JP2015047427A - 視線検出装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】 角膜反射光のスポット画像を得る画素の数が少なくても、スポット画像の中心を高精度に検出できる視線検出装置を提供する。
【解決手段】 カメラで撮影した人の目の画像から瞳孔画像を抽出して瞳孔中心算出部25で瞳孔の中心が算出される。目の角膜からの反射光のスポット像は、角膜反射光中心検出部26でその中心が算出される。ここでは、二次関数補間手段26aが設けられており、隣接する限られた数の画素の中心の座標と、この画素で得られる輝度信号の強度とから二次関数補間によって二次関数が求められ、その極値を得る座標から角膜反射光の中心が求められる。視線方向算出部28では、角膜中心と角膜反射光の中心とから視線方向が算出される。
【選択図】図1

Description

本発明は、目を含む顔の画像を取得し、瞳孔中心と角膜反射光の中心とから視線の向きを算出する視線検出装置に関する。
特許文献1に視線検出装置の発明が開示されている。
この視線検出装置は、目を含む顔面に赤外光を与えた状態で、カメラで目を含む画像を取得する。取得された画像から、瞳孔の中心位置を検出し、さらに角膜からの反射光の中心を検出する。そして、瞳孔の中心位置と角膜からの反射光の中心位置とから、視線の向きが算出される。
特開2012−55428号公報
角膜からの反射光の中心を求める手段として、従来は、角膜に赤外光を与えたときの反射像であるプルキニエ像を複数の画素で取得し、それぞれの画素の位置と、それぞれの画素で検知された輝度信号の強度とから、重心計算法によって反射光の中心座標を算出しているのが一般的である。
この重心計算法は、サンプル数となる画素の数が多い場合には、比較的精度良く中心座標を算出することが可能である。しかし、カメラと人の目との距離が長い場合には、微小な面積のプルキニエ画像を取得している画素の数が少なく、重心計算法の計算の基礎となるサンプル数がきわめて少なくなるため、反射光の中心座標を高精度に算出するのが困難となる。
また、プルキニエ画像は、中心で輝度が高く、周辺に向かうにしたがって輝度が低下していくため、予めしきい値を設定して、このしきい値を超えた画素をサンプルとし、サンプルとして抽出された画素から輝度を検出することになる。そのため、しきい値を高めに設定すると、サンプルとなる画素数が少なくなってしまって正確なピーク位置の算出が困難になり、しきい値を低く設定すると、それぞれの画素から得られる輝度のS/N比が高くなり、これによっても輝度のピーク位置(ピーク座標)の算出を精度良く行えなくなる。
本発明は上記従来の課題を解決するものであり、人の目とカメラとの距離が長く、サンプルとなる画素が少ない場合であっても、角膜反射光の中心を精度よく検出でき、その結果、視線の方向を高精度に算出できる視線検出装置を提供することを目的としている。
本発明は、人の目に検知光を与える光源と、人の目を含む画像を取得する画像取得部と、取得した画像から瞳孔画像を抽出する瞳孔画像抽出部と、瞳孔画像から瞳孔中心を算出する瞳孔中心算出部と、取得した画像から得られた角膜反射光の中心を検出する角膜反射光中心検出部と、瞳孔中心と角膜反射光の中心とから視線方向を算出する視線方向算出部とが設けられた視線検出装置において、
前記角膜反射光中心算出部には、角膜反射光を含む画像上に設定された任意の座標軸(X0)に位置する複数の画素の輝度を取得し、前記輝度を座標(x)を変数とする二次関数f(x)として補間計算し、二次関数f(x)が極値となる座標(xp)を算出して、その座標(xp)を角膜反射光の中心とする二次関数補間手段が設けられていることを特徴とするものである。
本発明の視線検出装置は、前記角膜反射光中心算出部では、前記二次関数の分散σまたは標準偏差σが所定値以下のときに、前記二次関数補間手段による二次関数補間が行われる。例えば、前記分散σが4以下または前記標準偏差σが2以下のときに二次関数補間が行われる。
