JPH1052403A - 眼球制御系情報検出装置および眼球制御系の解析方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な
眼球制御系の情報を検出することができるようにする。 【解決手段】 眼球制御系情報検出装置は、眼球運動の
時系列データを検出するためのセンサ部１１と、センサ
部１１の出力をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄコンバータ１２
と、Ａ／Ｄコンバータ１２の出力データを取り込み、種
々の処理を行うコンピュータ１３と、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。コンピュータ１３は、Ａ／Ｄコンバータ１２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、フラクタル次元を用いた眼球制御系の解
析を行い、解析結果を表示装置１４に表示させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、眼球運動等に関わ
る眼球制御系の特性を解析するため等に用いられる眼球
制御系の情報を検出する眼球制御系情報検出装置、およ
び眼球制御系の情報を検出し、この情報に基づいて眼球
制御系の特性を解析する眼球制御系の解析方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】テレビジョン受信機等の画像出力装置の
特性を評価する方法の一つに画質評価があり、画質評価
の一つとして視線を使った評価がある。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
ある。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】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の視線
分析では、視線がある位置にどの位の時間、停留してい
るかを分析する程度であり、様々な画質評価を行うため
の十分な情報は得られなかった。例えば、従来より、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が知られており、同じ点を見てい
る場合でも固視微動の大きさ等から、その点に向けてい
る視覚的注意の程度を知ることができる可能性がある
が、従来の視線分析による情報ではそのような解析は困
難である。

【０００４】一方、本出願の発明者等は、例えば特公平
５−５３４９０号公報に示されるように、フラクタル次
元解析を用いて固視微動を解析し、眼球制御系の特性を
定量化する方法を提案している。この方法によれば、眼
球運動に関わる眼球制御系の特性の定量的な評価が可能
となり、この定量的な評価は、例えば、眼科あるいは精
神神経科における臨床診断や治療の効果の確認等に活用
することが可能となると共に、上述のような画質評価に
活用することも可能となる。

【０００５】ところで、固視微動のような微小な眼球運
動を測定し、解析するためには、言うまでもなく、ノイ
ズ成分の寄与は避けた方が良い。なお、本出願におい
て、ノイズ成分とは、眼球制御系と関わりなく測定系等
において重畳される純粋なノイズの他に、眼球制御系の
情報のうち、分析しようとする成分以外の成分をも言
う。すなわち、例えば特公平５−５３４９０号公報に示
されるように、固視微動は、その運動形態からマイクロ
サッカード，ドリフトおよびトレマーに分類されるが、
例えばマイクロサッカード成分およびドリフト成分を分
析しようとする場合にはトレマー成分はノイズ成分とな
る。

【０００６】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。

【０００７】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。

【０００８】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。

【０００９】なお、従来の眼球制御系の評価方法として
は、例えば、両目の眼球運動の時間微分の相互相関から
眼精疲労を評価する方法（文献「吉野誠司他：“磁石変
位センサによる両眼瞼振動の相互相関検出とＶＤＴ眼精
疲労の測定”，電子情報通信学会ＭＢＥ９０−１５，第
４１〜４８ページ，１９９０年」参照。）が知られてい
る。しかしなから、この評価方法では、まず、時間微分
の精度が悪いという問題点がある。また、相互相関の時
間依存性は複雑に振る舞うので、その解釈には専門的な
知識が要求されるという問題点がある。また、この相互
相関のフーリエ変換から両眼の相互相関の周波数成分の
時間依存性を計算し、眼精疲労を評価することも考えら
れるが、これらの計算には多くの時間を要し、結果の表
示も３次元的な画像表示が必要となるという問題点があ
る。

【００１０】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、ノイズ成分が少なく且つ所望の成分
に忠実な眼球制御系の情報を検出することができるよう
にした眼球制御系情報検出装置、およびノイズ成分が少
なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出
し、この情報に基づいて眼球制御系の特性を解析する眼
球制御系の解析方法を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の眼球制御系情報
検出装置は、眼球制御系の時系列データを検出する検出
手段と、ウェーブレット解析を用いて、検出手段によっ
て検出された時系列データより所望の成分を抽出する抽
出手段とを備たものである。

【００１２】本発明の眼球制御系の解析方法は、眼球制
御系の時系列データを検出し、ウェーブレット解析を用
いて時系列データより所望の成分を抽出し、抽出された
成分についてフラクタル次元を演算し、演算されたフラ
クタル次元を用いて眼球制御系の特性を定量化し、ある
いは、演算されたフラクタル次元の時間依存性を解析す
ることによって眼球制御系の特性を解析し、あるいは、
ウェーブレット解析を用いて時系列データより高周波成
分が除去された成分を抽出し、抽出された成分について
の１階以上の時間微分データを求め、この時間微分デー
タを用いて眼球制御系の特性を解析し、あるいは求めら
れた時間微分データの３次の統計量を演算し、この３次
の統計量を用いて眼球制御系の特性を解析するものであ
る。

【００１３】本発明の眼球制御系情報検出装置では、検
出手段によって眼球制御系の時系列データが検出され、
抽出手段によって、ウェーブレット解析を用いて、検出
手段によって検出された時系列データより所望の成分が
抽出される。ウェーブレット解析を用いて時系列データ
より所望の成分を抽出することによって、ノイズ成分が
少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出
することが可能となる。

【００１４】本発明の眼球制御系の解析方法では、ウェ
ーブレット解析を用いて時系列データより所望の成分が
抽出され、この成分を用いて眼球制御系の特性の定量化
あるいは眼球制御系の特性の解析が行われる。

【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。図１は本発明の第１
の実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の構成を示
すブロック図、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。この図に示したように、本実施の形態
に係る眼球制御系情報検出装置は、眼球制御系の時系列
データとして特に眼球運動の時系列データを検出するた
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と記す。）変換するＡ／
Ｄコンバータ１２と、このＡ／Ｄコンバータ１２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。

【００１６】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２０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
２１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２０の下側に配置されるようになっている。

【００１７】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。

【００１８】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。）を用いても良い。

【００１９】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し、コンピュータ１３は、Ａ／Ｄ
コンバータ１２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、眼球制御系の解析
を行い、解析結果を表示装置１４に表示させるようにな
っている。本実施の形態におけるコンピュータ１３は、
本発明における抽出手段およびフラクタル次元演算手段
に対応する。

【００２０】次に、図３に示す流れ図を参照して、本実
施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の動作および本
実施の形態に係る眼球制御系の解析方法について説明す
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。

【００２１】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。

【００２２】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眼球制御系の解析を行う（ステッ
プＳ１０３）。本実施の形態では、この眼球制御系の解
析においてフラクタル次元を計算する。フラクタル次元
としては、例えば相関次元を用いる。時系列なサンプリ
ングデータで簡単にフラクタル次元を計算する方法とし
ては、例えば文献「Ｎ．Ｂ．Ａｂｒａｈａｍｅ他：Ｐｈ
ｙｓ．Ｌｅｔｔ．，Ｖｏｌ．１１４Ａ（５），第２１７
〜２２１ページ，１９８６年」に記載された方法があ
り、本実施の形態ではこの方法を使用する。

