(57)【要約】【課題】若年者を含む年齢を精度良く推定することができる個人属性推定装置、個人属性推定方法及び個人属性推定システムを提供することを課題とする。【解決手段】撮像部１１が撮像した画像から、顔検出部２１が対象者の顔画像を検出し、鼻領域切り出し部２２が顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出す。共起ヒストグラム算出部２３は、所定領域の画像における輝度の分布を共起ヒストグラムによって評価し、テンプレート照合部２４が年齢層別に作成されたテンプレートと照合する。スコア算出部２５がテンプレートとの照合結果から、最も一致度合いの高い年齢層を対象者の年齢層と推定する。【選択図】図１
2012178018.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の顔画像から前記対象者の個人属性を推定する個人属性推定装置であって、
前記顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出す切り出し手段と、
前記所定領域の画像における輝度の分布を評価する評価手段と、
前記輝度の分布と個人属性別に作成されたテンプレートとを照合する照合手段と、
前記照合手段による照合の結果に基づいて前記個人属性を推定する第１の推定手段と
を備えたことを特徴とする個人属性推定装置。
【請求項２】
前記評価手段は、前記所定領域の画像における共起ヒストグラムを算出し、前記照合手段は、前記個人属性別に作成した共起ヒストグラムを前記テンプレートとして照合を行うことを特徴とする請求項１に記載の個人属性推定装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記所定領域の画像における第１の画素と、前記第１の画素から鼻筋に直交する方向に所定距離だけ離れた第２の画素との輝度について前記共起ヒストグラムを算出することを特徴とする請求項２に記載の個人属性推定装置。
【請求項４】
前記第１の推定手段は、前記年齢層を前記個人属性として推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の個人属性推定装置。
【請求項５】
前記テンプレートは、年齢層が同一の複数の顔画像から求めた平均顔画像の鼻を含む所定領域の画像の共起ヒストグラムであることを特徴とする請求項２〜４のいずれか１つに記載の個人属性推定装置。
【請求項６】
前記第１の推定手段は、前記対象者が未成年であるか否かを推定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の個人属性推定装置。
【請求項７】
前記顔画像から前記対象者の性別を判定する性別判定手段をさらに備え、前記照合手段は、前記性別の判定結果に基づいて使用するテンプレートを選択することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の個人属性推定装置。
【請求項８】
前記顔画像から作成された特徴量のマトリックスを用いて年齢層を推定する第２の推定手段と、前記第１の推定手段による推定結果と前記第２の推定手段による推定結果とを統合して前記対象者の年齢層を推定する統合推定手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の個人属性推定装置。
【請求項９】
対象者の顔画像から前記対象者の個人属性を推定する個人属性推定方法であって、
前記顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出す切り出し工程と、
前記所定領域の画像における輝度の分布を評価する評価工程と、
前記輝度の分布と個人属性別に作成されたテンプレートとを照合する照合工程と、
前記照合工程による照合の結果に基づいて前記個人属性を推定する推定工程と
を含んだことを特徴とする個人属性推定方法。
【請求項１０】
対象者の顔画像から前記対象者の個人属性を推定する個人属性推定システムであって、
前記顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出す切り出し手段と、
前記所定領域の画像における輝度の分布を評価する評価手段と、
前記輝度の分布と個人属性別に作成されたテンプレートとを照合する照合手段と、
前記照合手段による照合の結果に基づいて前記個人属性を推定する推定手段と
