JP5792985B2 - 情報処理装置、情報処理装置の制御方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
画像データを取得する取得手段と、
前記画像データからオブジェクトを検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記オブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定手段と、
前記画像データを複数の属性のそれぞれに対応して記録する複数の記録手段と、
前記属性判定手段により判定された属性が、前記オブジェクトの性質を正しく示す正属性であるか、前記オブジェクトの性質を正しく示していない誤属性であるかを評価する評価手段と、
前記評価手段により前記属性が誤属性であると評価された場合、前記正属性に対応する記録手段に、前記画像データを第1の画像データとして登録し、前記誤属性に対応する記録手段に、前記画像データを第2の画像データとして登録する登録手段と、
前記評価手段により前記属性が誤属性であると評価され、前記複数の記録手段のそれぞれに前記画像データが登録される場合、前記正属性に対応する記録手段に登録される前記第1の画像データに対するリンク情報を、前記誤属性に対応する記録手段に登録される前記第2の画像データに対して付与する付与手段と、
を備えることを特徴とする。
本実施形態ではオブジェクトの性質を示す属性として男女(性別)を判定し、カテゴリとして人物の違いを識別する顔認証を例に説明する。属性は性別に限らず人種や年齢など、人間が判定可能で、識別対象を適切な割合でいくつかに分類できるものであれば任意のものでよい。なお、本発明の用途は人物認証に限ったものではない。例えば、属性として自動車の車種(セダン・ハッチバックなど)を判定し、カテゴリとして自動車の型番を識別してもよい。
図1は、本発明を適用可能な実施形態を示すオブジェクト識別装置1000(情報処理装置1000)の構成を示す。図1に示すように、オブジェクト識別装置1000は、画像入力部1100と、属性判定部1200と、画像識別部1300と、画像登録部1400と、登録画像記録部1500と、外部出力部1600と、操作部1700と、顔検出部1800と、接続バス1900とを備える。
図2のフローチャートを参照して、本実施形態におけるオブジェクト識別装置1000が、顔画像を登録する処理の手順の一例を説明する。S1101において、画像入力部1100は、登録すべき画像を取得する。
図2のS1104の属性判定処理について説明する。属性判定処理では、顔が男である確からしさと女である確からしさとを比較し、より確からしい属性を判定結果として出力する。属性判定処理についても顔検出と同様に、公知の技術を用いればよい。例えば、非特許文献1「において属性判定を実現するために用いられているSupport Vector Machine(SVM)などの技術が利用できる。SVMについての詳しい説明は省略する。属性判定部1200にSVMを用いた場合、典型的には尤度と呼ばれる数値が出力される。本実施形態での属性判定は男女の2値分類であり、その場合[−1,+1]の範囲で正規化された尤度が得られる。この値が正値であるかまたは負値であるかによって属性の判定をする。また、人種の判定などの多値分類の場合には、判定され得る属性のそれぞれに対応する尤度が出力される。この尤度が最も大きいもの、あるいは閾値以上の尤度を持つ複数の属性を取ることで属性を判定できる。本実施形態では男女の2値分類であるが、以降の第3実施形態で多値分類の場合について述べる。
ここでは、図2のS1106からS1110の各処理について詳細に説明する。図3は、画像登録部1400および登録画像記録部1500の構成例を示すブロック図である。
この画像登録処理を、図2のフローチャートに沿って具体例で説明する。登録すべき画像として、男性か女性か判断が難しい中性的な顔立ちの女性Aの画像が画像入力部1100より入力され、属性判定部1200で誤って男性と判定された場合の例を述べる。まず外部出力部1600が、人物Aの画像に対する属性判定結果を提示する(S1105)。そこで、操作部1700経由で女性Aの属性は男性ではなく女性であるという訂正指示を受ける(S1106;YES)。登録処理訂正部1440は、訂正された属性に対応する正しい辞書、つまり女性に対応する辞書を選択し、女性用特徴量抽出部1430が特徴量と登録画像とを女性用特徴量保持部1520に保存する(S1107)。さらに、判定された属性に対応する正しくない辞書、つまり男性に対応する辞書に、男性用特徴量抽出部1420が特徴量と登録画像とを保存する(S1109)。最後に、登録処理訂正部1440は、さきほど男性用特徴量保持部1510に保存された登録画像に対して、リンク情報を付加する(S1110)。