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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023071016
(43)【公開日】2023-05-22
(54)【発明の名称】出力装置
(51)【国際特許分類】
G06T 11/80 20060101AFI20230515BHJP
G06T 1/00 20060101ALI20230515BHJP
G06F 16/532 20190101ALI20230515BHJP
G06F 16/56 20190101ALI20230515BHJP
【ＦＩ】
G06T11/80 A
G06T1/00 200E
G06F16/532
G06F16/56
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021183565
(22)【出願日】2021-11-10
(71)【出願人】
【識別番号】000232092
【氏名又は名称】ＮＥＣソリューションイノベータ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100124811
【弁理士】
【氏名又は名称】馬場 資博
(74)【代理人】
【識別番号】100088959
【弁理士】
【氏名又は名称】境 廣巳
(74)【代理人】
【識別番号】100097157
【弁理士】
【氏名又は名称】桂木 雄二
(74)【代理人】
【識別番号】100187724
【弁理士】
【氏名又は名称】唐鎌 睦
(72)【発明者】
【氏名】石田 州裕
(72)【発明者】
【氏名】山上 辰典
(72)【発明者】
【氏名】平山 景介
(72)【発明者】
【氏名】外村 彰英
(72)【発明者】
【氏名】高橋 昌也
【テーマコード（参考）】
5B050
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B050BA12
5B050EA05
5B050EA07
5B050EA19
5B050FA02
5B050FA19
5B175DA02
5B175GB05
5B175HB03
(57)【要約】
【課題】検索した顔写真データを提示できないことがある。
【解決手段】出力装置は、人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、前記検索部が検索した複数の顔写真データを合成する合成部と、前記合成部が合成した顔写真データを出力する出力部と、を有する。
【選択図】図１３
【解決手段】出力装置は、人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、前記検索部が検索した複数の顔写真データを合成する合成部と、前記合成部が合成した顔写真データを出力する出力部と、を有する。
【選択図】図１３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した複数の顔写真データを合成する合成部と、
前記合成部が合成した顔写真データを出力する出力部と、
を有する
出力装置。
前記検索部が検索した複数の顔写真データを合成する合成部と、
前記合成部が合成した顔写真データを出力する出力部と、
を有する
出力装置。
【請求項2】
請求項１に記載の出力装置であって、
記検索部は、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
記検索部は、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
【請求項3】
請求項２に記載の出力装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつりたれ目度、顔の長さに応じた特徴量である顔面長度、鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度、のうちの少なくとも一つの特徴量を含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつりたれ目度、顔の長さに応じた特徴量である顔面長度、鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度、のうちの少なくとも一つの特徴量を含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
【請求項4】
請求項２または請求項３に記載の出力装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度と顔の長さに応じた特徴量である顔面長度と鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度とを少なくとも含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報を取得する
出力装置。
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度と顔の長さに応じた特徴量である顔面長度と鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度とを少なくとも含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報を取得する
出力装置。
【請求項5】
請求項３または請求項４に記載の出力装置であって、
前記つり目たれ目度、前記顔面長度、前記鼻大きさ度は、前記目間距離と顔のパーツの位置とに基づいて算出される値である
出力装置。
前記つり目たれ目度、前記顔面長度、前記鼻大きさ度は、前記目間距離と顔のパーツの位置とに基づいて算出される値である
出力装置。
【請求項6】
請求項２から請求項５までのうちのいずれか１項に記載の出力装置であって、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部と、
前記検索クエリに含まれる顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である前記人相ベクトルを抽出する抽出部と、
を有し、
前記検索部は、前記抽出部が抽出した前記人相ベクトルに基づいて、前記人相ベクトルに類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部と、
前記検索クエリに含まれる顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である前記人相ベクトルを抽出する抽出部と、
を有し、
前記検索部は、前記抽出部が抽出した前記人相ベクトルに基づいて、前記人相ベクトルに類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
【請求項7】
請求項２から請求項６までのうちのいずれか１項に記載の出力装置であって、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部を有し、
前記検索クエリには前記人相ベクトルに含まれる各特徴量のうち少なくとも一部の特徴量の値が含まれており、
前記検索部は、前記検索クエリに含まれる特徴量の値を用いて検索する
出力装置。
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部を有し、
前記検索クエリには前記人相ベクトルに含まれる各特徴量のうち少なくとも一部の特徴量の値が含まれており、
前記検索部は、前記検索クエリに含まれる特徴量の値を用いて検索する
出力装置。
【請求項8】
