(57)【要約】【課題】感情が表情に表れることにより、誤って警報が発せられることを低減させる眠気警報装置、及びプログラムの提供。【解決手段】覚醒度算出装置は、覚醒時顔面特徴収集処理を実行することにより、覚醒度判定基準、及び平均代表特徴距離を収集し、その後、居眠り防止警報処理を実行することにより、判定開度値、及び判定特徴距離を収集する（Ｓ２１０、２５０）。そして、覚醒度判定基準と判定開度値とを比較して運転者の覚醒度を推定し（Ｓ２２０）、平均代表特徴距離と判定特徴距離とを比較して、運転者の顔面に特定感情が表出しているか否かを判定すると共に（Ｓ２６０）、特定感情が顔面に表出しているものと判定された場合には、警報の出力を禁止し、特定感情が顔面に表出していないものと判定された場合には、運転者の覚醒度の低下レベルに応じて、運転者に対する警報の度合が大きくなるように警報を出力する（Ｓ２７０）。【選択図】図１１
2008242602.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の乗員の顔面を含む撮影画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段で取得された撮影画像に基づき、前記乗員の覚醒度を推定するための指標として予め設定された推定指標を検出し、その検出された推定指標に基づいて、前記乗員の覚醒度を示す推定覚醒度を導出する覚醒度推定手段と、
前記覚醒度推定手段で導出された推定覚醒度が予め規定された規定覚醒度未満である場合、警報を発する警報処理を実行する警報手段と、
顔面に表出する表情のうち、前記推定指標の変化が前記覚醒度の低下時と同様の傾向を示す感情を特定感情とし、前記撮影画像中の顔面に前記特定感情が表出しているか否かを、前記撮影画像から抽出される予め規定された感情指標に基づいて判定する特定感情判定手段と、
前記特定感情判定手段で特定感情が表出しているものと判定された場合、前記警報手段により警報処理が実行されることを禁止する禁止手段と
を備えることを特徴とする眠気警報装置。
【請求項２】
車両の乗員の顔面を含む撮影画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段で取得された撮影画像に基づき、前記乗員の覚醒度を推定するために予め設定された第一推定指標を検出する第一推定指標検出手段と、前記画像取得手段で取得された撮影画像に基づき、前記第一推定指標と異なるものであり、前記乗員の覚醒度を推定するために予め設定された第二推定指標を検出する第二推定指標検出手段とを有し、前記第一推定指標検出手段で検出された第一推定指標、もしくは第二推定指標検出手段で検出された第二推定指標に基づいて、前記乗員の覚醒度を示す推定覚醒度を導出する覚醒度推定手段と、
前記覚醒度推定手段で導出された推定覚醒度が予め規定された規定覚醒度未満である場合、警報を発する警報処理を実行する警報手段と、
顔面に表出する感情のうち、前記第一推定指標の変化が前記覚醒度の低下時と同様の傾向を示す感情を特定感情とし、前記撮影画像中の顔面に前記特定感情が表出しているか否かを、前記撮影画像から抽出される予め規定された感情指標に基づいて判定する特定感情判定手段と、
前記特定感情判定手段で特定感情が表出していないものと判定された場合、前記覚醒度推定手段が、前記第一推定指標検出手段で検出された第一推定指標に基づいて、前記推定覚醒度を導出し、前記特定感情判定手段で特定感情が表出しているものと判定された場合、前記覚醒度推定手段が、前記第二推定指標検出手段で検出された第二推定指標に基づいて、前記推定覚醒度を導出するように切り替える切替手段と
を備えることを特徴とする眠気警報装置。
【請求項３】
前記特定感情判定手段は、
前記特定感情の表出時と前記覚醒度の低下時とでは、伸縮状態が異なる顔面の筋肉を特定筋肉とし、前記特定筋肉に連動して両者間の距離が変化するように規定された一対または複数対の特徴点を前記撮影画像から抽出して、その抽出された特徴点間の角度である特徴角度、または前記特徴点間の距離である特徴距離を算出する特徴距離算出手段を備え、
前記特徴距離算出手段で算出された特徴角度、または特徴距離を前記感情指標とすることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の眠気警報装置。
【請求項４】
前記特定筋肉は、皺眉筋であることを特徴とする請求項３に記載の眠気警報装置。
【請求項５】
前記特徴点は、左の眉頭と右の目頭、及び右の眉頭と左の目頭のうち、少なくとも一方の対を含むことを特徴とする請求項４に記載の眠気警報装置。
【請求項６】
前記特定筋肉は、上眼瞼挙筋であることを特徴とする請求項３ないし請求項５のいずれかに記載の眠気警報装置。
【請求項７】
前記特徴点は、上瞼の頭頂部に最も近い位置である上瞼最高点、目頭、及び目尻であることを特徴とする請求項６に記載の眠気警報装置。
【請求項８】
前記特定筋肉は、大頬骨筋、笑筋のうち、少なくとも一つであることを特徴とする請求項３ないし請求項７のいずれかに記載の眠気警報装置。
【請求項９】
前記特徴点は、目頭、及び口角であることを特徴とする請求項８に記載の眠気警報装置。
【請求項１０】
前記特徴点は、口角、及び耳珠点であることを特徴とする請求項８に記載の眠気警報装置。
【請求項１１】
前記特徴距離算出手段は、
前記特徴点の抽出、前記特徴距離の算出を、前記顔面の左右それぞれについて個別に行い、
前記特定感情判定手段は、
前記特徴距離算出手段にて個別に算出された左右それぞれの特徴距離のうち、変動量が大きなものを前記感情指標とすることを特徴とする請求項４ないし請求項１０のいずれかに記載の眠気警報装置。
【請求項１２】
前記特徴点は、左右の眉頭であることを特徴とする請求項４に記載の眠気警報装置。
【請求項１３】
コンピュータを請求項１ないし請求項１２のいずれかに記載された眠気警報装置を構成する各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、居眠りを防止するための眠気警報装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、運転者の顔面を順次撮影する撮影手段と、撮影手段で撮影した撮影画像を画像処理することにより、運転者の覚醒度を推定する覚醒度推定手段と、覚醒度推定手段で推定された覚醒度が低覚醒状態であることを表していれば、運転者が眠気を感じているものとして警報を発する警報手段とを備えた眠気警報装置が知られている。
【０００３】
この種の眠気警報装置では、撮影画像に基づき運転者の目の開度（即ち、上まぶたと下まぶたとの距離、以下、開度値とする）を順次算出し、その算出された開度値を予め規定した時間毎に積算した積算値が規定値以下であれば、低覚醒状態であるものと判定している（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平７−１８１０１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両を運転中の運転者は、感情が表情に表れることがあり、その感情によっては、開度値が通常（即ち、覚醒度が高く、かつ感情が表情に表れていない時）の開度値に比べて小さくなることがある。例えば、笑顔などでは、目が細くなるため、開度値が小さくなる。
【０００５】
このため、従来の眠気警報装置では、感情が表情に表れているだけであるにも関わらず、運転者が眠気を感じているものと誤認識し、誤って警報を発する可能性があった。
そこで、本発明は、感情が表情に表れることにより、誤って警報が発せられることを低減させる眠気警報装置、及びプログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためになされた本発明の眠気警報装置は、画像取得手段が車両の乗員の顔面を含む撮影画像を取得し、覚醒度推定手段が、画像取得手段で取得された撮影画像に基づき、乗員の覚醒度を推定するための指標として予め設定された推定指標を検出し、その検出された推定指標に基づいて、乗員の覚醒度を示す推定覚醒度を導出すると共に、警報手段が、覚醒度推定手段で導出された推定覚醒度が予め規定された規定覚醒度未満である場合、警報を発する警報処理を実行する。そして、顔面に表出する表情のうち、推定指標の変化が覚醒度の低下時と同様の傾向を示す感情を特定感情として、特定感情判定手段が、撮影画像中の顔面に特定感情が表出しているか否かを、撮影画像から抽出される予め規定された感情指標に基づいて判定し、特定感情が表出しているものと判定された場合、禁止手段が、警報手段により警報処理が実行されることを禁止する。
【０００７】
本発明の眠気警報装置によれば、特定感情が表出しているものと判定された場合には、警報処理の実行を禁止するため、特定感情が表情(即ち、顔面）に表れているだけであるにも関わらず、乗員が感じている覚醒度に比べて、覚醒度推定手段にて推定される覚醒度が低いものと誤認識され（即ち、乗員が眠気を感じていないにも関わらず、眠気を感じていると認識され）、誤って警報が発せられることを低減できる。
【０００８】
この結果、このような誤った警報によって、車両の乗員が煩わしさを感じることを低減できる。
なお、ここで言う警報手段により警報処理が実行されることを禁止とは、覚醒度推定手段にて推定覚醒度を導出することを禁止しても良いし、警報が出力されることのみを禁止しても良い。