【００２３】具体的には、コンピュータ１３は、まず、
データの前処理として、１次元の時系列データｘ（ｔ）
を適当なサンプリング周期でサンプリングして、離散的
な時系列データ｛ｘ_i ＝ｘ（ｔ_i ）：ｉ＝１，２，…，
Ｎ｝を生成する。次に、コンピュータ１３は、位相空間
の次元の設定を行う。すなわち、離散的な時系列データ
を、順にｎ個毎に分割し、ｎ次元の擬似位相空間中のデ
ータ点を生成する。ここでは、２次元の擬似位相空間を
設定する例について説明する。この場合には、Ｘ
₁ （ｉ）＝（ｘ_i ，ｘ_i+1 ）（ただし、ｉ＝１，３，
…，２ｍ＋１，…，Ｎ−１、あるいはｉ＝１，２，…，
Ｎ−１）として、ｘ_i の対Ｘ₁ を作成する。擬似位相空
間上のＸ₁ の軌跡は、トポロジカルには位相空間上の
（ｘ（ｔ），ｖ（ｔ））（ただし、ｖ（ｔ）はｘ（ｔ）
の時間微分（速度）を表す。）の軌跡と同等となる。次
に、コンピュータ１３は、フラクタル次元としての相関
関数の計算を行う。すなわち、前出のＮ．Ｂ．Ａｂｒａ
ｈａｍｅ他の文献に記載された方法に従い、擬似位相空
間上のデータ点の集合について、以下で定義する相関次
元fracdim を計算する。

【００２４】

【数１】fracdim ＝ｌｏｇ（Ｃ（ｒ））／ｌｏｇ（ｒ）

【００２５】ただし、Ｃ（ｒ）は以下で定義される相関
関数、ｒは相関距離である。

【００２６】

【数２】Ｃ（ｒ）＝ｌｉｍ（１／Ｎ² ）ΣＨ（ｒ−｜Ｘ
₁ （ｉ）−Ｘ₁ （ｊ）｜）

【００２７】なお、Ｈ（ｘ）は以下で定義されるヘビー
サイドステップ（Ｈｅａｖｉｓｉｄｅｓｔｅｐ）関数で
ある。また、ｌｉｍはＮ→∞の極限を意味し、Σはｉ≠
ｊとなるｉ，ｊ（ただし、ｉ，ｊ：１，２，…，Ｎ）に
ついての総和を意味する。

【００２８】

【数３】Ｈ（ｘ）＝０（ｘ≦０のとき），Ｈ（ｘ）＝１
（ｘ＞０のとき）

【００２９】コンピュータ１３は、必要に応じて、以上
のようにして計算されたフラクタル次元の値を予め測定
しておいた標準的な健常者のフラクタル次元の値と比較
する等の更なる解析を行い、フラクタル次元の値やフラ
クタル次元の比較結果等の解析結果を表示装置１４に表
示させて（ステップＳ１０４）、動作を終了する。この
ように、眼球運動の時系列データのフラクタル次元を用
いることによって、眼球制御系の特性を定量化すること
が可能となる。

【００３０】なお、本実施の形態における眼球運動の測
定では、停止した指標を注視させて微小な振幅の眼球運
動（不随意運動）を検出するようにしても良いし、視線
を移動させて大きな振幅の眼球運動（随意運動）を検出
するようにしても良い。例えば、前出の吉野誠司他の文
献に記載されている両眼の眼瞼運動の時間微分の相互相
関から眼精疲労を評価する方法と同様にして、被験者の
見る指標を振動させ、指標の動きに眼球運動、特にサッ
カードがどのように追従するかを測定し、その測定デー
タについてフラクタル次元を計算するようにしても良
い。もし、眼球運動が完全に指標の動きに追従すれば、
そのフラクタル次元は１となる。

【００３１】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
言う。）を行っているが、ここで、図４ないし図８を参
照して、その優位性について説明する。

【００３２】まず、図４に、ウェーブレット平滑化のフ
ィルタ特性を調べるために、乱数からなる時系列データ
をウェーブレット平滑化して得られたデータのパワース
ペクトルを示す。図４（ａ）はこのパワースペクトルを
５０Ｈｚ以下の範囲で示し、図４（ｂ）は１０Ｈｚ以下
の範囲で示したものである。これらの図に示したよう
に、本実施の形態において実施したウェーブレット平滑
化は、眼球運動の解析に必要な２０Ｈｚ以下ではほとん
ど平坦なフィルタ特性を持っている。図５（ａ）は、本
実施の形態において測定して得られた眼球運動の時系列
データのパワースペクトルを示したものである。このよ
うな時系列データに対して、図４の場合と同じフィルタ
特性のウェーブレット平滑化を行って得られたデータの
パワースペクトルを、図５（ｂ）では１００Ｈｚ以下の
範囲で示し、図５（ｃ）では１０Ｈｚ以下の範囲で示
す。特に図５（ｃ）から分かるように、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った後のデ
ータは、１０Ｈｚ以下で１／ｆ様のパワースペクトルを
示し、完全な乱数とは異なり、また、図４に示したよう
にウェーブレット平滑化は２０Ｈｚ以下ではほとんど平
坦なフィルタ特性を持っていることから、フィルタによ
り生成された偽データでもないことが分かる。

【００３３】次に、ウェーブレット平滑化と、従来の移
動平均法を用いた平滑化とを比較する。なお、移動平均
法を用いたバンドパスフィルタの例を示すものとして
は、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”の図２（Ｆ．Ｉ．Ｒバン
ドパスフィルタのパワースペクトラム）および図７（眼
球運動とそのドリフト成分のパワースペクトラム）があ
る。

【００３４】図６（ａ）は注視時に測定して得られた眼
球運動の時系列データの波形を示し、図６（ｂ）は図６
（ａ）に示したデータに対してウェーブレット平滑化を
行った後の波形を示し、図６（ｃ）は図６（ａ）に示し
たデータに対して移動平均法による平滑化を行った後の
波形を示したものである。図６（ｄ）は図６（ｂ）に示
した波形と図６（ｃ）に示した波形とを重ね合わせて示
したものである。図６（ｄ）から分かるように、注視時
では、ウェーブレット平滑化後の波形と移動平均法によ
る平滑化後の波形の間に波形のずれ、すなわち位相のず
れはほとんどない。

