JP2016157326A - 視線検出装置および視線検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検出の状況を効率的に把握でき、注視点測定全体の効率を向上させることができる視線検出装置および視線検出方法を提供することを目的とする。【解決手段】視線検出装置は、検出部と、判定部と、出力制御部と、を備える。検出部は、被験者の眼球の画像から瞳孔を示す第１領域を検出する。判定部は、第１領域の真円度に基づいて、第１領域の検出状況を判定する。出力制御部は、検出状況を示す状況情報を表示部に表示させる。【選択図】図６

Description

本発明は、視線検出装置および視線検出方法に関する。

操作者または被験者がモニタ画面などの観察面上で注視している位置を検出する、視線検出装置が提案されている。検出した注視点の表示方法としては、用途によって、被験者の注視点の位置を明示的に示すべくモニタ画面上にリアルタイムに指標などを表示する方法、および、モニタ上には被験者に見せたい画像のみ表示し測定終了後に被験者の注視点を表示する方法などが考えられる。

注視点検出の計算を行うためには、カメラのフレーム単位で被験者の瞳孔中心、および角膜反射の世界座標が必要である。そのためには常に１組のステレオカメラを構成する複数のカメラそれぞれによる、瞳孔中心および角膜反射のカメラ座標値をすべて取得しなければならない。

特許第２７３９３３１号公報

しかしながら、実際には、個人差および環境等の影響により、すべてのカメラ座標値を常に取得することは困難である。従って、第三者が被験者の注視点の検出状況を把握することは有意義である。一方、被験者をモニタ上の画像に注視させたい場合には、モニタ上に被験者の注視点などの情報を表示することは望ましくない。注視点の情報を表示しない場合、第三者が被験者の注視点の検出状況をリアルタイムに判断することが困難となる。そのため、被験者に対する測定がすべて終了した後でなければ、注視点の検出状況を確認することができず、終了後に再測定を行う必要がある場合が発生するなど、注視点検出の効率が悪い。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、検出の状況を効率的に把握できる視線検出装置および視線検出方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、被験者の眼球の画像から瞳孔を示す第１領域を検出する検出部と、前記第１領域の真円度に基づいて、前記第１領域の検出状況を判定する判定部と、前記検出状況を示す状況情報を表示部に表示させる出力制御部と、を備える。

本発明にかかる視線検出装置および視線検出方法は、検出の状況を効率的に把握できるという効果を奏する。

図１は、１つの光源を使用した場合の被験者の目の様子を示す図である。 図２は、２つの光源を使用した場合の被験者の目の様子を示す図である。 図３は、本実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。 図４は、本実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。 図５は、診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図６は、図５に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。 図７は、１つの光源を用いると仮定した場合の処理の概要を説明する図である。 図８は、本実施形態の診断支援装置により実行される処理の概要を説明する図である。 図９は、瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理を説明するための図である。 図１０は、本実施形態の算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、事前に求めた距離を使用して角膜曲率中心の位置を算出する方法を示した図である。 図１２は、本実施形態の視線検出処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、変形例の算出処理を説明するための図である。 図１４は、変形例の算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１５は、状況情報表示処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、座標値の取得状況の一例を示す図である。 図１７は、状況情報の表示例を示す図である。 図１８は、注視点が検出されていないことを示す状況情報の表示例を示す図である。 図１９は、表示部の変形例を示す図である。 図２０は、座標値の取得状況の一例を示す図である。 図２１は、座標値の取得状況の一例を示す図である。 図２２は、右カメラ画像中の左目の瞳孔の様子を模式的に示す図である。 図２３は、右カメラ画像中の左目の瞳孔の様子を模式的に示す図である。 図２４は、右カメラ画像中の左目の瞳孔の様子を模式的に示す図である。

以下に、本発明にかかる視線検出装置および視線検出方法の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、以下では、視線検出結果を用いて発達障がいなどの診断を支援する診断支援装置に視線検出装置を用いた例を説明する。適用可能な装置は診断支援装置に限られるものではない。

上記のように、一般的に行われている注視点検出では、個人差および環境等の影響により、常に注視点が取得可能な状態であるとは限らない。本実施形態の診断支援装置は、モニタ画面に対する被験者の注視点を検出する装置であって、被験者に見せるモニタの画面の一部に、注視点の検出状況を示す情報（状況情報）を被験者に気付かれにくい形状で表示する。これにより、第三者がリアルタイムに被験者の注視点の検出状況を把握することが可能になり、注視点測定全体の効率を向上させることができる。

また、本実施形態の視線検出装置（診断支援装置）は、２ヵ所に設置された照明部を用いて視線を検出する。また、本実施形態の視線検出装置（診断支援装置）は、視線検出前に被験者に１点を注視させて測定した結果を用いて、角膜曲率中心位置を高精度に算出する。

なお、照明部とは、光源を含み、被験者の眼球に光を照射可能な要素である。光源とは、例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの光を発生する素子である。光源は、１個のＬＥＤから構成されてもよいし、複数のＬＥＤを組み合わせて１ヵ所に配置することにより構成されてもよい。以下では、このように照明部を表す用語として「光源」を用いる場合がある。

視点検出を精度よく行うためには、瞳孔位置を正しく検出できることが重要となっている。近赤外の光源を点灯させカメラで撮影した場合、カメラと光源の距離が一定以上離れていると、瞳孔は他の部分より暗くなることがわかっている。この特徴を用いて瞳孔位置が検出される。

本実施形態では、２台のカメラに対して、光源をそれぞれのカメラの外側に２ヶ所配置する。そして、これらの２つの光源を相互に異なるタイミングで点灯させ、点灯している光源からの距離が長い方（遠い方）のカメラで撮影する。これにより、瞳孔をより暗く撮影し、瞳孔と他の部分とを、より高精度に区別することが可能となる。

