(57)【要約】【課題】生体情報に基づいて対象者の性別、年齢等の個人属性を精度よく推定する。【解決手段】個人属性を複数のカテゴリに分類し、異なる２つのカテゴリのうち何れに属するかを判別する基準を学習して、予め判別式を決定する。取得した生体情報から特徴量を抽出し、判別式に入力して、何れのカテゴリに属するかを判別する。分類したカテゴリの各組合せに対してこの判別を行い、各判別結果に基づいて個人属性を推定する。性別および年齢等複数の個人属性を推定する場合は、複数の個人属性で細分化したカテゴリを作成し、個人属性の推定は段階的に行う。【選択図】図２
2011022916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の生体情報から前記対象者の個人属性を推定する個人属性推定装置であって、
前記対象者の前記生体情報が前記個人属性に関する異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する基準を前記個人属性が既知である複数の前記生体情報から予め生成した学習済情報に基づき、前記対象者から取得した前記生体情報が前記異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する判別手段と、
前記異なる２つのカテゴリの各組合せについて前記判別手段がそれぞれ判別した複数の判別結果に基づいて前記対象者の前記個人属性を推定する個人属性推定手段と
を備えたことを特徴とする個人属性推定装置。
【請求項２】
前記学習済情報は、
前記異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する判別式を前記異なる２つのカテゴリの各組合せについて予め決定したものであって、
前記判別手段は、
前記生体情報の特徴量を前記判別式に対して入力して算出された値を前記判別結果として出力することを特徴とする請求項１に記載の個人属性推定装置。
【請求項３】
前記個人属性推定手段は、
前記カテゴリごとに該カテゴリと複数の他のカテゴリとの組合せにおける判別結果を集約し、集約した集約結果に基づいて前記対象者の前記個人属性を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の個人属性推定装置。
【請求項４】
前記個人属性推定手段は、
前記判別結果に基づいて第一の個人属性を推定し、推定された前記第一の個人属性に関連する前記個人属性の組合せのみに基づいて第二の個人属性を推定することを特徴とする請求項１、２または３に記載の個人属性推定装置。
【請求項５】
前記個人属性は、
前記対象者の性別および年齢層を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の個人属性推定装置。
【請求項６】
対象者の生体情報より前記対象者の個人属性を推定する個人属性推定装置に適用される個人属性推定方法であって、
前記対象者から取得した前記生体情報が異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを、前記個人属性が既知である複数の前記生体情報に基づいて前記個人属性に関する前記異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する基準を予め生成した学習済情報に基づいて前記個人属性推定装置が判別する判別工程と、
前記異なる２つのカテゴリの各組合せについて前記判別工程がそれぞれ判別した複数の判別結果に基づいて前記対象者の前記個人属性を前記個人属性推定装置が推定する個人属性推定工程と
を含んだことを特徴とする個人属性推定方法。
【請求項７】
対象者の生体情報より前記対象者の個人属性を推定する個人属性推定システムであって、
前記対象者の前記生体情報が前記個人属性に関する異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する基準を前記個人属性が既知である複数の前記生体情報から予め生成した学習済情報に基づき、前記対象者から取得した前記生体情報が前記異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する判別手段と、
前記異なる２つのカテゴリの各組合せについて前記判別手段がそれぞれ判別した複数の判別結果に基づいて前記対象者の前記個人属性を推定する個人属性推定手段と
を備えたことを特徴とする個人属性推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人属性推定対象者から生体情報を取得して個人の属性を推定する個人属性推定装置、個人属性推定方法および個人属性推定システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、商業施設内に設置されたカメラで撮像された顧客の顔の画像から、性別や年齢を推定する個人属性推定技術が、マーケティングや広告宣伝等に広く活用されている。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、予め性別および年齢ごとの顔の平均化された特徴量を記憶しておき、撮像された画像データに基づいて抽出した顔の特徴量と記憶された特徴量とを比較し、類似度の高い性別および年齢を推定する個人属性推定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２４２４８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来の個人属性推定装置では、平均化された特徴量に基づいて比較を行うため、カテゴリ間で違いが少ない特徴量の場合、誤推定が発生しやすいという問題があった。
【０００６】
具体的には、撮像する際、照明の照射度合いが悪い等の想定外の理由によって、撮像された画像データから抽出した特徴量に揺れが生じることもある。また、成長途中の若年層の顔には性差が現れにくい傾向にある。
【０００７】
