(57)【要約】【課題】画像や動画などの非テキストによって表現されている情報の属性を推定することを可能にする。【解決手段】属性推定データ作成装置１００において、学習部１２０が、画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習する。また、属性推定装置２００において、入力部２１０が、属性推定の対象となるウェブページに含まれる画像データの視覚情報を入力し、属性推定部２５０が、属性推定データ作成装置１００の学習部１２０により学習された対応関係に基づいて、入力部２１０により入力された視覚情報から属性推定の対象となるウェブページの属性を推定する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを含む情報の属性を推定する属性推定システムであって、
画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習する学習手段と、
属性推定の対象となる情報に含まれる画像データの視覚情報を入力する入力手段と、
前記学習手段により学習された対応関係に基づいて、前記入力手段により入力された視覚情報から属性推定の対象となる情報の属性を推定する属性推定手段と、
を備えたことを特徴とする属性推定システム。
【請求項２】
前記学習手段は、前記画像データに関する視覚情報を説明変数とし、当該画像データに含まれる属性を目的変数としたモデル関数を生成することによって、前記対応関係を学習し、
前記属性推定手段は、前記学習手段により生成されたモデル関数を用いて前記属性を推定することを特徴とする請求項１に記載の属性推定システム。
【請求項３】
前記入力手段により入力された視覚情報に対して属性に応じた画像処理を施すことによって、当該視覚情報を正規化する画像処理手段をさらに備え、
前記属性推定手段は、前記画像処理手段により正規化された視覚情報から前記属性を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の属性推定システム。
【請求項４】
属性推定に用いられる視覚情報に対して属性に応じた領域を設定する注目領域設定手段をさらに備え、
前記学習手段は、前記注目領域設定手段により設定された領域の視覚情報と前記属性との対応関係を学習し、
前記画像処理手段は、前記注目領域設定手段により設定された領域の視覚情報に対して前記画像処理を施すことを特徴とする請求項３に記載の属性推定システム。
【請求項５】
前記画像処理手段は、正規化した視覚情報から色に関する特徴量を示す特徴量データを抽出し、
前記属性推定手段は、前記画像処理手段により抽出された特徴量データに基づいて、前記属性を推定することを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載の属性推定システム。
【請求項６】
前記属性推定手段により推定された属性を他の装置に対して出力する属性出力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の属性推定システム。
【請求項７】
前記属性推定手段により推定された属性を保存する属性保存手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の属性推定システム。
【請求項８】
前記入力手段により入力された視覚情報を保存する入力情報保存手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の属性推定システム。
【請求項９】
前記画像処理手段により抽出された特徴量データを保存する特徴量データ保存手段をさらに備えたことを特徴とする請求項２〜８のいずれか一つに記載の属性推定システム。
【請求項１０】
画像データを含む情報の属性を推定する属性推定方法であって、
画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習する学習工程と、
属性推定の対象となる情報に含まれる画像データの視覚情報を入力する入力工程と、
前記学習工程により学習された対応関係に基づいて、前記入力工程により入力された視覚情報から属性推定の対象となる情報の属性を推定する属性推定工程と、
を含んだことを特徴とする属性推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像データを含む情報の属性を推定する属性推定システムおよび属性推定方法に関し、特に、インターネット上のブログ等のＣＧＭ（Consumer Generated Media；個人生成メディア）の著者（製作者）の属性などを推定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上のブログ等の著者の属性（性別や年代など）やブログの印象を把握することが、広告配信の効率化の点で大変重要視されている。広告配信の計画を適切に策定するためには、広告掲載先の属性傾向を調査することが不可欠である。たとえば、インターネット上の個人サイトには多くの広告が配信されており、広告配信の際には掲載するサイトのコンテンツの内容やキーワードと合致あるいは類似した広告が配信される。
【０００３】
しかしながら、コンテンツの内容やキーワードとのマッチングだけでは必ずしも効果的な広告配信が実現できるとは限らない。当該ページの著者が広告配信側へ自らの属性データを届け出る方法もあるが、個人情報保護法の流れを受け、ユーザの多くは個人情報の提供に強い抵抗感を有すると同時に、広告配信側においても個人情報を管理するリスクを避けたいという要求がある。
【０００４】
このような属性の把握に関する問題は、ブログ等のサイトの属性判断を機械化することによって緩和すると考えられる。属性判断の機械化には大きく二つのアプローチがある。一つはテキストマイニングによるものであり、もう一つはサイトの見た目（視覚情報）に基づいた統計処理によるものである。
【０００５】
まず、テキストマイニングによるアプローチでは、ブログサイト上の各エントリー（記事とも呼ばれる）に記載されている文章に対して形態素解析や言語統計学などのテキストマイニング処理を行うことにより、ある特定の単語やキーワードの出現頻度や出現パターンなどをもとに、たとえば著者の性別属性を推定するものである。
【０００６】
