(57)【要約】【課題】容易且つ簡単な構成で、ドライバの顔の状態をモニタすることのできるドライバモニタ装置を提供する。【解決手段】ドライバの顔を連続的に撮像する画像撮像手段と、画像撮像手段にて撮像された画像中で、ドライバの頭部回転軸中心に対して第１の回転半径となる第１の頭部表面部位と、第１の回転半径より大きい第２の回転半径となる第２の頭部表面部位と、を含む少なくとも一つの領域を設定する領域設定手段と、領域設定手段にて設定された領域中の画像を、時系列的に収集し、今回収集した画像と、前回収集した画像との差分値を算出する時間差分値算出手段と、時間差分値算出手段により得られる差分値に基づいて、ドライバの顔の向きを判定する顔の向き判定手段と、を具備する。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバの顔を撮像し、得られた画像データを処理して該ドライバの状態をモニタするドライバモニタ装置において、
前記ドライバの顔を連続的に撮像し、
撮像された画像中で、ドライバの頭部回転軸中心に対して第１の回転半径となる第１の頭部表面部位と、第１の回転半径よりも大きい第２の回転半径となる第２の頭部表面部位と、を含む少なくとも一つの領域を設定し、
前記設定された領域中の画像を収集して、時系列的に得られる一または複数の画像の差分値を算出し、当該差分値に基づいて、前記ドライバの顔の向きを判定することを特徴とするドライバモニタ装置。
【請求項２】
ドライバの顔を撮像し、得られた画像データを処理して該ドライバの状態をモニタするドライバモニタ装置装置において、
前記ドライバの顔を連続的に撮像する画像撮像手段と、
前記画像撮像手段にて撮像された画像中で、ドライバの頭部回転軸中心に対して第１の回転半径となる第１の頭部表面部位と、前記第１の回転半径より大きい第２の回転半径となる第２の頭部表面部位と、を含む少なくとも一つの領域を設定する領域設定手段と、
前記領域設定手段にて設定された領域中の画像を、時系列的に収集し、今回収集した画像と、前回収集した画像との差分値を算出する時間差分値算出手段と、前記時間差分値算出手段により得られる差分値に基づいて、前記ドライバの顔の向きを判定する顔の向き判定手段と、
を具備したことを特徴とするドライバモニタ装置。
【請求項３】
前記領域設定手段にて設定される第１の頭部表面部位を、ドライバの頭部と頸部との境界部位とすることを特徴とする請求項２に記載のドライバモニタ装置。
【請求項４】
前記領域設定手段にて設定される第２の頭部表面部位を、撮像面に正対している頭部輪郭線を含む箇所とすることを特徴とする請求項２に記載のドライバモニタ装置。
【請求項５】
前記領域設定手段は、ドライバの眼の位置を基準として前記領域を特定することを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載のドライバモニタ装置。
【請求項６】
前記領域設定手段は、ドライバの鼻の位置を基準として前記領域を特定することを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載のドライバモニタ装置。
【請求項７】
前記領域設定手段は、ドライバの口の位置を基準として前記領域を特定することを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載のドライバモニタ装置。
【請求項８】
前記領域設定手段は、ドライバの耳の位置を基準として前記領域を特定することを特徴とする請求項３または請求項４のいずれかに記載のドライバモニタ装置。
【請求項９】
前記領域設定手段にて設定される領域は、少なくとも１画素以上の横幅を持つ、縦長の領域１つであることを特徴とする請求項３または請求項４のいずれかに記載のドライバモニタ装置。
【請求項１０】
前記顔の向き判定手段は、前記領域設定手段で設定された領域内で、差分値の発生した画素数に基づいて、前記ドライバの顔の向きを判定することを特徴とする請求項２に記載のドライバモニタ装置。
【請求項１１】
前記顔の向き判定手段は、前記領域設定手段で設定された領域内で、時系列的に得られる差分値の画素数変化を複数回記憶保存し、
