WO2013008305A1 - 瞼検出装置 - Google Patents

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WO2013008305A1
WO2013008305A1 PCT/JP2011/065825 JP2011065825W WO2013008305A1 WO 2013008305 A1 WO2013008305 A1 WO 2013008305A1 JP 2011065825 W JP2011065825 W JP 2011065825W WO 2013008305 A1 WO2013008305 A1 WO 2013008305A1
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eyelid
face
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facial
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清人 埴田
嘉修 竹前
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トヨタ自動車株式会社
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face

Definitions

  • the present invention relates to wrinkle detection that detects the position of the upper and lower eyelids from a face image.
  • Patent Document 1 describes that an open / closed state of an eye is detected based on a wrinkle shape corresponding to a stored facial posture and a detected wrinkle shape.
  • Patent Document 1 has a problem that wrinkles cannot be accurately detected due to a disturbance caused by a red-eye phenomenon or glasses. For example, since an edge is generated around the red eye, there is a possibility that the edge is erroneously detected as the position of the upper and lower eyelids. Further, if the edge of the spectacle frame reflected in the face image is strong, this spectacle frame may be erroneously detected as the position of the upper and lower eyelids.
  • an object of the present invention is to provide a wrinkle detection device that can detect the position of the upper and lower eyelids with high accuracy against disturbance caused by a red-eye phenomenon or glasses.
  • the eyelid detection apparatus is an eyelid detection apparatus that detects the position of the upper and lower eyelids from a face image, and is a face estimated by fitting a facial feature point detected from the face image to a three-dimensional face model Based on the orientation, the position of the upper and lower eyelids is detected.
  • the face orientation can be estimated by matching the facial feature points to the three-dimensional face model. Since the range in which the upper and lower eyelids can exist is limited according to the face orientation, only the range in which the upper and lower eyelids can exist can be detected by detecting the position of the upper and lower eyelids based on the estimated face orientation in this way. The position of the upper and lower eyelids can be detected. As a result, it is possible to eliminate the influence of the red-eye phenomenon that occurs in the range where the upper and lower eyelids cannot exist and the disturbance caused by the glasses, so that the position of the upper and lower eyelids can be detected with high accuracy.
  • the angle range in the vertical direction for detecting vertical wrinkles can be limited according to the face orientation. Since the driver is gazing forward regardless of the face direction during driving, the range where the upper and lower eyelids exist is specified. Therefore, during driving, by restricting the vertical angle range for detecting vertical wrinkles according to the face orientation, the effects of red-eye phenomenon and eyeglass disturbances that occur in areas where the vertical wrinkles cannot exist are appropriately eliminated. be able to.
  • the face direction when the face direction is downward, it is preferable to increase the lower limit angle of the upper and lower eyelids than when the face direction is the front direction. In this way, when the face direction is downward, there is a high possibility that the line of sight is facing upward, so by setting the lower limit angle of the upper and lower eyelids higher than when the face direction is the front direction, It is possible to appropriately eliminate the influence of the red-eye phenomenon and the disturbance caused by the glasses that occur in a range that cannot exist.
  • the present invention it is possible to detect the position of the upper and lower eyelids with high accuracy against a disturbance caused by a red-eye phenomenon or glasses.
  • the eyelid detection device is mounted on a driving assistance control device that performs driving assistance control of a vehicle by estimating the drowsiness level of the driver from the degree of eye opening calculated from the position of the upper and lower eyelids.
  • the position of the upper and lower eyelids means the position of the upper eyelid and the position of the lower eyelid.
  • FIG. 1 is a diagram showing a block configuration of a wrinkle detection apparatus according to the embodiment.
  • the wrinkle detection device 1 includes an image sensor 10, a vehicle speed sensor 20, and an ECU (Electronic Control Unit) 30.
  • ECU Electronic Control Unit
  • the image sensor 10 is a sensor that images a driver's face.
  • the image sensor 10 for example, a CCD camera fixed to a steering column of a vehicle is used.
  • An image (face image) captured by the image sensor 10 is composed of image information representing the position and color information of each pixel. Then, the image sensor 10 outputs image information of the captured image to the ECU 30.
  • the vehicle speed sensor 20 is a sensor that measures the vehicle speed of the vehicle.
  • the vehicle speed sensor 20 measures the vehicle speed of the vehicle, for example, by measuring the rotational speed of each wheel of the vehicle. Then, the vehicle speed sensor 20 outputs the measured vehicle speed to the ECU 30.
  • the ECU 30 is a computer of an automotive device that performs electronic control, and includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and an input / output interface. .
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the ECU 30 is connected to the image sensor 10 and the vehicle speed sensor 20, and includes a vehicle speed determination unit 31, a face position / face feature point detection unit 32, a face posture estimation unit 33, a heel range setting unit 34, and a heel detection unit 35. ing.
  • the vehicle speed determination unit 31 has a function of determining whether or not the vehicle is traveling. For example, when the vehicle speed output from the vehicle speed sensor 20 is higher than 0 km / h, the vehicle speed determination unit 31 determines that the vehicle is traveling.
  • the face position / face feature point detection unit 32 has a function of detecting a feature point of a driver's face from an image captured by the image sensor 10. More specifically, the face position / face feature point detection unit 32 first uses the entire image captured by the image sensor 10 as a search range, and uses a statistical method such as neural network or boosting. Discover the location. Then, the face position / face feature point detection unit 32 sets a face position area including the found face position, and determines a face feature point from the set face position area by a statistical method such as neural network or boosting. To detect. Examples of facial feature points include the right eye corner, right eye head, left eye corner, left eye head, nasal cavity center, and left and right mouth edges. The detection of each feature point of the face is not limited to this method, and other known methods may be used.
  • the face posture estimation unit 33 has a function of estimating the driver's face posture (face orientation) from the face feature points detected by the face position / face feature point detection unit 32. Specifically, the face posture estimation unit 33 first fits a 3D face model (3D face model) to the coordinate position of the face feature point detected by the face position / face feature point detection unit 32. Then, the face posture estimation unit 33 estimates the driver's face posture (face orientation) from the posture of the fitted 3D face model.
