(57)【要約】本発明は、各々が画像データとこの画像データに付随する属性データとの一組から成る事例サンプル集合から、属性の要因を分析する方法である。属性要因分析方法は、事例サンブル集合の各々を構成する画像データの画像領域を、所定のサンプル・サイズの部位にメッシュ状に分割する分割工程と、事例サンブル集合から部位毎に事例サンプル集合を再構成して、再構成した事例サンプル集合を得る再構成工程と、再構成した事例サンプル集合のそれぞれに対して、各部位の画像データの特徴量を表す説明変数と属性データを表す目的変数との間の依存関係を分析して、属性要因分析結果を得る分析工程と、属性要因分析結果を可視化して出力する可視化工程と、を含む。
2015145785.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が画像データと該画像データに付随する属性データとの一組から成る事例サンプル集合から、属性要因分析装置を用いて、属性の要因を分析する方法であって、
前記事例サンブル集合の各々を構成する前記画像データの画像領域を、所定のサンプル・サイズの部位にメッシュ状に分割する分割工程と、
前記事例サンブル集合から、前記部位毎に、前記事例サンプル集合を再構成して、再構成した事例サンプル集合を得る再構成工程と、
前記再構成した事例サンプル集合のそれぞれに対して、各部位の画像データの特徴量を表す説明変数と前記属性データを表す目的変数との間の依存関係を分析して、属性要因分析結果を得る分析工程と、
前記属性要因分析結果を可視化して出力する可視化工程と、
を含む属性要因分析方法。
【請求項２】
前記分割工程は、前記部位のデータの前記説明変数と前記目的変数との間の相関の大きさを予め算出して、前記サンプル・サイズを調整する調整工程を含む、請求項１に記載の属性要因分析方法。
【請求項３】
前記分割工程は、前記画像データの画像領域の分割位置を所定ピクセルずつずらしながら、前記所定のサンブル・サイズの部位に分割し、
前記再構成工程は、前記ずらされた部位毎に、前記再構成した事例サンプル集合を得、
前記分析工程は、前記ずらされた各部位に対して、前記依存関係の分析を並列に実施して、複数の属性要因分析結果を得、
前記可視化工程は、前記複数の属性要因分析結果を統合し、可視化して出力する、
請求項１または２に記載の属性要因分析方法。
【請求項４】
前記画像データの特徴量は、ＲＧＢ，Ｇｒａｙ  Ｓｃａｌｅ，Ｌａｐｌａｃｉａｎ，およびＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を含む特徴量の中から選択されたいずれか１つから成る、請求項１から３の何れか１項に記載の属性要因分析方法。
【請求項５】
前記分析工程は、前記依存関係の分析を、正準相関分析の部分空間上での相関値を算出する、相互情報量を算出する、および二乗損失相互情報量を算出する、の中から選択されたいずれか１つによって行う、ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の属性要因分析方法。
【請求項６】
前記画像データが顔画像データから成る、請求項１から５の何れか１項に記載の属性要因分析方法。
【請求項７】
前記属性データが顔の印象度を表すデータから成る、請求項６に記載の属性要因分析方法。
【請求項８】
前記印象度は、「明るくさわやか度」、「かわいらしい度」、「ビジネス感度」、「やさしい度」、および「健康感度」を含む印象度から選択された少なくとも１つを含む、請求項７に記載の属性要因分析方法。
【請求項９】
各々が画像データと該画像データに付随する属性データとの一組から成る事例サンプル集合から、属性の要因を分析する属性要因分析装置であって、
前記事例サンブル集合の各々を構成する前記画像データの画像領域を、所定のサンプル・サイズの部位にメッシュ状に分割する部位分割処理部と、
前記事例サンブル集合から、前記部位毎に、前記事例サンプル集合を再構成して、再構成した事例サンプル集合を得る事例サンプル集合再構成処理部と、
前記再構成した事例サンプル集合のそれぞれに対して、各部位の画像データの特徴量を表す説明変数と前記属性データを表す目的変数との間の依存関係を分析して、属性要因分析結果を得る依存関係分析処理部と、
前記属性要因分析結果を可視化して出力する可視化処理部と、
を含む属性要因分析装置。
【請求項１０】
前記部位分割処理部は、前記部位のデータの前記説明変数と前記目的変数との間の相関の大きさを予め算出して、前記サンプル・サイズを調整するサンプル・サイズ調整部を含む、請求項９に記載の属性要因分析装置。
【請求項１１】
前記部位分割処理部は、前記画像データの画像領域の分割位置を所定ピクセルずつずらしながら、前記所定のサンブル・サイズの部位に分割し、
前記事例サンプル集合再構成処理部は、前記ずらされた部位毎に、前記再構成した事例サンプル集合を得、
