(57)【要約】【課題】少ない現場サンプルで再学習することができる属性推定装置を提供する。【解決手段】推定モデル保持部１４で、属性推定を行うための推定モデルを保持し、顔属性推定部１５で、推定モデル保持部１４に保持されている推定モデルを用いて、入力された顔画像の属性推定を行い、学習サンプル抽出部１９で、顔属性推定部１５による属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出する。このようにして、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。【選択図】図１
2012208710.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔画像を入力する画像入力部と、
属性推定を行うための推定モデルを保持する推定モデル保持部と、
前記推定モデル保持部に保持されている推定モデルを用いて、前記画像入力部にて入力された顔画像の属性推定を行う属性推定部と、
前記顔画像と前記属性推定部による属性推定結果を対応付けて蓄積する推定結果蓄積部と、
前記属性推定部による属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するサンプル抽出部と、
前記サンプル抽出部にて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて前記推定モデルを更新する再学習部と、
を備えた属性推定装置。
【請求項２】
前記属性推定部による属性推定結果のグループごとに顔画像の特徴量分布を求める特徴量分布計算部を備え、
前記サンプル抽出部は、前記特徴量分布計算部で求められた前記属性推定結果のグループごとの顔画像の特徴量分布に基づいてサンプルデータを抽出する請求項１に記載の属性推定装置。
【請求項３】
前記特徴量分布計算部は、前記属性推定結果のグループごとに顔画像特徴量のクラスタリングを行い、
前記サンプル抽出部は、クラスタ内の位置に基づいてサンプルデータを抽出する請求項２に記載の属性推定装置。
【請求項４】
前記サンプル抽出部は、クラスタの中心から一定距離のものをサンプルデータとして抽出する請求項３に記載の属性推定装置。
【請求項５】
前記再学習部での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータに重みを付ける請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の属性推定装置。
【請求項６】
前記再学習部での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータにクラスタ内の位置に応じた重みを付ける請求項５に記載の属性推定装置。
【請求項７】
設定された条件を満たした場合に前記再学習部での再学習を開始する再学習開始部を備えた請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の属性推定装置。
【請求項８】
属性は年齢である請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の属性推定装置。
【請求項９】
顔画像とその属性推定結果が対応付けられたデータに対して、属性推定結果のグループごとに推定モデルの再学習のためのサンプルデータを抽出するサンプル抽出部を備えた再学習用サンプル抽出装置。
【請求項１０】
顔画像を入力する画像入力ステップと、
属性推定を行うための推定モデルを保持する推定モデル保持ステップと、
前記推定モデル保持ステップで保持されている推定モデルを用いて、前記画像入力ステップにて入力された顔画像の属性推定を行う属性推定ステップと、
前記顔画像と前記属性推定ステップによる属性推定結果を対応付けて蓄積する推定結果蓄積ステップと、
前記属性推定ステップによる属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するサンプル抽出ステップと、
前記サンプル抽出ステップにて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて前記推定モデルを更新する再学習ステップと、