  • the 3D face model includes a 3D eyeball model, and it is also possible to represent the line-of-sight direction of the 3D eyeball model, the position of the upper and lower eyelids covering the 3D eyeball model, and the like.
  • the heel range setting unit 34 is based on the face posture estimated by the face posture estimation unit 33, and the upper heel presence range, which is a range where the upper heel position can exist, and the lower range, where the lower heel position can exist. It has a function to set the presence range.
  • a driver who is driving is considered to be gazing forward, regardless of the angle of the face in the vertical direction. For this reason, during driving, the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range are specified corresponding to the vertical angle of the face. Further, when driving, if the face is directed upward or downward, the angle at which the heel opens is narrower than when the face is directed to the front.
  • the eyelid range setting unit 34 sets the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range according to the face posture (face orientation) estimated by the face posture estimation unit 33.
  • the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range are represented by angle ranges in the three-dimensional eyeball model.
  • the eyelid range setting unit 34 converts the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range represented by the angle range in the three-dimensional eyeball model into the two-dimensional face position region set by the face position / face feature point detection unit 32. By projecting, the upper eyelid existing range and the lower eyelid existing range expressed in two dimensions are set as the face position region.
  • the hail detection unit 35 has a function of detecting the position of the upper and lower eyelids in the upper hail presence range and the lower hail presence range set by the hail range setting unit 34. More specifically, the eyelid detection unit 35 applies an Sobel filter, for example, to the face position region set by the face position / face feature point detection unit 32 to generate an edge image that is an image with enhanced edges. . Further, the eyelid detection unit 35 uses the eye corner and eye feature points detected by the face position / face feature point detection unit 32 as the start point and the end point in the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range set by the eyelid range setting unit 34. A plurality of curves to be projected onto the edge image.
  • Sobel filter for example
  • the eyelid detection unit 35 detects the position of the upper and lower eyelids from the intensity of the edge on the curve (pixel value of the edge image). In other words, the eyelid detection unit 35 detects the position of the upper and lower eyelids by collating a plurality of curves (upper and lower eyelid curve models) projected on the upper eyelid existence range and the lower eyelid existence range with the edge image.
  • the detection of the position of the upper and lower eyelids is not limited to this method, and other known methods may be used.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating wrinkle detection processing operation of the wrinkle detection device according to the embodiment.
  • the process shown in FIG. 2 is performed under the control of the ECU 30, and is repeatedly performed at a predetermined interval from the timing when the ignition is turned on until the ignition is turned off, for example.
  • the ECU 30 inputs an image of the driver imaged by the image sensor 10 (step S1).
  • step S1 an image F1 shown in FIG. 3 captured by the image sensor 10 is input.
  • FIG. 3 is an example of an image captured by the image sensor.
  • the ECU 30 determines whether or not the vehicle is traveling (step S2).
  • the vehicle speed determination unit 31 performs the process of step S2.
  • the vehicle speed determination unit 31 determines that the vehicle is traveling when the vehicle speed output from the vehicle speed sensor 20 is greater than 0 km / h, and travels when the vehicle speed output from the vehicle speed sensor 20 is 0 km / h. It is determined that it is not inside.
  • step S2 NO
  • the soot detection process is terminated.
  • step S3 the ECU 30 determines that the vehicle is running (step S2: YES)
  • the ECU 30 detects a face position / face feature point (step S3).
  • the face position / face feature point detection unit 32 performs the process of step S3.
  • the face position / face feature point detection unit 32 uses the entire image F1 input in step S1 as a search range to find a face position by a statistical method such as neural network or boosting.
  • the face position / face feature point detector 32 sets a face position region G1.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a face feature point detection method, and shows a face position region G1.
  • the face position area G1 is an area including the found face position, and is an area of the image F1.
  • the face position / face feature point detection unit 32 uses the set face position region G1 as a search range, and a statistical technique such as neural network or boosting, the right eye corner, right eye head, left eye corner, left eye head, nasal cavity center , Feature points such as left and right mouth edges are detected.
  • a statistical technique such as neural network or boosting, the right eye corner, right eye head, left eye corner, left eye head, nasal cavity center , Feature points such as left and right mouth edges are detected.
  • Step S4 is performed by the face posture estimation unit 33.
  • the face posture estimation unit 33 first fits the 3D face model to the coordinate position of the face feature point detected by the face position / face feature point detection unit 32 in step S3.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of a 3D face model.
  • the 3D face model the Ym direction along the vertical direction of the face, the Xm direction along the horizontal direction of the face, and the Zm direction along the front-back direction of the face are used.
  • the rotation around the Xm axis is the pitch
  • the rotation around the Zm axis is the roll.
  • the 3D face model holds the distance from the head rotation center for each feature point. Therefore, the face posture estimation unit 33 fits this 3D face model to the feature points of the face, and sets the position and rotation (yaw, pitch, roll) at the time of matching as the face posture at that time.
  • the method for estimating the face posture is not limited to this method, and other known methods may be used.
  • the face posture estimation unit 33 estimates the driver's face posture (face orientation) from the posture of the fitted 3D face model.
  • Step S5 is performed by the eyelid range setting unit 34.
  • the eyelid range setting unit 34 first sets the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range represented by the angle range in the three-dimensional eyeball model according to the face orientation estimated by the face posture estimation unit 33 in step S3.
  • FIG. 6 is a diagram showing a three-dimensional eyeball model when the face direction is the front direction.
  • FIG. 7 is a diagram showing a three-dimensional eyeball model when the face is facing upward.
  • FIG. 8 is a diagram showing a three-dimensional eyeball model when the face direction is downward.
  • O represents the eyeball center of the three-dimensional eyeball model
  • E Upr represents the upper eyelid
  • E Lwr represents the lower eyelid
  • ⁇ Upr represents the position of the upper eyelid
  • ⁇ Lwr indicates the position of the lower eyelid.
  • the upper eyelid existing range and the lower eyelid existing range described below are examples, and other values may be adopted.
  • the eyelid range setting unit 34 first determines whether the face direction estimated by the face posture estimation unit 33 in step S3 is a front direction, an upward direction, or a downward direction. In this determination, when the vertical angle when the face is facing directly in front is 0 °, the vertical angle when the face is in the range of ⁇ 10 ° to 10 ° is defined as the front direction. It is determined that the upward / downward angle of the face direction is greater than 10 °, the upward direction is determined, and when the upward / downward angle of the face direction is less than ⁇ 10 °, the downward direction is determined.
