[发明专利]学习装置、学习方法、学习程序

权利要求书

1.一种学习装置，其特征在于，所述学习装置具有：

取得部，其取得包含人物的图像数据；

第一估计部，其将由所述取得部取得的图像数据作为输入，使用用于估计与所述人物的骨骼有关的骨骼数据的骨骼估计模型，来估计所述骨骼数据；

分割部，其将由所述取得部取得的图像数据作为输入，使用按照衣服的每个种类将所述图像数据中所包含的所述人物的各衣服的区域进行分割的分割模型，按照衣服的每个种类分割所述图像数据的区域；

第二估计部，其将所述第一估计部的估计结果和所述分割部的分割结果作为输入，使用用于估计所述骨骼数据的改良骨骼估计模型，来估计所述骨骼数据；

识别部，其使用以识别由所述第二估计部估计出的骨骼数据以及正解的骨骼数据的方式学习后的识别模型，输出被输入到该识别模型的骨骼的识别结果；以及

学习部，其基于由所述识别部输出的识别结果，优化所述改良骨骼估计模型和所述识别模型。

2.根据权利要求1所述的学习装置，其特征在于，

所述识别部将由所述第二估计部估计出的骨骼数据、或者存储部中存储的正解的骨骼数据中的任意一方输入到识别模型，并识别所输入的骨骼数据是由所述第二估计部估计出的骨骼数据、还是所述正解的骨骼数据。

3.根据权利要求1所述的学习装置，其特征在于，

所述学习部对所述识别模型进行优化，以使所述识别模型能够正确地识别所输入的骨骼数据是估计出的骨骼数据还是正解数据，并且对所述改良骨骼估计模型进行优化，以使所述骨骼估计模型和所述分割模型能够生成类似正解数据的骨骼数据这样的骨骼数据。

4.一种由学习装置执行的学习方法，其特征在于，所述学习方法包括如下步骤：

取得步骤，取得包含人物的图像数据；

第一估计步骤，将由所述取得步骤取得的图像数据作为输入，使用用于估计与所述人物的骨骼有关的骨骼数据的骨骼估计模型，来估计所述骨骼数据；

分割步骤，将由所述取得步骤取得的图像数据作为输入，使用按照衣服的每个种类将所述图像数据中所包含的所述人物的各衣服的区域进行分割的分割模型，按照衣服的每个种类分割所述图像数据的区域；

第二估计步骤，将所述第一估计步骤的估计结果和所述分割步骤的分割结果作为输入，使用用于估计所述骨骼数据的改良骨骼估计模型，来估计所述骨骼数据；

识别步骤，使用以识别由所述第二估计步骤估计出的骨骼数据以及正解的骨骼数据的方式学习后的识别模型，输出被输入到该识别模型的骨骼的识别结果；以及

学习步骤，基于由所述识别步骤输出的识别结果，优化所述改良骨骼估计模型和所述识别模型。

5.一种学习程序，其特征在于，所述学习程序使计算机执行如下步骤：

取得步骤，取得包含人物的图像数据；

第一估计步骤，将由所述取得步骤取得的图像数据作为输入，使用用于估计与所述人物的骨骼有关的骨骼数据的骨骼估计模型，来估计所述骨骼数据；

分割步骤，将由所述取得步骤取得的图像数据作为输入，使用按照衣服的每个种类将所述图像数据中所包含的所述人物的各衣服的区域进行分割的分割模型，按照衣服的每个种类分割所述图像数据的区域；

第二估计步骤，将所述第一估计步骤的估计结果和所述分割步骤的分割结果作为输入，使用用于估计所述骨骼数据的改良骨骼估计模型，来估计所述骨骼数据；

识别步骤，使用以识别由所述第二估计步骤估计出的骨骼数据以及正解的骨骼数据的方式学习后的识别模型，输出被输入到该识别模型的骨骼的识别结果；以及

学习步骤，基于由所述识别步骤输出的识别结果，优化所述改良骨骼估计模型和所述识别模型。