"入力されたデータからそのデータの属性値を推定する属性値推定装置であって、属性値の推定対象となるデータを取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段によって取得されたデータを基に、予め学習した判断基準によって、前記属性値を離散量として推定する離散量推定手段、及び前記属性値を連続量として推定する連続量推定手段の少なくとも一方の推定手段と、前記推定手段から入力されるデータを基に、前記属性値を離散量として推定する最小二乗確率的分類器LSPCと、前記推定手段が推定した推定値と、前記最小二乗確率的分類器が推定した離散量推定値とを統合する統合手段とを含むことを特徴とする属性値推定装置。さらに、前記推定手段が推定した推定値をスコア化するスコア化手段と、前記最小二乗確率的分類器が推定した離散量推定値をスコア化する離散量スコア化手段とを含み、前記統合手段は、前記スコア化手段によってスコア化された第1のスコア値と、前記離散量スコア化手段によってスコア化された第2のスコア値とを統合することを特徴とする請求項1記載の属性値推定装置。前記統合手段は、前記推定値、前記離散量推定値及び前記スコア値の少なくとも一つに対し重み付けをして統合することを特徴とする請求項1または2記載の属性値推定装置。前記最小二乗確率的分類器が、予め判断基準を学習し、前記判断基準の学習において、入力特徴量と訓練サンプルの属する正解クラスとが同じ場合にのみ、カーネル関数を計算する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値推定装置。前記最小二乗確率的分類器が、予め判断基準を学習し、前記判断基準の学習において、訓練サンプルが最も少ないクラスにカーネル中心を配置することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の属性値推定装置。前記離散量推定手段及び前記連続量推定手段の少なくとも一方の推定手段が、ニューラルネットワークNeuralNetworkを含み、前記ニューラルネットワークにより、前記データ取得手段によって取得されたデータが低次元化され、前記低次元化されたデータを基に、前記属性値を推定し、前記最小二乗確率的分類器が、前記低次元化されたデータを基に、前記属性値を離散量として推定する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値推定装置。前記データ取得手段によって取得されたデータが、顔画像データであり、前記属性値が、顔属性値であることを特徴とする請求項1から6のいずれか一項に記載の属性値推定装置。前記顔属性値が、年代、年齢、性別及び人種からなる群から選択される少なくとも一つの属性値であることを特徴とする請求項7記載の属性値推定装置。入力されたデータからそのデータの属性値を推定する属性値推定方法であって、属性値の推定対象となるデータを取得するデータ取得工程と、前記データ取得工程において取得したデータを基に、予め学習した判断基準によって、前記属性値を離散量及び連続量の少なくとも一方として推定する推定工程と、前記推定工程において処理されたデータを基に、前記属性値を離散量として推定する離散量推定工程と、前記推定工程において推定した推定値と、前記離散量推定工程において推定した離散量推定値とを統合する統合工程とを含み、前記離散量推定工程において、最小二乗確率的分類器を用いることを特徴とする属性値推定方法。さらに、前記推定工程において推定した推定値をスコア化するスコア化工程と、前記離散量推定工程において前記最小二乗確率的分類器が推定した離散量推定値をスコア化する離散量スコア化工程とを含み、前記統合工程において、前記スコア化工程においてスコア化した第1のスコア値と、前記離散量スコア化工程においてスコア化した第2のスコア値とを統合することを特徴とする請求項9記載の属性値推定方法。前記統合工程において、前記推定値、前記離散量推定値及び前記スコア値の少なくとも一つに対し重み付けをして統合することを特徴とする請求項9又は10記載の属性値推定方法。前記最小二乗確率的分類器が、予め判断基準を学習し、前記判断基準の学習において、入力特徴量と訓練サンプルの属する正解クラスとが同じ場合にのみ、カーネル関数を計算することを特徴とする請求項9から11のいずれか一項に記載の属性値推定方法。