"顔画像を入力する画像入力部と、属性推定を行うための推定モデルを保持する推定モデル保持部と、前記推定モデル保持部に保持されている推定モデルを用いて、前記画像入力部にて入力された顔画像の属性推定を行う属性推定部と、前記顔画像と前記属性推定部による属性推定結果を対応付けて蓄積する推定結果蓄積部と、前記属性推定部による属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するサンプル抽出部と、前記サンプル抽出部にて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて前記推定モデルを更新する再学習部と、を備えた属性推定装置。前記属性推定部による属性推定結果のグループごとに顔画像の特徴量分布を求める特徴量分布計算部を備え、前記サンプル抽出部は、前記特徴量分布計算部で求められた前記属性推定結果のグループごとの顔画像の特徴量分布に基づいてサンプルデータを抽出する請求項1に記載の属性推定装置。前記特徴量分布計算部は、前記属性推定結果のグループごとに顔画像特徴量のクラスタリングを行い、前記サンプル抽出部は、クラスタ内の位置に基づいてサンプルデータを抽出する請求項2に記載の属性推定装置。前記サンプル抽出部は、クラスタの中心から一定距離のものをサンプルデータとして抽出する請求項3に記載の属性推定装置。前記再学習部での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータに重みを付ける請求項1乃至請求項4のいずれか一項に記載の属性推定装置。前記再学習部での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータにクラスタ内の位置に応じた重みを付ける請求項5に記載の属性推定装置。設定された条件を満たした場合に前記再学習部での再学習を開始する再学習開始部を備えた請求項1乃至請求項6のいずれか一項に記載の属性推定装置。属性は年齢である請求項1乃至請求項7のいずれか一項に記載の属性推定装置。顔画像とその属性推定結果が対応付けられたデータに対して、属性推定結果のグループごとに推定モデルの再学習のためのサンプルデータを抽出するサンプル抽出部を備えた再学習用サンプル抽出装置。顔画像を入力する画像入力ステップと、属性推定を行うための推定モデルを保持する推定モデル保持ステップと、前記推定モデル保持ステップで保持されている推定モデルを用いて、前記画像入力ステップにて入力された顔画像の属性推定を行う属性推定ステップと、前記顔画像と前記属性推定ステップによる属性推定結果を対応付けて蓄積する推定結果蓄積ステップと、前記属性推定ステップによる属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するサンプル抽出ステップと、前記サンプル抽出ステップにて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて前記推定モデルを更新する再学習ステップと、を備えた属性推定方法。しかしながら、従来の属性推定システムでは、実験室で用意した学習サンプルだけでは現場において精度がでないという課題がある。つまり、現場の画像を取り込んだ場合には上手く推定することができないという課題がある。この課題は、現場サンプルを加えることで精度の改善が可能であるが、その際に必要な正解データを入力する手間が膨大でコストが嵩むという新たな課題が生ずる。本発明は、係る事情に鑑みてなされたものであり、少ない現場サンプルで再学習することができる属性推定装置を提供することを目的とする。本発明の属性推定装置は、顔画像を入力する画像入力部と、属性推定を行うための推定モデルを保持する推定モデル保持部と、前記推定モデル保持部に保持されている推定モデルを用いて、前記画像入力部にて入力された顔画像の属性推定を行う属性推定部と、前記顔画像と前記属性推定部による属性推定結果を対応付けて蓄積する推定結果蓄積部と、前記属性推定部による属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するサンプル抽出部と、前記サンプル抽出部にて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて前記推定モデルを更新する再学習部と、を備えた。上記構成によれば、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。上記構成において、前記属性推定部による属性推定結果のグループごとに顔画像の特徴量分布を求める特徴量分布計算部を備え、前記サンプル抽出部は、前記特徴量分布計算部で求められた前記属性推定結果のグループごとの顔画像の特徴量分布に基づいてサンプルデータを抽出する。上記構成によれば、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。上記構成において、前記特徴量分布計算部は、前記属性推定結果のグループごとに顔画像特徴量のクラスタリングを行い、前記サンプル抽出部は、クラスタ内の位置に基づいてサンプルデータを抽出する。上記構成によれば、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。上記構成において、前記サンプル抽出部は、クラスタの中心から一定距離のものをサンプルデータとして抽出する。