[发明专利]学习装置、学习方法、学习程序

说明书

学习装置(10)取得包含人物的图像数据，将取得的图像数据作为输入，使用用于估计与人物的骨骼有关的骨骼数据的骨骼估计模型，来估计骨骼数据。此外，学习装置(10)将取得的图像数据作为输入，使用按照衣服的每个种类将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衣服形状区域分割模型，按照衣服的每个种类分割图像数据的区域。接着，学习装置(10)将估计结果和分割结果作为输入，使用改良骨骼估计模型来估计骨骼数据，使用以识别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。而后，学习装置(10)基于输出的识别结果，优化改良骨骼估计模型和识别模型。

技术领域

本发明涉及一种学习装置、学习方法、学习程序。

背景技术

近年来公知有使用各种生物认证来进行本人认证的技术。作为这种认证技术，例如，具有进行根据包含作为认证对象的人物的全身的图像数据估计骨骼的位置坐标的骨骼估计，并基于估计结果进行本人认证的技术。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2018-013999号公报

发明内容

发明要解决的问题

然而，在以往的骨骼估计的方法中，存在有时不能高精度地进行骨骼估计的课题。例如，在以往的骨骼估计的方法中，存在如下课题：在穿着难以辨识图像数据中的作为认证对象的人物本身的身体线条(Body line)这样的衣服的情况下，骨骼估计的精度降低。

用于解决问题的手段

为了解决上述的课题，达成目的，本发明的学习装置，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。

此外，本发明的学习方法，由学习装置执行，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。