JP2015219648A5 - - Google Patents
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Description
前記目的を達成するため、本発明に係る年齢推定装置の一態様は、被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する顔検出部と、前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す前記被写体の特徴量を生成する特徴量生成部と、前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する表情検出部と、前記特徴量生成部が生成した前記被写体の前記特徴量と、前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する年齢推定部と、を備える、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係る撮像装置の一態様は、前記年齢推定装置と、前記被写体を撮像することにより前記被写体画像を取得する撮像部と、前記年齢推定部による前記被写体の年齢の推定結果を出力する出力部と、を備える、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係る年齢推定方法の一態様は、被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出するステップと、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成するステップと、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出するステップと、前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定するステップと、を含む、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係るプログラムの一態様は、コンピュータに、被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する機能、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する機能、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する機能、前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する機能、を実現させる、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係る撮像装置の一態様は、前記年齢推定装置と、前記被写体を撮像することにより前記被写体画像を取得する撮像部と、前記年齢推定部による前記被写体の年齢の推定結果を出力する出力部と、を備える、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係る年齢推定方法の一態様は、被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出するステップと、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成するステップと、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出するステップと、前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定するステップと、を含む、ことを特徴とする。
また、前記目的を達成するため、本発明に係るプログラムの一態様は、コンピュータに、被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する機能、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する機能、前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する機能、前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する機能、を実現させる、ことを特徴とする。
本発明によれば、被写体の年齢を精度よく推定することができる年齢推定装置、撮像装置、年齢推定方法及びプログラムを提供することが可能となる。
分類部150は、予め収集された複数の学習用画像を、表情検出部130が検出した学習用被写体の笑顔度kに応じて、笑顔グループと非笑顔グループとに分類する。具体的には、分類部150は、笑顔度kが、所定の閾値thを超えるか否かに応じて、学習用画像を笑顔グループと非笑顔グループとに分類する。所定の閾値thは、学習用画像に含まれる学習用被写体の表情が笑顔か非笑顔かを判別するための値であって、0から1までの間の値に設定される。
表情検出部130が笑顔度kを検出すると、分類部150は、検出した笑顔度kが、0から1までの間の値に設定された所定の閾値thを超えるか否かを判別することにより、笑顔判定を行う(ステップS6)。笑顔度kが所定の閾値thを超える場合(ステップS6;YES)、分類部150は、選択した学習用画像を笑顔グループに分類する(ステップS7)。一方で、笑顔度kが所定の閾値th以下である場合(ステップS6;NO)、分類部150は、選択した学習用画像を非笑顔グループに分類する(ステップS8)。
最終的に全ての学習用画像について分類部150による分類が終了すると(ステップS9;YES)、学習部160は、笑顔グループに分類した学習用画像をサンプルとして笑顔年齢識別機141を生成し(ステップS11)、且つ、非笑顔グループに分類した学習用画像をサンプルとして非笑顔年齢識別機142を生成する(ステップS12)。以上により、図5のフローチャートに示した学習処理は終了する。
具体的に説明すると、選択部143は、被写体の年齢を識別するための識別機として、笑顔度kが所定の閾値thを超える場合に笑顔年齢識別機141を選択し、笑顔度kが所定の閾値th以下の場合に非笑顔年齢識別機142を選択する。所定の閾値thは、被写体の表情が笑顔か非笑顔かを判別するための値であって、学習時と同じ値に設定される。
すなわち、年齢推定部140は、顔の特徴量が同じであるならば、被写体の表情が笑顔である方が笑顔でない方よりも、言い換えると被写体の笑顔の度合が大きいほど、低い年齢をその被写体の年齢として推定する。このような推定方法により、笑顔の度合に応じて適切に被写体の年齢を推定することができ、特に、加齢による皺と笑顔による皺との区別が困難なため笑顔の被写体の年齢を高く推定してしまう、といった年齢推定精度の低下を防ぐことができる。
表情検出部130が笑顔度kを検出すると、選択部143は、検出した笑顔度kが、所定の閾値thを超えるか否かを判別することにより、笑顔判定を行う(ステップS106)。
笑顔度kが所定の閾値thを超える場合(ステップS106;YES)、選択部143は、笑顔年齢識別機141を選択する。笑顔年齢識別機141は、特徴量生成部120が生成した特徴量から笑顔年齢SAgeを取得する(ステップS107)。年齢推定部140は、取得した笑顔年齢SAgeを、被写体の年齢として推定する。
一方で、笑顔度kが所定の閾値th以下である場合(ステップS106;NO)、選択部143は、非笑顔年齢識別機142を選択する。非笑顔年齢識別機142は、特徴量生成部120が生成した特徴量から非笑顔年齢NAgeを取得する(ステップS108)。年齢推定部140は、取得した非笑顔年齢NAgeを、被写体の年齢として推定する。