この場合、点灯させる光源が異なるため、通常のステレオ方式による三次元計測を単純に適用することができない。すなわち、視点を求める際の光源と角膜反射を結ぶ直線を世界座標で算出することができない。そこで本実施形態では、２つのタイミングでの、撮像に用いるカメラ相互の位置関係、および、点灯させる光源相互の位置関係を、仮想的な光源の位置（仮想光源位置）に対してそれぞれ対称とする。そして、２つの光源それぞれの点灯時に得られる２つの座標値を、左カメラによる座標値および右カメラによる座標値として世界座標に変換する。これにより、２つの光源それぞれの点灯時に得られる角膜反射位置を用いて、仮想光源と角膜反射を結ぶ直線を世界座標で算出すること、および、この直線に基づき視点を算出することが可能となる。

図１は、１つの光源を使用した場合の被験者の目１１の様子を示す図である。図１に示すように、虹彩１２と瞳孔１３との暗さの差が十分ではなく、区別が困難となる。図２は、２つの光源を使用した場合の被験者の目２１の様子を示す図である。図２に示すように、虹彩２２と瞳孔２３との暗さの差は、図１と比較して大きくなっている。

図３および４は、本実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。

図３に示すように、本実施形態の診断支援装置は、表示部１０１と、ステレオカメラを構成する右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂと、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂと、を含む。右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂは、表示部１０１の下に配置される。ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂは、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂそれぞれの外側の位置に配置される。ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂは、例えば波長８５０ｎｍの近赤外線を照射する光源である。図３では、９個のＬＥＤによりＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂ（照明部）を構成する例が示されている。なお、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂは、波長８５０ｎｍの近赤外光を透過できるレンズを使用する。なお、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂと、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂとの位置を逆にして、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂを、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂそれぞれの内側の位置に配置されていてもよい。

図４に示すように、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂは、被験者の眼球１１１に向かって近赤外光を照射する。ＬＥＤ光源１０３ａを照射したときに左カメラ１０２ｂで撮影を行い、ＬＥＤ光源１０３ｂを照射したときに右カメラ１０２ａで撮影を行う。右カメラ１０２ａおよび左カメラ１０２ｂと、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂとの位置関係を適切に設定することにより、撮影される画像では、瞳孔１１２が低輝度で反射して暗くなり、眼球１１１内に虚像として生じる角膜反射１１３が高輝度で反射して明るくなる。従って、瞳孔１１２および角膜反射１１３の画像上の位置を２台のカメラ（右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂ）それぞれで取得することができる。

さらに２台のカメラにより得られる瞳孔１１２および角膜反射１１３の位置から、瞳孔１１２および角膜反射１１３の位置の三次元世界座標値を算出する。本実施形態では、三次元世界座標として、表示部１０１の画面の中央位置を原点として、上下をＹ座標（上が＋）、横をＸ座標（向かって右が＋）、奥行きをＺ座標（手前が＋）としている。

図５は、診断支援装置１００の機能の概要を示す図である。図５では、図３および４に示した構成の一部と、この構成の駆動などに用いられる構成を示している。図５に示すように、診断支援装置１００は、右カメラ１０２ａと、左カメラ１０２ｂと、左カメラ１０２ｂ用のＬＥＤ光源１０３ａと、右カメラ１０２ａ用のＬＥＤ光源１０３ｂと、スピーカ２０５と、駆動・ＩＦ（interface）部３１３と、制御部３００と、記憶部１５０と、表示部１０１と、を含む。図５において、表示画面２０１は、右カメラ１０２ａおよび左カメラ１０２ｂとの位置関係を分かりやすく示しているが、表示画面２０１は表示部１０１において表示される画面である。なお、駆動部とＩＦ部は一体でもよいし、別体でもよい。

スピーカ２０５は、キャリブレーション時などに、被験者に注意を促すための音声などを出力する音声出力部として機能する。

駆動・ＩＦ部３１３は、ステレオカメラに含まれる各部を駆動する。また、駆動・ＩＦ部３１３は、ステレオカメラに含まれる各部と、制御部３００とのインタフェースとなる。

制御部３００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆと、各部を接続するバスを備えているコンピュータなどにより実現できる。

記憶部１５０は、制御プログラム、測定結果、診断支援結果など各種情報を記憶する。記憶部１５０は、例えば、表示部１０１に表示する画像等を記憶する。表示部１０１は、診断のための対象画像等、各種情報を表示する。

図６は、図５に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図６に示すように、制御部３００には、表示部１０１と、駆動・ＩＦ部３１３が接続される。駆動・ＩＦ部３１３は、カメラＩＦ３１４、３１５と、ＬＥＤ駆動制御部３１６と、スピーカ駆動部３２２と、を備える。

駆動・ＩＦ部３１３には、カメラＩＦ３１４、３１５を介して、それぞれ、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂが接続される。駆動・ＩＦ部３１３がこれらのカメラを駆動することにより、被験者を撮像する。右カメラ１０２ａからはフレーム同期信号が出力される。フレーム同期信号は、左カメラ１０２ｂとＬＥＤ駆動制御部３１６とに入力される。これにより、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂを発光させ、それに対応して左右カメラによる画像を取り込んでいる。

スピーカ駆動部３２２は、スピーカ２０５を駆動する。なお、診断支援装置１００が、印刷部としてのプリンタと接続するためのインタフェース（プリンタＩＦ）を備えてもよい。また、プリンタを診断支援装置１００の内部に備えるように構成してもよい。

制御部３００は、診断支援装置１００全体を制御する。制御部３００は、点灯制御部３５１と、位置検出部３５２と、曲率中心算出部３５３と、視線検出部３５４と、視点検出部３５５と、出力制御部３５６と、評価部３５７と、判定部３５８と、を備えている。なお、視線検出装置としては、少なくとも点灯制御部３５１、位置検出部３５２、曲率中心算出部３５３、視線検出部３５４、および、判定部３５８が備えられていればよい。

