JP2013225205A - 喫煙検出装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】運転者の喫煙状態の検出を、簡易な構成でしかも精度良く検出できる喫煙検出装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】通常のドライバモニタシステム１で用いられるカメラ９等の装置を用いて、人の顔画像を撮影し、その顔画像からタバコを検出できるので、赤外線カメラのような特別の装置が不要であり、装置を簡易化して、コストの低減を図ることができる。また、喫煙中のタバコが存在していると予想される口や鼻の近傍の喫煙領域を設定し、その領域内においてタバコを検出するので、喫煙状態の判定精度が高い。更に、タバコの先端部の輝度でも判定を行うので、一層判定精度を高めることができる。
【選択図】図３

Description

本発明は、例えば自動車のドライバ（運転者）の顔の画像（顔画像）を撮像し、その顔画像から運転者の喫煙状態を把握できる喫煙検出装置及びプログラムに関する。

従来より、例えば脇見や居眠りなどといった運転操作上好ましくない運転者の状態を検出するためや運転者の個人認証を行うために、投光器から運転者の顔に向けて近赤外光を照射し、カメラによって運転者の顔を撮影して顔画像を取得し、その顔画像を解析することによって運転者の状態を検知したり個人認証を行うドライバモニタシステムが知られている。

また、近年のドライバモニタシステムでは、運転者の喫煙状態を、タバコの先端の高温の燃焼部分を赤外線カメラ（温度センサ）で検知することによって検出して、エアコンを作動させる空調制御を行ったり、タバコのポイ捨て検知を行う技術が提案されている（下記特許文献１〜３参照）。

特開２０１０−２１８４９４号公報 特開２００９−１５５１９号公報 特開２００９−２３４００号公報

しかしながら、上述した従来技術では、赤外線カメラを用いて喫煙状態を検知するので、通常のカメラによるドライバモニタシステムに加えて赤外線カメラが必要であり、装置が複雑化するとともに、コストが上昇するという問題があった。

また、装置を簡易化するために、赤外線カメラを使用しない場合には、喫煙状態の検知の精度が低いという問題があった。
本発明は上記問題点を解決するものであり、その目的は、運転者の喫煙状態の検出を、簡易な構成でしかも精度良く検出できる喫煙検出装置及びプログラムを提供することである。

（１）請求項１の発明は、人を撮影する撮像部からの画像情報に基づいて、前記人の喫煙状態を検出する喫煙検出装置であって、前記人の顔を撮影した顔画像に基づいて、喫煙中のタバコが存在すると予想される喫煙領域を設定する喫煙境域設定手段と、前記喫煙領域における画像から、前記タバコを検出するタバコ検出手段と、前記喫煙領域に前記タバコが存在する場合には、前記喫煙状態であると推定する喫煙推定手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明では、人の顔を撮影した顔画像に基づいて、喫煙中のタバコが存在すると予想される喫煙領域を設定し、その喫煙領域における画像からタバコの検出を行い、その喫煙領域にタバコが存在する場合には、喫煙状態であると推定する。

つまり、本発明では、通常のドライバモニタで用いられるカメラ等の装置を用いて、人の顔画像を撮影し、その顔画像からタバコを検出できるので、赤外線カメラのような特別の装置が不要であり、装置を簡易化して、コストの低減を図ることができる。

また、通常、喫煙中のタバコが存在していると予想される例えば口や鼻の近傍の喫煙領域を設定し、その領域内においてタバコを検出できれば、喫煙状態と推定できるので、判定精度が高いという利点がある。

なお、ここでは、喫煙領域にタバコが存在する場合には、タバコに火がついている慨然性が高いとして、喫煙状態であると推定しているが、後述する様に、実際に火が付けられているか否かの判定を加味することにより、一層精度の高い判定を行うことができる。

（２）請求項２の発明では、前記喫煙領域は、前記顔画像の全領域より小さな領域において、口の領域及び鼻の領域のうち少なくとも一方の領域を含むことを特徴とする。
本発明は、好ましい喫煙領域を例示している。通常、喫煙状態の場合には、タバコは口や鼻の周辺に存在すると推定できる。よって、喫煙中のタバコが存在する可能性が高い口や鼻の周辺の喫煙領域を設定することにより、精度の高い喫煙判定を行うことができる。

