(57)【要約】【課題】対象物に応じた適切な照明光を提供すること。【解決手段】実施形態に係る照明装置は、光源部と、出力制御部とを具備する。光源部は、複数の光源を有する。出力制御部は、光源部によって照明される対象物、または、照明される前の該対象物が画像センサによって撮像された画像データに基づいて認識された上記対象物の認識結果に応じて、光源の出力を制御する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の光源を有する光源部と；
前記光源部によって照明される対象物、または、照明される前の該対象物が画像センサによって撮像された画像データに基づいて認識された前記対象物の認識結果に応じて、前記光源の出力を制御する出力制御部と；
を具備する、照明装置。
【請求項２】
前記画像データに基づいて、前記対象物を認識する所定の画像処理を実行する画像処理部；
をさらに具備する、請求項１に記載の照明装置。
【請求項３】
前記画像処理部は、
正例となる画像データを用いた機械学習により生成された学習モデルを利用して前記対象物を認識する、
請求項２に記載の照明装置。
【請求項４】
前記画像処理部は、
クラウドコンピューティングにより前記学習モデルを利用する、
請求項３に記載の照明装置。
【請求項５】
前記画像処理部は、
前記対象物が撮像された画像データにつき、該対象物の色に関する特性および前記光源の色に関する特性とが分離されるように前記画像処理を実行し、前記対象物を認識する、
請求項３または４に記載の照明装置。
【請求項６】
前記対象物の色に関する特性は、該対象物の分光反射特性であり、
前記光源の色に関する特性は、該光源の分光分布特性であって、
前記画像処理部は、
前記対象物の認識結果として前記分光反射特性を推定した後、該分光反射特性に基づいて前記対象物を所望の見え方とする前記分光分布特性を選定し、
前記出力制御部は、
前記画像処理部によって選定された前記分光分布特性に基づいて前記光源の出力を制御する、
請求項５に記載の照明装置。
【請求項７】
前記光源部は、
前記光源として、少なくとも赤、緑および青の単色光源を有し、
前記画像処理部は、
前記単色光源をそれぞれ単独で点灯させた場合に前記対象物を撮像した画像データの組に基づいて前記分光反射特性を推定する、
請求項６に記載の照明装置。
【請求項８】
前記画像処理部は、
前記画像センサによって撮像された画像データ中の物体を前記学習モデルを利用して分類した後、特定の前記対象物の画像領域を抽出し、該画像領域に基づいて前記分光反射特性を推定する、
請求項６または７に記載の照明装置。
【請求項９】
前記対象物は、顔であって、
前記画像処理部は、
前記画像センサによって撮像された画像データ中の前記顔の各部位に該当する画像領域を抽出し、該画像領域に基づいて前記各部位の前記分光反射特性を推定した後、該分光反射特性の組み合わせに基づいて前記分光分布特性を含む前記光源の照明条件を選定し、
前記出力制御部は、
前記画像処理部によって選定された前記照明条件に基づいて前記光源の出力を制御する、
請求項６、７または８に記載の照明装置。
【請求項１０】
前記画像処理部は、
前記出力制御部による出力制御の結果を示す評価値が特徴量の一つとして含まれるように前記機械学習を実行する、
請求項３に記載の照明装置。
【請求項１１】
前記機械学習は、ディープラーニングである、
請求項３〜１０のいずれか一つに記載の照明装置。
【請求項１２】
複数の光源を有する光源部と；
前記光源部によって照明される対象物、または、照明される前の該対象物を画像センサによって撮像した画像データに基づいて、前記対象物を認識する所定の画像処理を実行する画像処理部と；
前記画像処理による前記対象物の認識結果に応じて前記光源の出力を制御する出力制御部と；
を具備する、照明システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、照明装置および照明システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、照明される対象物を撮像した画像データの色成分に応じて光源の出力を制御することで、例えば対象物の色を鮮やかに見せる技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０９９５１０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、対象物は通常、照明光の分光分布特性と物体表面の分光反射特性が混合した状態として観察されるが、従来技術は、このように観察される対象物を撮像した画像データに基づいて色成分を判断してしまう。
【０００５】
このため、従来技術を用いた場合、対象物の分光反射特性そのものに応じた適切な照明光を提供すること、例えば、照明される物体が料理であれば、料理に応じた適切な照明光を提供することは困難である。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、対象物に応じた適切な照明光を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の一例に係る照明装置は、光源部と、出力制御部とを具備する。前記光源部は、複数の光源を有する。前記出力制御部は、前記光源部によって照明される対象物、または、照明される前の該対象物が画像センサによって撮像された画像データに基づいて認識された前記対象物の認識結果に応じて、前記光源の出力を制御する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１Ａ】図１Ａは、第１の実施形態に係る照明装置が含まれる照明システムの一例を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、第１の実施形態に係る画像処理の概要を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る照明システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の概要説明図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。
【図５Ａ】図５Ａは、第１の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その１）である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、第１の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その２）である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、第１の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その３）である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、第１の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その４）である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る照明装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、第２の実施形態に係る画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。
【図８Ａ】図８Ａは、第２の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その１）である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、第２の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その２）である。
【図９】図９は、第２の実施形態に係る照明装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第３の実施形態に係る画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、第３の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その１）である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、第３の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その２）である。
