予め規定された規定画像領域において、頭部の少なくとも一部が含まれている画像を正例とし、かつ、頭部が含まれていない画像を負例として取得した予備的頭部検出モデルと、前記規定画像領域において、予め規定された位置および大きさに合致する状態で頭部が含まれている画像を正例とし、かつ、前記予め規定された位置および大きさの少なくとも一方に合致しない状態で頭部が含まれている画像を負例として取得した確定的頭部検出モデルとを用い、検出対象画像を取得する画像取得工程と、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、前記予備的頭部検出モデルを参照して前記検出対象画像から頭部画像を検出する予備的頭部検出工程と、前記予備的頭部検出工程により取得された複数の頭部画像の中から、前記確定的頭部検出モデルを参照して、確定的な頭部画像を検出する確定的頭部検出工程とを含むことを特徴とする頭部検出方法。前記予備的頭部検出モデルが、前記確定的頭部検出モデルにおける予め規定された位置および大きさとの合致度合いが多段階に規定され、合致するものを正例とし、合致しないものを負例として取得した多段階の参照用モデルであり、前記予備的頭部検出工程において、前記多段階の予備的頭部検出モデルの各段階に対応して頭部検出が多段階で実施され、前の段階で取得された複数の頭部画像の中から、現段階の頭部画像を検出することを特徴とする、請求項1記載の頭部検出方法。予め規定された規定画像領域において、頭部の少なくとも一部が含まれている画像を正例とし、かつ、頭部が含まれていない画像を負例として取得した予備的頭部検出モデルと、前記規定画像領域において、予め規定された位置および大きさに合致する状態で頭部が含まれている画像を正例とし、かつ、前記予め規定された位置および大きさの少なくとも一方に合致しない状態で頭部が含まれている画像を負例として取得した確定的頭部検出モデルと、検出対象画像を取得する画像取得手段と、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、前記予備的頭部検出モデルを参照して前記検出対象画像から頭部画像を検出する予備的頭部検出手段と、前記予備的頭部検出手段により取得された複数の頭部画像の中から、前記確定的頭部検出モデルを参照して、確定的な頭部画像を検出する確定的頭部検出手段とを含むことを特徴とする頭部検出装置。前記予備的頭部検出モデルが、前記確定的頭部検出モデルにおける予め規定された位置および大きさとの合致度合いが多段階に規定され、合致するものを正例とし、合致しないものを負例として取得した多段階の参照用モデルであり、前記予備的頭部検出手段が、前記多段階の予備的頭部検出モデルの各段階に対応して頭部検出を多段階で実施し、前の段階で取得された複数の頭部画像の中から、現段階の頭部画像を検出することを特徴とする、請求項3記載の頭部検出装置。請求項1または2記載の頭部検出方法によって頭部を検出する頭部検出工程と、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。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5記載の属性判定方法。請求項3または4記載の頭部検出装置によって頭部を検出する頭部検出手段と、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。前記属性判定手段が、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7記載の属性判定装置。請求項1または2記載の頭部検出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5または6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9または10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。検出対象画像を取得する画像取得手段と、予め規定された規定画像領域において、頭部の少なくとも一部が含まれている画像を正例とし、かつ、頭部が含まれていない画像を負例として取得した予備的頭部検出モデルと、前記規定画像領域において、予め規定された位置および大きさに合致する状態で頭部が含まれている画像を正例とし、かつ、前記予め規定された位置および大きさの少なくとも一方に合致しない状態で頭部が含まれている画像を負例として取得した確定的頭部検出モデルと、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、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、前記予備的頭部検出モデルを参照して前記検出対象画像から頭部画像を検出する予備的頭部検出手段と、前記予備的頭部検出手段により取得された複数の頭部画像の中から、前記確定的頭部検出モデルを参照して、確定的な頭部画像を検出する確定的頭部検出手段と、前記頭部の画像から属性を判定する属性判定手段と、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、前記予備的頭部検出手段、前記予備的頭部検出モデル、前記確定的頭部検出手段、前記確定的頭部検出モデル、前記属性判定手段、ならびに、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、接続されていることを特徴とする属性判定システム。