JPH10276987A - 視線位置検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ノイズ成分を低減して、迅速且つ精度よく３
次元的な視線位置の検出を行うことができるようにす
る。 【解決手段】 センサ部１１において時系列的に測定さ
れた眼球運動データに対して、コンピュータ部１３でウ
ェーブレット解析による平滑化処理が施され、この平滑
化された眼球運動データに基づいて、３次元的な視線位
置が検出される。ウェーブレット解析を用いて眼球運動
データの平滑化処理を行うことによって、ノイズ成分が
少なく精度のよい視線位置の検出を行うことが可能とな
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、眼球運動に基づい
て３次元的な視線位置を検出する視線位置検出装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】眼球運動に基づいて視線位置を検出する
視線位置検出装置は、例えば、テレビジョン受信機等の
画像出力装置の画質評価に利用されている。この画像出
力装置における視線を使った評価は、画面上の視線の動
きを分析することによる評価であり、この評価により、
例えば、ＮＴＳＣ方式による画面とハイビジョンによる
画面における視線の動きを比較すると、ＮＴＳＣ方式に
よる画面では視線が画面中央付近に集中するが、ハイビ
ジョンによる画面では視線が広い範囲で動き、より自然
な動きに近いことが知られている。

【０００３】また、視線位置の検出は、ヘッドアップデ
ィスプレイを用いた情報入力やコンピュータグラフィッ
クスを用いた仮想現実世界におけるインタフェース等に
利用することも考えられる。

【０００４】上記のような各種分野において視線位置検
出装置は利用され得るが、この場合、当然視線位置の検
出はできるだけ正確になされることが望ましい。また、
視線位置は、奥行き方向も含めた３次元的な位置として
検出できる方が、視線位置の利用範囲も広がるので好ま
しい。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来で
は、例えば不規則な付随意眼球運動として、一点を見つ
めるときに無意識に生じる固視微動や瞬きによる一時的
な眼球運動の変化等により視線位置検出の際に不要なノ
イズ成分が生じてしまい、精度よく視線位置の検出を行
うことが困難であった。

【０００６】例えば、文献「吉松浩他：“ヘッド・マウ
ント・ディスプレイにおける眼球運動の定量的評価”，
３次元画像コンファレンス’９４，第６３〜６８ペー
ジ，１９９４年」には、奥行き方向に前後運動する指標
を追従する際の視線位置の変化を眼球運動の測定データ
に基づいて求めた結果が示されているが、ここでは眼球
運動データに平滑化等のフィルタ処理を行っていないの
で、求められた視線位置に誤差が多いという問題があ
る。

【０００７】また、例えば特公平５−８３２４８号公報
には、眼球運動データにフィルタ処理を施してノイズ除
去を行い視線位置の検出を行う技術が示されているが、
この技術では、眼球移動方向、移動速度等の情報に基づ
いて、眼球移動方向ごとに適応的に複数のフィルタの切
り換えを行うようになっており、フィルタ処理に手間が
掛かると共に、フィルタ自身の効果が十分ではないとい
う問題があった。このフィルタの効果が十分でない理由
は次のように考えられる。すなわち、随意眼球運動は、
大きく分類すると、直線的なサッカードと滑らかな追従
眼球運動の２種類に分類されるが、サッカードの始点と
終点部分では視線は連続だが微分不可能となり、その平
滑化が難しいからである。

【０００８】ところで、本出願の発明者等は、例えば文
献「吉松浩他：“水平両眼固視微動のドリフト成分のフ
ラクタル次元解析”，テレビジョン学会誌Ｖｏｌ．４
９，Ｎｏ．８，第１０４２〜１０５１ページ，１９９５
年」に示されるように、移動平均法による波形の平滑化
によって、眼球運動の測定データからノイズ成分を取り
除く技術を提案している。この技術では、ノイズ成分を
取り除くために設けられた測定データの前処理におい
て、測定データの波形から視線の大域的な運動に相当す
る眼球運動の低周波成分と超微小振幅且つ高周波の成分
として知られるトレマー成分とを取り除くために、移動
平均法を用いてＦＩＲ（有限インパルス応答）バンドパ
スフィルタを形成し、測定データの波形から微小振幅成
分であるドリフト成分を抽出し、その波形を解析するよ
うにしている。しかしながら、この技術では、解析可能
な眼球運動成分は、注視時の微小振幅成分（ドリフト成
分）に限られるという不具合があった。

