(57)【要約】【課題】  人種の推定処理に関する従来の技術では処理速度や推定精度が不十分であり実用化することが困難であったことに鑑み、人の属性のうち特に人種について推定処理の速度や精度の向上を図る。【解決手段】  人の顔の器官を注視点として検出し、この注視点の位置に基づいて特徴点を設定する。例えばガボールウェーブレット変換などを適用することにより、各特徴点における濃淡特徴に基づいた特徴量を取得し、この特徴量をパターン認識の識別器に入力することにより人種を推定する。このようなパターン認識の識別器の例として、サポートベクターマシンなどがある。また、複数の人種候補から人種の推定を可能とするため、二分木探索による推定処理を実施する。【選択図】  図１  
2005266981.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の顔が撮像された画像から被写体の顔の少なくとも一つの器官を検出する器官検出手段と、
前記器官検出手段によって検出された器官の位置を元に、前記画像に対する複数の特徴点の位置を設定する設定手段と、
前記設定手段によって位置が設定された各特徴点の周辺における濃淡特徴を特徴量として取得する特徴量取得手段と、
前記特徴量取得手段によって取得された各特徴量を、パターン認識の識別器に入力することにより、前記被写体の人種を推定する推定手段と
を含む人種推定装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記検出された器官の位置に近いほど密に、前記検出された器官の位置から離れるほど粗に、前記複数の特徴点の位置を設定する請求項１に記載の人種推定装置。
【請求項３】
前記特徴量取得手段は、前記各特徴点に対し、ガボールウェーブレット変換を行うことにより特徴量を取得する請求項１又は２に記載の人種推定装置。
【請求項４】
前記推定手段は、前記取得された各特徴量をサポートベクターマシンによる二値識別器に入力し二分木探索を行うことにより、予め設定された複数の人種候補の中から前記被写体の人種を推定する請求項１〜３のいずれかに記載の人種推定装置。
【請求項５】
前記推定手段は、被写体の人種がコーカソイド、ネグロイド、モンゴロイドのいずれであるかを推定する際に、まずネグロイドか否かについて前記二値識別器による推定を行い、次にモンゴロイドか否か又はコーカソイドか否かについて前記二値識別器による推定を行う請求項４に記載の人種推定装置。
【請求項６】
前記器官検出手段は、被写体の両目及び口を少なくとも検出し、
前記設定手段は、少なくとも被写体の両目及び口の位置を元に複数の特徴点の位置を設定する
請求項１〜５のいずれかに記載の人種推定装置。
【請求項７】
人の顔が撮像された画像から被写体の顔の少なくとも一つの器官を検出するステップと、
検出された器官の位置を元に、前記画像に対する複数の特徴点の位置を設定するステップと、
位置が設定された各特徴点の周辺における濃淡特徴を特徴量として取得するステップと、
取得された各特徴量を、パターン認識の識別器に入力することにより、被写体の人種を推定するステップと
を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
【請求項８】
情報処理装置が、人の顔が撮像された画像から被写体の顔の少なくとも一つの器官を検出するステップと、
情報処理装置が、検出された器官の位置を元に、前記画像に対する複数の特徴点の位置を設定するステップと、
情報処理装置が、位置が設定された各特徴点の周辺における濃淡特徴を特徴量として取得するステップと、
情報処理装置が、取得された各特徴量を、パターン認識の識別器に入力することにより、被写体の人種を推定するステップと
を含む人種推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像から被写体の人種を推定する装置やソフトウェア、又はその推定結果に応じて処理を行う装置やソフトウェア等に適用されて有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人と機械とのコミュニケーションをより円滑なものとすることを目的として、情報処理装置が視覚により様々な情報を認識するための技術が要求されている。このような技術の一つに、視覚、即ち入力された画像によって人物の年代、性別、人種といった人の属性情報を推定する技術が提案されている（非特許文献１〜３を参照）。
【非特許文献１】M.J. Lyons, J. Budynek, A. Plante, and S. Akamatsu. “Classifying facial attributes using a 2-d gabor wavelet representation and discriminant analysis. In IEEE Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition”, FG’2k, pages 202-207, Grenoble, France, April 2000.
【非特許文献２】B. Moghaddam and M.H. Yang, “Gender classification with support vector machines”, Proc. of 4th IEEE Intl. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition, 2000.