【００３５】図７は視線を大きく動かしたときに測定し
て得られた眼球運動の時系列データの波形（符号３１）
と、その移動平均法による平滑化後の波形（符号３２）
を示したものである。図８は、図７の場合と同様に視線
を大きく動かしたときに測定して得られた眼球運動の時
系列データの波形（符号３３）と、そのウェーブレット
平滑化後の波形（符号３４）を示したものである。図７
と図８を比較して分かるように、移動平均法による平滑
化の場合には、波形が急激に変化する部分で位相ずれを
若干生じるが、ウェーブレット平滑化ではほとんど位相
ずれを生じない。

【００３６】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。

【００３７】ところで、これまでの説明では、フラクタ
ル次元として相関次元を用いた例を挙げたが、フラクタ
ル次元としては、文献「Ｙｏｓｈｉｍａｔｓｕ，Ｈ. ：
“Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｅｙｅ
Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｗｈｅｎ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｈｅ
ａｄ−Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ”，ＳＩＤ９５
ＤＩＧＥＳＴ，２６，第３６８〜３７１ページ，１９
９５年」に記載されているように、エントロピー、例え
ば１次情報エントロピーを用いても良い。１次情報エン
トロピーＨ₁ は、以下のように定義される。

【００３８】

【数４】Ｈ₁ ＝−ΣＰ_i ｌｏｇ₂ Ｐ_i

【００３９】ただし、Ｐ_i は状態ｉをとる確率であり、
Σは各状態ｉについての総和を意味する。本実施の形態
における眼球運動の時系列データに当てはめると、時系
列データの振幅毎の頻度を求め、各振幅を状態ｉ、各振
幅をとる確率をＰ_i として、上式に従って１次情報エン
トロピーＨ₁ を演算すれば良い。

【００４０】また、眼球制御系の解析を行う場合、フラ
クタル次元の拡張概念としてマルチフラクタルという概
念を用いても良い。この場合には、例えば、マルチフラ
クタル構造を特徴付けるｆ（α）スペクトル（文献
「Ｔ．Ｃ．Ｈａｌｓｅｙ他：Ｐｈｙｓ．Ｒｅｖ.,Ａ３
３，第１１４１〜１１５１ページ，１９８６年」参
照。）を用いて位相空間中のフラクタル次元の分布を調
べるようにする。具体的には、例えば、位相空間中のデ
ータ点の測定が終了したら、位相空間を部分空間に分割
した後、各部分空間でフラクタル次元を計算する。そし
て、横軸をフラクタル次元、縦軸をその頻度としてヒス
トグラムを作成し、表示装置１４に表示させる。眼球運
動は単純なフラクタル構造ではなくマルチフラクタル構
造である可能性もあるため、マルチフラクタルを用いた
解析が有用となる可能性もある。

【００４１】なお、以上のような眼球制御系の解析は、
左眼と右眼のいずれか一方について行っても良いし、両
眼について行っても良い。また、眼球運動の水平方向成
分と垂直方向成分のいずれか一方について行っても良い
し、両方について行っても良い。

【００４２】以上説明したように、本実施の形態に係る
眼球制御系情報検出装置および眼球制御系の解析方法に
よれば、ウェーブレット解析を用いて眼球運動の時系列
データを平滑化したので、ノイズ成分が少なく、且つ振
幅のみならず位相についても所望の成分に忠実な眼球制
御系の情報を検出することが可能となる。そして、ウェ
ーブレット平滑化後のデータを用いることによって、随
意運動を含む眼球運動の情報をフラクタル次元解析やマ
ルチフラクタルから効率良く且つ精度良く定量化するこ
とができる。その結果、非常に短時間の演算で、眼科あ
るいは精神神経科における臨床診断や治療の効果の確認
等が可能となる。また、心理学の分野においては、視覚
心理実験の際に眼球制御系の測定を併用することによ
り、視覚心理実験の結果をフラクタル次元を用いて定量
的に評価することが可能となる。更に、本実施の形態に
係る眼球制御系情報検出装置によって検出される情報
は、画像出力装置の画質評価にも活用することが可能で
ある。

【００４３】次に、本発明の第２の実施の形態について
説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態のように
して計算されたフラクタル次元の時間依存性を解析する
ことによって眼球制御系の特性を解析するようにした例
である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の
基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示し
たようになる。なお、本実施の形態におけるコンピュー
タ１３は、本発明における抽出手段、フラクタル次元演
算手段および時間依存性データ演算手段に対応する。

【００４４】図９は、本実施の形態に係る眼球制御系情
報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作では、
まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同様
に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを入
力し（ステップＳ２０１）、この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い（ステ
ップＳ２０２）、平滑化後のデータを用いてフラクタル
次元を計算する（ステップＳ２０３）。次に、コンピュ
ータ１３は、フラクタル次元の時間依存性を解析する
（ステップＳ２０４）。具体的には、コンピュータ１３
は、適当な時間間隔で、平滑後のデータを切り出し、各
時間間隔毎に、その時間間隔内のデータに基づいてフラ
クタル次元の計算を行って、フラクタル次元の時間依存
性を求める。次に、コンピュータ１３は、必要に応じ
て、以上のようにして計算されたフラクタル次元の時間
依存性を予め測定しておいた標準的な健常者のフラクタ
ル次元の時間依存性と比較する等の更なる解析を行い、
解析結果を表示装置１４に表示させて（ステップＳ２０
５）、動作を終了する。なお、フラクタル次元の時間依
存性の表示は、例えば、横軸に時間、縦軸にフラクタル
次元をとり、各時間間隔毎のフラクタル次元の値をプロ
ットして行う。

【００４５】このようにフラクタル次元の時間依存性を
解析することにより、例えば視覚疲労の評価が可能とな
る。なお、本実施の形態においても、フラクタル次元と
しては、相関次元を用いても良いしエントロピーを用い
ても良い。また、マルチフラクタルを用いても良い。ま
た、左右の各眼球について、それぞれ、眼球運動の水平
方向成分および垂直方向成分の一方または両方の時系列
データを同時に測定し、ウェーブレット平滑化を行った
後、フラクタル次元の時間依存性を解析して、両眼の眼
球制御系を含むシステムとしての総合的な指標を得るよ
うにしても良い。なお、両眼の眼球運動のエントロピー
の時間依存性を解析した例は、前出のＹｏｓｈｉｍａｔ
ｓｕ，Ｈ. の文献に記載されている。本実施の形態にお
けるその他の構成，動作および効果は第１の実施の形態
と同様である。

【００４６】次に、本発明の第３の実施の形態について
説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後の
データの１階以上の時間微分データを求め、この時間微
分データを用いて眼球制御系の特性を解析するようにし
た例である。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装
置の基本的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に
示したようになる。なお、本実施の形態におけるコンピ
ュータ１３は、本発明における抽出手段および時間微分
データ演算手段に対応する。

【００４７】図１０は、本実施の形態に係る眼球制御系
情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作で
は、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同
様に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを
入力し（ステップＳ３０１）、この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Ｓ３０２）。次に、コンピュータ１３は、眼球制
御系の解析のために、平滑化後のデータの１階以上の時
間微分データを計算する（ステップＳ３０３）。次に、
コンピュータ１３は、必要に応じて、以上のようにして
計算された時間微分データを用いて更なる解析を行い、
解析結果を表示装置１４に表示させて（ステップＳ３０
４）、動作を終了する。