【０００９】
また、本発明の眠気警報装置は、請求項２に記載のように、画像取得手段が、車両の乗員の顔面を含む撮影画像を取得し、画像取得手段で取得された撮影画像に基づき、第一推定指標検出手段で、乗員の覚醒度を推定するために予め設定された第一推定指標を検出し、第二推定指標検出手段で、第一推定指標と異なるものであり、乗員の覚醒度を推定するために予め設定された第二推定指標を検出すると共に、覚醒度推定手段が、第一推定指標、もしくは第二推定指標のいずれかに基づいて、乗員の覚醒度を示す推定覚醒度を導出して、覚醒度推定手段で導出された推定覚醒度が予め規定された規定覚醒度未満である場合、警報手段が、警報を発する警報処理を実行する。そして、顔面に表出する感情のうち、第一推定指標の変化が覚醒度の低下時と同様の傾向を示す感情を特定感情として、特定感情判定手段が、撮影画像中の顔面に特定感情が表出しているか否かを、撮影画像から抽出される予め規定された感情指標に基づいて判定すると共に、切替手段が、特定感情判定手段で特定感情が表出していないものと判定された場合、第一推定指標に基づいて、覚醒度推定手段が推定覚醒度を導出し、特定感情が表出しているものと判定された場合、第二推定指標に基づいて、覚醒度推定手段が推定覚醒度を導出するように切り替えるように構成されていても良い。
【００１０】
このように構成された眠気警報装置であっても、特定感情が表情に表れただけであるにも関わらず、覚醒度が低いものとして、誤って警報が発せられることを低減できる。
特に、本発明の眠気警報装置によれば、特定感情が表出しているものと判定された場合には、第二推定指標に基づいて推定覚醒度を導出し、その推定覚醒度が規定覚醒度未満であれば、警報処理を実行するため、実際に乗員が眠気を感じている可能性が高い状況で警報を発することができる。
【００１１】
ただし、ここで言う第一推定指標とは、目の開度（即ち、上まぶたと下まぶたとの距離）等であり、第二推定指標とは、口周りの緩み度合、眉上がりの度合、頭部の傾き度合等の第一推定指標と互いに影響しあうことのないものである。
【００１２】
ところで、撮影画像に基づき、感情が表情に表出しているか否かを判定（以下、感情表出判定とする）する場合には、感情毎のテンプレートを予めメモリに格納しておき、撮影画像とテンプレートとを比較し、予め規定された一致率以上であれば、その感情が表情に表出しているものとすることが一般的である。
【００１３】
しかし、このような方法により感情表出判定を行う装置では、検出対象とする感情が顔面に表出している画像（テンプレート）を検出対象の数だけメモリに格納しておく必要があるため、容量の大きなメモリが必要となるだけでなく、それらの全てのテンプレートと撮影画像とを比較するため、感情表出判定を実施するための処理が重くなるという問題があった。
【００１４】
このため、本発明の眠気警報装置における特定感情判定手段は、請求項３に記載のように、特徴距離算出手段が、特定感情の表出時と覚醒度の低下時とでは、伸縮状態が異なる顔面の特定筋肉に連動して両者間の距離が変化するように規定された一対または複数対の特徴点を撮影画像から抽出して、その抽出された特徴点間の角度である特徴角度、または
特徴点間の距離である特徴距離を算出すると共に、その特徴角度または特徴距離を感情指標とするように構成されていることが望ましい。
【００１５】
このように構成された本発明の眠気警報装置によれば、特徴点を検出し特徴点間の距離または角度を算出するだけで、感情指標を取得し、特定感情が表出しているか否かを判定することができる。このため、感情表出判定に用いるテンプレート等をメモリに格納しておく必要がなく、メモリの容量を小さなものとすることができる。さらに、このようにして感情表出判定を実施しているため、テンプレートと撮影画像とを比較する必要がなくなり、この処理を軽くすることができる。
【００１６】
例えば、皺眉筋は、不安、怒り、悲しみ、嫌気、眩しさ等の特定感情が顔面に表出した状態では、収縮するのに対し、覚醒度が低い状態では、収縮しないという知見が得られている。
【００１７】
このため、本発明の眠気警報装置では、請求項４に記載のように、皺眉筋を特定筋肉としても良い。
このように、皺眉筋を特定筋肉とした場合、本発明の眠気警報装置における特徴点は、請求項５に記載のように、左の眉頭と右の目頭、及び右の眉頭と左の目頭のうち、少なくとも一方の対を含むことが望ましい。つまり、本発明の眠気警報装置では、左の眉頭と右の目頭との距離、または左の目頭と右の眉頭との距離を特徴距離とし、平時（即ち、覚醒状態であり、特定感情が表出していない場合、以下、同様）と比べて、その特徴距離が短くなった場合に、皺眉筋が収縮した（即ち、特定感情が表出した）ものと推定しても良い。
【００１８】
次に、上眼瞼挙筋は、驚き、喜び、不安、怒り等の特定感情が顔面に表出している状態では、収縮するのに対し、覚醒度が低い状態では、弛緩するという知見が得られている。
このため、本発明の眠気警報装置では、請求項６に記載のように、上眼瞼挙筋を特定筋肉としても良い。
【００１９】
このように、上眼瞼挙筋を特定筋肉とした場合、本発明の眠気警報装置における特徴点は、請求項７に記載のように、上瞼最高点、目頭、及び目尻であることが望ましい。つまり、本発明の眠気警報装置では、上瞼最高点、目頭、及び目尻に基づいて特徴距離を算出し、平時と比べて、その特徴距離が短くなった場合に、上眼瞼挙筋が収縮した（即ち、特定感情が表出した）ものと推定しても良い。特に、目頭、目尻の少なくとも一つと、上瞼最高点との身長方向の距離を特徴距離とすることが望ましい。
【００２０】
次に、大頬骨筋は、喜び等の特定感情が顔面に表出している状態では、収縮するのに対し、覚醒度が低い状態では、変化しないという知見が得られている。また、笑筋は、喜び等の特定感情が顔面に表出している状態では、収縮するのに対し、覚醒度が低い状態では、弛緩するという知見が得られている。
【００２１】
このため、本発明の眠気警報装置では、請求項８に記載のように、大頬骨筋、笑筋のうち、少なくとも一つを特定筋肉としても良い。
このように、大頬骨筋、もしくは笑筋のうち少なくとも一つを特定筋肉とした場合、本発明の眠気警報装置における特徴点は、請求項９に記載のように、目頭、及び口角であることが望ましい。つまり、本発明の眠気警報装置では、目頭、及び口角に基づいて特徴距離を算出し、平時と比べて、その特徴距離が短くなった場合に、大頬骨筋、笑筋のうち、
少なくとも一つが収縮した（即ち、特定感情が表出した）ものと推定しても良い。ただし、特徴距離は、目頭と口角との間の肩幅方向の距離であっても良いし、目頭と口角との間の身長方向の距離であっても良い。
【００２２】
特に、大頬骨筋を特定筋肉とした場合、本発明の眠気警報装置における特徴点は、請求項１０に記載のように、口角、及び耳珠点であることが望ましい。つまり、本発明の眠気警報装置では、口角と耳珠点との間の距離を特徴距離とし、平時と比べて、その特徴距離が短くなった場合に、大頬骨筋が収縮した（即ち、特定感情が表出した）ものと推定しても良い。
【００２３】
なお、本発明の眠気警報装置における特定感情判定手段は、請求項１１に記載のように、特徴距離算出手段が、特徴点の抽出、特徴距離の算出を、顔面の左右それぞれについて個別に行うと共に、特徴距離算出手段にて個別に算出された左右それぞれの特徴距離のうち、変動量が大きなものを感情指標とするように構成されていても良い。
【００２４】
このように構成された眠気警報装置によれば、顔面の左側に対する特徴距離と、顔面の右側に対する特徴距離とのうち、変動量が大きなものを感情指標とするため、特定感情が顔面に表出しているか否かをより精度良く判定することができる。
【００２５】
つまり、このように構成された本発明の眠気警報装置によれば、特定感情が顔面に表出しているか否かの判定を、例えば、顔面の左右いずれかに感情がより強く表れる人が乗員であれば、より確実に行うことができる。
【００２６】
また、皺眉筋を特定筋肉とした場合には、本発明の眠気警報装置における特徴点は、請求項１２に記載のように、左右の眉頭であることが望ましい。つまり、本発明の眠気警報装置では、左右の眉頭間の距離を特徴距離とし、平時と比べて、その特徴距離が短くなった場合に、皺眉筋が収縮した（即ち、特定感情が表出した）ものと推定しても良い。
【００２７】
なお、本発明は、請求項１３に記載のように、プログラムとしてなされたものでも良い。
このようなプログラムの場合、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータにロードさせて起動することにより用いることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
〈全体構成〉
図１は、本発明が適用され、車両に搭載された眠気警報システムの概略構成を示したブロック図であり、図２は、眠気警報システムを構成する各部の配置を示した説明図である（以下、この眠気警報システムが搭載された車両を搭載車両とする）。
【００２９】