通常、笑顔年齢SAgeが非笑顔年齢NAgeよりも低い値となるため、年齢算出部144は、笑顔度kが大きいほど低い年齢を、被写体の推定年齢として算出することになる。年齢推定部140aは、このような関係式により年齢算出部144が算出した年齢を、被写体の年齢として推定する。
Claims (11)
- 被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する顔検出部と、
前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す前記被写体の特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する表情検出部と、
前記特徴量生成部が生成した前記被写体の前記特徴量と、前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する年齢推定部と、
を備える、
ことを特徴とする年齢推定装置。 - 前記特徴量生成部は、
前記顔検出部が検出した前記被写体の前記顔領域における特定部位の位置を抽出する部位抽出部と、
前記部位抽出部が抽出した前記特定部位の位置に基づいて、前記被写体画像を正規化する正規化部と、
を含み、
前記正規化部が正規化した後の前記被写体画像における前記顔領域から、前記被写体の前記特徴量を生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の年齢推定装置。 - 前記年齢推定部は、
それぞれが、互いに異なる識別基準に基づいて、前記被写体の前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する複数の年齢識別部と、
前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合に応じて、前記複数の年齢識別部の中からいずれかを選択する選択部と、
を含み、
前記選択部が選択した前記年齢識別部が識別した年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の年齢推定装置。 - 前記顔検出部は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、前記学習用被写体の前記顔領域を検出し、
前記特徴量生成部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した前記顔領域から、前記学習用被写体の前記顔の特徴を示す前記特徴量を生成し、
前記表情検出部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した前記顔領域から、前記学習用被写体の前記表情の度合を検出し、
前記複数の学習用画像を、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の前記表情の度合に応じて、複数のグループに分類する分類部と、
前記複数のグループのそれぞれについて、それぞれの前記グループに分類された前記学習用画像における、前記学習用被写体の年齢と前記学習用被写体の前記特徴量との関係に基づいて、前記識別基準を学習する学習部と、
をさらに備える、
ことを特徴とする請求項3に記載の年齢推定装置。 - 前記年齢推定部は、
第1の識別基準に基づいて、前記被写体の前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する第1の年齢識別部と、
第2の識別基準に基づいて、前記被写体の前記特徴量から前記被写体の年齢を識別する第2の年齢識別部と、
前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合に基づいて、前記第1の年齢識別部が識別した年齢と、前記第2の年齢識別部が識別した年齢と、の間の年齢を算出する年齢算出部と、
を含み、
前記年齢算出部が算出した年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の年齢推定装置。 - 前記顔検出部は、それぞれが学習用被写体を含む複数の学習用画像における、前記学習用被写体の前記顔領域を検出し、
前記特徴量生成部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した前記学習用被写体の前記顔領域から、前記学習用被写体の前記顔の特徴を示す前記学習用被写体の前記特徴量を生成し、
前記表情検出部は、前記複数の学習用画像のそれぞれについて、前記顔検出部が検出した前記学習用被写体の前記顔領域から、前記学習用被写体の前記表情の度合を検出し、
前記複数の学習用画像の中で、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の前記表情の度合が所定の閾値を超える前記学習用画像を第1のグループに分類し、前記表情検出部が検出した前記学習用被写体の前記表情の度合が前記所定の閾値以下の前記学習用画像を第2のグループに分類する分類部と、
前記第1のグループに分類された前記学習用画像における、前記学習用被写体の年齢と前記学習用被写体の前記特徴量との関係に基づいて、前記第1の識別基準を学習し、前記第2のグループに分類された前記学習用画像における、前記学習用被写体の年齢と前記学習用被写体の前記特徴量との関係に基づいて、前記第2の識別基準を学習する学習部と、
をさらに備え、
前記年齢算出部は、前記表情検出部が検出した前記被写体の前記表情の度合が大きいほど前記第1の年齢識別部が識別した年齢に近い年齢を、前記被写体の年齢として算出する、
ことを特徴とする請求項5に記載の年齢推定装置。 - 前記表情検出部は、前記被写体の笑顔の度合又は怒りの度合を、前記被写体の前記表情の度合として検出する、
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の年齢推定装置。 - 前記年齢推定部は、前記表情検出部が検出した前記被写体の表情の度合が大きいほど低い年齢を、前記被写体の年齢として推定する、
ことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の年齢推定装置。 - 請求項1から8のいずれか1項に記載の前記年齢推定装置と、
前記被写体を撮像することにより前記被写体画像を取得する撮像部と、
前記年齢推定部による前記被写体の年齢の推定結果を出力する出力部と、
を備える、
ことを特徴とする撮像装置。 - 被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出するステップと、
前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成するステップと、
前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出するステップと、
前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定するステップと、
を含む、
ことを特徴とする年齢推定方法。 - コンピュータに、
被写体を含む被写体画像における、前記被写体の顔領域を検出する機能、
前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の顔の特徴を示す特徴量を生成する機能、
前記被写体の前記顔領域から、前記被写体の表情の度合を検出する機能、
前記被写体の前記特徴量と、前記被写体の前記表情の度合と、に基づいて、前記被写体の年齢を推定する機能、
を実現させる、
ことを特徴とするプログラム。
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