【非特許文献３】G. Shakhnarovich and P.A. Viola and B. Moghaddam, “A Unified Learning Framework for Real Time Face Detection and Classification”, Proceedings of the fifth International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, 16-23, May, 2002.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特に人種の推定処理に関する従来の技術ではその推定精度が不十分であり、実用化することが困難であった。そこで、本発明では、人の属性のうち特に人種について、高精度に推定処理を実施可能な装置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】
【０００４】
上記問題を解決するため、本発明は以下のような構成をとる。本発明による人種推定装置は、人の顔が撮像された画像から被写体の顔の少なくとも一つの器官を検出する器官検出手段，器官検出手段によって検出された器官の位置を元に、当該画像に対する複数の特徴点の位置を設定する設定手段，設定手段によって位置が設定された各特徴点の周辺における濃淡特徴を特徴量として取得する特徴量取得手段，及び、特徴量取得手段によって取得された各特徴量を、パターン認識の識別器に入力することにより、被写体の人種を推定する推定手段を含む。
【０００５】
被写体の顔の器官とは、例えば目，鼻，鼻孔，口（唇），眉，顎，額などである。複数の特徴点は、検出された顔の器官に含まれる点（器官の中心点，器官の領域の重心，器官を検出する際に用いられた図形の中心など）を含むように構成されても良い。
【０００６】
特徴量とは、各特徴点の周辺における濃淡特徴に基づいた値であり、例えば濃淡特徴の周期性や濃淡特徴の方向性によって表される。従って、各特徴点の周辺における濃淡特徴の周期性及び方向性が特徴量として取得されても良い。
【０００７】
パターン認識の識別器とは、情報処理装置上で動作するプログラムによって実現される仮想的な器械であり、入力された特徴量がいずれのパターンに属するかを識別する。また、パターン認識の識別器は、上記プログラムがチップ上に実装されることによりハードウ
ェアとして実現されても良い。
【０００８】
このように構成された人種推定装置では、人種推定に用いられる特徴量が、被写体の肌の色から独立した値である濃淡特徴に基づいて取得される。従って、人の顔が撮像された際の環境、例えば逆光や環境光の色などによる影響を抑制し、被写体の人種を精度高く推定することが可能となる。
【０００９】
また、設定手段は、検出された器官の位置に近いほど密に、検出された器官の位置から離れるほど粗に、複数の特徴点の位置を設定するように構成されても良い。このように構成されることにより、検出された顔の器官に限定した局所的な特徴量のみが取得されることを防止し、大域的な顔の特徴を捉え人種を推定することが可能となる。このため、人種推定を行う際に必要な被写体の特徴を効果的に捉え、推定処理の精度を向上させることが可能となる。
【００１０】
また、特徴量取得手段は、各特徴点に対し、ガボールウェーブレット変換を行うことにより特徴量を取得するように構成されても良い。このように構成されることにより、各特徴点における濃淡特徴の周期性や方向性を特徴量として取得することが可能となり、特徴点の局所的な特徴を効果的に捉えることが可能となる。従って、人種の推定精度を向上させることが可能となる。
【００１１】
また、推定手段は、取得された各特徴量をサポートベクターマシンによる二値識別器に入力し二分木探索を行うことにより、予め設定された複数の人種候補の中から被写体の人種を推定するように構成されても良い。
【００１２】
このように構成されることにより、サポートベクターマシンを用いた推定処理において、複数の人種候補の中から被写体の人種を推定することが可能となる。
【００１３】
また、推定手段は、被写体の人種がコーカソイド、ネグロイド、モンゴロイドのいずれであるかを推定する際に、まずネグロイドか否かについて二値識別器による推定を行い、次にモンゴロイドか否か又はコーカソイドか否かについて二値識別器による推定を行うように構成されても良い。
【００１４】
ネグロイドの特徴量は、コーカソイド及びモンゴロイドの特徴量に比べてその差が顕著である。従って、このような特徴量を有するネグロイドについて最初にサポートベクターマシンを用いた推定を実施し、その後にモンゴロイド又はコーカソイドについて推定を実施することにより、二分木探索における推定精度を向上させることが可能となる。この場合、当然のことではあるが、モンゴロイド又はコーカソイドについて推定を実施するのは、被写体がネグロイドではないと推定された場合となる。
【００１５】
また、器官検出手段は、被写体の両目及び口を少なくとも検出するように構成されても良い。この場合、設定手段は、少なくとも被写体の両目及び口の位置を基に複数の特徴点の位置を設定するように構成される。
【００１６】