【図１２】図１２は、第３の実施形態に係る照明装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、第３の実施形態の変形例に係る画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、第３の実施形態の変形例に係る照明装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、第４の実施形態に係る照明システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、第５の実施形態に係る画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１７Ａ】図１７Ａは、第５の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その１）である。
【図１７Ｂ】図１７Ｂは、第５の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その２）である。
【図１７Ｃ】図１７Ｃは、第５の実施形態に係る画像処理部が実行する画像処理の処理説明図（その３）である。
【図１８】図１８は、第５の実施形態に係る照明装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、各実施形態の変形例を示す図（その１）である。
【図２０】図２０は、各実施形態の変形例を示す図（その２）である。
【図２１】図２１は、各実施形態の変形例を示す図（その３）である。
【図２２】図２２は、各実施形態の変形例を示す図（その４）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下で説明する第１〜第５の実施形態に係る照明装置は、光源部と、出力制御部とを具備する。光源部は、複数の光源を有する。出力制御部は、光源部によって照明される対象物、または、照明される前の該対象物が画像センサによって撮像された画像データに基づいて認識された対象物の認識結果に応じて光源の出力を制御する。なお、照明装置が画像センサを具備していても、していなくてもよい。具備していない場合は、たとえば、カメラ付きの携帯用通信機器が画像センサとして用いられてもよいし、たとえば、天井に照明装置とは別体に配設した画像センサが用いられてもよい。
【００１１】
また、以下で説明する第１〜第５の実施形態に係る照明装置は、画像処理部をさらに具備する。画像処理部は、上記画像データに基づいて、上記対象物を認識する所定の画像処理を実行する。なお、照明装置が画像処理部を具備していても、していなくてもよい。具備していない場合は、たとえば、クラウドサーバのような外部装置が画像処理部を具備し、かかる画像処理部が、インターネット等のネットワークを介して照明装置と情報をやり取りしてもよい。
【００１２】
また、以下で説明する第１〜第５の実施形態に係る画像処理部は、正例となる画像データを用いた機械学習により生成された学習モデルを利用して対象物を認識する。
【００１３】
また、以下で説明する第４の実施形態に係る画像処理部は、クラウドコンピューティングにより学習モデルを利用する。
【００１４】
また、以下で説明する第１〜第５の実施形態に係る画像処理部は、対象物が撮像された画像データにつき、かかる対象物の色に関する特性および光源の色に関する特性とが分離されるように上記画像処理を実行し、対象物を認識する。
【００１５】
また、以下で説明する第１および第３の実施形態に係る画像処理部は、対象物の認識結果として上記分光反射特性を推定した後、かかる分光反射特性に基づいて対象物を所望の見え方とする上記分光分布特性を選定し、出力制御部は、画像処理部によって選定された上記分光分布特性に基づいて光源の出力を制御する。
【００１６】
また、以下で説明する第１〜第５の実施形態に係る光源部は、光源として、少なくとも赤、緑および青の単色光源を有し、画像処理部は、上記単色光源をそれぞれ単独で点灯させた場合に対象物を撮像した画像データの組に基づいて上記分光反射特性を推定する。
【００１７】
また、以下で説明する第３の実施形態に係る画像処理部は、画像センサによって撮像された画像データ中の物体を上記学習モデルを利用して分類した後、特定の対象物の画像領域を抽出し、かかる画像領域に基づいて上記分光反射特性を推定する。
【００１８】
また、以下で説明する第５の実施形態において、上記対象物は、顔であって、画像処理部は、画像センサによって撮像された画像データ中の上記顔の各部位に該当する画像領域を抽出し、かかる画像領域に基づいて上記各部位の分光反射特性を推定した後、かかる分光反射特性の組み合わせに基づいて上記分光分布特性を含む光源の照明条件を選定し、出力制御部は、画像処理部によって選定された上記照明条件に基づいて光源の出力を制御する。
【００１９】
また、以下で説明する第１〜第５の実施形態において、画像処理部は、出力制御部による出力制御の結果を示す評価値が特徴量の一つとして含まれるように機械学習を実行する。
【００２０】
また、以下で説明する第１〜第５の実施形態において、上記機械学習は、ディープラーニングである。
【００２１】
また、以下で説明する第１〜第５の実施形態に係る照明システムは、光源部と、画像処理部と、出力制御部とを具備する。光源部は、複数の光源を有する。画像処理部は、光源部によって照明される対象物、または、照明される前の対象物を画像センサによって撮像した画像データに基づいて、対象物を認識する所定の画像処理を実行する。出力制御部は、上記画像処理による対象物の認識結果に応じて光源の出力を制御する。
【００２２】
以下、図面を参照して、第１〜第５の実施形態に係る照明装置について説明する。各実施形態において同一の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００２３】
また、以下の各実施形態で説明する照明装置は、一例を示すに過ぎず、本発明を限定するものではない。
【００２４】
また、以下では、照明される対象物が、オムライス等の料理である場合を主たる例に挙げて説明を行う。また、以下では、対象物を撮像した画像データの画像処理において、機械学習の一種であるディープラーニングを利用する場合を例に挙げて説明を行う。
【００２５】
（第１の実施形態）
まず、図１Ａおよび図１Ｂを用いて、第１の実施形態に係る照明装置１０が含まれる照明システム１の概要について説明する。図１は、第１の実施形態に係る照明装置１０が含まれる照明システム１の一例を示す図である。また、図１Ｂは、第１の実施形態に係る画像処理の概要を示す図である。
【００２６】
図１Ａに示すように、照明システム１は、照明装置１０と、後述する学習装置２０（図２参照）とを含む。照明装置１０は、画像センサ１１と、光源部１２とを含む。
【００２７】
画像センサ１１は、例えばＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）素子やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）素子等の固体撮像素子を備えたカメラであって、照明装置１０によって照明される対象物を撮像する。
【００２８】
光源部１２は、異なる分光分布特性を有する複数の光源を有し、後述する出力制御部１４３（図２参照）によって制御され、点灯状態を変化させる。光源の種類は例えばＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）等の固体光源を用いることができる。
【００２９】
なお、複数の光源は、例えば赤、緑、青の単色光源を有し、出力制御部１４３は、これらをそれぞれ独立に制御し、任意に調光および調色を制御することが可能である。また、光源は、赤、緑、青の三原色以外にさらに黄を含む四色構成であってもよい。その他にもいわゆるカテゴリカルな色、例えば橙、紫、シアン、アンバー、マゼンダ、桃等を含んでもよい。
【００３０】
そして、このように構成された第１の実施形態に係る照明システム１にあっては、図１Ａに示すように、まず画像センサ１１が、光源部１２によって照明される対象物（図１Ａの例では、オムライス）を撮像する（ステップＳ１）。
