(57)【要約】【課題】高精度に人物の年齢を推定できるようにすることを目的とする。【解決手段】撮像部１１０により撮像された人物の画像から人物の年齢を推定する年齢推定部１３０と、撮像部１１０により人物が撮像された場所における、人物の年齢の統計情報を取得する情報取得部１５０と、年齢推定部１３０により推定された年齢を、情報取得部１５０により取得された統計情報に基づいて補正する補正部１６０と、を有することを特徴とする。【選択図】図１
2020107216.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段により撮像された人物の画像から該人物の年齢を推定する推定手段と、
前記撮像手段により人物が撮像された場所における、当該人物の年齢の統計情報を取得する統計取得手段と、
前記推定手段により推定された年齢を、前記統計取得手段により取得された統計情報に基づいて補正する補正手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記補正手段により補正された年齢を告知する告知手段と、
前記告知手段により告知されたときの人物の変化の情報を取得する変化取得手段と、を有し、
前記補正手段は、
前記統計情報に基づいて補正した年齢を、前記変化取得手段により取得された人物の変化の情報に基づいて再度、補正することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
撮像手段により撮像された人物の画像から該人物の年齢を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された年齢を前記人物に告知する告知手段と、
前記告知手段により告知されたときの前記人物の変化の情報を取得する変化取得手段と、
前記推定手段により推定された年齢を、前記変化取得手段により取得された前記人物の変化の情報に基づいて補正する補正手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
前記撮像手段により人物が撮像された場所における、当該人物の年齢の統計情報を取得する統計取得手段を有し、
前記告知手段は、前記推定手段により推定された年齢が前記統計取得手段により取得された統計情報に基づいて補正された年齢を告知することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推定手段は、
前記撮像手段により撮像された人物の画像に基づいて年齢範囲ごとに当該人物に対する評価情報を算出し、前記算出した評価情報から人物の年齢を推定し、
前記補正手段は、
前記推定手段により算出された年齢範囲ごとの評価情報を前記統計取得手段により取得された統計情報に基づいて補正し、前記補正した評価情報から年齢を算出することで、前記推定手段により推定された年齢を補正することを特徴とする請求項１、２または４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記補正手段は、
前記補正した評価情報に基づいて年齢の推定誤差を算出することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記年齢範囲は、年齢が低いほど年齢幅が小さいことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記年齢範囲は、隣り合う年齢範囲で年齢がオーバーラップすることを特徴とする請求項５ないし７の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記変化取得手段により取得された前記人物の変化の情報に基づいて、前記告知手段により告知された年齢に納得したか否かを示す受容度を算出する算出手段を有し、
前記補正手段は、
前記算出手段により算出された受容度に基づいて年齢を補正することを特徴とする請求項２ないし４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記算出手段は、
前記告知手段が過去に告知したときの前記人物の変化の情報、および、前記告知手段が前記推定手段により年齢を推定した人物に告知したときの当該人物の変化の情報の少なくとも何れかに基づいて受容度を算出することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記告知手段は、
