(57)【要約】【課題】年齢推定の精度を向上させる。【解決手段】デジタルサイネージ装置１によれば、制御部２３は、撮像部３４により取得された撮像画像に顔認識処理を施し、得られた顔画像から性別・年齢推定プログラムによりユーザの第１の年齢推定値を取得する。次いで、制御部２３は、撮像画像から認識された顔画像から目間距離Ｄ及び目中心座標ｙを取得し、身長推定テーブル２５３ａを参照して目間距離Ｄ及び目中心座標ｙに基づきユーザの身長を推定する。次いで、制御部２３は、年齢別平均身長テーブルを参照し、推定された身長からユーザの第２の年齢推定値を取得する。そして、制御部２３は、第１の年齢推定値と第２の年齢推定値に基づいて、ユーザの最終的な年齢推定値を決定する。【選択図】図７
2016177394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物の撮像画像から前記人物の年齢を推定する第１の年齢推定手段と、
前記人物の撮像画像から前記人物の身長を推定する身長推定手段と、
前記身長推定手段により推定された身長と前記第１の年齢推定手段により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する決定手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記身長推定手段により推定された身長に基づいて、前記人物の年齢を推定する第２の年齢推定手段を備え、
前記決定手段は、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢と前記第２の年齢推定手段により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の年齢推定手段により推定された年齢が所定の範囲内の年齢である場合に、前記身長推定手段及び前記第２の年齢推定手段による推定を行って前記決定手段による前記人物の推定年齢を決定する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記所定の範囲内の年齢は、年代の境界から所定範囲の年齢である請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定手段は、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢に基づいて、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢を加味する割合と前記第２の年齢推定手段により推定された年齢を加味する割合を決定し、決定した割合に基づいて、前記人物の推定年齢を決定する請求項２〜４の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記決定手段は、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢が所定以下である場合に、前記第１の年齢推定手段より前記第２の年齢推定手段により推定された年齢を加味する割合を高くする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記決定手段は、前記身長推定手段により推定された身長が所定値を超えている場合、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢を前記人物の推定年齢として決定する請求項１〜６の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記人物の撮像画像を取得する撮像手段を備える請求項１〜７の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
人物の撮像画像から前記人物の年齢を推定する第１の年齢推定工程と、
前記人物の撮像画像から前記人物の身長を推定する身長推定工程と、
前記身長推定工程により推定された身長と前記第１の年齢推定工程により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する決定手段と、
を含む年齢推定方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
人物の撮像画像から前記人物の年齢を推定する第１の年齢推定手段、
前記人物の撮像画像から前記人物の身長を推定する身長推定手段、
