JP6548171B2 - 瞳孔検出システム、視線検出システム、瞳孔検出方法、および瞳孔検出プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1〜4を用いて、実施形態に係る瞳孔検出システム1の構成を説明する。瞳孔検出システム1は、対象者の瞳孔の位置を検出するコンピュータシステムであり、このシステムにより、本実施形態に係る瞳孔検出方法が実施される。対象者とは、瞳孔位置を検出する対象となる人であり、被験者ともいうことができる。瞳孔検出システム1および瞳孔検出方法の利用目的は何ら限定されず、例えば、よそ見運転の検出、運転者の眠気の検出、商品の興味の度合いの調査、コンピュータへのデータ入力などに瞳孔検出システム1を利用することができる。
次に、図5〜15を用いて、瞳孔検出システム1の動作について説明するとともに、本実施形態に係る瞳孔検出方法について説明する。
瞳孔検出方法の概要を図5に示す。まず、画像取得部21がそれぞれのカメラ10から明瞳孔画像および暗瞳孔画像を取得する(ステップS11)。続いて、第1判定部22が明瞳孔画像および暗瞳孔画像に基づいて複数の候補ベクトルを算出する(ステップS12、ベクトル算出ステップ)。第1判定部22は、複数の候補ベクトルの中から、下記2項目から成る条件(本実施形態ではこれが「ベクトル条件」である)を満たす候補ベクトルを選択することで、1以上の瞳孔候補(正しいと推定される瞳孔位置)を特定する(ステップS13、判定ステップ)。
・ベクトル条件(1)…候補ベクトルと基準線との角度が所定の閾値以下である。
・ベクトル条件(2)…候補ベクトルの長さが所定の範囲内である。
・視線条件…対象者の高さ方向における左視線と右視線とのずれが所定の閾値以下である。
眼に入った光は網膜で乱反射し、反射光のうち瞳孔を通り抜けた光は強い指向性をもって光源へ戻る性質がある。カメラの開口部近くにある光源が発光した時にカメラを露光させると、網膜で反射した光の一部がその開口部に入るため、瞳孔が瞳孔周辺よりも明るく写った画像を取得することができる。この画像が明瞳孔画像である。これに対して、カメラの開口部から離れた位置にある光源が発光した時にカメラを露光させると、眼から戻ってきた光はカメラの開口部にほとんど戻らないため、瞳孔が暗く写った画像を取得することができる。この画像が暗瞳孔画像である。また、透過率が高い波長の光を眼に照射すると、網膜での光の反射が多くなるので瞳孔が明るく写り、透過率が低い波長の光を眼に照射すると、網膜での光の反射が少なくなるので瞳孔が暗く写る。
第1判定部22は、画像取得部21から入力された明瞳孔画像および暗瞳孔画像のそれぞれから角膜反射点の1以上の候補(角膜反射候補点)を検出する。具体的には、第1判定部22は1枚の画像に対してPタイル法による2値化とラベリングとを行い、形状や輝度平均などの情報に基づいてその画像から1以上の角膜反射候補点を選択する。このような処理により、第1判定部22は明瞳孔画像および暗瞳孔画像のそれぞれから、1以上の(例えば複数の)角膜反射候補点を得る。一つの瞳孔画像から取得する角膜反射候補点の最大数(例えば2、3、5など)が予め設定されていてもよい。例えば、第1判定部22は図8に示す画像から、符号RおよびRfで示される三つの角膜反射候補点を検出する。
続いて、第1判定部22は差分画像から瞳孔位置の候補を特定する。具体的には、第1判定部22は、前フレームと輝度が大きく変化しないことを利用して、前フレームで検出された瞳孔の輝度平均を利用して、その平均輝度の半分の値を閾値として差分画像を2値化し、ラベリングを行う。続いて、第1判定部22は、瞳孔らしい面積、サイズ、面積比、正方形度、および瞳孔特徴量等の形状パラメータに基づいて、ラベルづけされた画素の連結成分の中から瞳孔候補を選択し、各瞳孔候補の中心座標を算出する。したがって、一致させた角膜反射候補点の座標に対して1以上の瞳孔候補の座標が得られる場合がある。