【００４８】ここで、図１１ないし図１５を参照して、
本実施の形態においてウェーブレット平滑化後の時系列
データを時間微分することの優位性について説明する。
図１１（ａ）はウェーブレット平滑化後の時系列データ
を１階時間微分して得られた角速度の波形を示し、図１
１（ｂ）はその角速度のヒストグラムを示したものであ
る。図１０におけるステップＳ３０４では、例えばこれ
らの図に示したような表示を行う。一方、図１２（ａ）
は移動平均法による平滑化後の時系列データを１階時間
微分して得られた角速度の波形を示し、図１２（ｂ）は
その角速度のヒストグラムを示したものである。移動平
均法による平滑化後の時系列データから角速度を求めた
場合には、図１２（ａ）より、角速度の波形の判別が難
しいことが分かり、また、図１２（ｂ）より、角速度の
分布にばらつきが生じており、ノイズの効果が増強され
ていることが分かる。これに対し、ウェーブレット平滑
化後の時系列データから得られた角速度は、図１１
（ａ）に示したような波形となり、角速度の波形の判別
が容易であることが分かる。また、図１１（ｂ）より、
角速度の分布が滑らかになっており、ノイズが十分除去
されていることが分かる。

【００４９】図１３（ａ）はウェーブレット平滑化後の
時系列データを２階時間微分して得られた角加速度の波
形を示し、図１３（ｂ）はその角加速度のヒストグラム
を示したものである。図１０におけるステップＳ３０４
では、例えばこれらの図に示したような表示を行う。一
方、図１４（ａ）は移動平均法による平滑化後の時系列
データを２階時間微分して得られた角加速度の波形を示
し、図１４（ｂ）はその角加速度のヒストグラムを示し
たものである。移動平均法による平滑化後の時系列デー
タから角加速度を求めた場合には、図１４（ａ）より、
角加速度の波形の判別が難しいことが分かり、また、図
１４（ｂ）より、角加速度の分布にばらつきが生じてお
り、ノイズの効果が増強されていることが分かる。これ
に対し、ウェーブレット平滑化後の時系列データから得
られた角加速度は、図１３（ａ）に示したような波形と
なり、角加速度の波形の判別が容易であることが分か
る。また、図１３（ｂ）から、角加速度の分布が滑らか
になっており、ノイズが十分除去されていることが分か
る。

【００５０】図１５（ａ）はウェーブレット平滑化後の
時系列データの波形を示し、図１５（ｂ）は、図１５
（ａ）に示したウェーブレット平滑化後の時系列データ
を１階時間微分して角速度を求め、横軸に角度、縦軸に
角速度をとった位相空間上での（角度，角速度）の点の
軌跡（リサージュ図形）を描いたものである。図１０に
おけるステップＳ３０４では、例えば図１５（ｂ）に示
したような表示を行う。図１５（ｃ）は、本実施の形態
との比較のために、移動平均法による平滑化後の時系列
データを１階時間微分して角速度を求め、図１５（ｂ）
と同様の軌跡を描いたものである。なお、同様の例が、
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”の図８に示されている。図１
５（ｂ）に示したように、ウェーブレット平滑化後の時
系列データから求めた角速度の場合にはカオスのアトラ
クタ様の軌跡が描かれ、図１５（ｃ）に示したように、
移動平均法による平滑化後の時系列データから求めた角
速度の場合にはノイズ様の軌跡が描かれる。このことか
らも、ウェーブレット平滑化が、移動平均法による平滑
化に比べてよりノイズを除去できることが分かる。

【００５１】次に、図１６を参照して、図１５（ｂ）に
示したような位相空間上での（角度，角速度）の点の軌
跡の表示が眼球制御系の解析に有用であることを説明す
る。図１６（ａ），（ｂ）は共に位相空間上での（角
度，角速度）の点の軌跡を描いたものである。図１６
（ａ）ではアトラクタが小さくまとまっており、角度の
振幅も角速度の振幅も小さい。一方、図１６（ｂ）では
アトラクタに拡がりがある。一般に、生体信号としては
図１６（ｂ）の方が健康的な状態とされている。すなわ
ち、眼球制御系として適度な眼球運動があり、注視位置
も安定していることを意味する。このように、位相空間
上での（角度，角速度）の点の軌跡の表示を行うこと
で、眼球制御系の定性的な評価を直感的に行うことが可
能となる。なお、横軸に角度、縦軸に角加速度をとっ
て、（角度，角加速度）の点の軌跡を表示するようにし
ても良い。

【００５２】このように本実施の形態によれば、ウェー
ブレット平滑化後の時系列データを時間微分して時間微
分データを求めるようにしたので、移動平均法による平
滑化後の時系列を時間微分する場合に比べて精度の高い
時間微分データを得ることができる。なお、上記説明で
は、ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階およ
び２階時間微分して角速度および角加速度を求め、これ
らを適宜の方法で表示するようにしたが、３階時間微分
して角加速度の時間微分データを求めたり、あるいは４
階以上の時間微分データを求め、適宜の方法で表示する
ようにしても良い。本実施の形態におけるその他の構
成，動作および効果は第１の実施の形態と同様である。

【００５３】次に、本発明の第４の実施の形態について
説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後の
時系列データから視線の２次元的軌跡を求めると共に、
ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階以上時間
微分して時間微分データを求め、視線の２次元的軌跡上
に時間微分データをベクトルとして重ねて表示して、眼
球制御系の特性を解析するようにした例である。本実施
の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成
は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようにな
る。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１３は、
本発明における抽出手段、時間微分データ演算手段およ
び視線軌跡測定手段に対応する。

【００５４】図１７は、本実施の形態に係る眼球制御系
情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作で
は、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同
様に、測定によって得られた眼球運動の時系列データを
入力し（ステップＳ４０１）、この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Ｓ４０２）。次に、コンピュータ１３は、眼球制
御系の解析のために、平滑化後のデータから視線の２次
元的軌跡を計算し（ステップＳ４０３）、更に、平滑化
後のデータの１階以上の時間微分データを計算する（ス
テップＳ４０４）。次に、コンピュータ１３は、解析結
果の表示として、表示装置１４において、視線の２次元
的軌跡上に時間微分データをベクトルとして重ねて表示
して（ステップＳ４０５）、動作を終了する。

