(57)【要約】【課題】顔属性を高精度に判定することが可能な顔属性推定装置を提供すること。【解決手段】走査領域抽出部１３は、顔検出部１２によって検出された顔領域から特定の顔器官が存在し得る領域を走査領域として抽出する。領域走査部１４は、走査領域抽出部１３によって抽出された走査領域内に小領域を設定し、小領域で走査領域内を走査しながら小領域内の画素値を順次出力する。パターン類似度算出部１５は、領域走査部１４から出力された画素値と、特定の顔器官に関する特定パターンとの類似度を順次算出する。そして、顔属性判定部１６は、パターン類似度算出部１５によって順次算出された類似度を総合的に判断して顔属性を判定する。したがって、顔属性を高精度に判定することが可能となる。【選択図】図２
2012068948.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
静止画像から人物の顔を検出して、その属性を推定する顔属性推定装置であって、
前記静止画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段によって検出された顔領域から特定の顔器官が存在し得る領域を走査領域として抽出する走査領域抽出手段と、
前記走査領域抽出手段によって抽出された走査領域内に小領域を設定し、該小領域で前記走査領域内を走査しながら前記小領域内の画素値を順次出力する領域走査手段と、
前記領域走査手段から出力された画素値と、前記特定の顔器官に関する特定パターンとの類似度を順次算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段によって順次算出された類似度を総合的に判断して顔属性を判定する顔属性判定手段とを含む、顔属性推定装置。
【請求項２】
前記顔属性判定手段は、前記類似度算出手段によって算出された全ての小領域の類似度の総和が、所定のしきい値を超えるか否かによって前記顔属性を判定する、請求項１記載の顔属性推定装置。
【請求項３】
前記顔属性判定手段は、前記類似度算出手段によって算出された小領域の類似度に当該小領域の位置情報に基づく重みを付加し、その総和が所定のしきい値を超えるか否かによって前記顔属性を判定する、請求項１記載の顔属性推定装置。
【請求項４】
前記走査領域抽出手段は、前記顔領域内で当該顔器官が統計的に存在し得る範囲に関する情報を保持し、該情報を参照することによって前記走査領域を抽出する、請求項１〜３のいずれかに記載の顔属性推定装置。
【請求項５】
前記類似度算出手段は、前記小領域内の画素値に対して複数のＨａａｒ特徴量を算出し、該複数のＨａａｒ特徴量に重みを付加した総和を前記類似度とする、請求項１〜４のいずれかに記載の顔属性推定装置。
【請求項６】
コンピュータに静止画像から人物の顔を検出させて、その属性を推定させる顔属性推定方法であって、
前記コンピュータが前記静止画像から前記人物の顔領域を検出するステップと、
前記検出された顔領域から特定の顔器官が存在し得る領域を走査領域として抽出するステップと、
前記抽出された走査領域内に小領域を設定し、該小領域で前記走査領域内を走査しながら前記小領域内の画素値を順次出力するステップと、
前記出力された画素値と、前記特定の顔器官に関する特定パターンとの類似度を順次算出するステップと、
前記順次算出された類似度を総合的に判断して顔属性を判定するステップとを含む、顔属性推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物の顔の特徴を検出する技術に関し、特に、目の開閉、笑顔度などの顔の属性を推定する顔属性推定装置、およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルスチールカメラ、デジタルビデオカメラ、携帯電話などのカメラセンサを搭載した機器が広く普及している。このような機器においては、カメラセンサによって得られた画像に対して画像処理や画像認識処理を行なうことにより、様々な機能をユーザに提供することができる。
【０００３】
たとえば、カメラセンサによって得られた画像から人物の顔を検出し、顔の各器官（部位）の特徴量を抽出することによって、目の開閉を判断したり、笑顔度を測定したりすることができる。これに関連する技術として、下記の特許文献１〜２に開示された発明および非特許文献１に開示された技術がある。
【０００４】
特許文献１は、顔の表情検出方法を開示しており、画像の中から人物の顔を検出し、その中の顔特徴の位置を検出し、目や口であれば開閉などのどの状態であるかを判別するものである。
【０００５】
