JP2004318632A - 年齢推定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能な年齢推定装置を実現する。
【解決手段】画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置において、測定対象者の顔の画像を撮影する画像入力手段と、取得された顔の画像からそれぞれ異なる複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、これら複数の年齢推定手段で推定された複数の年齢の分布に基づき推定年齢を決定する推定年齢決定手段と、推定年齢を表示させる表示手段とを設ける。
【選択図】 図1
【解決手段】画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置において、測定対象者の顔の画像を撮影する画像入力手段と、取得された顔の画像からそれぞれ異なる複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、これら複数の年齢推定手段で推定された複数の年齢の分布に基づき推定年齢を決定する推定年齢決定手段と、推定年齢を表示させる表示手段とを設ける。
【選択図】 図1
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カメラ等の画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置に関し、特に安定して年齢の推定が可能な年齢推定装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来のカメラ等の画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置に関連する先行技術文献としては次のようなものがある。
【0003】
【特許文献1】
特開平07−128031号公報
【特許文献2】
特開平07−262274号公報
【特許文献3】
特開2001−167110号公報
【特許文献4】
特開2001−256496号公報
【非特許文献1】
「Age and Gender Estimation from Facial Image Processing」:J.Hayashi et al., SICE2002 Aug. 5−7, 2002, Osaka, SICE02−0035
【0004】
図5はこのような従来の年齢推定装置の一例を示す構成ブロック図である。図5において1はカメラやビデオカメラ等の画像入力手段、2は取得された顔の画像から特徴量を抽出する特徴量抽出手段、3は抽出された特徴量から年齢を推定する年齢推定手段、4はCRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display )等の表示手段である。
【0005】
画像入力手段1の出力は特徴量抽出手段2に接続され、特徴量抽出手段2の出力は年齢推定手段3に接続される。また、年齢推定手段3の出力は表示手段4に接続される。
【0006】
ここで、図5に示す従来例の動作を説明する。画像入力手段1は測定対象者の顔の画像を撮影して、取得した顔の画像を特徴量抽出手段2に出力する。
【0007】
特徴量抽出手段2はコンピュータ等の情報処理手段で構成されており、当該特徴量抽出手段2は入力された顔の画像から皺、顔の部位の形状、顔の部位の配置等の特徴量を抽出して年齢推定手段3に出力する。
【0008】
年齢推定手段3はコンピュータ等の情報処理手段で構成されており、顔の画像により予め学習させた年齢を推定するモデルに対して、特徴量抽出手段2が抽出した特徴量を適用して年齢を推定して表示手段4に出力する。
【0009】
最後に、表示手段4は年齢推定手段3から出力された推定年齢を表示手段上に適宜表示させる。
【0010】
この結果、撮影した顔の画像から特徴量を抽出して顔の画像により予め学習させた年齢を推定するモデルに適用することにより、測定対象者の年齢の推定を行うことが可能になる。
【0011】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、図5に示す従来例では、年齢推定手段3において年齢を推定する処理としては、特徴量の正規化を行い1つの特徴空間内で分類処理を行うことによって実現しているため、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合には、推定される年齢もまた大きく外れてしまうと言った問題点があった。
従って本発明が解決しようとする課題は、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能な年齢推定装置を実現することにある。
【0012】
【課題を解決するための手段】
このような課題を達成するために、本発明のうち請求項1記載の発明は、
画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置において、
前記測定対象者の顔の画像を撮影する画像入力手段と、取得された顔の画像からそれぞれ異なる複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、これら複数の年齢推定手段で推定された複数の前記年齢の分布に基づき推定年齢を決定する推定年齢決定手段と、前記推定年齢を表示させる表示手段とを備えたことにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0013】
