(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画面上に表示される文字情報等を注視する観察者の視線を検出する視線検出手段と、
前記視線検出手段によって検出された前記観察者の複数の視線検出位置の分散に基づく統計データに応じて前記観察者の視線検出精度を求め、当該視線検出精度に応じて指標の大きさを小さく、ピッチを狭く、注視エリアを小さくする処理のうちの少なくとも１つを実行するように制御する制御手段とを具備したことを特徴とする表示装置。
【請求項２】
前記観察者の判別を行う判別手段と、前記観察者の統計データを計算して保存する保存手段と、視線精度個人差に応じて選択可能な拡大倍率を判別して学習する学習手段と、前記観察者に該当する統計データに応じて指標表示の拡大倍率を選択する選択手段とを具備したことを特徴とする請求項１記載の表示装置。
【請求項３】
前記視線検出精度を向上させるための個人差補正機能を具備したことを特徴とする請求項１記載の表示装置。
【請求項４】
前記視線検出精度を向上させるための自動学習型個人差補正機能を具備したことを特徴とする請求項１記載の表示装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ヘッドマウントディスプレイやビデオカメラのファインダ、スチルカメラのファインダ等の表示装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の表示装置において、画面上を移動しながら表示される文字情報等を注視する観察者の視線を検出する方法が種々提案されている。
【０００３】
その１つを図７〜図１０を用いて説明する。
【０００４】
図７はイメージセンサに投影された眼球像の概略図、図８は同イメージセンサの出力強度図、図９は視線検出方法の原理を示す上面図、図１０は同側面図を示す。
【０００５】
図９及び図１０において、８０６ａ、８０６ｂは観察者に対して不感の赤外光を放射する発光ダイオード（ＩＲＥＤ）等の光源であり、各光源８０６ａ、８０６ｂは結像レンズ８１１の光軸に対して図９に示すようにｘ方向（水平方向）に略対称に、また、ｙ方向（垂直方向）には図１０に示すようにやや下側に配置され、観察者の眼球８０８を発散照明している。該眼球８０８で反射した照明光の一部は結像レンズ８１１によってイメージセンサ８１２に結像するようになっている。
【０００６】
次に図７〜図１０を用いて視線の検出方法を説明する。
【０００７】
まず、水平面で考えると、図９及び図１０において一方の光源８０６ｂより放射された赤外光は、観察者の眼球８０８の角膜８１０を照明する。このとき角膜８１０の表面で反射した赤外光により形成される角膜反射像（虚像）ｄは、図９及び図１０の結像レンズ８１１により集光され、イメージセンサ８１２上の位置ｄ′に結像する。同様に他方の光源８０６ａより放射された赤外光は眼球の角膜８１０を照明する。このとき角膜８１０の表面で反射した赤外光により形成された角膜反射像（虚像）ｅは、結像レンズ８１１により集光され、イメージセンサ８１２上の位置ｅ′に結像する。また虹彩８０４の端部ａ、ｂからの光束は結像レンズ８１１を介してイメージセンサ８１２上の位置ａ′、ｂ′に該端部ａ、ｂの像を結像する。結像レンズ８１１の光軸に対する眼球８０８の光軸の回転角θが小さい場合、虹彩８０４の端部ａ、ｂのｘ座標をｘａ、ｘｂとすると、ｘａ、ｘｂはイメージセンサ８１２上で多数点求めることが出来る（図７の×印ａ）。そこで、まず、円の最小自乗法にて瞳孔中心ｘｃ８０３を算出する。
【０００８】
一方、角膜８１０の曲率中心ｏのｘ座標をｘｏとすると、眼球８０８の光軸に対する回転角θｘは、下記（１）式となる。
【０００９】
ｏｃ＊ｓｉｎθｘ＝ｘｃ−ｘｏ          （１）
また、角膜反射像ｄとｅとの中点ｋに所定の補正値δｘを考慮してｘｏを求めると、下記（２）式となる。
【００１０】
ｘｋ＝（ｘｄ＋ｘｅ）／２
