"判定対象画像を取得する画像取得工程と、前記判定対象画像から頭部領域を検出する頭部領域検出工程と、前記頭部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。さらに、前記頭部領域検出工程において検出された頭部領域を位置合わせする、アライメント工程を含むことを特徴とする、請求項1記載の属性判定方法。前記頭部領域検出工程において、予め取得した頭部検出モデルおよび頭部判定ルールの少なくとも一方を参照して、前記判定対象画像から頭部領域を検出し、前記属性判定工程において、予め取得した属性判定モデルおよび属性判定ルールの少なくとも一方を参照して、前記頭部の画像から属性を判定することを特徴とする、請求項1または2記載の属性判定方法。前記属性判定工程が、前記頭部領域全体から属性を判定する全体属性判定工程と、前記頭部領域に含まれる部分を検出する部分検出工程と、前記部分から属性を判定する部分属性判定工程と、前記全体属性判定工程と前記部分属性判定工程とから得られる判定結果を統合する統合工程とを含むことを特徴とする、請求項1から3のいずれか一項に記載の属性判定方法。前記部分属性判定工程において、予め取得した部分属性判定モデルおよび部分属性判定ルールの少なくとも一方を参照して、前記部分の属性を判定することを特徴とする、請求項4記載の属性判定方法。前記属性判定工程が、前記頭部の角度と無関係に頭部画像から属性を判定する、角度に基づかない属性判定工程と、前記頭部領域検出工程において検出された頭部領域の角度を判定する角度判定工程と、予め規定した特定の角度における画像から属性を判定する、角度に基づく属性判定工程と、前記角度に基づかない属性判定工程と前記角度に基づく属性判定工程とから得られる判定結果を統合する統合工程とを含むことを特徴とする、請求項1から5のいずれか一項に記載の属性判定方法。前記角度に基づく属性判定工程において、予め取得した角度に基づく属性判定モデルおよび角度に基づく属性判定ルールの少なくとも一方を参照して、前記角度に基づく属性を判定することを特徴とする、請求項6記載の属性判定方法。前記角度判定工程において、頭部領域の角度を、体軸方向であるz軸に垂直であり、かつ、互いに垂直に交わるx軸とy軸を含むxy平面において、x軸とy軸との交点を中心とする半径1の円の円周上の座標で表わすことを特徴とする、請求項6または7記載の属性判定方法。前記統合工程において、判定項目の統合を下記式1によって行うことを特徴とする、請求項4から8のいずれか一項に記載の属性判定方法。判定対象画像を取得する画像取得手段と、前記判定対象画像から頭部領域を検出する頭部領域検出手段と、前記頭部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。さらに、前記頭部領域検出手段により検出された頭部領域を位置合わせする、アライメント手段を含むことを特徴とする、請求項10記載の属性判定装置。さらに、予め取得した頭部検出モデルおよび頭部判定ルールの少なくとも一方、ならびに、予め取得した属性判定モデルおよび属性判定ルールの少なくとも一方を含み、前記頭部領域検出手段が、前記頭部検出モデルおよび前記頭部判定ルールの少なくとも一方を参照して、前記判定対象画像から頭部領域を検出し、前記属性判定手段が、前記属性判定モデルおよび前記属性判定ルールの少なくとも一方を参照して、前記頭部の画像から属性を判定することを特徴とする、請求項10または11記載の属性判定装置。前記属性判定手段が、前記頭部領域全体から属性を判定する全体属性判定手段と、前記頭部領域に含まれる部分を検出する部分検出手段と、前記部分から属性を判定する部分属性判定手段と、前記全体属性判定手段と前記部分属性判定手段とにより得られる判定結果を統合する統合手段とを含むことを特徴とする、請求項10から12のいずれか一項に記載の属性判定装置。さらに、予め取得した部分属性判定モデルおよび部分属性判定ルールの少なくとも一方を含み、前記部分属性判定手段が、前記部分属性判定モデルおよび前記部分属性判定ルールの少なくとも一方を参照して、前記部分の属性を判定することを特徴とする、請求項13記載の属性判定装置。前記属性判定手段が、前記頭部の角度と無関係に頭部画像から属性を判定する、角度に基づかない属性判定手段と、前記頭部領域検出手段により検出された頭部領域の角度を判定する角度判定手段と、予め規定した特定の角度における画像から属性を判定する、角度に基づく属性判定手段と、前記角度に基づかない属性判定手段と前記角度に基づく属性判定手段とにより得られる判定結果を統合する統合手段とを含むことを特徴とする、請求項10から14のいずれか一項に記載の属性判定装置。さらに、予め取得した角度に基づく属性判定モデルおよび角度に基づく属性判定ルールの少なくとも一方を含み、前記角度に基づく属性判定手段が、前記角度に基づく属性判定モデルおよび前記角度に基づく属性判定ルールの少なくとも一方を参照して、前記角度に基づく属性を判定することを特徴とする、請求項15記載の属性判定装置。前記角度判定手段が、頭部領域の角度を、体軸方向であるz軸に垂直であり、かつ、互いに垂直に交わるx軸とy軸を含むxy平面において、x軸とy軸との交点を中心とする半径1の円の円周上の座標で表わすことを特徴とする、請求項15または16記載の属性判定装置。前記統合手段が、判定項目の統合を下記式1によって行うことを特徴とする、請求項13から17のいずれか一項に記載の属性判定装置。請求項1から9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。請求項19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。