(57)【要約】【課題】より高精度に属性を認識することを目的とする。【解決手段】画像に含まれるオブジェクトの位置を検出する検出手段とオブジェクトの位置に基づいて画像から特徴量を抽出する抽出手段と、特徴量を用いてオブジェクトの複数の属性のそれぞれに対する属性スコアを出力する属性識別手段と、属性識別手段により出力されたオブジェクトの複数の属性の少なくとも１つに対する属性スコアに基づいて、複数の属性の他の少なくとも１つに対する属性スコアを補正する補正手段と、を有する。【選択図】図２
2019096073.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれるオブジェクトの位置を検出する検出手段と
前記オブジェクトの位置に基づいて前記画像から特徴量を抽出する抽出手段と、
前記特徴量を用いて前記オブジェクトの複数の属性のそれぞれに対する属性スコアを出力する属性識別手段と、
前記属性識別手段により出力された前記オブジェクトの複数の属性の少なくとも１つに対する属性スコアに基づいて、前記複数の属性の他の少なくとも１つに対する属性スコアを補正する補正手段と、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記属性識別手段を複数有し、
前記補正手段は、前記複数の属性識別手段のそれぞれより出力された属性スコアから少なくとも１つの属性スコアを選択し、選択した属性スコアに基づいて、前記オブジェクトの複数の属性スコアのうち、前記選択した属性スコア以外の少なくとも１つの属性スコアを補正する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記補正手段は、設定に基づき、前記複数の属性識別手段により出力された属性スコアの少なくとも１つの属性スコアを選択する請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記複数の属性識別手段により出力された属性スコアを統計的に分析し、前記複数の属性識別手段により出力された属性スコアの少なくとも１つの属性スコアを選択する請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
画像に関する撮影状況情報を取得する取得手段と、
画像に含まれるオブジェクトの位置を検出する検出手段と
前記オブジェクトの位置に基づいて前記画像から特徴量を抽出する抽出手段と、
前記特徴量を用いて前記オブジェクトの少なくとも１つの属性に対する属性スコアを出力する属性識別手段と、
前記取得手段により取得された撮影状況情報に基づいて、前記属性スコアを補正する補正手段と、
を有する画像処理装置。
【請求項６】
前記取得手段は、前記撮影状況情報として前記画像が撮影された日時を表す日時情報を取得する請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記取得手段は、前記撮影状況情報として前記画像が撮影された場所を表す場所情報を取得する請求項５記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記属性識別手段を複数有する請求項５乃至７何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記オブジェクトは、画像に含まれる顔である請求項１乃至８何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記オブジェクトは、画像に含まれる人体である請求項１乃至８何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像処理装置は、撮像装置である請求項１乃至９何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像に含まれるオブジェクトの位置を検出する検出工程と
前記オブジェクトの位置に基づいて前記画像から特徴量を抽出する抽出工程と、
前記特徴量を用いて前記オブジェクトの複数の属性のそれぞれに対する属性スコアを出力する属性識別工程と、
前記属性識別工程により出力された前記オブジェクトの複数の属性の少なくとも１つに対する属性スコアに基づいて、前記複数の属性の他の少なくとも１つに対する属性スコアを補正する補正工程と、
