JP2018518233A - 瞳孔間距離を決定する装置、システム、および方法 - Google Patents

瞳孔間距離を決定する装置、システム、および方法 Download PDF

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Abstract

いくつかの例示的な実施形態は、瞳孔間距離を決定する装置、システム、および／または方法を含む。例えば、製品は、コンピュータ実行可能命令を含む１つ以上の有形のコンピュータ可読非一時的ストレージ媒体を含み、コンピュータ実行可能命令が、少なくとも１つのコンピュータプロセッサによって実行されたときに、少なくとも１つのコンピュータプロセッサがユーザの瞳孔間の瞳孔間距離を測定する動作を実現することを可能にするように動作可能であり得る。本動作は、光源の光の第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信することであって、第１の反射がユーザの第１の瞳孔からの光の反射を含み、第２の反射がユーザの第２の瞳孔からの光の反射を含む、受信することと、取り込み画像内の第１および第２の反射の位置と、画像が取り込まれたときの画像取り込み機器とユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいて瞳孔間距離を決定することと、を含み得る。【選択図】なし

Description

相互参照
本出願は、２０１５年５月１１日に出願の「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ，ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ Ａ ＰＵＰＩＬＬＡＲＹ ＤＩＳＴＡＮＣＥ」と題する米国仮特許出願第６２／１５９，４９０号に対する利益および優先権を主張し、その内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
本明細書に記載の実施形態は、概して、瞳孔間距離を決定することに関する。
ユーザの瞳孔間の瞳孔間距離（ＰＤ：ｐｕｐｉｌｌａｒｙ ｄｉｓｔａｎｃｅ）は、例えば、眼鏡、例えば、モノフォーカルまたはマルチフォーカルの眼鏡のための屈折率の処方に加えて測定され得る。
眼鏡の光学的中心は、例えば、クリアかつ好都合な視覚を提供するように、ユーザの視線と一致するように構成され得る。
近距離用視覚域を有し得るマルチフォーカル（ＭＦ：Ｍｕｌｔｉ−Ｆｏｃａｌ）眼鏡は、ＰＤの測定において、モノフォーカル眼鏡よりも高い精度を必要とし得る。
ＰＤは、例えば、ＰＤが必ずしも対称構造ではない場合、例えば、斜視の場合、フレームの中心、例えば、ユーザの鼻の中心からの距離の２つの不同な数として言明され得る。
瞳孔間距離における矛盾は、例えば、二重視、頭痛、および／または他の不必要な作用を引き起こし得る。
瞳孔間距離における可能性のある誤差の程度は、レンズの度数倍率、例えば、眼鏡の処方に依存し得る。例えば、低度数のレンズについて、瞳孔間距離におけるより大きな誤差は、ユーザの視覚に作用しないかもしれない。
瞳孔間距離の許容誤差は、対称でないかもしれない。一例において、ユーザの測定ＰＤがユーザの実際のＰＤよりも短い場合、例えば、負誤差の場合、ユーザは、例えば、ユーザの実際のＰＤを低減し得る眼球の輻湊を引き起こし得る眼球の軽微な調節によって、負誤差を補償することができ得る。別の例では、ユーザの測定ＰＤがユーザの実際のＰＤよりも長い、例えば、正誤差では、ある程度の二重視および／または他の不都合をもたらす。
説明を簡単かつ明瞭にするために、図面に示された要素は必ずしも一定の縮尺で描かれていない。例えば、一部の要素の寸法は、提示を明瞭にするために、他の要素に対して誇張され得る。さらに、図面間で参照番号を繰り返して、対応する要素または類似の要素を示すことができる。図面は以下に示される。
いくつかの例示的な実施形態による、システムの概略的なブロック図の説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、レンズおよびカメラのセンサの概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、物体の画像を取り込むための画像化図の概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、傾斜した物体の画像を取り込むための画像化図の概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、傾斜したカメラによって物体を取り込むための画像化図の概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、ユーザの右眼球の水平方向部分の概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、カメラに向かって見ているユーザの２つの眼球間の瞳孔間距離の概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、複数のモンテカルロシミュレーションに対応するヒストグラムの概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、複数のモンテカルロシミュレーションに対応するヒストグラムの概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、複数のモンテカルロシミュレーションに対応するヒストグラムの概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、複数のモンテカルロシミュレーションに対応するヒストグラムの概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、複数のモンテカルロシミュレーションに対応するヒストグラムの概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、複数のモンテカルロシミュレーションに対応するヒストグラムの概略的な説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、ユーザの瞳孔間距離（ＰＤ）を決定する方法の概略的なフローチャートの説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、ユーザのＰＤを決定する方法の概略的なフローチャートの説明である。 いくつかの例示的な実施形態による、製品の概略的な説明である。
以下の詳細な説明では、いくつかの実施形態の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細が述べられている。しかしながら、当業者であれば、これらの具体的な詳細なしでいくつかの実施形態を実施できることを理解するであろう。他の例では、周知の方法、手順、構成要素、ユニット、および／または回路は、議論を不明瞭にしないように詳細には記載されていない。
以下の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットまたはバイナリデジタル信号に対する演算のアルゴリズムおよび記号表現に関して提示される。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理技術の当業者が彼らの仕事の内容を他の当業者に伝えるために使用する技術であり得る。
アルゴリズムは、ここでは、一般的に、所望の結果を導く行動または動作の自己一貫したシーケンスとみなされる。これには、物理量の物理的加工が含まれる。通常、必ずしも必要ではないが、これらの量は、格納、転送、結合、比較、および他の方法で動作できる電気または磁気信号の形態を取る。これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、用語、数字などと称することは、主に一般的な使用のために、時には便利であることが判明している。しかしながら、これらの用語および類似の用語はすべて、適切な物理量と関連付けられており、これらの量に適用される便利なラベルに過ぎないことを理解されたい。
例えば、「処理する」、「コンピューティングする（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）」、「演算する」、「決定する」、「確立する」、「分析する」、「確認する」などの用語を利用する本明細書の議論は、コンピュータのレジスタおよび／またはメモリ内の物理量（例えば、電子）として表されるデータを、コンピュータのレジスタおよび／もしくはメモリまたは動作および／もしくはプロセスを遂行する命令を格納し得る他の情報ストレージ媒体内で物理量として同様に表される他のデータに、操作および／または変換するコンピュータ、コンピューティングプラットフォーム、コンピューティングシステム、もしくは他の電子コンピューティング機器の動作（複数含む）および／またはプロセス（複数含む）を参照することができる。
本明細書で使用する「複数（ｐｌｕｒａｌｉｔｙ）」および「複数（ａ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ）」という用語は、例えば、「複数」または「２つ以上」を含む。例えば、「複数のアイテム」は、２つ以上のアイテムを含む。
「一実施形態」、「実施形態」、「例示的な実施形態」、「種々の実施形態」などの言及は、そのように記載された実施形態が、特定の特徴、構造、または特性を含み得るが、すべての実施形態が、特定の特徴、構造、または特性を必ずしも含むものではない。さらに、「一実施形態では」という語句を繰り返し使用することは、必ずしも同一の実施形態を指しているとは限らない。
本明細書で使用されるように、他に特定されない限り、共通物体を記述するための序数形「第１」、「第２」、「第３」などの使用は、単に類似物体の異なる例が参照されたことを示し、そのように記載された物体が、時間的、空間的、順位付け、または任意の他の形態のいずれかの所与の順序でなければならないことを意味することを意図するものではない。
いくつかの実施形態は、例えば、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはハードウェアおよびソフトウェアの両方の要素を含む実施形態の形態を取ることができる。いくつかの実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むが、これに限定されないソフトウェアで実現され得る。
さらに、いくつかの実施形態は、コンピュータまたは任意の命令実行システムによってまたはそれらと共に使用するためのプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能またはコンピュータ可読媒体からアクセス可能なコンピュータプログラム製品の形態を取ることができる。例えば、コンピュータ使用可能またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、または機器によってまたはそれらと共に使用するためのプログラムを含む、格納する、通信する、伝播する、または転送することができる任意の装置であり得るか、またはそれらを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、あるいは半導体システム（または装置もしくは機器）または伝搬媒体であり得る。コンピュータ可読媒体のいくつかの例示的な例としては、半導体または固体メモリ、磁気テープ、取り外し可能コンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、剛性磁気ディスク、および光ディスクが挙げられ得る。光ディスクのいくつかの例示的な例としては、コンパクトディスク−リードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｋ−ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、コンパクトディスク読み込み／書込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ：ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｋ−ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ）、およびＤＶＤが挙げられる。
いくつか例示的な実施形態では、プログラムコードを格納および／または実行するために好適なデータ処理システムは、例えば、システムバスを介してメモリ要素に直接的または間接的に結合された少なくとも１つのプロセッサを含み得る。メモリ要素は、例えば、プログラムコードの実際の実行中に使用されるローカルメモリ、大容量ストレージ、および実行中の大容量ストレージからコードを取り出さなければならない回数を減らすために少なくともいくつかのプログラムコードの一時ストレージを提供することができるキャッシュメモリを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、入出力またはＩ／Ｏ機器（キーボード、ディスプレイ、ポインティング機器などを含むが、これに限定されない）を、直接的にまたは介在するＩ／Ｏコントローラを介してのいずれかでシステムに結合され得る。いくつかの例示的な実施形態では、ネットワークアダプタを、システムに結合して、例えば、介在するプライベートネットワークまたはパブリックネットワークを介して、データ処理システムを他のデータ処理システムまたは遠隔プリンタまたはストレージ機器に結合するようにさせることができる。いくつかの例示的な実施形態では、モデム、ケーブルモデム、およびイーサネット（登録商標）カードは、ネットワークアダプタのタイプの実例である。他の好適な構成要素を使用することができる。