たとえば、５歳の男性の特徴量と１０歳の女性の特徴量とが、非常に近似した値であったとする。この場合、１０歳の女性の画像データから抽出した特徴量に揺れが生じたことによって、５歳の男性の特徴量に近い値となった場合、従来の個人属性推定装置では、５歳の男性であると誤って推定してしまう。
【０００８】
これらのことから、個人属性の推定精度を向上することができる個人属性推定装置、個人属性推定方法および個人属性推定システムをいかにして実現するかが大きな課題となっている。なお、かかる課題は、例示した性別や年齢に限られるものではなく、国籍や職業といった個人属性を推定する場合にも当てはまる課題である。
【０００９】
本発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、個人属性の推定精度を向上することができる個人属性推定装置、個人属性推定方法および個人属性推定システ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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、対象者の生体情報から前記対象者の個人属性を推定する個人属性推定装置であって、前記対象者の前記生体情報が前記個人属性に関する異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する基準を前記個人属性が既知である複数の前記生体情報から予め生成した学習済情報に基づき、前記対象者から取得した前記生体情報が前記異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する判別手段と、前記異なる２つのカテゴリの各組合せについて前記判別手段がそれぞれ判別した複数の判別結果に基づいて前記対象者の前記個人属性を推定する個人属性推定手段とを備えたことを特徴とする。このように、２つの個人属性の何れの個人属性に属するかを識別することによって、個人属性の推定精度を向上することができるという効果を奏する。
【００１１】
また、本発明は、前記学習済情報は、前記異なる２つのカテゴリのうち何れのカテゴリに属するかを判別する判別式を前記異なる２つのカテゴリの各組合せについて予め決定したものであって、前記判別手段は、前記生体情報の特徴量を前記判別式に対して入力して算出された値を前記判別結果として出力することを特徴とする。このように、判別式によって算出された個人属性間の識別値に基づいて個人属性の識別を行うことによって、個人属性の推定精度を向上することができるという効果を奏する。
【００１２】
また、本発明は、前記個人属性推定手段は、前記カテゴリごとに該カテゴリと複数の他のカテゴリとの組合せにおける判別結果を集約し、集約した集約結果に基づいて前記対象者の前記個人属性を推定することを特徴とする。このように、判別結果を集約した結果に基づいて個人属性の識別を行うことによって、ある判別結果に揺れが生じた場合であっても、複数の判別結果を用いることで、揺れが生じた判別結果の影響度を抑止することができ、正確な推定情報を得ることができるという効果を奏する。
【００１３】
また、本発明は、前記個人属性推定手段は、前記判別結果に基づいて第一の個人属性を推定し、推定された前記第一の個人属性に関連する前記個人属性の組合せのみに基づいて第二の個人属性を推定することを特徴とする。このように、第一の個人属性を予め推定して使用する判別式を限定することによって、推定の範囲を効率よく絞り込むことができ、正確な推定情報を得ることができるという効果を奏する。
【００１４】
また、本発明は、前記個人属性は、前記対象者の性別および年齢層を含むことを特徴とする。このように、性別および年齢を識別することによって、推定された性別および年齢によって、マーケティングや広告宣伝等に活用する際に、正確な推定情報を得ることができるという効果を奏する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、個人属性推定装置は、予め複数の画像データを取得し、取得した画像データから抽出された特徴量に基づいてすべてのカテゴリ間について識別関数を求め記憶させる。そして、個人属性推定装置は、個人属性推定対象者の画像データから抽出された特徴量を識別関数に代入することで、すべてのカテゴリ間について識別値を算出する。さらに、個人属性推定装置は、算出したすべてのカテゴリ間の識別値に基づいて個人属性である性別および年齢を推定することとした。このようにすることで、個人属性の推定精度を向上することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明にかかる個人属性推定手法の概要を示す図である。
【図２】図２は、本実施例にかかる個人属性推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、識別値の一例を示す図である。
【図４】図４は、性別度算出処理手順の一例を示す図である。
【図５】図５は、詳細性別度算出処理手順の一例を示す図である。
【図６】図６は、年齢算出処理手順の一例を示す図である。
【図７】図７は、個人属性推定装置が実行する処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図８】図８は、識別値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、性別度算出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、詳細性別度算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、年齢算出処理手順の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、詳細年齢算出処理の処理手順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】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる個人属性推定手法の好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明にかかる個人属性推定手法の概要について図１を用いて説明した後に、本発明にかかる個人属性推定手法を適用した個人属性推定装置についての実施例を図２〜図１２を用いて説明することとする。
