JP6773493B2 - 検出装置、検出方法、および検出プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施の形態は、検出装置、検出方法、および検出プログラムに関する。

対象が生体であるか否かを検知するシステムが知られている。例えば、対象の眼の虹彩を用いて、生体認証するシステムが知られている。また、義眼や写真がカメラの前に翳された場合の誤検知を抑制する技術が知られている。例えば、虹彩の撮影を行う前に、人物の視線をランダムに動かすように誘導することで、正当な眼球であるか否かを確認するシステムがある。なお、従来は、目を閉じた状態で、次の行動のチェックを行うことにより、生体か否かの検知を行う方法はこれまで開示されていなかった。

しかし、従来は、検知対象のユーザは、必ず目を開けた状態でカメラの前に立った上で、眼を動かす動作などを行う必要があった。そして、その後、目を開けた状態を維持したまま、虹彩による検証が終了するまで待つ必要があった。このため、従来は、生体検知を行う上での使い心地が悪いという問題があった。

特開２００６−８５２２６号公報

本発明が解決しようとする課題は、ユーザの使い心地を向上させる検出装置、検出方法、および検出プログラムを提供することである。

実施の形態の検知装置は、第１検出部と、第１出力制御部と、生体検知部と、を備える。第１検出部は、対象が目を閉じた後にすべき動作に応じた第１出力情報が出力される前に撮影された第２撮影画像に基づいて、前記対象が目を閉じた状態を、人が瞼を開いた状態から閉じた状態とするために要する時間の最大値に一定時間を加えた第１所定時間維持したことを検出する。第１出力制御部は、前記対象が目を閉じた状態を前記第１所定時間維持したことが検出された場合に、前記第１出力情報を、視覚以外の感覚を刺激する第１出力形態で出力するよう制御する。生体検知部は、前記第１出力情報が出力された後に撮影された第１撮影画像に含まれる対象が生体か否かを検知する。

検出システムの一例を示す図。 第１出力情報管理ＤＢのデータ構成の一例を示す模式図。 撮影画像の一例を示す模式図。 検知処理の手順の一例を示すフローチャート。 検出システムの一例を示す図。 第２出力情報管理ＤＢおよびエラー出力情報管理ＤＢのデータ構成の一例を示す模式図。 検知処理の手順の一例を示すフローチャート。 検出システムを適用したスマートデバイスの一例を示す図。 検出システムを適用した顔照合端末の一例を示す図。 検出システムを適用した画像形成装置の一例を示す図。 検出装置のハードウェア構成図。

以下に添付図面を参照して、検出装置、検出方法、および検出プログラムを詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態の検出システム１０の一例を示す図である。検出システム１０は、生体検知を行うシステムである。

検出システム１０は、撮影部１２と、出力回路１４と、入力部１８と、検出装置２０と、を備える。撮影部１２と、出力回路１４と、入力部１８と、検出装置２０と、は、バス１５を介して接続されている。

撮影部１２は、撮影部の一例である。撮影部１２は、撮影によって撮影画像を得る。

撮影画像は、撮影によって得られる撮影画像データである（以下、単に、撮影画像と称する場合がある）。撮影画像は、画素ごとに画素値を規定したデジタル画像データや、画素毎に撮影部１２からの距離を表わすデプスマップなどである。

本実施の形態では、撮影部１２は、撮影部１２の撮影画角内に位置する対象を撮影し、対象を含む撮影画像を得る。

対象は、生体であるか否かの検知対象の物である。対象は、例えば、生体、非生体の何れであってもよい。生体は、生き物である。本実施の形態では、生体は、瞼を有することで目を開けたり閉じたりすることの可能な生き物である。非生体は、実世界における生体以外の物である。非生体は、例えば、生き物の画像、生き物を模した模型、などである。

出力回路１４は、各種情報を出力する。本実施の形態では、出力回路１４は、出力情報を出力する。出力情報は、検出装置２０の外部へ出力される情報である。

本実施の形態では、出力情報は、第１出力情報を含む。第１出力情報は、目を閉じた後にすべき動作に応じた出力情報である。第１出力情報は、予め設定されている。第１出力情報の詳細は、後述する。

本実施の形態では、出力回路１４は、第１出力回路１６と、第２出力回路１７と、を有する。

第１出力回路１６は、第１出力形態で出力情報を出力する。第１出力形態は、視覚以外の感覚を刺激する出力形態である。視覚以外の感覚は、例えば、触覚、聴覚、味覚、嗅覚などである。また、触覚には、例えば、痛覚、温度覚、圧覚、位置覚、振動覚なども含まれる。

本実施の形態では、第１出力形態は、風、音、振動の少なくとも１つである場合を説明する。具体的には、本実施の形態では、第１出力回路１６は、風発生回路１６Ａと、振動発生回路１６Ｂと、スピーカ１６Ｃと、を含む。

風発生回路１６Ａは、風を発生させる装置である。すなわち、風発生回路１６Ａは、出力情報に応じた風を出力する。風発生回路１６Ａは、撮影部１２の撮影画角内に位置する対象に向かって、風を送ることの可能な位置に配置されている。風発生回路１６Ａには、公知の装置を用いればよい。本実施の形態では、風発生回路１６Ａは、風量、風圧、風のリズム、などによって形成される風パターンを調整することの可能な装置である。風発生回路１６Ａは、後述する処理回路２２によって制御される。

振動発生回路１６Ｂは、振動を発生させる装置である。すなわち、振動発生回路１６Ｂは、出力情報に応じた振動を出力する。振動発生回路１６Ｂは、撮影部１２の撮影画角内に位置する部材（壁、床、天井、端末装置などの電子機器、検出装置２０本体）などを振動させる。なお、振動発生回路１６Ｂは、更に、撮影部１２の撮影画角内に位置する床を傾斜させる機能を有していてもよい。振動発生回路１６Ｂには、公知の装置を用いればよい。本実施の形態では、振動発生回路１６Ｂは、振動パターンを調整することの可能な装置である。振動パターンは、振動の強弱や、振動の強弱によって示される波形の周期、振動のリズム、を示すパターンである。振動発生回路１６Ｂは、後述する処理回路２２によって制御される。

スピーカ１６Ｃは、音を出力する装置である。スピーカ１６Ｃは、出力情報に応じた音を出力する。スピーカ１６Ｃは、撮影部１２の撮影画角内に向かって音を出力可能な位置に配置されている。スピーカ１６Ｃには、公知の装置を用いればよい。本実施の形態では、スピーカ１６Ｃは、音の種類、音量、音の長さ、音のリズム、などによって形成される音パターンを調整することの可能な装置である。スピーカ１６Ｃは、後述する処理回路２２によって制御される。

第２出力回路１７は、第２出力形態で出力情報を出力する。第２出力形態は、視覚を刺激する出力形態である。本実施の形態では、第２出力形態は、光によって視覚を刺激する出力形態である。具体的には、本実施の形態では、第２出力回路１７は、ディスプレイ１７Ａを含む。ディスプレイ１７Ａは、出力情報を表示する。すなわち、ディスプレイ１７Ａは、出力情報に応じた、光、表示画像、および投影画像などを出力する。ディスプレイ１７Ａは、例えば、公知のＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）や投影装置やライトなどである。

なお、出力回路１４は、出力情報を他の装置へ送信する通信回路を更に備えていてもよい。通信回路は、公知の通信回線を介して、出力情報を外部装置へ送信する。

入力部１８は、ユーザからの各種指示や情報入力を受け付ける。入力部１８は、例えば、マウスやトラックボール等のポインティングデバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスである。また、入力部１８は、ディスプレイ１７Ａと一体的に設けられたタッチパネルにおける入力機能であってもよい。

次に、検出装置２０について説明する。検出装置２０は、対象が生体であるか否かを検知する装置である。

検出装置２０は、記憶回路２４と、処理回路２２と、を備える。記憶回路２４と処理回路２２とは、バス１５を介して接続されている。すなわち、撮影部１２と、出力回路１４と、入力部１８と、記憶回路２４と、処理回路２２と、は、バス１５を介して接続されている。

なお、撮影部１２、出力回路１４、入力部１８、および記憶回路２４の少なくとも１つは、有線または無線で処理回路２２に接続すればよい。また、撮影部１２、出力回路１４、入力部１８、および、記憶回路２４の少なくとも１つと、処理回路２２と、をネットワークを介して接続してもよい。また、検出装置２０は、クラウド上で処理を実行するクラウドサーバに搭載されていてもよい。

記憶回路２４は、各種データを記憶する。本実施の形態では、記憶回路２４は、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａを予め記憶する（詳細後述）。記憶回路２４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶回路２４は、検出装置２０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶回路２４は、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶回路２４を、複数の記憶媒体から構成してもよい。

次に、処理回路２２について説明する。処理回路２２は、目閉じ出力制御機能２２Ａと、取得機能２２Ｂと、第１検出機能２２Ｃと、第１出力制御機能２２Ｄと、生体検知機能２２Ｅと、を備える。

処理回路２２における各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２４へ記憶されている。処理回路２２は、プログラムを記憶回路２４から読出、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。

各プログラムを読み出した状態の処理回路２２は、図１の処理回路２２内に示された各機能を有することになる。図１においては単一の処理回路２２によって、目閉じ出力制御機能２２Ａ、取得機能２２Ｂ、第１検出機能２２Ｃ、第１出力制御機能２２Ｄ、および生体検知機能２２Ｅが実現されるものとして説明する。

なお、各機能の各々を実現するための独立した複数のプロセッサを組み合わせて処理回路２２を構成してもよい。この場合、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現する。また、各処理機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。

なお、本実施の形態および後述する実施の形態において用いる「プロセッサ」との文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））の回路を意味する。