を備えたことを特徴とする個人属性推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、対象者の顔画像から個人属性を推定する個人属性推定装置、個人属性推定方法及び個人属性推定システムに関し、特に年齢層を精度良く推定することができる個人属性推定装置、個人属性推定方法及び個人属性推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、顔画像から年齢を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、上瞼のくぼみ、口角のしわ、鼻唇溝、下顎ラインのたるみ、口周囲のしわ、額のしわ、目尻のしわ、首のしわ、目の下のしわ、額中央のくぼみ等を判別対象とし、現在の顔の物理量より、加齢によって、しわ、たるみ及びくぼみの顔の形態変化が目立つか否かを判別する技術が開示されている。
【０００３】
また、特許文献２には、画像中の顔の状態を判定し、予め定められた複数の年齢層の夫々について、顔がその年齢層に該当する確率を表すスコアを算出するとともに、顔の状態に基づいてスコアを補正し、年齢層ごとの補正後スコアのうち、最も高い確率を表す補正後スコアに対応する年齢層を該人物の属性とみなすよう構成した人物属性推定装置が開示されている。具体的には、この特許文献２では、右目、左目、鼻、口の４つの特徴部から年齢を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３６０５４４号公報
【特許文献２】特開２００８−２８２０８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１のものは、顔のしわ等を特徴量として用いているため、顔表面のしわ等が少ない若年者の年齢推定には適さず、十分な推定精度を得ることが難しい。
【０００６】
また、特許文献２のものは、４つの特徴部の一つとして鼻の特徴量を年齢推定に用いている。確かに、鼻の形状は、成長過程において変化が大きいことが知られており、若年者では成長とともに鼻骨がしっかりとして、鼻筋が通ってくる。しかし、この特許文献２のものは、単に顔パーツの配置に着目しているだけであるので、この特許文献２の鼻の特徴量を用いたとしても年齢を推定することができない。鼻の形状はなだらかな凹凸であり、顔画像の特徴を抽出する際に一般的なエッジ検出やフーリエ変換は、なだらかな濃度変化から特徴を抽出することが困難なためである。
【０００７】
これらのことから、若年者の年齢をいかに精度良く推定するかが重要な課題となっている。特に、酒やタバコなどの販売、ホームページのアクセス管理などの分野では成人識別の需要が高いため、若年者の年齢をいかに推定するかが大きな課題となっている。
【０００８】
本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであって、若年者を含む年齢を精度良く推定することができる個人属性推定装置、個人属性推定方法及び個人属性推定システム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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、対象者の顔画像から前記対象者の個人属性を推定する個人属性推定装置であって、前記顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出す切り出し手段と、前記所定領域の画像における輝度の分布を評価する評価手段と、前記輝度の分布と個人属性別に作成されたテンプレートとを照合する照合手段と、前記照合手段による照合の結果に基づいて前記個人属性を推定する第１の推定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記の発明において、前記評価手段は、前記所定領域の画像における共起ヒストグラムを算出し、前記照合手段は、前記個人属性別に作成した共起ヒストグラムを前記テンプレートとして照合を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、個人属性推定装置が、対象者の顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出し、所定領域の画像における輝度の分布を評価し、輝度の分布と個人属性別に作成されたテンプレートとを照合して個人属性を推定するよう構成したので、若年者を含む年齢を精度良く推定することができる。また、個人属性推定装置が、鼻を含む所定領域の画像における共起ヒストグラムを算出し、個人属性別に作成した共起ヒストグラムをテンプレートとして照合を行うよう構成したので、なだらかな凹凸である鼻に対応する輝度分布を正確に評価し、若年者を含む年齢層を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施例１に係る個人属性推定装置の構成を示す構成図である。