上記構成によれば、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。上記構成において、前記再学習部での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータに重みを付ける。上記構成によれば、現場サンプルデータを初期学習サンプルデータとバランスをとることができ、少ない現場サンプルデータでも効果的に再学習することができる。上記構成において、前記再学習部での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータにクラスタ内の位置に応じた重みを付ける。上記構成によれば、現場サンプルデータを初期学習サンプルデータとバランスをとることができ、少ない現場サンプルデータでも効果的に再学習することができる。上記構成において、設定された条件を満たした場合に前記再学習部での再学習を開始する再学習開始部を備えた。上記構成によれば、出荷時の推定モデルを現場に精度良く適応させることができる。上記構成において、前記属性は年齢である。本発明の再学習用サンプル抽出装置は、顔画像とその属性推定結果が対応付けられたデータに対して、属性推定結果のグループごとに推定モデルの再学習のためのサンプルデータを抽出するサンプル抽出部を備えた。上記構成によれば、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。本発明の属性推定方法は、顔画像を入力する画像入力ステップと、属性推定を行うための推定モデルを保持する推定モデル保持ステップと、前記推定モデル保持ステップで保持されている推定モデルを用いて、前記画像入力ステップにて入力された顔画像の属性推定を行う属性推定ステップと、前記顔画像と前記属性推定ステップによる属性推定結果を対応付けて蓄積する推定結果蓄積ステップと、前記属性推定ステップによる属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するサンプル抽出ステップと、前記サンプル抽出ステップにて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて前記推定モデルを更新する再学習ステップと、を備えた。上記方法によれば、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。本発明によれば、属性推定結果のグループごとにサンプルデータを求めるので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。以下、本発明を実施するための好適な実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明の一実施の形態に係る属性推定装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、本実施の形態の属性推定装置1は、映像入力部10及び顔検出部11からなる画像入力部12と、特徴量抽出部13と、推定モデル保持部14と、顔属性推定部15と、現場サンプル推定結果DB推定結果蓄積部16と、再学習開始部17と、特徴量分布計算部18と、学習サンプル抽出部サンプル抽出部19と、再学習データDB20と、再学習部21とを備える。映像入力部10及び顔検出部11からなる画像入力部12と特徴量抽出部13とから得られたデータからは現場サンプルDB22が構成される。映像入力部10は、カメラ2からの映像を入力する。顔検出部11は、映像入力部10で入力された映像から顔画像を抽出する。特徴量抽出部13は、顔検出部11で抽出された顔画像の特徴量を抽出する。特徴量抽出部13は、顔画像に対して目や鼻などの顔部品を検出して正規化し、正規化した画像からGabor特徴、LBP特徴、Haar特徴などで顔としての特徴を抽出する。特徴量抽出部13で抽出された特徴量は多次元のデータである。推定モデル保持部14は、属性推定を行うための推定モデルを保持する。本実施の形態では、属性を年齢としている。ここで、推定モデルとは、以下の関数で表せる。顔特徴量Yから顔属性を推定するのに適した特徴へ変換する写像GY=X顔属性特徴量Xを元に、年齢や性別などを推定する関数FX顔属性推定部15は、推定モデル保持部14に保持されている推定モデルを用いて、画像入力部12で入力された顔画像の属性推定を行いその結果を表示端末3に表示する。現場サンプル推定結果DB16は、画像入力部12で入力された顔画像と顔属性推定部15による属性推定結果を対応付けて蓄積する。すなわち、現場で採取した顔画像とそれに対してモデルにより推定した顔属性推定結果を組にして保存する。再学習開始部17は、設定された条件を満たした場合に、再学習を開始する。特徴量分布計算部18は、現場サンプル推定結果DB16に蓄積された属性推定結果のグループごとに顔画像の特徴量分布を求める。この場合、特徴量分布計算部18は、属性推定結果のグループごとに顔画像特徴量のクラスタリングを行う。本実施の形態では、推定年代毎にクラスタリングを実施する。クラスタリング手法には、図2に示すように、クラスタ数固定型やクラスタ数推定型などがある。図1に戻り、学習サンプル抽出部19は、再学習時に、特徴量分布計算部18で求められた属性推定結果のグループごとの顔画像の特徴量分布に基づいてサンプルデータを抽出する。