JP2015099509A - 年齢層判定装置および年齢層判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 歩行者の年齢層を自動的に、かつ精度良く判定する。
【解決手段】 実施形態の年齢層判定装置は、第１の推定手段、算出手段、第２の推定手段および確定手段を備える。第１の推定手段は、歩行者の顔画像から歩行者の年齢層（第１の年齢層）を推定する。算出手段は、第１の年齢層の推定精度を算出する。第２の推定手段は、歩行者の歩幅に基づいて歩行者の年齢層（第２の年齢層）を推定する。推定精度が閾値以上である場合は、第１の年齢層として歩行者の年齢層を判定し、推定精度が閾値未満であり、かつ第１および第２の年齢層が互いに一致する場合は、一致した年齢層を歩行者の年齢層と判定し、また推定精度が閾値以上であり、かつ第１および第２の年齢層が互いに異なる場合は、第２の年齢層に基づいて歩行者の年齢層を確定する。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、年齢層判定装置および年齢層判定プログラムに関する。

イベント会場などへの来場者数の年齢層毎の分布などを調べたい場合、従来は来場者からアンケートをとることが一般的であった。

しかしながら、アンケートは、とる側およびとられる側の双方にとって手間となる。

そこで、顔認識技術を利用して、イベント会場の入場ゲートを通過する人間の年齢層を自動的に判定することが考えられるが、顔認識技術による年齢層の判定精度はさほど高くはない。

このような事情から、イベント会場の入場ゲートなどを通過する歩行者の年齢層を自動的に、かつ精度良く判定できることが望まれていた。

特開２００７−８００５７号公報

本発明が解決しようとする課題は、歩行者の年齢層を自動的に、かつ精度良く判定することができる年齢層判定装置および年齢層判定プログラムを提供することである。

実施形態の年齢層判定装置は、第１の推定手段、算出手段、第２の推定手段および確定手段を備える。第１の推定手段は、歩行者の顔画像から歩行者の年齢層を推定する。算出手段は、第１の推定手段による年齢層の推定精度を算出する。第２の推定手段は、歩行者の歩幅に基づいて歩行者の年齢層を推定する。確定手段は、推定精度が閾値以上である場合は、第１の推定手段により推定された年齢層として歩行者の年齢層を判定し、推定精度が閾値未満であり、かつ第１の推定手段および第２の推定手段がそれぞれ推定した年齢層が互いに一致する場合は、一致した年齢層を歩行者の年齢層と判定し、また推定精度が閾値以上であり、かつ第１の推定手段および第２の推定手段がそれぞれ推定した年齢層が互いに異なる場合は、第２の推定手段により推定された年齢層に基づいて歩行者の年齢層を確定する。

一実施形態に係る年齢層判定装置の構成を示す図。 歩幅テーブルの一例を示す図。 推定処理に関する図１中のＣＰＵのフローチャート。 測定処理に関する図１中のＣＰＵのフローチャート。 歩幅測定の様子を示す図。 判定処理に関する図１中のＣＰＵのフローチャート。

以下実施の形態の一例を図面を用いて説明する。

図１は本実施形態に係る年齢層判定装置の構成を示す図である。

この年齢層判定装置は、カメラ１，２および処理ユニット３を含む。

カメラ１は、歩行者Ｗが歩行する通路の近傍に設置され、当該通路上の所定の地点を繰り返し撮影して、その都度フレーム画像を出力する。カメラ１は、年齢層を判定するために、歩行者Ｗを撮影する。カメラ１の撮影範囲は、歩行者Ｗの顔を適正に撮影できるように定められる。従ってカメラ１は、顔撮影デバイスの一例である。カメラ１としては、ディジタルビデオカメラが好適であるが、高速な繰り返し撮影が可能なディジタルスチルカメラを適用することもできる。なお、このカメラ１が設けられる通路は、例えばイベント会場の入口ゲートの通路である。

