(57)【要約】【課題】外乱による影響を排除してより精度良く被験者の開眼度を検出可能な開眼度判定装置及び開眼度判定方法を提供する。【解決手段】眼の撮影画像に基づき被験者の開眼度データを取得する開眼度検出部２０と開眼度検出部２０が取得した開眼度データに基づき被験者の開眼度を判定する閉眼・開眼判定部２４とを備えた生体状態検出装置１０において、閉眼・開眼判定部２４は、開眼度検出部２０が取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す左右の眼の開眼度の差に応じて誤検知区間推定部２２により選別された開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する。両眼の開眼度が異なることは少なく、両眼の開眼度の差は外乱に密接に関係するため、左右の開眼度の差に応じて選別された開眼度データに基づき被験者の開眼度を検出することにより、外乱による影響を排除して被験者の開眼度をより精度良く検出できる。【選択図】図１
2011152218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の眼の撮影画像に基づいて前記被験者の開眼度に関する開眼度データを取得する開眼度データ取得手段と、
前記開眼度データ取得手段が取得した前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する開眼度判定手段と、
を備え、
前記開眼度判定手段は、前記開眼度データ取得手段が取得した前記開眼度データの内で、前記開眼度データが示す前記被験者の左右の眼の前記開眼度の差に応じて選別された前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する、開眼度判定装置。
【請求項２】
前記開眼度判定手段は、前記開眼度データ取得手段が取得した前記開眼度データの内で、前記開眼度データが示す前記被験者の左右の眼の前記開眼度の差が所定の閾値未満である前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する、請求項１に記載の開眼度判定装置。
【請求項３】
前記開眼度判定手段は、前記開眼度データ取得手段が取得した前記開眼度データの内で、前記開眼度データが示す前記被験者の眼の開眼及び閉眼のいずれかの状態が前記被験者の左右の眼で同じである場合の前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する、請求項１又は２に記載の開眼度判定装置。
【請求項４】
前記開眼度判定手段は、前記開眼度データ取得手段が取得した前記開眼度データの内で、前記開眼度データが示す前記被験者の左右の眼の前記開眼度の尤度が高い方の眼の前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する、請求項１に記載の開眼度判定装置。
【請求項５】
前記開眼度判定手段は、判定した前記被験者の開眼度に基づいて前記被験者の生体状態を推定する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の開眼度判定装置。
【請求項６】
前記開眼度判定手段は、前記被験者の生体状態として前記被験者の眠気を推定する、請求項５に記載の開眼度判定装置。
【請求項７】
被験者の眼の撮影画像に基づいて前記被験者の開眼度に関する開眼度データを取得する開眼度データ取得工程と、
前記開眼度データ取得工程で取得した前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する開眼度判定工程と、
を含み、
前記開眼度判定工程は、前記開眼度データ取得工程で取得した前記開眼度データの内で、前記開眼度データが示す前記被験者の左右の眼の前記開眼度の差に応じて選別された前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する、開眼度判定方法。
【請求項８】
前記開眼度判定工程は、前記開眼度データ取得工程で取得した前記開眼度データの内で、前記開眼度データが示す前記被験者の左右の眼の前記開眼度の差が所定の閾値未満である前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する、請求項７に記載の開眼度判定方法。
【請求項９】
前記開眼度判定工程は、前記開眼度データ取得工程で取得した前記開眼度データの内で、前記開眼度データが示す前記被験者の眼の開眼及び閉眼のいずれかの状態が前記被験者の左右の眼で同じである場合の前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する、請求項７又は８に記載の開眼度判定方法。
【請求項１０】
前記開眼度判定工程は、前記開眼度データ取得工程で取得した前記開眼度データの内で、前記開眼度データが示す前記被験者の左右の眼の前記開眼度の尤度が高い方の眼の前記開眼度データに基づいて前記被験者の開眼度を判定する、請求項７に記載の開眼度判定方法。
【請求項１１】
前記開眼度判定工程は、判定した前記被験者の開眼度に基づいて前記被験者の生体状態を推定する、請求項７〜１０のいずれか１項に記載の開眼度判定方法。
【請求項１２】
