(57)【要約】【課題】高精度に人物を推定することを目的とする。【解決手段】複数の被写体人物を含む撮影画像から人物の顔に関する顔関連情報を生成する生成手段と、登録人物の識別情報に対応付けて、顔関連情報と、登録人物の属性とを記憶する記憶手段に記憶されている顔関連情報と、撮影画像から生成された顔関連情報とを比較し、比較結果に基づいて、撮影画像に含まれる被写体人物毎に、各登録人物との類似度を示すスコアを算出するスコア算出手段と、画像に含まれる複数の被写体人物それぞれの人物推定の結果の候補としての複数の登録人物の組み合わせを特定する特定手段と、組み合わせに含まれる複数の登録人物それぞれの属性及びスコアに基づいて、組み合わせが複数の被写体人物に対応するか否かを推定する人物推定手段とを有することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の被写体人物を含む撮影画像から人物の顔に関する顔関連情報を生成する生成手段と、
登録人物の識別情報に対応付けて、顔関連情報と、登録人物の属性とを記憶する記憶手段に記憶されている前記顔関連情報と、前記撮影画像から生成された顔関連情報とを比較し、比較結果に基づいて、前記撮影画像に含まれる被写体人物毎に、各登録人物との類似度を示すスコアを算出するスコア算出手段と、
前記画像に含まれる複数の被写体人物それぞれの人物推定の結果の候補としての複数の登録人物の組み合わせを特定する特定手段と、
前記組み合わせに含まれる複数の登録人物それぞれの属性及び前記スコアに基づいて、前記組み合わせが複数の被写体人物に対応するか否かを推定する人物推定手段と
を有することを特徴とする人物推定装置。
【請求項２】
前記組み合わせに含まれる複数の登録人物それぞれのスコアのうち、属性毎のスコアの合計値を算出する合計値算出手段をさらに有し、
前記人物推定手段は、前記合計値に基づいて、前記組み合わせが前記複数の被写体人物に対応するか否かを推定することを特徴とする請求項１に記載の人物推定装置。
【請求項３】
前記記憶手段に記憶されている登録人物のうち、第１の閾値以上のスコアが算出された登録人物を抽出する抽出手段をさらに有し、
前記特定手段は、前記抽出手段により抽出された前記登録人物の組み合わせを特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の人物推定装置。
【請求項４】
前記記憶手段に記憶されている登録人物のうち、第１の閾値に比べて大きい第２の閾値以上のスコアが算出された登録人物を、対応する被写体人物の推定結果として確定する確定手段と、
前記確定手段により確定した登録人物の属性に基づいて、新たな属性を作成する属性作成手段と
をさらに有し、
前記人物推定手段は、さらに新たな属性に基づいて、前記組み合わせが複数の被写体人物に対応するか否かを推定することを特徴とする請求項３に記載の人物推定装置。
【請求項５】
優先属性を指定する属性指定情報の入力を受け付ける受付手段と、
前記属性が優先属性か否かに応じて、前記スコアを調整するスコア調整手段と
をさらに有し、
前記人物推定手段は、調整後の前記スコアと前記属性とに基づいて、前記組み合わせが複数の被写体人物に対応するか否かを推定することを特徴とする請求項１乃至４何れか１項に記載の人物推定装置。
【請求項６】
人物推定装置が実行する人物推定方法であって、
複数の被写体人物を含む撮影画像から人物の顔に関する顔関連情報を生成する生成ステップと、
登録人物の識別情報に対応付けて、顔関連情報と、登録人物の属性とを記憶する記憶手段に記憶されている前記顔関連情報と、前記撮影画像から生成された顔関連情報とを比較し、比較結果に基づいて、前記撮影画像に含まれる被写体人物毎に、各登録人物との類似度を示すスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記画像に含まれる複数の被写体人物それぞれの人物推定の結果の候補としての複数の登録人物の組み合わせを特定する特定ステップと、
前記組み合わせに含まれる複数の登録人物それぞれの属性及び前記スコアに基づいて、前記組み合わせが複数の被写体人物に対応するか否かを推定する人物推定ステップと
を含むことを特徴とする人物推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の被写体人物を含む撮影画像から人物の顔に関する顔関連情報を生成する生成手段と、
登録人物の識別情報に対応付けて、顔関連情報と、登録人物の属性とを記憶する記憶手段に記憶されている前記顔関連情報と、前記撮影画像から生成された顔関連情報とを比較し、比較結果に基づいて、前記撮影画像に含まれる被写体人物毎に、各登録人物との類似度を示すスコアを算出するスコア算出手段と、