その内容は「この登録画像に対応する人物Aの属性は正しくは女性であり、女性に対応する辞書(女性用特徴量保持部1520)に人物Aの登録画像が保存されている」というものである。この一連の処理によって最終的に登録画像記録部1500の各辞書に保存されているものを図4に示す。図4において、男性用特徴量保持部1510は、人物Aの特徴量、人物Bの特徴量、人物Cの特徴量、…、を記録している。一方、女性用特徴量保持部1520は、人物Aの特徴量、人物Dの特徴量、人物Eの特徴量、…、を記録している。人物Aの特徴量は、男性用特徴量保持部1510と、女性用特徴量保持部1520の両方に記録されている。ただし、男性用特徴量保持部1510に記録されている人物Aの特徴量には、リンク情報が付与されている。
図5のフローチャートは、本実施形態におけるオブジェクト識別装置1000が、顔画像を識別する処理の一例を示したものである。
ここでは、図5のS1205からS1207の各処理について、詳細に説明する。図6は、画像識別部1300および登録画像記録部1500の構成例を示すブロック図である。
ここまでの識別処理を、登録処理の説明において図4を用いて説明した具体例を挙げて、図5のフローチャートに沿って改めて説明する。図4の例では、正しくは女性である人物Aが誤って男性と判定され、男性および女性両方の辞書に登録画像が保持されている。また、男性に対応する辞書に存在する人物Aの登録画像には図4に示すようなリンク情報が付加されていることを述べた。
第1実施形態では、画像を登録する際、登録すべき画像の属性判定結果の正解として外部から訂正指示を受け取り、それに基づいて辞書に登録した画像にリンク情報を付加した。それに対して本実施形態では、外部から属性判定結果の正解を受け取れない場合でも、属性判定結果の信頼度を評価して、自動的に登録画像にリンク情報を付加する。
図7は、本発明を適用可能な実施形態を示すオブジェクト識別装置2000の構成を示すブロック図である。図7に示すように、
オブジェクト識別装置2000は、画像入力部2100と、属性判定部2200と、画像識別部2300と、画像登録部2400と、登録画像記録部2500と、接続バス2600と、顔検出部2700とを備える。
図8は、本実施形態におけるオブジェクト識別装置2000が、顔画像を登録する処理の一例を示したものである。この図8を参照しながら、このオブジェクト識別装置2000が、顔画像を登録する実際の処理について説明する。第1実施形態との違いは、属性判定処理(S2104)よりも後の処理である。
ここでは、図8のS2104からS2109までの各処理について詳細に説明する。図9は、画像登録部2400の構成例を示すブロック図である。画像登録部2400は、辞書選択部2410と、男性用特徴量抽出部2420と、女性用特徴量抽出部2430と、登録処理訂正部2440と、属性判定結果評価部2450とを備える。第1実施形態で示す図3との差異は、登録処理訂正部2440では、外部から得られた属性判定結果に対する訂正指示がない点と、属性判定結果評価部2450を新たに備える点である。
この画像登録処理を、図8のフローチャートに沿って具体例で説明する。登録すべき画像として、男性か女性か判断が難しい中性的な顔立ちの人物Aの画像が画像入力部2100により入力され、属性判定部2200で判定された結果である信頼度が低い場合の例を述べる。まず、属性判定結果評価部2450は、人物Aの画像に対する属性判定結果が信頼できないという評価を行う(S2106;NO)。登録処理訂正部2440は、男性用および女性用の全ての属性について、対応する特徴量抽出部を駆動し、特徴量と登録画像とを特徴量保持部に保存する(S2107)。さらに、男性に対応する辞書に登録された人物Aの登録画像に、以下のようなリンク情報が付加される。リンク情報の内容は、「この登録画像に対応する人物Aの属性は女性である可能性もあり、女性に対応する辞書(女性用特徴量保持部2520)に人物Aの登録画像が保存されている」というものである(S2109)。また同時に女性に対応する辞書に登録された人物Aの登録画像に、以下のようなリンク情報を付加する。リンク情報の内容は、「この登録画像に対応する人物Aの属性は男性である可能性もあり、男性に対応する辞書(男性用特徴量保持部2510)に人物Aの登録画像が保存されている」というものである(S2109)。
図10は、本実施形態におけるオブジェクト識別装置2000が、顔画像を識別する処理の一例を示したものである。第1実施形態における図5との差異は、S2208の処理である。第1実施形態では、リンク情報による識別のやり直しがあった場合には最初の識別結果は破棄されて、最後に行った識別結果に基づいて該当人物の有無を判定しオブジェクト識別装置2000の最終的な出力としていた。本実施形態では、リンク情報による識別のやり直しがあった場合には、最初の識別結果とやり直した識別結果とのうち、少なくとも1つ以上の識別結果において登録画像の類似度が閾値以上となった場合に、該当人物ありとして出力する。これは、登録画像についての正しい属性が与えられていないため、識別のやり直し前と後の識別結果どちらを優先すべきかを決定する情報がないためである。