また、人種推定装置は、入力された画像から人の顔を検出する顔検出手段をさらに備えるように構成されても良い。この場合、上記した他の手段（器官検出手段，設定手段，特徴量取得手段）は、顔検出手段によって検出された顔の画像について処理を行うように構成されても良い。
【００１７】
本発明による人種推定装置は、プログラムが情報処理装置によって実行されることによって実現されても良い。即ち、本発明は、上記した各手段が実行する処理を、情報処理装
置に対して実行させるためのプログラム、或いは当該プログラムを記録した記録媒体として特定することができる。また、本発明は、上記した各手段が実行する処理を情報処理装置が実行する方法をもって特定されても良い。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、肌の色から独立した特徴量に基づいた人種推定処理が実施されるため、人の顔が撮像された際の環境、例えば逆光や環境光の色などによる影響を抑制し、被写体の人種を精度高く推定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
［システム構成］
以下の説明において、人物画像とは、少なくとも人物の顔の一部または全部の画像を含む画像である。従って、人物画像とは、人物全体の画像を含んでも良いし、人物の顔だけや上半身だけの画像を含んでも良い。また、複数の人物についての画像を含んでも良い。さらに、背景に人物以外の風景（背景：被写体として注目された物も含む）や模様などのいかなるパターンが含まれても良い。
【００２０】
人種推定装置１は、人物画像が入力され、入力された人物画像（以下、「入力画像」と呼ぶ）に基づいた処理を行うことにより、入力画像に含まれる被写体の人種を推定する。
【００２１】
人種推定装置１は、ハードウェア的には、バスを介して接続されたＣＰＵ（中央演算処理装置），主記憶装置（ＲＡＭ），補助記憶装置などを備える。補助記憶装置は、不揮発性記憶装置を用いて構成される。ここで言う不揮発性記憶装置とは、いわゆるＲＯＭ（Read-Only Memory：ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read-Only Memory），ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory），マスクＲＯＭ等を含む
），ＦＲＡＭ（Ferroelectric RAM），ハードディスク等を指す。
【００２２】
図１は、人種推定装置１の機能ブロックを示す図である。人種推定装置１は、補助記憶装置に記憶された各種のプログラム（ＯＳ，アプリケーション等）が主記憶装置にロードされＣＰＵにより実行されることによって、画像入力部２，顔検出部３，特徴抽出部４，人種推定部５，及び出力部６等を含む装置として機能する。顔検出部３，特徴抽出部４，及び人種推定部５は、プログラムがＣＰＵによって実行されることにより実現される。また、顔検出部３，特徴抽出部４，及び人種推定部５は、それぞれが専用のチップとして構成されても良い。
【００２３】
〔画像入力部〕
画像入力部２は、人物画像のデータを人種推定装置１へ入力するためのインタフェースとして機能する。画像入力部２によって、人種推定装置１の外部から、人物画像のデータが人種推定装置１へ入力される。画像入力部２は、人種推定装置１へ人物画像のデータを入力するためのどのような既存技術を用いて構成されても良い。
【００２４】
例えば、ネットワーク（例えばローカル・エリア・ネットワークやインターネット）を介して人物画像のデータが人種推定装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２はネットワークインタフェースを用いて構成される。また、デジタルカメラやスキャナやパーソナルコンピュータや記録装置（例えばハードディスクドライブ）等から人物画像のデータが人種推定装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２は、デジタルカメラやパーソナルコンピュータや記録装置などと人種推定装置１とをデータ通信可能に接続する規格（例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）等の有線接続やｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の無線接続の規格）に応じて構成され
る。また、記録媒体（例えば各種フラッシュメモリやフロッピー（登録商標）ディスクや
ＣＤ（Compact Disk）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc、Digital Video Disc））に記録された人物画像のデータが人種推定装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２は、記録媒体からデータを読み出す装置（例えばフラッシュメモリリーダやフロッピーディスクドライブやＣＤドライブやＤＶＤドライブ）を用いて構成される。
【００２５】