かかるテキストマイニングによるアプローチとして、たとえば、非特許文献１では、インターネット上のサイトから著者の性別を推定する方法が提案されている。この非特許文献１では、テキストマイニングや自然言語処理の手法を用いて、サイトのコンテンツに含まれるテキスト情報を事前に作成した性別判定データと比較することにより、男性の著者あるいは女性の著者に特有の単語、言い回しなどから性別属性を推定している。また、たとえば、非特許文献２では、テキストマイニングや自然言語処理を用いて非特許文献１の適用範囲を汎用化させる方法が提案されている。
【０００７】
一方、サイトの見た目（視覚情報）に基づいた統計処理によるアプローチは、ユーザ自身がサイトの見た目から「これは○○な著者によるものである」といった判断を日常的に行っていることを機械的に処理できるようにしたものである。つまり、この方法は、視覚的な情報から多くの判断や推論を行うことが可能であるという人間の利点を活用しようというものである。
【０００８】
このように視覚的な情報から属性を推定する方法として、防犯カメラによって撮像された画像中にある人物の性別や属性を判定する方法が提案されている。たとえば、特許文献１では、人間の顔画像に基づいて、その人間の性別や年代を推定する方法が提案されている。また、店内カメラなどを用いて店舗の利用者の顔を撮像して、その利用者の属性を推定する方法も提案されている。
【０００９】
【非特許文献１】池田、南野、奥村、「ｂｌｏｇ著者の性別推定」、言語処理学会  第１２回年次大会、２００６年、［平成２０年５月２６日検索］、インターネット＜URL: http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~ikeda/NLP2006-C2-3.pdf＞
【非特許文献２】大倉、清水、中川、「スケーラブルで汎用的なブログ著者属性推定手法」、情報処理学会  研究報告  ２００７−ＮＬ−１８１、２００７年
【特許文献１】特開２００３−２４２４８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した従来の技術では、画像や動画などの非テキストによって表現されているブログ等のウェブページについては、著者や印象に関する属性を推定することができないという問題がある。
【００１１】
たとえば、非特許文献１および２の方法は、主にテキストマイニングの手法を利用しているため、比較的精度よくブログ著者の性別属性を推定できるが、テキスト（文章）以外の表現手法に適応できない。
【００１２】
また、特許文献１の方法は、防犯カメラや店内カメラのような形での利用形態を想定しており、ブログのようなインターネット上のメディアでの利用を前提としていない。そのため、人間の顔画像が含まれていない情報については属性を判定することができない。たとえ、ウェブページに顔画像が含まれていたとしても、その顔画像が当該ウェブページの著者のものでなければ、当該ウェブページの著者の属性を判定することはできない。
【００１３】
この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、画像や動画などの非テキストによって表現されている情報の属性を推定することが可能な属性推定システムおよび属性推定方法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】
【００１４】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、画像データを含む情報の属性を推定する属性推定システムであって、画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習する学習手段と、属性推定の対象となる情報に含まれる画像データの視覚情報を入力する入力手段と、前記学習手段により学習された対応関係に基づいて、前記入力手段により入力された視覚情報から属性推定の対象となる情報の属性を推定する属性推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、画像データを含む情報の属性を推定する属性推定方法であって、画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習する学習工程と、属性推定の対象となる情報に含まれる画像データの視覚情報を入力する入力工程と、前記学習工程により学習された対応関係に基づいて、前記入力工程により入力された視覚情報から属性推定の対象となる情報の属性を推定する属性推定工程と、を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、画像や動画などの非テキストによって表現されている情報の属性を推定することが可能になるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る属性推定システムおよび属性推定方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。ここで説明する属性推定システムは、インターネット上のブログ等のウェブページの属性を推定するものであって、画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習するとともに、属性推定の対象となるウェブページに含まれる画像データの視覚情報を入力し、学習済みの対応関係に基づいて、入力した視覚情報から当該ウェブページの属性を推定する。
【００１８】
ここで、「視覚情報」とは、位置や大きさ、色、明るさ、視覚的な特徴などの見た目に関する情報である。これら視覚情報には、属性や特徴を推定するに足る情報が含まれている場合が多い。たとえば、ある個人が作成したブログページを閲覧した場合、その見た目にはブログのタイトル部分やメニュー部分などにさまざまな色が使用されていることが多い。
【００１９】
この「色」に着目すると、色の使われ方にはそのページを作成した人物の特徴があらわれていると考える。色彩心理学の分野の知見によれば、色の好みが性別や年代によって大きく異なることが知られている。たとえば、男性は寒色（青色、水色など）が好みであることが多く、女性は暖色（赤色やピンク色など）が好みであることが多い。
【００２０】
