(57)【要約】【課題】被写体の年齢を精度よく推定する。【解決手段】年齢推定装置１００において、顔検出部１１０は、被写体を含む被写体画像における、当該被写体の顔領域を検出する。特徴量生成部１２０は、顔検出部１１０が検出した顔領域から、被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する。表情検出部１３０は、顔検出部１１０が検出した顔領域から、被写体の表情の度合を検出する。年齢推定部１４０は、特徴量生成部１２０が生成した特徴量と、表情検出部１３０が検出した表情の度合と、に基づいて、被写体の年齢を推定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を含む被写体画像における、当該被写体の顔領域を検出する顔検出部と、
前記顔検出部が検出した顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記顔検出部が検出した顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する表情検出部と、
前記特徴量生成部が生成した特徴量と、前記表情検出部が検出した表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する年齢推定部と、
を備えることを特徴とする年齢推定装置。
【請求項２】
前記特徴量生成部は、
前記顔検出部が検出した顔領域における特定部位の位置を抽出する部位抽出部と、
前記部位抽出部が抽出した位置に基づいて、前記被写体画像を正規化する正規化部と、
を含み、
前記正規化部が正規化した後の前記被写体画像における前記顔領域から、前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の年齢推定装置。
【請求項３】
前記年齢推定部は、
それぞれが、互いに異なる識別基準に基づいて、前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する複数の年齢識別部と、
前記表情検出部が検出した表情の度合に応じて、前記複数の年齢識別部の中からいずれかを選択する選択部と、
を含み、
前記選択部が選択した年齢識別部が識別した年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の年齢推定装置。
【請求項４】
前記顔検出部は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、当該学習用被写体の顔領域を検出し、
前記特徴量生成部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した顔領域から、前記学習用被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成し、
前記表情検出部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した顔領域から、前記学習用被写体の表情の度合を検出し、
前記複数の学習用画像を、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の表情の度合に応じて、複数のグループに分類する分類部と、
前記複数のグループのそれぞれについて、当該それぞれのグループに分類された学習用画像における、学習用被写体の年齢と特徴量との関係に基づいて、前記識別基準を学習する学習部と、
をさらに備える、
ことを特徴とする請求項３に記載の年齢推定装置。
【請求項５】
前記年齢推定部は、
第１の識別基準に基づいて、前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する第１の年齢識別部と、
第２の識別基準に基づいて、前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する第２の年齢識別部と、
前記表情検出部が検出した表情の度合に基づいて、前記第１の年齢識別部が識別した年齢と、前記第２の年齢識別部が識別した年齢と、の間の年齢を算出する年齢算出部と、
を含み、
前記年齢算出部が算出した年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の年齢推定装置。
【請求項６】
前記顔検出部は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、当該学習用被写体の顔領域を検出し、
前記特徴量生成部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した顔領域から、前記学習用被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成し、
前記表情検出部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した顔領域から、前記学習用被写体の表情の度合を検出し、
前記複数の学習用画像の中で、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の表情の度合が所定の閾値を超える学習用画像を第１のグループに分類し、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の表情の度合が当該所定の閾値以下の学習用画像を第２のグループに分類する分類部と、
前記第１のグループに分類された学習用画像における、学習用被写体の年齢と特徴量との関係に基づいて、前記第１の識別基準を学習し、前記第２のグループに分類された学習用画像における、学習用被写体の年齢と特徴量との関係に基づいて、前記第２の識別基準を学習する学習部と、
をさらに備え、
前記年齢算出部は、前記表情検出部が検出した前記被写体の表情の度合が大きいほど前記第１の年齢識別部が識別した年齢に近い年齢を、前記被写体の推定年齢として算出する、
ことを特徴とする請求項５に記載の年齢推定装置。
【請求項７】
前記表情検出部は、前記被写体の笑顔の度合を、前記表情の度合として検出する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の年齢推定装置。
【請求項８】
前記年齢推定部は、前記表情検出部が検出した表情の度合が大きいほど低い年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の年齢推定装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の年齢推定装置と、
前記被写体を撮像することにより前記被写体画像を取得する撮像部と、
前記年齢推定部による前記被写体の年齢の推定結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項１０】
被写体を含む被写体画像における、当該被写体の顔領域を検出するステップと、
前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成するステップと、