過去における複数回の画素数変化のデータに基づいて、前記ドライバの顔の動きを判定することを特徴とする請求項１０に記載のドライバモニタ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両のドライバの顔の向きをモニタするドライバモニタ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の運転者の状態検出装置として、例えば、特開平１１−１６１７９８号公報（以下、従来例という）に記載されたものが知られている。該従来例では、カメラで順次撮影したドライバの顔画像間の時間差分演算を行い、差分値が一定値以上の部分を顔位置として切り出し、切り出された顔画像に基づいてドライバの顔の方向を検出することにより、ドライバの脇見を判定する方式が採用されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述した従来例では、切り出した顔部分の画像に対して、ニューラルネットワークを用いて顔の方向を検出する構成としているため、複雑且つ多岐にわたる演算が必要であり、学習を行う上での大容量のメモリも必須となり、装置構成が複雑化するという問題がある。また、顔部分全体を含む処理領域も大きくなるため、演算負荷がかかるという問題もある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、ドライバの顔を撮像し、得られた画像データを処理して該ドライバの状態をモニタするドライバモニタ装置において、前記ドライバの顔を連続的に撮像し、撮像された画像中で、ドライバの頭部回転軸中心に対して第１の回転半径となる第１の頭部表面部位と、第１の回転半径よりも大きい第２の回転半径となる第２の頭部表面部位と、を含む少なくとも一つの領域を設定し、前記設定された領域中の画像を収集して、時系列的に得られる一または複数の画像の差分値を算出し、当該差分値に基づいて、前記ドライバの顔の向きを判定することを特徴とする。
【０００５】
【発明の効果】
本発明によれば、第１の頭部表面部位の画像、及び第２の頭部表面部位の画像を含む領域の、時系列的に得られる画像の差分値に基づいて、ドライバの顔の向きを判定するので、簡単な構成で、且つ容易にドライバの状態をモニタすることができる。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明に係るドライバモニタ装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。同図に示すように、該ドライバモニタ装置は、車両内の運転席近傍に搭載され、当該車両のドライバの顔画像を撮像する画像撮像手段１０１と、該画像撮像手段１０１にて撮像された顔画像中に、所定の領域を設定する領域設定手段１０２と、領域設定手段１０２にて設定された領域中の時系列的に得られる画像の差分値を演算する差分演算手段１０３と、差分演算手段１０３にて算出された差分値に基づいて、ドライバの顔の向きを判定する顔の向き判定手段１０４と、を具備している。
【０００７】
領域設定手段１０２は、画像撮像手段１０１で撮像された画像中で、ドライバの頭部回転軸中心に対して最小の回転半径（第１の回転半径）となる頭部表面部位（第１の頭部表面部位）と、この第１の回転半径よりも大きい回転半径（第２の回転半径）となる頭部表面部位（第２の頭部表面部位）を含む領域を設定するものである。
【０００８】
そして、本実施形態に係るドライバモニタ装置では、時系列的に撮像される顔画像を対象として差分処理を行うことにより、簡単な構成で且つ精度良くドライバの状態を検出するものである。
【０００９】
以下、上記構成におけるドライバモニタ装置の処理手順を、図２〜図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００１０】
まず、図２のステップ２０１で画像入力を行う。ステップ２０２では眼、鼻、口などの、顔の特徴量が検出できているかどうかを判定する。顔の特徴量が検出できていない場合は、ステップ２０３に移行し、顔の特徴量の検出を行う。
【００１１】
顔の特徴量の検出方法としては、これまでに種々の方法が提案されており、以下、その一例について図５〜図８に示す説明図を参照しながら説明する。
【００１２】
図５に示す画像の、縦方向への濃度値の変化状態が所定条件を満たす点を各縦ライン上に抽出する。なお、図５に示すＸａ、Ｘｂは、縦方向のラインを示す。図６は、その結果を２次元画面上に示したのものである。同図において、ラインＸｃでは、黒の四角Ａ１、白の四角Ａ２が抽出される。また、ラインＸｄでは、黒の四角Ａ１、白の四角Ａ２、黒の菱形Ａ３、及び白の菱形Ａ４が抽出される。
【００１３】
隣接する縦ラインにおいて、各抽出点が上下方向に接近しているもの（Ｙ座標がほぼ同一のもの）でグループ化すると、図７に示す如くのデータが得られる。図７は、横に長く、且つ黒くなる濃度的な特徴を捕らえたもので、比較的簡単な方法で、右眉：Ｇ１、左眉：Ｇ２、右眼：Ｇ３、左眼：Ｇ４、鼻：Ｇ５、口：Ｇ６を検出することができる。