いくつかの実施形態は、１つ以上の有線または無線リンクを含み得、無線通信の１つ以上の構成要素を利用し得、無線通信の１つ以上の方法またはプロトコルなどを利用し得る。いくつかの実施形態は、有線通信および／または無線通信を利用し得る。
いくつかの実施形態は、例えば、携帯電話、スマートフォン、モバイルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、ハンドヘルド機器、パーソナルデジタルアシスタンス（ＰＤＡ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）機器、ハンドヘルドＰＤＡ機器、モバイルまたはポータブル機器、非モバイルまたは非ポータブル機器、セルラフォン、無線電話、１つ以上の内部アンテナおよび／または外部アンテナを有する機器、無線ハンドヘルド機器などの種々の機器およびシステムと組み合わせて使用され得る。
ここで、いくつかの例示的な実施形態による、システム１００のブロック図を概略的に示す図１への参照がなされる。
図１に示すように、いくつかの例示的な実施形態では、システム１００は、機器１０２を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、好適なハードウェア構成要素および／またはソフトウェア構成要素、例えば、プロセッサ、コントローラ、メモリユニット、ストレージユニット、入力ユニット、出力ユニット、通信ユニット、オペレーティングシステム、アプリケーションなどを使用して実現され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、例えば、コンピューティング機器、携帯電話、スマートフォン、セルラフォン、ノートブック、モバイルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、ハンドヘルド機器、ＰＤＡ機器、ハンドヘルドＰＤＡ機器、無線通信機器、無線通信機器を組み込んだＰＤＡ機器などを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、例えば、プロセッサ１９１、入力ユニット１９２、出力ユニット１９３、メモリユニット１９４、および／またはストレージユニット１９５のうちの１つ以上を含み得る。機器１０２は、任意選択で、他の好適なハードウェア構成要素および／またはソフトウェア構成要素を含み得る。いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２の１つ以上の構成要素のいくつかまたはすべてを共通のハウジングまたはパッケージに封入することができ、１つ以上の有線または無線リンクを使用して相互接続または動作可能に関連付けることができる。他の実施形態では、機器１０２の１つ以上の構成要素は、複数のまたは別個の機器に分散され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサ１９１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、１つ以上のプロセッサコア、シングルコアプロセッサ、デュアルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、マイクロプロセッサ、ホストプロセッサ、コントローラ、複数のプロセッサまたはコントローラ、チップ、マイクロチップ、１つ以上の回路、回路素子、論理ユニット、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＩＣ）、または任意の他の好適な多目的または特定のプロセッサまたはコントローラを含み得る。プロセッサ１９１は、例えば、機器１０２のオペレーティングシステム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）および／または１つ以上の好適なアプリケーションの命令を実行し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、入力ユニット１９２は、例えば、キーボード、キーパッド、マウス、接触式画面、タッチパッド、トラックボール、スタイラス、マイクロフォン、または他の好適なポインティング機器または入力機器を含んでもよい。出力ユニット１９３は、例えば、モニタ、画面、接触式画面、フラットパネルディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ：Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）表示ユニット、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）表示ユニット、プラズマ表示ユニット、１つ以上のオーディオスピーカもしくはイヤホン、または他の好適な出力機器を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、メモリユニット１９４は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ：Ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤ−ＲＡＭ：Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ＤＲＡＭ）、フラッシュメモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、キャッシュメモリ、バッファ、短期メモリユニット、長期メモリユニット、または他の好適なメモリユニットを含む。ストレージユニット１９５は、例えば、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ：Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、または他の好適なリムーバブルまたは非リムーバブルストレージユニットを含んでもよい。メモリユニット１９４および／またはストレージユニット１９５は、例えば、機器１０２によって処理されたデータを格納し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、無線および／または有線ネットワーク１０３を介して１つ以上の他の機器と通信するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、ネットワーク１０３は、有線ネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ）ネットワーク、ラジオネットワーク、セルラネットワーク、無線フィデリティ（ＷｉＦｉ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）ネットワーク、ＩＲネットワーク、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ：Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）ネットワークなどを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、例えば、本明細書に記載のように、１人以上のユーザが機器１０２の１つ以上のプロセス、アプリケーション、および／またはモジュールと対話できるようにすることができる。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、１つ以上の動作、モジュール、プロセス、手順などを遂行および／または実行するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、機器１０２のユーザの瞳孔間距離（ＰＤ）を、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、瞳孔間距離は、近い瞳孔間距離または遠い瞳孔間距離を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、システム１００は、機器１０２のユーザの瞳孔間距離（ＰＤ）を、例えば、下記のように決定するように構成された少なくとも１つのサービス、モジュール、コントローラ、および／またはアプリケーション１６０を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ソフトウェア、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、プログラム、サブルーチン、命令、命令セット、コンピューティングコード、ワード、値、シンボルなどを含み得、またはそれらとして実現されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、機器１０２によって実行されるローカルアプリケーションを含み得る。例えば、メモリユニット１９４および／またはストレージユニット１９５は、アプリケーション１６０をもたらす命令を格納し得、および／またはプロセッサ１９１は、例えば、下記のようにアプリケーション１６０をもたらす命令を実行するように構成され得る。
他の実施形態では、アプリケーション１６０は、任意の好適なコンピューティングシステム、例えば、サーバ１７０によって実行される遠隔アプリケーションを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、サーバ１７０は、少なくとも遠隔サーバ、ウェブベースのサーバ、クラウドサーバ、および／または他の任意のサーバを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、サーバ１７０は、アプリケーション１６０および好適なプロセッサ１７１が、例えば、下記のように命令を実行することをもたらす命令が格納された好適なメモリおよび／またはストレージユニット１７４を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、遠隔アプリケーションとローカルアプリケーションとの組み合わせを含み得る。
一例では、アプリケーション１６０は、アプリケーション１６０が機器１０２のユーザによってローカルで実行され得るように、別のコンピューティングシステム、例えば、サーバ１７０から機器１０２のユーザによってダウンロードおよび／または受信され得る。例えば、命令は、例えば、機器１０２のプロセッサ１９１によって実行される前に、例えば、機器１０２のメモリまたは任意の好適な短期間メモリまたはバッファに一時的に受信され、格納され得る。
別の例では、アプリケーション１６０は、機器１０２によってローカルで実行されるフロントエンド、およびサーバ１７０によって実行されるバックエンドを含み得る。例えば、ユーザの瞳孔間距離を決定する１つ以上の第１の動作は、例えば、機器１０２によってローカルで遂行され得、および／または瞳孔間距離を決定する１つ以上の第２の動作は、例えば、サーバ１７０によって、例えば、下記のように遠隔で遂行され得る。
他の実施形態では、アプリケーション１６０は、任意の他の好適なコンピューティング機器および／またはスキームを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、システム１００は、機器１０２のユーザとシステム１００の１つ以上の要素、例えば、アプリケーション１６０との間をインターフェースするためのインターフェース１１０を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、インターフェース１１０は、任意の好適なハードウェア構成要素および／またはソフトウェア構成要素、例えば、プロセッサ、コントローラ、メモリユニット、ストレージユニット、入力ユニット、出力ユニット、通信ユニット、オペレーティングシステム、および／またはアプリケーションを使用して実現され得る。
いくつかの実施形態では、インターフェース１１０は、システム１００の任意の好適なモジュール、システム、機器、または構成要素の一部として実現され得る。
他の実施形態では、インターフェース１１０は、システム１００の別個の要素として実現され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、インターフェース１１０は、機器１０２の一部として実現され得る。例えば、インターフェース１１０を、機器１０２の一部として関連付けてもよく、かつ／または含むことができる。
