男女識別の詳細説明

1.はじめに

現代社会は、コンピュータのハードウェア、ネットワーク技術の進展およびマルチメディアや通信ネットワークなどの社会基盤の整備によって、情報化はすみずみまで浸透しつつある。これまではコンピュータは工場などの生産技術の中で使用されるのが主な目的であった。しかしながら現在では、商業などのように私達の社会生活に密接な分野にまでコンピュータは使われるようになっている。その中で様々な社会的情報を収集し、利用者にとってより使いやすい形に加工して提供することは非常に大切である。私たちの生活にとって情報は欠かせない存在となっている。

商業における情報のひとつとして、客の男女比率や年齢層などのマーケティング情報がある。この情報に基づいて、客層に応じた経営戦略がたてられ、サービスの改善や収益性の向上などにつながると考えられる。大型百貨店においてはもちろんのこと、小さなコンビニエンスストアまでもがこの情報を収集し、それを経営戦略にフィードバックしたり、意図した客層が集客できているかを確認したりしている。しかしながら、データ収集の部分は人手に頼っているのが現実であり、商業においてマーケティング情報の収集は現在のところ全く自動化されていない。

また、画像認識の研究分野においては、人を自動認識・識別する研究が近年盛んに行われている。静止画像や、動画像の中から人物のみを切り出す研究や、顔画像などを用いてセキュリティチェックや個人識別、表情の認識などを行うものがある。しかしながら、人物が男性であるか女性であるかを識別するような研究は現在ほとんど行われていない。

そこで、本研究ではカラー全身像を用いて、特徴の抽出・統合によって男女を自動識別する手法の開発を行う。

2.システム

本研究で対象とするシステムは、カラー画像を入力するカラービデオカメラと取り込んだ画像を処理するWSによって構成される。撮影された画像はWSの画像入出力インタフェースによってデジタル化してWSに入力され、人物像抽出、特徴抽出・統合、識別などの処理により、男女識別を行う。このように、本研究で構成するシステムはカラービデオカメラとWSのみを用いたものであるので、デパートやコンビニエンスストアなどの入口に簡単に設置して使用することができる。システムの基本構成と処理の流れを示す。

3.見た目からの男女の違い

人間から見た目による男女の相違点をランクづけして表にまとめました。計算機による抽出のしやすさも併記してあります。「もっと他に考えられるぞ」とか「これはおかしいんじゃないか」とか思った方は御遠慮なく私のほうまでメールを下さると幸いです。

4.特徴抽出実験

4.1 スカート線の抽出

入力画像中の人物がスカートをはいていると、太股から足首の上部の間に鮮明な輪郭が現れる。この輪郭をここではスカート線と呼ぶことにし、このスカート線のところで画像の明るさなどが急激に変化する。そこで、本研究ではスカート線を抽出するため水平方向のエッジ成分を出すフィルタである垂直方向のソーベルフィルタをかけ、得られたエッジ画像を判別分析法による二値化を行って二値画像に変換する。それから、スカート線が出ると思われる領域、ここでは全身の上から3/5以下かつ下から1/8以上の領域に対して、垂直線上への投影を行う。すると、スカート線がある場所には、エッジ成分のピークが現れるはずであり、このピークの値がしきい値以上であればその水平線を抽出する。さらに、その下部分に足と思われる領域があれば、抽出した水平線をスカート線とする。

この処理の流れと結果を示す。

4.2 髪の毛の抽出

髪の毛の抽出処理は、人物像の上から1/6部分に対して行う。まず、黒色領域と肌色領域をそれぞれ抽出する。そして、黒色領域から肌色領域部分を除外する。最後に、額よりも上部にある黒色領域を取り除いたものを髪の毛領域として抽出する。この理由は、取り除いた部分の髪の毛の量は男性でも女性でもさほど変わらないと考えられるからである。

この処理の流れと結果を示す。