第1実施形態における図1を参照して、オブジェクト識別装置1000が備える属性判定部1200について、第1実施形態との差異を説明する。本実施形態における属性判定部1200の構成を図11に示す。属性判定部1200は、性別判定部1210と、年齢層判定部1220とを備える。第1実施形態では、属性判定部1200は性別判定部1210のみから構成されていた。性別判定部1210は、属性判定部1200に入力された画像が男性であるか女性であるかを判定する。年齢層判定部1220は、同様に、属性判定部1200に入力された画像が大人であるか子供であるかを判定する。本実施形態において属性判定部1200が出力する属性は、二つの属性判定結果の組み合わせとなる。つまり、「男性の大人」、「男性の子供」、「女性の大人」、および「女性の子供」の4通りとなる。
本実施形態における登録フローおよび識別フローは、第1実施形態で説明した登録フローおよび識別フローと同様である。ただし、登録画像記録部1500には、属性判定部1200で判定され得る属性のそれぞれに対応した数の特徴量保持部が必要である。それに従って画像登録部1400では属性判定部1200で判定され得る属性のそれぞれに対応した特徴量抽出部が、同様に画像識別部1300では特徴量抽出部と相関算出部とが必要である。
第1実施形態では画像を登録する際に、登録すべき画像の属性判定結果をユーザに提示し、そしてそれが誤りである場合にはユーザから訂正指示を受け付けて、登録画像と併せて記録することを述べた。第2実施形態では画像を登録する際、登録すべき画像の正しい属性が外部から得られない場合に、属性判定結果の信頼度を利用して自動的にリンク情報を記録することを述べた。それに対して、本実施形態では、外部から訂正指示を受け付ける方法と属性判定結果の信頼度を評価する方法の両方を備え、明示的な訂正指示がなくても、場合に応じて自動的にリンク情報を登録画像に設定する。
図12は、本実施形態における画像登録部4400のブロック図である。画像登録部4400は、辞書選択部4410と、男性用特徴量抽出部4420と、女性用特徴量抽出部4430と、登録処理訂正部4440と、属性判定結果評価部4450とを備える。
本実施形態の画像登録処理を、図13のフローチャートを参照して具体例で説明する。登録すべき画像として第1実施形態で述べた女性Aの画像が画像入力部1100より入力され、属性判定部1200で正しく女性と判定された場合の例を述べる。訂正指示が得られなかった場合(S4106;NO)、まず女性用特徴量抽出部4430は、登録すべき画像から特徴量を抽出し、女性用特徴量保持部1520に保存する(S4107)。続いて属性判定結果の信頼性が低く、男性に誤判定され得るかどうかチェックする。男性に誤判定され得る場合(S4111;YES)、男性用特徴量抽出部4420は登録すべき画像から特徴量を抽出し、男性用特徴量保持部1510に保存する(S4112)。そして男性用特徴量保持部1510に保存した登録画像に、以下のようなリンク情報を付加する。リンク情報の内容は、「この登録画像に対応する人物Aの属性は正しくは女性であり、女性に対応する辞書に人物Aの登録画像が保存されている」という内容である(S4113)。
第4実施形態では画像を登録する際に、登録すべき画像についての属性判定結果の信頼度が低い場合に、自動的にリンク情報を付加することを述べた。それに対して本実施形態では、属性判定結果が誤りで訂正指示を受け付けた場合でも、属性判定結果の信頼度が十分高い場合には、属性判定結果を正解の属性として登録を行うというものである。なお重複を避けるため、以下の説明においては、前述した実施形態と同じ部分は省略する。本実施形態に記されていない各処理部の機能は前述した実施形態で説明した各処理部の機能と同一である。
図14のフローチャートは、本実施形態における登録処理の手順を示す。S5101乃至S5106の各処理は、S1101乃至S1106の各処理と同様である。第1実施形態における図2との差異は、登録すべき画像についての属性判定結果について訂正指示を得た(S5106;YES)後に、S5107からS5113までの各処理が追加されている点である。なお、S5110の処理は、S1108の処理と同様であり、S5114の処理はS1111の処理と同様である。