【０００９】また、移動平均法による波形の平滑化の場
合には、波形が急激に変化する部分で、微小な位相のず
れを生じ、その後の計算で誤差を生じるという問題点が
ある。

【００１０】また、移動平均法による波形の平滑化の場
合には、そのフィルタ特性はＦＩＲフィルタとなり、位
相のずれは少ないが、周波数特性が良くないために、平
滑化後の波形に高周波成分すなわちノイズ成分が混入す
る。そのため、平滑化後の波形に対して時間微分処理を
行う場合、時間微分された波形ではノイズの効果が増強
され、時間微分された波形の判別が難しいという問題点
がある。

【００１１】一方、左右の視線が３次元空間上で交差し
ない場合において視線位置を検出する方法として、例え
ば特開平８−１４８２８号公報では、疑似逆行列を用い
てステレオカメラの左右の視線の共通法線の中点を最小
近似解とする技術が示されているが、この技術では、計
算方法が複雑であり、視線位置の計算に時間が掛かると
いう問題があった。

【００１２】本発明はかかる問題点に鑑みてなされたも
ので、その目的は、ノイズ成分を低減して、迅速且つ精
度よく３次元的な視線位置の検出を行うことが可能な視
線位置検出装置を提供することにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明の視線位置検出装
置は、右眼および左眼各々の眼球運動を測定して時系列
的な眼球運動データを生成する眼球運動測定手段と、こ
の眼球運動測定手段によって生成された眼球運動データ
に対してウェーブレット解析による平滑化処理を施す平
滑化手段と、この平滑化手段によって平滑化された眼球
運動データに基づいて、３次元的な視線位置を検出する
視線位置検出手段とを備えたものである。

【００１４】本発明の視線位置検出装置では、時系列的
に測定された眼球運動データに対してウェーブレット解
析による平滑化処理が施され、この平滑化された眼球運
動データに基づいて、３次元的な視線位置が検出され
る。ウェーブレット解析を用いて眼球運動データに対す
る平滑化処理を行うことによって、ノイズ成分が少なく
精度のよい視線位置の検出を行うことが可能となる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。

【００１６】図１は、本発明の一実施の形態に係る視線
位置検出装置の構成を示すブロック図であり、図２は図
１におけるセンサ部の構成を示す説明図である。また、
図３は図１におけるコンピュータの構成を示すブロック
図である

【００１７】図１に示したように、本実施の形態に係る
視線位置検出装置は、眼球運動の時系列データを測定す
るためのセンサ部１１と、このセンサ部１１の出力をア
ナログ−ディジタル（以下、「Ａ／Ｄ」という。）変換
するＡ／Ｄコンバータ１２と、このＡ／Ｄコンバータ１
２の出力データを取り込み、後述する種々の処理を行う
コンピュータ１３と、このコンピュータ１３による処理
結果を表示する表示装置１４とを備えている。

【００１８】センサ部１１は、強膜反射法（前出の吉松
浩他の文献“水平両眼固視微動のドリフト成分のフラク
タル次元解析”参照。）により眼球運動を測定するもの
であり、図２に示したように、眼球Ｅに対して赤外光を
照射する発光ダイオード２１と、この発光ダイオード２
１の左右両側に配置される２つのフォトダイオード２
２，２３と、フォトダイオード２２，２３の各出力信号
を用いて所定の演算を行い、時系列データとして出力す
る演算回路２４とを備えている。なお、左右両眼の眼球
運動を測定する場合には、センサ部１１は片眼ずつ設け
られる。センサ部１１は、例えばゴーグル型の保持部材
に取り付けられ、被験者に保持部材を装着したときに、
眼球Ｅの下側に配置されるようになっている。なお、本
実施の形態におけるセンサ部１１は、本発明における眼
球運動測定手段に対応する。

