(57)【要約】      （修正有）【課題】顔画像の識別精度を向上させる識別装置、調整装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】入力データを取得する入力画像取得手段と、取得手段により取得された入力データがどのクラスに属するかを、設定された複数のクラスの何れにデータが属するかを識別する識別器に基づいて、識別する識別手段とを有する。また、設定されたクラスに属する学習データを取得する取得手段と、取得手段により取得された学習データに基づいて、識別器のパラメータを調整する調整手段とを有する。【選択図】図２
2017102671.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記入力データがどのクラスに属するかを、設定された２以上のクラスを包含するクラスを含む複数のクラスの何れにデータが属するかを識別する識別器に基づいて、識別する識別手段と、
を有する識別装置。
【請求項２】
前記識別器は、設定された２以上のクラスを包含する第１のクラスと、第２のクラスと、の何れにデータが属するかを識別する複数の識別器であり、
前記複数の識別器のそれぞれは、データが属するものとして識別するクラスが互いに異なり、
前記取得手段は、前記入力データとして、第１の入力データと第２の入力データとを取得し、
前記識別手段は、前記取得手段により取得された前記第１の入力データと前記第２の入力データとのそれぞれがどのクラスに属するかを、前記複数の識別器に基づいて、識別し、
前記識別手段により識別された前記第１の入力データのクラスと前記第２の入力データのクラスとに基づいて、前記第１の入力データと前記第２の入力データとのクラスの同異を決定する決定手段を更に有する請求項１記載の識別装置。
【請求項３】
前記複数の識別器のそれぞれは、前記第１のクラスと、前記第１のクラスに属するデータ以外のデータを全て含む前記第２のクラスと、の何れにデータが属するかを識別する識別器であり、
前記識別手段は、前記取得手段により取得された前記第１の入力データと前記第２の入力データとのそれぞれがどのクラスに属するかを、前記複数の識別器に基づいて、識別する請求項２記載の識別装置。
【請求項４】
前記複数の識別器のそれぞれは、前記第１のクラスと、設定された１以上のクラスを包含する前記第２のクラスと、の何れにデータが属するかを識別する識別器であり、
前記識別手段は、前記取得手段により取得された前記第１の入力データと前記第２の入力データとのそれぞれがどのクラスに属するかを、前記複数の識別器に基づいて、識別する請求項２記載の識別装置。
【請求項５】
前記識別手段は、前記取得手段により取得された前記第１の入力データと前記第２の入力データとのそれぞれがどのクラスに属するかを、それぞれが線形識別器である前記複数の識別器を用いて、識別する請求項２乃至４何れか１項記載の識別装置。
【請求項６】
前記識別手段は、前記取得手段により取得された前記第１の入力データと前記第２の入力データとのそれぞれがどのクラスに属するかを、それぞれがニューラルネットワークである前記複数の識別器を用いて、識別する請求項２乃至４何れか１項記載の識別装置。
【請求項７】
前記識別手段は、前記取得手段により取得された前記第１の入力データと前記第２の入力データとのそれぞれがどのクラスに属するかを、前記複数の識別器に含まれる第１の識別器に基づいて、識別し、更に、前記複数の識別器に含まれる前記第１の識別器による識別結果を更に詳細に識別する第２の識別器に基づいて、識別する請求項２乃至６何れか１項記載の識別装置。
【請求項８】
前記決定手段は、前記複数の識別器のそれぞれにより識別された前記第１の入力データのクラス識別結果を連結したベクトルと、前記複数の識別器のそれぞれにより識別された前記第２の入力データのクラス識別結果を連結したベクトルと、の比較に基づいて、前記第１の入力データと前記第２の入力データとのクラスの同異を決定する請求項２乃至７何れか１項記載の識別装置。
【請求項９】
前記取得手段は、前記入力データとして、人間の顔が写る画像データを取得し、
前記識別手段は、前記取得手段により取得された前記入力データがどのクラスに属するかを、設定された２以上の人物個人を示すクラスを包含するクラスを含む複数のクラスの何れにデータが属するかを識別する前記識別器に基づいて、識別する請求項１乃至８何れか１項記載の識別装置。
【請求項１０】
設定されたクラスに属する学習データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記学習データに基づいて、設定された２以上のクラスを包含するクラスを含む複数のクラスの何れにデータが属するかを識別し、前記複数のクラスの何れかのクラスに前記設定されたクラスが包含される識別器のパラメータを調整する調整手段と、
を有する調整装置。
【請求項１１】
識別装置が実行する情報処理方法であって、
入力データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された前記入力データがどのクラスに属するかを、設定された２以上のクラスを包含するクラスを含む複数のクラスの何れにデータが属するかを識別する識別器に基づいて、識別する識別ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１２】
調整装置が実行する情報処理方法であって、
設定されたクラスに属する学習データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記学習データに基づいて、設定された２以上のクラスを包含するクラスを含む複数のクラスの何れにデータが属するかを識別し、前記複数のクラスの何れかのクラスに前記設定されたクラスが包含される識別器のパラメータを調整する調整手段と、
を含む情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１乃至９何れか１項記載の識別装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１０記載の調整装置の各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、識別装置、調整装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
撮影された画像データ内に写るオブジェクトの画像を高度に処理して有用な情報を抽出する技術が多く提案されており、その中でも人間の顔画像を認識して、顔の属性を検出する顔認識と呼ばれる技術がある。顔認識の例として、顔から人物の性別を推定する性別推定、顔から人物の年齢を推定する年齢推定、又は２つの顔画像が同じ人物であるか否かを識別する顔識別等がある。
顔識別では、撮影する向きの違いや照明の当たり方の違いにより、同じ人物でも顔画像の見た目の変化が大きく、人物を識別する上で大きな課題になることが非特許文献１等に開示されている。顔識別では、それら課題を解決するために、大きく分けて２つの手法がある。
一つ目の手法は、顔画像から個人を識別し得る見た目の特徴だけを取り出す変換を行う手法である。一つ目の手法による顔識別は、２つの顔画像それぞれから抽出した見た目の特徴を比較することで行われる。例えば、非特許文献２に開示されている画像変換の手法がある。