【００３１】
そして、照明装置１０は、画像センサ１１によって撮像された画像データを取得する（ステップＳ２）。そのうえで、照明装置１０は、取得した画像データに基づき、機械学習を利用した画像処理を実行する（ステップＳ３）。
【００３２】
ここで、照明装置１０は、図１Ｂに示すように、光源の分光分布特性および対象物の分光反射特性の積として観察される画像データにつき、かかる分光分布特性および分光反射特性が分離されるように画像処理を実行し、例えば対象物そのものの分光反射特性が把握されるように対象物を認識する。なお、光源の分光分布特性は、光源の色に関する特性の一例である。したがって、分光分布特性に限らず、光源の蛍光成分や光色（色度、相関色温度、ｄｕｖ、演色評価数）等であってもよい。また、対象物の分光反射特性は、対象物の色に関する特性の一例である。したがって、分光反射特性に限らず、蛍光成分や光色（色度、相関色温度、ｄｕｖ、演色評価数）等であってもよい。なお、光源の色に関する特性、対象物の色に関する特性ともに測光量（照度、輝度など）の情報を含んでもよい。以下では、光源の分光分布特性および対象物の分光反射特性を主たる例として、説明を進める。
【００３３】
なお、かかる画像処理においては、本実施形態に係る照明装置１０は、ディープラーニング等の機械学習のアルゴリズムによって生成された学習モデル１３１（図２参照）を用いて対象物の分光反射特性を推定する。学習モデル１３１は、例えば学習装置２０によって予め生成される。このような画像処理の詳細については、図２〜図５Ｄを用いた説明で後述する。
【００３４】
図１Ａの説明に戻る。そして、照明装置１０は、画像処理による対象物の認識結果に基づいて光源を出力制御する（ステップＳ４）。例えば照明装置１０は、ステップＳ３において推定された対象物の分光反射特性に基づいて対象物に適した光源の分光分布特性を選定し、これに応じて光源部１２の各光源を出力制御する。
【００３５】
例えば照明装置１０は、対象物がオムライスであれば、かかるオムライスがより色鮮やかに見えたり、より艶やかに見えたりするように光源の分光分布特性を選定し、各光源を出力制御する。
【００３６】
したがって、本実施形態に係る照明システム１によれば、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。また、これにより、例えば対象物が料理であればこれをより美味しそうに見せることができる等、照明装置１０の照明環境に所在するユーザへ、対象物に応じた適切な照明環境を提供することが可能となる。
【００３７】
以下、第１の実施形態に係る照明システム１の構成の一例について、より具体的に説明する。図２は、第１の実施形態に係る照明システム１の構成の一例を示すブロック図である。なお、図２では、実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００３８】
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００３９】
また、図２を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。
【００４０】
図２に示すように、第１の実施形態に係る照明システム１は、照明装置１０と、学習装置２０とを含む。照明装置１０は、画像センサ１１と、光源部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを備える。
【００４１】
画像センサ１１および光源部１２については説明済みのため、ここでの説明を省略する。記憶部１３は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、学習モデル１３１を記憶する。
【００４２】
学習モデル１３１は、上述したようにディープラーニング等の機械学習のアルゴリズムを用いて生成され、一例として、画像データに基づいて画像内の対象物の分光反射特性を推定する推定モデルを含む。
【００４３】
学習モデル１３１は、例えば照明装置１０とは別体に設けられた学習装置２０によって生成され、照明装置１０の出荷前等において予め記憶部１３に設定される。なお、学習装置２０を設けることなく、学習装置２０に相当する機能を有する処理部を、例えば照明装置１０の制御部１４が備えていてもよい。
【００４４】
制御部１４は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、照明装置１０内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現することができる。
【００４５】
制御部１４は、取得部１４１と、画像処理部１４２と、出力制御部１４３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【００４６】
取得部１４１は、画像センサ１１によって撮像された画像データを取得する。なお、本実施形態では、光源部１２は、例えば赤、緑、青の三原色の各単色光源を個別に点灯し、画像センサ１１は、かかる各単色光源で照らされた場合それぞれにおいて、対象物を撮像することとする。
【００４７】
そして、取得部１４１は、各単色光源で照らされた場合ごとの対象物の画像データを取得する。なお、以下では、赤色光、緑色光、青色光で照らされた対象物の画像データを、それぞれ「赤色画像」、「緑色画像」、「青色画像」と言う場合がある。
【００４８】
画像処理部１４２は、取得部１４１によって取得された画像データに基づいて対象物を認識する所定の画像処理を実行する。ここで、図３〜図５Ｄを用いて、第１の実施形態に係る画像処理部１４２の構成の一例について、より具体的に説明する。
【００４９】
図３は、第１の実施形態に係る画像処理部１４２が実行する画像処理の概要説明図である。また、図４は、第１の実施形態に係る画像処理部１４２の構成の一例を示すブロック図である。また、図５Ａ〜図５Ｄは、第１の実施形態に係る画像処理部１４２が実行する画像処理の処理説明図（その１）〜（その４）である。
【００５０】
図３に示すように、画像処理部１４２は、取得部１４１によって取得された画像データを学習モデル１３１へ入力し、その結果出力される学習モデル１３１の出力値に基づいて、光源部１２に反映すべき光源の分光分布特性を推定する。
【００５１】
なお、図３に複数のニューラルネットワークとして図示するように、学習モデル１３１は、複数のモデルＮＮ−１，ＮＮ−２，ＮＮ−３…を含むことができる。
【００５２】
具体的に、図４に示すように、画像処理部１４２は、分光反射特性推定部１４２ａと、選定部１４２ｂとを有する。
【００５３】
上述のモデルＮＮ−１は、例えば対象物の分光反射特性の推定モデルであり、分光反射特性推定部１４２ａは、取得部１４１によって取得された画像データに基づき、かかる推定モデルを用いて対象物の分光反射特性を推定する。
【００５４】
選定部１４２ｂは、分光反射特性推定部１４２ａによって推定された分光反射特性に基づき、対象物に適した光源の分光分布特性を選定する。
【００５５】
ここで、上述のようにモデルＮＮ−１を分光反射特性の推定モデルとした場合についてより具体的に説明する。図５Ａに示すように、まずかかるモデルＮＮ−１が生成される学習時においては、学習用データセットとして、種々の対象物それぞれの赤色画像Ｉ＿Ｒ，緑色画像Ｉ＿Ｇ，青色画像Ｉ＿Ｂの組、および、かかる各組が入力された場合に出力値として期待される分光反射特性の各データが準備される。すなわち、学習用データセットは、いわゆる教師あり学習において正例となる既知のデータのセットである。
【００５６】
そして、例えば上述した学習装置２０が、かかる学習用データセットを用いた機械学習を実行することにより、モデルＮＮ−１を生成する。これにより、モデルＮＮ−１は例えば、未知の画像データに対し、対応する分光反射特性を推定するニューラルネットワークとなる。
【００５７】
具体的には、図５Ｂに示すように、モデルＮＮ−１は推定時において、取得部１４１によって取得された未知の画像データ、すなわち赤色画像Ｉ＿Ｒ，緑色画像Ｉ＿Ｇ，青色画像Ｉ＿Ｂの組が入力された場合に、これに対応する分光反射特性を推定し、出力する。
【００５８】
そして、分光反射特性推定部１４２ａは、かかる推定された分光反射特性を選定部１４２ｂへ出力し、選定部１４２ｂはこれに基づいて光源の分光分布特性を選定することとなる。
【００５９】