一例では、インターフェース１１０は、例えば、ミドルウェアとして、および／または機器１０２の任意の好適なアプリケーションの一部として実現され得る。例えば、インターフェース１１０は、アプリケーション１６０の一部として、および／または機器１０２のＯＳの一部として実現され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、インターフェース１６０は、サーバ１７０の一部として実現され得る。例えば、インターフェース１１０を、サーバ１７０の一部として関連付けてもよく、かつ／または含むことができる。
一例では、インターフェース１１０は、ウェブベースのアプリケーション、ウェブサイト、ウェブページ、プラグイン、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、リッチコンテンツ構成要素（例えば、ＦｌａｓｈまたはＳｈｏｃｋｗａｖｅ構成要素）などを含んでもよく、または一部であってもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、インターフェース１１０を、例えば、システム１００の要素間および／または１つ以上の他の、例えば、内部または外部の当事者、ユーザ、アプリケーション、および／またはシステムに、情報および／または通信を通信するために、例えば、ゲートウェイ（ＧＷ：ｇａｔｅｗａｙ）１１２および／またはアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１１４に関連付けてもよく、かつ／または含むことができる。
いくつかの実施形態では、インターフェース１１０は、任意の好適なグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ：Ｇｒａｐｈｉｃ−Ｕｓｅｒ−Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１１６および／または任意の他の好適なインターフェースを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザの取り込み画像に基づいて、例えば、下記のようにユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、取り込み画像は、ユーザによって取り込まれ得、例えば、下記のようにユーザの眼球を含み得る。
一例において、２次元（２Ｄ：ｔｗｏ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ）取り込み画像から正確なＰＤ測定を抽出することは、３次元（３Ｄ：ｔｈｒｅｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ）環境を決定するための、例えば、ＰＤを決定するための、１つ以上のパラメータを測定、評価、および／または分析することを含む。例えば、３Ｄ環境は、ユーザの顔面から一定の距離に位置するカメラ、およびそのカメラを見ている間のユーザの各瞳孔の位置に反射し得、これは、瞳孔の中心からのオフセット、例えば、最大１ミリメートルのオフセットにあってもよい。瞳孔の位置は、例えば、視軸で、ユーザの視線と一致し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、画像を取り込むように構成された画像取り込み機器、例えば、カメラ１１８または任意の他の機器を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、例えば、画像が取り込むときに、ユーザを照らすように構成された光源１２２を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、光源１２２は、フラッシュ、ＬＥＤライト、または任意の他の光源を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザの取り込み画像を、例えば、カメラ１１８から受信するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、取り込み画像は、光源１２２の光の第１および第２の反射を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、第１の反射は、ユーザの第１の瞳孔からの光の反射、例えば、第１の瞳孔からの第１のプルキンエ像を含み得、第２の反射は、ユーザの第２の瞳孔からの光の反射、例えば、第２の瞳孔からの第１のプルキンエ像を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、取り込み画像内の第１および第２の反射の位置と、例えば、画像が取り込まれたときの機器１０２とユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいてユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、第１の反射と第２の反射との間のピクセル数と、ピクセルのピクセル対ミリメートル（ｍｍ）比とに基づいて、例えば、下記のようにユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、カメラ１１８の１つ以上の属性に基づいて、例えば、下記のようにユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、眼球の半径パラメータと、カメラ１１８とユーザの瞳孔を含む平面との間の距離とに基づいて、例えば、下記のようにユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、機器１０２が傾斜している場合に、例えば、機器１０２の向きに関する向き情報に基づいて、例えば、下記のようにユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザの第１および第２の瞳孔からの第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信し得る。
一例において、アプリケーション１６０は、例えば、アプリケーション１６０を機器１０２によってローカルで実現する場合、ＰＤをローカルで決定するように構成され得る。この例によると、カメラ１１８は、画像を取り込むように構成され得、アプリケーション１６０は、例えば、カメラ１１８からの取り込み画像を受信して、機器１０２とユーザの瞳孔との間の推定距離を決定し、例えば、下記のようにユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
別の例では、アプリケーション１６０は、例えば、アプリケーション１６０がサーバ１７０によって実現される場合、または例えば、アプリケーション１６０のフロントエンドが機器１０２によって実現される一方、アプリケーション１６０のバックエンドがサーバ１７０によって実現される場合、ＰＤを遠隔で決定するように構成され得る。この例によると、カメラ１１８は、画像を取り込むように構成され得、アプリケーション１６０のフロントエンドは、取り込み画像を受信して、機器１０２とユーザの瞳孔との間の推定距離を決定するように構成され得、サーバ１７０および／またはアプリケーション１６０のバックエンドは、例えば、アプリケーション１６０のフロントエンドから受信した情報に基づいて、ユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
一例において、機器１０２および／またはアプリケーション１６０のフロントエンドは、取り込み画像および推定距離を、例えば、ネットワーク１０３を介して、サーバ１７０に送信するように構成され得、ならびに／またはサーバ１７０および／もしくはアプリケーション１６０のバックエンドは、取り込み画像および／もしくは推定距離を受信して、例えば、機器１０２から受信した取り込み画像および推定距離に基づいて、ユーザの瞳孔間距離を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、取り込み画像は、ユーザの顔面上の物体（「基準物体」）を含み得る。
一例において、ＰＤは、例えば、カメラ１１８が画像を取り込み、人物がその人物の顔面の特徴に近い既知のサイズの物体を保持している間に、カメラ１１８のフラッシュを見ている人物の単一の画像から抽出され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８と基準物体との間の推定距離を、例えば、ユーザの顔面上の物体の１つ以上の寸法に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８と基準物体との間の推定距離を、例えば、機器１０２の加速度を示す加速度情報に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８と基準物体との間の推定距離を、例えば、ユーザの顔面上の物体およびカメラ１１８の１つ以上の属性に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、カメラ１１８の１つ以上の属性としては、カメラ１１８のレンズの有効焦点距離（ＥＦＬ：Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｆｏｃａｌ Ｌｅｎｇｔｈ）、カメラ１１８のセンサの水平方向視界（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）、カメラ１１８のセンサの垂直方向視界、センサの解像度、センサの２つの隣接するピクセル間の距離（「センサピッチ」）、および／またはカメラ１１８の任意の他の追加のもしくは代替的な属性が挙げられ得る。
いくつかの例示的な実施形態による、カメラのレンズ２１０およびセンサ２２０を概略的に説明する図２への参照がなされる。例えば、カメラ１１８（図１）は、レンズ２１０およびセンサ２２０を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態において、図２で示されるように、レンズ２１０は、ＥＦＬ２２２を有し、これは、例えば、センサ２２０からのレンズのＥＦＬに等しい距離に位置する機器１０２（図１）によって所与および／または較正され得る。
いくつかの例示的な実施形態において、αｈで示される水平方向視野角は、センサ２２０の水平方向サイズおよびレンズ２１０のＥＦＬ２２２に基づいて決定され得る。
いくつかの例示的な実施形態において、垂直方向視野角は、例えば、センサ２２０の垂直方向サイズに基づいて決定され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図２で示されるように、ピッチｈで示されるセンサの水平方向ピッチ２２４は、２つの隣接するピクセルの各々の中心間の距離として定義され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、センサピッチ２２４は、例えば、センサの水平方向の長さおよびセンサの水平方向のピクセルの総数に基づいて決定され得る。
いくつかの例示的な実施形態において、センサピッチ２２４は、例えば、ＥＦＬ２２２、水平方向視野角αｈ、および／または垂直方向視野角に基づいて、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
図１に戻って参照すると、いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８と基準物体との間の推定距離を、例えば、カメラ１１８の１つ以上の属性、例えば、水平方向視野角αｈ、ＥＦＬ２２２（図２）、および／またはセンサピッチ２２４（図２）に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８と基準物体との間の推定距離を、例えば、カメラ１１８の１つ以上の属性および基準物体の１つ以上の寸法に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態において、基準物体は、例えば、測定および／または所与され得る１つ以上の既知の寸法を有する物体を含み得る。例えば、基準物体としては、クレジットカードおよび／または紙幣などが挙げられる。
いくつかの例示的な実施形態において、基準物体は、例えば、測定および／または所与され得る１つ以上の既知の寸法を有する顔の物体または要素を含み得る。例えば、基準物体としては、虹彩および／または眼球の半径パラメータなどが挙げられる。
いくつかの例示的な実施形態において、カメラ１１８は、基準物体を含む画像を取り込むように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８と基準物体との間の推定距離を、例えば、取り込み画像内の物体の画像化された寸法、物体の実際の寸法、およびカメラの属性に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態による、物体３０２の画像を取り込むための画像化図３００を概略的に説明する図３への参照がなされる。
