JP2006502796A - 被験者の頭及び目の動きを分析する方法及び装置 - Google Patents
被験者の頭及び目の動きを分析する方法及び装置 Download PDFInfo
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Abstract
Description
DistRoadCenter=sqrt(((VerticalPos-VerticalMode)^2) + ((Horizontal
-HorizontalMode) ^2))
SD-MRC=sqrt(sum((DistRoadCenter)^2)/length(NonFixations))
によって例示されるようなモードで置換される点を除いて、標準偏差の式に従って、既に説明した同一の時間窓で計算される。車両外側のパーセント(POV)は、車両の外側にある凝視データポイント及び後方ミラー又はサイドミラーにある凝視データポイントのパーセントとして、既に説明したような同一の時間窓で計算される。車両の内側は、度又は弧度の幾何学的領域として規定される。
・速度−境界値識別(VT−I)
・HMM識別(HMM−I)
■分散に基づくもの
・分散−境界値識別(DT−I)
・最小スパニングツリー(MST)識別(MST−I)
■領域に基づくもの
・関心のある領域識別(AOI−I)
Claims (66)
- 車両のドライバの目及び/又は頭の向きの特徴を分析する方法であって、
車両の乗客部内のスペースに対するドライバの頭の位置を検出し及び定量化し、
ドライバの頭の基準位置を設けて、それに対するドライバの関心がある領域/対象の位置の相互参照を行えるようにし、
前記基準位置に対する前記ドライバの頭の位置の定量化を正規化して、(1)ドライバの目の向きと(2)ドライバの頭の向きのうちの少なくとも一つに関して検知した情報に基づいてドライバの関心がある一つ以上の位置を推定できるようにすることを特徴とする方法。 - 前記ドライバの関心がある一つ以上の位置の推定の基礎として、前記ドライバの目の向きに関連する検知された情報を優先的に利用し、
前記ドライバの目の向きに関連する検知された情報の品質が、所定の注視信頼境界値より下に低下すると、前記ドライバの関心がある一つ以上の位置の推定の基礎として、前記ドライバの頭の向きに関連する検知された情報の利用に切り替えることを特徴とする請求項1記載の方法。 - 前記ドライバの目が閉じられたときに、前記注視信頼境界値を超えることを特徴とする請求項2記載の方法。
- 前記ドライバの頭の向きが、許容される変位量を超えて目の向く方向から離間するときに、前記注視信頼境界値を超えることを特徴とする請求項2記載の方法。
- 前記基準位置に対する前記ドライバのヘッドの位置の定量化の前記正規化を、数学的な変換を用いて行うことを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記数学的な変換を、車両のコンピュータを用いてほぼリアルタイムで行うことを特徴とする請求項5記載の方法。
- 前記基準位置に対するドライバの関心がある領域/対象のあり得る位置を規定することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記基準位置に対するドライバの関心がある領域/対象のあり得る位置を、検知されたドライバの目の特徴に基づいて規定することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記基準位置に対するドライバの関心がある領域/対象のあり得る位置の規定を、検知されたドライバの目の注視頻度の特徴に基づいて確立することを特徴とする請求項8記載の方法。
- 前記注視頻度の前記確立を、収集した注視密度の特徴に基づいて定量化することを特徴とする請求項9記載の方法。
- 前記基準位置に対するドライバの関心がある領域/対象の予め設定され又は規定されたあり得る位置に対して、前記検知されたドライバの目の特徴をマッピングすることによって、ドライバの目の特徴に基づくドライバの関心がある対象を認定することを特徴とする請求項1から10のうちのいずれか1項に記載の方法。
- 前記マッピングされたドライバの目の特徴に基づいて、車両によって実行される予め規定された性能に適応させることを特徴とする請求項11記載の方法。
