JP2009116742A - 車載用画像処理装置、画像処理方法、および、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】光環境の変化によらず、運転者に適切な警報を発する。
【解決手段】カメラ１０が撮影した顔画像をＥＣＵ２０に送信する度に、ＥＣＵ２０は、送信された顔画像から顔領域を検出し、検出した顔領域で顔の向きおよび眼の状態を判別するのに最適な明るさになるように露光時間を補正し、補正した露光時間をカメラ１０に通知し、カメラ１０は、通知された露光時間で運転者の顔を撮影する。そして、ＥＣＵ２０は、定期的に、最適な明るさで撮影された顔画像を解析して、運転者が危険運転をしているか否かを判別し、運転者が危険運転をしている場合には警報を発する。
【選択図】図２

Description

本発明は、車両の運転者の顔画像を撮影するカメラに接続された車載用画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムに関する。

運転者が脇見運転や居眠り運転等をしているか否かを判別するために、運転者の顔画像から顔の向きや眼の状態を読み取って、必要に応じて警報を発する等の処理が行われている。
例えば、特許文献１は、運転者の脇見運転などを判別するために、顔画像から顔の向きとその信頼度とを判別する技術を開示している。この技術を用いれば、運転者が脇見運転を行っていること等を高い信頼度で判別して、適切な警報を行うこと等が可能となる。
特開２００７−０７２６２８号公報

車両は移動するため、運転者を撮影する光環境等も随時変化する。そのため、顔画像が暗すぎたりハレーションを起こしてしまい、その解析が困難となり、顔の状態（例えば、顔の向きや、視線の方向、眼の開閉状態等）を正確に読み取ることができない場合がある。このような状態が継続すると、適切な警報が困難となるおそれがある。

本発明は、上記実状に鑑みてなされたものであり、環境の変化によらず、適切な警報を提供することを目的とする。
また、本発明は、光環境が変化しても、顔の状況を正確に読み取ることができる顔画像を撮影することを可能とする車載用画像処理装置等を提供することを目的とする。
さらに、本発明は、光環境の変化によらず、解析に適した顔画像の取得を可能とすることを他の目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る車載用画像処理装置は、
運転者の顔を含む撮像画像を、カメラより受信する顔画像受信手段と、
前記顔画像受信手段で受信した画像を解析して、該画像に含まれている顔の領域を検出する顔領域検出手段と、
前記顔領域検出手段で検出した顔領域の明度を判別する明度判別手段と、
前記明度判別手段で求めた顔領域の明度に基づいて、顔領域の明度が所定レベルとなるように、前記カメラを制御するカメラ制御手段と、
前記顔領域検出手段で検出された顔領域の画像を用いて、運転者の状態を判別し、判別した状態に基づいて、警報を出力する警報手段と、
を備えることを特徴とする。

前記明度判別手段は、前記顔領域検出手段で検出した顔領域に他の領域よりも重い重みを付し、画像の明度の重み付け平均を求める手段から構成してもよい。

前記カメラは、運転者を周期的に撮像して撮像画像を前記顔画像受信手段に供給し、
前記カメラ制御手段は、前記明度判別手段が判別した明度に応じて、前記カメラの露光量を制御してもよい。

前記カメラは、運転者を周期的に撮像して撮像画像を前記顔画像受信手段に供給し、
前記カメラ制御手段は、
前記明度判別手段が判別した明度が第１の基準値よりも大きいときに前記カメラの露光時間を短く又は絞りの径を小さくし、
前記明度判別手段が判別した明度が該第１の基準値よりも小さい第２の基準値よりも小さいときに前記カメラの露光時間を長く又は絞りの径を大きくしてもよい。

前記警報手段は、
前記顔領域検出手段で検出された顔領域の画像を用いて、運転者の顔向き、視線の方向、目の開閉状態、の少なくとも１つを判別し、判別結果に基づいて、警報を発してもよい。

