メモリであり、画像や制御プログラム、処理の実行結果等を一時的に記憶するＲａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙである。二次記憶装置１４は、ハードディスクやフラッシュメモリー等の書き換え可能な二次記憶装置であり、各種プログラム、画像、照明分布、年齢情報等を記憶する。
【００１３】
通信装置１５は、有線通信ユニットであり、ネットワークを介した他の装置との通信に  利用される。通信装置１５は、無線通信ユニットであってもよい。映像出力装置１６は、ＣＲＴやＴＦＴ液晶等のモニタである。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３から取得した画像や制御プログラムの実行結果等を映像出力装置１６に表示する。
操作入力装置１７は、キーボードやマウス等のユーザからの操作を受け付ける入力装置である。接続バス１８は、画像処理装置１の各要素の接続に用いられるバスである。
ＣＰＵ１１が、ＲＯＭ１２、二次記憶装置１４等に記憶されたプログラムに従って処理を実行することで、図３，８で後述する画像処理装置１の機能、図４、６、７、９のフローチャートの処理等が実現される。
【００１４】
＜機能構成＞
図３に、画像処理装置１の機能構成の一例を示す。画像処理装置１は、取得部１０１、検出部１０２、顔特徴抽出部１０３、登録部１０４、年齢情報取得部１０５、照合部１０６、照明特徴抽出部１０７，判別部１０８、信頼度算出部１０９、信頼度判定部１１０、生成部１１１、出力部１１２を含む。
取得部１０１は、撮影装置４により撮影された２次元画像を取得し、検出部１０２へ出力する。また、本実施形態では、取得部１０１は、照明分布取得装置３を介して、照明分布の判別用の２次元画像を撮影し、撮影した２次元画像を照明特徴抽出部１０７へ出力する。
検出部１０２は、取得部１０１から取得した画像から物体を検出する。本実施形態では、検出部１０２は、物体として人の顔を検出し、検出した顔領域の画像を顔特徴抽出部１０３へ出力する。
顔特徴抽出部１０３は、検出部１０２から取得した顔領域の画像から顔認証用の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を登録部１０４又は、照合部１０６へ出力する。
【００１５】
登録部１０４は、顔特徴抽出部１０３から取得した顔認証用の特徴量を二次記憶装置１４に登録データとして記憶し、照合部１０６に出力する。登録部１０４は、誰の顔に対応する特徴量であるかを示す人物情報を、特徴量に対応付けたうえで、二次記憶装置１４に登録データとして記憶する。登録部１０４は、人物情報を、操作入力装置１７を用いユーザの操作に基づいて取得する。
年齢情報取得部１０５は、映像出力装置１６に登録済の人物を表示し、操作入力装置１７を介したユーザの操作に基づいて、登録済の人物の年齢情報の入力を受付ける。そして、年齢情報取得部１０５は、受け付けた年齢情報を、登録部１０４により登録データとして記憶された特徴量及び人物情報に紐付けて、二次記憶装置１４に記憶する。
【００１６】
照合部１０６は、顔特徴抽出部１０３から取得した顔認証用の特徴量と登録部１０４により登録された登録データとに基づいて照合を行い、照合結果を生成部１１１に出力する。
照明特徴抽出部１０７は、取得部１０１から取得した照明分布取得装置３により撮影された画像から、照明条件の判別に用いられる特徴量を抽出し、判別部１０８に出力する。ここで、照明特徴抽出部１０７は、撮影装置４により撮影された２次元画像を照明条件判別用の特徴量に紐付けておく。より具体的には、照明特徴抽出部１０７は、撮影装置４により撮影された２次元画像と照明条件判別用の特徴量との対応情報を、ＲＡＭ１３等に記憶することで紐付ける。
【００１７】
判別部１０８は、照明特徴抽出部１０７から取得した照明条件判別用の特徴量を基に、照明条件を判別し、判別した照明条件を信頼度算出部１０９と信頼度判定部１１０とへ出力する。
信頼度算出部１０９は、判別部１０８から取得した照明条件判別結果を基に、顔認証（クラス判定）の結果の信頼度を算出し、信頼度判定部１１０へ出力する。
信頼度判定部１１０は、信頼度算出部１０９から取得したクラス判定の信頼度が予め定められた条件を満たすか否かを判定し、判定結果を生成部１１１に出力する。
生成部１１１は、照合部１０６から取得した照合結果を基に、照合結果の人物の登録データに紐付けられた年齢情報を取得する。そして、生成部１１１は、信頼度判定部１１０から取得した判定結果を基に、年齢情報を示す出力情報を生成し、出力部１１２に出力する。出力部１１２は、生成部１１１から取得した出力情報を、通信装置１５を介して分析処理装置５に出力する。