- 前記ドライバの目の向きに関連する検知された情報が、専ら注視角度の大きさによって構成されたことを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記ドライバの目の向きに関連する検知された情報が、注視角度の大きさを有することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記注視角度の大きさを、検知された眼球の向きに基づく注視方向ベクトルから取得することを特徴とする請求項13記載の方法。
- 前記基準位置に対するドライバの関心がある領域/対象のあり得る位置を、検知された頭の向きに基づいて規定することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記基準位置に対するドライバの関心がある領域/対象のあり得る位置の規定を、顔の向く方向が推定される検知された頭の向きに基づいて確立することを特徴とする請求項16記載の方法。
- 各々が特定の検知された頭の向き、つまり、顔の向く方向を参照する複数のデータポイントを収集し、前記データポイントに基づいて、ドライバが所定の方向を見る頻度を表す密度マッピングを確立することを特徴とする請求項17記載の方法。
- 前記基準位置に対するドライバの関心がある領域/対象の予め規定/定義されたあり得る位置の前記マッピングを相関させることによって、ドライバの関心がある対象/領域を識別することを特徴とする請求項16記載の方法。
- 前記相関に基づいて、車両によって実行される予め規定された性能に適合することを特徴とする請求項19記載の方法。
- 前記頭の向きに関連する検知された情報が、専ら顔の向く方向の角度の量によって構成されることを特徴とする請求項16記載の方法。
- 前記頭の向きに関連する検知された情報が、顔の向く方向の角度の量を有することを特徴とする請求項16記載の方法。
- 前記注視角度の大きさが、検知された頭の向きに基づく注視方向のベクトルから取得されることを特徴とする請求項21記載の方法。
- ドライバの動作及び/又はドライバの状態を評価する際の比較の基準点を表す方法であって、
ドライバの検知された特徴に基づいた注視方向のデータ流れを収集し、
そこから改良された密度パターンに基づいて、ドライバの興味のありそうな少なくとも一つの領域に対応するパラメータに基づき注視方向を規定することを特徴とする方法。 - 前記注視方向のデータを構成するために(1)ドライバの目の向き及び(2)ドライバの頭の向きのうちの少なくとも一つの量を利用することを特徴とする請求項24記載の方法。
- 収集された前記注視方向データから評価された高密度パターンに基づいて、ドライバの目の向く方向の代表的な領域を設定することを特徴とする請求項24記載の方法。
- 収集された前記注視方向データを利用して、設定された前記代表的な領域と比較して、かつ前記比較に基づいて注視の逸脱を識別することを特徴とする請求項26記載の方法。
- 収集された前記注視方向データを利用して、設定された前記代表的な領域と比較して、かつ前記比較に基づいて知覚的な注意散漫を識別することを特徴とする請求項26記載の方法。
- 収集された前記注視方向データを利用して、設定された前記代表的な領域と比較して、かつ前記比較に基づいて視覚的な注意散漫を識別することを特徴とする請求項26記載の方法。
- 収集された前記注視方向データを利用して、設定された前記代表的な領域と比較して、かつ前記比較に基づいてドライバの高い作業負荷を識別することを特徴とする請求項26記載の方法。
- 前記(1)注視の逸脱(2)知覚的な注意散漫(3)視覚的な注意散漫(4)ドライバの高い作業負荷の少なくとも一つ識別の確認された頻度に基づいてドライバの状態の過酷さを定量化することを特徴とする請求項27記載の方法。
- 前記逸脱、注意散漫、又はドライバの高い作業負荷の識別の確認された頻度に基づいてドライバの状態の過酷さを定量化する識別された出来事を記録することを特徴とする請求項27記載の方法。
- 将来の分析のために前記識別された出来事の記録を格納することを特徴とする請求項32記載の方法。
- 前記識別された出来事の記録を、将来の分析のために処理装置に送信することを特徴とする請求項32記載の方法。
