(57)【要約】  情報処理装置（２０００）は、第１の横顔画像（１０）および第１の正面顔画像を取得する。情報処理装置（２０００）は、取得された第１の横顔画像（１０）に基づいて、顔画像生成器（３０）を用いて正面顔画像（２０）を生成する。顔画像生成器（３０）は、第１の横顔画像（１０）に基づいて正面顔画像（２０）を生成するように訓練されている。情報処理装置（２０００）は、第１の正面顔画像と比較することにより、生成された第２の正面顔画像（２０）に対する顔認識を実行する。その結果、生成された第２の正面顔画像（２０）と取得された第１の正面顔画像（１５）とが同じ対象のものである確率を示す第１の認識スコアが計算される。情報処理装置（２０００）は、顔認識からのフィードバックである第１の認識スコアを用いて顔画像生成器（３０）に対する訓練を実行する。【選択図】図１
2021534526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の横顔を含む第１の横顔画像、および前記第１の横顔画像と同じ対象の正面顔を含む第１の正面顔画像を取得する第１の取得手段と、
前記正面顔画像が前記対象の個人的細部を含むように、前記第１の横顔画像に基づいて第２の正面顔画像を生成するように訓練された顔画像生成器を用いて、取得された前記第１の横顔画像に基づいて前記対象の前記第２の正面顔画像を生成する生成手段と、
前記第１の正面顔画像と比較することにより、前記第２の正面顔画像に対する顔認識を実行し、それにより、前記第２の正面顔画像と前記第１の正面顔画像とが同じ対象のものである確率を示す第１の認識スコアを計算する顔認識手段と、
前記第１の認識スコアを用いて前記顔画像生成器に対する訓練を実行する訓練手段と、を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の横顔画像および前記第１の正面顔画像の対象と異なる対象の顔を含む、第３の正面顔画像を取得する第２の取得手段を更に備え、
前記顔認識手段が、前記第３の正面顔画像と比較することにより、前記第２の正面顔画像に対する顔認識を更に実行し、それにより、前記第２の正面顔画像と第３の正面顔画像とが同じ対象のものである確率を示す第２の認識スコアを計算し、そして、
前記訓練手段が、前記第２の認識スコアを用いて前記顔画像生成器に対する訓練を実行する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
計算機によって実行される制御方法であって、
対象の横顔を含む第１の横顔画像、および前記第１の横顔画像と同じ対象の正面顔を含む第１の正面顔画像を取得することと、
前記正面顔画像が前記対象の個人的細部を含むように、前記第１の横顔画像に基づいて第２の正面顔画像を生成するように訓練された顔画像生成器を用いて、取得された前記第１の横顔画像に基づいて前記対象の前記第２の正面顔画像を生成することと、
前記第１の正面顔画像と比較することにより、前記第２の正面顔画像に対する顔認識を実行し、それにより、前記第２の正面顔画像と前記第１の正面顔画像とが同じ対象のものである確率を示す第１の認識スコアを計算することと、
前記第１の認識スコアを用いて前記顔画像生成器に対する訓練を実行することと、を含む制御方法。
【請求項４】
前記第１の横顔画像および前記第１の正面顔画像の対象と異なる対象の顔を含む、第３の正面顔画像を取得することと、
前記第３の正面顔画像と比較することにより、前記第２の正面顔画像に対する顔認識を実行し、それにより、前記第２の正面顔画像と第３の正面顔画像とが同じ対象のものである確率を示す第２の認識スコアを計算することと、
前記第２の認識スコアを用いて前記顔画像生成器に対する訓練を実行することと、を更に含む、請求項３に記載の制御方法。
【請求項５】
請求項３または４に記載の制御方法の各ステップを計算機に実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、広く画像生成の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
敵対的生成ネットワーク（Generative and Adversarial Networks；ＧＡＮと略記される）と呼ばれる画像生成システムが開発されている。ＧＡＮは、例えば、異なる姿勢の他の顔画像から顔画像を生成するために用いられる。ＧＡＮの従来システムの事例が非特許文献１に記載されている。ＧＡＮのこの従来システムは、ノイズの入力（ランダムノイズ入力のための装置）、生成器（入力ノイズから画像を生成する画像生成装置）、生成された画像の出力および識別器（画像が真の画像であるか、生成器によって生成された偽の画像であるかを決定する装置）を含む。
【０００３】
このような構造を有するＧＡＮの従来システムは、以下のように作動する。生成器は、ノイズ入力から画像を生成するように訓練される。生成された画像は、生成された画像が、生成された偽の画像ではなく真の画像であると、識別器をだまそうとする。同時に、識別器は、生成された偽の画像を真の画像と区別するように訓練される。
【０００４】
ＧＡＮの従来システムの他の事例が非特許文献２に記載されている。ＧＡＮのこの従来システムは、入力ノイズの代わりの入力画像、生成器、生成された画像の出力および識別器を含む。
【０００５】
ＧＡＮのこの従来システムは以下のように作動する。生成器は、入力画像から画像を生成するように訓練される。生成された偽の画像は、生成された偽の画像と入力画像とが真の１対の画像であると、識別器をだまそうとする。同時に、識別器は、真の１対の画像と生成された１対の画像とを区別するように訓練される。
【０００６】
特許文献については、特許文献１には、対象が正面を向いていない顔画像に対するアフィン変換を実行することにより、対象が正面を向いた別の顔画像を取得することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１−１３８３８８号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】I.J. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, "Generative Adversarial Nets", Curran Associates, Inc., Advances in Neural Information Processing Systems 27, pp. 2672-2680, June 10, 2014.