学習は、画像パッチにおいて、所定の位置および大きさで写っているものを正例positiveexampleの頭部画像とし、頭部の位置または大きさがずれているものを負例negativeexampleとして行われる。また、例えば、図7に示すように、元画像検出対象画像70は多段階にサイズを変えられ、サイズ毎にスキャンが行われる。この場合、元画像70を小さくしていき、同様に画像パッチ71を動かしながら探していくことで、様々な大きさの頭部を見つけることができる。しかし、この方法では、画像パッチ71を少しずつ動かさないと、頭部を見逃す可能性があるが、パッチを細かく動かすと、検出処理時間がかかってしまう。また、元画像のサイズについても、元画像を徐々に小さくしていかないと、頭部を見逃す可能性があるが、徐々に小さくすると、やはり検出処理時間がかかってしまう。そこで、本発明は、高速かつ正確に、画像中の頭部を検出する頭部検出方法、頭部検出装置、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、本発明の頭部検出方法は、予め規定された規定画像領域において、頭部の少なくとも一部が含まれている画像を正例とし、かつ、頭部が含まれていない画像を負例として取得した予備的頭部検出モデルと、前記規定画像領域において、予め規定された位置および大きさに合致する状態で頭部が含まれている画像を正例とし、かつ、前記予め規定された位置および大きさの少なくとも一方に合致しない状態で頭部が含まれている画像を負例として取得した確定的頭部検出モデルとを用い、検出対象画像を取得する画像取得工程と、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、前記予備的頭部検出モデルを参照して前記検出対象画像から頭部画像を検出する予備的頭部検出工程と、前記予備的頭部検出工程により取得された複数の頭部画像の中から、前記確定的頭部検出モデルを参照して、確定的な頭部画像を検出する確定的頭部検出工程とを含むことを特徴とする。また、本発明の頭部検出装置は、予め規定された規定画像領域において、頭部の少なくとも一部が含まれている画像を正例とし、かつ、頭部が含まれていない画像を負例として取得した予備的頭部検出モデルと、前記規定画像領域において、予め規定された位置および大きさに合致する状態で頭部が含まれている画像を正例とし、かつ、前記予め規定された位置および大きさの少なくとも一方に合致しない状態で頭部が含まれている画像を負例として取得した確定的頭部検出モデルと、検出対象画像を取得する画像取得手段と、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、前記予備的頭部検出モデルを参照して前記検出対象画像から頭部画像を検出する予備的頭部検出手段と、前記予備的頭部検出手段により取得された複数の頭部画像の中から、前記確定的頭部検出モデルを参照して、確定的な頭部画像を検出する確定的頭部検出手段とを含むことを特徴とする。本発明の属性判定方法は、前記本発明の頭部検出方法によって頭部を検出する頭部検出工程と、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、前記本発明の頭部検出装置によって頭部を検出する頭部検出手段と、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。また、本発明のプログラムは、前記本発明の頭部検出方法および前記本発明の属性判定方法の少なくとも一方をコンピュータに実行させることを特徴とする。また、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。また、本発明の属性判定システムは、検出対象画像を取得する画像取得手段と、予め規定された規定画像領域において、頭部の少なくとも一部が含まれている画像を正例とし、かつ、頭部が含まれていない画像を負例として取得した予備的頭部検出モデルと、前記規定画像領域において、予め規定された位置および大きさに合致する状態で頭部が含まれている画像を正例とし、かつ、前記予め規定された位置および大きさの少なくとも一方に合致しない状態で頭部が含まれている画像を負例として取得した確定的頭部検出モデルと、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、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、前記予備的頭部検出モデルを参照して前記検出対象画像から頭部画像を検出する予備的頭部検出手段と、前記予備的頭部検出手段により取得された複数の頭部画像の中から、前記確定的頭部検出モデルを参照して、確定的な頭部画像を検出する確定的頭部検出手段と、前記頭部の画像から属性を判定する属性判定手段と、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、前記予備的頭部検出手段、前記予備的頭部検出モデル、前記確定的頭部検出手段、前記確定的頭部検出モデル、前記属性判定手段、ならびに、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、接続されていることを特徴とする。