(57)【要約】【課題】  評価環境において取得した評価データの目的変数を高精度に算出可能な目的変数算出装置を提供する。【解決手段】  評価データ取得手段１１１と、目的変数算出手段１２１とを有し、予め取得したデータベース１４０に、所定の説明変数ｘを、目的変数ｙでラベル付けしたラベル付き教師データ１４１と、評価環境で取得したテストデータ１４２と、前記ラベル付き教師データ１４１の確率密度関数と、前記テストデータの確率密度関数との比である重要度関数ω（ｘ）を用いて、前記ラベル付き教師データ１４１および前記テストデータ１４２に重み付けして作成された重要度重み付きモデル１４３とが格納されており、前記評価データ取得手段１１１により、前記評価環境において、評価データが取得され、前記目的変数算出手段１２１により、前記重要度重み付きモデル１４３を用いて、前記評価データの目的変数ｙを算出することを特徴とする。【選択図】  図１
2011070471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価データ取得手段と、目的変数算出手段とを有し、
予め取得したデータベースに、
所定の説明変数ｘを、目的変数ｙでラベル付けしたラベル付き教師データと、
評価環境で取得したテストデータと、
前記ラベル付き教師データの確率密度関数ｐｔｒ（ｘ）と、前記テストデータの確率密度関数ｐｔｅ（ｘ）との比（ｐｔｅ（ｘ）／ｐｔｒ（ｘ））である重要度関数ω（ｘ）を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けして作成された重要度重み付きモデルとが格納されており、
前記評価データ取得手段により、前記評価環境において、評価データが取得され、
前記目的変数算出手段により、前記重要度重み付きモデルを用いて、前記評価データの目的変数ｙを算出することを特徴とする目的変数算出装置。
【請求項２】
前記評価環境が変化する場合において、
前記重要度重み付きモデルが、前記各評価環境毎に予め取得されており、
前記各評価環境毎に予め取得された前記重要度重み付きモデルのうち、前記評価データが取得された前記評価環境に対応した前記重要度重み付きモデルを用いて、前記目的変数ｙを算出することを特徴とする請求項１記載の目的変数算出装置。
【請求項３】
前記重要度重み付きモデルを、最小二乗法を用いて作成することを特徴とする請求項１または２記載の目的変数算出装置。
【請求項４】
前記評価データ、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータが顔画像であり、前記目的変数ｙが推定年齢であることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の目的変数算出装置。
【請求項５】
評価環境において、評価データを取得する評価データ取得工程と、
重要度重み付きモデルを用いて、前記評価データの目的変数ｙを算出する目的変数算出工程とを含み、
前記重要度重み付きモデルが、所定の説明変数ｘを、目的変数ｙでラベル付けしたラベル付き教師データの確率密度関数ｐｔｒ（ｘ）と、前記評価環境で取得したテストデータの確率密度関数ｐｔｅ（ｘ）との比（ｐｔｅ（ｘ）／ｐｔｒ（ｘ））である重要度関数ω（ｘ）を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けすることで予め取得されたものであることを特徴とする目的変数算出方法。
【請求項６】
前記評価環境が変化する場合において、
前記重要度重み付きモデルが、前記各評価環境毎に予め取得されており、
前記各評価環境毎に予め取得された前記重要度重み付きモデルのうち、前記評価データが取得された前記評価環境に対応した前記重要度重み付きモデルを用いて、前記目的変数ｙを算出することを特徴とする請求項５記載の目的変数算出方法。
【請求項７】
前記重要度重み付きモデルを、最小二乗法を用いて作成することを特徴とする請求項５または６記載の目的変数算出方法。
【請求項８】
前記評価データ、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータが顔画像であり、前記目的変数ｙが推定年齢であることを特徴とする請求項５から７のいずれか一項に記載の目的変数算出方法。
【請求項９】
請求項５から８のいずれか一項に記載の目的変数算出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的変数算出装置、目的変数算出方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
データの背後に潜む規則を推定する教師付き学習の手法は、顔認識、ロボット制御、遺伝子データ解析等の様々な分野で用いられている。サポートベクトルマシン等の標準的な教師付き学習法では、学習機械の訓練に用いる教師データと学習機械のテストに用いるテストデータが同じ生成規則に従うと仮定している。しかし、近年の実問題ではこの仮定が成り立たないことが多く、このような状況では通常の教師付き学習法によって良い学習結果が得られるとは限らない。
【０００３】
例えば、顔画像から年齢を推定する場合、実験室等、ある程度拘束された条件の下では、高精度な年齢推定が可能である（例えば、特許文献１参照）。しかし、例えば、店舗において客層の分析を目的として、顔画像から年齢を推定する場合、カメラの種類、性能および設置位置、照明条件等の違いから、実験室と同等の精度を得ることは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−９３４９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、評価環境において取得した評価データの目的変数を高精度に算出可能な目的変数算出装置、目的変数算出方法、プログラムおよび記録媒体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】