【００１８】
本実施形態では、情報処理システムは、店舗を利用する可能性のある人物を事前に登録しておく登録処理と、照合対象の人物を照合する照合処理と、年齢情報を出力する出力処理と、を行う。以下では、それぞれの処理の詳細を説明する。
図４を用いて、登録処理を説明する。
Ｓ１００１において、取得部１０１は、撮影装置４により撮影された２次元画像を取得する。
本実施形態では、取得部１０１は、Ｓ１００１で撮影装置４により撮影された画像を取得する処理を行うこととした。ただし、他の例として、取得部１０１は、事前に用意された画像を取得する処理を行ってもよいし、画像処理プログラムにより擬似的に生成された人物の画像を取得する処理を行ってもよいし、これらの処理を複合的に行うことで、人物の画像を取得してもよい。
【００１９】
Ｓ１００２において、検出部１０２は、Ｓ１００１で取得された画像から人物の顔を検出する。検出部１０２は、公知の技術を用いて、顔を検出する。公知の技術には、例えば、以下の参考文献１を用いることができる。
参考文献１：Ｒａｐｉｄ  ｏｂｊｅｃｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｂｏｏｓｔｅｄ  ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  ｓｉｍｐｌｅ  ｆｅａｔｕｒｅｓ：Ｐ．  Ｖｉｏｌａ、  Ｍ．  Ｊｏｎｅｓ：  ２００１
検出部１０２は、顔の検出結果を、画像中における顔の領域を表す矩形領域の座標として取得する。検出部１０２は、検出した顔領域に対して、顔サイズや顔の傾きが一定になるよう正規化処理を施す。他の例として、検出部１０２は、顔の目や鼻といった特徴点を抽出し、顔の部分領域を出力するようにしてもよい。その場合、検出部１０２は、公知の技術を用いて、顔の特徴点を抽出する。この公知の技術には、例えば、参考文献２がある。
参考文献２：特開２００９−２１１１７７号公報
【００２０】
Ｓ１００３において、顔特徴抽出部１０３は、Ｓ１００２で検出された人物の顔の画像から顔認証用の特徴量を抽出する。顔特徴抽出部１０３は、顔の画像の特徴量として、公知の特徴量を抽出する。この公知の特徴量には、例えば、ＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎ）特徴量、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）特徴がある。また、この公知の特徴量には、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴量がある。
他の例として、顔特徴抽出部１０３は、ＬＢＰ特徴量、ＨＯＧ特徴量、ＳＩＦＴ特徴量等の公知の特徴量の２つ以上を混合した特徴量を抽出することとしてもよい。また、顔特徴抽出部１０３は、ニューラルネットワークで特徴量を抽出してもよい。また、顔特徴抽出部１０３は、抽出した特徴量をＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙ  ｓｉｓ）等の手法を用いて次元圧縮してもよい。
【００２１】
Ｓ１００４において、登録部１０４は、ユーザによる操作入力装置１７を介した操作に基づいて、Ｓ１００２で検出された人物の情報の入力を受付ける。そして、登録部１０４は、Ｓ１００３で抽出された特徴量と、受け付けたその特徴量に対応する人物の情報と、の組を、登録データとして、二次記憶装置１４に登録する。
Ｓ１００５において、年齢情報取得部１０５は、ユーザにより操作入力装置１７を介して入力された年齢情報を、Ｓ１００４で登録された登録データと紐付けて、二次記憶装置１４に登録する。本実施形態では、年齢情報取得部１０５は、年齢情報として、生年月日の情報を受付ける。ただし、他の例として、年齢情報取得部１０５は、年齢情報として、実年齢の情報、指定された年齢の情報等を受付けてもよい。
Ｓ１００４及びＳ１００５において登録される登録データと年齢情報とを管理する管理テーブルの一例を図５に示す。管理テーブルは、二次記憶装置に記憶されるテーブルであり、人物情報、特徴、生年月日の項目を含む。人物情報の項目には、どの人物であるかを示す情報が格納される。特徴の項目には、対応する人物の顔から抽出された特徴量が格納される。生年月日の項目には、Ｓ１００５で登録される年齢情報が格納される。
以上が、登録処理の詳細である。
【００２２】
図６を用いて、情報処理システムが行う照合処理の詳細について説明する。
