(57)【要約】【課題】正しく属性値を推定する推定装置を提供する。【解決手段】人物を含む画像から特徴量を抽出し、属性クラス毎に、前記特徴量の第１尤度を計算し、属性クラス毎の第１尤度から属性クラス毎の第２尤度を計算し、最大の前記第２尤度を有する属性クラスを特定し、特定した属性クラスの推定属性値と、選択クラスの推定属性値とを、前記特徴量を用いて計算し、特定した属性クラスの推定属性値に第２尤度を重みとしてかけ、前記選択クラスの前記推定属性値に第２尤度を重みとしてかけて加算し、特定した属性クラスの補正属性値を計算する。【選択図】      図１
2014153815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物を含む画像を取得する取得部と、
前記画像から前記人物の特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記人物に関する連続した属性値の区間で構成される属性クラス毎に、前記特徴量が属する程度をそれぞれ示す第１尤度を、前記特徴量から計算する第１尤度計算部と、
（１）前記属性クラス毎の前記第１尤度から前記属性クラス毎の第２尤度をそれぞれ計算するものであって、（２）前記第２尤度を計算するための前記属性クラスである注目クラスの前記第１尤度と、前記注目クラスの近傍の前記属性クラスである選択クラスの前記第１尤度とを加算して、前記注目クラスの前記第２尤度を計算する第２尤度計算部と、
前記属性クラス毎の前記第２尤度の中で、最大の前記第２尤度を有する前記属性クラスを特定する特定部と、
特定した前記属性クラスの推定属性値と、特定した前記属性クラスを前記注目クラスとしたときの前記選択クラスの推定属性値とを、前記特徴量を用いてそれぞれ計算する属性値計算部と、
前記特定した属性クラスの前記推定属性値に、当該特定した属性クラスの前記第２尤度を重みとしてかけ、前記選択クラスの前記推定属性値に、前記選択クラスの前記第２尤度を重みとしてかけて加算し、前記特定した属性クラスの補正属性値を計算する統合部と、
を備える推定装置。
【請求項２】
前記第２尤度計算部は、前記注目クラスの前記第１尤度のための注目用重みと、前記選択クラスの前記第１尤度のための選択用重みとを有し、
前記注目用重みは前記選択用重みより大きくし、
前記注目重みを前記注目クラスの前記第１尤度にかけ、前記選択用重みを前記選択クラスの前記第１尤度にかけて、加算して前記第２尤度を求める、
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記第２尤度計算部は、前記選択クラスを予め決められた数だけ選択する、
請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記第２尤度計算部は、前記属性クラスが有する前記第１尤度が大きい順番に、前記選択クラスを選択する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項５】
前記第２尤度計算部は、前記選択クラスを、前記注目クラスから予め定めた範囲にありうる前記属性クラスの中から選択する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項６】
前記第２尤度計算部は、前記選択クラスを、前記注目クラスから連続して、又は、１乃至１０クラスが離れて選択する、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項７】
前記第１尤度計算機は、前記属性クラスに含まれる前記属性値が、隣接する前記属性クラスにも含まれる、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項８】
前記属性値は、前記人物の年齢、又は、顔向き角度である、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項９】
人物を含む画像を取得し、
前記画像から前記人物の特徴量を抽出し、
