JP4788786B2 - 眠気検出装置，プログラムおよび眠気検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、対象者の眠気を検出する眠気検出装置，プログラムおよび眠気検出方法に関する。

従来、車両の運転者の居眠り運転を防止するため、運転者の眠気を検出するための技術が多数提案されている。例えば、車両内に搭載したカメラで運転者の顔を撮影し、得られた画像を処理して眠気を検出する装置が提案されている（特許文献１参照）。

この装置は、目の開度および眉の上がり具合を判定する。眠気が亢進すると徐々に目が閉じるため、目の開度を測定することで眠気を検出できる。また、運転中など、眠気に抵抗する必要がある場合には、目を開けようと眠気に抵抗して眉が上がるため、眉の上がり具合を測定することで眠気を検出することができる。

特開２００８−２２０４２４号公報

眠気に抵抗したときの眉の上がり方には個人差があり、眉頭のみが上がる人や、眉尻のみが上がる人などが存在する。そのため、眉上がりを検出するために例えば眉の左右の中心点のみを測定すると、眉頭のみや眉尻のみが上がる人の眉上がりを検出できないということが起こりうる。

よって、従来のように単一の位置のみを測定して眉上がりを判定すると、対象者によっては眉上がりを感度よく検知できず、眠気の検出精度が低くなってしまうという問題があった。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、高い精度で眠気の検出を行うことができる眠気検出装置、プログラムおよび眠気検出方法を提供することを目的とする。

上述した問題を解決するためになされた請求項１に記載の発明は、眉位置測定手段と、眠気検出手段とを備える眠気検出装置である。

眉位置測定手段は、眉の左右方向に間隔を開けて２つ以上設定されている測定点の位置を測定する。なお、左右どちらか一方の眉において２つ以上の測定点が設定されていてもよいし、両方の眉それぞれにおいて２つ以上の測定点が設定されていてもよい。眠気検出手段は、２つ以上の測定点のうち、少なくともいずれか１つの測定点が上下方向に移動したこと基づいて眠気を検出する。

よって、このように構成された眠気検出装置であれば、眉の上下方向の移動を眉における複数の測定点において測定することができる。そのため、対象者の眉が眠気に抵抗して上下方向に移動したときに、その眉上がりを感度よく検知できるため、高い精度で眠気の検出を行うことができるようになる。

このように構成された眠気検出装置であれば、眠気を検出する対象者の眉が、眠気の抵抗に伴って眉の一部分しか上下に移動しない場合であっても、１つの測定点が上下に移動するだけで眠気の検出を行うことができるため、高い精度で眠気の検出を行うことができるようになる。

ところで、眠気の亢進に伴って眉は上下方向に移動するが、より具体的には、眠気が発生すると目が閉じるため、その目を開けようと抵抗することで眉が上がり、さらに眠気が亢進すると、目を開けようとする抵抗がなくなり、再び眉が元の位置に下がる。つまり、眉は眠気が発生すると必ず一旦上がるため、眉上がりを検出することで、眠気を確実に検出することができる。

そこで、請求項６に記載のように、測定点が上方向に移動したことに基づいて眠気を検出するように構成してもよい。

このように構成された眠気検出装置であれば、眉が上がったときに眠気を検出するため、眠気を確実に検出することができる。

請求項７に記載の発明は、請求項１から請求項６のいずれかに記載の眠気検出装置において、覚醒時に測定された測定点の位置と、眠気を検出すべきタイミングで測定された測定点の位置と、を比較することで、測定点の上下方向の移動を検出することを特徴とする。

このように構成された眠気検出装置であれば、覚醒している状態における眉の位置と比較して眉の移動を判断することができるため、眠気に抵抗して眉が移動したことを正しく検出することができる。

眉に設定される測定点は、左右方向に間隔を開けて設定されていればよい。例えば、請求項８に記載の眠気検出装置のように、測定点が、眉の眉頭，眉尻，および左右方向に関して眉頭と眉尻の略中央に位置する点，の３箇所に設定してもよい。

眉の上下方向の動作は主に前頭筋によって行われる。眉頭、眉尻、それらの中央の３点に測定点を設定することで、前頭筋の内側、中央、外側の動きを測定することができるため、多くの眉上がりのパターンに対応することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の眠気検出装置において、眠気検出手段が、予め設定され、測定点の上下方向の移動に伴って移動しない基準点または基準線を基準として、測定点の位置の移動を検出することを特徴とする。

このように構成された眠気検出装置であれば、眉上がりを基準点または基準線に基づいて検出できるので、より高精度に眠気を検出することができる。

なお、基準点を基準として測定点の上下方向の移動を検出する方法としては、基準点と測定点との間の距離を測定する方法や、基準点および測定点の位置座標を求め、ｙ軸方向（上下方向）の距離の差を算出する方法などが考えられる。また、基準線を基準として測定点の上下方向の移動を検出する方法としては、基準線と測定点との間の距離を測定する方法や、基準線と測定点のｙ軸方向の距離を測定する方法などが考えられる。

なお、ここでいう基準点、基準線とは、例えば、請求項５に記載の眠気検出装置のように、基準線を目頭と目尻とを結ぶ直線とし、基準点を目頭，目尻，および鼻孔のうち、少なくとも１つ以上の位置する点とすることが考えられる。

このように構成された眠気検出装置であれば、目頭，目尻，および鼻孔を基準として眉の位置を測定することができる。目頭，目尻，および鼻孔は、眠気によって表情が変化してもその顔面上の位置が変化しにくい。そのため、それらの位置を基準とすることで、眉の位置を正しく測定することができる。

請求項２に記載の眠気検出装置は、請求項１に記載の眠気検出装置であって、眠気検出手段が、目頭，目尻，鼻孔のうち１つ以上と、２つ以上の測定点と、を頂点とする多角形の面積に基づいて、多角形の頂点となった測定点のうち少なくともいずれか１つが上下方向に移動したことを検出することを特徴とする。

目頭、目尻、鼻孔は、上述したように顔面上の位置が変化しにくい。よって、それらの点と２つ以上の測定点とを頂点とした多角形の面積の変化は測定点の移動によって生じる。よって、このように構成された眠気検出装置であれば、多角形の面積を計測することで、眉の上下方向の移動を検出することができ、それにより眠気を検出することができる。なお、多角形の面積は眉が上がれば増大し、眉が下がれば減少する。

請求項３に記載の眠気検出装置は、請求項１に眠気検出装置であって、眠気検出手段が、少なくとも、目の上端点と、２つ以上の測定点と、を頂点とする多角形の面積に基づいて、その多角形の頂点となった測定点のうち少なくともいずれか１つが上下方向に移動したことを検出することを特徴とする。