情報処理装置が、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
出力方法。
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
出力方法。
【請求項9】
請求項８に記載の出力方法であって、
検索の際、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力方法。
検索の際、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力方法。
【請求項10】
情報処理装置に、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
処理を実現させるためのプログラム。
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
処理を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、出力装置、出力方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
データベースに格納された顔写真を検索する際に用いられる技術が知られている。
【0003】
このような顔写真を検索する際に用いられる技術の一例として、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、複数の顔画像データを有するデータベースから所定の検索条件を満たす顔画像データを検索する顔画像検索装置が記載されている。具体的には、顔画像検索装置は、容貌に関する複数の特徴の中から少なくとも１つの特徴を検索条件として受け付ける検索条件受付部と、それぞれが容貌に関し互いに異なる特徴にもとづいてデータベースの検索を行う複数の検索部を有する検索実行部と、検索実行部における検索結果を出力する検索結果出力部とを備える。また、特許文献１によると、検索実行部は、複数の検索部の中から検索条件についての検索を行う検索部を選択して検索を実行させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００６－３１８３７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
例えば、事情聴取の場面などにおいては、検索された顔写真データをそのまま聴取中の人物に提示してしまうと、顔写真データが示す人物が聴取中の人物の仲間であった場合などにおいて、密告されたり警戒を引き起こしたりするおそれがある。このように、状況によっては、検索された顔写真データをそのまま提示先に提示できないことがあった。
【0006】
そこで、本発明の目的は、検索した顔写真データを提示できないことがある、という課題を解決する出力装置、出力方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
かかる目的を達成するため本開示の一形態である出力装置は、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した複数の顔写真データを合成する合成部と、
前記合成部が合成した顔写真データを出力する出力部と、
を有する
という構成をとる。
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した複数の顔写真データを合成する合成部と、
前記合成部が合成した顔写真データを出力する出力部と、
を有する
という構成をとる。
【0008】
また、本開示の他の形態である出力方法は、
情報処理装置が、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
という構成をとる。
情報処理装置が、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
という構成をとる。
【0009】
また、本開示の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
処理を実現するためのプログラムである。
情報処理装置に、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
処理を実現するためのプログラムである。
【発明の効果】
【0010】
上述したような各構成によると、提示先に提示可能な顔写真データを出力可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本開示の第１の実施形態における検索装置の一例を示す図である。
【図2】検索装置の構成例を示すブロック図である。
【図3】顔写真データベースの一例を示す図である。
【図4】人相ベクトルに含まれるつり目たれ目度の算出例を示す図である。
【図5】人相ベクトルに含まれる顔面長度の算出例を示す図である。
【図6】人相ベクトルに含まれる鼻大きさ度の算出例を示す図である。
【図7】検索装置の動作例を示すフローチャートである。
【図8】本開示の第２の実施形態における出力装置の構成例を示すブロック図である。
【図9】合成処理を説明するための図である。
【図10】出力装置の動作例を示すフローチャートである。
【図11】本開示の第３の実施形態における検索装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図12】検索装置の構成例を示すブロック図である。
【図13】出力装置の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
［第１の実施形態］
本開示の第１の実施形態について、図１から図７までを参照して説明する。図１は、検索装置１００の一例を示す図である。図２は、検索装置１００の構成例を示すブロック図である。図３は、顔写真データベース１４１の一例を示す図である。図４は、人相ベクトルに含まれるつり目たれ目度の算出例を示す図である。図５は、人相ベクトルに含まれる顔面長度の算出例を示す図である。図６は、人相ベクトルに含まれる鼻大きさ度の算出例を示す図である。図７は、検索装置１００の動作例を示すフローチャートである。
本開示の第１の実施形態について、図１から図７までを参照して説明する。図１は、検索装置１００の一例を示す図である。図２は、検索装置１００の構成例を示すブロック図である。図３は、顔写真データベース１４１の一例を示す図である。図４は、人相ベクトルに含まれるつり目たれ目度の算出例を示す図である。図５は、人相ベクトルに含まれる顔面長度の算出例を示す図である。図６は、人相ベクトルに含まれる鼻大きさ度の算出例を示す図である。図７は、検索装置１００の動作例を示すフローチャートである。
【0013】
本開示の第１の実施形態においては、図１で示すように、外部装置などから検索クエリを受信して、受信した検索クエリが示す人相に似た人相を有する人物の顔写真データを検索する検索装置１００について説明する。後述するように、本実施形態で説明する検索装置１００は、検索クエリを受信すると、受信した検索クエリに基づいて、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を取得する。そして、検索装置１００は、取得した人相情報に基づいて、人相情報が示す人相に類似する人相を有する人物の顔写真データを記憶部１４０に格納された顔写真データベース１４１から検索する。
【0014】