を備えた属性推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔画像から年齢や性別などを推定する属性推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像に含まれる対象の属性を識別するシステムとして、例えば特許文献１に記載されているものがある。この特許文献１に記載されたシステムは、顔画像に基づいて人物の属性（年齢、性別など）を識別するものであり、オフライントレーニングシステムを構成するコンピュータが属性識別辞書を生成し、オンライン動作システムを形成するコンピュータが、オフライントレーニングシステムを構成するコンピュータによって作成された属性識別辞書を用いて、未知の人物の顔画像に基づき、当該人物の属性を判定する。前記オフライントレーニングシステムを構成するコンピュータは、顔画像の人物の属性を識別するための属性識別辞書を、属性が既知の人物の顔画像をそれぞれ含む複数枚のサンプル画像データと個々の人物の属性とを対応付けた学習サンプルデータを用いて生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３２３５０７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、従来の属性推定システムでは、実験室で用意した学習サンプルだけでは現場において精度がでないという課題がある。つまり、現場の画像を取り込んだ場合には上手く推定することができないという課題がある。この課題は、現場サンプルを加えることで精度の改善が可能であるが、その際に必要な正解データを入力する手間が膨大でコストが嵩むという新たな課題が生ずる。
【０００５】
本発明は、係る事情に鑑みてなされたものであり、少ない現場サンプルで再学習することができる属性推定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】
【０００６】
本発明の属性推定装置は、顔画像を入力する画像入力部と、属性推定を行うための推定モデルを保持する推定モデル保持部と、前記推定モデル保持部に保持されている推定モデルを用いて、前記画像入力部にて入力された顔画像の属性推定を行う属性推定部と、前記顔画像と前記属性推定部による属性推定結果を対応付けて蓄積する推定結果蓄積部と、前記属性推定部による属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するサンプル抽出部と、前記サンプル抽出部にて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて前記推定モデルを更新する再学習部と、を備えた。
【０００７】
上記構成によれば、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。
【０００８】
上記構成において、前記属性推定部による属性推定結果のグループごとに顔画像の特徴量分布を求める特徴量分布計算部を備え、前記サンプル抽出部は、前記特徴量分布計算部で求められた前記属性推定結果のグループごとの顔画像の特徴量分布に基づいてサンプルデータを抽出する。
【０００９】
上記構成によれば、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。
【００１０】
上記構成において、前記特徴量分布計算部は、前記属性推定結果のグループごとに顔画像特徴量のクラスタリングを行い、前記サンプル抽出部は、クラスタ内の位置に基づいてサンプルデータを抽出する。
【００１１】
上記構成によれば、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。
【００１２】
上記構成において、前記サンプル抽出部は、クラスタの中心から一定距離のものをサンプルデータとして抽出する。
【００１３】
上記構成によれば、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。
【００１４】
上記構成において、前記再学習部での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータに重みを付ける。
【００１５】
上記構成によれば、現場サンプルデータを初期学習サンプルデータとバランスをとることができ、少ない現場サンプルデータでも効果的に再学習することができる。
【００１６】
上記構成において、前記再学習部での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータにクラスタ内の位置に応じた重みを付ける。
【００１７】
上記構成によれば、現場サンプルデータを初期学習サンプルデータとバランスをとることができ、少ない現場サンプルデータでも効果的に再学習することができる。