眠気が発生すると、目の開度が小さくなるため、目の上端点は下がり、その結果上述した多角形の面積は大きくなる。眠気が亢進すると、眉が上がるため、上述した多角形の面積は大きくなる。したがって、上述した多角形の面積を測定することで、眠気を検出することができる。

ところで、眉における測定点、目頭、目尻、および鼻孔の位置を測定する具体的な方法については特に限定されない。例えば、電極を顔面に貼り付け、顔の筋肉が動くときにその力の大きさに比例して発生する微弱な電気を検出して眉の移動を検出することが考えられる。

また、上述したもの以外には、請求項９に記載の眠気検出装置のように、顔画像を示す画像データに基づいて、測定点の位置を測定するように構成してもよいし、請求項１０に記載の眠気検出装置のように、顔画像を示す画像データに基づいて、測定点の位置と、目頭，目尻，鼻孔のうち、いずれか１つ以上の位置と、を測定するように構成してもよい。また、請求項１１に記載の眠気検出装置のように、顔画像を示す画像データに基づいて、測定点の位置と、目の上端点の位置と、を測定するように構成してもよい。

このように構成された眠気検出装置であれば、撮影手段により撮影された顔画像を示す画像データに基づいて、眠気を検出することができる。よって、眉の移動を検出するための電極などを、眠気を検出する対象者に直接取り付けることなく、簡便に眠気を検出することができる。

また、請求項９から請求項１１のいずれかに記載した眠気検出装置は、請求項１２に記載した眠気検出装置のように、顔画像を示す画像データを生成する撮影手段を備えた車両に搭載されて用いられる構成であってもよい。

このような眠気検出装置であれば、車両に搭載して用いることができるので、車両の運転者等の乗員を対象として眠気を検出することができる。なお、眠気の検出結果に応じて運転者の居眠りを防止する動作を行う装置を車両に備え、その装置と連携することで、運転者の居眠りを防止することができる。例えば、上記眠気検出装置をカーナビゲーションシステムと連携して、眠気の検出結果に応じた画面表示および音声出力をすることが考えられる。

また、請求項１３に記載のプログラムは、請求項１から１２のいずれかに記載の眉位置測定手段および眠気検出手段として機能させるための処理手順を、コンピュータシステムに実行させるためのプログラムである。

このようなプログラムにより制御されるコンピュータシステムは、請求項１から請求項１２のいずれかに記載の眠気検出装置の一部を構成することができる。

なお、上述したプログラムは、コンピュータシステムによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものであって、各種記録媒体や通信回線を介して眠気検出装置や、これを利用するユーザに提供されるものである。

また、請求項１４に記載の眠気検出方法は、少なくとも左右いずれか一方の眉において、左右方向に所定の間隔を開けて２つ以上設定された測定点の位置を測定し、測定した２つ以上の測定点のうち、少なくともいずれか１つの前記測定点が上下方向に移動したこと基づいて眠気を検出する眠気検出方法である。

このような方法により眠気の検出を行う場合、請求項１から請求項１２のいずれかに記載の眠気検出装置と同様の作用，効果を得ることができる。

居眠り防止システムを示す側面図 眠気検出装置を示すブロック図 実施例１および実施例２の覚醒時データ収集処理の手順を示すフローチャート 位置情報検出の方法を示す図 実施例１の眉上がりの測定方法を示す図 実施例１および実施例２の眠気検出処理の手順を示すフローチャート 履歴フラグを示す図 実施例２の眉上がりの測定方法を示す図 実施例３の覚醒時データ収集処理の手順を示すフローチャート 実施例３の眉上がりの測定方法を示す図 実施例３の眠気検出処理の手順を示すフローチャート 眠気レベルと上まぶた面積および目の開度との関係を示すグラフ 実施例４の覚醒時データ収集処理の手順を示すフローチャート 実施例４にて測定する顔上の点および面積計算方法を示す図 実施例４の眠気検出処理の手順を示すフローチャート 前頭筋の各部位を示す図 トラッキングタスク画面を示す図 前頭筋の各部位の筋活動を示すグラフ

［実施例１］
（１．１）全体構成
実施例１における居眠り防止システム１は、車両２に搭載されて用いられるものであり、図１に示すように、運転者３の顔画像を撮影する撮影装置１０と、顔画像に基づいて眠気を検出する眠気検出装置２０と、眠気が検出された際に居眠り運転による事故防止のための動作を行う複数の装置（警報装置３０，首元空調アクチュエータ４０，および香り成分発生装置５０）と、から構成される。

これらのうち、撮影装置１０は、車両２における運転者３の正面方向にて運転者３に向けて配置されており、運転者３の正面の顔画像を撮影するように構成されている。

また、眠気検出装置２０は、図２に示すように、制御部２１，受信部２２，入力部２３，記憶部２４，出力部２５，などを備えている。

この眠気検出装置２０の制御部２１は、記憶部２４に記憶されているプログラムに従って、眠気検出装置２０全体を制御する。

また、この制御部２１は、撮影装置１０により撮影された顔画像を示す画像データを受信部２２より受信する毎に、内蔵するメモリにその画像データを記憶させる。その後、その画像データに基づいて、後述する覚醒時データ収集処理，眠気検出処理を行う。

入力部２３は、運転者３からの外部操作による指令を入力するための各種操作ボタンを備えており、運転者３の覚醒時における眉位置の情報を取得するための後述する覚醒時データ収集処理を開始するための入力操作を行なうことができる。

記憶部２４は、データを記憶する記憶領域として、制御部２１を制御するプログラム用の記憶領域、後述する各種データ、各種フラグを記憶するための記憶領域などを有している。

出力部２５は、制御部２１が実行する眠気検出処理において眠気が検出された際に、警報装置３０，首元空調アクチュエータ４０，および香り成分発生装置５０に対し、以下に記す居眠り防止の動作をさせる。

上述した装置のうち、警報装置３０は、ディスプレイおよびスピーカを備えている。この警報装置３０は、制御部２１により眠気が検出されたときに、運転者３に居眠り運転の注意を促す表示（例えば、「早めに休憩を取りましょう」、「運転を中止してください」など）をディスプレイに表示すると共に、上述した表示内容をスピーカにて音声で出力する。