上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係る画像処理方法は、
運転者の顔を含む撮像画像を、カメラより受信し、
受信した画像を解析して、該画像に含まれている顔の領域を検出し、
検出した顔の領域の明度を判別し、
判別した明度に基づいて、画像の顔領域の明度が所望のレベルとなるように、前記カメラを制御し、
検出された顔の領域を用いて、運転者の状態を判別する、
ことを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータに、
運転者の顔を含む撮像画像を、カメラより受信し、
受信した画像を解析して、該画像に含まれている顔の領域を検出し、
検出した顔の領域の明度を判別し、
判別した明度に基づいて、画像の顔領域の明度が所望のレベルとなるように、前記カメラを制御し、
検出された顔の領域を用いて、運転者の状態を判別する、
処理を実行させる。

この発明によれば、環境の変化によらず、顔画像の顔領域の明度を適切な値に維持できる。従って、環境の変化によらず、画像の顔領域を解析して、運転者の状態を判別することが可能となる。これにより、運転者への適切な警報の出力が可能となる。

以下、本発明の実施形態に係る車載用画像処理システム１００について説明する。
車載用画像処理システム１００は、運転者を撮影し、撮影した画像から運転者の状態を判別し、必要に応じて、運転者に警報を発するシステムである。

車載用画像処理システム１００は、図１に示すように、運転者を撮影して画像を生成するカメラ１０と、カメラ１０に接続されたＥＣＵ（Engine Control Unit）２０と、ＥＣＵ２０に接続された表示装置３０とを備える。

カメラ１０は、図２に示すように、撮影部１１と、ＣＣＤコントローラ１２と、ＩＦ部１３とを備える。

撮影部１１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device：電荷結合素子）１１１と絞り１１２とを備え、ＣＣＤコントローラ１２によって制御され、運転者の顔を周期的に撮影する。
なお、撮影部１１によって撮影される顔画像は、運転者の顔だけでなく、その背景なども含まれている。

ＣＣＤコントローラ１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備え、ＲＡＭをワークエリアとして、ＲＯＭに格納されている制御プログラムを実行することにより、撮影部１１の動作を制御する。例えば、ＣＣＤコントローラ１２は、撮影部１１のＣＣＤ１１１の撮影および露光の開始／終了、撮像画像の転送等を制御する。また、ＣＣＤコントローラ１２は、絞り１１２の開口の径（開度：絞り値）を制御する。

ＩＦ部１３は、ＥＣＵ２０と通信を行うためのインターフェースである。

ＥＣＵ２０は、車両全体の制御の他、カメラ１０から受信した画像から顔の位置（顔領域）を検出し、検出した顔領域で最適な明度の画像になるような露光時間を算出してＣＣＤコントローラ１２に指示する機能、および、顔画像を解析して運転者の脇見運転、居眠り運転などの危険運転を検出して警報を鳴らす機能を有する電子制御装置である。

ＥＣＵ２０は、ＩＦ部２１と、画像メモリ２２と、ＲＯＭ２３と、ＲＡＭ２４と、表示制御部２５と、ＣＰＵ２６と、スピーカ２７とを備える。

ＩＦ部２１は、カメラ１０と通信を行うためのインターフェースである。

ＲＯＭ２３は、ＣＰＵ２６の動作を制御するための制御プログラム、および、固定データを記憶する。

ＲＯＭ２３に格納される固定データの例を図３を参照して説明する。
ＲＯＭ２３は、図３（ａ）、（ｂ）に示すような、縦エッジ検出用と横エッジ検出用ソーベルフィルタのオペレータを格納する。図３（ａ）、（ｂ）に示す、縦エッジ検出用ソーベルフィルタと横エッジ検出用のソーベルフィルタとは、それぞれ、図３（ｃ）、（ｄ）に示すような縦方向の濃淡差、横方向の濃淡差を強調するためのオペレータである。