前記身長推定手段により推定された身長と前記第１の年齢推定手段により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する決定手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、年齢推定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人物の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１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−５３８１３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、従来の年齢推定技術では、子供等の年齢推定精度が良くなかった。
【０００５】
本発明の課題は、年齢推定の精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の情報処理装置は、
人物の撮像画像から前記人物の年齢を推定する第１の年齢推定手段と、
前記人物の撮像画像から前記人物の身長を推定する身長推定手段と、
前記身長推定手段により推定された身長と前記第１の年齢推定手段により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する決定手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、年齢推定の精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態におけるデジタルサイネージ装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図１のスクリーン部の概略構成を示す図である。
【図３】身長推定テーブルのデータ格納例を示す図である。
【図４】目中心座標ｘ，目中心座標ｙ及び目間距離Ｄを説明するための図である。
【図５】（ａ）は、年齢別平均身長テーブルのデータ格納例を示す図、（ｂ）は、横軸に年齢別平均身長テーブルの年齢、縦軸に身長をプロットしたグラフである。
【図６】推定比率テーブルのデータ格納例を示す図である。
【図７】図１の制御部により実行されるコンテンツ出力処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な実施形態を詳細に説明する。以下の実施形態では、本発明に係る情報処理装置をデジタルサイネージ装置１に適用した場合を例にとり説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。
【００１０】
［デジタルサイネージ装置１の構成］
図１は、デジタルサイネージ装置１の主制御構成を示すブロック図である。図２は、図１のスクリーン部の概略構成を示す正面図である。デジタルサイネージ装置１は、例えば、店舗等に設置され、顧客に対して商品説明等のコンテンツを出力する装置である。
【００１１】
図１に示すように、デジタルサイネージ装置１は、コンテンツの映像光を照射する投影部２１と、投影部２１から照射された映像光を背面で受けて前面に投影するスクリーン部２２とを備えている。
【００１２】
まず、投影部２１について説明する。
投影部２１は、制御部２３と、プロジェクタ２４と、記憶部２５と、通信部２６とを備えている。プロジェクタ２４、記憶部２５、通信部２６は、図１に示すように制御部２３に接続されている。
【００１３】
制御部２３は、記憶部２５のプログラム記憶部２５１に記憶されている各種のプログラムを実行して所定の演算や各部の制御を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラム実行時の作業領域となるメモリ（いずれも図示略）とを備えている。制御部２３は、記憶部２５のプログラム記憶部２５１に記憶されているプログラムとの協働により、後述するコンテンツ出力処理を実行する。制御部２３は、第１の年齢推定手段、身長推定手段、第２の年齢推定手段、決定手段として機能する。
【００１４】
プロジェクタ２４は、制御部２３から出力された画像データを映像光に変換してスクリーン部２２に向けて照射する投影装置である。プロジェクタ２４は、例えば、アレイ状に配列された複数個（ＸＧＡの場合、横１０２４画素×縦７６８画素）の微小ミラーの各傾斜角度を個々に高速でオン／オフ動作して表示動作することでその反射光により光像を形成する表示素子であるＤＭＤ（デジタルマイクロミラーデバイス）を利用したＤＬＰ（Digital Light Processing）(登録商標)プロジェクタが適用可能である。
【００１５】