また、首元空調アクチュエータ４０は、運転者３のシートにおけるヘッドレストに配置されており、制御部２１により眠気が検出されたときに、運転者３の首元に送風する。

また、香り成分発生装置５０は、制御部２１により眠気が検出されたときに、覚醒効果を有する香りを車内に発生させる。

なお、眠気を検出したときには、上述した各装置以外に、シートベルトを引き込んだり振動させたりする装置や、自動的にブレーキを作動させる装置などを作動させることとしてもよい。
（１．２）制御部２１による処理
実施例１における居眠り防止システム１の制御部２１により実行される各種処理について説明する。
（１．２．１）覚醒時データ収集処理
以下に、制御部２１による覚醒時データ収集処理の処理手順を、図３に基づいて説明する。この覚醒時データ収集処理は、入力部２３に備えられた操作ボタンにより本処理を開始する操作が入力されたときに開始され、覚醒状態における眉位置の情報を取得する。

この覚醒時データ収集処理では、まず変数ｉを１に設定する（Ｓ１）。

次に、撮影装置１０により撮影された顔画像を示す画像データに基づき、この画像データに示される顔画像における眉と目における複数の部位，および鼻孔の位置を示す位置情報を検出する（Ｓ２）。ここでは、まず、撮影装置１０により運転者３の顔画像を撮影する。その顔画像を示す画像データに基づき、図４（ａ）に示すように、画像データを黒色部分と白色部分とに分ける２値化処理を行う。具体的には、例えば、特願平０３−２２０６３３号に記載されている技術を用いるとよい。

上述した２値化処理の後、図４（ｂ）に示すように、上記画像データに示される画像をｘ−ｙ平面で表した場合の（ｘ，ｙ）座標として、左目頭（ｘ１，ｙ１），左目尻（ｘ２，ｙ２），左眉頭（ｘ３、ｙ３），左眉中央（ｘ４，ｙ４），左眉尻（ｘ５，ｙ５），右目頭（ｘ６，ｙ６），右目尻（ｘ７，ｙ７），右眉頭（ｘ８、ｙ８），右眉中央（ｘ９，ｙ９），右眉尻（ｘ１０，ｙ１０），左鼻孔（ｘ１１，ｙ１１），右鼻孔（ｘ１２，ｙ１２）の各座標を検出する。具体的には、例えば、特願平０８−１０１９０４号に記載されている技術を応用するとよい。なお、上述した左眉中央は、左右方向に関して左眉頭と左眉尻との中央に位置する。右眉中央に関しても同様に左右方向に関して右眉頭と右眉尻との中央に位置する。

次に、Ｓ２による検出結果に基づいて、眉の上がり具合を示す数値Ｌ１〜Ｌ３，Ｒ１〜Ｒ３（図５参照）を算出する（Ｓ３）。

上述したＬ１は、顔画像における左目頭（ｘ１，ｙ１）と左目尻（ｘ２，ｙ２）とを結ぶ直線Ａと、左眉頭（ｘ３、ｙ３）との顔画像上の距離をｄ₁としたとき、次に示す式で計算される。

Ｌ１＝ｄ₁／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
上式のうち、「｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5」は、左右の目頭間の距離を表す。通常、左右の目頭間は、表情の変化に伴う距離の変化が小さい。そこで、距離ｄ₁を左右の目頭間の距離で除して基準化することで、左右の目頭間の距離を基準とした相対的な値を得ることができる。

これにより、撮影装置１０と運転者３の頭部との距離の変化による影響を受けなくなるため、運転者３の位置が前後に移動することによって顔画像上の距離に与える影響を無くすことができる。なお、これは以下に示すＬ２〜Ｒ３においても同様である。

またＬ２は、直線Ａと左眉中央（ｘ４，ｙ４）との顔画像上の距離をｄ₂としたとき、次に示す式で計算される。

Ｌ２＝ｄ₂／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
また、Ｌ３は、直線Ａと左眉尻（ｘ５，ｙ５）との顔画像上の距離をｄ₃としたとき、次に示す式で計算される。

Ｌ３＝ｄ₃／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
また、Ｒ１は、顔画像における右目頭（ｘ６，ｙ６）と右目尻（ｘ７，ｙ７）とを結ぶ直線Ｂと、右眉頭（ｘ８、ｙ８）との顔画像上の距離をｄ₄としたとき、次に示す式で計算される。

Ｒ１＝ｄ₄／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
またＲ２は、直線Ｂと右眉中央（ｘ９，ｙ９）との顔画像上の距離をｄ₅としたとき、次に示す式で計算される。

Ｒ２＝ｄ₅／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
また、Ｒ３は、直線Ｂと右眉尻（ｘ１０，ｙ１０）との顔画像上の距離をｄ₆としたとき、次に示す式で計算される。

Ｒ３＝ｄ₆／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
そして、このように算出したＬ１〜Ｌ３，Ｒ１〜Ｒ３それぞれの値を記憶部２４に記憶する。

次に、変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）して（Ｓ４）、変数ｉが所定数ｍ以下ならば（Ｓ５：ＹＥＳ）、処理がＳ２に戻る。一方、変数ｉが所定数ｍ以下でなければ（Ｓ５：ＮＯ）、処理がＳ６に移行する。このとき記憶部２４には、Ｌ１〜Ｌ３およびＲ１〜Ｒ３がそれぞれｍ個ずつ記憶されている。

次に、後述する眠気検出処理で用いられる眉上がり判定閾値Ｌ１ａ〜Ｌ３ａおよびＲ１ａ〜Ｒ３ａを算出する（Ｓ６）。

ここでは、まず、記憶部２４に記憶されたｍ個のＬ１をすべて読み出す。そして、すべてのＬ１による度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＬ１ａとして決定する。同様の手法により、Ｌ２，Ｌ３，Ｒ１〜Ｒ３に基づいてＬ２ａ，Ｌ３ａ，Ｒ１ａ〜Ｒ３ａを決定する。決定した値は記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ１〜Ｌ３およびＲ１〜Ｒ３をすべて削除する。

次に、眠気検出処理を開始し（Ｓ７）、その後、本処理を終了する。
（１．２．２）眠気検出処理
以下に、制御部２１による眠気検出処理の処理手順を、図６に基づいて説明する。この眠気検出処理は、覚醒時データ収集処理のＳ７にて開始される。

