判定対象人物画像を取得する画像取得工程と、前記判定対象人物画像から、頭部領域、顔領域、およびその他の領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域を検出する属性判定領域検出工程と、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定する属性判定工程とを含むことを特徴とする属性判定方法。前記その他の領域が、全身または全身の一部であることを特徴とする、請求の範囲1記載の属性判定方法。前記属性判定工程において、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像を統合して属性を判定することを特徴とする、請求の範囲1または2記載の属性判定方法。前記画像の統合において、前記少なくとも二つの属性判定領域が同一人物に属するか否かを、下記式3で表される重なり度を用いて判定することを特徴とする、請求の範囲3記載の属性判定方法。重なり度=2×X×Y/XY3X:いずれかの属性判定領域の面積に対する、前記いずれかの属性判定領域と前記いずれかの属性判定領域以外の属性判定領域を所定の比率で変形した領域とが重なった領域の面積の割合Y:前記所定の比率で変形した領域の面積に対する、前記重なった領域の面積の割合前記重なり度が予め設定された閾値以上の値である場合に、前記少なくとも二つの属性判定領域が、同一人物に属すると判定することを特徴とする、請求の範囲4記載の属性判定方法。判定対象人物画像を取得する画像取得手段と、前記判定対象人物画像から、頭部領域、顔領域、およびその他の領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域を検出する属性判定領域検出手段と、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定する属性判定手段とを含むことを特徴とする属性判定装置。前記その他の領域が、全身または全身の一部であることを特徴とする、請求の範囲6記載の属性判定装置。前記属性判定手段が、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像を統合して属性を判定することを特徴とする、請求の範囲6または7記載の属性判定装置。前記画像の統合において、前記少なくとも二つの属性判定領域が同一人物に属するか否かを、下記式3で表される重なり度を用いて判定することを特徴とする、請求の範囲8記載の属性判定装置。重なり度=2×X×Y/XY3X:いずれかの属性判定領域の面積に対する、前記いずれかの属性判定領域と前記いずれかの属性判定領域以外の属性判定領域を所定の比率で変形した領域とが重なった領域の面積の割合Y:前記所定の比率で変形した領域の面積に対する、前記重なった領域の面積の割合前記重なり度が予め設定された閾値以上の値である場合に、前記少なくとも二つの属性判定領域が、同一人物に属すると判定することを特徴とする、請求の範囲9記載の属性判定装置。請求の範囲1から5のいずれか一項に記載の属性判定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。請求の範囲11記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。判定対象人物画像を取得する画像取得手段と、前記判定対象人物画像から、頭部領域、顔領域、およびその他の領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域を検出する属性判定領域検出手段と、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定する属性判定手段と、属性判定結果を出力する出力手段とを含み、前記画像取得手段および前記出力手段が、システム外の通信回線網を介して、前記属性判定領域検出手段および前記属性判定手段と接続されていることを特徴とする属性判定システム。しかしながら、顔を用いた属性の判定方法では、顔の特徴的な部分の一部分が隠れていると人物の検出および属性の判定が困難であり、正面に近い向きの顔でしか、人物の検出および人物の属性の判定ができないという問題がある。したがって、このような方法を人物の検出および人物の属性の判定に適用する場合、正面向きの顔を撮影しやすい場所にカメラを設置する必要があるが、一般的に、このような場所にカメラを設置することは困難である場合が多い。また、人の動きは一般的に不規則であるため、必ずしも正面向きの顔を検出できるとは限らない。そこで、本発明は、例えば、顔の特徴的な部分が隠れている場合でも、人物の検出精度が高く、人物の属性判定が可能である属性判定方法、属性判定装置、プログラム、記録媒体および属性判定システムを提供することを目的とする。前記目的を達成するために、本発明の属性判定方法は、判定対象人物画像を取得する画像取得工程と、前記判定対象人物画像から、頭部領域、顔領域、およびその他の領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域を検出する属性判定領域検出工程と、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定する属性判定工程とを含むことを特徴とする。