【００１８】
上記構成において、設定された条件を満たした場合に前記再学習部での再学習を開始する再学習開始部を備えた。
【００１９】
上記構成によれば、出荷時の推定モデルを現場に精度良く適応させることができる。
【００２０】
上記構成において、前記属性は年齢である。
【００２１】
本発明の再学習用サンプル抽出装置は、顔画像とその属性推定結果が対応付けられたデータに対して、属性推定結果のグループごとに推定モデルの再学習のためのサンプルデータを抽出するサンプル抽出部を備えた。
【００２２】
上記構成によれば、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。
【００２３】
本発明の属性推定方法は、顔画像を入力する画像入力ステップと、属性推定を行うための推定モデルを保持する推定モデル保持ステップと、前記推定モデル保持ステップで保持されている推定モデルを用いて、前記画像入力ステップにて入力された顔画像の属性推定を行う属性推定ステップと、前記顔画像と前記属性推定ステップによる属性推定結果を対応付けて蓄積する推定結果蓄積ステップと、前記属性推定ステップによる属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するサンプル抽出ステップと、前記サンプル抽出ステップにて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて前記推定モデルを更新する再学習ステップと、を備えた。
【００２４】
上記方法によれば、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施の形態に係る属性推定装置の概略構成を示すブロック図
【図２】クラスタリング手法の一例であるクラスタ数固定型及びクラスタ数推定型それぞれの手法と効果を示す図
【図３】図１の属性推定装置の基本的な動作を模式的に示した図
【図４】図１の属性推定装置のプロフェッショナルモードにおける正解付与画面例を示す図
【図５】図１の属性推定装置の動作を説明するためのフローチャート
【図６】図１の属性推定装置の学習サンプル抽出部の動作を説明するためのフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明を実施するための好適な実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２８】
図１は、本発明の一実施の形態に係る属性推定装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、本実施の形態の属性推定装置１は、映像入力部１０及び顔検出部１１からなる画像入力部１２と、特徴量抽出部１３と、推定モデル保持部１４と、顔属性推定部１５と、現場サンプル推定結果ＤＢ（推定結果蓄積部）１６と、再学習開始部１７と、特徴量分布計算部１８と、学習サンプル抽出部（サンプル抽出部）１９と、再学習データＤＢ２０と、再学習部２１とを備える。映像入力部１０及び顔検出部１１からなる画像入力部１２と特徴量抽出部１３とから得られたデータからは現場サンプルＤＢ２２が構成される。
【００２９】
映像入力部１０は、カメラ２からの映像を入力する。顔検出部１１は、映像入力部１０で入力された映像から顔画像を抽出する。特徴量抽出部１３は、顔検出部１１で抽出された顔画像の特徴量を抽出する。特徴量抽出部１３は、顔画像に対して目や鼻などの顔部品を検出して正規化し、正規化した画像からＧａｂｏｒ特徴、ＬＢＰ特徴、Ｈａａｒ特徴などで顔としての特徴を抽出する。特徴量抽出部１３で抽出された特徴量は多次元のデータである。推定モデル保持部１４は、属性推定を行うための推定モデルを保持する。本実施の形態では、属性を年齢としている。
ここで、推定モデルとは、以下の関数で表せる。
・顔特徴量Ｙから顔属性を推定するのに適した特徴へ変換する写像Ｇ（Ｙ）＝Ｘ
・顔属性特徴量Ｘを元に、年齢や性別などを推定する関数Ｆ（Ｘ）
【００３０】
顔属性推定部１５は、推定モデル保持部１４に保持されている推定モデルを用いて、画像入力部１２で入力された顔画像の属性推定を行いその結果を表示端末３に表示する。現場サンプル推定結果ＤＢ１６は、画像入力部１２で入力された顔画像と顔属性推定部１５による属性推定結果を対応付けて蓄積する。すなわち、現場で採取した顔画像とそれに対してモデルにより推定した顔属性推定結果を組にして保存する。再学習開始部１７は、設定された条件を満たした場合に、再学習を開始する。