加えて、人間の色の好みには、長期的に変化しにくい色の好みと短期的に変化しやすい色の好みがあることが知られている。前者は純粋嗜好色（特定の商品などをあげずに漠然と「好きな色はなんですか？」と質問した場合に思い浮かぶ好みの色）と呼ばれ、後者は商品色（ファッションなどに適用される好みの色）と呼ばれる。
【００２１】
このような色を含む視覚的な情報にまつわる知見を活用して、その背後に潜む属性を推定することにより、陽には記されていない、あるいは、表現されていない属性を推定することが可能になると考えられる。
【００２２】
そこで、以下に示す実施の形態では、視覚情報としてウェブページのキャプチャ画像を用い、そのキャプチャ画像に含まれる色に関する特徴量に基づいて、属性を推定する場合を中心に説明する。
【００２３】
まず、本実施の形態に係る属性推定システムの構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る属性推定システムの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この属性推定システムは、属性推定データ作成装置１００と、属性推定装置２００とを備える。これら属性推定データ作成装置１００および属性推定装置２００は、図示していないネットワークを介して通信可能に接続されている。
【００２４】
属性推定データ作成装置１００は、画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習する。この属性推定データ作成装置１００は、特に、注目領域設定部１１０と、学習部１２０とを有する。
【００２５】
注目領域設定部１１０は、属性推定に用いられる視覚情報に対して属性に応じた領域を設定する。具体的には、この注目領域設定部１１０は、抽出したい属性あるいは特徴にあわせて、視覚情報となるキャプチャ画像に対して特に注目する領域を設定する。図２は、図１に示した注目領域設定部１１０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この注目領域設定部１１０は、特に、抽出属性決定部１１１と、領域設定部１１２と、領域設定保存部１１３とを有する。
【００２６】
抽出属性決定部１１１は、システム利用者から推定したい属性を受け付ける。領域設定部１１２は、属性推定の対象となるウェブページのキャプチャ画像に対して、推定したい属性に応じた領域の設定をシステム利用者から受け付ける。領域設定保存部１１３は、抽出属性決定部１１１により受け付けられた属性と、領域設定部１１２により受け付けられた領域とを対応付けて記憶する。
【００２７】
図１にもどって、学習部１２０は、画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習する。具体的には、この学習部１２０は、画像データに関する視覚情報を説明変数とし、当該画像データに含まれる属性を目的変数としたモデル関数を生成することによって、視覚情報と属性との対応関係を学習する。図３は、図１に示した学習部１２０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この学習部１２０は、特に、読み取り部１２１と、学習処理部１２２とを有する。
【００２８】
読み取り部１２１は、サンプルとなるキャプチャ画像から抽出された利用色データを入力する。ここで、「利用色データ」とは、色に関する特徴量を示す特徴量データであり、たとえば、色彩、色の出現度、色の利用場所などが含まれる。なお、読み取り部１２１は、注目領域設定部１１０により設定された領域ごとにキャプチャ画像から利用色データを入力する。
【００２９】
学習処理部１２２は、画像データに関する視覚情報を説明変数とし、当該画像データに含まれる属性を目的変数としたモデル関数を生成する。具体的には、この学習処理部１２２は、特に、関数設定部１２２ａと、教師データ入力部１２２ｂと、関数生成部１２２ｃと、関数パラメータ保存部１２２ｄと、評価部１２２ｅとを有する。
【００３０】
関数設定部１２２ａは、システム利用者からの指示に基づいて、モデル関数を生成するうえで必要な統計モデルを設定する。ここで、関数設定部１２２ａによって設定される統計モデルとしては、たとえば、一般化線形モデル（ＧＬＭ；Generalized Liner Model）や、Ｏｎｅ−Ｃｌａｓｓ  ＳＶＭ（Support Vector Machine）などが用いられる。
【００３１】
教師データ入力部１２２ｂは、視覚情報を説明変数とし属性を目的変数としたモデル関数を生成するために必要な教師データを入力する。ここで、「教師データ」とは、説明変数となる視覚情報（ここでは、利用色データ）と属性との対応付けに関する正解を示すデータである。たとえば、性別を属性の一例としてあげた場合、「青色」に対応する性別は「男性」であり、「赤色」に対応する性別は「女性」であることを示す情報が教師データとなる。
【００３２】
関数生成部１２２ｃは、関数設定部１２２ａにより設定された統計モデルに基づいて、視覚情報を説明変数としたモデル関数を生成する。具体的には、この関数生成部１２２ｃは、利用色データとして入力される特徴量の集合を説明変数とし、性別や年代などの属性を目的変数としたモデル関数を生成する。ここで、関数生成部１２２ｃによって生成されるモデル関数ｆは、以下の式で表される。
属性＝ｆ（視覚情報，色彩分布，色の使用されていた場所など）
【００３３】
関数パラメータ保存部１２２ｄは、関数生成部１２２ｃにより生成されたモデル関数と、当該関数において説明変数となるパラメータとを所定の記憶部に保存する。
【００３４】
評価部１２２ｅは、関数生成部１２２ｃにより生成されたモデル関数を評価する。具体的には、この評価部１２２ｅは、読み取り部１２１により入力された利用色データおよび教師データ入力部１２２ｂにより入力された教師データを用いて、関数パラメータ保存部１２２ｄに保存されている関数ごとに、目的変数として得られる属性の正解率を算出する。そして、評価部１２２ｅは、属性ごとに、最も正解率の高いモデル関数を選択し、選択したモデル関数以外の関数については、関数パラメータ保存部１２２ｄにより保存された関数から削除しておく。
【００３５】
図１にもどって、属性推定装置２００は、属性推定の対象となるウェブページに含まれる画像データの視覚情報を入力し、入力した視覚情報から属性を推定する。この属性推定装置２００は、特に、入力部２１０と、入力情報保存部２２０と、画像処理部２３０と、特徴量データ保存部２４０と、属性推定部２５０と、属性保存部２６０と、属性出力部２７０とを有する。