カメラ２は、上記の通路の近傍に配置され、歩行者Ｗの足下を繰り返し俯瞰撮影し、その都度フレーム画像を出力する。カメラ２の撮影範囲は、歩行者Ｗが複数歩を歩行する間に渡り歩行者Ｗの足下を撮影し続けることができるように定められる。従ってカメラ２は、足下撮影デバイスの一例である。なお本実施形態では、地面（床面）にシートＳが敷かれる。シートＳは、その表面にスケールマークＳＭが形成されている。スケールマークＳＭは、一定の間隔（例えば１０ｃｍ）の多数の平行線である。そしてカメラ２の撮影範囲は、スケールマークＳＭの全体を撮影可能なように定められる。カメラ２としては、ディジタルビデオカメラが好適であるが、高速な繰り返し撮影が可能なディジタルスチルカメラを適用することもできる。

処理ユニット３は、カメラ１，２から出力されるフレーム画像を処理して、歩行者Ｗの年齢層を判定する。

処理ユニット３は、ＣＰＵ（central processing unit）３１、ＲＯＭ（read-only memory）３２、ＲＡＭ（random-access memory）３３、補助記憶ユニット３４、カメラインタフェース（カメラＩ／Ｆ）３５，３６、入力ユニット３７、表示ユニット３８およびバスライン３９を含む。なお、バスライン３９は、アドレスバスおよびデータバスなどを含み、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、補助記憶ユニット３４、カメラインタフェース３５，３６、入力ユニット３７および表示ユニット３８を互いに接続する。

ＣＰＵ３１は、コンピュータの中枢部分に相当する。ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２に記憶されたオペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムに基づいて、処理ユニット３としての後述する動作を実現するべく各部を制御する。

ＲＯＭ３２は、上記コンピュータの主記憶部分に相当する。ＲＯＭ３２は、オペレーティングシステムを記憶する。ＲＯＭ３２は、アプリケーションプログラムを記憶する場合もある。またＲＯＭ３２は、ＣＰＵ３１が各種の処理を行う上で参照するデータを記憶する場合もある。

ＲＡＭ３３は、上記コンピュータの主記憶部分に相当する。ＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３１が各種の処理を行う上で参照するデータを記憶する。さらにＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３１が各種の処理を行う上で一時的に使用するデータを記憶しておく、いわゆるワークエリアとして利用される。

補助記憶ユニット３４は、上記コンピュータの補助記憶部分に相当する。補助記憶ユニット３４は、例えばＨＤＤ（hard disk drive）やＳＳＤ（solid state drive）などであり、ＣＰＵ３１が各種の処理を行う上で使用するデータや、ＣＰＵ３１での処理によって生成されたデータを保存する。補助記憶ユニット３４は、アプリケーションプログラムを記憶する場合もある。また補助記憶ユニット３４は、後述する歩幅テーブルを記憶する。

カメラインタフェース３５，３６は、カメラ１，２が出力するフレーム画像をそれぞれ取り込んで、補助記憶ユニット３４に書き込む。

入力ユニット３７は、キーボードやマウスなどの入力デバイスと、その駆動回路などを含み、操作者による入力デバイスの操作の内容を表したコマンドをＣＰＵ３１に送る。

表示ユニット３８は、例えばＬＣＤ（liquid crystal display）などの表示デバイスと、その駆動回路などを含み、ＣＰＵ３１の制御の下に様々な画像を表示する。

この処理ユニット３の基本ハードウェアとしては、例えば汎用のコンピュータ装置を用いることができる。このような基本ハードウェアが備えるＲＯＭ３２または補助記憶ユニット３４にて、後述する処理を記述したアプリケーションプログラム（以下、年齢層判定プログラムと称する）を記憶することにより処理ユニット３を具現できる。このときに処理ユニット３の譲渡は一般に、年齢層判定プログラムがＲＯＭ３２または補助記憶ユニット３４に記憶された状態にて行われる。しかし、基本ハードウェアと年齢層判定プログラムとが個別に譲渡された上で、年齢層判定プログラムがＲＯＭ３２または補助記憶ユニット３４へと書き込まれても良い。年齢層判定プログラムの譲渡は、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介して行うことができる。