本実施形態の画像登録処理を、第4実施形態で説明した図12を参照しつつ、図14のフローチャートに沿って具体例で説明する。登録すべき画像として、外見が男性に近い女性Bが、誤って男性と判定される場合を例に述べる。女性Bの画像が画像入力部1100により入力され、属性判定部1200により誤って男性と判定される。正しくは女性である旨の訂正指示が得られた場合(S5106;YES)、属性判定結果の信頼度が十分に高いか否かを評価して判定する(S5107)。その信頼度が十分に高いと判定された場合(S5107;YES)、女性Bの正しい属性を男性とみなす。まず、男性用特徴量抽出部4420は、登録すべき画像から特徴量を抽出し、男性用特徴量保持部1510に保存する(S5108)。また、女性用特徴量抽出部4430は、登録すべき画像から特徴量を抽出し、女性用特徴量保持部1520に保存する(S5109)。そして女性用特徴量保持部1520に保存した登録画像に、以下のようなリンク情報を付加する。「この登録画像に対応する人物Bの属性は正しくは男性であり、男性に対応する辞書に人物Bの登録画像が保存されている」という内容である(S5113)。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (11)
- 画像データを取得する取得手段と、
前記画像データからオブジェクトを検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記オブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定手段と、
前記画像データを複数の属性のそれぞれに対応して記録する複数の記録手段と、
前記属性判定手段により判定された属性が、前記オブジェクトの性質を正しく示す正属性であるか、前記オブジェクトの性質を正しく示していない誤属性であるかを評価する評価手段と、
前記評価手段により前記属性が誤属性であると評価された場合、前記正属性に対応する記録手段に、前記画像データを第1の画像データとして登録し、前記誤属性に対応する記録手段に、前記画像データを第2の画像データとして登録する登録手段と、
前記評価手段により前記属性が誤属性であると評価され、前記複数の記録手段のそれぞれに前記画像データが登録される場合、前記正属性に対応する記録手段に登録される前記第1の画像データに対するリンク情報を、前記誤属性に対応する記録手段に登録される前記第2の画像データに対して付与する付与手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - ユーザからの訂正指示を受け付ける受付手段をさらに備え、
前記評価手段は、前記属性判定手段により判定された属性に対して前記受付手段による前記訂正指示の受け付けの有無に従って、前記判定された属性が前記オブジェクトの性質を正しく示す正属性であるか否かを評価することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記判定された属性が前記オブジェクトの性質を正しく示す前記正属性であるか否かを評価する信頼度を、前記オブジェクトの画素値に基づいて算出する算出手段をさらに備え、
前記評価手段は、前記判定された属性の信頼度が閾値よりも小さい場合に、前記判定された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示していない前記誤属性であると評価し、前記判定された属性の信頼度が閾値以上である場合に、前記判定された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示す前記正属性であると評価することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - ユーザからの訂正指示を受け付ける受付手段と、
前記判定された属性が前記オブジェクトの性質を正しく示す正属性であるか否かを評価する信頼度を、前記オブジェクトの画素値に基づいて算出する算出手段と、をさらに備え、
前記評価手段は、
前記属性判定手段により判定された属性に対して前記受付手段による前記訂正指示の受け付けがあり、且つ、前記判定された属性の信頼度が閾値よりも小さい場合に、
前記判定された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示していない前記誤属性であると評価し、前記訂正指示により訂正された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示す前記正属性であると評価することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記評価手段は、
前記属性判定手段により判定された属性に対して前記受付手段による前記訂正指示の受け付けがあり、且つ、前記判定された属性の信頼度が閾値以上である場合に、