前記依存関係分析処理部は、前記ずらされた各部位に対して、前記依存関係の分析を並列に実施して、複数の属性要因分析結果を得、
前記可視化処理部は、複数の属性要因分析結果を統合し、可視化して出力する、
請求項９または１０に記載の属性要因分析装置。
【請求項１２】
前記画像データの特徴量は、ＲＧＢ，Ｇｒａｙ  Ｓｃａｌｅ，Ｌａｐｌａｃｉａｎ，およびＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を含む特徴量の中から選択されたいずれか１つから成る、請求項９から１１の何れか１項に記載の属性要因分析装置。
【請求項１３】
前記依存関係分析処理部は、前記依存関係の分析を、正準相関分析の部分空間上での相関値を算出する、相互情報量を算出する、および二乗損失相互情報量を算出する、の中から選択されたいずれか１つによって行う、ことを特徴とする請求項９から１２の何れか１項に記載の属性要因分析装置。
【請求項１４】
前記画像データが顔画像データから成る、請求項９から１３の何れか１項に記載の属性要因分析装置。
【請求項１５】
前記属性データが顔の印象度を表すデータから成る、請求項１４に記載の属性要因分析装置。
【請求項１６】
前記印象度は、「明るくさわやか度」、「かわいらしい度」、「ビジネス感度」、「やさしい度」、および「健康感度」を含む印象度から選択された少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の属性要因分析装置。
【請求項１７】
コンピュータに、各々が画像データと該画像データに付随する属性データとの組から成る事例サンプル集合から、属性の要因を分析させる属性要因分析プログラムであって、前記コンピュータに、
前記事例サンブル集合の各々を構成する前記画像データの画像領域を、所定のサンプル・サイズの部位にメッシュ状に分割する分割手順と、
前記事例サンブル集合から、前記部位毎に、前記事例サンプル集合を再構成して、再構成した事例サンプル集合を得る再構成手順と、
前記再構成した事例サンプル集合のそれぞれに対して、各部位の画像データの特徴量を表す説明変数と前記属性データを表す目的変数との間の依存関係を分析して、属性要因分析結果を得る分析手順と、
前記属性要因分析結果を可視化して出力する可視化手順と、
を実行させる属性要因分析プログラム。
【請求項１８】
前記分割手順は、前記コンピュータに、前記部位のデータの前記説明変数と前記目的変数との間の相関の大きさを予め算出して、前記サンプル・サイズを調整させる調整手順をさらに実行させる、請求項１７に記載の属性要因分析プログラム。
【請求項１９】
前記分割手順は、前記コンピュータに、前記画像データの画像領域の分割位置を所定ピクセルずつずらしながら、前記所定のサンブル・サイズの部位に分割させ、
前記再構成手順は、前記コンピュータに、前記ずらされた部位毎に、前記再構成した事例サンプル集合を得させ、
前記分析手順は、前記コンピュータに、前記ずらされた各部位に対して、前記依存関係の分析を並列に実施させて、複数の属性要因分析結果を得させ、
前記可視化手順は、前記コンピュータに、前記複数の属性要因分析結果を統合し、可視化して出力させる、
請求項１７または１８に記載の属性要因分析プログラム。
【請求項２０】
前記画像データの特徴量は、ＲＧＢ，Ｇｒａｙ  Ｓｃａｌｅ，Ｌａｐｌａｃｉａｎ，およびＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を含む特徴量の中から選択されたいずれか１つから成る、請求項１７から１９の何れか１項に記載の属性要因分析プログラム。
【請求項２１】
前記分析手順は、前記コンピュータに、前記依存関係の分析を、正準相関分析の部分空間上での相関値を算出する、相互情報量を算出する、および二乗損失相互情報量を算出する、の中から選択されたいずれか１つによって行わせる、請求項１７から２０の何れか１項に記載の属性要因分析プログラム。
【請求項２２】
前記画像データが顔画像データから成る、請求項１７から２１の何れか１項に記載の属性要因分析プログラム。
【請求項２３】
前記属性データが顔の印象度を表すデータから成る、請求項２２に記載の属性要因分析プログラム。
【請求項２４】
前記印象度は、「明るくさわやか度」、「かわいらしい度」、「ビジネス感度」、「やさしい度」、および「健康感度」を含む印象度から選択された少なくとも１つを含む、請求項２３に記載の属性要因分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象の属性を推定する方法に関し、特に、属性の要因を分析する方法、装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械学習の手法の１つとして、「教師付き学習」が知られている（例えば、特許文献１参照）。教師付き学習では、各々が入力データ（観測データ）と出力（観測データの意味、属性・結果）との一組から成る事例データ集合を「教師からの助言」とみなし、事例データ集合を元に機械（計算機）が学習を行う。ここでの「学習」とは、出力が未知の入力データに対する出力を予測・推定する関数モデルを作成することをいう。