前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出するステップと、
前記特徴量と、前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定するステップと、
を含むことを特徴とする年齢推定方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
被写体を含む被写体画像における、当該被写体の顔領域を検出する機能、
前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する機能、
前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する機能、
前記特徴量と、前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する機能、
を実現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、年齢推定装置、撮像装置、年齢推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
被写体の顔画像を分析して被写体の年齢を推定する年齢推定技術がある。多くの年齢推定技術では、顔画像から年齢を推定するための指標となる特徴量を生成して、この特徴量と年齢との関係を、予め収集された多数の学習用画像からＳＶＲ（Support Vector Regression：サポートベクター回帰）等の手法を用いて学習しておく。そして、この学習結果に基づいて、年齢推定の対象となる被写体の年齢を推定する。
【０００３】
例えば非特許文献１は、顔画像における皺のような生物学的に生じる特徴から、年齢を推定するための指標を得て、人間の年齢を推定する技術を開示している。
【０００４】
また、顔画像から特徴量を生成する際に用いる個々の技術として、特許文献１〜３は、撮影手段によって撮影された画像から、被写体の顔領域を検出する手法を開示している。また、非特許文献２は、顔画像から、左右の目の中心位置や口の中心位置等、特定部位の位置を抽出する手法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３３３６５２号公報
【特許文献２】特開２００５−２３４６８６号公報
【特許文献３】特開２００８−３００９８６号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｇ．Ｇｕｏ，Ｇ．Ｍｕ，Ｙ．Ｆｕ，ａｎｄ  Ｔ．Ｓ．Ｈｕａｎｇ，“Ｈｕｍａｎ  Ａｇｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｂｉｏ−ｉｎｓｐｉｒｅｄＦｅａｔｕｒｅｓ”，ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，１１２−１１９，Ｊｕｎｅ，２００９
【非特許文献２】Ｔ．Ｆ．Ｃｏｏｔｅｓ，ａｎｄ  Ｃ．Ｊ．Ｔａｙｌｏｒ，“Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｏｆ  Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ”，Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｍａｎｃｈｅｓｔｅｒ，Ｍａｎｃｈｅｓｔｅｒ  Ｍ１３  ９ＰＴ，Ｍａｒｃｈ，２００４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
年齢推定のためのＳＶＲを用いた学習には、様々な年齢層・人種・性別等を含んだ顔画像（訓練データ）とその年齢（クラスラベル）を用意する必要がある。このとき、学習データに様々な表情を有した顔画像を混在させると、年齢推定の精度が落ちてしまうという問題があった。
【０００８】
例えば、年齢推定の対象者の表情が笑顔や怒りを含んでいる場合、この対象者の年齢を高く推定してしまう等、年齢推定の精度が低下する傾向があった。推定精度の低下の要因として、特に加齢による皺や肌の滑らかさを表現している特徴量の年齢推定への寄与が高いため、笑顔や怒りといった表情に起因する皺と加齢に起因する皺との区別が判別できていないことが考えられる。
【０００９】
このような年齢推定精度の低下を避けるために、従来は、無表情の顔画像を用いてＳＶＲの学習を行い、無表情な顔画像に限って年齢を推定することが多かった。しかしながら、笑顔や怒り等、様々な表情を有した被写体に対しても、年齢を精度よく推定することが求められていた。
【００１０】
本発明は、以上のような課題を解決するためのものであり、被写体の年齢を精度よく推定するのに好適な年齢推定装置、年齢推定方法及び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】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明に係る年齢推定装置は、
被写体を含む被写体画像における、当該被写体の顔領域を検出する顔検出部と、
前記顔検出部が検出した顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記顔検出部が検出した顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する表情検出部と、
前記特徴量生成部が生成した特徴量と、前記表情検出部が検出した表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する年齢推定部と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、被写体の年齢を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態１に係る撮像装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る撮像装置及び年齢推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）共に、学習用被写体を含む学習用画像の例を示す図である。
【図４】（ａ）は、顔領域の検出例を示す図である。（ｂ）は、特定部位の位置の抽出例を示す図である。（ｃ）は、正規化画像の例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態１に係る年齢推定装置が実行する学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態１に係る年齢推定装置が実行する年齢推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態２に係る撮像装置及び年齢推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施形態２に係る年齢推定装置が実行する年齢推定処理の流れ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】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、図中同一又は相当する部分には同一符号を付す。