なお、本実施形態において、人相情報は、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む。例えば、人相ベクトルは、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度、顔の長さに応じた特徴量である顔面長度、鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度など、目、鼻、顔全体などの各パーツの特徴量を含んでいる。後述するように、つり目たれ目度、顔面長度、鼻大きさ度などは、例えば、目の間の距離である目間距離を基準として算出される。人相ベクトルは、上記例示したパーツのうちの一部のパーツの特徴量を含んでもよいし、上記例示した以外のパーツの特徴量を含んでもよい。
【0015】
図２は、検索装置１００の構成例を示している。図２を参照すると、検索装置１００は、主な構成要素として、例えば、画面表示部１１０と、操作入力部１２０と、通信Ｉ／Ｆ部１３０と、記憶部１４０と、演算処理部１５０と、を有している。
【0016】
なお、図２では、１台の情報処理装置を用いて検索装置１００としての機能を実現する場合について例示している。しかしながら、検索装置１００は、例えば、クラウド上に実現されるなど、複数台の情報処理装置を用いて実現されてもよい。また、検索装置１００は、操作入力部１２０を有さないなど上記例示した構成の一部を有さなくてもよいし、上記例示した以外の構成を有してもよい。
【0017】
画面表示部１１０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、液晶ディスプレイ）などの画面表示装置からなる。画面表示部１１０は、演算処理部１５０からの指示に応じて、記憶部１４０に格納された各種情報などを画面表示することが出来る。
【0018】
操作入力部１２０は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなる。操作入力部１２０は、検索装置１００を操作するオペレータの操作を検出して演算処理部１５０に出力する。例えば、操作入力部１２０は、検索クエリを入力する際などに用いることが出来る。
【0019】
通信Ｉ／Ｆ部１３０は、データ通信回路からなる。通信Ｉ／Ｆ部１３０は、通信回線を介して接続された外部装置などとの間でデータ通信を行う。
【0020】
記憶部１４０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部１４０は、演算処理部１５０における各種処理に必要な処理情報やプログラム１４３を記憶する。プログラム１４３は、演算処理部１５０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム１４３は、通信Ｉ／Ｆ部１３０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部１４０に保存されている。記憶部１４０で記憶される主な情報としては、例えば、顔写真データベース１４１、検索結果情報１４２などがある。
【0021】
顔写真データベース１４１は、人物の顔を含む画像データを複数含んでいる。顔写真データベース１４１に含まれる各情報は、例えば、通信Ｉ／Ｆ部１３０などを介して外部装置などから予め取得され、記憶部１４０に格納されている。
【0022】
図３は、顔写真データベース１４１の一例を示している。図３を参照すると、顔写真データベース１４１では、例えば、識別情報と、顔写真データと、人相ベクトルと、が対応付けられている。顔写真データベース１４１には、上記例示した以外の情報が含まれてもよい。
【0023】
図３で示す各情報のうち、識別情報は、例えば、予め一意に与えられている。また、顔写真データは、人物の顔を含む画像データである。また、人相ベクトルは、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度、顔の長さに応じた特徴量である顔面長度、鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度などの特徴量を含む。例えば、人相ベクトルは、対応する顔写真データに基づいて予め算出されている。なお、人相ベクトルは、上記例示したパーツのうちの一部のパーツの特徴量を含んでもよいし、眉の形状に応じた特徴量や口の形状に応じた特徴量など上記例示した以外のパーツの特徴量を含んでもよい。
【0024】
図４は、つり目たれ目度の算出例を示している。図４を参照すると、つり目たれ目度は、例えば、基準となる目間距離と、目頭の位置と、目尻の位置と、に基づいて算出することが出来る。一例として、つり目たれ目度は、目頭のy座標と目尻のy座標との間の差を目間距離で除することで算出する。なお、目間距離は、瞳孔間距離などであってよい。
【0025】
例えば、図４で例示する場合において、画像データにおける左目中央の座標が（194,86）であり、右目中央の座標が(90,86)であるとする。この場合、目間距離は、194－90 = 104となる。また、図４で例示する場合において、左目の目頭の座標が(178,91)であり、左目の目尻の座標が(218,83)であるとする。この場合、目頭のy座標と目尻のy座標との間の差は、91－83 = 8となる。従って、つり目たれ目度は、8 / 104より0.076となる。なお、つり目たれ目度は、目頭のy座標と目尻のy座標との間の差と、目頭のx座標と目尻のx座標との間の差と、目間距離と、を用いて算出してもよい。例えば、上記の場合、目頭のx座標と目尻のx座標との間の差は、218－178 = 40となる。そして、例えば、上記算出した結果を用いて三角形を作り角度を算出することでつり目たれ目度を算出してもよい。一例として、上記の場合、5.710度／360度より0.015をつり目たれ目度として算出することが出来る。
【0026】
なお、上述した場合では、左目の座標に基づいてつり目たれ目度を算出しているが、左目の座標の代わりに右目の座標を用いてつり目たれ目度を算出してもよいし、左目に基づくつり目たれ目度と右目に基づくつり目たれ目度をともに算出する（または、その平均値を算出する）ことなどを行ってもよい。
【0027】
また、図５は、顔面長度の算出例を示している。図５を参照すると、顔面長度は、例えば、基準となる目間距離と、鼻上の位置と、顎下の位置と、に基づいて算出することが出来る。一例として、顔面長度は、鼻上のy座標と顎下のy座標との間の差である鼻顎距離を目間距離で除することで算出する。なお、目間距離は、つり目たれ目度と同様に瞳孔間距離などであってよい。
【0028】
例えば、図５で例示する場合において、つり目たれ目度の場合と同様に目間距離が104であるとする。また、図５で例示する場合において、鼻上の座標が(148,85)であり、顎下の座標が(144,265)であるとする。この場合、鼻上のy座標と顎下のy座標との間の差は、例えば、265－85 = 180となる。従って、顔面長度は、180 / 104より1.7307となる。なお、鼻顎距離は鼻上のx座標と顎下のx座標とを加味して算出してもよい。また、鼻上の位置や顎下の位置は任意の手段により決定してよい。
【0029】
なお、顔面長度は、右目や左目の位置と顎下の位置とに基づいて算出されるなど、上記例示した以外の方法を用いて算出してもよい。
【0030】
また、図６は、鼻大きさ度の算出例を示している。図６を参照すると、鼻大きさ度は、例えば、基準となる目間距離と、鼻上の位置と、鼻下の位置と、鼻右の位置と、鼻左の位置と、に基づいて算出することが出来る。一例として、顔面長度は、鼻上のy座標と鼻下のy座標との間の差である鼻長さ値と、鼻右のx座標と鼻左のx座標との間の差である鼻幅値と、を加算した値を目間距離で除することで算出する。なお、目間距離は、つり目たれ目度などと同様に瞳孔間距離などであってよい。
【0031】