制御部３００に含まれる各要素（点灯制御部３５１、位置検出部３５２、曲率中心算出部３５３、視線検出部３５４、視点検出部３５５、出力制御部３５６、評価部３５７、および、判定部３５８）は、ソフトウェア（プログラム）で実現してもよいし、ハードウェア回路で実現してもよいし、ソフトウェアとハードウェア回路とを併用して実現してもよい。

プログラムで実現する場合、当該プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供される。プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

点灯制御部３５１は、ＬＥＤ駆動制御部３１６を用いて、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂの点灯を制御する。例えば点灯制御部３５１は、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂを、相互に異なるタイミングで点灯するように制御する。タイミングの差（時間）は、例えば、被験者の視線の移動等による視線検出結果への影響が生じない時間として予め定められた時間とすればよい。

位置検出部３５２は、ステレオカメラにより撮像された眼球の画像から、瞳孔を示す瞳孔領域（第１領域）、および、角膜反射を示す角膜反射領域（第２領域）を検出する。また位置検出部３５２は、瞳孔領域に基づき、瞳孔の中心を示す瞳孔中心の位置（第１位置）を算出する。例えば位置検出部３５２は、瞳孔領域の輪郭上の複数の点を選択し、選択した複数の点を通る円の中心を、瞳孔中心の位置として算出する。同様にして位置検出部３５２は、角膜反射領域に基づき、角膜反射の中心を示す角膜反射中心の位置（第２位置）を算出する。位置検出部３５２が、被験者の眼球の画像から瞳孔を示す第１領域と、角膜反射を示す第２領域と、を検出する検出部に相当する。

判定部３５８は、瞳孔領域および角膜反射領域のうち少なくとも一方の検出状況を判定する。例えば判定部３５８は、各領域の輝度、および、各領域の面積などに基づいて、各領域が正常に検出できているかを判定する。判定部３５８が、瞳孔領域の真円度に基づいて、瞳孔領域が正常に検出できているかを判定してもよい。

なお、判定部３５８は、瞳孔領域および角膜反射領域のうちいずれか一方の検出状況を判定するように構成してもよい。例えば、瞳孔領域の検出の精度が高く瞳孔領域の検出状況を考慮する必要がないような場合であれば、判定部３５８が角膜反射領域の検出状況のみを判定してもよい。このような場合、出力制御部３５６は、判定部３５８により判定された領域の検出状況を示す状況情報を表示部１０１に表示させればよい。

曲率中心算出部３５３は、仮想光源位置と角膜反射中心とを結ぶ直線（第１直線）から、角膜曲率中心（第４位置）を算出する。例えば、曲率中心算出部３５３は、この直線上で、角膜反射中心からの距離が所定値となる位置を、角膜曲率中心として算出する。所定値は、一般的な角膜の曲率半径値などから事前に定められた値を用いることができる。

角膜の曲率半径値には個人差が生じうるため、事前に定められた値を用いて角膜曲率中心を算出すると誤差が大きくなる可能性がある。従って、曲率中心算出部３５３が、個人差を考慮して角膜曲率中心を算出してもよい。この場合、曲率中心算出部３５３は、まず目標位置（第３位置）を被験者に注視させたときに算出された瞳孔中心および角膜反射中心を用いて、瞳孔中心と目標位置とを結ぶ直線（第２直線）と、角膜反射中心と仮想光源位置とを結ぶ直線（第１直線）と、の交点を算出する。そして曲率中心算出部３５３は、瞳孔中心と算出した交点との距離（第１距離）を算出し、例えば記憶部１５０に記憶する。

目標位置は、予め定められ、三次元世界座標値が算出できる位置であればよい。例えば、表示画面２０１の中央位置（三次元世界座標の原点）を目標位置とすることができる。この場合、例えば出力制御部３５６が、表示画面２０１上の目標位置（中央）に、被験者に注視させる画像（目標画像）等を表示する。これにより、被験者に目標位置を注視させることができる。

目標画像は、被験者を注目させることができる画像であればどのような画像であってもよい。例えば、輝度や色などの表示態様が変化する画像、および、表示態様が他の領域と異なる画像などを目標画像として用いることができる。

なお、目標位置は表示画面２０１の中央に限られるものではなく、任意の位置でよい。表示画面２０１の中央を目標位置とすれば、表示画面２０１の任意の端部との距離が最小になる。このため、例えば視線検出時の測定誤差をより小さくすることが可能となる。

距離の算出までの処理は、例えば実際の視線検出を開始するまでに事前に実行しておく。実際の視線検出時には、曲率中心算出部３５３は、仮想光源位置と角膜反射中心とを結ぶ直線上で、瞳孔中心からの距離が、事前に算出した距離となる位置を、角膜曲率中心として算出する。曲率中心算出部３５３が、仮想光源位置と、表示部上の目標画像を示す所定の位置（第３位置）と、瞳孔中心の位置と、角膜反射中心の位置と、から角膜曲率中心（第４位置）を算出する算出部に相当する。

視線検出部３５４は、瞳孔中心と角膜曲率中心とから被験者の視線を検出する。例えば視線検出部３５４は、角膜曲率中心から瞳孔中心へ向かう方向を被験者の視線方向として検出する。

視点検出部３５５は、検出された視線方向を用いて被験者の視点を検出する。視点検出部３５５は、例えば、表示画面２０１で被験者が注視する点である視点（注視点）を検出する。視点検出部３５５は、例えば図２のような三次元世界座標系で表される視線ベクトルとＸＹ平面との交点を、被験者の注視点として検出する。

出力制御部３５６は、表示部１０１およびスピーカ２０５などに対する各種情報の出力を制御する。例えば、出力制御部３５６は、表示部１０１上の目標位置に目標画像を出力させる。また、出力制御部３５６は、診断画像、および、評価部３５７による評価結果などの表示部１０１に対する出力を制御する。

診断画像は、視線（視点）検出結果に基づく評価処理に応じた画像であればよい。例えば発達障がいを診断する場合であれば、発達障がいの被験者が好む画像（幾何学模様映像など）と、それ以外の画像（人物映像など）と、を含む診断画像を用いてもよい。