次に、顔画像認識を例に挙げて具体的に説明する。本顔画像認識では、顔画像から性別（人物属性の１つ）を推定する場合について説明する。
学習時では、女性、男性の顔画像から成る事例データの集合から、計算機が関数モデルを構築する。評価時では、性別が未知の顔画像（例えば、女性の顔画像であるとする）を入力すると、計算機は、入力データと上記関数モデルから、性別として「女性」を出力する。
尚、対象の特徴量を表す説明変数と属性・結果を表す目的変数との間の相関の大きさを算出する方法として、ＣＣＡ（正準相関分析）の部分空間（１次元）での相関値を算出する方法や、相互情報量（Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ＭＩ）を算出する方法である最尤推定相互情報量（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ＭＬＭＩ）（例えば、非特許文献１参照）、二乗損失相互情報量（Ｓｑｕａｒｅｄ−ｌｏｓｓ  Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ＳＭＩ）を算出する方法である最小二乗相互情報量（Ｌｅａｓｔ−Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ＬＳＭＩ）（例えば、非特許文献２参照）などが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−１７５７２４号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｓｕｚｕｋｉ，Ｔ．，Ｓｕｇｉｙａｍａ，Ｍ．，Ｓｅｓｅ，Ｊ．，＆  Ｋａｎａｍｏｒｉ，Ｔ．“Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｎｇ  Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｒａｔｉｏ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”Ｉｎ  Ｙ．Ｓａｅｙｓ，Ｈ．Ｌｉｕ，Ｉ．Ｌｎｚａ，Ｌ．Ｗｅｈｅｎｋｅｌ，ａｎｄ  Ｙ．Ｖａｎ  ｄｅ  Ｐｅｅｒ（Ｅｄｓ．），Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｎｅｗ  Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ  ｆｏｒ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ２００８（ＦＳＤＭ２００８），ＪＭＬＲ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ａｎｄ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ，ｖｏｌ．４，ｐｐ．５−２０，２００８
【非特許文献２】Ｓｕｚｕｋｉ，Ｔ．，Ｓｕｇｉｙａｍａ，Ｍ．，Ｋａｎａｍｏｒｉ，Ｔ．，＆  Ｓｅｓｅ，Ｊ．“Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｖｅａｌｓ  Ｇｌｏｂａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｓｔｉｍｕｌｉ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ”ＢＭＣ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ｖｏｌ．１０，ｎｏ．１，ｐｐ．Ｓ５２，２００９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した教師付き学習（従来技術）では、入力データ（顔画像）から出力（例えば、性別）を推定することしかできない。
従来技術では、事例データ（対象の特徴量と属性のペア）の集合｛（ｘｉ，ｙｉ）｝が与えられた時、「対象の特徴量を表す説明変数Ｘのどの部位が、属性・結果を表す目的変数Ｙの要因になりやすいか」を、全体的傾向として分析し、結果を可視化する技術が無い。
最初に、第１の具体例について説明する。男女の顔画像データベースを構築したが、全体的傾向として、どの顔部位が性別の決め手になりやすいかを分析する技術が無い。ここで、どの顔部位が性別の決め手になりやすいかとは、どの顔部位が「男性らしさ」、「女性らしさ」に影響するかを意味する。換言すれば、男女の特徴は、どこで決まるのかが分からない。