例えば、図６で例示する場合において、つり目たれ目度の場合と同様に目間距離が104であるとする。また、図６で例示する場合において、鼻上の座標が(148,85)であり、鼻下の座標が(153,174)であり、鼻右の座標が(175,163)であり、鼻左の座標が(127,168)であるとする。この場合、鼻上のy座標と鼻下のy座標との間の差は、例えば、174－85 = 89となる。また、鼻右のx座標と鼻左のx座標との間の差は、例えば、175－127 = 48となる。従って、鼻大きさ度は、( 89 ＋ 48 ) / 104より1.317となる。なお、顔面長度の場合と同様に、鼻長さ値や鼻幅値はx座標とy座標を両方考慮して算出してもよい。また、鼻上の位置、鼻下の位置、鼻右の位置、鼻左の位置は任意の手段により決定してよい。
【0032】
なお、鼻大きさ度は、目間距離と、鼻右、鼻左の位置と、に基づいて算出されるなど、上記例示した以外の方法を用いて算出してもよい。
【0033】
例えば、以上説明したように、人相ベクトルに含まれる各特徴量は、基準となる目間距離を用いて算出される。各特徴量を目間距離に基づいて算出することで、顔写真データを取得する際における撮影対象である人物と撮像装置との間の離れ具合が各顔写真データで異なっている場合など各顔写真データの撮像状況が異なる場合などにおいても、的確に人相を算出することが出来る。
【0034】
検索結果情報１４２は、後述する検索部１５３により検索された結果に応じた情報を含んでいる。つまり、検索結果情報１４２には、検索クエリが示す人相と類似又は一致すると検索部１５３により判断された顔写真データなどが含まれている。例えば、検索結果情報１４２は、検索部１５３により検索された顔写真データそのものを含んでいてもよいし、顔写真データの代わりに当該顔写真データを示す顔写真データベース１４１における識別情報などを含んでいてもよい。検索結果情報１４２は、検索部１５３による検索処理の結果に応じて更新される。
【0035】
演算処理部１５０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置とその周辺回路を有する。演算処理部１５０は、記憶部１４０からプログラム１４３を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１４３とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部１５０で実現される主な処理部としては、例えば、クエリ受信部１５１、人相ベクトル抽出部１５２、検索部１５３、出力部１５４などがある。
【0036】
クエリ受信部１５１は、検索クエリを受信する。例えば、クエリ受信部１５１は、通信Ｉ／Ｆ部１３０を介して外部装置などから検索クエリを受信する。または、クエリ受信部１５１は、オペレータが操作入力部１２０などを用いて入力した検索クエリを受け付ける。
【0037】
ここで、検索クエリは、例えば、検索対象となる人物の顔写真データを含む。換言すると、クエリ受信部１５１は、顔写真データを含む検索クエリを受信することが出来る。また、検索クエリは、顔写真データの代わりに、または、顔写真データとともに、人相ベクトルに含まれる各特徴量のうち少なくとも一部の特徴量の値を含んでもよい。例えば、検索クエリは、つり目たれ目度、顔面長度、鼻大きさ度、……、などの各特徴量のうちの少なくとも一部の特徴量の値を含むことが出来る。なお、検索クエリは、特徴量の値自体を含んでもよいし、特徴量の値に変換可能な文字情報（例えば、操作入力部１２０などを用いてオペレータなどにより選択された選択肢）などを含んでいてもよい。
【0038】
人相ベクトル抽出部１５２は、顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である人相ベクトルを抽出する。例えば、人相ベクトル抽出部１５２は、クエリ受信部１５１が顔写真データを含む検索クエリを受信した場合に、当該検索クエリに含まれる顔写真データに基づいて人相ベクトルを抽出する。
【0039】
人相ベクトル抽出部１５２は、人相ベクトルとして、つり目たれ目度、顔面長度、鼻大きさ度、……、などの顔に含まれる各パーツの特徴量を抽出する。例えば、人相ベクトル抽出部１５２は、上述したように、基準となる目間距離と、各パーツの位置などとを用いて、各パーツの特徴量をそれぞれ算出する。
【0040】
なお、人相ベクトル抽出部１５２は、顔写真データベース１４１に含まれる顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である人相ベクトルを抽出するよう構成してもよい。
【0041】
検索部１５３は、検索対象となる人相ベクトルを用いて、顔写真データベース１４１を検索する。例えば、検索クエリに顔写真データが含まれる場合、検索部１５３は、人相ベクトル抽出部１５２が抽出した人相ベクトルを用いて顔写真データベースを検索する。また、例えば、検索クエリに特徴量の値が含まれる場合、検索部１５３は、検索クエリに含まれる特徴量の値を用いて顔写真データベースを検索することが出来る。
【0042】
一例として、検索部１５３は、検索対象となる人相ベクトルを用いて顔写真データベース１４１に対するコサイン類似度もしくは近似値探索を行うことで、人相ベクトルを用いた検索を行う。つまり、検索部１５３は、顔写真データベース１４１に含まれる顔写真データのうち検索対象となる人相ベクトルとの間のコサイン類似度が所定値以下であるなど検索対象となる人相ベクトルと類似すると判断される人相ベクトルを有する顔写真データを検索する。そして、検索部１５３は、検索の結果である顔写真データなどを検索結果情報１４２として記憶部１４０に格納する。なお、検索部１５３は、上記例示したコサイン類似度などを用いる方法の他に、そのほかの既知の方法を用いて人相ベクトルに基づく検索を行ってもよい。
【0043】
なお、検索クエリには、人相ベクトルのうちの一部の特徴量が含まれる場合がある。このような場合、検索部１５３は、検索クエリに含まれない特徴量の値を任意の手段により特定してよい。例えば、検索部１５３は、検索クエリに含まれない特徴量がある場合、当該検索クエリに含まれない特徴量の値が顔写真データベース１４１に含まれる特徴量の値の平均値など予め定められた値であるものとみなしてよい。または、検索部１５３は、検索クエリに含まれる特徴量のみを用いて検索を行ってもよい。検索部１５３は、検索クエリに含まれない特徴量がある場合、当該検索クエリに含まれない特徴量の値として、検索クエリに含まれる顔写真データから人相ベクトル抽出部１５２が抽出した値を用いてもよい。検索部１５３による検索は、例えばオペレータなどにより検索クエリに含まれない特徴量を考慮するか否か選択可能なよう構成してもよい。
【0044】
出力部１５４は、検索部１５３による検索の結果である検索結果情報１４２などを出力する。例えば、出力部１５４は、検索結果情報１４２などを通信Ｉ／Ｆ部１３０を介して外部装置に送信したり、画面表示部１１０などに表示させたりする。
【0045】
以上が、検索装置１００の構成例である。続いて、図７を参照して、検索装置１００の動作例について説明する。
【0046】
図７は、検索装置１００の動作例を示している、図７を参照すると、クエリ受信部１５１は、検索クエリを受信する（ステップＳ１０１）。例えば、クエリ受信部１５１は、通信Ｉ／Ｆ部１３０を介して外部装置などから検索クエリを受信する。または、クエリ受信部１５１は、オペレータが操作入力部１２０などを用いて入力した検索クエリを受け付ける。なお、クエリ受信部１５１が受信する検索クエリには、例えば、検索対象となる人物の顔写真データや人相ベクトルに含まれる各特徴量のうち少なくとも一部の特徴量の値など、検索対象を特定するために必要となる特徴量の値などを特定するための情報が含まれている。
