JP6651074B2 - 眼球の運動を検出する方法、そのプログラム、そのプログラムの記憶媒体、及び、眼球の運動を検出する装置 - Google Patents
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Description
例えば、視線が一定の方向に所定以上の時間留まる場合、見ているものが未知のものの場合には何であるか判別あるいは理解しようとしていることもあるが、既知のものである場合には、見ているものが興味度の高いものであったり、嗜好の上で好ましいものである確率が高くなる。
まず、本発明の第1の実施形態に係る眼球の運動を検出する装置、検出方法、及び、検出プログラムについて説明する。
図1は、第1の実施形態に係る眼球の運動を検出する装置のハードウェア構成図である。
眼球運動検出装置の情報処理装置1は、例えば、プログラムを読み込んで各種処理を実行する演算ユニットであるCPU(Central Processing Unit)と、リード/ライトの処理速度が速い作業用RAMと各種プログラム等を格納する不揮発性記憶素子等の複数の記憶装置と、カメラ等の撮像装置100、ディスプレイ等の表示出力装置200、キーボード等の入力装置300等との電気信号及び電力の送受信を可能にする各種インターフェースとを含む。また、撮像装置100と、表示出力装置200と、入力装置300は、情報処理装置の外部に接続されても、情報処理装置の内部に備えられてもよい。これらの各構成要素は、バスやシリアル回線等を介して互いに接続される。
情報処理装置1は、CPUがプログラムを実行することにより機能する機能ブロックとして、目頭/目尻検出部11と、白目領域検出部12と、血管画像検出部13と、マッチ画像検出部14と、マッチが像位置補正部15と、画像位置/角度比較部16と、眼球移動量/回転角演算部17と眼球移動量/回転角記憶部18と、虹彩/瞳孔中心検出部21と、水平基準線検出部22と、テンプレート画像決定部23と、テンプレート画像記憶部24と、各種設定値記憶部71と、プログラム記憶部81と、制御部91とを備える。また、これらの各機能ブロックは、例えばメモリ装置や補助記憶装置に対して各種情報(データ)を入出力し、メモリ装置や補助記憶装置は、各機能ブロックから出力された各種情報を格納する。
次に、図1に示す各機能ブロックで行われる各種処理を説明しながら、本実施形態における眼球運動検出方法の内容を具体的に説明するが、最初に、本実施形態における眼球運動検出方法の概要を説明する。
本実施形態の眼球運動検出方法において、テンプレート血管像の取得処理は、眼球運動の実計測時より前に行われ、眼球運動の測定に必要な各種基準情報を取得する。なお、テンプレート血管像の取得時に実行される各種基準情報の取得処理は、眼球運動の実計測時の処理よりも動きが制限された状態で取得される。
血管画像検出部13は、白目領域50における血管60等の位置を認識し、該認識した血管60の位置に関する情報を、例えばメモリ装置や補助記憶装置に出力する。白目領域50は、図1及び図4に示すように、眼球画像において、目頭/目尻検出部11により認識された目頭と目尻の間で、白目領域検出部12により認識された白目領域である。また、虹彩/瞳孔中心検出部21により認識された虹彩領域51よりも外側の領域であって、水平基準線検出部22により目頭と目尻等から検出された水平基準線の近傍又は下側近傍であってもよい。なお、実計測時の眼球運動検出の際には、血管画像検出部13で認識(特定)する血管60は、テンプレート血管像と各種基準情報取得時に選択された所定のテンプレート血管にテンプレートマッチングでマッチした血管(以下、マッチ血管ともいう)である。
眼球移動量/回転角演算部17は、基準状態において選択された所定のテンプレート血管の位置情報と、眼球運動の実計測時に特定(認識)されたマッチ血管(所定のテンプレート血管に対応する血管)の位置情報とに基づいて、眼球運動角度θを算出する。
次に、本実施形態の眼球運動検出装置により眼球運動検出を行う際の具体的な処理手順を、図2を参照しながら説明する。図2は、本実施形態の眼球運動検出装置によって実行される眼球運動検出方法の処理手順を示すフローチャートである。
入力がカラー(RGB)なら、YCbCr(あるいはYIQ,HSV)表色系への変換を行う。
Y = 0.2989R + 0.5866G + 0.1145B
Cb = - 0.1687R - 0.3312G + 0.5000B
Cr = 0.5000R - 0.4183G - 0.0816B
ここで、Yは色の輝度、Crは赤の色差成分、Cbは青の色差成分である。
