脸部构造推定装置、脸部构造推定方法以及脸部构造推定程序制造方法及图纸

脸部构造推定装置(10)具有获取部(11)和控制部(13)。获取部(11)获取脸部图像。控制部(13)作为识别部(15)、推定部(16)和评价部(17)发挥功能。识别部(15)基于脸部图像识别个体。推定部(16)基于脸部图像来推定脸部构造。评价部(17)计算推定部(16)推定的脸部构造的有效性。评价部(17)使有效性为阈值以上的脸部构造以及脸部图像应用于推定部(16)的学习中。控制部(13)基于识别部(15)进行的个体的识别结果，使有效性为阈值以上的脸部构造以及脸部图像应用于推定部(16)的学习中。应用于推定部(16)的学习中。应用于推定部(16)的学习中。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】脸部构造推定装置、脸部构造推定方法以及脸部构造推定程序
[0001]相关申请的相互参照
[0002]本申请主张2020年6月19日在日本进行专利申请的日本特愿2020
‑
106443的优先权，并将该在先申请的全部公开内容援引于此用于参照。


[0003]本专利技术涉及脸部构造推定装置、脸部构造推定方法以及脸部构造推定程序。

技术介绍

[0004]例如，正在研究对有睡意的乘坐者进行督促休息或转换成自动驾驶等，根据车内的驾驶员的状态，来执行多种功能的装置等。在这样的装置中，要求简易地识别乘坐者的状态。正在研究：乘坐者通过推定与状态相应的脸部构造来掌握乘坐者这些人的状态。例如，已知通过深度学习，从脸部图像推定脸部构造的技术(参照专利文献1)。
[0005]现有技术文献
[0006]专利文献
[0007]专利文献1：国际公开2019
‑
176994号公报