ｘｏ＝（ｘｄ＋ｘｅ）／２＋δｘ        （２）
ここで、δｘは装置の設置方法／眼球距離等から幾何学的に求められる数値であり、その算出方法は省略する。よって、（１）式を（２）式へ代入して回転角θｘを求めると、下記（３）式となる。
【００１１】
θｘ＝ａｒｃｓｉｎ［［ｘｃ−｛（ｘｄ＋ｘｅ）／２＋δｘ｝］／ｏｃ］    （３）
更に、図９及び図１０のイメージセンサ８１２上に投影された各々の特徴点の座標の記号に「′」をつけて書き換えると、下記（４）式となる。
【００１２】
0003639660.tif 000002
ここで、βは図９及び図１０の結像レンズ８１１に対する眼球の距離ｓｚｅにより決まる倍率で、実際は角膜反射像の間隔｜ｘｄ′−ｘｅ′｜の関数として求められる。
【００１３】
垂直面で考えると図９及び図１０のような構成となる。ここで２個のＩＲＥＤ８０６ａ、８０６ｂにより生じる角膜反射像は同位置に発生し、これをｉとする。眼球の回転角θｙの算出方法は水平面の時とほぼ同一であるが、上記（２）式のみ異なり、角膜曲率中心ｏのｙ座標をｙｏとすると、下記（５）式となる。
【００１４】
ｙｏ＝ｙｉ＋δｙ          （５）
ここで、δｙは装置の配置方法、眼球距離等から幾何学に求められる数値であり、その算出方法は省略する。依って、垂直方向の回転角θｙは、下記（６）式となる。
【００１５】
θｙ＝ａｒｃｓｉｎ［［ｙｃ′−（ｙｉ′＋δｙ′）］／ｏｃ／β］        （６）
となる。
【００１６】
更に、ビデオカメラのファインダの場合、画面上の位置座標（ｘｎ、ｙｎ）はファインダ光学系で決まる定数ｍを用いると、水平面上、垂直面上それぞれ、下記（７）式、及び（８）式となる。
【００１７】
ｘｎ＝ｍ＊ａｒｃｓｉｎ［［ｘｃ′−｛（ｘｄ′＋ｘｅ′）／２＋δｘ′｝］／ｏｃ／β］      （７）
ｙｎ＝ｍ＊ａｒｃｓｉｎ［［ｙｃ′−（ｙｉ′＋δｙ′）］／ｏｃ／β］    （８）
図７〜図１０で明らかなように、瞳孔エッヂの検出はイメージセンサ８１２の出力波形の立ち上がりｘｂ′、立ち下がりｘａ′を利用する。また、角膜反射像の座標は鋭い立ち上がり部ｘｅ′及びｘｄ′を利用する。
【００１８】
次に視線検出機能をポインティングデバイスとして利用したパーソナルコンピュータ（パソコン）のヘッドマウントディスプレイについて、図１１及び図１２を用いて説明する。
【００１９】
図１１はヘッドマウントディスプレイの構成を示すブロック図であり、同図において、１１１０はヘッドマウントディスプレイユニットで、ゴーグル、メガネ等のような形状で、使用者の目の近傍に固定されるようになっている。また１１０８は液晶表示素子、１１０９は液晶表示回路で、パソコン画面の表示を行う。更に、１１０７は特殊なプリズム、１１０１は観察者の目であり、プリズム１１０７により、前記液晶画面が拡大されて観察者の目１１０１に観察される。
【００２０】
プリズム１１０７は、第１の光学作用面ａ、第２の光学作用面ｂ、第３の光学作用面ｃを有し、全体として正の屈折力を有する観察光学系である。また、１１０２は眼球を照明する赤外発光ダイオードで、光軸を含み紙面に平行な平面に対して対称に２個、少なくとも１対の光源を観察者の目１１０１の下方から該観察者の目１１０１を照明するように配置されている。１１０３は観察者の目１１０１及び角膜反射像を縮小結像する結像レンズ系で、レンズ１１０３ａ，１１０３ｂを有する。１１０４は前記像を検出するイメージセンサーである。プリズム１１０７の第２光学作用面ｂは、観察者の目１１０１の上下方向に傾斜しており、液晶表示素子１１０８は観察者の目１１０１の上方（または下方）に配置されている。
【００２１】
図１２は、プリズム１１０７の第２の光学作用面ｂから見た側面図であり、第２の光学作用面ｂには、光を反射するための反射層（斜線部）が設けられており、その中央部には、開口部Ａがあいている。
【００２２】
次に、観察光学系の光学作用を説明する。
【００２３】