【実施例】
【００１８】
図１は、本発明にかかる個人属性推定手法の概要を示す図である。なお、図１の（Ａ）には、従来技術にかかる個人属性推定手法を、図１の（Ｂ）には、本発明にかかる個人属性推定手法を、それぞれ示している。
【００１９】
図１の（Ａ）に示すように、従来技術にかかる個人属性推定手法では、性別および年齢別に予め算出された平均化された特徴量に基づいて個人属性を推定していた。たとえば、同図に示した場合、個人属性推定対象者（以下、単に「推定対象者」と記載する）から取得した特徴量が「Ｃ」であれば、個人属性は、「男性」かつ「年齢２０歳〜３９歳」と推定される。
【００２０】
しかし、従来技術にかかる個人属性推定手法では、カテゴリごとに予め算出された特徴量の差異が各カテゴリ間で小さいと、誤推定が発生しやすいという問題があった。たとえば、同図に示したように、２０歳代の男性の特徴量Ｃと１０歳代の女性の特徴量Ｃ’とが、近い値であったとする。ここで、１０歳代の女性の顔が撮像された際、照明の照射度合いが悪い等の想定外の理由によって、撮像された画像データから抽出した特徴量に揺れが生じることもある。
【００２１】
そして、１０歳代の女性の画像データから抽出した特徴量に揺れが生じたことによって、２０歳代の男性の特徴量Ｃに近い値となった場合、従来の個人属性推定装置では、２０歳代の男性であると誤って推定してしまう。
【００２２】
そこで、本発明にかかる個人属性推定手法では、図１（Ｂ）に示すように、マトリクス状にあらわした個人属性の各組合せについて、どちらの個人属性が確からしいかをそれぞれ判別し、各判別結果を総合的に判定することで、最終的な個人属性を推定することとした。
【００２３】
具体的には、本発明にかかる個人属性推定手法では、同図に示したマトリクスのセルごとに、縦軸の個人属性および横軸の個人属性のどちらの個人属性が確からしいかを数値化して出力する判定式（以下、「識別関数」と記載する）を事前の学習によって生成しておく。
【００２４】
そして、本発明にかかる個人属性推定手法では、推定対象者の画像データから抽出された特徴量を、各セルの識別関数にそれぞれ代入することによって算出された値（以下、「識別値」と記載する）に基づき、推定対象者の個人属性を推定する。
【００２５】
ここで、図１（Ｂ）には、予め求めておいた識別関数に、推定対象者の特徴量を代入して算出された値（識別値）を示している。たとえば、同図（Ｂ）の横軸の「女性：１０〜」と縦軸の「男性：２０〜」とが交差するセルの識別値は「−３」である。この場合、推定対象者が、「女性：１０〜」か、「男性：２０〜」か、どちらかといえば、「男性：２０〜」に属すると識別されたことを示す。
【００２６】
また、同図（Ｂ）の横軸の「女性：１０〜」と縦軸の「男性：４０〜」とが交差するセルの識別値は「２８」である。この場合、推定対象者が、「女性：１０〜」か、「男性：４０〜」か、どちらかといえば、推定対象者は「女性：１０〜」に属すると識別されたことを示す。
【００２７】
すなわち、横軸のカテゴリと縦軸のカテゴリとが交差するセルの識別値が正の数の場合には、横軸のカテゴリに属し、負の数の場合には、縦軸のカテゴリに属すると識別される。そして、識別値の絶対値が大きい場合には、該当するカテゴリに属する確からしさ（確度）が大きいことを示している。なお、識別値が０であった場合には、どちらのカテゴリに属するかを識別できなかったこととなる。
【００２８】
このように、各セルの識別関数によってそれぞれ識別値が算出されると、本発明にかかる個人属性推定手法では、各識別値を横軸方向あるいは縦軸方向に合算する処理を行う。かかる処理は、セルごとに細かく算出した識別値を大局的に評価するために行われる。
【００２９】
たとえば、横軸の「女性：２０〜」を縦軸方向にみていくと、全ての数値がプラスである。これは、「女性：２０〜」というカテゴリは、他のすべてのカテゴリに対して優勢であることを示している。また、横軸の「男性：６０〜」を縦軸方向にみていくと、全ての数値がマイナスである。これは、「男性：６０〜」というカテゴリは、他のすべてのカテゴリに対して劣勢であることを示している。
【００３０】
このようにして、本発明にかかる個人属性推定手法は、すべてのカテゴリの中から最も優勢なカテゴリを推定対象者の個人属性として推定する。
【００３１】
なお、本発明にかかる個人属性推定手法は、まず、推定対象者が「男性」か「女性」かを推定し、使用する識別関数を限定したうえで、推定した性別の確度に基づいて推定対象者の「年齢層」を推定する処理を行うが、この点の詳細については後述することとする。
【００３２】
以下では、本発明にかかる個人属性推定手法を適用した個人属性推定装置についての実施例を詳細に説明する。図２は、本実施例にかかる個人属性推定装置１０の構成を示すブロック図である。
【００３３】
個人属性推定装置１０は、撮像部１１と、結果出力部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを備えている。また、制御部１４は、識別関数作成部１４ａと、特徴量抽出部１４ｂと、識別値算出部１４ｃと、個人属性判定部１４ｄとをさらに備えており、記憶部１３は、学習情報１３ａと、識別関数１３ｂとを記憶する。
【００３４】
撮像部１１は、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Devices）カメラ等の撮像機器で構成される。たとえば、撮像部１１を可視カメラで構成した場合であれば、照明や日光による可視光が認証対象物によって反射された反射可視光を検知し、可視画像として撮像する。そして、撮像部１１は、撮像した可視画像を制御部１４の特徴量抽出部１４ｂへ出力する。