前記画像に含まれる複数の被写体人物それぞれの人物推定の結果の候補としての複数の登録人物の組み合わせを特定する特定手段と、
前記組み合わせに含まれる複数の登録人物それぞれの属性及び前記スコアに基づいて、前記組み合わせが複数の被写体人物に対応するか否かを推定する人物推定手段と
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、人物推定装置、人物推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、顔認証のための認証情報をデータベースに登録しておき、認証対象画像と照合して顔認証を行う技術が知られている。特許文献１には、撮影画像から最初に認識する人物を選定し、この人物の属性に基づいて他の被写体人物を選定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−８６５４９号公報
【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、従来技術では、撮影画像から最初に認識する人物を選定し、この人物に対応する属性に基づいて他の被写体人物を選定するため、最初の人物推定が適切でない場合には、他の被写体人物に関しても人物推定精度の低下を招くという問題があった。
【０００５】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、高精度に人物を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、本発明は、人物推定装置であって、複数の被写体人物を含む撮影画像から人物の顔に関する顔関連情報を生成する生成手段と、登録人物の識別情報に対応付けて、顔関連情報と、登録人物の属性とを記憶する記憶手段に記憶されている前記顔関連情報と、前記撮影画像から生成された顔関連情報とを比較し、比較結果に基づいて、前記撮影画像に含まれる被写体人物毎に、各登録人物との類似度を示すスコアを算出するスコア算出手段と、前記画像に含まれる複数の被写体人物それぞれの人物推定の結果の候補としての複数の登録人物の組み合わせを特定する特定手段と、前記組み合わせに含まれる複数の登録人物それぞれの属性及び前記スコアに基づいて、前記組み合わせが複数の被写体人物に対応するか否かを推定する人物推定手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、高精度に人物を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】人物推定装置を示す図である。
【図２】登録人物テーブルを示す図である。
【図３】人物推定処理を示すフローチャートである。
【図４】撮影画像の一例を示す図である。
【図５】推定人物のスコアの一例を示す図である。
【図６】推定人物のスコアの一例を示す図である。
【図７】スコア合計の一例を示す図である。
【図８】第２の実施形態にかかる人物推定処理を示すフローチャートである。
【図９】推定人物のスコアの一例を示す図である。
【図１０】属性毎のスコア合計の一例を示す図である。
【図１１】第３の実施形態にかかる人物推定処理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】
【０００９】
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。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態にかかる人物推定装置を示す図である。人物推定装置は、複数の被写体人物を含む撮影画像から抽出した顔特徴情報を認証情報として用いて人物推定を行う。ここで、顔特徴情報とは、人物の顔特徴を示すデータである。人物推定装置は、撮影画像から抽出した顔特徴情報と、予め登録されている顔特徴情報とを比較することにより、被写体人物と登録人物の類似度であるスコアを算出する。そして、人物推定装置は、各被写体人物の属性に基づいてスコアを累計し、累計スコアに基づいて人物推定を行う。これにより、単独では人物推定を適切に行えない被写体人物を含む画像に対しても、各々の被写体人物を正しく推定することができる。