プロセッサは、記憶回路２４に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路２４にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。

目閉じ出力制御機能２２Ａは、目を閉じる動作に応じた出力情報を出力するように出力回路１４を制御する。目を閉じる動作に応じた出力情報（以下、目閉じ出力情報と称する）とは、生体に対して“目を閉じる動作”を促すための出力情報である。目閉じ出力情報は、例えば、目を閉じることを促す言葉や、目を閉じた状態を示す顔の画像や、目を閉じることを示す信号パターンなどである。目を閉じることを促す言葉は、例えば、“目を閉じてください”である。目を閉じることを示す信号パターンは、信号を受付けた生体が目を閉じた状態を促す、信号のパターンである。

本実施の形態では、目閉じ出力制御機能２２Ａは、目閉じ出力情報を第２出力形態で出力するように、第２出力回路１７を制御する。このため、例えば、第２出力回路１７のディスプレイ１７Ａには、目を閉じることを示す信号パターンに応じた、“目を閉じてください”などの文字や、目を閉じた状態の顔の画像、などが表示される。

また、目閉じ出力制御機能２２Ａは、目閉じ出力情報を、第１出力形態で出力するように第１出力回路１６を制御してもよい。

例えば、目閉じ出力制御機能２２Ａは、生体が目を閉じた状態になるような信号パターンに応じた音パターンを出力するように、スピーカ１６Ｃを制御する。例えば、目を閉じる事を促す言葉“目を閉じてください”を示す音パターンを出力するように、スピーカ１６Ｃを制御する。この場合、スピーカ１６Ｃは、音声“目を閉じて下さい”を出力情報として出力する。なお、音パターンは、“ピーピー”などの信号音からなるパターンであってもよい。

また、例えば、目閉じ出力制御機能２２Ａは、生体が目を閉じた状態になるような信号パターンによって示される風パターンや振動パターンを出力するように、風発生回路１６Ａや振動発生回路１６Ｂを制御する。この場合、風発生回路１６Ａは、撮影部１２の周辺の、生体の目が位置すると予測される位置に向かって、生体が目を閉じるような、風量や風圧による風パターンで、風を送る。また、振動発生回路１６Ｂは、生体が目を閉じるような振動パターンの振動を、撮影部１２の周辺に発生させるように、撮影部１２の周辺の物体を振動させる。具体的には、振動発生回路１６Ｂは、撮影部１２の周辺の床や壁、撮影部１２の周辺に位置する携帯端末、検出装置２０本体、などの物体を振動させる。携帯電話端末の振動機能を用いてもよい。

なお、目閉じ出力制御機能２２Ａは、目閉じ出力情報を第２出力形態で出力するように、風発生回路１６Ａ、振動発生回路１６Ｂ、スピーカ１６Ｃ、ディスプレイ１７Ａ、の内の１または複数の各々を制御すればよい。

取得機能２２Ｂは、撮影部１２から撮影画像を取得する。本実施の形態では、撮影部１２は、連続して撮影画角内を撮影し、撮影によって得られた撮影画像を、順次、取得機能２２Ｂへ出力する。このため、取得機能２２Ｂは、撮影部１２から、撮影画像を順次取得する。取得機能２２Ｂは、撮影画像を取得するごとに、取得した撮影画像を、順次、第１検出機能２２Ｃおよび生体検知機能２２Ｅへ出力する。

次に、第１出力制御機能２２Ｄについて説明する。第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力制御部の一例である。第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力情報を第１出力形態で出力する。

本実施の形態では、第１出力制御機能２２Ｄは、目閉じ出力制御機能２２Ａによって目閉じ出力情報が出力回路１４から出力された後に、第１出力情報を第１出力形態で出力する。

生体検知は、後述する生体検知機能２２Ｅによって行われる。第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力情報を第１出力形態で出力する。第１出力形態は、上述したように、視覚以外の感覚を刺激する出力形態である。このため、第１出力制御機能２２Ｄは、視覚以外の感覚を刺激する出力形態で、第１出力情報を出力するように、第１出力回路１６を制御する。

第１出力情報は、目を閉じた後にすべき動作に応じた出力情報である。言い換えると、第１出力情報は、目を閉じた後にするべき動作を促すための出力情報である。

目を閉じた後にするべき動作は、予め定めればよい。目を閉じた後にするべき動作は、生体が行うことの可能な動作の１または複数を組み合わせたものであればよい。具体的には、目を閉じた後にするべき動作は、生体の身体の少なくとも一部を動かす動作である。目を閉じた後にするべき動作は、例えば、目を開ける、口を開ける、眉を上げる、頭部を動かす、手を動かす、肩を動かす、および、足を動かす、の少なくとも１つの動作である。頭部を動かす動作は、例えば、頭部を三次元的に動かす動作である。頭部を三次元的に動かす動作は、例えば、顔を上下に振る、顔を左右に振る、顔の向きを指示した方向に変える、顔を上下左右に一周させる、などである。手を動かす動作は、例えば、手を挙げる、である。足を動かす動作は、例えば、足を曲げる、である。

具体的には、第１出力情報は、目を閉じた後にするべき動作に応じた信号パターンであればよい。この信号パターンは、例えば、目を閉じた後にするべき動作を示す言葉や、音程や、音や風や振動の強弱によって生成されるリズムの組合せによって表される。すなわち、目を閉じた後にするべき動作に応じた信号パターンは、音パターン、振動パターン、風パターンなどで表される。

すなわち、本実施の形態では、第１出力情報は、目を閉じた後にすべき動作に応じた、音パターン、振動パターン、風パターン、の少なくとも１つである。

検出装置２０は、目を閉じた後にすべき動作に対応する第１出力情報を、予め第１出力情報管理ＤＢ２４Ａに登録する。

図２は、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａのデータ構成の一例を示す模式図である。第１出力情報管理ＤＢ２４Ａは、目を閉じた後にすべき動作と、第１出力情報と、を対応づけたデータベースである。なお、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａのデータ形式は、データベースに限定されない。第１出力情報管理ＤＢ２４Ａは、テーブルなどであってもよい。

第１出力情報管理ＤＢ２４Ａには、目を閉じた後にすべき動作が複数種類予め登録されている。なお、生体検知時間の短縮の観点からは、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａには、動作に時間を要さない動作が、目を閉じた後にするべき動作として登録されていることが好ましい。この観点からは、例えば、目を閉じた後にするべき動作は、目を開ける、といった短い時間で動作可能な動作であることが好ましい。

また、生体検知精度の向上を図る観点からは、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａには、生体の身体の少なくとも一部を三次元的に動かす動作が、目を閉じた後にするべき動作として登録されていることが好ましい。この観点からは、例えば、目を閉じた後にするべき動作は、口を開ける、顔の向きを指示した方向に変える、頭を上下左右に一周させる、といった、身体の少なくとも一部を三次元的に動かす動作であることが好ましい。

第１出力情報管理ＤＢ２４Ａには、目を閉じた後にすべき動作に対応する第１出力情報として、音パターン、振動パターン、風パターン、の各々が予め登録されている。第１出力情報に含まれる音パターンは、例えば、対応する、目を閉じた後にすべき動作を促す音声（例えば、“目を開けて下さい”）や、該動作を促す音のパターン（例えば、“ピンポン”などの音）である。第１出力情報に含まれる振動パターンは、例えば、対応する、目を閉じた後にすべき動作を促す振動のパターンである。第１出力情報に含まれる風パターンは、対応する、目を閉じた後にすべき動作を促す風のパターンである。

第１出力情報管理ＤＢ２４Ａには、目を閉じた後にすべき動作の各々に対応する、互いに異なる第１出力情報が予め登録されている。図２に示す例では、目を閉じた後にすべき動作の各々に対応する、互いに異なる音パターン（Ａ１〜Ａ５）、互いに異なる振動パターン（Ｂ１〜Ｂ５）、互いに異なる風パターン（Ｃ１〜Ｃ５）が予め登録されている。

例えば、音パターンＡ１は、音声“目を開けて下さい”を示す出力情報である。また、例えば、振動パターンＢ１は、振動“ブルブル”を示す出力情報である。

なお、音パターン、振動パターン、風パターン、の各々は、一定のリズムおよび強弱に限定されず、リズム、強弱、音の場合は音程、の少なくとも１つが途中で変化するパターンであってもよい。例えば、音パターンは、一定の音量の音が出力された後に消えるパターンであってもよい。また、例えば、振動パターンは、一定のパターンの振動を継続した後に振動が消えるパターンであってもよい。

なお、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａには、１つの、目を閉じた後にすべき動作、に対応づけて、複数の音パターンや、複数の振動パターンや、複数の風パターン、の少なくとも１つを予め登録してもよい。例えば、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａには、“目を開ける”に対応する音パターンとして、音パターンＡ１と音パターンＡ２の双方を登録してもよい。この場合、例えば、音パターンＡ１に対応する“目を開けて下さい”と、音パターンＡ２に対応する“顔を上下に振って下さい”といった２種類の音が、第１出力情報として出力される。

なお、第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａに登録されている複数の、目を閉じた後にすべき動作、の内の１つを選択する。例えば、第１出力制御機能２２Ｄは、予め定めた１つの動作を選択する。なお、第１出力制御機能２２Ｄは、ユーザによる操作指示によって指示された動作の種類を、入力部１８から受付けてもよい。この場合、第１出力制御機能２２Ｄは、入力部１８から受付けた動作の種類に対応する、“目を閉じた後にすべき動作”を、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａから選択すればよい。

そして、第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａに登録されている、選択した、目を閉じた後にすべき動作、に対応する第１出力情報を、第１出力形態で出力するように、第１出力回路１６を制御する。