を含む画像処理方法。
【請求項１３】
画像に関する撮影状況情報を取得する取得工程と、
画像に含まれるオブジェクトの位置を検出する検出工程と
前記オブジェクトの位置に基づいて前記画像から特徴量を抽出する抽出工程と、
前記特徴量を用いて前記オブジェクトの少なくとも１つの属性に対する属性スコアを出力する属性識別工程と、
前記取得工程により取得された撮影状況情報に基づいて、前記属性スコアを補正する補正工程と、
を含む画像処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１乃至１０何れか１項記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、顔の表情や個人を特定するだけでなく、人種、年代、性別、ヒゲ等の顔に関する属性、更には服装等の人体に関する属性を認識する技術開発が活発になっている。
例えば、非特許文献１では画像中から目、口、鼻の位置を検出して、これらの位置に基づいてＲＧＢやＨＳＶの色特徴、エッジやヒストグラム系の特徴等の多種多様な特徴量を抽出しておく。そして、これらの特徴量をＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（以下、ＳＶＭという）と呼ばれる識別器に入力することで、メガネ、性別、年代、ヒゲ、髪の毛等６５種類もの顔に関する属性を認識する技術がある。
また、非特許文献２のように、ロングパンツ、ジーンズ、Ｔシャツ等人体に関する属性を認識する技術がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｎ．  Ｋｕｍｅｒ，  "Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  ａｎｄ  Ｓｉｍｉｌｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  ｆｏｒ  Ｆａｃｅ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ"，  ＩＥＥＥ  ＩＣＣＶ，  ２００９
【非特許文献２】Ｌ．  Ｂｏｕｒｄｅｖ，  "Ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ  Ｐｅｏｐｌｅ：  Ａ  Ｐｏｓｅｌｅｔ−Ｂａｓｅｄ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ"，  ＩＥＥＥ  ＩＣＣＶ，  ２０１１
【非特許文献３】Ｐ．  Ｖｉｏｌａ，  Ｍ．  Ｊｏｎｅｓ，  "Ｒａｐｉｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ"，  ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  Ｏｆ  ＣＶＰＲ，  ｖｏｌ．１，  ｐｐ．５１１−５１８，  Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，  ２００１
【非特許文献４】Ｘｕｄｏｎｇ  Ｃａｏ，  Ｙｉｃｈｅｎ  Ｗｅｉ，  Ｆａｎｇ  Ｗｅｎ，  Ｊｉａｎ  Ｓｕｎ，  "Ｆａｃｅ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｂｙ  Ｅｘｐｌｉｃｉｔ  Ｓｈａｐｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ"，  ＣＶＰＲ，  ｐｐ．  ２８８７−２８９４，  ２０１２
【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、様々な属性を認識する技術では２つの問題がある。
１つ目は、顔や人体に関わる属性の数は非常に多いため、属性の数を増やせば増やすほど属性毎にＰｏｓｉｔｉｖｅサンプルとＮｅｇａｔｉｖｅサンプルとを用意して識別器を学習しなければならないことである。つまり、非常に多くの労力を要することである。