【０００６】
前記目的を達成するために、本発明の目的変数算出装置は、評価データ取得手段と、目的変数算出手段とを有し、
予め取得したデータベースに、
所定の説明変数ｘを、目的変数ｙでラベル付けしたラベル付き教師データと、
評価環境で取得したテストデータと、
前記ラベル付き教師データの確率密度関数ｐｔｒ（ｘ）と、前記テストデータの確率密度関数ｐｔｅ（ｘ）との比（ｐｔｅ（ｘ）／ｐｔｒ（ｘ））である重要度関数ω（ｘ）を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けして作成された重要度重み付きモデルとが格納されており、
前記評価データ取得手段により、前記評価環境において、評価データが取得され、
前記目的変数算出手段により、前記重要度重み付きモデルを用いて、前記評価データの目的変数ｙを算出することを特徴とする。
【０００７】
本発明の目的変数算出方法は、
評価環境において、評価データを取得する評価データ取得工程と、
重要度重み付きモデルを用いて、前記評価データの目的変数ｙを算出する目的変数算出工程とを含み、
前記重要度重み付きモデルが、所定の説明変数ｘを、目的変数ｙでラベル付けしたラベル付き教師データの確率密度関数ｐｔｒ（ｘ）と、前記評価環境で取得したテストデータの確率密度関数ｐｔｅ（ｘ）との比（ｐｔｅ（ｘ）／ｐｔｒ（ｘ））である重要度関数ω（ｘ）を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けすることで予め取得されたものであることを特徴とする。
【０００８】
本発明のプログラムは、前記本発明の目的変数算出方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００９】
本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、評価環境において取得した評価データの目的変数を高精度に算出可能な目的変数算出装置、目的変数算出方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１（Ａ）は、本発明の目的変数算出方法の一例を示すフローチャートであり、図１（Ｂ）は、本発明の目的変数算出装置の一例を示すブロック図である。
【図２】図２（Ａ）は、本発明の目的変数算出方法のその他の例を示すフローチャートであり、図２（Ｂ）は、本発明の目的変数算出装置のその他の例を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の目的変数算出装置を用いた目的変数算出システムの一例の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の一実施例における顔画像による推定年齢の算出結果を示すグラフである。
【図５】図５は、本発明のその他の実施例における顔画像による推定年齢の算出結果を示すグラフである。
【図６】図６は、本発明のさらにその他の実施例における顔画像による推定年齢の算出結果を示すグラフである。
【図７】図７は、本発明のさらにその他の実施例における顔画像による推定年齢の算出結果を示すグラフである。
【図８】図８は、本発明のさらにその他の実施例における顔画像による推定年齢の算出結果を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明のさらにその他の実施例における顔画像による推定年齢の算出結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
つぎに、本発明の目的変数算出装置、目的変数算出方法、プログラムおよび記憶媒体について、例をあげて説明する。ただし、本発明は、下記の例に限定されない。
【００１３】
（実施形態１）
図１に、本実施形態における目的変数算出方法のフローチャート（同図（Ａ））および目的変数算出装置のブロック図（同図（Ｂ））を示す。図１（Ｂ）に示すとおり、本実施形態の目的変数算出装置は、予め取得したデータベース１４０、評価データ取得手段１１１、目的変数算出手段１２１および出力手段１３１を主要な構成部材として含む。前記データベース１４０には、所定の説明変数ｘを、目的変数ｙでラベル付けしたラベル付き教師データ１４１と、評価環境で取得したテストデータ１４２と、前記ラベル付き教師データ１４１の確率密度関数ｐｔｒ（ｘ）と、前記テストデータ１４２の確率密度関数ｐｔｅ（ｘ）との比（ｐｔｅ（ｘ）／ｐｔｒ（ｘ））である重要度関数ω（ｘ）を用いて、前記ラベル付き教師データ１４１および前記テストデータ１４２に重み付けして作成された重要度重み付きモデル１４３とが格納されている。前記目的変数算出手段１２１は、前記重要度重み付きモデル１４３と接続している。前記評価データ取得手段１１１としては、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラ、イメージスキャナ等があげられる。前記目的変数算出手段１２１としては、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）等の演算手段等があげられる。前記出力手段１３１としては、例えば、映像により出力するモニター（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイ等の各種画像表示装置等）、印刷により出力するプリンター、音声により出力するスピーカー等があげられる。前記出力手段１３１は、任意の構成部材であり、本発明の目的変数算出装置に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。前記データベース１４０としては、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等のデータ記憶手段に格納されたデータ等があげられる。前記データ記憶手段１４０は、装置内蔵型であってもよいし、外部記憶装置のような外付け型であってもよい。