【００１４】
上述した特徴量を検出する方法の例では、顔画像に眼鏡等の付加物がなく、顔の特徴量を安定に検出することができた場合を例として挙げているが、眼鏡等の付加物がある場合や、不安定な光環境下である場合には、図８に示すように縦方向に各特長量が出現する箇所をゾーン化して（１画素以上の横幅を持つ縦長の領域として）相対位置関係をみることで検出対象物が何に相当するかを推定することができる。同図では、ゾーンＬ（左側のゾーン）、ゾーンＣ（中央のゾーン）、及びゾーンＲ（右側のゾーン）の３つのゾーンを設定している。
【００１５】
図２の、ステップ２０３で顔の特徴量が検出できたら、ステップ２０４に移行し、該顔の特徴量を基準とした差分処理領域を設定する。該差分処理領域は、ドライバの頭部回転軸中心に対して最小回転半径（第１の回転半径）となる頭部表面部位（第１の頭部表面部位）と、該回転半径より大きい回転半径（第２の回転半径）となる頭部表面部位（第２の頭部表面部位）を含む少なくとも１つからなる。
【００１６】
これらの各頭部表面部位を、図９（ａ）、（ｂ）に示す説明図を参照しながら、具体的に説明する。ドライバの頭部回転軸中心に対して、最小回転半径となる頭部表面部位とは、図９（ａ）の断面Ｎに示すように、頭部と頸部の境界付近である。
【００１７】
また、前記回転半径より大きい回転半径となる頭部表面部位とは、撮像面に正対している頭部輪郭線を含む箇所である。図９（ａ）では、その代表例として耳のある部分を断面Ｃとして示している。この２つの断面部において、ドライバが車両前方を向いている時と、左方向を向いている時の各々の頭部エッジラインの変化を、図９（ｂ）に示す。
【００１８】
いま、ドライバが車両前方を向いている時の、各断面Ｃ、Ｎの、回転中心からエッジラインまでの距離を、それぞれＦｃ、Ｆｎとする。また、ドライバが左方向を向いている時の、各断面Ｃ、Ｎの、回転中心からの距離をそれぞれ、Ｌｃ、Ｌｎとする。
【００１９】
図９（ｂ）から理解されるように、ドライバが車両前方から左方向に顔の向きを変えた場合には、断面Ｎ上の頭部エッジラインがＦｎ≒Ｌｎであるのに対し、断面Ｃ上の頭部エッジラインはＦｃ＜Ｌｃとなる。このように顔の向き変化により特徴的な変化をする領域を設定することで、図３、図４のフローチャートで説明する顔の向き判定を行う。
【００２０】
図９の説明では、ドライバの頭部回転軸中心に対して、最小回転半径となる頭部表面部位を頭部と頸部の境界付近として断面Ｎに示す領域と、頭部回転軸中心に対する最小回転半径より大きい回転半径となる頭部表面部位を撮像面に正対している頭部輪郭線を含む箇所として、断面Ｃ（耳のある付近）とした二つの領域を設定する例としている。なお、耳の代わりに、眼、鼻、口の付近とすることもできる。
【００２１】
頭部回転軸中心に対する最小回転半径より大きい回転半径となる頭部表面部位（第２の頭部表面部位）を撮像面に正対している頭部輪郭線を含む箇所としては、本例の断面Ｃのみに限定されず、顔の輪郭線と断面線が交わる箇所ならどこでも良いことになる。
【００２２】
よって、断面Ｎ上の領域では上述した２つの条件（Ｆｎ≒Ｌｎ、Ｆｃ＜Ｌｃ）を満たしていることになり、必要最小領域で、且つ、差分演算処理の簡素化を図るには、より好ましい領域であるといえる。
【００２３】
図９に示す例を、実際に撮像される顔画像で示すと、図１０のようになる。図１０において、（ａ）のドライバが車両前方を見ている時の断面ＮのエッジラインＦｎと、（ｂ）のドライバが左方向を見た時の断面ＮのエッジラインＬｎの差は、回転中心がほぼ同等であるためほぼゼロに等しい。これに対し、断面Ｃのエッジラインの差Ｌｃ−Ｆｃは、頭部の回転軸中心のオフセット分として発生する。
【００２４】
なお、断面Ｃ部の向かって左側のエッジラインは、図９のように模式図的に示すと頭部の回転軸中心とのオフセット量も小さく、差分の発生は小さいといえるが、実際には図１０のＣ領域に示すように、もみ上げや耳が存在し、差分が発生する幅が大きくなる。
【００２５】
このように、図９の断面Ｃ上だけを対象として差分処理領域を設定した場合には、顔が回転しても顔の左右で差分発生する幅が大きくなるため、顔が平行移動している場合と区別することが容易でない。
【００２６】
以上説明してきたように、図２に示すステップ２０４で顔の特徴量を基準とした差分処理領域の設定後、ステップ２０５に移行して、前記差分処理領域を対象とした画像メモリＩＭＡＧＥ＿ＯＬＤに画像データを記憶する。
【００２７】