対象物の見え方は、例えば対象物の分光反射特性および光源の分光分布特性の積として導出することが可能であるため、例えば選定部１４２ｂは、これを利用して対象物がより色鮮やかに見えたり、より艶やかに見えたり等、所望の見え方となるように、光源の分光分布特性を算出するようにしてもよい。
【００６０】
また、選定部１４２ｂは、得られた対象物の分光反射特性に基づき、例えば学習モデル１３１を用いて光源の分光分布特性を推定し、選定するようにしてもよい。ここで、例えば対象物の分光反射特性に基づいて、光源の分光分布特性を推定する推定モデルをモデルＮＮ−２として説明する。
【００６１】
図５Ｃに示すように、まずかかるモデルＮＮ−２が生成される学習時においては、学習用データセットとして、種々の対象物それぞれの分光反射特性、および、かかる各分光反射特性が入力された場合に出力値として期待される分光分布特性の各データが準備される。
【００６２】
そして、例えば上述した学習装置２０が、かかる学習用データセットを用いた機械学習を実行することにより、モデルＮＮ−２を生成する。これにより、モデルＮＮ−２は例えば、未知の分光反射特性に対し、対応する分光分布特性を推定するニューラルネットワークとなる。
【００６３】
具体的には、図５Ｄに示すように、モデルＮＮ−２は推定時において、分光反射特性推定部１４２ａによって推定された分光反射特性が入力された場合に、これに対応する分光分布特性を推定し、出力する。
【００６４】
そして、選定部１４２ｂは、かかる推定された分光分布特性に基づいて光源の分光分布特性を選定することとなる。
【００６５】
図２の説明に戻る。出力制御部１４３は、画像処理部１４２における画像処理による対象物の認識結果に応じて光源の出力を制御する。すなわち、出力制御部１４３は、画像処理部１４２において選定された光源の分光分布特性に基づいて、光源部１２の各光源の出力状態を制御する。
【００６６】
具体的には、出力制御部１４３は、画像処理部１４２において選定された光源の分光分布特性に基づき、光源部１２へＰＷＭ（Pulse  Width  Modulation）波形または直流波形の電流を入力して、光源部１２の各光源の点灯状態を制御する。なお、ここに言う制御では、単純に調光または調色するだけでなく、徐々に明るくしたり暗くしたりといった、時間軸に沿って変更する制御が可能である。
【００６７】
次に、第１の実施形態に係る照明装置１０が実行する処理の処理手順について、図６を用いて説明する。図６は、第１の実施形態に係る照明装置１０が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００６８】
図６に示すように、まず取得部１４１が、画像センサ１１から画像データを取得する（ステップＳ１０１）。そして、分光反射特性推定部１４２ａが、かかる画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて画像内の対象物の分光反射特性を推定する（ステップＳ１０２）。
【００６９】
そして、選定部１４２ｂが、推定された分光反射特性に基づいて光源の分光分布特性を選定する（ステップＳ１０３）。そして、出力制御部１４３が、選定された分光分布特性に基づいて光源の出力を制御し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。
【００７０】
上述してきたように、第１の実施形態に係る照明装置１０は、光源部１２と、画像センサ１１と、画像処理部１４２と、出力制御部１４３とを具備する。光源部１２は、複数の光源を有する。画像センサ１１は、光源部１２によって照明される対象物を撮像する。画像処理部１４２は、画像センサ１１によって撮像された画像データに基づいて前記対象物を認識する所定の画像処理を実行する。出力制御部１４３は、上記画像処理による対象物の認識結果に応じて光源の出力を制御する。これにより、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【００７１】
（第２の実施形態）
ところで、上述した第１の実施形態では、画像センサ１１によって撮像された画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて、画像内の対象物の分光反射特性を推定する場合を例に挙げたが、同じく画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて、画像内の光源の分光分布特性を推定するようにしてもよい。
【００７２】
かかる場合の例を、図７〜図８Ｂを用いて説明する。図７は、第２の実施形態に係る画像処理部１４２Ａの構成の一例を示すブロック図である。また、図８Ａおよび図８Ｂは、第２の実施形態に係る画像処理部１４２Ａが実行する画像処理の処理説明図（その１）および（その２）である。
【００７３】
なお、図７は既に示した図４に対応しているため、ここでは異なる部分について主に説明することとする。
【００７４】
図７に示すように、第２の実施形態に係る画像処理部１４２Ａは、分光分布特性推定部１４２ｃをさらに有する点が、図４の場合とは異なる。
【００７５】
画像処理部１４２Ａは、取得部１４１によって取得された画像データに基づき、例えば光源の分光分布特性の推定モデルであるモデルＮＮ−３を用いて、画像内の光源の分光分布特性を推定する。
【００７６】
具体的には、図８Ａに示すように、まずかかるモデルＮＮ−３が生成される学習時においては、学習用データセットとして、種々の対象物それぞれが撮像された画像データ、および、かかる画像データが入力された場合に出力値として期待される分光分布特性の各データが準備される。
【００７７】
そして、例えば上述した学習装置２０が、かかる学習用データセットを用いた機械学習を実行することにより、モデルＮＮ−３を生成する。これにより、モデルＮＮ−３は例えば、未知の画像データに対し、対応する分光分布特性を推定するニューラルネットワークとなる。
【００７８】
具体的には、図８Ｂに示すように、モデルＮＮ−３は推定時において、取得部１４１によって取得された未知の画像データが入力された場合に、これに対応する分光分布特性を推定し、出力する。
【００７９】
そして、分光分布特性推定部１４２ｃは、かかる推定された分光分布特性を選定部１４２ｂへ出力し、選定部１４２ｂはかかる分光分布特性、および、分光反射特性推定部１４２ａによって推定された対象物の分光反射特性に基づいて、対象物を所望の見え方とする光源の分光分布特性を選定することとなる。
【００８０】
このように、取得部１４１によって取得された画像データに基づいて光源の分光分布特性を推定することによっても、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【００８１】
次に、第２の実施形態に係る照明装置１０Ａが実行する処理の処理手順について、図９を用いて説明する。図９は、第２の実施形態に係る照明装置１０Ａが実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００８２】
図９に示すように、まず取得部１４１が、画像センサ１１から画像データを取得する（ステップＳ２０１）。そして、分光反射特性推定部１４２ａが、かかる画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて画像内の対象物の分光反射特性を推定する（ステップＳ２０２）。
【００８３】
一方で、分光分布特性推定部１４２ｃが、同じ画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて画像内の光源の分光分布特性を推定する（ステップＳ２０３）。
【００８４】
そして、選定部１４２ｂが、推定された各特性に基づいて所望の見え方となる光源の分光分布特性を選定する（ステップＳ２０４）。そして、出力制御部１４３が、選定された分光分布特性に基づいて光源の出力を制御し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。
【００８５】
上述してきたように、第２の実施形態に係る画像処理部１４２Ａは、分光分布特性推定部１４２ｃをさらに具備する。分光分布特性推定部１４２ｃは、取得部１４１によって取得された画像データに基づいて画像内の光源の分光分布特性を推定する。これにより、推定された画像内の光源の分光分布特性に基づいて、対象物が所望の見え方となる光源の分光分布特性を選定することが可能となるので、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【００８６】