次に、第２の具体的について説明する。女性の顔画像データベースを、「かわいらしさ」に関する印象評価を実施したが、全体的傾向として、どの顔部位が属性（「かわいらしい」印象）の決め手になるかを分析する技術が無い。換言すれば、「かわいらしさ」を決めるポイントがどこか分からない。
本発明の目的は、属性の要因を分析することができる、属性要因分析方法、装置、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一形態は、各々が画像データとこの画像データに付随する属性データとの一組から成る事例サンプル集合から、属性要因分析装置を用いて、属性の要因を分析する属性要因分析方法であって、事例サンブル集合の各々を構成する画像データの画像領域を、所定のサンプル・サイズの部位にメッシュ状に分割する分割工程と、事例サンブル集合から、部位毎に、事例サンプル集合を再構成して、再構成した事例サンプル集合を得る再構成工程と、再構成した事例サンプル集合のそれぞれに対して、各部位の画像データの特徴量を表す説明変数と属性データを表す目的変数との間の依存関係を分析して、属性要因分析結果を得る分析工程と、属性要因分析結果を可視化して出力する可視化工程と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、属性の要因を分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は本発明の第１の実施形態に係る属性要因分析装置の構成を示すブロック図であり、
図２は顔画像に関する事例サンプルの一例と、再構成した事例サンプルの例とを示す図であり、
図３は図１の可視化処理部で可視化された属性要因分析結果の例を示す図であり、
図４は本発明の第２の実施形態に係る属性要因分析装置の構成を示すブロック図であり、
図５はサンプル・サイズの調整を説明するための図であり、
図６は本発明の第２の実施形態に係る属性要因分析装置の構成を示すブロック図であり、
図７は図１に示した属性要因分析装置における分割位置を説明するための図であり、
図８は図６に示した属性要因分析装置における分割位置の調整を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る属性要因分析装置１００の構成を示すブロック図である。なお、本発明に関連が薄い構成については、説明を簡略化又は省略する。
図示の属性要因分析装置１００は、プログラム制御により動作するコンピュータで実現可能である。属性要因分析装置１００は、データを入力する入力装置１０と、データ処理装置２０と、データ処理装置２０での処理結果を出力する出力装置３０と、種々のデータベースとして働く補助記憶装置４０とを備えている。
図示はしないが、データ処理装置２０は、プログラムを記憶するリードオンリメモリ（ＲＯＭ）と、データを一時的に記憶するワークメモリとして使用されるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って、ＲＡＭに記憶されているデータを処理する中央処理装置（ＣＰＵ）とから構成される。
補助記憶装置４０は、事例サンプル集合を蓄積する。事例サンプル集合は、各々が画像データと、この画像データに付随する属性データとの一組から成る集合である。本例では、サンプル数は、例えば、２６００個である。サンプル数は、これに限定されないのは勿論である。
また、図示の例では、画像データは顔画像データから成る。また、属性データは、顔の見た目の印象度を表すデータから成る。
なお、画像データは、必ずしも顔画像データで無くても良いが、全ての画像データに対して正規化処理が施されている。ここで、正規化処理とは、特定の部位で位置合わせをすることである。例えば、画像データが顔画像データの場合、正規化処理は両目を位置合わせすることである。
図示の属性要因分析装置１００は、顔部位別データの特徴と見た目の印象度との間に相関があるかを分析する装置である。
入力装置１０は、補助記憶装置４０に格納されている事例サンプル集合をデータ処理装置２０に入力する。
データ処理装置２０は、部位分割処理部２２と、事例サンプル集合再構成処理部２４と、依存関係分析処理部２６と、可視化処理部２８とから成る。
部位分割処理部２２は、事例サンブル集合の各々を構成する画像データの画像領域を、所定のサンプル・サイズの部位にメッシュ状に分割する。
事例サンプル集合再構成処理部２４は、事例サンブル集合から、部位毎に、事例サンプル集合を再構成して、再構成した事例サンプル集合を得る。
依存関係分析処理部２６は、再構成した事例サンプル集合のそれぞれに対して、各部位の画像データの特徴量を表す説明変数Ｘと属性データを表す目的変数Ｙとの間の依存関係を分析して、属性要因分析結果を得る。
可視化処理部２８は、属性要因分析結果を可視化して出力装置３０に出力する。