【０００３】
二つ目の手法は、顔の見た目を直接比較するのではく、顔画像から、性別、目の色、肌の色等、顔の属性を表す高次の特徴を取り出して比較する手法である。二つ目の手法による顔識別は、検出した複数の属性値をベクトルとみなし、２つの顔画像それぞれから検出したベクトルを比較することで行われる。二つ目の手法としては、人手で明示的に検出すべき属性を設計して、それぞれの属性検出器を機械学習しておく方法が、非特許文献３に開示されている。
ただし、非特許文献３に開示されている方法は、属性検出器を機械学習するために、検出したい属性を持つことを示すラベル付きの顔画像を十分な数だけ収集する必要があり、非常に手間がかかる方法である。また、検出すべき属性の設計が顔識別の精度に影響する。そのため、非特許文献３には、どんな属性を検出すべきかについても、機械学習で暗黙的に設計する手法がより高精度であることが開示されている。
非特許文献３に開示されているこの手法では、明示的に属性検出器を機械学習するのではなく、顔画像がある特定人物か否かを識別するような、いわゆるＯｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の人物識別器を多数、機械学習して属性検出器とする。そうすると、例えば、ある人物識別器について、その人物が青い目を持っているとしたら、その人物識別器は、暗黙的に青い目の有無を識別する属性検出器として働くと解釈できる。この手法では、予め用意した様々な人物について人物識別器を複数学習しておき、それぞれの識別器の出力である属性検出値を特徴ベクトルとして顔識別を行う。
【０００４】
更に、非特許文献４では、ある特定人物か否かを識別する人物識別器ではなく、ある特定の２人物のどちらであるか識別するＯｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の人物識別器を機械学習する方法が開示されている。例えば、もし、その２人物が高い鼻と低い鼻を持っているとしたら、その人物識別器は、暗黙的に鼻の高さを識別するような属性検出器として働くと解釈できる。非特許文献４に開示されている手法では、２人物の組み合わせで暗黙的な属性検出器を用意できるため、非特許文献３に開示されている手法よりもはるかに多くの数の暗黙的な属性検出器を使い、高精度を達成している。
一方、近年、ニューラルネットワークを多層に積み重ねて識別器を機械学習するＤｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇという手法が勃興している。調整可能なパラメータを多数持つ非線形識別器を、従来の機械学習手法とは比較にならないほど大量のデータを用いて機械学習することにより、従来の機械学習手法よりも高精度を達成している。非特許文献５、６では、顔識別において、非特許文献３に開示されているＯｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の暗黙的な属性検出器を数千人分、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇで学習した成果が報告されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｆａｃｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ａｃｒｏｓｓ  Ｐｏｓｅ  -Ｒｅｖｉｅｗ：  Ｘ．  Ｚｈａｎｇ，  Ｙ  Ｇａｏ：  ２００９
【非特許文献２】Ｆａｃｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｌｏｃａｌ  ｂｉｎａｒｙ  ｐａｔｔｅｒｎｓ：  Ｔ  Ａｈｏｎｅｎ，  Ａ  Ｈａｄｉｄ，  Ｍ  Ｐｉｅｔｉｋaｉｎｅｎ：  ２００４
【非特許文献３】Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  ａｎｄ  Ｓｉｍｉｌｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｆａｃｅ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ：  Ｎｅｅｒａｊ  Ｋｕｍａｒ，  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  Ｃ．  Ｂｅｒｇ，  Ｐｅｔｅｒ  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ，  ａｎｄ  Ｓｈｒｅｅ  Ｋ．  Ｎａｙａｒ：  ２００９
【非特許文献４】Ｔｏｍ−ｖｓ−Ｐｅｔｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ  ａｎｄ  Ｉｄｅｎｔｉｔｙ−Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｆｏｒ  Ｆａｃｅ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ：  Ｔｈｏｍａｓ  Ｂｅｒｇ  ａｎｄ  Ｐｅｔｅｒ  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ：  ２０１２
【非特許文献５】ＤｅｅｐＦａｃｅ：  Ｃｌｏｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｇａｐ  ｔｏ  Ｈｕｍａｎ−Ｌｅｖｅｌ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｉｎ  Ｆａｃｅ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ：  Ｙａｎｉｖ  Ｔａｉｇｍａｎ，  Ｍｉｎｇ  Ｙａｎｇ，  Ｍａｒｃ´Ａｕｒｅｌｉｏ  Ｒａｎｚａｔｏ，  Ｌｉｏｒ  Ｗｏｌｆ：  ２０１４
【非特許文献６】Ｄｅｅｐｌｙ  Ｌｅａｒｎｅｄ  Ｆａｃｅ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ  ａｒｅ  Ｓｐａｒｓｅ，  Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ，  ａｎｄ  Ｒｏｂｕｓｔ：  Ｙｉ  Ｓｕｎ，  Ｘｉａｏｇａｎｇ  Ｗａｎｇ，  ａｎｄ  Ｘｉａｏｏｕ  Ｔａｎｇ：  ２０１４
【非特許文献７】Ａ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｏｐｔｉｍａｌ  ｍａｒｇｉｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ：  Ｂｏｓｅｒ，  Ｂ．  Ｅ．；  Ｇｕｙｏｎ，  Ｉ．  Ｍ．；  Ｖａｐｎｉｋ，  Ｖ．  Ｎ．  ：  １９９２
【非特許文献８】ＩｍａｇｅＮｅｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｄｅｅｐ  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：  Ａ．  Ｋｒｉｚｈｅｖｓｋｙ，  Ｉ．  Ｓｕｔｓｋｅｖｅｒ，  Ｇ．  Ｈｉｎｔｏｎ：  ２０１２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献３に開示されているＯｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の暗黙的な属性検出器よりも、非特許文献４に開示されているＯｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の暗黙的な属性検出器のほうが高精度であった。そのため、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の暗黙的な属性検出器を、例えばＤｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇで学習することで、非特許文献５、６に開示されているＯｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の識別器よりも、更に高精度な識別器を学習することが期待できる。しかしながら、高精度の識別器をつくるためには可能な限り大量の学習データを必要とするが、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の暗黙的な属性検出器を機械学習するには特定２人物の学習データのみしか利用できないという制約がある。そのため、機械学習のためのデータ量が不足するという課題があり、従来の方法ではＯｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の暗黙的な属性検出器を十分に学習できず、識別器の高精度化を達成できなかった。
そこで、本発明は、識別精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の識別装置は、入力データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記入力データがどのクラスに属するかを、設定された２以上のクラスを包含するクラスを含む複数のクラスの何れにデータが属するかを識別する識別器に基づいて、識別する識別手段と、を有する。
また、本発明の調整装置は、設定されたクラスに属する学習データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記学習データに基づいて、設定された２以上のクラスを包含するクラスを含む複数のクラスの何れにデータが属するかを識別し、前記複数のクラスの何れかのクラスに前記設定されたクラスが包含される識別器のパラメータを調整する調整手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、識別精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】オブジェクト識別装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】オブジェクト識別装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】オブジェクト識別装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】画像識別部の詳細等の一例を示す図である。
【図５】特徴抽出部の詳細等の一例を示す図である。
【図６】暗黙属性検出部による識別処理を説明する図である。
【図７】特徴抽出部の詳細等の一例を示す図である。
【図８】暗黙属性検出部による識別処理を説明する図である。
【図９】暗黙属性検出部による識別処理を説明する図である。
【図１０】特徴抽出部の詳細等の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１１】
＜実施形態１＞
本実施形態では、オブジェクトとして人間の顔を扱い、人物の違いを顔画像から識別する顔識別に本実施形態の処理を適用する例を説明する。本実施形態では、１つの顔画像には必ず１人物の顔のみ写っていることとするが、画像に複数の顔が写る場合等では、前処理として公知の顔検出技術を用いて検出された顔それぞれについて本実施例で述べる処理を繰り返し行うこととする。
（オブジェクト識別装置のハードウェア構成）
図１は、オブジェクト識別装置１０００のハードウェア構成の一例を示す図である。オブジェクト識別装置１０００は、ＣＰＵ１０１、主記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、入力Ｉ／Ｆ１０４、出力Ｉ／Ｆ１０５を含む。ＣＰＵ１０１、主記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、入力Ｉ／Ｆ１０４、出力Ｉ／Ｆ１０５は、システムバス１０６を介して相互に接続されている。オブジェクト識別装置１０００は、コンピュータ等の情報処理装置で構成される。オブジェクト識別装置１０００は、入力データがどのクラスに属するかを識別する識別装置の一例である。
ＣＰＵ１０１は、オブジェクト識別装置１０００の処理を制御する中央演算装置である。主記憶装置１０２は、ＣＰＵ１０１のワークエリアや種々のデータの記憶領域として機能する記憶装置である。補助記憶装置１０３は、各種プログラム、各種閾値、各種設定値等のデータを格納する記憶装置である。入力Ｉ／Ｆ１０４は、外部の撮像装置からの画像情報等の入力に利用されるインターフェースである。出力Ｉ／Ｆ１０５は、外部の表示装置等への画像情報等の出力に利用されるインターフェースである。
ＣＰＵ１０１が補助記憶装置１０３等に記録されたプログラムに基づき処理を実行することによって、図２、４、５、７、１０で後述するオブジェクト識別装置１０００の機能、図３で後述するフローチャートの処理が実現される。
【００１２】
（オブジェクト識別装置の機能構成）
図２は、オブジェクト識別装置１０００の機能構成の一例を示す図である。オブジェクト識別装置１０００は、同一の人物であるかどうか識別すべき２つの顔画像を入力データとして取得する画像入力部１１００、画像入力部１１００により取得された画像を識別する画像識別部１２００を含む。また、オブジェクト識別装置１０００は、画像識別部１２００による識別結果を出力する外部出力部１３００、識別器の機械学習を行う学習部１４００を含む。
画像入力部１１００は、同一の人物かどうか識別すべき画像データを供給する装置である光学レンズと映像センサとを備えた撮像装置等から入力データとして顔画像を取得する。また、画像入力部１１００は、入力データを、補助記憶装置１０３や画像データが保持され読み出し可能な外付けの半導体メモリ等から取得することとしてもよい。
画像識別部１２００は、画像入力部１１００により取得された２つの顔画像が同じ人物であるか否かを識別する。画像識別部１２００の詳細については、図４等で後述する。画像識別部１２００の機能は、ＣＰＵ１０１による補助記憶装置１０３内のプログラムの実行により実現される。しかし、画像識別部１２００の機能は、専用回路（ＡＳＩＣ）、プロセッサ（リコンフィギュラブルプロセッサ、ＤＳＰ、ＣＰＵ等）等による特定のプログラムの実行によって実現されてもよい。また、画像識別部１２００の機能は、単一の専用回路、汎用回路（ＰＣ用ＣＰＵ）による特定のプログラムの実行によって、実現されてもよい。