判定対象画像を取得する画像取得手段と、前記判定対象画像から頭部領域を検出する頭部領域検出手段と、前記頭部の画像から属性を判定する属性判定手段と、予め取得した頭部検出モデルおよび頭部判定ルールの少なくとも一方と、前記頭部の画像から属性を判定するための属性判定モデルおよび属性判定ルールの少なくとも一方と、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、前記頭部領域検出手段、前記属性判定手段、前記頭部検出モデルおよび前記頭部判定ルールの少なくとも一方、ならびに、前記属性判定モデルおよび前記属性判定ルールの少なくとも一方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検出および属性の判定ができないという問題がある。したがって、このような方法を適用する場合には、正面向きの顔が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。そこで、本発明は、顔が正面付近を向いていない場合でも、人物の属性判定が可能であり、かつ、検出精度の高い属性判定方法、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、判定対象画像を取得する画像取得工程と、前記判定対象画像から頭部領域を検出する頭部領域検出工程と、前記頭部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、判定対象画像を取得する画像取得手段と、前記判定対象画像から頭部領域を検出する頭部領域検出手段と、前記頭部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、判定対象画像を取得する画像取得手段と、前記判定対象画像から頭部領域を検出する頭部領域検出手段と、前記頭部の画像から属性を判定する属性判定手段と、予め取得した頭部検出モデルおよび頭部判定ルールの少なくとも一方と、前記頭部の画像から属性を判定するための属性判定モデルおよび属性判定ルールの少なくとも一方と、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、前記頭部領域検出手段、前記属性判定手段、前記頭部検出モデルおよび前記頭部判定ルールの少なくとも一方、ならびに、前記属性判定モデルおよび前記属性判定ルールの少なくとも一方と接続されていることを特徴とする。本発明によれば、顔が正面付近を向いていない場合でも、人物の属性判定が可能であり、かつ、検出精度の高い属性判定方法、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。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7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]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に電気的に接続されている。演算手段120は、出力手段131とデータ記憶手段140とに電気的に接続されている。演算手段120は、頭部領域検出手段121および属性判定手段122を含む。データ記憶手段140には、予め取得した頭部検出モデル141および属性判定モデル142が格納されている。頭部領域検出手段121は、頭部検出モデル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。画像取得手段111としては、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としては、例えば、中央処理装置CPU等があげられる。出力手段131としては、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としては、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、装置内蔵型であってもよいし、外部記憶装置のような外付け型であってもよい。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、特に限定されず、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を行う。具体的には、まず、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で頭部検出モデル141を作成する。具体的には、例えば、図2a、b、cおよびdに示すように、まず、学習用画像10a正面向きの男性、10b正面向きの女性、10c横向きの男性および10d後ろ向きの女性の頭部に、ラベリング11a、11b、11cおよび11d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から、頭部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、属性判定モデル142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としては、例えば、性別、年齢等の教師データがあげられる。具体的には、例えば、図2aに示す学習用画像の前記頭部領域には、性別:男性の属性判定用教師データを付与する。また、例えば、図2bに示す学習用画像の前記頭部領域には、性別:女性の属性判定用教師データを付与する。さらに、例えば、図2aに示す学習用画像には年齢:30歳、図2bに示す学習用画像には年齢:20歳等の年齢の属性判定用教師データを付与する。また、属性判定に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°等の前記頭部の向きの属性判定用教師データを付与することもできる。属性の判定を、機械学習により学習で行う場合には、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の両方を使用できる。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、人間がルールを決めて属性を決めるという方法属性判定ルールで行うこともできる。