また出力制御部３５６は、瞳孔領域および角膜反射領域のうち少なくとも一方の検出状況を示す状況情報（インジケータ）を表示部１０１に表示させる。状況情報の表示方法の詳細は後述する。

評価部３５７は、診断画像と、視点検出部３５５により検出された注視点とに基づく評価処理を行う。例えば発達障がいを診断する場合であれば、評価部３５７は、診断画像と注視点とを解析し、発達障がいの被験者が好む画像を注視したか否かを評価する。

図７は、１つの光源を用いると仮定した場合の処理の概要を説明する図である。図３〜図６で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。図７の例では、２つのＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂの代わりに、１つのＬＥＤ光源２０３が用いられる。

瞳孔中心４０７および角膜反射中心４０８は、それぞれ、１つのＬＥＤ光源２０３を点灯させた際に検出される瞳孔の中心、および、角膜反射点の中心を表している。角膜曲率半径４０９は、角膜表面から角膜曲率中心４１０までの距離を表す。ＬＥＤ光源２０３は、ここでは１個のＬＥＤとしているが、数個の小さいＬＥＤを組み合わせて１ヵ所に配置されたものであっても構わない。

図８は、本実施形態の診断支援装置１００により実行される処理の概要を説明する図である。図３〜図６で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。

角膜反射点６２１は左カメラ１０２ｂで撮影したときの画像上の角膜反射点を表す。角膜反射点６２２は右カメラ１０２ａで撮影したときの画像上の角膜反射点を表す。本実施形態では、右カメラ１０２ａと右カメラ用のＬＥＤ光源１０３ｂ、および、左カメラ１０２ｂと左カメラ用のＬＥＤ光源１０３ａは、例えば右カメラ１０２ａと左カメラ１０２ｂの中間位置を通る直線に対して左右対称の位置関係にある。このため、右カメラ１０２ａと左カメラ１０２ｂの中間位置（仮想光源位置）に仮想光源３０３があるとみなすことができる。角膜反射点６２４は、仮想光源３０３に対応する角膜反射点を表す。角膜反射点６２１の座標値と角膜反射点６２２の座標値を、左右カメラの座標値を三次元世界座標に変換する変換パラメータを用いて変換することにより、角膜反射点６２４の世界座標値が算出できる。仮想光源３０３と角膜反射点６２４を結ぶ直線５２３上に角膜の曲率中心５０５が存在する。従って、図７で表した光源が１ヵ所の視線検出方法と同等の方法で視点検出が可能である。

なお右カメラ１０２ａと左カメラ１０２ｂとの位置関係、および、ＬＥＤ光源１０３ａとＬＥＤ光源１０３ｂとの位置関係は、上述の位置関係に限られるものではない。例えば同一の直線に対して、それぞれの位置関係が左右対称となる関係であってもよいし、右カメラ１０２ａと左カメラ１０２ｂと、ＬＥＤ光源１０３ａとＬＥＤ光源１０３ｂとは同一直線上になくてもよい。

図９は、視点検出（視線検出）を行う前に、角膜曲率中心位置と、瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理を説明するための図である。図３〜図６で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。

目標位置６０５は、表示部１０１上の一点に目標画像等を出して、被験者に見つめさせるための位置である。本実施形態では表示部１０１の画面の中央位置としている。直線６１３は、仮想光源３０３と角膜反射中心６１２とを結ぶ直線である。直線６１４は、被験者が見つめる目標位置６０５（注視点）と瞳孔中心６１１とを結ぶ直線である。角膜曲率中心６１５は、直線６１３と直線６１４との交点である。曲率中心算出部３５３は、瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との距離６１６を算出して記憶しておく。

図１０は、本実施形態の算出処理の一例を示すフローチャートである。

まず出力制御部３５６は、表示部１０１の画面上の１点に目標画像を再生し（ステップＳ１０１）、被験者にその１点を注視させる。次に、点灯制御部３５１は、ＬＥＤ駆動制御部３１６を用いてＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂのうち一方を被験者の目に向けて点灯させる（ステップＳ１０２）。制御部３００は、左右カメラ（右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂ）のうち点灯したＬＥＤ光源からの距離が長い方のカメラで被験者の目を撮像する（ステップＳ１０３）。次に、点灯制御部３５１は、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂのうち他方を被験者の目に向けて点灯させる（ステップＳ１０４）。制御部３００は、左右カメラのうち点灯したＬＥＤ光源からの距離が長い方のカメラで被験者の目を撮像する（ステップＳ１０５）。

なお、点灯したＬＥＤ光源からの距離が長いカメラ以外のカメラによる撮像を停止しなくてもよい。すなわち、少なくとも点灯したＬＥＤ光源からの距離が長い方のカメラで被験者の目を撮像し、撮像した画像が座標算出等に利用可能となっていればよい。

ＬＥＤ光源１０３ａまたはＬＥＤ光源１０３ｂの照射により、瞳孔部分（瞳孔領域）は暗い部分（暗瞳孔）として検出される。またＬＥＤ照射の反射として、角膜反射の虚像が発生し、明るい部分として角膜反射点（角膜反射中心）が検出される。すなわち、位置検出部３５２は、撮像された画像から瞳孔部分を検出し、瞳孔中心の位置を示す座標を算出する。位置検出部３５２は、例えば目を含む一定領域の中で最も暗い部分を含む所定の明るさ以下の領域を瞳孔部分として検出し、最も明るい部分を含む所定の明るさ以上の領域を角膜反射として検出する。また、位置検出部３５２は、撮像された画像から角膜反射部分（角膜反射領域）を検出し、角膜反射中心の位置を示す座標を算出する。なお、位置検出部３５２は、左右カメラで取得した２つの画像それぞれに対して、各座標値を算出する（ステップＳ１０６）。