この眠気検出処理では、まず、車両の運転が開始されるまで待機する（Ｓ２１）。

車両の運転が開始されると、眉上がりフラグ（Ｌ１ｆ，Ｌ２ｆ，Ｌ３ｆ，Ｒ１ｆ，Ｒ２ｆ，Ｒ３ｆ）および履歴フラグ（Ｆ₀〜Ｆ_n）を「０」に設定する（Ｓ２２）。

次に、位置情報を検出し（Ｓ２３）、検出した位置情報に基づいてＬ１〜Ｌ３およびＲ１〜Ｒ３を算出する（Ｓ２４）。ここでは、図３のＳ２およびＳ３と同様の処理を行う。

次に、眉上がりフラグ設定を行う（Ｓ２５）。上記Ｓ２４にて算出したＬ１と、Ｓ６にて算出したＬ１ａとを比較し、Ｌ１＞Ｌ１ａであれば、Ｌ１ｆを「１」に設定する。一方、Ｌ１＞Ｌ１ａでなければ、Ｌ１ｆを「０」に設定する。Ｌ２ｆ，Ｌ３ｆ，Ｒ１ｆ〜Ｒ３ｆのフラグに関しても同様に、Ｓ２４にて算出したＬ２，Ｌ３，Ｒ１〜Ｒ３と、図３のＳ６にて算出した閾値と比較し、閾値を超えて大きいものに対応するフラグは「１」を設定し、閾値以下のものに対応するフラグは「０」を設定する。

次に、履歴フラグを更新する（Ｓ２６）。記憶部２４には、図７（ａ）に示すように、Ｆ₀からＦ_nまでのｎ＋１個のフラグを示すデータテーブルが形成されている。ここでは、Ｆ_i（ｉ＝０，１，２…ｎ−１，ｎ）に対応するフラグの情報を、図７（ｂ）に示すようにＦ_i-1にずらして設定する。このとき、Ｆ₀に記憶されていたフラグの情報は削除し、Ｆ_nには新たに０を設定する。

次に、何れかの眉上がりフラグに「１」が設定されているか否かを判定する（Ｓ２７）。ここでは、Ｓ２５にて設定した眉上がりフラグＬ１ｆ〜Ｌ３ｆ，Ｒ１ｆ〜Ｒ３ｆのうち、１つでも「１」に設定されているものがあれば（Ｓ２７：ＹＥＳ）、Ｆ_n＝１に設定する（Ｓ２８）。一方、眉上がりフラグすべてが「０」に設定されていれば（Ｓ２７：ＮＯ）、Ｆ_n＝０に設定する（Ｓ２９）。

次に、履歴フラグＦ₀〜Ｆ_nまでのすべてが「１」であるか否かを判定する（Ｓ３０）。履歴フラグのすべてが「１」である場合とは、ｎ＋１回以上連続で履歴フラグＦ_nに「１」が設定された状態である。これにより、所定時間眉上がりが継続していることが分かる。この所定時間は、本処理のＳ２３〜Ｓ３３をループする時間とｎの値により定まる。例えばループが１秒ごとに行われ、ｎの値が９であれば、ｎ＋１回履歴フラグＦ_nに「１」が設定されるまで１０秒間掛かるので、１０秒間眉上がりが継続した場合に、履歴フラグＦ₀〜Ｆ_nまでのすべてが「１」という状態になる。よって、上述したループの時間とｎの値とを定めることで、上記所定時間を定めることができる。

履歴フラグＦ₀〜Ｆ_nまでのすべてが「１」であれば（Ｓ３０：ＹＥＳ）、つまり所定時間眉上がりが継続していれば、眠気を検出したものとして、眠気抑制制御を開始する（Ｓ３１）。具体的には、警報装置３０、首元空調アクチュエータ４０、香り成分発生装置を作動させる信号を出力部２５から出力する。なお、既に眠気抑制制御を開始している場合には、その制御を継続する。

また、Ｆ₀〜Ｆ_nまでのいずれか１つでも「０」であれば（Ｓ３０：ＮＯ）、眠気抑制制御を停止する（Ｓ３２）。

次に、車両の運転が終了しているか否かを判定する（Ｓ３３）。具体的には、シフトレバーがパーキングレンジに位置している場合や、イグニッションキーがアクセサリーに合わせてあり、エンジンがストップしている場合などに、車両の運転が終了していると判定する。運転が終了していれば（Ｓ３３：ＹＥＳ）、処理がＳ２１に戻る。一方、運転が終了していなければ（Ｓ３３：ＮＯ）、処理がＳ２３に戻る。
（１．３）効果
このように構成された居眠り防止システム１であれば、眉の位置を眉頭、眉尻、およびそれらの左右方向の中央の３点で測定しているため、眠気に抵抗したときの運転者３の眉上がりを高い精度で検出することができる。また、眠気を検出した際に眠気を抑制するための装置を作動させることができるため、居眠り運転による事故などを抑制することができるようになる。

また、眉上がりを覚醒している状態で測定した眉の高さと比較して検出するため、眠気に抵抗して眉が移動したことを正しく検出することができる。

また、眉上がりを、表情の変化によって位置が移動しにくい目頭と目尻とを結ぶ直線からの距離に基づいて測定しているため、眉の位置を正しく測定することができる。

また、眉上がりの測定を、車両２に搭載された撮影装置１０が撮影した画像データを処理することで実現しているため、運転者３の顔面に、眉の動きを測定するための装置などを取り付ける必要がなく、簡便に眠気の検出を行うことができる。
［実施例２］
（２．１）全体構成
実施例２における居眠り防止システム１は、基本的に実施例１と同じ構成である。しかしながら、制御部２１による処理が一部変更されている。
（２．２）制御部２１による処理
以下に、制御部２１により実行される各種処理について説明する。
（２．２．１）覚醒時データ収集処理
実施例２における覚醒時データ収集処理は、基本的に実施例１の覚醒時データ収集処理（図３）と同様であるが、Ｓ３における処理の内容が異なるのでその点のみを説明する。

本実施例では、図８に示すように、Ｌ１は、顔画像における左鼻孔（ｘ１１，ｙ１１）と左眉頭（ｘ３、ｙ３）との距離に基づく値であって、次の式で計算される。

Ｌ１＝｛（ｘ１１−ｘ３）²＋（ｙ１１−ｙ３）²｝^0.5／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
上式のうち、「｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5」は、左右の目頭間の距離を表しており、この値によって基準化することで、撮影装置１０と運転者３の頭部との距離の変化による影響を受けなくなる。

またＬ２は、顔画像における左鼻孔（ｘ１１，ｙ１１）と左眉中央（ｘ４，ｙ４）との距離に基づく値であって、次の式で計算される。

Ｌ２＝｛（ｘ１１−ｘ４）²＋（ｙ１１−ｙ４）²｝^0.5／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
またＬ３は、顔画像における左鼻孔（ｘ１１，ｙ１１）と左眉尻（ｘ５，ｙ５）との距離に基づく値であって、次の式で計算される。