次に、データ処理装置２０の各処理部の動作について詳細に説明する。
図２（Ａ）は、顔画像に関する事例サンプルの一例を示す図である。事例サンプルは、顔画像データの特徴量を表す説明変数Ｘと、顔の属性「印象度」を表す目的変数Ｙとの一組から成る。前述したように、本例の場合、このような事例サンプルが、２６００個、補助記憶装置４０に蓄積されている。
部位分割処理部２２は、分析目的、顧客ニーズなどに応じて、説明変数Ｘの部位分割方法（メッシュ分割方法）を決定する。本例では、部位分割処理部２２は、まず、２６００個の顔画像サンプル全てに対して、両目の位置で顔画像データを正規化する。本例では、１画像データは、（６４×６４）ピクセルから成る。
次に、部位分割処理部２２は、正規化した顔画像データを、（８×８）ピクセルのブロック画像データに分割する。したがって、本例の場合、部位分割処理部２２は、図２（Ａ）に示されるように、６４個のブロック画像データを得る。
但し、部位分割手法には工夫を要する。それについては、後で詳述する。
事例サンプル集合再構成処理部２４は、事例サンプル集合から、部位分割処理部２２で決めた部位毎に、事例サンプル集合を再構成する。
図２（Ｂ）および図２（Ｃ）は、再構成した事例サンプルの例を示す図である。図２（Ｂ）は、右目画像に関する再構成した事例サンプルを示し、図２（Ｃ）は、口左半分画像に関する再構成した事例サンプルを示す。
図２（Ｂ）に示されるように、右目画像に関する再構成した事例サンプルは、右目の画像特徴量を表す説明変数Ｘ１と、その属性「印象度」を表す目的変数Ｙとの一組から成る。本例では、属性「印象度」は、図２（Ａ）に示す目的変数Ｙをそのまま使用（流用）している。この事例サンプル数は、２６００個である。
図２（Ｃ）に示されるように、口左半分画像に関する再構成した事例サンプルは、口左半分の画像特徴量を表す説明変数Ｘ２と、その属性「印象度」を表す目的変数Ｙとの一組から成る。この事例サンプル数も、２６００個である。
尚、画像データの特徴量は、ＲＧＢ，Ｇｒａｙ  Ｓｃａｌｅ，Ｌａｐｌａｃｉａｎ，およびＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を含む特徴量の中から選択されたいずれか１つから成る。また、各部位とも、共通した特徴量を使用する。
また、本第１の実施形態では、画像データの特徴量として上記４種類を挙げているが、本発明はそれらに限定されず、他の特徴量を用いても良いのは勿論である。
依存関係分析処理部２６は、事例サンプル集合再構成処理部２４で再構成した事例サンプル集合（図２（Ｂ）および図２（Ｃ）参照）のそれぞれに対し、説明変数Ｘと目的変数Ｙとの間の依存関係（相関の大きさ）を分析する。
本例では、依存関係分析処理部２６は、説明変数Ｘと目的変数Ｙとの間の相関の大きさを算出する方法として、正準相関分析（ＣＣＡ）の部分空間（１次元）上での相関値（相関比）を算出する方法、相互情報量（Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を算出する方法、および二乗損失相互情報量（Ｓｑｕａｒｅｄ−ｌｏｓｓ  Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を算出する方法のいずれかを使用する。尚、前述したように、相互情報量を算出する方法は上記非特許文献１に開示されており、二乗損失相互情報量を算出する方法は上記非特許文献２に開示されている。
ここでは、依存関係分析処理部２６は、各部位とも共通した同一手法を使用する。
次に、相互情報量の概略について説明する。
ｐ（ｘ）をｘの確率関数とし、ｐ（ｙ）をｙの確率関数とする。そして、ｐ（ｘ、ｙ）をｘ、ｙの同時確率関数とする。
ｘとｙとが無関係であるとする。換言すれば、ｙ＝ｆ（ｘ）の関数が作れないとする。この場合、次の式（１）の関係が成り立つ。
ｐ（ｘ）ｐ（ｘ）＝ｐ（ｘ，ｙ）          ・・・  （１）
一方、ｘとｙと間に関係があるとする。換言すれば、ｙ＝ｆ（ｘ）の関数が作れるとする。この場合、次の式（２）の関係が成り立つ。
2015145785.tif 000003
相互情報量は、下記の式（３）で表される。
2015145785.tif 000004
尚、本第１の実施形態では、説明変数Ｘと目的変数Ｙとの間の相関の大きさを算出する方法として上記３種類を挙げているが、本発明はそれらに限定されず、他の算出する方法を用いても良いのは勿論である。
可視化処理部２８は、依存関係分析処理部２６における属性要因分析結果を可視化して、出力装置３０に出力する。ここで、属性要因分析結果とは、属性の要因として抽出された領域を指す。
詳述すると、可視化処理部２８は、依存関係分析処理部２６で算出した、各ブロック画像（部位）ごとの相関値の絶対値、相互情報量の数値の大小、又は二乗損失相互情報量の数値の大小を、図３に示すように、マトリクス（Ｃｏｌｏｒ−Ｍａｔｒｉｘ）で可視化する。