一つの処理で、水平・垂直・回旋の眼球運動を測定する方法は、SIFTを用いて特徴点を追跡すればよい。他方、ヒトの回旋運動成分は±12°程度と、それほど大きくなく、かつ、強膜に付着する柔らかい結膜が、眼球運動量ほどには結膜血管を回旋させないため、垂直水平方向(すなわち回転を含まない)テンプレートマッチングでも、それなりの精度の測定も可能である。
ここで、3番目の点については、目尻と目頭との2点間の距離が拡大・縮小するのに利用できるように、基準画像と変換画像(すなわち、2枚目以降の画像)の双方において、3点が作る三角形がなるべく相似形になるように設定した。また、この三角形は二等辺三角形で、3番目の点が目頭に近い側で決定するようにする。
眼球移動量/回転角演算部17は、基準状態において選択された所定のテンプレート血管の位置情報と、眼球運動の実計測時に特定(認識)されたマッチ血管(所定のテンプレート血管に対応する血管)の位置情報とに基づいて、眼球運動角度を算出する。なお、これらの基準状態における各種パラメータは、テンプレート血管像と各種基準情報取得時に予め取得され、例えばメモリ装置や補助記憶装置に格納される。
以下に、第二の方法である水平垂直のテンプレートマッチングについて説明する。特徴ベクトルとして輝度値データを用いる。テンプレート画像の中心t[k,l]を、入力画像f[i,j]のある点(i,j)に置き、点(i,j)をラスタ走査しながら、重なっている局所領域の類似度を計算し、最大となる位置を決定する。類似度判定は、高速処理が可能な「差の二乗和」を用いるもの、「相互相関」を用いるもの、輝度変化に強い「相関係数」を用いるもの、および、それぞれに画像の大きさや輝度値で正規化したもの等がある。テンプレートマッチングの前処理として、大きさの不一致に対応するため、正規化処理を行っても良い。また、眼球に照射される照明光の輝度変化がある場合は、それぞれの画像の平均輝度をピクセル値から引くゼロ平均正規化相互相関(ZNCC)も有効であり、高精度測定が期待できるが、演算量が多く、処理速度が遅くなる。
装着した装置が、ユーザの頭部や体の動き、あるいは装置の自重によりずれた場合でも正確な眼球運動計測が行えるよう、図3に示す映像ブレ防止機能(ビデオスタビライズ制御)を搭載することができる。
11…目頭/目尻検出部、
12…白目領域検出部、
13…血管画像検出部、
14…マッチ画像検出部、
15…マッチ画像位置補正部、
16…画像位置/角度比較部、
17…眼球移動量/回転角演算部、
18…眼球移動量/回転角記憶部、
21…虹彩/瞳孔中心検出部、
22…水平基準線検出部、
23…テンプレート画像決定部、
24…テンプレート画像記憶部、
50…白目領域、
51…虹彩領域、
52…瞳孔中心、
53…まつげ、
55…検出領域(マッチングエリア)、
60…血管、
65…水平基準線、
66…ハレーション、
71…各種設定値記憶部、
81…プログラム記憶部、
91…制御部、
100…撮像装置(カメラ)、
200…表示出力装置、
300…入力装置
Claims (10)
- 情報処理装置において、
(a)少なくとも片眼の前面側の近傍領域内、もしくは光学的に等価な位置に配置された撮像装置により撮像された、当該眼の周辺領域を含む所定領域の基準画像が入力するステップと、
(b)前記基準画像から、少なくとも当該眼の目頭と目尻を検出するステップと、
(c)前記基準画像の前記目頭と目尻の間の当該眼の領域から、当該眼の中の白目領域を検出するステップと、
(d)前記白目領域から、識別可能な全ての血管像を抽出するステップと、
(e)前記全ての血管像中から、テンプレートとなる血管像を決定するステップと、
(f)前記白目領域中の前記テンプレート血管像の座標中の基準位置及び水平基準の基準角度を記録するステップと、
(g)前記撮像装置により撮像された第n(nは1から始まり順次1ずつ漸増する1以上の整数)の血管像検出用画像が入力するステップと、
(h)前記第nの血管像検出用画像から、前記テンプレートにマッチした第nのマッチ血管像を検出するステップと、
(i)前記白目領域中の前記第nのマッチ血管像の座標中の第n検出位置及び第n検出角度を記録するステップと、
(j)前記座標中の基準位置及び第n検出位置との差から眼球の第n移動量を演算し、前記基準角度と前記第n検出角度との差から眼球の第n回転角度を演算するステップと、
(k)前記n=n+1として上記(g)〜(j)のステップを実行し、入力した第(n+1)血管像検出用画像から第(n+1)のマッチ血管像を検出し、さらに第(n+1)移動量及び第(n+1)回転角度を演算する処理を繰り返すステップと、
が実行される眼球の運動を検出する方法。 - 前記眼の目頭と目尻の検出するステップ(b)と、前記眼の中の白目領域を検出するステップ(c)では、
画像における輝度を含む特徴ベクトルの値に対して2値化処理が実施され、当該2値化輝度値が閾値以上である領域が検出される