記憶部２５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や不揮発性の半導体メモリ等により構成される。記憶部２５には、図１に示すように、プログラム記憶部２５１が設けられている。プログラム記憶部２５１には、制御部２３で実行されるシステムプログラムや後述するコンテンツ出力処理を始めとする各種処理を実行するための処理プログラム、顔認識プログラム（顔認識エンジン）、性別・年齢推定プログラム（性別・年齢推定エンジン）等のアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。
【００１６】
また、記憶部２５には、コンテンツ記憶部２５２、身長推定テーブル記憶部２５３、年齢別平均身長テーブル記憶部２５４、推定比率テーブル記憶部２５５等が設けられている。  
コンテンツ記憶部２５２には、コンテンツのカテゴリー（例えば、コンテンツで説明する商品のカテゴリー等）別に、性別と年齢の組み合わせに対応付けて、その性別と年齢の組み合わせに適合したコンテンツのコンテンツデータが記憶されている。また、その他、どのような性別と年齢にも対応する汎用的なコンテンツ（汎用コンテンツと呼ぶ）のコンテンツデータも記憶されている。コンテンツデータは、複数のフレーム画像により構成される動画データ及び各フレーム画像に対応する音声データにより構成されている。
【００１７】
身長推定テーブル記憶部２５３には、撮像画像における人物の目間距離Ｄと２つの目の中心位置のｙ座標（目中心座標ｙと呼ぶ）に基づいて人物の身長を推定するための身長推定テーブル２５３ａが記憶されている。
【００１８】
図３に、身長推定テーブル２５３ａのデータ格納例を示す。身長推定テーブル２５３ａは、撮像部３４により得られる人物の撮像画像における目間距離Ｄと目中心座標ｙとの組み合わせに対応付けて、この目間距離Ｄと目中心座標ｙに基づく身長推定値を格納したテーブルである。この身長推定テーブル２５３ａに記憶されている情報は、予め撮像部３４で様々な身長の人物を様々な距離で撮影して実験を行った結果に基づいて作成したテーブルを記憶したものである。
【００１９】
ここで、図４を参照して、目中心座標ｘ、目中心座標ｙ及び目間距離Ｄについて説明する。図４においては、一例として、撮像部３４により得られる撮像画像が６４０×４８０画素である場合を示している。図４に示すように、撮像部３４により取得された撮像画像の座標の左上をｘ＝０、ｙ＝０、右下をｘ＝６３９、ｙ＝４７９と定義する。目中心座標ｘは、撮像画像から認識された顔の２つの目の位置のｘ座標の平均であり、値の範囲は、０〜６３９である。目中心座標ｙは、撮像画像から認識された顔の２つの目の位置のｙ座標の平均であり、値の範囲は、０〜４７９である。目間距離Ｄは、撮像画像から認識された顔の２つの目の距離であり、値の範囲は、０〜３２０である。
【００２０】
目間距離Ｄにより、デジタルサイネージ装置１を操作する顧客（ユーザ）の位置のデジタルサイネージ装置１からのおおよその距離を特定することができる。ユーザがデジタルサイネージ装置１から離れているほど目間距離Ｄは小さくなり、ユーザがデジタルサイネージ装置１から近いほど目間距離Ｄは大きくなる。また、デジタルサイネージ装置１からの距離が同じ場合、目中心座標ｙにより、ユーザの目の位置のおおよその高さを特定することができる。人物の目の高さは、身長によって大きく変化する。即ち、目間距離Ｄと目中心座標ｙとによりユーザのおおよその身長を推定することができる。
【００２１】
年齢別平均身長テーブル記憶部２５４には、男女別に、年齢別の平均身長を格納した年齢別平均身長テーブル２５４ａが記憶されている。図５（ａ）に、年齢別平均身長テーブル２５４ａのデータ格納例を示す。図５（ｂ）に、横軸に年齢別平均身長テーブル２５４ａの年齢、縦軸に身長をプロットしたグラフを示す。なお、図５（ａ）、（ｂ）においては、一例として日本人の年齢別の平均身長を示している。年齢別平均身長テーブル２５４ａは、身長推定値から年齢を推定する際に参照される。
【００２２】
推定比率テーブル記憶部２５５には、推定比率テーブル２５５ａが記憶されている。推定比率テーブル２５５ａは、最終的に年齢を推定する際に、撮像画像に基づく年齢推定値（第１の年齢推定値）と身長推定値に基づく年齢推定値（第２の年齢推定値）のそれぞれをどれだけ加味するかの割合（比率）を示す情報を格納したテーブルである。
【００２３】
図６に、推定比率テーブル２５５ａの一例を示す。図６に示すように、推定比率テーブル２５５ａは、第１の年齢推定値に対応付けて、最終的に年齢を推定する際に第１の年齢推定値を加味する割合と第２の年齢推定値を加味する割合とを格納したテーブルである。
【００２４】
ここで、図５（ｂ）に示すように、成長期が終了するまでの間（１５歳くらいまで）は、年齢によって平均身長が大きく変化する。即ち、身長からある程度年齢の推定が可能である。成人になると、年齢が変わっても平均身長の変化がほとんどない。即ち、成人は、身長から年齢を推定することが難しい。また、一般的に、撮像画像に基づく年齢推定は、成人は精度が良く、子供は精度が悪い。そこで、推定比率テーブル２５５ａにおいては、図６に示すように、第１の年齢推定値が成長期（ここでは、１５歳とする）の終了までに該当する場合には、第１の年齢推定値より第２の年齢推定値の割合が高く設定され、成人の場合には、第２の年齢推定値をほとんど加味しないように設定されている。