表示装置および音響装置の少なくとも何れかを用いて告知することを特徴とする請求項９または１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記補正手段が年齢を補正するときの補正効果の強さを調整する調整手段を有することを特徴とする請求項１ないし１１の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記撮像手段により撮像された人物の属性情報、前記撮像手段により撮像された場所の属性情報、および、前記撮像手段により撮像された画像に関する情報の少なくとも何れかを取得する情報取得手段を有し、
前記補正手段は、
前記情報取得手段により取得された情報に基づいて年齢を補正するときの補正量を調整することを特徴とする請求項１ないし１２の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記補正手段は、
前記撮像手段により撮像された場所における、人物の推定年齢の平均値からの差異が大きくなるように補正することを特徴とする請求項１ないし１３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
撮像手段により撮像された人物の画像から該人物の年齢を推定する推定ステップと、
前記撮像手段により人物が撮像された場所における、当該人物の年齢の統計情報を取得する統計取得ステップと、
前記推定ステップにより推定された年齢を、前記統計取得ステップにより取得された統計情報に基づいて補正する補正ステップと、
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１６】
撮像手段により撮像された人物の画像から該人物の年齢を推定する推定ステップと、
前記推定ステップにより推定された年齢を前記人物に告知する告知ステップと、
前記告知ステップにより告知されたときの前記人物の変化の情報を取得する変化取得ステップと、
前記推定ステップにより推定された年齢を、前記変化取得ステップにより取得された前記人物の変化の情報に基づいて補正する補正ステップと、
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１７】
コンピュータを、請求項１ないし１４の何れか１項に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。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項１ないし１４の何れか１項に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を記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、その制御方法、プログラムおよび記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
撮像装置によって物体を撮像した画像データを解析して、物体の状態を評価、判定する画像認識技術が知られている。
【０００３】
特許文献１には、任意の顔向き方向から撮像した対象人物の顔画像から、その対象人物の性別や年代等の属性を自動で推定する人物属性推定装置が開示されている。特許文献１の人物属性推定装置では、顧客Ｑの対象顔画像の特徴により類似する特徴を備えた参照顔画像の参照人物の年代ほど、顧客Ｑの年代である可能性を高くするように設定された重み付けＷｉを用いて顧客Ｑの年代を推定する。
【０００４】
特許文献２には、画像から人物の属性を推定する人物属性推定装置が開示されている。特許文献２の人物属性推定装置は、スコア補正部が顔の向き、顔器官の形状および顔の照明状態に基づいて、部分スコアを補正するようにして人物の属性を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２４２４８６号公報
【特許文献２】特開２００８−２８２０８９号公報
【特許文献３】特開２０１３−１１７７９４号公報
【特許文献４】特開２０１４−４１４８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の装置では見かけのみから得られる情報に基づいて、人物の属性を推定するために人が推定する場合と同等の精度にならないという問題がある。また、セキュリティーカメラのデモ展示、介護、受付、家庭用等の対話ロボットに年齢推定機能を搭載し、対話ロボットが推定した年齢をリアルタイムに本人に告知した場合に、実年齢よりも高いときには不快に感じてしまう虞がある。