眠気警報システム１は、車室内に備えられた運転席にレンズを向けてインストルメントパネル内に配置され、運転者の顔面を含む規定領域を撮影するカメラ２０と、インストルメントパネル上に配置され警報を出力する警報装置１５と、運転席のヘッドレスト内に設けられ、運転者に冷風を吹き付ける冷風送気装置２１と、運転席のシートベルトを巻き取るシートベルト巻上げ装置２５と、ブレーキの制動力を制御するブレーキ制御装置２７と、カメラ２０にて撮影された画像に基づき、運転者の覚醒度を算出し、その算出された覚醒度に従って警報装置１５や、冷風送気装置２１、シートベルト巻上げ装置２５、ブレーキ制御装置２７を制御する覚醒度算出装置１０と、眠気警報システム１を起動する起動信
号を入力するための起動スイッチ３０とを備えている。
【００３０】
そして、カメラ２０は、ＣＣＤ素子、もしくはＣＭＯＳ素子からなり、レンズを介して受光した光の強度を電気信号へと変換する撮像素子と、撮像素子からの電気信号をデジタル信号に変換し、そのデジタル信号に基づきデジタル画像（即ち、画像データ）を生成する画像処理エンジンとを有している。つまり、カメラ２０は、予め規定された時間間隔（例えば、１／３０ｓ）にて、レンズを介して撮像素子が受光することにより、その時間間隔毎に、運転者の顔面を含む規定領域が結像されたデジタル画像を生成するものである。以下では、画像処理エンジンにて生成されたデジタル画像を撮影画像と称す。
【００３１】
また、警報装置１５は、覚醒度算出装置１０から出力される音声信号に従って鳴動するスピーカ１６と、覚醒度算出装置１０から出力される映像信号に従って画像を表示するモニタ１７とを備えている。そのモニタ１７は、運転者が視認可能なように、インストルメントパネル上に配置されている。
【００３２】
さらに、冷風送気装置２１は、シートに着座した人に冷風、もしくは温風を吹きかける周知のものであり、覚醒度算出装置１０から送信され、冷風を送気するための制御指令に従って、運転者の首筋に冷風を吹き付けるように構成されている。
【００３３】
また、シートベルト巻上げ装置２５は、覚醒度算出装置１０からの制御指令に従って、運転席側のシートベルトを巻き取り、シートベルトの拘束力を増加させるように構成されている。
【００３４】
さらに、ブレーキ制御装置２７は、覚醒度算出装置１０からの制御指令に従って、ブレーキ油圧回路に備えられた増圧制御弁・減圧制御弁を開閉するブレーキアクチュエータを制御するように構成されている。
【００３５】
一方、覚醒度算出装置１０は、少なくとも、処理プログラムを格納するＲＯＭ１０ａ、データを一時的に格納するＲＡＭ１０ｂ、ＲＯＭ１０ａ、またはＲＡＭ１０ｂに格納された処理プログラムに従って、各種処理を実行するＣＰＵ１０ｃを備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されたものである。
【００３６】
また、覚醒度算出装置１０のＲＯＭ１０ａには、覚醒時に撮影された撮影画像に基づき、運転者の顔面の特徴（以下、基準特徴値とする）を収集する覚醒時顔面特徴収集処理を実行するための処理プログラムや、運転時に撮影された撮影画像に基づき、運転者の顔面の特徴（以下、運転時特徴値とする）を収集し、覚醒時顔面特徴収集処理にて収集された基準特徴値と、運転時特徴値とを比較することにより、運転者の覚醒度が低下し、かつ運転者の表情に感情が表れていないものと判定された場合に、制御指令を送信する居眠り防止警報処理を実行するための処理プログラム等が格納されている。
【００３７】
つまり、覚醒度算出装置１０は、覚醒時顔面特徴収集処理を実行することにより、基準特徴値を収集し、その後、居眠り防止警報処理を実行することにより、運転時特徴量を収集する。そして、基準特徴値と運転時特徴値とを比較し、運転者の覚醒度、及び運転者の顔面に感情が表出しているか否かを判定し、その結果、運転者の覚醒度が低下し、かつ運転者の表情に感情が表れていないものと判定された場合には、各種制御指令を警報装置１５等に送信するように構成されている。
〈覚醒時顔面特徴収集処理〉
次に、覚醒度算出装置１０のＣＰＵ１０ｃが実行する覚醒時顔面特徴収集処理について説明する。
【００３８】
ここで、図６は、覚醒時顔面特徴収集処理の処理手順を示したフローチャートである。
この覚醒時顔面特徴収集処理は、起動指令が入力された（即ち、起動スイッチ３０がＯＮとされた）時に起動されるものであり、起動されると、図６に示すように、まず、Ｓ１１０では、データの初期化を行う。具体的に、本実施形態では、ＲＡＭ１０ｂに格納されている撮影画像と、基準特徴値（即ち、後述する代表特徴距離や、平均代表開度値等）とを消去する。
【００３９】
続く、Ｓ１２０では、運転者が運転中に注視すべき注視点へと視線を向けている状態（以下、安静開眼状態とする）を維持するように音声（例えば、「注視点を見てください」等）をスピーカ１６に出力させ、その旨を示す画像をモニタ１７に表示させる。
【００４０】
そして、Ｓ１３０では、安静開眼状態での運転者の顔面を含み、カメラ２０にて順次撮影された撮影画像に基づき、撮影画像中の顔面に予め規定された特徴点間の距離である特徴距離を算出する特徴距離算出処理を実行する。
【００４１】
さらに、Ｓ１４０では、安静開眼状態での運転者の顔面を含み、カメラ２０にて順次撮影された撮影画像に基づき、安静開眼状態であるときの運転者の目の開度（即ち、上まぶたと下まぶたとの距離、以下、開度値とする）を算出する開度基準値算出処理を実行する。
【００４２】
そして、Ｓ１５０では、運転者が安静開眼状態と同じ位置に顔面の位置を維持した上で、目を閉じる（以下、この状態を安静閉眼状態とする）ように音声（例えば、「目を閉じてください」等）をスピーカ１６に出力させ、その旨を示す画像をモニタ１７に表示させる。
【００４３】
続く、Ｓ１６０では、安静閉眼状態での運転者の顔面を含み、カメラ２０にて順次撮影された撮影画像に基づき、安静閉眼状態であるときの運転者の開度値（以下、この開度値を閉眼値とする）を算出する閉眼基準値算出処理を実行する。
【００４４】
さらに、Ｓ１７０では、Ｓ１４０にて算出された開度値と、Ｓ１６０にて算出された閉眼値とに基づき、運転中での運転者の覚醒度を推定する際に用いる判定基準（以下、覚醒度判定基準とする）を算出する覚醒度判定基準算出処理を実行する。
【００４５】
その後、本覚醒時顔面特徴収集処理を終了する。
つまり、覚醒時顔面特徴収集処理では、居眠り防止警報処理にて、運転者の覚醒度を推定するための基準である覚醒度判定基準、及び運転者の顔面に感情が表出しているか否かを判定するための覚醒度判定基準が算出される。
〈特徴距離算出処理〉
次に、覚醒時顔面特徴収集処理のＳ１３０にて実行される特徴距離算出処理について説明する。
【００４６】
ここで、図７は、特徴距離算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
この特徴距離算出処理は、Ｓ１３０にて起動されると、まず、Ｓ１３１０では、第一カウンタ（図７中、ｉ）、及び第二カウンタ（図７中、ｊ）を初期値（本実施形態では、１）とする。
【００４７】
続く、Ｓ１３２０では、カメラ２０より撮影画像を取得する。
そして、Ｓ１３３０では、取得した撮影画像を画像処理することで、予め規定された複数の特徴点を抽出し、その抽出された複数の特徴点に基づいて、予め規定された特徴距離を算出する。
【００４８】
具体的に、本実施形態では、まず、撮影画像を二値化する。そして、二値化された撮影画像において、白画像領域と黒画像領域との境界（即ち、エッジ）を検出することにより特徴点を抽出し、その特徴点の位置（即ち、座標）を取得する。なお、特徴点を抽出する技術は、特願平０７−１０１９０４号に記載のように周知であるため、ここでの詳しい説明は省略する。
【００４９】
その特徴点としては、図３に示すように、左目頭（以下、座標を（ｘ１，ｙ１）とする）、右目頭（ｘ２，ｙ２）、目尻（ｘ３，ｙ３）、上瞼最高点（即ち、頭頂部に最も近い眼球と瞼と境界、（ｘ６，ｙ６））、左眉頭（ｘ４，ｙ４）、右眉頭（ｘ５，ｙ５）、口角（ｘ８，ｙ８）、耳珠点（ｘ９，ｙ９）が挙げられる。なお、目尻、上瞼の最高点、口角、耳珠点についても、目頭、眉頭と同様、顔面の右側、及び左側の両方を抽出する。
【００５０】
続いて、取得された特徴点の位置に基づき、顔面の左右それぞれについて個別に規定距離を算出し、その規定距離を左右の目頭間の距離にて除した特徴距離を算出する。
その規定距離には、図４（Ａ）に示すように、目頭と眉頭との間の距離である第一規定距離（ＬＬ１）、図４（Ｂ）に示すように、目頭と目尻とを結ぶ第一基準直線に対する上瞼最高点からの垂線と第一基準直線との交点（Ｘ１，Ｙ１）と、上瞼最高点との間の距離である第二規定距離（ＬＬ２）がある。さらに、図５に示すように、左右の目頭を結ぶ第二基準直線に対する口角からの垂線と第二基準直線との交点（Ｘ２，Ｙ２）と、目頭との間の距離（即ち、目頭と口角との間の肩幅方向における距離）である第三規定距離（ＬＬ３）、第二基準直線に対する口角からの垂線と第二基準直線との交点（Ｘ２，Ｙ２）と、口角との間の距離（即ち、目頭と口角との間の身長方向における距離）である第四規定距離（ＬＬ４）がある。つまり、これらの規定距離は、皺眉筋、上目瞼挙筋、大頬骨筋、笑筋のうち少なくとも一つに連動して、その距離が変化するものである。
【００５１】
一方、第一特徴距離（Ｌ１）は、（１）式により、第二特徴距離（Ｌ２）は、（２）式により、第三特徴距離（Ｌ３）は、（３）式により、第四特徴距離（Ｌ４）は、（４）式により算出される。
【００５２】
【数１】