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、判定対象画像を取得するステップS11。つぎに、頭部領域検出手段121により、頭部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頭部検出モデル141を参照して、前記判定対象画像から頭部領域データを検出するステップS21。具体的には、例えば、図3aに示すように、検出したい頭部領域のサイズを指定し、予め作成した頭部検出モデル141を参照して、判定対象画像20の左上端から水平方向に、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頭部領域を探索する。これと共に、例えば、図3bに示すように、判定対象画像20の取得サイズも変更して頭部領域を探索することで、前記頭部領域のデータを検出する。このようにして、前記頭部領域の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うことができて好ましい。なお、頭部の検出は、この例には限定されず、例えば、前記判定対象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。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頭部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、前記頭部の画像から属性を判定するステップS22。判定項目としては、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は、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、という基準等であってもよい。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年齢等を判定する。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。前述のように、本実施形態の属性判定方法では、頭部そのものから属性を判定するため、顔が正面付近を向いていない場合でも、人物の検出や属性判定が可能である。また、本実施形態の属性判定方法では、前述のとおり、頭部そのものから属性を判定するため、例えば、顔が見えていない場合であっても、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の利用も可能である。また、属性の判定に顔ではなく頭部そのものを用いているため、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の判定が可能である。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、より高精度に属性の判定が可能である。これらの効果については、後述の実施形態においても同様である。なお、本実施形態の属性判定方法における前記頭部領域検出工程図1AのS21では、前記頭部検出モデルを参照して、前記判定対象画像から頭部領域を検出しているが、本発明は、この例に限定されない。前記頭部領域の検出は、例えば、頭部判定ルールを参照して行ってもよい。前記頭部判定ルールとしては、例えば、判定対象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。また、例えば、前記頭部領域の検出は、前記頭部検出モデルおよび前記頭部判定ルールの両方を参照して行ってもよい。この場合には、例えば、図1Cに示すように、データ記憶手段140に、頭部判定ルール241が格納され、頭部領域検出手段121が頭部判定ルール241に接続されていてもよい。また、本実施形態の属性判定方法における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、前記頭部の画像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。前記属性の判定は、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としては、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。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。この場合には、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。[実施形態2]図4A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4B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4Bに示すように、本実施形態の属性判定装置は、演算手段120が、全体属性判定手段122-1、部分検出手段123、部分属性判定手段124および統合手段125を含み、データ記憶手段140には、全体属性判定モデル142-1および部分属性判定モデル144が格納されている。全体属性判定手段122-1は、全体属性判定モデル142-1に接続されている。部分属性判定手段124は、部分属性判定モデル144に接続されている。これら以外の構成は、図1Bに示す前記実施形態1の属性判定装置と同様である。本発明において、部分とは、頭部領域に含まれる部分であり、例えば、髪の毛髪の領域、長さ等、目、鼻、口、眉、耳、被り物帽子、フード等、眼鏡、サングラス、マスク等があげられる。前記目、前記眉、前記耳については、例えば、左右それぞれを別々の部分としてもよいし、左右両方合わせて一つの部分としてもよい。本実施形態の属性判定方法は、例えば、図4Bの属性判定装置を用いて、つぎのようにして実施する。本実施形態の属性判定方法では、前記部分が髪の毛である場合を例にとり、説明する。