【００５５】図１８（ａ）は、本実施の形態による解析
結果の表示の一例を示したものである。この図は、図１
７のステップＳ４０４で、平滑化後の時系列データの２
階時間微分データすなわち角加速度を求め、ステップＳ
４０５で、横軸に水平方向の角度、縦軸に垂直方向の角
度をとった空間に視線の２次元的軌跡を表示すると共
に、この軌跡上に、各時刻における角加速度をベクトル
として重ねて表示したものである。図１８（ｂ）は、本
実施の形態との比較のために、移動平均法による平滑化
後の時系列データの２階時間微分データすなわち角加速
度を求め、図１８（ａ）と同様にして、視線の２次元的
軌跡上に角加速度をベクトルとして重ねて表示したもの
である。図１８（ｂ）に示したように、移動平均法によ
る平滑化後の時系列データから求めた角加速度の場合に
は、ベクトルの方向および絶対値にばらつきがあり不正
確である。これに対し、図１８（ａ）に示したように、
ウェーブレット平滑化後の時系列データから求めた角加
速度の場合には、視線の２次元的軌跡に沿って角加速度
が連続的に変化する様子が示され、軌跡の変化と整合す
る。

【００５６】次に、図１９を参照して、図１８（ａ）に
示したような表示方法が眼球制御系の解析に有用である
ことを説明する。図１９（ａ），（ｂ）は、略同一の大
きさの振幅を持つウェーブレット平滑後の２種類の時系
列データについて、それぞれ、角加速度を求め、視線の
２次元的軌跡上に角加速度をベクトルとして重ねて表示
したものである。これらの図から、（ａ）に比べて
（ｂ）の方が、角加速度のベクトルの絶対値が総じて大
きいことが分かる。これは、略同一の振幅と形状を持つ
視線の軌跡であっても、角加速度すなわち眼球に加わる
力または力積が異なる場合があることを示している。こ
れらの力ないし力積は、眼球の運動を司る外眼筋に依る
ものであり、外眼筋の緊張度が高いほど、角加速度ベク
トルの大きさが大きいと推定される。すなわち、（ａ）
に比べて（ｂ）の方が外眼筋が緊張した状態であると推
定される。従って、本実施の形態による表示方法によっ
て表示された情報を観察することで、眼球制御系に働く
力あるいは負荷を推定することができ、その結果、視覚
疲労あるいは視覚的注意の程度等を定性的に推定、評価
することが可能となる。

【００５７】なお、上記説明では、視線の２次元的軌跡
上に角加速度をベクトルとして重ねて表示するようにし
たが、視線の２次元的軌跡上に角速度あるいは時系列デ
ータの３階以上の時間微分データをベクトルとして重ね
て表示するようにしても良い。本実施の形態におけるそ
の他の構成，動作および効果は第１の実施の形態と同様
である。

【００５８】次に、本発明の第５の実施の形態について
説明する。本実施の形態は、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、あ
るいは瞬き部分を検出するようにしたものである。本実
施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本的な構成
は、第１の実施の形態と同様に図１に示したようにな
る。

【００５９】図２０（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。眼球運動の測
定では、瞬きの検出と瞬きの除去の２点が重要であり、
本実施の形態は、これらを行うものである。本実施の形
態では、第１ないし第４の実施の形態と同様に、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。これにより、図２０（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。この平滑後の時系列データは、第１ないし第４の実
施の形態と同様にして眼球制御系の解析に用いられる。

【００６０】また、図２０（ｃ）は、図２０（ａ）に示
したようなウェーブレット平滑化前の時系列データと図
２０（ｂ）に示したようなウェーブレット平滑化後の時
系列データとの差分をとったデータの波形を示したもの
である。このようにウェーブレット平滑化前後の時系列
データの差分をとることにより、瞬き部分４２を抽出す
ることができる。

【００６１】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
なると共に、眼球運動の時系列データから瞬き部分を容
易に検出することも可能となる。本実施の形態における
その他の構成，動作および効果は第１ないし第４の実施
の形態と同様である。

【００６２】次に、本発明の第６の実施の形態について
説明する。本実施の形態は、ウェーブレット平滑化後の
時系列データから視線の２次元的位置を求めると共に、
ウェーブレット平滑化後の時系列データを１階以上時間
微分して時間微分データを求め、更に、この時間微分デ
ータの３次の統計量であるスキューネス（ｓｋｅｗｎｅ
ｓｓ；歪度）を計算し、視線の２次元的位置上に、時間
微分データの３次の統計量をベクトルとして重ねて表示
して、眼球制御系の特性を解析するようにした例であ
る。本実施の形態に係る眼球制御系情報検出装置の基本
的な構成は、第１の実施の形態と同様に図１に示したよ
うになる。なお、本実施の形態におけるコンピュータ１
３は、本発明における抽出手段、視線位置測定手段、時
間微分データ演算手段および統計量演算手段に対応す
る。

【００６３】図２１は、本実施の形態に係る眼球制御系
情報検出装置の動作を示す流れ図である。この動作で
は、まず、コンピュータ１３は、第１の実施の形態と同
様に、測定によって得られた片眼または両眼の眼球運動
の時系列データを入力し（ステップＳ５０１）、この時
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Ｓ５０２）。次に、コンピュー
タ１３は、眼球制御系の解析のために、平滑化後のデー
タから視線の２次元的位置を計算し（ステップＳ５０
３）、次に、平滑化後のデータの１階以上の時間微分デ
ータを計算し（ステップＳ５０４）、更に、この時間微
分データの３次の統計量であるスキューネスを計算する
（ステップＳ５０５）。次に、コンピュータ１３は、解
析結果の表示として、表示装置１４において、視線の２
次元的位置上に、時間微分データの３次の統計量（スキ
ューネス）をベクトルとして重ねて表示して（ステップ
Ｓ５０６）、動作を終了する。

【００６４】ここで、本実施の形態において使用する３
次の統計量（スキューネス）について説明する。この３
次の統計量は、データの統計分布の偏り具合を表すもの
であり、具体的には、以下の式で表される。

【００６５】

【数５】（１／Ｎ）Σ［（ｘ_j −＜ｘ＞）／σ］³

【００６６】なお、上式において、Ｎはデータの個数、
ｘ_j は各データ、＜ｘ＞はデータｘ_j の平均値、σはデ
ータｘ_j の標準偏差を表し、Σは全てのｊについての総
和を意味する。

【００６７】図２２は、上述の３次の統計量を定性的に
説明するための説明図である。この図において、横軸は
データｘ_j の値（右方向が正方向、左方向が負方向）、
縦軸は頻度である。この図に示したように、データｘ_j
の分布が、正方向について大きな値を多く含む分布のと
きは３次の統計量は正の値をとり、負方向について大き
な値を多く含む分布のときは３次の統計量は負の値をと
る。

【００６８】次に、本実施の形態による眼球制御系の特
性を解析の具体例について説明する。この例では、被験
者に所定の位置に表示される指標を注視させて、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１００Ｈｚ）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。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。