図２は歩幅テーブルの一例を示す図である。

歩幅テーブルは、年齢層コード、男性の平均歩幅および女性の平均歩幅をそれぞれ関連付けて記述したデータレコードの集合である。

年齢層コードの項は、年齢層のそれぞれを識別するためのコードを表す。年齢層コードのそれぞれにどのような年齢層を関連付けるかは任意であるが、例えばＧ１は６〜１０歳、Ｇ２は１１歳〜１５歳、Ｇ３は１６歳〜２０歳といった具合に関連付けることが考えられる。１つの年齢層の幅は、例えば１歳とするなどのように任意に変更が可能であるし、また各年齢層の幅にバラツキがあっても構わない。男性の平均歩幅の項は、関連付けられた年齢層コードで表される年齢層の男性の平均歩幅を表す。女性の平均歩幅の項は、関連付けられた年齢層コードで表される年齢層の女性の平均歩幅を表す。なお、平均歩幅は、実際には数値が記述されるが、図２においては「Ｐｍ１」「Ｐｆ１」のように表している。

次に以上のように構成された年齢層判定装置の動作について説明する。

起動されて通常の動作状態となると、ＣＰＵ３１はＲＯＭ３２または補助記憶ユニット３４に記憶された年齢層判定プログラムに従って図３、４，６に示す各処理をそれぞれ別タスクの処理として並列的に実行する。なお、以下に説明する処理の内容は一例であって、同様な結果を得ることが可能な様々な処理を適宜に利用できる。

図３は推定処理に関するＣＰＵ３１のフローチャートである。

Ａｃｔ１においてＣＰＵ３１は、カメラ１が出力してカメラインタフェース３５によって補助記憶ユニット３４に書き込まれた最新のフレーム画像をＲＡＭ３３のワークエリアに取り込む。

Ａｃｔ２においてＣＰＵ３１は、このフレーム画像を解析して、顔画像が含まれるか否かを確認する。ＣＰＵ３１は、顔画像が含まれないためにＮＯと判定したならば、Ａｃｔ１に戻り、次のフレーム画像を取り込む。ただし、次のフレーム画像の補助記憶ユニット３４への書き込みがまだ完了していないならば、それが完了するまでＣＰＵ３１は待機する。そしてＣＰＵ３１は、フレーム画像に顔画像が含まれるためにＡｃｔ２においてＹＥＳと判定したならば、Ａｃｔ３へと進む。

Ａｃｔ３においてＣＰＵ３１は、その顔画像から顔の属性（例えば髪型、肌の状態、目元，口元の皺の状態、ひげの有無、化粧の有無等）を抽出する。そしてＣＰＵ３１は、抽出した属性をパラメータ化してワークエリアに書き込んだ後、辞書データを参照して歩行者Ｗの性別および年齢層を推定する。なお辞書データは、性別と年齢層との組み合わせのそれぞれに関連付けて、その組み合わせに相当する人間の顔に関する典型的な属性を記述したものであり、例えば補助記憶ユニット３４に記憶されている。なお、ＣＰＵ３１は、推定した性別および年齢層の信頼度を表すスコアも算出する。ここでは、信頼度が高いほどスコアは大きな値となることとする。かくしてＣＰＵ３１は、第１の推定手段および算出手段としての機能を備える。なお、このような処理は顔認識処理として種々の処理が既に知られており、本実施形態においてもそのような既知の処理をそのまま利用できる。

Ａｃｔ５においてＣＰＵ３１は、上記の推定した性別および年齢層を推定処理での推定結果として確定するための確定条件が成立しているか否かを確認する。確定条件は、年齢層判定装置の設計者または使用者により任意に定められて良い。一例として確定条件は、連続する１０フレームのフレーム画像に対してＡｃｔ１〜Ａｃｔ５の処理を実行した結果、いずれも同じ性別および年齢層が推定された場合に成立するものとする。

ＣＰＵ３１は、確定条件が成立しないためにＡｃｔ５にてＮＯと判定したならば、Ａｃｔ１の処理に戻り、次のフレーム画像を取り込む。そしてＣＰＵ３１は、そのフレーム画像に対してＡｃｔ２２以降の処理を、上記と同様にして実行する。ＣＰＵ３１は、確定条件が成立したためにＡｃｔ５にてＹＥＳと判定したならば、Ａｃｔ６へと進む。

Ａｃｔ６においてＣＰＵ３１は、Ａｃｔ４にて推定された性別および年齢層と、そのスコアとを互いに関連付けてＲＡＭ３３または補助記憶ユニット３４に保存する。

Ａｃｔ７においてＣＰＵ３１は、カメラ１が出力してカメラインタフェース３５によって補助記憶ユニット３４に書き込まれた最新のフレーム画像をＲＡＭ３３のワークエリアに取り込む。