請求項2記載の発明は、
請求項1記載の発明である年齢推定装置において、
推定年齢毎の頻度を集計する分布集計手段を備えたことにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0014】
請求項3記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
複数の前記年齢推定手段が前記年齢を10歳の幅で推定し、前記推定年齢決定手段が10歳の幅の前記推定年齢を決定することにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0015】
請求項4記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
複数の前記年齢推定手段が前記年齢を1歳の幅で推定し、前記推定年齢決定手段が10歳の幅の前記推定年齢を決定することにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0016】
請求項5記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
前記推定年齢の幅を10歳以下にしたことにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0017】
請求項6記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
前記特徴量が、
形状、皺、しみ、たるみ、色、若しくは、髪の何れかに関するものであることにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0018】
請求項7記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
前記特徴量が、
2次元のガウシアン関数で構成される画像パターンによる畳み込み演算の出力値、画像の周辺少なくとも1個以上の画素一つ一つとの信号レベル差と基準値との比較に基づく値、エッジ強調値、色情報、若しくは、髪情報あることにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0019】
【発明の実施の形態】
以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。図1は本発明に係る年齢推定装置の一実施例を示す構成ブロック図である。
【0020】
図1において1及び4は図5と同一符号を付してあり、5は取得された顔の画像からそれぞれ異なる3つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段、6,7及び8は抽出された各々の特徴量からそれぞれ年齢を推定する年齢推定手段、9は複数の年齢推定手段6〜8で推定された年齢の分布によって推定年齢を決定する推定年齢決定手段である。
【0021】
画像入力手段1の出力は特徴量抽出手段5に接続され、特徴量抽出手段5の出力であるそれぞれ異なる複数の特徴量は年齢推定手段6,7及び8に接続される。
【0022】
年齢推定手段6,7及び8の出力はそれぞれ推定年齢決定手段9に接続され、推定年齢決定手段9の出力は表示手段4に接続される。
【0023】
ここで、図1に示す実施例の動作を説明する。画像入力手段1は測定対象者の顔の画像を撮影して、取得した顔の画像を特徴量抽出手段5に出力する。
【0024】
特徴量抽出手段5はコンピュータ等の情報処理手段で構成されており、当該特徴量抽出手段5は入力された顔の画像から形状、皺、しみ、たるみ、色、髪等に関するそれぞれ異なる3つの特徴量を抽出して個々の特徴量をそれぞれ年齢推定手段6,7及び8に出力する。
【0025】
年齢推定手段6,7及び8はコンピュータ等の情報処理手段で構成されており、顔の画像により予め学習させた年齢を推定するそれぞれモデルに対して、特徴量抽出手段5が抽出したそれぞれ異なる3つの特徴量をそれぞれ適用して、個々の年齢推定手段6,7及び8で年齢を推定して推定年齢決定手段9に出力する。
【0026】
推定年齢決定手段9は各年齢推定手段6,7及び8で推定された年齢の分布、言い換えれば、多数決により一番多く推定されている年齢を推定年齢として決定して表示手段4に出力する。
【0027】
例えば、年齢推定手段6,7及び8がそれぞれ異なる3つの特徴量をモデルに適用して、それぞれ”20代”、”20”代”及び”40代”と年齢を推定した場合を想定すると、推定年齢決定手段9は最も多く推定されている”20代”を推定年齢として決定して表示手段4に出力する。
【0028】
すなわち、推定年齢決定手段9が多数決により一番多く推定されている年齢を推定年齢として決定することにより、年齢推定手段8において特徴量が当該特徴量を適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても、年齢推定手段8で推定された年齢”40代”を除外して、年齢の推定を安定化することができる。
【0029】
最後に、表示手段4は推定年齢決定手段9から出力された推定年齢を表示手段上に適宜表示させる。
【0030】