その後、ステップ２０１に戻り、次の画像入力を行いステップ２０２に移行する。ステップ２０２では、既に顔の特徴量が検出できているので、ステップ２０６に移行し、現フレームの前記差分処理領域を対象とした画像メモリＩＭＡＧＥ＿ＮＥＷに、画像データを記憶する。
【００２８】
ステップ２０７では、画像メモリＩＭＡＧＥ＿ＮＥＷとＩＭＡＧＥ＿ＯＬＤの濃度差分値の演算を行い、ステップ２０８で、所定値以上の濃度差分が発生した画素を特定する。その後、図３のステップ３０１に移行し、図２のステップ２０８で特定された画素パターンが所定条件ＦＳを満たしているかどうかを判定する。
【００２９】
ここで、所定条件ＦＳとは、ドライバが車両前方を注視して運転している状態かどうかの判定であり、図１１に示すように、ドライバが車両前方を注視して運転している時は、車両の微振動により撮像面に正対している頭部輪郭線の左右部分ＦＳ−ＲとＦＳ−Ｌで示す微小幅の差分が発生する。つまり、ドライバは、微振動によってのみ動いているので、動きの幅は小さく、ＦＳ−Ｒ、及びＦＳ−Ｌは、極めて小さい値となる。
【００３０】
このような所定条件ＦＳを満たす状態で差分値が発生している場合は、ドライバの顔は車両前方を向いていると判定して、ステップ３０２に移行して、右向きフラグがＯＮである場合はＯＦＦとし、同様に左向きフラグがＯＮである場合にはＯＦＦとする。更に、脇見時間をカウントするタイマーが作動中である場合は、タイマーをリセットする。
【００３１】
その後、図４のステップ３２１に移行して、画像メモリＩＭＡＧＥ＿ＮＥＷの画像データをＩＭＡＧＥ＿ＯＬＤに代入する。その後、図２のステップ２０１に戻り、次のフレームの画像入力を行う。ドライバが車両前方を注視して運転を続けている場合は、図２のステップ２０２、２０６、２０７、２０８、図３のステップ３０１、３０２、図４のステップ３２１のルーチンを回る。
【００３２】
また、ステップ３０１で、図２のステップ２０８で特定された画素パターンが所定条件ＦＳを満たしていないと判定された場合は、ステップ３０３へと移行し、同画素パターンが所定条件ＬＭを満足しているかどうかの判定を行う。
【００３３】
ここで、所定条件ＬＭとは、ドライバが左方向を見たかどうかの判定で、図１２に示すように、ドライバが左方向を見た時は、向かって左側の頭部と頸部の境界付近のＬＭ−Ｒは微小幅の差分が発生する。一方、向かって右側の頭部輪郭線の顎付近のＬＭ−Ｌは大きな幅の差分が発生する。
【００３４】
このような所定条件ＬＭを満たす状態で差分値が発生している場合は、ドライバが左方向を向いた瞬間と判定して、ステップ３０４に移行して、左向きフラグをＯＮにする。その後、図４のステップ３２１に移行して画像メモリＩＭＡＧＥ＿ＮＥＷの画像データをＩＭＡＧＥ＿ＯＬＤに代入して、図２のステップ２０１に戻り、次のフレームの画像入力を行う。
【００３５】
以下のフロー判定の流れは、ドライバが左方向を見続けている場合について説明する。ステップ３０４で左向きフラグをＯＮにした後に、図２のステップ２０２、２０６、２０７、２０８の処理を行い、図３のステップ３０１、３０３、３０５で車両前方を見ているかどうか、左方向を見ているかどうか、右方向を見ているかどうかの判定を順次行っていく。
【００３６】
ドライバが左方向を見続けている場合、図１３に示すようにドライバが車両前方を注視して運転している時と同様に、車両の微振動により間隔が広がった状態での頭部輪郭線の左右部分ＬＳ−ＲとＬＳ−Ｌで示す微小幅の差分が発生する。
【００３７】
よって、ステップ３０１、３０３、３０５の判定は、全てＮＯとなり、ステップ３０７に移行する。ステップ３０７では、左向きフラグがＯＮである場合は、ステップ３０８に移行して、図２のステップ２０８で特定された画素パターンが所定条件ＬＳを満たしているかどうかを判定する。
【００３８】
この条件を満たしている時は、ステップ３１０で既にタイマーが作動状態にあるか否かを判定し、ドライバが左を向いた直後である時（タイマーがまだ作動していない時）は、ステップ３１１で左方向を向いている継続時間をカウントするタイマーを作動させる。
【００３９】
その後、この同一ループを回り続ける場合は、図４のステップ３１２で、左向きの許容時間を超えたかどうかを判定を行い、許容する時間を超えた場合はステップ３１３で、脇見警報を出力し、タイマーをリセットする。
【００４０】
また、左向きの許容時間を超える前にドライバが車両前方を注視した場合は、ステップ３０１の所定条件ＦＳを満たして左向きフラグをＯＦＦにして、タイマーをリセットする。また、画像ノイズなどによりイレギュラーな処理が行われた場合は、ステップ３０８の所定条件ＬＳを満足せず左向きフラグをＯＦＦにして、タイマーをリセットする。
【００４１】