２つ目は、属性毎に識別の難易度が大きく異なるという点である。例えば、顔に関する属性であるメガネに対しては、メガネフレーム等をエッジとして容易に検出することができる。また、非特許文献３の顔検出技術や非特許文献４の顔特徴点検出技術を利用することで、メガネが存在しうる領域を正確に設定することができる。そのため、高精度に識別することができる。
一方で、顔に関する属性である髪の色に対しては、撮像装置のホワイトバランスや環境光の影響で色が大きく変わってしまうため、高精度に識別することは非常に難しい。
また、ロングパンツ、Ｔシャツ等、人体に関する属性に対しては、顔とは異なり上半身や下半身の領域を正確に特定できないので、高精度に識別することは非常に難しい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の画像処理装置は、画像に含まれるオブジェクトの位置を検出する検出手段と前記オブジェクトの位置に基づいて前記画像から特徴量を抽出する抽出手段と、前記特徴量を用いて前記オブジェクトの複数の属性のそれぞれに対する属性スコアを出力する属性識別手段と、前記属性識別手段により出力された前記オブジェクトの複数の属性の少なくとも１つに対する属性スコアに基づいて、前記複数の属性の他の少なくとも１つに対する属性スコアを補正する補正手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、より高精度にオブジェクトの属性を認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】画像処理装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。
【図３】位置検出部の構成の一例を示す図である。
【図４】特徴抽出部の構成の一例を示す図である。
【図５】属性識別結果補正部の構成の一例を示す図である。
【図６】画像処理装置における情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】顔特徴点を説明する図である。
【図８】局所領域を説明する図である。
【図９】多種多様な特徴量から特徴ベクトルＶｎを生成する例を示す図である。
【図１０】各属性識別器から出力されたスコアの一例を示す図である。
【図１１】女性の属性と矛盾する口ひげの属性スコアを補正する一例を示す図である。
【図１２】属性識別結果補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】属性スコアを要素とする特徴ベクトルの一例を示す図である。
【図１４】補正前の全属性空間ＶにおけるサンプルＳｎの一例を示す図である。
【図１５】補正後の全属性空間ＶにおけるサンプルＳｎの一例を示す図である。
【図１６】画像処理装置のソフトウェア構成の変形例を示す図である。
【図１７】属性識別結果補正処理の変形例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】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【０００９】
＜実施形態１＞
実施形態１では、属性間の相関関係、又は撮像装置等の他センサから取得可能な撮影状況（日時や場所）と属性との間の相関関係を利用することで属性識別結果を補正する処理について説明する。
図１は、画像処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。画像処理装置１０は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１、メモリ１２、通信Ｉ／Ｆ１３を含む。ＣＰＵ１１は、画像処理装置１０の全体を制御する。メモリ１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等である。メモリ１２は、プログラムや画像、ＣＰＵ１１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ、設定値等を記憶する。通信Ｉ／Ｆ１３は、画像処理装置１０をネットワークに接続するためのインタフェースである。ＣＰＵ１１がメモリ１２に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって後述する図２−図５、図１７等のソフトウェア構成及び、図６、図１２、図１６等のフローチャートの処理が実現される。