- 前記送信及び前記分析をリアルタイムで実行することを特徴とする請求項34記載の方法。
- 前記過酷さの定量化が、予め規定された過酷さの境界値レベルを超えるときに、ドライバにフィードバックすることを特徴とする請求項31記載の方法。
- 前記過酷さの定量化が、予め規定された過酷さの境界値レベルを超えるときに車両によって実行される予め規定された性能に適応することを特徴とする請求項31記載の方法。
- 予め規定された期間の第1の移動時間窓を用いて、収集された前記注視方向のデータ流れを分析し、
ドライバの時間共有動作の発生を表す前記第1の移動時間窓内の特徴を検出することを特徴とする請求項24に記載の方法。 - ドライバの高い作業負荷の期間を、ドライバの時間共有動作の発生が境界値を超える頻度に基づいて識別することを特徴とする請求項38記載の方法。
- 前記第1の移動時間窓を、ドライバの時間共有動作の発生の中断の検出に基づいてリフレッシュすることを特徴とする請求項38記載の方法。
- 眼球運動のデータを自動的に分析する方法であって、
被験者で観察される眼球運動を表すデータを、分類規則を前記データに適用することによってコンピュータに基づくプロセッサを用いて処理し、前記被験者によって経験される少なくとも視界的な凝視を識別し、
識別された凝視に関連して注視方向の情報を分析し、これによって、データ収集中に被験者が視覚的に凝視した方向を示すデータを表すことを特徴とする方法。 - 表されたデータが、少なくとも部分的に凝視の注視方向に基づいて画定データセットに区分され、画定データセットの各々が、データ収集中に存在する被験者の関心がある領域/対象を表すことを特徴とする請求項41記載の方法。
- 少なくとも一つの瞥見規定規則をデータに適用することによって瞥見を識別し、識別された前記瞥見の各々が、少なくとも一つの識別された凝視状態をもたらすことを特徴とする請求項41記載の方法。
- 前記少なくとも一つの瞥見規定規則を、瞥見の持続時間、瞥見の頻度、瞥見の全時間及び全タスク時間を含む群から選択された少なくとも一つの特徴に基礎を置くことを特徴とする請求項43記載の方法。
- 前記識別された瞥見を、少なくとも部分的に瞥見の各々の間の注視方向に基づいて限界瞥見セットに分離し、分離された瞥見のセットの各々が、データ収集期間中に存在する被験者の関心がある領域/対象を表すことを特徴とする請求項43記載の方法。
- 一つの瞥見のセットの相対密度を、少なくとも他の一つの瞥見のセットとの比較によって評価し、それに基づいて、比較された瞥見のセットの被験者の関心がある前記表された領域/対象を識別することを特徴とする請求項45記載の方法。
- 複数の瞥見のセットのうちの少なくとも一つの瞥見のセットの相対密度を評価し、眼球運動のデータが収集されたタイプの設定に関連した既知の相対密度に対する前記評価した相対密度のマッピングに基づいて、比較された瞥見のセットの被験者の関心がある前記表された領域/対象を識別することを特徴とする請求項45記載の方法。
- 既知の設定で観察された眼球運動を示すデータから表された少なくとも二つの瞥見のセットの相対密度を評価し、
二つの比較された瞥見の各々の被験者の関心がある前記表された領域/対象を識別するとともに、前記既知の設定の被験者の関心がある前記表された領域/対象の位置を確認し、これによって、前記既知の設定に対する特別な参照フレームを確立することを特徴とする請求項45記載の方法。 - 前記被験者が車両のドライバであり、前記瞥見のデータセットのうちの少なくとも一つの密度に基づいて、目が前方に向くドライバの通常の目の向きを推定することを特徴とする請求項48記載の方法。
- 適用された前記分類規則が、少なくとも凝視状態及び遷移状態を規定する基準を備えることを特徴とする請求項41記載の方法。
- 適用された前記分類規則が、目のすばやい動きを規定する基準を更に備えることを特徴とする請求項41記載の方法。
- 前記被験者が車両のドライバであり、この方法が更に処理されるデータセットに関連した優勢な雑音特性に依存して複数の分析プロトコルの利用を含むことを特徴とする請求項41記載の方法。
- 予め設定された厳格さの第1データフィルタを、車両のドライバに観察された眼球運動を表す前記データを備える入力データ流れに適用し、前記コンピュータに基づくプロセッサを利用して、そこから前記入力データ流れに対応する第1のフィルタ処理されたデータ流れを出力し、