前記開眼度判定工程は、前記被験者の生体状態として前記被験者の眠気を推定する、請求項１１に記載の開眼度判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、開眼度判定装置及び開眼度判定方法に関し、特に、被験者の眼の撮影画像に基づいて被験者の開眼度を判定する開眼度判定装置及び開眼度判定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の眼の撮影画像に基づいて被験者の開眼度を検出し、検出した開眼度に関するデータに基づいて被験者の眠気や覚醒度等の生体状態を推定する装置が提案されている。例えば、特許文献１には、眼鏡等に日光が反射して、上瞼の一部分が検出不能である場合にあっても、開眼度の判定を精度良く行うことが可能な開眼度判定装置が開示されている。特許文献１の装置では、被験者の上瞼の一部分を用いて仮想上瞼曲線を推定し、瞼開度の異なる複数の仮想上瞼曲線同士の交点に基づいて仮想目尻点及び仮想目頭点を推定する。特許文献１の装置では、推定された仮想目尻点及び仮想目頭点を基準位置として開眼度を判定する。これにより、目尻及び目頭の位置を推定することができるので、眼鏡等に日光が反射して、上瞼の一部分が検出不能である場合にあっても、精度良く開眼度を判定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−３６４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、眼鏡等がなくとも、被験者が車両の運転者である場合に、運転者の顔に当たる日光等の急激な変化等の外乱により被験者の開眼度を誤検出し、眠気などの生体状態の判定が不正確となる恐れがある。ここで、開眼度を検出したセンサ等の検出信号を平滑フィルタ等で外乱によるノイズを平滑化することも考えられる。しかし、過去一定時間における開眼度の検出信号の波形を平滑化しただけでは、図１０に示すようにノイズの高周波成分しか除去できないため、外乱によるノイズの低周波成分を除去することができない。
【０００５】
本発明は、このような実情に考慮してなされたものであり、その目的は、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能な開眼度判定装置及び開眼度判定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、被験者の眼の撮影画像に基づいて被験者の開眼度に関する開眼度データを取得する開眼度データ取得手段と、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する開眼度判定手段とを備え、開眼度判定手段は、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の差に応じて選別された開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する開眼度判定装置である。
【０００７】
この構成によれば、被験者の眼の撮影画像に基づいて被験者の開眼度データを取得する開眼度データ取得手段と、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する開眼度判定手段とを備えた開眼度判定装置において、開眼度判定手段は、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の差に応じて選別された開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する。両眼の開眼度が異なることは少なく、両眼の開眼度の差は外乱に密接に関係しているため、左右の眼の開眼度の差に応じて選別された開眼度データに基づいて被験者の開眼度を検出することにより、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【０００８】
この場合、開眼度判定手段は、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の差が所定の閾値未満である開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定することが好適である。
【０００９】
この構成によれば、開眼度判定手段は、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の差が所定の閾値未満である開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する。両眼の開眼度が異なることは少ないため、左右の眼の開眼度の差が所定の閾値未満である場合の開眼度データを使用し、左右の眼の開眼度の差が所定の閾値を超えて大きい場合の開眼度データを使用しないことにより、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【００１０】
また、開眼度判定手段は、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の眼の開眼及び閉眼のいずれかの状態が被験者の左右の眼で同じである場合の開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定することが好適である。
【００１１】
左右の眼の片方のみが開眼あるいは閉眼ということは少ないため、開眼及び閉眼のいずれかの状態が被験者の左右の眼で同じである場合の開眼度データを使用し、開眼及び閉眼のいずれかの状態が左右の眼で異なる場合の開眼度データを使用しないことにより、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【００１２】