画像処理装置は、撮像装置であってもよいし、ＰＣ等であってもよい。撮像装置の場合、図１に示したハードウェア構成に加えて、撮像素子やＡＤ変換器等がハードウェア構成として含まれる。画像処理装置が撮像装置の場合は、自信で撮像した画像に対して処理を実行し、画像処理装置がＰＣ等の場合は、ネットワークを介して撮像装置で撮像された画像を取得し、取得した画像に対して処理を実行する。また、ＣＰＵ１１は、入力装置や表示装置等を介したユーザ操作に基づいてデータや設定値等をメモリ１２に記憶してもよいし、通信Ｉ／Ｆ１３を介した外部装置等から送信されたコマンド等に基づきデータや設定値等をメモリ１２に記憶してもよい。
【００１０】
図２は、画像処理装置１０のソフトウェア構成の一例を示す図である。画像処理装置１０は、ソフトウェア構成として、画像取得部１００、位置検出部１０１、特徴抽出部１０２、属性識別部１０３、属性識別結果補正部１０４を含む。各部の処理は、後述するフローチャート等を用いて説明する。
図３は、位置検出部１０１の構成の一例を示す図である。位置検出部１０１は、顔位置検出部１０１００、顔特徴点検出部１０１０１を含む。実施形態１では顔を対象にした例を用いて説明を行う、人体位置検出技術を導入することにより顔と人体とを対象としてもよい。各部の処理は、後述するフローチャート等を用いて説明する。顔や人体は画像に含まれるオブジェクトの一例である。
図４は、特徴抽出部１０２の構成の一例を示す図である。特徴抽出部１０２は、正規化部１０２００、領域設定部１０２０１、特徴抽出部１０２０２を含む。各部の処理は、後述するフローチャート等を用いて説明する。
図５は、属性識別結果補正部１０４の構成の一例を示す図である。属性識別結果補正部１０４は、属性選択部１０４００、部分空間選択部１０４０１、属性スコア補正部１０４０２を含む。各部の処理は、後述するフローチャート等を用いて説明する。
【００１１】
図６は、画像処理装置１０における情報処理の一例を示すフローチャートである。
Ｓ１００００では、画像取得部１００は、レンズ等の集光素子、光を電気信号に変換するＣＭＯＳやＣＣＤ等の撮像素子、アナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器を通過することによって、得られたデジタル画像（以下、画像という）を取得する。また、画像取得部１００は、間引き処理等を行うことによって、例えば、ＶＧＡ（６４０×４８０［ｐｉｘｅｌ］）やＱＶＧＡ（３２０×２４０［ｐｉｘｅｌ］）に変換した画像を取得するようにしてもよい。
Ｓ１０１００では、顔位置検出部１０１００は、Ｓ１００００で取得された画像から顔が存在する位置を検出する。画像内に複数の顔が存在する場合は、それぞれの顔の位置を検出する。例えば、顔位置検出部１０１００は、非特許文献３のように積分画像とカスケード識別器とを利用することによって高精度、かつ、高速に画像内の顔を検出することができるが、これに限られるわけではない。
Ｓ１０１０１では、顔位置検出部１０１００は、Ｓ１０１００で顔が検出されたかどうかを判定する。顔位置検出部１０１００は、顔が検出されたと判定した場合にはＳ１０１０２へ進み、顔が検出されなかったと判定した場合にはＳ１００００へ戻る。Ｓ１００００では、画像取得部１００は、次の画像を取得する。
Ｓ１０１０２では、顔位置検出部１０１００は、Ｓ１０１００で検出された顔の中から１つの顔を選択する。
【００１２】
Ｓ１０１０３では、顔特徴点検出部１０１０１は、Ｓ１０１０２で選択された顔に対して顔特徴点位置を検出する。顔特徴点とは、図７の１０１０３０のように目尻や目頭、鼻の頂点、左右の口端等目や鼻や口のパーツのコーナーのことである。例えば、顔特徴点検出部１０１０１は、非特許文献４のように予め平均的な顔特徴点位置を初期配置として設定した後、顔特徴点位置に基づいて特徴量を抽出する。そして、顔特徴点検出部１０１０１は、予め用意しておいた特徴量と顔特徴点の移動・変形量との関係を表すテーブルに基づき、顔特徴点位置を移動・変形する手法がある。但し、顔特徴点の検出はこの手法に限定されるわけではない。