【００１４】
本発明において、評価データは、特に限定されず、例えば、顔画像等があげられる。
【００１５】
本発明において、目的変数ｙも、前記評価データに関する変数であれば、特に限定されず、いかなるものであってもよい。例えば、前記評価データが顔画像である場合、前記目的変数ｙとしては、例えば、推定年齢、性別、人種等があげられる。
【００１６】
以下、前記評価データが顔画像であり、前記目的変数ｙが、推定年齢である場合を例にとり、本実施形態の目的変数算出装置および目的変数算出方法について、さらに詳細に説明する。
【００１７】
この例の目的変数算出方法は、図１（Ｂ）の目的変数算出装置を用いて、例えば、つぎのようにして実施する。
【００１８】
まず、前記目的変数算出方法の実施に先立ち、データベース１４０を取得する。具体的には、まず、所定の説明変数ｘを、目的変数ｙでラベル付けしたラベル付き教師データ１４１を取得する。この例において、前記所定の説明変数ｘとしては、例えば、画像の各ピクセルの輝度値、肌の色、シワの数等の変数があげられる。算出精度を考慮すると、前記ラベル付き教師データ１４１の数は多いほど好ましい。ついで、評価環境において、テストデータ１４２を取得する。つぎに、前記ラベル付き教師データ１４１の確率密度関数ｐｔｒ（ｘ）と、前記テストデータ１４２の確率密度関数ｐｔｅ（ｘ）との比（ｐｔｅ（ｘ）／ｐｔｒ（ｘ））である重要度関数ω（ｘ）を用いて、前記ラベル付き教師データ１４１および前記テストデータ１４２に重み付けして作成された重要度重み付きモデル１４３を取得する。後述のように、本実施形態の目的変数算出装置および目的変数算出方法では、前記重要度重み付きモデルを用いて評価データ（顔画像）の目的変数ｙ（推定年齢）を算出する。このため、本実施形態の目的変数算出装置および目的変数算出方法によれば、前記テストデータ１４２の数が前記ラベル付き教師データ１４１の数より少ない場合であっても、高精度に前記評価データ（顔画像）の目的変数ｙ（推定年齢）を算出できる。
【００１９】
前記重要度重み付きモデル１４３は、前記重要度関数ω（ｘ）の値が大きい（重要度が高い）ものほど重み付けを重くした最小二乗法を用いて作成することが好ましい。前記重要度重み付きモデル１４３は、例えば、下記式（１）で表される最適化問題を解くことによって作成することができる。
【数１】
2011070471.tif 000003
【００２０】
前記重要度関数ω（ｘ）は、例えば、ＫＬＩＥＰ（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  Ｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）アルゴリズムによりモデル化することで求めることができる。前記ＫＬＩＥＰアルゴリズムは、実際のテストデータ１４２の確率密度関数ｐｔｅ（ｘ）と、モデル化した重要度関数（下記式（２）の二重下線部）を用いて推定したテストデータの確率密度関数（下記式（３）の二重下線部）との違いを最小化するように、重要度関数のモデルを求めることを特徴とする。
【００２１】
まず、重要度関数ω（ｘ）を、下記のカーネル関数ｋγの線形結合でモデル化する。
【数２】
2011070471.tif 000004
【００２２】
このとき、モデル化した重要度関数（前記式（２）の二重下線部）を用いて、テストデータの確率密度関数を下記式（３）で推定する。
【数３】
2011070471.tif 000005
【００２３】
ｐｔｅ（ｘ）および前記式（３）の二重下線部で表される２つの確率密度関数の違いの度合いは、下記式（４）で展開されるＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量（下記式（４）の二重下線部（実線））で数値化することができる。
【数４】
2011070471.tif 000006
【００２４】
前記式（４）からわかるように、ｐｔｅ（ｘ）の良い近似としての前記式（３）の二重下線部を得るためには、前記式（４）の二重下線部（破線）を最大化すれば良い。ここで、
【数５】
2011070471.tif 000007
に注意すれば、上に凸な最大化問題として定式化することができる。
【数６】
2011070471.tif 000008
ここで、前記式（５）の拘束条件は、重要度関数が非負であること（ω（ｘ）≧０（ｆｏｒ  ａｌｌ  ｘ  ∈  Ｄ、Ｄはデータの分布域）を保証するためのものである。また、前記式（６）の拘束条件は、前記式（３）の二重下線部の全積分値が１、すなわち、確率密度関数の特徴の１つを保証するためのものであり、下記式（７）の展開に従う。
【数７】
2011070471.tif 000009
【００２５】
つぎに、ｌ個のラベル付き教師データが予め取得された場合を例にとり、ｙ＊をｙ＊＝ｆ（ｘ）で推定するＫＲＬＳによる回帰分析について説明する。
【００２６】
本例では、ｙ＊＝ｆ（ｘ）を正定値カーネル下記式（８）の線形結合でモデル化する。
【数８】
2011070471.tif 000010
【００２７】