また、ＲＯＭ２３は、図３（ｅ）に示すように、顔画像から顔の向きや眼の状態を判別するのに最適な明度の範囲を示す情報（最適明度範囲）を格納する。
また、ＲＯＭ２３は、図３（ｅ）に示すように、カメラ１０のデフォルトの露光時間（初期露光時間（Ｔ_ＩＮＩ））と、露光時間を補正する量（露光補正量（Δｔ））とを格納する。

ＲＡＭ２４は、ＣＰＵ２６のワークエリアとして機能する。
また、ＲＡＭ２４は、カメラ１０の撮影時間（露光時間Ｔ_ｅ）を格納する。この露光時間Ｔ_ｅは、ＣＰＵ２６によってカメラ１０に通知され、カメラ１０はこの露光時間Ｔ_ｅで撮影を行う。なお、初期状態においては、露光時間Ｔ_ｅには初期露光時間Ｔ_ＩＮＩが設定されている。
また、ＲＡＭ２４は、顔画像から検出した顔の両端と上下の位置の座標（ｘ座標、ｙ座標）を記録する。この位置座標より、顔画像の顔領域を特定することができる。

表示制御部２５は、ＣＰＵ２６の制御に従って、表示装置３０を制御する。

ＣＰＵ２６は、ＲＯＭ２３から制御プログラムを読み出して実行することにより、ＥＣＵ２０の動作を制御する。また、ＣＰＵ２６は、カメラ１０が撮影した顔画像を解析して顔領域を検出し、顔領域で顔の向き、および、眼の状態を判別するのに最適な明るさの画像となるように、カメラ１０の露光時間を制御する処理（露光制御処理）を行う。

スピーカ２７は、ＣＰＵ２６の制御のもと、危険運転を行っている運転者に対して警報音を鳴らす。

表示装置３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display)又はＣＲＴ(Cathode Ray Tube)などから構成され、ナビゲーション画像や、警報用の画像等を表示する。

次に、上記車載用画像処理システム１００の動作を説明する。

ユーザの操作等により、車載用画像処理システム１００の動作が開始されると、ＣＣＤコントローラ１２は、撮影部１１の制御を開始する。
具体的には、ＣＣＤコントローラ１２は、所定のタイミング（例えば、１／３０秒）毎に、ＥＣＵ２０より通知された露光時間Ｔ_ｅで撮影するように、撮影部１１のＣＣＤ１１１の露光の開始と終了、撮像画像の転送を制御する。

ＣＣＤ１１１は、ＣＣＤコントローラ１２からの制御により、指示された露光時間Ｔ_ｅだけ露光して、運転者の顔を含む領域を撮影する。そして、撮影した顔画像を、ＩＦ部１３を介してＥＣＵ２０に送信する。

ＥＣＵ２０のＣＰＵ２６は、カメラ１０が撮影した顔画像をＩＦ部２１を介して受信する毎に、図４に示す露光制御処理を開始する。

まず、ＣＰＵ２６は、受信した顔画像から顔の位置を判別する顔位置判別処理を実行する（ステップＳ１）。

図５に示すように、顔位置判別処理は、前処理（ステップＳ１１）と、顔両端検出処理（ステップＳ１２）と、顔上下位置検出処理（ステップＳ１３）とから構成される。

前処理（ステップＳ１１）は、図６に示すように、キャプチャ処理（ステップＳ１１１）と、座標変換処理（ステップＳ１１２）と、ソーベルフィルタ処理（ステップＳ１１３）とから構成される。

キャプチャ処理（ステップＳ１１１）は、ＩＦ部２１が受信した１フレーム分の顔画像を、画像メモリ２２に格納する処理である。

座標変換処理（ステップＳ１１２）は、処理可能な程度に、顔画像の画素を間引く処理である。

ソーベルフィルタ処理（ステップＳ１１３）は、ＲＯＭ２３に格納されている縦エッジ検出用ソーベルフィルタ（図３（ａ））を用いて座標変換後の顔画像を処理して、顔画像内の縦エッジを強調する処理を行い、また、横エッジ検出用ソーベルフィルタ（図３（ｂ））を用いて座標変換後の顔画像を処理して、顔画像内の横エッジを強調する処理を行う処理である。