また、人種推定装置１がデジタルカメラ等の撮像装置又はデジタルカメラ等の撮像装置を備える各種装置（例えばＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、携帯電話機や、その他ユビキタスを実現するための情報処理端末）の内部に含まれ、撮像された人物画像が人種推定装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Devices）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）センサ等を用い
て構成されても良いし、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサなどによって撮像された人物画像のデータを顔検出装置３に入力させるためのインタフェースとして構成されても良い。また、人種推定装置１が、プリンタやディスプレイ等の画像出力装置の内部に含まれ、出力データとしてこの画像出力装置に入力された人物画像が人種推定装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２は、これらの画像出力装置に入力された人物画像のデータを人種推定装置１において取り扱い可能なデータに変換する装置などを用いて構成される。
【００２６】
また、画像入力部２は上記された複数の場合に応じることが可能となるように構成されても良い。
【００２７】
〔顔検出部〕
顔検出部３は、人物画像から人の顔を検出し、検出された顔の位置や大きさ等を示す顔情報を特定する。顔検出部３は、例えば、顔全体の輪郭に対応した基準テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって顔を検出するように構成されても良い。また、顔検出部３は、顔の構成要素（目，鼻，耳など）に基づくテンプレートマッチングによって顔を検出するように構成されても良い。また、顔検出部３は、クロマキー処理によって頭部などの頂点を検出し、この頂点に基づいて顔を検出するように構成されても良い。また、顔検出部３は、肌の色に近い領域を検出し、その領域を顔として検出するように構成されても良い。また、顔検出部３は、ニューラルネットワークを使って教師信号による学習を行い、顔らしい領域を顔として検出するように構成されても良い。また、顔検出部３による顔検出処理は、その他、既存のどのような技術が適用されることによって実現されても良い。
【００２８】
また、入力画像から複数の人の顔が検出された場合、特定の基準に従って処理の対象となる顔が決定される。所定の基準とは、例えば顔の大きさ、顔の向き、画像中における顔の位置、不図示の測距手段（例えば、光線を対象物に対して発しその反射光を得ることにより測距する手段）による測距結果などである。
【００２９】
顔検出部３は、検出された顔に関する顔情報を特徴抽出部４に対し渡す。
【００３０】
〔特徴抽出部〕
まず、特徴抽出部４は、顔検出部３によって検出された顔における複数の特徴点を設定する（特徴点設定処理）。そして、特徴抽出部４は、特徴点設定処理によって設定された特徴点を元に、この被写体の顔の特徴量として各特徴点の特徴量を取得する（特徴量取得処理）。以下、特徴点設定処理及び特徴量取得処理について説明する。
【００３１】
〈特徴点設定処理〉
特徴点設定処理において、まず特徴抽出部４は検出された顔の器官を検出する。顔の器官とは、例えば目，鼻，鼻孔，口（唇），眉，顎，額などである。特徴抽出部４は、いずれの顔の器官を検出しても良く、複数の器官を検出しても良い。例えば特徴抽出部４は、
被写体の顔の両目及び口を検出するように構成される。
【００３２】
次に、特徴抽出部４は、検出された顔の画像をグレースケールの画像に変換する。また、特徴抽出部４は、検出された顔の器官の位置関係に基づいて、検出された顔の画像の角度正規化やサイズ正規化を実施する。これらの処理をまとめて前処理と呼ぶ。また、画像をグレースケールに変換する処理は、顔検出部３における処理や特徴点設定処理におけるどの時点で実行されても良い。
【００３３】
次に、特徴抽出部４は、検出された顔の器官（以下、「注視点」と呼ぶ：例えば両目や口を示す点）の位置に基づいて、複数の特徴点の位置を設定する。特徴抽出部４は、注視点に近いほど密に、注視点から離れるほど粗に特徴点を設定する。
【００３４】
図２（ａ）は、顔検出部３によって検出された被写体の顔を示す図である。図２（ｂ）は、特徴点設定処理によって設定された複数の特徴点の例を示す図である。図２（ｂ）において、黒塗りの丸は注視点を示し、斜線の丸は注視点に基づいて設定された特徴点を示す。以下に説明する特徴量取得処理において、注視点が特徴点として取り扱われても良い。
【００３５】
このような特徴点設定処理は、例えば以下の論文に記載されたＲｅｔｉｎａサンプリングを適用することによって実現できる。
【００３６】
F. Smeraldi and J. Bigun, “Facial features detection by saccadic exploration of the Gabor decomposition”, International Conference on Image Processing, ICIP-98, Chicago, October 4-7, volume 3, pages 163-167, 1998.