【００３６】
入力部２１０は、属性推定の対象となるウェブページに含まれる画像データの視覚情報を入力する。具体的には、この入力部２１０は、インターネット閲覧用のウェブブラウザに表示されているウェブページを画面キャプチャして得られたキャプチャ画像を視覚情報として入力する。なお、入力部２１０は、ウェブブラウザ以外の画面キャプチャ手段によって得られた視覚情報も入力可能であり、ビットマップ形式やＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）形式をはじめとする各種のファイルフォーマットのキャプチャ画像を入力可能である。
【００３７】
入力情報保存部２２０は、入力部２１０により入力された視覚情報を保存する。具体的には、入力情報保存部２２０は、入力部２１０によって入力されたキャプチャ画像を所定の記憶部に保存する。
【００３８】
画像処理部２３０は、入力部２１０により入力された視覚情報に対して属性に応じた画像処理を施すことによって、当該視覚情報を正規化するとともに、正規化した視覚情報から利用色データを抽出する。図４は、図１に示した画像処理部２３０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、画像処理部２３０は、特に、読み取り部２３１と、正規化部２３２と、利用色抽出部２３３と、動作設定部２３４とを有する。
【００３９】
読み取り部２３１は、入力部２１０により入力された視覚情報を入力する。具体的には、この読み取り部２３１は、入力部２１０により入力されたキャプチャ画像を入力する。
【００４０】
正規化部２３２は、入力部２１０により入力された視覚情報に対して属性に応じた画像処理を施すことによって、当該視覚情報を正規化する。具体的には、この正規化部２３２は、読み取り部２３１によってキャプチャ画像が入力されると、動作設定部２３４によって行われる動作設定に基づいて、入力されたキャプチャ画像を後述する画像処理部（フォーマット変換部２３２ａ、サイズ変換部２３２ｂ、解像度変換部２３２ｃ、減色処理部２３２ｄ、クロップ処理部２３２ｅ）のいずれかに引き渡す。これにより、キャプチャ画像が利用色データの抽出に適した状態となるように正規化される。
【００４１】
フォーマット変換部２３２ａは、キャプチャ画像の画像ファイルのフォーマットを利用色データの抽出に適したものに変換する。たとえば、フォーマット変換部２３２ａは、画像劣化の少ないフォーマットや、利用可能色の多いフォーマットに変換する。具体的な例としては、ＪＰＥＧ形式からビットマップ形式への変換などがあげられる。
【００４２】
サイズ変換部２３２ｂは、キャプチャ画像の画像ファイルのサイズを利用色データの抽出に適した大きさに変換する。具体的な例としては、サイズ変換部２３２ｂは、縦１２８０ピクセル×横１０２４ピクセルで作成されたキャプチャ画像の画像ファイルを縦６４０ピクセル×横４８０ピクセルのサイズに変換する。なお、かかるサイズ変換部２３２ｂによって行われるサイズ変換において、変換後の画像ファイルのサイズは、システム利用者によって任意に設定可能である。
【００４３】
解像度変換部２３２ｃは、キャプチャ画像の画像ファイルの解像度を利用色データの抽出に適した解像度に変換する。具体的な例としては、解像度変換部２３２ｃは、解像度３００ｄｐｉのキャプチャ画像の画像ファイルを解像度７２ｄｐｉに変換する。なお、かかる解像度変換部２３２ｃによって行われる解像度変換において、変換後の解像度は、システム利用者によって任意に設定可能である。
【００４４】
減色処理部２３２ｄは、キャプチャ画像の画像ファイルの利用可能色を利用色データの抽出に適した利用可能色に変換する。具体的な例としては、ＲＧＢの色空間（基本的には、各ピクセルの色を光の三原色である赤（Ｒ）・緑（Ｇ）・青（Ｂ）のそれぞれの強さ（明るさ）で表現する方法）において、ＲＧＢそれぞれの色の強さを２４ｂｉｔで表現した場合、利用可能色２５６３色（＝１６，７７７，２１６色）をＧＩＦ形式のファイルで利用可能な２５６色へ減色したり、あるいは、特定のｎ色へ減色したりする。
【００４５】
なお、減色処理部２３２ｄによる減色の方法としては、他にもいくつかの方法が用いられてよい。たとえば、単純な方法として、カラーパレットから色を選択することによって、ピクセルに設定するカラーパレットのインデックス値を決定する方法がある。また、キャプチャ画像に合わせて減色で使用される色を決定する方法としては、入力されたキャプチャ画像の画像ファイルの色のヒストグラムを求め、全体でｎ色になるまで近い色同士をまとめることによって、減色する方法がある。なお、他の減色の方法として、公知のアルゴリズムを適用したり、最適な減色結果を得るために公知の誤差拡散処理などを適用したりすることも可能である。
【００４６】
クロップ処理部２３２ｅは、キャプチャ画像の画像ファイルから利用色データを抽出する領域を切り出す。ここで、クロップ処理部２３２ｅは、前述した注目領域設定部１１０によって設定された領域をキャプチャ画像の画像ファイルから切り出す。基本的には、説明変数に必要な色彩に関する情報だけがあれば属性を抽出することが可能であるので、キャプチャ画像の画像ファイルから必要な領域のみを切り出すことによって、当該キャプチャ画像を正規化することが可能である。
【００４７】
なお、上記で説明した画像処理において、フォーマット変換部２３２ａ、サイズ変換部２３２ｂ、解像度変換部２３２ｃ、減色処理部２３２ｄが、注目領域設定部１１０によって設定された領域ごとに処理の条件を変えながら、視覚情報に対して画像処理を施すようにしてもよい。
【００４８】
また、正規化部２３２によって行われる画像処理は、上記で説明したものに限られるわけではなく、視覚情報の正規化に適した他の各種の処理が用いられてよい。また、ここでは、キャプチャ画像に対して上記で説明した各画像処理部によるいずれかの画像処理を施す場合について説明するが、たとえば、キャプチャ画像に対して複数の画像処理を施すようにしてもよい。
【００４９】