具体的には、第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａから読取った第１出力情報に含まれる音パターンの音を出力するように、スピーカ１６Ｃを制御する。また、第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａから読取った第１出力情報に含まれる振動パターンの振動を発生するように、振動発生回路１６Ｂを制御する。また、第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａから読取った第１出力情報に含まれる風パターンの風を発生するように、風発生回路１６Ａを制御する。

このため、撮影部１２の周辺には、第１出力回路１６から出力された第１出力情報に応じた、音や、振動や、風が出力される。

なお、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａには、第１出力情報として、音パターン、振動パターン、風パターンの何れか１つ、または２つを、予め登録してもよい。言い換えると、第１出力制御機能２２Ｄは、目を閉じた後にすべき動作に応じた、音パターン、振動パターン、風パターンの少なくとも１つを、第１出力情報として出力するように、第１出力回路１６を制御すればよい。

第１出力制御機能２２Ｄによって、撮影部１２の周辺に生体が存在する場合、生体は、目を閉じた後にすべき動作を、検出装置２０から指示される。

第１検出機能２２Ｃは、第１検出部の一例である。第１検出機能２２Ｃは、対象が目を閉じた状態であることを検出する。第１検出機能２２Ｃは、取得機能２２Ｂで取得した撮影画像を用いて、撮影画像に含まれる対象が目を閉じた状態であるか否かを検出する。

なお、上述したように、取得機能２２Ｂは、撮影部１２から、撮影画像を順次取得する。本実施の形態では、撮影部１２で撮影された撮影画像を、撮影タイミングに応じて、第１撮影画像と、第２撮影画像と、に分類する。すなわち、第１撮影画像と第２撮影画像は、撮影タイミングの異なる撮影画像である。なお、第１撮影画像を撮影した撮影部１２と、第２撮影画像を撮影した撮影部１２とは、同じ撮影部であってもよいし、異なる撮影部であってもよい。すなわち、第１撮影画像と第２撮影画像を、互いに異なるカメラで撮影することで取得してもよい。また、第１撮影画像と第２撮影画像を、同じカメラで撮影してもよい。

第１撮影画像は、第１出力制御機能２２Ｄから第１出力情報が出力された後に、撮影された撮影画像である。詳細には、第１撮影画像は、処理回路２２による後述する１サイクルの検出処理中に撮影部１２によって撮影される撮影画像の内、第１出力情報が出力された後に撮影された撮影画像である。１サイクルの検出処理とは、１の対象が生体か否かを検出する、一連の処理である。具体的には、１サイクルの検出処理とは、ステップＳ１００〜ステップＳ１３６までの処理を１サイクルとした検出処理である（図４参照）。検出処理については、詳細を後述する。

第２撮影画像は、第１出力制御機能２２Ｄから第１出力情報が出力される前に、撮影された撮影画像である。詳細には、第２撮影画像は、処理回路２２による後述する１サイクルの検出処理中に撮影部１２によって撮影される撮影画像の内、第１出力情報が出力される前に、撮影された撮影画像である。

第１検出機能２２Ｃは、第１出力情報が出力される前に撮影された第２撮影画像に基づいて、対象が目を閉じた状態であることを検出する。第１検出機能２２Ｃは、公知の画像処理技術を用いて、第２撮影画像に含まれる対象の目を検出し、目が閉じた状態であるか否かを検出する。

図３は、撮影画像３０の一例を示す模式図である。図３（Ａ）は、第２撮影画像３０Ａの一例を示す模式図である。第２撮影画像３０Ａには、対象３４として、人３２が含まれていたと仮定する。この場合、第１検出機能２２Ｃは、例えば、第２撮影画像３０Ａに含まれる人３２の顔３２Ａを、公知の顔検出技術を用いて特定する。公知の顔検出技術は、例えば、非特許文献１（Ｔａｋｅｓｈｉ Ｍｉｔａ， Ｔｏｓｈｉｍｉｔｓｕ Ｋａｎｅｋｏ， Ｂｊoｒｎ Ｓｔｅｎｇｅｒ， Ｏｓａｍｕ Ｈｏｒｉ： “Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｃｏ−Ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｏｂｊｅｃｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｖｏｌｕｍｅ ３０， Ｎｕｍｂｅｒ ７， Ｊｕｌｙ ２００８， ｐｐ． １２５７−１２６９）である。

そして、さらに、第１検出機能２２Ｃは、顔３２Ａにおける目３２Ｂの領域を特定し、目３２Ｂが閉じた状態であるか否かを検出する。目３２Ｂが閉じた状態であるか否かの検出には、公知の画像処理技術を用いればよい。この公知の画像処理技術は、例えば、非特許文献２（Ｔｏｍｏｋｉ Ｗａｔａｎａｂｅ， Ｓａｔｏｓｈｉ Ｉｔｏ， Ｋｅｎｔａｒｏ Ｙｏｋｏi： “Ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｏｆ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｆｏｒ Ｈｕｍａｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”， ＩＰＳＪ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｖｏｌｕｍｅ ２ Ｍａｒｃｈ ２０１０， ｐｐ．３９−４７）のＣｏＨＯＧ特徴量を用いて、あらかじめ大量の目周辺画像から目を開けた状態の画像と目を閉じた状態の画像の特徴量を求め、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）などによる識別器を構成し、その識別器に各目領域から得た特徴量により、目の開閉を識別する。

図３（Ａ）には、人３２の目３２Ｂが、閉じた状態となっている場合を示した。そして、対象３４が目を閉じた状態であることが検出された場合に、第１出力制御機能２２Ｄは、第１出力情報を第１出力形態で出力すればよい。

なお、第１検出機能２２Ｃは、第２撮影画像３０Ａに基づいて、対象３４が目を閉じた状態を第１所定時間維持したことを検出することが好ましい。第１所定時間は、後述する１サイクルの検出処理において、第１検出機能２２Ｃによって目を閉じた状態が最初に検出されたタイミングをスタートとした、経過時間である。第１検出機能２２Ｃは、例えば、内部タイマを備え、この内部タイマをカウントすることで、第１所定時間をカウントすればよい。

この場合、第１出力制御機能２２Ｄは、対象３４が目を閉じた状態を第１所定時間維持したことが検出された場合に、第１出力情報を第１出力形態で出力すればよい。

第１所定時間は、予め定めてよい。例えば、第１所定時間には、人３２が瞼を開いた状態から閉じた状態とするために要すると予測される時間の最大値やその値に一定の時間を加えたものを、予め定めればよい。また、第１所定時間は、適宜変更可能としてもよい。例えば、ユーザによる入力部１８の操作指示によって、第１所定時間を変更可能としてもよい。また、その時間を不定にすることで、生体検知の精度を向上させることができ、乱数などを用いて決定してもよい。

図１に戻り、説明を続ける。生体検知機能２２Ｅは、生体検知部の一例である。生体検知機能２２Ｅは、第１出力情報が出力された後に撮影された第１撮影画像に含まれる対象が生体か否かを検知する。

ここで、上述したように、第１出力情報は、目を閉じた後にすべき動作に応じた出力情報である。そして、第１出力情報は、第１出力制御機能２２Ｄによって、第１出力形態で、第１出力回路１６から出力された状態にある。

このため、撮影部１２の撮影画角内には、第１出力情報が第１出力状態で出力された状態にある。言い換えると、撮影部１２の周辺には、目を閉じた後にすべき動作に応じた、音パターン、風パターン、振動パターン、の少なくとも１つが出力された状態となっている。

撮影部１２の周辺に生体、例えば人３２が存在する場合、人３２は、該第１出力情報に応じた動作を行う。例えば、第１出力情報が、音パターンＡ１に対応する“目を開けて下さい”であったと仮定する。そして、撮影部１２の周囲に存在する人３２が、該第１出力情報に応じた動作を行った場合、人３２は目を開ける動作を行う。また、例えば、第１出力情報が、音パターンＡ２に対応する“顔を上下に振って下さい”であったと仮定する。そして、撮影部１２の周辺に存在する人３２が、該第１出力情報に応じた動作を行った場合、人３２は顔を上下に振る動作を行う。

なお、撮影部１２の周辺に生体が存在せず、人体を模した模型などの非生体が存在する場合がある。この場合、非生体は、第１出力情報に応じた動作を行うことは困難である。

そこで、本実施の形態では、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像に基づいて、第１撮影画像に含まれる対象３４が、直前に出力された第１出力情報に応じた動作を行ったか否かを判断する。そして、生体検知機能２２Ｅは、第１出力情報に応じた動作を行ったと判断した場合、この対象３４が生体であると検知する。

図３（Ｂ）〜図３（Ｄ）は、第１撮影画像３０Ｂの一例を示す模式図である。

例えば、直前に出力された第１出力情報が、目を開ける動作に応じた出力情報であったと仮定する。そして、この第１出力情報が出力された後に、図３（Ｂ）に示す第１撮影画像３０Ｂ１が撮影されたと仮定する。この場合、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂ１に含まれる対象３４の顔３２Ａの位置を、公知の顔検出技術を用いて特定する。そして、さらに、生体検知機能２２Ｅは、顔３２Ａにおける目３２Ｂの領域を特定し、目３２Ｂが開いた状態であるか否かを検出する。図３（Ｂ）に示す例では、人３２の目３２Ｂは、開いた状態となっている。

この場合、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂ１に含まれる対象３４が、直前に出力された第１出力情報に応じた動作を行ったと判断する。そして、この場合、生体検知機能２２Ｅは、該撮影画像３０Ｂ１に含まれる対象３４が生体（ここでは人３２）であると検知する。