【図２】図２は、鼻を含む所定領域の画像からの共起ヒストグラムの算出について説明する説明図である。
【図３】図３は、顔画像からの所定領域の切り出しについて説明する説明図である。
【図４】図４は、テンプレート作成用の平均顔画像について説明する説明図である。
【図５】図５は、鼻を含む所定領域の画像と共起ヒストグラムについて説明する説明図である。
【図６】図６は、明るさを補正せずに共起ヒストグラムを求めてテンプレートマッチングを行った結果についての説明図である。
【図７】図７は、図６に示した例における相関値の分散値を示している。
【図８】図８は、鼻領域切り出し部による明るさ補正について説明する説明図である。
【図９】図９は、明るさの補正について説明する説明図である。
【図１０】図１０は、年齢層推定の精度についての説明図である。
【図１１】図１１は、個人属性推定装置１０による個人属性推定処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、共起ヒストグラムの算出についてさらに詳細に説明するフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例２に係る個人属性推定装置の構成を示す構成図である。
【図１４】図１４は、個人属性推定装置１０ａによる個人属性推定処理手順を示すフローチャートである。
【００１３】
以下に、添付図面を参照して、本発明に係る個人属性推定装置、個人属性推定方法及び個人属性推定システムの好適な実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１４】
まず、本実施例に係る個人属性推定装置の構成について説明する。図１は、本実施例に係る個人属性推定装置の構成を示す構成図である。同図に示すように、この個人属性推定装置１０は、撮像部１１と、結果出力部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを備えている。また、記憶部１３はテンプレート３１を記憶する。制御部１４は、顔検出部２１と、鼻領域切り出し部２２と、共起ヒストグラム算出部２３と、テンプレート照合部２４と、スコア算出部２５とをさらに備えている。
【００１５】
撮像部１１は、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Devices）カメラ等の撮像機器で構成される。例えば、撮像部１１を可視カメラで構成した場合であれば、撮像部１１は、照明や日光による可視光が対象で反射した反射可視光を検知し、可視画像として撮像する。そして、撮像部１１は、撮像した可視画像を制御部１４の顔検出部２１へ出力する。
【００１６】
結果出力部１２は、スコア算出部２５で算出されたスコアを表示する表示装置などの出力装置であり、例えば、液晶ディスプレイやスピーカー等で構成されている。記憶部１３は、不揮発性メモリやハードディスクドライブといった記憶デバイスで構成される記憶部であり、個人属性別に作成されたテンプレート３１を記憶する。
【００１７】
顔検出部１４は、撮像部１１が撮像した対象者の画像から顔画像を検出する。鼻領域切り出し部２２は、顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出す切り出し手段として機能する。共起ヒストグラム算出部２３は、所定領域の画像における輝度の分布を評価する評価手段である。
【００１８】
具体的には、共起ヒストグラム算出部２３は、所定領域の画像における共起ヒストグラム（Co-occurrence Histogram）を評価指標として算出する。共起ヒストグラムは、画像の２点間における輝度の差を相対的に評価できる指標である。共起ヒストグラム算出部２３は、所定領域の画像における第１の画素と、第１の画素から鼻筋に直交する方向に所定距離だけ離れた第２の画素との輝度について共起ヒストグラムを算出することが好適である。共起ヒストグラムの詳細については後述する。
【００１９】
テンプレート照合部２４は、共起ヒストグラム算出部２３が求めた共起ヒストグラムと、テンプレート３１とを照合する照合手段である。テンプレート３１は、個人属性別に作成した共起ヒストグラムである。具体的には、テンプレート３１は、年齢層が同一の複数の顔画像から求めた平均顔画像の鼻を含む所定領域の画像の共起ヒストグラムである。