Ａｃｔ８においてＣＰＵ３１は、このフレーム画像を解析して、顔画像が含まれるか否かを確認する。ＣＰＵ３１は、顔画像が含まれるためにＹＥＳと判定したならば、Ａｃｔ７に戻り、次のフレーム画像を取り込む。ただし、次のフレーム画像の補助記憶ユニット３４への書き込みがまだ完了していないならば、それが完了するまでＣＰＵ３１は待機する。そしてＣＰＵ３１は、フレーム画像に顔画像が含まれないためにＡｃｔ８においてＮＯと判定したならば、Ａｃｔ１へと戻り、Ａｃｔ１以降の処理を上記と同様にして実行する。つまりＡｃｔ７およびＡｃｔ８においてＣＰＵ３１は、カメラ１により歩行者Ｗが撮影されなくなるのを待ち受ける。そして歩行者Ｗが撮影されなくなったならば、Ａｃｔ１に戻って次の歩行者Ｗについての処理に備える。

図４は測定処理に関するＣＰＵ３１のフローチャートである。

Ａｃｔ１１においてＣＰＵ３１は、カメラ２が出力してカメラインタフェース３６によって補助記憶ユニット３４に書き込まれた最新のフレーム画像をＲＡＭ３３のワークエリアに取り込む。

Ａｃｔ１２においてＣＰＵ３１は、このフレーム画像を解析して、足画像が含まれるか否かを確認する。ＣＰＵ３１は、足画像が含まれないためにＮＯと判定したならば、Ａｃｔ１１に戻り、次のフレーム画像を取り込む。ただし、次のフレーム画像の補助記憶ユニット３４への書き込みがまだ完了していないならば、それが完了するまでＣＰＵ３１は待機する。そしてＣＰＵ３１は、フレーム画像に足画像が含まれるためにＡｃｔ１２においてＹＥＳと判定したならば、Ａｃｔ１３へと進む。

Ａｃｔ１３においてＣＰＵ３１は、足画像が表す足が地面（床面）に接しているか否かを確認する。この確認は、例えばフレーム画像における地面と足画像との位置関係を確認することにより実現できる。なお、フレーム画像に複数の足画像が含まれる場合には、歩行者Ｗの歩行方向の前方に位置する足画像を対象とする。そして、ＣＰＵ３１は、足が接地していないためにＮＯと判定したならば、Ａｃｔ１１に戻り、次のフレーム画像を取り込む。ただし、次のフレーム画像の補助記憶ユニット３４への書き込みがまだ完了していないならば、それが完了するまでＣＰＵ３１は待機する。しかし、ＣＰＵ３１は、足が接地しているためにＡｃｔ１３においてＹＥＳと判定したならば、Ａｃｔ１４へと進む。

Ａｃｔ１４においてＣＰＵ３１は、上記の足の位置を判定する。本実施形態では、足の先端の位置を判定することとする。しかし、足の中央の位置や、足の後端の位置などを判定しても良い。なお、ＣＰＵ３１は、ここで判定した位置を例えばワークエリアに書き込む。足の位置は、スケールマークＳＭの画像を参照する。足の位置は例えば、スケールマークＳＭの内の基準線からの距離として表すことができる。

Ａｃｔ１５においてＣＰＵ３１は、上記の足の接地が、カメラ２の撮影範囲内での１歩目であるか否かを確認する。この確認は、例えばフレーム画像内の足画像が１つのみであって、かつＡｃｔ１４で判定した位置がフレーム画像内の歩行者Ｗがフレームインする側に予め定めた領域内にあるか否かを確認することにより実現できる。そして、ＣＰＵ３１は、１歩目であることを確認してＹＥＳと判定したならば、Ａｃｔ１６へと進む。

Ａｃｔ１６においてＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３または補助記憶ユニット３４に後述するように保存される歩幅の全てをクリアする。