Ｓ１０２００では、正規化部１０２００は、Ｓ１０１０３で検出された顔特徴点に基づいて、顔の大きさが設定された大きさ、顔の向きが正立するようにアフィン変換処理を行う。例えば、正規化部１０２００は、目尻、目頭、上瞼、下瞼の目に関する４つの特徴点の重心を求め、左右の目の重心を結ぶ距離が７５［ｐｉｘｅｌ］、水平方向との傾きが０［度］となるようにアフィン変換を行う。
次に、領域設定部１０２０１は、図８のようにＳ１０１０３で検出された顔特徴点に基づいて局所領域１０２０１０の設定を行う。そして、特徴抽出部１０２０２は、カラーヒストグラム等の色特徴、エッジ、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ（以下、ＨＯＧという）等のヒストグラム特徴等、属性認識に必要な多種多様な特徴量を抽出する。
【００１３】
Ｓ１０３００では、属性識別部１０３は、図９のように、Ｓ１０２００で抽出された多種多様な特徴量から特徴ベクトルＶnを生成し、特徴ベクトルＶnを入力として、フレームメガネ、男性、女性、子供、成人、ニット帽子、口ヒゲ、顎ヒゲ、金髪、スキンヘッド、ウェーブヘア、化粧等の属性の識別を行う。属性識別器からは、属性に対するスコアが算出される。また、識別対象が人体である場合、属性識別部１０３は、上着やパンツ等の服装を識別するようにしてもよい。これら識別する属性の種類は予め人手によって決定される。
特徴ベクトルＶnはｎ人目の顔に対する特徴ベクトルであり、特徴ベクトルＶnを構成する要素ａnmは、ある領域ｍにおけるカラーヒストグラムの各ビンの要素、エッジ画像を構成する画素値、ＨＯＧの各ビンの要素を連結したものである。
属性識別器は、属性毎に学習する。例えば、男性のｐｏｓｉｔｉｖｅサンプルと女性のｎｅｇａｔｉｖｅサンプルとをｎ人分用意する。属性識別器は、これらのサンプルに対応する特徴ベクトルＶｎを抽出する。男性のｐｏｓｉｔｉｖｅサンプルに対しては出力値が１、女性のｎｅｇａｔｉｖｅサンプルに対しては出力値が−１となるように識別器に教師データを与えることで学習する。識別器には、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（以下、ＳＶＭという）を利用するが、これに限られるわけではない。
【００１４】
Ｓ１０４００では、属性識別結果補正部１０４は、Ｓ１０３００で識別された各属性に対するスコアを補正する。図１０は、ある人物に対する各属性識別器から出力されたスコアの一例を示す図である。各属性識別器はそれぞれ独立に学習しているため、図１０のように女性スコアが０．９、つまり、女性である可能性が高いにも関わらず、口ひげスコアが０．７という矛盾するケースが生じる可能性がある。図１０等に示されるように、画像処理装置１０は、属性識別器を複数有する。
そこで、本実施形態では、図１１のように女性の属性と矛盾する口ひげの属性スコアを補正する。つまり、属性スコア補正部１０４０２は、１つ以上の属性識別結果を選択し、選択された属性識別結果が正しい結果であると信用して、その他の属性スコアを補正する。例えば、女性の属性識別スコアが１．０に近い０．９であることから、属性スコア補正部１０４０２は、Ｓ１０１０３で選択された顔は女性であると判断して、口ひげ等、女性とは矛盾するスコアを補正する。信用する属性は人間が予め各属性に対する評価を行うことで精度のよい属性を調べ、設定等しておき、属性スコア補正部１０４０２は、この設定された精度のよい属性を優先的に選択するようにしてもよい。複数の属性識別器のそれぞれより出力された属性スコアから少なくとも１つの属性スコアを選択し、選択した属性スコアに基づいて、オブジェクトの複数の属性スコアのうち、選択した属性スコア以外の少なくとも１つの属性スコアを補正する処理の一例である。
【００１５】
図１２は、Ｓ１０４００の属性識別結果補正処理の一例を示すフローチャートである。
Ｓ１０４０１では、属性識別結果補正部１０４は、Ｓ１０３００における属性識別器の中から１つ以上の属性を選択する。属性の選択方法は、上述の通り、人間が予め各属性に対する評価を行うことで精度のよい属性を調べ、設定しておき、属性識別結果補正部１０４は、この設定に基づき精度のよい属性を優先的に選択するようにしてもよい。