いくつかの例示的な実施形態では、図３に示されるように、物体３０２の画像３１２は、カメラのレンズ３１０を介して取り込まれ得る。例えば、カメラ１１８（図１）は、レンズ３１０を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図３に示されるように、物体３０２は、既知であり得、かつ／または所与され得る、ｈで示される高さを有し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図３に示されるように、物体３０２の画像３１２は、例えば、レンズ３１０を介して取り込まれたときに、ｈ’で示される画像化された高さを有し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、レンズ３１０と物体３０２との間のｕで示される距離は、例えば、既知であり得、かつ／または所与され得るレンズ３１０のＥＦＬ、高さｈ、および／もしくは画像化された高さｈ’に基づいて、例えば、下記のように決定され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、以下の式は、例えば、画像化スキーム３００における三角形の相似に基づいて、例えば、以下のように所与され得る。
Figure 2018518233
式中、ｖは、レンズ３１０のおおよそのＥＦＬである。
いくつかの例示的な実施形態では、画像３１２の画像化された高さｈ’は、画像３１２によって占められたｈ’＿ｐｉｘｅｌｓ＿ｅｓｔｉｍａｔｅｄで示されるピクセル数と、例えば、以下のようなレンズ３１０のピッチで示されるセンサピッチとに基づいていてもよい。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、距離ｕは、例えば、式２および式３に基づいて、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、図３に示されるように、物体３０２は、例えば、傾斜なしの垂直方向であり得る。
いくつかの例示的な実施形態では、カメラによって取り込まれる物体は、例えば、図４に関する下記のように傾斜していてもよい。
いくつかの例示的な実施形態による、傾斜した物体４０２の画像を取り込むための画像化図４００を概略的に説明する図４への参照がなされる。
いくつかの例示的な実施形態では、図４に示されるように、傾斜した物体４０２の画像４１２は、カメラのレンズ４１０を介して取り込まれ得る。例えば、カメラ１１８（図１）は、レンズ４１０を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図４に示されるように、物体４０２は、既知であり得、かつ／または所与され得る、ｈで示される高さを有し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図４に示されるように、物体４０２の画像４１２は、例えば、レンズ４１０を介して取り込まれたときに、ｈ’で示される画像化された高さを有し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図４に示されるように、画像４１２の画像化された高さｈ’は、物体４０２の投影を、θで示される傾斜角で、平面４０７に反射し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図４に示されるように、高さｈの投影は、物体４０２の高さｈのΔｈで示される誤差および／または低減をもたらし得、これは、画像４１２の画像化された高さｈ’を低減し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、物体のサイズの誤差Δｈは、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
一例において、例えば、±１０°（度）の傾斜角に起因し得る想定誤差Δｈについて、高さの相対誤差は、例えば、おおよそ＋１．５％（パーセント）であり得る。
いくつかの例示的な実施形態では、相対誤差は、例えば、同じ百分率による推定距離に作用し得る。
図１に戻って参照すると、いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８と物体との間の推定距離を、例えば、物体の３Ｄデカルト座標に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、物体の３Ｄデカルト座標を決定するように構成された３Ｄセンサ１２４を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、３Ｄセンサ１２４は、物体を、例えば、３次元デカルト座標内のポイントのセットに、例えば、｛ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ｝で示される３つのポイントにマッピングするように構成され得る。
一例において、ポイントのセットは、距離依存構造、焦点はずし距離構造、および／またはステレオベース三角測量構造などを含む投影構造を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、物体とカメラ１１８との間のｄで示される距離は、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
式中、｛ｘ０、ｙ０、ｚ０｝は、例えば、物体と同じデカルト座標システム内のカメラの位置を示し、ｋは、３Ｄセンサ１２４によって取り込まれた物体上の個別のポイントを示す。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラから物体までの距離を、例えば、３Ｄセンサ１２４からの情報に基づいて、推定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、３Ｄセンサ１２４は、カメラからの距離の関数または絶対寸法の関数として、画像内の各ピクセルまたは画像内のピクセルの各郡を説明する情報を、例えば、メートル、インチ、または任意の他のサイズ単位で提供するように構成され得る。
一例において、距離の関数は、アプリケーション１６０が物体とカメラ１１８との間の距離を決定することを可能にし得る。
別の例では、絶対寸法の関数は、例えば、式４に基づいて、物体までの距離を決定することを可能にし得る。一例において、アプリケーション１６０は、例えば、３Ｄセンサ１２４からの情報に基づいて、物体のサイズｈを、例えば、どれだけ多くのピクセルを物体の画像化された高さが画像内で獲得したかの推定によって、決定し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８とユーザの眼球との間の距離を、例えば、物体を使用せずとも、例えば、機器１０２の加速度に対応する加速度情報を使用することによって、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８とユーザの眼球との間の推定距離を、例えば、機器１０２の加速度を示す加速度情報に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、アプリケーション１６０に機器１０２の加速度情報を提供するための加速度計１２６を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、加速度計１２６は、例えば、デカルト座標システムの、例えば、各軸について、所与の時間における加速度情報を提供するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８とユーザの眼球との間の距離を、例えば、２つの条件のセットの達成度に基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８とユーザの眼球との間の距離を、例えば、機器１０２をユーザの眼球近くで保持しているときに、ユーザの眼球とカメラ１１８との間のｘ０で示される初期の距離を設定することを含み得る初期化手順を遂行した後、決定し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、機器１０２が、例えば、初期化手順後に、機器１０２を眼球から離すようにユーザに命令することによって、カメラ１１８とユーザの眼球との間の距離に関する測定を始めるように、ユーザに命令することをもたらし得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、デカルト座標システムの１つ以上の軸、例えば、そのすべての軸における機器１０２の加速度情報を、例えば、機器１０２の運動に従って、加速度計１２６から受信し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、所与の時間におけるｘ（ｔ’）で示されるＸ軸上のｘ軸の距離を、例えば、所与の時間におけるａｘ（ｔ）で示されるＸ軸上の加速度情報に基づいて、例えば、以下のように決定し得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ｘ軸の距離ｘ（ｔ’）を、例えば、所与の時間における機器１０２のｖｘ（ｔ’）で示される速度に基づいて、例えば、以下のように決定し得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ｙ（ｔ’）で示されるＹ軸上のＹ軸距離を、例えば、Ｙ軸上の機器１０２のａｙ（ｔ）で示される加速度に基づいて、例えば、距離ｘ（ｔ’）の決定と同様の仕方で決定し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ｚ（ｔ’）で示されるＺ軸上のＺ軸距離を、例えば、Ｚ軸上の機器１０２のａｚ（ｔ）で示される加速度に基づいて、例えば、距離ｘ（ｔ’）の決定と同様の仕方で決定し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８のｒ（ｔ’）で示される眼球からの推定距離を、例えば、Ｘ軸距離、Ｙ軸距離、およびＺ軸距離に基づいて、例えば、以下のように決定し得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、推定距離ｒ（ｔ’）の精度を、例えば、距離を推定するための１つ以上の測定を使用することによって、例えば、下記のように増加することができる。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、計測範囲、信頼性、精度および／または感度を増加させるように、加速度情報を他の距離計測センサからの情報との組み合わせで使用するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、加速度情報に加えて、例えば、カメラ１１８によって取り込まれた１つ以上の画像を統合することによって、加速度計１２６による距離推定の精度を増加させるように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、機器１０２の運動中、例えば、初期化手順後、１つ以上の画像を取り込むように、カメラ１１８に対して、制御、誘引、誘発、および／または命令するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、推定距離の精度を増加させるように、例えば、加速度情報に基づいて、取り込み画像からの情報を使用するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、取り込み画像が、例えば、上記のような既知の寸法を有する物体を含むときに、取り込み画像からの情報を使用し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、取り込み画像の一対の画像間の距離を、例えば、物体の倍率変更に基づいて、決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、加速度計の情報の誤差を、例えば、一対の画像間の距離が加速度情報を評価するために使用される場合、機器１０２の全運動を通じて累積することはできない。
一例において、初期化手順は、ｔ’０で示される時間において遂行され得、続いてＮ回のカメラ取得が、加速度情報センサのデータおよび取り込み画像における物体の｛ｈ’１，ｈ’２，ｈ’３，ｈ’４，…ｈ’Ｎ｝で示される関連サイズより決定される、｛ｔ’１，ｔ’２，ｔ’３，ｔ’４，…ｔ’Ｎ｝で示される時間および｛ｒ’１，ｒ’２，ｒ’３，ｒ’４，… ｒ’Ｎ｝で示される距離において遂行され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、加速度計の情報に関する距離測定値のための最適化は、例えば、取り込まれたすべてが物体の同じサイズｈに対応する場合に、加速度情報の誤差を低減するように遂行され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、最小誤差を最適化するための式は、例えば、以下のように定義され得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザの瞳孔の平面（「瞳孔平面」）とカメラ１１８との間の距離を、例えば、ユーザの瞳孔間距離を決定するために、決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、瞳孔平面とカメラ１１８との間の距離を、例えば、カメラ１１８から物体までの距離を決定した後に、例えば、３Ｄセンサ１２４、加速度計１２６、および／または物体を含む取り込み画像を使用して、例えば、上記のように決定し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、瞳孔平面とカメラ１１８との間の距離を演算することは、瞳孔平面における倍率を決定することを可能し得、これは、瞳孔間の絶対距離を演算することを可能にし得る。