前記人物に関する連続した属性値の区間で構成される属性クラス毎に、前記特徴量が属する程度をそれぞれ示す第１尤度を、前記特徴量から計算し、
（１）前記属性クラス毎の前記第１尤度から前記属性クラス毎の第２尤度をそれぞれ計算するものであって、（２）前記第２尤度を計算する前記属性クラスである注目クラスの前記第１尤度と、前記注目クラスの近傍の前記属性クラスである選択クラスの前記第１尤度とを加算して、前記注目クラスの前記第２尤度を計算し、
前記属性クラス毎の前記第２尤度の中で、最大の前記第２尤度を有する前記属性クラスを特定し、
特定した前記属性クラスの推定属性値と、特定した前記属性クラスを前記注目クラスとしたときの前記選択クラスの推定属性値とを、前記特徴量を用いてそれぞれ計算し、
前記特定した属性クラスの前記推定属性値に、当該特定した属性クラスの前記第２尤度を重みとしてかけ、前記選択クラスの前記推定属性値に、前記選択クラスの前記第２尤度を重みとしてかけて加算し、前記特定した属性クラスの補正属性値を計算する、
推定方法。
【請求項１０】
人物を含む画像を取得する取得機能と、
前記画像から前記人物の特徴量を抽出する特徴抽出機能と、
前記人物に関する連続した属性値の区間で構成される属性クラス毎に、前記特徴量が属する程度をそれぞれ示す第１尤度を、前記特徴量から計算する第１尤度計算機能と、
（１）前記属性クラス毎の前記第１尤度から前記属性クラス毎の第２尤度をそれぞれ計算するものであって、（２）前記第２尤度を計算する前記属性クラスである注目クラスの前記第１尤度と、前記注目クラスの近傍の前記属性クラスである選択クラスの前記第１尤度とを加算して、前記注目クラスの前記第２尤度を計算する第２尤度計算機能と、
前記属性クラス毎の前記第２尤度の中で、最大の前記第２尤度を有する前記属性クラスを特定する特定機能と、
特定した前記属性クラスの推定属性値と、特定した前記属性クラスを前記注目クラスとしたときの前記選択クラスの推定属性値とを、前記特徴量を用いてそれぞれ計算する属性値計算機能と、
前記特定した属性クラスの前記推定属性値に、当該特定した属性クラスの前記第２尤度を重みとしてかけ、前記選択クラスの前記推定属性値に、前記選択クラスの前記第２尤度を重みとしてかけて加算し、前記特定した属性クラスの補正属性値を計算する統合機能と、
をコンピュータに実現させるための推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、推定装置、その方法、そのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
人物属性のうち連続量で表現される属性値（例えば、年齢、顔向き角度、人体姿勢など）を細かく推定するためには、属性値の領域で構成される属性クラスに属する学習データを大量に用意する必要がある。そのため、少数の学習データの場合には、大まかに属性クラスを分類することで学習が可能となり安定して属性値を推定できる。
【０００３】
特定する属性値が年齢（０〜１００歳）などの１次元のベクトルで表現される場合、人物の大まかな年代を判定するために所定の基準年齢よりも上か下かを判定する複数の各属性クラス（年代クラス）の判定機（１０歳、２０歳、・・・、６０歳）を用意し、各判定機の判定結果（尤度）を全て加算し、尤度が一番高く判定された年代クラスを特定することで人物の属性値（年齢）を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２７１８８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、年齢推定の誤判定の要因として「若い顔（３０代）で白髪（５０代）の人」や「笑顔（顔全体は３０代、口元のしわは５０代）」などの部位に応じて推定される年齢が大きく異なる場合があり、正解の年代クラスと、この正解の年代クラスとは離れた年代クラスと共に大きい尤度を出力する場合がある。
【０００６】
この場合に上記従来の方法は、複数の年代クラス判定の結果を全て統合して人物の年齢を推定するため、推定される年齢が正解から大きく離れるという問題点があった。
【０００７】