図３では、属性（印象度）として、５種類の属性、すなわち、「属性１」、「属性２」、「属性３」、「属性４」、および「属性５」の例を示している。
図３（Ａ）は、属性１の印象度が「明るくさわやか度」である場合の属性要因分析結果の可視化の例を示している。図３（Ｂ）は、属性２の印象度が「かわいらしい度」である場合の属性要因分析結果の可視化の例を示している。図３（Ｃ）は、属性３の印象度が「ビジネス感度」である場合の属性要因分析結果の可視化の例を示している。図３（Ｄ）は、属性４の印象度が「やさしい度」である場合の属性要因分析結果の可視化の例を示している。図３（Ｅ）は、属性５の印象度が「健康感度」である場合の属性要因分析結果の可視化の例を示している。尚、「ビジネス感度」とは、オフィスで働く際の印象度を示している。
図３（Ａ）〜図３（Ｅ）に示されるように、相関の大小を表す数値が大きいほど濃度が濃くなっている（強い赤色に着色されている）。また、属性要因分析結果を可視化することで、相関の大きさの、部位毎の違いを分かりやすく説明することが可能となる。
例えば、図３（Ａ）に示すような、印象度が「明るくさわやか度」の場合、属性要因分析結果は、口、ほお、目の付近で相関が大きいことを示している。換言すれば、口、ほお、目の付近が、「明るくさわやか」な印象の決め手になることを示している。
また、図３（Ｂ）に示すような、印象度が「かわいらしい度」の場合、属性要因分析結果は、おでこ、顎の付近で相関が大きいことを示している。換言すれば、おでこ、顎の付近が、「かわいらしい」の印象の決め手になることを示している。
図３（Ｃ）に示すような、印象度が「ビジネス感度」の場合、属性要因分析結果は、髪領域の付近で相関が大きいことを示している。換言すれば、髪領域の付近が、「ビジネス感」の印象の決め手になることを示している。
図３（Ｄ）に示すような、印象度が「やさしい度」の場合、属性要因分析結果は、口、目、ほおの付近で相関が大きいことを示している。換言すれば、口、目、ほおの付近が、「やさしさ」の印象の決め手になることを示している。
図３（Ｅ）に示すような、印象度が「健康感度」の場合、属性要因分析結果は、口、目、ほおの付近で相関が大きいことを示している。換言すれば、口、目、ほおの付近が、「健康感」の印象の決め手になることを示している。
図３（Ａ）〜図３（Ｅ）から、全体的傾向として、次のことがわかる。
まず、顔部位により、印象度との大きな相関が認められることである。詳述すると、相関値の大きさを除けば、顔特徴量の種類、分析手法（ＣＣＡ、ＭＬＭＩ、ＬＳＭＩ）によらず、特定の印象度との相関の大きい部位は、ほぼ共通している（目、口など）ことがわかる。
次に、印象度の種類により、相関の大きい顔部位の位置が異なることである。
尚、本第１の実施形態では、顔の印象度として上記５種類を挙げているが、本発明はそれらに限定されず、それら５種類の印象度から少なくとも１の印象度を選択しても良いし、他の印象度を用いても良いのは勿論である。
第１の実施形態に係る属性要因分析装置１００の各部は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＯＭに記憶された属性要因分析プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として実現する。また、該属性要因分析プログラムは、記録媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録された属性要因分析プログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
このような構成の第１の実施形態に係る属性要因分析装置１００は、属性（印象度）の要因を分析することができる。
［第２の実施の形態］
図４は、本発明の第２の実施形態に係る属性要因分析装置１００Ａの構成を示すブロック図である。なお、本発明に関連が薄い構成については、説明を簡略化又は省略する。
図示の属性要因分析装置１００Ａは、プログラム制御により動作するコンピュータで実現可能である。属性要因分析装置１００Ａは、データ処理装置の構成が後述のように相違している点を除いて、図１に示した属性要因分析装置１００と同様の構成を有し、動作をする。したがって、データ処理装置に２０Ａの参照符号を付してある。図１に示したものと同様の構成要素には同一の参照符号を付し、説明の簡略化のために、それらの説明については省略する。
図示のデータ処理装置２０Ａは、部位分割処理部の構成が後述のように相違している点を除いて、図１に示したデータ処理装置２０と同様の構成を有し、動作をする。したがって、部位分割処理部に２２Ａの参照符号を付してある。
部位分割処理部２２Ａは、図１に示した部位分割処理部２２における部位分割処理に加えて、部位のデータの説明変数Ｘと目的変数Ｙとの間の相関の大きさを予め算出して、サンプル・サイズを調整するサンプル・サイズ調整部２２２を更に含む。