本発明によれば、高速かつ正確に、画像中の頭部を検出する頭部検出方法、頭部検出装置、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ができる。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1Aに、本実施形態における頭部検出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頭部検出装置のブロック図を示す。図1Bに示すように、本実施形態の頭部検出装置は、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、予備的頭部検出手段121および確定的頭部検出手段122を含む。データ記憶手段140には、予め取得した予備的頭部検出モデル141および確定的頭部検出モデル142が格納されている。予備的頭部検出手段121は、予備的頭部検出モデル141に接続されている。確定的頭部検出手段122は、確定的頭部検出モデル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、本発明の頭部検出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。本実施形態の頭部検出方法は、例えば、図1Bの頭部検出装置を用いて、つぎのようにして実施する。まず、前記頭部検出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、学習用画像から、予め規定された規定画像領域において、頭部の少なくとも一部が含まれている画像を正例とし、かつ、頭部が含まれていない画像を負例として、機械学習パターン認識で学習することで予備的頭部検出モデル141を作成する。例えば、図2aに示すように、学習用画像正面向きの人物画像10Aでは、所定のサイズの規定画像領域例えば、32×32ピクセル等における頭部の少なくとも一部が含まれている画像である、10a頭部全体、10b頭部の上部右側部分、10c頭部の左側半分を正例とする。一方、前記規定画像領域における頭部が含まれていない画像である、10d人物の肩部、10e背景を負例とする。また、例えば、図2bに示すように、学習用画像後ろ向きの人物画像10Bでは、前記規定画像領域における頭部の少なくとも一部が含まれている画像である、10f頭部全体、10g頭部の左側半分を正例とする。また、例えば、図2cに示すように、学習用画像正面向きのかなり小さく写っている人物画像10Cでは、前記規定画像領域における頭部の少なくとも一部が含まれている画像である、10h頭部全体、10i頭部の左側半分を正例とする。また、例えば、図2dに示すように、学習用画像正面向きのかなり大きく写っている人物画像10Dでは、前記規定画像領域における頭部の少なくとも一部が含まれている画像である、10j頭部全体、10k頭部の下部左側を正例とする。また、例えば、図2eに示すように、学習用画像後ろ向きのかなり小さく写っている人物画像10Eでは、前記規定画像領域における頭部の少なくとも一部が含まれている画像である、10m頭部全体、10n頭部の上側半分を正例とする。また、例えば、図2fに示すように、学習用画像後ろ向きのかなり大きく写っている人物画像10Fでは、前記規定画像領域における頭部の少なくとも一部が含まれている画像である、10p頭部全体、10q頭部の下部右側を正例とする。検出精度を考慮すると、例えば、横向きの人物の画像等も学習用画像として用いることが好ましく、また、学習用画像の数は多いほど好ましい。また、例えば、前記予備的頭部検出モデルにおいて、頭部であると誤認識し得る画像を負例としておいてもよい。前記機械学習による予備的頭部検出モデル141の作成は、例えば、以下のようにして行う。まず、学習用画像中の頭部に、大きさのずれおよび位置のずれがないように正確に頭部領域を付与するアノテーション。前記頭部領域は、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。つぎに、例えば、頭部の位置が、前記頭部領域における正確な位置から50ずれているものまでを正例とし、また、例えば、頭部の大きさが、前記頭部領域における正確な大きさから±30のものまでを正例とする等の許容範囲を指定し、プログラムにより正例を自動で作成して、予備的頭部検出モデル141を作成する。一方、前記規定画像領域において、予め規定された位置および大きさに合致する状態で頭部が含まれている画像を正例とし、かつ、前記予め規定された位置および大きさの少なくとも一方に合致しない状態で頭部が含まれている画像を負例として、機械学習パターン認識で学習することで確定的頭部検出モデル142を作成する。具体的には、例えば、頭部が前記規定画像領域のほぼ中央に位置し、かつ頭部の輪郭大きさが前記規定画像領域とほぼ同じ大きさである画像を正例と規定する。ついで、前記作成した予備的頭部検出モデル141の正例である10a~10c、10f~10k、10m~10nおよび10p~10qのうち、前記規定に合致した画像10aおよび10fを正例とし、前記規定に合致しなかった画像10b、10c、10g~10k、10m~10nおよび10p~10qを負例とする。このように、予備的に検出した頭部が含まれている画像の中から、前記規定に合致しないものを重点的に負例とすればよいので、例えば、頭部が含まれていない画像などの全てを学習する必要がなく、効率的に学習できる。