JP6169446B2

JP6169446B2 - 視線検出装置

Info

Publication number: JP6169446B2
Application number: JP2013182757A
Authority: JP
Inventors: 宏涌田
Original assignee: Alps Electric Co Ltd
Current assignee: Alps Alpine Co Ltd
Priority date: 2013-09-04
Filing date: 2013-09-04
Publication date: 2017-07-26
Anticipated expiration: 2033-09-04
Also published as: JP2015047427A

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検出部には、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検出部では、前記二次関数の分散σ^２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^２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^２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^２＋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_ｉ、ｘ_ii、ｘ_iii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_ｉ ^２＋ｂｘ_ｉ＋ｃ
ｆ（ii）＝ａｘ_ii ^２＋ｂｘ_ii＋ｃ
ｆ（iii）＝ａｘ_iii ^２＋ｂｘ_iii＋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_ｉ＝−１、ｘ_ii＝０、ｘ_iii＝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^２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^２が４以下であることが必要であり、標準偏差σと分散σ^２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^２が算出される。標準偏差σまたは分散σ^２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^２が４以下、好ましくは、標準偏差σと分散σ^２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^２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^２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

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検出部には、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。
前記角膜反射光中心検出部では、前記二次関数の分散σ^２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。
前記分散σ^２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。
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。
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。
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。