【００３１】
特徴量分布計算部１８は、現場サンプル推定結果ＤＢ１６に蓄積された属性推定結果のグループごとに顔画像の特徴量分布を求める。この場合、特徴量分布計算部１８は、属性推定結果のグループごとに顔画像特徴量のクラスタリングを行う。本実施の形態では、推定年代毎にクラスタリングを実施する。クラスタリング手法には、図２に示すように、クラスタ数固定型やクラスタ数推定型などがある。図１に戻り、学習サンプル抽出部１９は、再学習時に、特徴量分布計算部１８で求められた属性推定結果のグループごとの顔画像の特徴量分布に基づいてサンプルデータを抽出する。この場合、クラスタ内の位置に基づいてサンプルデータを抽出する。例えば、クラスタの中心から一定距離のものをサンプルデータとして抽出する。全ての現場サンプルに対して正解を入力するのはコストがかかりすぎるため、学習サンプル抽出部１９で少量のサンプルを抽出する。
【００３２】
再学習データＤＢ２０は、学習サンプル抽出部１９で抽出されたサンプルデータに正解が付与されたデータを蓄積する。この場合、正解の付与はユーザによって行われる。すなわち、ユーザが表示端末３を使用して、学習サンプル抽出部１９で抽出された少量の現場サンプルについて、正解の顔属性を入力する。表示端末３では、ユーザ操作によるサンプルデータへの正解付与を行い、再学習データＤＢ２０が、正解を付与したサンプルデータにクラスタ内の位置に応じた重みを付ける。再学習部２１は、再学習データＤＢ２０に蓄積されているデータ（学習サンプル抽出部１９にて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータ）を用いて推定モデルを更新する。
【００３３】
次に、本実施の形態の属性推定装置１の動作について説明する。
図３は、本実施の形態の属性推定装置１の基本的な動作を模式的に示した図である。同図において、顔属性推定部１５は、推定モデル保持部１４に保持されている推定モデルを用いて、現場サンプルＤＢ２２より得られる顔画像の属性推定を行う。現場サンプルは、現場に設置したカメラ（図示略）で取得した画像から検出した顔画像群である。顔画像の属性推定した結果２３（現場サンプル推定結果ＤＢ１６で保持されている）は、横軸が年代（１０代、２０代、３０代、４０代、５０代、６０代）、縦軸がサンプル数として表示端末３に表示される。学習サンプル抽出部１９は、推定結果の年代毎にサンプルをまとめて、年代毎にクラスタリングを実施し、年代毎にクラスタ中心２４に最も近いサンプルデータを抽出する。クラスタ中心２４は各クラスタに属するデータの平均位置のことである。学習サンプル抽出部１９で抽出されるサンプルデータは数十のオーダである。図３に示す例では、６個のサンプルデータを抽出しているが、抽出する数を予め決めておいても良いし、分布状況に応じて決めるようにしても良い。
【００３４】
学習サンプル抽出部１９は、一般モードとプロフェッショナルモードの２つのモードを有している。上述したクラスタ中心２４に最も近いサンプルデータを抽出する（１個だけ）のは一般モードである。なお、クラスタ中心に一番近いサンプルデータを１個抽出する以外に、クラスタ中心の近傍のサンプルデータを抽出することも可能である。一方、プロフェッショナルモードは、顔認識に関する知識を持ったユーザに対しては、少量のサンプルではなく、大量のサンプルを提示し、再学習に有効そうなサンプルを選んでもらう。大量とは、クラスタ中心の近傍の１個だけでなく、複数個（数十個位）を抽出するというイメージである。図４は、プロフェッショナルモードにおける正解付与画面例である。
【００３５】
図３に戻り、学習サンプル抽出部１９で抽出された各サンプルデータには、表示端末３が有する正解付与部３ａにて正解が付与される。正解付与部３ａはユーザにて操作される。例えば、図３に示す１０代のグループ５０のサンプルデータ２５ａが３０代の人であれば、ユーザは、表示端末３に表示される正解付与用現場サンプルデータ６０の中の該当するサンプルデータ２５ａに対して表示された１０代〜６０代のうち３０代（６０ａ）を指定する。この指定によりサンプルデータ２５ａに正解が付与される。また、サンプルデータ２５ｂが５０代の人であれば、正解付与用現場サンプルデータ６０の中の該当するサンプルデータ２５ｂに対して表示された１０代〜６０代のうち５０代（６０ｂ）を指定する。この指定により、サンプルデータ２５ｂに正解が付与される。このようにして学習サンプル抽出部１９で抽出された全てのサンプルデータに対して正解が付与される。
【００３６】