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、検出対象画像を取得するステップS11。つぎに、予備的頭部検出手段121により、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、予め取得した予備的頭部検出モデル141を参照して、前記検出対象画像から頭部画像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、予め取得した予備的頭部検出モデル141を参照して、検出対象画像20の左上端から水平方向に、画像パッチ21を移動させ、それを順に下の行に向かって探索するいわゆるラスタスキャンで、頭部画像を探索する。この例では、前記画像パッチの移動量幅を、前記画像パッチの1/4の大きさで行う。この結果、例えば、図3bに示すように、頭部画像21a~21g等が検出される。つぎに、確定的頭部検出手段122により、予備的頭部検出工程S21によって取得された複数の頭部画像の中から、確定的頭部検出モデル142を参照して、確定的な頭部画像を検出するステップS22。具体的には、予備的頭部検出工程S21により取得された頭部画像21b、21d、21fおよび21g等図3bにおける左側の人物の頭部を含む画像を含む少し広い領域中を、入力画像とする。この入力画像の中から、確定的頭部検出モデル142を参照して、ラスタスキャンを行うと共に、入力画像を縮小することで、図3cに示すように、確定的な頭部画像22aを検出する。また、予備的頭部検出工程S21により取得された頭部画像21a、21cおよび21e等図3bにおける右側の人物の頭部を含む画像を含む少し広い領域中を、入力画像とする。この入力画像の中から、確定的頭部検出モデル142を参照して、ラスタスキャンを行うと共に、前記入力画像を縮小することで、図3dに示すように、確定的な頭部画像22bを検出する。つぎに、出力手段131により、頭部の検出結果を出力するステップS31。なお、出力工程S31は、任意の工程であり、本発明の頭部検出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。ここで、前記特許文献1に記載の人物検出技術では、頭部を見逃さないために、所定領域の画像パッチを細かく例えば、1ピクセル毎ずらしてスキャン行わなければならず、また、画像サイズも徐々に小さく例えば、0.95倍していかなければならない。このため、検出処理時間がかかってしまう。一方、本実施形態の頭部検出方法では、まず、検出対象画像から頭部の少なくとも一部が含まれている画像を予備的に検出する。このため、画像パッチの移動量を大きく例えば、5ピクセル毎し、または、画像サイズの変更率を大きく例えば、0.8倍しても、頭部を見逃すことがない。この結果、本実施形態の頭部検出方法では、高速に、検出対象画像中の候補を検出できる。つぎに、予備的に検出した頭部の候補画像の中から、確定的な頭部画像を検出する。このため、確定的な頭部検出も高速に行うことができる。これらの結果、本実施形態の頭部検出方法では、高速かつ正確に、検出対象画像中の頭部を検出できる。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。[実施形態2]図4Aに、本実施形態における頭部検出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頭部検出装置のブロック図を示す。図4Bに示すように、本実施形態の頭部検出装置は、演算手段120が、予備的頭部検出手段121に代えて、予備的頭部検出手段第1段階121-1および予備的頭部検出手段第2段階121-2を含み、データ記憶手段140における予備的頭部検出モデル141が、第1段階参照用モデル141-1および第2段階参照用モデル141-2を含む。予備的頭部検出手段第1段階121-1は、第1段階参照用モデル141-1に接続されている。予備的頭部検出手段第2段階121-2は、第2段階参照用モデル141-2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の頭部検出装置と同様である。本実施形態の頭部検出方法は、例えば、図4Bの頭部検出装置を用いて、つぎのようにして実施する。まず、前記頭部検出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。すなわち、第1段階参照用モデル141-1および第2段階参照用モデル141-2を含む予備的頭部検出モデル141を、機械学習パターン認識で学習することで作成する。具体的には、例えば、まず、第1段階参照用モデル141-1では、前記実施形態1における予備的頭部検出モデル141の作成と同様に、図2a~fに示す学習用画像10A~10Fから、前記所定のサイズの規定画像領域における頭部の少なくとも一部が含まれている画像10a~10c、10f~10k、10m~10nおよび10p~10qを正例とする。一方、前記規定画像領域における頭部が含まれていない画像10dおよび10eを負例とする。つぎに、第2段階参照用モデル141-2では、頭部が前記規定画像領域のほぼ中央に位置する場合から半分程度ずれた箇所に位置する場合までで、かつ頭部の輪郭大きさが前記規定画像領域のほぼ同じ大きさである場合から半分程度の大きさである場合の画像までを正例として規定する。