2008242602.tif 000003
【００５３】
なお、これらの特徴距離（Ｌ１〜Ｌ４）は、規定距離を左右の目頭間の距離にて除したものとされている。これは、運転者の表情が変化した場合や、運転者に眠気が生じた場合であっても、筋肉の収縮に伴って、左右の目頭の位置は変化しないという解剖学上の知見に基づくものであり、目頭間の距離で除して、目頭間の距離を基準とした相対値として各規定距離を表すことにより、車両の全長方向に顔面の位置がずれたとしても、規定距離の変化を正確に認識するためである。
【００５４】
また、（２）式中のＸ１、Ｙ１は、Ｘ１＝（ｂ−ｄ）／（ｃ−ａ）、Ｙ１＝ａＸ１+ｂ、またはｃＸ１+ｄである。ただし、（２）式中のａ＝（ｙ３−ｙ１）／（ｘ３−ｘ１）、ｂ＝ｙ１−ａ×ｘ１、またはｙ３−ａ×ｘ３、ｃ＝−１／ａ、ｄ＝ｙ６−ｃ×ｘ６である。さらに、（３）、（４）式中のＸ２、Ｙ２は、Ｘ２＝（ｂ−ｄ）／（ｃ−ａ）、Ｙ２＝ａＸ２+ｂ、またはｃＸ２+ｄである。ただし、（３）、（４）式中のａ＝（ｙ１−ｙ２）／（ｘ１−ｘ２）、ｂ＝ｙ１−ａ×ｘ１、またはｙ２−ａ×ｘ２、ｃ＝−１／ａ、ｄ＝ｙ８−ｃ×ｘ８である。
【００５５】
つまり、運転者の表情が変化した場合や、運転者に眠気が生じた場合であっても、解剖学上、筋肉の収縮に伴って位置が変化しないとされる目頭、及び目尻を結ぶ基準直線と、その基準直線と直交する直交軸と中心とした座標系に特徴点の座標を変換した上で、第二特徴距離（Ｌ２）、第三特徴距離（Ｌ３）、第四特徴距離（Ｌ４）を算出する。これは、顔面が左右に傾いた場合などであっても、距離の変化を正確に認識するためである。
【００５６】
これらの算出された特徴距離をそれぞれ分別した上で、ＲＡＭ１０ｂに格納する。
さらに、Ｓ１３４０では、第一カウンタを一つ増加（即ち、インクリメント）し、Ｓ１３５０へと進み、第一カウンタの値が、予め規定された第一規定回数（図中、ｍ、本実施形態では、５秒間で取得され、画像処理される撮影画像の枚数）以下であるか否かを判定する。その判定の結果、第一カウンタの値が第一規定回数以下であれば、Ｓ１３２０へと戻り、第一カウンタの値が第一規定回数を超えていれば、Ｓ１３６０へと進む。
【００５７】
そのＳ１３６０では、ＲＡＭ１０ｂに格納されている特徴距離（Ｌ１からＬ４）の中から、各特徴距離毎にＲＡＭ１０ｂに格納された時間が新しい順に第一規定回数分だけ特徴
距離を抽出し、それらの抽出した特徴距離を用いて度数分布を顔面の左右それぞれについて求める。そして、その度数分布に従って、平均値を算出して、その平均値を代表特徴距離（Ｌ１ａ〜Ｌ４ａ）として、それぞれを分別した上で、ＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００５８】
続くＳ１３７０では、第二カウンタを一つ増加（即ち、インクリメント）し、Ｓ１３８０へと進み、第二カウンタの値が、予め設定された第一設定回数（図中、ｎ、本実施形態では、３０秒間に算出される代表特徴距離の数）以下であるか否かを判定する。その判定の結果、第二カウンタの値が第一設定回数以下であれば、Ｓ１３２０へと戻り、第二カウンタの値が第一設定回数を超えていれば、ＲＡＭ１０ｂに格納されている特徴点の位置、及び特徴距離（Ｌ１〜Ｌ４）を削除して、覚醒時顔面特徴収集処理へと戻る。
【００５９】
つまり、特徴距離算出処理では、撮影画像に基づき、特徴点の位置を取得し、特徴距離を算出する。そして、算出された特徴距離に基づき、後述する感情表情判定処理にて、運転者の感情が顔面に表出しているか否かを判定するための判定基準であるｎ個の代表特徴距離（Ｌ１ａ〜Ｌ４ａ）を算出する。
〈覚醒基準値算出処理〉
次に、覚醒時顔面特徴収集処理のＳ１４０にて実行される覚醒基準値算出処理について説明する。
【００６０】
ここで、図８は、覚醒基準値算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
この覚醒基準値算出処理は、Ｓ１４０にて起動されると、まず、Ｓ１４１０では、第一カウンタ（図８中、ｉ）、及び第二カウンタ（図８中、ｊ）を初期値（本実施形態では、１）とする。
【００６１】
続く、Ｓ１４２０では、カメラ２０より撮影画像を取得する。
そして、Ｓ１４３０では、取得した撮影画像を画像処理することで、予め規定された複数の特徴点を顔面の左右それぞれについて抽出し、それらの抽出された複数の特徴点に基づいて、左右それぞれ開度値（Ｌ）を算出して、ＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００６２】
具体的に、本実施形態では、図３に示すように、上瞼最高点（ｘ６，ｙ６）、下瞼最下点（即ち、頭頂部に最も遠い眼球と瞼との境界、（以下、座標を（ｘ７，ｙ７）とする））と、左右の目頭（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）とを特徴点として抽出し、（５）式により、運転者が安静開眼状態である時の開度値（Ｌ）を算出する。
【００６３】
【数２】
2008242602.tif 000004
【００６４】
つまり、本実施形態では、開度値（Ｌ）は、上瞼最高点と下瞼最下点との間の距離を、左右の目頭間の距離にて除されたものとされている。
さらに、Ｓ１４４０では、第一カウンタを一つ増加し、Ｓ１４５０へと進み、第一カウンタの値が、予め規定された第二規定回数（図中、ｍ、本実施形態では、５秒間で取得され、画像処理される撮影画像の枚数）未満であるか否かを判定する。その判定の結果、第一カウンタの値が第二規定回数以下であれば、Ｓ１４２０へと戻り、第一カウンタの値が第二規定回数を超えていれば、Ｓ１４６０へと進む。
【００６５】
そのＳ１４６０では、ＲＡＭ１０ｂに格納されている開度値（Ｌ）の中から、ＲＡＭ１０ｂに格納された時間が新しい順に第二規定回数分だけ開度値（Ｌ）を抽出し、それらの開度値（Ｌ）を用いて顔面の左右それぞれについて度数分布を求める。そして、その度数分布に基づき、累積相対度数が最小値から５％となる階級値（ただし、各階級は、第二規定回数に合わせて最適な値が予め設定されているものとする）を抽出し、その抽出した階級値を代表開度値（Ｌａ）としてＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００６６】
なお、本実施形態では、このように、度数分布にて累積相対度数が最小値から５％となる階級値を代表開度値（Ｌａ）とすることにより、運転者が瞬きをしている際に撮影された撮影画像から算出された開度値（Ｌ）を除去した開度値（Ｌ）の中から、最も小さな開度値（Ｌ）を代表開度値（Ｌａ）とすることになる。
【００６７】
さらに、Ｓ１４７０では、第二カウンタを一つ増加して、Ｓ１４８０へと進み、第二カウンタの値が、予め設定された第二設定回数（図中、ｎ、本実施形態では、３０秒間に算出される代表開度値（Ｌａ）の数）未満であるか否かを判定する。その判定の結果、第二カウンタの値が第二設定回数以下であれば、Ｓ１４２０へと戻り、第一カウンタの値が第二設定回数を超えていれば、Ｓ１４９０へと進む。
【００６８】
そのＳ１４９０では、ＲＡＭ１０ｂに格納された代表開度値（Ｌａ）を平均した平均代表開度値（Ｌａａ）を算出し、平均代表開度値（Ｌａａ）をＲＡＭ１０ｂに格納する。その後、ＲＡＭ１０ｂに格納されている開度値（Ｌ）、及び代表開度値（Ｌａ）を削除し、第一カウンタ、及び第二カウンタの値を初期値とした後、覚醒時顔面特徴収集処理へと戻る。
【００６９】
つまり、覚醒基準値算出処理では、撮影画像に基づき、開度値（Ｌ）を算出し、第二規定回数分の開度値（Ｌ）を用いて求められた度数分布にて、累積相対度数が最小値から５％となる階級値を代表開度値（Ｌａ）とする。そして、第二設定回数分の代表開度値（Ｌａ）に基づき、覚醒度判定基準算出処理にて覚醒度判定基準を算出するための指標の一つである平均代表開度値（Ｌａａ）を算出する。
〈閉眼基準値算出処理〉
次に、覚醒時顔面特徴収集処理のＳ１６０にて実行される閉眼基準値算出処理について説明する。
【００７０】
ここで、図９は、閉眼基準値算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
この閉眼基準値算出処理は、Ｓ１６０にて起動されると、まず、Ｓ１６１０では、第一カウンタ（図９中、ｉ）、及び第二カウンタ（図９中、ｊ）を初期値（本実施形態では、１）とする。
【００７１】
続く、Ｓ１６２０では、カメラ２０より撮影画像を取得する。
そして、Ｓ１６３０では、取得した撮影画像を画像処理し、左右の目頭（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）と、上瞼最高点（ｘ６，ｙ６）、下瞼最下点（ｘ７，ｙ７）を顔面の左右それぞれについて抽出し、（５）式により、左右それぞれ開度値（即ち、閉眼値）（Ｌ）を算出すると共に、ＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００７２】
さらに、Ｓ１６４０では、第一カウンタを一つ増加して、Ｓ１６５０へと進み、第一カウンタの値が、予め規定された第二規定回数(図中、ｍ)以下であれば、Ｓ１６２０へと戻り、第一カウンタの値が第二規定回数を超えていれば、Ｓ１６６０へと進む。
【００７３】