  • the eyelid range setting unit 34 determines that the face direction is the front direction, as shown in FIG. 6, the upper eyelid presence range where the upper eyelid position ⁇ Upr may exist is set to ⁇ 45 ° to 55 °. (-45 ° ⁇ ⁇ Upr ⁇ 55 °), and the range of the lower eyelid where the lower eyelid position ⁇ Lwr can exist is ⁇ 45 ° or more and ⁇ 15 ° or less ( ⁇ 45 ° ⁇ ⁇ Lwr ⁇ ⁇ 15 ° ).
  • the eyelid range setting unit 34 determines that the face direction is upward, as shown in FIG. 7, the upper eyelid presence range in which the upper eyelid position ⁇ Upr can exist is set to ⁇ 45 ° to 30 ° ( ⁇ 45 ° ⁇ ⁇ Upr ⁇ 30 °), and the range in which the lower eyelid position ⁇ Lwr can exist is ⁇ 45 ° to ⁇ 15 ° ( ⁇ 45 ° ⁇ ⁇ Lwr ⁇ ⁇ 15 °) Set to. That is, when it is determined that the face direction is upward, the upper limit angle of the upper eyelid presence range is made 25 ° smaller than when the face direction is determined to be the front direction.
  • the eyelid range setting unit 34 determines that the face direction is downward, as shown in FIG. 8, the upper eyelid presence range where the upper eyelid position ⁇ Upr may exist is set to ⁇ 30 ° to 55 ° ( -30 ° ⁇ ⁇ Upr ⁇ 55 °), and the range where the lower eyelid position ⁇ Lwr can exist is -30 ° or more and ⁇ 15 ° or less ( ⁇ 30 ° ⁇ ⁇ Lwr ⁇ ⁇ 15 °) Set to. That is, when it is determined that the face direction is downward, the lower limit angles of the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range are increased by 15 ° than when it is determined that the face direction is the front direction.
  • the eyelid range setting unit 34 next displays the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range represented by the angle range in the three-dimensional eyeball model.
  • the eyelid presence range is projected onto the two-dimensional face position region set by the face position / face feature point detection unit 32 in step S3, and the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range in the face position region are set.
  • the ECU 30 detects the position of the upper eyelid and the position of the lower eyelid in the upper eyelet existing range and the lower eyelid existing range set by the eyelid range setting unit 34 in step S5 (step S6).
  • the wrinkle detection unit 35 performs the process of step S6.
  • FIG. 9 is a schematic diagram for explaining a method for detecting upper and lower eyelids.
  • the wrinkle detection unit 35 applies, for example, a Sobel filter to the face position region G1 set by the face position / face feature point detection unit 32 in step S3 and emphasizes the edge.
  • An edge image G3 is generated.
  • the eyelid detection unit 35 includes a plurality of feature points of the corner of the eye and the eye detected in step S3 in the upper eyelet presence range and the lower eyelid presence range set by the eyelid range setting unit 34 in step S5. Project a curve. For example, a Bezier curve is used as the curve.
  • the eyelid detection unit 35 projects a curve as a candidate for the lower eyelid only in the lower eyelid existence range set by the eyelid range setting unit 34, and only in the upper eyelet existence range set by the eyelid range setting unit 34.
  • Project a curve as a candidate for the upper eyelid That is, the eyelid detection unit 35 does not project a curve as a candidate for the lower eyelid outside the lower eyelid presence range set by the eyelid range setting unit 34, and is outside the upper eyelet existence range set by the eyelid range setting unit 34. Do not project curves as candidates for upper armpits.
  • the curve q1 shown in FIG. 9 is not projected as a lower eyelid candidate because it is located above the lower eyelid existence range set by the eyelid range setting unit 34.
  • the curve q2 shown in FIG. 9 is not projected as an upper eyelid and lower eyelid candidate because it is located below the upper eyelid existing range and the lower eyelid existing range set by the eyelid range setting unit 34.
  • the curve q3 shown in FIG. 9 is positioned above the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range set by the eyelid range setting unit 34, and therefore is not projected as a candidate for the upper eyelid and the lower eyelid.
  • the eyelid detection unit 35 calculates the strength of the edge on the curve (pixel value of the edge image), and the curve with a strong edge strength is represented by the position of the upper eyelid.
  • the wrinkle detection process ends.
  • FIG. 10 is a schematic diagram for explaining erroneous detection of the position of the upper and lower eyelids.
  • FIG. 10 (a) when a red-eye phenomenon occurs at night, an unnecessary edge is generated near the red eye. Therefore, there is a possibility that the unnecessary edge generated near the red eye is erroneously detected as the position of the upper and lower eyelids. is there.
  • FIGS. 10B and 10C when the driver wears spectacles, the edge of the spectacle frame becomes strong, and this spectacle frame may be erroneously detected as the position of the upper and lower eyelids.
  • the eyelid detection unit 35 detects the position of the upper and lower eyelids in the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range set by the eyelid range setting unit 34, the position of the upper and lower eyelid positions as shown in FIG. False detection can be prevented.
  • the curve q1 shown in FIG. 9 is not projected as a lower eyelid candidate because it is located above the lower eyelid existence range set by the eyelid range setting unit 34. Therefore, as shown in FIG. An unnecessary edge generated in the vicinity is not erroneously detected as the position of the upper and lower eyelids. Further, the curve q2 shown in FIG.
  • the eyelid detection device 1 during driving, the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range in which the position of the upper and lower eyelids can exist are set according to the face orientation, Since the positions of the upper and lower eyelids are detected in the set upper eyelid presence range and lower eyelid presence range, it is possible to eliminate the influence of the red-eye phenomenon and the disturbance caused by the glasses occurring in the range where the upper and lower eyelids cannot exist. Thereby, the position of the upper and lower eyelids can be detected with high accuracy.
  • the position of the upper and lower eyelids can be detected appropriately.
  • the upper angle limit of the upper eyelid is lower in the upper eyelid presence range than when the face orientation is frontward, and when the face orientation is downward, the face orientation is frontward.