【非特許文献２】P. Isola, J. Zhu, T. Zhou and A.A. Eros, "Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks", ArXiv e-prints, November 22, 2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
非特許文献１および非特許文献２によって開示される上記の従来の方法の問題は、入力画像が真の画像である確率を、識別器が決定することができるだけであるということである。生成された顔画像の場合、識別器は、生成された顔画像が真の顔画像である確率を与えることができるだけであり、生成された顔画像がどれくらいの個人的細部を含むかについても、生成された顔画像が入力顔画像と同じアイデンティティを持つかどうかについても、決定することができない。従って、従来の方法の識別器では、生成器は、個人的細部およびアイデンティティが欠如した平均的な顔になりがちな顔画像を通常は生成する。特許文献１については、そのような識別器については言及していない。
【００１０】
本発明の目的は、対象のアイデンティティ細部を含む顔画像を生成することができる顔画像生成器を訓練する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
１）対象の横顔を含む第１の横顔画像、および第１の横顔画像と同じ対象の正面顔を含む第１の正面顔画像を取得する第１の取得手段、２）第２の正面顔画像が対象の個人的細部を含むように、第１の横顔画像に基づいて第２の正面顔画像を生成するように訓練された顔画像生成器を用いて、取得された第１の横顔画像に基づいて対象の第２の正面顔画像を生成する生成手段、３）第１の正面顔画像と比較することにより、生成された第２の正面顔画像に対する顔認識を実行し、それにより、第２の正面顔画像と第１の正面顔画像とが同じ対象のものである確率を示す第１の認識スコアを計算する顔認識手段、および、４）第１の認識スコアを用いて顔画像生成器に対する訓練を実行する訓練手段、を備えた情報処理装置が提供される。
【００１２】
計算機によって実行される制御方法が提供される。制御方法は、１）対象の横顔を含む第１の横顔画像、および第１の横顔画像と同じ対象の正面顔を含む第１の正面顔画像を取得すること、２）第２の正面顔画像が対象の個人的細部を含むように、第１の横顔画像に基づいて第２の正面顔画像を生成するように訓練された顔画像生成器を用いて、取得された第１の横顔画像に基づいて対象の第２の正面顔画像を生成すること、３）第１の正面顔画像と比較することにより、生成された第２の正面顔画像に対する顔認識を実行し、それにより、第２の正面顔画像と第１の正面顔画像とが同じ対象のものである確率を示す第１の認識スコアを計算すること、および、４）第１の認識スコアを用いて顔画像生成器に対する訓練を実行すること、を含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に従い、対象のアイデンティティ細部を含む顔画像を生成することができる顔画像生成器を訓練する方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
上述した目的、手順および動作モデリングの技術は、以下に記載されている選択された実施形態、および補助図面を通して分かりやすくなる。
【図１】図１は、実施形態１に係わる情報処理装置の動作の概要を示す。
【図２】図２は、実施形態１の情報処理装置の機能ベースの構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施形態１の情報処理装置を実現する計算機のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【図４】図４は、実施形態１の情報処理装置によって実行される処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、実施形態２に係わる情報処理装置の動作の概要を示す。
【図６】図６は、実施形態２の情報処理装置の機能ベースの構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、実施形態２の情報処理装置によって実行される処理手順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】
【００１５】
以下、本発明の実施形態が添付の図面を参照して記載される。すべての図面において、類似の要素は類似の参照番号によって参照され、それについての説明は繰り返されない。
【００１６】
＜実施形態１＞
【００１７】
＜概要＞
図１は、実施形態１に係わる情報処理装置２０００の動作の概要を示す。実施形態１の情報処理装置２０００は、以前に生成された顔画像に対する顔認識からのフィードバックに基づいて訓練される顔画像生成器を含む。情報処理装置２０００の動作の概要は、以下の通りである。