この結果、それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、これらの年齢推定手段で推定された年齢の分布に基づき推定年齢を決定することにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0031】
なお、図1に示す実施例ではそれぞれ異なる3つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段5と、それぞれ異なる3つの特徴量に基づき年齢を推定する3つの年齢推定手段6〜8と、これらの年齢推定手段で推定された年齢の分布に基づき推定年齢を決定する推定年齢決定手段9を例示しているが、勿論これに限定されるわけではなく、抽出される特徴量及び年齢推定手段の数は同数であり、且つ、任意の数であれば良い。
【0032】
また、図1に示す実施例では単に推定年齢決定手段9で決定された推定年齢を表示手段4で表示させているが、決定された推定年齢の分布を集計しても構わない。
【0033】
図2はこのような本発明に係る年齢推定装置の他の実施例を示す構成ブロック図である。図2において1,4,5,6,7,8及び9は図1と同一符号を付してあり、10は分布集計手段である。
【0034】
接続関係に関しても図1に示す実施例とほぼ同様であり異なる点は、推定年齢決定手段9の出力である推定年齢が分布集計手段10に接続される点である。
【0035】
ここで、図2に示す実施例の動作を図3を用いて説明する。図3は推定年齢の分布状態の一例を説明する説明図である。但し、図1に示す実施例と同様の動作に関しての説明は省略する。
【0036】
推定年齢決定手段9は各年齢推定手段6,7及び8で推定された年齢の分布、言い換えれば、多数決により一番多く推定されている年齢を推定年齢として決定して表示手段4に出力すると共に分布集計手段10に出力する。
【0037】
分布集計手段10では図3に示すように推定年齢毎の頻度を集計し、必要に応じて表示手段4等に表示させる。例えば、図3に示す説明図では推定年齢は”40代”の測定対象者を頂点として分布している。
【0038】
この場合では、通行人や顧客等の顔の画像に基づき年齢を推定してその分布を集計することにより、通行人や顧客等の年齢構成を把握することができる。
【0039】
また、図1に示す実施例の説明に際しては、特徴量として顔の画像から形状、皺、しみ、たるみ、色、髪等に関するそれぞれ異なる複数の特徴量を抽出しているが、特徴量としては2次元のガウシアン関数で構成される画像パターンによる畳み込み演算の出力値、画像の周辺少なくとも1個以上の画素一つ一つとの信号レベル差と基準値との比較に基づく値、エッジ強調値、色情報、髪情報等であっても勿論構わない。
【0040】
ここで、エッジ強調値とは、画像の濃淡分布について微分演算を行うことにより得られる線画像と、抽出された線を構成する画素が顔領域中に予め設定した領域内で占有する面積値である。
【0041】
また、色情報とは、RGBのカラーチャンネルのR(赤)値、G(緑)値及びB(青)値から算出される評価値であり、髪情報とはRGB値から算出される評価値について、予め設定した基準値を超える領域を肌領域として、この領域に連結する低濃淡値領域の面積及び連続領域数である。
【0042】
また、図1に示す実施例の説明に際しては、推定年齢を大まかに”20代”、”30代”…と10歳の幅でクラス分けしているが、年齢推定手段では”1歳”の幅で年齢を推定した上で、推定年齢決定手段19で推定年齢を決定する際に、”20代”、”30代”…と10歳の幅でクラス分けしても構わない。
【0043】
また、図1に示す実施例の説明に際しては、年齢、若しくは、推定年齢を大まかに”20代”、”30代”…と10歳の幅でクラス分けしているが、図4に示すクラス分割の説明図のように、”20代”を”20代前半”と”20代後半”とに、”30代”を”30代前半”と”30代後半”とにそれぞれ分割しても構わないし、もっと細かくクラスを分割しても構わない。言い換えれば、推定年齢の幅を10歳以下にしても構わない。
【0044】
【発明の効果】
以上説明したことから明らかなように、本発明によれば次のような効果がある。
請求項1,2,3,4,5,6及び請求項7の発明によれば、それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、これらの年齢推定手段で推定された年齢の分布に基づき推定年齢を決定することにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る年齢推定装置の一実施例を示す構成ブロック図である。
【図2】本発明に係る年齢推定装置の他の実施例を示す構成ブロック図である。
【図3】推定年齢の分布状態の一例を説明する説明図である。
【図4】クラス分割の説明図である。
【図5】従来の年齢推定装置の一例を示す構成ブロック図である。
【符号の説明】
1 画像入力手段
2,5 特徴量抽出手段
3,6,7,8 年齢推定手段
4 表示手段
9 推定年齢決定手段
10 分布集計手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、カメラ等の画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置に関し、特に安定して年齢の推定が可能な年齢推定装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来のカメラ等の画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置に関連する先行技術文献としては次のようなものがある。