【００１３】
外部出力部１３００は、画像識別部１２００の出力、つまり画像入力部１１００により取得された２つの顔画像の人物の同異を適切な形で外部に出力する。外部出力部１３００は、外部の液晶モニタ等に、画像入力部１１００により取得された入力データである画像データを表示する。また、外部出力部１３００は、表示した画像データに画像識別部１２００の出力を重畳表示する。また、外部出力部１３００は、表示したデータを電子データとして外部の記憶媒体等に出力することや、紙媒体への印刷形式で出力することができる。なお、外部出力部１３００は、出力の形式は上記に限定されず、例えば、画像識別部１２００による処理の結果のデータをコンソール出力や、メールで特定の宛先に送信する等してもよい。また、外部出力部１３００は、更に、複数の出力形式で画像識別部１２００による処理の結果を出力することとしてもよい。
学習部１４００は、補助記憶装置１０３等に記録されている学習データに基づいて、画像識別部１２００において利用される識別器を機械学習する。学習部１４００は、例えば、学習データに含まれる正解データを正解と識別するように、正解データ以外のデータを正解でないと識別するように、識別器のパラメータを調整することで、識別器を機械学習する。また、学習部１４００は、例えば、以下のようにして、ＡクラスとＢクラスとの２クラス識別器を機械学習する。即ち、学習部１４００は、学習データに含まれるＡクラスのデータをＡクラスと識別するように、学習データに含まれるＢクラスのデータをＢクラスと識別するように、識別器のパラメータを調整することで、識別器を機械学習する。学習部１４００を含むオブジェクト識別装置１０００は、識別器のパラメータを調整することで、識別器を機械学習する調整装置の一例である。
本実施形態では、オブジェクト識別装置１０００は、学習部１４００を有しており、学習部１４００を介して、識別器の機械学習を行い、機械学習を行った識別器に基づいて、識別処理を行うこととする。しかし、オブジェクト識別装置１０００は、学習部１４００を有さずに、外部の装置により機械学習された識別器に基づいて、識別処理を行うこととしてもよい。
【００１４】
図３は、本実施形態のオブジェクト識別装置１０００の処理の一例を示すフローチャートである。図３を用いて、オブジェクト識別装置１０００が、顔画像を識別する処理について説明する。
Ｓ３０１において、画像入力部１１００は、外部の撮像装置等から顔画像を、入力画像として取得する。
Ｓ３０２において、画像入力部１１００は、外部の撮像装置等からＳ３０１で取得した顔画像とクラスの同異を識別される対象である顔画像を、入力画像として取得する。
Ｓ３０３において、画像識別部１２００は、Ｓ３０１、Ｓ３０２で取得された２つの顔画像を識別する。Ｓ３０３の詳細は、図４〜１０で後述する。
Ｓ３０４において、外部出力部１３００は、Ｓ３０３での識別処理の結果を出力する。
【００１５】
（識別処理：概要）
図３のＳ３０３の処理について概要を述べる。図４は、画像識別部１２００の詳細等を説明する図である。画像識別部１２００は、特徴抽出部１２１０、類似度算出部１２２０を含む。
まず、特徴抽出部１２１０は、入力画像である識別すべき２つの顔画像を画像入力部１１００から取得する。特徴抽出部１２１０は、取得した入力画像それぞれから、個人を識別しうる特徴量を抽出する。
類似度算出部１２２０は、特徴抽出部１２１０により抽出された２つの入力画像の特徴量を比較し、２つの入力画像の特徴量の類似度を算出する。画像識別部１２００は、類似度算出部１２２０を介して算出した類似度と設定された閾値とを比較し、類似度が閾値より大きい場合、入力された２つの顔画像に写る人物は同じであると識別する。また、画像識別部１２００は、類似度算出部１２２０を介して算出した類似度が設定された閾値以下の場合、入力された２つの顔画像に写る人物は異なる人物であると識別する。
設定された閾値は、予め補助記憶装置１０３に設定ファイル等の形式で記録されている。ＣＰＵ１０１は、オブジェクト識別装置１０００の入力装置を介したユーザの操作に基づいて、補助記憶装置１０３に設定ファイルに記録されている設定された閾値の値を変更することができる。設定された閾値は、ユーザの希望する値に調整されているものとする。設定された閾値が低くなると、画像識別部１２００は、入力画像の人物を同一人物と識別する可能性が高まるが、別人物も誤って同一人物と識別する可能性も高まる。逆に設定された閾値が高くなると、画像識別部１２００は、別人物も誤って同一人物と識別する可能性が減少するが、同一人物を正しく同一人物と識別できない可能性が高まることになる。
【００１６】
（識別処理：特徴抽出処理詳細）
特徴抽出部１２１０の処理の詳細について説明する。特徴抽出部１２１０は、画像入力部１１００により取得された入力画像から、個人の識別に必要な特徴量を抽出する。図５は、特徴抽出部１２１０の詳細等の一例を示す図である。特徴抽出部１２１０は、複数の暗黙属性検出部１２１１を含む。
暗黙属性検出部１２１１のそれぞれは、画像入力部１１００から２つの入力画像を取得する。特徴抽出部１２１０は、暗黙属性検出部１２１１のそれぞれにより得られた検出処理の結果を統合する。より具体的には、特徴抽出部１２１０は、それぞれの入力画像について、暗黙属性検出部１２１１それぞれから得られたクラス識別結果の出力の値を連結して一つのベクトルにする。暗黙属性検出部１２１１の詳細は、図６で後述する。暗黙属性検出部１２１１それぞれは、互いに異なる顔の属性を検出する。そのため、暗黙属性検出部１２１１それぞれから得られた出力の値が連結されたベクトルは、様々な顔の属性値が多数集まって互いに相補的な情報となることで、個人を識別し得る特徴量たりうる。
なお、本実施形態では、特徴抽出部１２１０は、画像入力部１１００から取得した入力画像を直接、暗黙属性検出部１２１１に渡しているが、次のような処理を行うこととしてもよい。例えば、特徴抽出部１２１０は、非特許文献２に開示されている特徴抽出を行い、抽出した特徴量を暗黙属性検出部１２１１に対する入力とすることとしてもよい。このように暗黙属性検出部１２１１に入力する画像に前処理を行うことで、識別の精度が向上する場合がある。また、特徴抽出部１２１０は、画像入力部１１００から取得した入力画像を複数の部分に分解し、部分毎にその部分専用の暗黙属性検出部１２１１へ入力する処理を行ってもよい。
【００１７】
（識別処理：暗黙属性検出処理の詳細）
図５に示した暗黙属性検出部１２１１の詳細について、図６を用いて説明する。図６は、暗黙属性検出部１２１１による識別処理を説明する図である。暗黙属性検出部１２１１は、入力画像に写る顔が２クラスのうちいずれかに属するか識別する識別器である。図６（ａ）は、暗黙属性検出部１２１１により識別される人物グループの概要を示す図である。図６（ａ）は、識別境界をはさんで、人物グループＡと人物グループＢとが識別されている様子を示しており、入力画像が人物グループＡに属していることを示している。２クラスの識別処理とは、識別対象のデータが、一方のクラスに属するか、他方のクラスに属するか、を識別する処理である。