そこで、本発明の実施形態は、上記問題点に鑑み、正しく属性値を推定できる推定装置、その方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施形態は、人物を含む画像を取得する取得部と、前記画像から前記人物の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記人物に関する連続した属性値の区間で構成される属性クラス毎に、前記特徴量が属する程度をそれぞれ示す第１尤度を、前記特徴量から計算する第１尤度計算部と、（１）前記属性クラス毎の前記第１尤度から前記属性クラス毎の第２尤度をそれぞれ計算するものであって、（２）前記第２尤度を計算する前記属性クラスである注目クラスの前記第１尤度と、前記注目クラスの近傍の前記属性クラスである選択クラスの前記第１尤度とを加算して、前記注目クラスの前記第２尤度を計算する第２尤度計算部と、前記属性クラス毎の前記第２尤度の中で、最大の前記第２尤度を有する前記属性クラスを特定する特定部と、特定した前記属性クラスの推定属性値と、特定した前記属性クラスを前記注目クラスとしたときの前記選択クラスの推定属性値とを、前記特徴量を用いてそれぞれ計算する属性値計算部と、前記特定した属性クラスの前記推定属性値に、当該特定した属性クラスの前記第２尤度を重みとしてかけ、前記選択クラスの前記推定属性値に、前記選択クラスの前記第２尤度を重みとしてかけて加算し、前記特定した属性クラスの補正属性値を計算する統合部と、を備える推定装置である。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態の推定装置のブロック図。
【図２】推定装置のフローチャート。
【図３】クラスの構成図。
【図４】クラスの区間の図。
【図５】第２尤度の計算結果の図。
【図６】第２の実施形態の推定装置のブロック図。
【図７】推定装置のフローチャート。
【図８】クラスの構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、一実施形態の推定装置１について図面に基づいて説明する。
【第１の実施形態】
【００１１】
第１の実施形態の推定装置１について図１〜図５に基づいて説明する。推定装置１は、属性値として年齢を推定する。すなわち、本実施形態では、年齢のように１次元構造的に一方向に連続した属性値を推定する。
【００１２】
推定装置１の構成について図１に基づいて説明する。図１は、推定装置１を示すブロック図である。
【００１３】
推定装置１は、入力部１０、特徴抽出部１１、第１尤度計算部１２、第２尤度計算部１３、特定部１４、属性値計算部１５、統合部１６を備えている。
【００１４】
入力部１０は、画像を撮影する監視カメラや画像を受信する通信機器と、取得部からなり、取得部は人物の少なくとも顔が写った画像を取得する。
【００１５】
特徴抽出部１１は、入力された画像から顔の特徴量を抽出する。
【００１６】
第１尤度計算部１２は、前記特徴量から第１尤度を計算する。第１尤度は、各属性クラス（年代クラス、単に「クラス」という）に、前記特徴量がどの程度該当するかを示す値である。属性クラスとは、連続した属性値（年齢）の区間で構成される。
【００１７】
第２尤度計算部１３は、クラス毎の第１尤度に関して、近傍のクラスの中から第１尤度が大きい順に予め定めた数だけ加算し、第２尤度を計算する。
【００１８】
特定部１４は、クラス毎の第２尤度から、最大の第２尤度を有するクラスを特定する。
【００１９】
属性値計算部１５は、特定部１４で特定したクラスと前記特徴量から、推定年齢を計算する。
【００２０】
統合部１６は、属性値計算部１５で計算した各推定年齢に関して、各クラスの第２尤度を重みとしてかけて加算することにより、入力された画像に写った人物の顔の補正年齢を計算する。
【００２１】
次に、推定装置１の動作について図２のフローチャートに基づいて説明する。
【００２２】
ステップＳ１において、入力部１０は、監視カメラや画像を受信する通信機器を用いて、画像を入力する。
【００２３】
ステップＳ２において、特徴抽出部１１は、入力部１０から入力された画像から特徴量を抽出する。