【００２５】
なお、推定した年齢は、一般的に、１０歳未満、１０代、２０代、３０代・・・のように年代に振り分けられ、推定した年代に応じた処理が実行される。その際、年代の境界から所定範囲の年齢（例えば、８歳〜１１歳、１８歳〜２１歳等）では、年齢推定を誤ると年代の振り分けを誤ってしまうことになり、年代に応じた処理が実行されなくなってしまう。そこで、本実施形態では、第１の年齢推定値が年代の境界から所定範囲の年齢となった場合に、第２の年齢推定値を加味して最終的な年齢を推定するようになっており、図６に示すように、推定比率テーブル２５５ａには、第１の年齢推定値が年代の境界から所定範囲の年齢である場合についての割合が記憶されている。
【００２６】
その他、記憶部２５には、顧客を識別するためのＩＤ情報に対応付けて、その顧客についてのユーザ登録情報（顧客登録情報）やクーポン情報等が記憶されている。
【００２７】
図１に戻り、通信部２６は、モデム、ルータ、ネットワークカード等により構成され、ＬＡＮ等の通信ネットワークに接続された外部機器との通信を行う。
【００２８】
次に、スクリーン部２２について説明する。
図２に示すように、スクリーン部２２には、画像形成部２７と、画像形成部２７を支持する台座２８とが備えられている。
【００２９】
画像形成部２７は、映像光の照射方向に対して略直交するように配置された、例えばアクリル板などの人型に成形された一枚の透光板２９に、フィルム状のフレネルレンズが積層された背面投影用のフィルムスクリーン２９１や予め印刷されたフィルム２９２が貼付されて構成されたスクリーンである。プロジェクタ２４は、画像形成部２７のフィルムスクリーン２９１が貼付された領域に画像を投影する。画像形成部２７と前述したプロジェクタ２４とにより出力手段を構成している。
【００３０】
台座２８には、ボタン式の操作部３２と、音声を出力するスピーカなどの音声出力部３３と、撮像部３４と、非接触通信部３５とが設けられている。
【００３１】
操作部３２は、各種操作ボタンを備え、操作ボタンの押下信号を検出して制御部２３に出力する。操作ボタンの押下により、例えば、出力対象のコンテンツのカテゴリーを切り替えることができる。
【００３２】
撮像部３４は、デジタルサイネージ装置１に対向する空間の画像を撮影して撮像画像を取得する撮像手段である。撮像部３４は、図示は省略するが、光学系及び撮像素子を備えるカメラと、カメラを制御する撮像制御部とを備えている。
カメラの光学系は、デジタルサイネージ装置１の前にいるユーザを撮影可能な方向に向けられている。また、その撮像素子は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-oxide Semiconductor）等のイメージセンサである。そして、撮像素子は、光学系を通過した光学像を２次元の画像信号に変換する。
【００３３】
非接触通信部３５は、ＮＦＣ（Near Field Communication）等による無線通信機能を備え、ＩＣカード２や携帯端末３と無線通信を行うことにより、ＩＣカード２や携帯端末３に対してデータの読み書きを行ったり、携帯端末３とデータの送受信を行ったりする。
ここで、ＩＣカード２は、デジタルサイネージ装置１が設置された店舗の会員カード等であり、非接触通信が可能であり、ユーザを識別するためのＩＤ情報等が記憶されている。携帯端末３は、ユーザが所持している、非接触通信可能な携帯端末であり、ユーザを識別するためのＩＤ情報等が記憶されている。
【００３４】
操作部３２と、音声出力部３３と、撮像部３４と、非接触通信部３５は、図１に示すように制御部２３に接続されている。
【００３５】
［デジタルサイネージ装置１の動作］
次に、デジタルサイネージ装置１の動作について説明する。
【００３６】
図７に、デジタルサイネージ装置１において実行されるコンテンツ出力処理のフローチャートを示す。コンテンツ出力処理は、デジタルサイネージ装置１の電源がＯＮとなった際に、制御部２３とプログラム記憶部２５１に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
【００３７】
まず、制御部２３は、画像形成部２７及び音声出力部３３によりコンテンツを出力させる（ステップＳ１）。具体的に、制御部２３は、コンテンツ記憶部２５２から出力対象のコンテンツのコンテンツデータを読み出し、そのフレーム画像を順次プロジェクタ２４に出力してプロジェクタ２４により画像形成部２７に投影させる。また、読み出した音声データを音声出力部３３に出力し、コンテンツの音声を出力させる。