あるいは、開眼度判定手段は、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の尤度が高い方の眼の開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定することが好適である。
【００１３】
この構成によれば、開眼度判定手段は、開眼度データ取得手段が取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の尤度が高い方の眼の開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する。眼の開眼度が異なることは少ないため、左右の眼のいずれかの内で開眼度の尤度が高い方の眼の開眼度データを使用することにより、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【００１４】
また、開眼度判定手段は、判定した被験者の開眼度に基づいて被験者の生体状態を推定するものとできる。
【００１５】
この構成によれば、開眼度判定手段は、判定した被験者の開眼度に基づいて被験者の生体状態を推定する。開眼度は被験者の生体状態に密接に関係しており、本発明では開眼度をより精度良く検出することができるため、被験者の生体状態をより精度良く検出可能となる。
【００１６】
この場合、開眼度判定手段は、被験者の生体状態として被験者の眠気を推定することが好適である。
【００１７】
生体状態の中でも眠気は開眼度に密接に関係しており、本発明では開眼度をより精度良く検出することができるため、被験者の眠気をより精度良く検出可能となる。
【００１８】
一方、本発明は、被験者の眼の撮影画像に基づいて被験者の開眼度に関する開眼度データを取得する開眼度データ取得工程と、開眼度データ取得工程で取得した開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する開眼度判定工程とを含み、開眼度判定工程は、開眼度データ取得工程で取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の差に応じて選別された開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する開眼度判定方法である。
【００１９】
この場合、開眼度判定工程は、開眼度データ取得工程で取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の差が所定の閾値未満である開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定することが好適である。
【００２０】
また、開眼度判定工程は、開眼度データ取得工程で取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の眼の開眼及び閉眼のいずれかの状態が被験者の左右の眼で同じである場合の開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定することが好適である。
【００２１】
あるいは、開眼度判定工程は、開眼度データ取得工程で取得した開眼度データの内で、開眼度データが示す被験者の左右の眼の開眼度の尤度が高い方の眼の開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定することが好適である。
【００２２】
また、開眼度判定工程は、判定した被験者の開眼度に基づいて被験者の生体状態を推定するものとできる。
【００２３】
この場合、開眼度判定工程は、被験者の生体状態として被験者の眠気を推定することが好適である。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の開眼度判定装置及び開眼度判定方法によれば、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施形態に係る生体状態検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る生体状態検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】入力される顔画像の例を示す図である。
【図４】図３の顔画像中の特徴点の例を示す図である。
【図５】３次元顔モデルの例を示す斜視図である。
【図６】眼のエッジ画像の目尻及び目頭を中心に投影されたベジェ曲線を示す図である。
【図７】時間と開眼度との関係を示すグラフである。
【図８】時間と開眼度との関係を示すグラフである。
【図９】眠気度が低い場合と高い場合とにおける特徴量の確率分布を示すグラフである。
【図１０】時間と検出される開眼度の波形におけるノイズ成分を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係る生体状態検出装置について説明する。本実施形態の生体状態検出装置は、車両等に搭載され運転者の覚醒度判定等に利用されるものである。図１に示すように、本実施形態の生体状態検出装置１０は、画像センサ１２、顔位置検出部１４、顔特徴点検出部１６、顔姿勢推定部１８、開眼度検出部２０、誤検知区間推定部２２、閉眼・開眼判定部２４、瞬き特徴量算出部２６及び眠気推定部２８を備えている。
【００２７】