【００１５】
（実施形態１）
本発明の実施形態１に係る撮像装置は、図１に示すように構成される。撮像装置１は、撮像部１０と、データ処理部２０と、ユーザインタフェース部３０と、を備える。
【００１６】
撮像部１０は、光学レンズ１１とイメージセンサ１２とを含む。撮像部１０は、被写体を撮像することにより、被写体の画像データを生成する。
【００１７】
光学レンズ１１は、被写体から射出された光を集光するレンズと、焦点、露出、ホワイトバランス等の撮像設定パラメータを調整するための周辺回路と、によって構成される。
【００１８】
イメージセンサ１２は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等によって構成される。イメージセンサ１２は、光学レンズ１１が光を集光することによって結像した被写体の光学像を取得して、取得した光学像の電圧情報をアナログ／デジタル変換器（図示せず）によりデジタル情報に変換する。そして、得られたデジタル画像データを、メモリ２１に保存する。
【００１９】
データ処理部２０は、メモリ２１と、ビデオ出力部２２と、記憶部２３と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２４と、年齢推定装置１００と、を含む。
【００２０】
メモリ２１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成され、撮像部１０が生成した画像データを記憶する。
【００２１】
ビデオ出力部２２は、メモリ２１に記憶された画像データを読み出して、読み出した画像データに対応するＲＧＢ（Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー））信号を生成し、表示部３１に出力する。
【００２２】
記憶部２３は、例えばＲＯＭ（Read-Only Memory）やフラッシュメモリ等の不揮発性メモリによって構成される。記憶部２３は、ＣＰＵ２４が実行する各種の制御プログラムや、撮像装置１の各種の処理によって得られたデータを記憶する。
【００２３】
ＣＰＵ２４は、メモリ２１を一時的な記憶領域として用いながら、記憶部２３に格納されているプログラムに従って各種の演算処理を実行することにより、撮像装置１全体の動作を制御する。
【００２４】
ユーザインタフェース部３０は、表示部３１と、操作部３２と、外部インタフェース３３と、外部記憶媒体３４と、を含む。
【００２５】
表示部３１は、例えば液晶表示装置や有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等によって構成される。表示部３１は、ビデオ出力部２２から供給されたＲＧＢ信号に基づいて、撮像装置１によって撮像した画像や撮像装置１の操作メニューを示す画像等、各種の画像データを表示する。
【００２６】
操作部３２は、ユーザからの操作指示を受け付ける。操作部３２は、撮像装置１の電源スイッチ、シャッタボタン、撮像装置１の各種の機能を選択するためのボタン等、各種の操作ボタンによって構成される。操作部３２は、ユーザから操作指示を受け付けると、受け付けた指示情報をデータ処理部２０のＣＰＵ２４に供給する。
【００２７】
なお、表示部３１と操作部３２とは、互いに重畳して配置されたいわゆるタッチパネルによって構成されるものであってもよい。
【００２８】
外部インタフェース３３は、撮像装置１の外部の機器とデータをやり取りするためのインタフェースである。例えば、外部インタフェース３３は、撮像装置１が撮像して得られた画像データを、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）規格のデータに変換して、ＵＳＢケーブルを介して外部の機器との間でデータを送受信する。
【００２９】
外部記憶媒体３４は、撮像装置１の外部の機器とデータをやり取りするための記憶媒体である。
【００３０】
年齢推定装置１００は、例えば撮像部１０の撮像により得られた、年齢推定対象の被写体の年齢を推定する。年齢推定装置１００は、ＣＰＵ２４に制御されて、図２に示す各部のように機能する。具体的には、年齢推定装置１００は、顔検出部１１０、特徴量生成部１２０、表情検出部１３０、年齢推定部１４０、分類部１５０、及び学習部１６０として機能する。
【００３１】
これらの機能により、年齢推定装置１００は、以下の（１）及び（２）の処理を実行する。以下、（１）及び（２）の処理について、図面を参照しながら詳細に説明する。
（１）学習用被写体を用いて年齢の識別基準を学習する処理
（２）学習結果に基づいて年齢推定対象の被写体の年齢を推定する処理
【００３２】
第１に、（１）学習用被写体を用いて年齢の識別基準を学習する処理について説明する。
【００３３】
この学習処理は、撮像装置１が実行する通常の撮像処理とは異なる専用の学習モードで実行される。この学習処理は、撮像装置１の製造時や工場出荷時等の製品調整段階において実行されてもよいし、一般的なユーザのもとにおいて実行されてもよい。
【００３４】
学習処理において、顔検出部１１０は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、当該学習用被写体の顔領域を検出する。
【００３５】
学習用画像として、撮像装置１は、例えば図３（ａ）〜（ｃ）に示すような、様々な表情を有する学習用被写体２１０ａ，２１０ｂ，２１０ｃを含む学習用画像２００ａ，２００ｂ，２００ｃ等を、撮像部１０により撮像したり、外部インタフェース３３や外部記憶媒体３４を介して外部の機器から取得したりすることによって予め収集しておき、記憶部２３等に格納しておく。
【００３６】
学習処理が開始すると、顔検出部１１０は、記憶部２３から学習用画像を取得して、取得した学習用画像の中からそれぞれを順次選択して、学習用被写体の顔領域を検出する。
【００３７】
図４（ａ）に、顔検出部１１０が学習用画像２００ｂを選択した場合において、学習用被写体２１０ｂの顔領域２２０を検出した例を示す。顔検出部１１０は、学習用画像２００ｂの輝度分布から、学習用被写体２１０ｂの顔に相当する顔領域２２０を検出する。
【００３８】
例えば、顔検出部１１０は、各画素の明度、彩度、色相に基づいて肌色の画素を特定して、特定した肌色の画素の領域を顔領域２２０として検出する。あるいは、顔検出部１１０は、学習用画像２００ｂから、学習用被写体２１０ｂの口や目といった顔の構成要素に相当する形状を抽出して、その構成要素の位置を基準として、顔領域２２０を検出する。このような顔領域を検出するための具体的な手法として、例えば上述した特許文献１〜３に開示された技術を用いることができる。
【００３９】
特徴量生成部１２０は、顔検出部１１０が検出した顔領域２２０から、学習用被写体２１０ｂの顔の特徴を示す特徴量を生成する。具体的には、特徴量生成部１２０は、部位抽出部１２１、及び正規化部１２２として機能する。