【００１８】
第１に、情報処理装置２０００は、第１の横顔画像１０、および、第１の横顔画像１０と同じアイデンティティを有する第１の正面顔画像１５を取得する。第１の横顔画像１０は、対象の顔を含む任意のタイプの画像であってよい。例えば、第１の横顔画像１０は、水平９０度、または他の角度の頭部姿勢を有する対象の顔を含む。第１の正面顔画像１５は、対象の正面の顔を含む。なお、対象は、人だけでなくイヌ、ネコ等のような他の動物でもよい。
【００１９】
第２に、情報処理装置２０００は、顔画像生成器３０により、取得された第１の横顔画像１０に基づいて、第２の正面顔画像２０を生成する。顔画像生成器３０は、第１の横顔画像１０に基づいて第２の正面顔画像２０を生成するように訓練されている。第２の正面顔画像２０は、第１の横顔画像１０の対象と同じ対象の正面の顔を含むように生成される。具体的には、顔画像生成器３０は、第２の正面顔画像２０が第１の横顔画像１０の対象の個人的細部を含むように第２の正面顔画像２０を生成するように訓練される。しかしながら、第２の正面顔画像２０は、第１の横顔画像１０とは異なる。例えば、第２の正面顔画像２０は、第１の横顔画像１０とは顔の姿勢において異なる。
【００２０】
第３に、情報処理装置２０００は、第１の横顔画像１０と同じアイデンティティを有する第１の正面顔画像１５と比較することにより、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識を実行する。その結果、生成された第２の正面顔画像２０と取得された正面顔画像とが同じ対象のものである確率が計算される。以下、この計算された確率は第１の認識スコアと呼ばれる。
【００２１】
最後に、情報処理装置２０００は、顔認識からのフィードバックである第１の認識スコアを用いて、顔画像生成器３０に対する訓練を実行する。第２の正面顔画像２０の対象と第１の正面顔画像１５の対象とが互いに同じであるので、顔画像生成器３０は、高い第１の認識スコアを与える第２の正面顔画像２０を生成するように訓練される。
【００２２】
＜作用効果＞
実施形態１の情報処理装置２０００に従い、生成された第２の正面顔画像２０が個人的細部を含み、取得された第１の横顔画像１０と同じアイデンティティを有することを確実にすることができる。効果の理由は、第１の横顔画像１０と同じアイデンティティを有する第１の正面顔画像１５と比較することによる、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識の結果を用いて、顔画像生成器３０が訓練されるためである。顔認識を通して、生成された第２の正面顔画像２０のアイデンティティを決定し、それゆえ、生成された第２の正面顔画像２０が、取得された第１の横顔画像１０と同じアイデンティティを有する確率を計算することが可能である。
【００２３】
＜機能ベースの構成の例＞
図２は、実施形態１の情報処理装置２０００の機能ベースの構成を示すブロック図である。情報処理装置２０００は、第１の取得部２０２０、生成部２０４０、顔認識部２０６０および訓練部２０８０を含む。第１の取得部２０２０は、第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５を取得する。生成部２０４０は、顔画像生成器３０を用いて、取得された第１の横顔画像１０に基づいて、第２の正面顔画像２０を生成する。顔画像生成器３０は、第２の正面顔画像２０が第１の横顔画像１０の対象の個人的細部を含むように、第１の横顔画像１０に基づいて第２の正面顔画像２０を生成するように訓練される。顔認識部２０６０は、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識を実行して、それにより、生成された第２の正面顔画像２０と取得された第１の横顔画像１５とが同じ対象のものである確率である第１の認識スコアを計算する。訓練部２０８０は、第１の認識スコアを用いて顔画像生成器３０に対する訓練を実行する。
【００２４】
＜ハードウェア構成の例＞
情報処理装置２０００に含まれる各機能部は、少なくとも１つのハードウェア構成要素で実装されてもよく、各ハードウェア構成要素は１つ以上の機能部を実現してもよい。一部の実施形態では、各機能部は、少なくとも１つのソフトウェア構成要素によって実装されてもよい。一部の実施形態では、各機能部は、ハードウェア構成要素およびソフトウェア構成要素の組合せによって実装されてもよい。
【００２５】
情報処理装置２０００は、情報処理装置２０００を実装するために製造された特別な目的の計算機によって実装されてもよく、また、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、サーバマシンまたはモバイル機器のような日用計算機によって実装されてもよい。
【００２６】