また、本発明の属性判定装置は、判定対象人物画像を取得する画像取得手段と、前記判定対象人物画像から、頭部領域、顔領域、およびその他の領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域を検出する属性判定領域検出手段と、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定する属性判定手段とを含むことを特徴とする。本発明のプログラムは、前記本発明の属性判定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。本発明の属性判定システムは、判定対象人物画像を取得する画像取得手段と、前記判定対象人物画像から、頭部領域、顔領域、およびその他の領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域を検出する属性判定領域検出手段と、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定する属性判定手段と、属性判定結果を出力する出力手段とを含み、前記画像取得手段および前記出力手段が、システム外の通信回線網を介して、前記属性判定領域検出手段および前記属性判定手段と接続されていることを特徴とする。本発明によれば、例えば、顔の特徴的な部分が隠れている場合でも、人物の検出精度が高く、人物の属性判定が可能である属性判定方法、属性判定装置、プログラム、記録媒体および属性判定システムを提供できる。本発明において、前記その他の領域は、頭部領域または顔領域を含む領域でもよく、例えば、全身または全身の一部上半身等等があげられる。つぎに、本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、下記の実施形態によってなんら限定および制限されない。なお、以下の図1から図4において、同一部分には、同一符号を付している。[実施形態1]本実施形態は、前記その他の領域が、全身である場合の一例である。図1Aに、本実施形態における属性判定方法のフローチャートを示す。また、図1Bに、本実施形態における属性判定装置のブロック図を示す。図1Bに示すように、本実施形態の属性判定装置は、画像取得手段111、演算手段120、出力手段131およびデータ記憶手段140を主要な構成要素として含む。画像取得手段111は、演算手段120に接続されている。演算手段120は、出力手段131とデータ記憶手段140とに接続されている。演算手段120は、属性判定領域検出手段121および属性判定手段122を含む。データ記憶手段140には、予め取得した属性判定領域検出モデル141および属性判定モデル142が格納されている。属性判定領域検出手段121は、属性判定領域検出モデル141に接続されている。属性判定手段122は、属性判定モデル142に接続されている。属性判定領域検出モデル141は、頭部領域検出モデル141a、顔領域検出モデル141bおよび全身領域検出モデル141cを含む。属性判定モデル142は、頭部領域属性判定モデル142a、顔領域属性判定モデル142bおよび全身領域属性判定モデル142cを含む。画像取得手段111は、例えば、CCDChargeCoupledDeviceカメラ、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorカメラ、イメージスキャナ等があげられる。演算手段120は、例えば、中央処理装置CPU等があげられる。出力手段131は、例えば、映像により出力するモニター例えば、液晶ディスプレイLCD、ブラウン管CRTディスプレイ等の各種画像表示装置等、印刷により出力するプリンター、音声により出力するスピーカー等があげられる。出力手段131は、任意の構成要素であり、本発明の属性判定装置に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。データ記憶手段140は、例えば、ランダムアクセスメモリRAM、読み出し専用メモリROM、ハードディスクHD、光ディスク、フロッピー登録商標ディスクFD等があげられる。データ記憶手段140は、例えば、装置内蔵型でもよいし、外部記憶装置のような外付け型でもよい。前記画像取得手段、前記演算手段、前記出力手段および前記データ記憶手段については、後述の実施形態においても同様である。本発明において、属性は、人物に関する属性であり、例えば、性別、年齢、人種、頭部の角度、髪の毛の長さ、帽子の有無、髪の毛の色、ヘアスタイル、顔の向き、表情、眼鏡やサングラスの有無、マスクの有無、髭の有無等があげられる。本実施形態の属性判定方法は、例えば、図1Bの属性判定装置を用いて、つぎのようにして実施する。まず、前記属性判定方法の実施に先立ち、機械学習パターン認識の技術を用いて学習することで、頭部領域検出モデル141aおよび頭部領域属性判定モデル142a、顔領域検出モデル141bおよび顔領域属性判定モデル142b、ならびに、全身領域検出モデル141cおよび全身領域属性判定モデル142cを作成する。