前記判定された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示す前記正属性であると評価し、前記訂正指示により訂正された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示していない前記誤属性であると評価することを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記取得手段により新たに取得された画像データから前記検出手段により検出されたオブジェクトの判定された属性に対応する登録手段に含まれる登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとを比較して、前記登録画像データのそれぞれについて、前記画像データとの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度が最も高い登録画像データを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された登録画像データに前記リンク情報が付与されているか否かを判定する判定手段と、をさらに備え、
前記判定手段により前記リンク情報が付与されていると判定された場合、リンク先の登録画像データに対して、前記類似度算出手段は、前記リンク先の登録画像データと前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度をさらに算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記判定手段により前記リンク情報が付与されていると判定された場合、前記類似度算出手段により算出された前記リンク先の登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度が閾値以上であるか否か判定し、
前記判定手段により前記リンク情報が付与されていないと判定された場合、前記選択手段により選択された登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度が閾値以上であるか否か判定する閾値判定手段をさらに備えることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記類似度算出手段により算出された前記リンク先の登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度と、
前記選択手段により選択された登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度と、
のうち少なくとも1つが閾値以上であるか否か判定する閾値判定手段をさらに備えることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記閾値判定手段により前記類似度が閾値以上であると判定された登録画像データを出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項7または8に記載の情報処理装置。
- 取得手段と、検出手段と、属性判定手段と、画像データを複数の属性のそれぞれに対応して記録する複数の記録手段と、評価手段と、登録手段と、付与手段とを備える情報処理装置の制御方法であって、
前記取得手段が、画像データを取得する取得工程と、
前記検出手段が、前記画像データからオブジェクトを検出する検出工程と、
前記属性判定手段が、前記検出工程により検出された前記オブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定工程と、
評価手段が、前記属性判定工程において判定された属性が、前記オブジェクトの性質を正しく示す正属性であるか、前記オブジェクトの性質を正しく示していない誤属性であるかを評価する評価工程と、
前記登録手段が、前記評価工程において前記属性が誤属性であると評価された場合、前記正属性に対応する記録手段に、前記画像データを第1の画像データとして登録し、前記誤属性に対応する記録手段に、前記画像データを第2の画像データとして登録する登録工程と、
前記付与手段が、前記評価工程により前記属性が誤属性であると評価され、前記複数の記録手段のそれぞれに前記画像データが登録される場合、前記正属性に対応する記録手段に登録される前記第1の画像データに対するリンク情報を、前記誤属性に対応する記録手段に登録される前記第2の画像データに対して付与する付与工程と、
を備えることを特徴とする情報処理装置の制御方法。 - コンピュータに請求項10に記載の情報処理装置の制御方法の各工程を実行させるためのプログラム。
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