図５に戻り、顔両端検出処理（ステップＳ１２）は、縦エッジ検出用のオペレータで処理した処理済顔画像について、顔の両端を構成するラインを特定する処理であり、既知の任意の手法を採用することができる。

例えば、図７に示すように、まず、ＣＰＵ２６は、顔両端検出用のヒストグラムを作成する処理を行う（ステップＳ１２１）。このヒストグラム作成処理は、処理済顔画像の各画素の値を縦方向に投影してヒストグラムを作成する処理である。
続いて、ＣＰＵ２６は、このヒストグラムのピーク値の高いものを所定数抽出して、これをソートし（ステップＳ１２２）、ヒストグラム値に基づく、顔の左右両端点を抽出する（ステップＳ１２３）。

次に、ＣＰＵ２６は、端点が２つ（左右両端）抽出されたか否かを判別する（ステップＳ１２４）。２つ抽出されていれば（ステップＳ１２４；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２６は、抽出した２点を顔の左右両端（ｘ座標）として、ＲＡＭ２４に記録する（ステップＳ１２６）。
一方、端点が２つ抽出できていなければ（ステップＳ１２４；Ｎｏ）、ＣＰＵ２６は、２点の距離が、人の顔幅としてもっともらしい間隔を有する組み合わせを抽出する（ステップＳ１２５）。そして、ＣＰＵ２６は、抽出した２点の組を、顔の左右両端（ｘ座標）として、ＲＡＭ２４に記録する（ステップＳ１２６）。

図５に戻り、次のステップＳ１３の顔上下位置検出処理は、上述と同様の処理を横エッジについて行って、顔のほぼ眉の位置（上端）と口の位置（下端）を検出する処理である。例えば、顔上下位置検出処理（ステップＳ１３）は、図８に示すように、ヒストグラム作成処理（ステップＳ１３１）と、目下候補検出処理（ステップＳ１３２）と、顔上下位置算出・記録処理（ステップＳ１３３）と、から構成される。

ヒストグラム作成処理（ステップＳ１３１）は、横エッジ検出用ソーベルフィルタで処理した顔画像の各画素の値を横方向に投影してヒストグラムを作成する処理である。

目下候補検出処理（ステップＳ１３２）は、ヒストグラム値に基づいて、目・眉、口などに対応するヒストグラム値の候補を選択する処理である。

顔上下位置算出・記録処理（ステップＳ１３３）は、選択した候補から、顔の上下端位置（ｙ座標）を検出してＲＡＭ２４に記録する処理である。なお、顔上端位置（ｙ座標）は、例えば、検出した眉から３画素分上の位置（ｙ座標）とし、下端位置は検出した口から３画素分下の位置（ｙ座標）などとして検出すればよい。

図４に戻り、顔位置判別処理（ステップＳ１）が終了した後、ＣＰＵ２６は、露光時間補正処理を実行する（ステップＳ２）。
図９に露光時間補正処理（ステップＳ２）の詳細を示す。

まず、ＣＰＵ２６は、画像メモリ２２に格納した顔画像を読み出す（ステップＳ２１）。

続いてＣＰＵ２６は、読み出した顔画像の平均明度を算出する（ステップＳ２２）。
具体的には、ＣＰＵ２６は、顔画像を構成する画素のうち、顔位置判別処理（ステップＳ１）で記録した顔の両端と上下位置の座標（ｘ座標、ｙ座標）から特定できる顔領域の画素の明度の平均を算出する。なお、ＣＰＵ２６は、顔領域の画像については重みＷ１、他の領域の画素については重みＷ２（＜Ｗ１）の重みを付けて、顔画像全体の明度を求めてもよい。さらに、顔領域を複数に区分し、重みＷ１を区分領域毎に設定してもよい。