ラベル付き教師データの個数ｌが大きい場合は、全てのラベル付き教師データでなくその部分集合を用いても良い。
【００２８】
つぎに、下記式（１１）が最小となるように、モデル（９）のパラメータ下記式（１０）を学習する。
【数９】
2011070471.tif 000011
【数１０】
2011070471.tif 000012
【００２９】
このとき、前記式（１１）の最適解である下記式（１２）は、下記式（１３）で与えられる。このような手法により、前記重要度重み付きモデルを作成することができる。ただし、この重要度重み付きモデルの作成方法は、例示にすぎない。本発明において、前記重要度重み付きモデルの作成方法は、特に制限されず、いかなる方法であってもよい。
【数１１】
2011070471.tif 000013
【００３０】
つぎに、図１（Ａ）および（Ｂ）に示すように、前記評価データ取得手段１１１により、前記評価環境において、評価データ（顔画像）を取得する（ステップＳ１１）。
【００３１】
つぎに、図１（Ａ）および（Ｂ）に示すように、前記目的変数算出手段１２１により、前記重要度重み付きモデル１４３を用いて、前記評価データ（顔画像）の目的変数ｙ（推定年齢）を算出する（ステップＳ２１）。
【００３２】
つぎに、図１（Ａ）および（Ｂ）に示すように、前記出力手段１３１により、前記評価データ（顔画像）の前記目的変数ｙ（推定年齢）を出力する（ステップＳ３１）。前記出力工程Ｓ３１は、任意の工程であり、本発明の目的変数算出方法に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。
【００３３】
前述のように、本実施形態の目的変数算出装置および目的変数算出方法では、その実施に先立ち、前記重要度重み付きモデルを予め取得しておき、それを用いて評価データ（顔画像の目的変数ｙ（推定年齢）を算出する。このため、本実施形態の目的変数算出装置および目的変数算出方法によれば、前記評価環境がいかなるものであっても、高精度に前記評価データ（顔画像）の目的変数ｙ（推定年齢）を算出できる。
【００３４】
（実施形態２）
つぎに、図２に、前記評価環境が変化する場合において、前記重要度重み付きモデルが、前記各評価環境毎に予め取得される例のフローチャート（同図（Ａ））およびブロック図（同図（Ｂ））を示す。同図において、図１と同一部分には、同一符号を付している。同図（Ｂ）に示すように、本実施形態の目的変数算出装置は、前記テストデータ１４２および前記重要度重み付きモデル１４３が、それぞれ、正面、上向きおよび下向きの３つずつ予め取得されている点を除き、図１（Ｂ）に示す目的変数算出装置と同様の構成である。
【００３５】
以下、実施形態１と同様に、前記評価データが顔画像であり、前記目的変数ｙが推定年齢である場合を例にとり、本実施形態の目的変数算出装置および目的変数算出方法について説明する。
【００３６】
この例の目的変数算出方法は、図２（Ｂ）の目的変数算出装置を用いて、例えば、つぎのようにして実施される。
【００３７】
まず、前記目的変数算出方法の実施に先立ち、データベース１４０を取得する。具体的には、まず、実施形態１と同様にして、ラベル付き教師データ１４１を取得する。ついで、正面を向いた顔画像が取得される評価環境（正面評価環境）、上向きの顔画像が取得される評価環境（上向き評価環境）、および下向きの顔画像が取得される評価環境（下向き評価環境）のそれぞれにおいて、前記３つのテストデータ１４２を取得する。つぎに、前記ラベル付き教師データ１４１の確率密度関数ｐｔｒ（ｘ）と、前記３つのテストデータ１４２のそれぞれの確率密度関数ｐｔｅ（ｘ）との比（ｐｔｅ（ｘ）／ｐｔｒ（ｘ））である３つの重要度関数ω（ｘ）を用いて、前記ラベル付き教師データ１４１および前記３つのテストデータ１４２のそれぞれについて重み付けして作成された３つの重要度重み付きモデル１４３を取得する。
【００３８】
つぎに、図２（Ａ）および（Ｂ）に示すように、実施形態１と同様にして、前記評価データ取得手段１１１により、前記３つの評価環境のいずれか１つにおいて、評価データ（顔画像）を取得する（ステップＳ１１）。
【００３９】
つぎに、図２（Ａ）および（Ｂ）に示すように、前記評価データ（顔画像）の角度（向き）を推定した後、実施形態１と同様にして、前記目的変数算出手段１２１により、前記３つの重要度重み付きモデル１４３のうち、前記評価データ（顔画像）を取得した評価環境に対応した重要度重み付きモデルを用いて、前記評価データ（顔画像）の目的変数ｙ（推定年齢）を算出する（ステップＳ２１）。
【００４０】
つぎに、図２（Ａ）および（Ｂ）に示すように、前記出力手段１３１により、前記評価データ（顔画像）の前記目的変数ｙ（推定年齢）を出力する（ステップＳ３１）。前記出力工程Ｓ３１は、任意の工程であり、本発明の目的変数算出方法に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。
【００４１】
前述のように、本実施形態の目的変数算出装置および目的変数算出方法では、前記重要度重み付きモデルが、前記各評価環境毎に予め取得されている。このため、本実施形態の目的変数算出装置および目的変数算出方法によれば、角度（向き）が異なる評価データ（顔画像）が取得された場合等、前記評価環境が急激に変わった場合にも、高精度に前記評価データ（顔画像）の目的変数ｙ（推定年齢）を算出できる。
【００４２】
（実施形態３）
本実施形態のプログラムは、前述の目的変数算出方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
【００４３】
（実施形態４）