Ａｃｔ１７においてＣＰＵ３１は、変数ｎに１をセットする。そしてこののちにＣＰＵ３１は、Ａｃｔ１１に戻り、Ａｃｔ１１以降の処理を上記と同様にして実行する。

さて、ＣＰＵ３１は、Ａｃｔ１４で位置を判定した足がカメラ２の撮影範囲内での１歩目ではないためにＡｃｔ１５にてＮＯと判定したならば、Ａｃｔ１８へと進む。

Ａｃｔ１８においてＣＰＵ３１は、その直前にＡｃｔ１４にて判定した位置と、その１つ前にＡｃｔ１４を実行した際に判定した位置との変化量が規定量以上であるか否かを確認する。この確認は、足が一度接地している期間においてカメラ２により複数のフレーム画像が出力され得ることを考慮し、生じている足の接地が新たな一歩によるものであるか否かを確認するものである。従って規定量は、足が一度接地している期間において足の位置が変化し得る量よりも大きく、かつ一歩での足の位置の変化量よりも小さな値として定めておく。規定量の具体的な値は、年齢層判定装置の設計者または使用者により任意に定められて良い。そして、ＣＰＵ３１は、変化量が規定量未満であるためにＮＯと判定したならば、Ａｃｔ１１に戻り、Ａｃｔ１１以降の処理を上記と同様にして実行する。しかしながら、ＣＰＵ３１は、変化量が規定量以上であるためにＡｃｔ１８にてＹＥＳと判定したならば、Ａｃｔ１９へと進む。

Ａｃｔ１９においてＣＰＵ３１は、上記の変化量を歩幅Ｐｅｎとして、ＲＡＭ３３または補助記憶ユニット３４に保存する。なお、「Ｐｅｎ」の「ｎ」は変数ｎであり、変数ｎが初期値の１であるときの変化量、つまり１歩目から２歩目にかけての変化量が、歩幅Ｐｅ１とされる。

Ａｃｔ２０においてＣＰＵ３１は、変数ｎを１つ増加する。そしてこののちにＣＰＵ３１は、Ａｃｔ１１に戻り、Ａｃｔ１１以降の処理を上記と同様にして実行する。これにより、２歩目から３歩目にかけての変化量が歩幅Ｐｅ２として、また３歩目から４歩目にかけての変化量が歩幅Ｐｅ３としてといった具合にＲＡＭ３３または補助記憶ユニット３４に保存されて行き、これらは新しい１歩目が検出されるまでＲＡＭ３３または補助記憶ユニット３４に保持される。

以上のようにして測定処理により、歩行者Ｗの歩幅が、例えば図５に示すように複数回測定される。かくしてＣＰＵ３１は、判定手段としての機能を備え、カメラ２とＣＰＵ３１とによって測定手段が構成されている。

図６は判定処理に関するＣＰＵ３１のフローチャートである。

Ａｃｔ２１においてＣＰＵ３１は、推定処理による推定結果がＲＡＭ３３または補助記憶ユニット３４に新たに保存されたか否かを確認する。ＣＰＵ３１は、推定結果が新たに保存されないためにＮＯと判定したならば、Ａｃｔ２１の判定に戻る。つまりＣＰＵ３１は、推定処理による推定結果が新たに保存されるのを待ち受ける。そして、推定処理においてＡｃｔ６が実行されて推定結果が新たに保存されたならば、ＣＰＵ３１はＡｃｔ２１にてＹＥＳと判定し、Ａｃｔ２２へと進む。なお、以下においては、上記の新たに保存された推定結果に含まれる年齢層コードにより識別される年齢層を、第１の年齢層と称する。

Ａｃｔ２２においてＣＰＵ３１は、上記の新たな推定結果とともに保存されたスコアが閾値以上であるか否かを確認する。閾値は、年齢層判定装置の設計者または使用者により任意に定められて良い。そしてＣＰＵ３１は、スコアが閾値以上であるためにＹＥＳと判定したならばＡｃｔ２５へと進み、スコアが閾値未満であるためにＮＯと判定したならばＡｃｔ２３へと進む。

Ａｃｔ２３においてＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３または補助記憶ユニット３４に測定処理によって書き込まれた複数の歩幅に基づいて第２の年齢層を推定する。具体的には例えば、ＣＰＵ３１はまず、上記の複数の歩幅の平均値を求める。次にＣＰＵ３１は例えば、上記の新たに保存された推定結果に含まれる性別に関して歩幅テーブルに記述された平均歩幅のうちから上記の平均値に近似する値を検出する。そしてＣＰＵ３１は例えば、検出した平均歩幅に歩幅テーブルにて関連付けられた年齢層コードで識別される年齢層として、第２の年齢層を推定する。このようにＣＰＵ３１は、第２の推定手段としての機能を備える。