特許文献２は、眼の大きさの個人差によらず、眼の開閉度を高精度に検出できるようにした眼の開閉度判定装置、方法及びプログラム、撮像装置を提供することを目的とする。眼の開閉度判定装置は、画像を入力し、当該入力された画像から人物の顔を検出し、当該検出された顔から眼の開閉状態に係わる特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量と所定特徴量との差を特徴変化量として算出し、重みが設定された特徴量と特徴変化量とに基づいて検出された顔における眼の開閉度合いを算出する。
【０００６】
非特許文献１は、人物の顔を検出する手法を提案しており、高い識別性能と高速な処理性能とを両立している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００８／００２５５７６号明細書
【特許文献２】特開２００９−２１１１８０号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】P. Viola and M. Jones, "Robust real time object detection," In IEEE ICCV Workshop on Statistical and Computational Theories of Vision, July 2001.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述の特許文献１に開示された顔の表情検出方法においては、目や口といった顔特徴の位置を検出してからその属性を判定するため、顔特徴の位置決めが正しくなければ正しい結果を得ることができない。たとえば、目を検出する場合に、眉毛、目尻、目頭または光の陰影を目と間違えることが多く、その結果、高精度な目の開閉度を得ることが困難であるといった問題点があった。
【００１０】
また、特許文献２に開示された眼の開閉度判定装置においては、複数の画像を用いて目の開閉度を判定する必要があるため、大容量のメモリが必要になると共に、その処理量も多くなる。また、組み込みシステムとしての制御も難しくなるといった問題点もあった。
【００１１】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、顔属性を高精度に判定することが可能な顔属性推定装置およびその方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一実施例によれば、静止画像から人物の顔を検出して、その属性を推定する顔属性推定装置が提供される。顔検出部は、静止画像から人物の顔領域を検出する。走査領域抽出部は、顔検出部によって検出された顔領域から特定の顔器官が存在し得る領域を走査領域として抽出する。領域走査部は、走査領域抽出部によって抽出された走査領域内に小領域を設定し、小領域で走査領域内を走査しながら小領域内の画素値を順次出力する。パターン類似度算出部は、領域走査部から出力された画素値と、特定の顔器官に関する特定パターンとの類似度を順次算出する。そして、顔属性判定部は、パターン類似度算出部によって順次算出された類似度を総合的に判断して顔属性を判定する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の一実施例によれば、顔属性判定部が、パターン類似度算出部によって順次算出された類似度を総合的に判断して顔属性を判定するので、顔属性を高精度に判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施の形態における顔属性推定装置を含んだシステムの一例であるデジタルカメラの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示すデジタルカメラの機能的構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態におけるデジタルカメラの処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態におけるデジタルカメラのさらに詳細な処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】顔検出部１２によって検出された顔領域の例を示す図である。
【図６】顔領域から抽出された走査領域の一例を示す図である。
【図７】領域走査部１４による走査方法を説明するための図である。
【図８】パターン類似度算出部１５がＡｄａｂｏｏｓｔ手法を用いた場合の特徴量の算出を説明するための図である。
【図９】従来技術における問題点を説明するための図である。
【図１０】類似度に付加する重みＷｘを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態における顔属性推定装置を含んだシステムの一例であるデジタルカメラの構成例を示すブロック図である。このデジタルカメラは、カメラＩ／Ｆ（Interface）１と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２と、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）４と、ユーザ操作入力装置５と、顔検出器６と、顔属性推定器７と、ＬＣＤ  Ｉ／Ｆ８と、カードＩ／Ｆ９とを含み、これらがバス１０を介して接続されている。