図１において、１０１は、人物推定装置１００を実現するコンピュータ装置全体を制御する制御部であり、例えばCentral  Processing  Unit（ＣＰＵ）である。１０２は、変更を必要としないプログラムやパラメータを格納するRead  Only  Memory（ＲＯＭ）である。１０３は、外部装置等から供給されるプログラムやデータを一時記憶するRandom  Access  Memory（ＲＡＭ）である。１０４は、人物推定装置に固定して設置されたハードディスクやメモリカード等の外部記憶装置である。１０４はまた、人物推定装置１００から着脱可能なフレキシブルディスク（ＦＤ）、Compact  Disk（ＣＤ）等の光ディスク、磁気や光カード、ＩＣカード等であってもよい。
【００１１】
１０５は、ユーザの操作を受け、データを入力するポインティングデバイスやキーボー等の入力デバイス１０９とのインターフェイスである。１０６は、人物推定装置１００の保持するデータや供給されたデータを表示するためのディスプレイ１１０とのインターフェイスである。１０７は、インターネット等のネットワーク回線１１１に接続するためのネットワークインタフェイスである。１０８は、撮像装置等の画像入力デバイス１１２から処理対象の画像データ入力を受け付ける画像入力インターフェイスである。１１３は、１０１〜１０８の各ユニットを通信可能に接続するシステムバスである。
なお、後述する人物推定装置１００の機能や処理は、制御部１０１がＲＯＭ１０２又は外部記憶装置１０４に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。
【００１２】
図２は、登録人物テーブルを示す図である。登録人物テーブル２００は、例えば外部記憶装置１０４に格納されている。登録人物テーブル２００は、登録人物の識別情報である人物ＩＤと、人物名と、属性と、顔特徴情報とを対応付けて記憶している。ここで、属性は、ユーザと登録人物の間の関係を示す情報であり、例えば、親族、友人、同僚等が挙げられる。撮影画像に含まれる複数の被写体人物は、同一属性の人物である可能性が高いと考えることができる。顔特徴情報は、前述の通り、人物の顔特徴を示すデータである。顔特徴情報は、人物の顔の関する顔関連情報の一例である。
登録人物テーブル２００は、入力デバイス１０９を用いてユーザにより予め登録された情報により構築される。ユーザは、登録人物テーブル２００に新たな登録人物を登録する際、登録人物の人物名と属性と顔画像データを入力する。この入力を受けて、制御部１０１は、人物ＩＤを生成する。人物ＩＤは、人物推定装置１００が人物を管理するための識別子である。また、制御部１０１は、入力された顔画像データに基づいて顔特徴情報を生成する。そして、制御部１０１は、人物名、属性、顔特徴情報を人物ＩＤに対応付けて登録人物テーブル２００に登録する。
【００１３】
図３は、人物推定装置１００による、人物推定処理を示すフローチャートである。Ｓ３００において、制御部１０１は、処理対象の撮影画像に対し、顔認識処理を行い撮影画像に含まれるすべての被写体人物の画像を抽出する。そして、制御部１０１は、各被写体人物の画像から顔特徴情報を生成する（生成処理）。
図４は、撮影画像の一例を示す図である。図４に示す撮影画像４００には、Ａ〜Ｄの４人の被写体人物が含まれている。この場合、制御部１０１は、Ｓ３００において、Ａ〜Ｄそれぞれの被写体人物の顔特徴情報、すなわち４つの顔特徴情報を生成する。
なお、ここでは、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの被写体人物は、それぞれ登録人物テーブルに登録される人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００２」、「ＩＤ＿００３」、「ＩＤ＿００４」の人物（登録人物）であるものとして説明する。なお、これら４人の登録人物の属性は、いずれも「友人」である。
【００１４】
図３に戻り、Ｓ３００の処理の後、制御部１０１は、Ｓ３０１〜Ｓ３０７のループＡの処理を行う。ループＡの処理は、撮影画像に含まれる被写体人物の数だけ繰り返される。図４に示す撮影画像においては、ループＡの処理は４回繰り返される。Ｓ３０２において、制御部１０１は、撮影画像から抽出された複数の被写体人物の中から、未処理の被写体人物の１人を選択する。
続いて、制御部１０１は、選択中の被写体人物に対し、Ｓ３０３〜Ｓ３０６のループＢの処理を行う。ループＢの処理は、登録人物テーブルに登録されている登録人物の数だけ繰り返される。図２に示す登録人物テーブル２００を利用する場合には、ループＢの処理は、１０回繰り返される。Ｓ３０４において、制御部１０１は、登録人物テーブル２００に登録されている登録人物の中から、未処理の登録人物の１人を、人物推定の結果の候補としての候補人物として選択する。