液晶表示素子１１０８からの光はプリズム１１０７の第３の光学作用面ｃで、屈折透過し、プリズム内の第１の光学作用面ａで全反射し、第２の光学作用面ｂの反射層で反射し、再び第１の光学作用面ａを屈折透過して、観察者の視度に適合した拡がり角（収束角、平行）の光束となり、観察者の目１１０１側に射出する。ここでは、観察者の目１１０１と液晶表示素子１１０８の中心を結ぶ線を基本光軸Ｌとして示している。そして、観察者の視度に対する調整は、液晶表示素子１１０８をプリズム１１０７の光軸に沿って平行移動することにより可能となる。
【００２４】
次に視線検出系の光学作用を説明する。
【００２５】
赤外発光ダイオード１１０２から発した光は、視線検出系の光軸とは異なる方向から観察者の目１１０１を照明する。照明光は観察者の目１１０１の角膜、瞳孔で反射散乱され、角膜で反射した光は角膜反射像を形成し、瞳孔で散乱した光は瞳孔像を形成する。これらの光は、プリズム１１０７の第２の光学作用面ｂに設けられた開口部Ａを通して、結像レンズ系１１０３によりイメージセンサ１１０４上に結像される。そして、イメージセンサ１１０４から得られる観察者の目１１０１の画像は、前述した視線検出原理によって構成された視線検出回路１１０５によって、注視点データを後述するパソコンユニット１１２０へ出力するようになっている。
【００２６】
プリズム１１０７は、像性能と歪を補正し、テレセントリックな系とするために、３つの作用面ａ、ｂ、ｃをそれぞれ回転対称軸を有しない３次元曲面で構成するのが望ましく、ここでは、基本光軸Ｌを含み、紙面に平行な平面にのみ対称な曲面構造としている。
【００２７】
結像レンズ系１１０３の一方のレンズ１１０３ａは、楔形状のレンズで、これにより結像レンズ系１１０３を少ないレンズで構成することができるので小型化に適している。このレンズ１１０３ａの斜めの面に曲率をつけることで、プリズム１１０７の第２の光学作用面ｂで発生する偏心収差を有効に補正することができる。更に、結像レンズ系１１０３には少なくとも非球面を１面設けると、軸外の結像性能を補正する上で有効である。結像レンズ系１１０３の絞りは、プリズム１１０７の第２の光学作用面ｂに設けた開口部Ａに近いほうが開口部Ａを小さくすることができ、観察光学系に対する中抜けを防ぐのに有効であり、できれば開口部Ａと絞りが一致しているのが望ましい。開口部Ａは、２ｍｍより小さく設定したほうが観察者の目１１０１の瞳孔より小さくなり、更に、観察光学系に対する中抜けを防ぐのに有効である。また、観察者の目１１０１を照明する光は、視感度の低い光がよいので赤外光を使用している。この場合、結像レンズ系１１０３に可視光をカットする部材からなるレンズ１１０３ｂを少なくとも１個設けると、視線の検出精度を向上させることができる。
【００２８】
更に、照明光源をプリズム１１０７を挟んで観察者の目１１０１と反対側に配置すると、プリズム１１０７の屈折力が強くなり、高視野化した場合でも、観察者の目１１０１を適切に照明することができるので望ましい。この場合は、プリズム１１０７の第２の光学作用面ｂの反射層の光源の部分に開口部Ａを設ける。赤外発光ダイオード１１０２から発射された光は、プリズム１１０７の第２の光学作用面ｂの開口部Ａを透過し、第１の光学作用面ａを透過して、視線検出系の光軸と異なる方向から観察者の目１１０１を照明するようになる。
【００２９】
次にパソコンユニット１１２０について説明すると、図１１において、１１２０はパソコンユニット、１１１４はＣＰＵ（中央処理装置）であり、プログラムやデータの演算処理を行うようになっている。１１１３は各デバイスを結ぶシステムバス、１１１８は、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）１１１６やＲＡＭ（読み出し書き込みメモリ）１１１７の制御を行うメモリコントローラ、１１１２はビデオＲＡＭ１１１１に書かれた内容がディスプレイに表示されるよう制御するビデオグラフィックコントローラである。１１１５はポインティングデバイスやキーボードをコントロールするアクセサリ／デバイスコントローラで、本例ではヘッドマウントディスプレイ１１１０の視線検出回路１１０５に接続されている。１１１９は周辺装置制御用のＩ／Ｏチャネルで、本例ではヘッドマウントディスプレイ１１１０の液晶表示回路１１０９に接続される。