  • the eyelid range setting unit 34 sets the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range
  • the eyelid detection unit 35 detects the position of the upper and lower eyelids from the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range.
  • the position of the upper and lower eyelids may be detected by any means.
  • a range where the upper and lower eyelids can exist in the edge image is calculated from the face direction, and a curve that is a candidate for the upper and lower eyelids is projected in this range Good.
  • the eyelid range setting unit 34 sets the upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range represented by the angle range in the three-dimensional eyeball model
  • the two-dimensional upper eyelid presence range and the lower eyelid presence range are set.
  • the range has been described as being set in the face position area, a two-dimensional upper eyelid presence range and lower eyelid presence range may be directly set in the face position area.
  • It can be used as a wrinkle detection device that detects the position of the upper and lower eyelids from the face image.
  • SYMBOLS 1 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Haze detection apparatus, 10 ... Image sensor, 20 ... Vehicle speed sensor, 30 ... ECU, 31 ... Vehicle speed determination part, 32 ... Face position / face feature point detection part, 33 ... Face posture estimation part, 34 ... Haze range setting part , 35 ... wrinkle detection unit, F1 ... image, G1 ... face position area, G3 ... edge image.

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Abstract

　赤目現象や眼鏡などによる外乱に対しても高い精度で上下瞼の位置を検出することができる瞼検出装置を提供する。　画像センサ１０及び車速センサ２０に接続されたＥＣＵ３０は、車両の走行を判定する車速判定部３１と、ドライバの顔の特徴点を検出する顔位置・顔特徴点検出部３２と、顔位置・顔特徴点検出部３２が検出した顔の特徴点を３Ｄ顔モデルにフィッティングさせることによりドライバの顔向きを推定する顔姿勢推定部３３と、顔姿勢推定部３３が推定した顔姿勢に基づいて、上下瞼の位置が存在し得る範囲である上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定する瞼範囲設定部３４と、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲において上下瞼の位置を検出する瞼検出部３５と、を備える。

Description

瞼検出装置
　本発明は、顔画像から上下瞼の位置を検出する瞼検出に関する。
　従来、開眼状態の検出などを行うために、顔画像から上下瞼の位置を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、記憶された顔の姿勢に対応する瞼形状と検出された瞼の形状とに基づいて、眼の開閉状態を検出することが記載されている。
特開２００５－０７８３１１号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の技術は、赤目現象や眼鏡などによる外乱によっては、瞼を正確に検出することができないという問題がある。例えば、赤目の周囲にはエッジが発生するため、このエッジを上下瞼の位置として誤検出する可能性がある。また、顔画像に写り込んだ眼鏡フレームのエッジが強いと、この眼鏡フレームを上下瞼の位置として誤検出する可能性がある。
　そこで、本発明は、赤目現象や眼鏡などによる外乱に対しても高い精度で上下瞼の位置を検出することができる瞼検出装置を提供することを課題とする。
　本発明に係る瞼検出装置は、顔画像から上下瞼の位置を検出する瞼検出装置であって、顔画像から検出される顔の特徴点を三次元顔モデルに適合させることにより推定される顔向きに基づいて、上下瞼の位置を検出する。
　本発明に係る瞼検出装置によれば、顔の特徴点を三次元顔モデルに適合させることにより顔向きを推定することができる。そして、顔向きに応じて上下瞼の存在し得る範囲が制限されることから、このように推定された顔向きに基づいて上下瞼の位置を検出することで、上下瞼の存在し得る範囲のみから上下瞼の位置を検出することができる。これにより、上下瞼の存在し得ない範囲に生じる赤目現象や眼鏡による外乱による影響を排除することができるため、高精度に上下瞼の位置を検出することができる。
　また、顔向きから推定される上下瞼の曲線モデルを、顔画像のエッジが強調されたエッジ画像に照合させて上下瞼の位置を検出するものとすることができる。このように、顔向きから推定される上下瞼の曲線モデルをエッジ画像に照合させることで、上下瞼の位置を適切に検出することができる。
　また、運転中は、顔向きに応じて上下瞼を検出する上下方向の角度範囲を制限するものとすることができる。運転中は顔向きに関わらず前方を注視しているため、上下瞼の存在する範囲が特定される。そこで、運転中は、顔向きに応じて上下瞼を検出する上下方向の角度範囲を制限することで、上下瞼の存在し得ない範囲に生じる赤目現象や眼鏡による外乱による影響を適切に排除することができる。
　この場合、顔向きが上向きである場合は、顔向きが正面向きである場合よりも、上瞼の上限角度を低くすることが好ましい。このように、顔向きが上向きである場合は、視線を下に向けている可能性が高いため、顔向きが正面向きである場合よりも上瞼の上限角度を低くすることで、上下瞼の存在し得ない範囲に生じる赤目現象や眼鏡による外乱の影響を適切に排除することができる。