本発明は、上述したような問題点に鑑みてなされたものであり、高精度に人物の年齢を推定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、撮像手段により撮像された人物の画像から該人物の年齢を推定する推定手段と、前記撮像手段により人物が撮像された場所における、当該人物の年齢の統計情報を取得する統計取得手段と、前記推定手段により推定された年齢を、前記統計取得手段により取得された統計情報に基づいて補正する補正手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、高精度に人物の年齢を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図２】情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】表示装置に推定した年齢を表示した態様の一例を示す図である。
【図５】年齢推定部の機能構成の一例を示す図である。
【図６】補正効果の強さを調整するユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図７】情報取得部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】対話ロボットの外観の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
（第１の実施形態）
本実施形態の情報処理装置は、商品の販売を行う店舗等に設置され、来店した顧客を撮像した画像から、顧客の年齢を推定して記録する。記録されたデータはマーケティング等に活用される。
本実施形態の情報処理装置は、店舗の会員の年齢の統計情報を取得し、統計情報に基づいて、新規に来店した顧客の年齢を推定する。したがって、高精度に人物の年齢を推定することができる。
【００１１】
＜全体の構成＞
図１は、情報処理装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１００は、撮像部１１０、被写体検出部１２０、年齢推定部１３０、記録部１４０、情報取得部１５０、補正部１６０、告知部１７０を有する。
撮像部１１０は、撮像された画像を取得し、取得した画像をデジタルデータとして出力する。
【００１２】
被写体検出部１２０は、撮像部１１０から出力された画像から被写体である人物の顔の位置および顔のサイズを検出する。
年齢推定部１３０は、被写体検出部１２０で検出された顔画像から推定年齢、推定誤差およびスコアを出力して人物の年齢を推定する。年齢推定部１３０は推定手段の一例に対応する。
記録部１４０は、年齢推定部１３０から出力された、推定年齢、推定誤差およびスコアを、時刻や顔画像の座標と共に記録する。
【００１３】
情報取得部１５０は、撮像部１１０により撮像される場所、ここでは後述する撮像装置２０４が設置された場所における人物の年齢の統計情報を取得する。また、情報取得部１５０は、年齢が告知されたときの人物の表情の変化の情報を取得したり、音声の変化の情報を取得したりする。情報取得部１５０は、統計取得手段、変化取得手段、情報取得手段および算出手段の一例に対応する。
補正部１６０は、情報取得部１５０で取得した情報に基づいて年齢推定部１３０からの出力を補正する。補正部１６０は、補正手段の一例に対応する。
告知部１７０は、補正された年齢推定部１３０の出力を、年齢を推定している対象の人物に告知する。告知部１７０は、告知手段の一例に対応する。
【００１４】
図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１００は、演算装置２０１、ＲＡＭ２０２、２次記憶装置２０３、撮像装置２０４、ネットワークＩ／Ｆ２０５、入力装置２０６、表示装置２０７、バス２０８等を有する。
演算装置２０１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＰＥあるいはＧＰＵ等であり、プログラムに従って命令を実行し、情報処理装置１００を構成する各構成部の処理や制御を行う。
【００１５】
ＲＡＭ２０２は、ＤＲＡＭやＳＲＡＭ等の揮発性メモリである。ＲＡＭ２０２は、画像等のデータやプログラムを一時的に記憶する。
２次記憶装置２０３は、磁気記憶装置、半導体メモリ等のストレージデバイスである。２次記憶装置２０３は、長時間に亘って記憶する必要があるデータ、例えば後述するフローチャートを実現するためのプログラム、その他の制御に必要なプログラム、撮像装置２０４から出力されたデータ、各種設定内容等を記憶する。また、２次記憶装置２０３は、記録部１４０の記録先である。