（第３の実施形態）
ところで、上述した第１および第２の実施形態では、学習モデル１３１が、画像内の対象物の分光反射特性または光源の分光分布特性を推定する推定モデルであるモデルＮＮ−１，ＮＮ−２を含み、これらを用いる場合を例に挙げた。ここで、学習モデル１３１がさらに、画像内の対象物を分類する分類モデルを含み、これを用いた分類結果に基づいて対象物の分光反射特性または光源の分光分布特性を推定するようにしてもよい。
【００８７】
かかる場合の例を、図１０〜図１１Ｂを用いて説明する。図１０は、第３の実施形態に係る画像処理部１４２Ｂの構成の一例を示すブロック図である。また、図１１Ａおよび図１１Ｂは、第３の実施形態に係る画像処理部１４２Ｂが実行する画像処理の処理説明図（その１）および（その２）である。
【００８８】
なお、図１０は既に示した図４および図７に対応しているため、ここでは異なる部分について主に説明することとする。
【００８９】
図１０に示すように、第３の実施形態に係る画像処理部１４２Ｂは、分類部１４２ｄと、抽出部１４２ｅとをさらに有する点が、図４および図７の場合とは異なる。
【００９０】
画像処理部１４２Ｂは、取得部１４１によって取得された画像データに基づき、例えば画像内の対象物を分類する分類モデルであるモデルＮＮ−４を用いて、画像内の対象物を分類する。そして、画像処理部１４２Ｂは、かかる分類結果に基づいて特定の対象物を抽出し、抽出された対象物の分光反射特性または光源の分光分布特性を推定する。
【００９１】
なお、分類モデルであるモデルＮＮ−４は、例えば上述した学習装置２０が、ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーション等の物体分類のアルゴリズムを用いて生成することができる。これにより、モデルＮＮ−４は、未知の画像データに対し、画像内の対象物を例えばピクセル単位で分類可能なニューラルネットワークとなる。
【００９２】
そして、図１１Ａに示すように、分類部１４２ｄは、分類時において、取得部１４１によって取得された未知の画像データをモデルＮＮ−４へ入力する。すると、モデルＮＮ−４は、画像データ内に映り込んだ種々の対象物を分類し、その分類結果を出力する。
【００９３】
例えば、図１１Ａの例では、画像データ内の種々の対象物が、「テーブル」、「オムライス」、「皿」、「ソース」、「ブロッコリー」、「壁」にそれぞれ分類された場合を示している。
【００９４】
そして、抽出部１４２ｅは、分類部１４２ｄによる分類結果に基づき、特定の対象物を抽出する。ここで、抽出部１４２ｅは、例えば照明装置１０Ｂがテーブル上のメインの料理を主に照明の対象物とするものであれば、「オムライス」の画像領域を抽出する。また、抽出部１４２ｅは、例えば単純に画像内において最も多くのピクセル数を占める対象物を、主たる特定の対象物として抽出してもよい。
【００９５】
そして、抽出部１４２ｅによって抽出された特定の対象物の画像領域に基づき、分光反射特性推定部１４２ａは、例えば図５Ｂに示した方法で特定の対象物の分光反射特性を推定する。また、分光分布特性推定部１４２ｃは、推定された特定の対象物の分光反射特性に基づき、例えば図５Ｄに示した方法で光源の分光分布特性を推定する。あるいは、分光分布特性推定部１４２ｃは、抽出部１４２ｅによって抽出された特定の対象物の画像領域に基づき、例えば図８Ｂに示した方法で光源の分光分布特性を推定する。
【００９６】
そして、選定部１４２ｂは、推定された分光分布特性に基づいて、特定の対象物を所望の見え方とする光源の分光分布特性を選定することとなる。
【００９７】
なお、選定部１４２ｂは、例えば図１１Ｂに示すように、予め特定の対象物についてそれぞれ設定された分光分布特性のプリセット情報に基づき、特定の対象物を所望の見え方とする分光分布特性を選定するようにしてもよい。かかるプリセット情報を設ける場合、例えば画像処理部１４２Ｂを、分類部１４２ｄと、抽出部１４２ｅと、選定部１４２ｂのみによって構成することも可能である。
【００９８】
このように、取得部１４１によって取得された画像データに基づいて画像内の対象物を分類し、特定の対象物を抽出することによっても、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【００９９】
次に、第３の実施形態に係る照明装置１０Ｂが実行する処理の処理手順について、図１２を用いて説明する。図１２は、第３の実施形態に係る照明装置１０Ｂが実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１００】
図１２に示すように、まず取得部１４１が、画像センサ１１から画像データを取得する（ステップＳ３０１）。そして、分類部１４２ｄが、かかる画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて画像内の対象物を分類する（ステップＳ３０２）。また、抽出部１４２ｅが、分類結果に基づいて画像内の特定の対象物を抽出する（ステップＳ３０３）。
【０１０１】
そして、分光反射特性推定部１４２ａが、抽出された特定の対象物の画像領域に基づき、学習モデル１３１を用いてかかる特定の対象物の分光反射特性を推定する（ステップＳ３０４）。
【０１０２】
そして、分光分布特性推定部１４２ｃが、推定された分光反射特性に基づいて光源の分光分布特性を推定し、選定部１４２ｂが、推定された各特性に基づいて所望の見え方となる光源の分光分布特性を選定する（ステップＳ３０５）。そして、出力制御部１４３が、選定された分光分布特性に基づいて光源の出力を制御し（ステップＳ３０６）、処理を終了する。
【０１０３】
上述してきたように、第３の実施形態に係る画像処理部１４２Ｂは、分類部１４２ｄと、抽出部１４２ｅとをさらに具備する。分類部１４２ｄは、取得部１４１によって取得された画像データに基づいて画像内の対象物を分類する。抽出部１４２ｅは、分類部１４２ｄの分類結果に基づいて特定の対象物を抽出する。そして、分光反射特性推定部１４２ａは、抽出部１４２ｅの抽出結果に基づいて特定の対象物の分光反射特性を推定する。また、分光分布特性推定部１４２ｃは、分光反射特性推定部１４２ａの推定結果に基づいて光源の分光分布特性を推定する。これにより、対象物が所望の見え方となる光源の分光分布特性を選定することが可能となるので、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【０１０４】
（第３の実施形態の変形例）
ところで、第３の実施形態では、取得部１４１によって取得された画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて、分類部１４２ｄが画像内の対象物を分類する場合を例に挙げたが、同じ画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて、分光分布特性推定部１４２ｃが、画像内の光源の分光反射特性を推定するようにしてもよい。
【０１０５】
かかる変形例を、図１３を用いて説明する。図１３は、第３の実施形態の変形例に係る画像処理部１４２Ｂ’の構成の一例を示すブロック図である。なお、図１３は既に示した図１０に対応しているため、ここでは異なる部分について主に説明することとする。
【０１０６】
図１３に示すように、第３の実施形態の変形例に係る画像処理部１４２Ｂ’は、取得部１４１によって取得された画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて、分類部１４２ｄが画像内の対象物を分類する一方で、分光分布特性推定部１４２ｃが、同じ画像データに基づき、光源の分光分布特性を推定する点が図１０の場合とは異なる。
【０１０７】
なお、分光分布特性推定部１４２ｃは、ここでは例えば図８Ｂに示した手法を用いて光源の分光分布特性を推定する。そして、選定部１４２ｂは、分類部１４２ｄから抽出部１４２ｅ、分光反射特性推定部１４２ａを経て推定された特定の対象物の分光反射特性と、分光分布特性推定部１４２ｃによって推定された画像内の光源の分光分布特性とに基づいて、所望の見え方となる光源の分光分布特性を選定することとなる。
【０１０８】
このように、取得部１４１によって取得された画像データに基づいて画像内の対象物を分類し、特定の対象物を抽出するとともに、同じ画像データに基づいて光源の分光分布特性を推定することによっても、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【０１０９】