前記最小二乗確率的分類器が、予め判断基準を学習し、前記判断基準の学習において、訓練サンプルが最も少ないクラスにカーネル中心を配置することを特徴とする請求項9から12のいずれか一項に記載の属性値推定方法。前記推定工程において、前記離散量及び前記連続量の少なくとも一方の推定にニューラルネットワークを用い、前記ニューラルネットワークにより、前記データ取得工程において取得したデータを低次元化し、前記低次元化されたデータを基に、前記属性値を推定し、前記離散量推定工程において、前記最小二乗確率的分類器が、前記低次元化したデータを基に、前記属性値を離散量として推定することを特徴とする請求項9から13のいずれか一項に記載の属性値推定方法。前記データ取得工程において取得したデータが、顔画像データであり、前記属性値が、顔属性値であることを特徴とする請求項9から14のいずれか一項に記載の属性値推定方法。前記顔属性値が、年代、年齢、性別及び人種からなる群から選択される少なくとも一つの属性値であることを特徴とする請求項15記載の属性値推定方法。請求項9から16のいずれか一項に記載の属性値推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17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。前記装置における年齢等の顔属性値の推定では、日本人等の特定の人種を推定対象とすることで、高精度な推定結果を得ていた。しかし、様々な顔特徴を含む多人種の顔画像を推定対象とした場合、訓練サンプルに偏りが生じ、特定の人種を推定対象とするのと同程度の精度を得ることは困難である。そこで、本発明は、多人種を推定対象とした場合においても、高精度な推定結果が得られる属性値推定装置、属性値推定方法、プログラム及び記録媒体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、本発明の属性値推定装置は、入力されたデータからそのデータの属性値を推定する属性値推定装置であって、属性値の推定対象となるデータを取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段によって取得されたデータを基に、予め学習した判断基準によって、前記属性値を離散量として推定する離散量推定手段、及び前記属性値を連続量として推定する連続量推定手段の少なくとも一方の推定手段と、前記推定手段から入力されるデータを基に、前記属性値を離散量として推定する最小二乗確率的分類器LSPCと、前記推定手段が推定した推定値と、前記最小二乗確率的分類器が推定した離散量推定値とを統合する統合手段とを含むことを特徴とする。本発明の属性値推定方法は、入力されたデータからそのデータの属性値を推定する属性値推定方法であって、属性値の推定対象となるデータを取得するデータ取得工程と、前記データ取得工程において取得したデータを基に、予め学習した判断基準によって、前記属性値を離散量及び連続量の少なくとも一方として推定する推定工程と、前記推定工程において処理されたデータを基に、前記属性値を離散量として推定する離散量推定工程と、前記推定工程において推定した推定値と、前記離散量推定工程において推定した離散量推定値とを統合する統合工程とを含み、前記離散量推定工程において、最小二乗確率的分類器を用いることを特徴とする。本発明のプログラムは、前記本発明の属性値推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。本発明によれば、多人種を推定対象とした場合においても、高精度な推定結果を得られる。本発明の属性値推定装置において、さらに、前記推定手段が推定した推定値をスコア化するスコア化手段と、前記最小二乗確率的分類器LSPCが推定した離散量推定値をスコア化する離散量スコア化手段とを含み、前記統合手段は、前記スコア化手段によってスコア化された第1のスコア値と、前記離散量スコア化手段によってスコア化された第2のスコア値とを統合することが好ましい。同様に、本発明の属性値推定方法において、さらに、前記推定工程において推定した推定値をスコア化するスコア化工程と、前記離散量推定工程において前記最小二乗確率的分類器LSPCが推定した離散量推定値をスコア化する離散量スコア化工程とを含み、前記統合工程において、前記スコア化工程においてスコア化した第1のスコア値と、前記離散量スコア化工程においてスコア化した第2のスコア値とを統合することが好ましい。