次に、サンプル・サイズ調整部２２２の動作について更に詳細に説明する。
図５に示されるように、サンプル・サイズの大きさ（図５の場合、ブロック画像データのサイズ）は、予め適切に決めておく必要がある。図５の例では、各ブロック画像データは、（８×８）ピクセルから成る。そして、画像データの画像領域は、（８×８）の部位にメッシュ状に分割されている。すなわち、各画像デーは、６４個のブロック画像データに分割されている。
サンプル・サイズが小さすぎる場合、相関の大小の比較が出来なくなる。すなわち、どの部位データにおいても、目的変数Ｙとの相関が非常に小さくなってしまう。
一方、サンプル・サイズが大きすぎる場合、本来の分析目的が達成出来なくなる。換言すれば、目的変数Ｙへの関与度が高い部位の特定が困難になる。
そこで、サンプル・サイズ調整部２２２は、サンプル・サイズを適宜変更しながら、部位データの説明変数Ｘと目的変数Ｙとの間の相関の大きさを予め算出し、「部位毎の相関値の分散（大きいほど良い）」と、「分析したい部位のサイズ（小さいほど良い）」のバランスを調整しながら、適切なサンプル・サイズを指定する。
第２の実施形態に係る属性要因分析装置１００Ａの各部は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＯＭに記憶された属性要因分析プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として実現する。また、該属性要因分析プログラムは、記録媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録された属性要因分析プログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
このような構成の第２の実施形態に係る属性要因分析装置１００Ａは、属性（印象度）の要因を容易に分析することができる。
［第３の実施の形態］
図６は、本発明の第３の実施形態に係る属性要因分析装置１００Ｂの構成を示すブロック図である。なお、本発明に関連が薄い構成については、説明を簡略化又は省略する。
図示の属性要因分析装置１００Ｂは、プログラム制御により動作するコンピュータで実現可能である。属性要因分析装置１００Ｂは、データ処理装置の構成が後述のように相違している点を除いて、図１に示した属性要因分析装置１００と同様の構成を有し、動作をする。したがって、データ処理装置に２０Ｂの参照符号を付してある。図１に示したものと同様の構成要素には同一の参照符号を付し、説明の簡略化のために、それらの説明については省略する。
図示のデータ処理装置２０Ｂは、部位分割処理部２２Ｂ、事例サンプル集合再構成処理部２４Ｂ、依存関係分析処理部２６Ｂ、および可視化処理部２８Ｂから成る。
部位分割処理部２２Ｂは、画像データの画像領域の分割位置を所定ピクセルずつずらしながら、所定のサンブル・サイズの部位に分割する。
事例サンプル集合再構成部２４Ｂは、上記ずらされた部位毎に、上記再構成した事例サンプル集合を得る。
依存関係分析処理部２６Ｂは、上記ずらされた各部位に対して、上記依存関係の分析を並列に実施して、複数の属性要因分析結果を得る。
可視化処理部２８Ｂは、複数の属性要因分析結果を統合（平均化）し、可視化して出力装置３０に出力する。
このように本第３の実施形態に係る属性要因分析装置１００Ｂでは、分割位置を調整している。
次に、この分割位置の調整について、図１に示した属性要因分析装置１００と比較しながら詳細に説明する。
図７は、図１に示した属性要因分析装置１００における分割位置を説明するための図である。図７（Ａ）は、部位分割処理部２２によって分割された画像データを示す。図７（Ｂ）は、依存関係分析処理部２６によって得られた（可視化処理部２８によって可視化された）属性要因分析結果を示す。
前述したように、部位の分割位置が必ずしも適切な位置とは限らない場合がある。
図７（Ａ）の場合、分割線が、眉毛、鼻、口の中央線を通過している。このため、図７（Ｂ）に示されるように、眉毛全体、鼻全体、口全体の部位データの目的変数Ｙとの相関の大きさが判別しづらくなる。
図８は、図６に示した属性要因分析装置１００Ｂにおける分割位置の調整を説明するための図である。図８（Ａ）は、部位分割処理部２２Ｂによって分割位置をずらして得られる、複数の分割された画像データを示す。図８（Ｂ）は、依存関係分析処理部２６Ｂによって並列に実施して得られる、複数の属性要因分析結果を示す。図８（Ｃ）は、可視化処理部２８Ｂによって可視化された、統合された属性要因分析結果を示す。
部位分割処理部２２Ｂは、図８（Ａ）に示されるように、画像データの画像領域の分割位置を数ピクセル（例えば、２ピクセル）ずつ、ずらしながら、所定のサンプル・サイズの部位に分割する。