属性の選択方法は、各属性に対する評価結果を利用する方法以外に、識別器から出力されるスコアそのものを統計的に分析し、この統計分析結果を利用する方法でもよい。例えば、ある属性識別器が高精度である場合、ｐｏｓｉｔｉｖｅサンプルに対しては１．０に近い出力値、ｎｅｇａｔｉｖｅサンプルに対しては−１．０に近い出力値を出力する。したがって、属性識別結果補正部１０４は、各属性器から出力されるスコアを２つのクラスに分類し、２クラス間の分離度（クラス間分散／クラス内分散）が最大となる属性を選択するようにしてもよい。このように識別器から出力されるスコアを統計的に分析し、選択する属性を決定する方法では各属性がどんな属性を識別しているか知る必要がない。
【００１６】
Ｓ１０４０２では、属性識別結果補正部１０４は、Ｓ１０４０１で選択された属性スコアが設定された閾値以上かどうか判定する。属性識別結果補正部１０４は、属性スコアが設定された閾値以上の場合にはＳ１０４０３へ進み、属性スコアが設定された閾値未満の場合にはＳ１０４０１へ戻り、別の属性を選択する。
Ｓ１０４０３では、属性識別結果補正部１０４は、Ｓ１０４０１で選択された１つ以上の属性識別結果に基づいて、予め用意されていた複数の属性部分空間Ｐから１つの属性部分空間Ｐiを選択する。
ここで、属性部分空間Ｐについて説明する。
１名の人物に対する１番目からｉ番目までの各属性識別器から出力されるスコアをＳ1、Ｓ2、・・・、Ｓniとして各スコアを特徴ベクトルの１つの要素として考えると、図１３のようにｎ番目の人物に対してはＳn＝［Ｓn1、Ｓn2、・・・、Ｓni］となる。ここで、Ｓnを、各属性を規定ベクトルとする空間上（以下、全属性空間Ｖという）の１点として捉える。
この全属性空間Ｖを張る属性の一部を女性の属性と相関する属性と考えると、図１４のように女性だけが存在しうる超平面を定義することができる。上述した女性スコアが０．９、口ひげスコアが０．７というサンプルをＳnとすると、サンプルＳnは図１４のように女性だけが存在しうる真の範囲から外れているものと考えられる。そこで本実施形態では、属性識別結果補正部１０４が、図１５のように女性だけが存在しうる真の範囲から外れているサンプルＳnを、全属性空間Ｖ上で女性だけが存在しうる真の範囲に移動させることで属性スコアを補正する。全属性空間Ｖ上でサンプルＳnを移動させる方法としては、属性識別結果補正部１０４は、属性部分空間Ｐを利用する。属性識別結果補正部１０４は、全属性空間Ｖ内に点在するサンプル分布から、全属性空間Ｖよりも低次元の部分属性空間Ｐを求め、入力サンプルＳnをこの部分属性空間Ｐへ射影する。部分属性空間Ｐへ射影した入力サンプルをＳn'とすると、属性識別結果補正部１０４は、部分属性空間Ｐへ射影した入力サンプルＳn'を再び元の全属性空間Ｖに逆射影することで、全属性空間Ｖ上でサンプルＳnを移動させる。ここで、部分属性空間Ｐの基底ベクトルを求める１つの手法として主成分分析（以下、ＰＣＡという）がある。例えば、女性だけの大量サンプルを用意しておき、この大量サンプルに対してＰＣＡを行うことでサンプルのばらつきを指標とする固有ベクトルＵ＝［ｕ１，ｕ２，・・・，ｕｋ］が求まる。属性識別結果補正部１０４は、固有値（ばらつき）の小さい固有ベクトルＵ＝［ｕ１，ｕ２，・・・，ｕｉ］を女性サンプル特有の固有ベクトル、固有値（ばらつき）の大きい固有ベクトルは女性サンプル特有でない固有ベクトルと判断する。そして、属性識別結果補正部１０４は、固有値（ばらつき）の小さい固有ベクトルＵ＝［ｕ１，ｕ２，・・・，ｕｉ］で部分属性空間Ｐを構成する。
部分属性空間Ｐ上での入力サンプルをＳn''とするとＳn''＝［ｕ１，ｕ２，・・・，ｕｋ］Ｓn'と表すことができる。また、全属性空間Ｖから部分属性空間Ｐへの変換は線形射影であるため、部分属性空間Ｐでの入力サンプルＳn''を元の全属性空間Ｖに逆射影可能である。部分空間Ｐを求める方法はＰＣＡでなくともよい。属性識別結果補正部１０４は、全属性空間Ｖ上で近くに存在するサンプルをより近づける局所性保存射影（ＬＰＰ）等、他の線形射影を利用してもよい。
Ｓ１０４０３では、属性識別結果補正部１０４は、上述の通り、Ｓ１０４０２で選択された部分属性空間Ｐへ入力サンプルＳn'を射影し、その後、全属性空間Ｖに逆射影する。
Ｓ１０４０３では、属性識別結果補正部１０４は、上述の通り、Ｓ１０４０２で選択された部分属性空間Ｐへ入力サンプルＳn'を射影し、その後、全属性空間Ｖに逆射影する。
【００１７】