【００３５】
結果出力部１２は、個人属性判定部１４ｄで判定された判定結果を表示する表示装置などの出力装置であり、たとえば、液晶ディスプレイやスピーカー等で構成されている。
【００３６】
記憶部１３は、不揮発性メモリやハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部であり、学習情報１３ａと、識別関数１３ｂとを記憶する。学習情報１３ａは、個人属性が判明している画像データの特徴量を予めまとめた情報である。
【００３７】
また、識別関数１３ｂは、識別関数作成部１４ａによって作成される関数であり、学習情報１３ａを用いた学習によって各係数が決定された線形判別式である。なお、本実施例では、識別関数１３ｂとして線形判別式を用いる場合について説明するが、非線形の判別式を用いることとしてもよい。
【００３８】
識別関数作成部１４ａは、学習情報１３ａに基づいて２つのカテゴリを識別する境界を表す識別関数を作成し、記憶部１３へ識別関数１３ｂとして記憶させる処理を行う処理部である。
【００３９】
なお、ここでは、個人属性推定装置１０に備える識別関数作成部１４ａが、記憶部１３に記憶された学習情報１３ａに基づいて識別関数を作成するようにしたが、識別関数作成部１４ａおよび学習情報１３ａは、個人属性推定装置１０になくてもよい。個人属性推定装置１０は、予め個人属性推定装置１０以外の装置で作成された識別関数を取得して、記憶部１３へ識別関数１３ｂとして記憶させるようにしてもよい。
【００４０】
特徴量抽出部１４ｂは、撮像部１１で撮像された画像データと平均的な顔画像とを比較し、目、鼻および口等の位置を検出し、各位置に対応する特徴量を抽出して、識別値算出部１４ｃへ渡す処理を行う処理部である。
【００４１】
識別値算出部１４ｃは、識別関数１３ｂに対して特徴量抽出部１４ｂから受け付けた特徴量を代入することで識別値を算出し、算出した識別値を個人属性判定部１４ｄへ渡す処理を行う処理部である。
【００４２】
個人属性判定部１４ｄは、識別値算出部１４ｃから受け付けた識別値に基づいて個人属性を判定する処理を行う処理部である。なお、本実施例では、推定対象者の性別および年齢を判定する場合について説明する。
【００４３】
つぎに、個人属性推定装置１０が実行する識別分析について、図３を用いて説明する。図３は、識別値の一例を示す図である。ここで、識別分析とは、２つの異なるカテゴリ間で、どちらのカテゴリに属するのかを識別するための境界（以下、「識別関数」と記載する）を求めるための手法である。
【００４４】
以下では、異なるカテゴリを識別する境界を、線形方程式で表現できる空間とし、識別関数は、線形識別関数と呼ばれる線形方程式で表現できる関数を用いて例示する。なお、異なるカテゴリを識別する境界を、非線形の関数を用いて表してもよい。
【００４５】
まず、撮像された画像データと平均的な顔画像とを比較し、目、鼻および口等の位置を検出し、各位置に対応する特徴量を抽出する。ここでは、横３２個および縦３２個の格子点である１０２４か所（３２×３２＝１０２４）の特徴量を抽出することとする。そして、抽出した特徴量を１０２４次元の実数ベクトルＸ（以下、「特徴ベクトル」と記載する）で表し、１０２４次元の多次元空間に変換した空間で識別分析を行う。
【００４６】
【数１】
2011022916.tif 000003
この場合、特徴ベクトルＸは式（１−１）のように表現することができる。ここで、「Ｍ」は、１０２４次元の空間であるので、式（１−２）のようにＭ＝１０２４とする。
【００４７】
つづいて、予め取得された複数の画像データに基づいて求められた識別関数ｇｉｊ（ｘ）は、式（２）のようになる。
【数２】
2011022916.tif 000004
【００４８】
式（２）のｇｉｊ（ｘ）は、カテゴリｉとカテゴリｊとを識別するための識別関数である。また、Ｗｉｊは、カテゴリｉとカテゴリｊとを識別するために予め学習してある重み付けベクトルであり、式（３）のように表現することができる。なお、カテゴリｉおよびカテゴリｊは、たとえば、図１の（Ｂ）に示したマトリクスの横軸あるいは縦軸に相当する。また、Ｗｉｊは、学習情報１３ａに基づいて識別関数作成部１４ａによって作成される。
【数３】
2011022916.tif 000005
【００４９】
このように、予め求めた識別関数ｇｉｊ（ｘ）（式（２））に、撮像された画像データから抽出された個人属性推定対象者の特徴ベクトルＸ（式（１））を代入して、すべてのカテゴリ間について算出された識別値を、図３に示すように、マトリクスによって表す。
【００５０】
そして、特徴ベクトルＸを識別関数ｇｉｊ（ｘ）に代入して算出された識別値が、０より大きい場合、特徴ベクトルＸはカテゴリｉに属し、０より小さい場合、特徴ベクトルＸはカテゴリｉに属すると識別する。また、識別値の絶対値が大きい程、識別されたカテゴリに属する確度が高いこととなる。
【００５１】
たとえば、同図に示すように、横軸のカテゴリＢと縦軸のカテゴリＡとが交差する識別値は「２０」であるので、個人属性推定装置１０は、推定対象者が、カテゴリＡよりもカテゴリＢに属する可能性が高いと識別したことをあらわしている。
【００５２】
また、同図に示すように、横軸のカテゴリＢと縦軸のカテゴリＣとが交差する識別値は「−５０」であるので、個人属性推定装置１０は、推定対象者が、カテゴリＢよりもカテゴリＣに属する可能性が高いと識別したことを表す。
【００５３】
一方、同図に示すように、横軸のカテゴリＢと縦軸のカテゴリＤとが交差する識別値は「０」であるので、個人属性推定装置１０は、推定対象者がカテゴリＢまたはカテゴリＣのどちらに属するかを識別できなかったことを表す。
【００５４】
なお、同図に示すように、たとえば、横軸のカテゴリＤと縦軸のカテゴリＣとが交差する識別値の符号を逆にした値が、横軸のカテゴリＣと縦軸のカテゴリＤとが交差する識別値になっている。
【００５５】