【００２４】
特徴抽出部１１は、第１の処理として、画像から顔領域を切り出し、第２の処理として顔領域における顔向きの補正を行い、第３の処理として、補正した顔領域から特徴量（輝度、エッジ情報等）を抽出する。例えば、エッジ情報の特徴量としては、輝度勾配方向の共起関係を用いたベクトルを用いる。
【００２５】
ステップＳ３において、第１尤度計算部１２は、連続した年齢の区間で構成される各クラスに、前記特徴量が属する程度（前記特徴量がどの程度属するか否か）を示す「第１尤度Ｓ」を計算する。
【００２６】
図３に示すように、クラスｉは、「０〜４歳」、「２〜６歳」、「５〜９歳」、「７〜１１歳」、「１０〜１４歳」、「１２〜１６歳」、「１５〜１９歳」、「１７〜２４歳」、「２０〜２９歳」、「２５〜３４歳」、「３０〜３９歳」、「３５〜４４歳」、「４０〜４９歳」、「４５〜５４歳」、「５０〜５９歳」、「５５〜６４歳」、「６０歳以上」の１７個に分類されている。なお、図３において、クラスに含まれる年齢の場合には「Ｐｏｓｉｔｉｖｅ」、含まれない年齢の場合は「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」と表現されている。
【００２７】
第１尤度計算部１２は、クラスｉ毎に第１尤度Ｓｉを計算するために、クラスｉ毎の識別器１２−１〜１２−１７を有する。クラスｉ毎の識別器１２−１〜１２−１７は、Support Vector Machine（ＳＶＭ）、ニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器、ベイズ分類などの方法を用いて構成する。以下の説明では、第１尤度Ｓは類似度０〜１の範囲であり、１に近い程に比較対象が類似するものとする。第２尤度も同様である。なお、第１尤度、第２尤度が共に距離で表される場合は、距離の値が小さいほど比較対象が類似するが、本明細書においては、「大きい」、「小さい」の説明を統一するために、第１尤度が大きいほど、属性クラスに属する程度が高いものとして定義する。第２尤度も同様である。
【００２８】
識別器１２−１は、前記特徴量がクラス１（０〜４歳）に属する第１尤度Ｓ１を計算し、識別器１２−２は、前記特徴量がクラス２（２〜６歳）に属する第１尤度Ｓ２を計算し、以下同様にして、識別器１２−１７は、前記特徴量がクラス１７（６０〜１００歳）に属する第１尤度Ｓ１７を計算する。
【００２９】
第１尤度計算部１２が、細かく年齢を推定するためには、クラス間のギャップを小さくすることが望ましい。しかし、各クラスに属する学習データが減少すると各クラスの推定精度が低下する。そのため、各クラスの学習データ量を減らさずにクラス間のギャップを小さくするために、クラスが含む年齢をオーバーラップさせる。具体的には、図４に示すように、各クラスの構成される年齢範囲を、各年齢が２つ以上のクラスにまたがるように構成する。
【００３０】
また、若年齢（２０代前半）以下のクラスは、青年齢（２０代後半）以上のクラスより細かい年齢幅の範囲で構成する。この理由は、成長期の年齢では大きく経年傾向が違うため、より細かい年齢範囲でクラスを構成することが有効だからである。但し、上記で説明したように年齢範囲に限定はなく、任意の年齢範囲で構成してもよい。
【００３１】
ステップＳ４において、第２尤度計算部１３は、図５に示すように、第１尤度計算部１２が計算した各クラスｉの第１尤度Ｓｉに関して、近傍のクラスの中から第１尤度が大きい順に予め定めたＮ個の第１尤度を重み加算し、第２尤度Ｔｉを求める。
【００３２】
Ｎ＝２の場合に、第２尤度Ｔｉを求めたいクラス（以下、「注目クラス」という）を中心として、第１尤度の大きい属性クラスを２クラス選択する。これら選択した属性クラスを、以下では「選択クラス」という。例えば、第２尤度計算部１３は、選択クラスとして、注目クラスと隣接する前後のクラスｉ−１、ｉ＋１を選択する。
【００３３】
そして、第２尤度計算部１３は、式（１）に示すように注目クラスｉの第１尤度Ｓｉに注目用重みをかけ、選択クラスの第１尤度Ｓｉ−１、Ｓｉ＋１に選択用重みをかけて加算して、第２尤度Ｔｉを求める。注目用重みとしては、例えばＮ＝２を用い、選択用重みとしては１を用いる。