従来、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の識別器として、入力データが、ある人物であるか、他の人物であるか、を識別する識別器が利用されていた。Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の識別器とは、識別対象のデータが、ある特定のクラスに属するか他の特定のクラスに属するかを識別する識別器である。顔識別等において、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の識別器は、識別対象の顔画像データが、ある特定の人物であるか他の特定の人物であるかを識別することになる。しかし、本実施形態の暗黙属性検出部１２１１は、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の識別器のＯｎｅが拡張されて、入力データが、ある人物を包含する人物グループＡに属するか、他の人物グループＢに属するか、を識別する識別器である。即ち、本実施形態の暗黙属性検出部１２１１による２クラスの識別処理は、識別対象のデータが、設定された人物グループＡに属するか、人物グループＡとは異なる人物グループＢに属するかを識別する処理のことである。
図６（ａ）の識別境界は、予め用意された人物グループの顔画像をもとに機械学習されている。図６（ａ）の例における暗黙属性検出部１２１１による識別処理の意味は、次のように解釈できる。例えば、図６（ｂ）のように、予め用意された人物グループＡが全員男性であり、人物グループＢが全員女性であるとすると、識別境界は、以下のように解釈できる。即ち、識別境界は、直接的には入力画像が属する人物グループを識別しているが、暗黙的には、性別の属性値を識別する識別器であると解釈できる。別の例として図６（ｃ）のように、人物グループＡが全員白人であり、人物グループＢが全員黒人であるとすると、識別境界は、暗黙的に肌の色という属性値を識別する識別器であると解釈できる。
図６では簡便のために人間が理解し言語化できる属性の例を説明したが、属性とは人間が理解し言語化できるものに限らない。例えば、目や鼻、顔の輪郭の微妙な形等も、言語化はできないが個人を識別し得る属性の一例である。暗黙属性検出部１２１１は、これらの属性について識別することとしてもよい。
【００１８】
暗黙属性検出部１２１１の処理、実装の詳細は、学習処理の説明で後述するが、暗黙属性検出部１２１１の処理に用いられるパラメータ、つまり図６に示されるような識別境界は、機械学習により決定される。暗黙属性検出部１２１１のパラメータは、オブジェクト識別装置１０００の運用前に予め機械学習されているものとする。特徴抽出部１２１０に含まれる複数の暗黙属性検出部１２１１の処理、及び実装は、同一である。ただし、暗黙属性検出部１２１１のパラメータは、機械学習する際に用いた人物グループの構成が図６（ｂ）や（ｃ）のように異なるため、それぞれ、異なるパラメータとなっている。それにより、複数の暗黙属性検出部１２１１のそれぞれは、互いに異なる属性を暗黙的に検出することになる。
【００１９】
（暗黙属性検出部学習処理）
ここで、暗黙属性検出部１２１１の機械学習処理について説明する。学習部１４００は、入力データの識別処理を開始する前に、暗黙属性検出部１２１１のそれぞれを機械学習するものとする。本実施形態では、学習部１４００を有するオブジェクト識別装置１０００が、暗黙属性検出部１２１１のパラメータを調整することで、暗黙属性検出部１２１１の機械学習を行うとする。しかし、学習部１４００を有し、図１と同様のハードウェア構成を有する調整装置が、暗黙属性検出部１２１１のパラメータを調整することで、暗黙属性検出部１２１１の機械学習を行うこととしてもよい。その場合、調整装置は、機械学習した暗黙属性検出部１２１１の情報を、オブジェクト識別装置１０００に送信する。そして、オブジェクト識別装置１０００は、受信した情報に対応する暗黙属性検出部１２１１に基づいて、識別処理を行うこととする。このような構成とした場合、調整装置のＣＰＵが調整装置の主記憶装置に記録されているプログラムに基づき処理を実行することにより、調整装置の機能等が実現される。
学習部１４００は、補助記憶装置１０３、外部の記憶装置等に予め記録されている機械学習のための学習データを取得する。学習部１４００は、取得した学習データが複数人物のデータである場合、その複数人物から生成可能な人物グループのペアを全て生成する。例えば、学習データが４人の人物についてのデータである場合、学習部１４００は、１人ずつのペアが６通り、１人と２人とのペアが１２通り、１人と３人とのペアが４通り、二人と２人とのペアが６通りで、計２８通りの人物グループのペアを生成する。そして、学習部１４００は、生成した人物グループのペアのそれぞれに対応する暗黙属性検出部１２１１を機械学習する。人物グループのペアに対応する暗黙属性検出部１２１１は、その人物グループのペアのうち、一方の人物グループと、他方の人物グループと、を識別する。ＣＰＵ１０１は、生成した人物グループのペアのそれぞれに対応する暗黙属性検出部１２１１を、学習データを用いて機械学習する。
【００２０】
人物グループのペアを識別する暗黙属性検出部１２１１は、例えば、図６（ｂ）や（ｃ）のように、つくったグループ内の人物に、共通する属性があり、その属性を暗黙的に検出する識別器となることが期待される。しかし、人物グループの構成によっては図６（ｄ）のように人物グループ内で共通する属性がない場合、学習部１４００は、人物識別器としての識別境界を決定することができない。その場合、学習部１４００は、何の暗黙的な属性も検出しない識別器を学習することになる。そのような識別器は、顔識別にとっては寄与しない。そのため、オブジェクト識別装置１０００は、公知のＡｄａＢｏｏｓｔ等の手法を使って、そのような識別器の中から、暗黙的な属性検出器として顔識別に寄与するものを取捨選択すればよい。本実施形態では、暗黙属性検出部１２１１が識別するクラスは、人物グループ、又は人物個人である。また、暗黙属性検出部１２１１は、識別器の一例である。
ＡｄａＢｏｏｓｔとは、与えられたデータのクラスを最もよく識別できる識別器を一つずつ選ぶ逐次的な方法である。ＡｄａＢｏｏｓｔは、選ばれた識別器では正しく識別できなかったデータについての重みを大きくして、次によく識別できる識別器を選ぶことで、複数の識別器を組み合わせて使うときの総合的な性能を高める手法である。
【００２１】
また、学習データとして保持されている人物について、人種・性別・年齢等の明示的な属性が予め分かっている場合、学習部１４００は、人物グループのペアを可能な限り生成するのではなく、ある程度絞って人物グループのペアを生成することができる。例えば、学習部１４００は、明示的な属性が同じ顔画像についてクラスタリングをしておき、予め同じ人物グループとしてしまう方法等を行うこととしてもよい。なお、学習部１４００は、人物グループに含まれる人物の数を、典型的には数人（２人、３人、４人等）とすることが望ましい。人物グループ内の人数が増えれば増えるほど、人物グループ内の人物が共通の属性を持つ可能性が下がるためである。