【００３０】
ここで、視線検出機能をポインティングデバイスとして利用したヘッドマウントディスプレイパソコンに搭載されている視線ポインティングデバイスの機能について、図１３を用いて説明する。
【００３１】
図１３は観察者がヘッドマウントディスプレイ１３０１を装着した場合に見える画面であり、１３０２はメニュー選択表示範囲、１３０３、１３０４、１３０５はメニュー表示、α、β、γはそれぞれのメニュー表示１３０３〜１３０５に対応した注視判別のための座標群範囲である。観察者は、メニュー表示１３０３、１３０４、１３０５を一定時間注視することによって、それぞれのメニュー表示に対する機器を実行することができるようになっている。
【００３２】
次に視線ポインティングデバイス機能時におけるＣＰＵ１１１４の動作を図１４のフローチャートに従って具体的に説明する。それぞれの視線スイッチの指標を含む所定の範囲の座標群はそれぞれ図１１のＲＯＭ１１１６に記憶されており、各座標群は各指標の図１３に示した範囲α、β、γの座標を全て含む。
【００３３】
まず、ステップＳ１４０１で電源がオン（ＯＮ）されると、ステップＳ１４０２で変数ｌ、ｍ、ｎが０にリセットされ、準備ができる。変数ｌ、ｍ、ｎはそれぞれ観察者の注視点が範囲αのいずれかの座標、範囲βのいずれかの座標、範囲γのいずれかの座標と一致した回数をカウントする変数である。次にステップＳ１４０３で図１１のＣＰＵ１１１４は、観察者が画面を覗き視線検出が正常に行われている間、絶えず観察者のファインダー上の注視点座標範囲α、β、γを視線検出回路１１０５から受け取っている。
【００３４】
いま、観察者が図１３のメニューＡのメニュー表示１３０３を見た場合を説明する。注視点座標が範囲αの内のいずれかの座標に略一致すると（ステップＳ１４０４）、ステップＳ１４０５で変数ｍ、ｎを０にリセットし、ｌが所定の回数（本実施の形態では５回）より多いか否かをステップＳ１４０６で判断し、少なければステップＳ１４０８でｌに１を加え、再びステップＳ１４０９でｌが５より多いか否かを判断し、少なければ前記ステップＳ１４０３へ戻り、再び視線検出回路１１０５から注視点座標を受け取る。
【００３５】
また、前記ステップＳ１４０９で５以上と判断されると、ステップＳ１４１１でＡメニューを選択した後、前記ステップＳ１４０３へ戻り、再び視線座標を受け取る。また、前記ステップＳ１４０６でｌが５以上であれば、前記ステップＳ１４０８及びステップＳ１４０９をスキップして、前記ステップＳ１４１１に進む。
【００３６】
範囲αの内のいずれかの座標と視線座標が一致しても、一致した回数が５回に満たない内に範囲αの内のいずれかの座標から１度でもはずれると、ステップＳ１４１３、ステップＳ１４２１、ステップＳ１４２８で変数ｌは０にリセットされる。
【００３７】
他のメニューＢのメニュー表示１３０４及びメニューＣのメニュー表示１３０５を見た場合も、上記図１３のメニューＡのメニュー表示１３０３を見た場合と同様なので、図１４のフローチャートに示すが、その説明は省略する。
【００３８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら上記従来例では、観察者が視線でメニューを選択する際、メニュー表示の大きさ及びピッチに応じた視線検出精度が要求されていた。ところが、一般的に視線検出精度には個人差があり、メニュー表示が小さすぎて選択ができなかったり、必要以上に大きすぎて表示が邪魔になったりするという不具合があった。
【００３９】
この発明は上記従来例の有する不具合を改善するためになされたもので、最適な視線によるメニュー選択を可能にした表示装置を提供することを目的とするものである。