（３）請求項３の発明では、前記タバコ検出手段は、前記喫煙領域における画像と、予め設定されたタバコをくわえていない基礎画像とを比較して、前記タバコの画像を抽出することにより、前記タバコを検出すること特徴とする。

人が喫煙している画像と喫煙していない画像とを比較すると、喫煙している画像では、タバコの画像が存在しているはずである。従って、予め喫煙していない基礎画像を求めておき、その基礎画像と喫煙判定を行う画像と比較することにより、（喫煙している場合には）タバコの画像を容易に抽出することができる。これにより、タバコの検出を行うことができる。

なお、タバコの色は通常は白色であり、顔の色（輝度）とは異なるので、タバコの抽出は容易である。
（４）請求項４の発明では、前記喫煙推定手段は、前記抽出したタバコの画像に基づいて、前記タバコの先端部における輝度を求め、この先端部の輝度に基づいて、前記喫煙状態の判定を行うことを特徴とする。

タバコに火が付けられている場合には、タバコの先端部が（例えば先端部以外の箇所より）明るく輝く。よって、このタバコの先端部の輝度に基づいて、喫煙状態を正確に判定することができる。

（５）請求項５の発明では、前記喫煙推定手段は、前記タバコの先端部における輝度が、所定値以上の場合には、前記喫煙状態と判定することを特徴とする。
ここでは、タバコの先端部における輝度が、タバコに火を付けた状態を示す値よりも大きな場合には、喫煙状態と判定するので、精度の良い喫煙判定を行うことができる。

（６）請求項６の発明では、前記喫煙推定手段は、前記タバコの先端部における輝度が該先端部以外の輝度より所定値以上大きな場合には、前記喫煙状態と判定することを特徴とする。

ここでは、タバコの先端部における輝度が他の部分の輝度よりも大きな場合には、喫煙状態と判定するので、精度の良い喫煙判定を行うことができる。
（７）請求項７の発明では、前記撮像部による撮影は、近赤外光を照射して行うことを特徴とする。

近赤外光を照射した対象物を通常のドライバモニタで使用されるカメラ（例えばＣＣＤカメラ）で撮影すると、（可視光で撮影した場合に比べて）白い部分が明るく写る。一方、タバコは通常白いので、近赤外光で撮影することにより、精度良くタバコを検出することができる。

（８）請求項８の発明では、コンピュータを、請求項１に記載の前記喫煙境域設定手段、前記タバコ検出手段、前記喫煙推定手段として機能させるためのプログラムを特徴とする。

つまり、喫煙境域設定手段、タバコ検出手段、喫煙推定手段は、コンピュータのプログラムにより実行される処理により実現することができる。
このようなプログラムの場合、例えば、ＦＤ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として本プログラムを記録しておき、そのＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータに組み込んで用いても良い。

実施例１の喫煙検出装置の機能を有するドライバモニタシステム構成を示す説明図である。 カメラと投光器と運転者との位置関係を示す説明図である。 喫煙検出装置の電気的構成を示すブロック図である。 （ａ）はＡＡＭにより形成されたマスクを示す説明図、（ｂ）はマスクの口及び鼻の領域を示す説明図である。 （ａ）は喫煙領域における登録輝度分布を示す説明図、（ｂ）は現フレームの喫煙領域における輝度分布を示す説明図、（ｃ）は（ａ）の画像と（ｂ）の画像との差分を示す差分画像である。 喫煙領域を小領域に区分し、各小領域における輝度の配置（輝度分布）を示す説明図である。 タバコの先端部とそれ以外部分とを示す説明図である。 喫煙検出装置の処理内容である輝度分布登録ルーチンを示すフローチャートである。 喫煙検出装置の処理内容である喫煙検出ルーチンを示すフローチャートである。

以下に本発明の喫煙検出装置の実施例を図面と共に説明する。

ａ）まず、本実施例の喫煙検出装置を搭載した車両のシステム構成を、図１〜図３に基づいて説明する。
図１に示す様に、車両（自動車）には、ドライバ（運転者）の居眠りや脇見等の状態を検出したり個人認証などを行うために、運転者の顔画像を撮像して、その顔画像を解析するドライバモニタシステム１が搭載されており、本実施例では、このドライバモニタシステム１が喫煙検出装置として用いられる。