Ｓ１１０１において、取得部１０１は、撮影装置４により撮影された画像を取得する。Ｓ１１０１で取得された画像は、入力画像の一例である。
Ｓ１１０２において、検出部１０２は、Ｓ１１０１で取得された画像から人物の顔を検出する。本実施形態では、図１に示される商品棚の前に来た人物がいれば、その人物の顔は、Ｓ１１０２で検出部１０２により検出され、後の処理で照合されることになる。本実施形態では、検出部１０２は、画像の全領域から顔を検出するのではなく、画像内の事前に定められた範囲から顔を検出する。このようにすることで、検出部１０２は、商品棚の前をただ通り過ぎる通行人を、商品棚を見ている人物として誤って年齢認証対象としてしまうことを避けることができる。
Ｓ１１０３において、検出部１０２は、Ｓ１１０２で顔を一つ以上検出したか否かを判定する。検出部１０２は、Ｓ１１０２で顔を１つ以上検出した場合、処理をＳ１１０４に進め、Ｓ１１０２で顔を１つも検出していない場合、処理をＳ１１０１に進める。
【００２３】
Ｓ１１０４において、顔特徴抽出部１０３は、Ｓ１１０２で検出された顔の画像から特徴量を抽出する。顔特徴抽出部１０３は、Ｓ１００３で説明した方法と同様の方法で、特徴量を抽出する。顔特徴抽出部１０３は、Ｓ１１０２で検出された顔が複数ある場合、複数の顔それぞれについて特徴量を抽出する。その場合、情報処理システムは、商品棚からの距離が最も近い顔の特徴量から順に、Ｓ１１０５の処理を実行する。
また、他の例として、顔特徴抽出部１０３は、優先的に処理する対象として事前に定められた画像中の座標範囲を設定しておき、顔の座標と設定された座標範囲とに基づいて、特徴抽出する顔を選択してもよい。例えば、商品棚を見ている人物が存在し得る領域の座標範囲が設定されている場合、情報処理システムは、より商品棚に興味を示している人物について処理を実行できる。また、例えば、ある商品を見ている人物が存在し得る領域の座標範囲が設定されている場合、情報処理システムは、人物がどの商品に興味を示しているかを判定し、商品の購買年齢層の分析を適切に行うことができる。
また、撮影装置４は、最も分析したい商品棚及び関連する商品棚が映るように画角が調整されて配置されることとしてもよい。情報処理システムは、撮影装置４により撮影された画像から検出される全ての顔から特徴を抽出するようにしてもよい。これにより、情報処理システムは、商品棚及び関連する商品棚の購買年齢層を併せて分析することが可能となる。また、情報処理システムは、更に、顔を追尾することで購買時の移動経路等を含め分析することが可能となる。
【００２４】
Ｓ１１０５において、照合部１０６は、登録データとして登録された各人物の特徴量と、Ｓ１１０４で抽出された特徴量と、の照合処理を行う。本実施形態では、特徴量は、顔領域の画像から抽出される特徴量は、ベクトル形式の特徴量であるとする。照合部１０６は、特徴量（ベクトル）同士の照合度（類似度）を求める。照合部１０６は、公知の方法を用いて、特徴量同士の照合度を算出する。例えば、照合部１０６は、特徴量同士の照合度として、ｃｏｓ類似度を求める。人物間照合度をＳとして、照合部１０６は、比較対象の特徴量Ａと特徴量Ｂとのｃｏｓ類似度を以下の式１を用いて求める。
Ｓ  ＝（Ａ・Ｂ）  ／  （｜Ａ｜｜Ｂ｜）・・・  （式１）
Ａ∈ＲD、Ｂ∈ＲDである。Ｄは、特徴量Ａ、Ｂの次元数を表す。
【００２５】
照合部１０６は、Ｓ１１０４で抽出された特徴量のうちの１つをＡとし、登録データとして登録されている特徴量それぞれを順次Ｂとして、照合度Ｓを求める。そして、照合部１０６は、Ａが、最も大きいＳに対応するＢと照合されたとする。即ち、照合部１０６は、Ａと照合されたＢに対応する人物が、Ａに対応する人物（Ｓ１１０２で顔が検出された人物）であると認証する。これにより、照合部１０６は、Ｓ１１０２で顔が検出された人物を、Ｂに対応する人物であると特定する。言い換えると、照合部１０６は、Ｓ１１０２で顔が検出された人物のクラスを、Ｂに対応する人物のクラスであると特定する。
ただし、他の例として、照合部１０６は、特徴量同士の照合度として、ｃｏｓ類似度と異なる他の指標を用いてもよい。照合部１０６は、例えば、特徴量同士の正規化相互相関を用いてもよいし、距離関数を学習によって計算するメトリックラーニングの手法を用いて特徴量同士の類似の度合を示す指標を求めてもよい。
また、照合部１０６は、求めた照合度を予め定められた範囲の値になるように正規化してもよい。
【００２６】
Ｓ１１０６において、照合部１０６は、Ｓ１１０４で抽出された全ての顔の特徴量についてＳ１１０５の処理が完了したか否かを判定する。照合部１０６は、Ｓ１１０４で抽出された全ての顔の特徴量についてＳ１１０５の処理が完了したと判定した場合、処理をＳ１１０７に進め、完了していない特徴量があると判定した場合、処理をＳ１１０５に進める。