【００１９】フォトダイオード２２，２３は、それぞれ
眼球の白目と黒目の境界における反射光量を検出するよ
うになっている。演算回路２４は、眼球運動の水平方向
成分の時系列データとしてフォトダイオード２２，２３
の出力信号の差を出力し、眼球運動の垂直方向成分の時
系列データとしてフォトダイオード２２，２３の出力信
号の和を出力するようになっている。なお、この場合、
特に眼球運動の垂直方向成分の時系列データは眼球運動
に対して非線形になるが、その補正はコンピュータ１３
によって行われる。

【００２０】なお、眼球運動の測定は、強膜反射法によ
るものに限らず、例えば二重プルキニエ反射光法（文献
「Ｔ．Ｎ．Ｃｏｒｎｓｗｅｅｔ，Ｈ．Ｄ．Ｃｒａｎｅ：
“Ａｃｃｕｒａｔｅ ｔｗｏ−ｄｉｍｅｎｔｉｏｎａｌ
ｅｙｅ ｔｒａｃｋｅｒｕｓｉｎｇ ｆｉｒｓｔ ａ
ｎｄ ｆｏｕｒｔｈ Ｐｕｒｋｉｎｊｅ ｉｍａｇｅ
ｓ”，ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＨＥ ＯＰＴＩＣＡＬ
ＳＯＣＩＥＴＹ ＯＦ ＡＭＥＲＩＣＡ，ＶＯＬＵＭ
Ｅ６３，ＮＵＭＢＥＲ８，第９２１〜９２８ページ，１
９９３年」参照。）を用いてもよい。

【００２１】Ａ／Ｄコンバータ１２は、所定のサンプリ
ング周波数でセンサ部１１の出力をサンプリングしてデ
ィジタルデータに変換するようになっている。

【００２２】コンピュータ１３は、Ａ／Ｄコンバータ１
２の出力データに対してウェーブレット解析によるデー
タの平滑化を行った後、後述の計算手法により両眼の２
つの視線を３次元空間上の直線の方程式で表し、それら
の２直線の距離線分の中点を奥行き方向を含む３次元的
な視線位置として検出するようになっている。また、コ
ンピュータ１３は、視線位置の検出結果を表示装置１４
に表示させるようになっている。

【００２３】また、より詳細にはこのコンピュータ１３
は、図３に示したように、全体の制御を行う中央演算装
置１３１と、キーボード等で構成されてＡ／Ｄコンバー
タ１２の出力データや後述の計算手法における初期条件
ベクトル情報等を入力する入力装置１３２と、視線位置
の検出に必要なプログラムや種々の情報を記憶するメモ
リ１３３と、中央演算装置１３１で求められた視線位置
の情報を出力する出力装置１３４とを備えて構成され
る。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、
本発明における平滑化手段および視線位置検出手段に対
応する。

【００２４】ここで、入力装置１３２は、各種情報の入
力インタフェースとしての機能を有するものであり、ま
た、ディスク等の記録媒体の読み取り装置、マウス、キ
ーボード等のポインティングデバイス等の装置をも含む
ものである。

【００２５】また、出力装置１３４は、少なくとも表示
装置１４とコンピュータ１３との間のインタフェースと
しての機能を有するものであり、さらに、ディスク等の
記録媒体への書き込み装置、プリンタ等の装置をも含む
ものである。

【００２６】次に、図４に示す流れ図を参照して、本実
施の形態に係る視線位置検出装置の動作について説明す
る。まず、センサ部１１によって眼球運動を測定し、得
られた時系列データを、Ａ／Ｄコンバータ１２によって
所定のサンプリング周波数（例えば２００Ｈｚ）でディ
ジタル化し、このＡ／Ｄコンバータ１２の出力データを
コンピュータ１３に入力する（ステップＳ１０１）。な
お、ここで、時系列データは、眼球運動の水平方向成分
および垂直方向成分に対応する２次元データであり、任
意の２次元座標系すなわち極座標系や直交座標系上の座
標に相当する。また、時系列データは、例えば視線の方
向（角度）を表し、この場合、単位は度（ｄｅｇ）であ
る。