このドライバモニタシステム１は、例えば、ダッシュモード３のメータ（図示せず）の近傍に配置された撮像部５と撮像部５等の動作を制御する制御部７とを備えている。
図２に示す様に、前記撮像部５は、運転者の顔を撮像するカメラ９と、運転者の顔等に光を照射する撮像用の一対の投光器１１ａ、１１ｂ（１１と総称する）とを備えている。

このうち、カメラ９は、近赤外光により画像の撮像を行うことが可能な（即ち近赤外光に対して一定の感度を持つ）例えばＣＣＤカメラであり、例えば運転者の顔を正面斜め下方より撮像が可能な様に配置されている。

投光器１１は、例えば近赤外ＬＥＤからなり、近赤外光を運転者の顔に向けて照射するように、カメラ９とほぼ同軸となる様に配置されている。なお、その照射領域は、運転者の顔を中心にほぼ円錐状である。

ｂ）次に、ドライバモニタシステム１の電気的構成について、図３に基づいて説明する。
図３に示す様に、ドライバモニタシステム１は、上述したカメラ９及び投光器１１を有する撮像部５と、撮像部５等を制御する制御部７とを備えており、この制御部７には、制御部７からの制御信号によって制御される装置として、エアコン１３、スピーカ２５、パワーウインド１７、空気清浄機１９等が接続されている。

このうち、制御部７は、周知のマイクロコンピュータを備えた電子制御装置であり、カメラ９からの画像信号に基づいて、画像処理等を行うとともに、後述する様に、運転者の喫煙状態の検出や、その検出結果に応じた各種の制御を行うものである。

ｃ）次に、ドライバモニタシステム１のうち、喫煙検出装置として実施される処理の原理について、図４〜図７に基づいて説明する。
・本実施例の喫煙検出装置では、まず、カメラによって運転者の顔を撮影し、その撮影した画像から運転者の顔を示す顔画像を取得する。

この顔画像の取得方法としては、例えば特開２００８−２７６３２８号公報に記載の様な周知の手法を採用できる。この手法とは、その公報の段落［００３０］〜［００３２］に記載の様に、画像における運転者の顔の部分の輝度と運転者の背景の画像の輝度との違いに基づいて、運転者の顔の画像（顔画像）を抽出する技術である。

・次に、上述の様にして得られた顔画像に対して、図４（ａ）に示す様に、例えば顔の目や口や鼻等のパーツを区分するような線分（ワイヤーフレーム）からなるマスクパターンを有するマスクを形成する。

このマスクは、顔画像の特徴点を結ぶ三角形（三角パッチ）を組み合わせた図形（顔パッチ図面）によって表される。
この顔画像における特徴点とは、顔において、例えば目の端や口の端など、画像上周囲とは明瞭に異なる特徴のある（特に顔の判別に有用な）点を示しており、更には、この特徴点から得られた２次的な点（例えば特徴点間の特定の位置の点など）も特徴点に含めることもある。なお、任意の顔画像において、特徴点は、例えば周知のエッジ検出処理などによって求めることができる。

この様なマスクパターンを形成する手法としては、例えば周知のＡＡＭ（Active Appearance Models）の手法を利用できる（例えば、Edwards, G., Taylor, C. J. and Cootes, T. F.: Interpreting Face Images using Active Appearance Models, In IEEE Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition 1998, pp.300-305, Japan, (1998).参照）。

このＡＡＭは、顔の表情やトラッキングや顔の認識などに主に使用される技術であり、ある特徴点群の配置を基本形状として、その基本形状からの見え方の変化を表現した２次元空間における公知の顔画像モデルである。以下に、簡単に、ＡＡＭの手法について説明する。

(1)学習用の顔画像について、その特徴点（目じり、鼻頭、口の端等）を設定し、モデルを作製する。この時点で、どの特徴点がどの部位を示しているかかが分かる。
(2)次に、学習用の輝度情報を登録する。

(3)次に、主成分分析により算出した主成分ベクトルに基づき、各特徴点を変化させる。
(4)次に、登録した顔の輝度情報を、前記(3)に基づいて変化させ、現フレームでの入力画像と登録された輝度情報の輝度値（登録輝度値）が一致するように、繰り返し前記(3)の処理を行う。

(5)次に、輝度値が最も近くなった位置を、モデルフィッティング位置（即ち、マスクが現フレームでの顔画像にフィットすると推定された位置）とする。
そして、前記(1)で予めどの特徴点がどの部位かが分かるので、この(5)の処理後に、各部位ごとに線を引くことにより、前記図４（ａ）に示すようなマスクを形成できる。