本発明の属性値推定装置では、前記統合手段は、前記推定値、前記離散量推定値及び前記スコア値の少なくとも一つに対し重み付けをして統合することが好ましい。同様に、本発明の属性値推定方法では、前記統合工程において、前記推定値、前記離散量推定値及び前記スコア値の少なくとも一つに対し重み付けをして統合することが好ましい。本発明の属性値推定装置及び属性値推定方法では、前記最小二乗確率的分類器LSPCが、予め判断基準を学習し、前記判断基準の学習において、入力特徴量と訓練サンプルの属する正解クラスとが同じ場合にのみ、カーネル関数を計算することが好ましい。これにより、例えば、前記学習時の計算を、より高速化できる。本発明の属性値推定装置及び属性値推定方法では、前記最小二乗確率的分類器LSPCが、予め判断基準を学習し、前記判断基準の学習において、訓練サンプルの最も少ないクラスにカーネル中心を配置することが好ましい。これにより、例えば、前記学習時の計算を、より高速化できる。本発明の属性値推定装置において、前記離散量推定手段及び前記連続量推定手段の少なくとも一方の推定手段が、ニューラルネットワークNeuralNetworkを含み、前記ニューラルネットワークNeuralNetworkにより、前記データ取得手段によって取得されたデータが低次元化され、前記低次元化されたデータを基に、前記属性値を推定し、前記最小二乗確率的分類器LSPCが、前記低次元化されたデータを基に、前記属性値を離散量として推定することが好ましい。同様に、本発明の属性値推定方法では、前記推定工程において、前記離散量及び前記連続量の少なくとも一方の推定にニューラルネットワークNeuralNetworkを用い、前記ニューラルネットワークNeuralNetworkにより、前記データ取得工程において取得したデータを低次元化し、前記低次元化されたデータを基に、前記属性値を推定し、前記離散量推定工程において、前記最小二乗確率的分類器LSPCが、前記低次元化したデータを基に、前記属性値を離散量として推定することが好ましい。本発明の属性値推定装置及び属性値推定方法において、前記データ取得手段によって取得されたデータ及び前記データ取得工程において取得したデータが、顔画像データであり、前記属性値が、顔属性値であることが好ましい。本発明の属性値推定装置及び属性値推定方法において、前記顔属性値が、年代、年齢、性別及び人種からなる群から選択される少なくとも一つの属性値であることが好ましい。つぎに、本発明の属性値推定装置、属性値推定方法、プログラム及び記録媒体について、例をあげて説明する。ただし、本発明は、下記の例に限定されない。なお、以下の図1から図6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1に、本実施形態における属性値推定装置のブロック図を示す。本実施形態の属性値推定装置は、前記推定手段として、離散量推定手段を有し、例えば、人種、性別等の属性値の推定に用いられる。図1に示すとおり、本実施形態の属性値推定装置は、データ取得手段1、離散量推定手段2、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3及び統合手段4を主要な構成要素として含む。データ取得手段1は、例えば、CCDChargeCoupledDeviceカメラ、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorカメラ、イメージスキャナ等の画像取得手段があげられる。離散量推定手段2には、予め学習した判断基準が格納されている。離散量推定手段2、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3及び統合手段4の各部は、例えば、専用のハードウェア例えば、中央処理装置CPU等を用いて構成することも可能であるし、ソフトウェア処理によってコンピュータ上に実現することも可能である。離散量推定手段2は、属性値の推定に用いる特徴量を入力データから抽出し、入力データから抽出された特徴量と前記判断基準とを用いて、入力データの属性値を離散量として推定する。