【００１６】
ここで、顔属性とは、目の開閉度や笑顔度などの顔の表情に付随する属性のことを指しており、顔の器官の状態を抽出することによって推定する。本実施の形態においては、主に目の開閉度を抽出することにより目つむりを検出する場合について説明するが、これに限定されるものではない。
【００１７】
カメラＩ／Ｆ１は、カメラセンサに接続されており、カメラセンサによって撮像された画像を受け、ＳＤＲＡＭ３やカードＩ／Ｆ９を介して接続される図示しないＳＤメモリカードなどにその画像を書き込む。
【００１８】
ＣＰＵ２は、ＳＤＲＡＭ３やＲＯＭ４に記憶されるプログラムを実行することによって、システム全体の制御を行なう。また、図１においては、顔検出器６および顔属性推定器７をハードウェアによって実現する場合の構成を示しているが、ＣＰＵ２がＳＤＲＡＭ３やＲＯＭ４に記憶される顔検出プログラムや顔属性推定プログラムを実行することによって、顔検出器６および顔属性推定器７の機能を実現するようにしてもよい。
【００１９】
ＲＯＭ４は、後述するように、顔検出器６から出力された顔の位置情報から走査領域を抽出する際に用いられる目のパターンが取り得る位置の範囲に関する情報、パターンの類似度を算出する際に用いられる所望のパターンに関する情報、顔属性を判定する際に用いられるしきい値などの情報を記憶する。
【００２０】
ユーザ操作入力装置５は、シャッターボタンなどによって構成され、ユーザからの指示を受けると、割り込みなどによってユーザからの指示をＣＰＵ２に通知する。
【００２１】
顔検出器６は、ＳＤＲＡＭ３や図示しないＳＤメモリカードなどに記憶される撮像画像から人物の顔を検出し、その位置情報およびサイズを出力する。人物の顔を検出する手法は種々提案されており、本実施の形態においては、たとえば非特許文献１に開示されたViolaらが提案する手法を用いることとするが、この手法に限定されるものではない。また、システム内に顔検出器６を設けずに、システム外の顔検出器を用いて顔の位置情報およびサイズを取得するようにしてもよい。
【００２２】
顔属性推定器７は、顔検出器６によって検出された顔領域から走査領域を抽出し、その走査領域内を走査することによって小領域の画像の類似度を算出し、顔の属性を推定する。この顔属性推定器７の詳細については、後述する。
【００２３】
ＬＣＤ  Ｉ／Ｆ８は、図示しないＬＣＤパネルに接続され、ＬＣＤの表示の制御などを行なう。カードＩ／Ｆ９は、ＳＤメモリカードなどの外部の記録媒体に接続され、記録媒体に対するデータの読み出しや書き込みを行なう。
【００２４】
図１に示すシステムは、カメラで撮影した画像に対して顔検出を行なった後、目つむり判定を行なうものであり、被写体が目をつむっている場合には、ＬＣＤ表示によってユーザに警告を行なうものである。
【００２５】
たとえば、ユーザがユーザ操作入力装置５を介してシャッターボタンを押下したと判定されると、カメラＩ／Ｆ１はカメラセンサによって撮影された画像を取得し、ＳＤＲＡＭ３などに格納する。顔検出器６は、ＳＤＲＡＭ３などに格納された画像から被写体の顔を検出し、その位置情報およびサイズを顔属性推定器７に出力する。
【００２６】
顔属性推定器７は、顔検出器６によって検出された顔領域から走査領域を抽出し、その走査領域を走査することによって被写体が目をつむっているか否かを判定する。目をつむっていると判定されると、ＣＰＵ２は、ＬＣＤ  Ｉ／Ｆ８を介してＬＣＤにＳＤＲＡＭに記憶される画像を表示すると共に、被写体が目をつむっている旨の警告を表示する。
【００２７】
たとえば、「被写体の目つむりが検出されました。この画像を保存しますか？」といった内容をＯＳＤ（On-Screen Display）などに表示する。ユーザがユーザ操作入力装置５を介して保存することを選択した場合には、その画像をカードＩ／Ｆ９を介して外部の記録媒体などに記録する。
【００２８】
また、カメラＩ／Ｆ１がカメラセンサから所定時間内の複数の画像を取得し、各々の画像に対して目つむり検出を行ない、目つむりしていない画像のみを自動的に選択し、カードＩ／Ｆ９を介して外部の記録媒体などに記録するようにしてもよい。
【００２９】
図２は、図１に示すデジタルカメラの機能的構成を示すブロック図である。デジタルカメラは、画像供給部１１と、顔検出部１２と、走査領域抽出部１３と、領域走査部１４と、パターン類似度算出部１５と、顔属性判定部１６とを含む。
【００３０】