なお、電源投入当初は、例えば、汎用コンテンツの再生を行う。
【００３８】
次いで、制御部２３は、ユーザ操作が検出されたか否かを判断する（ステップＳ２）。ここでは、操作部３２の何れかの操作ボタンの操作、ＩＣカード２をかざす操作、携帯端末３をかざす操作、の何れかが検出されたか否かを判断する。
【００３９】
ユーザ操作が検出されていないと判断した場合（ステップＳ２；ＮＯ）、制御部２３は、ステップＳ１に戻る。
【００４０】
ユーザ操作が検出されたと判断した場合（ステップＳ２；ＹＥＳ）、制御部２３は、撮像部３４により撮影を行わせ、撮像画像を取得する（ステップＳ３）。
【００４１】
次いで、制御部２３は、顔認識プログラムを読み出して、ステップＳ２で取得した撮像画像に対して顔認識処理を行う（ステップＳ４）。顔認識処理は、例えば、特開２０１２−５３８１３号公報に記載のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴を用いた手法等、公知の画像処理技術を用いて行うことができる。
【００４２】
次いで、制御部２３は、性別・年齢推定プログラムを読み出して、撮像画像から認識された顔の画像に基づいて撮影画像中の人物、即ちユーザの性別及び年齢を推定する（ステップＳ５）。顔画像に基づく性別及び年齢の推定は、例えば、特開２０１２−５３８１３号公報に記載の顔領域のシワ特徴量、シミ特徴量、唇特徴量に基づく人物属性推定技術等、公知の画像処理技術を用いて行うことができる。ステップＳ５における撮像画像に基づく年齢推定を第１の年齢推定と呼ぶ。
【００４３】
次いで、制御部２３は、第１の年齢推定により得られた第１の年齢推定値が年代の境界から所定範囲の値であるか否かを判断する（ステップＳ６）。年代の境界から所定範囲の値とは、年代の境界から±２歳の範囲等である。
【００４４】
第１の年齢推定値が年代の境界から所定範囲の値であると判断した場合（ステップＳ６；ＹＥＳ）、制御部２３は、ステップＳ４で認識された顔の画像から目を抽出し、目間距離Ｄ及び目中心座標ｙを取得する（ステップＳ７）。具体的に、制御部２３は、２つの目の間の距離を算出して目間距離Ｄとして取得する。また、２つの目の中心の座標を算出してそのｙ座標を目中心座標ｙとして取得する。
【００４５】
次いで、制御部２３は、取得した目間距離Ｄ及び目中心位置ｙに基づいて、ユーザの身長を推定する（ステップＳ８）。具体的に、制御部２３は、身長推定テーブル記憶部２５３に記憶されている身長推定テーブル２５３ａを参照し、目間距離Ｄ及び目中心位置ｙからユーザの身長推定値を取得する。
【００４６】
次いで、制御部２３は、取得した身長推定値が所定の身長を超えているか否かを判断する（ステップＳ９）。所定の身長を超えていないと判断した場合（ステップＳ９；ＮＯ）、制御部２３は、身長に基づく年齢推定を行う（ステップＳ９）。具体的に、制御部２３は、年齢別平均身長テーブル記憶部２５４に記憶されている年齢別平均身長テーブル２５４ａを参照し、身長推定値に対応付けられている年齢を第２の年齢推定値として取得する。身長推定値に基づく年齢推定を第２の年齢推定と呼ぶ。
【００４７】
そして、制御部２３は、第１の年齢推定値及び第２の年齢推定値に基づいて、撮像画像中のユーザの最終的な年齢推定値を決定し（ステップＳ１０）、ステップＳ１３に移行する。
ステップＳ１０において、制御部２３は、推定比率テーブル２５５ａを参照し、第１の年齢推定を加味する割合と第２の年齢推定を加味する割合を決定し、決定した割合に基づいて、撮像画像中のユーザの最終的な年齢推定値を決定する。例えば、第１の年齢推定値が９歳、第２の年齢推定値が１１歳であった場合、推定比率テーブル２５５ａから、第１の年齢推定の割合を３０％、第２の年齢推定の割合を７０％に決定する。最終的な年齢推定値の算出式は、第１の年齢推定値×３０％＋第２の年齢推定値×７０％となり、これを計算すると、年齢推定値は、９×０．３＋１１×０．７＝１０．４歳に決定される。
【００４８】
一方、ステップＳ６において、第１の年齢推定値が年代の境界から所定範囲の値ではないと判断した場合（ステップＳ６；ＮＯ）、または、ステップＳ９において、身長推定値が所定値を超えていると判断した場合（ステップＳ９；ＹＥＳ）、制御部２３は、第１の年齢推定値を撮像画像中のユーザの最終的な年齢推定値として決定し（ステップＳ１２）、ステップＳ１３に移行する。
【００４９】