(6)次に、上述の様に好適にマスクを形成できた場合には、そのことを示すマスク有効フラグを設定する。
具体的には、マスク有効フラグの設定は、例えば、フィッティング時の登録輝度値と入力画像の輝度値との差の閾値処理により決定する。即ち、このマスク有効フラグとは、正確にマスクが現フレームでの顔画像にフィッティングしたか否かを示すフラグである。

・次に、図４（ｂ）に示す様に、前記顔画像において、運転者が喫煙中のタバコが存在する領域を定めるために、口と鼻との領域（同図でグレー部分）を区分する。なお、口と鼻との領域とは、口と鼻の外周を示す特徴点を結ぶ領域である。

・次に、この口の領域と鼻の領域とを含む様に、喫煙中のタバコが存在すると予想される喫煙領域を設定する。
具体的には、例えば図５（ａ）に示す様な長方形の喫煙領域を設定する。つまり、鼻の領域の上端を喫煙領域の上端とし、口の領域の下端より所定値（所定数の画素）分下方を喫煙領域の下端とし、口の領域の左端を喫煙領域の左端とし、口の領域の右端を喫煙領域の右端とする。これにより、長方形の喫煙領域が設定される。

なお、カメラ９との顔との位置関係によっては、顔画像の大きさが変化するので、顔画像の大きさの変化に合わせて、喫煙領域が一定の大きさになるように、適宜、拡大・縮小する。

また、この喫煙領域は、実験等によって得られたデータに基づいて、喫煙中のタバコが存在する可能性が高いと判断された領域であり、更に各上下端や左右端において、適宜領域を増やしたり減らすことが可能である。また、これとは別に、例えば口の中心（例えば面積中心）を中心とした多角形や円形の領域など、適宜、喫煙領域を設定することができる。

次に、前記喫煙領域を、例えば図６に示す様に、縦Ｍ×横Ｎの行列で示される多数の小領域（配列要素）に区分し、その領域における輝度値を記憶する。例えば、その小領域における各画素の輝度値の平均値を記憶する。これにより、喫煙領域は、前記図６に示す様な輝度の分布（輝度分布）として表現することができる。なお、各画素毎に輝度値を求めて輝度分布を作製してもよい。

また、単一のフレームにおける画像だけでは、データの信頼性が低いので、ここでは、複数のフレームにおける配列要素のデータを蓄積する。
例えば、各フレーム毎に得られる前記図６の輝度分布を、各配列要素毎に加算し、必要なデータ数を蓄積する。例えば３０フレーム分のデータが蓄積された場合を、十分なデータ数が得られたとする。

・そして、前記図５（ａ）に示す様なタバコを吸っていない場合の喫煙領域の画像を、登録輝度分布（基礎画像）として記憶しておき、その基礎画像と実際に喫煙を検出する現フレームにおける喫煙領域の画像（図５（ｂ）参照）とを比較する。

具体的には、登録輝度分布と現フレームの輝度分布との差分を求める。これにより、タバコをくわえている場合には、タバコの部分の画像が異なるので、例えば図５（ｃ）に示すような画像（差分画像）が得られる。

従って、この差分画像から、タバコが加えられているか否かの判定ができる。即ち、喫煙状態の推定が可能となる。
・更に、図７に示す様に、タバコの先端部（タバコの軸方向における一方の端部）と、それ以外の箇所（基端部）との輝度の違いを求める。例えば先端部と基端部との平均の輝度の違いを求め、この輝度の違いが所定の以上の大きな場合には、タバコの先端に火が付けられていると確定することができる。

つまり、タバコに火がつけられている場合には、タバコの先端部の輝度が他の部分の輝度に比べて大きく上昇するので、この輝度の違いによって喫煙の有無を判断することができる。

或いは、タバコに火が付けられている場合には、その輝度は非常に大きなものであるので、単に先端部の輝度の大きさから、喫煙の有無を判定してもよい。
なお、タバコの先端部の検出は、タバコの軸方向におけるどちら一方の端部を、先端からの所定距離で区分すればよい。この距離は、実験等で火により輝度が上昇する領域を求めておけばよい。

ここで、軸方向のどちら側を先端部とするかは、どちらを先端部としても喫煙の判定は可能であるが、例えば口の中心よりも遠い方を先端部とすることが望ましい。
ｄ）次に、喫煙検出装置で実施される処理方法について、図８、図９に基づいて説明する。