正解付与されたサンプルデータ２５は再学習データＤＢ２０に蓄積される。再学習データＤＢ２０は、蓄積した正解付与されたサンプルデータ２５に対して重み付けを行い、その後、重み付けした正解付与されたサンプルデータ２５と初期学習サンプルＤＢ３０に蓄積されている初期学習サンプルデータを組み合わせる。正解付与されたサンプルデータ２５に重み付けする理由は、正解付与されたサンプルデータ２５の数が初期学習サンプルＤＢ３０に蓄積されている初期学習サンプルデータの数より圧倒的に少ないからであり（初期学習サンプルデータは数千のオーダ）、正解付与されたサンプルデータ２５をそのまま初期学習サンプルデータに加えただけでは、効果がでないからである。
【００３７】
ここで、各属性グループに対する重み付けの概要について説明する。
・属性グループ毎に重み付け
各属性グループについて、属性グループを示す番号をｃ、前モデル学習時に利用したサンプル番号をｉ（ｉ＝１〜Ｎ（ｃ））、追加した現場サンプル番号をｊ（ｊ＝１〜Ｍ（ｃ））とするとき、属性グループｃの各サンプルに対する重みｗ（ｃ）ｉ、ｗ（ｃ）ｊは以下の式（１）を満たすように設定する。
【００３８】
【数１】
2012208710.tif 000003
【００３９】
・αは基本０．５
・ユーザが入力した正解属性との差が大きければ、１に近い値の設定（大きすぎると、汎用化が落ちるので注意）
【００４０】
・各属性グループに分けない場合
前モデル学習時に利用したサンプル番号をｉ（ｉ＝１〜Ｎ）、追加した現場サンプル番号ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）、各サンプルに対する重みをＷｉ，Ｗｊとするとき、以下に示す式（２）を満たすように設定する。
【００４１】
【数２】
2012208710.tif 000004
【００４２】
図３に戻り、再学習データＤＢ２０に正解付与されたサンプルデータ２５が蓄積されることで、再学習部２１が、正解付与されたサンプルデータと初期学習サンプルＤＢ３０に蓄積されている初期学習サンプルデータを組み合わせて学習サンプルとして再学習を行う。
【００４３】
再学習部２１は、
・顔特徴量Ｙから顔属性特徴量Ｘへの新しい写像を学習
・顔属性特徴量Ｘをもとに、年齢や性別などを推定する新しい関数を学習
【００４４】
推定モデル保持部１４が、再学習部２１で生成された再学習モデル４０で推定モデルを更新する。
ここで、再学習モデルとは、
・顔特徴量Ｙから顔属性特徴量Ｘへの新しい写像Ｇ’（Ｙ）＝Ｘ
・顔属性特徴量Ｘをもとに、年齢や性別などを推定する新しい関数Ｆ’（Ｘ）
である。
【００４５】
図５は、本実施の形態の属性推定装置１の動作を説明するためのフローチャートである。同図において、まず初期モデルを生成する（ステップＳ１）。この初期モデルは、実験室で生成する。初期モデルの生成後、モデル評価すなわち属性推定する（ステップＳ２）。属性推定後、再学習回数がＮ（所定の値で整数、例えば３回、４回など回数を表す）に達したか、又は、前モデルとの差分が所定の閾値未満かどうか判定する（ステップＳ３）。再学習回数がＮに達した、又は、前モデルとの差分が閾値未満であれば（「Ｙｅｓ」の場合）、再学習終了として本処理を終える。ここで、再学習終了のタイミングとしては、以下のタイミングが挙げられる。
・予め決めておいた回数実施後
・前モデルとの差分が十分小さいとき
・前モデルによる推定結果と再学習後のモデルによる推定結果に変化が殆どないとき
・ユーザが入力した正解に基づいてモデルの精度評価を行い、精度が飽和（又は一定以上の精度改善があった）したとき
【００４６】
ステップＳ３の判定において、再学習回数がＮに達してない、又は、前モデルとの差分が閾値以上であれば（「Ｎｏ」の場合）、学習サンプル抽出部１９が正解付与用のサンプルデータを抽出する（ステップＳ４）。図６は、学習サンプル抽出部１９の動作を説明するためのフローチャートである。同図において、学習サンプル抽出部１９が、属性グループ毎にサンプルを分ける（ステップＳ４０）。次いで、属性グループ毎にサンプルを特徴空間にマッピングを行い（ステップＳ４１）、属性グループ毎にクラスタリングを実施する（ステップＳ４２）。次いで、各クラスタの中心に近傍のサンプルを抽出する（ステップＳ４３）。
【００４７】
図５のフローチャートに戻り、学習サンプル抽出部１９による正解付与用サンプルの抽出後、ユーザ操作による正解付与が行われる（ステップＳ５）。ユーザ操作による正解付与後、再学習部２１が再学習データを生成し（ステップＳ６）、生成した再学習データを元に再学習を行う（ステップＳ７）。上記ステップＳ２〜Ｓ７の処理が再学習開始のタイミングで繰り返し行われる。