ところで、Ａｃｔ２３を実行すべきとき、つまり推定処理による推定結果が新たに保存されときには、できるだけ多くの歩幅がＲＡＭ３３または補助記憶ユニット３４に測定処理によって書き込まれていることが望ましい。そこで、カメラ１の撮像位置を、カメラ２における撮影範囲のうちの歩行者Ｗの歩行方向の前方の端部近傍に設定しておくと良い。

Ａｃｔ２４においてＣＰＵ３１は、第１の年齢層と第２の年齢層とが一致するか否かを確認する。そしてＣＰＵ３１は、一致するためにＹＥＳと判定したならば、Ａｃｔ２５へと進む。

Ａｃｔ２５においてＣＰＵ３１は、第１の年齢層を、今回通路を歩行した歩行者Ｗについて判定した年齢層（以下、判定年齢層と称する）とし、その年齢層コードを補助記憶ユニット３４に記憶する。そしてこののちにＣＰＵ３１は、Ａｃｔ２１に戻り、Ａｃｔ２１以降の処理を上記と同様に行う。つまり、スコアが閾値以上であり、第１の年齢層がある程度信頼できる場合と、スコアが閾値未満であるものの、第２の年齢層も同一である場合には、ＣＰＵ３１は第１の年齢層をそのまま判定年齢層として採用する。

ところで、ＣＰＵ３１は、第１の年齢層と第２の年齢層とが一致しないためにＡｃｔ２４にてＮＯと判定したならば、Ａｃｔ２６へと進む。

Ａｃｔ２６においてＣＰＵ３１は、第１の年齢層とは異なるものとしての補正年齢層を、第２の年齢層に基づいて判定する。補正年齢層は予め定めたルールに従って判定されればよく、そのルールは年齢層判定装置の設計者または使用者により任意に定められて良い。第１の例としては、第２の年齢層をそのまま補正年齢層とする。第２の例としては、第１の年齢層が第２の年齢層よりも上であるならば、第１の年齢層に対して一定ランク（例えば１ランク）下の年齢層を補正年齢層とし、第１の年齢層が第２の年齢層よりも下であるならば、第１の年齢層に対して一定ランク上の年齢層を補正年齢層とする。第３の例としては、第１の年齢層が第２の年齢層よりも上であるならば、それらの間のランク差に応じたランク数だけ第１の年齢層よりも下の年齢層を補正年齢層とし、第１の年齢層が第２の年齢層よりも下であるならば、それらの間のランク差に応じたランク数だけ第１の年齢層よりも上の年齢層を補正年齢層とする。

Ａｃｔ２７においてＣＰＵ３１は、補正年齢層を判定年齢層とし、その年齢層コードを補助記憶ユニット３４に保存する。そしてこののちにＣＰＵ３１は、Ａｃｔ２１に戻り、Ａｃｔ２１以降の処理を上記と同様に行う。

以上のようにＣＰＵ３１は、確定手段としての機能を備える。

なお、ＣＰＵ３１はＡｃｔ２５またはＡｃｔ２７において、判定年齢層の年齢層コードに関連付けて、性別、スコア、第１の年齢層および補正年齢層のいずれを採用したかを表す情報、あるいは現在日時などのような集計や分析のために有用な情報を併せて補助記憶ユニット３４に保存しても良い。

以上のように本実施形態によれば、歩行者Ｗの顔に関する顔認識処理による年齢推定の他に、歩行者Ｗの歩幅に基づく年齢推定も行い、顔認識処理により推定した第１の年齢層の信頼度が一定レベル以上であるか、当該信頼度が一定レベルを下回るものの、歩幅に基づき推定した第２の年齢層が第１の年齢層と同じであるならば、第１の年齢層を歩行者Ｗの年齢層として判定する。しかしながら、第１の年齢層の信頼度が一定レベルを下回り、しかも第１の年齢層と第２の年齢層が異なるならば、第２の年齢層を考慮して第１の年齢層とは異なるものとして求めた年齢層を歩行者Ｗの年齢層として判定する。歩幅と年齢層とは、完全には一致しないものの、一定の相関性があることが知られており、歩幅は年齢層の指標の１つとして利用することができる。かくして、顔認識処理による年齢層の推定の精度が低い場合には、歩幅から推定した年齢層を加味して年齢層の判定を行うことにより、年齢層判定の精度を向上できる。