上述した例では、属性識別器のスコアに基づいて部分空間Ｐを選択する方法について説明したが、属性識別結果補正部１０４は、属性ではなくて画像が撮影された日時や場所等の他のセンサ情報として得られる撮影状況情報を利用するようにしてもよい。つまり、真夏の時期にニット帽を被っている人はいない、深夜の時間帯に子供はいない、小学校にヘルメットを被っている人はいない等、属性識別結果補正部１０４は、日時や場所と属性との相関関係を利用してもよい。図１６は、画像処理装置１０のソフトウェア構成の変形例を示す図である。図１６のソフトウェア構成では、図２のソフトウェア構成に加えて情報取得部１０５が付加された構成となっている。図１７は、Ｓ１０４００の属性識別結果補正処理の変形例を示すフローチャートである。
Ｓ１０４１１では、情報取得部１０５は、ネットワーク等を介して通信可能な撮像装置から取得可能な日時情報や場所情報を取得する。日時情報は、画像に関する日時情報の一例である。場所情報は、画像に関する場所情報の一例である。
Ｓ１０４１２では、属性識別結果補正部１０４は、Ｓ１０４１１で取得された日時や場所の情報に基づいて部分空間選択をする。例えば、真夏や深夜等の時間帯に特有の部分空間、小学校等の場所に特有の部分空間が用意されており、属性識別結果補正部１０４は、これらの複数の部分空間からＳ１０４１１で取得された日時や場所の情報に基づいて部分空間選択をする。
【００１８】
このように、実施形態１では、画像処理装置１０は、
１．属性識別器の中から少なくとも１つ以上の属性識別器を選択してスコアを参照する
２．選択した属性識別器のスコアに基づいて、予め用意しておいた部分空間Ｐを選択する
３．全属性空間Ｖから選択した部分空間Ｐへ射影した後、部分空間Ｐから全属性空間Ｖへ逆射影することで属性スコアを補正する
という処理を行う。このことにより、より高精度な属性識別器を実現することができる。
【００１９】
＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給する。そして、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００２０】
以上、本発明の実施形態の一例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。
例えば、画像処理装置１０のハードウェア構成として、ＣＰＵは複数存在してもよく、複数のＣＰＵがメモリ等に記憶されているプログラムに基づき処理を実行するようにしてもよい。また、画像処理装置１０のハードウェア構成として、ＣＰＵの替わりにＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いてもよい。
また、画像処理装置１０のソフトウェア構成の一部をハードウェア構成として画像処理装置１０に実装してもよい。
また、画像処理装置１０は、１つ以上の属性識別器の結果と日時情報及び／又は場所情報とに基づいて、部分空間を選択し、射影・逆射影することで属性識別結果群を補正するようにしてもよい。
【００２１】
以上上述した各実施形態によれば、より高精度に属性を認識することができる。
【符号の説明】
【００２２】
１０  画像処理装置
１１  ＣＰＵ
１２  メモリ
１３  通信Ｉ／Ｆ
【図１】
2019096073.tif 000003
【図２】
2019096073.tif 000004
【図３】
2019096073.tif 000005
【図４】
2019096073.tif 000006
【図５】
2019096073.tif 000007
【図６】
2019096073.tif 000008
【図７】
2019096073.tif 000009
【図８】
2019096073.tif 000010
【図９】
2019096073.tif 000011
【図１０】
2019096073.tif 000012
【図１１】
2019096073.tif 000013
【図１２】
2019096073.tif 000014
【図１３】
2019096073.tif 000015
【図１４】
2019096073.tif 000016
【図１５】
2019096073.tif 000017
【図１６】
2019096073.tif 000018
【図１７】
2019096073.tif 000019