JP2012037934A - 視線検出装置、視線検出方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】顔検出部1100は、画像データから顔を検出する。特徴量抽出部1300は、顔の向きに対応する特徴量を画像データから抽出する。視線信頼度算出部1400は、顔検出部1100により検出された顔に基づいて視線の信頼度を算出する。目選択部1500は、視線の信頼度に応じて目を選択する。目領域特徴量抽出部1600は、選択された目の目領域の特徴量を画像データから抽出する。視線推定部1700は、顔の向きに対応する特徴量と目領域の特徴量とに基づいて視線を推定する。
【選択図】図1
Description
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条件(1):目尻特徴点のY座標−目頭特徴点のY座標<Th1
条件(2):上瞼特徴点のX座標−下瞼特徴点のX座標<Th2
条件(3)(目尻特徴点のX座標+目頭特徴点のX座標)/2−上瞼特徴点のX座標<Th3
条件(4):目尻特徴点のX座標+目頭特徴点のX座標)/2−下瞼特徴点のX座標<Th4
また、条件(1)〜(4)に対して夫々閾値処理を実施するのではなくて、条件(1)〜(4)の左辺の値そのものを視線の信頼度とするようにしてもよい。この場合には、逆に0に近い程、信頼できる意味を持つようになる。ステップS2201でも同様、視線信頼度算出部1400は、右目の特徴点(目尻、目頭、上瞼、下瞼)位置に基づいて、第2の視線の信頼度の算出を行う。
V. Vapnik. “Statistical Learning Theory”, John Wiley & Sons, 1998
例えば図11に示すように、左向き(−60度〜−30度)、正面向き(−30度〜30度)、右向き(30度〜60度)の3つのパターンを分類する識別器を予め用意しておく。具体的には、左向きをポジティブデータ、それ以外をネガティブデータ、正面向きをポジティブデータ、それ以外をネガティブデータ等として3つの識別器を用意しておく。そして、3つの識別器のうち、最も高い値を算出した識別器に対応する顔の向きを人物の顔の向きとして決定する方法である。なお、本実施形態では、顔の向きの分解能を3つとしたが、本発明がその3つに限られるわけではない。また、左向きを−60度〜−30度、正面向きを−30度〜30度、右向きを30度〜60度として定義したが、これに限られるわけではない。
視線総合推定値=第1の視線の信頼度×第1の視線推定値+第2の視線の信頼度×第2の視線推定値
Claims (12)
- 画像データから顔を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記顔の向きに対応する特徴量を前記画像データから抽出する第1の抽出手段と、
前記検出手段により検出された前記顔に基づいて視線の信頼度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された視線の信頼度に応じて目を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された目の目領域の特徴量を前記画像データから抽出する第2の抽出手段と、
前記顔の向きに対応する特徴量と前記目領域の特徴量とに基づいて視線を推定する推定手段とを有することを特徴とする視線検出装置。 - 画像データから顔を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記顔の向きに対応する特徴量を前記画像データから抽出する第1の抽出手段と、
前記顔の右目領域の特徴量と左目領域の特徴量とを前記画像データから抽出する第2の抽出手段と、
前記顔の向きに対応する特徴量と前記右目領域の特徴量とに基づいて第1の視線を推定するとともに、前記顔の向きに対応する特徴量と前記左目領域の特徴量とに基づいて第2の視線を推定する第1の推定手段と、
前記第1の推定手段により推定された前記第1の視線と前記第2の視線とに基づいて視線を推定する第2の推定手段とを有することを特徴とする視線検出装置。 - 前記検出手段により検出された前記顔に基づいて、前記第1の視線の信頼度と前記第2の視線の信頼度とを算出する算出手段を更に有し、
前記第2の推定手段は、前記第1の視線について前記第1の視線の信頼度に応じた重み付けを行うとともに、前記第2の視線について前記第2の視線の信頼度に応じた重み付けを行って視線を推定することを特徴とする請求項2に記載の視線検出装置。 - 前記算出手段は、前記顔の器官の空間的な配置関係に基づいて視線の信頼度を算出することを特徴とする請求項1又は3に記載の視線検出装置。
- 前記算出手段は、前記顔の器官の分布に基づいて視線の信頼度を算出することを特徴とする請求項1又は3に記載の視線検出装置。
- 前記算出手段は、前記顔の目又は瞳の大きさに基づいて視線の信頼度を算出することを特徴とする請求項1又は3に記載の視線検出装置。
- 前記算出手段は、前記第1の抽出手段により抽出された前記顔の向きに対応する特徴量に基づいて視線の信頼度を算出することを特徴とする請求項1又は3に記載の視線検出装置。
- 前記特徴量は、エッジ、輝度、色、周波数、及び、これらのヒストグラムのうちの少なくとも何れかであることを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の視線検出装置。
- 視線検出装置によって実行される視線検出方法であって、
画像データから顔を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記顔の向きに対応する特徴量を前記画像データから抽出する第1の抽出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記顔に基づいて視線の信頼度を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出された視線の信頼度に応じて目を選択する選択ステップと、
前記選択ステップにより選択された目の目領域の特徴量を前記画像データから抽出する第2の抽出ステップと、
前記顔の向きに対応する特徴量と前記目領域の特徴量とに基づいて視線を推定する推定ステップとを含むことを特徴とする視線検出方法。 - 視線検出装置によって実行される視線検出方法であって、
画像データから顔を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記顔の向きに対応する特徴量を前記画像データから抽出する第1の抽出ステップと、
前記顔の右目領域の特徴量と左目領域の特徴量とを前記画像データから抽出する第2の抽出ステップと、
前記顔の向きに対応する特徴量と前記右目領域の特徴量とに基づいて第1の視線を推定するとともに、前記顔の向きに対応する特徴量と前記左目領域の特徴量とに基づいて第2の視線を推定する第1の推定ステップと、
前記第1の推定ステップにより推定された前記第1の視線と前記第2の視線とに基づいて視線を推定する第2の推定ステップとを含むことを特徴とする視線検出方法。 - 画像データから顔を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記顔の向きに対応する特徴量を前記画像データから抽出する第1の抽出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記顔に基づいて視線の信頼度を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出された視線の信頼度に応じて目を選択する選択ステップと、
前記選択ステップにより選択された目の目領域の特徴量を前記画像データから抽出する第2の抽出ステップと、
前記顔の向きに対応する特徴量と前記目領域の特徴量とに基づいて視線を推定する推定ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 画像データから顔を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記顔の向きに対応する特徴量を前記画像データから抽出する第1の抽出ステップと、
前記顔の右目領域の特徴量と左目領域の特徴量とを前記画像データから抽出する第2の抽出ステップと、
前記顔の向きに対応する特徴量と前記右目領域の特徴量とに基づいて第1の視線を推定するとともに、前記顔の向きに対応する特徴量と前記左目領域の特徴量とに基づいて第2の視線を推定する第1の推定ステップと、
前記第1の推定ステップにより推定された前記第1の視線と前記第2の視線とに基づいて視線を推定する第2の推定ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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