【００１５】
次に、Ｓ３０５において、制御部１０１は、選択中の被写体人物の顔特徴情報と、選択中の登録人物の顔特徴情報とを比較し、比較結果に基づいて、被写体人物毎のスコアを算出する（スコア算出処理）。ここで、スコアは、処理対象の被写体人物と処理対象の候補人物の類似度を示す値である。スコアが高い程、被写体人物が候補人物である可能性が高いことを意味する。
制御部１０１は、登録人物テーブルに登録されているすべての登録人物を候補人物とし、候補人物のスコア算出が終了すると、ループＢの処理を終了する。さらに、制御部１０１は、撮影画像中のすべての被写体人物を処理対象とした、ループＢの処理が終了すると、ループＡの処理を終了する。
【００１６】
図５は、図４に示すＡの被写体人物との比較処理において算出された、各候補人物のスコアの一例を示す図である。１回のループＡの処理において、１人の被写体人物に対する、登録人物テーブルに登録されているすべての登録人物を推定人物とした場合の、各推定人物のスコアが得られる。図５に示す例においては、Ａの被写体人物は、人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」の人物に最も類似しているといえる。
図４に示す撮影画像には、４人の被写体人物が含まれるため、ループＡが４回繰り返され、４人の被写体人物それぞれに対し、登録人物テーブルに登録されているすべての登録人物を推定人物とした場合の、各推定人物のスコアが得られる。すなわち、４人の被写体人物それぞれに対し、図５に示すようなスコアの算出結果が得られる。
【００１７】
図３に戻り、Ｓ３０７の処理の後、制御部１０１は、処理を、Ｓ３０８へ進める。Ｓ３０８において、制御部１０１は、各被写体人物に対して得られたすべての候補人物のスコアそれぞれと第１の閾値とを比較し、第１の閾値以上のスコアに対応する候補人物を有効候補人物として抽出する（抽出処理）。ここで、第１の閾値は、例えば外部記憶装置１０４等に予め設定されているものとし、本実施形態においては、第１の閾値は、「０．６」とする。
この場合、図５に示す被写体人物Ａに対する候補人物のうち、人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ００５」の２人の人物のみが有効候補人物として抽出される。制御部１０１は、撮影画像に含まれるすべての被写体人物に対し、有効候補人物を抽出する。図６は、図４に示す撮影画像４００において得られた有効候補人物の人物ＩＤと、そのスコアを示す図である。
【００１８】
次に、Ｓ３０９において、制御部１０１は、撮影画像に含まれる複数の被写体人物それぞれに対応する有効候補人物の組み合わせとその数を特定する（特定処理）。被写体人物それぞれに対し、有効候補人物が抽出されるため、各被写体人物の有効人物の数の積の数だけ、撮影画像に含まれる複数の被写体人物に対応する有効候補人物の組み合わせが考えられる。
図６に示す例においては、Ａ〜Ｄの被写体人物の有効候補人物の数は、それぞれ「２」、「２」、「３」、「２」である。したがって、これらの積である「２４」が有効候補人物の組み合わせの数として算出される。
【００１９】
次に、制御部１０１は、Ｓ３１０〜３１７のループＣの処理を行う。ループＣの処理は、予め設定されている属性の数だけ繰り返される。本実施形態においては、３つの属性が設定されているので、ループＣの処理は、３回繰り返される。Ｓ３１１において、制御部１０１は、予め定められている複数の属性の中から、未処理の属性を１つ選択する。
続いて、制御部１０１は、選択中の属性に対し、Ｓ３１２〜Ｓ３１６のループＤの処理を行う。ループＤの処理は、Ｓ３０９において算出された組み合わせの数だけ繰り返される。上述の通り、２４の組み合わせの数が算出された場合には、ループＤの処理は、２４回繰り返される。
【００２０】
Ｓ３１３において、制御部１０１は、Ｓ３０９において算出された数の組み合わせの中から、未処理の組み合わせを１つ選択する。次に、Ｓ３１４において、制御部１０１は、選択中の組み合わせにおいて、人物が重複しているか否か、すなわち組み合わせに同一の登録人物が含まれているか否かを確認する。制御部１０１は、人物が重複していない場合には（Ｓ３１４でＮｏ）、処理をＳ３１５へ進める。Ｓ３１５において、制御部１０１は、組み合わせに含まれる、選択中の属性に対する有効候補人物のスコアの合計値（スコア合計）を算出し、ループＤの処理を終了する。すなわち、Ｓ３１５の処理は、属性毎のスコアの合計値を算出する合計値算出処理の一例である。