図３に、本発明の目的変数算出装置を用いた目的変数算出システムの一例の構成を示す。図示のとおり、この目的変数算出システムは、評価データ取得手段１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃと、出力手段１３１ａ、１３１ｂ、１３１ｃと、通信インターフェイス１５０ａ、１５０ｂ、１５０ｃと、サーバ１７０とを備える。前記評価データ取得手段１１１ａおよび出力手段１３１ａは、通信インターフェイス１５０ａに接続されている。前記評価データ取得手段１１１ａ、出力手段１３１ａおよび通信インターフェイス１５０ａは、場所Ｘに設置されている。前記評価データ取得手段１１１ｂおよび出力手段１３１ｂは、通信インターフェイス１５０ｂに接続されている。前記評価データ取得手段１１１ｂ、出力手段１３１ｂおよび通信インターフェイス１５０ｂは、場所Ｙに設置されている。前記評価データ取得手段１１１ｃおよび出力手段１３１ｃは、通信インターフェイス１５０ｃに接続されている。前記評価データ取得手段１１１ｃ、出力手段１３１ｃおよび通信インターフェイス１５０ｃは、場所Ｚに設置されている。そして、通信インターフェイス１５０ａ、１５０ｂ、１５０ｃと、前記サーバ１７０とが、回線網１６０を介して接続されている。
【００４４】
この目的変数算出システムでは、前記サーバ１７０側に、目的変数算出手段を有し、前記サーバ１７０にデータベースが格納される。例えば、場所Ｘで前記評価データ取得手段１１１ａを用いて取得された評価データを、サーバ１７０に送信し、前記サーバ１７０側で、前記評価データの目的変数を算出する。また、算出された前記評価データの目的変数を、前記出力手段１３１ａにより出力する。
【００４５】
本実施形態の目的変数算出システムによれば、評価データ取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインによる評価データの目的変数の算出が可能である。そのため、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、各設置場所が離れている場合であっても、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本実施形態の目的変数算出システムは、前述の実施形態２に対応したものであってもよい。
【実施例】
【００４６】
まず、標準の照明環境（標準照明環境）・全体的に暗めの照明環境（暗め照明環境）・頭部の真横から強い光が当たっている照明環境（横からの強い照明環境）・頭部の真上から強い光が当たっている照明環境（上からの強い照明環境）の４種の評価環境で、着席・正面向き（カメラ方向）の人物の上半身の動画を、カメラから顔を約１５度見下ろす角度で撮影した。つぎに、撮影後の動画ファイルを、頭部検出プログラムに読み込ませ、両目・鼻・口の位置の推定を行い、両目の位置情報を基にして、６４×６４ピクセルサイズに正規化した顔画像を抽出した。１評価環境あたりの画像枚数は約１００００枚、人物数は５１４人（男：女＝１：１）とした。
【００４７】
つぎに、ニュートラルネットワーク特徴抽出を用いて、前記顔画像（６４×６４ピクセル）の特徴抽出を行った。特徴抽出後のデータは、１００次元であり、これを用いて、ＫＲＬＳで回帰分析を行った。なお、カーネル関数は、下記式（１４）のガウスカーネルを用いた。
【数１２】
2011070471.tif 000014
【００４８】
重要度重みのパラメータγ、ＫＲＬＳのパラメータσ(カーネル幅)、λ（正則化項のパラメータ）について、値をグリッド式に変化させながら、６−ｆｏｌｄの（重み付き）交差確認法により、最適モデルを決定した。このときのラベル付き教師データ数とテストデータ数との比率は、画像枚数、人物数ともに、５：１とした。
【００４９】
図４のグラフに、評価環境が前記暗め照明環境である場合の女性の結果を示す。参考例１−１は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記標準照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥ（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ）を示す棒グラフである。参考例１−２は、前記暗め照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記暗め照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記参考例１−１と前記参考例１−２との比較により、暗め照明環境では、標準照明環境より、年齢推定モデルの作成が困難であることがわかった。比較例１は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記暗め照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。比較例１から、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記暗め照明環境において取得した評価データに用いると、年齢推定の精度が大きく落ちることがわかった。実施例１は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データの確率密度関数と、前記暗め照明環境で取得したテストデータの確率密度関数との比である重要度関数を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けして作成された重要度重み付きモデルを用いて、前記暗め照明環境において取得した評価データの推定年齢を算出したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記重要度重み付きモデルを用いて評価データの推定年齢を算出した実施例１では、比較例１と比べて算出精度が向上した。