【００１６】
演算装置２０１は、２次記憶装置２０３に記憶されたプログラムやデータを高速にアクセス可能なＲＡＭ２０２に展開して、プログラムを実行したり、データを利用したりする。
撮像装置２０４は、光学レンズと映像センサを備えたカメラ等である。撮像装置２０４は、光の物理量を計測、検出してＡ／Ｄ変換等を行いデジタル信号として出力する。例えば、レンズユニット等の光学系とＣＣＤ画像センサ等の撮像素子から構成され、波長帯毎に各８ビットで表現される画像を出力する。
ネットワークＩ／Ｆ２０５は、デジタルデータを送受信するためのインターフェースである。ネットワークＩ／Ｆ２０５は、インターネットやイントラネット等のネットワークと接続を行う。
【００１７】
入力装置２０６は、ユーザからの操作命令が入力される、キーボード、マウス、タッチパネル、スイッチ、ボタン等である。
表示装置２０７は、液晶パネル、液晶ディスプレイ等のモニタ、プロジェクタ等である。表示装置２０７は、各装置の設定内容や撮像装置２０４により撮像された画像を表示したり、告知部１７０により告知される年齢を表示したりする。更に、表示装置２０７は、ユーザインタフェースとしての表示を行う。
バス２０８は、情報処理装置１００の各構成部を接続して相互にデータの入出力を行う。
【００１８】
なお、情報処理装置１００のハードウェア構成は、上述した構成に限られるものではない。例えば、撮像装置２０４や２次記憶装置２０３は、その他の構成部と物理的に離れた場所に設置してもよく、画像やデータをネットワークＩ／Ｆ２０５を介して他の構成部に転送するように構成してもよい。また、撮像装置２０４および表示装置２０７を店舗に設置して、演算装置２０１を含むその他の構成を店舗から離れた場所に設置してもよい。
【００１９】
＜情報処理装置の全体のフローチャート＞
次に、情報処理装置１００が推定した年齢を補正する処理について説明する。
図３は、情報処理装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。なお、図３のフローチャートは、演算装置２０１が２次記憶装置２０３に記憶されたプログラムをＲＡＭ２０２に展開して、実行することで実現される。
Ｓ３０１では、撮像部１１０は撮像装置２０４による撮像を開始する。ここでは、Ｓ３１０において撮像部１１０が撮像装置２０４による撮像を終了するまで、Ｓ３０１からＳ３１０までの処理を繰り返す。
【００２０】
Ｓ３０２では、撮像部１１０は撮像装置２０４により撮像された画像を取得する。なお、撮像部１１０が取得する画像は、ＲＧＢ各８ビットの画素からなる二次元データであり、時系列に順次取得する。撮像部１１０は取得した画像データを例えばＲＡＭ２０２に一時的に記憶する。
Ｓ３０３では、被写体検出部１２０は画像に写る被写体としての人物の顔を検出して、画像中の顔の位置および顔のサイズを出力する。なお、顔を検出するには、例えば特許文献３の公知の技術を用いることができる。
【００２１】
Ｓ３０４からＳ３０７まで、被写体検出部１２０により検出された各顔画像について処理を繰り返す。
Ｓ３０５では、年齢推定部１３０は検出された顔画像から人物の年齢を推定する。なお、年齢を推定するには、例えば特許文献２の公知の技術を用いることができる。ここでは、年齢推定部１３０は推定年齢、推定誤差およびスコアを出力する。
【００２２】
Ｓ３０６では、補正部１６０は年齢推定部１３０により出力された推定年齢、推定誤差およびスコアを補正する。なお、年齢を推定している対象の人物が画像からフレームアウトした場合や、画像に含まれる全ての人物の推定年齢、推定誤差およびスコアを補正した場合にはＳ３０８に進む。
Ｓ３０８では、記録部１４０は年齢推定部１３０により出力された推定年齢、推定誤差およびスコアと、補正部１６０により補正された推定年齢、推定誤差およびスコアと、撮像部１１０により出力された画像とを関連付けて記録する。また、記録部１４０は、人物ごとにフレームインした時刻、フレームアウトした時刻も記録する。なお、記録部１４０は、その他の情報を記録してもよい。
【００２３】
Ｓ３０９では、告知部１７０は補正部１６０により補正された年齢を表示装置２０７に表示することで告知する。
図４は、表示装置２０７に補正された年齢を表示した態様の一例を示す図である。
表示装置２０７には撮像装置２０４により撮像された画像と共に、当該画像にオーバーレイして人物の頭部の上方に年齢４０１，４０２が表示される。本実施形態において表示する年齢は、推定年齢から幅を持たせた推定誤差の上限と下限である。ただし、推定誤差の上限と下限に加えて推定年齢を共に表示してもよく、推定年齢のみを表示してもよい。