【００２７】次に、コンピュータ１３は、入力した時系
列データに対してウェーブレット解析によるデータの平
滑化を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、例え
ば、２次元データである時系列データのうちの一方の座
標軸のデータをｘ（ｔ）（ただし、ｔは時間）としたと
き、例えば１６３８４点の１次元の時系列データｘ
（ｔ）に対し、９レベルまでのウェーブレット変換を行
い、高周波成分を含む上位２または３レベルを除いたウ
ェーブレット係数を用いてウェーブレット逆変換を行
い、１次元の時系列データｘ（ｔ）の波形の平滑化を行
う。これにより、純粋なノイズを除去することができる
と共に、例えば固視微動の各成分のうちのトレマー成分
を除き、マイクロサッカード成分およびドリフト成分を
抽出することができる。

【００２８】次に、コンピュータ１３は、平滑化された
時系列データを用いて３次元的な視線位置の検出を行う
（ステップＳ１０３）。具体的には、コンピュータ１３
は、以下のような計算手法により３次元的な視線位置を
計算する。

【００２９】図５は、本実施の形態における３次元的な
視線位置の計算手法を説明するための説明図である。図
５において、左眼ＬＥ、右眼ＲＥの中点を座標原点Ｏと
し、また、右眼ＲＥの眼球位置ベクトルをＡ、左眼ＬＥ
の眼球位置ベクトルを−Ａとする。また、原点Ｏから所
定の距離の位置に規準点を設定し、原点Ｏからこの規準
点への距離ベクトルをＤとする。さらに、規準点を通
り、距離ベクトルＤに垂直な仮想的な測定スクリーン５
１を設定する。また、左眼ＬＥ、右眼ＲＥの各視線ベク
トルｌＬ，ｒＲとそのスクリーン５１の交点を眼球運動
データの測定点ｌ１，ｒ１とする。センサ部１１におい
て測定された左右眼の水平方向、垂直方向各々の眼球運
動データは、この測定点ｌ１，ｒ１として測定される。
従って、基準スクリーン５１よりも手前の位置を見つめ
ると、左右眼の測定点ｌ１，ｒ１は、その左右の位置が
反転し、基準スクリーン５１よりも遠方の位置を見つめ
ると、左右眼の測定点ｌ１，ｒ１は、その左右の位置が
反転しないようになっている。

【００３０】ここで、距離ベクトルＤの終点から測定点
ｌ１，ｒ１までのベクトルを左右眼の各々でＬ，Ｒとす
ると、左眼ＬＥ、右眼ＲＥの各視線ベクトルｌＬ，ｒＲ
は、上記のベクトルＡ，Ｄ，Ｌ，Ｒを用いて、以下の式
（１），（２）のようにパラメータ表示される。

【００３１】 左眼視線ベクトルｌＬ（ｓ）＝−Ａ＋（Ｄ＋Ｌ＋Ａ）ｓ …（１）

【００３２】 右眼視線ベクトルｒＲ（ｔ）＝ Ａ＋（Ｄ＋Ｒ−Ａ）ｔ …（２）

【００３３】この２つの視線ベクトルｌＬ（ｓ），ｒＲ
（ｔ）の交点が３次元的な視線位置になるが、一般に３
次元空間中では必ずしも２つの視線ベクトルｌＬ
（ｓ），ｒＲ（ｔ）は交点を持たないので、本実施の形
態では２つの視線ベクトルｌＬ（ｓ），ｒＲ（ｔ）が最
も近づいた位置の距離線分ベクトル２ｄの中点ｇを３次
元的な視線位置として近似する。

【００３４】このとき、距離ベクトル２ｄが定義される
位置のパラメータをｓ０，ｔ０とすると、これらの点ｌ
Ｌ（ｓ０），ｒＲ（ｔ０）において、距離ベクトル２ｄ
と２つの視線ベクトルｌＬ（ｓ），ｒＲ（ｔ）は直交す
る。また、３次元の視線位置を表すベクトルをＸとする
と、この視線位置ベクトルＸは、距離ベクトル２ｄと直
交する。