【００２０】
スコア算出部２５は、テンプレート照合部２４による照合の結果に基づいて撮像部１１が撮像した対象者の個人属性を推定する第１の推定手段である。具体的には、スコア算出部２５は、テンプレート３１との照合の結果、年齢層で区分した各カテゴリについて、共起ヒストグラムの一致度合いをスコアとして算出する。このスコアが最も高いカテゴリが、対象者の年齢層として推定される。
【００２１】
図２は、鼻を含む所定領域の画像からの共起ヒストグラムの算出について説明する説明図である。共起ヒストグラムでは、注目画素（ｘ，ｙ）と（ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ）の二点における輝度ｆ（ｘ，ｙ）とｆ（ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ）の関連性を、その出現頻度や距離によって評価することができる。ここで、ｋ及びｌの値は、任意に決定することが可能である。
【００２２】
図２に示した共起ヒストグラムでは、一例として、ｆ（ｘ，ｙ）＝０、ｆ（ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ）＝０となる画素が所定領域の画像内に５点あり、ｆ（ｘ，ｙ）＝０、ｆ（ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ）＝１となる画素が所定領域の画像内に３点あることを示している。
【００２３】
図３は、顔画像からの所定領域の切り出しについて説明する説明図である。所定領域は、例えば、左端を左目の瞳の中心とし、右端を右目の瞳の中心とする。そして、上端を左右の瞳の中心とし、下端を唇の上とする。この鼻を含む所定領域の画像に対し、共起ヒストグラムの算出前に大きさの正規化を行う。正規化の際には、横幅を５０画素とし、高さは縦横比（アスペクト比）を保って拡大或いは縮小する。画像からの顔の切り出し及び目、鼻、口など顔パーツの位置の取得は、特開２００７−０３４７２３号公報等の既存の顔検出方法を用いて行うことができる。
【００２４】
図４は、テンプレート作成用の平均顔画像について説明する説明図である。画像５３は、５〜９歳の男性の平均顔画像であり、画像５４は、２０〜２９歳の男性の平均顔画像である。画像５３と画像５４を比較すると、鼻の陰影の強弱に違いが現れていることが確認できる。具体的には、鼻は、両目の凹んだ所から下方に１ｃｍ程度の前頭骨と、鼻骨以下の軟骨を有する。軟骨部の大部分を占める外側鼻軟骨、大鼻翼軟骨は、成長に伴う顔の形状変化においても特に変化の大きい箇所である。鼻の長さも成長とともに長くなる。
【００２５】
図５は、鼻を含む所定領域の画像と共起ヒストグラムについて説明する説明図である。画像５５は、１０歳未満男性の平均顔画像から切り出した鼻を含む所定領域の画像である。また、画像５６は、１０代前半男性の平均顔画像から切り出した鼻を含む所定領域の画像である。そして、画像５７は、２０代男性の平均顔画像から切り出した鼻を含む所定領域の画像である。
【００２６】
画像５５ａは、画像５５から算出した１０歳未満男性の共起ヒストグラムを図示したものである。また、画像５６ａは、画像５６から算出した１０代前半男性の共起ヒストグラムを図示したものである。そして、画像５７ａは、画像５７から算出した２０代男性の共起ヒストグラムを図示したものである。
【００２７】
画像５５ａ、画像５６ａ、画像５７ａを比較すると、年齢が上がるにつれて共起ヒストグラムが広範囲に分散することが分かる。そこで、画像５５ａ、画像５６ａ、画像５７ａのように年齢層でカテゴライズして算出した共起ヒストグラムをテンプレートとし、対象者の顔画像から算出した共起ヒストグラムとテンプレートマッチングを行うことで、対象者の年齢を推定することが可能となる。
【００２８】
鼻を含む所定領域の画像から共起ヒストグラムを求め、テンプレートマッチングによって年齢を推定する場合に、撮像時の照明方向、強さ、撮像距離などが不均一であると所定領域の画像に含まれる情報量に差が生じ、推定の精度が低下することが懸念される。このため、鼻を含む所定領域の画像について明るさの補正を行なうことが望ましい。
【００２９】
図６は、明るさを補正せずに共起ヒストグラムを求めてテンプレートマッチングを行った結果についての説明図である。図６に示した例では、１５〜１９歳の男女各１０名の所定領域の画像について、テンプレートとの相関値（後述のＲ＿ａ）を求めた結果の平均値示している。また、図７は、図６に示した例における相関値の分散値を示している。