画像供給部１１は、カメラセンサによって撮影された画像をカメラＩ／Ｆ１を介して取得したり、カードＩ／Ｆ９を介してＳＤメモリカードなどの蓄積媒体に記憶される画像を取得したりして、画像１枚を入力する。なお、入力した画像に対して、前処理となるボケ補正、鮮鋭化処理、諧調補正などを施すようにしてもよい。
【００３１】
顔検出部１２は、図１に示す顔検出器６に対応しており、画像供給部１１によって取得された画像内の人物の顔を検出し、その位置情報およびサイズ（顔領域）を走査領域抽出部１３に出力する。
【００３２】
走査領域抽出部１３は、顔検出部１２によって検出された顔領域から処理すべき走査領域を抽出する。たとえば、目の開閉を判断する場合には、走査する目のパターンが取り得る位置の範囲から走査領域を抽出する。この走査領域抽出部１３の詳細については、後述する。
【００３３】
領域走査部１４は、走査領域抽出部１３によって抽出された走査領域に対して小領域を設定し、顔属性を判定するための走査処理を行ないながら小領域内の画素値をパターン類似度算出部１５に出力する。そして、領域走査部１４は、パターン類似度算出部１５から類似度を受けると、その類似度を顔属性判定部１６に出力する。この領域走査部１４の詳細については、後述する。
【００３４】
パターン類似度算出部１５は、領域走査部１４からある小領域の画素値が入力されると、それがどの程度所望のパターンと似ているかを表す類似度を算出して領域走査部１４に出力する。このパターン類似度算出部１５の詳細については、後述する。
【００３５】
顔属性判定部１６は、領域走査部１４が走査処理を行なうことにより求められた各々の類似度から、顔属性を判定する。この顔属性判定部１６の詳細については、後述する。
【００３６】
図３は、本発明の第１の実施の形態におけるデジタルカメラの処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、画像供給部１１は、画像１枚を入力して顔検出部１２に出力する（Ｓ１１）。
【００３７】
顔検出部１２は、画像供給部１１から画像を受けると、その画像内の顔を検出し、その位置情報およびサイズ（顔領域）を走査領域抽出部１３に出力する（Ｓ１２）。そして、走査領域抽出部１３は、顔検出部１２によって検出された顔領域から目のパターンが取り得る位置の範囲である走査領域を抽出する（Ｓ１３）。
【００３８】
次に、領域走査部１４は、走査領域抽出部１３によって抽出された走査領域内に小領域を設定し、その小領域で走査領域内を走査することによって小領域内の画素値を順次パターン類似度算出部１５に出力する（Ｓ１４）。パターン類似度算出部１５は、領域走査部１４から受けた小領域の画素値と、所望のパターンとの類似度を算出して領域走査部１４に出力する。領域走査部１４は、小領域で走査領域内を走査することによって得られた画素値に対応する類似度を順次パターン類似度算出部１５から受け、その類似度を順次顔属性判定部１６に出力する。
【００３９】
顔属性判定部１６は、領域走査部１４から受けた類似度の総和を算出し、類似度の総和がしきい値を超えるか否かを判定する（Ｓ１５）。類似度の総計がしきい値を超える場合には（Ｓ１５，Ｙｅｓ）、顔属性Ａであると判定する。たとえば、顔属性Ａは、目を開いている状態である。また、類似度の総和がしきい値以下の場合には（Ｓ１５，Ｎｏ）、顔属性Ｂであると判定する。たとえば、顔属性Ｂは、目を閉じている状態である。
【００４０】
図４は、本発明の第１の実施の形態におけるデジタルカメラのさらに詳細な処理手順を説明するためのフローチャートである。図５〜図１０を適宜参照しながらその処理手順について説明する。
【００４１】
まず、画像供給部１１は、カメラＩ／Ｆ１を介してカメラセンサから得られた撮像画像、またはカードＩ／Ｆ９に接続される記録装置（記録媒体）上の画像を１枚入力する（Ｓ２１）。そして、顔検出部１２は、画像供給部１１から画像を受けると、その画像内の顔を検出し、その位置情報およびサイズ（顔領域）を走査領域抽出部１３に出力する（Ｓ２２）。
【００４２】
図５は、顔検出部１２によって検出された顔領域の例を示す図である。図５（ａ）は、正面を向いている人物の顔領域２１を示している。また、図５（ｂ）もまた、正面を向いている人物の顔領域２２を示しているが、顔の輪郭や顔器官の違い、顔の向きなどによって、図５（ａ）に示す顔領域２１とは顔領域の位置や大きさが異なる。図５（ｃ）は、横を向いている人物の顔領域２３を示している。
【００４３】
次に、顔検出部１２から出力される位置情報およびサイズから画像内に顔が存在するか否かが判定される。顔が存在しないと判定された場合には（Ｓ２３，Ｎｏ）、ステップＳ３０に処理が進む。
【００４４】
また、顔が存在すると判定された場合には（Ｓ２３，Ｙｅｓ）、走査領域抽出部１３は、顔領域の中から走査する領域を抽出する（Ｓ２４）。走査領域は、所望のパターンが取り得る位置の範囲から決められる。たとえば、目の開閉を判断する場合には、目のパターンが取り得る位置の範囲から走査領域が決められる。