Ｓ１１０７において、照合部１０６は、Ｓ１１０５の処理の結果（Ｓ１１０２で検出された顔がどの人物であるかを示す情報）を、生成部１１１に出力する。
以上が照合処理フローである。
【００２７】
図７を用いて、情報処理システムが実行する出力処理の詳細を説明する。
Ｓ１２０１において、取得部１０１は、Ｓ１１０１で取得された画像が撮影された際に照明分布取得装置３により撮影された画像を取得する。
Ｓ１２０２において、照明特徴抽出部１０７は、Ｓ１２０１で取得された画像から照明条件判別用の特徴量を抽出する。本実施形態では、照明特徴抽出部１０７は、照明条件判別用の特徴量として、輝度を抽出する。
【００２８】
Ｓ１２０３において、判別部１０８は、Ｓ１２０２で抽出された特徴量に基づいて、Ｓ１１０１で取得された画像の撮影環境における照明条件を判別する。本実施形態では、判別部１０８は、人物の顔が存在しうる空間の照明条件を判別する。照明条件とは、画像の撮影環境において照明（光）がどのように照射されていたかを示す条件である。本実施形態では、照明条件は、照明の向き（順光、斜光、逆光の何れか）と、照明の平均照度と、を含む。順光とは、被写体である人物に正面（撮影装置４側）から照明が照射されている状態を示す。斜光とは、被写体である人物に横方向から照明が照射されている状態を示す。逆光とは、被写体である人物の背後から照明が照射されている状態を示す。
判別部１０８は、公知の技術を用いて、照明条件を判別する。このような公知の技術には、例えば、以下の参考文献３がある。
参考文献３：特許第５７２６７９２号公報
【００２９】
参考文献３では、撮影画像から取得された輝度と、その輝度から推定される照度と、の関係を定めた照度推定モデルが生成される。本実施形態では、判別部１０８は、このような照度推定モデルを生成し、照明条件の判別の際に、生成した照度推定モデルベースの照度推定器を用いて、画像の撮影環境の照度分布を基に、照明の向きが順光、逆光、斜光の何れであるかを判別する。
判別部１０８は、Ｓ１２０１で取得された矩形画像内の２次元の照度分布を、１次元の照度ベクトルに変換し、この照度ベクトルを基に照明条件を判別する照明条件判別器を事前に用意し、照明条件判別器を用いて照明条件を判別する。また、判別部１０８は、この照度ベクトルを基に、平均照度を求める。
【００３０】
Ｓ１２０４において、信頼度算出部１０９は、Ｓ１２０３で判別された照明条件に基づいて、Ｓ１１０５での顔認証結果（クラスの特定結果）の信頼度を求め、求めた信頼度を信頼度判定部１１０に出力する。
より具体的には、信頼度算出部１０９は、判別された照明条件が示す照明の向きが順光であれば顔認証の信頼度を１００％、斜光であれば顔認証の信頼度を８０％、逆光であれば顔認証の信頼度を５０％とする。そして、信頼度算出部１０９は、判別された照明条件が示す平均照度が１００ルクス〜１５００ルクスの範囲外であれば、顔認証信頼度を２０％低減させる。例えば、照明条件が順光と判別され、平均照度が６７ルクスの場合、信頼度算出部１０９は、顔認証信頼度は１００％−２０％＝８０％とする。
【００３１】
Ｓ１２０５において、信頼度判定部１１０は、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度が予め定められた条件を満たすか否かを判定する。本実施形態では、この予め定められた条件は、顔認証の信頼度が予め定められた閾値以上となることである。本実施形態では、この閾値を７０％とする。
信頼度判定部１１０は、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度が予め定められた閾値（７０％）以上である場合、処理をＳ１２０６に進め、閾値（７０％）未満である場合、図７の処理を終了する。
例えば、判別された照明条件が示す照明の向きが斜光であり、かつ、照明条件が示す平均照度が５０ルクスである場合、顔認証の信頼度は、６０％となる。そのため、信頼度判定部１１０は、この信頼度が、予め定められた閾値（７０％）未満であるとして、図７の処理を終了する。
ただし、他の例として、信頼度判定部１１０は、認証対象の顔に対する追尾処理で追尾された顔に対する顔認証の信頼度の一定期間の平均及び標準偏差に基づいて、顔認証された顔の年齢情報を示す出力情報を出力するか否かを判定してもよい。
【００３２】