利用色抽出部２３３は、正規化部２３２により正規化された視覚情報から利用色データを抽出する。具体的には、利用色抽出部２３３は、動作設定部２３４によって行われる動作設定に基づいて、正規化部２３２によって正規化されたキャプチャ画像から、使用されている色彩に関するヒストグラムや、使用されている色彩のキャプチャ画像中における位置など、色に関する特徴量を示す特徴量データを利用色データとして抽出する。なお、かかる利用色抽出部２３３によって抽出された利用色データは、後述する特徴量データ保存部２４０によって保存される。
【００５０】
動作設定部２３４は、システム管理者からの指示に応じて、正規化部２３２によって行われる画像処理の選択に関する動作設定、および、利用色抽出部２３３によって行われる利用色データの抽出に関する動作設定を行う。これらの動作設定はシステム管理者によって任意に行われる。
【００５１】
図１にもどって、特徴量データ保存部２４０は、画像処理部２３０により抽出された特徴量データを保存する。具体的には、この特徴量データ保存部２４０は、画像処理部２３０によって抽出された利用色データを所定の記憶部に保存する。
【００５２】
属性推定部２５０は、前述した学習部１２０によって学習された対応関係に基づいて、入力部２１０により入力された視覚情報から属性推定の対象となるウェブページの属性を推定する。図５は、図１に示した属性推定部２５０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この属性推定部２５０は、特に、読み取り部２５１と、推定処理部２５２と、結果処理部２５３とを有する。
【００５３】
読み取り部２５１は、画像処理部２３０によって正規化済みのキャプチャ画像から抽出された利用色データを入力する。
【００５４】
推定処理部２５２は、読み取り部２５１により入力された利用色データに基づいて、属性推定の対象となるウェブページの属性を推定する。具体的には、この推定処理部２５２は、特に、保存パラメータ呼び出し部２５２ａと、関数処理部２５２ｂとを有する。
【００５５】
保存パラメータ呼び出し部２５２ａは、学習部１２０により生成されたモデル関数のパラメータを呼び出す。具体的には、この保存パラメータ呼び出し部２５２ａは、システム利用者から指定された属性に対応するモデル関数のパラメータを、学習処理部１２２の関数パラメータ保存部１２２ｄによって保存されたパラメータの中から選択して呼び出す。
【００５６】
関数処理部２５２ｂは、学習部１２０により生成されたモデル関数を用いて、属性推定の対象となるウェブページの属性を推定する。具体的には、この関数処理部２５２ｂは、まず、システム利用者から指定された属性に対応するモデル関数を、学習処理部１２２の関数パラメータ保存部１２２ｄによって保存されたモデル関数の中から選択して呼び出す。
【００５７】
続いて、関数処理部２５２ｂは、呼び出したモデル関数に、保存パラメータ呼び出し部２５２ａによって呼び出されたパラメータを設定する。そして、関数処理部２５２ｂは、パラメータが設定されたモデル関数に対して、読み取り部２５１により入力された利用色データを説明変数として入力することによって、目的変数すなわち属性を得る。これにより、属性推定の対象となるウェブページの属性が推定される。
【００５８】
結果処理部２５３は、推定処理部２５２によって推定された属性を後述する属性保存部２６０および属性出力部２７０へ引き渡す。
【００５９】
図１にもどって、属性保存部２６０は、属性推定部２５０により推定された属性を所定の記憶部に保存する。
【００６０】
属性出力部２７０は、属性推定部２５０により推定された属性を他の装置に対して出力する。具体的には、この属性出力部２７０は、他のＡＰＩ（Application Programming Interface）や情報システム、ウェブサービスなどに対して、属性推定部２５０により推定された属性を出力または通知する。このとき、属性出力部２７０は、出力先または通知先の装置やソフトウェアに応じた形式、たとえば、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）形式の情報として属性を出力する。
【００６１】
さらに、属性出力部２７０は、属性推定部２５０により推定された属性を、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイなどの表示部（図示せず）に表示してもよい。
【００６２】
次に、本実施の形態に係る属性推定システムによる属性推定の処理手順について説明する。図６は、本実施の形態に係る属性推定システムによる属性推定の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、属性推定システムでは、ウェブブラウザにＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が入力され（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、さらに、入力されたＵＲＬが存在することがウェブブラウザによって確認されると（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、ウェブブラウザに表示されているウェブページの画面がキャプチャされる（ステップＳ１０３）。
【００６３】
続いて、属性推定装置２００において、入力部２１０が、キャプチャ画像を入力する（ステップＳ１０４）。キャプチャ画像が入力されると、画像処理部２３０が、そのキャプチャ画像に対して属性に応じた画像処理を施すことによって、当該キャプチャ画像を正規化する（ステップＳ１０５）。さらに、画像処理部２３０は、正規化されたキャプチャ画像から利用色データを抽出する（ステップＳ１０６）。
【００６４】
続いて、属性推定装置２００では、属性推定部２５０が、属性推定データ作成装置１００の学習部１２０によって生成されたモデル関数およびパラメータを呼び出し（ステップＳ１０７）、画像処理部２３０によって抽出された利用色データおよびモデル関数を用いて属性を推定する（ステップＳ１０８）。
【００６５】
そして、属性推定部２５０によって属性が推定されると、属性保存部２６０が、推定された属性を所定の記憶部に保存し（ステップＳ１０９）、属性出力部２７０が、推定された属性を他の装置に対して出力する（ステップＳ１１０）。
【００６６】