【００３５】以上の直交条件から、以下の式（３），
（４）が成り立つ。

【００３６】 ［｛−Ａ＋（Ｄ＋Ｌ＋Ａ）ｓ０｝−Ｘ］・Ｘ＝０ …（３）

【００３７】 ［｛ Ａ＋（Ｄ＋Ｒ−Ａ）ｔ０｝−Ｘ］・Ｘ＝０ …（４）

【００３８】よって、これらの式から３次元の視線位置
ベクトルＸは、以下の式（５）で与えられる。

【００３９】 Ｘ＝｛ｌＬ（ｓ０）＋ｒＲ（ｔ０）｝／２ …（５）

【００４０】コンピュータ１３において、以上のような
計算手法により３次元の視線位置を検出する場合には、
まず、Ａ／Ｄコンバータ１２からの眼球運動データが、
入力装置１３２を介して中央演算装置１３１に入力され
る。中央演算装置１３１は、入力された眼球運動データ
を平滑化して、上記測定点ｌ１，ｒ１を示すベクトル
Ｌ，Ｒの情報としてメモリ１３３に一時的に記憶する。
一方、初期条件ベクトル情報として眼球位置ベクトルＡ
および距離ベクトルＤの値が入力装置１３２から入力さ
れる。ここで入力された初期条件ベクトルＡ，Ｄも、中
央演算装置１３１を介してメモリ１３３に一時的に記憶
される。

【００４１】中央演算装置１３１は、メモリ１３３に一
時的に記憶されたベクトル情報から、式（５）の演算を
実行し、この演算結果を出力装置１３４から出力する。
これにより３次元の視線位置ベクトルＸが求められる。

【００４２】コンピュータ１３は、以上のようにして計
算された視線位置の結果を表示装置１４に表示させて
（ステップＳ１０４）、動作を終了する。

【００４３】ここで、本実施の形態では、ウェーブレッ
ト解析によるデータの平滑化（以下、「ウェーブレット
平滑化」ともいう。）を行っているが、図６ないし図１
８を参照して、その優位性について説明する。

【００４４】まず、図６ないし図８は、上記の方法によ
り時系列的に得られた奥行き方向の視線位置の運動の波
形を横軸を時刻、縦軸を計算された奥行き方向の視線位
置として示した図である。なお、図６は、平滑化前の眼
球運動データから得られた原波形を示すものであり、図
７は、移動平均法を用いた平滑化（以下、「移動平均平
滑化」という。）を行った後の波形を示し、図８は、ウ
ェーブレット平滑化を行った後の波形を示すものであ
る。また、図９および図１０は、それぞれ図６の波形中
の領域６１，６２を拡大して示した波形図である。同様
に図１１および図１２は、それぞれ図７の波形中の領域
７１，７２を拡大して示した波形図、図１３および図１
４は、それぞれ図８の波形中の領域８１，８２を拡大し
て示した波形図である。

【００４５】また、図１５ないし図１７は、３次元的な
視線位置の軌跡を示した図であり、図１５は、実際に得
られた３次元的な視線位置の原軌跡を示した図、図１６
は、移動平均平滑化を行った後の波形を用いて視線位置
の軌跡を再現した場合の軌跡を示した図、図１７は、ウ
ェーブレット平滑化を行った後の波形を用いて視線位置
の軌跡を再現した場合の軌跡を示した図である。

【００４６】これらの図に示したように、ウェーブレッ
ト平滑化を行った後の波形（以下、「ウェーブレット平
滑化波形」ともいう。）の方が移動平均平滑化を行った
後の波形（以下、「移動平均平滑化波形」ともいう。）
よりも軌跡が滑らかであり、原波形の平滑化に有効であ
ることが分かる。特に、ウェーブレット平滑化を行った
後の波形では、図９ないし図１７から分かるように、誤
差の生じやすい奥行き方向の遠方において、視線位置の
軌跡が移動平均平滑化を行った後の波形と比較して顕著
に滑らかとなっている。このことから、ウェーブレット
平滑化を行うことが特に奥行き方向の遠方における視線
位置の検出に有効であることが分かる。

【００４７】次に、波形の平滑化に関して、ウェーブレ
ット平滑化と移動平均平滑化とを統計的手法を用いて定
量的に比較する。

【００４８】まず、３次元的な座標（ｘ，ｙ，ｚ）（た
だし、ｚは奥行き方向の座標、ｘ，ｙは奥行き方向に対
して直交し且つ互いに直交する２方向の座標とする。）
の各々について、時系列的な原波形のデータをｏｒｇ、
移動平均平滑化波形のデータをｆｉｒ、ウェーブレット
平滑化波形のデータをｗａｖとし、原波形と各平滑化波
形との差の平均（絶対値）を、｜平均［ｏｒｇ−ｆｉ
ｒ］｜，｜平均［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜と表す。そして、
ウェーブレット平滑化波形と移動平均平滑化波形とを、
上記平均を用いて定量的に比較するために、以下の式
（６）を導入する。この式（６）の値を平均比較評価値
とする。