Ｓ１２０６において、生成部１１１は、Ｓ１１０５での顔認証の結果を基に、認証結果が示す人物の年齢情報を示す出力情報を生成する。本実施形態では、生成部１１１は、登録部１０４により登録された登録データから、Ｓ１１０５での顔認証の結果が示す人物の登録データを取得する。そして、生成部１１１は、取得した登録データと対応する年齢情報を取得し、現在のその人物の年齢を示す情報を出力情報として生成する。
本実施形態では、年齢情報が生年月日なので、生成部１１１は、Ｓ１１０１で取得された画像のＥＸＩＦ情報を基に、その画像の撮影時刻を特定し、特定した撮影時刻と年齢情報が示す生年月日とから、その人物の実年齢を特定する。そして、生成部１１１は、特定した実年齢を示す出力情報を生成する。例えば、Ｓ１１０５での顔認証の結果が図５の登録データベースの「Ａさん」で、かつ、Ｓ１１０１で取得された画像の撮影時刻が「２０１７年３月１日」の場合、生成部１１１は、以下のような処理を行う。即ち、生成部１１１は、その画像の撮影時刻「２０１７年３月１日」と、Ａさんの生年月日が「１９８０年１月１日」と、その画像の撮影時刻の時点でのＡさんの年齢を「３７歳」と特定し、「３７歳」を示す出力情報を生成する。
【００３３】
Ｓ１２０７において、出力部１１２は、Ｓ１２０６で生成された出力情報を、分析処理装置５に出力する。本実施形態では、出力部１１２は、Ｓ１２０６で生成された年齢を示す出力情報のみを出力することとする。ただし、他の例として、出力部１１２は、出力情報と併せて、出力情報の信頼性を示す参考情報として、Ｓ１１０５での顔認証の信頼度を出力してもよい。また、生成部１１１は、出力情報と併せて、照明条件等の撮影条件の情報を出力してもよい。
本実施形態では、出力部１１２は、出力情報を分析処理装置５に出力することとする。ただし、出力部１１２は、映像出力装置１６に出力情報を表示することで出力してもよい。
また、出力部１１２は、出力情報を出力する際に、出力情報に対応する人物が誰であるか示す情報（Ｓ１１０５での顔認証の結果の情報）を出力しないように制御する。これにより、情報処理システムは、個人情報が漏洩する可能性を低減することができる。例えば、アルコール飲料を販売する店のレジ担当のレジ画面に、未成年か否かを表示するユースケースに情報処理システムが適用される場合が考えられる。この場合、購入者の顔認証処理は内部的に行われ、結果が画面には表示されないため、個人情報がレジ係に不用意に公表されないこととなる。
【００３４】
以上、本実施形態では、情報処理システムは、処理対象の人物についての顔認証の結果及び顔認証の信頼度を求め、求めた顔認証の信頼度に基づいて、その人物の年齢属性を示す出力情報を生成し、出力することとなる。このように、情報処理システムは、顔認証の信頼度を考慮した上で、顔認証対象の人物の年齢を示す出力情報を生成する。これにより、情報処理システムは、不適切な年齢情報を出力する可能性を低減できる。
また、情報処理システムは、顔認証の結果を出力しないように制御することで、個人情報の不用意な漏洩を防ぐことができる。
【００３５】
（変形例１）
本実施形態では、取得部１０１は、Ｓ１００１、Ｓ１１０１で撮影装置４により撮影された２次元画像を取得することとした。ただし、他の例としては、取得部１０１は、撮影装置４により撮影された３次元データを基にレンダリングした２次元画像を取得してもよい。また、取得部１０１は、他の装置で撮影された画像を、ネットワークを介して、取得するようにしてもよい。
（変形例２）
本実施形態では、情報処理システムは、人物の属性情報として、年齢の情報を求めて、出力することとした。ただし、情報処理システムは、人物の属性情報として、性別、人種等の他の属性の情報を求めて、出力することとしてもよい。
【００３６】
（変形例３）
また、本実施形態では、情報処理システムは、単一のカメラである照明分布取得装置３により撮影された画像に基づいて、撮影装置４の撮影環境の照明条件を判別することとした。ただし、他の例として、情報処理システムは、複数の照明分布取得装置３を用いて以下のようにしてもよい。即ち、情報処理システムは、複数の照明分布取得装置３により撮影された複数の画像それぞれに基づいて、複数の照明分布取得装置３それぞれの周囲の照明条件を判別し、判別した複数の照明条件に基づいて、撮影装置４の撮影環境の照明条件を判別してもよい。
また、情報処理システムは、照明分布取得装置３により撮影された画像ではなく、撮影装置４の周囲に配置された照明センサ等のセンシングデバイスの信号に基づいて、撮影装置４の撮影環境の照明条件を判別してもよい。また、情報処理システムは、照明分布取得装置３により撮影された画像と、撮影装置４の周囲に配置されたセンシングデバイスの信号と、のそれぞれから、複数の照明条件を判別し、判別した複数の照明条件に基づいて、最終的な照明条件を求めてもよい。