ただし、本発明の属性判定方法は、この例に限定されない。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を行う。具体的には、まず、前記実施形態1と同様にして、学習用画像を機械学習パターン認識で学習することで、頭部検出モデル141を作成する。つぎに、前記実施形態1における属性判定モデル142の作成と同様にして、全体属性判定モデル142-1を作成する。一方、前記学習用画像の頭部領域から、髪の毛についての部分属性判定モデル144を作成する。具体的には、例えば、まず、図2aに示す学習用画像の髪の毛の領域を切り抜いた画像には、性別:男性の教師データを付与し、図2bに示す学習用画像の髪の毛の領域を切り抜いた画像には、性別:女性の教師データを付与する。前記教師データは、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作成される。つぎに、これらの前記教師データが付与された髪の毛の領域を切り抜いた画像を多数用いて、前記髪の毛についての部分属性判定モデル144を作成する。つぎに、図4A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、判定対象画像を取得するステップS11。つぎに、前記実施形態1と同様にして、頭部領域検出手段121により、予め作成した頭部検出モデル141を参照して、前記判定対象画像から頭部領域データを検出するステップS21。前記頭部領域データを検出した後に、部分検出手段123により、前記検出した頭部領域データに含まれる髪の毛の領域を検出するステップS23。つぎに、全体属性判定手段122-1により、予め取得した全体属性判定モデル142-1を参照して、前記実施形態1における属性判定工程S22と同様にして、前記頭部の画像から属性を判定するステップS22-1。判定項目が性別である場合は、例えば、前記実施形態1と同様に、性別度例えば、0~1に基づいて判定できる。前記頭部の画像からの属性判定と同時または逐次に、部分属性判定手段124により、予め取得した部分属性判定モデル144を参照して、前記髪の毛の領域における属性を判定するステップS24。判定項目が性別である場合は、例えば、当該部分髪の毛の領域における性別度例えば、0~1に基づいて判定できる。つぎに、統合手段125により、全体属性判定工程S22-1から得られる判定結果と、部分属性判定工程S24から得られる判定結果とを統合するステップS25。統合工程S25において、判定項目判定結果の統合は、例えば、下記式1により行うことができる。下記式1において、nは、判定対象画像フレーム数を示す。前記判定項目が性別である場合には、判定結果の統合は、例えば、下記式2により行うことができる。前記式2において、全体の性別度とは、全体属性判定工程S22-1において算出された性別度である。部分の性別度とは、部分属性判定工程S24において算出された性別度である。全体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、全体属性判定工程S22-1において算出された性別度の信頼性の高低を示す。また、部分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、部分属性判定工程S24において算出された性別度の信頼性の高低を示す。全体の信頼度および部分の信頼度は、使用するモデルの性能に応じて決定してもよい。例えば、全体の画像から性別を判定すると70の精度であるが、髪の毛を抽出した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には、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、判定対象画像全体が暗い条件では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。このように、対象画像全体が暗いという条件の場合、頭部領域全体での性別の判定の信頼性が低いため、前記全体の性別における信頼度を低く設定する0に近い数値。あるいは、例えば、判定対象の人物として、例えば、黄色人種髪の毛が黒色の人種等が多い地域において、頭部領域付近の背景が黒である条件では、短髪であるにも拘らず長髪であるように写るため性別度が女性寄りに算出されるような場合がある。このように、頭部領域付近の背景が黒であるという条件の場合、髪の長さ部分による性別の判定の信頼性が低いため、前記信頼度を低く設定する0に近い数値。つぎに、出力手段131により、前記統合された属性の判定結果を出力するステップS31。前記性別の判定は、統合により算出された性別度の値から、例えば、前記実施形態1で示した判定基準に基づいて行う。本実施形態の属性判定方法では、頭部領域全体から属性を判定し、さらに、前記頭部領域における部分から属性を判定し、これらの判定結果を統合して属性を判定するため、例えば、より高精度に属性の判定が可能である。なお、前記式2は、フレームが1つである場合に用いる式であり、フレーム数が複数の場合には、判定結果の統合は、例えば、下記式3により行うことができる。フレーム数を増やすことで、例えば、さらに高精度に画像からの属性の判定が可能である。下記式3において、nは、フレーム数を示す。また、本実施形態の属性判定方法における前記部分属性判定工程図4AのS24では、前記部分属性判定モデルを参照して、前記部分における画像からの属性を判定しているが、本発明は、この例に限定されない。前記部分における属性の判定は、例えば、部分属性判定ルールを参照して行ってもよい。前記部分属性判定ルールとしては、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。前記部分属性判定ルールは、次のようにして準備できる。