(57)【要約】【課題】目領域画像を用いた高精度の判定を実現すること。【解決手段】状態判定装置１００は、人物が目を開けている状態から目を閉じて次に目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する算出部１１０と、複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、第１の時点から第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに人物が第１の状態であると判定し、一方、第１の時点から第２の時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに人物が第１の状態と異なる第２の状態であると判定する判定部１２０と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、前記複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する算出部と、
前記複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から前記第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、前記第１の時点から前記第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔の長さが前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する判定部と、
を備える状態判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記タイミングが異なることによって生じる前記複数画素に関する輝度値の時間変化を示す時間変化情報を生成し、
前記時間変化情報に基づいて、前記第１の時点と前記第２の時点を決定する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記時間変化情報は、
前記複数画素に関する輝度値と前記タイミングに基づいて算出される近似曲線である、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記複数画素に関する輝度値は、前記複数画素の輝度の総和値である、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記複数画素に関する輝度値は、前記複数画素の輝度の平均値である、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記第２の時点は、前記複数画素に関する輝度値が極値に至る時点より前の時点である、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項７】
前記第２の時点は、前記複数画素に関する輝度値が極値に至る時点より後の時点である、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項８】
前記第２の輝度値は、前記複数画素に関する輝度値の極値である、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項９】
前記第１の輝度値と前記第２の輝度値は同じ値である、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１０】
前記判定部は、
前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔が長いほど眠気が強いことを示す情報を保持するデータベースを参照して、前記人物の状態を判定する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１１】
前記判定部は、
所定期間における前記第１の時間間隔の累計時間が所定値以上である場合、前記第１の状態と判定し、
前記所定期間における前記第１の時間間隔の累計時間が前記所定値以上である場合、前記第２の状態と判定する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１２】
人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間における所定の第１の時点で撮影された第１の目領域画像と、前記期間における前記第１の時点より後の所定の第２の時点で撮影された第２の目領域画像とを受け取り、前記第１の目領域画像と前記第２の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する算出部と、
前記第１の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値と、前記第２の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値との差が、所定値以下である場合、前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記差が前記所定値より大きい場合、前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する判定部と、
を備える状態判定装置。
【請求項１３】
人物の目領域画像に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する算出部と、
前記複数画素に関する輝度値が所定値より高いか否かを判定し、前記輝度値が前記所定値以上である場合、前記人物が目を閉じていると判定する判定部と、
を備える閉眼判定装置。
【請求項１４】
人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、前記複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出するステップと、
前記複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から前記第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、前記第１の時点から前記第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔の長さが前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定するステップと、
を有する状態判定方法。
【請求項１５】
人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間における所定の第１の時点で撮影された第１の目領域画像と、前記期間における前記第１の時点より後の所定の第２の時点で撮影された第２の目領域画像とを受け取り、前記第１の目領域画像と前記第２の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出するステップと、
前記第１の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値と、前記第２の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値との差が、所定値以下である場合、前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記差が前記所定値より大きい場合、前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定するステップと、
を有する状態判定方法。
【請求項１６】
人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、前記複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する処理と、
前記複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から前記第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、前記第１の時点から前記第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔の長さが前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する処理と、
をコンピュータに実行させる状態判定プログラム。
【請求項１７】
人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間における所定の第１の時点で撮影された第１の目領域画像と、前記期間における前記第１の時点より後の所定の第２の時点で撮影された第２の目領域画像とを受け取り、前記第１の目領域画像と前記第２の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する処理と、
前記第１の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値と、前記第２の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値との差が、所定値以下である場合、前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記差が前記所定値より大きい場合、前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する処理と、
をコンピュータに実行させる状態判定プログラム。
【請求項１８】
人物の状態を判定する状態判定装置において実行される状態判定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能で非一時的な記録媒体であって、前記状態判定装置のコンピュータに対して、
人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、前記複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する処理と、
前記複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から前記第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、前記第１の時点から前記第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔の長さが前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する処理と、
を実行させる状態判定プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１９】
人物の状態を判定する状態判定装置において実行される状態判定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能で非一時的な記録媒体であって、前記状態判定装置のコンピュータに対して、
人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間における所定の第１の時点で撮影された第１の目領域画像と、前記期間における前記第１の時点より後の所定の第２の時点で撮影された第２の目領域画像とを受け取り、前記第１の目領域画像と前記第２の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する処理と、