【００６９】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。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オーダのダ
ウベシウズ（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）のマザーウェーブ
レットを用いて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。その後、コン
ピュータ１３は、平滑後のデータから視線の２次元的位
置を計算し、次に、平滑化後のデータを２階時間微分し
て注視時の眼球運動の角加速度を求め、この角加速度の
３次の統計量（スキューネス）を計算する。次に、コン
ピュータ１３は、解析結果の表示として、表示装置１４
において、視線の２次元的位置上に、角加速度の３次の
統計量をベクトルとして重ねて表示する。

【００７０】上述の眼球運動の測定条件は、以下の通り
である。眼球運動の測定方式には二重プルキニエ反射光
法を用い、片眼について測定する。サンプリング周波数
は１００Ｈｚ、測定時間は一つの指標につき５分間とす
る。Ａ／Ｄ変換および校正は、±１０ｄｅｇａｒｃ（角
度における度）を１２ビットで量子化して行う。頭部の
固定方法には、バイトボード（被験者の歯型を被験者に
噛ませて被験者の頭部を固定する治具）を使用する。指
標には、１ｍ前方に表示される１２ｍｉｎａｒｃ（角度
における分）の赤の指標を使用する。指標の方位は、正
面を固視する第１眼位（水平指標位置０，垂直指標位置
０）、第１眼位から視線をずらして上下左右を固視する
第２眼位（水平指標位置±６，垂直指標位置０），（水
平指標位置０，垂直指標位置±６）、および第１眼位か
ら視線をずらして斜め上方および斜め下方を固視する第
３眼位（水平指標位置±４．２４，垂直指標位置±４．
２４）とする。なお、指標位置の単位はｄｅｇａｒｃで
ある。被験者は成人男子２名とする。

【００７１】以上の測定条件によって眼球運動を測定
し、解析した結果の一例（被験者の１名についての解析
結果）を、図２３に示す。この図は、横軸に水平指標位
置、縦軸に垂直指標位置をとった空間に視線の２次元的
位置を丸印で表示すると共に、この視線の２次元的位置
上に、各指標注視時における眼球運動の巨視的な評価の
ために、各指標注視時における眼球運動の角加速度の大
域的なオフセットを表すものとして、各指標注視時にお
ける眼球運動の角加速度の３次の統計量をベクトルとし
て重ねて表示したものである。この結果から、ほとんど
の第２眼位および第３眼位に相当する位置の注視時に、
角加速度の３次の統計量のベクトルは略第１眼位方向を
向き、且つ第１眼位時に比べて大きな値を有しているこ
とが分かる。このことから、ほとんどの第２眼位および
第３眼位に相当する位置の注視時に、巨視的に見てわず
かながら、第１眼位方向への復元力を示唆する求心的な
加速度が現れていると言える。ただし、図２３に示した
例では、右および右下の眼位では瞬きが多く、解析不能
であった。

【００７２】このようにして、本実施の形態によれば、
視線の２次元的位置上に、眼球運動の角加速度の３次の
統計量のベクトルを重ねて表示することで、他の方法で
は、評価の難しい注視時の眼球運動に定常的に加わる微
小な加速度を評価することが可能となる。

【００７３】一方、正面以外の位置を注視し続けると、
視覚疲労が生じることが知られている。従って、本実施
の形態における眼球運動の解析方法は、従来の手法では
検出が困難であった視覚疲労の客観的な評価に応用可能
である。すなわち、例えば図２３に示した解析結果よ
り、正面以外の位置を注視し続けると、眼球運動の角加
速度の分布に第１眼位方向への偏りが発生し、眼球運動
の角加速度の３次の統計量が大きくなることが予想され
るので、眼球運動の角加速度の３次の統計量から視覚疲
労の程度を推定することができる可能性がある。

【００７４】このように本実施の形態によれば、ウェー
ブレット平滑化後の時系列データを時間微分して時間微
分データを求め、更に、この時間微分データの３次の統
計量（スキューネス）を計算し、視線の２次元的位置上
に、時間微分データの３次の統計量をベクトルとして重
ねて表示して、眼球制御系の特性を解析するようにした
ので、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化
を定量化することが可能となり、これにより、例えば視
覚疲労の程度の推定が可能となる。また、本実施の形態
によれば、視線の２次元的位置上に、時間微分データの
３次の統計量をベクトルとして重ねて表示するという表
示方法を採用することで、注視時における眼球運動の定
常的且つ微小な変化の定性的な評価が容易になる。

【００７５】なお、上記説明では、視線の２次元的位置
上に角加速度の３次の統計量をベクトルとして重ねて表
示するようにしたが、視線の２次元的位置上に角速度あ
るいは時系列データの３階以上の時間微分データの３次
の統計量をベクトルとして重ねて表示するようにしても
良い。本実施の形態におけるその他の構成，動作および
効果は第１の実施の形態と同様である。

【００７６】なお、本発明は上記各実施の形態に限定さ
れず、例えば、前出のＹｏｓｈｉｍａｔｓｕ，Ｈ. の文
献に記載されているように、左右の各眼球について、そ
れぞれ、眼球運動の水平方向成分および垂直方向成分の
一方または両方の時系列データを同時に測定し、ウェー
ブレット平滑化を行った後、左右の各眼球の眼球運動間
の相互相関を求め、この相互相関あるいはその時間依存
性を解析して、両眼の眼球制御系を含むシステムとして
の総合的な指標を得るようにしても良い。

【００７７】また、本発明における眼球制御系の時系列
データは、上記各実施の形態で示したような眼球運動の
時系列データに限定されない。例えば、文献「Ｗ．Ｎ．
Ｃｈａｒｍａｎ：“Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ
ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎ：ａ ｒｅｖｉｅｗ”，Ｏ
ｐｈｔｈａｌ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．Ｏｐｔ.,１９８８，Ｖ
ｏｌ．８，第１５３〜１６４ページ」によると、眼球の
焦点調節にも、眼球運動の場合の固視微動に相当する微
震運動（調節微動）があり、ノイズとみなされている。
そこで、この焦点調節の微震運動の解析に本発明を適用
して、焦点調節における微震運動の時系列データを検出
し、ウェーブレット解析を用いて所望の成分を抽出し、
上記各実施の形態と同様にフラクタル次元の解析等を行
っても良い。

【００７８】また、文献「Ｓ．Ｆ．Ｓｔａｎｔｅｎ ａ
ｎｄ Ｌ．Ｓｔａｒｋ：ＩＥＥＥ．，ＢＭＥ−１３，第
１４０〜１５２ページ，１９６６年」によれば、通常の
瞳孔運動に２Ｈｚ程度の周波数で常に存在するノイズ成
分が確かめられている。そこで、この瞳孔運動の解析に
本発明を適用して、瞳孔運動の時系列データを検出し、
ウェーブレット解析を用いて所望の成分を抽出し、上記
各実施の形態と同様にフラクタル次元の解析等を行って
も良い。特に、瞳孔系は、自立神経系によりコントロー
ルされており、眼科領域に限らず、精神疾患の診断や各
種内科系疾患の治療効果の評価（定量化）に有用であ
る。