なお、第１出力情報に応じた動作が、複数の撮影画像３０を用いて判断する必要のある動作である場合には、生体検知機能２２Ｅは、複数の第１撮影画像３０Ｂを用いて、該動作が行われたか否かを判断すればよい。

例えば、直前に出力された第１出力情報が、顔を左右に振る動作に応じた出力情報であったと仮定する。そして、この第１出力情報が出力された後に、図３（Ｃ）に示す第１撮影画像３０Ｂ２を含む、複数の第１撮影画像３０Ｂが連続して撮影されたと仮定する。この場合、生体検知機能２２Ｅは、これらの複数の第１撮影画像３０Ｂを用いて、公知の画像処理技術を用いて、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が該動作を行ったか否かを判断すればよい。

例えば、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂ２に含まれる対象３４の顔３２Ａを、公知の顔検出技術を用いて特定する。そして、さらに、生体検知機能２２Ｅは、顔３２Ａにおける特徴的な部分（例えば、目３２Ｂや口３２Ｃなど）を特定する。また、生体検知機能２２Ｅは、該第１撮影画像３０Ｂ２に対して、時系列的に連続して撮影された他の複数の第１撮影画像３０Ｂについても同様に、顔３２Ａにおける特徴的な部分を特定する。そして、生体検知機能２２Ｅは、複数の第１撮影画像３０Ｂの間における特徴的な部分の移動などを認識することで、顔３２Ａが左右に振られたか否かを判断する。

そして、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、直前に出力された第１出力情報に応じた動作“顔を左右に振る”を行ったと判断した場合、この対象３４が生体であると検知する。顔の向きを出す方法としては、公知の技術（例えば、特許第５１５９９５０号）などを用いればよい。求めた顔の向きが設定した方向に変化していれば生体と判定する。

また、生体検知機能２２Ｅは、第１出力情報が、目を開ける動作以外の他の動作に応じた出力情報である場合、以下の処理を行ってもよい。例えば、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が目を閉じた状態を維持したまま、直前に出力された第１出力情報に応じた動作を行ったと判断した場合、対象３４が生体であることを検出してもよい。

また、例えば、直前に出力された第１出力情報が、口を開ける動作に応じた出力情報であったと仮定する。そして、この第１出力情報が出力された後に、図３（Ｄ）に示す第１撮影画像３０Ｂ３を含む、複数の第１撮影画像３０Ｂが連続して撮影されたと仮定する。この場合、生体検知機能２２Ｅは、これらの複数の第１撮影画像３０Ｂを用いて、公知の画像処理技術を用いて、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が該動作を行ったか否かを判断すればよい。

例えば、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂ３に含まれる対象３４の顔３２Ａを、公知の顔検出技術を用いて特定する。そして、さらに、生体検知機能２２Ｅは、顔３２Ａにおける口３２Ｃを特定する。そして、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂにおける口３２Ｃの形状が、開いた口３２Ｃの形状を示すか否かを判断することで、口を開ける動作が行われたか否かを判断する。

そして、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、直前に出力された第１出力情報に応じた動作“口を開ける”を行ったと判断した場合、この対象３４が生体であると検知する。

また、例えば、直前に出力された第１出力情報が、眉を上げる動作に応じた出力情報であったと仮定する。そして、この第１出力情報が出力された後に、図３（Ｅ）に示す第１撮影画像３０Ｂ４を含む、複数の第１撮影画像３０Ｂが連続して撮影されたと仮定する。この場合、生体検知機能２２Ｅは、これらの複数の第１撮影画像３０Ｂを用いて、公知の画像処理技術を用いて、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が該動作を行ったか否かを判断すればよい。

例えば、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂ４に含まれる対象３４の顔３２Ａを、公知の顔検出技術を用いて特定する。そして、さらに、生体検知機能２２Ｅは、顔３２Ａにおける眉３２Ｄを特定する。そして、生体検知機能２２Ｅは、該第１撮影画像３０Ｂ４に対して、時系列的に連続して撮影された他の複数の第１撮影画像３０Ｂについても同様に、顔３２Ａにおける眉３２Ｄを特定する。そして、生体検知機能２２Ｅは、複数の第１撮影画像３０Ｂの間において、顔３２Ａにおける眉３２Ｄの位置が上がった位置に移動したことを認識することで、眉３２Ｄを上げる動作が行われたか否かを判断する。

そして、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、直前に出力された第１出力情報に応じた動作“眉を上げる”を行ったと判断した場合、この対象３４が生体であると検知する。

なお、生体検知機能２２Ｅは、第１出力情報が出力制御された後に撮影された第１撮影画像３０Ｂに基づいて、人３２が該第１出力情報に応じた動作を行ったと判断する、一連の処理を、複数回、繰返し実行してもよい。そして、生体検知機能２２Ｅは、該一連の処理の各々において、直前に出力された第１出力情報に応じた動作を対象３４が行ったと判断した場合に、該対象３４が生体であると検知してもよい。

なお、この場合、繰返し実行する該一連の処理の各々で出力される、第１出力情報の種類は、同じであってもよいし、異なっていてもよい。例えば、生体検知機能２２Ｅは、“顔を左右に振る”動作に応じた第１出力情報が出力された後に人３２が該動作（顔を左右に振る動作）を行ったと判断し、次に、“口を開ける”動作に応じた第１出力情報が出力された後に人３２が該動作（口を開ける動作）を行ったと判断した場合、該対象３４が生体であると検知してもよい。

なお、生体検知機能２２Ｅは、第１出力情報が出力されてから第２所定時間の間に撮影された撮影画像３０を、第１撮影画像３０Ｂとして用いてもよい。この場合、生体検知機能２２Ｅは、この第１撮影画像３０Ｂに基づいて、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が生体か否かを検知すればよい。

第２所定時間は、予め定めればよい。また、第２所定時間は、直前に出力された第１出力情報に応じて調整してもよい。例えば、第２所定時間には、生体が直前に出力された第１出力情報に応じた動作に要する予測時間の最大値を定めればよい。また、第２所定時間は、適宜変更可能としてもよい。例えば、ユーザによる入力部１８の操作指示によって、第２所定時間を変更可能としてもよい。

生体検知機能２２Ｅは、検知結果を示す情報を、記憶回路２４に記憶してもよい。また、生体検知機能２２Ｅは、検知結果を示す情報を、出力回路１４から出力してもよい。

例えば、検知結果が、生体であることを示す検知結果であったと仮定する。この場合、生体検知機能２２Ｅは、生体が検知されたことを示す出力情報を出力するように、出力回路１４を制御すればよい。

また、例えば、検知結果が、生体ではないことを示す検知結果であったと仮定する。この場合、生体検知機能２２Ｅは、生体が検知されなかったことを示す出力情報を出力するように、出力回路１４を制御すればよい。

次に、処理回路２２が実行する検知処理の手順の一例を説明する。図４は、処理回路２２が実行する検知処理の手順の一例を示す、フローチャートである。

処理回路２２は、検知処理の実行が指示されたときに、図４に示す検知処理を実行する。検知処理の実行は、例えば、ユーザによる入力部１８の操作指示などによって入力される。なお、処理回路２２は、所定時間ごとに、図４に示す検知処理を実行してもよい。

まず、第１出力制御機能２２Ｄが、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａに登録されている複数の、目を閉じた後にすべき動作、の内、１つを選択する（ステップＳ１００）。例えば、第１出力制御機能２２Ｄは、予め定めた１つの動作を選択する。

次に、第１出力制御機能２２Ｄが、ステップＳ１００で選択した、目を閉じた後にすべき動作に対応する、第１出力情報を、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａから特定する（ステップＳ１０２）。

次に、目閉じ出力制御機能２２Ａは、目閉じ出力情報を出力するように、出力回路１４を制御する（ステップＳ１０４）。

ステップＳ１０４の処理によって、撮影部１２の撮影画角内には、目を閉じることを促す出力情報が出力される。例えば、ステップＳ１０４の処理によって、音声“目を閉じて下さい”がスピーカ１６Ｃから出力される。また、例えば、目を閉じることを促す振動パターンの振動が、振動発生回路１６Ｂから発生する。また、目を閉じることを促す風パターンの風が、風発生回路１６Ａから発生する。また、例えば、ステップＳ１０４の処理によって、目を閉じた状態を示す顔の画像や、目を閉じることを促すメッセージを示す表示画像などが、ディスプレイ１７Ａに表示される。

このため、撮影部１２の周辺に存在する人３２などの生体は、該目閉じ出力情報に従う場合、目を閉じる動作を行う。

次に、取得機能２２Ｂが、撮影部１２で撮影された撮影画像３０の取得を開始する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６の処理によって、取得機能２２Ｂは、撮影部１２で撮影された撮影画像３０を順次取得し、取得した順に順次、撮影画像３０を、第１検出機能２２Ｃおよび生体検知機能２２Ｅへ出力する処理を開始する。

次に、第１検出機能２２Ｃが、取得機能２２Ｂで取得された第２撮影画像３０Ａに基づいて、対象３４が目を閉じた状態であることを検出するまで、否定判断を繰返す（ステップＳ１０８：Ｎｏ）。ステップＳ１０８は、取得機能２２Ｂから順次出力される第２撮影画像３０Ａを順次取得し、取得した第２撮影画像３０Ａに含まれる対象３４が目を閉じた状態であることを検出するまで、新たな第２撮影画像３０Ａを順次取得する。

そして、第１検出機能２２Ｃは、対象３４が目を閉じた状態であることを検出すると（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０へ進む。

ステップＳ１１０では、第１検出機能２２Ｃが、上記第１所定時間をカウントするためのタイマＴ１をスタートする（ステップＳ１１０）。そして、第１検出機能２２Ｃは、取得機能２２Ｂから新たに出力された第２撮影画像３０Ａを用いて、第２撮影画像３０Ａに含まれる対象３４が目を閉じているか否かを判断する（ステップＳ１１２）。