なお、Ｓ３１５において、制御部１０１は、組み合わせに含まれる各有効候補人物のうち、その属性が選択中の属性と一致する有効候補人物のスコアのみを合計値算出の対象とする。一方、制御部１０１は、属性が選択中の属性と一致しない有効候補人物のスコアについては合計値算出の対象とはしない。
制御部１０１は、人物が重複している場合には（Ｓ３１４でＹｅｓ）、Ｓ３１５の処理を行うことなく、ループＤの処理を終了する。撮影画像中に同一人物が複数人存在することはない。すなわち、人物が重複する組み合わせは、推定結果となり得ない。したがって、この場合には、スコア合計の算出処理は行わないこととする。以上の処理により、属性毎かつ有効候補人物の組み合わせ毎のスコア合計が算出される。
【００２１】
例えば、図４に示すＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの被写体人物それぞれに対して、人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００２」、「ＩＤ＿００３」、「ＩＤ＿０１０」の４人の有効候補人物が割り当てられた組み合わせに対するスコア合計を算出するとする。ここで、選択中の属性、すなわち処理対象の属性は「友人」であるとする。
この場合、合計算出の対象となるのは、属性が「友人」の人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００２」、「ＩＤ＿００３」の３人であり、各人物のスコアは、「０．８」、「０．６」、「０．８」である。したがって、３つのスコアを加算した値「２．２」がスコア合計となる。図７は、図６に示す有効候補人物の各組み合わせに対して算出された、属性毎のスコア合計の一例を示す図である。
【００２２】
ループＣの処理の後、制御部１０１は、処理をＳ３１８へ進める。Ｓ３１８において、制御部１０１は、Ｓ３０９において算出された数の組み合わせの中から、合計スコアが最大となる組み合わせを推定結果として選択する。ここで、Ｓ３１８の処理は、属性及びスコアに基づいて、各組み合せが複数の被写体人物に対応するか否かを推定する人物推定処理の一例である。
図７に示す例においては、「２．９」が最大値である。そして、対応する組み合わせ、すなわち、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの被写体人物それぞれに対して、人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００２」、「ＩＤ＿００３」、「ＩＤ００４」の登録人物が割り当てられた組み合わせが、推定結果として選択される。
【００２３】
このように、本実施形態にかかる人物推定装置１００は、撮影画像に含まれる複数の被写体人物それぞれに対して割り当てられた複数の有効候補人物の組み合わせを単位として、人物推定を行う。これにより、各被写体人物を高精度に推定することができる。
例えば、図６に示す例において、各被写体人物に対し、スコアが最高となる候補人物を推定結果と定めることとする。この場合には、Ａ〜Ｄの被写体人物それぞれに対し、人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００９」、「ＩＤ＿００３」、「ＩＤ＿０１０」の候補人物が推定結果として得られることとなる。すなわち、Ｂ及びＤの被写体人物に対しては、正しい推定結果が得られない。これに対し、本実施形態にかかる人物推定装置１００は、上述のように、図６に示す例において、Ａ〜Ｄのすべての被写体人物を正しく推定することができる。
【００２４】
なお、第１の実施形態に係る人物推定装置１００の第１の変更例としては、登録人物テーブル２００に、顔関連情報として顔特徴情報にかえて、顔画像そのものを記憶していてもよい。この場合には、制御部１０１は、登録人物テーブル２００に記憶されている顔画像と、撮影画像から抽出された顔画像とを比較して、スコアを算出してもよく、両画像から顔特徴量を抽出し、顔特徴量同士を比較してもよい。
また、第２の変更例としては、人物推定装置１００が処理対象とする画像は、撮影画像に限定されるものではなく、撮影前に撮影装置のプレビュー画面に表示される、プレビュー画像であってもよい。
【００２５】
（第２の実施形態）
第２の実施形態にかかる人物推定装置１００は、予め設定された属性を適宜結合して、新たに結合属性を作成し、結合属性に基づいた人物推定を行う。図８は、第２の実施形態にかかる人物推定装置１００による、人物推定処理を示すフローチャートである。なお、図８に示す処理は、図３に示すＳ３００〜Ｓ３０７の処理に続く処理である。
【００２６】