【００３０】
図６に示した例では、１５〜１９歳男性の所定領域の画像の共起ヒストグラムは、１５〜１９歳のテンプレートにおいて最も高い相関値０．６６を取った。しかし、１５〜１９歳女性の所定領域の画像の共起ヒストグラムは、１０〜１４歳のテンプレートにおいて最も高い相関値０．６８を取った。すなわち、１５〜１９歳男の所定領域の画像の共起ヒストグラムからは１５〜１９歳であると正しく推定されやすいが、１５〜１９歳女性の所定領域の画像の共起ヒストグラムからは、１０〜１４歳であると誤った推定がなされることが多い。
【００３１】
ここで、図７を参照すると、１５〜１９歳男性の５〜９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０４４６７である。同じく、１５〜１９歳男性の１０〜１４歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０４６６８である。また、１５〜１９歳男性の１５〜１９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．２０３３５である。そして、１５〜１９歳男性の２０〜２９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０８５８５である。また、１５〜１９歳男性の３０〜３９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０８７４２であり、４０〜４９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０３９１１である。
【００３２】
１５〜１９歳女性の５〜９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０３２６６である。同じく、１５〜１９歳女性の１０〜１４歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０２２２８である。また、１５〜１９歳女性の１５〜１９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．００６２５である。そして、１５〜１９歳女性の２０〜２９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０２２２０である。また、１５〜１９歳女性の３０〜３９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０２４６６であり、４０〜４９歳のテンプレートに対する相関値の分散値は、０．０２０５４である。
【００３３】
このように、明るさを補正せずに所定領域の画像から共起ヒストグラムを算出してテンプレートと照合した場合には、相関値の分散値が大きくなる。肌の明るさが異なると、鼻の形状が同じでも明るい部分と暗い部分の輝度差が異なることとなり、年齢層を正確に推定することができなくなる。
【００３４】
そこで、鼻領域切り出し部２２は、切り出した鼻を含む所定領域の画像に対して明るさの補正を行なう。図８は、鼻領域切り出し部による明るさ補正について説明する説明図である。同図に示した画像６１は、明るさ補正前の原画像であり、画像６２は、明るさ補正後の画像である。
【００３５】
明るさの補正では、具体的には、平均顔画像の所定領域の画像の明るさ補正前における輝度値ヒストグラムの最大値を基本軸とし、対象者の顔画像の所定領域の画像における輝度値ヒストグラムの最大値投票位置を基本軸の数値に移動させる。明るさ補正後の輝度値は、最大投票位置までについて
【数１】
2012178018.tif 000003
最大投票位置以降について
【数２】
2012178018.tif 000004
によって表される。
【００３６】
図９は、明るさの補正について説明する説明図である。画像７１は、対象者の顔画像から切り出した鼻を含む所定領域の画像である入力鼻画像の明るさ補正前の輝度値ヒストグラムである。画像７３は、平均顔画像から切り出した鼻を含む所定領域の画像である平均鼻画像の明るさ補正前の輝度値ヒストグラムである。
【００３７】
そして、画像７２は、対象者の顔画像から切り出した鼻を含む所定領域の画像である入力鼻画像の明るさ補正後の輝度値ヒストグラムである。画像７４は、平均顔画像から切り出した鼻を含む所定領域の画像である平均鼻画像の明るさ補正後の輝度値ヒストグラムである。
【００３８】