暗黙属性検出部１２１１の処理、及び実装は、任意であるが、例えば次のようにしてもよい。例えば、学習部１４００は、線形識別器である暗黙属性検出部１２１１を機械学習することとしてもよい。線形識別器は、入力画像の画素値を順に一列に並べたベクトルをｆとして、識別境界の超平面を表すベクトルをａとして、バイアスをｂとすると、以下の式（１）として表せる。
【００２２】
【数１】
2017102671.tif 000003
【００２３】
学習部１４００は、識別境界ベクトルａとバイアスｂを機械学習で求める。その方法としては、例えば、非特許文献７に開示されているＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  （ＳＶＭ）等がある。ＳＶＭは、教師あり学習の一手法である。ＳＶＭの特徴は、識別境界を求めるための制約条件として、線形分離不可能な学習データに対する分類誤りを少し許容しつつ、残りの学習データに対してできるだけ離れた識別境界を求めることである。
また、学習部１４００は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である暗黙属性検出部１２１１を機械学習することとしてもよい。ＣＮＮとは、画像に畳み込み演算をした結果に更に別の畳み込み演算を行う処理を連結することで、画像が持つ情報を徐々に縮約していく非線形の画像変換器である。近年、ＣＮＮの階層を深くしたものがＤｅｅｐＮｅｔと呼ばれ、高精度を達成していることが、非特許文献８に開示されている。ＣＮＮは、次のような処理の繰り返しを行う手法である。ＣＮＮの１階層の処理は、入力画像をｆとして、畳み込み演算結果の画像ｇを次の式（２）及び（３）で得る。ＣＮＮの以降の階層では、前の階層で得た畳み込み演算結果の画像ｇが、その階層における入力画像ｆとなる。この処理が繰り返される。
【００２４】
【数２】
2017102671.tif 000004
【００２５】
【数３】
2017102671.tif 000005
【００２６】
式（２）の「＊」は畳み込み演算オペレータであり、詳細を式（３）に示す。式（２）の「＊」は、縦横の幅がそれぞれｕ、ｖの畳み込みカーネルｗを入力ｆの座標ｘ、ｙに対して適用することを全てのｘ、ｙについて行うことを示す。また、式（２）及び（３）中の関数γは非線形の活性化関数であり、シグモイド関数やアークタンジェント関数等が用いられる。本実施形態では、暗黙属性検出部１２１１は、顔画像を入力として、畳み込み演算を繰り返して徐々に画像を縮約していき、最終的に１次元の値を取り出す。そして、暗黙属性検出部１２１１は、線形識別器と同様に、入力画像ｆを２クラスのうちどちらかに識別することになる。
【００２７】
【数４】
2017102671.tif 000006
【００２８】
ＣＮＮにおける階層の数、カーネルｗの縦横幅等は、人手で設定されることになるが、各階層のカーネルｗの値は、機械学習で求まる。ｗを求める方法には、誤差逆伝搬法がある。誤差逆伝搬法とは、ニューラルネットワークを教師ありで学習する手法である。誤差逆伝搬法は、学習画像と、その学習画像が属するクラス（正解値）をペアで持ち、学習画像をＣＮＮに入力して得られた出力値と正解値を比較して、出力値と正解値の差をもとに最終層のカーネルを修正する手法である。減衰した誤差を更に前段の層に逆伝搬させてカーネルを修正することを繰り返すことから、この名前で呼ばれている。なお、誤差逆伝搬法には、入力に近い層ほど誤差が減衰して伝わり、カーネルが修正されづらい、という弱点がある。その弱点を克服するため、近年では、ＣＮＮを入力に近い順に１階層ずつ学習していく方法も考案されている。
ＣＮＮは、機械学習で求めるべきパラメータ数が多いため自由度が高く、強力な識別器になりうるが、それだけ多くの学習データが必要になるという性質がある。そのため、特徴抽出部１２１０は、ある程度入力画像を縮約して個人を識別し得る特徴を抽出する前駆特徴抽出部１２１２を含むこととしてもよい。図７は、前駆特徴抽出部１２１２を含む特徴抽出部１２１０の詳細等の一例を示す図である。
学習部１４００は、前駆特徴抽出部１２１２を別途機械学習してよい。そうすることで、暗黙属性検出部１２１１が担保するべき画像の見た目の変動へのロバスト性が減り、ある程度少ない学習データでも十分な識別精度が出る可能性がある。
【００２９】
学習部１４００は、前駆特徴抽出部１２１２を、暗黙属性検出部１２１１と同様にＣＮＮで機械学習することができる。しかし、前駆特徴抽出部１２１２は、非特許文献２で開示されている方法のように人手で設計されることとしてもよい。前駆特徴抽出部１２１２をＣＮＮで実現しそれを予め機械学習しておく場合は、次のようにすればよい。学習部１４００は、暗黙属性検出部１２１１の機械学習では用意された学習データの中から一部人物のみを利用したが、前駆特徴抽出部１２１２の機械学習では、持てる全ての人物を利用する。より具体的には、学習部１４００は、全ての人物の顔画像の全てのペアをつくり、それを本人間ペアと他人間ペアとに分類する。学習部１４００は、本人間ペアの間では、２つの顔画像から前駆特徴抽出部１２１２により抽出される特徴量ができるだけ似た値になるように、目的関数を設計する。また、学習部１４００は、他人間ペアの間では、２つの顔画像から前駆特徴抽出部１２１２により抽出される特徴量ができるだけ似てない値になるように目的関数を設計する。そして、学習部１４００は、設計した目的関数に基づいて、誤差逆伝搬法で、前駆特徴抽出部１２１２を学習する。
以上の処理により、学習部１４００は、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式を拡張した識別器を学習することができる。
本実施形態では簡便のために２クラスの識別器を例に暗黙属性検出部１２１１の詳細を、図６を用いて説明した。しかし、本実施形態の処理は、２クラスの識別器に限らず、３クラス以上の識別器にも適用できる。
【００３０】
（識別処理：類似度算出）
類似度算出部１２２０について説明する。本実施形態では、類似度算出部１２２０は、２つの入力画像それぞれの特徴量を照合し、類似度を算出する。類似度算出方法は、任意であるが、類似度が大きいほど、特徴量が似ていることを表すような方法が望ましい。本実施形態では、特徴抽出部１２１０は、それぞれの入力画像について、暗黙属性検出部１２１１それぞれから得られた出力の値を連結して一つのベクトルである特徴量ベクトルを識別処理の結果として出力する。類似度算出部１２２０は、例えば、２つの入力画像それぞれについての特徴量のベクトル同士が成す角度のコサインを類似度として取得することとしてよい。また、類似度算出部１２２０は、２つの入力画像それぞれについての特徴量のベクトル間のユークリッド距離の逆数を類似度として取得することとしてもよい。また、類似度算出部１２２０は、２つの入力画像の同異を識別するための識別器として、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ等の公知の２クラス識別器を機械学習する処理を行うこととしてもよい。
【００３１】
（本実施形態の効果）