事例サンプル集合再構成処理部２４Ｂは、上記ずらされた部位毎に、上記再構成した事例サンプル集合を得る。
依存関係分析処理部２６Ｂは、図８（Ｂ）に示されるように、上記ずらされた各部位に対して、上記依存関係の分析を並列に実施して、複数の属性要因分析結果を得る。
可視化処理部２８Ｂは、図８（Ｃ）に示されるように、複数の属性要因分析結果（Ｃｏｌｏｒ  Ｍａｔｒｉｘ）を統合（同じ位置での画素の平均化）して、出力装置３０に可視化して出力する。
このように、複数の属性要因分析結果（Ｃｏｌｏｒ  Ｍａｔｒｉｘ）を統合することで、表示（赤色表示）に勾配をもたせた、わかりやい統合した（平均化した）属性要因分析結果（Ｃｏｌｏｒ  Ｍａｔｒｉｘ）を提示することが出来る。
第３の実施形態に係る属性要因分析装置１００Ｂの各部は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＯＭに記憶された属性要因分析プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として実現する。また、該属性要因分析プログラムは、記録媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録された属性要因分析プログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
このような構成の第３の実施形態に係る属性要因分析装置１００Ｂは、属性（印象度）の要因を分かりやすく分析することができる。
なお、上述の各実施形態において、実施形態の処理は、プログラム、ソフトウェア、又はコンピュータによって実行されることが可能な命令でコード化された、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納された情報を、コンピュータにインストールすることによって実行されてもよい。記憶媒体には、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等の可搬型の記録媒体が含まれることはもとより、ネットワークのようにデータを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。
［変形例］
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
例えば、上述した実施形態では、各画像データの画像領域が正方形の場合を例に挙げて説説明しているが、各画像データの画像領域は矩形であって良い。
また、上述した実施形態では、各画像データの正方形の画像領域を、８×８の６４個の正方形のブロック画像データに分割しているが、ブロック画像データの形状や分割数はこれらに限定しないのは勿論である。例えば、一般的に、各画像データの矩形の画像領域を、Ｍ行Ｎ列の（Ｍ×Ｎ）個の矩形のブロック画像データに分割しても良い。ここで、ＭおよびＮの各々は、それぞれ、２以上の第１および第２の整数である。但し、上述したように、サンプル・サイズの大きさは、大きすぎると本来の分析目的が達成できなくなるので、第１の整数Ｍおよび第２の整数Ｎの各々は、６以上であることが好ましい。
さらに、上述した実施形態では、分割して得られる複数個のブロック画像データは、すべて同じサンプル・サイズをしているが、互いに異なっていても良いのは勿論である。具体的には、顔の特徴的部位（例えば、口、目、鼻など）を分割線が通過しないように、各画像データの画像領域を、異なるサンプル・サイズの複数のブロック画像データに分割しても良い。
また、上述した実施形態では、画像データが顔画像データであって、属性が顔の印象度である場合を例に挙げて説明しているが、本発明はこれに限定されないのは勿論である。画像データは顔画像データ以外の画像データであってもよく、属性も印象度以外の属性であってよい。
【産業上の利用可能性】
【００１０】
本発明は、メイクシミュレーションへの応用や、顧客の志向性（自分のなりたいイメージ等）に応じた柔軟なメイク改善ポイントアドバイスなどといった用途に適用可能である。
【符号の説明】
【００１１】
１０    入力装置
２０、２０Ａ、２０Ｂ    データ処理装置
２２、２２Ａ、２２Ｂ    部位分割処理部
２２２    サンプル・サイズ調整部
２４、２４Ｂ    事例サンプル集合再構成処理部
２６、２６Ｂ    依存関係分析処理部
２８、２８Ｂ    可視化処理部
３０    出力装置
４０    補助記憶装置
１００、１００Ａ、１００Ｂ    属性要因分析装置
【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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【国際調査報告】
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