【００７９】

【発明の効果】以上説明したように請求項１ないし８の
いずれか１に記載の眼球制御系情報検出装置によれば、
眼球制御系の時系列データを検出し、ウェーブレット解
析を用いて、時系列データより所望の成分を抽出するよ
うにしたので、ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠
実な眼球制御系の情報を検出することが可能になるとい
う効果を奏する。

【００８０】また、請求項２記載の眼球制御系情報検出
装置によれば、ウェーブレット解析を用いて時系列デー
タを平滑化して高周波成分が除去された成分を抽出する
ようにしたので、請求項１記載の眼球制御系情報検出装
置の効果に加え、移動平均法による平滑化に比べて位相
についても所望の成分に忠実な眼球制御系の情報を検出
することが可能となり、その結果、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。

【００８１】また、請求項３記載の眼球制御系情報検出
装置によれば、ウェーブレット解析を用いて抽出された
成分についてフラクタル次元を演算するようにしたの
で、請求項１記載の眼球制御系情報検出装置の効果に加
え、フラクタル次元を用いて眼球制御系の特性の定量化
が可能となるという効果を奏する。

【００８２】また、請求項４記載の眼球制御系情報検出
装置によれば、フラクタル次元の時間依存性を解析する
ためのデータを求めるようにしたので、請求項３記載の
眼球制御系情報検出装置の効果に加え、フラクタル次元
の時間依存性を用いて眼球制御系の特性を解析すること
が可能となり、その結果、例えば視覚疲労の評価が可能
となるという効果を奏する。

【００８３】また、請求項５記載の眼球制御系情報検出
装置によれば、ウェーブレット解析を用いて、時系列デ
ータより高周波成分が除去された成分を抽出し、この成
分についての１階以上の時間微分データを求めるように
したので、請求項２記載の眼球制御系情報検出装置の効
果に加え、移動平均法による平滑化に比べて精度の高い
時間微分データを得ることができるという効果を奏す
る。

【００８４】また、請求項６記載の眼球制御系情報検出
装置によれば、２次元的な眼球運動の時系列データを検
出し、ウェーブレット解析を用いて、時系列データより
高周波成分が除去された成分を抽出し、抽出された成分
を用いて視線の２次元的軌跡を求めると共に、抽出され
た成分についての１階以上の時間微分データを求め、視
線の２次元的軌跡上に時間微分データをベクトルとして
重ねて表示するようにしたので、請求項１記載の眼球制
御系情報検出装置の効果に加え、移動平均法による平滑
化に比べて精度の高い時間微分データを得ることができ
ると共に、上記の表示方法により眼球制御系の特性の定
性的な解析が可能となり、例えば、眼球制御系に働く力
あるいは負荷を推定し、視覚疲労あるいは視覚的注意の
程度等を定性的に推定、評価することが可能となるとい
う効果を奏する。

【００８５】また、請求項７記載の眼球制御系情報検出
装置によれば、ウェーブレット解析を用いて、時系列デ
ータより高周波成分が除去された成分を抽出し、この成
分についての１階以上の時間微分データを求め、更に、
時間微分データの３次の統計量を求めるようにしたの
で、請求項１記載の眼球制御系情報検出装置の効果に加
え、注視時における眼球運動の定常的且つ微小な変化を
定量化することが可能となり、これにより、例えば視覚
疲労の程度の推定が可能となるという効果を奏する。

【００８６】また、請求項８記載の眼球制御系情報検出
装置によれば、２次元的な眼球運動の時系列データを検
出し、ウェーブレット解析を用いて、時系列データより
高周波成分が除去された成分を抽出し、抽出された成分
を用いて視線の２次元的位置を求めると共に、抽出され
た成分についての１階以上の時間微分データを求め、更
に、時間微分データの３次の統計量を演算し、視線の２
次元的位置上に３次の統計量をベクトルとして重ねて表
示するようにしたので、請求項７記載の眼球制御系情報
検出装置の効果に加え、注視時における眼球運動の定常
的且つ微小な変化の定性的な評価が容易になるという効
果を奏する。

【００８７】請求項９記載の眼球制御系の解析方法によ
れば、眼球制御系の時系列データを検出し、ウェーブレ
ット解析を用いて時系列データより所望の成分を抽出
し、抽出された成分についてフラクタル次元を演算し、
演算されたフラクタル次元を用いて眼球制御系の特性を
定量化するようにしたので、ノイズ成分が少なく且つ所
望の成分に忠実な眼球制御系の情報に基づいて、眼球制
御系の特性を精度良く定量化することが可能となるとい
う効果を奏する。

【００８８】請求項１０記載の眼球制御系の解析方法に
よれば、眼球制御系の時系列データを検出し、ウェーブ
レット解析を用いて時系列データより所望の成分を抽出
し、抽出された成分についてフラクタル次元を演算し、
演算されたフラクタル次元の時間依存性を解析すること
によって眼球制御系の特性を解析するようにしたので、
ノイズ成分が少なく且つ所望の成分に忠実な眼球制御系
の情報に基づいて、フラクタル次元の時間依存性を用い
て精度良く眼球制御系の特性を解析することが可能とな
り、その結果、例えば視覚疲労の評価が可能となるとい
う効果を奏する。

【００８９】請求項１１記載の眼球制御系の解析方法に
よれば、眼球制御系の時系列データを検出し、ウェーブ
レット解析を用いて、時系列データを平滑化して高周波
成分が除去された成分を抽出し、抽出された成分につい
ての１階以上の時間微分データを求め、この時間微分デ
ータを用いて眼球制御系の特性を解析するようにしたの
で、移動平均法による平滑化に比べて精度の高い時間微
分データを得ることができ、この時間微分データを用い
て精度良く眼球制御系の特性を解析することが可能とな
るという効果を奏する。

【００９０】請求項１２記載の眼球制御系の解析方法に
よれば、眼球制御系の時系列データを検出し、ウェーブ
レット解析を用いて、時系列データを平滑化して高周波
成分が除去された成分を抽出し、抽出された成分につい
ての１階以上の時間微分データを求め、この時間微分デ
ータの３次の統計量を演算し、この３次の統計量を用い
て眼球制御系の特性を解析するようにしたので、注視時
における眼球運動の定常的且つ微小な変化を定量化する
ことが可能となり、これにより、例えば視覚疲労の程度
の推定が可能となるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係る眼球制御系情
報検出装置の構成を示すブロック図である。