図３は、実施形態１の情報処理装置２０００を実現する計算機１０００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図３において、計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、記憶装置１０８０、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１１００、およびネットワークインタフェース１１２０を含む。
【００２７】
バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０および記憶装置１０８０が相互にデータを送信および受信するためのデータ伝送チャネルである。プロセッサ１０４０は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）、ＧＰＵ（画像処理装置）、またはＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）などのプロセッサである。メモリ１０６０は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）などの主記憶装置である。記憶媒体１０８０は、ハードディスク装置、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）、またはＲＯＭ（リードオンリーメモリー）などの二次記憶装置である。
【００２８】
Ｉ／Ｏインタフェース１１００は、計算機１０００と周辺装置、例えばキーボード、マウスまたは表示装置、との間のインタフェースである。ネットワークインタフェースは、計算機１０００と、計算機１０００が他の計算機と通信する通信回線と、の間のインタフェースである。
【００２９】
記憶装置１０８０は、それぞれが情報処理装置２０００の機能部（図２を参照）の実装であるプログラムモジュールを格納してもよい。ＣＰＵ１０４０は各プログラムモジュールを実行し、それにより情報処理装置２０００の各機能部を実現する。
【００３０】
＜処理の流れ＞
図４は、実施形態１の情報処理装置２０００によって実行される処理手順を示すフローチャートである。第１の取得部２０２０は、第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５を取得する（Ｓ１０２）。生成部２０４０は、顔画像生成器３０を用いて、取得された第１の横顔画像１０に基づいて、第２の正面顔画像２０を生成する（Ｓ１０４）。顔認識部２０６０は、第１の正面顔画像１５と比較することにより、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識を実行し、それにより第１の認識スコアを計算する（Ｓ１０６）。訓練部２０８０は、第１の認識スコアを用いて顔画像生成器３０に対する訓練を実行する（Ｓ１０８）。
【００３１】
＜第１の横顔画像の取得：Ｓ１０２＞
第１の取得部２０２０は、第１の横顔画像１０を取得する（Ｓ１０２）。第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５を取得する種々の方法がありうる。例えば、第１の取得部２０２０は、第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５を保存する記憶装置から、第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５を取得してもよい。この記憶装置は、情報処理装置の内部に取り付けられても、外部に取り付けられてもよい。他の例では、第１の取得部２０２０は、他の計算機から送信される第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５を受信してもよい。
【００３２】
＜正面顔画像の生成：Ｓ１０４＞
生成部２０４０は、顔画像生成器３０を用いて、取得された第１の横顔画像１０に基づいて、第２の正面顔画像２０を生成する（Ｓ１０４）。具体的には、生成部２０４０は、取得された第１の横顔画像１０を顔画像生成器３０に入力して、顔画像生成器３０から出力された第２の正面顔画像２０を取得する。
【００３３】
顔画像生成器３０は、そこに入力された第１の横顔画像１０に基づいて、第２の正面顔画像２０を生成する。顔画像生成器３０は、更新可能なパラメータを有するモデルに基づく。
【００３４】
＜顔認識：Ｓ１０６＞
顔認識部２０６０は、第１の正面顔画像１５と比較することにより、第２の正面顔画像２０に対する顔認識を実行し、それにより、第１の認識スコアを計算する（Ｓ１０６）。そのような顔認識を実行する種々の方法がありうる。例えば、顔認識部２０６０は、第１の正面顔画像１５および第２の正面顔画像２０の両方から特徴を抽出して、それらを互いに比較する。この事例では、例えば、顔認識部２０６０は、第１の正面顔画像１５から抽出される特徴と第２の正面顔画像２０から抽出される特徴との間の一致の程度として、第１の認識スコアを計算する。
【００３５】