以上、本実施形態では、オブジェクト識別装置１０００は、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の暗黙的な属性検出器における概念であるＯｎｅ、つまり１人物を、２人物以上に拡張する。より具体的には、オブジェクト識別装置１０００は、１つのクラス（ある人物）と、他の１つのクラス（他の人物）とを識別する識別器を用いて識別処理を行う代わりに、以下の処理を行う。即ち、オブジェクト識別装置１０００は、２以上のクラスを包含するクラス（ある人物グループ）と、１以上のクラスを包含する他のクラス（他の人物グループ、又は他の人物）と、を識別する識別器を用いて、識別処理を行う。即ち、オブジェクト識別装置１０００は、一対一の識別器の代わりに、多対多、又は多対一の識別器を用いて、入力データの識別処理を行う。
図８は、暗黙属性検出部１２１１による識別処理を説明する図である。図８（ａ）は、従来技術のＯｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の識別器である暗黙属性検出部１２１１による識別処理を示す図である。図８（ｂ）は、本実施形態におけるＯｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式のＯｎｅが拡張された識別器である暗黙属性検出部１２１１による識別処理を示す図である。オブジェクト識別装置１０００は、このような暗黙属性検出部１２１１を用いて識別処理を行うことにより、以下の２つの効果を奏する。
【００３２】
オブジェクト識別装置１０００は、一つ目の効果として、暗黙属性検出部１２１１の学習に利用できる学習データが増加することにより、識別精度を向上できる。オブジェクト識別装置１０００は、暗黙属性検出部１２１１としてＯｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の識別器を利用する場合、暗黙属性検出部１２１１の学習には特定の２人物のデータのみしか利用できない。そのため、オブジェクト識別装置１０００は、学習データを十分に確保できず、暗黙属性検出部１２１１を十分に学習できなかった。しかし、本実施形態では、オブジェクト識別装置１０００は、暗黙属性検出部１２１１としてＯｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式のＯｎｅを拡張した識別器を利用するため、暗黙属性検出部１２１１の学習に、特定の２人物のデータ以外のデータを利用できることになる。そのため、オブジェクト識別装置１０００は、学習データを十分に確保でき、暗黙属性検出部１２１１を十分に学習できるようになり、結果として、入力データのクラスの識別精度を向上できる。
例えば、図８の（ａ）を性別の検出器であるとして解釈すると、男性としてのＡ、女性としてのＢのみを識別する境界を機械学習されており、図８（ａ）の検出器は、その他の人物について男女の属性を検出できることを保証していない。その一方、図８（ｂ）のように、検出器を、２つの人物グループとして、それぞれ複数の男女を機械学習に用いることができれば、より汎用的に性別を検出できる検出器をつくれる可能性がある。
【００３３】
オブジェクト識別装置１０００は、二つ目の効果として、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の識別器におけるＯｎｅを拡張したことで、より多数の暗黙的な属性検出器をつくることができる。例えば、学習データに４人を保持する場合、学習部１４００は、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の識別器を学習する際、１人と一人とのペアを６通り生成でき、各ペアに対応する６個の識別器を機械学習する。しかし、本実施形態では、学習部１４００は、人物グループのペアを計２８通り生成し、各ペアに対応する２８個の識別器を機械学習できる。例えば図８（ｂ）のように、予め用意された人物グループＡの学習が全員男性であり、人物グループＢの学習データが全員女性であるとすると、学習部１４００は、暗黙的に性別を識別している属性検出器を学習すると解釈できる。また、学習部１４００は、図８（ｃ）のように、図８（ｂ）の場合と同じ学習データであっても、人物グループの分け方を変えることで、新たな属性検出器を学習することができる。図８（ｃ）の例では、人物グループＡが全員白人になり、人物グループＢが全員黒人であるため、属性検出器は、暗黙的に肌の色を識別すると解釈できる。
【００３４】
＜実施形態２＞
実施形態１では暗黙的な属性検出器として、非特許文献４で開示された人物識別器を機械学習する際のＯｎｅ−ｖｓ−Ｏｎｅ方式の制約を拡張する処理について説明をした。それに対して本実施形態では、暗黙的な属性検出器として非特許文献３で開示されたＯｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の暗黙的な属性検出器を機械学習する際も、同様に制約を拡張できる例を説明する。Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の識別器とは、識別対象のデータが、特定のクラスに属するか、それ以外であるか、を識別する識別器である。顔識別においては、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の識別器は、識別対象の顔画像データが、特定の人物であるか、それ以外の人物であるか、を識別する。Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の属性検出器は、入力データがあるクラスに属するか、そのクラス以外であるか、を識別する識別器である。従来、人物の顔の識別を行うＯｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の属性検出器は、入力データが、ある人物か、その人物以外の人物か、を識別していた。本実施形態では、人物の顔の識別を行う属性検出器は、入力データが、ある人物グループに属するか、そのグループ以外に属するものであるかを識別する。本実施形態の処理のうち、実施形態１と異なる点について説明する。
【００３５】
（暗黙属性検出処理、学習処理）
本実施形態における暗黙属性検出部１２１１について、図９を用いて説明する。図９は、暗黙属性検出部による識別処理を説明する図である。暗黙属性検出部１２１１は、実施形態１と同様に、入力画像に写る顔が２クラスの何れに属するか識別する識別器である。本実施形態の２クラスの識別とは、入力データが、予め用意された人物グループＡに属するか、人物グループＡ以外のデータであるか、を識別することである。暗黙属性検出部１２１１は、次のように解釈できる。例えば図９（ａ）のように、学習部１４００は、暗黙属性検出部１２１１を学習する際に、識別境界を求めるために予め用意された学習データを人物グループＡとその他に分けるものとする。人物グループＡが全員男性であり、それ以外の多数人物の中に老若男女あらゆる人物が入っているとする。学習部１４００は、識別境界として、直接的には入力画像が人物グループＡに似ているか否かを識別する識別境界を学習するが、暗黙的には、入力画像の顔が男性であるか否かを識別する識別境界を学習することになる。
一方、図９（ｂ）は、図９（ａ）の場合と同じ学習データで、人物グループの分け方を変えて識別境界を機械学習する例を示す図である。学習部１４００は、暗黙属性検出部１２１１を学習する際に、図９（ａ）とは異なる分け方で学習データを、人物グループＡとその他に分割する。人物グループＡが全員白人であったとすると、学習部１４００は、直接的には図９（ａ）と同様に入力画像が人物グループＡに似ているか否かを識別する識別境界を学習するが、暗黙的には肌の色を識別する識別境界を学習することになる。