図９は、撮影画像９００と、撮影画像９００において得られた有効候補人物の人物ＩＤと、そのスコアを示す図である。ここで、撮影画像９００に示されるＥ、Ｆ、Ｇ、Ｈの被写体人物は、それぞれ人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００２」、「ＩＤ＿００６」、「ＩＤ＿００５」の登録人物であるものとする。人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００２」の登録人物の属性は「友人」、人物ＩＤ「ＩＤ＿００６」、「ＩＤ＿００５」の登録人物の属性は「家族」である。すなわち、撮影画像９００は、友人と家族の集合写真である。ここでは、撮影画像９００を例に、第２の実施形態に係る人物推定処理について説明する。
【００２７】
図８に戻り、Ｓ３０８の処理の後、制御部１０１は、処理をＳ８００へ進める。Ｓ８００において、制御部１０１は、第２の閾値に基づいて、撮影画像に含まれる複数の被写体人物のうち一部の被写体人物の推定結果を確定する（確定処理）。具体的には、制御部１０１は、各被写体人物に対して算出された有効候補人物のスコアの最大値が第２の閾値以上である場合に、この被写体人物を最大スコアが算出された有効候補人物であるとして、被写体人物に対する推定結果を確定する。なお、第２の閾値は、第１の閾値に比べて大きい値であり、例えば外部記憶装置１０４等に予め設定されている。
本実施形態においては、第２の閾値は、「０．９」であり、図９に示す例においては、Ｅ及びＨの被写体人物がそれぞれ人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００５」の登録人物であるとして、推定結果が確定される。
【００２８】
次に、Ｓ８０１において、制御部１０１は、確定した推定結果に基づいて、結合属性を作成する（属性作成処理）。具体的には、制御部１０１は、２以上の被写体人物それぞれに対して推定結果として確定した登録人物の属性が異なる場合に、これらを結合した属性を結合属性として新たに作成する。
図９に示す例においては、Ｅ及びＨの被写体人物がそれぞれ人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００５」の登録人物であると、推定結果が確定している。また、人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００５」の登録人物の属性は、それぞれ「友人」と「家族」である。したがって、この場合には、制御部１０１は、「友人」と「家族」の２つの属性の結合属性を作成する。
【００２９】
次に、Ｓ８０２において、制御部１０１は、未確定の被写体人物に対して、有効候補人物の組み合わせとその数を特定する。例えば、図９の例においては、未確定の被写体人物は、Ｆ、Ｇの２人であり、それぞれに対して抽出された有効候補人物の数は、それぞれ「２」、「３」である。したがって、これらの積である「６」が組み合わせの数として算出される。続いて、制御部１０１は、処理をＳ３１０へ進める。なお、Ｓ３１０以降の処理は、第１の実施形態における処理と同様である。
【００３０】
なお、ループＣの処理においては、制御部１０１は、結合属性も属性の１つとして処理を行う。そして、制御部１０１は、結合属性が処理対象となる場合には、結合元の何れかの属性に属する有効候補人物のスコアを合計算出の対象とする。一方で、制御部１０１は、結合元の属性単体でのスコア合計の算出は行わない。
図１０は、図９に示す有効人物候補の組み合わせに対して算出された、属性毎のスコア合計の一例を示す図である。図１０に示すように、友人又は家族の結合属性が作成され、この結合属性に対するスコア合計が算出されている。一方で、「友人又は家族」の結合属性の結合元の属性である「友人」と「家族」それぞれの単独の属性に対するスコア合計の算出は行われない。
【００３１】
図１０に示す例においては、「友人又は家族」の結合属性に対して算出された「３．２５」が最大スコアである。したがって、Ｓ３１８においては、「３．２５」に対応する組み合わせが推定結果として選択される。ここで、対応する組み合わせは、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈの被写体人物それぞれに対して、人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００２」、「ＩＤ＿００６」、「ＩＤ＿００５」の登録人物が割り当てられた組み合わせである。