続いて、ＣＰＵ２６は、算出した平均明度をＲＯＭ２３に記録されている最適明度範囲と比較して、顔画像（正確には、顔領域の画像）が、顔の向きや眼の状態を判別するのに適切な明るさであるか否かを判別する（ステップＳ２３）。

平均明度が最適明度範囲内であると判別した場合（ステップＳ２３；最適）、顔画像の明度は顔の向きや眼の状態を判別するのに最適であり露光時間を補正する必要はないため、ＣＰＵ２６は、ステップＳ２６に処理を移す。

平均明度が最適明度範囲より小さいと判別した場合（ステップＳ２３；暗すぎ）、顔画像は顔の向きや眼の状態を判別するのに暗すぎて解析が困難となるおそれがある。よって、ＣＰＵ２６は、カメラ１０の露光時間Ｔ_ｅにＲＯＭ２３に記憶されている露光補正量Δｔを加算し、新たな露光時間Ｔ_ｅとしてＲＡＭ２４に格納する（ステップＳ２４）。そして、ステップＳ２６に処理を移す。

平均明度が最適明度範囲より大きいと判別した場合（ステップＳ２３；明るすぎ）、顔画像は顔の向きや眼の状態を判別するのに明るすぎて解析が困難となるおそれがある。よって、ＣＰＵ２６は、カメラ１０の露光時間Ｔ_ｅをＲＯＭ２３に記憶されている露光補正量Δｔだけ減算し、新たな露光時間Ｔ_ｅとしてＲＡＭ２４に格納する（ステップＳ２５）。そして、ステップＳ２６に処理を移す。

ステップＳ２６で、ＣＰＵ２６は、露光時間Ｔ_ｅを示す情報をＲＡＭ２４から読み出して、ＩＦ部２１よりカメラ１０のＣＣＤコントローラ１２に送信する（ステップＳ２６）。以上で、露光時間補正処理（ステップＳ２）は終了し、図４に示す露光制御処理は終了する。

そして、カメラ１０のＣＣＤコントローラ１２は、露光制御処理によって適切に補正された露光時間Ｔ_ｅをＩＦ部１３を介してＥＣＵ２０から受信し、受信した露光時間Ｔ_ｅで撮影するように、撮影部１１を制御する。撮影部１１によって撮影された画像はＥＣＵ２０に送信されて、露光制御処理が繰り返される。

そして、ＥＣＵ２０は、定期的に、画像メモリ２２に格納された運転者の顔画像から、顔の向き、運転者の視線方向、眼の開閉状態を判別して、運転者が脇見運転や居眠り運転などの危険運転をしているかを判別して警告を行う運転者警告処理を行う。

図１０に、運転者警告処理の例を示す。
まず、ＥＣＵ２０のＣＰＵ２６は、画像メモリ２２に格納されている運転者の顔画像のうち、ステップＳ１２６とＳ１３３で特定された顔の両端及び上下位置で区画される顔領域の画像を読み出す（ステップＳ３１）。この顔領域の画像は、上述の露光時間補正処理（ステップＳ２）により、解析に適した明度を有している。

続いて、ＣＰＵ２６は、この顔領域の画像を解析して、運転者が脇見運転や居眠り運転などの危険運転をしているか否かを判別する（ステップＳ３２）。
この危険運転をしているか否かを判別する方法は任意であり、既存の任意の手法を仕様可能である。

例えば、顔領域の画像を解析して、顔の中心の位置を求め、この位置から顔の向きを判別し、顔の向きと車両の正面方向とのずれが所定の値以上でその状態が一定時間以上継続すれば、運転者が脇見運転を行っていると判別することができる。

また、例えば、顔領域の画像を解析して、運転者の目を判別し、目の画像から、視線の方向を検出し、視線の方向と車両の正面方向とのずれが所定の値以上でその状態が一定時間以上継続すれば、運転者が脇見運転を行っていると判別することができる。