【0047】
クエリ受信部１５１が顔写真データを含む検索クエリを受信した場合（ステップＳ１０２、Ｙｅｓ）、人相ベクトル抽出部１５２は、顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である人相ベクトルを抽出する（ステップＳ１０３）。例えば、人相ベクトル抽出部１５２は、基準となる目間距離と顔のパーツの位置とを用いて、つり目たれ目度、顔面長度、鼻大きさ度、……、などの顔に含まれる各パーツの特徴量の値を抽出する。
【0048】
ステップＳ１０３の処理の後、または、検索クエリに顔写真データが含まれない場合（ステップＳ１０２、Ｎｏ）、検索部１５３は、検索クエリから特定される検索対象となる人相ベクトルを用いて、顔写真データベース１４１を検索する（ステップＳ１０４）。検索部１５３は、コサイン類似度を用いたり近似値探索を行ったりするなど、既知の手段を用いて、検索クエリから特定される人相ベクトルと類似する人相ベクトルを有する顔写真データを検索してよい。
【0049】
出力部１５４は、検索部１５３による検索の結果である検索結果情報１４２などを出力する（ステップＳ１０５）。例えば、出力部１５４は、検索結果情報１４２などを通信Ｉ／Ｆ部１３０を介して外部装置に送信したり、画面表示部１１０などに表示させたりする。
【0050】
以上が、検索装置１００の動作例である。
【0051】
このように、検索装置１００は、基準となる目間距離を用いて算出される特徴量の値を有する人相ベクトルを用いた検索を行う検索部１５３を有している。このような構成によると、検索部１５３は、顔写真データの撮像状況などによらず的確な検索を行うことが出来る。また、本実施形態の場合、人相ベクトルは、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである。そのため、検索部１５３は、多次元ベクトルである人相ベクトルを用いた検索を行うことで、全体として人相が似ていると判断される顔写真データを的確に検索することが出来る。つまり、本実施形態で説明した構成によると、検索クエリに応じた顔写真データを的確に検索することが出来る。
【0052】
［第２の実施形態］
続いて、本開示の第２の実施形態について、図８から図１０までを参照して説明する。図８は、出力装置２００の構成例を示すブロック図である。図９は、合成処理例を説明するための図である。図１０は、出力装置２００の動作例を示すフローチャートである。
続いて、本開示の第２の実施形態について、図８から図１０までを参照して説明する。図８は、出力装置２００の構成例を示すブロック図である。図９は、合成処理例を説明するための図である。図１０は、出力装置２００の動作例を示すフローチャートである。
【0053】
本開示の第２の実施形態においては、第１の実施形態で説明した検索装置１００と同様の方法で検索した結果を合成して出力する出力装置２００について説明する。例えば、事情聴取の場面などにおいては、検索された顔写真データの人物が聴取中の人物の仲間であるおそれがあるなど、検索された顔写真データをそのまま提示先に提示できないことがある。本実施形態における出力装置２００は、上記のような検索結果をそのまま提示できない場合などに対応するため、検索した結果を合成した後に出力する。つまり、出力装置２００は、検索した結果を合成することで架空の写真を生成する。なお、以下においては、出力装置２００が有する構成のうち、本実施形態に特徴的な構成について説明する。
【0054】
図８は、出力装置２００の構成例を示している。図８を参照すると、出力装置２００は、主な構成要素として、例えば、画面表示部１１０と、操作入力部１２０と、通信Ｉ／Ｆ部１３０と、記憶部２４０と、演算処理部２５０と、を有している。
【0055】
記憶部２４０は、第１の実施形態で説明した記憶部１４０と同様にハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部２４０は、記憶部１４０が記憶するプログラム１４３の代わりにプログラム２４２を記憶する。プログラム２４２は、プログラム１４３と同様に、演算処理部２５０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム２４３は、通信Ｉ／Ｆ部１３０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部２４０に保存されている。記憶部２４０で記憶される主な情報としては、例えば、顔写真データベース１４１、検索結果情報１４２に加えて、合成顔画像データ２４１などがある。
【0056】
合成顔画像データ２４１は、後述する合成部２５１が複数の顔画像データを合成した結果として生成する合成顔画像データを含んでいる。後述するように、合成部２５１は、検索部１５３による検索の結果を受けて、検索結果情報１４２に含まれる、または、検索結果情報１４２を用いて特定可能な複数の顔画像データを合成する。そのため、合成顔画像データ２４１には、検索クエリが示す人相に似た人相を有する複数の顔写真データを合成することで生成される合成顔画像データが含まれる、ということも出来る。例えば、合成顔画像データ２４１は、後述する合成部２５１が合成処理を行うごとに更新される。
【0057】
演算処理部２５０は、ＣＰＵなどの演算装置とその周辺回路を有する。演算処理部２５０は、記憶部２４０からプログラム２４２を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム２４２とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部２５０で実現される主な処理部としては、例えば、第１の実施形態で説明したクエリ受信部１５１、人相ベクトル抽出部１５２、検索部１５３、出力部１５４に加えて、合成部２５１がある。
【0058】
合成部２５１は、図９で示すように、検索部１５３が検索した複数の顔写真データを合成する。例えば、合成部２５１は、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）を用いた画像合成など、既知の手段を用いて複数の顔写真データを合成してよい。そして、合成部２５１は、合成した結果を合成顔画像データ２４１として記憶部２４０に格納する。
【0059】
なお、本実施形態の場合、出力部１５４は、検索結果情報１４２の代わりに、または、検索結果情報１４２とともに、合成顔画像データ２４１を出力してよい。
【0060】
以上が、出力装置２００の構成例である。続いて、図１０を参照して、出力装置２００の動作例について説明する。
【0061】
【0062】
合成部２５１は、検索部１５３が検索した複数の顔写真データを合成する（ステップＳ２０１）。例えば、合成部２５１は、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）を用いた画像合成など、既知の手段を用いて複数の顔写真データを合成してよい。
【0063】
出力部１５４は、合成部２５１による合成の結果である合成顔画像データ２４１などを出力する（ステップＳ１０５）。例えば、出力部１５４は、合成顔画像データ２４１などを通信Ｉ／Ｆ部１３０を介して外部装置に送信したり、画面表示部１１０などに表示させたりする。
【0064】
このように、出力装置２００は、合成部２５１を有している。このような構成により、出力部１５４は、合成部２５１による合成の結果である合成顔画像データ２４１などを出力することが出来る。その結果、例えば、検索された顔写真データをそのまま提示先に提示できないような場合であっても提示先に提示可能な画像データを生成して提示することが出来る。
【0065】
【0066】