【００２４】
次に、年齢推定部１３０について詳細に説明する。
図５は、年齢推定部１３０の機能構成の一例を示す図である。
年齢推定部１３０は、年代推定部２３０、統合部２４０を有する。また、年代推定部２３０は、複数の年代推定部１〜年代推定部Ｎを有する。
年代推定部１〜年代推定部Ｎには、それぞれ異なる推定年齢範囲（年齢幅）が設定される。年代推定部１〜年代推定部Ｎは、ニューラルネットやサポートベクターマシン、ｋ近傍識別器、ベイズ分類等の公知の識別器で構成される。
【００２５】
本実施形態では推定年齢範囲として「０〜１歳」、「１〜２歳」、「２〜３歳」、「３〜５歳」、「４〜１０歳」、「６〜１７歳」、「１１〜２５歳」、「１８〜３５歳」、「２６〜４５歳」、「３６〜５５歳」、「４６〜６５歳」、「５６〜８０歳」、「６６歳〜」の１３個が設定される。すなわち、年代推定部１には推定年齢範囲として「０〜１歳」が設定され、年代推定部１３には推定年齢範囲として「６６歳〜」が設定される。ここで、設定される推定年齢範囲は、若年層ほど経年変化が大きいため細かな範囲である。すなわち、年齢が低いほど年齢幅が小さい。また、隣り合う年齢範囲で、境界付近の年齢は互いにオーバーラップしている。このようにオーバーラップさせることで、学習データを増やし、分解能を高めることができる。
年代推定部１〜年代推定部Ｎは、それぞれ撮像された人物の年齢が推定年齢範囲に含まれるか否かの２クラスを判別して、スコアを出力する。出力されるスコアは、評価情報の一例に対応する。
【００２６】
統合部２４０は年代推定部１〜年代推定部Ｎの出力を統合して、推定年齢Ａｇｅ、推定誤差の下限値ＡｇｅErrMinおよび上限値ＡｇｅErrMax、スコアＳを出力する。
推定年齢Ａｇｅは最も高いスコアを出力した年代推定部ｉ、最も高いスコアを出力した年代推定部ｉの隣りの年代推定部ｉ−１のＳi-1、最も高いスコアを出力した年代推定部ｉの隣りの年代推定部ｉ＋１のＳi+1を用いて次の式で求める。
Ａｇｅ＝
（Ａｇｅi-1Ｓi-1＋ＡｇｅiＳi＋Ａｇｅi+1Ｓi+1）／（Ｓi-1＋Ｓi＋Ｓi+1）
ここで、Ａｇｅiは、年代推定部ｉの推定年齢範囲の中央値である。また、スコアＳは、年代推定部ｉのスコアＳｉのそのままの値である。
【００２７】
また、推定誤差の下限値ＡｇｅErrMinおよび上限値ＡｇｅErrMaxは次の式で求める。
ＡｇｅErrMin＝Ａｇｅi-1Min（Ｓi-1／Ｓi）＋Ａｇｅi（１−Ｓi-1／Ｓi）
ＡｇｅErrMax＝Ａｇｅi+1Max（Ｓi+1／Ｓi）＋Ａｇｅi（１−Ｓi+1／Ｓi）
ここで、Ａｇｅiは、年代推定部ｉの推定年齢範囲の中央値である。また、ＡｇｅiMin、ＡｇｅiMaxは、年代推定部ｉの推定年齢範囲のそれぞれ、下限、上限である。
【００２８】
次に、情報取得部１５０について詳細に説明する。
本実施形態では、情報取得部１５０は、ネットワークＩ／Ｆ２０５を介して所定のＵＲＩで示されるアドレスから既知の年齢分布の情報を取得する。年齢分布の情報は、統計情報の一例に対応する。年齢分布の情報は年齢と対応する頻度から構成される。具体的に、既知の年齢分布は例えば、撮像装置２０４を設置した店舗に来店した顧客であって、会員登録した顧客の年齢分布である。頻度は来店して会員証を提示する度に１カウントされる。ただし、年齢分布の情報は、店員が見た目で顧客の年齢を推定し、一定期間の頻度を蓄積した情報であってもよい。情報取得部１５０は、取得した情報を上述した年代推定部１〜Ｎの推定年齢範囲でグルーピングを行い、年代推定部ｉの推定年齢範囲における出現率Ｐiを算出する。なお、情報取得部１５０は自らが出現率Ｐiを算出することなく、予め算出されている年代推定部ｉの推定年齢範囲における出現率Ｐiを取得するようにしてもよい。
【００２９】
次に、補正部１６０について詳細に説明する。
補正部１６０は、補正後の推定年齢Ａｇｅ’、推定誤差ＡｇｅErrMin’、ＡｇｅErrMax’、スコアＳ’を出力する。年齢推定部１３０は上述した補正後の推定年齢Ａｇｅ’等を出力する場合には、既に出力した推定年齢Ａｇｅ、推定誤差ＡｇｅErrMin、ＡｇｅErrMax、スコアＳと、情報取得部１５０が取得した統計情報とに基づいて出力する。
年代推定部ｉの補正後のスコアＳi’は次の式で求める。
Ｓi’＝  Ｋ・Ｓi ・Ｐi／Ｐ０i ＋（１−Ｋ）Ｓi
ここで、Ｓiは、年代推定部ｉが出力したスコアである。また、Ｐ０iは年代推定部ｉの推定年齢範囲における工場出荷時の想定年齢出現率であり、例えば国内の人口の年齢分布に基づくものである。ＰiおよびＰ０iはそれぞれ全ての年代推定部における出現率の合計が１になるように正規化されたものとする。