前記離散量は、例えば、前記属性値が人種であれば、例えば、白人、黒人、黄色人種、モンゴロイド、ハーフ若しくはクオーター等があげられ、前記属性値が性別であれば、例えば、男性、女性等があげられる。離散量推定手段2が入力データから特徴量を抽出する処理は、従来公知の方法を適用でき、例えば、エッジ抽出、2値化等の手法を適用できる。離散量推定手段2が前記判断基準を用いて特徴量から属性値を離散量として推定する処理は、従来公知の方法を適用でき、例えば、ニューラルネットワークNeuralNetwork、ガウス混合モデルGaussianMixtureModel、サポートベクターマシンSupportvectormachine、線形判別分析LinearDiscriminationAnalysis、ロジスティック回帰分析Logisticregression、k-近傍識別法等の手法を適用できる。第1の最小二乗確率的分類器LSPC3は、離散量推定手段2から入力されるデータを新たな特徴量として、前記属性値を離散量として推定する。第1の最小二乗確率的分類器LSPC3は、クラスの事後確率モデルを二乗損失を用いて解くため、超高速学習が可能なことを最大の特徴とする。また、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3は、事後確率を密度比の形でモデル化するため、訓練サンプルの各クラスのデータ数のアンバランスに強いという特徴を併せ持つ。例えば、多人種を推定対象とする場合、年代人種性別等の様々な区分に対し、訓練サンプルを満遍なく収集するのは困難なため、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3のこの特徴は、多人種を推定対象とする場合に好都合である。第1の最小二乗確率的分類器LSPC3は、入力特徴量顔特徴量xにおける属性クラスyの事後確率分布py|xを、下記式1の密度比の形で推定する。前記属性クラスは、例えば、年代クラス、性別のクラス、人種のクラスなどがあげられる。最終的には、事後確率が最大となる属性クラス下記式2の左辺を推定した属性クラスとする。第1の最小二乗確率的分類器LSPC3は、事後確率py|xを二乗損失を用いて学習する。これにより、例えば、従来の手法と同程度のパターン認識精度を維持しながら、学習時間を数百分の一に短縮できる。また、事後確率を前記式1の密度比の形で推定するため、訓練サンプルにおける、特定のクラスのデータ数の偏りの影響を受けにくい。つぎに、前記事後確率の最小二乗適合について説明する。まず、属性クラスyの事後確率を、つぎの線形モデルでモデル化する。第1の最小二乗確率的分類器LSPC3は、パラメータα下記式を、つぎの二乗誤差J0が最小になるように学習する。上記式の最後の項は、定数のため無視できる。上記式の最初の2項の期待値Jを標本平均で近似すれば、下記式5が得られる。過適合を防ぐためにl2-正則化項を加えることにより、つぎの拘束無し最適化問題を得る。前記式6の解は、解析的に下記式7で与えられる。事後確率の非負性を確保するために、全てのパラメータが非負になるよう、パラメータ補正を下記式8で行う。最後に、全クラスの総和が1になるよう正規化補正することにより、事後確率の解を得る。なお、前記式8及び9の処理を施さずに、下記の処理によって、事後確率の解を得てもよい。離散量推定手段2及び第1の最小二乗確率的分類器LSPC3は、前記属性値の離散量を推定する際に、推定結果が確率的に表現された離散量推定値を付随して出力してもよい。前記推定結果が確率的に表現された離散量推定値は、例えば、前記属性値が人種の場合、例えば、白人の確率80、黒人の確率20等があげられ、前記属性値が性別の場合、例えば、男性の確率80、女性の確率20等があげられる。これにより、例えば、対象となる人物の髪が長い場合などのように、一部の外観からは女性であると推定できるが、他の判断基準によると男性である可能性もある、というような場合に、高精度な推定結果を出力できる。統合手段4は、離散量推定手段2が推定した第1の離散量推定値と第1の最小二乗確率的分類器LSPC3が推定した第2の離散量推定値とを統合し、統合後の属性クラスを推定結果として出力する。本実施形態では、前記第1の離散量推定値と前記第2の離散量推定値を統合するため、特定の属性クラスの推定精度が低くなることがない。