【００３７】
〈特徴量取得処理〉
特徴量取得処理において、特徴抽出部４は特徴点設定処理によって設定された各特徴点に対し、ガボールフィルタを畳み込む。即ち、特徴抽出部４は、各特徴点についてガボールウェーブレット変換（Gabor Wavelets Transformation：GWT）を実施する。図３は、特徴量取得処理において使用されるガボールフィルタの例（実部）である。特徴点抽出部４は、図３に示されるような解像度と方位とを変化させた複数のガボールフィルタを畳み込むことにより、特徴点周辺における濃淡特徴の周期性と方向性とを特徴量として取得する。
【００３８】
数１は、ガボールフィルタを表す式である。ガボールフィルタの使用において、式中のｋとθとの値を変更することにより、濃淡特徴から任意の周期性と方向性とを特徴量として取得することが可能となる。
【数１】
2005266981.tif 000003
【００３９】
特徴抽出部４は、特徴量取得処理によって得られる各特徴点の特徴量を、人種推定部５へ渡す。
【００４０】
〔人種推定部〕
人種推定部５は、特徴抽出部４から受け取る各特徴点の特徴量に基づいて、顔検出部３
によって検出された被写体の人種を推定する。人種推定部５は、予め学習処理が完了しているパターン認識の識別器に対して各特徴点の特徴量を入力することにより、被写体の人種を推定する。人種推定部５は、パターン認識の識別器としてサポートベクターマシン（Support Vector Machine：ＳＶＭ）を用いて処理を行う。以下、サポートベクターマシンについて説明する。
【００４１】
サポートベクターマシンは、二つのクラスに属する学習データの真ん中を通る超平面を識別の境界面とし、パターン認識を行う手法である。サポートベクターマシンにおける識別器は、数２に示される識別関数を用いることにより、入力されたデータ（ここでは全特徴点における特徴量）が二つのクラスのいずれに属するかを推定する。
【数２】
2005266981.tif 000004
【００４２】
数２において、ｌは、学習処理によって選別された学習データの個数、即ち人種推定部５による人種推定処理に用いられる学習データの個数を示す。αｉは、ラグランジュ乗数を示す。ｘｉ，ｙｉは学習データを示す。ｙｉは“−１”又は“１”のいずれかを有し、ｘｉが二つのクラスのいずれに属するかを示す。ｂはバイアス項、即ちパラメタを示す。学習処理によりこれらの値が決定され、人種推定部５はその学習処理の結果を記憶する。
【００４３】
また、数２において、Ｋはカーネル関数を示す。カーネル関数を使って、入力データをより高い次元に非線形に写像するサポートベクターマシンの非線形拡張が提案されており、これにより、より実問題に対して有効な識別器を構築することが可能である。このようなカーネル関数の代表的なものに、多項式カーネル（数３参照）やガウシアンカーネル（数４参照）等がある。人種推定部５において、いずれのカーネル関数が適用されても良い。
【数３】
2005266981.tif 000005
【数４】
2005266981.tif 000006
【００４４】
サポートベクターマシンは、二つのクラスを識別する識別器を構成する学習法であり、複数種（三種以上）の人種を識別（推定）するためには複数のサポートベクターマシンを組み合わせる必要がある。人種推定部５は、二分木探索を適用することにより、サポートベクターマシンを用いたマルチクラスタリングを実現する。図４は、人種推定部５に適用される二分木探索の例を示す図である。ここでは、被写体の人種がコーカソイド、ネグロイド、モンゴロイドのいずれであるかを推定する処理を例として説明する。設計に応じて他の人種がさらに候補として含まれるように構成されても良い。
【００４５】
人種推定部５は、まず、サポートベクターマシンを用いて、被写体の人物がネグロイドであるか否かについて推定する。そして、被写体の人物がネグロイドではないと推定された場合には、人種推定部５は、被写体の人物がモンゴロイドであるか否か（又はコーカソイドであるか否か）について推定する。人種推定部５は、人種推定結果のデータを出力部
６へ渡す。
【００４６】
〔出力部〕
出力部６は、人種推定部５による人種推定結果のデータを人種推定装置１の外部へ出力するためのインタフェースとして機能する。出力部６によって、人種推定装置１から、人種推定結果を示すデータが人種推定装置１の外部へ出力される。出力部６は、人種推定装置１から人種推定結果のデータを出力するためのどのような既存技術を用いて構成されても良い。
【００４７】