Ｌ３＝｛（ｘ１１−ｘ５）²＋（ｙ１１−ｙ５）²｝^0.5／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
またＲ１は、顔画像における右鼻孔（ｘ１２，ｙ１２）と右眉頭（ｘ８、ｙ８）との距離に基づく値であって、次の式で計算される。

Ｒ１＝｛（ｘ１２−ｘ８）²＋（ｙ１２−ｙ８）²｝^0.5／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
またＲ２は、顔画像における右鼻孔（ｘ１２，ｙ１２）と右眉中央（ｘ９，ｙ９）との距離に基づく値であって、次の式で計算される。

Ｒ２＝｛（ｘ１２−ｘ９）²＋（ｙ１２−ｙ９）²｝^0.5／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
またＲ３は、顔画像における右鼻孔（ｘ１２，ｙ１２）と右眉尻（ｘ１０，ｙ１０）との距離に基づく値であって、次の式で計算される。

Ｒ３＝｛（ｘ１２−ｘ１０）²＋（ｙ１２−ｙ１０）²｝^0.5／｛（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²｝^0.5
以上の計算により算出されたＬ１〜Ｌ３およびＲ１〜Ｒ３を記憶部２４に記憶させた後、処理がＳ４に移行する。
（２．２．２）眠気検出処理
実施例２における眠気検出処理は、基本的に実施例１の眠気検出処理（図６）と同様であるが、Ｓ２４における処理の内容のみ、上記（２．２．１）にて説明したＳ３の処理と同様となる。
（２．３）効果
このように構成された居眠り防止システム１であれば、鼻孔の位置を基準として眉上がりを検出することができる。よって、サングラス使用中など、目頭や目尻の情報が使えない場合であっても、眠気を検出することができる。

なお、鼻孔以外の基準点（例えば、目頭や目尻）を基準として眉上がりを検出することとしてもよい。また、眉頭は目頭を基準とし、眉尻は目尻を基準とするなど、眉における測定点ごとに異なる基準点からの距離を測定することで眉上がりを検出することとしてもよい。
［実施例３］
（３．１）全体構成
実施例３における居眠り防止システム１は、基本的に実施例１と同じ構成である。しかしながら、制御部２１による処理が一部変更されているため、変更された処理を以下に説明する。
（３．２）制御部２１による処理
以下に、制御部２１により実行される各種処理について説明する。この実施例３は、上述した実施例１および実施例２と異なり、眉上がりを検出するために眉上の複数の点と、顔面に設定された基準となる点とを頂点とする多角形の面積を求める。
（３．２．１）覚醒時データ収集処理
以下に、実施例３における覚醒時データ収集処理の処理手順を、図９に基づいて説明する。

この覚醒時データ収集処理において、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ５は実施例１の覚醒時データ収集処理と同様の処理であり、Ｓ３に代えてＳ４１の処理を実行し、Ｓ６に代えてＳ４２の処理を実行する。

まずＳ４１について説明する。Ｓ２において画像データにおける各座標を検出した後、その検出結果に基づいて、ＳｌおよびＳｒを算出する（Ｓ４１）。

上述したＳｌは、図１０に示すように、顔画像における左目頭（ｘ１，ｙ１），左目尻（ｘ２，ｙ２），左眉頭（ｘ３、ｙ３），左眉中央（ｘ４，ｙ４），左眉尻（ｘ５，ｙ５）の５点を頂点とする五角形の面積に基づく値であり、その五角形の顔画像上の面積をＳ₁としたとき、次に示す式で計算される。

Ｓｌ＝Ｓ₁／（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²
上式のうち、「（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²」は、左右の目頭間の距離１辺とする面積であり、この値で基準化することにより、撮影装置１０と運転者３の頭部との距離の変化による影響を受けなくなる。これは、下記Ｓｒについても同様である。

またＳｒは、顔画像における右目頭（ｘ６，ｙ６），右目尻（ｘ７，ｙ７），右眉頭（ｘ８、ｙ８），右眉中央（ｘ９，ｙ９），右眉尻（ｘ１０，ｙ１０）の５点を頂点とする五角形の面積に基づく値であり、その五角形の顔画像上の面積をＳ₂としたとき、次に示す式で計算される。

Ｓｒ＝Ｓ₂／（ｘ１−ｘ６）²＋（ｙ１−ｙ６）²
このようにＳｌおよびＳｒを算出し記憶部２４に記憶させた後、処理がＳ４に移行する。

続いてＳ４２について説明する。Ｓ５にて変数ｉが所定数ｍ以下でなければ（Ｓ５：ＮＯ）、後述する眠気検出処理で用いられる眉上がり判定閾値ＳｌａおよびＳｒａを算出する（Ｓ４２）。

ここでは、まず、記憶部２４に記憶されたｍ個のＳｌをすべて読み出す。そして、すべてのＳｌによる度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＳｌａとして算出する。同様の手法により、Ｓｒに基づいてＳｒａを算出する。そして算出したＳｌａ，Ｓｒａを記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＳｌおよびＳｒをすべて削除する。その後、処理がＳ７に移行する。
（３．２．２）眠気検出処理
以下に、制御部２１による眠気検出処理の処理手順を、図１１に基づいて説明する。この眠気検出処理は、覚醒時データ収集処理のＳ７にて開始される。

この眠気検出処理では、まず、車両の運転が開始されるまで待機する（Ｓ５１）。

車両の運転が開始されていれば、眉上がりフラグ（Ｌｆ，Ｒｆ）および履歴フラグ（Ｆ₀〜Ｆ_n）を「０」に設定する（Ｓ５２）。

次に、位置情報を検出し（Ｓ５３）、検出した位置情報に基づいてＳｌおよびＳｒを算出する（Ｓ５４）。ここでは、図９のＳ２およびＳ４１と同様の処理を行う。

次に、眉上がりフラグ設定を行う（Ｓ５５）。ここでは、上記Ｓ５４にて算出したＳｌと図９のＳ４２にて算出したＳｌａとを比較し、Ｓｌ＞ＳｌａであればＬｆを「１」に設定する。一方、上記Ｓｌ＞Ｓｌａでなければ、Ｌｆを「０」に設定する。同様に、Ｓｒ＞ＳｒａであればＲｆを「１」に設定し、Ｓｒ＞ＳｒａでなければＲｆを「０」に設定する。