画像７１の最大投票位置と画像７３の基本軸に一致していないので、画像７２，７４に示したように、画像７１の最大投票位置を画像７３の基本軸に移動させる。さらに、画像７１と画像７３の分布を同一縮尺で拡大することで、画像７１及び画像７３から明るさ補正後の画像７２，７４が得られる。このように明るさを補正した後、共起ヒストグラムを求めることで、年齢推定の精度を向上することができる。
【００３９】
図１０は、年齢推定の精度についての説明図である。具体的には、スコア算出部２５が算出したスコアが最も高い年齢層を推定結果としている。表８１に示したように、１５〜１９歳男性の画像を複数用いた場合には、そのうち２０％が１０〜１４歳と推定され、４０％が１５〜１９歳と推定され、３０％が２０〜２９歳と推定され、１０％が３０〜３９歳と推定された。同様に、２０〜２９歳男性の画像を複数用いた場合には、そのうち１０％が１０〜１４歳と推定され、８０％が３０〜３９歳と推定され、１０％が４０〜４９歳と推定された。
【００４０】
また、３０〜３９歳男性の画像を複数用いた場合には、そのうち１０％が１０〜１４歳と推定され、３０％が２０〜２９歳と推定され、５０％が３０〜３９歳と推定され、１０％が４０〜４９歳と推定された。そして、４０〜４９歳男性の画像を複数用いた場合には、そのうち３０％が３０〜３９歳と推定され、７０％が４０〜４９歳と推定された。
【００４１】
したがって、表８１から対象が未成年であるか否かを判定すると、表８２に示したように、１５〜１９歳の男性を６０％の精度で未成年であると推定でき、２０〜２９歳の男性及び３０〜３９歳の男性を９０％の精度で成年であると推定でき、４０〜４９歳の男性を１００％の精度で成年であると推定できたこととなる。
【００４２】
また、表８３に示したように、１５〜１９歳女性の画像を複数用いた場合には、そのうち２０％が１０〜１４歳と推定され、５０％が１５〜１９歳と推定され、１０％が２０〜２９歳と推定され、１０％が３０〜３９歳と推定され、１０％が４０〜４９歳と推定された。同様に、２０〜２９歳女性の画像を複数用いた場合には、そのうち１０％が１０〜１４歳と推定され、２０％が１５〜１９歳と推定され、３０％が２０〜２９歳と推定され、２０％が３０〜３９歳と推定され、２０％が４０〜４９歳と推定された。
【００４３】
また、３０〜３９歳女性の画像を複数用いた場合には、そのうち２０％が１５〜１９歳と推定され、３０％が２０〜２９歳と推定され、４０％が３０〜３９歳と推定され、１０％が４０〜４９歳と推定された。そして、４０〜４９歳女性の画像を複数用いた場合には、そのうち２０％が１５〜１９歳と推定され、１０％が３０〜３９歳と推定され、７０％が４０〜４９歳と推定された。
【００４４】
したがって、表８３から対象が未成年であるか否かを判定すると、表８４に示したように、１５〜１９歳の女性を７０％の精度で未成年であると推定でき、２０〜２９歳の女性を７０％の精度で成年であると推定でき、３０〜３９歳の女性を８０％の精度で成年であると推定でき、４０〜４９歳の女性を８０％の精度で成年であると推定できたこととなる。
【００４５】
次に、個人属性推定方法の処理手順について説明する。図１１は、個人属性推定装置１０による個人属性推定処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、撮像部１１が撮像を行って画像を入力する（ステップＳ１０１）と、顔検出部２２が入力された画像内から顔を検出する（ステップＳ１０２）。
【００４６】
鼻領域切り出し部２２は、ステップＳ１０２で検出された顔の左右の瞳の中心と唇の上端を識別し、鼻を含む所定領域の画像を切り出す（ステップＳ１０３）。共起ヒストグラム算出部２３は、鼻を含む所定領域の画像から共起ヒストグラムを算出し（ステップＳ１０４）、テンプレート照合部２４は、算出された共起ヒストグラムをテンプレート３１と照合する（ステップＳ１０５）。スコア算出部２５は、テンプレート３１の各年齢層に対する一致度合いをスコアとして算出し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００４７】
図１２は、共起ヒストグラム算出部２３による共起ヒストグラムの算出（ステップＳ１０４）についてさらに詳細に説明するフローチャートである。共起ヒストグラム算出部２３は、鼻を含む所定領域の画像を入力すると（ステップＳ２０１）、共起ヒストグラムｈｈをゼロクリアする（ステップＳ２０２）（ｈｈ（ｉ，ｊ）＝０  ｆｏｒ  ０≦ｉ≦２５５，０≦ｊ≦２５５）。
【００４８】