続いて、第1判定部22は候補ベクトルを求める。図10,11を参照しながらこの計算について説明する。第1判定部22は、左カメラ10Lのレンズ中心(レンズ中心以外の点でもよい)と左カメラ10Lに対応する角膜反射点(角膜反射候補点)RLとを通る直線(軸)LLと、右カメラ10Rのレンズ中心(レンズ中心以外の点でもよい)と右カメラ10Rに対応する角膜反射点(角膜反射候補点)RRとを通る直線(軸)LRとの交点Cの3次元座標を角膜球中心の3次元座標として設定する。そして、第1判定部22は、角膜球中心Cおよび瞳孔中心Pの3次元座標に基づいて候補ベクトルVを求める。
得られる候補ベクトルの中には、図10に示すように正しいと思われる候補ベクトルVもあれば、図11に示すように、外乱光源DLによる角膜反射を基に算出される候補ベクトル(正しいとはいえない候補ベクトル)Vもある。第1判定部22は各候補ベクトルがベクトル条件を満たすか否かを判定し、ベクトル条件を満たす候補ベクトルのみを選択する。上述した通り、ベクトル条件は、候補ベクトルと基準線との角度が所定の閾値以下であり、かつ、候補ベクトルの長さが所定の範囲内である、という条件である。
第2判定部23は左右の瞳孔の3次元座標に基づいて視線を検出する。図13に示すように、瞳孔の3次元位置Pに基づいて、カメラ10の開口部12の中心を原点Oとし、その原点Oと瞳孔中心Pを結ぶ基準線OPを法線とする仮想視点平面X’−Y’を考える。ここで、X’軸は、世界座標系のXW−ZW平面と仮想視点平面との交線に相当する。
θ=f1(r)=k×|r| …(1)
Q=nPT+P …(3)
θ=k×|r’−r0| …(4)
計測されたr’に対して原点補正を行うことで、(θ,φ)と(|r|,φ’)とを1対1に対応させることができ、精度の高い注視点検出を行うことができる。
θ1=kr1=k×(r´1―r0) …(5)
θ2=kr2=k×(r´2―r0) …(6)
iR=iRG×iRL …(9)
また、3点PR,PL,GLが通る平面の法線単位ベクトルiLは同様に下記式(10)で求まる。
iL=iLG×iLR …(10)
次に、図16を用いて、画像処理装置20を実現するための瞳孔検出プログラムP1を説明する。
l=|P1−P2| …(12)
Claims (10)
- 第1カメラにより撮影された対象者の第1瞳孔画像と、第2カメラにより撮影された該対象者の第2瞳孔画像とに基づいて、角膜球中心と瞳孔中心とを結ぶ候補ベクトルをステレオ法により複数個算出するベクトル算出部であって、前記角膜球中心が、前記第1カメラと前記第1瞳孔画像から得られる角膜反射点とを通る軸と、前記第2カメラと前記第2瞳孔画像から得られる角膜反射点とを通る軸との交点である、該ベクトル算出部と、
前記複数の候補ベクトルの中から、瞳孔中心と、前記第1カメラおよび前記第2カメラの少なくとも一方の位置とに基づいて設定される基準線との成す角度が所定の閾値以下であるというベクトル条件を満たす候補ベクトルを選択し、選択した候補ベクトルに対応する瞳孔中心に瞳孔が位置すると判定する判定部と
を備える瞳孔検出システム。 - 前記判定部が、前記基準線との成す角度が前記所定の閾値以下であり、かつ長さが所定の範囲内であるという前記ベクトル条件を満たす前記候補ベクトルを選択する、
請求項1に記載の瞳孔検出システム。 - 前記ベクトル算出部が、
角膜反射候補点を用いて前記瞳孔中心を算出する処理を、前記候補ベクトルを算出する前に実行し、
前記角膜反射候補点を用いて前記瞳孔中心を算出できなかった場合には、該角膜反射候補点を除外し、
除外されなかった前記角膜反射候補点に対応する前記候補ベクトルのみを算出する、
請求項1または2に記載の瞳孔検出システム。 - 前記ベクトル算出部が、前記対象者の左瞳孔および右瞳孔のそれぞれについて複数の候補ベクトルを算出し、
前記判定部が、
前記左瞳孔および前記右瞳孔のそれぞれについて左瞳孔中心および右瞳孔中心を判定し、