＜輝度分布登録ルーチン＞
このルーチンは、予めタバコを吸っていない状態の顔画像に基づいて、前記図６に示した様な喫煙領域の輝度分布を登録するための処理を示している。

図８に示す様に、まず、ステップ（Ｓ）１００では、カメラ９によって撮影された画像に基づいて、上述した様にして顔画像を取得する。
続くステップ１１０では、前記ＡＡＭの技術により、顔画像から特徴点を求めて、前記図４（ａ）に示す様なマスクを作製する。

続くステップ１２０では、マスク有効フラグがたっているか（設定されているか）否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１３０に進み、一方否定判断されると前記ステップ１００に戻り、同様な処理を繰り返す。

ステップ１３０では、好適にマスクが形成されたので、そのマスクにおける口及び鼻を含む喫煙領域を設定し、前記図６に示す様な喫煙領域の輝度分布を作製する。
続くステップ１４０では、作製した輝度分布を蓄積する。即ちフレームの輝度分布を、各配列要素毎に加算する。

続くステップ１５０では、データが必要分（例えば３０フレーム分）溜まったか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１６０に進み、一方否定判断されると前記ステップ１００に戻り、同様な処理を繰り返す。

ステップ１６０では、データが必要分溜まったので、通常時（非喫煙時）の口及び鼻を含む喫煙領域における輝度分布として登録する。
続くステップ１７０では、後述する喫煙検出ルーチンに移行し、一旦本処理を終了する。

＜喫煙検出ルーチン＞
このルーチンは、撮影された運転者の顔画像に基づいて、喫煙状態を検出する処理を示している。

実際に運転者の喫煙状態の検出を行う場合には、図９のステップ２００に示す様に、まず、運転者の顔を撮影して、その顔画像を取得する。
続くステップ２１０では、前記ＡＡＭの技術により、顔画像から特徴点を求めて、前記図４（ａ）に示す様なマスクを作製する。

続くステップ２２０では、マスク有効フラグがたっているか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２３０に進み、一方否定判断されると前記ステップ２００に戻り、同様な処理を繰り返す。

ステップ２３０では、マスクにおける口及び鼻を含む喫煙領域を設定し、その喫煙領域の輝度分布を作製する。
続くステップ２４０では、作製した現フレームにおける輝度分布と、前記輝度分布作製ルーチンにて作製した登録輝度分布の差分を算出する。

なお、ここでは、タバコの検出を確実に行うために、一定以上の輝度の差がある領域をタバコの画像として抽出する。
続くステップ２５０では、差分領域から、前記図５（ｃ）に示す様なタバコの形状が検出できたか否かを判定する。例えば実際のタバコに相当する所定の長さと幅を有する長尺の画像（長尺の長方形の画像）が抽出できたか否かを判定する。

ここで肯定判断されると、「喫煙状態の可能性がある」としてステップ２６０に進み、一方否定判断されると、「喫煙状態ではない」として前記ステップ２００に戻り、同様な処理を繰り返す。

ステップ２６０では、喫煙状態である可能性が高いので、その確認のために、（火がついている可能性が高い）タバコの先端部を検出する。即ち、タバコの先端から所定範囲の領域の明るさ（例えばその範囲の画素の輝度の平均値）を検出する。

続くステップ２７０では、タバコの先端部が強く光っているか否かを判定する。例えばタバコの先端部の輝度が所定の判定値以上の場合、或いは、タバコの先端部と先端部以外の箇所との輝度（平均値）の差が所定以上の場合には、タバコの先端部が強く光っていると判定する。

ここで肯定判断されると、「喫煙状態である」としてステップ２８０に進み、一方否定判断されると、再度確認するために前記ステップ２００に戻り、同様な処理を繰り返す。
ステップ２８０では、喫煙状態であると判定し、例えば喫煙確定フラグをセットする。

続くステップ２９０、３００、３１０では、喫煙状態であるとの判定に基づいた各処理を行い、以下上述した処理を繰り返す。
なお、各ステップ２９０、３００、３１０の処理は、少なくとも１種を実行すればよく、その順番も適宜選択することができる。

具体的には、ステップ２９０では、喫煙中であるので、車内の空気を浄化するために、空気清浄機１９を作動させる。
ステップ３００では、スピーカ１５を駆動して、例えば「健康に注意しましょう」などの警報を出力する。