あるいは、本発明の視線検出装置は、しきい値以上の輝度を取得した座標軸(X0)上の画素が所定数以下のときに、前記二次関数補間手段による二次関数補間が行われる。
本発明では、二次関数補間が行われないときは、重心計算法によって、輝度が極値となる座標が算出される。あるいは、二次関数補間が行われないときは、楕円輪郭推定法によって、角膜反射光の中心座標が算出される。
本発明の視線検出装置は、角膜からの反射光を検知した画素の座標と輝度信号の強度とから二次関数補間を行って、その極値を反射光の中心座標として推定している。そのため、所定のしきい値を超える輝度の画素が少なくても、反射光の中心を高精度に推定することができる。理論上は、少なくとも3つの画素から輝度が得られれば、極値を正確に算出できる。
また、しきい値の設定によってサンプルとなる画素の数が変動するが、その数が変動しても、極値の座標位置の算出に大きな誤差は発生しないため、しきい値の設定にかかわらず、正確な視線方向を算出できるようになる。
しきい値を超える輝度となる画素の数が多い場合には、重心計算法や楕円輪郭推定法など他の算出方向によって反射光の中心を高精度に求めることができる。そこで本発明では、補間した二次関数のσやσが大きい場合や、サンプルとなる画素数が多い場合に、重心計算法や楕円輪郭推定法など他の算出方向に切り替えることによって、常に高精度な視線方向を検出できるようになる。
本発明の実施の形態の視線方向検出部の回路ブロック図、 人の目の視線の向きとカメラとの関係を示す平面図、 瞳孔中心と角膜反射光の中心とから視線の向きを算出するための説明図、 角膜反射光の像と画素との関係を示す説明図、 二次関数補間の説明図、 二次関数のσと極値の座標の算出精度との関係を示す線図、
(全体構成ならびに動作)
図1に車載用の視線検出装置1が示されている。視線検出装置1は、受像装置10と、この受像装置10に電気的に接続された制御回路部20とから構成されている。
受像装置10は、車室内の、例えばインストルメントパネルやウインドシールドの上部などに設置されている。図2に示すように、受像装置10は、運転者の顔に向けられて配置されている。
図1に示すように、受像装置10には、第1の光源11と第2の光源12が設けられている。光源11と12は、運転者の目に光を与えることができるように配置されている。第1の光源11は波長が870nmの赤外光を発する。870nmは、人の目の網膜面上で光吸収率の低い波長である。第2の光源12は波長が940nmの赤外光を発する。940nmは、人の目の網膜面上で光吸収率の高い波長である。
受像装置10にはカメラ13が設けられている。カメラ13のレンズは、運転者の目を含む顔の画像を取得する。カメラ13はCMOSまたはCCDなどの撮像素子を有しており、撮像素子では、二次元的に配列された複数の画素で光が検出される。
制御回路20は、コンピュータのCPUやメモリで構成されており、図1に示す各ブロックの機能は、予めインストールされたソフトウエアを実行することで演算が行われる。
制御回路部20には、光源制御部21と画像取得部22とが設けられている。光源制御部21によって、第1の光源11と第2の光源12とが交互に点灯するように制御される。カメラ13で取得された画像はフレームごとに画像取得部22に取得される。光源制御部21と画像取得部22は同期しており、画像取得部22では、第1の光源11が点灯したときに目で反射された画像を撮像したフレームと、第2の光源12が点灯したときに目で反射された画像を撮像したフレームとが交互に取得される。
画像取得部22で取得された画像は、フレームごとに瞳孔画像抽出部23に読み込まれる。瞳孔画像抽出部23には、明瞳孔画像検出部23aと暗瞳孔画像検出部23bとが設けられている。明瞳孔画像検出部23aでは、第1の光源11が点灯したときの目の画像が検出され、暗瞳孔画像検出部23bでは、第2の光源12が点灯したときの目の画像が検出される。