【数１】
2014153815.tif 000003
【００３４】
Ｎ＝３の場合には、第２尤度計算部１３は、注目クラスｉを中心として、第１尤度Ｓの大きい順番に選択クラスとしてクラスｉ−２、ｉ−１、ｉ＋１を選択し、第１尤度Ｓｉに注目用重みをかけ、第１尤度Ｓｉ−２、Ｓｉ−１、Ｓｉ＋１に選択用重みをかけて加算して、第２尤度Ｔｉを求める。この場合には、注目用重みとしては、例えばＮ＝３を用い、選択用重みとしては１を用いる。
【００３５】
Ｎ＝４の場合には、第２尤度計算部１３は、注目クラスｉを中心として、第１尤度Ｓの大きい順番に選択クラスとしてクラスｉ−２、ｉ−１、ｉ＋１、i＋２を選択し、第１尤度Ｓｉに注目用重みをかけ、第１尤度Ｓｉ−２、Ｓｉ−１、Ｓｉ＋１、Ｓｉ＋２に選択用重みをかけて加算して、第２尤度Ｔｉを求める。注目用重みとしては、例えばＮ＝４を用い、選択用重みとしては１を用いる。
【００３６】
また、クラス１が注目クラスの場合には、前方にクラスが存在しないため、後方のクラス２やクラス３の第１尤度Ｓ２，Ｓ３を用いて、クラス１の第２尤度Ｔ１を計算するか、又は、クラス１の第１尤度Ｓ１をそのまま第２尤度Ｔ１（＝Ｓ１）としてもよい。クラス１７も同様に処理する。
【００３７】
また、成長期の年齢では経年変化が大きく近傍のクラスでも顔の見え方の特徴が大きく異なるため、若年齢（２０代前半）以下のクラスはＮを小さくし、青年齢（２０代後半）以上のクラスはＮを大きくする。
【００３８】
また、選択クラスの選択範囲は、注目クラスの近傍にあり、具体的には注目クラスからの範囲（クラス数）を予め決定しておく。例えば、クラス数が１７の場合には、範囲としては隣接するクラス、２クラスから３クラスまでであり、クラス数が１００の場合には、範囲として４〜１０クラス離れたクラスまで選択してもよい。
【００３９】
また、選択クラスは、第１尤度が大きい順番に選択するなら、注目クラスから連続したクラスでなくてもよく、１個〜３個飛ばしで選択してもよい。
【００４０】
また、注目用重みは、選択用重みより、常に大きく設定しておく。
【００４１】
各クラスの構成される年齢範囲は、隣接する前後のクラスの年齢範囲を含むようにオーバーラップさせる。そのため、正解のクラスの第１尤度だけでなく、隣接するクラスの第１尤度も大きくなる傾向がある。したがって、第２尤度計算部１３は、一つのクラスと隣接するクラスの第１尤度を加算し、第２尤度とする。さらに説明すれば、第２尤度計算部１３は、前記一つのクラス（以下、このクラスを「疑似正解クラス」という）の第１尤度だけで正解か否かを判定するのでなく、疑似正解クラスと隣接する選択クラスの第１尤度も大きい場合に、前記疑似正解クラスが本当の正解のクラスと判定して、解の安定性を向上させることができる。
【００４２】
ステップＳ５において、特定部１４は、式（２）に示すように第２尤度Ｔｉが最大のクラスｉを特定する。
【数２】
2014153815.tif 000004
【００４３】
以下では、特定部１４が、特定したクラスを２５〜３４歳のクラス１０として後の説明を行う。
【００４４】
ステップＳ６において、属性値計算部１５は、特徴抽出部１１が抽出した特徴量から推定年齢を計算する。この推定のために、属性値計算部１５は、１７個の年齢推定器（以下、単に「推定器」という）１５−１〜１５−１７を有し、これら推定器１５−１〜１５−１７は、第１尤度計算部１２が有する識別器１２−１〜１２−１７のクラスと同じ年齢範囲で構成されている。具体的には、属性値計算部１５は、連続値で年齢（１歳単位）を推定するために、「０〜４歳」の推定器１５−１、「２〜６歳」の推定器１５−２、「５〜９歳」の推定器１５−３、以下同様にして「７〜１１歳」、「１０〜１４歳」の推定器、「１２〜１６歳」、「１５〜１９歳」、「１７〜２４歳」、「２０〜２９歳」、「２５〜３４歳」、「３０〜３９歳」、「３５〜４４歳」、「４０〜４９歳」、「４５〜５４歳」、「５０〜５９歳」、「５５〜６４歳」、「６０歳以上」の推定器１５−４〜１５−１７をそれぞれ有している。各推定器１５−１〜１５−１７は、Support Vector Regression（ＳＶＲ）などの方法を用いる。なお、他の方法を用いてもよい。例えば、ニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器、混合ガウス分布（ＧＭＭ）分類器などである。