すなわち、同じカテゴリ間が縦横に交差するセルを繋いでできる対角線を挟んで左右上下対称に、符号が逆ではあるが、識別値は同じとなる。このため、識別関数ｇｉｊ（ｘ）（式（２））に、特徴ベクトルＸ（式（１））を代入して算出する際は、対角線を挟んで、どちらか一方を算出すればよい。たとえば、同図の右上に示した６つの識別値を算出するだけでよい。
【００５６】
このように、識別分析によって、すべてのカテゴリ間について予め識別関数を求め、撮像された画像データから抽出された個人属性推定対象者の特徴ベクトルを代入して識別値を算出する。
【００５７】
つぎに、個人属性推定装置１０が行う個人属性推定処理の詳細を、図４〜図６を用いて説明する。まず、個人属性推定装置１０が行う性別度算出処理手順の詳細を、図４を用いて説明する。図４は、性別度算出処理手順の一例を示す図である。
【００５８】
同図（Ａ）のマトリクスに示すように、識別値算出部１４ｃは、性別および年齢別のカテゴリ間について予め求めておいた識別関数１３ｂに、撮像された画像データから抽出された個人属性推定対象者の特徴ベクトルを代入して識別値を算出する。
【００５９】
ここで、同図（Ａ）表の年齢のカテゴリには、「０〜、１０〜、２０〜、４０〜、６０〜」と表記したが、年齢層「０〜９歳、１０〜１９歳、２０〜３９歳、４０〜５９歳、６０歳以上」に対応するものとする。
【００６０】
なお、対応する年齢層は、「１０歳幅、１０歳幅、２０歳幅、２０歳幅、６０歳以上すべて」となるが、必ずしも均等な幅でカテゴリを分ける必要はない。また、幅は１歳刻みであってもよい。
【００６１】
個人属性推定装置１０は、算出した識別値を縦に加算して、横軸のカテゴリごとに識別値の合計値を求める（同図の（Ｂ）参照）。そして、加算した値を平滑化して、男女別にヒストグラムを作成する（同図の（Ｃ）参照）。
【００６２】
そして、個人属性推定装置１０は、男女別に作成したヒストグラム（以下、「年齢性別ヒストグラム」と記載する）の最大度数を「性別度」、最大度数となる年齢を「性別度算出年齢」とする。
【００６３】
具体的には、同図（Ｃ）に示すように、男性の年齢性別ヒストグラムの最大度数が「７６」、最大度数となる年齢が「２６．８歳」であった場合、男性の性別度（以下、「男性度」と記載する）を「７６」、男性度算出年齢を「２６．８」とする。
【００６４】
一方、女性の年齢性別ヒストグラムの最大度数が「１３８」、最大度数となる年齢が「４０．１歳」であった場合、女性の性別度（以下、「女性度」と記載する）を「１３８」、女性度算出年齢を「４０．１」とする。
【００６５】
その後、個人属性判定部１４ｄは、男性度と女性度の差が所定の第一の閾値を超えていた場合、性別度の高い性別を、推定性別と確定する。たとえば、男性度７６と女性度１３８との差６２が所定の第一の閾値を超えていた場合は、男性度よりも女性度の方が高いので、推定性別を女性と確定する。また、男性度と女性度の差６２が所定の第一の閾値を超えていない場合には、後述する「詳細性別度算出処理」へ移行する。なお、ここでは、ヒストグラムの最大度数を性別度としたが、識別値の合計値の最大値を性別度としてもよい。
【００６６】
ここで、カテゴリ間の特徴量の差が表れにくい、すなわち、識別値が０に近い値だけで判定を行うと、個人属性推定対象者の画像データから抽出した特徴量に揺れが生じた場合に、誤推定されやすい。
【００６７】
しかし、個人属性推定装置１０は、すべてのカテゴリ間の識別値の合計値に基づいて判定を行っているので、画像データから抽出した特徴量に揺れが生じた場合であっても、個人属性の推定精度を向上することができる。
【００６８】
つぎに、上記した「詳細性別度算出処理」の処理手順の詳細を、図５を用いて説明する。図５は、詳細性別度算出処理手順の一例を示す図である。
【００６９】
同図（Ａ）に示すように、上述した手法によって性別および年齢別のすべてのカテゴリ間について算出された識別値のうち、横軸のカテゴリが男性であり、縦軸のカテゴリが女性であるエリアを使用して、詳細性別度算出処理を行う。
【００７０】
個人属性判定部１４ｄは、推定性別が確定されなかった場合に、縦横ともに、性別度算出処理で求めた男性度算出年齢に対応するカテゴリから女性度算出年齢に対応するカテゴリまでのマスに囲まれたエリアを詳細性別度算出エリアとする。
【００７１】
具体的には、男性度算出年齢２６．８はカテゴリ「２０〜」に対応し、女性度算出年齢４０．１はカテゴリ「４０〜」に対応する。したがって、横軸および縦軸ともにカテゴリ「２０〜」からカテゴリ「４０〜」に囲まれたエリア（ここでは、全４マス）を、詳細性別度算出エリアとする（同図の（Ｂ）参照）。
【００７２】
そして、個人属性判定部１４ｄは、詳細性別度算出エリア内の識別値の平均値を算出して詳細性別度とする。ここでは、平均値は−１８．７５（（−６−３−３３−３３）÷４＝−１８．７５）と算出され、−１８．７５を詳細性別度とする。
【００７３】
その後、個人属性判定部１４ｄは、詳細性別度から、男女性別度比を以下のように算出する。詳細性別度が、負数であれば、女性である確度が高いとし、さらに、詳細性別度の絶対値が所定の第二の閾値よりも大きい場合は、推定性別を女性と確定する。一方、詳細性別度が、正数であれば、男性である確度が高いとし、さらに、詳細性別度の絶対値が、所定の第二の閾値よりも大きい場合は、推定性別を男性と確定する。
【００７４】
たとえば、詳細性別度が−１８．７５で、所定の第二の閾値が２０とした場合について、例示する（同図の（Ｃ）参照）。この場合、詳細性別度は−２０から２０の間であるので、ここでは、まだ推定性別は確定できていない。
【００７５】
この場合、詳細性別度から負の所定の第二の閾値−２０までの距離と、詳細性別度から正の所定の第二の閾値２０までの距離との比を、「男女性別度比」として算出する。そして、算出した「男女性別度比」を後述する「年齢算出処理」を行う際の「重み（Ｒ）」として使用する。ここでは、男女性別度比は、男性：女性＝３％：９７％となり、重み（Ｒ）は０．０３となる。
【００７６】
なお、ここでは、詳細性別度算出エリアを、男性度算出年齢から女性度算出年齢までの範囲によって囲まれたエリアとした。しかし、男性度算出年齢に対応するカテゴリと女性度算出年齢に対応するカテゴリとが交差するセルを中心に、隣接する近傍の８マスを含むエリア（全９マス）を、詳細性別度算出エリアとしてもよい。