図2に人の目30の構造が模式的に示されている。目30は前方に角膜31を有し、その後方に瞳孔32と水晶体33が位置している。そして最後部に網膜34が存在している。
第1の光源11の波長は網膜34上での吸収率が低いため、第1の光源11が点灯したときに取得される画像では、網膜34で反射された赤外光が瞳孔32を通じて検出され、瞳孔32が明るく見える。この画像が明瞳孔画像として明瞳孔画像検出部23aで取得される。第2の光源12の波長は網膜34上での吸収率が高いため、第2の光源12が点灯したときに取得される画像では、網膜34から赤外光がほとんど反射されず、瞳孔32が暗く見える。この画像が暗瞳孔画像として、暗瞳孔画像検出部23bで取得される。
一方、第1の光源11から発せられる赤外光と第2の光源12から発せられる赤外光は、角膜31の表面で反射され、その反射光が明瞳孔画像検出部23aと暗瞳孔画像検出部23bの双方で検出される。特に暗瞳孔画像検出部23bでは、瞳孔32の画像が暗いため、角膜31の反射点35から反射された反射光が明るくスポット画像として検出される。
図1に示すように、瞳孔画像抽出部23に、差動回路23cが設けられている。この差動回路23cによって、明瞳孔画像検出部23aで検出された明瞳孔画像から暗瞳孔画像検出部23bで検出された暗瞳孔画像がマイナスされて、瞳孔32の形状が明るくなった瞳孔画像信号24aが生成される。瞳孔画像信号24aは、瞳孔中心算出部25に与えられる。瞳孔中心算出部25では、瞳孔画像信号24aが画像処理されて、瞳孔32の中心位置が算出される。
暗瞳孔画像検出部23bで検出された暗瞳孔画像信号24bは、角膜反射光中心検出部26に与えられる。暗瞳孔画像信号24bは、図2と図3に示す、角膜31の反射点35から反射された反射光による輝度信号が含まれている。角膜31の反射点35からの反射光はプルキニエ像を結像するものであり、図4に示すように、カメラ13の撮像素子には、きわめて小さい面積のスポット画像35aが取得される。
角膜反射光中心検出部26では、スポット画像35aが画像処理されて、角膜31の反射点35からの反射光の中心が求められる。
図1に示すように、瞳孔中心算出部25で算出された瞳孔中心算出値27aと角膜反射光中心検出部26で算出された角膜反射光中心算出値27bは、視線方向算出部28に与えられる。
視線方向算出部28では、瞳孔中心算出値27aと角膜反射光中心算出値27bとから視線の向きが検出される。
図2(A)では、人の目30の視線VLが、カメラ13の撮像光軸COと一致している。このとき、図3(A)に示すように、角膜からの反射点35の中心が瞳孔32の中心と一致している。図2(B)では、人の目30の視線VLが、撮像光軸COと異なる方向へ向けられている。このとき、図3(B)に示すように、瞳孔32の中心と角膜からの反射点35の中心とが位置ずれする。
視線方向算出部28では、瞳孔32の中心と、角膜からの反射点35の中心との直線距離αが算出される。また瞳孔32の中心を原点とするX−Y座標が設定され、瞳孔32の中心と反射点35の中心とを結ぶ線とX軸との傾き角度βが算出される。前記直線距離αと前記傾き角度βとから、視線VLの向きが算出される。
視線方向算出部28において、視線VLの向きを精度良く算出するためには、瞳孔32の中心座標と反射点35の中心座標を高精度に検出することが必要である。
(瞳孔32の中心座標の算出)
瞳孔画像抽出部23の差動回路23cで得られた瞳孔画像信号24aにおいて表現される瞳孔画像は、網膜34から反射された反射光が瞳孔32を通じて得られたものであり、瞳孔に対応した部分が他の部分よりも輝度が高くなっている。