前記作成した第1段階参照用モデル141-1の正例である画像10a~10c、10f~10k、10m~10nおよび10p~10qのうち、前記規定に合致した画像10a、10c、10f、10h、10i、10mおよび10nを正例とし、前記規定に合致しなかった画像10b、10g、10j、10k、10pおよび10qを負例とする。なお、この例において、前記第1段階参照用モデルでは、学習用画像中の頭部の少なくとも一部が含まれている画像を正例としているが、本発明は、この例に限定されず、例えば、前記頭部領域における正確な位置および大きさに対する所定の許容範囲を指定して正例を規定してもよい。また、前記第2段階参照用モデルでは、頭部の位置および大きさの両方の条件を満たす画像を、正例としたが、本発明は、この例に限定されず、例えば、頭部の位置または大きさのいずれか一方の条件を満たす画像を、正例としてもよい。したがって、第1段階参照用モデル141-1では、例えば、前記学習用画像における頭部の位置が、前記頭部領域における正確な位置から50ずれているものまでを正例とし、また、頭部の大きさが、前記頭部領域における正確な大きさから±30のものまでを正例とする等の許容範囲を指定して、正例を規定してもよい。第2段階参照用モデル141-2では、例えば、前記頭部領域における正確な位置から25ずれているものまでを正例とし、また、頭部の大きさが、前記頭部領域における正確な大きさから±15のものまでを正例とする等の許容範囲を指定して、正例を規定してもよい。一方、前記実施形態1と同様にして、確定的頭部検出モデル142を作成する。具体的には、例えば、頭部が前記規定画像領域のほぼ中央に位置し、かつ頭部の輪郭大きさが前記規定画像領域とほぼ同じ大きさである画像を正例と規定する。前記作成した第2段階参照用モデル141-2の正例である画像10a、10c、10f、10h、10i、10mおよび10nのうち、前記規定に合致した画像10aおよび10fを正例とし、前記規定に合致しなかった画像10c、10h、10i、10mおよび10nを負例とする。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、検出対象画像を取得するステップS11。つぎに、予備的頭部検出手段により、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、予め取得した第1段階参照用モデル141-1および第2段階参照用モデル141-2を参照して、前記検出対象画像から頭部画像を多段階第1段階および第2段階の2段階で検出するステップS23。具体的には、まず、第1段階として、予備的頭部検出手段第1段階121-1により、予め取得した第1段階参照用モデル141-1を参照して、前記実施形態1における予備的頭部検出工程S21と同様にして、図3aに示す検出対象画像20から、頭部画像を探索して、図3bに示すように、頭部画像21a~21g等を検出する。つぎに、第2段階として、前記取得された画像21a~21gの中から、予め取得した第2段階参照用モデル141-2を参照して、頭部画像21a、21d、21fおよび21gを検出する。つぎに、前記実施形態1と同様にして、確定的頭部検出手段122により、予備的頭部検出工程S23によって取得された複数の頭部画像の中から、確定的頭部検出モデル142を参照して、確定的な頭部画像を検出するステップS22。具体的には、予備的頭部検出工程S23により取得された頭部画像21d、21fおよび21g等図3bにおける左側の人物の頭部を含む画像を含む少し広い領域中を、入力画像とする。この入力画像の中から、確定的頭部検出モデル142を参照して、ラスタスキャンを行うと共に、前記入力画像を縮小することで、図3cに示すように、確定的な頭部画像22aを検出する。また、予備的頭部検出工程S23より取得された頭部画像21a等図3bにおける右側の人物の頭部を含む画像を含む少し広い領域中を、入力画像とする。この入力画像の中から、確定的頭部検出モデル142を参照して、ラスタスキャンを行うと共に、前記入力画像を縮小することで、図3dに示すように、確定的な頭部画像22bを検出する。つぎに、前記実施形態1と同様にして、出力手段131により、頭部の検出結果を出力するステップS31。本実施形態の頭部検出方法では、前述のとおり、2段階で設定した参照用モデルを参照して、前記予備的頭部検出工程において、2段階で頭部の検出を行っている。このため、より高速で正確に検出対象画像中の頭部を検出することができる。なお、本実施形態の頭部検出方法では、参照用モデルを2段階で設定し、これに対応させて予備的頭部検出工程を行っているが、本発明は、この例に限定されず、3段階以上で参照用モデルを設定し、これに対応させて予備的頭部検出工程を行ってもよい。[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、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、予備的頭部検出手段121、確定的頭部検出手段122および属性判定手段124を含む。データ記憶手段140には、予め取得した予備的頭部検出モデル141、確定的頭部検出モデル142および属性判定モデル144が格納されている。予備的頭部検出手段121は、予備的頭部検出モデル141に接続されている。確定的頭部検出手段122は、確定的頭部検出モデル142に接続されている。属性判定手段124は、属性判定モデル144に接続されている。本実施形態の属性判定装置における、画像取得手段111、予備的頭部検出手段121および確定的頭部検出手段122を合わせた手段が、本発明における前記頭部検出手段に相当する。