上述してきたように、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定データ作成装置１００において、学習部１２０が、画像データの視覚情報と当該画像データの属性との対応関係を学習する。また、属性推定装置２００において、入力部２１０が、属性推定の対象となるウェブページに含まれる画像データの視覚情報を入力し、属性推定部２５０が、属性推定データ作成装置１００の学習部１２０により学習された対応関係に基づいて、入力部２１０により入力された視覚情報から属性推定の対象となるウェブページの属性を推定する。したがって、画像や動画などの非テキストによって表現されているウェブページの属性を推定することが可能になる。
【００６７】
また、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定データ作成装置１００において、学習部１２０が、画像データに関する視覚情報を説明変数とし、当該画像データに含まれる属性を目的変数としたモデル関数を生成することによって、視覚情報と属性との対応関係を学習する。また、属性推定装置２００において、属性推定部２５０が、学習部１２０により生成されたモデル関数を用いて属性を推定する。したがって、視覚情報から定式的に属性を推定することができるようになり、より効率よく属性を推定することが可能になる。
【００６８】
また、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定装置２００において、画像処理部２３０が、入力部２１０により入力された視覚情報に対して属性に応じた画像処理を施すことによって、当該視覚情報を正規化し、属性推定部２５０が、画像処理部２３０により正規化された視覚情報から属性を推定する。したがって、視覚情報に基づく属性推定に関する処理が効率よく行われるようになり、処理時間を短縮するとともに属性推定の精度を向上させることが可能になる。
【００６９】
また、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定データ作成装置１００において、注目領域設定部１１０が、属性推定に用いられる視覚情報に対して属性に応じた領域を設定し、学習部１２０が、注目領域設定部１１０により設定された領域の視覚情報と属性との対応関係を学習する。また、属性推定装置２００において、画像処理部２３０が、注目領域設定部１１０により設定された領域の視覚情報に対して画像処理を施す。したがって、ウェブページのタイトル部分やメニュー部分など、属性ごとに適した領域の視覚情報から属性を推定することができるようになり、属性推定の精度をより向上させることが可能になる。
【００７０】
また、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定装置２００において、画像処理部２３０が、正規化した視覚情報から色に関する特徴量を示す特徴量データ（利用色データ）を抽出し、属性推定部２５０が、画像処理部２３０により抽出された特徴量データに基づいて属性を推定する。したがって、色に関する嗜好性に基づいて、ウェブページの著者の性別や年代などの属性を推定することが可能になる。
【００７１】
また、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定装置２００において、属性出力部２７０が、属性推定部２５０により推定された属性を他の装置に対して出力する。したがって、属性推定システムが推定した属性を他の装置で容易に利用することが可能になる。
【００７２】
また、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定装置２００において、属性保存部２６０が、属性推定部２５０により推定された属性を保存する。したがって、過去に行われた属性推定の結果を任意の時点で参照することができるようになり、広告配信の計画を効率よく策定することが可能になる。
【００７３】
また、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定装置２００において、入力情報保存部２２０が、入力部２１０により入力された視覚情報（キャプチャ画像）を保存する。したがって、後にバッチ処理などによってウェブページの属性推定をまとめて行う場合などに、入力情報保存部２２０によって保存された視覚情報を利用することで、改めてキャプチャ画像を収集する手間を省くことができ、処理を効率化することが可能になる。
【００７４】
また、本実施の形態に係る属性推定システムでは、属性推定装置２００において、特徴量データ保存部２４０が、属性推定装置２００において、画像処理部２３０により抽出された特徴量データ（利用色データ）を保存する。したがって、後にバッチ処理などによって視覚情報と属性との対応関係をまとめて学習する場合などに、特徴量データ保存部２４０によって保存された特徴量データを利用することで、視覚情報の正規化や特徴量データの抽出にかかる時間を省くことができ、処理時間を短縮することが可能になる。
【００７５】
また、上記で図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００７６】
たとえば、属性推定データ作成装置１００が有する機能の一部を属性推定装置２００が有することとしてもよいし、逆に、属性推定装置２００が有する機能の一部を属性推定データ作成装置１００が有することとしてもよい。または、属性推定データ作成装置１００が有する機能および属性推定装置２００が有する機能をすべて一つの装置が有することとしてもよい。
【００７７】
さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。したがって、上記で説明した各装置は、コンピュータや携帯電話を用いて実現することも可能である。
【００７８】
さて、これまで本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明に係る属性推定システムおよび属性推定方法は、上記で説明した実施の形態に基づいて各種の実施例にて実施される。そこで、以下では、本発明に係る実施例について説明する。
【実施例１】
【００７９】
最初に、実施例１として、ウェブページ（特に、ブログ等のＣＧＭ）における著者（製作者）の性別を推定する場合について説明する。図７〜１０は、本実施例１に係る属性推定システムを説明するための説明図である。
【００８０】