瞳孔中心算出部25では、楕円輪郭推定法によって瞳孔の形状の中心が推定される。ここでは瞳孔画像信号24aが二値化され、瞳孔32の形状と面積に対応する部分のエリア画像が得られる。このエリア画像を含む楕円が抽出され、楕円の長軸と短軸との交点が瞳孔の座標中心として算出される。
(反射点35の中心座標の算出)
暗瞳孔画像検出部23bで検出された暗瞳孔画像信号24bには、赤外光が角膜31の反射点35で反射されたプルキニエ像のスポット画像35aの輝度信号が含まれる。図4に、カメラ13で撮像された1フレームにおいて得られるプルキニエ像のスポット画像35aが示されている。このスポット画像35aは中心部で輝度が高く、周囲に向かうにしたがって輝度が低くなる。
自動車の車室内では、インストルメントパネルなどに配置されたカメラと、運転者の目との距離がかなり離れているため、スポット画像35aを検出する画素数は少ない数に限られてしまう。スポット画像35aを検出する画素の数は、サンプルとして取得する画素の輝度をどの程度にするかを決めるしきい値に依存する。図4では、X方向に延びる複数の直線x0,x1,x2,x3,・・・と、Y方向に延びる複数の直線y0,y1,y2,y3,・・・との交点が、それぞれ画素の中心を意味している。図4の例では、所定のしきい値によってスポット画像35aを抽出できた画素の数が、X方向とY方向のそれぞれで4画素程度である。
従来は、プルキニエ像のスポット画像35aの中心を求める算出法として主に重心計算法が採用されていた。しかし、重心計算法で正確に重心位置を算出するためにはサンプル数を多くすることが必要である。図4に示すように、X方向とY方向で4画素程度のサンプル数では、重心位置を高精度に求めるのは困難である。
そこで、図1に示す角膜反射光中心検出部26に、二次関数補間手段(二次関数補間部)26aが設けられている。
二次関数補間手段26aでは、少ないサンプルの画素からの輝度信号に基づいて、二次関数の曲線が設定される。図4に、線y5の上でX方向に延びる座標軸X0が設定されている。図4では、線x0,x1,x2,x3,・・・と、線y0,y1,y2,y3,・・・との交点が、それぞれの画素の中心座標である。図4では、座標軸X0と座標x4,x5,x6,x7との交点に位置する4か所の画素からスポット像35aの輝度信号が得られている。図5では、横軸に座標軸X0が示され、縦軸に、座標軸X0と座標x4,x5,x6,x7との交点に位置するそれぞれの画素から得られた輝度信号の強度が示されている。
図5に示すように、二次関数補間手段26aによって、4つの輝度信号を含む二次関数f(x)が求められる。この二次関数f(x)の極値に対応する座標軸X0上の座標が、X方向におけるプルキニエ像のスポット画像35aの中心座標(xp)として求められる。
同様に、座標軸X0と直交する座標軸Y0上と座標y4,y5,y6,y7との交点に位置するそれぞれの画素の輝度信号の強度に基づいて二次関数補間が行われて、二次関数f(y)が求められ、プルキニエ像のスポット画像35aのY方向での中心座標(yp)が算出される。
ここで、二次関数補間では、理論上は、座標軸X0上の少なくとも3つの座標で輝度信号が得られれば二次関数f(x)を算出可能である。
二次関数はf(x)=ax+bx+c
で表すことができる。
図4に示すように、二次関数補間は、プルキニエ像のスポット画像35aを得る画素の数が少ないときに行われるので、輝度の強度を求めるのに使用される少なくとも3つの画素の中心座標は同じ間隔を有して隣接している。
そこで、3つの座標をx、xii、xiiiとし、それぞれの座標で得られる輝度信号の強度をf(i)、f(ii)、f(iii)とすると、
f(i)=ax +bx+c
f(ii)=axii +bxii+c
f(iii)=axiii +bxiii+c
となる。前述のように3つのx座標は互いに同じ間隔で配置された隣接する画素の中心であるため、ここでは座標軸X0上のそれぞれの位置を、x=−1、xii=0、xiii=1とする。このとき