【００４５】
図６は、顔領域から抽出された走査領域の一例を示す図である。図６においては、顔領域３１の中から、目のパターンが取り得る位置の範囲である走査領域３２が抽出されているところを示している。このような走査領域の抽出方法としては、たとえば、様々な顔の角度や向き、人種に対して、顔検出部１２から出力される顔領域３１内で取り得る目のパターンの位置の範囲３２を予め静的に（統計的に）調べておき、その情報をＲＯＭ４などに格納しておく。そして、走査領域抽出部１３は、ＲＯＭ４などからその情報を読み出すことによって、走査領域を抽出する。
【００４６】
また、走査領域抽出部１３は、抽出した走査領域３２内の画像を、所定の解像度の領域画像に正規化するようにしてもよい。また、複数の解像度の領域画像を作成するようにしてもよい。
【００４７】
次に、領域走査部１４は、走査領域抽出部１３によって抽出された走査領域内に小領域を設定し、その小領域で走査領域内を走査することによって小領域内の画素値を順次パターン類似度算出部１５に出力する。
【００４８】
図７は、領域走査部１４による走査方法を説明するための図である。図７に示すように、走査領域４１内に小領域４２が設定される。そして、領域走査部１４は、走査領域４１内で小領域４２を矢印の方向に移動させながら、小領域４２内の画素値をパターン類似度算出部１５に順次出力する。
【００４９】
この領域走査部１４による走査処理は、１画素ずつ小領域４２を矢印の方向に移動させながら行うようにしてもよいし、複数画素ずつ小領域４２を矢印の方向に移動させながら行なうようにしてもよい。
【００５０】
パターン類似度算出部１５は、領域走査部１４から出力される小領域内の画像が所定のパターンとどれくらい類似しているかを示す類似度を算出する（Ｓ２５）。類似度の値が大きければ所定のパターンに似ていることを示す。
【００５１】
たとえば、所定のパターンは、図７に示すように開いている目のパターン４３などである。目のパターンは、顔の角度や向き、人種、年齢または白目の中の瞳の位置などによって変わるため、パターン類似度算出部１５は、これらのパターン全てにおいて高い類似度を出力する必要がある。
【００５２】
パターン類似度算出部１５は、たとえばテンプレート画像との画素値の差を特徴量とした正規化相関値を使用する手法や、予め静的に学習しておいた情報からパターンの類似度を求めるＡｄａｂｏｏｓｔ手法などを用いて類似度を算出する。
【００５３】
図８は、パターン類似度算出部１５がＡｄａｂｏｏｓｔ手法を用いた場合の特徴量の算出を説明するための図である。Ａｄａｂｏｏｓｔ手法においては、小領域５１に対して、Ｈａａｒと呼ばれる矩形領域５２、５３が設定される。そして、矩形特徴の黒領域の画素値の合計から、矩形特徴の白領域の画素値の合計が減算されて特徴量が求められる。この特徴量がＨａａｒ特徴量と呼ばれる。
【００５４】
パターン類似度算出部１５は、小領域５１に対して様々なＨａａｒを設定してＨａａｒ特徴量を算出し、それぞれのＨａａｒ特徴量に対して重みを付加する。走査位置ｘにおける各Ｈａａｒ特徴ｔの値をｈｔ（ｘ）とし、そのＨａａｒ特徴量の重みをαｔとすると、Ａｄａｂｏｏｓｔによる走査位置ｘの類似度ｓ（ｘ）は次式のようになる。この類似度ｓ（ｘ）は、様々なＨａａｒに対応するＨａａｒ特徴量のそれぞれに重みを付加して合計したものである。
【００５５】
【数１】
2012068948.tif 000003
【００５６】
次に、顔属性判定部１６は、パターン類似度算出部１５によって算出されたそれぞれの小領域の類似度の総和ｆを次式によって算出する（Ｓ２６）。この類似度の総和ｆは、走査位置１〜Ｘに対応する類似度ｓ（ｘ）を合計したものである。
【００５７】
【数２】
2012068948.tif 000004
【００５８】
そして、顔属性判定部１６は、総和ｆが所定のしきい値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ２７）。類似度の総和ｆが所定のしきい値を超えていれば（Ｓ２７，Ｙｅｓ）、顔属性判定部１６は、その顔属性をＡと判定する（Ｓ２８）。たとえば、顔属性Ａは、人物の目が開いている状態である。
【００５９】
また、類似度の総和ｆが所定のしきい値以下であれば（Ｓ２７，Ｎｏ）、顔属性判定部１６は、その顔属性をＢと判定する（Ｓ２９）。たとえば、顔属性Ｂは、人物の目が閉じている状態である。
【００６０】
そして、ステップＳ３０において、目の開閉判断の結果による処理が行なわれて、処理を終了する。
【００６１】
なお、顔属性判定部１６は、次式に示すように、それぞれの小領域の類似度の中からしきい値Ｓｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上のものを抽出し、その総和ｆが所定のしきい値を超えるか否かによって顔属性を判定するようにしてもよい。