<頭部領域検出モデルおよび頭部領域属性判定モデル>頭部領域検出モデル141aは、学習用画像の頭部領域を正例とし、非頭部領域を負例として、機械学習パターン認識で学習することにより作成される。具体的には、例えば、図2Aaおよびbに示すように、まず、学習用画像10a正面向きの男性および10b後ろ向きの女性の頭部に、ラベリング11aおよび11bを付すことで、前記頭部領域を付与する。前記頭部領域の教師データは、例えば、キーボード、マウス等の従来公知の入力手段を用いて、人が入力することで付与される。検出精度を考慮すると、前記学習用画像の数は多いほど好ましく、多数用意した学習用画像例えば、横向きの画像等から、頭部領域検出モデルを作成することが好ましい。つぎに、前記頭部領域に属性判定用教師データを付与し、前記属性判定用教師データが付与された頭部領域を多数用いて、機械学習パターン認識により、頭部領域属性判定モデル142aを作成する。本実施形態の属性判定方法において、前記属性判定用教師データは、例えば、性別、年齢等があげられる。具体的には、図2Aaに示す学習用画像の前記頭部領域には、例えば、性別:男性、年齢:30歳等の判定用教師データを付与し、図2Abに示す学習用画像には、例えば、性別:女性、年齢:20歳等の属性判定用教師データを付与する。前記性別または前記年齢等の属性判定用教師データは、例えば、キーボード、マウス等の従来公知の入力手段を用いて、人が入力することで付与される。また、属性判定に頭部領域の向きの項目を用いる場合、例えば、1度単位での向きデータ例えば、左向き60°、8方向に準じた向きデータ例えば、0°、45°、90°等の前記頭部領域の向きの属性判定用教師データも付与できる。なお、属性の判定は、学習を用いずに、例えば、人間がルールを決めて属性を判定するという方法頭部領域属性判定ルールでも行える。<顔領域検出モデルおよび顔領域属性判定モデル>顔領域検出モデル141bは、学習用画像の顔領域人物の顔面中で特徴的な部分である、目、眉、鼻孔、口等の顔部分を含む領域を、機械学習パターン認識で学習することにより作成する。図2Bに示すように、まず、学習用画像10c正面向きの男性の顔に、ラベリング11cを付すことで、前記顔領域を付与する。前記顔領域の教師データは、例えば、キーボード、マウス等の従来公知の入力手段を用いて、人が入力することで付与される。検出精度を考慮すると、前記学習用画像の数は多いほど好ましく、多数用意した学習用画像から、顔領域検出モデルを作成することが好ましい。前記顔領域検出モデルは、例えば、前記顔部分の相対位置または大きさ等の情報を含んでもよい。つぎに、前記顔領域に属性判定用教師データを付与し、前記属性判定用教師データが付与された頭部領域を多数用いて、機械学習パターン認識により、顔領域属性判定モデル142bを作成する。本実施形態の属性判定方法において、前記属性判定用教師データは、例えば、性別、年齢等があげられる。具体的には、図2Bに示す学習用画像の前記顔領域には、例えば、性別:男性、年齢:30歳等の属性判定用教師データを付与する。前記性別および前記年齢等の属性判定用教師データは、例えば、キーボード、マウス等の従来公知の入力手段を用いて、人が入力することで付与される。また、属性の判定は、学習を用いずに、例えば、人間がルールを決めて属性を判定するという方法顔領域属性判定ルールでも行える。<全身領域検出モデルおよび全身領域属性判定モデル>全身領域検出モデル141cは、学習用画像の全身領域を正例とし、非全身領域を負例として、機械学習パターン認識で学習すること作成される。具体的には、例えば、図2Cに示すように、まず、学習用画像10d正面向きの男性の全身に、ラベリング11dを付すことで、前記全身領域を付与する。前記全身領域の教師データは、例えば、キーボード、マウス等の従来公知の入力手段を用いて、人が入力することで付与される。検出精度を考慮すると、前記学習用画像の数は多いほど好ましく、多数用意した学習用画像から、全身領域検出モデルを作成することが好ましい。つぎに、前記全身領域に属性判定用教師データを付与し、前記属性判定用教師データが付与された全身領域を多数用いて、機械学習パターン認識により、全身領域属性判定モデル142cを作成する。本実施形態の属性判定方法において、前記属性判定用教師データは、例えば、性別、年齢等があげられる。具体的には、図2Cに示す学習用画像の前記全身領域には、例えば、性別:男性、年齢:30歳等の属性判定用教師データを付与する。前記性別および前記年齢等の属性判定用教師データは、例えば、キーボード、マウス等の従来公知の入力手段を用いて、人が入力することで付与される。また、学習を用いずに、例えば、人間がルールを決めて属性を判定するという方法全身領域属性判定ルールでも行える。また、属性判定に体の向きの項目を用いる場合、例えば、1度単位での向きデータ例えば、左向き60°、8方向に準じた向きデータ例えば、0°、45°、90°等の体の向きの属性判定用教師データも付与できる。つぎに、図1Aのフローチャートに示すように、以下のステップを実施する。まず、画像取得手段111により、判定対象人物画像を取得するステップS11。