[发明专利]人物属性推定系统及学习用数据生成装置

说明书

在本申请中，主张在2012年5月23日向日本提出的专利申请2012-117129的优先权，该申请的内容通过引用而援引于此。

技术领域

本发明涉及根据人物的图像来推定人物的属性(例如，年龄、性别)的人物属性推定系统及学习用数据生成装置，尤其是涉及使用通过学习而生成的推定模型来推定人物的属性的人物属性推定系统及学习用数据生成装置。

背景技术

以往，已知有在便利店等店铺中为了对来店顾客的顾客阶层进行分析而在店铺的入口附近等对来店顾客进行拍摄并根据该图像来推定来店顾客的属性的人物属性推定系统。这样的人物属性推定系统根据拍摄到的影像的各帧图像来检测被摄体的脸部区域，并对检测到的脸部推定年龄、性别等属性，在制造/出厂的时候存储有预先生成的用于属性推定的模型。

例如，在专利文献1中公开了如下的技术：通过构成离线训练系统的计算机，使用将分别包含属性已知的人物的脸部图像的多个采样图像数据与各个人物的属性建立对应的学习采样数据来进行学习，由此生成属性识别辞典，并且在预先存储有该属性识别辞典的计算机中，参照属性识别辞典，来识别通过所连接的相机拍摄到的人物的属性。

专利文献1：日本特开2006-323507号公报

发明内容

然而，在专利文献1那样的现有技术中，学习用的采样图像是在与拍摄作为属性推定对象的人物的环境、即实际的相机的设置场所的环境不同的环境下被拍摄的图像，因此使用这样的采样图像而生成的推定模型未反映实际的利用现场的拍摄环境，因此，在用于实际的利用时，存在难以精确地推定人物的属性这样的课题。

更具体而言，多个学习用采样图像例如通常是全部在相同的照度下且全部从正面拍摄人物的脸部而得到的图像。因此，若在与该照度相同的照度下从正面拍摄来店顾客等，则也能够基于以这些采样图像为基础而生成的推定模型来精确地推定人物的属性，相对于此，在与该照度不同的照度下从正面以外的方向拍摄来店顾客等的情况下，属性推定的精度有时会下降。

为了防止这样的精度下降，带回通过设置于店铺等现场的相机实际拍摄到的图像作为学习用采样图像并在与正解属性数据建立对应的基础上重新生成推定模型的方法也是有效的。然而，在这样的方法中，需要在实际的利用现场中对各种属性的被摄体拍摄多人或者对几千至几万这样的等级的大量采样图像一个个地进行用于生成推定模型的正解属性数据的赋予等繁杂的作业。

本发明鉴于上述的问题而作出，其目的在于提供不需要繁杂的作业而能够根据拍摄作为属性推定的对象的人物的环境来精确地推定人物的属性的人物属性推定系统及学习用数据生成装置。

人物属性推定系统具有如下结构，即具备：相机，拍摄属性推定对象人物而生成图像；属性推定部，使用推定模型来推定相机所生成的图像中拍到的人物的属性；拍摄环境数据取得部，取得表示由相机对属性推定对象人物进行拍摄的拍摄环境的拍摄环境数据；标准图像取得部，取得作为人物图像的标准图像；模拟现场图像生成部，根据拍摄环境数据而对标准图像的数据进行加工，由此生成使拍摄环境反映于标准图像中的模拟现场图像；及学习部，使用模拟现场图像来进行推定模型的学习。

学习用数据生成装置在人物属性推定系统中使用，生成用于学习人物属性推定用的推定模型的学习用数据，该人物属性推定系统具备拍摄属性推定对象人物而生成图像的相机和对相机所生成的图像中拍到的人物的属性进行推定的属性推定部，该学习用数据生成装置具备：拍摄环境数据取得部，取得表示由相机对属性推定对象人物进行拍摄的拍摄环境的拍摄环境数据；标准图像取得部，取得作为人物图像的标准图像；及模拟现场图像生成部，根据拍摄环境数据而对标准图像的数据进行加工，由此生成使拍摄环境反映于标准图像中的模拟现场图像，使用模拟现场图像或者模拟现场图像拍摄图像来生成学习用数据，该模拟现场图像拍摄图像是在通过相机拍摄属性推定对象的人物的环境下由相机对出现模拟现场图像的被摄体进行拍摄而得到的。

如以下说明的那样，本发明存在其他形态。因此，本发明的公开意图在于提供本发明的一部分的形态，并非限制在此记述并申请的发明的范围。

发明效果

根据本发明，通过根据拍摄环境数据对标准图像的数据进行加工而生成模拟现场图像，并使用该模拟现场图像来基于用于属性推定的推定模型的学习进行生成，因此能够进行与实际的拍摄环境对应的精度良好的属性推定。

附图说明

图1是表示本发明的第一实施方式的人物属性推定系统的结构的框图。

图2是本发明的第一实施方式的人物属性系统的动作流程图。