ここで、第１の年齢推定値が年代の境界から所定範囲の値ではない場合、第１の年齢推定値に若干のずれがあっても年代を間違えて処理されることはないため、本実施の形態では第２の年齢推定値を加味した年齢推定を行わずに、第１の年齢推定値を最終的な年齢推定値として決定する。また、身長推定値が所定値を超えている場合、身長に基づく第２の年齢推定を行うとかえって年齢推定を誤る可能性がある（又は、身長から年齢が推測できない）ため、第２の年齢推定値を加味した年齢推定を行わずに、第１の年齢推定値を最終的な年齢推定値として決定する。
【００５０】
ステップＳ１３において、制御部２３は、出力対象のコンテンツを推定した性別及び年齢に応じたコンテンツに決定する（ステップＳ１３）。例えば、コンテンツのカテゴリーを切り替える操作が検出された場合、出力対象のコンテンツを、切り替え先のカテゴリーのコンテンツのうち推定した性別及び年代に応じたコンテンツに決定する。
【００５１】
次いで、制御部２３は、検出されたユーザ操作に応じた処理を実行する（ステップＳ１４）。例えば、コンテンツのカテゴリーを切り替える操作が検出された場合、出力対象をステップＳ１３で決定したコンテンツに切り替えて画像形成部２７及び音声出力部３３によりコンテンツを一通り出力させる。また、例えば、ＩＣカード２や携帯端末３をかざす操作が検出された場合、ＩＣカード２や携帯端末３をかざした後の操作案内用のコンテンツをステップＳ１１で確定した性別及び年代に応じた操作案内用のコンテンツに切り替えて画像形成部２７及び音声出力部３３によりコンテンツの出力を行わせ、操作に応じた処理（例えば、くじ引きやポイント加算）を実行する。ユーザ操作に応じた処理が終了すると、制御部２３は、ステップＳ１に戻る。
【００５２】
デジタルサイネージ装置１の電源がＯＮの間、制御部２３は、ステップＳ１〜ステップＳ１４の処理を繰り返し実行する。
【００５３】
以上説明したように、デジタルサイネージ装置１によれば、制御部２３は、撮像部３４により取得された撮像画像に顔認識処理を施し、得られた顔画像に基づいて性別・年齢推定プログラムによりユーザの第１の年齢推定値を取得する。次いで、制御部２３は、撮像画像から認識された顔画像から目間距離Ｄ及び目中心座標ｙを取得し、身長推定テーブル２５３ａを参照して目間距離Ｄ及び目中心座標ｙに基づきユーザの身長を推定する。次いで、制御部２３は、年齢別平均身長テーブル２５４ａを参照し、推定された身長に基づいてユーザの第２の年齢推定値を取得する。そして、第１の年齢推定値と第２の年齢推定値に基づいて、ユーザの最終的な年齢推定値を決定する。
【００５４】
従って、性別・年齢推定プログラムにより撮像画像に基づいて推定した年齢だけでなく、身長に基づいて推定した年齢も加味して最終的な年齢を推定するので、年齢推定の精度を向上させることができる。
【００５５】
身長を加味した年齢の推定は、性別・年齢推定プログラムにより推定された第１の年齢推定値が所定の範囲内の年齢である場合、例えば、年代の境界から所定範囲の年齢である場合にのみ行われるので、必要な年齢推定精度を確保しつつ効率的に年齢推定を行うことができる。
【００５６】
また、第１の年齢推定値により推定された身長が所定値を超えている場合、身長を加味した年齢の推定は行わないので、身長を加味した年齢の推定が有効な場合にのみ身長を加味した年齢の推定を行うことができる。
【００５７】
また、第１の年齢推定値に基づいて、第１の年齢推定値を加味する割合と第２の年齢推定値を加味する割合を決定し、決定した割合に基づいて、最終的な年齢推定値を決定するので、第１の年齢推定値の精度に応じて第２の年齢推定値を加味する割合を変えることができる。例えば、一般的に子供は成人より第１の年齢推定値の精度が低いが、第１の年齢推定値が所定以下である場合、第１の年齢推定値より第２の年齢推定値を加味する割合を高くすることで、年齢推定精度を向上させることができる。
【００５８】
なお、上記実施形態における記述内容は、本発明に係るデジタルサイネージ装置の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
【００５９】
例えば、上記実施形態においては、撮像画像中のユーザの目間距離Ｄ及び目中心座標ｙに基づいてユーザの身長を推定する場合を例にとり説明したが、身長の推定は、この技術に限定されず、他の公知の身長推定技術を用いて行うこととしてもよい。例えば、撮像画像にユーザの全身が写っている場合に、撮像画像中におけるユーザの頭−足方向の長さが目間距離Ｄの何倍であるかに基づいて、身長の推定を行うこととしてもよい。
【００６０】
また、上記実施形態においては、撮像画像（顔画像）に基づく性別の推定と年齢の推定を一つのプログラムで行う場合を例にとり説明したが、性別を推定するプログラムと年齢を推定するプログラムは別々のものであってもよい。
【００６１】
また、上記実施形態においては、コンテンツが動画（音声付）である場合を例にとり説明したが、これに限定されず、例えば、画像のみとしてもよい。
【００６２】