【００３０】
また、Ｋは、補正効果の強さを調整する係数である。Ｋは０から１の間の値であり、１が最も補正効果が大きくなる。本実施形態では、情報処理装置１００を操作するユーザがＫの値を調整することができる。補正効果の強さを調整可能にすることで、突発事象により既知の年齢分布が利用できない場合に有効である。
図６は、表示装置２０７に表示される補正効果の強さを調整するユーザインタフェースの一例を示す図である。
表示装置２０７には撮像装置２０４により撮像された画像と共に、当該画像にオーバーレイしてスライダ６００およびカーソル６１０が表示される。ユーザは入力装置２０６のマウス等を操作してカーソル６１０を用いてスライダ６００を左右にドラッグすることで補正効果の強さを調整することができる。例えば、スライダ６００を右に移動させるほど補正効果を強くすることができる。スライダ６００等のユーザインタフェースは、調整手段の一例に対応する。
補正部１６０は、スライダ６００の位置に応じてＫの値を決定する。例えば、スライダ６００が右端に位置する場合にはＫ＝１とし、スライダ６００が左端に位置する場合にはＫ＝０とする。
【００３１】
補正部１６０は、全ての年代推定部ｉについて補正後のスコアＳi’を求める。例えば、当該店舗における顧客の出現率Ｐiが想定年齢出現率Ｐ０iよりも大きい場合には、補正後のスコアＳi’は、補正前のスコアＳiよりも大きく出力される。なお、補正後のスコアＳi’は全ての年代推定部のスコアの合計が１になるように正規化する。
補正後の推定年齢Ａｇｅ’は最も高いスコアＳi’を出力した年代推定部ｉ、最も高いスコアを出力した年代推定部ｉの隣りの年代推定部ｉ−１のＳi-1’、最も高いスコアを出力した年代推定部ｉの隣りの年代推定部ｉ＋１のＳi+1’を用いて次の式で求める。
Ａｇｅ’＝
（Ａｇｅi-1Ｓi-1’＋ＡｇｅiＳi’＋Ａｇｅi+1Ｓi+1’）／（Ｓi-1’＋Ｓi’＋
Ｓi+1’）
【００３２】
また、補正後の推定誤差の下限値ＡｇｅErrMin’および上限値ＡｇｅErrMax’は次の式で求める。
ＡｇｅErrMin’＝Ａｇｅi-1Min（Ｓi-1’／Ｓi’）＋Ａｇｅi（１−Ｓi-1’／Ｓi’）
ＡｇｅErrMax’＝Ａｇｅi+1Max（Ｓi+1’／Ｓi’）＋Ａｇｅi（１−Ｓi+1’／Ｓi’）
【００３３】
本実施形態によれば、情報取得部１５０が撮像装置２０４により撮像された場所における人物の年齢の統計情報を取得し、補正部１６０は撮像された人物の年齢を統計情報に基づいて補正する。このように、事前知識として取得した統計情報に基づいて補正することで、高精度に人物の年齢を推定することができる。
具体的に、補正部１６０は、年齢推定部１３０により算出された年齢範囲ごとのスコアを情報取得部１５０により取得された統計情報に基づいて補正し、補正したスコアから年齢を算出することで、年齢推定部１３０により推定された年齢を補正する。このように、統計情報に基づいて補正した年齢範囲ごとのスコアを用いて年齢を算出することで、より高精度に人物の年齢を推定することができる。
【００３４】
なお、統合部２４０の統合方法や補正部１６０の補正方法は、上述した方法に限られない。例えば、補正部１６０は、所定の期間運用して得られた推定年齢統計の平均・分散を、情報取得部１５０で取得した年齢統計の平均・分散と一致するようにシフト・スケールを行うようにしてもよい。
【００３５】
（第２の実施形態）
本実施形態では、人物が表示装置２０７を視聴でき、推定した年齢をリアルタイムで本人に告知する場合について説明する。なお、情報処理装置１００の機能構成およびハードウェア構成は、第１の実施形態と同様である。また、第１の実施形態と同様の部分は適宜、説明を省略する。
【００３６】
本実施形態では、情報取得部１５０は告知部１７０により年齢が告知された後の人物の変化の情報を取得して、告知された年齢に人物が納得したか否かを示す受容度を出力する。受容度は０〜１の間の値であり、大きいほど告知された年齢に納得したものとする。
次に、本実施形態の情報取得部１５０の処理について図７のフローチャートを参照して説明する。図７のフローチャートは、演算装置２０１が２次記憶装置２０３に記憶されたプログラムをＲＡＭ２０２に展開して、実行することで実現される。
【００３７】