【００３７】
（変形例４）
本実施形態では、信頼度算出部１０９は、Ｓ１２０４で判別された照明条件を基に、Ｓ１１０５での顔認証の信頼度を求めることとした。ただし、他の例として、信頼度算出部１０９は、照明条件以外の撮影条件に基づいて、顔認証の信頼度を求めてもよい。
例えば、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物の姿勢に基づいて、顔認証の信頼度を求めてもよい。例えば、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物の姿勢が、直立の場合、顔認証の信頼度を１００％にし、しゃがんでいる場合、顔認証の信頼度を５０％にしてもよい。
また、例えば、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物の向きに基づいて、顔認証の信頼度を求めてもよい。例えば、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物の向きが、正面向きの場合、顔認証の信頼度を１００％にし、横向きの場合、顔認証の信頼度を５０％にしてもよい。
また、例えば、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物の位置に基づいて、顔認証の信頼度を求めてもよい。例えば、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物の位置が、予め定められた領域内である場合、顔認証の信頼度を１００％にし、それ以外の領域内である場合、顔認証の信頼度を５０％にしてもよい。
【００３８】
また、例えば、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物に対するオクルージョンの度合に基づいて、顔認証の信頼度を求めてもよい。例えば、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物に対するオクルージョンの度合に応じた値を１００％から引いた割合を、顔認証の信頼度にしてもよい。
また、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０１で取得された画像における人物の姿勢、向き、位置、その人物に対するオクルージョンの度合、及びＳ１２０４で判別された照明条件のうちの２つ以上に基づいて、顔認証の信頼度を求めてもよい。
【００３９】
また、他の例として、信頼度算出部１０９は、認証対象の顔に対して行われる追尾処理の安定性に基づいて、顔認証の信頼度を求めてもよい。追尾処理の安定性とは、追尾処理がどの程度安定して行われているかを示す指標であり、例えば、連続する複数のフレームにおける追尾対象の人物の顔を検出できたフレームの割合等である。例えば、信頼度算出部１０９は、認証対象の顔に対して行われる追尾処理の安定性が高い程、顔認証の信頼度を高い値に決定する。
また、他の例として、信頼度算出部１０９は、Ｓ１１０５での顔認証の処理の際に求めらえた照合度に基づいて、顔認証の信頼度を求めてもよい。例えば、信頼度算出部１０９は、照合度が高いほど、顔認証の信頼度を高い値に決定する。
【００４０】
＜実施形態２＞
本実施形態では、情報処理システムは、顔認証の信頼度に応じて出力する情報を変更する。
本実施形態の情報処理システムのシステム構成は、実施形態１と同様である。情報処理システムの各要素のハードウェア構成は、実施形態１と同様である。
図８は、本実施形態の画像処理装置１の機能構成の一例を示す図である。本実施形態では、画像処理装置１は、図３に示す機能に加えて、属性特徴抽出部２０１、属性認識部２０２を含む。
属性特徴抽出部２０１は、撮影装置４により撮影された顔の画像から、その顔の人物の属性に関する特徴量を抽出する。本実施形態では、この属性は、年齢であるとする。
属性認識部２０２は、属性特徴抽出部２０１により抽出された特徴量に基づいて、検出部１０２により顔が検出された人物の属性を認識する。
【００４１】
本実施形態の情報処理システムは、実施形態１と同様に、登録処理、照合処理、出力処理を行う。これらの処理のうち、登録処理と照合処理とは、実施形態１と同様の処理である。また、本実施形態の情報処理システムの処理のうち、出力処理は、実施形態１と異なる。
図９を用いて、本実施形態の情報処理システムの出力処理の詳細を説明する。図９の処理のうちＳ１２０１〜Ｓ１２０４、Ｓ１２０６それぞれの処理は、図７と同様である。