図３のステップ３１４以降の処理は、前述したドライバが左向きの場合に対し、右向きに置き換えただけの処理であるため各ステップの詳細な説明は省略する。
【００４２】
このようにして、第１の実施形態に係るドライバモニタ装置では、第１の頭部表面部位の画像及び第２の頭部表面部位の画像を含む領域の、時系列的に得られる画像の差分値に基づいて、ドライバの顔の向きを判定するので、簡単な構成で、且つ容易にドライバの状態をモニタすることができる。
【００４３】
また、第１の頭部表面部位を、ドライバの頭部と頸部との境界部位とすることにより、顔の向きの変化に伴う頭部表面部位の変化を的確に捉えることができるので、高精度な検出が可能となる。
【００４４】
更に、第２の頭部表面部位を、撮像面に正対している頭部輪郭線を含む箇所とすることにより、より一層精度を向上させることができる。
【００４５】
また、ドライバの眼の位置、鼻の位置、口の位置、或いは耳の位置を基準として領域を特定することにより、検出精度を向上させることができる。
【００４６】
更に、設定する領域を、少なくとも１画素を有する縦長の領域とすることにより、眼鏡をかけている場合であっても、高精度な検出が可能となる。
【００４７】
次に、本発明のドライバモニタ装置の、第２の実施形態について説明する。該第２の実施形態は、第１の実施形態に対し、差分発生領域内で発生する時間差分の画素数の変化判定を所定の処理回数に渡って記憶させて行うようにすることで、より一層精度の高いドライバの顔の向き検出を行うことを目的としている。
【００４８】
以下、処理動作が第１の実施形態と異なる部分について、図１４〜図１７に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００４９】
図１４のステップ１３０９で、差分画像メモリＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ１〜５にデータが代入されているかどうかを判定する。ＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ１〜５の全てにデータが代入されていない場合は、ステップ１３１０に移行し、ステップ１３０８で特定した画素を対象として差分画像メモリのＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ１〜５に順次データを代入していく。
【００５０】
本実施形態では、所定の処理回数に渡って記憶させるデータを５回としている。その記憶方法を、図１８を参照して説明する。画像の取り込み順で管理される
【外１】
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▲３▼−▲２▼をＩＩ、▲４▼−▲３▼をＩＩＩ・・・と順次演算していく上で、最初のループでは差分画像ＩをＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ１に、つぎのループでは差分画像ＩＩをＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ２に、そのつぎのループでは差分画像ＩＩＩをＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ３へと記憶させてゆき、ＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ５に差分画像Ｖがメモリされた段階で、図１５のステップ１３０９の条件を満足する。
【００５１】
この時、ステップ１３０１で新たな画像入力があり、且つ、新たな差分画像ＶＩが演算されているので、ステップ１３１１で各差分画像メモリの更新を行う。よって１回目の各差分画像メモリに記憶されたデータは、ＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ１に差分画像ＩＩ、ＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ２に差分画像ＩＩＩ、ＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ３に差分画像ＩＶ、ＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ４に差分画像Ｖ、ＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ５に差分画像ＶＩとなる。
【００５２】