次に、第３の実施形態の変形例に係る照明装置１０Ｂ’が実行する処理の処理手順について、図１４を用いて説明する。図１４は、第３の実施形態の変形例に係る照明装置１０Ｂ’が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１１０】
図１４に示すように、まず取得部１４１が、画像センサ１１から画像データを取得する（ステップＳ４０１）。そして、分類部１４２ｄが、かかる画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて画像内の対象物を分類する（ステップＳ４０２）。また、抽出部１４２ｅが、分類結果に基づいて画像内の特定の対象物を抽出する（ステップＳ４０３）。
【０１１１】
そして、分光反射特性推定部１４２ａが、抽出された特定の対象物の画像領域に基づき、学習モデル１３１を用いてかかる特定の対象物の分光反射特性を推定する（ステップＳ４０４）。
【０１１２】
一方で、分光分布特性推定部１４２ｃは、取得部１４１によって取得された画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて画像内の光源の分光分布特性を推定する（ステップＳ４０５）。
【０１１３】
そして、選定部１４２ｂが、推定された各特性に基づいて所望の見え方となる光源の分光分布特性を選定する（ステップＳ４０６）。そして、出力制御部１４３が、選定された分光分布特性に基づいて光源の出力を制御し（ステップＳ４０７）、処理を終了する。
【０１１４】
なお、第３の実施形態では、物体分類のアルゴリズムとしてセマンティックセグメンテーションを用いることとしたが、これに限られるものではなく、例えばＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）や、ｆａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮ（Region-based  Convolutional  Neural  Networks）等を用いてもよい。
【０１１５】
（第４の実施形態）
ところで、これまでは、照明装置１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｂ’が学習モデル１３１を有する場合を例に挙げたが、学習モデル１３１は、インターネット等を介してアクセス可能なクラウドサービスを提供するクラウドサーバ上に設けられてもよい。
【０１１６】
かかる場合の例について図１５を用いて説明する。図１５は、第４の実施形態に係る照明システム１Ａの構成の一例を示すブロック図である。なお、図１５は既に示した図２に対応しているため、ここでは異なる部分について主に説明することとする。
【０１１７】
図１５に示すように、第４の実施形態に係る照明システム１Ａは、照明装置１０Ｃが通信部１５を有し、インターネットや携帯電話回線網等であるネットワークＮを介してクラウドサーバ１００とアクセス可能に設けられている点が、図２の場合とは異なる。また、照明装置１０Ｃではなく、クラウドサーバ１００が学習モデル１３１を有している点も、図２の場合とは異なる。
【０１１８】
通信部１５は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１５は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、クラウドサーバ１００との間で情報の送受信を行う。
【０１１９】
具体的には、照明装置１０Ｃは、学習モデル１３１を用いる場合、クラウドサーバ１００へ例えば取得部１４１によって取得された画像データを送信する。クラウドサーバ１００は、照明装置１０Ｃから受信した画像データを学習モデル１３１へ入力し、その結果得られる出力値を照明装置１０Ｃへ返す。照明装置１０Ｃは、かかる結果に基づき、例えば対象物の分光反射特性を推定したり、光源の分光分布特性を推定したり、画像内の特定の対象物を抽出したりすることとなる。
【０１２０】
また、クラウドサーバ１００は、上述した学習装置２０に相当する学習機能を有しており、クラウドサーバ１００にアクセス可能な各種装置（例えば照明装置１０Ｃ）から画像データを適宜収集し、これに基づく追加学習等によって学習モデル１３１を随時更新することが可能である。
【０１２１】
このように、学習モデル１３１をクラウドサーバ１００に設けることによっても、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。また、クラウドサーバ１００が、照明装置１０Ｃを含む各種装置から収集した画像データのビッグデータに基づいて学習モデル１３１を随時更新することによって、学習モデル１３１の高精度化を図ることができる。
【０１２２】
（第５の実施形態）
ところで、これまでは、対象物が料理である場合を例に挙げて説明してきたが、これに限られるものではなく、例えば人物の顔が対象物であってもよい。人物の顔の印象は、肌の色や、髪の色、瞳の色等に左右され、また、これらの色の組み合わせによる色の錯視等の影響もあって、人を好印象に見せる照明条件には個人差があると考えられる。また、近年では、各個人に似合う色、いわゆるパーソナルカラーが注目されており、かかるパーソナルカラーが映えうる照明条件で照明光を提供するニーズがより高まっていくとも考えられる。
【０１２３】
そこで、上述した学習モデル１３１がさらに、画像内の人物の顔を認識する認識モデルを含み、これを用いた認識結果に基づいて人物の顔の各部位の分光反射特性を推定し、かかる分光反射特性の組み合わせに基づいて光源の照明条件を推定するようにしてもよい。
【０１２４】
かかる場合の例を、図１６〜図１７Ｃを用いて説明する。図１６は、第５の実施形態に係る画像処理部１４２Ｃの構成の一例を示すブロック図である。また、図１７Ａ〜図１７Ｃは、第５の実施形態に係る画像処理部１４２Ｃが実行する画像処理の処理説明図（その１）〜（その３）である。
【０１２５】
なお、図１６は既に示した図１０に対応しているため、ここでは異なる部分について主に説明することとする。
【０１２６】
図１６に示すように、第５の実施形態に係る画像処理部１４２Ｃは、分類部１４２ｄを有さず、また、分光分布特性推定部１４２ｃに替えて、照明条件推定部１４２ｆを有する点が、図１０の場合とは異なる。
【０１２７】
画像処理部１４２Ｃは、取得部１４１によって取得された画像データに基づき、例えば画像内の人物の顔を認識する認識モデルであるモデルＮＮ−５を用いて、画像内の人物の顔を認識する。そして、画像処理部１４２Ｃは、その認識結果に基づいて分光反射特性を推定し、かかる分光反射特性の組み合わせに基づいて光源の照明条件を推定する。なお、ここに言う「照明条件」は、上述してきた分光分布特性をはじめとする光源の色に関する特性を含む。また、光源の制御開始または終了のタイミングといった、光源の出力に関する特性を含む。
【０１２８】
なお、認識モデルであるモデルＮＮ−５は、高精度化の観点から、例えば上述した第４の実施形態に係るクラウドサーバ１００が提供する学習モデル１３１に含まれるものであることが好ましい。
【０１２９】
これにより、モデルＮＮ−５は、クラウドサーバ１００にアクセス可能な各種装置から適宜収集された顔画像のビッグデータに基づき、ディープラーニング等を利用した顔認識のアルゴリズムを用いて生成することができ、未知の画像データに対し、画像内の人物の顔、ひいては顔の各部位までも高精度に認識可能なニューラルネットワークとなる。
【０１３０】
そして、図１７Ａに示すように、抽出部１４２ｅは、顔認識時において、取得部１４１によって取得された未知の画像データをモデルＮＮ−５へ入力する。すると、モデルＮＮ−５は、画像内の人物の顔を認識し、人物の顔およびかかる顔の各部位に相当する画像領域を抽出して、その抽出結果を出力する。
【０１３１】
図１７Ａの例では、画像データ内の人物の「顔」、さらには、「髪」、「瞳」、「肌」、「眉」にそれぞれ相当する画像領域が抽出された場合を示している。なお、人物の顔において色の特徴が現れやすい他の部位として、唇等に相当する画像領域が抽出されてもよい。
【０１３２】
そして、抽出部１４２ｅによって抽出された各部位の画像領域に基づき、分光反射特性推定部１４２ａは、例えば図５Ｂに示した方法で各部位の分光反射特性を推定する。
【０１３３】
そのうえで、照明条件推定部１４２ｆは、推定された各部位の分光反射特性の組み合わせに基づき、例えば図１７Ｂに示すように、予め各部位の分光反射特性の組み合わせについてそれぞれ設定されたプリセット情報を用いて、各組み合わせに適したパーソナルカラーを推定する。