また、運転者の目の画像から、眼の開閉を検出し、所定の時間以上、眼が閉じている状態を検出した場合に、運転者が居眠り運転を行っていると判別することができる。

運転者が危険運転をしていないと判別した場合（ステップＳ３２；Ｎｏ）、運転者を警告する必要はなく、運転者警告処理は終了する。
運転者が危険運転をしていると判別した場合（ステップＳ３２；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２６は、運転者を警告するために、スピーカ２７より警報音を発生させ（ステップＳ３３）、運転者警告処理は終了する。

このように、本実施形態では、カメラ１０が撮影した顔画像をＥＣＵ２０に送信する度に、ＥＣＵ２０は、送信された顔画像から顔領域を検出し、検出した顔領域で顔の向きおよび眼の状態を判別するのに最適な明るさになるように露光時間を補正し、補正した露光時間をカメラ１０に通知し、カメラ１０は通知された露光時間で運転者の顔を撮影する。

従って、光環境が変化しても、適切な明度で顔画像を取得することができる。そして、適切な明度を有する顔画像を解析して、顔の向きや眼の状態を正確に判別し、危険運転の有無を正確に判別することができる。従って、光環境が変化しても、危険運転に対する適切な警告を行うことができる。

なお、この発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。

例えば、上記実施形態では、顔画像の顔領域の平均明度が最適明度範囲でない場合に、カメラ１０の露光時間を加算／減算したが（ステップＳ２４、Ｓ２５）、カメラ１０の絞り１１２の開口の径（開度）を変化させるようにしてもよい。即ち、顔画像の顔領域の平均明度が最適明度範囲より高い場合には、絞り１１２の開口の径（開度）をΔφだけ小さくし、顔領域の平均明度が最適明度範囲より低い場合には、絞り１１２の開口の径（開度）をΔφだけ大きくするように制御してもよい。このような構成でも、顔画像の平均明度が最適明度範囲でない場合に、最適な明度になるように、カメラ１０の露光を制御でき、同様な効果を得られる。
さらに、カメラ１０のＣＣＤ１１１の露光時間の調整と絞り１１２の開口の径（開度）の調整とを組み合わせて実施するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、顔領域の平均明度が最適明度範囲でない場合に、露光時間を一定の時間（Δｔ）だけ、或いは、絞り１１２の開度をΔφだけ加算／減算したが（ステップＳ２４、Ｓ２５）、ＣＣＤ１１１の露光量を調整する手法自体は任意である。
例えば、上記実施形態では、顔画像の平均明度が最適明度範囲でない場合に、一定量Δｔ、Δφだけ調整したが、可変量分を調整する手法も可能である。例えば、ＰＩＤ制御により、平均明度と最適明度（の中心値、上限値又は下限値）との偏差ｅに基づいて、ａ・ｅ、ａ・ｅ＋ｂ・∫ｅｄｔ、ａ・ｅ＋ｂ・∫ｅｄｔ＋ｃ・ｄｅ／ｄｔ（ａ，ｂ，ｃは定数）等の式で求めた露光時間や絞りの開口の径に調整するようにしてもよい。

上記実施の形態では、顔画像のうちの眉〜口、左端〜右端の部分を顔領域とし、この顔領域の画像を用いて運転者の状態を判別したが、顔画像の他の領域を運転者の状態の判別に使用することも可能である。例えば、顔の額〜口のエリアを顔領域として使用してもよい。この場合には、額〜口のエリアの明度が画像解析に適した明度となるように、撮像部１１の露光量を調整する。
また、目の画像だけを運転者の状態の判別に使用することも可能である。この場合は、顔画像中の目の近傍の明度が解析に適した明度となるように、撮像部１１の露光量を調整する。
また、顔画像全体を運転者の状態を判別するための解析対象とすることも可能である。

また、上記各実施の形態においては、運転者を撮影する場合にこの発明を適用したが、この発明はこれに限定されず、任意の場面で人間、動物、人形、ロボット等を撮影する処理に広く適用可能である。