第１検出機能２２Ｃは、目を閉じていると判断した場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１４へ進む。ステップＳ１１４では、第１検出機能２２Ｃは、ステップＳ１１０でタイマＴ１をスタートしてから第１所定時間経過したか否かを判断する（ステップＳ１１４）。

第１所定時間を経過していない場合（ステップＳ１１４：Ｎｏ）、上記ステップＳ１１２へ戻る。一方、第１所定時間を経過した場合（ステップＳ１１４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１６へ進む。ステップＳ１１６では、第１検出機能２２Ｃが、ステップＳ１１０でスタートしたタイマＴ１をリセットする（ステップＳ１１６）。

ステップＳ１０８〜ステップＳ１１４の処理によって、第１検出機能２２Ｃは、対象３４が目を閉じた状態を第１所定時間維持したことを検出する。

次に、第１出力制御機能２２Ｄが、第１出力情報を第１出力形態で出力する（ステップＳ１１８）。ステップＳ１１８では、第１出力制御機能２２Ｄは、ステップＳ１０２で特定した第１出力情報を出力するように、第１出力回路１６を制御する。

ステップＳ１１８の処理によって、撮影部１２の周辺には、目を閉じた後にすべき動作に応じた第１出力情報が、視覚以外の感覚を刺激する第１出力形態で出力される。すなわち、撮影部１２の周辺には、目を閉じた後にすべき動作に応じた、音パターン、振動パターン、風パターン、の少なくとも１つが出力される。

このため、撮影部１２の周辺に、生体、例えば人３２が存在する場合、人３２は、ステップＳ１１８で出力された第１出力情報に応じた動作を行う。

次に、生体検知機能２２Ｅが、上記第２所定時間をカウントするためのタイマＴ２をスタートする（ステップＳ１２０）。次に、生体検知機能２２Ｅは、取得機能２２Ｂから新たに出力された第１撮影画像３０Ｂを用いて、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、ステップＳ１１８で出力された第１出力情報に応じた動作を行ったか否かを判断する（ステップＳ１２２）。

生体検知機能２２Ｅが、第１出力情報に応じた動作を行ったと判断した場合（ステップＳ１２２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２４へ進む。ステップＳ１２４では、生体検知機能２２Ｅは、ステップＳ１２０でタイマＴ２をスタートしてからの経過時間が、第２所定時間以内であるか否かを判断する（ステップＳ１２４）。

ステップＳ１２４で肯定判断すると（ステップＳ１２４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２６へ進む。ステップＳ１２６では、生体検知機能２２Ｅは、ステップＳ１２０でスタートしたタイマＴ２をリセットする（ステップＳ１２６）。タイマをリセットするとは、タイマのカウントを“０”とすることを示す。

次に、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、生体（例えば、人３２）であると検知する（ステップＳ１２８）。すなわち、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、直前に出力された第１出力情報に応じた動作を該第１出力情報が出力されてから第２所定時間以内に行った場合、生体検知機能２２Ｅは、該対象３４が生体であると検知する。そして、本ルーチンを終了する。なお、上述したように、生体検知機能２２Ｅは、検知結果を出力回路１４から出力した後に、本ルーチンを終了してもよい。

一方、上記ステップＳ１２２で否定判断すると（ステップＳ１２２：Ｎｏ）、ステップＳ１３０へ進む。ステップＳ１３０では、生体検知機能２２Ｅは、ステップＳ１２０でタイマＴ２をスタートしてからの経過時間が、第２所定時間を経過したか否かを判断する（ステップＳ１３０）。

ステップＳ１３０で否定判断すると（ステップＳ１３０：Ｎｏ）、上記ステップＳ１２２へ戻る。一方、ステップＳ１３０で肯定判断すると（ステップＳ１３０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１３２へ進む。また、上記ステップＳ１２４で否定判断した場合も（ステップＳ１２４：Ｎｏ）、ステップＳ１３２へ進む。

ステップＳ１３２では、生体検知機能２２Ｅは、ステップＳ１２０でスタートしたタイマＴ２をリセットする（ステップＳ１３２）。次に、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、生体ではないと検知する（ステップＳ１３４）。すなわち、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、直前に出力された第１出力情報に応じた動作を該第１出力情報が出力されてから第２所定時間以内に行わなかった場合、生体検知機能２２Ｅは、該対象３４が生体ではないと検知する。そして、本ルーチンを終了する。なお、上述したように、生体検知機能２２Ｅは、検知結果を出力回路１４から出力した後に、本ルーチンを終了してもよい。

一方、上記ステップ１１２で目を閉じた状態であることが検出されなかった場合（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、ステップＳ１３６へ進む。ステップＳ１３６では、第１検出機能２２Ｃが、ステップＳ１１０でスタートしたタイマＴ１をリセットする（ステップＳ１３６）。そして、上記ステップＳ１３４へ進む。

このため、目閉じ出力情報が出力された後に、対象３４が目を閉じた状態であることが検出されなかった場合についても、生体検知機能２２Ｅは、該対象３４が生体ではないと検知する。

以上説明したように、本実施の形態の検出装置２０は、記憶部（記憶回路２４）と、記憶部に接続された処理回路２２と、を備える。処理回路２２は、第１出力制御機能２２Ｄと、生体検知機能２２Ｅと、を備える。第１出力制御機能２２Ｄは、対象３４が目を閉じた後にすべき動作に応じた第１出力情報を、視覚以外の感覚を刺激する第１出力形態で出力するよう制御する。生体検知機能２２Ｅは、第１出力情報が出力された後に撮影された第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が生体か否かを検知する。

このように、本実施の形態の検出装置２０は、第１出力情報を視覚以外の感覚を刺激する第１出力形態で出力した後に撮影された、第１撮影画像３０Ｂを用いて、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が生体か否かを検知する。

このため、検知対象の対象３４が目を開けていない場合であっても、特定の動作に応じた第１出力情報を第１出力形態で出力することで、該対象３４が生体か否かを検知することができる。

従って、本実施の形態の検出装置２０は、ユーザの使い心地を向上させることができる。

また、検知対象の対象３４が生体ではない場合、第１出力情報が第１出力形態で出力されても、対象３４は該第１出力情報に応じた動作を行うことができない。すなわち、対象３４が、生物の画像や、生物を模した模型などの非生体である場合、対象３４は、第１出力情報に応じた動作を行うことができない。

このため、本実施の形態の検出装置２０は、上記効果に加えて、対象３４が非生体である場合の、生体へのなりすましを抑制することができる。

また、上述したように、非生体は、第１出力情報に応じた動作を行うことができない。このため、本実施の形態の検出装置２０は、上記効果に加えて、非生体を誤って生体として検知する誤検知を抑制することができる。

（第２の実施の形態）
本実施の形態では、第１出力情報が出力される前に、更に、顔の検出を行う。

図５は、本実施の形態の検出システム１０Ａの一例を示す図である。検出システム１０Ａは、撮影部１２と、出力回路１４と、入力部１８と、検出装置２１と、を備える。撮影部１２と、出力回路１４と、入力部１８と、検出装置２１と、は、バス１５を介して接続されている。

検出システム１０Ａは、検出装置２０に代えて検出装置２１を備えた以外は、第１の実施の形態の検出システム１０と同様である。

検出装置２１は、記憶回路２５と、処理回路２３と、を備える。記憶回路２４と処理回路２３とは、バス１５を介して接続されている。

なお、撮影部１２、出力回路１４、入力部１８、および記憶回路２５の少なくとも１つは、有線または無線で処理回路２３に接続すればよい。また、撮影部１２、出力回路１４、入力部１８、および、記憶回路２５の少なくとも１つと、処理回路２３と、を、ネットワークを介して接続してもよい。また、検出装置２１は、クラウド上で処理を実行するクラウドサーバに搭載されていてもよい。

記憶回路２５は、各種データを記憶する。本実施の形態では、記憶回路２５は、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａと、第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂと、エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃと、を予め記憶する。第１出力情報管理ＤＢ２４Ａは、第１の実施の形態と同様である。第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂおよびエラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃについては、詳細を後述する。

記憶回路２５は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶回路２５は、検出装置２１の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶回路２５は、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮやインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶回路２５を、複数の記憶媒体から構成してもよい。

次に、処理回路２３について説明する。処理回路２３は、目閉じ出力制御機能２２Ａと、取得機能２２Ｂと、第２検出機能２３Ｆと、第２出力制御機能２３Ｇと、第１検出機能２２Ｃと、第１出力制御機能２２Ｄと、生体検知機能２２Ｅと、エラー出力制御部２３Ｈと、を備える。目閉じ出力制御機能２２Ａ、取得機能２２Ｂ、第１検出機能２２Ｃ、第１出力制御機能２２Ｄ、および、生体検知機能２２Ｅは、第１の実施の形態と同様である。すなわち、処理回路２３は、第１の実施の形態の処理回路２２の構成に加えて、第２検出機能２３Ｆと、第２出力制御機能２３Ｇと、エラー出力制御部２３Ｈと、を更に備える。

処理回路２３における各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２５へ記憶されている。処理回路２３は、プログラムを記憶回路２５から読出、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。

各プログラムを読み出した状態の処理回路２３は、図５の処理回路２３内に示された各機能を有することになる。図５においては単一の処理回路２３によって、目閉じ出力制御機能２２Ａ、取得機能２２Ｂ、第２検出機能２３Ｆ、第２出力制御機能２３Ｇ、第１検出機能２２Ｃ、第１出力制御機能２２Ｄ、生体検知機能２２Ｅ、およびエラー出力制御部２３Ｈが実現されるものとして説明する。