【０１３４】
そして、照明条件推定部１４２ｆは、推定したパーソナルカラーに基づき、例えば図１７Ｃに示すように予めプリセット情報としてパーソナルカラーごとに対応付けられた、パーソナルカラーを映えさせる照明条件を抽出する。
【０１３５】
そして、選定部１４２ｂは、照明条件推定部１４２ｆによって抽出された照明条件を選定し、かかる照明条件に基づいて出力制御部１４３に光源の出力を制御させることとなる。
【０１３６】
なお、図１７Ｂおよび図１７Ｃでは、パーソナルカラーを介して各部位の分光反射特性の組み合わせと照明条件とを紐付けることとしたが、パーソナルカラーを介さずに、各部位の分光反射特性の組み合わせと照明条件とをプリセット情報として紐付けてもよい。
【０１３７】
また、プリセット情報を用いるのではなく、例えば各部位の分光反射特性の組み合わせに対し、例えば図５Ｄに示した方法と同様の方法で、学習モデル１３１に最適な照明条件を推定させるようにしてもよい。
【０１３８】
このように、取得部１４１によって取得された画像データに基づき、画像内の人物の顔を認識し、その認識結果に基づいて分光反射特性を推定し、かかる分光反射特性の組み合わせに基づいて光源の照明条件を推定することによって、照明環境に所在する人物の顔に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【０１３９】
なお、顔の各部位の分光反射特性の組み合わせの要素の数は、例えば１つであってもよい。かかる場合、人物の顔の色の特徴が最も現れやすい部位、例えば肌の色の分光反射特性に基づいて、光源の照明条件を推定するとよい。
【０１４０】
また、上述したパーソナルカラーを考慮する場合、パーソナルカラーは一般に、肌が黄みがかっているかあるいは青みがかっているかを基に推定される。したがって、取得部１４１による画像データの取得に際しては、光源部１２は、例えば黄、青の各単色光源を個別に点灯し、画像センサ１１は、かかる各単色光源で照らされた場合それぞれにおいて、人物を撮像するようにしてもよい。
【０１４１】
次に、第５の実施形態に係る照明装置１０Ｄが実行する処理の処理手順について、図１８を用いて説明する。図１８は、第５の実施形態に係る照明装置１０Ｄが実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１４２】
図１８に示すように、まず取得部１４１が、画像センサ１１から画像データを取得する（ステップＳ５０１）。そして、抽出部１４２ｅが、かかる画像データに基づき、学習モデル１３１を用いて画像内の人物の顔を抽出する（ステップＳ５０２）。また、抽出部１４２ｅは、抽出された人物の顔から顔の各部位を抽出する（ステップＳ５０３）。
【０１４３】
そして、分光反射特性推定部１４２ａが、抽出された各部位の画像領域に基づき、学習モデル１３１を用いてかかる各部位の分光反射特性を推定する（ステップＳ５０４）。
【０１４４】
そして、照明条件推定部１４２ｆが、推定された各部位の分光反射特性の組み合わせに基づいて照明条件を推定し、選定部１４２ｂが、かかる照明条件を選定する（ステップＳ５０５）。そして、出力制御部１４３が、選定された照明条件に基づいて光源の出力を制御し（ステップＳ５０６）、処理を終了する。
【０１４５】
なお、ここまでは、人物の顔を例に挙げたが、例えば動物の顔であってもよい。かかる場合、例えばペットショップや動物園等において、動物の顔の色の特徴に適した照明光を提供することが可能となる。
【０１４６】
上述してきたように、第５の実施形態に係る画像処理部１４２Ｃにおいて、抽出部１４２ｅは、取得部１４１によって取得された画像データに基づいて画像内の顔の各部位に該当する画像領域を抽出する。そして、分光反射特性推定部１４２ａは、抽出部１４２ｅの抽出結果に基づいて各部位の分光反射特性を推定する。また、照明条件推定部１４２ｆは、分光反射特性推定部１４２ａの推定結果に基づいて光源の照明条件を推定する。これにより、人や動物等を例えば好印象に見せる照明条件を選定することが可能となるので、対象物に応じた適切な照明光を提供することが可能となる。
【０１４７】
なお、これまで説明してきた各実施形態において、画像センサ１１により撮像された画像データを解析するタイミングは、一定間隔であってもよいし、任意のタイミング（たとえばユーザが画像を撮像して送ったタイミング）であってもよいし、対象物に動きがあったタイミング（たとえば人等、対象物が入れ替わったタイミング）であってもよい。また、対象物に動きがあったタイミングのみ、詳細な解析が行われるようにしてもよい。
【０１４８】
（各実施形態の変形例）
次に、これまで説明してきた各実施形態の変形例について、図１９〜図２２を用いて説明する。図１９〜図２２は、各実施形態の変形例を示す図（その１）〜（その４）である。なお、図１９〜図２２を用いた説明では、これまで説明した各実施形態の様々な適用シーンを例に挙げる。
【０１４９】
まず、図１９には、第４の実施形態に係る照明装置１０Ｃが衣料品店等の「試着室」に設けられた場合を例に挙げる。図１９に示すように、照明装置１０Ｃが「試着室」に設けられた場合、これまでのように照明装置１０Ｃが画像センサ１１を具備する必要はなく、たとえば「試着室」内に準備されたカメラや、店員あるいはユーザ（試着する客）が携帯するカメラ付きの携帯端末（スマートフォン等）を画像センサとして用いるようにしてもよい。
【０１５０】
この場合、ユーザは、「試着室」内で試着する衣料品を身につけた後、たとえば自らが携帯するスマートフォンで鏡に写った自分の姿を撮像して、上述したクラウドサーバ１００へ画像データ送信する（ステップＳ１１）。
【０１５１】
そして、クラウドサーバ１００は、かかる画像データを学習モデル１３１を用いて解析し（ステップＳ１２）、これまでと同様に分光反射特性あるいは分光分布特性を推定する。すなわち、クラウドサーバ１００がかかる解析を行うタイミングは、ユーザが画像データを送信した任意のタイミングとなる。
【０１５２】
なお、かかる場合の学習モデル１３１は、たとえば画像内でユーザが身につけている衣料品を認識する認識モデルを含み、これを用いた認識結果に基づいて各衣料品の分光反射特性を推定し、かかる分光反射特性の組み合わせに基づいて光源の照明条件を推定する。
【０１５３】
たとえば、同図に示すように、学習モデル１３１は、「スカート」や「ドレス」、「ユニフォーム」といった各衣料品と各色を認識するとともに、これに関連付けられた「カジュアル」や「シック」、「アクティブ」といった「雰囲気」を推定する。また、同様に、学習モデル１３１は、「カフェ」や「パーティ」、「競技場」といった「想定シーン」を推定する。なお、たとえば衣料品店が提供する専用アプリ等を介して、ユーザ自身が、スマートフォン等からこうした「雰囲気」や「想定シーン」を任意に指定するようにしてもよい。
【０１５４】
そして、クラウドサーバ１００は、このように認識または推定された衣料品、雰囲気、想定シーンの各組み合わせから分光分布特性を含む最適な照明条件を推定し、解析結果として照明装置１０Ｃへ送信する（ステップＳ１３）。そして、照明装置１０Ｃは、受け取った解析結果に基づいた出力制御を行い、ユーザの身につけている衣料品、雰囲気、想定シーンに適した照明環境を「試着室」内に再現させる。なお、図１９には、衣料品等の「試着室」を例に挙げたが、写真スタジオ等にも同様の方法を適用することができる。
【０１５５】
次に、図２０には、第５の実施形態に係る照明装置１０Ｄが「化粧品店」のコスメコーナー等に設けられた場合を例に挙げる。上述したように、照明装置１０Ｄは、画像処理部１４２Ｃにおいて、取得部１４１によって取得された画像データに基づいて画像内の顔の各部位に該当する画像領域を抽出し、その抽出結果に基づいて顔の各部位の分光反射特性を推定し、かかる分光反射特性の組み合わせに基づいて光源の照明条件を推定することによって、照明環境に所在する人物の顔に応じた適切な照明光を提供する。
【０１５６】
したがって、照明装置１０Ｄは、コスメコーナー等に設けられる場合、コスメコーナーの鏡の前に所在するユーザ（化粧品店の客）の顔を光源部１２の照射範囲とし、同じくそのユーザの顔を画像センサ１１の撮像範囲とするように設けられる。
【０１５７】