いくつかの例示的な実施形態では、瞳孔平面とカメラ１１８との間の距離を演算することは、例えば、カメラ１１８を見ているときの眼球の輻湊を調節するために、眼球がカメラを見ている角度を決定することを可能にし得る。
いくつかの例示的な実施形態では、カメラ１１８が平坦なセンサおよび非最適化レンズより作り出される歪曲収差を調節することを想定すると、カメラ１１８のセンサに直角な平面の全域またはレンズ頂部の倍率は均一であり得、糸巻き型歪曲および樽型歪曲は最小限であり得る。
いくつかの例示的な実施形態では、Ｍｏｂｊｅｃｔ（ｃａｍｅｒａ＿ｏｂｊｅｃｔ＿ｄｉｓｔｎａｃｅ）で示される倍率は、カメラ１１８のセンサに直角な平面（ｐｌａｉｎ）での取り込み画像における物体のｈ’ｏｂｊで示される取り込み寸法のｈｏｂｊ’＿ｐｉｘｅｌｓ＿ｅｓｔｉｍａｔｅｄで示されるピクセルの推定数と、物体を含む平面におけるｈｏｂｊで示される物体の絶対寸法との変換を定義し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、倍率を決定することは、ピクセル対ミリメートル比を決定することを可能にし得、これは、取り込み画像からのＰＤを、例えば、ピクセル数を演算することによって、例えば、下記のように演算することを可能にし得る。
一例では、カメラ１１８は傾けることができ、また、取り込み画像内の１つ以上の特徴はカメラ１１８から異なる距離にあってもよいことが想定され得る。この例によると、取り込み画像内のピクセルの各セットを異なる倍率で表すことができる。
いくつかの例示的な実施形態では、倍率は、カメラ１１８と物体との間の距離に基づいて、例えば、以下の通りであってもよい。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、物体の絶対寸法、例えば、高さｈｏｂｊは、倍率と画像化された寸法、例えば、画像化された高さｈ’ｏｂｊに基づいて、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、物体を瞳孔の平面上に位置付けることはできない。例えば、物体をユーザの額上に位置付けることができる。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、取得カメラ１１８の傾斜を考慮に入れながら、物体を含む物体平面と瞳孔平面との間の倍率変更を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザの瞳孔の平面とカメラ１１８との間の距離を、例えば、物体を含む平面、例えば、物体平面に直角な軸に沿った物体と瞳孔との間の軸方向オフセットに基づいて、例えば、下記のように決定し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、物体を含む平面に直角な軸に沿った物体と瞳孔との間の軸方向オフセットを、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、軸方向オフセットを演算することは、物体平面と瞳孔平面との間の倍率変更を決定することを可能にし得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、カメラ１１８の傾斜を考慮に入れながら、倍率の変更を決定するように構成され得る。
一例において、カメラ１１８を、例えば、物体を含む画像を取り込むときに、地表に対して垂直方向にすることはできない。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、瞳孔平面と物体平面との間の距離を、例えば、軸方向オフセットとカメラ１８０の傾斜とに基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、機器１０２は、機器１０２の向き、および／または機器１０２の１つ以上の要素、例えば、カメラ１１８、の向きを決定するように構成された向き推定器１２８を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、画像が取り込まれたときの機器１０２の向きを示す向き情報を、例えば、向き推定器１２８から受信するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザの瞳孔間距離を、例えば、向き情報に基づいて決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、向き情報は、カメラ１１８の向きを示し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、向き情報は、カメラ１１８の傾斜角を示し得る。
一例では、アプリケーション１６０は、例えば、画像が取り込まれたときに、カメラ１１８の傾斜角を、例えば、カメラ１１８の向きおよび／または機器１０２の向きに基づいて決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザの瞳孔間距離を、例えば、向き情報と、物体を含む平面に直角な軸に沿った物体と瞳孔との間の軸方向オフセットとに基づいて、例えば、下記のように決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態による、傾斜したカメラ５１８によって物体５０２を取り込むための取り込み図５００を概略的に説明する図５への参照がなされる。例えば、カメラ５１８は、カメラ１１８（図１）の機能を遂行し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図５に示されるように、カメラ５１８は、例えば、水平方向に対して、θで示される傾斜角で傾斜していてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、図５に示されるように、カメラ５１８は、物体５０２からのｃａｍｅｒａ＿ｏｂｊ＿ｄｉｓｔａｎｃｅで示される距離にあってもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、図５に示されるように、物体５０２は、ユーザの眼球５０６からの、ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ＿ｏｆｆｓｅｔで示される水平方向オフセットおよびｖｅｒ＿ｏｆｆｓｅｔで示される垂直方向オフセットに位置し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図５に示されるように、眼球５３０は、ｅｙｅｓ＿ｐｌａｎｅで示される平面５２７、例えば、カメラ１１８のセンサに直角な瞳孔平面の中に含まれ得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図５に示されるように、物体５０２は、カメラ１１８のセンサに直角なｏｂｊｅｃｔ＿ｐｌａｎｅで示される平面５２９の中に含まれ得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図５に示されるように、ａｘｉｓ＿ｏｆｆｓｅｔで示される軸方向オフセットが平面５２７および平面５２９に直角な軸上にあってもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、図５に示されるように、軸方向オフセットが、平面５２７と平面５２９との間の距離を定義し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、図５に示されるように、眼球５３０の中心と物体５０２の中心とが平面５２９および／または平面５２７に投影されているとき、ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ＿ｖｅｒ＿ｏｆｆｓｅｔで示される垂直方向投影オフセットが眼球５３０の中心と物体５０２の中心との間にあってもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、取り込み画像の倍率は、カメラセンサに直角な平面、例えば、平面５２７および／または平面５２９の全域で均一であると想定され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、軸方向オフセットは、垂直方向投影オフセット、水平方向オフセット、および傾斜角に基づいて、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、垂直方向投影オフセットは、例えば、投影平面、例えば、平面５２９上の物体５０２からの眼球５３０の垂直方向変位を分析することによって、例えば、取り込み画像におけるカメラ５１８の中心と眼球５３０の中心との間のピクセル数を推定することによって、決定され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、水平方向オフセットは、例えば、おおそよ３０ミリメートル（ｍｍ）で所与、演算され得、かつ／または事前定義され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、瞳孔平面、例えば、平面５２７におけるＭｅｙｅｓで示される倍率は、カメラ５１８から瞳孔平面までの距離に基づいていてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、カメラ５１８から瞳孔平面までの距離は、物体からカメラ１１８までの距離と、例えば、式１３に従って決定され得るような軸方向オフセットとの合計に基づいていてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、カメラと瞳孔平面との間のｕで示される距離は、物体からカメラ１１８までの距離と軸方向オフセットとの合計に基づいて、例えば、以下のように定義され得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、距離ｕにおけるＭｅｙｅｓ（ｕ）で示される倍率は、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
図１に戻って参照すると、いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、例えば、画像を取り込むときに、ユーザがカメラ１１８の中をのぞく瞳孔の位置を特定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザがカメラ１１８の中をのぞく瞳孔の位置を、例えば、取り込み画像内の眼球からの光の反射に基づいて、例えば、下記のように特定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ユーザがカメラ１１８の中をのぞく瞳孔の位置を、例えば、第１のプルキンエ像に基づいて特定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態による、ユーザの右眼球６００の水平方向部分を概略的に説明する図６への参照がなされる。
いくつかの例示的な実施形態では、図６に示されるように、右眼球６００の水平方向部分は、右眼球６００の視軸６０２と光軸６０４との間の相違を描写し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、例えば、眼球６００が、例えば、カメラ１１８の、窩６１０で画像化される最も鮮明な画像を見るように回転するため、視軸６０２が瞳孔を横切る位置６０６を使用してＰＤを測定することができる。
いくつかの例示的な実施形態では、窩６１０は、例えば、上から見たときに、光軸６０４に対して、例えば、耳の方へ約５度で一時的に位置し得る。したがって、眼球が物体を見るように回転している状態の視線を、角膜頂部と瞳孔の中心との間の線をつなぐ光軸６０４と一致させることはできない。したがって、位置６０６を瞳孔の中心にすることはできない。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０（図１）は、位置６０６を、例えば、取り込み画像における眼球６００の光源１２２の反射に基づいて特定するように構成され得る。
一例では、位置６０６は、例えば、第１の反射、例えば、最も外側の反射している角膜表面によって画像化された光源１２２の反射である第１のプルキンエ像を探すことによって特定され得る。光源１２２を見るために眼球を回転させることができ、反射している角膜表面は光源１２２に直角であり得る。それゆえに、第１の反射は、視軸６０２に沿っていてもよい。したがって、位置６０６は、取り込み画像内の第１の反射に基づいて決定され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０（図１）は、ＰＤを、例えば、瞳孔の中心または瞳孔内の任意の位置を使用する代わりに、例えば、右眼球６００の位置６００と左眼球の中の第２の反射の位置とに基づいて決定し得る。