なお、左右カメラは、三次元世界座標を取得するために、事前にステレオ較正法によるカメラ較正が行われており、変換パラメータが算出されている。ステレオ較正法は、Ｔｓａｉのカメラキャリブレーション理論を用いた方法など従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。

位置検出部３５２は、この変換パラメータを使用して、左右カメラの座標から、瞳孔中心と角膜反射中心の三次元世界座標に変換を行う（ステップＳ１０７）。例えば位置検出部３５２は、ＬＥＤ光源１０３ａが点灯されたときに左カメラ１０２ｂにより撮像された画像から得られた座標を左カメラの座標とし、ＬＥＤ光源１０３ｂが点灯されたときに右カメラ１０２ａにより撮像された画像から得られた座標を右カメラの座標として、変換パラメータを用いて三次元世界座標への変換を行う。この結果得られる世界座標値は、仮想光源３０３から光が照射されたと仮定したときに左右カメラで撮像された画像から得られる世界座標値に対応する。曲率中心算出部３５３は、求めた角膜反射中心の世界座標と、仮想光源３０３の中心位置の世界座標とを結ぶ直線を求める（ステップＳ１０８）。次に、曲率中心算出部３５３は、表示部１０１の画面上の１点に表示される目標画像の中心の世界座標と、瞳孔中心の世界座標とを結ぶ直線を算出する（ステップＳ１０９）。曲率中心算出部３５３は、ステップＳ１０８で算出した直線とステップＳ１０９で算出した直線との交点を求め、この交点を角膜曲率中心とする（ステップＳ１１０）。曲率中心算出部３５３は、このときの瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離を算出して記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ１１１）。記憶された距離は、その後の視点（視線）検出時に、角膜曲率中心を算出するために使用される。

算出処理で表示部１０１上の１点を見つめる際の瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離は、表示部１０１内の視点を検出する範囲で一定に保たれている。瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離は、目標画像を再生中に算出された値全体の平均から求めてもよいし、再生中に算出された値のうち何回かの値の平均から求めてもよい。

図１１は、視点検出を行う際に、事前に求めた瞳孔中心と角膜曲率中心との距離を使用して、補正された角膜曲率中心の位置を算出する方法を示した図である。注視点８０５は、一般的な曲率半径値を用いて算出した角膜曲率中心から求めた注視点を表す。注視点８０６は、事前に求めた距離を用いて算出した角膜曲率中心から求めた注視点を表す。

瞳孔中心８１１および角膜反射中心８１２は、それぞれ、視点検出時に算出された瞳孔中心の位置、および、角膜反射中心の位置を示す。直線８１３は、仮想光源３０３と角膜反射中心８１２とを結ぶ直線である。角膜曲率中心８１４は、一般的な曲率半径値から算出した角膜曲率中心の位置である。距離８１５は、事前の算出処理により算出した瞳孔中心と角膜曲率中心との距離である。角膜曲率中心８１６は、事前に求めた距離を用いて算出した角膜曲率中心の位置である。角膜曲率中心８１６は、角膜曲率中心が直線８１３上に存在すること、および、瞳孔中心と角膜曲率中心との距離が距離８１５であることから求められる。これにより一般的な曲率半径値を用いる場合に算出される視線８１７は、視線８１８に補正される。また、表示部１０１の画面上の注視点は、注視点８０５から注視点８０６に補正される。

図１２は、本実施形態の視線検出処理の一例を示すフローチャートである。例えば、診断画像を用いた診断処理の中で視線を検出する処理として、図１２の視線検出処理を実行することができる。診断処理では、図１２の各ステップ以外に、診断画像を表示する処理、および、注視点の検出結果を用いた評価部３５７による評価処理などが実行される。

ステップＳ２０１〜ステップＳ２０７は、図１０のステップＳ１０２〜ステップＳ１０８と同様であるため説明を省略する。

曲率中心算出部３５３は、ステップＳ２０７で算出した直線上であって、瞳孔中心からの距離が、事前の算出処理によって求めた距離と等しい位置を角膜曲率中心として算出する（ステップＳ２０８）。

視線検出部３５４は、瞳孔中心と角膜曲率中心とを結ぶベクトル（視線ベクトル）を求める（ステップＳ２０９）。このベクトルが、被験者が見ている視線方向を示している。視点検出部３５５は、この視線方向と表示部１０１の画面との交点の三次元世界座標値を算出する（ステップＳ２１０）。この値が、被験者が注視する表示部１０１上の１点を世界座標で表した座標値である。視点検出部３５５は、求めた三次元世界座標値を、表示部１０１の二次元座標系で表される座標値（ｘ，ｙ）に変換する（ステップＳ２１１）。これにより、被験者が見つめる表示部１０１上の視点（注視点）を算出することができる。

（変形例）
瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理は、図９および図１０で説明した方法に限られるものではない。以下では、算出処理の他の例について図１３および図１４を用いて説明する。

図１３は、本変形例の算出処理を説明するための図である。図３〜図６および図９で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。

線分１１０１は、目標位置６０５と仮想光源位置とを結ぶ線分（第１線分）である。線分１１０２は、線分１１０１と平行で、瞳孔中心６１１と直線６１３とを結ぶ線分（第２線分）である。本変形例では、以下のように、線分１１０１、線分１１０２を用いて瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との距離６１６を算出して記憶しておく。

図１４は、本変形例の算出処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ３０１〜ステップＳ３０９は、図１０のステップＳ１０１〜ステップＳ１０９と同様であるため説明を省略する。

曲率中心算出部３５３は、表示部１０１の画面上の１点に表示される目標画像の中心と、仮想光源位置とを結ぶ線分（図１３では線分１１０１）を算出するとともに、算出した線分の長さ（Ｌ１１０１とする）を算出する（ステップＳ３１０）。

曲率中心算出部３５３は、瞳孔中心６１１を通り、ステップＳ３１０で算出した線分と平行な線分（図１３では線分１１０２）を算出するとともに、算出した線分の長さ（Ｌ１１０２とする）を算出する（ステップＳ３１１）。