図１１は、検索装置３００のハードウェア構成例を示している。図１１を参照すると、検索装置３０は、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３（記憶装置）
・ＲＡＭ３０３にロードされるプログラム群３０４
・プログラム群３０４を格納する記憶装置３０５
・情報処理装置外部の記録媒体３１０の読み書きを行うドライブ装置３０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク３１１と接続する通信インタフェース３０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース３０８
・各構成要素を接続するバス３０９
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３（記憶装置）
・ＲＡＭ３０３にロードされるプログラム群３０４
・プログラム群３０４を格納する記憶装置３０５
・情報処理装置外部の記録媒体３１０の読み書きを行うドライブ装置３０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク３１１と接続する通信インタフェース３０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース３０８
・各構成要素を接続するバス３０９
【0067】
また、検索装置３００は、プログラム群３０４をＣＰＵ３０１が取得して当該ＣＰＵ３０１が実行することで、図１２に示すクエリ受信部３２１、検索部３２２、出力部３２３としての機能を実現することが出来る。なお、プログラム群３０４は、例えば、予め記憶装置３０５やＲＯＭ３０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ３０１がＲＡＭ３０３などにロードして実行する。また、プログラム群３０４は、通信ネットワーク３１１を介してＣＰＵ３０１に供給されてもよいし、予め記録媒体３１０に格納されており、ドライブ装置３０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ３０１に供給してもよい。
【0068】
なお、図１２は、検索装置３００のハードウェア構成例を示している。検索装置３００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、検索装置３００は、ドライブ装置３０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。
【0069】
クエリ受信部３２１は、検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信する。
【0070】
検索部３２２は、人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を検索クエリに基づいて取得して、取得した人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する。
【0071】
出力部３２３は、検索部３２２が検索した顔写真データを出力する。
【0072】
このように、検索装置３００は、検索部３２２を有している。このような構成によると、検索部３２２は、人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を検索クエリに基づいて取得して、取得した人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索することが出来る。その結果、基準となる目間距離を用いて算出される人相情報を用いた検索を行うことで、検索対象などの撮像状況などによらず的確な検索を行うことが出来る。また、複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づく検索を行うことで、全体として人相が似ていると判断される顔写真データを的確に検索することが出来る。つまり、本実施形態で説明した構成によると、検索クエリに応じた顔写真データを的確に検索することが出来る。
【0073】
なお、上述した検索装置３００などの情報処理装置は、当該情報処理装置に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置に、検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信し、人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を検索クエリに基づいて取得して、取得した人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、検索した顔写真データを出力する、処理を実現するためのプログラムである。
【0074】
また、上述した情報処理装置により実行される検索方法は、情報処理装置が、検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信し、人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を検索クエリに基づいて取得して、取得した人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、検索した顔写真データを出力する、というものである。
【0075】
上述した構成を有する、プログラム（又は記録媒体）、又は、検索方法などの発明であっても、上述した検索装置３００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。
【0076】
また、検索装置３００は、図１３で示すように、クエリ受信部３２１、検索部３２２、出力部３２３に加えて、合成部３２４を有してもよい。つまり、検索装置３００は、合成部３２４と出力部３２３とを有する出力装置であってもよい。合成部３２４は、検索部３２２が検索した複数の顔写真データを合成する。そして、出力部３２３は、合成部３２４が合成した結果を出力する。このような構成によると、検索された顔写真データをそのまま提示することが難しい場合であっても検索結果に応じた顔画像を提示することが可能となる。なお、合成部３２４を有する検索装置３００（出力装置）が行う出力方法や検索装置３００に合成部３２４や出力部３２３などを実現するためのプログラムであっても、上記と同様の作用・効果を有するために、同様の目的を達成することが出来る。また、出力装置として機能する場合、検索装置３００は、クエリ受信部３２１としての機能を有さなくてもよい。
【0077】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における判定装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における判定装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【0078】
（付記１）
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部と、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した顔写真データを出力する出力部と、
を有する
検索装置。
（付記２）
付記１に記載の検索装置であって、
記検索部は、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相ベクトルに類似する前記顔写真データを検索する
検索装置。
（付記３）