図１に戻って参照すると、いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、取り込み画像内の第１の反射と第２の反射との間、例えば、右眼球６００（図６）の位置６０６（図６）と左眼球の第２の反射の位置との間のｈｅｙｅｓ’＿ｐｉｘｅｌｓ＿ｅｓｔｉｍａｔｅｄで示されるピクセル数を決定するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、眼球を輻湊させるためのＰＤｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅで示されるＰＤを、例えば、眼球がカメラ１１８の方を見ているときに、演算するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、眼球を輻湊させるためのＰＤを、例えば、センサピッチと、瞳孔平面の倍率およびピクセル数とに基づいて、例えば、以下のように演算し得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、ＰＤを、例えば、眼球が無限遠の方を見ている（「無限遠眼球」）ときに、演算するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、アプリケーション１６０は、眼球を輻湊させるための瞳孔間距離と無限遠眼球のための瞳孔間距離との間の補正を、例えば、下記のように演算するように構成され得る。
いくつかの例示的な実施形態による、カメラ７１８の方を見ているユーザの２つの眼球７２０の間のＰＤを概略的に説明する図７への参照がなされる。
いくつかの例示的な実施形態では、図７に示されるように、カメラ７１８は、眼球７２０からのｃａｍｅｒａ＿ｅｙｅ＿ｄｉｓｔａｎｃｅで示される距離に位置してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、図７に示されるように、各眼球７２０は、カメラ７１８を見るように、一定の角度φで、例えば、鼻の方に回転する。
いくつかの例示的な実施形態では、図７に示されるように、瞳孔を横切る視軸７０８の位置７０６は、例えば、眼球７２０が無限遠の方を見たときに、位置７０９の方、例えば、耳の方のτで示される調節距離で横に移動され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、調節距離τは、例えば、眼球７３０が、例えば、無限遠の方を見るように、位置７０９に角度φで、Ｒで示される半径において回転した結果であり得る。
いくつかの例示的な実施形態では、眼球７２０の回転の中心が同値であることを想定すると、眼球の半径Ｒは、例えば、約１３．５ｍｍの既定値と同値であり得る。
いくつかの例示的な実施形態では、位置７０９は、例えば、瞳孔間距離を決定するときに、例えば、距離眼鏡のために、考慮に入れられてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、図７に示されるように、例えば、ＰＤ（φ）で示される眼球を輻湊させるための瞳孔間距離は、眼球７２０がカメラ７１８のフラッシュの方を見るように輻湊されたとき、例えば、カメラ７１８が無限遠ではない距離ｅ、例えば、距離ｃａｍｅｒａ＿ｅｙｅ＿ｄｉｓｔａｎｃｅに位置する場合に定義され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、角度φは以下のように表現され得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、ＰＤｉｎｆｉｎｉｔｙで示される無限遠眼球のための瞳孔間距離は、例えば、眼球７２０が無限遠を見ているときに、例えば、眼球を輻湊させるための瞳孔間距離ＰＤｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅと２つの眼球７２０のための調節距離τとの合計に基づいて、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、瞳孔間距離ＰＤｉｎｆｉｎｉｔｙは、例えば、式１７および式１８を組み合わせることによって、例えば、以下のように決定され得る。
Figure 2018518233
いくつかの例示的な実施形態では、負のフィードバックは累積誤差を低減し得る。例えば、演算された水平方向オフセットｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ＿ｏｆｆｓｅｔが実際の水平方向オフセット、例えば、眼球と物体との間の水平方向オフセットより長い場合、距離ｃａｍｅｒａ＿ｅｙｅ＿ｄｉｓｔａｎｃｅは、より長くなり得、例えば、眼球平面におけるより長いＰＤをもたらす。しかしながら、より長い距離からの変換、例えば、距離τのための調節は、例えば、瞳孔間距離へのより短い追加をもたらし得る角度φを低減し得、これは、累積誤差を低減し得る。
いくつかの例示的な実施形態に従って、参照が図８Ａ〜８Ｆになされ、これらは、モンテカルロシミュレーションのヒストグラムの概略的な説明である。
いくつかの例示的な実施形態では、シミュレーションは、カメラから物体までの距離の変動、例えば、３００ｍｍ〜９００ｍｍと、カメラから物体までの距離推定における誤差、例えば、−５ｍｍ〜１５ｍｍと、瞳孔と物体との間の水平方向オフセットの誤差、例えば、−１５ｍｍ〜５ｍｍとを考慮に入れた。
いくつかの例示的な実施形態では、図８Ａは、例えば、カメラが複数の距離に位置するとき、既知のサイズの物体推定に対するカメラの誤差から生成された累積誤差を評価するためのモンテカルロシミュレーションのヒストグラムを示す。
いくつかの例示的な実施形態では、図８Ｂは、既知のサイズの物体推定までのカメラに対する誤差から生成された累積誤差を評価するためのモンテカルロシミュレーションのヒストグラムを示す。
いくつかの例示的な実施形態では、図８Ｃは、瞳孔と物体との間の水平方向オフセットの誤差を評価するためのモンテカルロシミュレーションのヒストグラムを示す。
いくつかの例示的な実施形態では、図８Ｄは、名目ＰＤの変動を描写するためのモンテカルロシミュレーションのヒストグラムを示す。
いくつかの例示的な実施形態では、図８Ｅは、ヒストグラムとして表された水平方向軸の累積誤差の結果を示す。
いくつかの例示的な実施形態では、図８Ｅの水平方向軸は、累積誤差を定義し、垂直方向軸は、例えば、シミュレーション数がＮ＝１０００であるとき、その誤差量をもたらした試験量を定義する。
いくつかの例示的な実施形態では、図８Ｆは、これらの事例の少なくとも９５％について、測定ＰＤにおける総誤差が［−１、＋１］ｍｍの範囲であることを示すヒストグラムを描写している。
いくつかの例示的な実施形態による、ユーザのＰＤを決定する方法を概略的に説明する図９への参照がなされる。例えば、図９の方法の１つ以上の動作は、モバイル機器、機器１０２（図１）、サーバ、例えば、サーバ１７０（図１）、および／またはアプリケーション、例えば、アプリケーション１６０（図１）によって遂行され得る。
ブロック９０２で示されるように、本方法は、カメラのフラッシュを見ているユーザの眼球の画像を取り込むステップと、カメラの向き、カメラのセンサピッチ、およびカメラのレンズのＥＦＬに関する情報を受信するステップとを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、カメラ１１８（図１）からの第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信し得、カメラ１１８（図１）の向き情報、センサピッチ、およびＥＦＬを、例えば、上記のように受信し得る。
ブロック９０４で示されるように、本方法は、カメラからユーザの顔面上の物体までの距離を推定するステップを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、カメラ１１８と基準物体との間の距離を、例えば、３Ｄセンサ１２４（図１）からの情報、加速度計１２８（図１）からの加速度情報を使用して、かつ／または物体の寸法に基づいて、例えば、上記のように推定し得る。
ブロック９０６で示されるように、本方法は、物体を含む物体平面とユーザの瞳孔を含む瞳孔平面との間の軸方向オフセットを、例えば、カメラの向きに基づいて演算するステップを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、物体平面と瞳孔平面との間の軸方向オフセットを、例えば、向き推定器１２８（図１）からの向き情報に基づいて、例えば、上記のように決定し得る。
ブロック９０８で示されるように、本方法は、瞳孔平面における倍率を、軸方向距離とカメラから物体までの測定距離とに基づいて、例えば、ＥＦＬとセンサピッチとを使用して、決定するステップを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、瞳孔平面における倍率を、例えば、軸方向オフセットとカメラ１１８（図１）から物体までの距離とに基づいて、例えば、上記のように決定し得る。
ブロック９１０で示されるように、本方法は、フラッシュの第１および第２の反射をユーザの眼球の上で特定するステップと、第１の反射と第２の反射との間の距離を、例えば、ピクセルで測定するステップとを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、第１の反射と第２の反射との間の距離を、例えば、ピクセルで、例えば、上記のように推定し得る。
ブロック９１２で示されるように、本方法は、例えば、瞳孔平面における倍率に従って、ピクセル距離を距離単位に変換するステップを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、第１の反射と第２の反射との間の距離を、例えば、上記のように推定し得る。
ブロック９１４で示されるように、本方法は、眼球の輻湊用に測定距離を、例えば、第１および第２の反射が無限遠を見ている眼球について画像化された場所を演算することによって調節するステップと、その調節に基づいて遠距離眼鏡用の瞳孔間距離を設定するステップとを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、瞳孔間距離ＰＤｉｎｆｉｎｉｔｙを、例えば、距離τに基づいて、例えば、上記のように決定し得る。
いくつかの例示的な実施形態では、本方法は、任意選択で、第１および第２の反射が、近距離、例えば、４５センチメートルの既定距離への眼球の回転について画像化された場所を演算するステップと、近視用に近い瞳孔間距離を設定するステップとを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、例えば、ユーザのＰＤを決定する方法は、例えば、図９の動作のうちのいくつかのみを含み得るが、図９の方法のうちの１つ以上の他の方法は含まない。
いくつかの例示的な実施形態では、ＰＤを決定する方法は、例えば、ブロック９０６および／または９０８に関する上記の動作のうちの１つ以上、例えば、そのすべてを遂行しなくても、例えば、カメラと瞳孔との間の距離が既知であるか、または決定されている場合に遂行され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、カメラと瞳孔との間の距離は、例えば、ユーザの顔面の顔の特徴のサイズに基づいて決定され得る。
一例では、ＰＤを決定する方法は、顔の特徴、例えば、虹彩直径のサイズを較正および／または測定するステップと、カメラのフラッシュを使用して顔面の画像を取り込むステップと、カメラから瞳孔までの距離を、例えば、顔面特徴に基づいて決定するステップとを含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、顔の特徴を較正および／または測定することは、例えば、顔の物体、およびユーザの顔面上に置かれ得る基準物体、例えば、クレジットカードを含む画像を取り込むことによるものであり得る。
例えば、ユーザは、基準物体、例えば、クレジットカードによってユーザの一方の眼球を被覆して、例えば、他方の眼球の虹彩直径の較正を可能にし得る。
いくつかの例示的な実施形態による、ユーザのＰＤを決定する方法を概略的に説明する図１０への参照がなされる。例えば、図１０の方法の１つ以上の動作は、モバイル機器、機器１０２（図１）、サーバ、例えば、サーバ１７０（図１）、および／またはアプリケーション、アプリケーション１６０（図１）によって遂行され得る。
ブロック１００２で示されるように、本方法は、光源の光の第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信するステップであって、第１の反射はユーザの第１の瞳孔からの光の反射を含む、ステップを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、第１および第２の反射を含む取り込み画像を、例えば、上記のように受信し得る。
ブロック１００４で示されるように、本方法は、取り込み画像内の第１および第２の反射の位置と、画像が取り込まれたときの画像を取り込むために使用されたカメラとユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいて瞳孔間距離を決定するステップを含み得る。例えば、アプリケーション１６０（図１）は、ユーザの瞳孔間距離を、例えば、取り込み画像内の第１および第２の反射の位置と、画像が取り込まれたときの機器１０２（図１）とユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいて、例えば、上記のように決定し得る。