そして、所定領域の範囲内について、（ｘ，ｙ）と（ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ）の輝度値ｆ（ｘ，ｙ）とｆ（ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ）をそれぞれ算出する（ステップＳ２０３）。そして、算出結果を共起ヒストグラムｈｈ（ｆ（ｘ，ｙ），ｆ（ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ））に投票することで、ｈｈ（ｉ，ｊ）を求め（ステップＳ２０４）、処理を終了する。なお、一例として、ｋ＝５，ｌ＝０が好適である。これは、鼻筋に直交する方向に離れた画素の間で、輝度差が特徴的に得られるためである。
【００４９】
次にテンプレート照合部２４によるテンプレートの照合についてさらに説明する。テンプレートの事前準備として、５〜９歳、１０〜１４歳、１５〜１９歳、２０〜２９歳、３０〜３９歳、４０〜４９歳の各年齢層について平均顔画像を作成し、作成した平均顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出し、年齢層ごとにそれぞれ共起ヒストグラムを算出する。これをテンプレートｈｈＴ＿ａ（ｋ，ｌ）とする（０≦ｋ＜２５６，０≦ｌ＜２５６）。
【００５０】
また、撮像部１１が撮像した画像から得られた所定領域の画像の共起ヒストグラムをｈｈ（ｋ，ｌ）とする。ｈｈ（ｋ，ｌ）とｈｈＴ＿ａ（ｋ，ｌ）を（ｉ，ｊ）ずらして相関を取ったものをＲ＿ａ（ｉ，ｊ）とし、Ｒ＿ａ（ｉ，ｊ）のｉ，ｊの変域に対する最大値を２者の照合スコアＲ（ａ）とすると、
【数３】
2012178018.tif 000005
となる。ただし、ずらし量は、共起ヒストグラムの特徴パターンのズレ量に相当する大きさで、例えば共起ヒストグラムのサイズの上下及び左右に１／４とする。すなわち、−２５６／４≦ｉ＜２５６／４，−２５６／４≦ｊ＜２５６／４である。Ｒ＿ａ（ｉ，ｊ）のｉ，ｊに対する最大値を照合スコアＲ（ａ）とする。すなわち、
【数４】
2012178018.tif 000006
である。この照合スコアがその年齢層のスコアとなる。そして、照合スコアが最大の年齢層が、対象者の年齢層として推定され、結果出力部１２から出力される。
【００５１】
上述してきたように、本実施例では、鼻領域切り出し部２２が対象者の顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出し、共起ヒストグラム算出部２３が所定領域の画像における輝度の分布を共起ヒストグラムによって評価し、テンプレート照合部２４が年齢層別に作成されたテンプレートと照合することで、対象者の年齢層を推定するよう構成したので、成長過程の鼻の形状変化を特徴として利用し、若年者の年齢を高精度に推定することができる。このため、特に対象者が未成年か否かについて精度良く判定することが可能となる。
【００５２】
なお、本実施例では、５歳若しくは１０歳で年齢層の区別を行ったが、本発明はこれに限定されるものではなく、任意の幅、例えば１歳刻みで年齢を区別するようにテンプレートを作成し、年齢を推定することができる。また、男女の区別無くテンプレートを作成しても良いし、性別と年齢層で区分したテンプレートを用いても良い。性別と年齢層とで区分したテンプレートを用いれば、年齢と性別とを個人属性として推定可能となる。
【実施例２】
【００５３】
実施例１では、鼻を含む所定領域の画像から年齢層を推定する手法について説明したが、かかる手法は、他の個人属性推定手法と組み合わせて使用することもできる。図１３は、本実施例に係る個人属性推定装置の構成を示す構成図である。同図に示すように、この個人属性推定装置１０ａは、撮像部１１と、結果出力部１２と、記憶部１３ａと、制御部１４ａとを備えている。記憶部１３ａは、識別関数３２とテンプレート３３，３４とを記憶する。制御部１４ａは、顔検出部２１と、鼻領域切り出し部２２と、共起ヒストグラム算出部２３と、テンプレート照合部２４ａと、スコア算出部２５と、判定用マトリックス作成部２６と、性別判定部２７と、スコア算出部２８と、スコア統合部２９とをさらに備えている。
【００５４】
撮像部１１と、結果出力部１２と、顔検出部２１と、鼻領域切り出し部２２と、共起ヒストグラム算出部２３と、スコア算出部２５については、実施例１と同一であるので、同一の符号を付して説明を省略する。
【００５５】
判定用マトリックス作成部２６は、顔検出部２１が検出した顔画像から特徴量を抽出し、抽出した特徴量を識別関数３２に代入して判定用マトリックスを作成する。性別判定部２７は、判定用マトリックスから、対象者の性別を個人属性として推定する。テンプレート照合部２４ａは、性別の判定結果に基づいて使用するテンプレートを選択して、共起ヒストグラムとテンプレートとの比較を行う。