他の事例では、顔認識部２０６０は、機械学習技術によって識別器として実装することができる。具体的には、この識別器は、第１の正面顔画像１５および第２の正面顔画像２０を入力して、入力された第１の正面顔画像１５および第２の正面顔画像２０に基づいて第１の認識スコアを出力するように訓練される。この識別器は、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン等のような種々のタイプのモデルとして実装されてもよい。第１の認識スコアによる顔認識部２０６０の訓練は、例えば、訓練のために用いられる損失関数を第１の認識スコアに基づいて定義することによって実現されてもよい。
【００３６】
顔認識部２０６０に加えて、情報処理装置は、入力画像が如何に真であるかを示す真実性スコアを計算するために訓練された、他のタイプの識別器を更に含んでもよい。以下、この識別器は「第２の識別器」と記載される。具体的には、第２の識別器は、第１の正面顔画像１５および第２の正面顔画像２０を入力して、第２の正面顔画像２０が、第１の正面顔画像１５に対して如何に真であるかを示す真実性スコアを出力する。なお、真実性スコアを計算する識別器を実装し訓練するために、種々の周知技術を用いることができる。
【００３７】
情報処理装置２０００が第２の識別器を含むときに、顔認識部２０６０の訓練は、第１の認識スコアだけでなく真実性スコアも用いて実行されてもよい。この場合には、例えば、認識部２０６０を訓練するために用いられる損失関数は、認識スコアに加えて真実性スコアに基づいて定義される。
【００３８】
＜顔画像生成器の訓練：Ｓ１０８＞
訓練部２０８０は、第１の認識スコアを用いて顔画像生成器３０に対する訓練を実行する（Ｓ１０８）。具体的には、訓練部２０８０は、第１の認識スコアに基づいてそのパラメータを更新することによって、顔画像生成器３０を訓練する。更新されたパラメータを有する顔画像生成器３０が、以前のパラメータを有する顔画像生成器によって生成された第２の正面顔画像２０によって与えられた第１の認識スコアより高い第１の認識スコアを与える第２の正面顔画像２０を生成するように、パラメータが更新される。
【００３９】
＜結果の出力＞
情報処理装置は、顔認識部２０６０によって実行された顔認識の結果を出力してもよい。顔認識の結果を示す種々の方法がありうる。例えば、情報処理装置２０００は、テキスト、画像または音（音声）のような任意のフォーマットで第１の認識スコアを出力する。
【００４０】
他の例では、情報処理装置は、顔認識の結果として、生成された第２の正面顔画像２０が第１の正面顔画像１５（および第１の横顔画像１０）と同じ対象のものであるか否かを示す。具体的には、情報処理装置２０００は、第１の認識スコアが予め定められた閾値以上であるときに、生成された第２の正面顔画像２０が第１の正面顔画像１５（および第１の横顔画像１０）と同じ対象のものであると決定してもよい。一方で、情報処理装置２０００は、第１の認識スコアが予め定められた閾値より小さいときに、生成された第２の正面顔画像２０が第１の正面顔画像１５（および第１の横顔画像１０）と同じ対象のものではないと決定してもよい。
【００４１】
＜第２の実施形態＞
【００４２】
図５は、実施形態２に係わる情報処理装置２０００の動作の概要を示す。下記に説明される機能を除いて、実施形態２の情報処理装置２０００は、実施形態１の情報処理装置２０００の機能と同じ機能を有する。簡潔のために、図５は、第１の認識スコアに基づいた訓練のみに関係するデータまたはプロセスを説明するブロックを記載しない。
【００４３】
実施形態２の情報処理装置２０００は、第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５の対象以外の対象の第３の正面顔画像４０を更に取得する。実施形態２の情報処理装置２０００は、第３の正面顔画像４０と比較することにより、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識を実行し、それにより、第２の正面顔画像２０および第３の正面顔画像４０（および第１の横顔画像１０）が同じ対象のものである確率を計算する。以下、この計算された確率は第２の認識スコアと呼ばれる。
【００４４】
第１の認識スコアを用いる訓練に加えて、実施形態２の情報処理装置２０００は、第２の認識スコアを用いて顔画像生成器３０を訓練する。第２の正面顔画像２０の対象と第３の正面顔画像４０の対象とが互いに異なるので、第２の認識スコアは低い値となるはずである。したがって、顔画像生成器３０は、低い第２の認識スコアを有する第２の正面顔画像２０を生成するように訓練される。少なくとも、第２の認識スコアは、第１の認識スコアより低くなるはずである。
【００４５】
なお、情報処理装置２０００は、複数の第３の正面顔画像を取得してもよい。この場合、複数の第３の正面顔画像それぞれについて第２の認識スコアが計算され、複数の第２の認識スコアが顔認識部２０６０を訓練するために用いられる。
【００４６】
＜作用効果＞