【００４０】
部位抽出部１２１は、顔検出部１１０が検出した顔領域２２０における特定部位の位置を抽出する。例えば、部位抽出部１２１は、両目及び口といった顔を構成する部位の形状をエッジ検出等の手法により検出して、検出した部位の中心位置を抽出する。具体的には図４（ｂ）に示すように、部位抽出部１２１は、右目２２１及び左目２２２の中心位置、並びに口２２３の中心位置の３点を抽出する。このような特定部位の位置を抽出するための具体的な手法として、例えば上述した非特許文献２に開示された技術を用いることができる。
【００４１】
正規化部１２２は、部位抽出部１２１が抽出した右目２２１、左目２２２、及び口２２３の位置に基づいて、学習用画像２００ｂを、特徴量を生成するために最適な画像に正規化する。具体的には図４（ｃ）に示すように、正規化部１２２は、学習用画像２００ｂの拡大縮小、回転、平行移動等により、顔領域２２０が画像中央の大部分の領域を占めるように、高さ（縦幅）Ｈ及び幅（横幅）Ｗのサイズを有する正規化画像２３０を生成する。
【００４２】
より詳細に説明すると、正規化部１２２は、部位抽出部１２１が抽出した右目２２１、左目２２２、及び口２２３の３点の位置が、正規化画像２３０内における一定の位置になるように、学習用画像２００ｂ内におけるこれら３点の座標と正規化後のこれら３点の座標とからアフィン行列を計算する。具体的には、図４（ｃ）に示すように、正規化部１２２は、両目（右目２２１及び左目２２２）が正規化画像２３０の下端から予め定められた高さｅｖに位置し、口２２３が正規化画像２３０の下端から予め定められた高さｍｖに位置し、且つ、両目の間隔が予め定められた間隔ｅｈになるような、アフィン行列を計算する。そして、正規化部１２２は、計算したアフィン行列に従ったアフィン変換により学習用画像２００ｂを変形して、正規化画像２３０を生成する。
【００４３】
特徴量生成部１２０は、正規化部１２２が正規化した後の学習用画像２００ｂ（すなわち正規化画像２３０）における顔領域２２０から、学習用被写体２１０ｂの顔の特徴を示す特徴量を生成する。この特徴量は、顔から年齢を推定するための指標となる量である。特徴量として、具体的には上述した非特許文献１と同様に、人の顔に生じる様々な皺や目袋のような、一般的に加齢に伴って変化する特徴の度合を用いることができる。
【００４４】
例えば特徴量生成部１２０は、ガボール（Gabor）フィルタやＬＢＰ（Local Binary Pattern）ヒストグラム等の手法を用いて顔領域２２０中に含まれる局所的なエッジを検出することにより、皺等の特徴量を生成する。ガボールフィルタは、画像中にどの向きの線やエッジが含まれているかを抽出するためのフィルタである。ＬＢＰは、中心画素値とその周辺画素値との大小関係から０又は１のビットを作成してコード化する方式である。ＬＰＢヒストグラムを用いることで、画像中に含まれるエッジの形状情報等を検出することができる。
【００４５】
このような手法を用いて、特徴量生成部１２０は、顔領域２２０を、例えば顔を構成するパーツ単位で複数の部分領域に分割して、分割した部分領域単位で特徴量を生成する。複数の部分領域に分割するため、特徴量は、画像内の位置に依存した（スペースバリアントな）値として算出される。そのため、高い精度で特徴量を生成するためには、上述した正規化部１２２による学習用画像２００ａ〜２００ｃの正規化が必要となる。
【００４６】
表情検出部１３０は、顔検出部１１０が検出した顔領域２２０から、学習用被写体の表情の度合を検出する。具体的には、表情検出部１３０は、表情の度合として、学習用被写体の笑顔の度合を検出する。
【００４７】
笑顔の度合を検出する具体的な手法として、例えば上述した特許文献２又は特許文献３に開示された技術を用いることができる。特許文献２は、口の開き具合を示すパラメータと歯の見え具合を示すパラメータとを用いて、笑顔等の画像上の顔の表情を表す指標を生成する手法を開示している。また、特許文献３は、被写体の顔の個々の構成要素に対する基準顔情報と他の顔情報との差分を取得して、取得した差分を合計することにより笑顔度を算出する手法を開示している。
【００４８】
表情検出部１３０は、このような手法により学習用被写体の笑顔の度合を笑顔度ｋとして検出する。例えば、表情検出部１３０は、図３（ａ）に示した学習用被写体２１０ａについてはｋ＝０という低い笑顔度を検出し、図３（ｂ）に示した学習用被写体２１０ｂについてはｋ＝０．５という中程度の笑顔度を検出し、図３（ｃ）に示した学習用被写体２１０ｃについてはｋ＝１という高い笑顔度を検出する。
【００４９】
分類部１５０は、予め収集された複数の学習用画像を、表情検出部１３０が検出した学習用被写体の笑顔度ｋに応じて、笑顔グループと非笑顔グループとに分類する。具体的には、分類部１５０は、笑顔度ｋが、所定の閾値ｔｈを超えるか否かに応じて、学習用画像を笑顔グループと非笑顔グループとに分類する。閾値ｔｈは、学習用画像に含まれる学習用被写体の表情が笑顔か非笑顔かを判別するための値であって、０から１までの間の値に設定される。
【００５０】
学習部１６０は、笑顔グループと非笑顔グループとのそれぞれについて、それぞれのグループに分類された学習用画像における、学習用被写体の年齢と特徴量との関係に基づいて、特徴量から年齢を識別するための識別基準を学習する。
【００５１】
具体的に説明すると、学習部１６０は、笑顔グループに分類された学習用画像のみをサンプルとして用いて、ＳＶＲ（サポートベクター回帰）等の手法により、第１の識別基準を学習する。これにより、笑顔年齢識別機１４１を生成する。また、学習部１６０は、非笑顔グループに分類された学習用画像のみをサンプルとして用いて、ＳＶＲ等の手法により、第２の識別基準を学習する。これにより、非笑顔年齢識別機１４２を生成する。
【００５２】
このようにして生成した笑顔年齢識別機１４１と非笑顔年齢識別機１４２とを用いて、年齢推定装置１００は、後述する被写体の年齢推定処理を実行する。
【００５３】
以上のような学習処理の流れについて、図５に示すフローチャートを参照して説明する。この学習処理は、例えば操作部３２等を介して学習開始の指示を受け付けると、開始する。
【００５４】
学習処理が開始すると、顔検出部１１０は、予め収集された複数の学習用画像の中からいずれか１つを選択して（ステップＳ１）、選択した学習用画像における学習用被写体の顔領域を検出する（ステップＳ２）。すなわち、顔検出部１１０は、例えば図４（ａ）に示したように、学習用画像２００ｂにおける学習用被写体２１０ｂの顔領域２２０を検出する。
【００５５】
顔検出部１１０が顔領域２２０を検出すると、特徴量生成部１２０は、学習用画像を正規化して（ステップＳ３）、検出した顔領域２２０から、学習用被写体２１０ｂの顔の特徴を示す特徴量を生成する（ステップＳ４）。すなわち、部位抽出部１２１が、例えば図４（ｂ）に示したように顔領域２２０に含まれる特定部位の位置を抽出し、正規化部１２２が、例えば図４（ｃ）に示したように、抽出した位置に基づいて正規化画像２３０を生成する。そして、特徴量生成部１２０は、正規化画像２３０における顔領域２２０から、上述した手法により、特徴量を生成する。