曲率中心算出部３５３は、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ３１０で算出した線分を下辺とする三角形と、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ３１１で算出した線分を下辺とする三角形とが相似関係にあることに基づき、瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との間の距離６１６を算出する（ステップＳ３１２）。例えば曲率中心算出部３５３は、線分１１０１の長さに対する線分１１０２の長さの比率と、目標位置６０５と角膜曲率中心６１５との間の距離に対する距離６１６の比率と、が等しくなるように、距離６１６を算出する。

距離６１６は、以下の（１）式により算出することができる。なおＬ６１４は、目標位置６０５から瞳孔中心６１１までの距離である。
距離６１６＝（Ｌ６１４×Ｌ１１０２）／（Ｌ１１０１−Ｌ１１０２）・・・（１）

曲率中心算出部３５３は、算出した距離６１６を記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ３１３）。記憶された距離は、その後の視点（視線）検出時に、角膜曲率中心を算出するために使用される。

次に、状況情報を表示する処理の詳細について説明する。図１５は、状況情報表示処理の一例を示すフローチャートである。まず診断支援装置１００は、例えば図１２に示すフローチャートに基づいて被験者の注視点検出を行う（ステップＳ４０１）。

上述のように、個人差および環境等の影響によりすべてのカメラ座標値を常に取得することは困難である。取得するカメラ座標値は、例えば以下の座標値Ｖ１〜Ｖ８である。なお右カメラ画像は、右カメラ１０２ａで撮像した画像を表す。また左カメラ画像は、左カメラ１０２ｂで撮像した画像を表す。
（Ｖ１）右カメラ画像中の左目の瞳孔中心の座標値
（Ｖ２）右カメラ画像中の右目の瞳孔中心の座標値
（Ｖ３）右カメラ画像中の左目の角膜反射中心の座標値
（Ｖ４）右カメラ画像中の右目の角膜反射中心の座標値
（Ｖ５）左カメラ画像中の左目の瞳孔中心の座標値
（Ｖ６）左カメラ画像中の右目の瞳孔中心の座標値
（Ｖ７）左カメラ画像中の左目の角膜反射中心の座標値
（Ｖ８）左カメラ画像中の右目の角膜反射中心の座標値

図１６は、これらの座標値の取得状況の一例を示す図である。図１６では、右方向が時間の経過を表す。取得状況１６０１〜１６０８は、それぞれ座標値Ｖ１〜Ｖ８の取得状況を表す。各取得状況の斜線部分は、対応する座標値が取得できた期間を表す。斜線のない空白部分は、対応する座標値が取得できなかった期間を表す。

例えば、取得状況１６０２に含まれる空白１６１１は、座標値Ｖ２が取得できなかった期間を表す。取得状況１６０４に含まれる空白１６１２は、座標値Ｖ４が取得できなかった期間を表す。取得状況１６０６に含まれる空白１６１３は、座標値Ｖ６が取得できなかった期間を表す。取得状況１６０８に含まれる空白１６１４は、座標値Ｖ８が取得できなかった期間を表す。

表示態様１６２０は、状況情報の表示態様の変化を示す。図１６では、空白１６１２および空白１６１４に対応する期間１６２２と、その他の期間１６２１とで、異なる態様で状況情報が表示されることが示されている。

図１６の例では、期間１６２２では、右目の注視点を計算することができない。すなわち、この期間は、注視点が検出できない期間となる。一方、期間１６２１は、注視点が検出できる期間となる。

図１５に戻り、判定部３５８は、注視点が検出できたか（注視点検出ＯＫ）否か（注視点検出ＮＧ）を判定する（ステップＳ４０２）。注視点が検出できたか否かの判定処理については後述する。

注視点が検出できた場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、出力制御部３５６は、注視点が検出されていることを示す状況情報（例えば薄緑色の正方形など）を表示部１０１に表示させる（ステップＳ４０３）。図１６の例では、期間１６２１では注視点が検出できたと判定され、注視点が検出されていることを示す状況情報が表示される。

図１７は、状況情報の表示例を示す図である。図１７の例では、出力制御部３５６は、診断画像より上に状況情報１７０１を表示させている。これにより、状況情報１７０１を被験者に気付かせにくくすることができる。

図１５に戻り、注視点が検出できなかった場合（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、出力制御部３５６は、注視点が検出されていないことを示す状況情報（例えば薄赤色の正方形など）を表示部１０１に表示させる（ステップＳ４０４）。

図１８は、注視点が検出されていないことを示す状況情報の表示例を示す図である。図１８の例では、出力制御部３５６は、図１７の状況情報１７０１とは異なる色の状況情報１８０１を表示させる。なお、出力制御部３５６は、注視点が検出されていない場合のみ、状況情報を表示させるように構成してもよい。

図１５に戻り、出力制御部３５６は、測定（注視点検出）が終了したか否かを判定する（ステップＳ４０５）。終了していない場合（ステップＳ４０５：Ｎｏ）、ステップＳ４０１に戻り処理を繰り返す。測定が終了した場合（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、状況情報表示処理を終了する。

上記のように出力制御部３５６は、被験者が気付きにくい態様で状況情報を表示させる。例えば出力制御部３５６は、表示部１０１の画面上の目立たない位置（外周部、または、四隅のいずれか、など）に状況情報を表示させる。被験者が、上方から表示部１０１を見下ろすような位置にいる場合は、表示部１０１の左上隅または右上隅に状況情報を表示させるのが望ましい。これにより、被験者に気づかれにくく、診断者がより容易に状況情報を確認可能となる。また、例えば右利きの診断者が右側から診断して、診断結果の入力等を表示部１０１の右側で行うような場合、表示部１０１の左上に状況情報を表示させてもよい。逆に左利きの診断者の場合は、表示部１０１の右上に状況情報を表示させてもよい。出力制御部３５６は、表示部１０１の診断画像にかからない領域、かつ、診断画像に対して上方に状況情報を表示させることが望ましい。