つぎに、属性判定領域検出手段121により、属性判定領域の教師データが付与された学習用画像を多数用いて学習することで予め作成した属性判定領域検出モデル141を参照して、前記判定対象人物画像から、頭部領域、顔領域および全身領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域データを検出するステップS21。<頭部領域データの検出>頭部領域データは、具体的には、例えば、検出したい頭部領域サイズ例えば、正方形を指定し、予め作成した頭部領域検出モデル141aを参照して、判定対象人物画像の端部から水平方向に、画像パッチを順に下の行に向かって移動させて探索する、いわゆるラスタスキャンで検出される。これと共に、例えば、前記判定対象人物画像の取得サイズも変更して頭部領域を探索することで、前記頭部領域データを検出する。このようにして、前記頭部領域データを検出すれば、頭部領域の位置あわせアライメントも同時に行えて好ましい。なお、頭部領域データの検出は、この例には限定されず、例えば、前記判定対象人物画像中の円形の物体を頭部領域として検出し、検出された頭部領域を位置合わせアライメントして行ってもよい。前記アラインメントは、例えば、前記演算手段に含まれるアライメント手段図示せずにより行ってもよい。<顔領域データの検出>顔領域データは、具体的には、例えば、予め作成した顔領域検出モデル141bを参照して、判定対象人物画像から、顔領域検出モデル141bに合致する部分として検出される。<全身領域データの検出>全身領域データは、具体的には、例えば、検出したい全身領域サイズ例えば、長方形を指定し、予め作成した全身領域検出モデル141cを参照して、前記頭部領域の検出と同様の方法で検出される。つぎに、属性判定手段122により、属性判定用教師データが付与された属性判定領域を多数用いて学習することで予め作成した属性判定モデル142を参照して、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定するステップS22。具体的には、例えば、各属性判定領域画像の属性を判定し、各属性判定領域画像が同一人物に属するか否かを判定し、同一人物に属する各属性判定領域画像を統合して属性を判定する。前記属性の判定を、例えば、前述の機械学習により行う場合は、年齢のように連続した値を推定する方法回帰Regressionと、男性/女性のようにカテゴリを推定する方法識別Classificationとの両方を使用できる。<頭部領域画像からの属性判定>頭部領域画像からの属性判定の判定項目は、例えば、性別、年齢、人種、頭部の角度、髪の毛の長さ、帽子の有無、髪の毛の色、ヘアスタイル、顔の向き、表情、眼鏡やサングラスの有無、マスクの有無、髭の有無等があげられる。判定項目が性別である場合、例えば、性別度例えば、0~1に基づいて判定できる。前記性別度は、頭部領域データを基に算出できる。具体的には、例えば、前記性別度が0~0.5未満であれば、女性と判定し、前記性別度が0.5~1であれば、男性と判定する、という基準を設定しておき、算出された性別度の値から性別を判定する。なお、性別度から性別を判定する基準は、この例に限定されず、例えば、前記性別度が0~0.3であれば、女性と判定し、前記性別度が0.7~1であれば、男性と判定し、前記性別度が0.3より大きく0.7未満であれば、判定不能とする、という基準等でもよい。前記年齢等についても、例えば、所定の基準を設定して、前記頭部領域データを基に算出された値から判定する。<顔領域画像からの属性判定>顔領域画像からの属性判定の判定項目は、例えば、前記頭部領域画像からの属性判定の判定項目と同様であり、顔領域画像からの属性は、例えば、前記頭部領域画像からの属性判定と同様にして判定できる。<全身領域画像からの属性判定>全身領域画像からの属性判定の判定項目は、例えば、前記頭部領域画像からの属性判定の判定項目と同様であり、全身領域画像からの属性は、例えば、前記頭部領域画像からの属性判定と同様にして判定できる。<各属性判定領域画像が同一人物に属するか否かの判定>つぎに、前記各頭部領域、顔領域および全身領域が、同一人物に属するか否かを判定する。この判定には、例えば、下記式3で表される重なり度を用いる。なお、前記同一人物に属するか否かの判定は、例えば、前記各属性判定領域画像の属性判定の前に行ってもよい。すなわち、例えば、予め前記各頭部領域、顔領域および全身領域が同一人物に属するか否かを判定した後に、同一人物に属する各頭部領域、顔領域および全身領域の属性判定を行ってもよい。重なり度=2×X×Y/XY3X:いずれかの属性判定領域の面積に対する、前記いずれかの属性判定領域と前記いずれかの属性判定領域以外の属性判定領域を所定の比率で変形した領域とが重なった領域の面積の割合Y:前記所定の比率で変形した領域の面積に対する、前記重なった領域の面積の割合<重なり度算出の具体例>前記式3で表される重なり度について、以下に、具体例をあげて説明する。ただし、重なり度は、以下の例に限定されない。<顔領域と頭部領域との重なり度>まず、顔領域と頭部領域との重なり度について説明する。