【手続補正書】
【提出日】平成29年5月15日(2017.5.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
前記目的を達成するため、本発明に係る年齢推定装置の一態様は、被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する顔検出部と、前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す前記被写体の特徴量を生成する特徴量生成部と、前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する表情検出部と、前記特徴量生成部が生成した前記被写体の前記特徴量と、前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する年齢推定部と、を備える、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係る撮像装置の一態様は、前記年齢推定装置と、前記被写体を撮像することにより前記被写体画像を取得する撮像部と、前記年齢推定部による前記被写体の年齢の推定結果を出力する出力部と、を備える、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係る年齢推定方法の一態様は、被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出するステップと、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成するステップと、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出するステップと、前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定するステップと、を含む、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係るプログラムの一態様は、コンピュータに、被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する機能、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する機能、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する機能、前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する機能、を実現させる、ことを特徴とする。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明によれば、被写体の年齢を精度よく推定することができる年齢推定装置、撮像装置、年齢推定方法及びプログラムを提供することが可能となる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
分類部１５０は、予め収集された複数の学習用画像を、表情検出部１３０が検出した学習用被写体の笑顔度ｋに応じて、笑顔グループと非笑顔グループとに分類する。具体的には、分類部１５０は、笑顔度ｋが、所定の閾値ｔｈを超えるか否かに応じて、学習用画像を笑顔グループと非笑顔グループとに分類する。所定の閾値ｔｈは、学習用画像に含まれる学習用被写体の表情が笑顔か非笑顔かを判別するための値であって、０から１までの間の値に設定される。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
表情検出部１３０が笑顔度ｋを検出すると、分類部１５０は、検出した笑顔度ｋが、０から１までの間の値に設定された所定の閾値ｔｈを超えるか否かを判別することにより、笑顔判定を行う（ステップＳ６）。笑顔度ｋが所定の閾値ｔｈを超える場合（ステップＳ６；ＹＥＳ）、分類部１５０は、選択した学習用画像を笑顔グループに分類する（ステップＳ７）。一方で、笑顔度ｋが所定の閾値ｔｈ以下である場合（ステップＳ６；ＮＯ）、分類部１５０は、選択した学習用画像を非笑顔グループに分類する（ステップＳ８）。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
最終的に全ての学習用画像について分類部１５０による分類が終了すると（ステップＳ９；ＹＥＳ）、学習部１６０は、笑顔グループに分類した学習用画像をサンプルとして笑顔年齢識別機１４１を生成し（ステップＳ１１）、且つ、非笑顔グループに分類した学習用画像をサンプルとして非笑顔年齢識別機１４２を生成する（ステップＳ１２）。以上により、図５のフローチャートに示した学習処理は終了する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６９】
具体的に説明すると、選択部１４３は、被写体の年齢を識別するための識別機として、笑顔度ｋが所定の閾値ｔｈを超える場合に笑顔年齢識別機１４１を選択し、笑顔度ｋが所定の閾値ｔｈ以下の場合に非笑顔年齢識別機１４２を選択する。所定の閾値ｔｈは、被写体の表情が笑顔か非笑顔かを判別するための値であって、学習時と同じ値に設定される。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
すなわち、年齢推定部１４０は、顔の特徴量が同じであるならば、被写体の表情が笑顔である方が笑顔でない方よりも、言い換えると被写体の笑顔の度合が大きいほど、低い年齢をその被写体の年齢として推定する。このような推定方法により、笑顔の度合に応じて適切に被写体の年齢を推定することができ、特に、加齢による皺と笑顔による皺との区別が困難なため笑顔の被写体の年齢を高く推定してしまう、といった年齢推定精度の低下を防ぐことができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７８】
表情検出部１３０が笑顔度ｋを検出すると、選択部１４３は、検出した笑顔度ｋが、所定の閾値ｔｈを超えるか否かを判別することにより、笑顔判定を行う（ステップＳ１０６）。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
笑顔度ｋが所定の閾値ｔｈを超える場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、選択部１４３は、笑顔年齢識別機１４１を選択する。笑顔年齢識別機１４１は、特徴量生成部１２０が生成した特徴量から笑顔年齢ＳＡｇｅを取得する（ステップＳ１０７）。年齢推定部１４０は、取得した笑顔年齢ＳＡｇｅを、被写体の年齢として推定する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
一方で、笑顔度ｋが所定の閾値ｔｈ以下である場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）、選択部１４３は、非笑顔年齢識別機１４２を選択する。非笑顔年齢識別機１４２は、特徴量生成部１２０が生成した特徴量から非笑顔年齢ＮＡｇｅを取得する（ステップＳ１０８）。年齢推定部１４０は、取得した非笑顔年齢ＮＡｇｅを、被写体の年齢として推定する。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９８】
通常、笑顔年齢ＳＡｇｅが非笑顔年齢ＮＡｇｅよりも低い値となるため、年齢算出部１４４は、笑顔度ｋが大きいほど低い年齢を、被写体の推定年齢として算出することになる。年齢推定部１４０ａは、このような関係式により年齢算出部１４４が算出した年齢を、被写体の年齢として推定する。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する顔検出部と、