付記２に記載の検索装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度、顔の長さに応じた特徴量である顔面長度、鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度、のうちの少なくとも一つの特徴量を含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報を取得する
検索装置。
（付記４）
付記２または付記３に記載の検索装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度と顔の長さに応じた特徴量である顔面長度と鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度とを少なくとも含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報を取得する
検索装置。
（付記５）
付記３または付記４に記載の検索装置であって、
前記つり目たれ目度、前記顔面長度、前記鼻大きさ度は、前記目間距離と顔のパーツの位置とに基づいて算出される値である
検索装置。
（付記６）
付記２から付記５までのうちのいずれか１項に記載の検索装置であって、
前記検索クエリには検索対象となる人物の顔写真データが含まれており、
前記検索クエリに含まれる顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である前記人相ベクトルを抽出する抽出部を有し、
前記検索部は、前記抽出部が抽出した前記人相ベクトルを取得する
検索装置。
（付記７）
付記２から付記６までのうちのいずれか１項に記載の検索装置であって、
前記検索クエリには前記人相ベクトルに含まれる各特徴量のうち少なくとも一部の特徴量の値が含まれており、
前記検索部は、前記検索クエリに含まれる特徴量の値を用いて検索する
検索装置。
（付記８）
情報処理装置が、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信し、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した顔写真データを出力する
検索方法。
（付記９）
付記８に記載の検索方法であって、
検索の際、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相ベクトルに類似する前記顔写真データを検索する
検索方法。
（付記１０）
情報処理装置に、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信し、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した顔写真データを出力する
処理を実現させるためのプログラム。
（付記１１）
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した複数の顔写真データを合成する合成部と、
前記合成部が合成した顔写真データを出力する出力部と、
を有する
出力装置。
（付記１２）
付記１１に記載の出力装置であって、
記検索部は、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
（付記１３）
付記１２に記載の出力装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつりたれ目度、顔の長さに応じた特徴量である顔面長度、鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度、のうちの少なくとも一つの特徴量を含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
（付記１４）
付記１２または付記１３に記載の出力装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度と顔の長さに応じた特徴量である顔面長度と鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度とを少なくとも含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報を取得する
出力装置。
（付記１５）
付記１３または付記１４に記載の出力装置であって、
前記つり目たれ目度、前記顔面長度、前記鼻大きさ度は、前記目間距離と顔のパーツの位置とに基づいて算出される値である
出力装置。
（付記１６）
付記１２から付記５までのうちのいずれか１項に記載の出力装置であって、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部と、
前記検索クエリに含まれる顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である前記人相ベクトルを抽出する抽出部と、
を有し、
前記検索部は、前記抽出部が抽出した前記人相ベクトルに基づいて、前記人相ベクトルに類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
（付記１７）
付記１２から付記１６までのうちのいずれか１項に記載の出力装置であって、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部を有し、
前記検索クエリには前記人相ベクトルに含まれる各特徴量のうち少なくとも一部の特徴量の値が含まれており、
前記検索部は、前記検索クエリに含まれる特徴量の値を用いて検索する
出力装置。
（付記１８）
情報処理装置が、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
出力方法。
（付記１９）
付記１８に記載の出力方法であって、
検索の際、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力方法。
（付記２０）
情報処理装置に、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
処理を実現させるためのプログラム。
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部と、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した顔写真データを出力する出力部と、
を有する
検索装置。
（付記２）
付記１に記載の検索装置であって、
記検索部は、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相ベクトルに類似する前記顔写真データを検索する
検索装置。
（付記３）
付記２に記載の検索装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度、顔の長さに応じた特徴量である顔面長度、鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度、のうちの少なくとも一つの特徴量を含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報を取得する
検索装置。
（付記４）
付記２または付記３に記載の検索装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度と顔の長さに応じた特徴量である顔面長度と鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度とを少なくとも含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報を取得する