【００５６】
特徴量生成部１２０が特徴量を生成すると、表情検出部１３０は、顔検出部１１０が検出した顔領域２２０から、学習用被写体の表情の度合として、笑顔の度合（笑顔度ｋ）を検出する（ステップＳ５）。
【００５７】
表情検出部１３０が笑顔度ｋを検出すると、分類部１５０は、検出した笑顔度ｋが、０から１までの間の値に設定された閾値ｔｈを超えるか否かを判別することにより、笑顔判定を行う（ステップＳ６）。笑顔度ｋが閾値ｔｈを超える場合（ステップＳ６；ＹＥＳ）、分類部１５０は、選択した学習用画像を笑顔グループに分類する（ステップＳ７）。一方で、笑顔度ｋが閾値ｔｈ以下である場合（ステップＳ６；ＮＯ）、分類部１５０は、選択した学習用画像を非笑顔グループに分類する（ステップＳ８）。
【００５８】
選択した学習用画像を笑顔グループと非笑顔グループとのいずれかに分類すると、分類部１５０は、全ての学習用画像について分類が終了したか否かを判別する（ステップＳ９）。
【００５９】
分類が終了していない場合（ステップＳ９；ＮＯ）、顔検出部１１０は、記憶部２３に記憶された学習用画像の中から別の学習用画像を１つ選択する（ステップＳ１０）。そして、学習処理はステップＳ２に戻り、ステップＳ２〜Ｓ９までの処理を繰り返して、新たに選択した学習用画像を笑顔グループと非笑顔グループとのいずれかに分類する。このような分類処理を、予め用意された全ての学習用画像について、繰り返す。
【００６０】
最終的に全ての学習用画像について分類部１５０による分類が終了すると（ステップＳ９；ＹＥＳ）、学習部１６０は、笑顔グループに分類した学習用画像をサンプルとして笑顔年齢識別機１４１を生成し（ステップＳ１１）、且つ、非グループに分類した学習用画像をサンプルとして非笑顔年齢識別機１４２を生成する（ステップＳ１２）。以上により、図５のフローチャートに示した学習処理は終了する。
【００６１】
第２に、（２）学習結果に基づいて年齢推定対象の被写体の年齢を推定する処理について、説明する。
【００６２】
年齢推定処理において、撮像装置１は、年齢推定対象の被写体を含む被写体画像を、撮像部１０により撮像することにより、あるいは外部の機器が予め被写体を撮像して得られた画像を例えば外部インタフェース３３や外部記憶媒体３４を介して、取得する。
【００６３】
顔検出部１１０は、取得した被写体画像における、被写体の顔領域を検出する。特徴量生成部１２０は、顔検出部１１０が検出した被写体の顔領域から、被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する。表情検出部１３０は、顔検出部１１０が検出した被写体の顔領域から、被写体の表情の度合として、笑顔の度合（笑顔度ｋ）を検出する。
【００６４】
これら顔検出部１１０、特徴量生成部１２０、及び表情検出部１３０の各部が、被写体を含む被写体画像に対して実行する処理は、図４（ａ）〜（ｃ）を参照して説明した、学習用被写体２１０ｂを含む学習用画像２００ｂに対して実行する処理と、同様である。これは、高い精度で被写体の年齢を推定するためには、学習時と年齢推定時とで同じアルゴリズムを使用することが好適なためである。そのため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００６５】
年齢推定部１４０は、特徴量生成部１２０が生成した特徴量と、表情検出部１３０が検出した笑顔度ｋと、に基づいて、被写体の年齢を推定する。具体的には、年齢推定部１４０は、笑顔年齢識別機１４１、非笑顔年齢識別機１４２、及び選択部１４３として機能する。
【００６６】
笑顔年齢識別機１４１と非笑顔年齢識別機１４２とは、それぞれ、学習部１６０が学習した互いに異なる識別基準に基づいて、特徴量生成部１２０が生成した特徴量から被写体の年齢を識別する。具体的には、笑顔年齢識別機１４１は、第１の年齢識別部として機能し、笑顔グループに分類された学習用画像から学習された第１の識別基準に基づいて、笑顔年齢ＳＡｇｅを取得する。非笑顔年齢識別機１４２は、第２の年齢識別部として機能し、非笑顔グループに分類された学習用画像から学習された第２の識別基準に基づいて、非笑顔年齢ＮＡｇｅを取得する。
【００６７】
笑顔年齢ＳＡｇｅは、被写体の表情が笑顔であると仮定したときの、被写体の推定年齢である。非笑顔年齢ＮＡｇｅは、被写体の表情が笑顔でないと仮定したときの、被写体の推定年齢である。顔の皺等を特徴量として年齢を推定する場合、加齢による皺と笑顔による皺との区別が困難なものになるため、一般的には、笑顔の学習用被写体のみをサンプルとして取得した笑顔年齢ＳＡｇｅは、笑顔でない学習用被写体のみをサンプルとして取得した非笑顔年齢ＮＡｇｅよりも、低い値となる。
【００６８】
選択部１４３は、表情検出部１３０が検出した笑顔度ｋに応じて、笑顔年齢識別機１４１と非笑顔年齢識別機１４２との中からいずれかを選択する。そして、年齢推定部１４０は、選択部１４３が選択した年齢識別部が識別した年齢、すなわち笑顔年齢ＳＡｇｅと非笑顔年齢ＮＡｇｅとのどちらかを、被写体の年齢として推定する。
【００６９】
具体的に説明すると、選択部１４３は、被写体の年齢を識別するための識別機として、笑顔度ｋが所定の閾値ｔｈを超える場合に笑顔年齢識別機１４１を選択し、笑顔度ｋが所定の閾値ｔｈ以下の場合に非笑顔年齢識別機１４２を選択する。閾値ｔｈは、被写体の表情が笑顔か非笑顔かを判別するための値であって、学習時と同じ値に設定される。
【００７０】
このように被写体の笑顔の度合に応じて選択部１４３が年齢識別機を選択することにより、年齢推定部１４０は、被写体の表情が笑顔のときは、笑顔年齢ＳＡｇｅを被写体の年齢として推定し、被写体の表情が笑顔でないときは、非笑顔年齢ＮＡｇｅを被写体の年齢として推定する。
【００７１】
すなわち、年齢推定部１４０は、顔の特徴量が同じであるならば、被写体の表情が笑顔である方が笑顔でないよりも、言い換えると被写体の笑顔の度合が大きいほど、低い年齢をその被写体の年齢として推定する。このような推定方法により、笑顔の度合に応じて適切に被写体の年齢を推定することができ、特に、加齢による皺と笑顔による皺との区別が困難なため笑顔の被写体の年齢を高く推定してしまう、といった年齢推定精度の低下を防ぐことができる。
【００７２】
出力部４０は、年齢推定部１４０による被写体の年齢の推定結果を出力する。例えば、表示部３１、外部インタフェース３３、又は外部記憶媒体３４が、出力部４０として機能する。出力部４０は、ビデオ出力部２２の制御のもと、年齢推定結果を表示部３１に表示したり、外部インタフェース３３又は外部記憶媒体３４を介して年齢推定結果を外部の機器に提供したりする。
【００７３】
以上のような年齢推定処理の流れについて、図６に示すフローチャート（年齢推定処理１）を参照して説明する。この年齢推定処理は、撮像装置１を操作しているユーザから、例えば操作部３２等を介して被写体の年齢を推定する旨の指示を受け付けると、開始する。
【００７４】
年齢推定処理が開始すると、顔検出部１１０は、年齢推定対象の被写体を含む被写体画像をメモリ２１や記憶部２３等から取得して（ステップＳ１０１）、取得した被写体画像における被写体の顔領域を検出する（ステップＳ１０２）。