【００７７】
また、ここでは、すべてのカテゴリ間について算出された識別値のうち、横軸のカテゴリが男性であり、縦軸のカテゴリが女性であるエリアを使用して詳細性別度を算出するようにした。
【００７８】
しかし、横軸のカテゴリが女性であり、縦軸のカテゴリが男性であるエリアを使用してもよい。この場合、識別値の正負が逆になるため、男女性別度比も上述した説明とは逆になる。
【００７９】
つぎに、上記した「年齢算出処理」の処理手順の詳細を、図６を用いて説明する。図６は、年齢算出処理手順の一例を示す図である。
【００８０】
同図（Ａ）に示すように、上述した方法によって性別および年齢別のすべてのカテゴリ間について算出された識別値のうち、横軸のカテゴリが男性であり縦軸のカテゴリも男性であるエリア、および、横軸のカテゴリが女性であり縦軸のカテゴリも女性であるエリアを使用して、年齢算出処理を行う。
【００８１】
個人属性判定部１４ｄは、横軸のカテゴリが男性であり縦軸のカテゴリも男性であるエリア、および、横軸のカテゴリが女性であり縦軸のカテゴリも女性であるエリアの算出した識別値を縦に加算して、男女別に年齢カテゴリごとの識別値の合計値を求める（同図の（Ｂ）参照）。
【００８２】
そして、個人属性判定部１４ｄは、加算した値を平滑化して、男女別のヒストグラムを作成し（同図の（Ｃ）参照）、男女別に作成したヒストグラム（以下、「年齢ヒストグラム」と記載する）の最大度数となる年齢を男性年齢および女性年齢とする。
【００８３】
具体的には、同図（Ｃ）に示すように、男性の年齢ヒストグラムの最大度数となる年齢が２８．４歳であった場合、男性年齢を「２８．４」とする。一方、女性の年齢ヒストグラムの最大度数となる年齢が４１．４歳であった場合、女性年齢を「４１．４」とする。
【００８４】
ここで、推定性別が確定している場合は、推定性別が男性であれば男性年齢を、推定性別が女性であれば女性年齢をそのまま推定年齢とする。一方、推定性別が確定していない場合は、男女性別度比（図５の（Ｃ）参照）を重みに変換して、推定年齢を算出する。
【００８５】
具体的には、男性年齢に男女性別度比の男性の割合を乗じた数値に、女性年齢に男女性別度比の女性の割合を乗じた数値を加算した年齢を推定年齢とする。たとえば、男女性別度比が、男性：女性＝３％：９７％であった場合、同図（Ｃ）に示す年齢ヒストグラムに基づいて推定年齢を算出すると４１．０１（２８．４×３％＋４１．４×９７％）となる。このとき、最終的な性別判定は男女性別度比が高い性別とする、もしくは、不定とする。
【００８６】
これまでは、個人属性推定装置１０が行う個人属性推定処理手順の詳細を、具体的な識別値のマトリクスを用いて説明してきたが、つぎに、個人属性推定装置１０が行う個人属性推定処理手順を、図７〜図１２に示したフローチャートを用いて説明する。
【００８７】
まず、個人属性推定装置１０が行う処理手順の概要について、図７を用いて説明する。図７は、個人属性推定装置１０が実行する処理手順の概要を示すフローチャートである。
【００８８】
なお、識別関数作成部１４ａは、個人属性が判明している画像データの特徴量を予めまとめた情報である学習情報１３ａに基づいてすべてのカテゴリ間について識別関数１３ｂを求めておくものとする。
【００８９】
そして、同図に示すように、識別値算出部１４ｃは、特徴量抽出部１４ｂが抽出した特徴量を識別関数１３ｂへ入力することで識別値の算出を行い（ステップＳ１０１）、個人属性判定部１４ｄは、ステップＳ１０１で算出した識別値に基づいて性別度の算出を行い（ステップＳ１０２）、ステップＳ１０１で算出した識別値およびステップＳ１０２で算出した性別度に基づいて年齢の算出を行い（ステップＳ１０３）、個人属性推定処理を終了する。
【００９０】
つぎに、図７に示したステップＳ１０１で行う「識別値算出」手順の詳細を、図８を用いて説明する。図８は、識別値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００９１】
同図に示すように、撮像部１１は、個人属性推定対象者の顔を撮像して、画像データを取得し（ステップＳ２０１）、特徴量抽出部１４ｂは、ステップＳ２０１で取得した画像データに基づいて特徴量を抽出する（ステップＳ２０２）。
【００９２】
そして、識別値算出部１４ｃは、ステップＳ２０２で抽出した特徴量を予め求めた識別関数１３ｂに代入することによって、すべてのカテゴリ間について識別値を算出し（ステップＳ２０３）、識別値のマトリクスを作成して、識別値算出処理を終了する。
【００９３】
つぎに、図７に示したステップＳ１０２で行う「性別度算出」手順の詳細を、図９を用いて説明する。図９は、性別度算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００９４】
同図に示すように、個人属性判定部１４ｄは、識別値のマトリクスの横軸のカテゴリごとに識別値の合計値を求めるため、識別値を縦に加算する（ステップＳ３０１）。
【００９５】
そして、個人属性判定部１４ｄは、ステップＳ３０１で加算した値のうち、横軸のカテゴリが男性である合計値を平滑化して、年齢性別ヒストグラム（男性）を作成し（ステップＳ３０２）、ステップＳ３０２で作成したヒストグラムの最大度数を男性度とする（ステップＳ３０３）。
【００９６】
一方、個人属性判定部１４ｄは、ステップＳ３０１で加算した値のうち、横軸のカテゴリが女性である合計値を平滑化して、年齢性別ヒストグラム（女性）を作成し（ステップＳ３０４）、ステップＳ３０４で作成したヒストグラムの最大度数を女性度とする（ステップＳ３０５）。
【００９７】
その後、個人属性判定部１４ｄは、男性度と女性度との差が所定の第一の閾値を超えているか否かを判定し（ステップＳ３０６）、男性度と女性度との差が所定の第一の閾値を超えていると判定された場合（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、今度は、男性度が女性度より大きいか否かを判定する（ステップＳ３０７）。