前記ベクトル条件を満たす前記候補ベクトルに対応し、かつ、前記左瞳孔中心および前記右瞳孔中心に基づく瞳孔間距離が所定の範囲内にあるという距離条件を満たす前記左瞳孔中心および前記右瞳孔中心に前記左瞳孔および前記右瞳孔がそれぞれ位置すると判定する、
請求項1〜3のいずれか一項に記載の瞳孔検出システム。 - 前記ベクトル算出部が、前記対象者の左瞳孔および右瞳孔のそれぞれについて複数の候補ベクトルを算出し、
前記判定部が、
前記左瞳孔および前記右瞳孔のそれぞれについて、前記ベクトル条件を満たす候補ベクトルを選択することで、左瞳孔中心および右瞳孔中心を判定し、
前記左瞳孔中心および前記右瞳孔中心に基づいて左視線および右視線をそれぞれ算出し、
前記左瞳孔中心、前記右瞳孔中心、および前記左視線により規定される平面の法線と、前記左瞳孔中心、前記右瞳孔中心、および前記右視線により規定される平面の法線との成す角度が所定の閾値以下であるという視線条件を満たす場合に、前記左視線および前記右視線が正しい視線であると判定する、
請求項1〜4のいずれか一項に記載の瞳孔検出システム。 - 前記判定部が、正しいと判定された前記左視線および前記右視線に対応する前記左瞳孔中心および前記右瞳孔中心に、前記左瞳孔および前記右瞳孔がそれぞれ位置すると判定する、
請求項5に記載の瞳孔検出システム。 - 請求項1〜3のいずれか一項に記載の瞳孔検出システムにより判定された前記瞳孔中心に基づいて前記対象者の視線を検出する視線検出部を備える視線検出システム。
- 請求項4または6に記載の瞳孔検出システムにより判定された前記左瞳孔中心および前記右瞳孔中心に基づいて前記対象者の左視線および右視線を検出する視線検出部を備える視線検出システム。
- プロセッサを備える瞳孔検出システムにより実行される瞳孔検出方法であって、
第1カメラにより撮影された対象者の第1瞳孔画像と、第2カメラにより撮影された該対象者の第2瞳孔画像とに基づいて、角膜球中心と瞳孔中心とを結ぶ候補ベクトルをステレオ法により複数個算出するベクトル算出ステップであって、前記角膜球中心が、前記第1カメラと前記第1瞳孔画像から得られる角膜反射点とを通る軸と、前記第2カメラと前記第2瞳孔画像から得られる角膜反射点とを通る軸との交点である、該ベクトル算出ステップと、
前記複数の候補ベクトルの中から、瞳孔中心と前記第1カメラおよび前記第2カメラの少なくとも一方の位置とに基づいて設定される基準線との成す角度が所定の閾値以下であるというベクトル条件を満たす候補ベクトルを選択し、選択した候補ベクトルに対応する瞳孔中心に瞳孔が位置すると判定する判定ステップと
を含む瞳孔検出方法。 - 第1カメラにより撮影された対象者の第1瞳孔画像と、第2カメラにより撮影された該対象者の第2瞳孔画像とに基づいて、角膜球中心と瞳孔中心とを結ぶ候補ベクトルをステレオ法により複数個算出するベクトル算出部であって、前記角膜球中心が、前記第1カメラと前記第1瞳孔画像から得られる角膜反射点とを通る軸と、前記第2カメラと前記第2瞳孔画像から得られる角膜反射点とを通る軸との交点である、該ベクトル算出部と、
前記複数の候補ベクトルの中から、瞳孔中心と前記第1カメラおよび前記第2カメラの少なくとも一方の位置とに基づいて設定される基準線との成す角度が所定の閾値以下であるというベクトル条件を満たす候補ベクトルを選択し、選択した候補ベクトルに対応する瞳孔中心に瞳孔が位置すると判定する判定部と
してコンピュータを機能させるための瞳孔検出プログラム。
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US11468885B2 (en) | 2018-02-15 | 2022-10-11 | DMAI, Inc. | System and method for conversational agent via adaptive caching of dialogue tree |
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