ところで、スコアが閾値未満であり、かつ第１の年齢層と第２の年齢層とが同一である場合には、第２の年齢層をそのまま判定年齢層として採用しているのと同等である。また、補正年齢層の判定のルールに上記第１の例を採用した場合には、スコアが閾値未満であり、かつ第１の年齢層と第２の年齢層とが異なる場合には、第２の年齢層をそのまま判定年齢層として採用している。従って、このケースでは、スコアが閾値未満である場合には、第２の年齢層をそのまま判定年齢層として採用していることとなる。従って、Ａｃｔ２４を省略して、Ａｃｔ２３からＡｃｔ２６へと進むようにしても同等となる。

この実施形態は、次のような種々の変形実施が可能である。

歩幅の測定は、例えば光センサを用いて足の位置を検出するなどのように、画像処理に依らない処理によるものであっても良い。

カメラ１，２の少なくとも一方を年齢層判定装置には備えず、例えば防犯カメラなどのような外部のカメラにより撮影された画像を利用しても良い。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１，２…カメラ、３…処理ユニット、３１…ＣＰＵ、３２…ＲＯＭ、３３…ＲＡＭ、３４…補助記憶ユニット、３５，３６…カメラインタフェース、３７…入力ユニット、３８…表示ユニット、Ｗ…歩行者。

Claims (6)

1. 歩行者の顔画像から前記歩行者の年齢層を推定する第１の推定手段と、
   前記第１の推定手段による前記年齢層の推定精度を算出する算出手段と、
   前記歩行者の歩幅に基づいて前記歩行者の年齢層を推定する第２の推定手段と、
   前記推定精度が閾値以上である場合は、前記第１の推定手段により推定された年齢層として前記歩行者の年齢層を判定し、前記推定精度が前記閾値未満であり、かつ前記第１の推定手段および前記第２の推定手段がそれぞれ推定した年齢層が互いに一致する場合は、一致した年齢層を前記歩行者の年齢層を判定し、また前記推定精度が前記閾値以上であり、かつ前記第１の推定手段および前記第２の推定手段がそれぞれ推定した年齢層が互いに異なる場合は、前記第２の推定手段により推定された年齢層に基づいて前記歩行者の年齢層を確定する確定手段とを具備したことを特徴とする年齢層判定装置。
2. 前記歩行者の顔画像を撮影する顔撮影デバイスをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の年齢層判定装置。
3. 前記歩行者の歩幅を測定する測定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の年齢層判定装置。
4. 前記測定手段は、
   前記歩行者の足下を撮影する足下撮影デバイスと、
   前記足下撮影デバイスにより撮影された画像に対する画像処理によって前記歩行者の歩幅を判定する判定手段とを具備することを特徴とする請求項３に記載の年齢層判定装置。
5. 前記確定手段は、前記推定精度が前記閾値未満である場合は、前記第２の推定手段により推定された年齢層として前記歩行者の年齢層を確定することを特徴とする請求項１−４のいずれか１項に記載の年齢層判定装置。
6. コンピュータを、
   歩行者の顔画像から前記歩行者の年齢層を推定する第１の推定手段と、
   前記第１の推定手段による前記年齢層の推定精度を算出する算出手段と、
   前記歩行者の歩幅に基づいて前記歩行者の年齢層を推定する第２の推定手段と、
   前記推定精度が閾値以上である場合は、前記第１の推定手段により推定された年齢層として前記歩行者の年齢層を判定し、前記推定精度が前記閾値未満であり、かつ前記第１の推定手段および前記第２の推定手段がそれぞれ推定した年齢層が互いに一致する場合は、一致した年齢層を前記歩行者の年齢層と判定し、また前記推定精度が前記閾値以上であり、かつ前記第１の推定手段および前記第２の推定手段がそれぞれ推定した年齢層が互いに異なる場合は、前記第２の推定手段により推定された年齢層に基づいて前記歩行者の年齢層を確定する確定手段として機能させるための年齢層判定プログラム。