【００９８】
個人属性判定部１４ｄは、男性度が女性度より大きいと判定された場合（ステップＳ３０７：Ｙｅｓ）、推定性別を男性であると確定し（ステップＳ３０８）、性別度算出処理を終了する。
【００９９】
また、個人属性判定部１４ｄは、男性度が女性度より小さいと判定された場合（ステップＳ３０７：Ｎｏ）、推定性別を女性であると確定し（ステップＳ３０９）、性別度算出処理を終了する。
【０１００】
一方、個人属性判定部１４ｄは、男性度と女性度との差が所定の第一の閾値を超えていないと判定された場合（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、詳細性別度算出処理を行い（ステップＳ３１０）、性別度算出処理を終了する。なお、ステップＳ３１０の詳細については、図１０を用いて後述する。
【０１０１】
つぎに、図９に示した詳細性別度算出処理の詳細な処理手順について図１０を用いて説明する。図１０は、詳細性別度算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１０２】
同図に示すように、個人属性判定部１４ｄは、図９に示したステップＳ３０２で作成した年齢性別ヒストグラム（男性）の最大度数となる年齢を、男性度算出年齢とする（ステップＳ４０１）。
【０１０３】
また、個人属性判定部１４ｄは、図９に示したステップＳ３０４で作成した年齢性別ヒストグラム（女性）の最大度数となる年齢を、女性度算出年齢とする（ステップＳ４０２）。
【０１０４】
そして、個人属性判定部１４ｄは、性別度算出処理で算出した男性度算出年齢と女性度算出年齢とを比較し、男性度算出年齢が女性度算出年齢より大きいか否かを判定する（ステップＳ４０３）。
【０１０５】
個人属性判定部１４ｄは、男性度算出年齢が女性度算出年齢より大きいと判定された場合（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、範囲最小値を女性度算出年齢とし（ステップＳ４０４）、範囲最大値を男性度算出年齢とする（ステップＳ４０５）。
【０１０６】
一方、個人属性判定部１４ｄは、男性度算出年齢が女性度算出年齢より小さいと判定された場合（ステップＳ４０３：Ｎｏ）、範囲最小値を男性度算出年齢とし（ステップＳ４０６）、範囲最大値を女性度算出年齢とする（ステップＳ４０７）。
【０１０７】
そして、個人属性判定部１４ｄは、範囲最小値に対応するカテゴリから範囲最大値に対応するカテゴリまでの詳細性別度算出エリア内の識別値の平均値を算出し、詳細性別度とし（ステップＳ４０８）、性別度算出処理を終了する。
【０１０８】
つぎに、図７に示したステップＳ１０３で行う「年齢算出」手順の詳細を、図１１を用いて説明する。図１１は、年齢算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１０９】
同図に示すように、個人属性判定部１４ｄは、識別値のマトリクスの横軸が男性カテゴリで縦軸も男性カテゴリである識別値および横軸が女性カテゴリで縦軸も女性カテゴリである識別値を、それぞれ縦に加算する（ステップＳ５０１）。
【０１１０】
そして、個人属性判定部１４ｄは、ステップＳ５０１で加算した値のうち、横軸のカテゴリが男性である合計値を平滑化して、年齢ヒストグラム（男性）を作成し（ステップＳ５０２）、ステップＳ５０２で作成したヒストグラムの最大度数となる年齢を男性年齢とする（ステップＳ５０３）。
【０１１１】
一方、個人属性判定部１４ｄは、ステップＳ５０１で加算した値のうち、横軸のカテゴリが女性である合計値を平滑化して、年齢ヒストグラム（女性）を作成し（ステップＳ５０４）、ステップＳ５０４で作成したヒストグラムの最大度数となる年齢を女性年齢とする（ステップＳ５０５）。
【０１１２】
その後、個人属性判定部１４ｄは、既に推定性別が確定しているか否かを判定し（ステップＳ５０６）、推定性別が確定していると判定された場合（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）、推定性別が男性であるか否かを判定する（ステップＳ５０７）。
【０１１３】
そして、個人属性判定部１４ｄは、推定性別が男性であると判定された場合（ステップＳ５０７：Ｙｅｓ）、推定年齢をステップＳ５０３で算出した男性年齢として（ステップＳ５０８）、年齢算出処理を終了する。
【０１１４】
一方、個人属性判定部１４ｄは、推定性別が女性であると判定された場合（ステップＳ５０７：Ｎｏ）、推定年齢をステップＳ５０５で算出した女性年齢として（ステップＳ５０９）、年齢算出処理を終了する。
【０１１５】
また、個人属性判定部１４ｄは、推定性別が確定していないと判定された場合（ステップＳ５０６：Ｎｏ）、詳細年齢算出処理を行い（ステップＳ５１０）、年齢算出処理を終了する。なお、ステップＳ５１０の詳細については、図１２を用いて後述する。
【０１１６】
つぎに、図１１に示した詳細年齢算出処理の詳細な処理手順について図１２を用いて説明する。図１２は、詳細年齢算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１１７】
同図に示すように、個人属性判定部１４ｄは、詳細性別度が正の所定の第二の閾値より大きいか否かを判定し（ステップＳ６０１）、詳細性別度が正の所定の第二の閾値より小さいと判定された場合（ステップＳ６０１：Ｎｏ）、詳細性別度が負の所定の第二の小さいか否かを判定する（ステップＳ６０２）。
【０１１８】
個人属性判定部１４ｄは、詳細性別度が負の所定の第二の閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ６０２：Ｎｏ）、詳細性別度の男性の比率を重み（Ｒ）に変換する（ステップＳ６０３）。
【０１１９】
そして、個人属性判定部１４ｄは、ステップＳ５０３で算出した男性年齢に重み（Ｒ）を乗じた数値とステップＳ５０５で算出した女性年齢に（１−重み（Ｒ））を乗じた数値を加算した合計値を推定年齢として（ステップＳ６０４）、詳細年齢算出処理を終了する。