すなわち、まず、取得した判定対象人物画像から、図2Daに示すように、頭部領域A21および顔領域22を検出する。つぎに、図2Dbに示すように、検出した顔領域22を所定の比率で変形する。この領域を頭部領域B21aとする。具体的には、例えば、顔領域22の横サイズがx、縦サイズがyである場合、顔領域22の左右方向にそれぞれ、xの0.5倍、上方向にyの0.8倍、下方向にyの0.2倍伸ばした領域を、頭部領域B21aとする。つぎに、図2Dcに示すように、頭部領域A21と頭部領域B21aとが重なった領域C、斜線部24の面積を算出する。そして、下記式1に示すように、前記頭部領域Aの面積に対する、前記重なった領域Cの面積の割合Xを算出する。X=C/A1また、下記式2に示すように、前記頭部領域Bの面積に対する、前記重なった領域Cの面積の割合Yを算出する。Y=C/B2前記割合XおよびYから、下記式3に示すようにして、前記頭部領域と前記顔領域の重なり度を算出する。重なり度=2×X×Y/XY3<頭部領域と全身領域との重なり度>つぎに、頭部領域と全身領域との重なり度について説明する。すなわち、まず、取得した判定対象人物画像から、頭部領域Aおよび全身領域を検出する。つぎに、図2Eに示すように、検出した全身領域23を所定の比率で変形する。この領域を頭部領域D21bとする。具体的には、例えば、全身領域23の横サイズがx、縦サイズがyである場合に、全身領域23の左右方向をそれぞれ、xの0.3倍、下方向をyの0.8倍縮めた領域を、頭部領域D21bとする。図2Eにおいて、21eは、頭部領域Aである。つぎに、前述と同様にして、頭部領域Aと頭部領域Dとが重なった領域Cの面積を算出する。つぎに、前記式1と同様にして、前記頭部領域Aの面積に対する、前記重なった領域Cの面積の割合Xを算出する。また、前記式2と同様にして、前記頭部領域Dの面積に対する、前記重なった領域Cの面積の割合Yを算出する。そして、前記割合XおよびYから、下記式3に示すようにして、前記頭部領域と前記全身領域の重なり度を算出する。重なり度=2×X×Y/XY3重なり度は、上記2つの具体例の他にも、顔領域と全身領域との重なり度を算出する場合、例えば、全身領域を所定の比率で縮小変形した領域を顔領域とし、前述と同様にして算出してもよい。また、頭部領域と顔領域との重なり度は、例えば、頭部領域を所定の比率で縮めた変形した領域を顔領域とし、前述と同様に算出してもよい。また、頭部領域と全身領域との重なり度は、例えば、頭部領域を所定の比率で伸ばした変形した領域を全身領域とし、前述と同様に算出してもよい。重なり度は、1最大値~0最小値の数値で表される。本実施形態の属性判定方法では、例えば、重なり度が、予め設定された閾値以上の値例えば、重なり度≧0.7である場合に、前記各頭部領域、顔領域および全身領域が同一人物に属すると判定してもよい。<属性判定領域画像の統合による属性の判定>つぎに、前記同一人物に属すると判定された前記各頭部領域、顔領域および全身領域の画像を統合して、属性を判定する。判定項目判定結果の統合は、例えば、下記式4により行える。下記式4において、nは、判定対象画像フレーム数を示し、iは、対象画像の番号を示す。つぎに、出力手段131により、属性の判定結果を出力するステップS31。判定項目は、前述のとおりである。なお、出力工程S31は、任意の工程であり、本発明の属性判定方法に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。以下に、画像取得手段111により取得される判定対象人物画像の具体例をあげて、前記属性判定領域検出工程および前記属性判定工程を説明する。ただし、発明は、以下の例に限定されない。図3Aaは、判定対象人物画像の一例であり、複数の人物が写った画像である。この画像において、左側の人物は、正面向きで胸から上が写っている。右側の人物は、正面向きで全身が写っている。まず、属性判定領域検出手段121により、予め取得した属性判定領域検出モデル141を参照して、属性判定領域を検出する。この結果、図3Aaに示すように、例えば、頭部領域31aおよび31b、顔領域32aおよび32b、ならびに、全身領域33bが検出される。つぎに、属性判定手段122により、予め取得した属性判定モデル142を参照して、頭部領域31aおよび31b、顔領域32aおよび32b、ならびに、全身領域33bの属性を判定する。つぎに、重なり度を用いて、頭部領域31aおよび31b、顔領域32aおよび32b、ならびに、全身領域33bが、同一人物に属するか否かを判定する。これにより、例えば、頭部領域31aおよび顔領域32aは、図3Aaにおける左側の人物に属すると判定され、頭部領域31b、顔領域32bおよび全身領域33bは、図3Aaにおける右側の人物に属すると判定される。つぎに、図3Abに示すように、頭部領域31aおよび顔領域32aを統合して属性を判定する。また、図3Acに示すように、頭部領域31b、顔領域32bおよび全身領域33bを統合して属性を判定する。図3Abに示す前記統合は、前記判定対象項目が性別である場合、例えば、下記式5により行える。前記式5において、頭部の性別度は、属性判定工程S22において算出された頭部領域の性別度である。