次に、履歴フラグを更新する（Ｓ５６）。ここでは図６のＳ２６と同様の処理を行う。

次に、何れかの眉上がりフラグに「１」が設定されているか否かを判定する（Ｓ５７）。ここでは、Ｓ５５にて設定した眉上がりフラグＬｆ，Ｒｆのうち、１つでも「１」に設定されているものがあれば（Ｓ５７：ＹＥＳ）、Ｆ_n＝１に設定する（Ｓ５８）。一方、眉上がりフラグすべてが「０」に設定されていれば（Ｓ５７：ＮＯ）、Ｆ_n＝０に設定する（Ｓ５９）。

次に、履歴フラグＦ₀〜Ｆ_nまでのすべてが「１」であるか否かを判定する（Ｓ６０）。履歴フラグＦ₀〜Ｆ_nまでのすべてが「１」であれば（Ｓ６０：ＹＥＳ）、つまり所定時間眉上がりが継続していれば、眠気抑制制御を開始する（Ｓ６１）。ここでは、図６のＳ３１と同様の処理を行う。

また、Ｆ₀〜Ｆ_nまでのいずれか１つでも「０」であれば（Ｓ６０：ＮＯ）、眠気抑制制御を停止する（Ｓ６２）。

次に、車両の運転が終了しているか否かを判定し（Ｓ６３）、運転が終了していれば（Ｓ６３：ＹＥＳ）、処理がＳ５１に戻る。一方、運転が終了していなければ（Ｓ６３：ＮＯ）、処理がＳ５３に戻る。
（３．３）効果
このように構成された居眠り防止システム１であれば、目頭，目尻，眉頭，眉中央，眉尻の５点を頂点とする五角形の面積に基づいて眉上がりを検出することができる。なお、面積を測定する対象は上記五角形に限られず、例えば目頭，目尻の一方のみを用いて四角形を構成し、その面積を測定することとしてもよいし、目頭，目尻に鼻孔を加えた六角形の面積を測定することとしてもよい。
［実施例４］
（４．１）全体構成
実施例４における居眠り防止システム１は、基本的に実施例１と同じ構成である。しかしながら、制御部２１による処理が一部変更されているため、変更された処理を以下に説明する。
（４．２）制御部２１による処理
以下に、制御部２１により実行される各種処理について説明する。この実施例４では、上まぶたの面積を測定することで、眠気の有無を検出する。従来、目の開度を測定し、目の開度が小さくなるときに「眠気あり」と判定することは提案されている。しかしながら、眠気に抵抗するために眉が上がると、一時的に目の開度が小さくなることが抑制されたり、目の開度が大きくなったりする（図１２参照）。そのため、「眠気なし」と誤判定される虞がある。

そこで、本実施例では、上まぶたの面積を測定することで眠気を検出する。なお、上まぶたの面積とは、目の上端と眉との間の面積である。
（４．２．１）覚醒時データ収集処理
以下に、実施例４における覚醒時データ収集処理の処理手順を、図１３に基づいて説明する。

この覚醒時データ収集処理において、Ｓ１，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ７は実施例１の覚醒時データ収集処理と同様の処理であり、Ｓ２，Ｓ３，Ｓ６に代えて、Ｓ７１，Ｓ７２，Ｓ７３の処理を実行する。

まずＳ７１について説明する。ここでは、目および眉の位置を示す位置情報を検出する（Ｓ７１）。具体的には、まず、撮影装置１０により運転者３の顔画像を撮影する。その顔画像を示す画像データに基づき、図４（ａ）に示すように、画像データを黒色部分と白色部分とに分ける２値化処理を行う。

次に、図１４（ａ）に示すように、上記画像データに示される画像をｘ−ｙ平面で表した場合の（ｘ，ｙ）座標として、左目頭（ｘ１，ｙ１），左目尻（ｘ２，ｙ２），左目上端，（ｘ３、ｙ３），左眉頭（ｘ４，ｙ４），左眉中央（ｘ５，ｙ５），左眉尻（ｘ６，ｙ６），右目頭（ｘ７，ｙ７），右目尻（ｘ８、ｙ８），右目上端（ｘ９，ｙ９），右眉頭（ｘ１０，ｙ１０），右眉中央（ｘ１１，ｙ１１），右眉尻（ｘ１２，ｙ１２）の各座標を検出する。

なお、このＳ７１では、ＡＡＭ（Ａｃｔｉｖｅ Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ Ｍｏｄｅｌ）を用いて、１台のカメラで撮影した顔画像から上記各点の３次元座標を検出することとしてもよい。

次に、Ｓ７１における検出結果に基づいて、ＬｐおよびＲｐを算出する（Ｓ７２）。ここでいうＬｐとは、図１４（ａ）に示すように、顔画像における左目頭（ｘ１，ｙ１），左目尻（ｘ２，ｙ２），左目上端，（ｘ３、ｙ３），左眉頭（ｘ４，ｙ４），左眉中央（ｘ５，ｙ５），左眉尻（ｘ６，ｙ６）の６点を頂点とする六角形の面積に基づく値であり、その六角形の顔画像上の面積をＳ₁としたとき、次に示す式で計算される。

Ｌｐ＝Ｓ₁／（ｘ１−ｘ７）²＋（ｙ１−ｙ７）²
画像上の多角形の面積Ｓ₁を求める手法は公知であるため、説明は割愛する。上式のうち、「（ｘ１−ｘ７）²＋（ｙ１−ｙ７）²」は、左右の目頭間の距離１辺とする正方形の面積であり、この値で基準化することにより、撮影装置１０と運転者３の頭部との距離の変化による影響を受けなくなる。これは、下記Ｒｐについても同様である。

またＲｐは、顔画像における右目頭（ｘ７，ｙ７），右目尻（ｘ８、ｙ８），右目上端（ｘ９，ｙ９），右眉頭（ｘ１０，ｙ１０），右眉中央（ｘ１１，ｙ１１），右眉尻（ｘ１２，ｙ１２）の６点を頂点とする六角形の面積に基づく値であり、その六角形の顔画像上の面積をＳ₂としたとき、次に示す式で計算される。

Ｒｐ＝Ｓ₂／（ｘ１−ｘ７）²＋（ｙ１−ｙ７）²
このようにＬｐおよびＲｐを算出し記憶部２４に記憶させた後、処理がＳ４に移行する。

なお、Ｓ７１において顔上の各点を３次元座標として検出した場合には、図１４（ｂ）に示すように、六角形を複数の三角形に分割し、各三角形の面積をベクトルの外積により求め、各三角形の面積の和を六角形の面積として算出してもよい。この場合にも、左右の目頭間の３次元上の距離を一辺とする正方形の面積により基準化を行うとよい。