出力部６によって出力されるデータの具体的な用途例について説明する。例えば、人種推定装置１によって行われた人種推定結果に応じた表示制御をディスプレイ等の表示装置に実行させるために、出力部６によって出力されるデータが使用されても良い。このような場合、出力部６は、例えばディスプレイ等の表示装置とデータ通信するためのインタフェースとして構成されても良いし、ディスプレイ等の表示装置に接続又は内蔵された情報処理装置にデータを渡すためのインタフェースとして構成されても良い。また、例えば、人種推定装置１がデジタルカメラ又はデジタルカメラを備える各種装置の内部に含まれる場合、デジタルカメラは、出力部６によって出力されるデータを元に被写体の人種に応じた焦点制御や露出制御などの撮像に関する制御を行うように構成されても良い。このような場合、出力部６は、例えばデジタルカメラ内の情報処理装置とデータ通信可能なインタフェースとして構成されても良い。また、例えば人種推定装置１が、画像補正処理を行う情報処理装置の内部に含まれる場合やこのような情報処理装置に接続される場合、情報処理装置は、出力部６によって出力されるデータを元に画像補正処理の処理領域や処理内容などを決定するように構成されても良い。このような場合、出力部６は、例えばこのような情報処理装置やその内部の装置とデータ通信可能なインタフェースとして構成されても良い。また、ユーザの人種に応じた処理を行う様々な各装置に対して出力部６がデータ出力可能に構成され、それらの各装置に人種推定装置１が適用されても良い。
【００４８】
［動作例］
図５は、人種推定装置１の動作例を示すフローチャートである。以下、図５を用いて、人種推定装置１の動作例について説明する。画像が入力されると、顔検出部３は入力された画像から人の顔を検出する（Ｓ０１）。次に、顔検出部３によって検出された顔における注視点、即ち顔の器官を特徴抽出部４が検出する（Ｓ０２）。特徴抽出部４は、検出された顔の画像に対して注視点の位置などに基づいた前処理を実行し（Ｓ０３）、特徴点を設定する（Ｓ０４）。そして、特徴抽出部４は、各特徴点に対しガボールフィルタを畳み込むことにより特徴量を取得する（Ｓ０５）。
【００４９】
特徴抽出部４が特徴量を取得すると、人種推定部５は、取得された特徴量を入力としてサポートベクターマシンを用いることにより被写体の人種を推定する（Ｓ０６）。そして、出力部６は、人種推定部５における人種推定の結果を出力する（Ｓ０７）。
【００５０】
［作用／効果］
人種推定装置１では、注視点に近いほど密に、注視点から離れるほど粗に特徴点の位置を設定することで、大域的な特徴を捉えることを可能としている。また、人種推定装置１では、各特徴点において濃淡特徴の周期性や方向性を特徴量として取得することで（具体的にはガボールウェーブレット変換を用いることにより特徴量を取得することで）、局所的な特徴を捉えることも可能としている。従って、被写体の顔の注視点において局所的な特徴と大域的な特徴とをバランス良く捉えることが可能となり、人間の視覚特性に近い特徴抽出を実現し、人種の手がかりとなる特徴を効果的に抽出することが可能となる。
【００５１】
また、人種推定装置１では、サポートベクターマシンを用いた人種推定を行う際に二分
木探索が実行されることにより、三種以上の人種候補の中から効果的に被写体の人種を推定することが可能となる。
【００５２】
また、人種推定装置１では、コーカソイド、ネグロイド、モンゴロイドの人種候補の中から人種を推定する際に、最初にネグロイドか否かについてサポートベクターマシンを用いた推定が実行される。そして、ネグロイドでないと推定された場合に、モンゴロイドか否か又はコーカソイドか否かについて推定が実行される。コーカソイド、ネグロイド、モンゴロイドの三つの人種の中で、より特徴が顕著であるのはネグロイドであることが実験により判明した。このように特徴が最も顕著であるネグロイドに関する識別を二分木探索の最初に行うことにより、推定精度を向上させることが可能となる。
【００５３】
また、コーカソイド、ネグロイド、モンゴロイドの三つの人種においては、目や口に人種間の差異が顕著に現れる。このため、人種推定装置１では、注視点として両目及び口を検出しその周囲における特徴量を取得することにより、人種推定の精度の向上を実現することが可能である。
【００５４】
また、人種推定装置１は、グレースケールの画像から特徴量を取得し推定処理を実施する。言い換えれば、人種推定装置１は、人種を推定する際に、被写体の皮膚の色に基づいた推定を実施しない。このため、入力された画像が撮像された環境条件、例えば逆光や照明色などの影響を抑制し、精度の高い推定処理を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】人種推定装置の機能ブロックの例を示す図である。
【図２】特徴点の設定例を示す図である。
【図３】ガボールフィルタの例を示す図である。
【図４】二分木探索の例を示す図である。
【図５】人種推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５６】
１            人種推定装置
２            画像入力部
３            顔検出部
４            特徴抽出部
５            人種推定部
６            出力部
【図１】
2005266981.tif 000007
【図２】
2005266981.tif 000008
【図３】
2005266981.tif 000009
【図４】
2005266981.tif 000010
【図５】
2005266981.tif 000011