　また、顔向きが下向きである場合は、顔向きが正面向きである場合よりも、上下瞼の下限角度を高くすることが好ましい。このように、顔向きが下向きである場合は、視線を上に向けている可能性が高いため、顔向きが正面向きである場合よりも上下瞼の下限角度を高くすることで、上下瞼の存在し得ない範囲に生じる赤目現象や眼鏡による外乱の影響を適切に排除することができる。
　本発明によれば、赤目現象や眼鏡などによる外乱に対しても高い精度で上下瞼の位置を検出することができる。
実施形態に係る瞼検出装置のブロック構成を示した図である。 実施形態に係る瞼検出装置の赤目検出処理動作を示すフローチャートである。 画像センサが撮像した画像情報の一例を示した図である。 顔位置領域の一例を示した図である。 ３Ｄ顔モデルの一例を示す概要図である。 顔向きが正面向きである場合の三次元眼球モデルを示した図である。 顔向きが上向きである場合の三次元眼球モデルを示した図である。 顔向きが下向きである場合の三次元眼球モデルを示した図である。 上下瞼の検出方法を説明するための概要図である。 上下瞼の位置の誤検出を説明するための概要図である。
　以下、図面を参照して、本発明に係る瞼検出装置の実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
　本実施形態に係る瞼検出装置は、上下瞼の位置から算出される開眼度からドライバの眠気度を推定して車両の運転支援制御を行う運転支援制御装置などに搭載されるものである。なお、上下瞼の位置とは、上瞼の位置及び下瞼の位置をいう。
　図１は、実施形態に係る瞼検出装置のブロック構成を示した図である。図１に示すように、実施形態に係る瞼検出装置１は、画像センサ１０と、車速センサ２０と、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）３０と、を備えている。
　画像センサ１０は、ドライバの顔を撮像するセンサである。画像センサ１０としては、例えば、車両のステアリングコラムに固定されたＣＣＤカメラ等が用いられる。画像センサ１０が撮像した画像（顔画像）は、各画素の位置や色情報などを表す画像情報で構成されている。そして、画像センサ１０は、撮像した画像の画像情報をＥＣＵ３０へ出力する。
　車速センサ２０は、車両の車速を計測するセンサである。車速センサ２０は、例えば、車両の各車輪の回転速度を計測することで、車両の車速を計測する。そして、車速センサ２０は、計測した車速をＥＣＵ３０へ出力する。
　ＥＣＵ３０は、電子制御を行う自動車デバイスのコンピュータであり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ、及び入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。
　このＥＣＵ３０は、画像センサ１０及び車速センサ２０に接続されており、車速判定部３１、顔位置・顔特徴点検出部３２、顔姿勢推定部３３、瞼範囲設定部３４及び瞼検出部３５を備えている。
　車速判定部３１は、車両が走行しているか否かを判定する機能を有している。車速判定部３１は、例えば、車速センサ２０から出力された車速が０ｋｍ／ｈよりも高い場合は、車両が走行していると判定する。
　顔位置・顔特徴点検出部３２は、画像センサ１０が撮像した画像から、ドライバの顔の特徴点を検出する機能を有している。具体的に説明すると、顔位置・顔特徴点検出部３２は、まず、画像センサ１０が撮像した画像全体を探索範囲として、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）やブースティング（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）等の統計手法により顔位置を発見する。そして、顔位置・顔特徴点検出部３２は、この発見した顔位置を含む顔位置領域を設定し、この設定した顔位置領域から、ニューラルネットワークやブースティング等の統計手法により顔の特徴点を検出する。顔の特徴点としては、例えば、右目尻、右目頭、左目尻、左目頭、鼻腔中心、左右口端等が挙げられる。なお、顔の各特徴点の検出は、この手法に限られるものではなく、公知の他の手法を用いてもよい。
　顔姿勢推定部３３は、顔位置・顔特徴点検出部３２が検出した顔の特徴点から、ドライバの顔姿勢（顔向き）を推定する機能を有している。具体的に説明すると、顔姿勢推定部３３は、まず、顔位置・顔特徴点検出部３２が検出した顔の特徴点の座標位置に三次元顔モデル（３Ｄ顔モデル）をフィッティングさせる。そして、顔姿勢推定部３３は、このフィッティングさせた３Ｄ顔モデルの姿勢から、ドライバの顔姿勢（顔向き）を推定する。なお、３Ｄ顔モデルには三次元眼球モデルが含まれており、三次元眼球モデルの視線方向や三次元眼球モデルを覆う上下瞼の位置なども表すことが可能となっている。
　瞼範囲設定部３４は、顔姿勢推定部３３が推定した顔姿勢に基づいて、上瞼の位置が存在し得る範囲である上瞼存在範囲と、下瞼の位置が存在し得る範囲である下瞼存在範囲と、を設定する機能を有している。運転中のドライバは、顔向きを上下方向の如何なる角度に向けていても、前方を注視していると考えられる。このため、運転中は、顔向きの上下方向の角度に対応して、上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲が特定される。また、運転中は、顔を上方や下方に向けると、顔を正面に向けた場合に比べて、瞼の開く角度が狭くなる。そこで、瞼範囲設定部３４は、顔姿勢推定部３３が推定した顔姿勢（顔向き）に応じて、上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定する。この上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲は、三次元眼球モデルにおける角度範囲で表される。そして、瞼範囲設定部３４は、三次元眼球モデルにおける角度範囲で表された上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を、顔位置・顔特徴点検出部３２が設定した二次元の顔位置領域に投影することで、二次元で表された上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を顔位置領域に設定する。
　瞼検出部３５は、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲において、上下瞼の位置を検出する機能を有している。具体的に説明すると、瞼検出部３５は、顔位置・顔特徴点検出部３２が設定した顔位置領域に、例えばソーベルフィルタを適用して、エッジを強調した画像であるエッジ画像を生成する。また、瞼検出部３５は、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲において、顔位置・顔特徴点検出部３２が検出した目尻及び目頭の特徴点を始点及び終点とする複数の曲線をエッジ画像に投影する。そして、瞼検出部３５は、その曲線上のエッジの強度（エッジ画像の画素値）から、上下瞼の位置を検出する。すなわち、瞼検出部３５は、上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲に投影される複数の曲線（上下瞼の曲線モデル）をエッジ画像に照合させることで、上下瞼の位置を検出する。なお、上下瞼の位置の検出は、この手法に限られるものではなく、公知の他の手法を用いてもよい。
　次に、実施形態に係る瞼検出装置１の動作について説明する。図２は、実施形態に係る瞼検出装置の瞼検出処理動作を示すフローチャートである。図２に示す処理は、ＥＣＵ３０の制御により行われ、例えば、イグニッションオンされたタイミングからイグニッションオフされるまでの間、所定の間隔で繰返し行われる。