【0003】
【特許文献1】
特開平07−128031号公報
【特許文献2】
特開平07−262274号公報
【特許文献3】
特開2001−167110号公報
【特許文献4】
特開2001−256496号公報
【非特許文献1】
「Age and Gender Estimation from Facial Image Processing」:J.Hayashi et al., SICE2002 Aug. 5−7, 2002, Osaka, SICE02−0035
【0004】
図5はこのような従来の年齢推定装置の一例を示す構成ブロック図である。図5において1はカメラやビデオカメラ等の画像入力手段、2は取得された顔の画像から特徴量を抽出する特徴量抽出手段、3は抽出された特徴量から年齢を推定する年齢推定手段、4はCRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display )等の表示手段である。
【0005】
画像入力手段1の出力は特徴量抽出手段2に接続され、特徴量抽出手段2の出力は年齢推定手段3に接続される。また、年齢推定手段3の出力は表示手段4に接続される。
【0006】
ここで、図5に示す従来例の動作を説明する。画像入力手段1は測定対象者の顔の画像を撮影して、取得した顔の画像を特徴量抽出手段2に出力する。
【0007】
特徴量抽出手段2はコンピュータ等の情報処理手段で構成されており、当該特徴量抽出手段2は入力された顔の画像から皺、顔の部位の形状、顔の部位の配置等の特徴量を抽出して年齢推定手段3に出力する。
【0008】
年齢推定手段3はコンピュータ等の情報処理手段で構成されており、顔の画像により予め学習させた年齢を推定するモデルに対して、特徴量抽出手段2が抽出した特徴量を適用して年齢を推定して表示手段4に出力する。
【0009】
最後に、表示手段4は年齢推定手段3から出力された推定年齢を表示手段上に適宜表示させる。
【0010】
この結果、撮影した顔の画像から特徴量を抽出して顔の画像により予め学習させた年齢を推定するモデルに適用することにより、測定対象者の年齢の推定を行うことが可能になる。
【0011】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、図5に示す従来例では、年齢推定手段3において年齢を推定する処理としては、特徴量の正規化を行い1つの特徴空間内で分類処理を行うことによって実現しているため、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合には、推定される年齢もまた大きく外れてしまうと言った問題点があった。
従って本発明が解決しようとする課題は、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能な年齢推定装置を実現することにある。
【0012】
【課題を解決するための手段】
このような課題を達成するために、本発明のうち請求項1記載の発明は、
画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置において、
前記測定対象者の顔の画像を撮影する画像入力手段と、取得された顔の画像からそれぞれ異なる複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、これら複数の年齢推定手段で推定された複数の前記年齢の分布に基づき推定年齢を決定する推定年齢決定手段と、前記推定年齢を表示させる表示手段とを備えたことにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0013】
請求項2記載の発明は、
請求項1記載の発明である年齢推定装置において、
推定年齢毎の頻度を集計する分布集計手段を備えたことにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0014】
請求項3記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
複数の前記年齢推定手段が前記年齢を10歳の幅で推定し、前記推定年齢決定手段が10歳の幅の前記推定年齢を決定することにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0015】
請求項4記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
複数の前記年齢推定手段が前記年齢を1歳の幅で推定し、前記推定年齢決定手段が10歳の幅の前記推定年齢を決定することにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0016】
請求項5記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
前記推定年齢の幅を10歳以下にしたことにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0017】
請求項6記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
前記特徴量が、