【００７５】
顔検出部１１０が顔領域２２０を検出すると、特徴量生成部１２０は、被写体画像を正規化して（ステップＳ１０３）、正規化した後の被写体画像から、被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する（ステップＳ１０４）。
【００７６】
特徴量生成部１２０が特徴量を生成すると、表情検出部１３０は、顔検出部１１０が検出した顔領域から、被写体の笑顔の度合（笑顔度ｋ）を検出する（ステップＳ１０５）。
【００７７】
すなわち、年齢推定処理において、年齢推定装置１００は、学習処理において学習用画像に対して実行した処理と同様の処理（顔検出、特徴量生成、及び笑顔度検出の各処理）を、取得した被写体画像に対して実行する。
【００７８】
表情検出部１３０が笑顔度ｋを検出すると、選択部１４３は、検出した笑顔度ｋが、予め定められた閾値ｔｈを超えるか否かを判別することにより、笑顔判定を行う（ステップＳ１０６）。
【００７９】
笑顔度ｋが閾値ｔｈを超える場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、選択部１４３は、笑顔年齢識別機１４１を選択する。笑顔年齢識別機１４１は、特徴量生成部１２０が生成した特徴量から笑顔年齢ＳＡｇｅを取得する（ステップＳ１０７）。年齢推定部１４０は、取得した笑顔年齢ＳＡｇｅを、被写体の年齢として推定する。
【００８０】
一方で、笑顔度ｋが閾値ｔｈ以下である場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）、選択部１４３は、非笑顔年齢識別機１４２を選択する。非笑顔年齢識別機１４２は、特徴量生成部１２０が生成した特徴量から非笑顔年齢ＮＡｇｅを取得する（ステップＳ１０８）。年齢推定部１４０は、取得した非笑顔年齢ＮＡｇｅを、被写体の年齢として推定する。
【００８１】
年齢推定部１４０による被写体の年齢の推定結果が得られると、出力部４０は、年齢推定部１４０による被写体の年齢の推定結果を、表示部３１に表示する等により、外部に出力する（ステップＳ１０９）。以上により、図６のフローチャートに示した年齢推定処理は終了する。
【００８２】
以上説明したように、実施形態１に係る年齢推定装置１００及び撮像装置１は、予め、笑顔グループと非笑顔グループとに分類された学習用画像を用いて、笑顔年齢識別機１４１と非笑顔年齢識別機１４２とを生成する。そして、年齢推定対象の被写体の笑顔度に応じて笑顔年齢識別機１４１と非笑顔年齢識別機１４２のいずれか一方を選択し、選択した識別機によって被写体の年齢を推定する。
【００８３】
その結果、笑顔の被写体の年齢を高く推定してしまう等、被写体の表情が笑顔か非笑顔かに起因する年齢推定精度の低下を避けることができ、笑顔と非笑顔とのどちらの表情を有する被写体に対しても年齢を精度よく推定することができる。
【００８４】
なお、上述した年齢推定装置１００は、笑顔年齢識別機１４１と非笑顔年齢識別機１４２との２つの年齢識別部を備えていた。しかし、年齢推定装置１００は、学習用被写体の笑顔度に応じて生成された３つ以上の年齢識別部を備えてもよい。
【００８５】
例えば年齢推定装置１００が３つの年齢識別部を備える場合、学習段階において、分類部１５０は、予め収集された複数の学習用画像を、表情検出部１３０が検出した学習用被写体の笑顔度に応じて、笑顔度が低・中・高の３つのグループに分類する。そして、学習部１６０は、これら３つのグループとのそれぞれについて、それぞれのグループに分類された学習用画像における、学習用被写体の年齢と特徴量との関係に基づいて、特徴量から年齢を識別するための識別基準を学習する。そして、年齢推定段階において、選択部１４３は、３つの年齢識別部の中から、年齢推定対象の被写体の笑顔度に合致する年齢識別部を選択して、年齢推定に使用する。
【００８６】
このように年齢識別部の数を増やすことにより、被写体の表情に応じた最適な年齢識別機を選択することができるため、年齢推定の精度を向上させることができる。
【００８７】
（実施形態２）
次に、本発明の実施形態２について説明する。
【００８８】
実施形態２に係る撮像装置及び年齢推定装置の機能構成を図７に示す。実施形態２に係る撮像装置１ａ及び年齢推定装置１００ａは、年齢推定部１４０ａにおいて、実施形態１に係る年齢推定部１４０における選択部１４３の代わりに、年齢算出部１４４を備える。その他の構成は、実施形態１に係る撮像装置１及び年齢推定装置１００が備える構成と同様である。
【００８９】
実施形態２に係る年齢推定装置１００ａは、分類部１５０、学習部１６０等の機能により、被写体の年齢推定処理に先立って、（１）学習用被写体を用いて年齢の識別基準を学習する処理を実行する。この学習処理は、実施形態１と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００９０】
実施形態２における、（２）学習結果に基づいて年齢推定対象の被写体の年齢を推定する処理について、図８に示すフローチャート（年齢推定処理２）を参照して説明する。
【００９１】
この年齢推定処理におけるステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理は、実施形態１の年齢推定処理におけるステップＳ１０１〜Ｓ１０５（図６）の処理と同様である。
【００９２】
すなわち、年齢推定処理が開始すると、顔検出部１１０は、年齢推定対象の被写体を含む被写体画像をメモリ２１や記憶部２３等から取得して（ステップＳ２０１）、取得した被写体画像における被写体の顔領域を検出する（ステップＳ２０２）。
【００９３】
顔検出部１１０が顔領域２２０を検出すると、特徴量生成部１２０は、被写体画像を正規化して（ステップＳ２０３）、正規化した後の被写体画像から、被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する（ステップＳ２０４）。
【００９４】
特徴量生成部１２０が特徴量を生成すると、表情検出部１３０は、顔検出部１１０が検出した顔領域から、被写体の笑顔の度合（笑顔度ｋ）を検出する（ステップＳ２０５）。
【００９５】
表情検出部１３０が笑顔度ｋを検出すると、笑顔年齢識別機１４１は、特徴量生成部１２０が生成した特徴量から笑顔年齢ＳＡｇｅを取得する（ステップＳ２０６）。続いて、非笑顔年齢識別機１４２は、特徴量生成部１２０が生成した特徴量から非笑顔年齢ＮＡｇｅを取得する（ステップＳ２０７）。
【００９６】
年齢算出部１４４は、表情検出部１３０が検出した被写体の笑顔度ｋに基づいて、笑顔年齢ＳＡｇｅと非笑顔年齢ＮＡｇｅとの重み付き線形和をとることにより、笑顔年齢ＳＡｇｅと非笑顔年齢ＮＡｇｅとの間の年齢を推定年齢として算出する（ステップＳ２０８）。
【００９７】
具体的に説明すると、年齢算出部１４４は、下記（１）式に基づいて、笑顔度ｋが大きいほど笑顔年齢ＳＡｇｅに近い年齢（笑顔度ｋが小さいほど非笑顔年齢ＮＡｇｅに近い年齢）を、推定年齢Ａｇｅとして算出する。
Ａｇｅ＝ｋ×ＳＡｇｅ＋（１−ｋ）×ＮＡｇｅ  ・・・（１）
【００９８】