例えば、図2aに示す学習用画像の前記頭部領域には、髪の長さ:短いの教師データを、また、図2bに示す学習用画像の前記頭部領域には、髪の長さ:長いの教師データを付与し、髪の長さ推定モデルを作成し、髪の長さ推定モデルに基づき、髪の長さを推定した後、髪の長さから、例えば、短い:男性長い:女性というように、性別を判定するルールを作成できる。また、例えば、前記部分における属性の判定は、前記部分属性判定モデルおよび前記部分属性判定ルールの両方を参照して行ってもよい。この場合には、例えば、前記データ記憶手段に、前記部分属性判定ルールが格納され、前記部分属性判定手段が前記部分属性判定ルールに接続されていてもよい。[実施形態3]図5A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5B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5Bに示すように、本実施形態の属性判定装置は、演算手段120が、角度に基づかない属性判定手段122-2、角度判定手段126、角度に基づく属性判定手段127および統合手段128を含み、データ記憶手段140には、角度に基づかない属性判定モデル142-2、角度判定モデル146および角度に基づく属性判定モデル147が格納されている。角度に基づかない属性判定手段122-2は、角度に基づかない属性判定モデル142-2に接続されている。角度判定手段126は、角度判定モデル146に接続されている。角度に基づく属性判定手段127は、角度に基づく属性判定モデル147に接続されている。これら以外の構成は、図1Bに示す前記実施形態1の属性判定装置と同様である。本実施形態の属性判定方法は、例えば、図5B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を行う。具体的には、まず、前記実施形態1と同様にして、学習用画像を機械学習パターン認識で学習することで、頭部検出モデル141を作成する。つぎに、前記実施形態1における属性判定モデル142の作成と同様にして、頭部の角度と無関係に頭部画像から属性を判定する、角度に基づかない属性判定モデル142-2を作成する。一方、前記学習用画像の頭部領域から、その頭部領域の角度についての角度判定モデル146を作成する。具体的には、例えば、図6aに示すように、正面方向鼻の方向を0°として反時計回りに角度が大きくなるように設定する場合、少し左を向いた人物を写した学習用画像の前記頭部領域に、角度:10°の教師データを付与する。前記角度の教師データが付与された頭部領域を多数用いて、角度判定モデル146を作成する。さらに、前記角度の教師データが付与された頭部領域に、例えば、性別:男性等の教師データを付与する。したがって、例えば、前記頭部領域には、角度:10°、性別:男性等の教師データが付与される。前記性別等の教師データが付与された頭部画像を多数用いて、角度に基づく属性判定モデル147を作成する。前記角度および前記性別等の教師データは、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作成される。複数の角度の学習用画像の頭部領域について、それぞれ、角度判定モデルおよび角度に基づく属性判定モデルを作成しておくことが好ましい。前記角度は、首を上下に振る方向での角度で規定してもよいし、首を左右に振る方向での角度で規定してもよい。つぎに、図5A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、判定対象画像を取得するステップS11。つぎに、前記実施形態1と同様にして、頭部領域検出手段121により、予め作成した頭部検出モデル141を参照して、前記判定対象画像から頭部領域データを検出するステップS21。つぎに、頭部の角度と無関係に頭部画像から属性を判定する、角度に基づかない属性判定手段122-2により、予め取得した角度に基づかない属性判定モデル142-2を参照して、前記実施形態1における属性判定工程S22と同様にして、前記頭部の画像から属性を判定するステップS22-2。判定項目が性別である場合は、前記実施形態1と同様に、例えば、性別度例えば、0~1に基づいて判定できる。前記角度と無関係の頭部画像からの属性の判定と同時または逐次に、角度判定手段126により、予め取得した角度判定モデル146を参照して、前記検出した頭部領域データから、予め規定した特定の角度の頭部画像を抽出するステップS26。例えば、頭部が正面向きに近い画像のみで判定を行う場合には、特定の角度領域として、0°±10°等に規定すればよい。ついで、角度に基づく属性判定手段127により、予め取得した角度に基づく属性判定モデル147を参照して、前記抽出された予め規定した特定の角度の頭部画像の属性を判定するステップS27。判定項目が性別である場合は、例えば、前記と同様に性別度例えば、0~1に基づいて判定できる。つぎに、統合手段128により、角度に基づかない属性判定工程S22-2から得られる判定結果と、角度に基づく属性判定工程S27から得られる判定結果とを統合するステップS28。統合工程S28において、判定項目判定結果の統合は、例えば、前記式1により行うことができる。判定項目が性別である場合には、判定結果の統合は、例えば、下記式4により行うことができる。前記式4において、全体の性別度とは、角度に基づかない属性判定工程S22-2において算出された性別度である。全体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、角度に基づかない属性判定工程S22-2において算出された性別度の信頼性の高低を示す。角度の性別度とは、角度に基づく属性判定工程S27において算出された性別度である。角度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、角度に基づく属性判定工程S27において算出された性別度の信頼性の高低を示す。全体の信頼度および角度の信頼度は、使用するモデルの性能に応じて決定してもよい。例えば、全体の画像から性別を判定すると70の精度であるが、特定の角度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には、後者の信頼度を高くすることで、高精度での判定をすることが可能となる。