　図２に示すように、まず、ＥＣＵ３０は、画像センサ１０が撮像したドライバの画像を入力する（ステップＳ１）。ステップＳ１では、画像センサ１０が撮像した図３に示す画像Ｆ１を入力する。図３は、画像センサが撮像した画像の一例である。
　次に、ＥＣＵ３０は、車両が走行中であるか否かを判定する（ステップＳ２）。ステップＳ２の処理は、車速判定部３１が行う。車速判定部３１は、車速センサ２０から出力された車速が０ｋｍ／ｈよりも大きい場合は、走行中であると判定し、車速センサ２０から出力された車速が０ｋｍ／ｈである場合は、走行中ではないと判定する。
　そして、ＥＣＵ３０は、走行中ではないと判定すると（ステップＳ２：ＮＯ）、瞼検出処理を終了する。
　一方、ＥＣＵ３０は、走行中であると判定すると（ステップＳ２：ＹＥＳ）、次に、顔位置・顔特徴点を検出する（ステップＳ３）。ステップＳ３の処理は、顔位置・顔特徴点検出部３２が行う。顔位置・顔特徴点検出部３２は、まず、ステップＳ１で入力した画像Ｆ１の全体を探索範囲として、ニューラルネットワークやブースティング等の統計手法により顔位置を発見する。次に、顔位置・顔特徴点検出部３２は、顔位置領域Ｇ１を設定する。図４は、顔の特徴点検出方法を説明するための概要図であり、顔位置領域Ｇ１を示している。図４に示すように、顔位置領域Ｇ１は、この発見した顔位置を含む領域であり、画像Ｆ１の一領域である。そして、顔位置・顔特徴点検出部３２は、この設定した顔位置領域Ｇ１を探索範囲として、ニューラルネットワークやブースティング等の統計手法により、右目尻、右目頭、左目尻、左目頭、鼻腔中心、左右口端等の特徴点を検出する。
　次に、ＥＣＵ３０は、ステップＳ３で検出した顔の特徴点から、ドライバの顔姿勢（顔向き）を推定する（ステップＳ４）。ステップＳ４は、顔姿勢推定部３３が行う。顔姿勢推定部３３は、まず、ステップＳ３において顔位置・顔特徴点検出部３２が検出した顔の特徴点の座標位置に３Ｄ顔モデルをフィッティングさせる。
　図５は、３Ｄ顔モデルの一例を示す概要図である。図５に示すように、３Ｄ顔モデルでは、顔の上下方向に沿ったＹｍ方向、顔の左右方向に沿ったＸｍ方向、顔の前後方向に沿ったＺｍ方向とし、Ｙｍ軸周りの回転をヨー、Ｘｍ軸周りの回転をピッチ、Ｚｍ軸周りの回転をロールとしている。そして、３Ｄ顔モデルは、頭部回転中心からの距離を特徴点ごとに保持したものとなる。そこで、顔姿勢推定部３３は、この３Ｄ顔モデルを顔の特徴点にフィッティングさせて、最も一致するときの位置及び回転（ヨー、ピッチ、ロール）をその時点での顔姿勢とする。なお、顔姿勢の推定方法は、この手法に限られるものではなく、公知の他の手法を用いてもよい。そして、顔姿勢推定部３３は、このフィッティングさせた３Ｄ顔モデルの姿勢から、ドライバの顔姿勢（顔向き）を推定する。
　次に、ＥＣＵ３０は、ステップＳ３で推定した顔姿勢（顔向き）に基づいて上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定する（ステップＳ５）。ステップＳ５は、瞼範囲設定部３４が行う。瞼範囲設定部３４は、まず、ステップＳ３で顔姿勢推定部３３が推定した顔向きに応じて、三次元眼球モデルにおける角度範囲で表される上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定する。
　ここで、図６～図８を参照して、上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲の設定例について説明する。図６は、顔向きが正面向きである場合の三次元眼球モデルを示した図である。図７は、顔向きが上向きである場合の三次元眼球モデルを示した図である。図８は、顔向きが下向きである場合の三次元眼球モデルを示した図である。図６～図８において、Ｏは三次元眼球モデルの眼球中心を示しており、ＥＵｐｒは上瞼を示しており、ＥＬｗｒは下瞼、φＵｐｒは上瞼の位置を示しており、φＬｗｒは下瞼の位置を示している。なお、以下に説明する上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲は、一例であり、他の値を採用しても良い。
　瞼範囲設定部３４は、まず、ステップＳ３で顔姿勢推定部３３が推定した顔向きが、正面向き、上向き及び下向きの何れであるかを判定する。この判定は、顔向きが真正面を向いているときの上下方向の角度を０°とした場合に、顔向きの上下方向の角度が－１０°以上１０°以下の範囲にある場合を正面向きと判定し、顔向きの上下方向の角度が１０°よりも大きい場合を上向きと判定し、顔向きの上下方向の角度が－１０°よりも小さい場合を下向きと判定する。
　そして、瞼範囲設定部３４は、顔向きが正面向きであると判定すると、図６に示すように、上瞼の位置φＵｐｒが存在し得る上瞼存在範囲を、－４５°以上５５°以下（－４５°≦φＵｐｒ≦５５°）に設定し、下瞼の位置φＬｗｒが存在し得る下瞼存在範囲を、－４５°以上－１５°以下（－４５°≦φＬｗｒ≦－１５°）に設定する。
　また、瞼範囲設定部３４は、顔向きが上向きであると判定すると、図７に示すように、上瞼の位置φＵｐｒが存在し得る上瞼存在範囲を、－４５°以上３０°以下（－４５°≦φＵｐｒ≦３０°）に設定し、下瞼の位置φＬｗｒが存在し得る下瞼存在範囲を、－４５°以上－１５°以下（－４５°≦φＬｗｒ≦－１５°）に設定する。すなわち、顔向きが上向きであると判定した場合は、顔向きが正面向きであると判定した場合よりも、上瞼存在範囲の上限角度を２５°小さくする。
　また、瞼範囲設定部３４は、顔向きが下向きであると判定すると、図８に示すように、上瞼の位置φＵｐｒが存在し得る上瞼存在範囲を、－３０°以上５５°以下（－３０°≦φＵｐｒ≦５５°）に設定し、下瞼の位置φＬｗｒが存在し得る下瞼存在範囲を、－３０°以上－１５°以下（－３０°≦φＬｗｒ≦－１５°）に設定する。すなわち、顔向きが下向きであると判定した場合は、顔向きが正面向きであると判定した場合よりも、上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲の下限角度を１５°大きくする。
　このようにして、顔向きに対応した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定すると、瞼範囲設定部３４は、次に、三次元眼球モデルにおける角度範囲で表された上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を、ステップＳ３において顔位置・顔特徴点検出部３２が設定した二次元の顔位置領域に投影し、顔位置領域における上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定する。
　次に、ＥＣＵ３０は、ステップＳ５において瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲において、上瞼の位置及び下瞼の位置を検出する（ステップＳ６）。ステップＳ６の処理は、瞼検出部３５が行う。