さらに、本実施形態では、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3の学習時の更なる高速化のため、例えば、1デルタカーネルの導入及び2カーネル中心の配置の少なくとも一方を実施してもよい。まず、1デルタカーネルの導入について説明する。下記訓練サンプルが与えられた下で、各属性クラスyの事後確率のモデル前記式3は、下記式のようにデザインされる。ここで、学習時は、入力特徴量xと、訓練サンプル本実施形態では、目的変数顔特徴量xiの属する正解クラスが同じ場合にのみ、カーネル関数を計算するデルタカーネルを導入する。δy,y’は、下記式11で表されるクロネッカーのデルタである。これにより、cn個あった前記パラメータの数を削減でき、前記式5aの行列が属性クラス毎のブロック対角行列の形となる。この場合、解析的解前記式7を解くための計算量は、Ocn3である。つぎに、2カーネル中心の配置について説明する。事後確率py|xは、クラスyの訓練サンプルが多い領域では大きい値をとり、逆に訓練サンプルが少ない領域ではほぼ0零に近くなる。ゆえに、カーネルの中心は、前記クラスの訓練サンプルの場所のみに配置すればよい。このとき、前記式5aの行列のブロックがさらに小さくなり、逆行列の計算量をさらに小さくできる。実施形態2図2に、本発明の属性値推定装置の別の構成を示す。図2に示すとおり、この属性値推定装置は、第1の離散量スコア化手段5及び第2の離散量スコア化手段6を含むこと以外、図1に示す属性値推定装置と同様の構成である。前記属性値が人種であり、白人、アジア人、黒人の3クラスで人種推定を行う場合を例にとり、本実施形態の属性値推定装置及び属性値推定方法について、さらに詳細に説明する。第1の離散量スコア化手段5は、離散量推定手段2が推定した第1の離散量推定値をスコア化し、第1のスコア値として、確率形式の確信度白人:p1、アジア人:p2、黒人:p3を出力する。第2の離散量スコア化手段6は、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3が推定した第2の離散量推定値をスコア化し、第2のスコア値として、上記と同形式の確信度白人:q1、アジア人:q2、黒人:q3を出力する。前記統合手段4は、後述の実施形態6により決定した重みω1、ω2を用いて、前記第1のスコア値及び前記第2のスコア値を重み付きで加算し、下記スコア値R1、R2、R3のうち、最大となるものの人種を推定結果として出力する。白人のスコア値:R1=ω1p1ω2q1アジア人のスコア値:R2=ω1p2ω2q2黒人のスコア値:R3=ω1p3ω2q3実施形態3図3に、本発明の属性値推定装置のさらに別の例を示す。本実施形態の属性値推定装置は、前記推定手段として、連続量推定手段を有し、例えば、年代、年齢等の属性値の推定に用いられる。図3に示すとおり、この属性値推定装置は、離散量推定手段2及び第1の最小二乗確率的分類器LSPC3に代えて、連続量推定手段7及び第2の最小二乗確率的分類器LSPC8を含むこと以外、図1に示す属性値推定装置と同様の構成である。連続量推定手段7には、予め学習した判断基準が格納されている。連続量推定手段7は、属性値の推定に用いる特徴量を入力データから抽出し、入力データから抽出された特徴量と前記判断基準とを用いて、入力データの属性値を連続量として推定する。連続量推定手段7が入力データから特徴量を抽出する処理は、従来公知の方法を適用可能であり、例えば、エッジ抽出、2値化等の手法を適用できる。連続量推定手段7において、前記判断基準を用いて特徴量から属性値を推定する処理は、従来公知の方法を適用でき、例えば、ニューラルネットワークNeuralNetwork、重回帰分析、SupportVectorRegression、カーネル正則化重み付き最小二乗法KernelRegularizedWeightedLeastSquares、k-近傍回帰分析等の手法を適用できる。第2の最小二乗確率的分類器LSPC8は、連続量推定手段7から入力されるデータを新たな特徴量として、前述の第1の最小二乗確率的分類器LSPC3と同様にして、前記属性値を離散量として推定する。統合手段4は、連続量推定手段7が推定した連続量推定値と、第2の最小二乗確率的分類器LSPC8が推定した第3の離散量推定値とを統合し、統合後の属性値例えば、年代、年齢等を推定結果として出力する。