f(i)=a−b+c
f(ii)=c
f(iii)=a+b+c
となる。これを整理すると、
f(i)=a−b+f(ii)
f(iii)=a+b+f(ii)
となり、ここから、
a={f(i)+f(iii)−2・f(ii)}/2
b={f(iii)−f(i)}/2
が求められる。よってf(x)が極値となる座標軸X0上の座標位置(xp)は、
xp=(1/2){(f(iii)−f(i))/(2・f(ii)−f(i)−f(iii))}
となる。
このように、座標軸X0上で隣接する少なくとも3か所の画素から輝度信号の強度を得ることができれば、極値のx座標を知ることができ、プルキニエ像のスポット画像35aの中心座標を求めることが可能になる。
この二次関数補間では、それぞれの画素でスポット画像35aを検出するためのしきい値がどの値に設定されたとしても、しきい値の大小に影響されることなくスポット像35aの中心を算出することが可能である。
ただし、図4に示すように、少ない画素数のサンプルから得られた輝度信号の強度を二次関数補間して極値を求めたときには、その後に視線VLの向きが動き、極値を得るx座標が1画素内で動いたとしても、その移動座標を高精度に算出することが必要である。そのためには、得られた二次関数f(x)の分散σと標準偏差σがある程度の値以下でなくてはならない。
図6には、標準偏差σを変化させたときの二次関数f(x)曲線を示している。この二次関数f(x)は、理論的にはガウス分布に従うものである。図6の横軸の1目盛りは1画素分のX座標上での間隔を意味している。二次関数補間は、少なくとも3つの検知出力のうちのピーク値とこれに隣接する2つのデータを使用してガウス分布を推定する。しかし、図6に示すように、標準偏差δが3よりも大きいと、二次関数補間に利用する少なくとも3つのデータの強度の差がきわめて小さく、またはほとんど差がなくなり、S/N比が悪くなる。そのため、二次関数の補間を精度良く行うことができなくなり、二次関数が極大値を得る座標の推定誤差も大きくなる。
そのため、X座標において1画素の間隔の範囲内でスポット画像35aの中心が移動したときに、その移動座標を高精度に検出するためには、標準偏差σが2以下で、分散σが4以下であることが必要であり、標準偏差σと分散σが1以下であることがさらに好ましい。
そこで、図1に示すように、角膜反射光中心検出部26にはσ算出部26bが設けられている。
角膜反射光中心検出部26では、二次関数補間手段26aにおいて二次関数f(x)が求められたときに、σ算出部26bにおいて、その二次関数f(x)の標準偏差σまたは分散σが算出される。標準偏差σまたは分散σが所定値以下のときは、角膜反射光中心検出部26に含まれる切り替え部26cによって、二次関数補間手段26aが選択され、二次関数補間で算出された極値に対応する座標軸X0上の座標(xp)と座標軸Y0上の座標(yp)が、プルキニエ像のスポット画像35aの中心座標として視線方向算出部28に与えられる。例えば、標準偏差σが2以下で、分散σが4以下、好ましくは、標準偏差σと分散σが1以下のときに、切り替え部26cによって二次関数補間手段26aが選択される。
逆に、σ算出部26bで算出された二次関数f(x)の標準偏差σまたは分散σが前記所定値を超えているときは、切り替え部26cにおいて二次関数補間手段26a以外の算出手段が選択される。図1の例では、二次関数補間手段26a以外の算出手段として、重心計算手段または楕円輪郭推定手段26dが設けられている。
二次関数f(x)の標準偏差σまたは分散σが前記所定値を超えているときには、二次関数補間手段26aに代わって、前記手段26dが、プルキニエ像のスポット画像35aの中心座標を算出する。楕円輪郭推定手段で行われる楕円輪郭推定法は、瞳孔中心算出部25において瞳孔の中心が求められるのと同じ計算手法である。楕円輪郭推定法では、暗瞳孔画像信号24bが二値化されて、プルキニエ像のスポット画像35aが得られ、この画像を含む楕円が抽出される。この楕円の長軸と短軸の交点が、スポット画像35aの中心座標として求められる。