前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す前記被写体の特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する表情検出部と、
前記特徴量生成部が生成した前記被写体の前記特徴量と、前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する年齢推定部と、
を備える、
ことを特徴とする年齢推定装置。
【請求項２】
前記特徴量生成部は、
前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域における特定部位の位置を抽出する部位抽出部と、
前記部位抽出部が抽出した前記特定部位の位置に基づいて、前記被写体画像を正規化する正規化部と、
を含み、
前記正規化部が正規化した後の前記被写体画像における前記顔領域から、前記被写体の前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の年齢推定装置。
【請求項３】
前記年齢推定部は、
それぞれが、互いに異なる識別基準に基づいて、前記被写体の前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する複数の年齢識別部と、
前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合に応じて、前記複数の年齢識別部の中からいずれかを選択する選択部と、
を含み、
前記選択部が選択した前記年齢識別部が識別した年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の年齢推定装置。
【請求項４】
前記顔検出部は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、前記学習用被写体の前記顔領域を検出し、
前記特徴量生成部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した前記顔領域から、前記学習用被写体の前記顔の特徴を示す前記特徴量を生成し、
前記表情検出部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した前記顔領域から、前記学習用被写体の前記表情の度合を検出し、
前記複数の学習用画像を、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の前記表情の度合に応じて、複数のグループに分類する分類部と、
前記複数のグループのそれぞれについて、それぞれの前記グループに分類された前記学習用画像における、前記学習用被写体の年齢と前記学習用被写体の前記特徴量との関係に基づいて、前記識別基準を学習する学習部と、
をさらに備える、
ことを特徴とする請求項３に記載の年齢推定装置。
【請求項５】
前記年齢推定部は、
第１の識別基準に基づいて、前記被写体の前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する第１の年齢識別部と、
第２の識別基準に基づいて、前記被写体の前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する第２の年齢識別部と、
前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合に基づいて、前記第１の年齢識別部が識別した年齢と、前記第２の年齢識別部が識別した年齢と、の間の年齢を算出する年齢算出部と、
を含み、
前記年齢算出部が算出した年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の年齢推定装置。
【請求項６】
前記顔検出部は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、前記学習用被写体の前記顔領域を検出し、
前記特徴量生成部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した前記学習用被写体の前記顔領域から、前記学習用被写体の前記顔の特徴を示す前記学習用被写体の前記特徴量を生成し、
前記表情検出部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した前記学習用被写体の前記顔領域から、前記学習用被写体の前記表情の度合を検出し、
前記複数の学習用画像の中で、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の前記表情の度合が所定の閾値を超える前記学習用画像を第１のグループに分類し、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の前記表情の度合が前記所定の閾値以下の前記学習用画像を第２のグループに分類する分類部と、
前記第１のグループに分類された前記学習用画像における、前記学習用被写体の年齢と前記学習用被写体の前記特徴量との関係に基づいて、前記第１の識別基準を学習し、前記第２のグループに分類された前記学習用画像における、前記学習用被写体の年齢と前記学習用被写体の前記特徴量との関係に基づいて、前記第２の識別基準を学習する学習部と、
をさらに備え、
前記年齢算出部は、前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合が大きいほど前記第１の年齢識別部が識別した年齢に近い年齢を、前記被写体の年齢として算出する、
ことを特徴とする請求項５に記載の年齢推定装置。
【請求項７】
前記表情検出部は、前記被写体の笑顔の度合又は怒りの度合を、前記被写体の前記表情の度合として検出する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の年齢推定装置。
【請求項８】
前記年齢推定部は、前記表情検出部が検出した前記被写体の表情の度合が大きいほど低い年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の年齢推定装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の前記年齢推定装置と、
前記被写体を撮像することにより前記被写体画像を取得する撮像部と、
前記年齢推定部による前記被写体の年齢の推定結果を出力する出力部と、
を備える、
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項１０】
被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出するステップと、
前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成するステップと、
前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出するステップと、
前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定するステップと、
を含む、
ことを特徴とする年齢推定方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する機能、
前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する機能、
前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する機能、
前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する機能、
を実現させる、
ことを特徴とするプログラム。