JP2013242825A - 人物属性推定システム、及び学習用データ生成装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 人物属性推定システム1は、属性推定対象の人物を撮影して画像を生成するカメラ10と、カメラ10が生成した画像に写っている人物の属性を、推定モデルを用いて推定する属性推定部32と、カメラ10による属性推定対象の人物の撮影環境を示す撮影環境データに応じて、人物画像である標準画像のデータを加工することにより、疑似現場画像を生成する疑似現場画像生成部23と、疑似現場画像を用いて推定モデルの学習を行う推定モデル再学習部25とを備えている。
【選択図】 図1
Description
図1は、本発明の第1の実施の形態の人物属性推定システムの構成を示す図である。人物属性推定システム1は、カメラ10、再学習制御システム20、人物属性推定装置30を備えている。カメラ10、再学習制御システム20、人物属性推定装置30は、それぞれ、図示しない通信ユニットを備え、相互に接続される。なお、再学習制御システム20は、ネットワーク上のサーバないしサーバ群により実現され、人物属性推定装置30とともに、クラウド・コンピューティングシステムを形成する。
このように、ステップS23では、標準画像の顔向きが3次元的に変換されて疑似現場画像が生成される。
次に、本実施の形態における属性推定部32の詳細な構成について、図面を参照して説明する。図6は、属性推定部32の構成を示すブロック図である。図6に示すように、属性推定部32は、撮影画像取得部321、顔検出部322、顔特徴抽出部323、属性算出部324を備える。
式(2)に射影後の特徴量ベクトルを入力すると、その顔画像の人物の属性値を表すスカラー量が出力される。
次に、本実施の形態における、推定モデル再学習部25における推定モデル再学習の処理の流れを、図8のフロー図を用いて処理の流れを説明する。
次に、本実施の形態における撮影環境推定部12の、詳細な構成について、図面を参照しながら説明する。図9は、撮影環境推定部12の構成を示すブロック図である。図9に示すように、撮影環境推定部12は、入力画像取得部121、顔検出部122、顔向き推定部123、照明状態推定部124、統計部125を備える。
次に、本発明の第2の実施の形態の人物属性推定システムを説明する。第2の実施形態において、標準画像からカメラの利用現場の撮影環境を反映した疑似現場画像を生成する点は、第1の実施形態と同様である。第2の実施形態では、さらに推定精度を向上させるべく、生成された疑似現場画像に、カメラ10の実際の利用現場でのカメラノイズ等を反映させた新たな画像を生成し、これを再学習用の画像データとするための構成を備えている。
上記の実施の形態では、カメラ10の生成画像から被写体の顔領域を検出し、被写体の属性を推定する場合について説明したが、顔領域以外の人物の部分領域画像を用いて、属性を推定してもよい。この場合、上記の実施形態における代表的な顔検出領域に替えて、代表的な人物検出領域における撮影環境データを取得して、疑似現場画像を生成し、推定モデルを生成してもよい。さらに、推定対象となる属性は、年齢(年代)又は性別のみであってもよいし、年齢、性別に限られず、人種や社会的地位ないし区分(高校生、社会人、老人等)であってもよい。
10 カメラ
11 画像生成部
12 撮影環境推定部
121 入力画像取得部
122 顔検出部
123 顔向き推定部
124 照明状態推定部
125 統計部
20 再学習制御システム
21 撮影環境データ記憶部
22 標準画像記憶部
23 疑似現場画像生成部
24 再学習用データ記憶部
25 推定モデル再学習部
26 疑似現場画像記憶部
27 疑似現場画像出力部
28 疑似現場画像撮影画像取得部
30 人物属性推定装置
31 推定モデル記憶部
32 属性推定部
321 撮影画像取得部
322 顔検出部
323 顔特徴抽出部
324 属性算出部
Claims (11)
- 属性推定対象人物を撮影して画像を生成するカメラと、
前記カメラが生成した画像に写っている人物の属性を、推定モデルを用いて推定する属性推定部と、
前記カメラによる前記属性推定対象人物の撮影環境を示す、撮影環境データを取得する撮影環境データ取得部と、
人物画像である標準画像を取得する標準画像取得部と、
前記撮影環境データに応じて前記標準画像のデータを加工することにより、前記標準画像に前記撮影環境を反映させた疑似現場画像を生成する疑似現場画像生成部と、