顔の性別度は、属性判定工程S22において算出された顔領域の性別度である。頭部の性別における信頼度は、例えば、0より大きく1以下で表すことができ、属性判定工程S22において算出された頭部領域の性別度の信頼性の高低を示す。また、顔の性別における信頼度は、例えば、0より大きく1以下で表すことができ、属性判定工程S22において算出された顔領域の性別度の信頼性の高低を示す。頭部領域の信頼度および顔領域の信頼度は、例えば、使用するモデルの性能に応じて決定してもよい。例えば、頭部領域の画像から性別を判定すると70の精度であるが、顔領域の画像から性別を判定すると80の精度が得られるという場合、後者の信頼度を高くすることで、高精度での判定が可能となる。また、例えば、判定対象人物画像全体が暗いことにより頭部領域全体が濃く暗くなるため、女性であるにも関わらず性別度が男性寄りに算出されるような場合がある。そのような場合、判定対象人物画像全体が暗いという条件では、頭部領域での性別の判定の信頼性が低いため、前記頭部領域の性別における信頼度を低く設定する0に近い数値。前記顔の性別における信頼度に影響を与える条件としては、例えば、顔の角度向きがあげられる。正面向きの顔の画像から性別を判定すると精度が高くなり、斜め向きの顔の画像から性別を判定すると精度が若干低くなることが分かっている場合、前者の信頼度を高く設定し1に近い数値、後者の信頼度を低く設定する0に近い数値。前記信頼度に影響を与える条件としては、前記顔の角度向きの他に、例えば、顔の隠れ、判定対象人物画像の画質、判定対象人物画像中の顔領域の大きさ、光の当たり方、コントラストの強さ等があげられる。具体的には、前記顔の隠れについては、例えば、隠れている部分が大きい場合、信頼度を低く設定する。前記判定対象人物画像の画質については、例えば、ぶれが大きい、またはノイズが多い場合、信頼度を低く設定する。前記判定対象人物画像中の顔領域の大きさについては、例えば、前記顔領域が小さい場合、信頼度を低く設定する。前記光の当たり方については、例えば、光の当たり方に偏りがある場合、信頼度を低く設定する。前記コントラストの強さについては、例えば、コントラストが弱く情報量が少ない場合、信頼度を低く設定する。図3Acに示す前記統合は、前記判定対象項目が性別である場合、例えば、下記式6により行える。前記式6において、全身の性別度は、属性判定工程S22において算出された全身領域の性別度である。頭部の性別度および顔の性別度は、前記式5と同様である。全身の性別における信頼度は、例えば、0より大きく1以下で表すことができ、属性判定工程S22において算出された全身領域の性別度の信頼性の高低を示す。頭部の性別における信頼度および顔の性別における信頼度は、前記式5と同様である。前記全身の性別における信頼度に影響を与える条件としては、例えば、全身の角度向きがあげられる。正面向きの全身の画像から性別を判定すると精度が高くなり、斜め向きの全身の画像から性別を判定すると精度が若干低くなることが分かっている場合、前者の信頼度を高く設定し1に近い数値、後者の信頼度を低く設定する0に近い数値。前記信頼度に影響を与える条件としては、前記全身の角度向きの他に、例えば、全身の隠れ、判定対象人物画像の画質、判定対象人物画像中の全身領域の大きさ、光の当たり方、コントラストの強さ等があげられる。具体的には、前記全身の隠れについては、例えば、隠れている部分が大きい場合、信頼度を低く設定する。前記判定対象人物画像の画質については、例えば、ぶれが大きい、またはノイズが多い場合、信頼度を低く設定する。前記判定対象人物画像中の全身領域の大きさについては、例えば、前記全身領域が小さい場合、信頼度を低く設定する。前記光の当たり方については、例えば、光の当たり方に偏りがある場合には、信頼度を低く設定する。前記コントラストの強さについては、例えば、コントラストが弱く情報量が少ない場合、信頼度を低く設定する。図3Baに、判定対象人物画像の別の一例を示す。図3Baは、複数の人物が写った画像である。この画像において、左側の人物は、後ろ向きで全身が写っている。右側の人物は、帽子を被っており、正面向きで全身が写っている。まず、属性判定領域検出手段121により、予め取得した属性判定領域検出モデル141を参照して、属性判定領域を検出する。この結果、図3Baに示すように、例えば、頭部領域31c、顔領域32d、ならびに、全身領域33cおよび33dが検出される。つぎに、前述の図3Aaの場合と同様に、属性判定手段122により、予め取得した属性判定モデル142を参照して、頭部領域31c、顔領域32d、ならびに、全身領域33cおよび33dの属性を判定する。つぎに、前述の図3Aaの場合と同様に重なり度を用いて、頭部領域31c、顔領域32d、ならびに、全身領域33cおよび33dが、同一人物に属するか否かを判定する。これにより、例えば、頭部領域31cおよび全身領域33cは、図3Baにおける左側の人物に属すると判定され、顔領域32dおよび全身領域33dは、図3Baにおける右側の人物に属すると判定される。つぎに、図3Bbに示すように、頭部領域31cおよび全身領域33cを統合して属性を判定する。また、図3Bcに示すように、顔領域32dおよび全身領域33dを統合して属性を判定する。