出力された前記第1のフィルタ処理されたデータ流れの品質を、第1の承認規則を適用することによって評価し、前記第1の承認規則をパスする出力され前記第1のフィルタ処理されたデータ流れが、出力され、承認された第1のデータ流れを構成することを特徴とする請求項52記載の方法。 - 前記第1データフィルタより強い厳格さの第2データフィルタ入力データ流れを適用し、前記コンピュータに基づくプロセッサを利用して、前記入力データ流れからの共通の偏差を通じた第1のフィルタ処理されたデータ流れに対応する第2のフィルタ処理されたデータ流れを出力し、
出力された前記第2のフィルタ処理されたデータ流れの品質を、第2の承認規則を適用することによって評価し、前記第2の承認規則を通過して出力される前記第2のフィルタ処理されたデータ流れが、出力され、承認された第2のデータ流れを構成することを特徴とする請求項53記載の方法。 - 前記承認された第1のデータ流れの全体によって構成された収集的な承認データ流れを構成し、前記収集的な承認データ流れが、出力され前記第1のフィルタ処理されたデータ流れの未承認部分に対応する前記承認された第2のデータ流れの部分によっても構成されることを特徴とする請求項54記載の方法。
- 前記第1及び第2の承認規則が同一であることを特徴とする請求項54記載の方法。
- 前記第1及び第2の承認規則が同一基準に基づくことを特徴とする請求項54記載の方法。
- (1)群の他のメンバーと比べて低雑音成分の目の動作のデータに最適な速度に基づく二重境界値プロトコル、(2)群の他のメンバーと比べて中間雑音成分の目及びまぶたの動きのデータに最適な距離に基づく分散スペーシングプロトコル及び(3)群の他のメンバーと比べて高雑音成分の目の動作のデータに最適な目の特徴に基づく規則に適合されたプロトコルからなる群から複数を構成する少なくとも二つの分析プロトコルを選択することを特徴とする請求項52記載の方法。
- 所定のデータセットに対するプロトコルの前記選択が、前記データセットの検出された雑音レベルに依存して前記三つのプロトコルのうちの一つに向かうことを特徴とする請求項58記載の方法。
- 前記規則に適合されたプロトコルが、凝視状態と目のすばやい動きとの間の区別の際に以下の基準(1)凝視状態の持続時間が150ミリ秒を超える必要がある、(2)目のすばやい動きの持続時間が200ミリ秒を超えてはいけなく、目のすばやい動きの開始及び終了が、互いに相違する位置で行われる、のうちの一つ以上を考察することを特徴とする請求項58記載の方法。
- 前記複数の分析プロトコル間の各分析プロトコルの相対的な利用に基づいて、眼球運動を表す前記データの品質を評価することを特徴とする請求項52記載の方法。
- 予め規定された期間に亘る複数の分析プロトコル間の各分析プロトコルの相対的な利用を時間に基づいて考察する眼球運動を表すデータの品質を評価することを特徴とする請求項50記載の方法。
- 予め規定された期間の流れを横切る第1時間窓を利用しながら収集されたドライバの目の注視データを分析し、前記データ流れの部分の正しさを混乱させる人為的作為を検出し、
前記データ流れを同時に横切る第2の移動時間窓を回復し、前記人為的作為に出くわしたときに前記収集的なデータから高次のフィルタ処理データを発生することを特徴とする請求項41記載の方法。 - 予め規定された期間の流れを横切る第1時間窓を利用しながら収集されたドライバの目の注視のデータ流れを分析し、
データ流れが横切る間に予め規定された品質の境界値レベルよりデータの品質が低下していることを表す前記第1時間窓内の特徴を検出することを特徴とする請求項41記載の方法。 - 前記データの品質の低下が、予め規定された品質の境界値レベルを超えるときに、前記データ流れを同時に横切る第2移動時間窓を回復し、前記収集されたデータから高次フィルタ処理されたデータを発生することを特徴とする請求項64記載の方法。
- 前記予め規定された品質の境界値レベル内に戻される前記データの品質の低下が検出されると、前記第1移動時間窓に戻ることを特徴とする請求項65記載の方法。
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