なお、被写体人物のスコアにより個別に人物を推定したとする。この場合には、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈの被写体人物それぞれに対して、人物ＩＤ「ＩＤ＿００１」、「ＩＤ＿００８」、「ＩＤ＿００９」、「ＩＤ＿００５」の登録人物が割り当てられた組み合わせが、推定結果として特定される。すなわち、Ｆ、Ｇの被写体人物に対し正しい人物推定を行うことができない。これに対し、本実施形態にかかる人物推定装置１００は、Ｆ、Ｇの被写体人物に対しても正しく人物推定を行うことができる。
なお、第２の実施形態にかかる人物推定装置１００のこれ以外の構成及び処理は、第１の実施形態にかかる人物推定装置１００の構成及び処理と同様である。
【００３２】
（第３の実施形態）
第３の実施形態にかかる人物推定装置１００は、ユーザにより設定された優先属性に基づいて、人物推定を行う。すなわち、本実施形態にかかる人物推定装置１００は、人物推定処理に先立ち、ユーザ操作に応じて優先属性の設定を行う。具体的には、ユーザは、入力デバイス１０９を用いて、希望の属性を優先属性として指定する属性指定情報の入力を行う。そして、制御部１０１は、属性指定情報の入力を受け付けると（受付処理）、属性指定情報に基づいて、指定された属性を優先属性として設定する。
図１１は、第３の実施形態にかかる人物推定装置１００による、人物推定処理を示すフローチャートである。第３の実施形態にかかる人物推定装置１００の制御部１０１は、Ｓ３０５の処理の後、処理をＳ１１００へ進める。Ｓ１１００において、制御部１０１は、Ｓ３０５において算出したスコアを調整する（スコア調整処理）。具体的には、制御部１０１は、優先属性に対応付けられた候補人物のスコアに対して、予め設定された固定値を乗じる。
【００３３】
例えば、処理対象の撮影画像に友人の画像が多いことが予めわかっているとする。この場合、ユーザは、人物推定装置１００において、友人の属性を優先属性に設定しておく。これにより、人物推定装置１００は、友人の属性に対応するスコアを調整し、調整後のスコアに応じて、人物推定を行うことができる。このように、人物推定装置１００は、ユーザにより設定された優先属性を参照することにより、より精度よく人物推定を行うことができる。
なお、第３の実施形態にかかる人物推定装置１００のこれ以外の構成及び処理は、他の実施形態にかかる人物推定装置１００の構成及び処理と同様である。
【００３４】
以上、上述した各実施形態によれば、高精度に人物を推定することができる。
【００３５】
＜その他の実施形態＞
以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。上述の実施形態の一部を適宜組み合わせてもよい。
また、上述の実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、記録媒体から直接、或いは有線／無線通信を用いてプログラムを実行可能なコンピュータを有するシステム又は装置に供給し、そのプログラムを実行する場合も本発明に含む。
【００３６】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給、インストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明に含まれる。
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、光／光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリでもよい。
また、プログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバに本発明を形成するコンピュータプログラムを記憶し、接続のあったクライアントコンピュータはがコンピュータプログラムをダウンロードしてプログラムするような方法も考えられる。
【符号の説明】
【００３７】
１００  人物推定装置
１０１  制御部
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  外部記憶装置
【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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【図１０】
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【図１１】
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