図3Bbに示す前記統合は、前記判定対象項目が性別である場合、例えば、下記式7により行える。前記式7において、頭部の性別度および頭部の性別における信頼度は、前記式5と同様であり、全身の性別度および全身の性別における信頼度は、前記式6と同様である。図3Bcに示す前記統合は、前記判定対象項目が性別である場合、例えば、下記式8により行える。前記式8において、顔の性別度および顔の性別における信頼度は、前記式5と同様であり、全身の性別度および全身の性別における信頼度は、前記式6と同様である。前述のように、本実施形態の属性判定方法では、前記頭部領域、前記顔領域および前記全身領域の少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定する。すなわち、前記少なくとも2つ属性判定領域をハイブリッドさせて属性を判定する。このため、本実施形態の属性判定方法は、検出できない領域がある場合においても、人物の検出精度が高く、人物の属性を判定できる。すなわち、例えば、図3Bbに示すように、顔の特徴的な部分が隠れている場合でも、前記頭部領域および前記全身領域の2つの画像から人物の属性を判定できる。この結果、例えば、画像取得手段例えば、監視カメラ等の設置場所の選択の幅を広げることができ、例えば、既存の監視カメラ等も利用できる。また、属性の判定に顔のみではなく頭部および全身を用いているため、正面に近い画像でなければ属性の判定が困難である顔のみの場合とは異なり、例えば、後方から撮影した画像等、あらゆる方向から撮影した画像フレームから属性を判定できる。このため、例えば、多くのフレームを撮影しなくともよくなる。また、あらゆる方向から撮影した画像を属性の判定に用いることができるため、例えば、得られる情報の種類が豊富であり、総合的に、より高精度に属性を判定できる。また、例えば、図3Bcに示すように、人物が帽子を被っているために、頭部が隠れている場合でも、前記顔領域および前記全身領域の2つの画像から人物の属性を判定できる。本実施形態の属性判定方法では、図3Acに示すように、前記頭部領域、前記顔領域および前記全身領域の3つの属性判定領域から属性を判定することで、例えば、より正確に人物の属性を判定できる。なお、図3Aaおよび図3Baに示した判定対象人物画像は、画像が1枚フレームが1つの場合の例であるが、本発明は、この例に限定されない。フレーム数が複数の場合には、例えば、前記頭部領域および前記顔領域の2つの画像の統合は、例えば、下記式9により行える。フレーム数を増やすことで、例えば、さらに正確に人物の属性を判定できる。下記式9において、nは、フレーム数を示す。前記頭部領域、前記顔領域および前記全身領域における他の組み合わせにおいても、複数フレームの場合の統合は、例えば、前記式9と同様の概念の統合式により行える。なお、前記属性判定領域検出工程図1AのS21では、前記属性判定領域検出モデルを参照して、前記判定対象人物画像から頭部領域、顔領域および全身領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域を検出しているが、本発明は、この例に限定されない。前記属性判定領域の検出は、例えば、属性判定領域判定ルールを参照して行ってもよい。前記属性判定領域判定ルールは、例えば、頭部領域判定ルール、顔領域判定ルール、全身領域判定ルール等があげられる。前記頭部領域判定ルールは、例えば、判定対象人物画像中の円形の物体は頭部領域である等のルールがあげられる。前記顔領域判定ルールは、例えば、判定対象人物画像中で、周辺と比較して輝度が暗い2箇所を目の候補とし、その2箇所を結んだ直線の中点付近から垂線を下ろした箇所に、周辺と比較して輝度が暗い部分があった場合には、その箇所を口と判定し、これらの箇所を囲む領域は顔領域である等のルールがあげられる。前記全身領域判定ルールは、例えば、判定対象人物画像中の円形の物体を頭部領域と仮定し、その頭部領域の下の部分を見た場合、動きのある部分の高さが頭部領域の高さの4倍から9倍4等身~9等身である場合には、その動きのある部分を囲む領域は全身領域である等のルールがあげられる。前記動きのある部分は、例えば、多フレーム間で差分がある部分をいう。具体的には、例えば、背景差分またはフレーム間差分等を取得して、検出された動きのある物体の領域をいう。また、例えば、前記属性判定領域の検出は、前記属性判定領域検出モデルおよび前記属性判定領域判定ルールの両方を参照して行ってもよい。この場合、例えば、図1Cに示すように、データ記憶手段140に、属性判定領域判定ルール241が格納され、頭部領域検出手段121が属性判定領域判定ルール241に接続されていてもよい。属性判定領域判定ルール241は、頭部領域判定ルール241aと、顔領域判定ルール241bと、全身領域判定ルール241cとを含む。また、前記属性判定工程図1AのS22では、前記属性判定モデルを参照して、前記頭部領域、前記顔領域および前記全身領域の画像の少なくとも2つから属性を判定しているが、本発明は、この例に限定されない。前記属性判定は、例えば、属性判定ルールを参照して行ってもよい。