【００４５】
属性値計算部１５は、特定部１４が特定したクラスｉに対応する推定器を用いて、前記特徴量から推定年齢Ｖｉを計算し、また、前記特徴量から、特定したクラスに対応した選択クラス（ｉ−１）、（ｉ＋１）の推定器を用いて推定年齢Ｖｉ−１、Ｖｉ＋１を計算する。なお、選択クラスは、第２尤度計算部１３における選択クラスであって、特定したクラスを注目クラスとした場合の選択クラスを意味する。
【００４６】
特定部１４が、特定したクラスが２５〜３４歳のクラス１０の場合には、属性値計算部１５は、「２０〜２９歳」の推定器１５−９、「２５〜３４歳」の推定器１５−１０、「３０〜３９歳」の推定器１５−１１を用いて、前記特徴量から推定年齢Ｖ９（例えば、２７．９歳）、Ｖ１０（例えば、２９．５歳）、Ｖ１１（例えば、３１．１歳）と計算できる。
【００４７】
ステップＳ７において、統合部１６は、式（３）に示すように、属性値計算部１５の各推定器の計算した推定年齢Ｖｉ−１、Ｖｉ、Ｖｉ＋１に関して、第２尤度計算部１３が計算した第２尤度Ｔｉ−１、Ｔｉ、Ｔｉ＋１を重みとしてかけて加算し、入力した画像の人物の補正年齢Ｖａｌｕｅを計算する。
【数３】
2014153815.tif 000005
【００４８】
なお、統合部１６は、第２尤度Ｔｉ−１、Ｔｉ、Ｔｉ＋１は、第２尤度をそのまま用いるのでなく、Ｔｉ−１とＴｉとＴｉ＋１の合計が１になるように正規化する。
【００４９】
例えば、上記の例の場合には、０．２ラ２７．９歳＋０．７ラ２９．５歳＋０．１ラ３１．１歳＝補正年齢２９．３４歳となる。
【００５０】
本実施形態によれば、正解のクラスの第１尤度と、正解のクラスとは離れた誤ったクラスの第１尤度が両方共に大きい場合であっても、その誤ったクラスの近傍の選択クラスの第１尤度は低い第１尤度を有する。言い換えると、正解のクラスの近傍の選択クラスは、大きい第１尤度を出力する。そのため、近傍の選択クラスの第１尤度を加算して、正解のクラスを特定することにより、正しい年齢に近い補正年齢を計算できる。
【００５１】
本実施形態の変更例について説明する。
【００５２】
第１の変更例について説明する。第１尤度、第２尤度は０〜１の範囲であり、１に近い程に、比較対象が類似するものとした。しかし、第１尤度、第２尤度が小さいほど、比較対象が類似するものを用いてもよい。例えば、比較対象の距離を第１尤度と第２尤度に用いてもよい。
【００５３】
第２の変更例について説明する。第１尤度計算部１２は、性別や人種や化粧や照明環境などの属性に応じて識別器をそれぞれ別々に用意しておき、年齢推定時に属性判定処理（性別や人種や化粧など）を用いて、その性別や人種や化粧等の属性に一致したクラスの識別器に切り換えるようにしても良い。
【第２の実施形態】
【００５４】
第２の実施形態の推定装置１００について図６〜図８に基づいて説明する。本実施形態における属性値は、顔向き角度である。本実施形態と第１の実施形態の異なる点は、第１の実施形態では、年齢のような１次元のベクトルの属性値を推定したが、本実施形態では、顔向き角度のような２次元のベクトルの属性値を推定する。
【００５５】
推定装置１００の構成は、図６に示すように、入力部１１０、特徴抽出部１１１、第１尤度計算部１１２、第２尤度計算部１１３、特定部１１４、属性値計算部１１５、統合部１１６とを備えている。
【００５６】
本実施形態の推定装置１００の動作について図７のフローチャートに基づいて説明する。なお、第１の実施形態の推定装置１と同様の構成と動作については、説明を省略する。
【００５７】
ステップＳ１１において、入力部１１０は、監視カメラや画像を受信する通信機器を用いて人物の顔が写った画像を入力する。
【００５８】
ステップＳ１２において、特徴抽出部１１１は、入力部１１０に入力された画像から顔の特徴量を抽出する。