【００４０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、この発明の請求項１の表示装置は、画面上に表示される文字情報等を注視する観察者の視線を検出する視線検出手段と、前記視線検出手段によって検出された前記観察者の複数の視線検出位置の分散に基づく統計データに応じて前記観察者の視線検出精度を求め、当該視線検出精度に応じて指標の大きさを小さく、ピッチを狭く、注視エリアを小さくする処理のうちの少なくとも１つを実行するように制御する制御手段とを具備したことを特徴とするものである。
【００４１】
また、同じ目的を達成するために、この発明の請求項２の表示装置は、請求項１の表示装置において、前記観察者の判別を行う判別手段と、前記観察者の統計データを計算して保存する保存手段と、視線精度個人差に応じて選択可能な拡大倍率を判別して学習する学習手段と、前記観察者に該当する統計データに応じて指標表示の拡大倍率を選択する選択手段とを具備したことを特徴とするものである。
【００４２】
また、同じ目的を達成するために、この発明の請求項３の表示装置は、請求項１の表示装置において、前記視線検出精度を向上させるための個人差補正機能を具備したことを特徴とするものである。
【００４３】
更に、同じ目的を達成するために、この発明の請求項４の表示装置は、請求項１の表示装置において、前記視線検出精度を向上させるための自動学習型個人差補正機能を具備したことを特徴とするものである。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施の形態を図１〜図６に基づき説明する。尚、この発明の表示装置の基本的な構成及び視線検出原理は、上述した従来の図７〜図１０及び図１１、図１２と同一であるから、これらの図を流用して説明する。
【００４５】
図１はこの発明の一実施の形態に係る表示装置において、ポインティングデバイスとして利用したヘッドマウントディスプレイパソコンの初期画面を示す図、図２は同ヘッドマウントディスプレイパソコンの観察者の視線検出精度を学習判断した後の画面を示す図である。
【００４６】
図１及び図２において、１０１はパソコン表示画面、１０２、２０２は視線メニューエリア、１０３、１０４、１０５、２０３、２０４、２０５はメニュー表示である。また、範囲α、β、γは視線メニュー選択のための座標群エリアである。
【００４７】
この図で分かるように、学習後の画面（図２）の方が、初期画面（図１）に比べて視線メニューエリア１０２、２０２及びメニュー表示１０３〜１０５、２０３〜２０５は、小さくなっている。これは、使用者の視線検出精度を学習判断した結果、図２の大きさで十分使いこなせると見なされたからである。
【００４８】
図３は視線メニューエリア１０２、２０２の大きさ決定の概念図であり、同図において、３０１は注視認識座標群エリア、３０２は図１１の視線検出回路１１０５から出力される視点座標である。ここで、図３の（Ａ）は視線検出精度が最悪のときのものであり、注視認識座標群エリア３０１は実験や経験により決定されるものであり、初期設定はこの状態にしておく。このときの分散をσＡ、注視認識座標群エリア３０１の表示倍率（Ｘ（ｓ））を１倍とする。また、図３の（Ｂ）は観察者の視線検出精度を学習判断した後のものであり、注視認識座標群エリア３０１は本装置を使用しているうちに判断された視線検出精度により決定されるものである。このときの注視認識座標群エリア３０１の表示倍率（Ｘ（ｓ））は、最新視点座標群の分散σを求め、前記初期設定時の分散σＡで割った値を用いる。
【００４９】
次に本実施の形態に係る表示装置の動作を図４〜図６を用いて説明する。図４〜図６は、本実施の形態に係る表示装置の動作の制御手順を示すフローチャートである。
【００５０】