そのＳ１６６０では、ＲＡＭ１０ｂに格納されている閉眼値（Ｌ）の中から、ＲＡＭ１０ｂに格納された時間が新しい順に第二規定回数分だけ閉眼値（Ｌ）を抽出し、それらの抽出した閉眼値（Ｌ）を用いて顔面の左右それぞれについて度数分布を求める。そして、その度数分布に従って算出した閉眼値（Ｌ）の平均値を代表閉眼値（Ｌｃ）としてＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００７４】
さらに、Ｓ１６７０では、第二カウンタを一つ増加して、Ｓ１６８０へと進み、第二カウンタの値が、予め設定された第二設定回数（図中、ｎ）以下であれば、Ｓ１６２０へと戻り、第一カウンタの値が第二設定回数を超えていれば、Ｓ１６９０へと進む。
【００７５】
そのＳ１６９０では、ＲＡＭ１０ｂに格納された代表閉眼値（Ｌｃ）を平均した平均代表閉眼値（Ｌｃａ）を算出し、平均代表閉眼値（Ｌｃａ）をＲＡＭ１０ｂに格納する。その後、ＲＡＭ１０ｂに格納されている閉眼値（Ｌ）、及び代表閉眼値（Ｌｃ）を消去し、第一カウンタ、及び第二カウンタの値を初期値とした後、覚醒時顔面特徴収集処理へと戻る。
【００７６】
つまり、閉眼基準値算出処理では、撮影画像に基づき、閉眼値（Ｌ）を算出し、第二規定回数分の閉眼値（Ｌ）に対して平均値を算出するとともに、その平均値を代表閉眼値（Ｌｃ）とする。そして、第二設定回数分の代表閉眼値（Ｌｃ）に基づき、覚醒度判定基準算出処理にて覚醒度判定基準を算出するための指標の一つである平均代表閉眼値（Ｌｃａ）を算出する。
〈覚醒度判定基準算出処理〉
次に、覚醒時顔面特徴収集処理のＳ１７０にて実行される覚醒度判定基準算出処理について説明する。
【００７７】
ここで、図１０は、覚醒度判定基準算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
この覚醒度判定基準算出処理は、Ｓ１７０にて起動されると、まず、Ｓ１７１０にて、検出カウンタ（図１０中、ｋ）を初期値（本実施形態では、１）とする。
【００７８】
続く、Ｓ１７２０では、先の覚醒基準値算出処理、及び閉眼基準値算出処理にてＲＡＭ１０ｂに格納された平均代表開度値（Ｌａａ）、及び平均代表閉眼値（Ｌｃａ）を取得し、（６）式に従って判定基準値（Ｌｂｋ）を左右それぞれについて算出すると共に、判定基準値（Ｌｂｋ）をＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００７９】
【数３】
2008242602.tif 000005
【００８０】
ただし、Ｍは、後述する眠気レベル判定処理で判定される眠気レベルの個数から一減じた数であり、ｋは、検出カウンタのカウント数である。
続く、Ｓ１７３０では、検出カウンタｋを一つ増加し、Ｓ１７４０へと進み、検出カウンタの値が、予め規定された規定カウント数（即ち、眠気レベルの数Ｍ+１、本実施形態では、４とする）未満であるか否かを判定する。その判定の結果、検出カウンタの値が規定カウント数以下であれば、Ｓ１７２０へと戻り、検出カウンタの値が規定カウント数を超えていれば、Ｓ１７５０へと進む。
【００８１】
そのＳ１７５０では、ＲＡＭ１０ｂに格納された判定基準値（Ｌｂ１〜Ｌｂ４）に基づき、第一から第三覚醒度判定基準（Ｌｋ１〜Ｌｋ３）を左右それぞれについて算出し、その算出された第一から第三覚醒度判定基準（Ｌｋ１〜Ｌｋ３）をＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００８２】
なお、第一覚醒度判定基準（Ｌｋ１）は、判定基準値（Ｌｂ１）と判定基準値（Ｌｂ２）との平均であり、第二覚醒度判定基準（Ｌｋ２）は、判定基準値（Ｌｂ２）と判定基準値（Ｌｂ３）との平均であり、第三覚醒度判定基準（Ｌｋ３）は、判定基準値（Ｌｂ３）と判定基準値（Ｌｂ４）との平均である。
【００８３】
そして、その後、覚醒時顔面特徴収集処理へと戻る。
つまり、覚醒度判定基準算出処理では、覚醒基準値算出処理にて算出された平均代表開度値（Ｌａａ）、及び閉眼基準値算出処理にて算出された平均代表閉眼値（Ｌｃａ）に基づいて、後述する眠気レベル判定処理にて運転者の覚醒度を推定するための判定基準である覚醒度判定基準（Ｌｋ１〜Ｌｋ３）を算出する。
〈居眠り防止警報処理〉
次に、覚醒度算出装置のＣＰＵ１０ｃが実行する居眠り防止警報処理について説明する。
【００８４】
ここで、図１１は、居眠り防止警報処理の処理手順を示したフローチャートである。
この居眠り防止警報処理は、搭載車両の運転が開始される（本実施形態では、エンジンが始動された）時に起動されるものであり、起動されると、まずＳ２１０では、運転時における運転者の開度値を算出し、運転者の覚醒度を推定するために用いる判定開度値（即ち、運転時特徴値の一つ）を、その開度値に従って算出する判定開度算出処理を実行する。
【００８５】
続くＳ２３０では、Ｓ２１０にて算出された判定開度値、及び先の覚醒度判定基準算出処理にて算出された覚醒度判定基準に基づき、運転者の覚醒度、即ち、眠気レベルを推定する眠気レベル判定処理を実行する。
【００８６】
そして、Ｓ２５０では、運転時における運転者の特徴距離を算出し、運転者の表情に感情が表出しているか否かを判定する際に用いる判定特徴距離（即ち、運転時特徴値の一つ）を、その特徴距離に従って算出する判定特徴距離算出処理を実行する。
【００８７】
続く、Ｓ２７０では、判定特徴距離算出処理にて算出された判定特徴距離、及び先の特徴距離算出処理にて算出された平均代表特徴距離に基づいて、運転者の表情に感情が表出しているか否かを判定する感情表情判定処理を実行する。
【００８８】
さらに、Ｓ２９０では、眠気レベル判定処理にて判定された眠気レベル、及び感情表情判定処理での判定結果に基づいて、出力する警報のレベルを決定し、その決定された警報を発する警報処理を実行する。
【００８９】
そして、その後Ｓ２１０へと戻り、搭載車両の運転が終了されるまで、Ｓ２１０からＳ２９０を繰り返す。
〈判定開度値算出処理〉
次に、居眠り防止警報処理のＳ２１０にて実行される判定開度値算出処理について説明する。
【００９０】
ここで、図１２は、判定開度値算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
この判定開度値算出処理は、起動されると、まず、Ｓ２１１０にて、第一カウンタ（図１２中、ｌ）を初期値（本実施形態では、１）とする。
【００９１】
続く、Ｓ２１２０では、カメラ２０より撮影画像を取得する。
そして、Ｓ２１３０では、取得した撮影画像を画像処理し、左右の目頭（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）と、上瞼最高点（ｘ６，ｙ６）、下瞼最下点（ｘ７，ｙ７）を顔面の左右それぞれについて抽出し、（５）式により、左右それぞれについて開度値（Ｌ）を算出すると共に、それらの開度値（Ｌ）をＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００９２】
さらに、Ｓ２１４０では、第一カウンタを一つ増加し、Ｓ２１５０へと進み、第一カウンタの値が、予め規定された第二規定回数（図中、ｍ）以下であるか否かを判定する。その判定の結果、第一カウンタの値が第二規定回数以下であれば、Ｓ２１２０へと戻り、第一カウンタの値が第二規定回数を超えていれば、Ｓ２１６０へと進む。
【００９３】
そのＳ２１６０では、ＲＡＭ１０ｂに格納されている開度値（Ｌ）の中から、ＲＡＭ１０ｂに格納された時間が新しい順に第二規定回数分だけ抽出し、その抽出した開度値（Ｌ）を用いて左右それぞれについて度数分布を求める。そして、それらの度数分布において、累積相対度数が最小値から５％となる階級値（ただし、各階級は、第二規定回数に合わせて最適な値が予め設定されているものとする）を抽出し、その抽出した階級値を判定開度値（Ｌｄ）としてＲＡＭ１０ｂに格納する。
【００９４】
そして、その後、居眠り防止警報処理へと戻る。
〈眠気レベル判定処理〉
次に、居眠り防止警報処理のＳ２３０にて実行される眠気レベル判定処理について説明する。
【００９５】
ここで、図１３は、眠気レベル判定処理の処理手順を示したフローチャートである。
この眠気レベル判定処理が起動されると、まず、Ｓ２３１０では、先の判定開度値算出処理にて算出された判定開度値（Ｌｄ）が、ＲＡＭ１０ｂに格納されている第一覚醒度判定基準（Ｌｋ１）よりも大きいか否かを判定する。
【００９６】
そして、判定の結果、判定開度値（Ｌｄ）が第一覚醒度判定基準（Ｌｋ１）よりも大きければ、Ｓ２３２０へと進み、運転者が眠気を感じていない（即ち、覚醒度が高い）ものとして、運転者の覚醒度を示す眠気レベルを設定レベル１（即ち、覚醒状態）に設定し、Ｓ２３８０へと進む。
【００９７】
一方、Ｓ２３１０での判定の結果、判定開度値（Ｌｄ）が第一覚醒度判定基準（Ｌｋ１）以下であれば、Ｓ２３３０へと進み、判定開度値（Ｌｄ）が、ＲＡＭ１０ｂに格納されている第二覚醒度判定基準（Ｌｋ２）よりも大きいか否かを判定する。
【００９８】
そして、判定の結果、判定開度値（Ｌｄ）が第二覚醒度判定基準（Ｌｋ２）よりも大きければ、Ｓ２３４０へと進み、運転者が軽度の眠気を感じているものとして、眠気レベルを設定レベル２（即ち、軽度眠気状態）に設定して、Ｓ２３８０へと進む。ただし、ここで言う軽度とは、覚醒状態に比べて覚醒度が低い状態である。
【００９９】
一方、Ｓ２３３０での判定の結果、判定開度値（Ｌｄ）が第二覚醒度判定基準（Ｌｋ２