つぎに、出力手段131により、前記統合された属性の判定結果を出力するステップS31。前記性別の判定は、統合により算出された性別度の値から、例えば、前記実施形態1で示した判定基準に基づいて行う。本実施形態の属性判定方法では、頭部の角度と無関係に頭部画像から属性を判定し、さらに、前記特定の角度における属性を判定し、これらの判定結果を統合して属性を判定するため、例えば、より高精度に属性の判定が可能である。なお、前記式4は、判定対象画像フレームが1つである場合に用いる式であり、フレーム数が複数の場合には、判定結果の統合は、例えば、下記式5により行うことができる。フレーム数を増やすことで、例えば、さらに高精度に画像からの属性の判定が可能である。下記式5において、nは、フレーム数を示す。また、本実施形態の属性判定方法における前記角度に基づく属性判定工程図5AのS27では、前記角度に基づく属性判定モデルを参照して、前記角度における画像からの属性を判定しているが、本発明は、この例に限定されない。前記角度における属性の判定は、例えば、角度に基づく属性判定ルールを参照して行ってもよい。前記角度に基づく属性判定ルールとしては、例えば、側面からの頭部領域において、のど仏があれば男性であり、無ければ女性である等のルールがあげられる。また、例えば、前記角度における属性の判定は、前記角度に基づく属性判定モデルおよび前記角度に基づく属性判定ルールの両方を参照して行ってもよい。この場合には、例えば、前記データ記憶手段に、前記角度に基づく属性判定ルールが格納され、前記角度に基づく属性判定手段が前記角度に基づく属性判定ルールに接続されていてもよい。なお、本実施形態の属性判定方法では、前述のように、前記頭部領域の角度を、角度の数値0°~360°で表して、角度の教師データを付与して角度判定モデルを作成し、角度判定工程において前記頭部領域の角度を判定している。このような角度の表示方法では、例えば、正面方向角度:0°から見て、左に1°向いている角度:1°場合と、右に1°向いている角度:359°場合とでは、正面方向角度:0°に対する角度差が2°である例えば、誤差範囲であるにも関わらず、大きな差角度差:358°があるとの誤認識が生じる場合がある。このような誤認識を回避するために、本発明の属性判定方法では、前記頭部領域の角度を、x,y座標で表すことが好ましい。具体的には、例えば、図6bに示すように、前記頭部領域の角度を、体軸方向であるz軸に垂直であり、かつ、互いに垂直に交わるx軸とy軸を含むxy平面において、x軸とy軸との交点を中心とする半径1の円の円周上の座標で表わす。人物の正面方向鼻の方向の角度の数値を0°として、座標a11,0と表す場合、例えば、角度が10°のときは、cos10°、sin10°と表わすことができる。前記8方向に準じた向きは、例えば、45°:a21/√2,1/√2、90°:a30,1、135°:a4-1/√2,1/√2、180°:a5-1,0、225°:a6-1/√2,-1/√2、270°:a70,-1、315°:a81/√2,-1/√2のように表すことができる。また、前記角度を座標で表すことにより、例えば、前記した角度の間の角度等の任意の角度も認識できる。このようにして、前記頭部領域の角度を座標で表して、前記学習用画像の頭部領域に角度の教師データを付与し、前記角度の教師データが付与された頭部領域を多数用いて、前記角度判定モデルを作成する。この角度判定モデルを参照して、前記角度判定工程において前記頭部領域の角度を判定する。本発明の属性判定方法では、例えば、前記部分属性判定工程および前記角度に基づく属性判定工程の両方を組み合わせて実施してもよい。その場合、例えば、前記部分属性判定工程から得られる判定結果および前記角度に基づく属性判定工程から得られる判定結果を統合して、属性を判定できる。また、本実施形態の属性判定方法では、属性として性別の判定を行っているが、例えば、属性として角度自体の判定を行うこともできる。[実施形態4]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。前記記録媒体としては、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5]図7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7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、頭部領域検出手段および属性判定手段を有し、サーバ170に頭部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画像を、サーバ170に送信し、サーバ170側で、頭部領域を検出し、前記頭部の画像から属性を判定する。また、検出された頭部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、前記頭部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、オンラインによる頭部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あっても、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、前述の実施形態2の部分属性判定および実施形態3の角度に基づく属性判定に対応したものであってもよい。また、本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あってもよい。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6月30日に出願された日本出願特願2010-149935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。"