通常、笑顔年齢ＳＡｇｅの方が非笑顔年齢ＮＡｇｅよりも低い値となるため、年齢算出部１４４は、笑顔度ｋが大きいほど低い年齢を、被写体の推定年齢として算出することになる。年齢推定部１４０ａは、このような関係式により年齢算出部１４４が算出した年齢を、被写体の年齢として推定する。
【００９９】
年齢推定部１４０ａによる被写体の年齢の推定結果が得られると、出力部４０は、年齢推定部１４０ａによる被写体の年齢の推定結果を、表示部３１に表示する等により、外部に出力する（ステップＳ２０９）。以上により、図８のフローチャートに示した年齢推定処理は終了する。
【０１００】
以上説明したように、実施形態２に係る撮像装置１ａ及び年齢推定装置１００ａは、笑顔グループと非笑顔グループとに分類された学習用画像を用いて生成された笑顔年齢識別機１４１と非笑顔年齢識別機１４２との双方を用いて、年齢推定対象の被写体の笑顔年齢ＳＡｇｅと非笑顔年齢ＮＡｇｅとを取得する。そして、被写体の笑顔度に応じて笑顔年齢ＳＡｇｅと非笑顔年齢ＮＡｇｅとの重み付き線形和をとって、被写体の推定年齢を算出する。
【０１０１】
その結果、被写体の笑顔の度合による年齢推定への影響を精密に考慮した上で、被写体の年齢を精度よく推定することができる。
【０１０２】
なお、上記（１）式は一例である。年齢算出部１４４は、線形和に限らず、例えば笑顔度ｋから年齢をより精密に推定可能な他の関係式が判明している場合には、そのような他の関係式に従って被写体の推定年齢を算出してもよい、
【０１０３】
（変形例）
以上に本発明の実施形態について説明したが、これらの実施形態は一例であり、本発明の適用範囲はこれに限られない。すなわち、本発明の実施形態は種々の応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。
【０１０４】
例えば、上記実施形態では、表情検出部１３０は、被写体の表情の度合として、笑顔の度合を検出した。しかし、本発明に係る年齢推定装置及び撮像装置は、笑顔に代えて、又は笑顔に加えて、怒り等、他の表情の度合を検出してもよい。そして、予め、学習用被写体の怒りの度合に応じて分類された学習用画像をサンプルとして用いて複数の怒り度別の識別機を生成しておき、これらの識別機を用いて被写体の年齢を推定してもよい。
【０１０５】
このように、笑顔や怒り等、様々な表情の度合別に識別機を用いることにより、様々な表情を有した被写体に対しても、年齢を精度よく推定することができる。
【０１０６】
上記実施形態では、年齢推定装置１００，１００ａは、撮像装置１，１ａの内部に搭載されていた。しかし、本発明に係る年齢推定装置は、撮像装置１，１ａとは独立した装置であってもよい。例えばパーソナルコンピュータ等の一般的な情報処理装置が年齢推定装置として機能することができる。この場合、年齢推定装置は、自装置とは独立した撮像装置により得られた被写体画像を外部とのデータ通信手段を介して取得して、取得した被写体画像に対して上述した年齢推定処理を実行する。
【０１０７】
上記実施形態では、年齢推定装置１００，１００ａは、学習用被写体を用いて年齢の識別基準を学習する機能（分類部１５０及び学習部１６０）を備えていた。しかし、本発明に係る年齢推定装置は、学習機能を備えていなくてもよい。例えば、本発明に係る年齢推定装置は、自装置とは独立した他の装置において予め学習された学習結果を外部とのデータ通信手段を介して取得して、取得した学習結果に基づいて上述した年齢推定処理を実行するように構成することもできる。
【０１０８】
上記実施形態１に係る年齢推定装置１００，１００ａが推定する被写体の年齢は、実年齢であってもよいし、見た目年齢であってもよい。推定すべき年齢が実年齢の場合は、学習部１６０は、学習用被写体の実年齢を用いて、上述した識別基準を学習する。推定すべき年齢が見た目年齢の場合は、学習部１６０は、学習用被写体の見た目年齢を用いて、上述した識別基準を学習する。どちらの年齢を推定する場合であっても、従来は笑顔や怒り等の表情の度合が大きい場合には、被写体の年齢を高く推定してしまう傾向があった。しかし、本発明に係る年齢推定装置によれば、被写体の実年齢又は見た目年齢を精度よく推定することができる。
【０１０９】
なお、本発明に係る機能を実現するための構成を予め備えた年齢推定装置として提供できることはもとより、プログラムの適用により、既存のパーソナルコンピュータや情報端末機器等を、本発明に係る年齢推定装置として機能させることもできる。すなわち、上記実施形態で例示した年齢推定装置１００，１００ａによる各機能構成を実現させるためのプログラムを、既存のパーソナルコンピュータや情報端末機器等を制御するＣＰＵ等が実行できるように適用することで、本発明に係る年齢推定装置として機能させることができる。また、本発明に係る年齢推定方法は、年齢推定装置を用いて実施できる。
【０１１０】
また、このようなプログラムの適用方法は任意である。プログラムを、例えば、コンピュータが読取可能な記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto Optical disc）等）に格納して適用できる他、インターネット等のネットワーク上のストレージにプログラムを格納しておき、これをダウンロードさせることにより適用することもできる。
【０１１１】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲が含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
【０１１２】
（付記１）
被写体を含む被写体画像における、当該被写体の顔領域を検出する顔検出部と、
前記顔検出部が検出した顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記顔検出部が検出した顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する表情検出部と、
前記特徴量生成部が生成した特徴量と、前記表情検出部が検出した表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する年齢推定部と、
を備えることを特徴とする年齢推定装置。
【０１１３】
（付記２）
前記特徴量生成部は、
前記顔検出部が検出した顔領域における特定部位の位置を抽出する部位抽出部と、
前記部位抽出部が抽出した位置に基づいて、前記被写体画像を正規化する正規化部と、
を含み、
前記正規化部が正規化した後の前記被写体画像における前記顔領域から、前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする付記１に記載の年齢推定装置。
【０１１４】
（付記３）
前記年齢推定部は、
それぞれが、互いに異なる識別基準に基づいて、前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する複数の年齢識別部と、
前記表情検出部が検出した表情の度合に応じて、前記複数の年齢識別部の中からいずれかを選択する選択部と、
を含み、