Ｓ２２０１において、信頼度判定部１１０は、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度が予め定められた第１の閾値以上であるか否かを判定する。信頼度判定部１１０は、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度が第１の閾値以上であると判定した場合、処理をＳ１２０６に進め、第１の閾値未満であると判定した場合、処理をＳ２２０２に進める。本実施形態では、第１の閾値を８５％（０．８５）とする。
【００４２】
Ｓ２２０２において、信頼度判定部１１０は、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度が第１の閾値よりも小さい、予め定められた第２の閾値以上であるか否かを判定する。信頼度判定部１１０は、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度が第２の閾値以上であると判定した場合、処理をＳ２２０３に進め、第２の閾値未満であると判定した場合、処理をＳ２２０４に進める。本実施形態では、第２の閾値を６０％（０．６０）とする。
例えば、Ｓ１２０３で求められた照明条件が示す照明の向きが順光で、かつ、平均照度が３００ルクスの場合、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度は、８０％となる。そのため、信頼度判定部１１０は、Ｓ２２０１、Ｓ２２０２の処理を経て、処理をＳ２２０３に進める。
【００４３】
Ｓ２２０３において、生成部１１１は、Ｓ１２０６と同様の処理で、Ｓ１１０５で顔認証された人物の年齢の情報を求める。また、生成部１１１は、求めた年齢の誤差を、以下のようにして求める。即ち、生成部１１１は、Ｓ１１０５で照合部１０６により求められた照合度のうち最も大きいものから予め定められた個数である３個の照合度に対応する人物を特定する。生成部１１１は、特定した人物それぞれの登録データに対応する生年月日の情報を取得する。そして、生成部１１１は、取得した生年月日を基に、この３名の年齢を求める。そして、生成部１１１は、求めた３つの年齢の最大値と最小値との間の範囲を年齢の誤差の情報として求める。
例えば、上位３つの照合度に対応する人物の年齢が、照合度上位から「２８歳」、「２２歳」、「３２歳」の場合、年齢の誤差は、「２２歳〜３２歳」となる。
そして、生成部１１１は、求めた年齢を示す情報と、年齢の誤差を示す情報と、を含む年齢情報を、出力情報として生成する。
【００４４】
Ｓ２２０４において、属性特徴抽出部２０１は、Ｓ１１０１で取得された画像から属性認識用の特徴量を抽出する。本実施形態では、属性特徴抽出部２０１は、この特徴量として、輝度勾配ヒストグラムを抽出する。属性特徴抽出部２０１は、以下の参考文献４の技術を用いて、輝度勾配ヒストグラムを抽出する。
参考文献４：Ａ  Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ  Ｕｓｉｎｇ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ａｎｄ  ａ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ：Ｍ．  Ｂｅｒｔｏｚｚｉ、  Ａ．  Ｂｒｏｇｇｉ、  Ｍ．  Ｄｅｌ  Ｒｏｓｅ、  Ｍ．  Ｆｅｌｉｓａ、  Ａ．  Ｒａｋｏｔｏｍａｍｏｎｊｙ  ａｎｄ  Ｆ．  Ｓｕａｒｄ、  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ：  ２００７
【００４５】
Ｓ２２０５において、属性認識部２０２は、Ｓ２２０４で抽出された属性認識用の特徴量を基に、Ｓ１１０１で取得された画像内の人物の年齢属性を認識する。本実施形態では、属性認識部２０２は、事前に用意された各年代に対応する年代推定器に、Ｓ２２０４で抽出された輝度勾配ヒストグラムを入力し、対象の人物が各年代に属する確からしさを示す尤度を求めることで年代認識を行う。属性認識部２０２は、参考文献４に開示されたＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（以下、ＳＶＭ）を用いて、各年代に属する尤度を求める。属性認識部２０２は、最も高い尤度に対応する年代の情報を、Ｓ１１０１で取得された画像内の人物の年齢情報として決定する。
例えば、対象の人物が１０代に属する尤度を求める推定器を構築する場合、この推定器は、１０代の人物の画像の特徴量には学習ラベルとして＋１、それ以外の年代の人物の画像の特徴量には学習ラベルとして−１を与えることで学習される。