前記属性判定ルールは、例えば、頭部領域属性判定ルール、顔領域属性判定ルール、全身領域属性判定ルール等があげられる。前記頭部領域属性判定ルールは、例えば、髪が長ければ女性であり、髪が短ければ男性である等のルールがあげられる。前記顔領域属性判定ルールは、例えば、目が大きく、眉毛が細ければ女性である、顔領域の画像から多くのエッジ成分しわが抽出されれば、高齢者である、目鼻口等の顔部品の位置が顔領域の下の方にあれば、子供である等のルールがあげられる。前記全身領域属性判定ルールは、例えば、服の領域に赤ピンク等の色が多ければ女性であり、服の領域に青等の色が多ければ男性である、ズボンを履いていれば男性であり、スカートを履いていれば女性である等のルールがあげられる。また、例えば、前記属性の判定は、前記属性判定モデルおよび前記属性判定ルールの両方を参照して行ってもよい。この場合、例えば、図1Cに示すように、データ記憶手段140に、属性判定ルール242が格納され、属性判定手段122が属性判定ルール242に接続されていてもよい。属性判定ルール242は、頭部領域属性判定ルール242aと、顔領域属性判定ルール242bと、全身領域属性判定ルール242cとを含む。本実施形態の属性判定方法では、前述のとおり、前記その他の領域として、人物の全身を検出しているが、本発明は、この例に限定されない。前記その他の領域は、例えば、上半身、下半身、髪型等の髪領域、目鼻口等の顔部品、バッグ等の持ち物、服装帽子靴靴下等、ネックレス等のアクセサリー等の人物の全身の一部でもよい。なお、前記全身の一部が上半身の場合、前記上半身は、例えば、頭部領域または顔領域を含む上半身でもよい。前記全身の一部を用いる場合、全身の一部を検出するための検出モデルおよび全身の一部の属性を判定するための属性判定モデルを参照することが好ましい。[実施形態2]本実施形態のプログラムは、前述の属性判定方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。本実施形態のプログラムは、例えば、記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体は、特に限定されず、例えば、ランダムアクセスメモリRAM、読み出し専用メモリROM、ハードディスクHD、光ディスク、フロッピー登録商標ディスクFD等があげられる。[実施形態3]図4に、本発明の属性判定装置を用いた属性判定システムの一例の構成を示す。図4に示すとおり、この属性判定システムは、画像取得手段111a、111b、111cと、出力手段131a、131b、131cと、通信インターフェイス150a、150b、150cと、サーバ170とを備える。画像取得手段111aおよび出力手段131aは、通信インターフェイス150aに接続されている。画像取得手段111a、出力手段131aおよび通信インターフェイス150aは、場所Xに設置されている。画像取得手段111bおよび出力手段131bは、通信インターフェイス150bに接続されている。画像取得手段111b、出力手段131bおよび通信インターフェイス150bは、場所Yに設置されている。画像取得手段111cおよび出力手段131cは、通信インターフェイス150cに接続されている。画像取得手段111c、出力手段131cおよび通信インターフェイス150cは、場所Zに設置されている。そして、通信インターフェイス150a、150b、150cと、サーバ170とが、回線網160を介して接続されている。この属性判定システムでは、サーバ170側に、属性判定領域検出手段および属性判定手段を有し、サーバ170に属性判定領域検出モデルおよび属性判定モデルが格納される。例えば、場所Xで画像取得手段111aを用いて取得された判定対象人物画像を、サーバ170に送信し、サーバ170側で、頭部領域、顔領域、および、その他の領域からなる群から選択される少なくとも2つの属性判定領域を検出し、前記少なくとも2つの属性判定領域の画像から属性を判定する。また、検出された属性判定領域および判定された属性のうち、少なくとも前記属性を、出力手段131aにより出力する。また、前記サーバには、例えば、前記属性判定領域判定ルールおよび前記属性判定ルールが格納されていてもよい。本実施形態の属性判定システムによれば、画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインによる属性判定領域の検出および属性の判定が可能である。そのため、例えば、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、例えば、各設置場所が離れている場合でも、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本実施形態の属性判定システムは、例えば、クラウドコンピューティングに対応したものでもよい。以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。この出願は、2010年10月22日に出願された日本出願特願2010-237945を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。