【０１２０】
また、個人属性判定部１４ｄは、詳細性別度が負の所定の第二の閾値より小さいと判定された場合（ステップＳ６０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ５０５で算出した女性年齢を推定年齢として（ステップＳ６０５）、詳細年齢算出処理を終了する。
【０１２１】
一方、個人属性判定部１４ｄは、詳細性別度が正の所定の第二の閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ６０１：Ｙｅｓ）、ステップＳ５０３で算出した男性年齢を推定年齢として（ステップＳ６０６）、詳細年齢算出処理を終了する。
【０１２２】
上述してきたように、本実施例では、個人属性推定装置１０は、予め複数の画像データを取得し、取得した画像データから抽出された特徴量に基づいてすべてのカテゴリ間について識別関数１３ｂを求めておく。
【０１２３】
そして、個人属性推定装置１０は、個人属性推定対象者の画像データから抽出された特徴量を識別関数１３ｂに代入することで、すべてのカテゴリ間について識別値を算出する。さらに、個人属性推定装置１０は、算出したすべてのカテゴリ間の識別値に基づいて個人属性である性別および年齢を推定することとした。このようにすることで、個人属性の推定精度を向上させることができる。
【０１２４】
なお、特許請求の範囲に記載の個人属性推定装置は個人属性推定装置１０、学習済情報記憶手段は識別関数１３ｂ、判別手段は識別値算出部１４ｃ、個人属性推定手段は個人属性判定部１４ｄに相当するものである。
【０１２５】
なお、上述した実施例では、識別関数作成部１３ａは、特徴量に基づいて識別関数１３ｂを求め、特徴量抽出部１４ｂによって抽出された特徴量を識別関数１３ｂに代入し、識別値を算出するようにしたが、本発明はこれに限られるものではない。
【０１２６】
たとえば、個人属性推定装置１０は、画像データ等の生体情報に基づいて識別関数１３ｂを求め、撮像部１１で撮像された画像データ等の生体情報を識別関数１３ｂに代入し、識別値を算出するようにしてもよい。
【０１２７】
また、上述した実施例では、個人属性推定対象者の顔を撮像して、個人属性を推定するようにしたが、他の身体的特徴、たとえば、目の網膜の毛細血管のパターンや虹彩パターンの濃淡値等に基づいて推定を行ってもよく、また、音声受信機器を設け、受信した声紋に基づいて個人属性の推定を行ってもよい。
【０１２８】
さらに、行動的特徴、たとえば、まばたきや唇の動き等、様々な生体情報に基づいて個人属性の推定を行ってもよい。これにより、顔以外の生体情報によって識別が可能であるカテゴリに分類して、個人属性の推定を行うことができる。
【０１２９】
具体的には、目の網膜の毛細血管のパターンや虹彩パターンの濃淡値等に基づいて、カテゴリが病気であるか否か、さらには、何の病気であるか等のカテゴリに分類して、個人属性の推定を行うことができる。
【０１３０】
また、上述した実施例では、個人属性として性別および年齢を推定するよう例示したが、本発明はこれに限られるものではない。比較的少数の複数カテゴリに分類する個人属性推定装置にも適用してもよい。
【０１３１】
たとえば、人種やキャリア年数によってカテゴリを分類してもよい。具体的には、カテゴリを日本人と外国人との２つに分類してもよいし、カテゴリを新人、中堅およびベテラン等の企業内での社員を分類して、分類したカテゴリである個人属性の推定を行うようにしてもよい。また、人種、性別および年齢等、個人属性が３段階またはそれ以上になる場合も同様にカテゴリを分類して個人属性の推定を行うことができる。
【０１３２】
また、上述した実施例では、年齢という連続的な値を算出するため、平滑化したヒストグラムを作成したが、上述の人種等、非連続なカテゴリを扱う場合は、それぞれの識別値の合計値をそのまま用いるとよい。また、各識別値の集約方法は、識別値の合計値だけでなく、識別値の正負大小に応じて、「＋１」、「０」、「−１」等の点数を与え、これを合計してもよい。
【０１３３】
また、所定の限定された年齢層の個人に対して性別を推定するようにしてもよい。具体的には、２０歳代の個人属性推定対象者の全身を撮像して、服装および髪型等の特徴量に基づいて性別の推定を行うようにしてもよい。
【０１３４】
このようにすることで、個人属性推定装置をマーケティングや広告宣伝等に活用する際に推定される個人情報によって、正確な推定情報を得ることができるとともに、正確な分析結果を導き出すことができる。
【産業上の利用可能性】
【０１３５】
以上のように、本発明にかかる個人属性推定装置は、個人属性推定対象者の取得した生体情報に基づいて個人属性を推定する際、個人属性の推定精度を向上したい場合に有用であり、特に、取得した生体情報から抽出した特徴量に揺れが生じた場合であっても、個人属性の推定精度を向上したい場合に適している。
【符号の説明】
【０１３６】
１０    個人属性推定装置
１１    撮像部
１２    結果出力部
１３    記憶部
１３ａ  学習情報
１３ｂ  識別関数
１４    制御部
１４ａ  識別関数作成部
１４ｂ  特徴量抽出部
１４ｃ  識別値算出部
１４ｄ  個人属性判定部
【図１】
2011022916.tif 000006
【図２】
2011022916.tif 000007
【図３】
2011022916.tif 000008
【図４】
2011022916.tif 000009
【図５】
2011022916.tif 000010
【図６】
2011022916.tif 000011
【図７】
2011022916.tif 000012
【図８】
2011022916.tif 000013
【図９】
2011022916.tif 000014
【図１０】
2011022916.tif 000015
【図１１】
2011022916.tif 000016
【図１２】
2011022916.tif 000017