ステップ３１０では、煙を車外に放出するために、パワーウインド１７を駆動して、窓を少し開ける制御を行う。
なお、これ以外に、例えばエアコン１３を制御して、空気の循環性を高め、空気の浄化を促進させてもよい。

ｅ）この様に、本実施例では、通常のドライバモニタシステム１で用いられるカメラ９等の装置を用いて、人の顔画像を撮影し、その顔画像からタバコを検出できるので、赤外線カメラのような特別の装置が不要であり、装置を簡易化して、コストの低減を図ることができる。

また、通常、喫煙中のタバコが存在していると予想される例えば口や鼻の近傍の喫煙領域を設定し、その領域内においてタバコを検出できれば、喫煙状態と推定できるので、判定精度が高いという利点がある。

更に、喫煙状態の場合には、タバコは口や鼻の周辺に存在すると推定できるが、本実施例では、喫煙中のタバコが存在する可能性が高い口や鼻の周辺の喫煙領域を設定することにより、精度の高い喫煙判定を行うことができる。

また、人が喫煙している画像と喫煙していない画像とを比較すると、喫煙している画像では、タバコの画像が存在しているはずである。従って、本実施例では、予め喫煙していない画像を求めておき、その画像と喫煙判定を行う画像と比較することにより、（喫煙している場合には）タバコの画像を抽出することができる。これにより、タバコの検出を精度良く行うことができる。

特に、本実施例では、近赤外光を照射して撮影すると、タバコの白い部分が明るい画像が得られる。よって、タバコの抽出を容易に行うことができる。
更に、タバコに火が付けられている場合には、タバコの先端部が明るく輝く。よって、本実施例では、このタバコの先端部の輝度を検出し、その輝度に基づいて、喫煙状態を一層正確に判定することができる。
［特許請求の範囲と実施例との対応］
喫煙領域設定手段はステップ２３０等に、タバコ検出手段はステップ２４０等に、喫煙推定手段はステップ２５０〜２７０等に、それぞれ対応する。

尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
例えば、上述した喫煙検出装置の前記図８及び図９に示す様な各処理を行うコンピュータのプログラムも、本発明の範囲である。つまり、上述した喫煙検出装置の機能は、コンピュータのプログラムにより実行される処理により実現することができる。

１…ドライバモニタシステム
５…撮像部
７…制御部
９、９ａ、９ｂ…カメラ
１１…投光器

Claims (8)

1. 人を撮影する撮像部からの画像情報に基づいて、前記人の喫煙状態を検出する喫煙検出装置であって、
   前記人の顔を撮影した顔画像に基づいて、喫煙中のタバコが存在すると予想される喫煙領域を設定する喫煙境域設定手段と、
   前記喫煙領域における画像から、前記タバコを検出するタバコ検出手段と、
   前記喫煙領域に前記タバコが存在する場合には、前記喫煙状態であると推定する喫煙推定手段と、
   を備えたことを特徴とする喫煙検出装置。
2. 前記喫煙領域は、前記顔画像の全領域より小さな領域において、口の領域及び鼻の領域のうち少なくとも一方の領域を含むことを特徴とする請求項１に記載の喫煙検出装置。
3. 前記タバコ検出手段は、前記喫煙領域における画像と、予め設定されたタバコをくわえていない基礎画像とを比較して、前記タバコの画像を抽出することにより、前記タバコを検出すること特徴とする請求項１又は２に記載の喫煙検出装置。
4. 前記喫煙推定手段は、前記抽出したタバコの画像に基づいて、前記タバコの先端部における輝度を求め、この先端部の輝度に基づいて、前記喫煙状態の判定を行うことを特徴とする請求項３に記載の喫煙検出装置。
5. 前記喫煙推定手段は、前記タバコの先端部における輝度が、所定値以上の場合には、前記喫煙状態と判定することを特徴とする請求項４に記載の喫煙検出装置。
6. 前記喫煙推定手段は、前記タバコの先端部における輝度が該先端部以外の輝度より所定値以上大きな場合には、前記喫煙状態と判定することを特徴とする請求項４に記載の喫煙検出装置。
7. 前記撮像部による撮影は、近赤外光を照射して行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の喫煙検出装置。
8. コンピュータを、請求項１に記載の前記喫煙境域設定手段、前記タバコ検出手段、前記喫煙推定手段として機能させるためのプログラム。