なお、各機能の各々を実現するための独立した複数のプロセッサを組み合わせて処理回路２３を構成してもよい。この場合、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現する。また、各処理機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。

第２検出機能２３Ｆは、第２検出部の一例である。第２検出機能２３Ｆは、少なくとも第１出力情報が出力される前に、撮影部１２の撮影画角内の顔を検出する。

詳細には、第２検出機能２３Ｆは、第２撮影画像３０Ａを用いて、第２撮影画像３０Ａ内に含まれる顔３２Ａを検出することによって、撮影画角内の顔３２Ａを検出する。第２検出機能２３Ｆは、公知の画像処理技術を用いて、第２撮影画像３０Ａ内に含まれる顔３２Ａを検出すればよい。

図３（Ａ）を用いて説明する。例えば、第２検出機能２３Ｆは、第２撮影画像３０Ａに含まれる顔３２Ａを、公知の顔認識技術を用いて検出する。このとき、第２検出機能２３Ｆは、撮影画角における顔３２Ａの向きや顔３２Ａの位置を更に特定してもよい。

図５に戻り、説明を続ける。本実施の形態では、第２検出機能２３Ｆは、第１出力情報が出力される前であって、且つ、目閉じ出力制御機能２２Ａが目閉じ出力情報を出力した後に、第２撮影画像３０Ａに含まれる顔３２Ａを検出することが好ましい。

また、第２検出機能２３Ｆは、第１出力情報が出力される前であって、第１検出機能２２Ｃによって対象３４が目を閉じた状態であることが検出される前で、且つ、目閉じ出力制御機能２２Ａが目閉じ出力情報を出力した後に、第２撮影画像３０Ａに含まれる顔３２Ａを検出することが好ましい。

第２出力制御機能２３Ｇは、第２出力制御部の一例である。第２出力制御機能２３Ｇは、第２検出機能２３Ｆによって顔３２Ａが検出されなかった場合、第２出力情報を、第１出力形態で出力する。上述したように、第１出力情報は、視覚以外の感覚を刺激する出力形態である。

第２出力情報は、撮影部１２の撮影画角内に顔３２Ａを配置することを促すための出力情報である。言い換えると、第２出力情報は、撮影部１２の撮影画角内に顔３２Ａが検出されなかった場合にすべき動作に応じた、出力情報である。

撮影画角内に顔３２Ａが検出されなかった場合にすべき動作は、顔を撮影画角内に移動させる動作である。第２出力情報は、この動作を促すための出力情報である。

本実施形態では、第２出力情報は、撮影部１２の撮影画角内に顔３２Ａを配置させる動作に応じた、音パターン、振動パターン、風パターン、の少なくとも１つである。

第２検出機能２３Ｆは、第２出力情報を、予め第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂへ登録する。図６は、第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂおよびエラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃのデータ構成の一例を示す模式図である。

図６（Ａ）は、第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂのデータ構成の一例を示す模式図である。検出装置２１は、撮影画角内に顔３２Ａが検出されなかった場合にすべき動作に対応する第２出力情報を、予め第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂに登録する。

第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂには、第２出力情報として、音パターン、振動パターン、風パターン、の各々が予め登録されている。第２出力情報は、第１出力情報（図２参照）とは異なる出力情報である。具体的には、第２出力情報に含まれる、音パターン、振動パターン、風パターン、の各々は、第１出力情報に含まれる、音パターン、振動パターン、風パターン、の各々と異なるパターンである。

例えば、第２出力情報に含まれる音パターンＤ１は、音声“顔をカメラの前に配置して下さい”を示す出力情報である。

なお、第２出力情報は、音パターン、振動パターン、風パターンの少なくとも１つを含めばよく、２つ以上を組み合わせたものであってもよい。

図５に戻り、第２出力制御機能２３Ｇは、第２出力制御部の一例である。第２出力制御機能２３Ｇは、第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂに示される第２出力情報を、第１出力形態で出力するように、第１出力回路１６を制御する。

具体的には、第２出力制御機能２３Ｇは、第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂから読取った第２出力情報に含まれる音パターンの音を出力するように、スピーカ１６Ｃを制御する。また、第２出力制御機能２３Ｇは、第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂから読取った第２出力情報に含まれる振動パターンの振動を発生するように、振動発生回路１６Ｂを制御する。また、第２出力制御機能２３Ｇは、第２出力情報管理ＤＢ２４Ｂから読取った第２出力情報に含まれる風パターンの風を発生するように、風発生回路１６Ａを制御する。

このため、撮影部１２の周辺には、第１出力回路１６から出力された第２出力情報に応じた、音や、振動や、風が出力される。このため、撮影画角内に位置する対象３４は、撮影部１２の撮影画角内に位置するように顔３２Ａを動かすための指示を受け取ることができる。

なお、第２出力制御機能２３Ｇは、第２検出機能２３Ｆによって特定された、撮影画角における顔３２Ａの向きや顔３２Ａの位置から、撮影部１２の周辺に位置する対象３４に対して、顔３２Ａを向けるべき方向や顔３２Ａを配置すべき位置を算出してもよい。そして、第２出力制御機能２３Ｇは、算出した方向や位置を示す第２出力情報を、第１出力形態で出力するように、第１出力回路１６を制御してもよい。

そして、本実施の形態では、第１検出機能２２Ｃは、第２検出機能２３Ｆおよび第２出力制御機能２３Ｇの処理の後に、第２撮影画像３０Ａに基づいて、対象３４が目を閉じた状態であることを検出する。このため、第１検出機能２２Ｃは、撮影部１２の周辺に生体が存在する場合、第２出力制御機能２３Ｇによって対象３４の顔３２Ａが撮影部１２の撮影画角内に配置された状態となった後に、対象３４が目を閉じた状態であることを検出することができる。また、本実施の形態では、第１出力制御機能２２Ｄは、顔３２Ａが検出されたときに、第１出力情報を第１出力形態で出力するように出力制御することができる。また、本実施の形態では、第１出力制御機能２２Ｄは、顔３２Ａが検出され且つ対象３４が目を閉じた状態であることが検出された場合に、第１出力情報を第１出力形態で出力することができる。

エラー出力制御部２３Ｈは、エラー出力情報を出力する。エラー出力制御部２３Ｈは、第１出力形態および第２出力形態の少なくとも一方の出力形態で、エラー出力情報を出力する。

エラー出力情報は、エラー内容を示す出力情報である。エラー内容は、例えば、顔検出エラー、目閉じ検出エラー、生体検出エラー、などである。顔検出エラーは、第２検出機能２３Ｆによって顔３２Ａが検出されなかったことを示す。目閉じ検出エラーは、第１検出機能２２Ｃによって目を閉じた状態が検出されなかったことを示す。生体検出エラーは、生体検知機能２２Ｅによって生体であると検出されなかったことを示す。エラー出力情報は、エラー内容を示す信号パターンであればよい。

本実施形態では、エラー出力情報は、エラー内容に応じた、音パターン、振動パターン、風パターン、の少なくとも１つである。

エラー出力制御部２３Ｈは、エラー出力情報を、予めエラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃへ登録する。図６（Ｂ）は、エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃのデータ構成の一例を示す模式図である。

エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃには、エラー出力情報として、音パターン、振動パターン、風パターン、の各々が予め登録されている。エラー出力情報は、第１出力情報（図２参照）および第２出力情報（図６（Ａ）参照）とは異なる出力情報である。具体的には、エラー出力情報に含まれる、音パターン、振動パターン、風パターン、の各々は、第１出力情報および第２出力情報の各々に含まれる、音パターン、振動パターン、風パターン、の各々とは異なるパターンである。

エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃには、エラー内容の各々に対応する、互いに異なるエラー出力情報が予め登録されている。図６（Ｂ）に示す例では、エラー内容の各々に対応する、互いに異なる音パターン（Ｇ１〜Ｇ３）、互いに異なる振動パターン（Ｈ１〜Ｈ３）、互いに異なる風パターン（Ｉ１〜Ｉ３）が予め登録されている。

例えば、音パターンＧ１は、音“顔が検出できません”を示す出力情報である。また、例えば、音パターンＧ２は、音“目閉じを検出できません”を示す出力情報である。また、音パターンＧ３は、音“生体検出エラーです”を示す出力情報である。

エラー出力制御部２３Ｈは、第２検出機能２３Ｆから顔検出エラーを受付けた場合、エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃにおける、顔検出エラーに対応するエラー出力情報を出力するように、出力回路１４を制御すればよい。

具体的には、エラー出力制御部２３Ｈは、エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃにおける、受付けたエラー内容に対応するエラー出力情報に含まれる、音パターンの音を出力するように、スピーカ１６Ｃを制御する。また、エラー出力制御部２３Ｈは、エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃにおける、受付けたエラー内容に対応するエラー出力情報に含まれる、振動パターンの振動を発生するように、振動発生回路１６Ｂを制御する。また、エラー出力制御部２３Ｈは、エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃにおける、受付けたエラー内容に対応するエラー出力情報に含まれる、風パターンの風を発生するように、風発生回路１６Ａを制御する。

このため、撮影部１２の撮影画角内には、処理回路２３で検出されたエラー内容に応じた、音や、振動や、風が出力される。

なお、エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃには、エラー出力情報として、音パターン、振動パターン、風パターンの何れか１つ、または２つを、を予め登録してもよい。言い換えると、エラー出力情報管理ＤＢ２４Ｃは、エラー内容に応じた、音パターン、振動パターン、風パターンの少なくとも１つを、エラー出力情報として出力するように、第１出力回路１６を制御してもよい。