Ｓ７０１では、情報取得部１５０は告知部１７０により行われた年齢の告知を人物が確認したか否かを判定する。具体的に、情報取得部１５０は撮像装置２０４により撮像された画像から人物の視線が表示装置２０７を向いているか否かを確認することで、告知を確認したか否かを判定する。なお、視線を認識するには、被写体検出部１２０が出力する顔の位置で示される画像領域に基づいて、例えば特許文献３の公知の技術を用いることができる。
人物の視線が表示装置２０７を向いておらず人物が告知を確認していない場合には、仮に人物の表情が変化したとしても、情報取得部１５０は表情が変化した要因は告知によるものではないと判断して、情報取得部１５０は受容度１を出力して終了する。一方、告知を確認した場合にはＳ７０２に進む。
【００３８】
Ｓ７０２では、情報取得部１５０は人物の表情の変化の情報から受容度を算出する。具体的に、受容度を算出するには、顔画像と対応した受容度との事例を予め集めて、機械学習により回帰モデルを作る。顔画像は、顔の中心を画像の中央にし、一定のサイズにリサイズする。また、告知した瞬間の時間を基準として前後所定フレーム分のフレームを用いて規格化する。このようにして、告知された前後の変化の情報を取得する。受容度は、告知前後の顔画像を見て、告知された年齢に納得していたら１、納得していないならば０とする。納得の度合いに応じて０から１の間の受容度を決定する。表情の変化と受容度との事例を集めて機械学習を行う。回帰モデルはサポートベクトル回帰や回帰ツリー、線形回帰、ニューラルネットワーク等の手法を用いることができる。
【００３９】
補正部１６０は、情報取得部１５０が出力した受容度に基づいて年齢の補正を再度、行う。補正部１６０は、受容度が低い場合には、誤差の下限の範囲で年齢が低くなるように補正を行う。
補正後の推定年齢Ａｇｅ’は次の式で求める。
Ａｇｅ’＝
Ｋ（Ａｇｅ・Ｒ  ＋  ＡｇｅErrMin（１−Ｒ））＋（１−Ｋ）Ａｇｅ
ここで、Ｒは受容度であり、ＡｇｅErrMinは推定誤差の下限値である。
【００４０】
本実施形態によれば、告知部１７０が年齢をリアルタイムに本人に告知し、情報取得部１５０が告知されたときの人物の変化の情報を取得する。補正部１６０は、情報取得部１５０が取得した人物の変化の情報に基づいて年齢を補正することで、高精度に人物の年齢を推定することができる。告知部１７０は補正部１６０により補正された年齢を再度、告知してもよく、告知しないようにしてもよい。
なお、受容度は必ずしも年齢を推定している対象の人物である場合に限られない。例えば、撮像された同じ場所で過去に一定期間、告知したときの人物の平均受容度を用いてもよい。このように過去の受容度を用いることで一旦、高い年齢を告知してから人物の反応を反映して低い年齢に補正するという処理がなくなる。
また、告知部１７０が本人に告知するときの年齢は、統計情報に基づいて補正した後の年齢である場合に限られず、統計情報に基づいて補正する前の年齢であってもよい。
【００４１】
また、情報取得部１５０は、撮像された人物の疲労度合、姿勢、体格、身長あるいは移動速度等の属性情報、撮像された場所の光源、天候あるいは温度等の属性情報、人物の解像度や符号化品質等の画像に関する情報を取得してもよい。情報取得部１５０は、取得した属性とあるべき適正な補正量に関して事例を収集し、回帰パラメータを機械学習する。したがって、補正部１６０は情報取得部１５０が取得した情報に基づいて補正量を調整することができる。
また、補正部１６０の補正方法は上述した方法に限られず、受容度に基づいて年齢を補正できる方法であれば、どのような方法であってもよい。
【００４２】
（第３の実施形態）
本実施形態では、情報処理装置が対話ロボットである場合について説明する。本実施形態では、告知部１７０が音響装置を用いて音声により告知する。なお、情報処理装置１００の機能構成は、第１の実施形態と同様である。また、第２の実施形態と同様の部分は適宜、説明を省略する。
【００４３】
図８は、対話ロボットの外観の一例を示す図である。
対話ロボットは人の顔を模しており、目８１０と、耳８２０と、口８３０と、タッチパネル８４０を有する。
目８１０は撮像装置２０４に相当する。耳８２０はマイク等の入力装置２０６に相当する。口８３０はスピーカー等の音響装置に相当する。告知部１７０は推定した年齢を音声データとして生成してデジタルアナログ変換を行って音声として人物に告知する。タッチパネル８４０は、表示装置２０７および入力装置２０６に相当する。タッチパネル８４０には、図６に示したようなスライダ６００を表示して、タッチ操作によりスライダ６００を移動させることができる。
【００４４】
次に、本実施形態の情報取得部１５０の処理について図７のフローチャートを参照して説明する。