【図２】図１におけるセンサ部の構成を示す説明図であ
る。

【図３】本発明の第１の実施の形態に係る眼球制御系情
報検出装置の動作を示す流れ図である。

【図４】乱数からなる時系列データをウェーブレット平
滑化して得られたデータのパワースペクトルを示す特性
図である。

【図５】眼球運動の時系列データおよびそのウェーブレ
ット平滑化後のデータの各パワースペクトルを示す特性
図である。

【図６】眼球運動の時系列データに対するウェーブレッ
ト平滑化と移動平均法を用いた平滑化とを比較するため
の特性図である。

【図７】視線を大きく動かしたときに測定して得られた
眼球運動の時系列データの波形とその移動平均法による
平滑化後の波形を示す特性図である。

【図８】視線を大きく動かしたときに測定して得られた
眼球運動の時系列データの波形とそのウェーブレット平
滑化後の波形を示す特性図である。

【図９】本発明の第２の実施の形態に係る眼球制御系情
報検出装置の動作を示す流れ図である。

【図１０】本発明の第３の実施の形態に係る眼球制御系
情報検出装置の動作を示す流れ図である。

【図１１】ウェーブレット平滑化後の時系列データから
得られた角速度の波形とヒストグラムを示す説明図であ
る。

【図１２】移動平均法による平滑化後の時系列データか
ら得られた角速度の波形とヒストグラムを示す説明図で
ある。

【図１３】ウェーブレット平滑化後の時系列データから
得られた角加速度の波形とヒストグラムを示す説明図で
ある。

【図１４】移動平均法による平滑化後の時系列データか
ら得られた角加速度の波形とヒストグラムを示す説明図
である。

【図１５】ウェーブレット平滑化後の時系列データの波
形とウェーブレット平滑化後の時系列データに基づく位
相空間上での点の軌跡と移動平均法による平滑化後の時
系列データに基づく位相空間上での点の軌跡とを示す説
明図である。

【図１６】ウェーブレット平滑化後の時系列データに基
づく位相空間上での点の軌跡を示す説明図である。

【図１７】本発明の第４の実施の形態に係る眼球制御系
情報検出装置の動作を示す流れ図である。

【図１８】本発明の第４の実施の形態による解析結果の
表示の一例と比較例とを示す説明図である。

【図１９】本発明の第４の実施の形態による解析結果の
表示の例を示す説明図である。

【図２０】本発明の第５の実施の形態における眼球運動
の時系列データの波形とこの波形から瞬き部分を除去し
た波形および瞬き部分を抽出した波形を示す説明図であ
る。

【図２１】本発明の第６の実施の形態に係る眼球制御系
情報検出装置の動作を示す流れ図である。

【図２２】本発明の第６の実施の形態において使用する
３次の統計量について説明するための説明図である。

【図２３】本発明の第６の実施の形態による解析結果の
一例を示す説明図である。

【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 (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 眼球制御系の時系列データを検出する検
   出手段と、 ウェーブレット解析を用いて、前記検出手段によって検
   出された時系列データより所望の成分を抽出する抽出手
   段とを備えたことを特徴とする眼球制御系情報検出装
   置。
2. 【請求項２】 前記抽出手段は、前記検出手段によって
   検出された時系列データを平滑化して高周波成分が除去
   された成分を抽出することを特徴とする請求項１記載の
   眼球制御系情報検出装置。
3. 【請求項３】 前記抽出手段によって抽出された成分に
   ついてフラクタル次元を演算するフラクタル次元演算手
   段を備えたことを特徴とする請求項１記載の眼球制御系
   情報検出装置。
4. 【請求項４】 前記フラクタル次元演算手段によって演
   算されたフラクタル次元の時間依存性を解析するための
   データを求める時間依存性データ演算手段を備えたこと
   を特徴とする請求項３記載の眼球制御系情報検出装置。
5. 【請求項５】 前記抽出手段によって抽出された成分に
   ついての１階以上の時間微分データを求める時間微分デ
   ータ演算手段を備えたことを特徴とする請求項２記載の
   眼球制御系情報検出装置。
6. 【請求項６】 前記検出手段は、２次元的な眼球運動の
   時系列データを検出し、前記抽出手段は、前記検出手段
   によって検出された時系列データを平滑化して高周波成
   分が除去された成分を抽出し、更に、前記抽出手段によ
   って抽出された成分を用いて視線の２次元的軌跡を求め
   る視線軌跡測定手段と、前記抽出手段によって抽出され
   た成分についての１階以上の時間微分データを求める時
   間微分データ演算手段と、前記視線軌跡測定手段によっ
   て求められた視線の２次元的軌跡上に前記時間微分デー
   タ演算手段によって求められた時間微分データをベクト
   ルとして重ねて表示する表示手段とを備えたことを特徴
   とする請求項１記載の眼球制御系情報検出装置。
7. 【請求項７】 前記時間微分データ演算手段によって求
   められた時間微分データの３次の統計量を演算する統計
   量演算手段を備えたことを特徴とする請求項５記載の眼
   球制御系情報検出装置。
8. 【請求項８】 前記検出手段は、２次元的な眼球運動の
   時系列データを検出し、前記抽出手段は、前記検出手段
   によって検出された時系列データを平滑化して高周波成
   分が除去された成分を抽出し、更に、前記抽出手段によ
   って抽出された成分を用いて視線の２次元的位置を求め
   る視線位置測定手段と、前記抽出手段によって抽出され
   た成分についての１階以上の時間微分データを求める時
   間微分データ演算手段と、前記時間微分データ演算手段
   によって求められた時間微分データの３次の統計量を演
   算する統計量演算手段と、前記視線位置測定手段によっ
   て求められた視線の２次元的位置上に前記統計量演算手
   段によって演算された３次の統計量をベクトルとして重
   ねて表示する表示手段とを備えたことを特徴とする請求
   項１記載の眼球制御系情報検出装置。
9. 【請求項９】 眼球制御系の時系列データを検出し、ウ
   ェーブレット解析を用いて前記時系列データより所望の
   成分を抽出し、抽出された成分についてフラクタル次元
   を演算し、演算されたフラクタル次元を用いて眼球制御
   系の特性を定量化することを特徴とする眼球制御系の解
   析方法。
10. 【請求項１０】 眼球制御系の時系列データを検出し、
    ウェーブレット解析を用いて前記時系列データより所望
    の成分を抽出し、抽出された成分についてフラクタル次
    元を演算し、演算されたフラクタル次元の時間依存性を
    解析することによって眼球制御系の特性を解析すること
    を特徴とする眼球制御系の解析方法。
11. 【請求項１１】 眼球制御系の時系列データを検出し、
    ウェーブレット解析を用いて前記時系列データを平滑化
    して高周波成分が除去された成分を抽出し、抽出された
    成分についての１階以上の時間微分データを求め、この
    時間微分データを用いて眼球制御系の特性を解析するこ
    とを特徴とする眼球制御系の解析方法。
12. 【請求項１２】 眼球制御系の時系列データを検出し、
    ウェーブレット解析を用いて前記時系列データを平滑化
    して高周波成分が除去された成分を抽出し、抽出された
    成分についての１階以上の時間微分データを求め、この
    時間微分データの３次の統計量を演算し、この３次の統
    計量を用いて眼球制御系の特性を解析することを特徴と
    する眼球制御系の解析方法。