画像センサ１２は、運転者の顔画像を撮像するためのものである。画像センサ１２は、例えば車両のコラムカバーの上面等に設置され、運転者の顔画像を取得するものであり、例えば、毎秒３０フレームの画像を取得することができる。
【００２８】
顔位置検出部１４は、ブースティング（Boosting）やニューラルネットワーク等により、運転者の顔位置を撮像した画像の中から発見するための部位である。顔特徴点検出部１６は、ニューラルネットワーク等により、運転者の顔の目尻、目頭、鼻腔中心及び口端等の特徴点を顔画像の中から発見するための部位である。顔姿勢推定部１８は、顔特徴点検出部１６が検出した顔特徴点に、顔の３Ｄモデルをフィッティングさせ、ドライバーの顔の位置及び向きを算出する部位である。
【００２９】
開眼度検出部２０は、顔特徴点検出部１６が検出したドライバーの目尻及び目頭を中心に複数の曲線をエッジ画像上に投影し、その曲線上のエッジの強度から、上下の瞼の位置を検出する部位である。さらに、開眼度検出部２０は、上下の瞼の位置のＹ座標の差から、ドライバーの開眼度を算出する。
【００３０】
誤検知区間推定部２２は、開眼度検出部２０が検出したドライバーの両目の開眼度を解析して、当該開眼度のデータが外乱等の誤検知によるものの時間帯である誤検知区間を抽出するための部位である。
【００３１】
閉眼・開眼判定部２４は、開眼度検出部２０が検出したドライバーの開眼度に閾値処理を行い、ドライバーの眼が開眼状態及び閉眼状態のいずれであるのかを判定するための部位である。
【００３２】
瞬き特徴量算出部２６は、誤検知した開眼度のデータ以外のデータを用いて、眠気と相関する例えば眼を閉じている時間等の瞬き特徴量を算出するための部位である。眠気推定部２８は、事前に学習した眠気の度合と瞬き特徴量との関係を用いて、ドライバーの眠気の度合である眠気度を推定するための部位である。
【００３３】
以下、本実施形態の生体状態検出装置１０の動作を説明する。図２に示すように、生体状態検出装置１０の顔位置検出部１４は、画像センサ１２により撮影されたドライバーの顔画像を入力として、ブースティングやニューラルネットワーク等により画像全体の範囲を走査して、運転者の顔位置を撮像した画像の中から発見する（Ｓ０１）。入力される顔画像は、例えば、図３に示すようなものとなる。なお、顔の位置を検出する手法は、ニューラルネットワークやブースティングに限定されず、他の手法を用いても良い。
【００３４】
顔特徴点検出部１６は、Ｓ０１で検出された顔の存在する範囲に対して、ニューラルネットワーク等を用いて、図４に示すような右目頭、右目尻、左目頭、左目尻、鼻腔中心及び左右の口の端等の特徴点Ｐの位置を検出する（Ｓ２）。なお、特徴点Ｐの検出の手法は、ニューラルネットワークに限定されず、他の手法を用いても良い。
【００３５】
顔姿勢推定部１８は、図５に示すような３Ｄ顔モデルをＳ０２で検出された特徴点Ｐにフィッティングさせ、最も一致するときの位置及び向きをその時点での顔姿勢とする（Ｓ０３）。図５に示すように、３Ｄ顔モデルは、頭部の回転中心からの互いに直交するＸｍ、Ｙｍ及びＺｍ方向への距離を特徴点Ｐごとに保持したものとすることができる。なお、顔向きの推定は、これ以外の方法で算出しても良い。
【００３６】
開眼度検出部２０は、以下の手法により、左右の眼の開眼度を検出する。以下の説明では、左眼の開眼度の検出方法を例として示す。右眼の検出方法も同様である。（１）図６に示すように、開眼度検出部２０は、Ｓ０２で検出された目尻及び目頭を含む一定領域に対して、横ソーベルフィルタを適用し、エッジＥを強調したエッジ画像を作成する。（２）開眼度検出部２０は、Ｓ０２で検出された目尻及び目頭を中心に、例えばベジェ曲線Ｂ等の複数の曲線をエッジ画像上に投影し、そのベジェ曲線Ｂ上のエッジの強度、すなわちエッジ画像の画素値を算出する。（３）開眼度検出部２０は、複数のベジェ曲線Ｂの中からエッジの強度が最も強いものを、上下の瞼曲線として選択する。開眼度検出部２０は、このときのエッジの強度をデータの尤度（確からしさ）とする。（４）開眼度検出部２０は、上下の瞼曲線の中点におけるＹ座標の差から、開眼度［ｐｉｘ］を算出する。なお、開眼度の検出手法については、これ以外の手法を用いても良い。
【００３７】
誤検知区間推定部２２は、左右の眼の開眼度の差が一定の閾値以上である場合には、その区間を誤検知区間とする（Ｓ０５）。両目の開眼度が異なることは少ないためである。ただし、画像センサ１２からの顔向き角度が例えば３０度以上と大きい場合には、誤検知区間推定部２２は左右の眼の開眼度出力が異なっていても誤検知区間とはしない。なお、誤検知区間の推定手法については、これ以外の手法を用いても良い。
【００３８】
例えば、誤検知区間推定部２２は、左右の眼の閉眼、開眼及び中間状態といった状態がそれぞれで異なる場合には、その区間を誤検知区間とすることもできる。左右の眼の状態が異なることは極めて少ないからである。あるいは、誤検知区間推定部２２は、左右の眼のそれぞれの開眼度の出力値の尤度（確からしさ）を確認し、いずれかの眼の開眼度の尤度が低い場合は、尤度の低い側の眼の開眼度を棄却（未検出）として扱い、尤度が高い側の眼の開眼度に基づいて、後段の処理を行っても良い。この場合の尤度は、事前学習により得られた種々の状況に応じた開眼度の確率密度分布のモデルに従って算出することができる。
【００３９】