ここで、ＳはユーザーＩＤ（識別子）であり、たとえば１から５の数字として５人分のユーザーを判別することができる。Ｘ（ｓ）は視線メニューエリア１０２、２０２の表示倍率、Ｘα（ｓ）、Ｘβ（ｓ）、Ｘγ（ｓ）は図１３の範囲α、β、γを注視して得られた表示倍率の途中結果である。σ１、σ２、σ３はＡ、Ｂ、Ｃメニュー表示を注視したときの過去最新５０回分の視線座標データ編差、Ｐ（ｔ１）、Ｐ（ｔ２）、Ｐ（ｔ３）は最新５０個の視線座標生データ、σＡは最大編差、ｔ１、ｔ２、ｔ３は視線座標データのカウント数である。Ｘα（ｓ）、Ｘβ（ｓ）、Ｘγ（ｓ）は電源を切っても消えることのないＥＥＰＲＯＭ等のメモリに格納されている。
【００５１】
図４において、パソコンの初期状態ではＸα（ｓ）、Ｘβ（ｓ）、Ｘγ（ｓ）の値を１とする（ステップＳ４０１）。ステップＳ４０２で電源オン（ＯＮ）後、ユーザーＩＤをキーインして（ステップＳ４０３）、ＩＤナンバーをＳへ格納する（ステップＳ４０４）。次にステップＳ４０５でＸα（ｓ）、Ｘβ（ｓ）、Ｘγ（ｓ）、Ｘ（ｓ）をリセットするためのＲキーが押された（ＯＮした）場合は、Ｘα（ｓ）、Ｘβ（ｓ）、Ｘγ（ｓ）、Ｘ（ｓ）の値を全て１として格納し（ステップＳ４０６）、また、前記Ｒキーが押されない場合は、前記ステップＳ４０６をスキップして次のステップＳ４０７へ進む。ここで、リセットとは、今まで使用していた人のデータを消して、新たに使用する人のデータを入れるためのものである。
【００５２】
次に、ｔ１、ｔ２、ｔ３、σ１、σ２、σ３、Ｐ（ｔ１）、Ｐ（ｔ２）、Ｐ（ｔ３）、Ｉ、ｍ、ｎを全て０リセットし（ステップＳ４０７、ステップＳ４０８、ステップＳ４０９）、視線検出を行い（ステップＳ４１０）、図５の視線によるメニュー選択動作が行われるが、ここではＡメニューについてのみ説明する。
【００５３】
この図５において、ステップＳ４１１〜ステップＳ４１６及びステップＳ４２９は、図１３の範囲αを注視したときＡメニューが選択される場合のものであり、上述した従来例の図１４におけるステップＳ１４０４〜ステップＳ１４１１及びステップＳ１４２８と同一であるから、その説明は省略する。
【００５４】
図５のステップＳ４１６においてＡメニューが選択されると、図６のステップＳ４３０で選択された最後の視線座標をＰ（ｔ１）に格納する（このとき５回の視線座標の平均でもよい）。更に、次のステップＳ４３１でｔ１が「４９」より大きいか否かを判断し、小さければステップＳ４３８でｔ１に１を加えて、ステップＳ４５７に進む。一方、前記ステップＳ４３１においてｔ１が「４９」より大きい場合はステップＳ４３２で偏差σ１を求め、次のステップＳ４３３で偏差σ１がσＡより大きいか否かを判断する。そして、偏差σ１がσＡより大きい場合はステップＳ４３４でσ１＝σＡとした後、ステップＳ４３５へ進み、小さい場合は前記ステップＳ４３４をスキップしてステップＳ４３５へ進む。
【００５５】
このステップＳ４３５では表示倍率Ｘα（ｓ）を求め、ステップＳ４３６でＰ（ｔ１）を、ステップＳ４３７でｔ１をそれぞれリセットする。この後、ステップＳ４５７で同様にして求められたＸα（ｓ）、Ｘβ（ｓ）、Ｘγ（ｓ）の内の最小値を最終的な表示倍率Ｘ（ｓ）とした後、前記図４のステップＳ４１０へ戻る。
【００５６】
尚、図５において、ステップＳ４１８〜ステップＳ４２１は、図１４のステップＳ１４１３〜ステップＳ１４１７のｍをＩに、Ｉをｍに置き換えた点が異なる以外は、互いに同一である。また、図５において、ステップＳ４２４〜ステップＳ４２７は、図１４のステップＳ１４２１〜ステップＳ１４２５のＩをｍに、ｎをＩに置き換えた点が異なる以外は、互いに同一である。
【００５７】
尚、上述したようにＸα（ｓ）、Ｘβ（ｓ）、Ｘγ（ｓ）、Ｘ（ｓ）は、電源を切っても消えることのないＥＥＰＲＯＭ等のメモリに格納されており、次回本装置を使用するときにも、過去のデータが反映される。
【００５８】
以上のような本実施の形態に係る表示装置によれば、使用者の視線検出精度を学習判断し、その判断結果に応じたメニューエリアを設定することができる。