また状況情報の面積は、第三者が把握できる最小限の面積とする。例えば状況情報の大きさは、２〜３ｍｍ四方程度とする。診断画像に幾何学模様の画像が含まれる場合、この幾何学模様の画像より小さい大きさの状況情報を表示してもよい。これにより、例えば画面から７０ｃｍ程度離れている被験者からはほとんど気付かれることがない。

状況情報の色は、目立たない単一の色（彩度の低い色など）とする。例えば目立たない赤系の色として、ＲＧＢ値で（２１６、８４、９４）の色を用いることができる。また目立たない緑系の色として、ＲＧＢ値で（１０５、１６０、３７）の色を用いることができる。なお、これらのＲＧＢ値のＨＳＶ色空間での値はそれぞれ以下となる。
赤系：ＨＳＶ（９８、６１、８４）
緑系：ＨＳＶ（２３、７６、６２）

この例では、彩度は６１％および７６％である。このように、出力制御部３５６は、状況情報の色の彩度を最大値の６０％〜７０％程度としてもよい。

出力制御部３５６は、表示されている診断画像に応じて目立たない色を状況情報の色として選択してもよい。出力制御部３５６は、診断画像と見分けが付きにくくするために状況情報を半透明（例えば透明度７０％）にして表示させてもよい。

次に、注視点が検出できたか否かの判定処理の詳細について説明する。上記のように、判定部３５８は、例えば瞳孔領域および角膜反射領域の輝度および面積を用いて、各領域が正常に検出できているかを判定する。判定部３５８は、右カメラ画像か左カメラ画像か、右目か左目か、および、瞳孔領域か角膜反射領域かの組み合わせ（８パターン）それぞれに対して判定処理を実行できる。上記座標値Ｖ１〜Ｖ８は、この８パターンの組み合わせのいずれかに対応する。例えば右カメラ画像中の左目の瞳孔領域が正常に検出できていることは、座標値Ｖ１が正常に取得できていることに相当する。判定処理を実行するタイミングは任意であるが、例えば各領域が検出されるごと（フレームごとなど）に実行してよい。これにより、注視点の検出状況をリアルタイムに把握可能となる。

判定部３５８は、例えば領域の輝度が予め定められた範囲（第１範囲）に含まれる場合、この領域が正常に検出できていると判定する。また、判定部３５８は、例えば領域の面積が予め定められた範囲（第２範囲）に含まれる場合、この領域が正常に検出できていると判定する。第１範囲および第２範囲は、「人の目の大きさ、および、明るさ」等の最大値と最小値を設定することにより定められる。

また例えば判定部３５８は、真円度が予め定められた閾値以上の場合に、瞳孔領域が検出されていると判定する。真円度を求める方法は任意であるが、例えば以下の方法を適用できる。まず判定部３５８は、円周上の任意の複数の点を選択し、選択した点を通る円の中心を求める。判定部３５８は、この処理を複数回実行し、求められた中心の「ばらつき度合い」を示す標準偏差などを真円度として算出する。真円度とは、円形形体の幾何学的に正しい円からの狂いの大きさである。

状況情報は、表示部１０１に表示する方法に限られるものではない。例えば表示部の側面等に装着されたＬＥＤなどにより状況情報を表示してもよい。図１９は、このように構成された表示部１９０１の一例を示す図である。図１９に示すように、表示部１９０１は、側面の上部に照明部１９１１を備えている。照明部１９１１は、例えば赤および緑に点灯可能なＬＥＤなどにより構成できる。出力制御部３５６は、例えば領域が検出されている場合に照明部１９１１を緑に点灯させ、領域が検出されていない場合に照明部１９１１を赤に点灯させる。

出力制御部３５６は、瞳孔領域の検出状況、および、角膜反射領域の検出状況の組み合わせに応じて異なる態様で状況情報を表示させてもよい。以下では上記の座標値Ｖ１〜Ｖ８のうち検出できた座標値の個数に応じて状況情報の色を決定する例を示す。

図２０は、この例での座標値の取得状況の一例を示す図である。図２０では、右方向が時間の経過を表す。取得状況２００１〜２００８は、それぞれ座標値Ｖ１〜Ｖ８の取得状況を表す。各取得状況の斜線部分は、対応する座標値が取得できた期間を表す。斜線のない空白部分は、対応する座標値が取得できなかった期間を表す。

例えば、取得状況２００３に含まれる空白２０１１は、座標値Ｖ３が取得できなかった期間を表す。取得状況２００４に含まれる空白２０１２は、座標値Ｖ４が取得できなかった期間を表す。取得状況２００７に含まれる空白２０１３は、座標値Ｖ７が取得できなかった期間を表す。取得状況２００８に含まれる空白２０１４は、座標値Ｖ８が取得できなかった期間を表す。

表示態様２０２１は、状況情報の表示態様の変化を示す。図２０では、期間２０２２〜２０２４、期間２０２５、および、残りの期間で、それぞれ異なる態様で状況情報が表示されることが示されている。

例えば残りの期間では、すべての座標値が取得できているため、出力制御部３５６は状況情報を水色に設定する。

期間２０２２では、座標値Ｖ３（左目角膜反射中心座標）のみ検出不可となり、角膜反射中心座標値の取得数は３つに減少する。このため出力制御部３５６は、状況情報を黄色に変更する。また、期間２０２３、２０２４でも同様に角膜反射中心座標値の取得数は３つなので、出力制御部３５６は、状況情報を黄色に設定する。一方、期間２０２５では、座標値Ｖ７、Ｖ８（左カメラの右目および左目の角膜反射座標値）が検出不可となり、角膜反射中心座標値の取得数は２つに減少する。このため出力制御部３５６は、状況情報を赤色に変更する。

瞳孔中心座標値の取得数についても角膜反射と同じ考え方で、取得数に応じて状況情報の色を変化させることができる。また、瞳孔と角膜反射の組み合わせ、左右の目の組み合わせ、左右カメラの組み合わせなども同様である。