また、コンピュータに上述の処理を実行させるためのプログラムを、任意の記録媒体やネットワークを介してＲＯＭに格納するようにしてもよい。

本発明の実施形態に係る車載用画像処理システムのブロック図である。 図１に示すカメラとＥＣＵの構成を示すブロック図である。 ＥＣＵのＲＯＭに格納されている各種データを説明するための図である。 露光制御処理を説明するためのフローチャートである。 図４のフローチャートにおける顔位置判別処理を説明するためのフローチャートである。 図５のフローチャートにおける前処理を説明するためのフローチャートである。 図５のフローチャートにおける顔両端検出処理を説明するためのフローチャートである。 図５のフローチャートにおける顔上下位置検出処理を説明するためのフローチャートである。 図４のフローチャートにおける露光時間補正処理を説明するためのフローチャートである。 運転者警告処理を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１０ カメラ
１１ 撮影部
１２ ＣＣＤコントローラ
１３ ＩＦ部
２０ ＥＣＵ
２１ ＩＦ部（顔画像受信手段）
２２ 画像メモリ
２３ ＲＯＭ
２４ ＲＡＭ
２５ 表示制御部
２６ ＣＰＵ（顔領域検出手段、明度判別手段、カメラ制御手段、警報手段）
２７ スピーカ（警報手段）
３０ 表示装置
１００ 車載用画像処理システム
１１１ ＣＣＤ
１１２ 絞り

Claims (7)

1. 運転者の顔を含む撮像画像を、カメラより受信する顔画像受信手段と、
   前記顔画像受信手段で受信した画像を解析して、該画像に含まれている顔の領域を検出する顔領域検出手段と、
   前記顔領域検出手段で検出した顔領域の明度を判別する明度判別手段と、
   前記明度判別手段で求めた顔領域の明度に基づいて、顔領域の明度が所定レベルとなるように、前記カメラを制御するカメラ制御手段と、
   前記顔領域検出手段で検出された顔領域の画像を用いて、運転者の状態を判別し、判別した状態に基づいて、警報を出力する警報手段と、
   を備えることを特徴とする車載用画像処理装置。
2. 前記明度判別手段は、前記顔領域検出手段で検出した顔領域に他の領域よりも重い重みを付し、画像の明度の重み付け平均を求める手段から構成される、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車載用画像処理装置。
3. 前記カメラは、運転者を周期的に撮像して撮像画像を前記顔画像受信手段に供給し、
   前記カメラ制御手段は、前記明度判別手段が判別した明度に応じて、前記カメラの露光量を制御する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車載用画像処理装置。
4. 前記カメラは、運転者を周期的に撮像して撮像画像を前記顔画像受信手段に供給し、
   前記カメラ制御手段は、
   前記明度判別手段が判別した明度が第１の基準値よりも大きいときに前記カメラの露光時間を短く又は絞りの径を小さくし、
   前記明度判別手段が判別した明度が該第１の基準値よりも小さい第２の基準値よりも小さいときに前記カメラの露光時間を長く又は絞りの径を大きくする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車載用画像処理装置。
5. 前記警報手段は、
   前記顔領域検出手段で検出された顔領域の画像を用いて、運転者の顔向き、視線の方向、目の開閉状態、の少なくとも１つを判別し、判別結果に基づいて、警報を発する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車載用画像処理装置。
6. 運転者の顔を含む撮像画像を、カメラより受信し、
   受信した画像を解析して、該画像に含まれている顔の領域を検出し、
   検出した顔の領域の明度を判別し、
   判別した明度に基づいて、画像の顔領域の明度が所望のレベルとなるように、前記カメラを制御し、
   検出された顔の領域を用いて、運転者の状態を判別する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
7. コンピュータに、
   運転者の顔を含む撮像画像を、カメラより受信し、
   受信した画像を解析して、該画像に含まれている顔の領域を検出し、
   検出した顔の領域の明度を判別し、
   判別した明度に基づいて、画像の顔領域の明度が所望のレベルとなるように、前記カメラを制御し、
   検出された顔の領域を用いて、運転者の状態を判別する、
   処理を実行させるプログラム。

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