【手続補正書】
【提出日】平成31年2月21日(2019.2.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の顔を含む画像から顔の向きを検出するための学習を行った学習済みの第１学習器であって、人の顔を含む対象画像を入力とし、前記対象画像に含まれる顔の向きに関する第１情報を出力とする第１学習器と、
人の顔を含む画像から顔の器官の位置を検出するための学習を、前記第１情報ごとに行った、少なくとも１つの学習済みの第２学習器であって、前記対象画像を入力とし、前記対象画像に含まれる顔の器官の位置に関する第２情報を出力とする、少なくとも１つの第２学習器と、
前記第１学習器及び前記第２学習器を制御する制御部と、
前記対象画像に、顔の一部を遮蔽する遮蔽物が含まれているか否かを判断する遮蔽物判断部と、
を備え、
前記制御部は、
前記第１学習器によって、前記対象画像から前記第１情報を取得し、
前記第１情報に対応する前記第２学習器によって、前記対象画像から前記第２情報を取得するように構成されており、
前記制御部は、
前記遮蔽物判断部によって、前記対象画像に前記遮蔽物が含まれていると判断された場合に、前記対象画像を入力とし、前記第１学習器及び前記第２学習器によって、前記第１情報及び前記第２情報を出力するように構成されている、画像処理装置。
【請求項２】
前記第１情報は、人の顔の向きを規定した複数の異なる、向き情報から選択される１つである、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２情報は、人の顔の器官において規定される少なくとも１つの特徴点の位置である、請求項１また２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
人の顔を含む画像から顔の向きを検出するための学習を、前記第１情報ごとに行った、少なくとも１つの学習済みの第３学習器であって、前記対象画像を入力とし、前記対象画像に含まれる顔の向きに関する第３情報を出力とする、少なくとも１つの第３学習器をさらに備え、
前記制御部は、
前記第１学習器から出力された前記第１情報に対応する前記第３学習器によって、前記対象画像から前記第３情報を取得するように構成されている、請求項１から３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第３情報は、人の顔の向きを示す角度である、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
人の顔を含む画像から顔の器官の位置を検出するための学習を、前記第１情報ごとに行った、少なくとも１つの学習済みの第４学習器であって、前記第２情報に係る器官が含まれる前記対象画像を入力とし、前記対象画像に含まれる顔の器官の位置に関する第４情報を出力とする、少なくとも１つの第４学習器をさらに備え、
前記制御部は、
前記第１学習器から出力された前記第１情報に対応する前記第４学習器によって、前記第２情報に係る器官が含まれる前記対象画像から、前記第４情報を取得するように構成されている、請求項１から５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第２情報は、人の顔の器官において規定される少なくとも１つの特徴点の位置であり、
前記第４学習器は、前記第２学習器への入力に用いられた前記対象画像に基づいて生成され、前記特徴点を含む入力用画像を入力とし、前記各特徴点の位置を出力とする、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記各学習器は、ニューラルネットワークによって構成される、請求項１から７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
人の顔を含む対象画像に、顔の一部を遮蔽する遮蔽物が含まれているか否かを判断するステップと、
人の顔を含む画像から顔の向きを検出するための学習を行った学習済みの第１学習器を準備するステップと、
前記第１学習器によって、前記対象画像から、前記人の顔の向きに関する第１情報を取得するステップと、
人の顔を含む画像から顔の器官の位置を検出するための学習を、前記第１情報ごとに行った、少なくとも１つの学習済みの第２学習器を準備するステップと、
前記第１学習器で出力された前記第１情報に対応した前記第２学習器によって、前記対象画像から、前記対象画像に含まれる顔の器官の位置に関する第２情報を出力するステップと、
を備え、
前記対象画像に前記遮蔽物が含まれている場合には、前記第１学習器を準備するステップ、前記第１情報を出力するステップ、前記第２学習器を準備するステップ、及び前記第３情報を出力するステップを実行する、画像処理方法。
【請求項１０】
人の顔を含む画像から顔の向きを検出するための学習を、前記第１情報ごとに行った、少なくとも１つの学習済みの第３学習器を準備するステップと、
前記第１学習器から出力された前記第１情報に対応する前記第３学習器によって、前記対象画像から、前記対象画像に含まれる顔の向きに関する前記第３情報を出力するステップと、
をさらに備えている、請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
人の顔を含む画像から顔の器官の位置を検出するための学習を、前記第１情報ごと行った、少なくとも１つの学習済みの第４学習器を準備するステップと、
前記第１学習器から出力された前記第１情報に対応する前記第４学習器によって、前記第２情報に係る器官が含まれた前記対象画像から、前記対象画像に含まれる顔の器官の位置に関する第４情報を出力するステップと、
をさらに備えている、請求項９または１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記各学習器は、ニューラルネットワークによって構成される、請求項９から１１のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
人の顔を含む対象画像に、顔の一部を遮蔽する遮蔽物が含まれているか否かを判断するステップと、
人の顔を含む画像から顔の向きを検出するための学習を行った学習済みの第１学習器を準備するステップと、
前記第１学習器によって、前記対象画像から、前記人の顔の向きに関する第１情報を取得するステップと、
人の顔を含む画像から顔の器官の位置を検出するための学習を、前記第１情報ごとに行った、少なくとも１つの学習済みの第２学習器を準備するステップと、
前記第１学習器で出力された前記第１情報に対応した前記第２学習器によって、前記対象画像から、前記対象画像に含まれる顔の器官の位置に関する第２情報を出力するステップと、
を備え、
前記対象画像に前記遮蔽物が含まれている場合には、前記第１学習器を準備するステップ、前記第１情報を出力するステップ、前記第２学習器を準備するステップ、及び前記第３情報を出力するステップを実行させる、画像処理プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
人の顔を含む画像から顔の向きを検出するための学習を、前記第１情報ごとに行った、少なくとも１つの学習済みの第３学習器を準備するステップと、
前記第１学習器から出力された前記第１情報に対応する前記第３学習器によって、前記対象画像から、前記対象画像に含まれる顔の向きに関する前記第３情報を出力するステップと、
をさらに実行させる、請求項１３に記載の画像処理プログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
人の顔を含む画像から顔の器官の位置を検出するための学習を、前記第１情報ごと行った、少なくとも１つの学習済みの第４学習器を準備するステップと、
前記第１学習器から出力された前記第１情報に対応する前記第４学習器によって、前記第２情報に係る器官が含まれた前記対象画像から、前記対象画像に含まれる顔の器官の位置に関する第４情報を出力するステップと、
をさらに実行させる、請求項１３または１４に記載の画像処理プログラム。
【請求項１６】
前記各学習器は、ニューラルネットワークによって構成される、請求項１３から１５のいずれかに記載の画像処理プログラム。