Ｓ７０１では、情報取得部１５０は告知部１７０により口８３０のスピーカーから発声された年齢の告知を人物が確認したか否かを判定する。
Ｓ７０２では、情報取得部１５０は告知したときの人物の変化の情報として、人物が発声する言葉および周囲にいる人物が発声する言葉を取得して、所定の単語を含むか否かによって受容度を算出する。受容度は、告知された年齢に納得しており好印象の単語を含む場合には１、告知された年齢に納得しておらず悪印象の単語を含む場合には０とする。情報取得部１５０は納得の度合いに応じて０から１の間の値を出力する。
【００４５】
本実施形態によれば、告知部１７０は例えば対話ロボットのように音声で年齢を告知することで親しみを持って聴き入れてくれることを期待することができる。また、情報取得部１５０は告知したときに人物から多くの反応を取得することを期待することができる。
なお、情報取得部１５０は告知したときの人物が発声する言葉に基づいて受容度を算出する場合に限られず、人物の表情の変化も含めて受容度を算出してもよい。
【００４６】
（第４の実施形態）
本実施形態では、第３の実施形態と同様に情報処理装置が対話ロボットである場合について説明する。特に、家庭用対話ロボットのように撮像装置２０４により撮像される人物が限られる場合について説明する。なお、情報処理装置１００の機能構成は、第１の実施形態と同様である。また、第３の実施形態と同様の部分は適宜、説明を省略する。
【００４７】
本実施形態では、補正部１６０は撮像された人物の日々の変化に伴う推定年齢の平均値からの差異がより大きくなるように補正を行う。告知部１７０は補正部１６０により補正された後の人物の推定年齢Ａｇｅi’を告知する。
補正後の推定年齢Ａｇｅi’は次の式で求める。
Ａｇｅi’＝
Ａｇｅi  ＋  Ｋ（Ａｇｅi  −  Ａｇｅi m）
ここで、Ａｇｅi mは直近の所定期間における当該人物の推定年齢の平均値である。なお、人物ｉを識別するには、被写体検出部１２０が出力する顔の位置で示される画像領域に基づいて、例えば特許文献４の公知の顔認証技術を用いることができる。
また、補正部１６０が補正する年齢は、統計情報に基づいて補正した後の年齢である場合に限られず、統計情報に基づいて補正する前の年齢であってもよい。
【００４８】
本実施形態によれば、推定年齢の平均値から差異が大きくなるように補正することで、告知された人物はその日の疲労度合いや体調を自覚することができる。例えば、推定年齢の平均値よりも高い年齢が告知された場合には、疲労度が蓄積されていることや体調が悪いことを自覚することができる。
なお、推定年齢の平均値は同一人物である場合に限られず、例えば介護用施設のような同一年齢の人物がいる場所における、複数の人物の推定年齢の平均値であってもよい。例えば、推定年齢の平均値よりも高い年齢が告知された場合には、他人と比較した際の老化度合いや特徴を自覚することができる。
【００４９】
以上、本発明を上述した実施形態に基づいて詳細に説明したが、本発明は上述した実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も含まれる。更に、上述した各実施形態は本発明の一実施形態を示すものにすぎず、各実施形態を適宜組み合わせることができる。
なお、情報処理装置１００の機能構成が行うものとして説明した上述した処理は１つのハードウェアが行ってもよいし、複数のハードウェア（例えば、複数のプロセッサーや回路）が処理を分担することで、装置全体の制御を行ってもよい。
【００５０】
（他の実施形態）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。すなわち、上述した実施形態の機能を実現するプログラムをネットワークまたは各種記録媒体を介してシステムあるいは装置に供給し、システあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムコードを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラムおよび該プログラムを記録した記録媒体は本発明を構成する。
【符号の説明】
【００５１】
１００：情報処理装置  １１０：撮像部  １２０：被写体検出部  １３０：年齢推定部  １４０：記録部  １５０：情報取得部  １６０：補正部  １７０：告知部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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