重心計算手段で行われる重心計算法では、座標軸X0上に位置する複数の画素中心の座標位置をxnとし、それぞれの座標位置xnにおける輝度信号の強度をznとしたときに、座標重心xgが、xg=Σ(xn・zn)/Σ(zn)で算出される。Y方向の重心ygも同様にして求められる。
図1に示す制御回路部20では、さらに暗瞳孔画像検出部23bから、切り替え部26cに対して、スポット画像の画素数に基づく切替え信号29が与えられる。
暗瞳孔画像検出部23bでは、プルキニエ像のスポット画像35aが検出されるが、このとき、予め決められたしきい値よりも輝度が高い画素の数が計数され、その計数結果が所定値以上のときに、切り替え部26cに切替え信号29が与えられる。切り替え部26cは、切替え信号29を受け取ると、二次関数補間手段26aが選択されず、これに代わって重心計算手段または楕円輪郭推定手段26dが選択され、重心計算法または楕円輪郭推定法によって、プルキニエ像のスポット画像35aが求められる。
切替え信号26によって重心計算手段または楕円輪郭推定手段26dが選択される条件は、しきい値よりも輝度が高い画素の数が十分に多く、重心計算法または楕円輪郭推定法で算出されたスポット画像35aの中心が、二次関数補間法で算出するときよりも高精度に算出されるときに限られる。例えば、しきい値よりも輝度が高い画素の数が座標軸X0上で10画素以上、好ましくは20画素以上存在しているときに、重心計算手段または楕円輪郭推定手段26dが選択される。
1 視線検出装置
10 受像装置
11 第1の光源
12 第2の光源
13 カメラ
20 制御回路部
22 画像取得部
23 瞳孔画像抽出部
25 瞳孔中心算出部
26 角膜反射光中心検出部
26a 二次関数補間手段
26b σ算出部
26c 切り替え部
28 視線方向算出部
32 瞳孔
34 網膜
VL 視線
X0 座標軸

Claims (6)

  1. 人の目に検知光を与える光源と、人の目を含む画像を取得する画像取得部と、取得した画像から瞳孔画像を抽出する瞳孔画像抽出部と、瞳孔画像から瞳孔中心を算出する瞳孔中心算出部と、取得した画像から得られた角膜反射光の中心を検出する角膜反射光中心検出部と、瞳孔中心と角膜反射光の中心とから視線方向を算出する視線方向算出部とが設けられた視線検出装置において、
    前記角膜反射光中心算出部には、角膜反射光を含む画像上に設定された任意の座標軸(X0)に位置する複数の画素の輝度を取得し、前記輝度を座標(x)を変数とする二次関数f(x)として補間計算し、二次関数f(x)が極値となる座標(xp)を算出して、その座標(xp)を角膜反射光の中心とする二次関数補間手段が設けられていることを特徴とする視線検出装置。
  2. 前記角膜反射光中心算出部では、前記二次関数の分散σまたは標準偏差σが所定値以下のときに、前記二次関数補間手段による二次関数補間が行われる請求項1記載の視線検出装置。
  3. 前記分散σが4以下または前記標準偏差σが2以下のときに二次関数補間が行われる請求項2記載の視線検出装置。
  4. しきい値以上の輝度を取得した座標軸(X0)上の画素が所定数以下のときに、前記二次関数補間手段による二次関数補間が行われる請求項1記載の視線検出装置。
  5. 二次関数補間が行われないときは、重心計算法によって、輝度が極値となる座標が算出される請求項2ないし4のいずれかに記載の視線検出装置。
  6. 二次関数補間が行われないときは、楕円輪郭推定法によって、角膜反射光の中心座標が算出される請求項2ないし4のいずれかに記載の視線検出装置。
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