【００４９】 （｜平均［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜−｜平均［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜）／｛（｜平均 ［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜＋｜平均［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜）／２｝ …（６）

【００５０】同様に、原波形と各平滑化波形との差の標
準偏差（絶対値）を、｜標準偏差［ｏｒｇ−ｆｉｒ］
｜，｜標準偏差［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜と表し、ウェーブ
レット平滑化波形と移動平均平滑化波形とを、上記標準
偏差を用いて定量的に比較するために、以下の式（７）
を導入する。この式（７）の値を標準偏差比較評価値と
する。

【００５１】 （｜標準偏差［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜−｜標準偏差［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜）／｛ （｜標準偏差［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜＋｜標準偏差［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜）／２｝ …（７）

【００５２】また、原波形と各平滑化波形との差の歪度
（絶対値）を、｜歪度［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜，｜歪度
［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜と表し、ウェーブレット平滑化波
形と移動平均平滑化波形とを、上記歪度を用いて定量的
に比較するために、以下の式（８）を導入する。この式
（８）の値を歪度比較評価値とする。なお、歪度とは、
データの統計量の偏り具合を示すものであり、スキュー
ネスとも呼ばれる。

【００５３】 （｜歪度［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜−｜歪度［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜）／｛（｜歪度 ［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜＋｜歪度［ｏｒｇ−ｗａｖ］｜）／２｝ …（８）

【００５４】以上の式を用いて、眼球運動波形のサンプ
リング周波数＝２００Ｈｚ、測定時間＝２分３０秒、指
標は４０〜２００ｃｍの奥行き方向の正弦波運動を行う
ＣＧ（コンピュータ・グラフィックス）の正８面体（こ
の正８面体の大きさは、距離に依存して実指標と同様に
変化する）、という条件で測定された眼球運動のデータ
に基づいて、各座標（ｘ，ｙ，ｚ）毎に平均比較評価
値、標準偏差評価値および歪度比較評価値を求めたとこ
ろ、以下の結果が得られた。

【００５５】各座標（ｘ，ｙ，ｚ）についての平均比較
評価値：（４．１７２６８，８１．３５９９，９８．６
１８４）［％］。

【００５６】各座標（ｘ，ｙ，ｚ）についての標準偏差
評価値：（５４．８５５５，５２．０２８８，３７．１
８１２）［％］。

【００５７】各座標（ｘ，ｙ，ｚ）についての歪度比較
評価値：（３６．７７８６，２７．０３６５，４８．３
２１９）［％］。

【００５８】この結果から分かるように全ての評価値に
対して正の値が得られたが、このことは、常に移動平均
平滑化に比較して、ウェーブレット平滑化の場合の統計
量の絶対値が小さいことを意味し、ウェーブレット平滑
化による誤差が少ないことを示している。特に、平均比
較評価値が小さいことは、ウェーブレット平滑化による
誤差が小さいことを示し、また、標準偏差評価値が小さ
いことは、ウェーブレット平滑化による誤差の広がりが
小さいことを示している。また、歪度比較評価値が小さ
いことは、ウェーブレット平滑化による誤差の分布の偏
りが小さいことを示している。

【００５９】次に、図１８を参照して、平滑化による誤
差を原波形と各平滑化波形との差として表して、移動平
均平滑化による誤差とウェーブレット平滑化による誤差
とを比較する。図１８は、１０秒間に亘る奥行き方向の
視線位置の誤差を示したものであり、図１８（ａ）は、
移動平均平滑化による誤差、図１８（ｂ）は、ウェーブ
レット平滑化による誤差を示したものである。なお、各
誤差は、それぞれ以下のような計算式（９），（１０）
より求められたものである。