【００６２】
【数３】
2012068948.tif 000005
【００６３】
また、目が開いているか、閉じているかのみの顔属性を判定するのではなく、類似度の総和ｆの値に応じて目がどの程度開いているかといった開閉度合いの顔属性を判定するようにしてもよい。
【００６４】
図９は、従来技術における問題点を説明するための図である。従来技術においては、顔の表情といった顔属性を判定する場合、対象の目、鼻、口などの顔器官の位置や大きさ、輪郭などを特定し、その形状や周囲の特徴量から顔属性を判定していた。したがって、図９に示すように、目の位置が正しい領域６１と判定されればよいが、眉の領域６２や、陰影の領域６３を間違って目の位置と判定されたり、または眼鏡のフレームや目尻、目頭などの領域を間違って目の領域と判定されることも多い。
【００６５】
また、パターンの類似度を算出する場合に、正しい目である領域６１よりも眉の領域６２や、陰影の領域６３の方が類似度が高くなることもある。これは、上述のように、目のパターンとして人種や顔の向きなどにより様々なパターンが存在し、それら全てに対応すると目ではないパターンとの分離が困難となるためである。
【００６６】
本実施の形態における顔属性推定装置によれば、目のような顔器官の位置を特定せずに、走査領域内の全ての小領域における特定パターンとの類似度を算出し、総合的に、また統計的に顔属性を判定するようにしたので、その特定パターンが走査領域のいずれに存在していても、また他の異なる似たようなパターンが存在したとしても、高精度に顔属性を判定することが可能となった。
【００６７】
なお、以上の説明においては、デジタルカメラに顔属性推定装置が設けられる場合についてのものであったが、携帯電話、監視カメラ、車載機器などにも応用可能であることは言うまでもない。
【００６８】
また、画像内に複数の人物の顔がある場合には、検出された複数の顔のそれぞれに対して上述の処理を行なうようにしてもよい。
【００６９】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態における顔属性推定装置を含んだシステムの構成、その機能的構成およびその処理手順は、図１〜図４に示す第１の実施の形態において説明したものと同様であり、顔属性判定部１６の機能のみが異なる。したがって、重複する構成および機能の詳細な説明は繰り返さない。
【００７０】
顔属性判定部１６は、パターン類似度算出部１５によって算出された類似度から顔属性を判定する際に、小領域の位置情報に応じて重みを付加して類似度の総和ｆを算出する。それぞれの小領域の類似度ｓ（ｘ）に付加する重みをＷｘとすると、類似度の総和ｆは次式のようになる。
【００７１】
【数４】
2012068948.tif 000006
【００７２】
重みＷｘは小領域の位置から求められ、走査領域内において類似度を調べる対象のパターン（小領域）が統計的に得られる最も存在し得る位置に近ければ重みＷｘを大きな値とし、遠ざかるにつれて重みＷｘを小さな値とする。
【００７３】
図１０は、類似度に付加する重みＷｘを説明するための図である。図１０に示すように、抽出された走査領域７３において、より目の平均的な位置に近い小領域７１の重みＷｘ１を、より遠い位置にある小領域７２のＷｘ２よりも大きな値に設定する。
【００７４】
以上説明したように、本実施の形態における顔属性推定装置によれば、第１の実施の形態において説明した効果に加えて、目のパターンの類似度を算出する際に、眉などのような位置的に離れたものの類似度を加味しないようにすることができ、様々な顔画像に対してより高精度な顔属性の推定を行なうことが可能となった。
【００７５】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００７６】
１  カメラＩ／Ｆ、２  ＣＰＵ、３  ＳＤＲＡＭ、４  ＲＯＭ、５  ユーザ操作入力装置、６  顔検出器、７  顔属性推定器、８  ＬＣＤ  Ｉ／Ｆ、９  カードＩ／Ｆ、１０  バス、１１  画像供給部、１２  顔検出部、１３  走査領域抽出部、１４  領域走査部、１５  パターン類似度算出部、１６  顔属性判定部。
【図１】
2012068948.tif 000007
【図２】
2012068948.tif 000008
【図３】
2012068948.tif 000009
【図４】
2012068948.tif 000010
【図５】
2012068948.tif 000011
【図６】
2012068948.tif 000012
【図７】
2012068948.tif 000013
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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