いくつかの例示的な実施形態による、製造製品１０００を概略的に説明する図１１への参照がなされる。製品１１００は、例えば、論理１１０４によって実現されるコンピュータ実行可能命令を含み得る１つ以上の有形のコンピュータ可読非一時的ストレージ媒体１１０２を含み、コンピュータ実行可能命令が、少なくとも１つのコンピュータプロセッサによって実行されたときに、少なくとも１つのコンピュータプロセッサが、機器１０２（図１）、サーバ１７０（図１）、および／またはアプリケーション１６０（図１）における少なくとも１つ以上の動作を実現し、かつ／または図１〜１０に従う１つ以上の動作、通信、および／もしくは機能、ならびに／または本明細書に記載の１つ以上の動作を遂行、誘発、および／もしくは実現することを可能にするように動作可能であってもよい。語句「非一時的機械可読媒体」は、唯一の例外として一時的伝播信号であることを除き、すべてのコンピュータ可読媒体を含むことを対象とする。
いくつかの例示的な実施形態では、製品１１００および／または機械可読ストレージ媒体１１０２は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、取り外し可能または取り外し不可能なメモリ、消去可能または消去不能メモリ、書き込み可能または再書き込み可能メモリなどを含む、データを格納することができる１つ以上のタイプのコンピュータ可読ストレージ媒体を含み得る。例えば、機械可読ストレージ媒体１１０２は、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ダブルデータレートＤＲＡＭ（ＤＤＲ−ＤＲＡＭ：Ｄｏｕｂｌｅ−Ｄａｔａ−Ｒａｔｅ ＤＲＡＭ）、ＳＤＲＡＭ、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ）、ＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ：ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスクレコーダブル（ＣＤ−Ｒ：Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、コンパクトディスクリライタブル（ＣＤ−ＲＷ： Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅｗｒｉｔｅａｂｌｅ）、フラッシュメモリ（例えば、ＮＯＲまたはＮＡＮＤフラッシュメモリ）、連想メモリ（ＣＡＭ：ｃｏｎｔｅｎｔ ａｄｄｒｅｓｓａｂｌｅ ｍｅｍｏｒｙ）、ポリマーメモリ、相変化メモリ、強誘電体メモリ、シリコン酸化物−窒化物−酸化物−シリコン（ＳＯＮＯＳ：ｓｉｌｉｃｏｎ−ｏｘｉｄｅ−ｎｉｔｒｉｄｅ−ｏｘｉｄｅ−ｓｉｌｉｃｏｎ）メモリ、ディスク、フロッピーディスク、ハードドライブ、光ディスク、磁気ディスク、カード、磁気カード、光カード、テープ、カセットなどを含み得る。コンピュータ可読ストレージ媒体は、通信リンク、例えば、モデム、ラジオ、またはネットワーク接続を通して、搬送波または他の伝搬媒体で具体化されたデータ信号によって運ばれる遠隔コンピュータから要求コンピュータにコンピュータプログラムをダウンロードまたは転送することに関係した任意の好適な媒体を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態では、論理１１０４は、機械によって実行される場合、本明細書に記載の方法、プロセス、および／または動作を機械に遂行させる命令、データ、および／またはコードを含み得る。機械は、例えば、任意の好適な処理プラットフォーム、コンピューティングプラットフォーム、コンピューティング機器、処理機器、コンピューティングシステム、処理システム、コンピュータ、プロセッサなどを含み得、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアなどの任意の好適な組み合わせを使用して実現され得る。
いくつかの例示的な実施形態では、論理１１０４は、ソフトウェア、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、プログラム、サブルーチン、命令、命令セット、コンピューティングコード、ワード、値、シンボルなどを含み得るか、またはそれらとして実現され得る。命令は、ソースコード、コンパイルされたコード、インタプリタ型コード、実行可能コード、スタティックコード、ダイナミックコードなどの任意の好適なタイプのコードを含み得る。命令は、ある特定の機能を遂行するようにプロセッサに命令するために、事前に定義されたコンピュータ言語、形態、または構文に従って実現され得る。命令は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、ＢＡＳＩＣ、Ｍａｔｌａｂ、Ｐａｓｃａｌ、Ｖｉｓｕａｌ ＢＡＳＩＣ、アセンブリ言語、機械コードなどの任意の好適な高レベル、低レベル、オブジェクト指向、ビジュアル、コンパイルおよび／またはインタプリタ型プログラミング言語を使用して実現され得る。
以下の実施例は、さらなる実施形態に関連する。
実施例１は、コンピュータ実行可能命令を含み得る１つ以上の有形のコンピュータ可読非一時的ストレージ媒体を含み、コンピュータ実行可能命令が、少なくとも１つのコンピュータプロセッサによって実行されたときに、少なくとも１つのコンピュータプロセッサが、ユーザの瞳孔間の瞳孔間距離を測定する動作を実現することを可能にするように動作可能である製品であって、その動作は、光源の光の第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信することであって、第１の反射がユーザの第１の瞳孔からの光の反射を含み、第２の反射がユーザの第２の瞳孔からの光の反射を含む、受信することと、取り込み画像内の第１および第２の反射の位置と、画像が取り込まれたときの画像取り込み機器とユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいて瞳孔間距離を決定することとを含む、製品を含む。
実施例２は、実施例１に記載の主題を含み、任意選択で、取り込み画像はユーザの顔面上の物体を含み、推定距離は物体の１つ以上の寸法に基づいている。
実施例３は、実施例２に記載の主題を含み、任意選択で、その動作は、物体を含む平面に直角な軸に沿って物体と瞳孔との間の軸方向オフセットを決定することと、軸方向オフセットに基づいて瞳孔間距離を決定することとを含む。
実施例４は、実施例２または３に記載の主題を含み、任意選択で、推定距離は、顔面の特徴の３次元（３Ｄ）デカルト座標に基づいている。
実施例５は、実施例１〜４のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、推定距離が、画像取り込み機器の加速度を示す加速度情報に基づいている。
実施例６は、実施例１〜５のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、その動作は、第１の反射と第２の反射との間のピクセル数と、ピクセルのピクセル対ミリメートル（ｍｍ）比とに基づいて瞳孔間距離を決定することを含む。
実施例７は、実施例１〜６のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、その動作は、画像が取り込まれたときの画像取り込み機器の向きを示す向き情報を受信することと、向き情報に基づいて瞳孔間距離を決定することとを含む。
実施例８は、実施例７に記載の主題を含み、任意選択で、向き情報は、画像取り込み機器の傾斜角を示す。
実施例９は、実施例１〜８のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、その動作は、画像取り込み機器の１つ以上の属性に基づいて瞳孔間距離を決定することを含む。
実施例１０は、実施例９に記載の主題を含み、任意選択で、１つ以上の属性は、画像取り込み機器のレンズの有効焦点距離（ＥＦＬ）、画像取り込み機器のセンサの水平方向視界、センサの垂直方向視界、センサの解像度、およびセンサの２つの隣接するピクセル間の距離からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含む。
実施例１１は、実施例１〜１０のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、その動作は、眼球の半径パラメータと、画像取り込み機器と瞳孔を含む平面との間の距離とに基づいて瞳孔間距離を決定することを含む。
実施例１２は、実施例１〜１１のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、瞳孔間距離は、近い瞳孔間距離または遠い瞳孔間距離を含む。
実施例１３は、ユーザの瞳孔間の瞳孔間距離を測定するように構成されたモバイル機器を含み、モバイル機器は、光源の光の第１および第２の反射を含む画像を取り込むためのカメラであって、第１の反射がユーザの第１の瞳孔からの光の反射を含み、第２の反射がユーザの第２の瞳孔からの光の反射を含む、カメラと、取り込み画像を受信し、取り込み画像内の第１および第２の反射の位置と、画像が取り込まれたときのモバイル機器と瞳孔との間の推定距離とに基づいて瞳孔間距離を決定するための瞳孔間距離演算器とを含む。
実施例１４は、実施例１３に記載の主題を含み、任意選択で、取り込み画像はユーザの顔面上の物体を含み、推定距離は物体の１つ以上の寸法に基づいている。
実施例１５は、実施例１４に記載の主題を含み、任意選択で、モバイル機器は、物体を含む平面に直角な軸に沿って物体と瞳孔との間の軸方向オフセットを決定し、軸方向オフセットに基づいて瞳孔間距離を決定するように構成されている。
実施例１６は、実施例１４または１５に記載の主題を含み、任意選択で、推定距離は、顔面の特徴の３次元（３Ｄ）デカルト座標に基づいている。
実施例１７は、実施例１３〜１６のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、推定距離は、画像取り込み機器の加速度を示す加速度情報に基づいている。
実施例１８は、実施例１３〜１７のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、モバイル機器は、第１の反射と第２の反射との間のピクセル数と、ピクセルのピクセル対ミリメートル（ｍｍ）比とに基づいて瞳孔間距離を決定するように構成されている。
実施例１９は、実施例１３〜１８のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、モバイル機器は、画像が取り込まれたときの画像取り込み機器の向きを示す向き情報を受信し、向き情報に基づいて瞳孔間距離を決定するように構成されている。
実施例２０は、実施例１９に記載の主題を含み、任意選択で、向き情報は、画像取り込み機器の傾斜角を示す。
実施例２１は、実施例１３〜２０のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、モバイル機器は、画像取り込み機器の１つ以上の属性に基づいて瞳孔間距離を決定するように構成されている。
実施例２２は、実施例２１に記載の主題を含み、任意選択で、１つ以上の属性は、画像取り込み機器のレンズの有効焦点距離（ＥＦＬ）、画像取り込み機器のセンサの水平方向視界、センサの垂直方向視界、センサの解像度、およびセンサの２つの隣接するピクセル間の距離からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含む。
実施例２３は、実施例１３〜２２のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、その動作は、眼球の半径パラメータと、画像取り込み機器と瞳孔を含む平面との間の距離とに基づいて瞳孔間距離を決定することを含む。
実施例２４は、実施例１３〜２３のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、瞳孔間距離は、近い瞳孔間距離または遠い瞳孔間距離を含む。
実施例２５は、ユーザの瞳孔間の瞳孔間距離を測定する方法を含み、本方法は、光源の光の第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信するステップであって、第１の反射がユーザの第１の瞳孔からの光の反射を含み、第２の反射がユーザの第２の瞳孔からの光の反射を含む、受信するステップと、取り込み画像内の第１および第２の反射の位置と、画像が取り込まれたときの画像取り込み機器とユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいて瞳孔間距離を決定するステップとを含む。
実施例２６は、実施例２５に記載の主題を含み、任意選択で、取り込み画像はユーザの顔面上の物体を含み、推定距離は物体の１つ以上の寸法に基づいている。
実施例２７は、実施例２６に記載の主題を含み、任意選択で、物体を含む平面に直角な軸に沿って物体と瞳孔との間の軸方向オフセットを決定するステップと、軸方向オフセットに基づいて瞳孔間距離を決定するステップとを含む。
実施例２８は、実施例２６または２７に記載の主題を含み、任意選択で、推定距離は、顔面の特徴の３次元（３Ｄ）デカルト座標に基づいている。
実施例２９は、実施例２５〜２８のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、推定距離は、画像取り込み機器の加速度を示す加速度情報に基づいている。