【００５９】
尚、本実施の形態においては、単に視線検出精度の個人差を判断しているが、学習型個人差補正機能、或は同一使用者が使用を繰り返すことにより視線検出精度が向上する実使用による学習型個人差補正機能等を併用することにより、より効果的に応用できる。
【００６０】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明の請求項１の表示装置によれば、観察者の視線検出精度に応じて指標の大きさを小さく、ピッチを狭く、注視エリアを小さくする処理のうちの少なくとも１つを実行するように制御するので、最適な視線によるメニュー選択を行うことができるという効果を奏する。
【００６１】
また、この発明の請求項２の表示装置によれば、請求項１の表示装置において、前記観察者の判別を行い、前記観察者の統計データを計算して保存し、視線精度個人差に応じて選択可能な拡大倍率を判別して学習し、前記観察者に該当する統計データに応じて指標表示の拡大倍率を選択するので、より一層最適な視線によるメニュー選択を行うことができるという効果を奏する。
【００６２】
また、この発明の請求項３及び請求項４の表示装置によれば、請求項１の表示装置において、個人差補正機能、或は学習型個人差補正機能を有するから、前記視線検出精度を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施の形態に係る表示装置において、ポインティングデバイスとして利用したヘッドマウントディスプレイパソコンの初期画面を示す図である。
【図２】同ヘッドマウントディスプレイパソコンの観察者の視線検出精度を学習判断した後の画面を示す図である。
【図３】同表示装置における視線メニューエリアの大きさ決定の概念図である。
【図４】同表示装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】同表示装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】同表示装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】同表示装置に設けられたメモリの作用説明図である。
【図８】イメージセンサに投影された眼球像の概略図である。
【図９】同イメージセンサの出力強度を示す図である。
【図１０】視線検出方法の原理を説明する上面図である。
【図１１】視線検出方法の原理を説明する上面図である。
【図１２】従来の表示装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】同従来の表示装置におけるプリズムの第２の光学作用面から見た側面図である。
【図１４】同従来の表示装置における視線メニューの表示例を示す説明図である。
【符号の説明】
１１０５  視線検出回路（視線検出手段）
１１１４  ＣＰＵ（制御手段、判別手段、保存手段、学習手段、選択手段）
【図１】
0003639660.tif 000003
【図２】
0003639660.tif 000004
【図３】
0003639660.tif 000005
【図４】
0003639660.tif 000006
【図５】
0003639660.tif 000007
【図６】
0003639660.tif 000008
【図７】
0003639660.tif 000009
【図８】
0003639660.tif 000010
【図９】
0003639660.tif 000011
【図１０】
0003639660.tif 000012
【図１１】
0003639660.tif 000013
【図１２】
0003639660.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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