また、上記実施形態においては、本発明をプロジェクタからスクリーンに画像を投影することで画像の表示を行うデジタルサイネージ装置に適用した場合を例にとり説明したが、例えば、パーソナルコンピュータ等の他の情報処理装置に適用しても同様の効果を奏することができ、この例に限定されない。
【００６３】
その他、デジタルサイネージ装置の細部構成及び細部動作に関しても、発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【００６４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
［付記］
＜請求項１＞
人物の撮像画像から前記人物の年齢を推定する第１の年齢推定手段と、
前記人物の撮像画像から前記人物の身長を推定する身長推定手段と、
前記身長推定手段により推定された身長と前記第１の年齢推定手段により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する決定手段と、
を備える情報処理装置。
＜請求項２＞
前記身長推定手段により推定された身長に基づいて、前記人物の年齢を推定する第２の年齢推定手段を備え、
前記決定手段は、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢と前記第２の年齢推定手段により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する請求項１に記載の情報処理装置。
＜請求項３＞
前記第１の年齢推定手段により推定された年齢が所定の範囲内の年齢である場合に、前記身長推定手段及び前記第２の年齢推定手段による推定を行って前記決定手段による前記人物の推定年齢を決定する請求項２に記載の情報処理装置。
＜請求項４＞
前記所定の範囲内の年齢は、年代の境界から所定範囲の年齢である請求項３に記載の情報処理装置。
＜請求項５＞
前記決定手段は、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢に基づいて、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢を加味する割合と前記第２の年齢推定手段により推定された年齢を加味する割合を決定し、決定した割合に基づいて、前記人物の推定年齢を決定する請求項２〜４の何れか一項に記載の情報処理装置。
＜請求項６＞
前記決定手段は、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢が所定以下である場合に、前記第１の年齢推定手段より前記第２の年齢推定手段により推定された年齢を加味する割合を高くする請求項５に記載の情報処理装置。
＜請求項７＞
前記決定手段は、前記身長推定手段により推定された身長が所定値を超えている場合、前記第１の年齢推定手段により推定された年齢を前記人物の推定年齢として決定する請求項１〜６の何れか一項に記載の情報処理装置。
＜請求項８＞
前記人物の撮像画像を取得する撮像手段を備える請求項１〜７の何れか一項に記載の情報処理装置。
＜請求項９＞
人物の撮像画像から前記人物の年齢を推定する第１の年齢推定工程と、
前記人物の撮像画像から前記人物の身長を推定する身長推定工程と、
前記身長推定工程により推定された身長と前記第１の年齢推定工程により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する決定手段と、
を含む年齢推定方法。
＜請求項１０＞
コンピュータを、
人物の撮像画像から前記人物の年齢を推定する第１の年齢推定手段、
前記人物の撮像画像から前記人物の身長を推定する身長推定手段、
前記身長推定手段により推定された身長と前記第１の年齢推定手段により推定された年齢とに基づいて前記人物の推定年齢を決定する決定手段、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【００６５】
１  デジタルサイネージ装置
２１  投影部
２２  スクリーン部
２３  制御部
２４  プロジェクタ
２５  記憶部
２５１  プログラム記憶部
２５２  コンテンツ記憶部
２５３  身長推定テーブル記憶部
２５４  年齢別平均身長テーブル記憶部
２５５  推定比率テーブル記憶部
２６  通信部
２７  画像形成部
２８  台座
２９  透光板
３２  操作部
３３  音声出力部
３４  撮像部
３５  非接触通信部
２  ＩＣカード
３  携帯端末
【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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