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、頭部の向き、髪型、髪の長さ、帽子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。すなわち、前記実施形態1と同様にして、予備的頭部検出モデル141および確定的頭部検出モデル142を作成する。具体的には、例えば、前記実施形態1と同様にして、図2aの学習用画像10Aにおける頭部画像10a等を、確定的頭部検出モデル142における正例とする。一方、教師データまたは属性値が付与された頭部画像を多数用いて、機械学習パターン認識により属性判定モデル144を作成する。本実施形態の属性判定方法において、前記教師データまたは属性値としては、例えば、性別、年齢等があげられる。具体的には、例えば、図2aに示す学習用画像10Aの頭部画像10a等に、性別:男性、年齢:30歳等の教師データまたは属性値を付与する。前記性別および前記年齢等の教師データまたは属性値は、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。そして、この教師データまたは属性値が付与された頭部画像10a等を用いて、属性判定モデル144を作成する。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、検出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、予備的頭部検出手段121により、前記検出対象画像の前記規定画像領域を画像パッチとして切り出し、予め取得した予備的頭部検出モデル141を参照して、前記検出対象画像から頭部画像を検出するステップS21。つぎに、前記実施形態1と同様にして、確定的頭部検出手段122により、予備的頭部検出工程S21によって取得された複数の頭部画像の中から、確定的頭部検出モデル142を参照して、確定的な頭部画像を検出するステップS22。具体的には、例えば、前記実施形態1と同様にして、図3cおよびdに示すように、確定的な頭部画像22aおよび22bを検出する。画像取得工程S11、予備的頭部検出工程S21および確定的頭部検出工程S22を合わせた工程が、本発明における前記頭部検出工程に相当する。つぎに、属性判定手段124により、予め取得した属性判定モデル144を参照して、頭部の画像から属性を判定するステップS24。判定項目としては、例えば、性別、年齢、頭部の向き、髪型、髪の長さ、帽子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、例えば、頭部画像を基に算出可能である。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。前記年齢等についても、例えば、所定の基準を設定して、前記頭部画像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、前記実施形態1の頭部検出方法によって頭部を検出し、前記頭部の画像から属性を判定する。このため、高速かつ正確に、属性を判定できる。なお、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5AのS24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、髪が短ければ男性であり、髪が長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5Cに示すように、データ記憶手段140に、属性判定ルール244が格納され、属性判定手段124が属性判定ルール244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予備的頭部検出工程は、例えば、前記実施形態2の頭部検出方法における予備的頭部検出工程と同様に、多段階で実施してもよい。この場合、属性判定装置における前記予備的頭部検出モデルに、例えば、前述の多段階の参照用モデルを含ませておく。このようにすれば、より高速で正確に属性を判定できる。[実施形態4]本実施形態のプログラムは、前述の頭部検出方法また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6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6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、予備的頭部検出手段、確定的頭部検出手段および属性判定手段を有し、サーバ170に予備的頭部検出モデル、確定的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検出対象画像を、サーバ170に送信し、サーバ170側で、頭部を検出し、頭部の画像から属性を判定する。また、判定された属性を、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の多段階検出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2010-149934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。