）以下であれば、Ｓ２３５０へと進み、判定開度値（Ｌｄ）が、ＲＡＭ１０ｂに格納されている第三覚醒度判定基準（Ｌｋ３）よりも大きいか否かを判定する。
【０１００】
そして、判定の結果、判定開度値（Ｌｄ）が第三覚醒度判定基準（Ｌｋ３）よりも大きければ、Ｓ２３６０へと進み、運転者が中度の眠気を感じているものとして、眠気レベルを設定レベル３（即ち、中度眠気状態）に設定して、Ｓ２３８０へと進む。ただし、ここで言う中度とは、軽度眠気状態に比べて覚醒度が低い状態である。
【０１０１】
一方、Ｓ２３５０での判定の結果、判定開度値（Ｌｄ）が第三覚醒度判定基準（Ｌｋ３）以下であれば、Ｓ２３７０へと進み、運転者が重度の眠気を感じているものとして、眠気レベルを設定レベル４（即ち、重度眠気状態）に設定して、Ｓ２３８０へと進む。ただし、ここで言う重度とは、中度眠気状態に比べて覚醒度が低い状態である。
【０１０２】
なお、Ｓ２３１０からＳ２３７０までの処理は、左右それぞれの判定開度値（Ｌｄ）と、それに対応する覚醒度判定基準とにより行われている。つまり、左右の目のそれぞれに対して、眠気レベルが設定される。
【０１０３】
そしてＳ２３８０では、左右の判定開度値（Ｌｄ）に対して決定された眠気レベルのうち、覚醒度がより低いことを表す眠気レベルを確定眠気レベルとする。
その後、居眠り防止警報処理へと戻る。
【０１０４】
つまり、眠気レベル判定処理では、判定開度値算出処理にて算出された左右それぞれの判定開度値（Ｌｄ）を、第一から第三覚醒度判定基準（Ｌｋ１〜Ｌｋ３）と比較することにより、眠気レベルを推定し、左右の判定開度値（Ｌｄ）に対して推定された眠気レベルのうち、覚醒度がより低いことを表す眠気レベルを確定眠気レベルとする。
〈判定特徴距離算出処理〉
次に、居眠り防止警報処理のＳ２５０にて実行される判定特徴距離算出処理について説明する。
【０１０５】
ここで、図１４は、判定特徴距離算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
この判定特徴距離算出処理が起動されると、まず、Ｓ２５１０では、第一カウンタ（図１４中、ｌ）、及び第二カウンタ（図１４中、ｊ）を初期値（本実施形態では、１）とする。
【０１０６】
続く、Ｓ２５２０では、カメラ２０より撮影画像を取得する。
そして、Ｓ２５３０では、取得した撮影画像を画像処理し、第一から第四特徴距離（Ｌ１〜Ｌ４）を顔面の左右それぞれについて算出し、それぞれ分別した上で、ＲＡＭ１０ｂに格納する。
【０１０７】
さらに、Ｓ２５４０では、第一カウンタを一つ増加して、Ｓ２５５０へと進み、第一カウンタの値が、予め規定された第一規定回数（図中、ｍ）以下であれば、Ｓ２５２０へと戻り、第一カウンタの値が第一規定回数を超えていれば、Ｓ２５６０へと進む。
【０１０８】
そのＳ２５６０では、ＲＡＭ１０ｂに格納されている特徴距離の中から、各特徴距離毎にＲＡＭ１０ｂに格納された時間が新しい順に第一規定回数分だけ抽出し、それらの抽出した特徴距離を用いて顔面の左右それぞれについて度数分布を求める。そして、その度数分布に従って、最頻値を抽出し、その最頻値を判定特徴距離（Ｌ１ｄからＬ４ｄ）として
、ＲＡＭ１０ｂに格納する。
【０１０９】
さらに、Ｓ２５７０では、第二カウンタを一つ増加して、Ｓ２５８０へと進み、第二カウンタの値が、予め設定された第一設定回数（図中、ｎ）以下であれば、Ｓ２５２０へと戻り、第一カウンタの値が第一設定回数を超えていれば、ＲＡＭ１０ｂに格納されている特徴距離（Ｌ１〜Ｌ４）を消去して、居眠り防止警報処理へと戻る。
【０１１０】
つまり、判定特徴距離算出処理では、特徴距離算出処理と同様、撮影画像に基づき、特徴点の位置を取得し、特徴距離を算出する。そして、算出された特徴距離に基づき、感情表情判定処理にて運転者の感情が顔面に表出しているか否かを判定するための指標としてｎ個の判定特徴距離（Ｌ１ｄからＬ４ｄ）を算出する。
〈感情表情判定処理〉
次に、居眠り防止警報処理のＳ２７０にて実行される感情表情判定処理について説明する。
【０１１１】
ここで、図１５は、感情表情判定処理の処理手順を示したフローチャートである。
この感情表情判定処理が起動されると、まず、Ｓ２７１０では、ＲＡＭ１０に格納され、左右それぞれに求められた第一設定回数分の判定特徴距離（Ｌ１ｄ〜Ｌ４ｄ）と、代表特徴距離（Ｌ１ａ〜Ｌ４ａ）とを、それぞれ対応する特徴距離毎に、対応のあるｔ検定を実施する。ただし、この対応のあるｔ検定における有意水準は、５％とする。
【０１１２】
つまり、Ｓ２７１０では、運転時の特徴距離が覚醒時（即ち、運転前）の特徴距離と比べて、予め規定された範囲よりも変化しているのか否かを顔面の左右それぞれについて判定する。
【０１１３】
続く、Ｓ２７２０では、Ｓ２７１０における対応のあるｔ検定の結果、第一判定特徴距離（Ｌ１ｄ）が代表特徴距離（Ｌ１ａ）よりも有意に小さいか否かを判定し、有意に小さければ、即ち、覚醒時と比べて、第一特徴距離（Ｌ１）が短くなっていれば、Ｓ２７３０へと進み、判定の結果、有意に小さくなければ、Ｓ２７４０へと進む。
【０１１４】
そして、Ｓ２７３０では、第一フラグ（Ｌ１ｆ）をハイレベル（即ち、Ｌ１ｆ＝１）とし、Ｓ２７４０では、第一フラグ（Ｌ１ｆ）をローレベル（即ち、Ｌ１ｆ＝０）として、Ｓ２７５０へと進む。この第一フラグ（Ｌ１ｆ）は、第一特徴距離（Ｌ１）が短くなったか否かを示すものであり、ハイレベルであれば、第一特徴距離（Ｌ１）が短くなった、言い換えれば、皺眉筋が収縮したことを、ローレベルであれば、第一特徴距離（Ｌ１）が変化していない、言い換えれば、皺眉筋が収縮していないことを示す。
【０１１５】
続くＳ２７５０では、Ｓ２７１０における対応のあるｔ検定の結果、第二判定特徴距離（Ｌ２ｄ）が第二代表特徴距離（Ｌ２ａ）よりも有意に大きいか否かを判定し、有意に大きければ、即ち、覚醒時と比べて、上まぶたが引き上げられていれば、Ｓ２７６０へと進み、判定の結果、有意に大きくなければ、Ｓ２７７０へと進む。
【０１１６】
そして、Ｓ２７６０では、第二フラグ（Ｌ２ｆ）をハイレベル（即ち、Ｌ２ｆ＝１）とし、Ｓ２７７０では、第二フラグ（Ｌ２ｆ）をローレベル（即ち、Ｌ２ｆ＝０）として、Ｓ２７８０へと進む。この第二フラグ（Ｌ２ｆ）は、第二特徴距離（Ｌ２）が短くなったか否かを示すものであり、ハイレベルであれば、第二特徴距離（Ｌ２）が長くなった、言い換えれば、上眼瞼挙筋が収縮したことを、ローレベルであれば、第二特徴距離（Ｌ２）が変化していない、言い換えれば、上目瞼挙筋が収縮していないことを示す。
【０１１７】
続くＳ２７８０では、Ｓ２７１０における対応のあるｔ検定の結果、第三判定特徴距離（Ｌ３ｄ）が第三代表特徴距離（Ｌ３ａ）よりも有意に大きいか否かを判定し、有意に大きければ、即ち、覚醒時と比べて、第三特徴距離（Ｌ３）が長くなっていれば、Ｓ２７９０へと進み、判定の結果、有意に大きくなければ、Ｓ２８００へと進む。
【０１１８】
そして、Ｓ２７９０では、第三フラグ（Ｌ３ｆ）をハイレベル（即ち、Ｌ３ｆ＝１）とし、Ｓ２８００では、第三フラグ（Ｌ３ｆ）をローレベル（即ち、Ｌ３ｆ＝０）として、Ｓ２８１０へと進む。この第三フラグ（Ｌ３ｆ）は、第三特徴距離（Ｌ３）が長くなったか否かを示すものであり、ハイレベルであれば、第三特徴距離（Ｌ３）が長くなった、言い換えれば、大頬骨筋、もしくは笑筋のいずれかが収縮したことを、ローレベルであれば、第三特徴距離（Ｌ３）が変化していない、言い換えれば、大頬骨筋、もしくは笑筋のいずれも収縮していないことを示す。
【０１１９】
続くＳ２８１０では、Ｓ２７１０における対応のあるｔ検定の結果、第四判定特徴距離（Ｌ４ｄ）が第四代表特徴距離（Ｌ４ａ）よりも有意に小さいか否かを判定し、有意に小さければ、即ち、覚醒時と比べて、第四特徴距離（Ｌ４）が短くなっていれば、Ｓ２８２０へと進み、判定の結果、有意に小さくなければ、Ｓ２８３０へと進む。
【０１２０】
そして、Ｓ２８２０では、第四フラグ（Ｌ４ｆ）をハイレベル（即ち、Ｌ４ｆ＝１）とし、Ｓ２８３０では、第四フラグ（Ｌ４ｆ）をローレベル（即ち、Ｌ４ｆ＝０）として、Ｓ２８４０へと進む。この第四フラグ（Ｌ４ｆ）は、第四特徴距離（Ｌ４）が短くなったか否かを示すものであり、ハイレベルであれば、第四特徴距離（Ｌ４）が短くなった、言い換えれば、大頬骨筋、もしくは笑筋のいずれかが収縮したことを、ローレベルであれば、第四特徴距離（Ｌ４）が変化していない、言い換えれば、大頬骨筋、および笑筋のいずれも収縮していないことを示す。
【０１２１】
続くＳ２８４０では、Ｓ２７１０からＳ２８３０で設定された第一から第四フラグのうち、左右それぞれの特徴距離（Ｌ１〜Ｌ４）で設定が異なる場合、その設定された値が大きいもの、即ち、各筋肉が収縮したものとして、各フラグを確定する（以下、確定されたフラグを有意差フラグとする）。
【０１２２】
続く、Ｓ２８５０では、Ｓ２８４０で設定された有意差フラグの中に、覚醒時と比べて、特徴距離（Ｌ１〜Ｌ４）が変化したことを示すものが存在するか否かを判定する。そして、判定の結果、特徴距離（Ｌ１〜Ｌ４）が変化したことを示すものが一つでも存在、即ち、皺眉筋、上眼瞼挙筋、大頬骨筋、笑筋のいずれか一つでも収縮していれば、Ｓ２８６０へと進む。
【０１２３】