たとえば、ウェブブラウザなどを用いてブログサイトにアクセスが行われたとする。具体的には、たとえば、「http://blog_example.com」というＵＲＬがウェブブラウザに入力され、その結果、たとえば、図７に示すブログサイトが表示され、当該ブログサイトのキャプチャ画像が得られたとする。この場合、まず、属性推定装置２００において、入力部２１０が、得られたキャプチャ画像を入力し、入力情報保存部２２０が、当該キャプチャ画像を保存する。
【００８１】
続いて、画像処理部２３０が、入力されたキャプチャ画像に対して画像処理を施す。本実施例１では、画像処理部２３０が、性別を推定するために適した画像処理として、キャプチャ画像の画像ファイルから利用色データを抽出する領域の切り出しを行うこととする。その場合、正規化部２３２のクロップ処理部２３２ｅが、たとえば、図８に示すように、キャプチャ画像からタイトル部分を切り出す（同図に示す「切り出し部分」）。具体的には、クロップ処理部２３２ｅは、たとえば、キャプチャ画像の上部２５％（すなわち、横１０２４ピクセル、縦１９２ピクセル）を切り出す。これにより、キャプチャ画像の残りの部分は削除される（同図に示す「削除部分」）。
【００８２】
続いて、本実施例では、画像処理部２３０が、キャプチャ画像から切り出された画像データに対して、さらに減色処理を行うこととする。その場合、正規化部２３２の減色処理部２３２ｄが、たとえば、図９に示すように、切り出された画像データ（キャプチャ画像のタイトル部分）に対して減色処理を行う。具体的には、減色処理部２３２ｄは、たとえば、フルカラー（約１６７０万色）で取得されたキャプチャ画像を８色（ｂｌａｃｋ，ｂｌｕｅ，ｌｉｍｅ，ｃｙａｎ，ｒｅｄ，ｍａｇｅｎｔａ，ｙｅｌｌｏｗ，ｗｈｉｔｅ）に減色する処理を行う。
【００８３】
なお、ここで減色処理を行う理由は、使用されている色の頻度（ヒストグラム）をフルカラーのままで得ようとすると往々にしてスパースな（まばらな）ヒストグラムになってしまうことから、その後の推定処理における計算の困難性を回避するためである。
【００８４】
続いて、画像処理部２３０が、画像処理が施された画像データから利用色データを抽出する。本実施例１では、画像処理部２３０が、色彩に関するヒストグラムを画像データから抽出することとする。その場合、利用色抽出部２３３が、たとえば、８色のカラーパレットがどのように使われているかを示す色ごとの使用頻度（ヒストグラム）を画像データから取得する。以下に、この場合に取得されるヒストグラムの一例を以下の表に示す。
【表１】
2009294925.tif 000003
【００８５】
続いて、属性推定部２５０が、抽出されたヒストグラムを用いてブログサイトの著者の性別を推定する。ここで、あらかじめ属性推定データ作成装置１００によって、教師データを利用して性別を得るためのモデル関数が生成されていたとする。このモデル関数は、たとえば、以下に示す式によって表される。
Ｐｒｏｂ．（ｍａｌｅ  ｏｒ  ｆｅｍａｌｅ）
＝ｆ（ｂｌａｃｋ，ｂｌｕｅ，ｌｉｍｅ，ｃｙａｎ，                                      ｒｅｄ，ｍａｇｅｎｔａ，ｙｅｌｌｏｗ，ｗｈｉｔｅ）＋（補正項）
【００８６】
その場合、属性推定部２５０は、たとえば、画像処理部２３０によって得られたヒストグラムのデータを上記の式に入力することによって、性別（男性あるいは女性のどちらに近いか）を得る。
【００８７】
また、たとえば、属性推定データ作成装置１００によって、ウェブページを閲覧した閲覧者が感じる印象を得るためのモデル関数が生成されていたとする。その場合には、属性推定部２５０は、画像データから抽出した利用色データ（色彩に関するヒストグラムなど）をそのモデル関数に入力することによって、たとえば、喜印象：６０％，怒印象：０％，哀印象：０％，楽印象：４０％などの印象属性を得ることができる。
【００８８】
なお、ここでは、画像処理部２３０が、キャプチャ画像からタイトル部分を切り出す場合について説明したが、たとえば、図１０の左側に示すように、タイトルなど、長期的に変更されにくい静的部分（同図に示す「タイトル領域」）と、ブログの本文や画像など、日々更新される部分である動的部分（同図に示す「本文領域」）とにウェブページの領域を分割し、さらに、同図の右側に示すように、動的部分をｎ個の領域に分割して、いずれかの領域を切り出すようにしてもよい。
【実施例２】
【００８９】
次に、実施例２として、質問紙的な利用方法に属性推定システムおよび属性推定方法を適用した場合について説明する。インターネットなどにおける質問紙や各種アカウント作成画面において、回答者や作成希望者の属性を入力させるページが存在する。それらの多くのページには、回答者の性別や年代などを入力させるものもあるが、回答者側からみると、そのような属性に関するデータを入力することに抵抗を感じる場合もある。また、企業などでは、個人情報保護法を鑑みて、利用者の属性を陽に収集することを避けている場合もある。
【００９０】
本発明に係る属性推定システムおよび属性推定方法を用いれば、陽に利用者の属性を入力させることなく、利用者の属性を陰に反映する項目（たとえば、色など）を利用者選択させることによって、利用者の属性を推定して収集することが可能である。
【００９１】
この場合には、あらかじめ属性推定システムを用いて「質問項目＋回答項目」と「属性」との対応関係を求めておき、その対応関係に基づいて、質問項目および回答項目を作成する。たとえば、「好きな色はなんですか？」という質問項目に対して回答項目が「青色」であった場合に、性別は「男性」であるという対応関係や、同じ質問項目に対して回答項目が「赤色」であった場合に、性別は「女性」であるという対応関係に基づいて、性別を得るための質問項目として「好きな色はなんですか？」を、回答項目として「青色」および「赤色」をそれぞれ作成する。
【００９２】
続いて、作成した質問項目および回答項目を含んだ質問紙のページを作成し、そのページを用いて利用者に回答させる。たとえば、利用者に、性別を得るための質問項目として「好きな色はなんですか？」に対する回答項目として、「青色」または「赤色」を選択させる。
【００９３】
そして、得られた回答結果を再度属性推定システムに入力することによって、回答者の属性を得ることができる。これにより、たとえば、「青色」を入力した場合には、回答者の性別が「男性」であるという推定結果が得られ、「赤色」を入力した場合には、回答者の性別が「女性」であるという推定結果が得られる。