【００５０】
図５のグラフに、評価環境が前記暗め照明環境である場合の男性の結果を示す。参考例２−１は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記標準照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。参考例２−２は、前記暗め照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記暗め照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記参考例２−１と前記参考例２−２との比較により、暗め照明環境では、標準照明環境より、年齢推定モデルの作成が困難であることがわかった。比較例２は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記暗め照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。比較例２から、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記暗め照明環境において取得した評価データに用いると、年齢推定の精度が大きく落ちることがわかった。実施例２は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データの確率密度関数と、前記暗め照明環境で取得したテストデータの確率密度関数との比である重要度関数を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けして作成された重要度重み付きモデルを用いて、前記暗め照明環境において取得した評価データの推定年齢を算出したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記重要度重み付きモデルを用いて評価データの推定年齢を算出した実施例２では、比較例２と比べて算出精度が向上した。
【００５１】
図６のグラフに、評価環境が前記横からの強い照明環境であった場合の女性の結果を示す。参考例３−１は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記標準照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。参考例３−２は、前記横からの強い照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記横からの強い照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記参考例３−１と前記参考例３−２との比較により、横からの強い照明環境では、標準照明環境より、年齢推定モデルの作成が困難であることがわかった。比較例３は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記横からの強い照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。比較例３から、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記横からの強い照明環境において取得した評価データに用いると、年齢推定の精度が大きく落ちることがわかった。実施例３は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データの確率密度関数と、前記横からの強い照明環境で取得したテストデータの確率密度関数との比である重要度関数を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けして作成された重要度重み付きモデルを用いて、前記横からの強い照明環境において取得した評価データの推定年齢を算出したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記重要度重み付きモデルを用いて評価データの推定年齢を算出した実施例３では、比較例３と比べて算出精度が向上した。
【００５２】
図７のグラフに、評価環境が前記横からの強い照明環境であった場合の男性の結果を示す。参考例４−１は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記標準照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。参考例４−２は、前記横からの強い照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記横からの強い照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記参考例４−１と前記参考例４−２との比較により、横からの強い照明環境では、標準照明環境より、年齢推定モデルの作成が困難であることがわかった。比較例４は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記横からの強い照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。比較例４から、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記横からの強い照明環境において取得した評価データに用いると、年齢推定の精度が大きく落ちることがわかった。実施例４は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データの確率密度関数と、前記横からの強い照明環境で取得したテストデータの確率密度関数との比である重要度関数を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けして作成された重要度重み付きモデルを用いて、前記横からの強い照明環境において取得した評価データの推定年齢を算出したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記重要度重み付きモデルを用いて評価データの推定年齢を算出した実施例４では、比較例４と比べて算出精度が向上した。