エラー出力制御部２３Ｈがエラー出力情報を出力するように出力回路１４を制御することで、撮影部１２の撮影画角内に、エラー内容が出力されることとなる。

次に、処理回路２３が実行する検知処理の手順の一例を説明する。図７は、処理回路２３が実行する検知処理の手順の一例を示す、フローチャートである。

処理回路２３は、検知処理の実行が指示されたときに、図７に示す検知処理を実行する。検知処理の実行は、例えば、ユーザによる入力部１８の操作指示などによって入力される。なお、処理回路２３は、所定時間ごとに、図７に示す検知処理を実行してもよい。

まず、処理回路２３は、第１の実施の形態のステップＳ１００〜ステップＳ１０６（図４参照）と同様に、ステップＳ２００〜ステップＳ２０６の処理を行う。

詳細には、まず、第１出力制御機能２２Ｄが、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａに登録されている複数の、目を閉じた後にすべき動作、の内、１つを選択する（ステップＳ２００）。次に、第１出力制御機能２２Ｄが、ステップＳ２００で選択した、目を閉じた後にすべき動作に対応する、第１出力情報を、第１出力情報管理ＤＢ２４Ａから特定する（ステップＳ２０２）。

次に、目閉じ出力制御機能２２Ａは、目閉じ出力情報を出力するように、出力回路１４を制御する（ステップＳ２０４）。次に、取得機能２２Ｂが、撮影部１２で撮影された撮影画像３０の取得を開始する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６の処理によって、取得機能２２Ｂは、撮影部１２で撮影された撮影画像３０を順次取得し、取得した順に順次、撮影画像３０を、第２検出機能２３Ｆ、第１検出機能２２Ｃ、および生体検知機能２２Ｅへ出力する処理を開始する。

次に、第２検出機能２３Ｆが、顔検出のリトライ回数を示すカウンタＲをリセットする（ステップＳ２０８）。ステップＳ２０８では、第２検出機能２３Ｆは、カウンタＲの値を“０”にする。

次に、第２検出機能２３Ｆが、第２撮影画像３０Ａ内に顔３２Ａを検出できたか否かを判断する（ステップＳ２１０）。第２検出機能２３Ｆが、顔３２Ａを検出できなかった場合（ステップＳ２１０：Ｎｏ）、ステップＳ２１２へ進む。第２検出機能２３Ｆは、顔検出リトライ回数を示すカウンタＲを“１”カウントアップする（ステップＳ２１２）。そして、ステップＳ２１４へ進む。

ステップＳ２１４では、第２出力制御機能２３Ｇが、撮影画角内に顔３２Ａを配置することを促すための第２出力情報を、第１出力形態で出力するように、第１出力回路１６を制御する（ステップＳ２１４）。ステップＳ２１４の処理によって、撮影部１２の周辺には、第２出力情報が出力される。このため、撮影画角内に存在する対象３４が生体である場合、生体は、顔３２Ａを撮影部１２の撮影画角内に配置するための指示を受付けることができる。

次に、第２出力制御機能２３Ｇは、リトライ回数Ｒが予め定めた最大リトライ値未満であるか否かを判断する（ステップＳ２１６）。最大リトライ値には、‘２’以上の整数を予め定めればよい。また、最大リトライ値は、ユーザによる入力部１８の操作指示などによって、適宜変更可能としてもよい。

リトライ回数Ｒが予め定めた最大リトライ値未満である場合（ステップＳ２１６：Ｙｅｓ）、上記ステップＳ２１０へ戻る。リトライ回数Ｒが最大リトライ以上である場合（ステップＳ２１６：Ｎｏ）、ステップＳ２１８へ進む。なお、第２出力制御機能２３Ｇは、ステップＳ２１６で否定判断した場合（ステップＳ２１６：Ｎｏ）、エラー内容“顔検出エラー”を示すエラー信号を、エラー出力制御部２３Ｈへ出力する。

ステップＳ２１８では、エラー出力制御部２３Ｈが、受付けたエラー内容“顔検出エラー”に対応するエラー出力情報を出力するように、出力回路１４を制御する（ステップＳ２１８）。ステップＳ２１８の処理によって、エラー内容“顔検出エラー”に応じたエラー出力情報が出力される。そして、後述するステップＳ２４８へ進む。

一方、上記ステップＳ２１０で、第２検出機能２３Ｆが、顔３２Ａを検出した場合（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２０へ進む。

そして、処理回路２３は、第１の実施の形態のステップＳ１１０〜ステップＳ１３２（図４参照）と同様にして、ステップＳ２２０〜ステップＳ２４４の処理を行う。

具体的には、第１検出機能２２Ｃが、取得機能２２Ｂで取得された第２撮影画像３０Ａに基づいて、対象が目を閉じた状態であることを検出するまで、否定判断を繰返す（ステップＳ２２０：Ｎｏ）。そして、第１検出機能２２Ｃは、対象が目を閉じた状態であることを検出すると（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２２へ進む。

なお、ステップＳ２２０において、所定時間以上または所定回数以上、否定判断を継続した場合、エラー出力制御部２３Ｈが、エラー内容“目閉じ検出エラー”に対応するエラー出力情報を出力するように第１出力回路１６を制御してもよい。そして、後述するステップＳ２４８へ進んでもよい。

次に、ステップＳ２２２では、第１検出機能２２Ｃが、上記第１所定時間をカウントするためのタイマＴ１をスタートする（ステップＳ２２２）。そして、第１検出機能２２Ｃは、取得機能２２Ｂから新たに出力された第２撮影画像３０Ａを用いて、第２撮影画像３０Ａに含まれる人３２が目を閉じているか否かを判断する（ステップＳ２２４）。

第１検出機能２２Ｃは、目を閉じていると判断した場合（ステップＳ２２４：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２６へ進む。ステップＳ２２６では、第１検出機能２２Ｃは、ステップＳ２２２でタイマＴ１をスタートしてから第１所定時間経過したか否かを判断する（ステップＳ２２６）。

第１所定時間を経過していない場合（ステップＳ２２６：Ｎｏ）、上記ステップＳ２２４へ戻る。一方、第１所定時間を経過した場合（ステップＳ２２６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２８へ進む。ステップＳ２２８では、第１検出機能２２Ｃが、ステップＳ２２２でスタートしたタイマＴ１をリセットする（ステップＳ２２８）。

次に、第１出力制御機能２２Ｄが、第１出力情報を第１出力形態で出力する（ステップＳ２３０）。ステップＳ２３０の処理によって、目を閉じた後にすべき動作に応じた第１出力情報が、視覚以外の感覚を刺激する第１出力形態で出力される。すなわち、第１出力回路１６から、目を閉じた後にすべき動作に応じた、音パターン、振動パターン、風パターン、の少なくとも１つが出力される。

このため、第１出力情報を提供された人３２は、ステップＳ２３０で出力された第１出力情報に応じた動作を行う。

次に、生体検知機能２２Ｅが、上記第２所定時間をカウントするためのタイマＴ２をスタートする（ステップＳ２３２）。次に、生体検知機能２２Ｅは、取得機能２２Ｂから新たに出力された第１撮影画像３０Ｂを用いて、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、ステップＳ２３０で出力された第１出力情報に応じた動作を行ったか否かを判断する（ステップＳ２３４）。

生体検知機能２２Ｅが、第１出力情報に応じた動作を行ったと判断した場合（ステップＳ２３４：Ｙｅｓ）、ステップＳ２３６へ進む。ステップＳ２３６では、生体検知機能２２Ｅは、ステップＳ２３２でタイマＴ２をスタートしてからの経過時間が、第２所定時間以内であるか否かを判断する（ステップＳ２３６）。

ステップＳ２３６で肯定判断すると（ステップＳ２３６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２３８へ進む。ステップＳ２３８では、生体検知機能２２Ｅは、ステップＳ２３２でスタートしたタイマＴ２をリセットする（ステップＳ２３８）。

次に、生体検知機能２２Ｅは、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、生体（例えば、人３２）であると検知する（ステップＳ２４０）。そして、本ルーチンを終了する。なお、上述したように、生体検知機能２２Ｅは、検知結果を出力回路１４から出力した後に、本ルーチンを終了してもよい。

一方、上記ステップＳ２３４で否定判断すると（ステップＳ２３４：Ｎｏ）、ステップＳ２４２へ進む。ステップＳ２４２では、生体検知機能２２Ｅは、ステップＳ２３２でタイマＴ２をスタートしてからの経過時間が、第２所定時間を経過したか否かを判断する（ステップＳ２４２）。

ステップＳ２４２で否定判断すると（ステップＳ２４２：Ｎｏ）、上記ステップＳ２３４へ戻る。一方、ステップＳ２４２で肯定判断すると（ステップＳ２４２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２４４へ進む。また、上記ステップＳ２３６で否定判断した場合も（ステップＳ２３６：Ｎｏ）、ステップＳ２４４へ進む。

ステップＳ２４４では、生体検知機能２２Ｅは、ステップＳ２３２でスタートしたタイマＴ２をリセットする（ステップＳ２４４）。

そして、本実施の形態では、生体検知機能２２Ｅは、エラー内容“生体検出エラー”を示すエラー信号を、エラー出力制御部２３Ｈへ出力する。そして、ステップＳ２４６へ進む。

ステップＳ２４６では、エラー出力制御部２３Ｈが、受付けたエラー内容“生体検出エラー”に対応するエラー出力情報を出力するように、出力回路１４を制御する（ステップＳ２４６）。ステップＳ２４６の処理によって、エラー内容“生体検出エラー”に応じたエラー出力情報が出力される。そして、ステップＳ２４８へ進む。