判定部３５８が、瞳孔領域または角膜反射の検出状況を段階的に判定し、出力制御部３５６が、段階的な判定結果に応じて異なる態様で状況情報を表示させてもよい。以下では、瞳孔領域の検出状況を段階的に評価する方法について説明する。

図２１は、この例での座標値の取得状況の一例を示す図である。図２１は、瞳孔中心座標値が取得できている場合でも、瞳孔検出の精度に応じて状況情報の表示態様を変更する例を示す。図２１では、右方向が時間の経過を表す。取得状況２１０１〜２１０８は、それぞれ座標値Ｖ１〜Ｖ８の取得状況を表す。図２１に示すように、座標値Ｖ１〜Ｖ８は正常に取得できている。

表示態様２１２１は、状況情報の表示態様の変化を示す。図２１では、期間２１２２、期間２１２３、および、期間２１２４で、それぞれ異なる態様で状況情報が表示されることが示されている。

図２２〜図２４は、右カメラ画像中の左目の瞳孔（取得状況２１０１に対応）の様子を模式的に示す図である。

図２４は、図２１の期間２１２２における瞳孔の様子を示す。図２２は、図２１の期間２１２３における瞳孔の様子を示す。図２３は、図２１の期間２１２４における瞳孔の様子を示す。

判定部３５８は、瞳孔領域の検出状況を段階的に評価する評価値（瞳孔検出の精度を示す値）として、瞳孔領域の輪郭と瞳孔領域の輪郭の近似円とが重複する度合い（瞳孔領域と近似円との間で一致するピクセルの個数の割合など）を用いることができる。この評価値は真円度として用いることもできる。図２２〜図２４では、瞳孔輪郭２２０１と近似円２２０２、瞳孔輪郭２３０１と近似円２３０２、および、瞳孔輪郭２４０１と近似円２４０２が、それぞれ比較される。図２２〜図２４では、瞳孔領域の輪郭の円周と瞳孔領域の輪郭の近似円の円周との重なりによって判断しているが、瞳孔領域の輪郭の円周に限らず、瞳孔領域の輪郭の円の面積の重なりによって判断してもよい。

図２２〜図２４の例では、図２４が最も良い状態（一致するピクセル数の割合が大きい）であり、図２２が中程度の状態であり、図２３が悪い状態である。

従って、図２１の期間２１２２では瞳孔取得の状況が最も良い状態のため、状況情報は例えば水色に設定される。図２１の期間２１２３では瞳孔取得の状況が１段階悪化している状態のため、状況情報は例えば黄色に設定される。図２１の期間２１２４では瞳孔取得の状況が３段階の中で最も悪化している状態のため、状況情報は例えば赤色に設定される。

各段階のいずれに属するかは、例えば予め定められた２つの閾値を用いて判定してもよい。評価する段階を２段階に設定した場合は、１つの閾値を用いて判定すればよい。また、評価段階を無限に設定し、評価値の値に応じて状況情報の色を連続的に変化させてもよい。

段階的に評価する方法は上記に限られるものではない。例えば、領域の輝度で判定する場合、判定に用いる範囲を複数設定し、輝度が含まれる範囲によって領域の検出状況を段階的に評価してもよい。同様に、領域の面積についても判定に用いる範囲を複数設定してもよい。

以上のように、本実施形態によれば、例えば以下のような効果が得られる。
（１）被験者に表示部を注視させた状態でも、被験者に気付かれることなく、第三者が被験者の注視点の検出状況を確認することが可能となる。
（２）２つの光源のうち、２台のカメラからそれぞれ遠い光源を点灯させたときの画像を撮影し使用することにより、瞳孔だけをより暗く撮影でき、瞳孔検出精度、および視線検出精度を向上させることができる。
（３）それぞれカメラから遠い１つの光源を使用するため、従来の方法に比べ２つの光源の位置を離す必要がなくコンパクトにすることが可能である。

１００ 診断支援装置
１０１ 表示部
１０２ａ 右カメラ
１０２ｂ 左カメラ
１０３ａ、１０３ｂ ＬＥＤ光源
１５０ 記憶部
２０１ 表示画面
２０５ スピーカ
３００ 制御部
３１３ 駆動・ＩＦ部
３１６ ＬＥＤ駆動制御部
３２２ スピーカ駆動部
３５１ 点灯制御部
３５２ 位置検出部
３５３ 曲率中心算出部
３５４ 視線検出部
３５５ 視点検出部
３５６ 出力制御部
３５７ 評価部
３５８ 判定部

Claims (7)

1. 被験者の眼球の画像から瞳孔を示す第１領域を検出する検出部と、
   前記第１領域の真円度に基づいて、前記第１領域の検出状況を判定する判定部と、
   前記検出状況を示す状況情報を表示部に表示させる出力制御部と、
   を備える視線検出装置。
2. 前記判定部は、前記真円度に基づいて前記検出状況を段階的に判定する、
   請求項１に記載の視線検出装置。
3. 前記判定部は、前記真円度が閾値以上の場合に、前記第１領域が検出されていると判定する、
   請求項１に記載の視線検出装置。
4. 前記真円度は、前記第１領域の輪郭と、前記第１領域を近似する円とが重複する度合いを示す、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の視線検出装置。
5. 前記判定部は、さらに、前記第１領域の輝度または面積に基づいて前記第１領域の検出状況を判定する、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の視線検出装置。
6. 前記判定部は、前記第１領域の輝度または面積が予め定められた所定の範囲に含まれる場合に、前記第１領域が検出されていると判定する、
   請求項５に記載の視線検出装置。
7. 被験者の眼球の画像から瞳孔を示す第１領域を検出する検出ステップと、
   前記第１領域の真円度に基づいて、前記第１領域の検出状況を判定する判定ステップと、
   前記検出状況を示す状況情報を表示部に表示させる出力制御ステップと、
   を含む視線検出方法。