２回目以降の処理では、図１８に示すように、新たに差分画像ＶＩＩをＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥ５に代入し、各メモリ１つずつデータを更新していき、差分画像ＩＩのデータを削除する。このようにして記憶した各ＤＩＦＦ＿ＩＭＡＧＥをステップ１３１２で合成した新たなイメージを生成する。
【００５３】
その合成したイメージを図１９の例で説明する。図１９は、差分の発生した領域を新しい結果で、古い結果を上書きすることによって生成したものである。図１９の例に示すように、ドライバが左方向を見た場合は、頸部（向かって左側の部分）は、最新の差分結果が表示されないのに対し、顎の輪郭線となる向かって右側の部分は、差分の発生順序に規則性があるので、顔の向きが変化した移動量の精度が向上するだけでなく移動速度も判定することができる。
【００５４】
このように、図１４のステップ１３１２で、時系列的な複数の特定画素イメージを合成することによって、図１６，図１７のステップ１４０１、１４０３、１４０５、１４０８、１４１５での判定精度を向上させることができる。
【００５５】
なお、本発明の領域設定手段において用いている領域の設定基準（眼、鼻、口、耳など）の特徴量を抽出する方法は、特開平８−２４９４５４号公報、特開平９−２７００１０号公報、及び、特開平１２−６７２２５号公報に記載された技術により周知であるため、詳細な説明を省略する。
【００５６】
このようにして、第２の実施形態に係るドライバモニタ装置では、前述した第１の実施形態に加え、差分値の発生した画素数に基づいて、ドライバの顔の向きを検出するので、検出精度をより一層向上させることができる。
【００５７】
また、時系列的に得られる差分値の画素数変化を複数回分記憶し、このデータに基づいてドライバの顔の動きを検出することにより、高い検出精度を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るドライバモニタ装置の、実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るドライバモニタ装置の処理動作を示すフローチャートの、第１の分図である。
【図３】第１の実施形態に係るドライバモニタ装置の処理動作を示すフローチャートの、第２の分図である。
【図４】第１の実施形態に係るドライバモニタ装置の処理動作を示すフローチャートの、第３の分図である。
【図５】画像データの縦ライン方向に濃度差の発生する点を検出して、顔の特徴量を抽出する方法を示す説明図である。
【図６】抽出された顔の特徴量のデータを示す説明図である。
【図７】抽出された顔の特徴量のデータに基づいて、顔の構成要素を検出する様子を示す説明図である。
【図８】顔画像中に設定された、差分処理領域を示す説明図である。
【図９】顔の向きを判定する手順を示す説明図であり、（ａ）は前方を向いているとき、（ｂ）は左方向を向いているときの様子を示す。
【図１０】ドライバが前方を向いている状態から左側を向いた際の、エッジラインの変化を示す説明図である。
【図１１】ドライバが前方を向いているときの、微振動によるエッジ部分の変動幅を示す説明図である。
【図１２】ドライバが左側を向いているときの、移動によるエッジ部分の変動幅を示す説明図である。
【図１３】ドライバが左側を向き続けているときの、微振動によるエッジ部分の変動幅を示す説明図である。
【図１４】第２の実施形態に係るドライバモニタ装置の処理動作を示すフローチャートの、第１の分図である。
【図１５】第２の実施形態に係るドライバモニタ装置の処理動作を示すフローチャートの、第２の分図である。
【図１６】第２の実施形態に係るドライバモニタ装置の処理動作を示すフローチャートの、第３の分図である。
【図１７】第２の実施形態に係るドライバモニタ装置の処理動作を示すフローチャートの、第４の分図である。
【図１８】差分画像メモリを、順次更新する様子を示す説明図である。
【図１９】差分の発生した領域を、新しいデータで古いデータを上書きすることにより得られる、エッジ部分の変動幅を示す説明図である。
【符号の説明】
１０１　画像撮像手段
１０２　領域設定手段
１０３　差分演算手段
１０４　顔の向き判定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2004078778.tif 000020
【図１８】
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【図１９】
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