この場合、クラスタ内の位置に基づいてサンプルデータを抽出する。例えば、クラスタの中心から一定距離のものをサンプルデータとして抽出する。全ての現場サンプルに対して正解を入力するのはコストがかかりすぎるため、学習サンプル抽出部19で少量のサンプルを抽出する。再学習データDB20は、学習サンプル抽出部19で抽出されたサンプルデータに正解が付与されたデータを蓄積する。この場合、正解の付与はユーザによって行われる。すなわち、ユーザが表示端末3を使用して、学習サンプル抽出部19で抽出された少量の現場サンプルについて、正解の顔属性を入力する。表示端末3では、ユーザ操作によるサンプルデータへの正解付与を行い、再学習データDB20が、正解を付与したサンプルデータにクラスタ内の位置に応じた重みを付ける。再学習部21は、再学習データDB20に蓄積されているデータ学習サンプル抽出部19にて抽出されたサンプルデータに正解を付与したデータを用いて推定モデルを更新する。次に、本実施の形態の属性推定装置1の動作について説明する。図3は、本実施の形態の属性推定装置1の基本的な動作を模式的に示した図である。同図において、顔属性推定部15は、推定モデル保持部14に保持されている推定モデルを用いて、現場サンプルDB22より得られる顔画像の属性推定を行う。現場サンプルは、現場に設置したカメラ図示略で取得した画像から検出した顔画像群である。顔画像の属性推定した結果23現場サンプル推定結果DB16で保持されているは、横軸が年代10代、20代、30代、40代、50代、60代、縦軸がサンプル数として表示端末3に表示される。学習サンプル抽出部19は、推定結果の年代毎にサンプルをまとめて、年代毎にクラスタリングを実施し、年代毎にクラスタ中心24に最も近いサンプルデータを抽出する。クラスタ中心24は各クラスタに属するデータの平均位置のことである。学習サンプル抽出部19で抽出されるサンプルデータは数十のオーダである。図3に示す例では、6個のサンプルデータを抽出しているが、抽出する数を予め決めておいても良いし、分布状況に応じて決めるようにしても良い。学習サンプル抽出部19は、一般モードとプロフェッショナルモードの2つのモードを有している。上述したクラスタ中心24に最も近いサンプルデータを抽出する1個だけのは一般モードである。なお、クラスタ中心に一番近いサンプルデータを1個抽出する以外に、クラスタ中心の近傍のサンプルデータを抽出することも可能である。一方、プロフェッショナルモードは、顔認識に関する知識を持ったユーザに対しては、少量のサンプルではなく、大量のサンプルを提示し、再学習に有効そうなサンプルを選んでもらう。大量とは、クラスタ中心の近傍の1個だけでなく、複数個数十個位を抽出するというイメージである。図4は、プロフェッショナルモードにおける正解付与画面例である。図3に戻り、学習サンプル抽出部19で抽出された各サンプルデータには、表示端末3が有する正解付与部3aにて正解が付与される。正解付与部3aはユーザにて操作される。例えば、図3に示す10代のグループ50のサンプルデータ25aが30代の人であれば、ユーザは、表示端末3に表示される正解付与用現場サンプルデータ60の中の該当するサンプルデータ25aに対して表示された10代~60代のうち30代60aを指定する。この指定によりサンプルデータ25aに正解が付与される。また、サンプルデータ25bが50代の人であれば、正解付与用現場サンプルデータ60の中の該当するサンプルデータ25bに対して表示された10代~60代のうち50代60bを指定する。この指定により、サンプルデータ25bに正解が付与される。このようにして学習サンプル抽出部19で抽出された全てのサンプルデータに対して正解が付与される。正解付与されたサンプルデータ25は再学習データDB20に蓄積される。再学習データDB20は、蓄積した正解付与されたサンプルデータ25に対して重み付けを行い、その後、重み付けした正解付与されたサンプルデータ25と初期学習サンプルDB30に蓄積されている初期学習サンプルデータを組み合わせる。正解付与されたサンプルデータ25に重み付けする理由は、正解付与されたサンプルデータ25の数が初期学習サンプルDB30に蓄積されている初期学習サンプルデータの数より圧倒的に少ないからであり初期学習サンプルデータは数千のオーダ、正解付与されたサンプルデータ25をそのまま初期学習サンプルデータに加えただけでは、効果がでないからである。ここで、各属性グループに対する重み付けの概要について説明する。属性グループ毎に重み付け各属性グループについて、属性グループを示す番号をc、前モデル学習時に利用したサンプル番号をii=1~Nc、追加した現場サンプル番号をjj=1~Mcとするとき、属性グループcの各サンプルに対する重みwci、wcjは以下の式1を満たすように設定する。αは基本0.5ユーザが入力した正解属性との差が大きければ、1に近い値の設定大きすぎると、汎用化が落ちるので注意各属性グループに分けない場合前モデル学習時に利用したサンプル番号をii=1~N、追加した現場サンプル番号jj=1~M、各サンプルに対する重みをWi,Wjとするとき、以下に示す式2を満たすように設定する。図3に戻り、再学習データDB20に正解付与されたサンプルデータ25が蓄積されることで、再学習部21が、正解付与されたサンプルデータと初期学習サンプルDB30に蓄積されている初期学習サンプルデータを組み合わせて学習サンプルとして再学習を行う。