【００５６】
記憶部１３ａが記憶するテンプレート３３，３４のうち一方は、男性の顔画像を年齢層でカテゴライズして作成したテンプレートであり、他方は女性の顔画像を年齢層でカテゴライズして作成したテンプレートである。判定用マトリックスによる性別判定は高い精度が得られるので、判定した性別によってテンプレートを選択し、年齢層の推定を行うことで、年齢層についても精度向上が期待できる。
【００５７】
スコア算出部２８は、顔画像から作成された特徴量のマトリックスである判定用マトリックスを用いて年齢層を推定する第２の推定手段である。スコア算出部２８は、性別の判定結果を用いることで、性別の判定結果を用いない場合に比して精度良く年齢層を推定することができる。
【００５８】
スコア統合部２９は、第１の推定手段であるスコア算出部２５の推定結果と第２の推定手段であるスコア算出部２８の推定結果とを統合して対象者の年齢層を推定する統合推定手段である。一例として、スコア統合部２９は、スコア算出部２５，２８の算出結果を年齢層ごとに足し合せることで統合スコアを算出し、最もスコアの高い年齢層を対象者の年齢層として推定する。このとき、スコア算出部２５，２８の算出結果に重み付けをして統合しても良い。
【００５９】
図１４は、個人属性推定装置１０ａによる個人属性推定処理手順を示すフローチャートである。図１４に示すように、撮像部１１が撮像を行って画像を入力する（ステップＳ３０１）と、顔検出部２２が入力された画像内から顔を検出する（ステップＳ３０２）。
【００６０】
判定用マトリックス作成部２６は、検出された顔画像から特徴量を抽出し、識別関数３２に代入して判定用マトリックスを作成する（ステップＳ３０３）。そして、性別判定部２７は、判定用マトリックスから性別を判定し、スコア算出部２８は、判定用マトリックスから年齢層のスコア算出する（ステップＳ３０５）。
【００６１】
また、鼻領域切り出し部２２は、ステップＳ３０２で検出された顔の左右の瞳の中心と唇の上端を識別し、鼻を含む所定領域の画像を切り出す（ステップＳ３０６）。共起ヒストグラム算出部２３は、鼻を含む所定領域の画像から共起ヒストグラムを算出する（ステップＳ３０７）。テンプレート照合部２４ａは、性別の判定結果を利用し、算出された共起ヒストグラムと判定された性別に対応するテンプレートとを照合する（ステップＳ３０８）。スコア算出部２５は、テンプレートの各年齢層に対する一致度合いをスコアとして算出する（ステップＳ３０９）。そしてスコア統合部２９が判定用マトリックスから算出した年齢層のスコアと、テンプレートとの照合結果から算出した年齢層のスコアとを統合し、統合結果から対象者の年齢層を推定して（ステップＳ３１０）、処理を終了する。
【００６２】
上述してきたように、本実施例では、対象者の顔画像から鼻を含む所定領域の画像を切り出して共起ヒストグラムを用いて推定した年齢層と、対象者の顔画像から抽出した特徴量から作成した判定用マトリックスによる年齢層との推定結果を統合して対象者の年齢層を推定するよう構成したので、複数の年齢推定手法を組み合わせ、年齢を高精度に推定することができる。
【００６３】
また、年齢推定に比して精度の高い性別の判定を予め行って、年齢推定に利用するように構成したので、さらに年齢の推定精度を向上することができ、年齢に加えて性別をも個人属性として推定することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
以上のように、本発明に係る個人属性推定装置、個人属性推定方法及び個人属性推定システムは、対象者の顔画像からの個人属性の推定に適している。
【符号の説明】
【００６５】
１０，１０ａ  個人属性推定装置
１１    撮像部
１２    結果出力部
１３，１３ａ    記憶部
１４，１４ａ    制御部
２１    顔検出部
２２    鼻領域切り出し部
２３    共起ヒストグラム算出部
２４，２４ａ    テンプレート照合部
２５，２８    スコア算出部
２６    判定用マトリックス作成部
２７    性別判定部
２９    スコア統合部
３１，３３〜３４    テンプレート
３２    識別関数
５１〜５７，５５ａ，５６ａ，５７ａ，６１，６２，７１〜７４  画像
８１〜８４  表
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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