実施形態２の情報処理装置２０００に従い、生成された第２の正面顔画像２０が、第１の正面顔画像１５（および第１の横顔画像１０）の対象と異なる対象の第３の正面顔画像４０とは異なるアイデンティティを有することを確実にすることができる。効果の理由は、第２の正面顔画像２０の対象と異なる対象の第３の正面顔画像４０を用いた、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識の結果を用いて顔画像生成器３０が訓練されるためである。顔認識を通して、第２の正面顔画像２０のアイデンティティを決定し、それゆえ、第２の正面顔画像２０が、取得された第３の正面顔画像４０とは異なるアイデンティティを有する確率を正確に計算することが可能である。
【００４７】
以下、実施形態２の情報処理装置２０００を、より詳細が記載する。
【００４８】
＜機能ベースの構成の例＞
図６は、実施形態２の情報処理装置の機能ベースの構成を示すブロック図である。図２において記載された機能ブロックに加えて、実施形態２の情報処理装置２０００は、第２の取得部２１００を更に含む。第２の取得部２１００は、第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５の対象以外の対象の第３の正面顔画像４０を取得する。実施形態２の顔認識部２０６０は、第３の正面顔画像４０と比較することにより、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識を実行し、それにより、第２の認識スコアを計算する。実施形態２の訓練部２０８０は、第２の認識スコアを用いて顔画像生成器３０を訓練する。
【００４９】
＜ハードウェア構成の例＞
実施形態２の情報処理装置２０００は、実施形態１の情報処理装置２０００と同様に計算機１０００として実装されてもよい。しかしながら、実施形態２の記憶装置１０８０は、実施形態２の情報処理装置２０００の機能を実装するプログラムモジュールを更に含む。
【００５０】
＜処理の流れ＞
図７は、実施形態２の情報処理装置２０００によって実行される処理手順を示すフローチャートである。第２の取得部２１００は、第３の正面顔画像４０を取得する（Ｓ２０２）。顔認識部２０６０は、第３の正面顔画像４０と比較することにより、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識を実行し、それにより第２の認識スコアを計算する（Ｓ２０４）。訓練部２０８０は、第２の認識スコアを用いて顔画像生成器３０に対する訓練を実行する（Ｓ２０６）。
【００５１】
なお、図７において示される処理は、図４において示される処理の後に、または並行に実行されてもよい。しかしながら、少なくとも、Ｓ２０４がＳ１０４で生成される第２の正面顔画像２０を必要とするので、Ｓ２０４はステップ１０４の後に実行される。
【００５２】
＜第２の横顔画像の取得：Ｓ２０２＞
第２の取得部２１００は、第３の正面顔画像４０を取得する（Ｓ２０２）。第３の正面顔画像４０は、第１の横顔画像１０および第１の正面顔画像１５と同様の方法で取得することができる。
【００５３】
＜第２の横顔画像を用いた顔認識：Ｓ２０４＞
顔認識部２０６０は、第３の正面顔画像４０と比較することにより、生成された第２の正面顔画像２０に対する顔認識を実行し、それにより、第２の認識スコアを計算する（Ｓ２０４）。第２の正面顔画像２０と比較されるのが、第１の正面顔画像１５でなく第３の正面顔画像４０であることを除き、第２の認識スコアは第１の認識スコアと同様の方法で計算することができる。
【００５４】
＜第２の認識スコアを用いた顔画像生成器の訓練：Ｓ２０６＞
訓練部２０８０は、第２の認識スコアを用いて顔画像生成器３０に対する訓練を実行する（Ｓ２０６）。上記のように、顔画像生成器３０は、更新可能なパラメータを有するモデルに基づく。互いに異なる対象のものである顔画像の認識スコアであるので、訓練部２０８０は、第２の認識スコアをできるだけ低くするようにそのパラメータを更新することによって、顔画像生成器３０を訓練する。
【００５５】
＜結果の出力＞
情報処理装置２０００は、第１の正面顔画像１５と比較することによる顔認識の結果と同様の方法で、第３の正面顔画像４０と比較することによる第２の正面顔画像２０に対する顔認識の結果を出力してもよい。
【００５６】
上述の通り、本発明の実施形態が添付の図面を参照して記載されたが、これらの実施形態は単に本発明の実例となるだけであり、上記の実施形態の組合せ、および上述の実施形態中の構成以外の種々の構成も採用することができる。
【図１】
2021534526.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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【国際調査報告】
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