【００５９】
ステップＳ１３において、第１尤度計算部１１２は、前記特徴量に関して、図８に示すような２次元のベクトル（上下と左右の角度の領域）で構成される各顔向き範囲クラス（以下、単に「クラス」という）（ｉ，ｊ）にどの程度属するかを示す第１尤度Ｓ（ｉ，ｊ）を計算する。なお、ｉとｊでクラスの位置が特定され、図８に示すようにクラスは合計４９個存在する。
【００６０】
このために、第１尤度計算部１１２は、上下４５度、左右９０度の顔向き範囲に対して、１５度刻みの範囲で構成されるクラスに、特徴量の第１尤度を計算するために、クラス毎の識別器１１２−１〜１１２−４９を有する。この各クラスの識別器１１２−１〜１１２−４９は、Support Vector Machine（ＳＶＭ）、ニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器、ベイズ分類などの方法を用いて構成する。
【００６１】
細かく顔向き角度を推定するためには、クラス間のギャップを小さくすることが望ましいが、各クラスに属する学習データ量が減少すると各クラスの推定精度が低下する。そのため、各クラスの学習データ量を減らさずにクラス間のギャップを小さくするために、第１の実施形態と同様に、クラスが含む角度をオーバーラップさせて構成する。但し、顔向き角度の範囲に限定はなく、任意の顔向き角度範囲で構成してもよい。
【００６２】
ステップＳ１４において、第２尤度計算部１１３は、第１尤度計算部１１２が計算した各クラスの第１尤度に関して、近傍のクラスの中から第１尤度が大きい順に予め定めたＮ個だけ加算し、第２尤度を計算する。
【００６３】
Ｎ＝４の場合に、第２尤度Ｔｉを求めたい注目クラスを中心として、第１尤度の大きい選択クラスを４個選択する。４個選択するのは、属性値が顔向き角度（上下４５度、左右９０度の角度範囲）である２次元の連続値で表現されるからである。すなわち、第２尤度計算部１１３は、式（４）に示すように、注目クラスの第１尤度に注目用重みをかけ、上下左右の選択クラス（４クラス）の第１尤度に選択用重みをかけて加算して、第２尤度Ｔ（ｉ，ｊ）を求める。注目用重みとしては、例えばＮ＝４を用い、選択用重みとしては１を用いる。
【数４】
2014153815.tif 000006
【００６４】
但し、顔向き角度が正面顔よりも大きい場合、近傍の選択クラスでも顔の見え方の特徴が大きく異なるため、顔向き角度が大きいクラスはＮを小さくし、正面顔に近い顔向き角度のクラスはＮを大きくする。
【００６５】
各クラスの構成される顔向き角度は、隣接する上下左右のクラスの顔向き角度を含むようにオーバーラップしているため、正解のクラスの第１尤度だけでなく隣接する選択クラスの第１尤度も大きくなる傾向がある。すなわち、第２尤度計算部１１３は、前記一つのクラス（以下、このクラスを「疑似正解クラス」という）の第１尤度だけで正解か否かを判定するのでなく、疑似正解クラスと隣接する選択クラスの第１尤度も大きい場合に、前記疑似正解クラスが本当の正解クラスと判定して、解の安定性を向上させることができる。
【００６６】
ステップＳ１５において、特定部１１４は、式（５）に示すように第２尤度が最大のクラスを特定する。
【数５】
2014153815.tif 000007
【００６７】
ステップＳ１６において、属性値計算部１１４は、特徴抽出部１１１が抽出した特徴量から推定顔向きを計算する。この計算のために、属性値計算部１１４は、４９個の顔向き角度推定器（以下、単に「推定器」という）１１５−１〜１１５−４９を有し、これら推定器１１５−１〜１１５−４９は、第１尤度計算部１１２が有する識別器１１２−１〜１１２−４９のクラスと同じ顔向き角度範囲で構成されている。各推定器１１５−１〜１１５−１７は、Support Vector Regression（ＳＶＲ）などの方法を用いる。なお、他の方法を用いてもよい。例えば、ニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器、混合ガウス分布（ＧＭＭ）分類器などである。
【００６８】