【００６０】 （ｏｒｇ−ｆｉｒ）／｛（｜平均［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜＋｜平均［ｏｒｇ−ｗ ａｖ］｜）／２｝ …（９）

【００６１】 （ｏｒｇ−ｗａｖ）／｛（｜平均［ｏｒｇ−ｆｉｒ］｜＋｜平均［ｏｒｇ−ｗ ａｖ］｜）／２｝ …（１０）

【００６２】図１８から分かるように、移動平均平滑化
波形では、例えば図１８（ａ）において符号１８０で示
す鋭いピーク状の誤差が奥行き方向の手前（図の縦軸の
負の方向）と奥行き方向（図の縦軸の正の方向）とで非
対称となり、また、その他の領域においても非対称性を
示しているが、ウェーブレット平滑化波形ではこの非対
称性は改善されている。このように、移動平均平滑化に
よる誤差の波形において非対称性が見られるのは、急激
に波形が変化する部分で平滑化による位相回りを生ずる
ためと推測される。なお、ウェーブレット平滑化による
誤差の波形において対称性がよいのは、ウェーブレット
平滑化では位相回りが生じないためと考えられる。

【００６３】このように、ウェーブレット平滑化では、
注視時の微小な振幅の眼球運動に対しても、大きな振幅
の眼球運動に対しても、精度良く、眼球運動の時系列デ
ータの平滑化が可能である。

【００６４】以上説明したように、本実施の形態に係る
視線位置検出装置によれば、ウェーブレット解析を用い
て眼球運動の時系列データを平滑化すると共に、平滑化
後のデータに基づいて３次元的な視線位置を検出するよ
うにしたので、ノイズ成分を低減して、迅速且つ精度よ
く３次元的な視線位置の検出を行うことが可能となる。
この場合、移動平均法による平滑化のように位相回りが
生じないため、例えば、注視時の微小振幅の眼球運動に
限らず、大きな振幅の眼球運動に対しても、精度良く眼
球運動の時系列データを平滑化することが可能となると
いう効果を奏する。

【００６５】また、従来では直線的なサッカードの始点
と終点部分では視線は連続だが微分不可能となり、その
平滑化は難しかったが、ウェーブレット解析による平滑
化により、このサッカード成分を含む眼球運動データに
対しても１回のフィルタ処理で自然な平滑化を精度よく
行うことが可能となる。また、通常、遠方に行くほど検
出される視線位置の誤差は大きくなるが、本実施の形態
によれば以上のようなウェーブレット解析による平滑化
により、遠方の視線位置についても誤差を小さくできる
ので、特に遠方の視線位置について顕著に効果を上げる
ことが可能となる。

【００６６】さらに、本実施の形態によればウェーブレ
ット平滑化によって、眼球運動の時系列データから瞬き
部分を除去することができる。

【００６７】さらに、本実施の形態に係る視線位置検出
装置によれば、眼球運動の時系列データの波形から瞬き
部分を除去することができる。このことを、図１９を参
照して説明する。図１９（ａ）は、測定によって得られ
た眼球運動の時系列データの波形を示したものであり、
この波形には、瞬きによって生じた振幅が大きく且つ急
峻な変化である瞬き部分４１が含まれている。しかしな
がら本実施の形態では、眼球運動の時系列データに対し
てウェーブレット平滑化を行うので、図１９（ｂ）に示
したように、瞬き部分４１を含む時系列データの波形か
ら瞬き部分４１が自動的に除去されて、瞬き部分４１は
自然に平滑化される。そして、この平滑後の時系列デー
タは、視線位置の検出に用いられる。

【００６８】このように、本実施の形態によれば、ウェ
ーブレット平滑化によって、眼球運動の時系列データか
ら瞬き部分を除去して自然な平滑化を行うことが可能と
なるので、瞬きに影響を受けることなく精度よく３次元
的な視線位置の検出を行うことが可能となる。