検索装置。
（付記５）
付記３または付記４に記載の検索装置であって、
前記つり目たれ目度、前記顔面長度、前記鼻大きさ度は、前記目間距離と顔のパーツの位置とに基づいて算出される値である
検索装置。
（付記６）
付記２から付記５までのうちのいずれか１項に記載の検索装置であって、
前記検索クエリには検索対象となる人物の顔写真データが含まれており、
前記検索クエリに含まれる顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である前記人相ベクトルを抽出する抽出部を有し、
前記検索部は、前記抽出部が抽出した前記人相ベクトルを取得する
検索装置。
（付記７）
付記２から付記６までのうちのいずれか１項に記載の検索装置であって、
前記検索クエリには前記人相ベクトルに含まれる各特徴量のうち少なくとも一部の特徴量の値が含まれており、
前記検索部は、前記検索クエリに含まれる特徴量の値を用いて検索する
検索装置。
（付記８）
情報処理装置が、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信し、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した顔写真データを出力する
検索方法。
（付記９）
付記８に記載の検索方法であって、
検索の際、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相ベクトルに類似する前記顔写真データを検索する
検索方法。
（付記１０）
情報処理装置に、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信し、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報を前記検索クエリに基づいて取得して、取得した前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した顔写真データを出力する
処理を実現させるためのプログラム。
（付記１１）
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した複数の顔写真データを合成する合成部と、
前記合成部が合成した顔写真データを出力する出力部と、
を有する
出力装置。
（付記１２）
付記１１に記載の出力装置であって、
記検索部は、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
（付記１３）
付記１２に記載の出力装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつりたれ目度、顔の長さに応じた特徴量である顔面長度、鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度、のうちの少なくとも一つの特徴量を含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
（付記１４）
付記１２または付記１３に記載の出力装置であって、
前記検索部は、目の形状に応じた特徴量であるつり目たれ目度と顔の長さに応じた特徴量である顔面長度と鼻の大きさに応じた特徴量である鼻大きさ度とを少なくとも含む前記人相ベクトルを含む前記人相情報を取得する
出力装置。
（付記１５）
付記１３または付記１４に記載の出力装置であって、
前記つり目たれ目度、前記顔面長度、前記鼻大きさ度は、前記目間距離と顔のパーツの位置とに基づいて算出される値である
出力装置。
（付記１６）
付記１２から付記５までのうちのいずれか１項に記載の出力装置であって、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部と、
前記検索クエリに含まれる顔写真データに基づいて、当該顔写真データが示す顔に含まれる複数のパーツの特徴量である前記人相ベクトルを抽出する抽出部と、
を有し、
前記検索部は、前記抽出部が抽出した前記人相ベクトルに基づいて、前記人相ベクトルに類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力装置。
（付記１７）
付記１２から付記１６までのうちのいずれか１項に記載の出力装置であって、
検索対象を特定するための情報を含む検索クエリを受信するクエリ受信部を有し、
前記検索クエリには前記人相ベクトルに含まれる各特徴量のうち少なくとも一部の特徴量の値が含まれており、
前記検索部は、前記検索クエリに含まれる特徴量の値を用いて検索する
出力装置。
（付記１８）
情報処理装置が、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
出力方法。
（付記１９）
付記１８に記載の出力方法であって、
検索の際、人物の顔に含まれる複数のパーツそれぞれの特徴量を含む多次元ベクトルである人相ベクトルを含む前記人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索する
出力方法。
（付記２０）
情報処理装置に、
人物の目の間の距離である目間距離に基づいて算出され、人物の顔に含まれる複数のパーツの特徴量を示す人相情報に基づいて、前記人相情報に類似する顔写真データを予め格納した顔写真データベースから検索し、
検索した複数の顔写真データを合成し、
合成した顔写真データを出力する
処理を実現させるためのプログラム。
【0079】
なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
【0080】
以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることが出来る。
【符号の説明】
【0081】
１００ 検索装置
１１０ 画面表示部
１２０ 操作入力部
１３０ 通信Ｉ／Ｆ部
１４０ 記憶部
１４１ 顔写真データベース
１４２ 検索結果情報
１４３ プログラム
１５０ 演算処理部
１５１ クエリ受信部
１５２ 人相ベクトル抽出部
１５３ 検索部
１５４ 出力部
２００ 出力装置
２４０ 記憶部
２４１ 合成顔画像データ
２４２ プログラム
２５０ 演算処理部
２５１ 合成部
３００ 検索装置
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
３０４ プログラム群
３０５ 記憶装置
３０６ ドライブ装置
３０７ 通信インタフェース
３０８ 入出力インタフェース
３０９ バス
３１０ 記録媒体
３１１ 通信ネットワーク
３２１ クエリ受信部
３２２ 検索部
３２３ 出力部
３２４ 合成部
１１０ 画面表示部
１２０ 操作入力部
１３０ 通信Ｉ／Ｆ部
１４０ 記憶部
１４１ 顔写真データベース
１４２ 検索結果情報
１４３ プログラム
１５０ 演算処理部
１５１ クエリ受信部
１５２ 人相ベクトル抽出部
１５３ 検索部
１５４ 出力部
２００ 出力装置
２４０ 記憶部
２４１ 合成顔画像データ
２４２ プログラム
２５０ 演算処理部
２５１ 合成部
３００ 検索装置
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
３０４ プログラム群
３０５ 記憶装置
３０６ ドライブ装置
３０７ 通信インタフェース
３０８ 入出力インタフェース
３０９ バス
３１０ 記録媒体
３１１ 通信ネットワーク
３２１ クエリ受信部
３２２ 検索部
３２３ 出力部
３２４ 合成部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】