形状、皺、しみ、たるみ、色、若しくは、髪の何れかに関するものであることにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0018】
請求項7記載の発明は、
請求項1若しくは請求項2記載の発明である年齢推定装置において、
前記特徴量が、
2次元のガウシアン関数で構成される画像パターンによる畳み込み演算の出力値、画像の周辺少なくとも1個以上の画素一つ一つとの信号レベル差と基準値との比較に基づく値、エッジ強調値、色情報、若しくは、髪情報あることにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0019】
【発明の実施の形態】
以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。図1は本発明に係る年齢推定装置の一実施例を示す構成ブロック図である。
【0020】
図1において1及び4は図5と同一符号を付してあり、5は取得された顔の画像からそれぞれ異なる3つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段、6,7及び8は抽出された各々の特徴量からそれぞれ年齢を推定する年齢推定手段、9は複数の年齢推定手段6〜8で推定された年齢の分布によって推定年齢を決定する推定年齢決定手段である。
【0021】
画像入力手段1の出力は特徴量抽出手段5に接続され、特徴量抽出手段5の出力であるそれぞれ異なる複数の特徴量は年齢推定手段6,7及び8に接続される。
【0022】
年齢推定手段6,7及び8の出力はそれぞれ推定年齢決定手段9に接続され、推定年齢決定手段9の出力は表示手段4に接続される。
【0023】
ここで、図1に示す実施例の動作を説明する。画像入力手段1は測定対象者の顔の画像を撮影して、取得した顔の画像を特徴量抽出手段5に出力する。
【0024】
特徴量抽出手段5はコンピュータ等の情報処理手段で構成されており、当該特徴量抽出手段5は入力された顔の画像から形状、皺、しみ、たるみ、色、髪等に関するそれぞれ異なる3つの特徴量を抽出して個々の特徴量をそれぞれ年齢推定手段6,7及び8に出力する。
【0025】
年齢推定手段6,7及び8はコンピュータ等の情報処理手段で構成されており、顔の画像により予め学習させた年齢を推定するそれぞれモデルに対して、特徴量抽出手段5が抽出したそれぞれ異なる3つの特徴量をそれぞれ適用して、個々の年齢推定手段6,7及び8で年齢を推定して推定年齢決定手段9に出力する。
【0026】
推定年齢決定手段9は各年齢推定手段6,7及び8で推定された年齢の分布、言い換えれば、多数決により一番多く推定されている年齢を推定年齢として決定して表示手段4に出力する。
【0027】
例えば、年齢推定手段6,7及び8がそれぞれ異なる3つの特徴量をモデルに適用して、それぞれ”20代”、”20”代”及び”40代”と年齢を推定した場合を想定すると、推定年齢決定手段9は最も多く推定されている”20代”を推定年齢として決定して表示手段4に出力する。
【0028】
すなわち、推定年齢決定手段9が多数決により一番多く推定されている年齢を推定年齢として決定することにより、年齢推定手段8において特徴量が当該特徴量を適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても、年齢推定手段8で推定された年齢”40代”を除外して、年齢の推定を安定化することができる。
【0029】
最後に、表示手段4は推定年齢決定手段9から出力された推定年齢を表示手段上に適宜表示させる。
【0030】
この結果、それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、これらの年齢推定手段で推定された年齢の分布に基づき推定年齢を決定することにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【0031】
なお、図1に示す実施例ではそれぞれ異なる3つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段5と、それぞれ異なる3つの特徴量に基づき年齢を推定する3つの年齢推定手段6〜8と、これらの年齢推定手段で推定された年齢の分布に基づき推定年齢を決定する推定年齢決定手段9を例示しているが、勿論これに限定されるわけではなく、抽出される特徴量及び年齢推定手段の数は同数であり、且つ、任意の数であれば良い。
【0032】
また、図1に示す実施例では単に推定年齢決定手段9で決定された推定年齢を表示手段4で表示させているが、決定された推定年齢の分布を集計しても構わない。
【0033】
図2はこのような本発明に係る年齢推定装置の他の実施例を示す構成ブロック図である。図2において1,4,5,6,7,8及び9は図1と同一符号を付してあり、10は分布集計手段である。
【0034】
接続関係に関しても図1に示す実施例とほぼ同様であり異なる点は、推定年齢決定手段9の出力である推定年齢が分布集計手段10に接続される点である。
【0035】
ここで、図2に示す実施例の動作を図3を用いて説明する。図3は推定年齢の分布状態の一例を説明する説明図である。但し、図1に示す実施例と同様の動作に関しての説明は省略する。
【0036】
推定年齢決定手段9は各年齢推定手段6,7及び8で推定された年齢の分布、言い換えれば、多数決により一番多く推定されている年齢を推定年齢として決定して表示手段4に出力すると共に分布集計手段10に出力する。
【0037】
