JP5287333B2 - 年令推定装置 - Google Patents
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Description
X±Y (X:推定年令[才]、±Y:許容範囲[才])
という形式で出力する出力手段と、を備える。
図1は、本発明の実施形態に係る年令推定装置の構成を示すブロック図である。年令推定装置の用途としては、たとえば、(1)パチンコホール、ゲームセンタ、映画館、タバコの購入のように年令制限が課せられている場面において、人物の年令をチェックするための装置、(2)コンビニや店舗において、マーケティング情報として顧客の年令を収集するための装置、などが考えられる。
図2は、年令推定装置の処理の流れを示すフローチャートである。以下に述べる処理は、基本的に、コンピュータ(プログラム)によって実行されるものである。
るクラスの両隣のクラスのうち、確率が高い方のクラスを求める。図4の例では、30代のクラス(確率:30%)が選ばれる。(3)信頼度算出部5は、(1)と(2)で選んだ2つのクラスの確率の合計値を図5に示す確率−信頼度テーブルにマッピングし、信頼度を算出する。この確率−信頼度テーブルは、確率が高いほど信頼度が高くなるように設定されている。また、下限値(図5の例では40%)は、選択された2つのクラスは最低でもこの程度信頼してよいだろうという経験的な値に定められている。なお信頼度は0〜1000の値をとり、値が大きくなるほど信頼度が高いことを示す。図4、図5の例では、合計確率70%に対して、信頼度500が得られている。
上記構成によれば、推定年齢とともにその許容範囲(±X才、あるいは、Y%)が表示される。このようにすることで、推定結果の利用者に利用方法を検討する余地を与えることができるようになる。許容範囲(推定年令の信頼度)を表示することで、結果をどの程度信頼してもよいかが直感的にわかるため、たとえば最適なカメラ設置位置の選択が容易になる。またXX才±YY才という人間に分かりやすい出力方法は、推定結果をユーザが利用する場合、特に有用である。例えば、27才±5才と出力された場合、25才の区分に入れるのか、30才の区分に入れるのかユーザが選択する余地があるためである。
以下、推定年令の信頼度(許容範囲)の算出方法の具体例について説明する。
実施例1は、人間による推定結果を利用する方法である。
つのサンプルに対して複数回の年令推定を行ったりするとよい。
αのユーザ変更を可能とした場合には、複数の閾値αについて予めテーブルを用意しておけばよい。
実施例2は、機械による推定結果を利用する方法である。実施例1では、被験者実験の結果から推定年令分布を算出したのに対し、実施例2では、機械による年令推定結果を用いる点が異なる。その他の構成は実施例1と同様である。ここで「機械」とは、学習データから自動で年令を推定する装置をさす。たとえば、本発明に係る年令推定装置を利用することができる。また推定の信頼度を向上するために、年令推定アルゴリズムが異なる複数種類の機械を利用することも好ましい。
実施例3は、識別器のスコアを利用する方法である。
実施例4も、識別器のスコアを利用する方法である。実施例3では帰属確率をそのまま推定年令の信頼度として利用したのに対し、実施例4ではテーブルを参照して帰属確率から信頼度を求める点で異なる。その他の構成は実施例3と同様である。
40才〜45才」のようになる。なお、帰属確率の値が「75%」のようにテーブルに存在しない場合には、近傍の値(たとえば70%と80%)から補間を行えばよい。
実施例5も、識別器のスコアである帰属確率から信頼度を求める方法である。実施例4ではテーブルを用いたのに対し、実施例5では写像を用いて帰属確率から信頼度への変換を行う点が異なる。その他の構成は実施例4と同様である。
実施例6も、識別器のスコアから信頼度を求める方法である。ただし、実施例3〜5では多クラス識別の結果得られた帰属確率を用いたのに対し、実施例6では2クラス識別器
から得られるスコアから信頼度を算出する点が異なる。
実施例7は、k−NN法を信頼度の算出に利用する。
信頼度(%)=B/A ×100
のように信頼度を求める。たとえば、A=11個、B=9個の場合、信頼度は約82%となる。なお、Y%形式の信頼度を±X才形式に変換するには、テーブルや写像などを用いることができる。
実施例8は、回帰写像により各クラスの信頼度を算出する方法である。
実施例9では、顔・人体の撮影条件や画像の撮影条件が悪い場合に、年令推定の信頼度を下げる処理を行う。撮影条件が悪い画像を用いた場合、得られる特徴量の信頼度が低下し、結果として年令推定結果の信頼度を低下させることとなるからである。特徴量の信頼度を低下させる要因としては、たとえば、以下のものが挙げられる。
・顔や人体の向き…顔が正面を向いている場合は顔器官の検出や特徴量抽出を精度よく行えるため、年令推定精度が向上する。しかし、顔が横を向いたり、上や下を向いている場合には、顔器官の隠れなどが生じ、年令推定精度が低下する可能性がある。
・器官信頼度…顔器官が変形していたり、顔器官の隠れが発生している場合などは、顔器官検出処理における器官信頼度が低下する。その場合、顔器官の位置やその部分に含まれる情報の精度が低いため、年令推定精度が低下する可能性がある。
・影、白飛び…影や白飛びにより顔画像が不鮮明な場合、顔器官の検出や特徴量の抽出の精度が低下するため、年令推定精度が低下する可能性がある。
・画像のボケ…画像のボケ量が大きいと、顔器官の検出や特徴量の抽出の精度が低下するため、年令推定精度が低下する可能性がある。
・照明条件…照明が暗すぎる場合、明るすぎる場合、(屋内でなく)屋外の場合など。
・ノイズ…画像中のノイズが多いと、顔器官の検出や特徴量の抽出の精度が低下するため、年令推定精度が低下する可能性がある。
Claims (4)
- 画像から顔を検出する手段と、
検出された顔の年令を推定する手段と、
推定された推定年令の誤差を表す許容範囲を算出する手段と、
前記推定年令と前記許容範囲を
X±Y (X:推定年令[才]、±Y:許容範囲[才])
という形式で出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする年令推定装置。 - 前記許容範囲は、推定処理の信頼度に基づいて決定されることを特徴とする請求項1に記載の年令推定装置。
- 前記許容範囲は、前記推定年令に基づいて決定されることを特徴とする請求項1または2に記載の年令推定装置。
- 前記推定年令と前記許容範囲が、前記画像中の顔の近傍に表示されることを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の年令推定装置。
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