【００４８】
再学習開始のタイミング（どのタイミングで学習するか）としては、以下のタイミングが挙げられる。
（１）出荷時モデルを作成したときに利用したサンプルの各年代における分布と、現場サンプルの各推定年代における分布が一定以上異なるとき
（２）出荷時モデルを作成したときの各年代の平均と、現場サンプルの各推定年代の平均が一定以上ずれたとき
（３）（１）と（２）が同時に起きることもあり得る（一番一般的なもの）
（４）現場サンプルの各推定年代を信用して仮のモデルを生成して、出荷時モデルと推定結果が大きくなるとき、
・推定値そのものの差を比較：現場サンプルを用いて属性推定したときの推定値と出荷時モデルを用いて属性推定したときの推定値との差
・年代別比率の比較：１０代は何％、２０代は何％といった年代別の比率
【００４９】
このように本実施の形態の属性推定装置１によれば、推定モデル保持部１４で、属性推定を行うための推定モデルを保持し、顔属性推定部１５で、推定モデル保持部１４に保持されている推定モデルを用いて、入力された顔画像の属性推定を行い、学習サンプル抽出部１９で、顔属性推定部１５による属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。
【００５０】
なお、本実施の形態の属性推定装置と同様の効果を得るための別の構成も考えられる。例えば、特徴量の分布を求めその分布に基づいて抽出されたサンプルに対して正解データを付与した再学習用のサンプルデータを用いて推定モデルを再学習する装置を、カメラで撮影した画像に対して顔属性を推定する装置の出力結果に対して（現場サンプル推定結果ＤＢに相当）適用する実施形態にしてもよい。店舗では現場サンプルを集めるところまで
行い、その現場サンプルをセンターに送るときサンプルを抽出して正解を付与して再学習するようなサービスにおいて活用可能である。
【００５１】
また、本実施の形態の属性推定装置１によれば、特徴量分布計算部１８で、属性推定結果のグループごとに顔画像特徴量のクラスタリングを行い、学習サンプル抽出部１９で、クラスタ内の位置に基づいてサンプルデータを抽出するので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。
【００５２】
また、本実施の形態の属性推定装置１によれば、再学習部２１での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータに重みを付けるので、現場サンプルデータを初期学習サンプルデータとバランスをとることができ、少ない現場サンプルデータでも効果的に再学習することができる。
【００５３】
また、本実施の形態の属性推定装置１によれば、再学習開始部１７が、設定された条件を満たした場合に再学習を開始するので、出荷時の推定モデルを現場に精度良く適応させることができる。
【００５４】
なお、本実施の形態の図５及び図６で示した各処理をプログラムで記述し、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して配布することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明は、少ない現場サンプルで再学習することができるといった効果を有し、人物の年齢や性別などを推定する装置への適用が可能である。
【符号の説明】
【００５６】
１  属性推定装置
２  カメラ
３  表示端末
３ａ  正解付与部
１０  映像入力部
１１  顔検出部
１２  画像入力部
１３  特徴量抽出部
１４  推定モデル保持部
１５  顔属性推定部
１６  現場サンプル推定結果ＤＢ
１７  再学習開始部
１８  特徴量分布計算部
１９  学習サンプル抽出部
２０  再学習データＤＢ
２１  再学習部
２２  現場サンプルＤＢ
２３  顔画像の属性推定した結果
２４  クラスタ中心
２５，２５ａ，２５ｂ  サンプルデータ
３０  初期学習サンプルＤＢ
４０  再学習モデル
５０  １０代のグループ
６０，６０ａ，６０ｂ  正解付与用現場サンプルデータ
【図１】
2012208710.tif 000005
【図２】
2012208710.tif 000006
【図３】
2012208710.tif 000007
【図４】
2012208710.tif 000008
【図５】
2012208710.tif 000009
【図６】
2012208710.tif 000010