閉眼・開眼判定部２４は、Ｓ０５で誤検知区間と推定されなかった図７に示すような開眼度の波形に対して、眼を閉じた状態である閉眼と眼を開けた状態である開眼とを所定の閾値により判定する（Ｓ０６）。閉眼・開眼判定部２４は、図７の開眼から閉眼に変化している区間ｐ１及び閉眼から開眼に変化している区間ｐ２のように、閉眼及び開眼以外の状態は中間状態とする。なお、閾値は事前に決めた値以外のものを用いても良い。また、両目の開眼度が検出されている場合は、閉眼・開眼判定部２４は、両目の開眼度の平均値を用いて閉眼及び開眼を判定する。なお、閉眼・開眼判定部２４は、右眼の開眼度が未検出の場合は左眼の開眼度を利用し、左眼の開眼度が未検出の場合は右眼の開眼度を利用して閉眼及び開眼を判定する。
【００４０】
瞬き特徴量算出部２６は、図８に示すように、Ｓ０５で誤検知区間と判定された区間を除いて、例えば１０秒の一定時間に、眠気と相関のある特徴量として、例えば、図中斜線で示す閉眼状態の占める割合、すなわち、１０秒間に占める閉眼状態のフレーム数の割合である瞬き特徴量を算出する（Ｓ０７）。なお、瞬き特徴量算出部２６は、眠気と相関のある特徴量として、瞬き特徴量以外の特徴量を用いても良い。
【００４１】
眠気推定部２８は、事前に学習した眠気の度合と瞬き特徴量との関係を用いて、ドライバーの眠気度を推定する（Ｓ０８）。眠気推定部２８は、例えば、図９に示すようなオフライン処理による事前学習で求めた眠気度が高い場合及び眠気度が低い場合の特徴量の統計分布（確率密度）と、測定により抽出された特徴量とにより、確率密度を計算し、その大小関係によって現在の眠気度を推定する。図９の例では、眠気度が低い場合の特徴量の確率密度が算出される。なお、眠気推定部２８は、ドライバーの眠気度を上記以外の手法で求めても良い。
【００４２】
本実施形態によれば、被験者の眼の撮影画像に基づいて被験者の開眼度のデータを取得する開眼度検出部２０と、開眼度検出部２０が取得した開眼度のデータに基づいて被験者の開眼度を判定する閉眼・開眼判定部２４とを備えた生体状態検出装置１０において、閉眼・開眼判定部２４は、開眼度検出部２０が取得した開眼度のデータの内で、開眼度のデータが示す被験者の左右の眼の開眼度の差に応じて誤検知区間推定部２２により選別された開眼度のデータに基づいて被験者の開眼度を判定する。両眼の開眼度が異なることは少なく、両眼の開眼度の差は外乱に密接に関係しているため、左右の眼の開眼度の差に応じて選別された開眼度のデータに基づいて被験者の開眼度を検出することにより、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【００４３】
また、本実施形態によれば、閉眼・開眼判定部２４は、開眼度検出部２０が取得した開眼度のデータの内で、開眼度のデータが示す被験者の左右の眼の開眼度の差が所定の閾値未満である開眼度のデータに基づいて被験者の開眼度を判定する。両眼の開眼度が異なることは少ないため、左右の眼の開眼度の差が所定の閾値未満である場合の開眼度のデータを使用し、左右の眼の開眼度の差が所定の閾値を超えて大きい場合の開眼度のデータを使用しないことにより、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【００４４】
また、本実施形態では、左右の眼の片方のみが開眼あるいは閉眼ということは少ないため、開眼及び閉眼のいずれかの状態が被験者の左右の眼で同じである場合の開眼度のデータを使用し、開眼及び閉眼のいずれかの状態が左右の眼で異なる場合の開眼度のデータを使用しないことにより、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【００４５】
あるいは、本実施形態では、閉眼・開眼判定部２４は、開眼度検出部２０が取得した開眼度のデータの内で、開眼度のデータが示す被験者の左右の眼の開眼度の尤度が高い方の眼の開眼度データに基づいて被験者の開眼度を判定する。眼の開眼度が異なることは少ないため、左右の眼のいずれかの内で開眼度の尤度が高い方の眼の開眼度のデータを使用することにより、外乱による影響をさらに排除して被験者の開眼度をより精度良く検出可能となる。
【００４６】
さらに、本実施形態では、眠気推定部２８は、判定した被験者の開眼度に基づいて被験者の眠気度を推定する。開眼度は被験者の眠気度等の生体状態に密接に関係しており、本実施形態では開眼度をより精度良く検出することができるため、被験者の眠気度等の生体状態をより精度良く検出可能となる。特に、生体状態の中でも眠気は開眼度に密接に関係しており、本実施形態では、開眼度をより精度良く検出することができるため、被験者の眠気をより精度良く検出可能となる。
【００４７】
尚、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【符号の説明】
【００４８】
１０…生体状態検出装置、１２…画像センサ、１４…顔位置検出部、１６…顔特徴点検出部、１８…顔姿勢推定部、２０…開眼度検出部、２２…誤検知区間推定部、２４…閉眼・開眼判定部、２６…瞬き特徴量算出部、２８…眠気推定部。
【図１】
2011152218.tif 000003
【図２】
2011152218.tif 000004
【図３】
2011152218.tif 000005
【図４】
2011152218.tif 000006
【図５】
2011152218.tif 000007
【図６】
2011152218.tif 000008
【図７】
2011152218.tif 000009
【図８】
2011152218.tif 000010
【図９】
2011152218.tif 000011
【図１０】
2011152218.tif 000012