そのうえで、照明装置１０Ｄは、図２０に示すように、ユーザの顔を撮像し（ステップＳ２１）、その画像データを解析し（ステップＳ２２）、その解析結果に基づく照明条件で出力制御する（ステップＳ２３）ことを一定の間隔で繰り返す。なお、画像センサ１１によって、鏡の前に人が座ったこと、または、人が入れ替わったことが検知された場合にのみ、ステップＳ２１〜ステップＳ２３の一連の手順が少なくとも１回実行されるようにしてもよい。
【０１５８】
なお、図２０の例で、照明装置１０Ｄは、顔の各部位、たとえばユーザの肌や、眉、唇等の色の分光反射特性の組み合わせに基づいて、光源の照明条件を推定することとなるが、たとえばユーザが試す化粧品の種類によって、その化粧品の色が映える照明環境が提供されるようにしてもよい。
【０１５９】
たとえば、ユーザがチークを試す場合には肌の、口紅を試す場合には唇の、それぞれの分光反射特性を照明条件の抽出のための主たる要素とし、これに基づいてそれぞれ肌の色や唇の色が映える照明条件を推定するようにしてもよい。
【０１６０】
あるいは、一種類の照明条件ではなく、たとえば一つの口紅を試す際に、図１９に示したのと同様に、各種の雰囲気や想定シーンに応じた照明条件を試せるようにしてもよい。これら、どの部位を映えさせるか、または、どのような照明条件を試すかといった指定は、コスメコーナーに予め設られた端末等を介して店員やユーザにより行えるようにするとよい。
【０１６１】
なお、図２０には、「化粧品店」を例に挙げたが、舞台スタジオやエステサロン、会社の受付等にも同様の方法を適用することができる。
【０１６２】
次に、図２１には、第１〜第４の実施形態に係る照明装置１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｂ’，１０Ｃが「回転寿司店」に設けられた場合を例に挙げる。なお、ここでは照明装置１０を図示する。
【０１６３】
図２１に示すように、「回転寿司店」において、あるユーザ（回転寿司店の客）が皿を手に取る付近（以下、「ユーザ付近」と言う）を光源部１２の照射範囲とする場合、照明装置１０は、画像センサ１１が、寿司皿の搬送方向に対し、光源部１２の照射範囲より撮像範囲が手前となるように設けられる。
【０１６４】
そのうえで、画像センサ１１は、かかる手前で寿司を撮像し（ステップＳ３１）、照明装置１０は、その画像データを学習モデル１３１を用いて解析して、これまでと同様に分光反射特性あるいは分光分布特性を推定する。
【０１６５】
かかる「回転寿司店」の場合の学習モデル１３１は、同図に示すように、たとえば画像内の「エビ」や「マグロ」、「イカ」といった各寿司ネタを認識する認識モデルを含み、これを用いた認識結果に基づいて各寿司ネタの分光反射特性あるいは分光分布特性を推定し、これら各特性に基づいて光源の照明条件を推定する。なお、「回転寿司店」の場合、かかる照明条件は、たとえば各寿司ネタを鮮度よく美味しそうに見せるといった照明条件である。
【０１６６】
そして、光源部１２は、こうして推定された照明条件に基づいて、ユーザ付近を照射することとなる（ステップＳ３２）。すなわち、図２１の例では、画像センサ１１の撮像範囲と光源部１２の照射範囲とは異なり、画像センサ１１で撮像された画像内の寿司が、推定された照明条件で光源部１２により実際に照射されるまでにタイムラグがあることとなる。
【０１６７】
なお、図２１の例では、寿司ネタを画像内の主な対象物としたが、「回転寿司店」がユーザに各皿の値段の違い、すなわち色の違いを明確に示したい場合、寿司皿を画像内の主な対象物としてもよい。かかる場合は、寿司皿の色の違いがユーザ付近においてハッキリとわかるような照明条件で照射することが可能となる。
【０１６８】
また、「回転寿司店」の場合、画像センサ１１による撮像は、一定の周期で行われてもよいし、画像センサ１１が撮像範囲に寿司皿が進入したことを検知するたびに行われてもよい。また、ここでは「回転寿司店」を例に挙げたが、これに限られるものではなく、照明される対象物が移動するもの、たとえば実際に動く鉄道模型等の展示ブース等であってもよい。
【０１６９】
次に、図２２には、第１〜第５の実施形態に係る照明装置１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｂ’，１０Ｃ，１０Ｄが「スーパー」等に設けられた場合を例に挙げる。なお、ここでは照明装置１０を図示する。
【０１７０】
図２２に示すように、学習モデル１３１は、たとえば「スーパー」における売上のように、さらなる価値軸が加味された学習が適宜行われ、照明条件を推定する要素の一つとなっていてもよい。
【０１７１】
具体的には、これまで示したのと同様に、ステップＳ４１〜Ｓ４３に示す撮像、解析、出力制御の一連の手順に加えて、学習モデル１３１に対したとえば売上を加味した追加学習を行い（ステップＳ４４）、かかる学習モデル１３１を用いてたとえば翌営業日にステップＳ４１からの手順を繰り返してもよい。
【０１７２】
すなわち、同図に☆印の数で示すように、たとえば分光分布特性ごとの売上実績を加味する追加学習により、認識した商品に応じ、その商品が売れるための照明条件を蓄積していくことが可能となる。なお、かかる売上は、一店舗に限らず複数店舗の売上を統合したデータであってもよいし、かかる統合データで学習モデル１３１を追加学習した場合、更新された学習モデル１３１を全店舗へ配信するようにしてもよい。
【０１７３】
なお、ここでは、売上を例に挙げたが、売上に限らず、ユーザからの投票や、レビュー結果等、適用された照明条件の評価値を示すものであればよい。すなわち、出力制御部１４３による出力制御の結果を示す評価値が特徴量の一つとして含まれるように機械学習が実行されればよい。また、ここでは、「スーパー」のような商品を販売する場合を例に挙げたが、業態を問うものではなく、たとえば美術館や博物館等、照明の出力制御の結果を人が認識し、評価することが可能なものであれば、各種の様々な場面に適用することができる。
【０１７４】
（その他の実施形態）
なお、上述した第１〜第４の実施形態では、照明装置１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｂ’，１０Ｃが、光源の分光分布特性を選定することとしたが、光源の光色や相関色温度、色偏差等であってもよい。また、上述した第５の実施形態では、照明装置１０Ｄが、光源の照明条件を選定することとしたが、照明条件は、分光分布特性や制御開始または終了のタイミング等に限らず、照度、相関色温度、演色評価数等を含むものであってもよい。
【０１７５】
また、上述した各実施形態では、画像データに基づいて学習モデル１３１を利用することとしたが、画像データに限らなくともよい。例えば、対象物や所望の見え方を音声コマンド等により指定し、これに基づいて光源の分光分布特性を推定可能となるように学習モデル１３１を生成し、これを利用するようにしてもよい。
【０１７６】
また、上述した各実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングを用いるものとしたが、用いるアルゴリズムを限定するものではない。したがって、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により機械学習を実行し、学習モデル１３１を生成してもよい。また、ここで、パターン識別器はＳＶＭに限らず、例えばアダブースト（AdaBoost）などであってもよい。また、ランダムフォレスト等を用いてもよい。
【０１７７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１７８】
１，１Ａ  照明システム
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｂ’，１０Ｃ，１０Ｄ  照明装置
１１    画像センサ
１２    光源部
２０    学習装置
１００    クラウドサーバ
１３１    学習モデル
１４１    取得部
１４２，１４２Ａ，１４２Ｂ，１４２Ｂ’，１４２Ｃ  画像処理部
１４２ａ  分光反射特性推定部
１４２ｂ  選定部
１４２ｃ  分光分布特性推定部
１４２ｄ  分類部
１４２ｅ  抽出部
１４２ｆ  照明条件推定部
１４３    出力制御部
Ｎ      ネットワーク
ＮＮ−１〜５  モデル
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１７Ｃ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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