実施例３０は、実施例２５〜２９のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、第１の反射と第２の反射との間のピクセル数と、ピクセルのピクセル対ミリメートル（ｍｍ）比とに基づいて瞳孔間距離を決定するステップを含む。
実施例３１は、実施例２５〜３０のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、画像が取り込まれたときの画像取り込み機器の向きを示す向き情報を受信することと、向き情報に基づいて瞳孔間距離を決定するステップを含む。
実施例３２は、実施例３１に記載の主題を含み、任意選択で、向き情報は、画像取り込み機器の傾斜角を示す。
実施例３３は、実施例２５〜３２のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、画像取り込み機器の１つ以上の属性に基づいて瞳孔間距離を決定するステップを含む。
実施例３４は、実施例３３に記載の主題を含み、任意選択で、１つ以上の属性は、画像取り込み機器のレンズの有効焦点距離（ＥＦＬ）、画像取り込み機器のセンサの水平方向視界、センサの垂直方向視界、センサの解像度、およびセンサの２つの隣接するピクセル間の距離からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含む。
実施例３５は、実施例２５〜３４のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、眼球の半径パラメータと、画像取り込み機器と瞳孔を含む平面との間の距離とに基づいて瞳孔間距離を決定するステップを含む。
実施例３６は、実施例２５〜３５のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、瞳孔間距離は、近い瞳孔間距離または遠い瞳孔間距離を含む。
実施例３７は、ユーザの瞳孔間の瞳孔間距離を測定するための装置を含み、本装置は、光源の光の第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信するための手段であって、第１の反射がユーザの第１の瞳孔からの光の反射を含み、第２の反射がユーザの第２の瞳孔からの光の反射を含む、受信するための手段と、取り込み画像内の第１および第２の反射の位置と、画像が取り込まれたときの画像取り込み機器とユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいて瞳孔間距離を決定するための手段とを含む。
実施例３８は、実施例３７に記載の主題を含み、任意選択で、取り込み画像はユーザの顔面上の物体を含み、推定距離は物体の１つ以上の寸法に基づいている。
実施例３９は、実施例３８に記載の主題を含み、任意選択で、物体を含む平面に直角な軸に沿って物体と瞳孔との間の軸方向オフセットを決定するための手段と、軸方向オフセットに基づいて瞳孔間距離を決定するための手段とを含む。
実施例４０は、実施例３８または３９に記載の主題を含み、任意選択で、推定距離は、顔面の特徴の３次元（３Ｄ）デカルト座標に基づいている。
実施例４１は、実施例３７〜４０のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、推定距離は、画像取り込み機器の加速度を示す加速度情報に基づいている。
実施例４２は、実施例３７〜４１のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、第１の反射と第２の反射との間のピクセル数と、ピクセルのピクセル対ミリメートル（ｍｍ）比とに基づいて瞳孔間距離を決定するための手段を含む。
実施例４３は、実施例３７〜４２のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、画像が取り込まれたときの画像取り込み機器の向きを示す向き情報を受信するための手段と、向き情報に基づいて瞳孔間距離を決定するための手段とを含む。
実施例４４は、実施例４３に記載の主題を含み、任意選択で、向き情報は、画像取り込み機器の傾斜角を示す。
実施例４５は、実施例３７〜４４のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、画像取り込み機器の１つ以上の属性に基づいて瞳孔間距離を決定するための手段を含む。
実施例４６は、実施例４５に記載の主題を含み、任意選択で、１つ以上の属性は、画像取り込み機器のレンズの有効焦点距離（ＥＦＬ）、画像取り込み機器のセンサの水平方向視界、センサの垂直方向視界、センサの解像度、およびセンサの２つの隣接するピクセル間の距離からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含む。
実施例４７は、実施例３７〜４６のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、眼球の半径パラメータと、画像取り込み機器と瞳孔を含む平面との間の距離とに基づいて瞳孔間距離を決定するための手段を含む。
実施例４８は、実施例３７〜４７のいずれか１つに記載の主題を含み、任意選択で、瞳孔間距離は、近い瞳孔間距離または遠い瞳孔間距離を含む。
１つ以上の実施形態に関して本明細書に記載の関数、動作、構成要素、および／もしくは特徴は、１つ以上の他の実施形態に関して本明細書に記載の１つ以上の他の関数、動作、構成要素、および／もしくは特徴と組み合わせられてもよいし、またはこれらと共に利用されてもよく、あるいはその逆であってもよい。
ある特定の特徴が本明細書において説明および記載されているが、多くの変更、置換、変化、および等価物を当業者は想到し得る。したがって、添付の特許請求の範囲は本開示の本来の趣旨の範囲内のかかる変更および変化をすべて網羅することを意図するものであると理解されたい。

Claims (25)

  1. コンピュータ実行可能命令を含む１つ以上の有形のコンピュータ可読非一時的ストレージ媒体を含む製品であって、前記コンピュータ実行可能命令が、少なくとも１つのコンピュータプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのコンピュータプロセッサがユーザの瞳孔間の瞳孔間距離を測定する動作を実現することを可能にするように動作可能であり、前記動作は、
    光源の光の第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信することであって、前記第１の反射が前記ユーザの第１の瞳孔からの前記光の反射を含み、前記第２の反射が前記ユーザの第２の瞳孔からの前記光の反射を含む、ことと、
    前記取り込み画像内の前記第１および第２の反射の位置と、前記画像が取り込みされたときの画像取り込み機器と前記ユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいて前記瞳孔間距離を決定することと、を含む、製品。
  2. 前記取り込み画像は、前記ユーザの顔面上の物体を含み、前記推定距離は、前記物体の１つ以上の寸法に基づいている、請求項１に記載の製品。
  3. 前記動作は、前記物体を含む平面に直角な軸に沿って前記物体と前記瞳孔との間の軸方向オフセットを決定することと、前記軸方向オフセットに基づいて前記瞳孔間距離を決定することと、を含む、請求項２に記載の製品。
  4. 前記推定距離は、前記顔面の特徴の３次元（３Ｄ）デカルト座標に基づいている、請求項２に記載の製品。
  5. 前記推定距離は、前記画像取り込み機器の加速度を示す加速度情報に基づいている、請求項１に記載の製品。
  6. 前記動作は、前記第１の反射と前記第２の反射との間のピクセル数と、ピクセルのピクセル対ミリメートル（ｍｍ）比とに基づいて前記瞳孔間距離を決定することを含む、請求項１に記載の製品。
  7. 前記動作は、前記画像が取り込まれたときの前記画像取り込み機器の向きを示す向き情報を受信することと、前記向き情報に基づいて前記瞳孔間距離を決定することと、を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の製品。
  8. 前記向き情報は、前記画像取り込み情報の傾斜角度を示す、請求項７に記載の製品。
  9. 前記動作は、前記画像取り込み機器の１つ以上の属性に基づいて、前記瞳孔間距離を決定することを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の製品。
  10. 前記１つ以上の属性は、前記画像取り込み機器のレンズの有効焦点距離（ＥＦＬ）、前記画像取り込み機器のセンサの水平方向視界、前記センサの垂直方向視界、前記センサの解像度、および前記センサの２つの隣接するピクセル間の距離からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含む、請求項９に記載の製品。
  11. 前記動作は、眼球の半径パラメータ、および前記画像取り込み機器と前記瞳孔を含む平面との間の距離に基づいて、前記瞳孔間距離を決定することを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の製品。
  12. 前記瞳孔間距離は、近い瞳孔間距離または遠い瞳孔間距離を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の製品。
  13. ユーザの瞳孔間の瞳孔間距離を測定するように構成されたモバイル機器であって、
    光源の光の第１および第２の反射を含む画像を取り込むためのカメラであって、前記第１の反射が前記ユーザの第１の瞳孔からの前記光の反射を含み、前記第２の反射が前記ユーザの第２の瞳孔からの前記光の反射を含む、カメラと、
    前記取り込み画像を受信し、前記取り込み画像内の前記第１および第２の反射の位置と、前記画像が取り込まれたときの前記モバイル機器と前記瞳孔との間の推定距離とに基づいて瞳孔間距離を決定するための瞳孔間距離演算器と、を含む、モバイル機器。
  14. 前記取り込み画像は、前記ユーザの顔面上の物体を含み、前記推定距離は、前記物体の１つ以上の寸法に基づいている、請求項１３に記載のモバイル機器。
  15. 前記第１の反射と前記第２の反射との間のピクセル数と、ピクセルのピクセル対ミリメートル（ｍｍ）比とに基づいて前記瞳孔間距離を決定するように構成された、請求項１３に記載のモバイル機器。
  16. 前記画像が取り込まれたときの画像取り込み機器の向きを示す向き情報を受信し、前記向き情報に基づいて前記瞳孔間距離を決定するように構成された、請求項１３〜１５のいずれか一項に記載のモバイル機器。
  17. 画像取り込み機器の１つ以上の属性に基づいて、前記瞳孔間距離を決定するように構成された、請求項１３〜１５のいずれか一項に記載のモバイル機器。
  18. 前記動作は、眼球の半径パラメータ、および画像取り込み機器と前記瞳孔を含む平面との間の距離に基づいて、前記瞳孔間距離を決定することを含む、請求項１３〜１５のいずれか一項に記載のモバイル機器。
  19. ユーザの瞳孔間の瞳孔間距離を測定する方法であって、
    光源の光の第１および第２の反射を含む取り込み画像を受信するステップであって、前記第１の反射が前記ユーザの第１の瞳孔からの前記光の反射を含み、前記第２の反射が前記ユーザの第２の瞳孔からの前記光の反射を含む、ステップと、
    前記取り込み画像内の前記第１および第２の反射の位置と、前記画像が取り込まれたときの画像取り込み機器と前記ユーザの瞳孔との間の推定距離とに基づいて前記瞳孔間距離を決定するステップと、を含む、方法。
  20. 前記取り込み画像は、前記ユーザの顔面上の物体を含み、前記推定距離は、前記物体の１つ以上の寸法に基づいている、請求項１９に記載の方法。
  21. 前記物体を含む平面に直角な軸に沿って前記物体と前記瞳孔との間の軸方向オフセットを決定するステップと、前記軸方向オフセットに基づいて前記瞳孔間距離を決定するステップと、を含む、請求項２０に記載の方法。
  22. 前記第１の反射と前記第２の反射との間のピクセル数と、ピクセルのピクセル対ミリメートル（ｍｍ）比とに基づいて前記瞳孔間距離を決定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
  23. 前記画像取り込み機器の１つ以上の属性に基づいて、前記瞳孔間距離を決定するステップを含む、請求項１９〜２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 前記１つ以上の属性は、前記画像取り込み機器のレンズの有効焦点距離（ＥＦＬ）、前記画像取り込み機器のセンサの水平方向視界、前記センサの垂直方向視界、前記センサの解像度、および前記センサの２つの隣接するピクセル間の距離からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含む、請求項２３に記載の方法。
  25. 眼球の半径パラメータ、および前記画像取り込み機器と前記瞳孔を含む平面との間の距離に基づいて、前記瞳孔間距離を決定するステップを含む、請求項１９〜２２のいずれか一項に記載の方法。
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