分布集計手段10では図3に示すように推定年齢毎の頻度を集計し、必要に応じて表示手段4等に表示させる。例えば、図3に示す説明図では推定年齢は”40代”の測定対象者を頂点として分布している。
【0038】
この場合では、通行人や顧客等の顔の画像に基づき年齢を推定してその分布を集計することにより、通行人や顧客等の年齢構成を把握することができる。
【0039】
また、図1に示す実施例の説明に際しては、特徴量として顔の画像から形状、皺、しみ、たるみ、色、髪等に関するそれぞれ異なる複数の特徴量を抽出しているが、特徴量としては2次元のガウシアン関数で構成される画像パターンによる畳み込み演算の出力値、画像の周辺少なくとも1個以上の画素一つ一つとの信号レベル差と基準値との比較に基づく値、エッジ強調値、色情報、髪情報等であっても勿論構わない。
【0040】
ここで、エッジ強調値とは、画像の濃淡分布について微分演算を行うことにより得られる線画像と、抽出された線を構成する画素が顔領域中に予め設定した領域内で占有する面積値である。
【0041】
また、色情報とは、RGBのカラーチャンネルのR(赤)値、G(緑)値及びB(青)値から算出される評価値であり、髪情報とはRGB値から算出される評価値について、予め設定した基準値を超える領域を肌領域として、この領域に連結する低濃淡値領域の面積及び連続領域数である。
【0042】
また、図1に示す実施例の説明に際しては、推定年齢を大まかに”20代”、”30代”…と10歳の幅でクラス分けしているが、年齢推定手段では”1歳”の幅で年齢を推定した上で、推定年齢決定手段19で推定年齢を決定する際に、”20代”、”30代”…と10歳の幅でクラス分けしても構わない。
【0043】
また、図1に示す実施例の説明に際しては、年齢、若しくは、推定年齢を大まかに”20代”、”30代”…と10歳の幅でクラス分けしているが、図4に示すクラス分割の説明図のように、”20代”を”20代前半”と”20代後半”とに、”30代”を”30代前半”と”30代後半”とにそれぞれ分割しても構わないし、もっと細かくクラスを分割しても構わない。言い換えれば、推定年齢の幅を10歳以下にしても構わない。
【0044】
【発明の効果】
以上説明したことから明らかなように、本発明によれば次のような効果がある。
請求項1,2,3,4,5,6及び請求項7の発明によれば、それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、これらの年齢推定手段で推定された年齢の分布に基づき推定年齢を決定することにより、ある1つの特徴量が適用するモデルからたまたま大きく外れた場合であっても安定して年齢の推定が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る年齢推定装置の一実施例を示す構成ブロック図である。
【図2】本発明に係る年齢推定装置の他の実施例を示す構成ブロック図である。
【図3】推定年齢の分布状態の一例を説明する説明図である。
【図4】クラス分割の説明図である。
【図5】従来の年齢推定装置の一例を示す構成ブロック図である。
【符号の説明】
1 画像入力手段
2,5 特徴量抽出手段
3,6,7,8 年齢推定手段
4 表示手段
9 推定年齢決定手段
10 分布集計手段
Claims (7)
- 画像入力装置によって撮影された測定対象者の顔の画像に対して画像処理を行い測定対象者の年齢の推定を行う年齢推定装置において、
前記測定対象者の顔の画像を撮影する画像入力手段と、
取得された顔の画像からそれぞれ異なる複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
それぞれ異なる複数の特徴量に基づき年齢を推定する複数の年齢推定手段と、
これら複数の年齢推定手段で推定された複数の前記年齢の分布に基づき推定年齢を決定する推定年齢決定手段と、
前記推定年齢を表示させる表示手段と
を備えたことを特徴とする年齢推定装置。 - 推定年齢毎の頻度を集計する分布集計手段を備えたことを特徴とする
請求項1記載の年齢推定装置。 - 複数の前記年齢推定手段が前記年齢を10歳の幅で推定し、前記推定年齢決定手段が10歳の幅の前記推定年齢を決定することを特徴とする
請求項1若しくは請求項2記載の年齢推定装置。 - 複数の前記年齢推定手段が前記年齢を1歳の幅で推定し、前記推定年齢決定手段が10歳の幅の前記推定年齢を決定することを特徴とする
請求項1若しくは請求項2記載の年齢推定装置。 - 前記推定年齢の幅を10歳以下にしたことを特徴とする
請求項1若しくは請求項2記載の年齢推定装置。 - 前記特徴量が、
形状、皺、しみ、たるみ、色、若しくは、髪の何れかに関するものであることを特徴とする
請求項1若しくは請求項2記載の年齢推定装置。 - 前記特徴量が、
2次元のガウシアン関数で構成される画像パターンによる畳み込み演算の出力値、画像の周辺少なくとも1個以上の画素一つ一つとの信号レベル差と基準値との比較に基づく値、エッジ強調値、色情報、若しくは、髪情報あることを特徴とする
請求項1若しくは請求項2記載の年齢推定装置。
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- 2003-04-18 JP JP2003113621A patent/JP2004318632A/ja active Pending
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