【００５３】
図８のグラフに、評価環境が前記上からの強い照明環境であった場合の女性の結果を示す。参考例５−１は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記標準照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。参考例５−２は、前記上からの強い照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記上からの強い照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記参考例５−１と前記参考例５−２との比較により、上からの強い照明環境では、標準照明環境より、年齢推定モデルの作成が困難であることがわかった。比較例５は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記上からの強い照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。比較例５から、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記横からの強い照明環境において取得した評価データに用いると、年齢推定の精度が大きく落ちることがわかった。実施例５は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データの確率密度関数と、前記上からの強い照明環境で取得したテストデータの確率密度関数との比である重要度関数を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けして作成された重要度重み付きモデルを用いて、前記上からの強い照明環境において取得した評価データの推定年齢を算出したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記重要度重み付きモデルを用いて評価データの推定年齢を算出した実施例５では、比較例５と比べて算出精度が向上した。
【００５４】
図９のグラフに、評価環境が前記上からの強い照明環境であった場合の男性の結果を示す。参考例６−１は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記標準照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。参考例６−２は、前記上からの強い照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記上からの強い照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記参考例６−１と前記参考例６−２との比較により、上からの強い照明環境では、標準照明環境より、年齢推定モデルの作成が困難であることがわかった。比較例６は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記上からの強い照明環境において取得した評価データで評価したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。比較例６から、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データを用いて求めた年齢推定モデルを、前記上からの強い照明環境において取得した評価データに用いると、年齢推定の精度が大きく落ちることがわかった。実施例６は、前記標準照明環境におけるラベル付き教師データの確率密度関数と、前記上からの強い照明環境で取得したテストデータの確率密度関数との比である重要度関数を用いて、前記ラベル付き教師データおよび前記テストデータに重み付けして作成された重要度重み付きモデルを用いて、前記上からの強い照明環境において取得した評価データの推定年齢を算出したときのＷＭＳＥを示す棒グラフである。前記重要度重み付きモデルを用いて評価データの推定年齢を算出した実施例６では、比較例６と比べて算出精度が向上した。
【００５５】
以上のように、実施例１〜６によれば、前記ラベル付き教師データが取得された前記標準照明環境と異なる評価環境において取得された顔画像による推定年齢の算出を、高精度で行うことができた。
【符号の説明】
【００５６】
１１１  評価データ取得手段
１２１  目的変数算出手段
１３１  出力手段
１４０  データベース
１４１  ラベル付き教師データ
１４２  テストデータ
１４３  重要度重み付きモデル
【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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【図９】
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