JP2018032340A - 属性推定装置、属性推定方法および属性推定プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】入力部11は、画像の入力を受け付ける。また、領域分割部121は、入力部11に入力された入力画像を所定の規則に従い複数の分割画像に分割する。また、特徴抽出部122は、画像を複数のカテゴリのいずれかに分類する、学習済みの、1つのDNNの一部に、複数の分割画像を入力し、複数の分割画像のそれぞれに対応した特徴量を抽出する。また、属性推定部123は、特徴量を基に回帰分析を行い、入力画像の特定のカテゴリに関する複数の属性を推定する。
【選択図】図1
Description
まず、図1を用いて、第1の実施形態に係る属性推定装置の構成について説明する。図1は、第1の実施形態に係る属性推定装置の構成の一例を示す図である。図1に示すように、属性推定装置10は、入力部11、制御部12および出力部13を有する。
図6を用いて、属性推定装置10の処理の流れについて説明する。図6は、第1の実施形態に係る属性推定装置の処理の流れを示すフローチャートである。図6に示すように、入力部11は、入力画像の入力を受け付ける画像入力処理を行う(ステップS11)。次に、領域分割部121は、入力画像を所定の規則に従って複数の分割画像に分割する領域分割処理を行う(ステップS12)。
入力部11は、画像の入力を受け付ける。また、領域分割部121は、入力部11に入力された入力画像を所定の規則に従い複数の分割画像に分割する。また、特徴抽出部122は、画像を複数のカテゴリのいずれかに分類する、学習済みの、1つのDNNの一部に、複数の分割画像を入力し、複数の分割画像のそれぞれに対応した特徴量を抽出する。また、属性推定部123は、特徴量を基に回帰分析を行い、入力画像の特定のカテゴリに関する複数の属性を推定する。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
一実施形態として、属性推定装置10は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の属性推定を実行する属性推定プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の属性推定プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を属性推定装置10として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)等の移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistant)等のスレート端末等がその範疇に含まれる。
11 入力部
12 制御部
13 出力部
121 領域分割部
122 特徴抽出部
123 属性推定部
Claims (6)
- 画像の入力を受け付ける入力部と、
前記入力部に入力された入力画像を所定の規則に従い複数の分割画像に分割する領域分割部と、
画像を複数のカテゴリのいずれかに分類する、学習済みの、1つのディープニューラルネットワークの一部に、前記複数の分割画像を入力し、前記複数の分割画像のそれぞれに対応した特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴量を基に回帰分析を行い、前記入力画像の特定のカテゴリに関する複数の属性を推定する属性推定部と、
を有することを特徴とする属性推定装置。 - 前記属性推定部は、前記特徴量のうち、推定する属性のそれぞれに対応した特徴量を用いて回帰分析を行うことを特徴とする請求項1に記載の属性推定装置。
- 前記特徴抽出部は、前記属性推定部によって推定された属性を基に、前記ディープニューラルネットワークの重みを誤差逆伝播法で更新することを特徴とする請求項1または2に記載の属性推定装置。
- 前記属性推定部は、前記入力画像の人物に関する属性を推定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の属性推定装置。
- 属性推定装置によって実行される属性推定方法であって、
画像の入力を受け付ける入力工程と、
前記入力工程で入力された入力画像を所定の規則に従い複数の分割画像に分割する領域分割工程と、
画像を複数のカテゴリのいずれかに分類する、学習済みの、1つのディープニューラルネットワークの一部に、前記複数の分割画像を入力し、前記複数の分割画像のそれぞれに対応した特徴量を抽出する特徴抽出工程と、
前記特徴量を基に回帰分析を行い、前記入力画像の特定のカテゴリに関する複数の属性を推定する属性推定工程と、
を含んだことを特徴とする属性推定方法。 - コンピュータを、請求項1から4のいずれか1項に記載の属性推定装置として機能させるための属性推定プログラム。
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