前記疑似現場画像を用いて前記推定モデルの学習を行なう学習部と、
を備えたことを特徴とする人物属性推定システム。 - 前記学習部は、前記カメラによる前記属性推定対象人物の撮影環境において、前記カメラで前記疑似現場画像が現出した被写体を撮影することにより得られた疑似現場画像撮影画像を学習用画像データとして用いて前記推定モデルの学習を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の人物属性推定システム。 - 前記学習部は、前記疑似現場画像生成部にて生成された前記疑似現場画像を学習用画像データとして用いて前記推定モデルの学習を行なう
ことを特徴とする請求項1に記載の人物属性推定システム。 - 前記標準画像には、被写体である人物の属性を示す属性データが対応付けられており、
前記学習部は、前記疑似現場画像の生成に用いられた前記標準画像に対応する属性データを、学習用正解属性データとして用いて前記推定モデルの学習を行う
ことを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の人物属性システム。 - 前記カメラで生成された画像に基づき、前記撮影環境データを算出する撮影環境推定部をさらに備え、
前記撮影環境データ取得部は、前記撮影環境推定部で算出された前記撮影環境データを取得する
ことを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の人物属性推定システム。 - 前記撮影環境データは、前記カメラにより前記属性推定対象人物が撮影される場所における照明状態を示すデータを含み、
前記疑似現場画像生成部は、前記照明状態を示すデータに応じて、前記標準画像を変換することにより、前記疑似現場画像を生成する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれかに記載の人物属性推定システム。 - 前記属性推定部は、前記カメラが生成した画像に写っている人物の属性を、前記画像中の顔領域の部分画像に基づき推定するものであり、
前記撮影環境データは、前記属性推定対象人物が、前記カメラにより撮影される場合の顔の向きに関するデータを含み、
前記標準画像は、人物の顔を含む画像であって、
前記疑似現場画像生成部は、前記顔の向きに関するデータに応じて、前記標準画像の顔の向きを変換することにより、前記疑似現場画像を生成する
ことを特徴とする請求項1から6のいずれかに記載の人物属性推定システム。 - 前記撮影環境データは、前記カメラにより生成される画像内の1つ以上の代表的な人物検出領域ごとの撮影環境データである
ことを特徴とする請求項1から7のいずれかに記載の人物属性推定システム。 - 前記疑似現場画像生成部は、前記代表的な人物検出領域ごとの撮影環境データを用いて、前記代表的な人物検出領域ごとの疑似現場画像を生成し、
前記学習部は、前記代表的な人物検出領域ごとに、前記推定モデルの学習を行い、
前記属性推定部は、前記カメラが生成した画像に写っている人物の検出位置に応じて、前記推定モデルを選択して、前記人物の属性を推定する
ことを特徴とする請求項8に記載の人物属性推定システム。 - 属性推定対象人物を撮影して画像を生成するカメラと、前記カメラが生成した画像に写っている人物の属性を推定する属性推定部とを備えた人物属性推定システムにおいて使用される、人物の属性推定のための推定モデルの学習に用いる学習用データを生成する学習用データ生成装置であって、
前記カメラによる前記属性推定対象人物の撮影環境を示す、撮影環境データを取得する撮影環境データ取得部と、
人物画像である標準画像を取得する標準画像取得部と、
前記撮影環境データに応じて前記標準画像のデータを加工することにより、前記標準画像に前記撮影環境を反映させた疑似現場画像を生成する疑似現場画像生成部とを備え、
前記疑似現場画像、又は前記カメラにより前記属性推定対象の人物が撮影される環境において前記カメラで前記疑似現場画像が現出した被写体を撮影することにより得られた疑似現場画像撮影画像を用いて前記学習用データを生成する
ことを特徴とする学習用データ生成装置。 - 前記学習用データは、学習用画像データである前記疑似現場画像又は前記疑似現場画像撮影画像と、学習用正解属性データであって、前記疑似現場画像の生成に用いられた前記標準画像に対応付けられた属性データと、を含むことを特徴とする請求項10に記載の学習用データ生成装置。
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