属性値計算部１１４は、特定部１１４が特定したクラスｉに対応する推定器を用いて、前記特徴量から推定顔向き角度Ｖ（ｉ，ｊ）を計算し、また、前記特徴量からその前後に隣接した選択クラス（ｉ，ｊ−１）、（ｉ−１，ｊ）、（ｉ＋１，ｊ）、（ｉ，ｊ＋１）の推定器を用いて推定顔向き角度Ｖ（ｉ，ｊ−１）、Ｖ（ｉ−１，ｊ）、Ｖ（ｉ＋１，ｊ）、Ｖ（ｉ，ｊ＋１）を計算する。なお、選択クラスは、特定したクラスを注目クラスとした場合の選択クラスである。
【００６９】
ステップＳ１７において、統合部１１６は、属性値計算部１１５が計算した推定顔向き角度Ｖ（ｉ，ｊ）に関して、重みをかけて加算することにより、入力された画像の補正顔向き角度を計算する。
【００７０】
統合部１１６は、式（６）に示すように、推定器の計算した推定顔向き角度Ｖ（ｉ，ｊ）に関して、第２尤度計算部１１３が計算した第２尤度を重みをかけて加算し、入力した画像の補正顔向き角度Ｖａｌｕｅを計算する。
【数６】
2014153815.tif 000008
【００７１】
本実施形態によれば、特定した注目クラスの第１尤度に、隣接する選択クラスの第１尤度を加算して、正解のクラスを特定することにより、正しい顔向き角度である補正顔向き角度を計算できる。
【００７２】
本実施形態の変更例について説明する。第１尤度計算部１１２は、性別や人種や化粧や照明環境などの属性に応じてクラス識別器をそれぞれ別々に用意しておき、顔向き角度推定時に属性判定処理（性別や人種や化粧など）を用いてその性別や人種や化粧等の属性に一致した識別器に切り換えるようにしてもよい。
【００７３】
上記各実施形態の推定装置１、１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置などを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現可能となっている。また上記各実施形態の上述した各部をソフトウェア的に実現してもハードウェア的にも実現してもよい。
【００７４】
上記各実施形態は、街中に設置した防犯カメラで撮影した人物の画像より年齢や性別や顔向きなどの属性情報を取得し、それらを用いて人物を特定するセキュリティ向けの応用が考えられる。
【００７５】
また、上記各実施形態は、商業施設や販売店など顧客のマーケティングデータの収集や、個人の属性に合わせた広告を表示するデジタルサイネージ（電子看板）に利用できる。
【００７６】
また、上記実施形態では、属性値として年齢（１次元のベクトル）、顔向き角度（２次元のベクトル）で説明したが、これに限らず、属性値が３次元以上のベクトルで表現される場合（例えば人体の姿勢情報など）も同様に扱うことができる。
【００７７】
上記では本発明の一実施形態を説明したが、この実施形態は、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。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の主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。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、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。
【符号の説明】
【００７８】
１・・・推定装置、１０・・・入力部、１１・・・特徴抽出部、１２・・・第１尤度計算部、１３・・・第２尤度計算部、１４・・・特定部、１５・・・属性値計算部、１６・・・統合部
【図１】
2014153815.tif 000009
【図２】
2014153815.tif 000010
【図３】
2014153815.tif 000011
【図４】
2014153815.tif 000012
【図５】
2014153815.tif 000013
【図６】
2014153815.tif 000014
【図７】
2014153815.tif 000015
【図８】
2014153815.tif 000016