【００６９】以上の実施の形態で説明した視線位置検出
装置は、例えば視線位置に合わせてカメラが動くような
立体ビデオカメラにおける視線位置情報入力装置に応用
できる。また、コンピュータグラフィックスを用いた仮
想現実世界におけるインタフェース等としても利用でき
る。また、自動車等で用いられるヘッドアップディスプ
レイにおける視線を用いた情報入力等にも応用できる。
例えば、ナビゲーションシステムによる表示画像中にお
いて見た部分を検出し、その部分に関する情報を出力す
るようなことが可能となる。また、運転時における運転
者の視線位置を検出して、わき見運転等に対する注意を
促すような情報を出力するようなことが可能となる。こ
のように、本発明の視線位置検出装置は視線位置の検出
を利用した種々の装置に適用が可能である。

【００７０】

【発明の効果】以上説明したように本発明の視線位置検
出装置によれば、ウェーブレット解析を用いて眼球運動
データに対する平滑化処理を行って３次元的な視線位置
の検出を行うようにしたので、ノイズ成分を低減して、
迅速且つ精度よく３次元的な視線位置の検出を行うこと
が可能となる。この場合、特に、遠方の視線位置の検出
の際のノイズ成分を有効に除去することができるので、
遠方の視線位置の検出精度を向上させることができる。
また、ウェーブレット解析による平滑化処理が１回で済
むので、計算に時間を要せず、迅速で効率的な視線位置
の検出が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態に係る視線位置検出装置
の構成を示すブロック図である。

【図２】図１におけるコンピュータの構成を示すブロッ
ク図である。

【図３】図１におけるセンサ部の構成を示す説明図であ
る。

【図４】本発明の一実施の形態に係る視線位置検出装置
の動作を示す流れ図である。

【図５】本発明の一実施の形態における３次元的な視線
位置の計算手法を説明するための図である。

【図６】本発明の一実施の形態において時系列的に得ら
れた奥行き方向の視線位置の運動データの原波形を示し
た波形図である。

【図７】図６に示した運動データに対する移動平均平滑
化後の波形を示した波形図である。

【図８】図６に示した運動データに対するウェーブレッ
ト平滑化後の波形を示した波形図である。

【図９】図６の波形中の一部を拡大して示す波形図であ
る。

【図１０】図６の波形中の一部を拡大して示す波形図で
ある。

【図１１】図７の波形中の一部を拡大して示す波形図で
ある。

【図１２】図７の波形中の一部を拡大して示す波形図で
ある。

【図１３】図８の波形中の一部を拡大して示す波形図で
ある。

【図１４】図８の波形中の一部を拡大して示す波形図で
ある。

【図１５】本発明の一実施の形態において３次元的な視
線位置の軌跡の原波形を示した波形図である。

【図１６】図１５に示した原波形に対する移動平均平滑
化後の波形を用いて３次元的な視線位置の軌跡を再現し
た波形図である。

【図１７】図１５に示した原波形に対するウェーブレッ
ト平滑化後の波形を用いて３次元的な視線位置の軌跡を
再現した波形図である。

【図１８】本発明の一実施の形態において原波形と各平
滑化波形との差を比較するための波形図である。

【図１９】本発明の一実施の形態におけるウェーブレッ
ト平滑化処理により、眼球運動のデータから瞬き部分の
除去を行った場合の波形を示した波形図である。

【符号の説明】

１１…センサ部、１２…Ａ／Ｄコンバータ、１３…コン
ピュータ、１４…表示装置

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 右眼および左眼各々の眼球運動を測定し
   て時系列的な眼球運動データを生成する眼球運動測定手
   段と、 この眼球運動測定手段によって生成された眼球運動デー
   タに対してウェーブレット解析による平滑化処理を施す
   平滑化手段と、 この平滑化手段によって平滑化された眼球運動データに
   基づいて、３次元的な視線位置を検出する視線位置検出
   手段とを備えたことを特徴とする視線位置検出装置。
2. 【請求項２】 前記視線位置検出手段は、前記眼球運動
   データに基づいて、前記右眼および左眼各々の視線を表
   す３次元空間上の２つの直線を求めると共に、この求め
   られた２つの直線間の距離線分の中点を前記３次元的な
   視線位置として検出することを特徴とする請求項１記載
   の視線位置検出装置。
3. 【請求項３】 前記平滑化手段は、前記ウェーブレット
   解析による平滑化処理を施すことにより、前記眼球運動
   データに含まれる瞬き部分の除去を行うことを特徴とす
   る請求項１記載の視線位置検出装置。