　ここで、図９を参照して、ステップＳ４における上下瞼の検出方法について説明する。図９は、上下瞼の検出方法を説明するための概要図である。図９に示すように、瞼検出部３５は、ステップＳ３において顔位置・顔特徴点検出部３２が設定した顔位置領域Ｇ１に対して、例えばソーベルフィルタを適用して、エッジを強調した画像であるエッジ画像Ｇ３を生成する。次に、瞼検出部３５は、ステップＳ５において瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲において、ステップＳ３で検出した目尻及び目頭の特徴点を始点及び終点とする複数の曲線を投影する。曲線として、例えば、ベジェ曲線が用いられる。このとき、瞼検出部３５は、瞼範囲設定部３４が設定した下瞼存在範囲にのみ、下瞼の候補としての曲線を投影し、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲にのみ、上瞼の候補としての曲線を投影する。すなわち、瞼検出部３５は、瞼範囲設定部３４が設定した下瞼存在範囲外に、下瞼の候補としての曲線を投影せず、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲外に、上瞼の候補としての曲線を投影しない。例えば、図９に示した曲線ｑ１は、瞼範囲設定部３４が設定した下瞼存在範囲よりも上側に位置するため、下瞼の候補として投影しない。また、図９に示した曲線ｑ２は、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲よりも下側に位置するため、上瞼及び下瞼の候補として投影しない。また、図９に示した曲線ｑ３は、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲よりも上側に位置するため、上瞼及び下瞼の候補として投影しない。
　このようにしてエッジ画像Ｇ３に複数の曲線を投影すると、瞼検出部３５は、その曲線上のエッジの強度（エッジ画像の画素値）を算出し、エッジ強度の強い曲線を、上瞼の位置を示す上瞼曲線及び下瞼の位置を示す下瞼曲線として検出する。そして、瞼検出処理を終了する。
　ここで、図１０を参照して、瞼範囲設定部３４が上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定せずに、瞼検出部３５が上下瞼の位置を検出する場合について説明する。図１０は、上下瞼の位置の誤検出を説明するための概要図である。図１０（ａ）に示すように、夜間に赤目現象が発生すると、赤目付近に不要なエッジが発生するため、この赤目付近に発生した不要なエッジを上下瞼の位置として誤検出する可能性がある。また、図１０（ｂ）及び（ｃ）に示すように、ドライバが眼鏡をかけていると、眼鏡フレームのエッジが強くなるため、この眼鏡フレームを上下瞼の位置として誤検出することがある。
　しかしながら、本実施形態では、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲において瞼検出部３５が上下瞼の位置を検出するため、図１０に示すような上下瞼の位置の誤検出を防止することができる。例えば、図９に示す曲線ｑ１は、瞼範囲設定部３４が設定した下瞼存在範囲よりも上側に位置することから下瞼の候補として投影されないため、図１０（ａ）に示すように、赤目付近に発生した不要なエッジを上下瞼の位置として誤検出することがない。また、図９に示す曲線ｑ２は、瞼範囲設定部３４が設定した下瞼存在範囲よりも下側に位置することから下瞼の候補として投影されないため、図１０（ｂ）に示すように、下側の眼鏡フレームを下瞼の位置として誤検出することがない。また、図９に示す曲線ｑ３は、瞼範囲設定部３４が設定した上瞼存在範囲よりも上側に位置することから上瞼の候補として投影されないため、図１０（ｃ）に示すように、上側の眼鏡フレームを上瞼の位置として誤検出することがない。
　以上説明したように、本実施形態に係る瞼検出装置１によれば、運転中は、顔向きに応じて上下瞼の位置が存在し得る上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定し、この設定した上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲において上下瞼の位置を検出するため、上下瞼の存在し得ない範囲に生じる赤目現象や眼鏡による外乱による影響を排除することができる。これにより、高精度に上下瞼の位置を検出することができる。
　そして、上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲において上下瞼の候補となる曲線をエッジ画像に照合させることで、上下瞼の位置を適切に検出することができる。
　また、顔向きが上向きである場合は、顔向きが正面向きである場合よりも上瞼存在範囲における上瞼の上限角度を低くし、顔向きが下向きである場合は、顔向きが正面向きである場合よりも上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲における上下瞼の下限角度を高くすることで、上下瞼の存在し得ない範囲に生じる赤目現象や眼鏡による外乱の影響を適切に排除することができる。
　以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、瞼範囲設定部３４が上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定し、瞼検出部３５が上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲から上下瞼の位置を検出するものとして説明したが、顔向きに基づいて上下瞼の位置を検出することができれば、如何なる手段により上下瞼の位置を検出するものとしてもよい。例えば、上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定することなく、顔向きからエッジ画像における上下瞼の存在し得る範囲を算出し、この範囲において上下瞼の候補となる曲線を投影するものとしてもよい。
　また、上記実施形態では、瞼範囲設定部３４が、三次元眼球モデルにおける角度範囲で表される上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を設定した後、二次元の上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を顔位置領域に設定するものとして説明したが、直接、二次元の上瞼存在範囲及び下瞼存在範囲を顔位置領域に設定するものとしてもよい。
　顔画像から上下瞼の位置を検出する瞼検出装置として利用可能である。
　１…瞼検出装置、１０…画像センサ、２０…車速センサ、３０…ＥＣＵ、３１…車速判定部、３２…顔位置・顔特徴点検出部、３３…顔姿勢推定部、３４…瞼範囲設定部、３５…瞼検出部、Ｆ１…画像、Ｇ１…顔位置領域、Ｇ３…エッジ画像。

Claims (5)

  1. 　顔画像から上下瞼の位置を検出する瞼検出装置であって、
    　前記顔画像から検出される顔の特徴点を三次元顔モデルに適合させることにより推定される顔向きに基づいて、上下瞼の位置を検出する、瞼検出装置。
  2. 　前記顔向きから推定される上下瞼の曲線モデルを、前記顔画像のエッジが強調されたエッジ画像に照合させて上下瞼の位置を検出する、請求項１に記載の瞼検出装置。
  3. 　運転中は、前記顔向きに応じて上下瞼を検出する上下方向の角度範囲を制限する、請求項２に記載の瞼検出装置。
  4. 　前記顔向きが上向きである場合は、前記顔向きが正面向きである場合よりも、上瞼の上限角度を低くする、請求項３に記載の瞼検出装置。
  5. 　前記顔向きが下向きである場合は、前記顔向きが正面向きである場合よりも、上下瞼の下限角度を高くする、請求項３に記載の瞼検出装置。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107862732A (zh) * 2017-11-08 2018-03-30 清华大学 实时的三维眼皮重建方法及装置
WO2021024905A1 (ja) * 2019-08-02 2021-02-11 オムロン株式会社 画像処理装置、モニタリング装置、制御システム、画像処理方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体