このように学習された暗黙属性検出部１２１１は、入力画像の顔が男性であるか否か、入力画像の肌の色が白色であるか否か、等を識別することになる。
【００３６】
以上本実施形態の処理により、オブジェクト識別装置１０００は、Ｏｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の暗黙的な属性検出器のＯｎｅを拡張した暗黙的な属性検出器を学習することができる。また、オブジェクト識別装置１０００は、入力データのクラスを、制約を拡張されたＯｎｅ−ｖｓ−Ｒｅｓｔ方式の暗黙的な属性検出器で識別することができる。
【００３７】
＜実施形態３＞
実施形態１、２では、複数の暗黙属性検出部１２１１は、それぞれ並列に処理を行うこととした。対して本実施形態では、暗黙属性検出部が階層的に用いられる例を説明する。本実施形態の処理のうち、実施形態１、２と異なる点について説明する。
（識別処理：特徴抽出）
図１０は、特徴抽出部３２１０の詳細等の一例を示す図である。特徴抽出部３２１０について、実施形態１の特徴抽出部１２１０との差異を説明する。特徴抽出部３２１０は、複数の暗黙属性検出部３２１１を含む。特徴抽出部３２１０に含まれる複数の暗黙属性検出部３２１１は、１つの暗黙属性検出部３２１１につき、複数の暗黙属性検出部３２１１がその後続に接続されている構成をとる。本実施形態では、特徴抽出部３２１０は、３つの暗黙属性検出部３２１１を含み、１つの暗黙属性検出部３２１１の後続に２つの暗黙属性検出部３２１１が接続されているものとする。特徴抽出部３２１０に含まれる暗黙属性検出部は、暗黙属性検出部３２１１（ａ）、暗黙属性検出部３２１１（ｂ）、暗黙属性検出部３２１１（ｃ）である。暗黙属性検出部３２１１（ｂ）、暗黙属性検出部３２１１（ｃ）は、暗黙属性検出部３２１１（ａ）の後段に接続されている。
【００３８】
（識別処理：暗黙属性検出）
暗黙属性検出部３２１１について、図１０を用いて説明する。例えば、学習部１４００は、予め、暗黙属性検出部３２１１（ａ）について、４人の人物を包含する人物グループＡを含む学習データに基づいて、識別境界を機械学習しているとする。人物グループＡに含まれる人物が全員男性であり、それ以外の多数人物の中に老若男女あらゆる人物が入っているとすると、暗黙属性検出部３２１１（ａ）は、以下のように解釈できる。即ち、暗黙属性検出部３２１１（ａ）は、直接的には入力画像が人物グループＡに属するか否かを識別するが、暗黙的には、入力画像の顔が男性であるか否かを識別すると解釈できる。
もし、入力画像が暗黙属性検出部３２１１（ａ）によって人物グループＡに属すると識別された場合、特徴抽出部３２１０は、入力画像を後続の暗黙属性検出部３２１１（ｂ）及び（ｃ）へ入力する。学習部１４００が暗黙属性検出部３２１１（ｂ）及び（ｃ）を機械学習する際に用いた人物グループＡは、前段の暗黙属性検出部３２１１（ａ）で用いた４人の一部であるとする。もし暗黙属性検出部３２１１（ｂ）を機械学習する際に用いた人物グループＡが全員男性であり、なおかつ白人であるとすると、暗黙属性検出部３２１１（ｂ）は、入力画像の顔が白人男性であるか否かを暗黙的に識別する属性検出器として機能する。同様に、もし暗黙属性検出部３２１１（ｃ）を機械学習する際に用いた人物グループＡが全員男性であり、なおかつ黒人であるとすると、暗黙属性検出部３２１１（ｃ）は、入力画像の顔が黒人男性であるか否かを暗黙的に識別する属性検出器として機能する。
【００３９】
前段の暗黙属性検出部３２１１（ａ）は、入力データが男性であるか否かを識別する。そして、後段の暗黙属性検出部３２１１（ｂ）及び（ｃ）は、入力データが更に、白人男性（黒人男性）であるか否かを識別することになる。つまり、後続の暗黙属性検出部３２１１（ｂ）及び（ｃ）は、より詳細な属性を暗黙的に検出する検出器として機能する。男性／女性のような、確率５０％で持つ属性よりも、白人男性・黒人男性のような詳細な属性は、個人を識別し得る特徴として大きな情報を持つことは自明であり、顔識別の精度を上げることができる。
なお、後段の暗黙属性検出部３２１１（ｂ）、（ｃ）は、前段の暗黙属性検出部３２１１（ａ）により識別されたグループＡである識別された入力データのクラスを更に、詳細に識別することを目的とするものである。そのため、前段の暗黙属性検出部３２１１（ａ）により、入力データがグループＡ以外のその他の人物であると識別された場合、後段の暗黙属性検出部３２１１（ｂ）、（ｃ）は、以下の処理を行うこととする。即ち、後段の暗黙属性検出部３２１１（ｂ）、（ｃ）は、その入力データについて実際に識別処理行うことなく、グループＡ以外のその他の人物であると識別することとする。それにより、オブジェクト識別装置１０００は、後段の暗黙属性検出部３２１１（ｂ）、（ｃ）による無駄な識別処理の負担を軽減できる。
また、本実施形態では、学習部１４００は、実施形態１と同様の方法で、暗黙属性検出部３２１１の機械学習に利用される人物グループのペアを生成する。例えば、前段の暗黙属性検出部３２１１（ａ）の学習に４人の人物データが利用された場合、後段の暗黙属性検出部３２１１（ｂ）、（ｃ）の機械学習に利用される人物グループのペアは、２８通りとなる。学習部１４００は、生成した人物グループのペアに対応する識別器をそれぞれ学習する。学習部１４００により学習された識別器は、実施形態１と同様に、生成されたグループ内の人物に、偶然にも共通する属性があり、その属性を暗黙的に検出することが期待できる。
【００４０】
以上、本実施形態では、オブジェクト識別装置１０００は、暗黙属性検出部３２１１を階層的に用いることとした。それにより、オブジェクト識別装置１０００は、実施形態１の場合に比べて、オブジェクト識別の識別精度をより向上させることができる。
【００４１】
＜その他の実施形態＞
【００４２】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。
例えば、上述したオブジェクト識別装置１０００の機能構成の一部又は全てをハードウェアとしてオブジェクト識別装置１０００に実装してもよい。
【符号の説明】
【００４３】
１０００  オブジェクト識別装置、１２１０  特徴抽出部、１２２０  類似度算出部
【図１】
2017102671.tif 000007
【図２】
2017102671.tif 000008
【図３】
2017102671.tif 000009
【図４】
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【図５】
2017102671.tif 000011
【図６】
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【図７】
2017102671.tif 000013
【図８】
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【図９】
2017102671.tif 000015
【図１０】
2017102671.tif 000016