本実施形態では、例えば、連続量推定手段7が、ニューラルネットワークNeuralNetworkを含み、前記ニューラルネットワークNeuralNetworkで低次元化されたデータ例えば、中間層の100次元データを新たな顔特徴量として、第2の最小二乗確率的分類器LSPC8を用いて、各年代クラスの確信度を出力し、確信度が最も高い年代を推定年代としてもよい。なお、本例と同様に、前述の実施形態1及び2において、離散量推定手段2が、ニューラルネットワークNeuralNetworkを含む場合には、前記ニューラルネットワークNeuralNetworkでデータを低次元化してもよい。実施形態4図4に、本発明の属性値推定装置のさらに別の例を示す。本実施形態の属性値推定装置は、例えば、前記推定手段として、離散量推定手段及び連続量推定手段の双方を有し、年代、年齢等の属性値の推定に用いられる。図4に示すとおり、この属性値推定装置は、連続量推定手段7及び第2の最小二乗確率的分類器LSPC8を含むこと以外、図1に示す属性値推定装置と同様の構成である。離散量推定手段2及び第1の最小二乗確率的分類器LSPC3は、実施形態1で、連続量推定手段7及び第2の最小二乗確率的分類器LSPC8は、実施形態3で説明したとおりである。統合手段4は、離散量推定手段2が推定した第1の離散量推定値と、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3が推定した第2の離散量推定値と、連続量推定手段7が推定した連続量推定値と、第2の最小二乗確率的分類器LSPC8が推定した第3の離散量推定値とを統合し、統合後の属性値例えば、年代、年齢等を推定結果として出力する。実施形態5図5に、本発明の属性値推定装置のさらに別の例を示す。図5に示すとおり、この属性値推定装置は、第1の離散量スコア化手段5、第2の離散量スコア化手段6、連続量スコア化手段9及び第3の離散量スコア化手段10を含むこと以外、図4に示す属性値推定装置と同様の構成である。第1の離散量スコア化手段5及び第2の離散量スコア化手段6は、実施形態2で説明したとおりである。連続量推定手段7が、ニューラルネットワークNeuralNetworkを含む場合を例に取り、本実施形態におけるスコア化について説明する。本例では、連続量推定手段7及び第2の最小二乗確率的分類器LSPC8が、それぞれ、1歳から70歳までの1歳刻みの各年齢に対し、それぞれスコアを割り当てるという、ベクトル形式のスコアを出力する。まず、1ニューラルネットワークNeuralNetworkの出力のスコア化について説明する。本例で用いるニューラルネットワークNeuralNetworkは、1歳刻みで年齢推定を行えるよう、回帰モデル学習したものである。それゆえ、出力は、1つのスカラーy年齢の形式である。人間の年齢知覚特性は不均一性を持つという事実植木一也、杉山将、伊原康行.重み付き回帰による人間の知覚特性を考慮した年齢推定.第15回画像センシングシンポジウムSSII09予稿集,no.IS4-23CD-ROM,横浜,2009,6.10-12を用い、つぎのように、ニューラルネットワークNeuralNetworkの出力をスコア化する。ここでは、同一被験者に対する多数の評価者の知覚年齢見た目年齢の平均値を真の年齢とする。真の年齢yに対する年齢知覚時の推定誤差の標準偏差をωageyとしたとき、ωageyは、図7A及びBに示すように不均一性を持つ。すなわち、低年齢層の被験者に対しては年齢の知覚誤差は小さいが、高年齢層に対しては年齢の知覚誤差は大きい。なお、図7Aは、女性の各年齢において、顔画像を見て年齢を推定した場合の誤差の標準偏差であり、図7Bは、男性の各年齢において、顔画像を見て年齢を推定した場合の誤差の標準偏差である。このωageは、下記式の下線部を用い、ニューラルネットワークNeuralNetworkの出力年齢下記式の下線部を、つぎのようにスコア化する。このとき、スコアf1の成分の分布は、図8の左上部のグラフに示すように、出力年齢が前記式の下線部であるときにピークになり、幼年層の場合は分散が小さく、高年層の場合は分散が大きい、正規分布の形となる。すなわち、幼年層に対しては周囲の年齢である確率が低く、高年層に対しては周囲の年齢である確率が高くなるようにスコア化を行う。つぎに、2第2の最小二乗確率的分類器LSPC8の出力のスコア化について説明する。