JP2021166107A (ja) * 2015-08-21 2021-10-14 マジック リープ, インコーポレイテッドMagic Leap, Inc. 眼ポーズ測定を用いた眼瞼形状推定
JP2022513978A (ja) * 2018-12-26 2022-02-09 巽騰（広東）科技有限公司 表情グループに基づく操作決定方法、装置及び電子機器

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2988486B1 (en) * 2013-04-17 2020-03-11 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Selection of a suitable image for receiving on-screen control
KR101613091B1 (ko) * 2014-04-24 2016-04-20 한국과학기술연구원 시선 추적 장치 및 방법
CN105701445A (zh) * 2014-12-15 2016-06-22 爱信精机株式会社 判定装置及判定方法
WO2016131075A1 (en) * 2015-02-20 2016-08-25 Seeing Machines Limited Glare reduction
CN105125174A (zh) * 2015-08-03 2015-12-09 刘天键 一种可重构眼镜式疲劳检测设备及软件处理方法
CN108369653B (zh) 2015-10-16 2021-12-14 奇跃公司 使用眼睛特征的眼睛姿态识别
CN105662407A (zh) * 2015-12-31 2016-06-15 清华大学苏州汽车研究院（吴江） 一种基于表面肌电技术的驾驶员疲劳检测系统
CN105726046B (zh) * 2016-01-29 2018-06-19 西南交通大学 一种驾驶员警觉度状态检测方法
CN106446766A (zh) * 2016-07-25 2017-02-22 浙江工业大学 一种视频中人脸特征点的稳定检测方法
CN111559382B (zh) * 2020-05-09 2021-11-02 Oppo广东移动通信有限公司 车辆行驶控制方法及装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011125620A (ja) * 2009-12-21 2011-06-30 Toyota Motor Corp 生体状態検出装置

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3293308B2 (ja) * 1994-03-10 2002-06-17 三菱電機株式会社 人物状態検出装置
JP4469476B2 (ja) * 2000-08-09 2010-05-26 パナソニック株式会社 眼位置検出方法および眼位置検出装置
US6664956B1 (en) * 2000-10-12 2003-12-16 Momentum Bilgisayar, Yazilim, Danismanlik, Ticaret A. S. Method for generating a personalized 3-D face model
JP4471607B2 (ja) 2003-08-29 2010-06-02 富士通株式会社 眼の追跡装置、眼の状態判定装置及びコンピュータプログラム
JP2006260397A (ja) * 2005-03-18 2006-09-28 Konica Minolta Holdings Inc 開眼度推定装置
US20070127787A1 (en) * 2005-10-24 2007-06-07 Castleman Kenneth R Face recognition system and method
JP4137969B2 (ja) * 2006-12-04 2008-08-20 アイシン精機株式会社 眼部検出装置、眼部検出方法及びプログラム
JP4895797B2 (ja) * 2006-12-26 2012-03-14 アイシン精機株式会社 瞼検出装置、瞼検出方法及びプログラム
JP4895847B2 (ja) * 2007-02-08 2012-03-14 アイシン精機株式会社 瞼検出装置及びプログラム
US8045766B2 (en) * 2007-02-16 2011-10-25 Denso Corporation Device, program, and method for determining sleepiness
JP4375420B2 (ja) * 2007-03-26 2009-12-02 株式会社デンソー 眠気警報装置、及びプログラム
JP4966816B2 (ja) * 2007-10-25 2012-07-04 株式会社日立製作所 視線方向計測方法および視線方向計測装置
JP2009245338A (ja) 2008-03-31 2009-10-22 Secom Co Ltd 顔画像照合装置
JP2010033305A (ja) * 2008-07-29 2010-02-12 Hitachi Ltd 画像情報処理方法、及び装置
JP5585648B2 (ja) * 2010-03-23 2014-09-10 アイシン精機株式会社 覚醒度判定装置、覚醒度判定方法及びプログラム
JP4893862B1 (ja) * 2011-03-11 2012-03-07 オムロン株式会社 画像処理装置、および画像処理方法
WO2012140782A1 (ja) * 2011-04-15 2012-10-18 アイシン精機株式会社 瞼検出装置、瞼検出方法及びプログラム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011125620A (ja) * 2009-12-21 2011-06-30 Toyota Motor Corp 生体状態検出装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021166107A (ja) * 2015-08-21 2021-10-14 マジック リープ, インコーポレイテッドMagic Leap, Inc. 眼ポーズ測定を用いた眼瞼形状推定
JP7231676B2 (ja) 2015-08-21 2023-03-01 マジック リープ， インコーポレイテッド 眼ポーズ測定を用いた眼瞼形状推定
CN107862732A (zh) * 2017-11-08 2018-03-30 清华大学 实时的三维眼皮重建方法及装置
CN107862732B (zh) * 2017-11-08 2020-06-19 清华大学 实时的三维眼皮重建方法及装置
JP2022513978A (ja) * 2018-12-26 2022-02-09 巽騰（広東）科技有限公司 表情グループに基づく操作決定方法、装置及び電子機器
WO2021024905A1 (ja) * 2019-08-02 2021-02-11 オムロン株式会社 画像処理装置、モニタリング装置、制御システム、画像処理方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体
JP2021026420A (ja) * 2019-08-02 2021-02-22 オムロン株式会社 画像処理装置、モニタリング装置、制御システム、画像処理方法、及びコンピュータプログラム

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