ステップＳ２４８では、生体検知機能２２Ｅが、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、生体ではないと検知する（ステップＳ２４８）。すなわち、第１撮影画像３０Ｂに含まれる対象３４が、直前に出力された第１出力情報に応じた動作を該第１出力情報が出力されてから第２所定時間以内に行わなかった場合、生体検知機能２２Ｅは、該対象３４が生体ではないと検知する。そして、本ルーチンを終了する。

一方、上記ステップＳ２２４で目を閉じた状態であることが検出されなかった場合（ステップＳ２２４：Ｎｏ）、ステップＳ２５０へ進む。ステップＳ２５０では、第１検出機能２２Ｃが、ステップＳ２２２でスタートしたタイマＴ１をリセットする（ステップＳ２５０）。

そして、目閉じ出力制御機能２２Ａは、エラー内容“目閉じ検出エラー”を示すエラー信号を、エラー出力制御部２３Ｈへ出力する。そして、ステップＳ２５２へ進む。

ステップＳ２５２では、エラー出力制御部２３Ｈが、受付けたエラー内容“目閉じ検出エラー”に対応するエラー出力情報を出力するように、出力回路１４を制御する（ステップＳ２５２）。ステップＳ２５２の処理によって、エラー内容“目閉じ検出エラー”に応じたエラー出力情報が出力される。そして、上記ステップＳ２４８へ進む。

以上説明したように、本実施の形態の検出装置２１では、第２検出機能２３Ｆが、少なくとも第１出力情報が出力される前に、撮影部１２の撮影画角内の顔を検出する。そして、第２出力制御機能２３Ｇは、顔が検出されなかった場合、撮影画角内に顔を配置することを促すための第２出力情報を第１出力形態で出力する。

このため、本実施の形態の検出装置２１では、目を閉じた状態の生体の顔３２Ａが、撮影部１２の撮影画角から外れた位置にある場合、的確な出力情報を出力することができる。

従って、本実施の形態の検出装置２１は、第１の実施の形態の効果に加えて、ユーザの使い心地を更に向上させることができる。

（適用例）
次に、上記実施の形態で説明した、検出システム１０および検出システム１０Ａの、具体的な適用例について説明する。

上記実施の形態で説明した、検出システム１０および検出システム１０Ａは、例えば、スマートデバイスや、顔照合端末や、画像形成装置に適用することができる。

図８は、検出システム１０または検出システム１０Ａを適用した、スマートデバイス６０の一例を示す図である。スマートデバイス６０は、タブレット端末や、スマートフォンなどの携帯端末である。図８に示す例では、スマートデバイス６０が、検出システム１０または検出システム１０Ａを備える。なお、検出システム１０または検出システム１０Ａをスマートデバイス６０に適用した場合、スマートデバイス６０を所持する対象３４が、生体検知の対象３４となる。

図９は、検出システム１０または検出システム１０Ａを適用した、顔照合端末７０の一例を示す図である。顔照合端末７０は、人３２の顔３２Ａの照合を行う装置である。図９に示す場合、検出装置２０または検出装置２１を、顔照合端末７０の本体に搭載すればよい。また、出力回路１４、入力部１８、および撮影部１２を、顔照合端末７０を利用する対象３４の周辺に配置すればよい。

なお、撮影部１２は、対象３４としての人３２の身体の全体を撮影画角とするように設置されていることが好ましい。このため、撮影部１２は、複数であってもよい。これらの複数の撮影部１２は、互いに、人３２の身体の異なる部分を撮影可能となるように、予め設置されている。

具体的には、図９に示すように、撮影部１２は、撮影部１２Ａと撮影部１２Ｂとを含む。撮影部１２Ａは、人３２の顔３２Ａを撮影可能である。撮影部１２Ｂは、人３２の手３２Ｅや足３２Ｆを撮影可能である。そして、検出システム１０および検出システム１０Ａでは、これらの複数の撮影部１２（撮影部１２Ａ、撮影部１２Ｂ）で撮影された撮影画像を用いて、人３２の動作（目を開ける、口を開ける、眉を上げる、頭部を動かす、手を動かす、肩を動かす、および、足を動かす）を検出すればよい。

図１０は、検出システム１０または検出システム１０Ａを適用した、画像形成装置８０の一例を示す図である。画像形成装置８０は、複合機（ＭＦＰ：Multifunction Peripheral）、複写機、及び印刷装置などである。図１０に示す例では、検出装置２０または検出装置２１を、画像形成装置８０の本体に搭載している。また、出力回路１４、入力部１８、および撮影部１２を、画像形成装置８０を利用するユーザの周辺に配置すればよい。

次に、上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１の、ハードウェア構成の一例を説明する。図１１は、上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１のハードウェア構成図の一例である。

上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）８６などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８８やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）９２などの記憶装置と、各種機器とのインターフェースであるＩ／Ｆ部８２と、出力情報などの各種情報を出力する出力部８０と、ユーザによる操作を受付ける入力部９４と、各部を接続するバス９６とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１では、ＣＰＵ８６が、ＲＯＭ８８からプログラムをＲＡＭ９０上に読み出して実行することにより、上記各機能がコンピュータ上で実現される。

なお、上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９２に記憶されていてもよい。また、上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ８８に予め組み込まれて提供されていてもよい。

また、上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施の形態の検出装置２０および検出装置２１で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

なお、上記には、本発明の実施の形態を説明したが、上記実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

２０、２１ 検出装置
２２Ｃ 第１検出機能
２２Ｄ 第１出力制御機能
２２Ｅ 生体検知機能
２３Ｆ 第２検出機能
２３Ｇ 第２出力制御機能

Claims (14)

1. 対象が目を閉じた後にすべき動作に応じた第１出力情報が出力される前に撮影された第２撮影画像に基づいて、前記対象が目を閉じた状態を、人が瞼を開いた状態から閉じた状態とするために要する時間の最大値に一定時間を加えた第１所定時間維持したことを検出する第１検出部と、
   前記対象が目を閉じた状態を前記第１所定時間維持したことが検出された場合に、前記第１出力情報を、視覚以外の感覚を刺激する第１出力形態で出力するよう制御する第１出力制御部と、
   前記第１出力情報が出力された後に撮影された第１撮影画像に含まれる前記対象が、生体か否かを検知する生体検知部と、
   を備える検出装置。
2. 前記生体検知部は、前記第１撮影画像に基づいて、前記対象が前記第１出力情報に応じた動作を行ったと判断した場合、前記対象が生体であると検知する、請求項１に記載の検出装置。
3. 前記生体検知部は、
   前記対象が目を閉じた状態を前記第１所定時間維持したことが検出されなかった場合、前記対象が生体ではないと検知する、請求項１または請求項２に記載の検出装置。
4. 前記生体検知部は、
   前記第１出力情報が出力されてから第２所定時間の間に撮影された前記第１撮影画像に基づいて、前記第１撮影画像に含まれる対象が生体か否かを検知する、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の検出装置。
5. 前記第１出力情報は、
   身体の少なくとも一部を動かす動作を促すための出力情報である、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の検出装置。
6. 前記第１出力情報は、
   目を開ける、口を開ける、頭部を動かす、手を動かす、肩を動かす、および、足を動かす、の少なくとも１つの動作を促すための出力情報である、請求項５に記載の検出装置。
7. 前記第１出力情報は、目を開ける動作以外の他の動作に応じた出力情報であり、
   前記生体検知部は、前記第１撮影画像に含まれる前記対象が目を閉じた状態を維持したまま前記第１出力情報に応じた動作を行ったと判断した場合、前記対象が生体であることを検出する、請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の検出装置。
8. 前記第１出力情報が出力される前に、前記第１撮影画像を取得する撮影部の撮影画角内の顔を検出する第２検出部と、
   前記顔が検出されなかった場合、前記撮影画角内に顔を配置することを促すための第２出力情報を前記第１出力形態で出力するよう制御する第２出力制御部と、
   を備える、請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の検出装置。
9. 前記第１出力制御部は、前記顔が検出されたときに、前記第１出力情報を前記第１出力形態で出力するよう制御する、請求項８に記載の検出装置。
10. 前記第１出力形態は、風、音、振動、の少なくとも１つである、請求項１〜請求項９の何れか１項に記載の検出装置。
11. 前記第１出力情報を出力する出力部を更に備える請求項１〜請求項１０の何れか１項に記載の検出装置。
12. 前記出力部は、風発生回路、振動発生回路、および、スピーカの少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の検出装置。
13. 対象が目を閉じた後にすべき動作に応じた第１出力情報が出力される前に撮影された第２撮影画像に基づいて、前記対象が目を閉じた状態を、人が瞼を開いた状態から閉じた状態とするために要する時間の最大値に一定時間を加えた第１所定時間維持したことを検出するステップと、
    前記対象が目を閉じた状態を前記第１所定時間維持したことが検出された場合に、前記第１出力情報を、視覚以外の感覚を刺激する第１出力形態で出力するよう制御するステップと、
    前記第１出力情報が出力された後に撮影された第１撮影画像に含まれる前記対象が生体か否かを検知するステップと、
    を含む、検出方法。
14. 対象が目を閉じた後にすべき動作に応じた第１出力情報が出力される前に撮影された第２撮影画像に基づいて、前記対象が目を閉じた状態を、人が瞼を開いた状態から閉じた状態とするために要する時間の最大値に一定時間を加えた第１所定時間維持したことを検出するステップと、
    前記対象が目を閉じた状態を前記第１所定時間維持したことが検出された場合に、前記第１出力情報を、視覚以外の感覚を刺激する第１出力形態で出力するよう制御するステップと、
    前記第１出力情報が出力された後に撮影された第１撮影画像に含まれる前記対象が生体か否かを検知するステップと、
    をコンピュータに実行させるための検出プログラム。

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