【００４６】
ここで、属性認識部２０２は、属性認識結果と併せて属性認識結果の誤差範囲、又は、信頼度を求めてもよい。例えば、属性認識部２０２は、求めた尤度が最も高い２つの年代の尤度の差分を求め、その差分が所定の閾値以上の場合、上位から２番目の年代の情報を誤差範囲の情報として出力してもよい。例えば、年代毎の尤度は最小値０、最大値１とし、差分の閾値として０．１５とする。３０代の尤度が０．８と最も高く、４０代の尤度が０．６と次に高い場合、差分は０．２なので差分の閾値を超えている。この場合、属性認識部２０２は、年齢情報の誤差範囲の情報として、「４０代」の情報を求めてもよい。
また、本実施形態では、属性認識部２０２は、顔認証信頼度が低く年齢認識の精度劣化の可能性を考慮して年代認識を行うこととしたが、他の例として、年齢認識を行ってもよい。
また、情報処理システムは、Ｓ１１０５での照合結果に基づき年齢情報を求めて、求めた年齢情報を、Ｓ２２０５での属性認識処理、又は、属性認識結果の補正に利用してもよい。
【００４７】
Ｓ２２０６において、生成部１１１は、Ｓ２２０５で決定された年齢を示す出力情報を生成する。また、生成部１１１は、Ｓ２２０５で求められた年齢の誤差情報を、出力情報に含ませてもよい。
Ｓ２２０７において、出力部１１２は、Ｓ１２０６、Ｓ２２０３、Ｓ２２０６の何れかで生成された出力情報を、分析処理装置５に出力する。ただし、他の例として、出力部１１２は、映像出力装置１６に出力情報を表示することで出力してもよい。
また、出力部１１２は、出力情報を出力する際に、出力情報に対応する人物が誰であるか示す情報（Ｓ１１０５での顔認証の結果の情報）を出力しないように制御する。
【００４８】
また、出力部１１２は、他の例として、年齢と、年齢の誤差の上限及び下限までの各差分を平均化した平均誤差の情報と、を出力してもよい。その場合、生成部１１１は、Ｓ１２０６、Ｓ２２０３、Ｓ２２０６の何れかで、以下の式２を用いて、この平均誤差の情報を求めて、求めた情報を出力情報に含ませる。
ＥｒｒAve  ＝・｛（Ｅｒｒmax−Ａｇｅ）＋（  Ａｇｅ−Ｅｒｒmin）｝／  ２  ・・・  （式２）
ＥｒｒAveは、求める平均誤差を示す。Ａｇｅは、Ｓ１２０６、Ｓ２２０３、Ｓ２２０６の何れかで取得された年齢情報を示す。Ｅｒｒmaxは、年齢の誤差情報が示す年齢の誤差の上限を示す。Ｅｒｒminは、年齢の誤差情報が示す年齢の誤差の下限を示す。
例えば、年齢の誤差が２２歳〜３２歳の場合、Ｅｒｒmaxが３２、Ｅｒｒminが２２となる。そして、年齢情報が２８歳を示すとすると、式３を用いて、年齢の平均誤差は、｛（３２−２８）＋（２８−２２）｝／２＝５となる。生成部１１１は、出力情報として、「２８歳（誤差範囲：±５）」を示す情報を生成する。
【００４９】
以上、本実施形態では、情報処理システムは、顔認証信頼度に応じて出力する情報を調整することとした。これにより情報処理システムは、より適切な情報を出力できる。
本実施形態では、Ｓ２２０１で、情報処理システムは、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度が予め定められた第１の閾値未満と判定した場合、処理をＳ２２０２に進めることとした。ただし、他の例として、情報処理システムは、Ｓ１２０４で求められた顔認証の信頼度が予め定められた第１の閾値未満と判定した場合、処理をＳ２２０４に進めてもよい。
【００５０】
＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００５１】
例えば、上述した情報処理システムの機能構成の一部又は全てをハードウェアとして画像処理装置１に実装してもよい。以上、本発明の実施形態の一例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した各実施形態を任意に組み合わせる等してもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１  画像処理装置
４  撮影装置
１１  ＣＰＵ
【図１】
2020135369.tif 000003
【図２】
2020135369.tif 000004
【図３】
2020135369.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020135369.tif 000009
【図８】
2020135369.tif 000010
【図９】
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