そのＳ２８６０では、警報処理にて用いられる感情フラグ（Ｆｏｕｔ）をハイレベル（即ち、Ｆｏｕｔ＝１）とし、居眠り防止警報処理へと戻る。一方、Ｓ２８５０での判定の結果、皺眉筋、上眼瞼挙筋、大頬骨筋、笑筋のいずれも収縮していなければ、Ｓ２８７０へと進み、そのＳ２８７０では、感情フラグ（Ｆｏｕｔ）をローレベル（即ち、Ｆｏｕｔ＝０）とし、居眠り防止警報処理へと戻る。
【０１２４】
なお、感情フラグ（Ｆｏｕｔ）は、顔面に表出する感情のうち、開度値（Ｌ）の変化が覚醒度の低下時と同様の傾向を示す特定感情が顔面に表出しているか否かを示すものであり、ハイレベルであれば、特定感情が顔面に表出していることを、ローレベルであれば、特定感情が顔面に表出していないことを示す。
【０１２５】
つまり、感情表情判定処理では、運転前における第一特徴距離（Ｌ１）と運転時における第一特徴距離（Ｌ１）との変化量により皺眉筋の収縮を、運転前における第二特徴距離
（Ｌ２）と運転時における第二特徴距離（Ｌ２）との変化量により上眼瞼挙筋の収縮を、運転前における第三特徴距離（Ｌ３）と運転時における第三特徴距離（Ｌ３）との変化量により大頬骨筋、もしくは笑筋の収縮を、運転前における第四特徴距離（Ｌ４）と運転時における第四特徴距離（Ｌ４）との変化量により大頬骨筋、もしくは笑筋の収縮を推定する。そして、皺眉筋、上眼瞼挙筋、大頬骨筋、笑筋のいずれか一つが収縮していれば、特定感情が顔面に表出しているものと判定する。
〈警報処理〉
次に、居眠り防止警報処理のＳ２９０にて実行される警報処理について説明する。
【０１２６】
ここで、図１６は、警報処理の処理手順を示したフローチャートである。
この警報処理が起動されると、まず、Ｓ２９１０では、先の感情表情判定処理にて設定された感情フラグが、特定感情が顔面に表出していることを表しているか否かを判定する。そして、判定の結果、特定感情が顔面に表出しているものと判断された場合、Ｓ２９１５へと進み、警報の出力を禁止し、即ち、スピーカ１６やモニタ１７に対して、音声信号や映像信号を送信することなく、居眠り防止警報処理へと戻る。
【０１２７】
一方、判定の結果、特定感情が顔面に表出していないものと判断された場合、Ｓ２９２０へと進み、そのＳ２９２０では、先の眠気レベル判定処理にて設定された確定眠気レベルが、設定レベル１であるか否かを判定し、判定の結果、確定眠気レベルが設定レベル１であれば、Ｓ２９３０へと進む。
【０１２８】
そのＳ２９３０では、運転者が覚醒状態であることから、「気をつけて運転してください」等の運転上の注意をスピーカ１６に出力させ、運転者は覚醒状態であること等を示す画像をモニタ１７に表示させる。その後、居眠り防止警報処理へと戻る。
【０１２９】
また、Ｓ２９２０での判定の結果、確定眠気レベルが設定レベル１以外であれば、Ｓ２９４０へと進み、そのＳ２９４０では、確定眠気レベルが、設定レベル２であるか否かを判定し、判定の結果、確定眠気レベルが設定レベル２であれば、Ｓ２９５０へと進む。
【０１３０】
そのＳ２９５０では、運転者が軽度眠気状態であることから、軽度眠気状態から覚醒状態へと覚醒度が上昇するように、刺激音をスピーカ１６に出力させ、運転者が軽度眠気状態であることを示す画像をモニタ１７に表示させる。さらに、冷風送気装置２１に対して制御指令を送信し、冷風送気装置２１から運転者の首元に冷気を吹きかけさせる。その後、居眠り防止警報処理へと戻る。
【０１３１】
また、Ｓ２９４０での判定の結果、確定眠気レベルが設定レベル１、及び設定レベル２以外であれば、Ｓ２９６０へと進み、そのＳ２９６０では、確定眠気レベルが、設定レベル３であるか否かを判定し、判定の結果、確定眠気レベルが設定レベル３であれば、Ｓ２９７０へと進む。
【０１３２】
そのＳ２９７０では、運転者が中度眠気状態であることから、運転を控えるように警告音をスピーカ１６から出力し、運転者が中度眠気状態であることを示す画像をモニタ１７に表示する。さらに、シートベルト巻上げ装置２５に対して制御指令を送信し、シートベルト巻上げ装置２５に通常よりもより強くシートベルトを巻き上げさせる。その後、居眠り防止警報処理へと戻る。
【０１３３】
一方、Ｓ２９６０での判定の結果、確定眠気レベルが、設定レベル１、設定レベル２、設定レベル３のいずれでもなければ、即ち、設定レベル４であれば、Ｓ２９８０へと進む。
【０１３４】
そのＳ２９８０では、運転者が重度眠気状態であることから、運転を中止するように警報音をスピーカ１６に出力させ、運転者は重度眠気状態であることを示す画像をモニタ１７に表示させる。さらに、ブレーキ制御装置２７に対して制御指令を送信して、その後、居眠り防止警報処理へと戻る。
【０１３５】
つまり、警報処理では、先の感情表情判定処理にて特定感情が顔面に表出しているものと判定された場合には、警報を出力することなく居眠り防止警報処理へと戻り、特定感情が顔面に表出していないものと判定された場合には、運転者の覚醒度が低ければ、運転者に対する警報の度合が大きくなるように、スピーカ１６やモニタ１７に対して信号を送信して警報を出力する。
【０１３６】
なお、本実施形態において、判定開度値算出処理のＳ２１２０、及び判定特徴距離算出処理のＳ２５２０が本発明の画像取得手段に、判定開度算出処理、及び眠気レベル判定処理が本発明の覚醒度推定手段に、警報処理が本発明の警報手段に、感情表情判定処理が本発明の特定感情判定手段に、警告処理のＳ２９１０において肯定判断である場合が禁止手段に相当する。
［本実施形態の効果］
以上説明したように、本実施形態の眠気警報システム１によれば、感情表情判定処理にて特定感情が顔面に表出しているものと判定された場合には、警報を出力しないため、特定感情が表情(即ち、顔面）に表れているだけであるにも関わらず、乗員が感じている覚醒度に比べて、覚醒度が低いものと誤認識され（即ち、乗員が眠気を感じていないにも関わらず、眠気を感じていると認識され）、誤って警報が発せられることを低減できる。この結果、このような誤った警報によって、車両の乗員が煩わしさを感じることを低減できる。
【０１３７】
特に、眠気警告システム１によれば、皺眉筋、上眼瞼挙筋、大頬骨筋、笑筋のうち、一つの筋肉の伸縮に連動して距離が変動する特徴距離（Ｌ１からＬ４）を用いて、特定感情が表情に表出しているか否かを判定しているため、不安、怒り、悲しみ、眩しさ、驚き、喜び等の多くの特定感情について判定することができる。このため、特定感情が表出しているだけであるにも関わらず、覚醒度が低いものと誤認識される可能性をより確実に低減できる。
【０１３８】
さらに、眠気警告システム１によれば、特徴距離（Ｌ１からＬ４）を用いて、特定感情が顔面に表出しているか否かを判定（以下、この判定を感情表出処理とする）しているため、従来のように、感情が表出している時の画像（テンプレート）と、撮影画像とを比較することで感情表出処理を実行する場合に比べて、その処理を軽減することができる。
【０１３９】
また、眠気警報システム１では、顔面の左側に対する特徴距離（Ｌ１からＬ４）と、顔面の右側に対する特徴距離（Ｌ１からＬ４）とのうち、変動量の大きなものを用いて、特定表情が顔面に表出しているか否かを判定している。このため、眠気警報システム１によれば、特定感情が顔面に表出しているか否かの判定精度を向上させることができる。つまり、例えば、顔面の左右いずれかにのみ感情が表れる人であっても、特定感情が顔面に表出しているか否かを判定することができ、さらに、顔面の左右いずれかに感情がより強く表れる人であれば、特定感情が顔面に表出していることをより確実に認識することができる。
【０１４０】
なお、眠気警報システム１によれば、上瞼最高点と下瞼最下点との間の距離、及び規定距離を目頭間の距離にて除したものを開度値、及び特徴距離としているため、運転者の顔面が車両の全長方向に移動しても、開度値、及び特徴距離の変動量を正確に認識すること
ができる。
【０１４１】
さらに、眠気警報システム１によれば、位置が変動することのない目頭、及び目尻を基準とした座標系に変換した上で、第二特徴距離（Ｌ２）、第三特徴距離（Ｌ３）、第四特徴距離（Ｌ４）を算出しているため、運転者の顔面が運転時に傾いたとしても、それらの特徴距離の変動量を正確に認識することができる。
［その他の実施形態］
以上、本発明の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く、本発明の要旨を逸脱しない範囲において様々な態様にて実施することが可能である。
【０１４２】
例えば、上記実施形態における警報処理では、特定感情が顔面に表出していることを、感情フラグが表している場合、警報の出力を禁止したが、特定感情が顔面に表出しているため、覚醒度の推定が正確ではない旨を報知しても良い。
【０１４３】
また、上記実施形態の居眠り防止警報処理では、特定感情が顔面に表出していることを、感情フラグが表している場合、警報の出力を禁止したが、居眠り防止警報処理は、眠気レベル判定処理の実行を禁止するようにされていても良い。ただし、この場合、眠気レベル判定処理は、少なくとも感情表情判定処理の後に実行される必要がある。
【０１４４】