第2の最小二乗確率的分類器LSPC8は、各年代の確信度を確率形式で出力する。ここでは、前述のニューラルネットワークNeuralNetworkの出力に対するスコアf1の形式に合わせるように、スコア化を行う。例えば、若年層0~19歳、中年層20~49歳、高年層50歳~の3クラスで年代推定を行うとき、第2の最小二乗確率的分類器LSPC8の出力した確信度が若年層:p1、中年層:p2、高年層:p3であったとする。このとき、各年齢zz=1,,70に対し、一旦、下記式13によりスコアを割り当てる。この後、スコアを下記で正規化する。そして、を、第2の最小二乗確率的分類器LSPC8の出力スコアとする。第2の最小二乗確率的分類器LSPC8の出力スコアベクトルの成分の分布のイメージは、図8の右上部のグラフに示すようになる。本実施形態では、統合手段4は、第1の離散量スコア化手段5でスコア化された第1のスコア値と、第2の離散量スコア化手段6でスコア化された第2のスコア値と、連続量スコア化手段9でスコア化された第3のスコア値と、第3の離散量スコア化手段10でスコア化された第4のスコア値とを統合し、統合後の年齢を推定結果として出力する。実施形態6本実施形態は、図5に示す属性値推定装置を用いて実施され、統合手段4において、前記第3のスコア値及び前記第4のスコア値に対し重み付けをして統合すること以外、実施形態5と同様である。本実施形態における出力スコアの重み付けは、例えば、つぎのようにして実施される。重みω1、ω2を用いて、各年齢z1≦z≦70、1歳刻みにおける連続量スコア化手段9及び第3の離散量スコア化手段10のスコアを重み付きで加算する。なお、最適な重みの決め方については、後述する。そして、z=argmaxz{Fz}となるような年齢zの属する年代を、前記統合手段4の出力年代とする。統合後のスコアベクトルの成分の分布イメージは、図8の下部のグラフに示すようになる。つぎに、前記重みの探索方法について説明する。validationdataモデル学習に使っていないデータを用いて、最適な重みω1、ω2を虱潰しに探索する。具体的には、ω1、ω2の数値幅:0~1、探索間隔:0.01でvalidationdataを用いて、統合手段4の評価を実施する。検証用データで評価したときのスコア各カテゴリの認識率の平均値が最も高くなるようなスコアを最適な重みとして採択する。実施形態7図6に、本発明の属性値推定装置のさらに別の例を示す。図6に示すとおり、この属性値推定装置は、データ取得手段1、人種推定手段11、白人用年代推定手段21、アジア人用年代推定手段22、黒人用年代推定手段23及び統合手段4を含む。人種推定手段11は、図2に示す属性値推定装置の離散量推定手段2、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3、第1の離散量スコア化手段5及び第2の離散量スコア化手段6で構成されている。白人用年代推定手段21、アジア人用年代推定手段22及び黒人用年代推定手段23は、それぞれ、図5に示す属性値推定装置の離散量推定手段2、第1の最小二乗確率的分類器LSPC3、第1の離散量スコア化手段5、第2の離散量スコア化手段6、連続量推定手段7、第2の最小二乗確率的分類器LSPC8、連続量スコア化手段9及び第3の離散量スコア化手段10で構成されている。人種推定手段11において、白人、アジア人、黒人の3クラスで人種推定を行う場合を例にとり、本実施形態の属性値推定装置及び属性値推定方法について、さらに詳細に説明する。人種推定手段11は、確率形式の確信度白人:p1、アジア人:p2、黒人:p3をスコア値として出力する。白人用年代推定手段21、アジア人用年代推定手段22及び黒人用年代推定手段23は、それぞれ、各年齢z1≦z≦70、1歳刻みにおけるスコア値として下記式16~18を出力する。統合手段4は、前記人種推定手段11が出力した確信度確率形式を用いて各年齢z1≦z≦70、1歳刻みにおけるスコア値を下記のように統合し、z=argmaxz{Gz}となる年齢zの属する年代を、人種推定も含めた年代推定結果として出力する。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12月8日に出願された日本出願特願2010-273829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。"