【実施例３】
【００９４】
次に、実施例３として、ウェブページ以外の一般画像から属性を推定する場合について説明する。これまでに説明した実施例では、インターネット上のウェブページ（たとえば、ブログ等のＣＧＭ）から属性を推定する場合について説明したが、ここでは、ウェブページではない一般画像から属性を推定する場合について説明する。
【００９５】
この場合には、あらかじめ属性推定データ作成装置１００が、「属性抽出元となる一般画像」と「属性」との対応関係を学習しておく。続いて、属性推定装置２００が、属性抽出元となる一般画像ファイルを入力し、入力した一般画像ファイルから抽出したい属性に対応する領域を切り出す。さらに、属性推定装置２００は、切り出した一般画像ファイルに対して、必要に応じて減色処理などの画像処理を施したうえで、当該一般画像ファイルから利用色データを抽出する。その後、属性推定装置２００は、抽出した利用色データから属性を推定して出力する。
【００９６】
なお、本実施例３では、属性推定システムは一般画像から属性を推定するが、ここで行われる属性推定方法は、単純に色彩に基づいた情報から性別を推定するものであり、防犯カメラや店内カメラによって撮像された画像から人間の見た目の特徴（髪の長さや、目、鼻、口などのパーツの位置関係など）に基づいて性別を推定する従来の属性推定方法とは異なる。
【００９７】
以上、説明したように、本実施の形態および実施例に係る属性推定システムおよび属性推定方法によれば、属性を見た目などの視覚的な情報から推定することにより、画像や動画などの非テキストによって表現されているブログ等のウェブページにおいても、当該ページの著者属性や印象属性を推定することができるようになる。
【００９８】
従来のテキストマイニングの手法では、比較的精度よくブログ著者の性別属性を推定できるが、性別属性を推定するために必要な事前の学習時間が膨大であることや、テキスト（文章）以外の表現手法に適応できないこと、事前に学習した文章のスタイルから文章のスタイルが変化した場合の対応が困難であること、多言語化するためには言語体系ごとに辞書作成や学習が必要であることなどの問題があった。
【００９９】
また、テキストマイニングの手法では、ブログページ中のテキストから性別属性を推定するが、新語や日本語以外の新規な言語に対応させるたびに、そのための知識獲得や辞書学習などを行う必要があるため、ＣＧＭのような変化の激しい分野においては再計算にかかるコストが膨大であった。さらには、テキスト以外の画像データなどで構成されるページでは機能しないという問題もあった。
【０１００】
本実施の形態および実施例に係る属性推定システムおよび属性推定方法を用いることによって、属性を見た目などの視覚的な情報から推定することができるようになるので、上述したテキストマイニングの手法で生じていた問題を全て解消することが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
以上のように、本発明に係る属性推定システムおよび属性推定方法は、画像データを含む情報の属性を推定する場合に有用であり、特に、インターネット上のブログ等のＣＧＭの著者の属性などを推定する場合に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本実施の形態に係る属性推定システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１に示した注目領域設定部の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図１に示した学習部の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】図１に示した画像処理部の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】図１に示した属性推定部の構成を示す機能ブロック図である。
【図６】本実施の形態に係る属性推定システムによる属性推定の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】本実施例１に係る属性推定システムを説明するための説明図（１）である。
【図８】本実施例１に係る属性推定システムを説明するための説明図（２）である。
【図９】本実施例１に係る属性推定システムを説明するための説明図（３）である。
【図１０】本実施例１に係る属性推定システムを説明するための説明図（４）である。
【符号の説明】
【０１０３】
１００    属性推定データ作成装置
１１０    注目領域設定部
１１１    抽出属性決定部
１１２    領域設定部
１１３    領域設定保存部
１２０    学習部
１２１    読み取り部
１２２    学習処理部
１２２ａ    関数設定部
１２２ｂ    教師データ入力部
１２２ｃ    関数生成部
１２２ｄ    関数パラメータ保存部
１２２ｅ    評価部
２００    属性推定装置
２１０    入力部
２２０    入力情報保存部
２３０    画像処理部
２３１    読み取り部
２３２    正規化部
２３２ａ    フォーマット変換部
２３２ｂ    サイズ変換部
２３２ｃ    解像度変換部
２３２ｄ    減色処理部
２３２ｅ    クロップ処理部
２３３    利用色抽出部
２３４    動作設定部
２４０    特徴量データ保存部
２５０    属性推定部
２５１    読み取り部
２５２    推定処理部
２５２ａ    保存パラメータ呼び出し部
２５２ｂ    関数処理部
２５３    結果処理部
２６０    属性保存部
２７０    属性出力部
【図１】
2009294925.tif 000004
【図２】
2009294925.tif 000005
【図３】
2009294925.tif 000006
【図４】
2009294925.tif 000007
【図５】
2009294925.tif 000008
【図６】
2009294925.tif 000009
【図７】
2009294925.tif 000010
【図８】
2009294925.tif 000011
【図９】
2009294925.tif 000012
【図１０】
2009294925.tif 000013