前記選択部が選択した年齢識別部が識別した年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする付記１又は２に記載の年齢推定装置。
【０１１５】
（付記４）
前記顔検出部は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、当該学習用被写体の顔領域を検出し、
前記特徴量生成部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した顔領域から、前記学習用被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成し、
前記表情検出部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した顔領域から、前記学習用被写体の表情の度合を検出し、
前記複数の学習用画像を、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の表情の度合に応じて、複数のグループに分類する分類部と、
前記複数のグループのそれぞれについて、当該それぞれのグループに分類された学習用画像における、学習用被写体の年齢と特徴量との関係に基づいて、前記識別基準を学習する学習部と、
をさらに備える、
ことを特徴とする付記３に記載の年齢推定装置。
【０１１６】
（付記５）
前記年齢推定部は、
第１の識別基準に基づいて、前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する第１の年齢識別部と、
第２の識別基準に基づいて、前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する第２の年齢識別部と、
前記表情検出部が検出した表情の度合に基づいて、前記第１の年齢識別部が識別した年齢と、前記第２の年齢識別部が識別した年齢と、の間の年齢を算出する年齢算出部と、
を含み、
前記年齢算出部が算出した年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする付記１又は２に記載の年齢推定装置。
【０１１７】
（付記６）
前記顔検出部は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、当該学習用被写体の顔領域を検出し、
前記特徴量生成部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した顔領域から、前記学習用被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成し、
前記表情検出部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した顔領域から、前記学習用被写体の表情の度合を検出し、
前記複数の学習用画像の中で、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の表情の度合が所定の閾値を超える学習用画像を第１のグループに分類し、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の表情の度合が当該所定の閾値以下の学習用画像を第２のグループに分類する分類部と、
前記第１のグループに分類された学習用画像における、学習用被写体の年齢と特徴量との関係に基づいて、前記第１の識別基準を学習し、前記第２のグループに分類された学習用画像における、学習用被写体の年齢と特徴量との関係に基づいて、前記第２の識別基準を学習する学習部と、
をさらに備え、
前記年齢算出部は、前記表情検出部が検出した前記被写体の表情の度合が大きいほど前記第１の年齢識別部が識別した年齢に近い年齢を、前記被写体の推定年齢として算出する、
ことを特徴とする付記５に記載の年齢推定装置。
【０１１８】
（付記７）
前記表情検出部は、前記被写体の笑顔の度合を、前記表情の度合として検出する、
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１つに記載の年齢推定装置。
【０１１９】
（付記８）
前記年齢推定部は、前記表情検出部が検出した表情の度合が大きいほど低い年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする付記１から７のいずれか１つに記載の年齢推定装置。
【０１２０】
（付記９）
付記１から８のいずれか１つに記載の年齢推定装置と、
前記被写体を撮像することにより前記被写体画像を取得する撮像部と、
前記年齢推定部による前記被写体の年齢の推定結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
【０１２１】
（付記１０）
被写体を含む被写体画像における、当該被写体の顔領域を検出するステップと、
前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成するステップと、
前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出するステップと、
前記特徴量と、前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定するステップと、
を含むことを特徴とする年齢推定方法。
【０１２２】
（付記１１）
コンピュータに、
被写体を含む被写体画像における、当該被写体の顔領域を検出する機能、
前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する機能、
前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する機能、
前記特徴量と、前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する機能、
を実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１２３】
１，１ａ…撮像装置、１０…撮像部、１１…光学レンズ、１２…イメージセンサ、２０…データ処理部、２１…メモリ、２２…ビデオ出力部、２３…記憶部、２４…ＣＰＵ、３０…ユーザインタフェース部、３１…表示部、３２…操作部、３３…外部インタフェース、３４…外部記憶媒体、４０…出力部、１００，１００ａ…年齢推定装置、１１０…顔検出部、１２０…特徴量生成部、１２１…部位抽出部、１２２…正規化部、１３０…表情検出部、１４０，１４０ａ…年齢推定部、１４１…笑顔年齢識別機、１４２…非笑顔年齢識別機、１４３…選択部、１４４…年齢算出部、１５０…分類部、１６０…学習部、２００ａ，２００ｂ，２００ｃ…学習用画像、２１０ａ，２１０ｂ，２１０ｃ…学習用被写体、２２０…顔領域、２２１…右目、２２２…左目、２２３…口、２３０…正規化画像
【図１】
2015219648.tif 000003
【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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