再学習部21は、顔特徴量Yから顔属性特徴量Xへの新しい写像を学習顔属性特徴量Xをもとに、年齢や性別などを推定する新しい関数を学習推定モデル保持部14が、再学習部21で生成された再学習モデル40で推定モデルを更新する。ここで、再学習モデルとは、顔特徴量Yから顔属性特徴量Xへの新しい写像G’Y=X顔属性特徴量Xをもとに、年齢や性別などを推定する新しい関数F’Xである。図5は、本実施の形態の属性推定装置1の動作を説明するためのフローチャートである。同図において、まず初期モデルを生成するステップS1。この初期モデルは、実験室で生成する。初期モデルの生成後、モデル評価すなわち属性推定するステップS2。属性推定後、再学習回数がN所定の値で整数、例えば3回、4回など回数を表すに達したか、又は、前モデルとの差分が所定の閾値未満かどうか判定するステップS3。再学習回数がNに達した、又は、前モデルとの差分が閾値未満であればYesの場合、再学習終了として本処理を終える。ここで、再学習終了のタイミングとしては、以下のタイミングが挙げられる。予め決めておいた回数実施後前モデルとの差分が十分小さいとき前モデルによる推定結果と再学習後のモデルによる推定結果に変化が殆どないときユーザが入力した正解に基づいてモデルの精度評価を行い、精度が飽和又は一定以上の精度改善があったしたときステップS3の判定において、再学習回数がNに達してない、又は、前モデルとの差分が閾値以上であればNoの場合、学習サンプル抽出部19が正解付与用のサンプルデータを抽出するステップS4。図6は、学習サンプル抽出部19の動作を説明するためのフローチャートである。同図において、学習サンプル抽出部19が、属性グループ毎にサンプルを分けるステップS40。次いで、属性グループ毎にサンプルを特徴空間にマッピングを行いステップS41、属性グループ毎にクラスタリングを実施するステップS42。次いで、各クラスタの中心に近傍のサンプルを抽出するステップS43。図5のフローチャートに戻り、学習サンプル抽出部19による正解付与用サンプルの抽出後、ユーザ操作による正解付与が行われるステップS5。ユーザ操作による正解付与後、再学習部21が再学習データを生成しステップS6、生成した再学習データを元に再学習を行うステップS7。上記ステップS2~S7の処理が再学習開始のタイミングで繰り返し行われる。再学習開始のタイミングどのタイミングで学習するかとしては、以下のタイミングが挙げられる。1出荷時モデルを作成したときに利用したサンプルの各年代における分布と、現場サンプルの各推定年代における分布が一定以上異なるとき2出荷時モデルを作成したときの各年代の平均と、現場サンプルの各推定年代の平均が一定以上ずれたとき31と2が同時に起きることもあり得る一番一般的なもの4現場サンプルの各推定年代を信用して仮のモデルを生成して、出荷時モデルと推定結果が大きくなるとき、推定値そのものの差を比較:現場サンプルを用いて属性推定したときの推定値と出荷時モデルを用いて属性推定したときの推定値との差年代別比率の比較:10代は何、20代は何といった年代別の比率このように本実施の形態の属性推定装置1によれば、推定モデル保持部14で、属性推定を行うための推定モデルを保持し、顔属性推定部15で、推定モデル保持部14に保持されている推定モデルを用いて、入力された顔画像の属性推定を行い、学習サンプル抽出部19で、顔属性推定部15による属性推定結果のグループごとにサンプルデータを抽出するので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができ、少ない現場サンプルデータで再学習することができる。なお、本実施の形態の属性推定装置と同様の効果を得るための別の構成も考えられる。例えば、特徴量の分布を求めその分布に基づいて抽出されたサンプルに対して正解データを付与した再学習用のサンプルデータを用いて推定モデルを再学習する装置を、カメラで撮影した画像に対して顔属性を推定する装置の出力結果に対して現場サンプル推定結果DBに相当適用する実施形態にしてもよい。店舗では現場サンプルを集めるところまで行い、その現場サンプルをセンターに送るときサンプルを抽出して正解を付与して再学習するようなサービスにおいて活用可能である。また、本実施の形態の属性推定装置1によれば、特徴量分布計算部18で、属性推定結果のグループごとに顔画像特徴量のクラスタリングを行い、学習サンプル抽出部19で、クラスタ内の位置に基づいてサンプルデータを抽出するので、まんべんなく現場サンプルデータを抽出することができる。また、本実施の形態の属性推定装置1によれば、再学習部21での再学習の際に正解が付与されたサンプルデータに重みを付けるので、現場サンプルデータを初期学習サンプルデータとバランスをとることができ、少ない現場サンプルデータでも効果的に再学習することができる。また、本実施の形態の属性推定装置1によれば、再学習開始部17が、設定された条件を満たした場合に再学習を開始するので、出荷時の推定モデルを現場に精度良く適応させることができる。なお、本実施の形態の図5及び図6で示した各処理をプログラムで記述し、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して配布することも可能である。"