続いてＳ７３について説明する。Ｓ５にて変数ｉが所定数ｍ以下でなければ（Ｓ５：ＮＯ）、後述する眠気検出処理で用いられる眉上がり判定閾値ＬｂおよびＲｂを算出する（Ｓ７３）。

ここでは、まず、記憶部２４に記憶されたｍ個のＬｐをすべて読み出す。そして、すべてのＬｐによる度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＬｂとして算出する。同様の手法により、Ｒｐに基づいてＲｂを算出する。そして算出したＬｂ，Ｒｂを記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬｐおよびＲｐをすべて削除する。その後、処理がＳ７に移行する。
（４．２．２）眠気検出処理
以下に、制御部２１による眠気検出処理の処理手順を、図１５に基づいて説明する。この眠気検出処理は、覚醒時データ収集処理のＳ７にて開始される。

この眠気検出処理では、まず、車両の運転が開始されるまで待機する（Ｓ８１）。

車両の運転が開始されていれば、眉上がりフラグ（Ｌｆ，Ｒｆ）および履歴フラグ（Ｆ₀〜Ｆ_n）を「０」に設定する（Ｓ８２）。

次に、位置情報を検出し（Ｓ８３）、検出した位置情報に基づいてＬｐおよびＲｐを算出する（Ｓ８４）。ここでは、図１３のＳ７１およびＳ７２と同様の処理を行う。

次に、眉上がりフラグ設定を行う（Ｓ８５）。ここでは、上記Ｓ８４にて算出したＬｐと図１２のＳ７３にて算出したＬｂとを比較し、Ｌｐ＞ＬｂであればＬｆを「１」に設定する。一方、上記Ｌｐ＞Ｌｂでなければ、Ｌｆを「０」に設定する。同様に、Ｒｐ＞ＲｂであればＲｆを「１」に設定し、Ｒｐ＞ＲｂでなければＲｆを「０」に設定する。

次に、履歴フラグを更新する（Ｓ８６）。ここでは図６のＳ２６と同様の処理を行う。

次に、何れかの眉上がりフラグに「１」が設定されているか否かを判定する（Ｓ８７）。ここでは、Ｓ８５にて設定した眉上がりフラグＬｆ，Ｒｆのうち、１つでも「１」に設定されているものがあれば（Ｓ８７：ＹＥＳ）、Ｆ_n＝１に設定する（Ｓ８８）。一方、眉上がりフラグすべてが「０」に設定されていれば（Ｓ８７：ＮＯ）、Ｆ_n＝０に設定する（Ｓ８９）。

次に、履歴フラグＦ₀〜Ｆ_nまでのすべてが「１」であるか否かを判定する（Ｓ９０）。履歴フラグＦ₀〜Ｆ_nまでのすべてが「１」であれば（Ｓ９０：ＹＥＳ）、つまり所定時間眉上がりが継続していれば、眠気抑制制御を開始する（Ｓ９１）。ここでは、図６のＳ３１と同様の処理を行う。

また、Ｆ₀〜Ｆ_nまでのいずれか１つでも「０」であれば（Ｓ９０：ＮＯ）、眠気抑制制御を停止する（Ｓ９２）。

次に、車両の運転が終了しているか否かを判定し（Ｓ９３）、運転が終了していれば（Ｓ９３：ＹＥＳ）、処理がＳ８１に戻る。一方、運転が終了していなければ（Ｓ９３：ＮＯ）、処理がＳ８３に戻る。
（４．３）効果
上まぶたの面積は、目の開度が小さくなったときと、眉が上がったときに大きくなる。つまり、上まぶたの面積が大きくなったことにより、目の開度が小さくなったこと、または眉が上がったことを検出することができる。

したがって、上記構成の居眠り防止システム１であれば、眠気が発生して目の開度が小さくなったことに加えて、眠気が亢進し、眠気に抵抗して眉が上がったことを確実に検出することができるため、目の開度のみを測定する場合よりも高精度に眠気を検出することができる。

従来のように目の開度のみを測定して眠気を検出する場合、運転者３が眠気を感じると目の開度が小さくなるが、さらに眠気が亢進して眉が上がると、目の開度は眉の上がりに引っ張られることにより小さくならないことがあるため、眉が上がるタイミングでは目の開度のみに着目していても眠気の亢進を検出することができない。しかしながら、上記構成の居眠り防止システム１ではそのような問題が発生せず都合がよい。

なお、面積を測定する対象は上記六角形に限られない。例えば、目上端の測定位置は左右の目それぞれにおいて１箇所ずつである構成を例示したが、左右方向に間隔を開けた複数の点の位置を測定し、その点を頂点とする多角形の面積を求める構成であってもよい。また、目頭および目尻の位置を測定しない構成であってもよい。例えば、目上端の点と眉上の測定点とから構成される多角形の面積を求める構成が考えられる。
［変形例］
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記各実施例に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態をとり得ることはいうまでもない。

例えば上記各実施例においては、眉上がりを検出したことによって眠気を検出する構成を例示したが、眉が下がったことを検出したときに眠気を検出する構成としてもよい。既に説明したように、眉上がりは眠気により目の開度が小さくなることに抵抗する行動であるが、さらに眠気が亢進すると眉が再び元の位置まで下がる。この状態を検出することで、より亢進した眠気を検出することができる。また、目の開度を測定し、目の開度と眉上がりとを組み合わせて眠気の程度を判定する構成としてもよい。

また、上記各実施例では、眉頭、眉尻、眉頭と眉尻の左右方向の中心の３点で眉の移動を測定する方法を例示したが、左右方向に間隔を開けて設定された点であれば、その他の位置にて測定してもよいし、３点でなくともよい。例えば、眉において左右方向に等間隔に配置された４点や５点で測定してもよい。

また、上記各実施例では、覚醒時データ収集処理により覚醒時の眉高さの基準となる値を算出し、その値を閾値として眉上がりを判定する構成を例示したが、例えばｔ検定などの他の判定方法を用いて眉上がりの判定を行ってもよい。