請求項1に記載の眼球の運動を検出する方法。 - 前記テンプレート血管像を決定するステップ(e)及び前記第nのマッチ血管像を検出するステップ(h)では、
前記テンプレート血管像及び各第nの血管像検出用画像に対して、少なくとも一回の収縮処理と少なくとも一回の膨張処理が実行される
請求項1又は2に記載の眼球の運動を検出する方法。 - 前記第nのマッチ血管像を検出するステップ(h)では、
前記テンプレートに対して、第nのマッチ血管像を、垂直方向、水平方向、及び/又は、回旋方向の移動に対応させてマッチングさせる処理が実行される
請求項1〜3の何れか1項に記載の眼球の運動を検出する方法。 - 前記基準画像から白目領域を検出するステップ(c)では、
当該眼の中の白目領域に含まれない虹彩領域及び瞳孔の中心が検出され、
前記テンプレート血管像の座標中の基準位置及び基準角度を記録するステップ(f)では、
前記虹彩領域から前記テンプレート血管像までの座標中の距離及び前記瞳孔の中心を通過する水平基準線からの角度も記録し、
前記テンプレート血管像を決定するステップ(e)及び前記第nのマッチ血管像を検出するステップ(h)では、
当該眼の中の白目領域の中で、前記虹彩領域の耳側の近傍であり、且つ、前記水平基準線の近傍領域に存在するか、又は、当該水平基準線の下側領域であって且つ近傍領域に存在する血管像が選択されて決定又は検出される、
請求項1〜4の何れか1項に記載の眼球の運動を検出する方法。 - 前記テンプレート血管像を決定するステップ(e)及び前記第nのマッチ血管像を検出するステップ(h)では、
前記各画像の眼の中の白目領域及び各血管像の各画素に対してラベリング処理を実施し、決定又は検出される当該血管像として、
(1)各血管像中において、同一ラベルで連結された画素領域の長辺方向の連結数を演算し、該連結数が最大である血管像を選択するか、又は、
(2)各血管像中において、同一ラベルで連結された画素領域の周囲長を演算し、該周囲長が最長である血管像を選択するか、又は、
(3)直交する第1成分軸と第2成分軸を有する前記座標中の各血管像中において、同一ラベルで連結された画素領域の第1成分軸に対する変位幅を示す第1主成分、及び、第2成分軸に対する変位幅を示す第2主成分を各々求め、前記第1主成分の変位幅値と前記第2主成分の変位幅値との総和が最大となる血管像を選択する、
請求項1〜5の何れか1項に記載の眼球の運動を検出する方法。 - 前記基準画像から少なくとも当該眼の目頭と目尻を2つの特徴点として求め、所定の三角形に従って3番目の特徴点を決定し、
前記第nの血管像検出用画像において前記3個の特徴点が作る三角形が相似形になるように設定することにより前記第nの血管像検出用画像における映像のブレを抑制する、
請求項1〜6の何れか1項に記載の眼球の運動を検出する方法。 - 請求項1〜7の何れか一つの眼球の運動を検出する方法における各ステップを実施するプログラム。
- 請求項8のプログラムを記憶する記憶媒体。
- (A)少なくとも片眼の前面側の近傍領域内、もしくは光学的に等価な位置に配置された撮像装置と、
(B)前記撮像装置から入力する当該眼の周辺領域を含む所定領域の基準画像が入力するステップ(a)と、
前記基準画像から少なくとも当該眼の目頭と目尻を検出するステップ(b)と、
前記基準画像の前記目頭と目尻の間の当該眼の領域から当該眼の中の白目領域を検出するステップ(c)と、
前記白目領域から識別可能な全ての血管像を抽出するステップ(d)と、
前記全ての血管像中からテンプレートとなる血管像を決定するステップ(e)と、
前記白目領域中の前記テンプレート血管像の座標中の基準位置及び水平基準の基準角度を記録するステップ(f)と、
前記撮像装置により撮像された第n(nは1から始まり順次1ずつ漸増する1以上の整数)の血管像検出用画像が入力するステップ(g)と、
前記第nの血管像検出用画像から、前記テンプレートにマッチした第nのマッチ血管像を検出するステップ(h)と、
前記白目領域中の前記第nのマッチ血管像の座標中の第n検出位置及び第n検出角度を記録するステップ(i)と、
前記座標中の基準位置及び第n検出位置との差から眼球の第n移動量を演算し、前記基準角度と前記第n検出角度との差から眼球の第n回転角度を演算するステップ(j)と、
前記n=n+1として上記(g)〜(j)のステップを実行し、入力した第(n+1)血管像検出用画像から第(n+1)のマッチ血管像を検出し、さらに第(n+1)移動量及び第(n+1)回転角度を演算する処理を繰り返すステップ(k)と、
を少なくとも実行する情報処理装置と、
を有する眼球の運動を検出する装置。
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