技术实现思路

[0008]为了解决上述的诸多问题，基于第一观点的脸部构造推定装置，其中，
[0009]具有：
[0010]获取部，获取脸部图像；以及
[0011]控制部，输出所述脸部图像的脸部构造，
[0012]所述控制部作为识别部、推定部以及评价部发挥作用，所述识别部基于所述获取部获取到的脸部图像来识别该脸部图像的个体，所述推定部基于所述获取部获取到的脸部图像来推定该脸部图像的脸部构造，所述评价部计算所述推定部推定的脸部构造的有效性并使该有效性为阈值以上的所述脸部构造以及所述脸部图像应用于所述推定部的学习中，所述控制部基于所述识别部进行的所述个体的识别结果，使所述有效性为阈值以上的脸部构造以及所述脸部图像应用于所述推定部的学习。
[0013]基于第二观点的脸部构造推定方法，其中，
[0014]包括：
[0015]获取工序，获取脸部图像；以及
[0016]输出工序，输出所述脸部图像的脸部构造，
[0017]所述输出工序包括：
[0018]识别工序，基于在所述获取工序中获取到的脸部图像来识别该脸部图像的个体；
[0019]推定工序，基于在所述获取工序中获取到的脸部图像来推定该脸部图像的脸部构造；
[0020]评价工序，计算在所述推定工序中推定的脸部构造的有效性，并且使该有效性为阈值以上的所述脸部构造以及所述脸部图像应用于所述推定工序的学习中；以及
[0021]应用工序，基于所述识别工序进行的所述个体的识别结果，使所述有效性为阈值以上的脸部构造以及所述脸部图像应用于所述推定工序的学习中。
[0022]基于第三观点的脸部构造推定程序，其中，
[0023]使计算机作为获取部和控制部发挥功能，所述获取部获取脸部图像，所述控制部输出所述脸部图像的脸部构造，
[0024]所述控制部作为识别部、推定部以及评价部发挥作用，所述识别部基于所述获取部获取到的脸部图像来识别该脸部图像的个体，所述推定部基于所述获取部获取到的脸部图像来推定该脸部图像的脸部构造，所述评价部计算所述推定部推定的脸部构造的有效性并使该有效性为阈值以上的所述脸部构造以及所述脸部图像应用于所述推定部的学习中，
[0025]所述控制部基于所述识别部进行的所述个体的识别结果，使所述有效性为阈值以上的脸部构造以及所述脸部图像应用于所述推定部的学习中。
附图说明
[0026]图1是表示本实施方式的脸部构造推定装置的概略结构的框图。
[0027]图2是说明用于一次地构建图1的通用推定部的学习的概念图。
[0028]图3是说明基于带标签的脸部构造和由图1的通用推定部进行的脸部构造，来计算作为正确答案的有效性的方法的概念图。
[0029]图4是说明用于一次地构建图1的评价部的学习的概念图。
[0030]图5是说明用于二次地构建图1的通用推定部的脸部图像和虚拟的带标签的脸部构造的组的生成的概念图。
[0031]图6是说明用于二次地构建图1的通用推定部的学习的概念图。
[0032]图7是说明基于虚拟的带标签的脸部构造和图1的通用推定部进行的脸部构造，来计算作为正确答案的有效性的方法的概念图。
[0033]图8是说明用于二次地构建图1的评价部的学习的概念图。
[0034]图9是说明用于构建图1的识别部的学习的概念图。
[0035]图10是说明用于构建图1的个体用推定部的脸部图像和虚拟的带标签的脸部构造的组的生成的概念图。
[0036]图11是说明用于构建图1的个体用推定部的学习的概念图。
[0037]图12是用于说明图1的控制部所执行的构建处理的流程图。
[0038]图13是用于说明图1的控制部所执行的推定处理的流程图。
[0039]图14是说明使用了特定以外提取部生成的特征的特定提取部所进行的二次特征的生成的概念图。
[0040]图15是说明使用了非特定提取部生成的特征的特定提取部所进行的二次特征的生成的概念图。
[0041]图16是说明使用了特定以外提取部的特定提取部的学习的概念图。
[0042]图17是说明使用了非特定提取部的特定提取部的学习的概念图。
具体实施方式
[0043]以下，参照附图对应用了本公开的脸部构造推定装置的实施方式进行说明。需要说明的是，以下的应用了本公开的脸部构造推定装置的实施方式的说明兼作应用了本公开的脸部构造推定方法以及脸部构造推定程序的实施方式的说明。
[0044]本公开的一个实施方式的脸部构造推定装置例如设置于移动体。移动体可以包括例如车辆、船舶、以及飞机等。车辆例如可以包括汽车、工业车辆、铁道车辆、生活车辆、以及行驶在跑道上的固定翼机等。汽车可以包括例如乘用车、卡车、公共汽车、摩托车、以及无轨电车等。工业车辆可以包括例如面向农业以及面向建设的工业车辆等。工业车辆可以包括例如叉车以及高尔夫球车等。面向农业的工业车辆可以包括例如拖拉机、耕种机、移植机、收割扎束机、联合收割机、以及割草机等。面向建设的工业车辆可以包括例如推土机、铲土机、铲车、吊车、翻斗车、以及压路机等。车辆可以包括靠人力行驶的车辆。车辆的分类不限于上述。例如，汽车可以包括能够在道路行驶的工业车辆。多种分类可以包括相同的车辆。船舶可以包括例如喷气摩托艇、小船、以及油船等。飞机可以包括例如固定翼机以及旋转翼机等。
[0045]如图1所示，本公开的一个实施方式的脸部构造推定装置10构成为包括获取部11、存储部12、以及控制部13。
[0046]获取部11获取例如由摄像头14拍摄到的乘坐者的脸部的图像即脸部图像。需要说明的是，摄像头14例如安装于能够对位于驾驶席等移动体的特定位置的乘坐者的脸部周边进行拍摄的位置。另外，摄像头14例如以30fps对脸部图像进行拍摄。
[0047]存储部12例如包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)以及ROM(Read 本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种脸部构造推定装置，其中，具有：获取部，获取脸部图像；以及控制部，输出所述脸部图像的脸部构造，所述控制部作为识别部、推定部以及评价部发挥作用，所述识别部基于所述获取部获取到的脸部图像来识别该脸部图像的个体，所述推定部基于所述获取部获取到的脸部图像来推定该脸部图像的脸部构造，所述评价部计算所述推定部推定的脸部构造的有效性并使该有效性为阈值以上的所述脸部构造以及所述脸部图像应用于所述推定部的学习中，所述控制部基于所述识别部进行的所述个体的识别结果，使所述有效性为阈值以上的脸部构造以及所述脸部图像应用于所述推定部的学习中。2.如权利要求1所述的脸部构造推定装置，其中，所述推定部具有多个个体用推定部，针对所述获取部获取到的脸部图像，通过对所述识别部识别出的个体进行学习后的所述个体用推定部，推定脸部构造。3.如权利要求2所述的脸部构造推定装置，其中，所述推定部具有学习完毕的通用推定部，所述个体用推定部使用基于评价部的针对所述通用推定部推定的脸部构造的有效性为阈值以上的脸部构造以及脸部图像进行学习。4.如权利要求2或3所述的脸部构造推定装置，所述个体用推定部具有特征提取部，该特征提取部基于与该个体用推定部对应的个体以外的人所对应的特征提取部的提取结果，来提取所述脸部图像的特征点。5.一种脸部构...

【专利技术属性】
技术研发人员：金在喆，船津阳平，
申请(专利权)人：京瓷株式会社，
类型：发明
国别省市：