また、上記各実施例では、顔画像の画像処理により眉の移動を測定する方法を例示したが、顔面の筋電図を用いて眉の移動を測定してもよい。

また、上記各実施例では、左右両方の眉に対して眉の移動を測定する構成を例示したが、左右いずれか一方の眉の移動のみを測定する構成であってもよい。
［眉の上がる位置の個人差を確認する試験］
以下に、眉の上がる位置の個人差を確認する試験を説明する。
（１）概要
本試験では、対象者に高速運転を模擬した眠くなりやすい単調なタスクを行わせ、眠気を評定すると共に前頭筋（内側・中央・外側）（図１６参照）の筋電位を計測した。被験者は男女７名である。
（２）タスク
被験者に、２本のＳ字カーブのちょうど中央をポイントが通過するようにステアリングを操作するトラッキングタスクを行わせた（図１７参照）。
（３）眠気の評定
上記タスクを行っている対象者の表情を覚醒時の表情と比較し、５秒毎に以下の６のレベルに分けて評定した。評定者は５〜７名で、代表値は全評定者の平均値とした。

眠気のレベルは、全く眠くなさそうな状態をレベル０，やや眠そうな状態をレベル１，眠そうな状態をレベル２，かなり眠そうな状態をレベル３，非常に眠そうな状態をレベル４，眠っている状態をレベル５とした。

なお、より具体的な眠気の評定方法は、下記の論文に記載の方法に準じたものである。

北島洋樹ほか：自動車運転時の眠気の予測手法についての研究（第１報），日本機械学会論文集（Ｃ編），Ｖｏｌ．６３，Ｎｏ．６１３，ｐ９３‐１００（１９９７）
（４）解析・結果
眠気に対する抵抗が生じる眠気レベル３（かなり眠そう）のときの筋電位を解析した。筋電位１サンプル（５秒間）ごとにＲＭＳ値を算出し、１０サンプルのＲＭＳ値の平均値を算出した。そして筋電位測定のための電極装着状態（装着位置・電極と皮膚間の抵抗値等）による相違や個人差を排除するために、上述した平均値のＲＭＳを無表情時（覚醒時）のＲＭＳ値で基準化した基準化ＲＭＳを算出した。

基準化ＲＭＳ＝レベル３の平均値ＲＭＳ／無表情時のＲＭＳ
図１８に、レベル３における前頭筋の筋活動を表すグラフを示す。縦軸は基準化ＲＭＳの値であり、横軸は前頭筋の部位を示す。基準化ＲＭＳの値が１である場合には、無表情時（覚醒時）と比較して前頭筋が収縮も弛緩もせず筋電位が変化していないこととなり、無表情時（覚醒時）と眉が同じ位置であるといえる。そして、基準化ＲＭＳの値が大きいほど筋肉が収縮して眉が上がっていることとなる。

図１４のグラフを見ると、７名全員とも前頭筋の何れかの部位が収縮しているため、眉のいずれかの部分が上昇していることが分かった。

また、その上がり方には個人差があることが確認できることから、眉における単一の位置のみを測定する方法では、眉上がりが正確に測定できないことが分かった。

１…居眠り防止システム、２…車両、３…運転者、１０…撮影装置、２０…眠気検出装置、２１…制御部、２２…受信部、２３…入力部、２４…記憶部、２５…出力部、３０…警報装置、４０…首元空調アクチュエータ、５０…香り成分発生装置

Claims (14)

1. 少なくとも左右いずれか一方の眉において、左右方向に所定の間隔を開けて２つ以上設定された測定点の位置を測定する眉位置測定手段と、
   前記眉位置測定手段が測定した前記２つ以上の測定点のうち、少なくともいずれか１つの前記測定点が上下方向に移動したことに基づいて眠気を検出する眠気検出手段と、を備える
   ことを特徴とする眠気検出装置。
2. 前記眠気検出手段は、目頭，目尻，鼻孔のうち１つ以上と、２つ以上の前記測定点と、を頂点とする多角形の面積に基づいて、前記多角形の頂点となった測定点のうち少なくともいずれか１つが上下方向に移動したことを検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の眠気検出装置。
3. 前記眠気検出手段は、少なくとも、目の上端点と、２つ以上の前記測定点と、を頂点とする多角形の面積に基づいて、前記多角形の頂点となった測定点のうち少なくともいずれか１つが上下方向に移動したことを検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の眠気検出装置。
4. 前記眠気検出手段は、前記測定点の上下方向の移動に伴って移動しない予め設定された基準点または基準線を基準として、前記測定点の位置の上下方向の移動を検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の眠気検出装置。
5. 前記基準線は、目頭と目尻とを結ぶ直線であり、
   前記基準点は、目頭，目尻，および鼻孔のうち、少なくとも１つ以上の位置する点である
   ことを特徴とする請求項４に記載の眠気検出装置。
6. 前記眠気検出手段は前記測定点が上方向に移動したことに基づいて眠気を検出する
   ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の眠気検出装置。
7. 前記眠気検出手段は、覚醒時に測定された前記測定点の位置と、眠気を検出すべきタイミングで測定された前記測定点の位置と、を比較することで前記測定点の上下方向の移動を検出する
   ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の眠気検出装置。
8. 前記測定点は、前記眉の眉頭と、眉尻と、左右方向に関して前記眉頭および前記眉尻の略中央に位置する点と、の３箇所に設定される
   ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の眠気検出装置。
9. 前記眉位置測定手段は、顔画像を示す画像データに基づいて前記測定点の位置を測定する
   ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の眠気検出装置。
10. 前記眉位置測定手段は、顔画像を示す画像データに基づいて前記測定点の位置を測定し、
    前記眠気検出手段は、顔画像を示す画像データに基づいて前記目頭，前記目尻，および前記鼻孔のうち、いずれか１つ以上の位置を測定する
    ことを特徴とする請求項２，請求項５，および，請求項２および請求項５のいずれか１項を引用する請求項６から請求項８，のいずれか１項に記載の眠気検出装置。
11. 前記眉位置測定手段は、顔画像を示す画像データに基づいて前記測定点の位置を測定し、
    前記眠気検出手段は、顔画像を示す画像データに基づいて前記目の上端点の位置を測定する
    ことを特徴とする請求項３，および，請求項３を引用する請求項６から請求項８，のいずれか１項に記載の眠気検出装置。
12. 車両に搭載されて用いられるものであって、
    前記顔画像を示す画像データを生成する撮影手段を備える
    ことを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれか１項に記載の眠気検出装置。
13. 請求項１から１２のいずれか１項に記載の眉位置測定手段および眠気検出手段として機能させるための処理手順を、コンピュータシステムに実行させるためのプログラム。
14. 少なくとも左右いずれか一方の眉において、左右方向に所定の間隔を開けて２つ以上設定された測定点の位置を測定し、測定した前記２つ以上の測定点のうち、少なくともいずれか１つの前記測定点が上下方向に移動したことに基づいて眠気を検出する
    ことを特徴とする眠気検出方法。