さらに、上記実施形態における特徴距離算出処理、覚醒基準値算出処理、閉眼基準値算出処理、判定開度値算出処理、及び判定開度値算出処理では、第一規定回数、もしくは第二規定回数（ここでは、単に規定回数と称す）分の特徴距離（Ｌ１からＬ４）、もしくは開度値（Ｌ）、閉眼値（Ｌ）（ここでは、これらを単に指標と称す）が算出された後は（即ち、Ｓ１３５０等で二回目以降にＹＥＳであれば）、ＲＡＭ１０ｂに格納されている指標の中から、格納された時間が新しい順に規定回数分だけ抽出して、即ち、新たに算出された指標のみが更新された規定回数分の指標を用いて、代表特徴距離、代表開度値、代表閉眼値、判定開度値、判定特徴距離(これらを代表特徴距離等と称す)を算出していたが、規定回数分の指標全てを更新した後に、代表距離等を算出するように（即ち、代表距離等を算出するために用いる指標が重複することのないように）しても良い。
【０１４５】
つまり、特徴距離算出処理のＳ１３５０、覚醒基準値算出処理のＳ１４５０、閉眼基準値算出処理のＳ１６５０、判定開度値算出処理のＳ２１５０、判定特徴距離算出処理のＳ２５５０の判定において否定判断がなされた場合、第一カウンタを初期値に設定すると共に、代表距離等を消去するステップを設けても良い。
【０１４６】
上記実施形態における感情表情判定処理では、判定特徴距離（Ｌ１ｄ〜Ｌ４ｄ）と、代表特徴距離（Ｌ１ａ〜Ｌ４ａ）とを用いて、対応のあるｔ検定を実施し、その結果によって、特定感情が顔面に表出しているか否かを判定したが、特定感情が顔面に表出しているか否かを判定する方法は、これに限るものではない。例えば、感情表情判定処理では、特徴距離算出処理にて算出された代表特徴距離を閾値として、判定特徴距離が閾値以上であるか否かにより、特定感情が顔面に表出しているか否かを判定しても良い。
【０１４７】
この場合、閾値は、代表特徴距離に限るものではなく、特徴距離算出処理のＳ１３６０にて求められた度数分布から、標準偏差や、最頻値等を算出し、それらを閾値として設定しても良い。
【０１４８】
また、上記実施形態における眠気レベル判定処理では、開度値の増減により覚醒度を推定したが、覚醒度を推定する方法は、これに限るものではない。例えば、本願出願人が特願２００７−０３６３８６にて出願したように、口周りの緩み度合、眉上がりの度合、頭
部の傾き度合等の指標（以下、特別指標とする）を用いて覚醒度を推定しても良い。
【０１４９】
この場合、覚醒度算出装置は、眠気レベル判定処理において、開度値による覚醒度の推定と、特別指標による覚醒度の推定との両方を実行可能に構成されていることが望ましい。特に、眠気レベル判定処理は、感情表情判定処理にて、特定感情が表情に表出していない場合には、目の開度による覚醒度の推定を行い、特定感情が表情に表出している場合には、特別指標による覚醒度の推定を行うようになされていることが望ましい。
【０１５０】
このように、特定感情が表情に表出しているか否かにより覚醒度を推定する指標を切り替える眠気警報システムによれば、特定感情が表情に表れただけであるにも関わらず、覚醒度が低いものとして、誤って警報が発せられることを低減できるだけでなく、実際に乗員が眠気を感じている可能性が高い状況で警報を発することができる。
【０１５１】
ところで、上記実施形態における第一規定距離（ＬＬ１）は、目頭と眉頭との間の距離であったが、左右の眉頭間の距離であっても良い。すなわち、第一特徴距離（Ｌ１）が眉頭間の距離に基づくものであっても、皺眉筋の収縮を推定することができる。
【０１５２】
また、上記実施形態における第二特徴距離（Ｌ２）は、基準直線に対する上瞼最高点からの垂線と基準直線との交点と、上瞼最高点との間の距離（即ち、第二規定距離（ＬＬ２））に基づくものであったが、開度値（Ｌ）を用いても良い。すなわち、覚醒時に比べて、開度値が増加した場合には、上眼瞼挙筋が収縮したものと推定できる。
【０１５３】
さらに、上記実施形態における第三特徴距離（Ｌ３）、もしくは第四特徴距離（Ｌ４）は、目頭と口角との間の距離に基づくものであったが、口角と耳珠点との間の距離に基づくもの（以下、第五特徴距離（Ｌ５）とする）であっても良い。すなわち、口角と耳珠点との間の距離を用いても、大頬骨筋の収縮を推定することができる。
【０１５４】
この場合、第五特徴距離（Ｌ５）は、（７）式に従って算出されることが望ましい。
【０１５５】
【数４】
2008242602.tif 000006
【０１５６】
そして、上記実施形態では、目の開度、及び特徴距離を顔面の左右それぞれについて個別に算出していたが、顔面の左側、もしくは右側のいずれか一方のみを算出しても良い。
なお、上記実施形態における特徴距離や、開度値は、規定距離、及び上瞼最高点と下瞼最下点との距離を目頭間の距離によって除したものであったが、特徴距離や、開度値は、目頭間の距離によって除されていなくとも良い。つまり、規定距離、及び上瞼最高点と下瞼最下点との距離そのものを、感情が顔面に表出しているか否かの判定や、覚醒度の推定に用いても良い。
【０１５７】
また、特徴距離や、開度値は、目の開度の変化や、顔面の筋肉の収縮を推定できるのであれば、どのような指標を用いても良い。例えば、目頭と目尻とを結んだ第一基準直線と、目頭（もしくは目尻）と各特徴点とを結んだ直線とがなす角度を指標としても良い。
【０１５８】
さらに、上記実施形態では、撮影画像に基づいて特徴距離を算出し、顔面の筋肉の収縮を推定していたが、筋電位から筋肉の収縮を直接検出しても良い。
さらに、上記実施形態における眠気警報システム１には、運転者の顔面に光を照射する光源が設けられていても良い。この光源は、近赤外線領域の光を照射することが望ましい。ただし、カメラ２０には、近赤外線領域以外の波長をカットするフィルタが備えられている必要がある。
【０１５９】
一方、上記実施形態における冷風送気装置２１は、ヘッドレスト内に設けられていたが、冷風送気装置２１は、ヘッドレスト内に設けられていなくとも良い。つまり、運転者に対して、覚醒度が向上するように冷気を吹きかけられれば、どのような位置に配置されていても良い。
【０１６０】
さらに、上記実施形態では、車両の運転者を、覚醒度の推定、及び特定感情が表情に表出していることを検出する対象としたが、検出する対象は、運転者以外の車両の乗員であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１６１】
【図１】眠気警報システムの概略構成を示したブロック図である。
【図２】眠気警報システムが搭載された車両の車室内を示した説明図である。
【図３】特徴点を説明するための説明するための説明図である。
【図４】第二、第三特徴距離の概要を説明するための説明図である。
【図５】第四、第五特徴距離の概要を説明するための説明図である。
【図６】覚醒時顔面特徴収集処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図７】特徴距離算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図８】覚醒基準値算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図９】閉眼基準値算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１０】覚醒判定基準値算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１１】居眠り防止警報処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１２】判定開度値算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１３】眠気レベル判定処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１４】判定特徴距離算出処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１５】感情表情判定処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１６】警報処理の処理手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１６２】
１…眠気警報システム  １０…覚醒度算出装置  １０ａ…ＲＯＭ  １０ｂ…ＲＡＭ  １０ｃ…ＣＰＵ  １５…警報装置  １６…スピーカ  １７…モニタ  ２０…カメラ  ２１…冷送気アクチュエータ  ２５…シートベルト巻上げ装置  ２７…ブレーキ制御装置  ３０…起動スイッチ
【図１】
2008242602.tif 000007
【図６】
2008242602.tif 000008
【図７】
2008242602.tif 000009
【図８】
2008242602.tif 000010
【図９】
2008242602.tif 000011
【図１０】
2008242602.tif 000012
【図１１】
2008242602.tif 000013
【図１２】
2008242602.tif 000014
【図１３】
2008242602.tif 000015
【図１４】
2008242602.tif 000016
【図１５】
2008242602.tif 000017
【図１６】
2008242602.tif 000018
【図２】
2008242602.tif 000019
【図３】
2008242602.tif 000020
【図４】
2008242602.tif 000021
【図５】
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