前記第１の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値と、前記第２の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値との差が、所定値以下である場合、前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記差が前記所定値より大きい場合、前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する処理と、
を実行させる状態判定プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態判定装置、閉眼判定装置、状態判定方法、状態判定プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人物の目を含む画像（以下、目領域画像という）を用いて開眼または閉眼を検出する技術が知られている。
【０００３】
例えば特許文献１には、目領域画像の画素毎の濃淡変化を表す１次元エッジ画像を算出し、１次元エッジ画像における濃淡変化に基づいて上まぶたと眼球との境界および下まぶたと眼球との境界を検出し、検出した境界間の距離に基づいて開眼または閉眼を検出する装置が開示されている。この装置によれば、１次元エッジ画像を２値化することなく濃淡変化を用いて処理するため、照明条件または人の顔の造り等の個人差の影響を受け難くできるとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２６４６９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、目領域画像には、例えばまつ毛など、まぶたと眼球との境界以外のエッジが多数存在する。そのため、まぶたと眼球との境界の誤検出により、特許文献１に記載の装置は開眼または閉眼を誤検出する可能性が高いという課題があった。
【０００６】
本発明の目的は、目領域画像を用いた高精度の判定を実現する状態判定装置、閉眼判定装置、状態判定方法、状態判定プログラムおよび記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る状態判定装置は、人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、前記複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する算出部と、前記複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から前記第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、前記第１の時点から前記第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔の長さが前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する判定部と、を備える構成を採る。
【０００８】
本発明の一態様に係る状態判定装置は、人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間における所定の第１の時点で撮影された第１の目領域画像と、前記期間における前記第１の時点より後の所定の第２の時点で撮影された第２の目領域画像とを受け取り、前記第１の目領域画像と前記第２の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する算出部と、前記第１の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値と、前記第２の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値との差が、所定値以下である場合、前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記差が前記所定値より大きい場合、前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する判定部と、を備える構成を採る。
【０００９】
本発明の一態様に係る閉眼判定装置は、人物の目領域画像に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する算出部と、前記複数画素に関する輝度値が所定値より高いか否かを判定し、前記輝度値が前記所定値以上である場合、前記人物が目を閉じていると判定する判定部と、を備える構成を採る。
【００１０】
本発明の一態様に係る状態判定方法は、人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、前記複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出するステップと、前記複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から前記第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、前記第１の時点から前記第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔の長さが前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定するステップと、を有するようにした。
【００１１】
本発明の一態様に係る状態判定方法は、人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間における所定の第１の時点で撮影された第１の目領域画像と、前記期間における前記第１の時点より後の所定の第２の時点で撮影された第２の目領域画像とを受け取り、前記第１の目領域画像と前記第２の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出するステップと、前記第１の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値と、前記第２の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値との差が、所定値以下である場合、前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記差が前記所定値より大きい場合、前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定するステップと、を有するようにした。
【００１２】
本発明の一態様に係る状態判定プログラムは、人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、前記複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する処理と、前記複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から前記第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、前記第１の時点から前記第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔の長さが前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する処理と、をコンピュータに実行させるようにした。
【００１３】
本発明の一態様に係る状態判定プログラムは、人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間における所定の第１の時点で撮影された第１の目領域画像と、前記期間における前記第１の時点より後の所定の第２の時点で撮影された第２の目領域画像とを受け取り、前記第１の目領域画像と前記第２の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する処理と、前記第１の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値と、前記第２の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値との差が、所定値以下である場合、前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記差が前記所定値より大きい場合、前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する処理と、をコンピュータに実行させるようにした。
【００１４】
本発明の一態様に係る記録媒体は、人物の状態を判定する状態判定装置において実行される状態判定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能で非一時的な記録媒体であって、前記状態判定装置のコンピュータに対して、人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間において異なるタイミングで撮影された複数の目領域画像を受け取り、前記複数の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する処理と、前記複数画素に関する輝度値が所定の第１の輝度値に最初に至る第１の時点から前記第１の時点より後に所定の第２の輝度値に至る第２の時点までの時間間隔の長さを算出し、前記第１の時点から前記第２時点までの時間間隔の長さが第１の時間間隔のときに前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記第１の時点から前記第２の時点までの時間間隔の長さが前記第１の時間間隔よりも短い第２の時間間隔のときに前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する処理と、を実行させる状態判定プログラムを記録した構成を採る。
【００１５】
本発明の一態様に係る記録媒体は、人物の状態を判定する状態判定装置において実行される状態判定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能で非一時的な記録媒体であって、前記状態判定装置のコンピュータに対して、人物が目を開けている状態から前記目を閉じて次に前記目を開けるまでの期間における所定の第１の時点で撮影された第１の目領域画像と、前記期間における前記第１の時点より後の所定の第２の時点で撮影された第２の目領域画像とを受け取り、前記第１の目領域画像と前記第２の目領域画像の各々に含まれる複数画素に関する輝度値を算出する処理と、前記第１の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値と、前記第２の目領域画像の前記複数画素に関する輝度値との差が、所定値以下である場合、前記人物が第１の状態であると判定し、一方、前記差が前記所定値より大きい場合、前記人物が前記第１の状態と異なる第２の状態であると判定する処理と、を実行させる状態判定プログラムを記録した構成を採る。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、目領域画像を用いた高精度の判定を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態１に係る状態判定装置の構成の一例を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る目領域画像の一例を示す図
【図３】本発明の実施の形態１に係る状態判定装置の動作の流れの一例を示すフロー図
【図４】本発明の実施の形態１に係る時間変化情報の一例を示す図
【図５】本発明の実施の形態１の変形例に係る状態判定装置の動作の流れの一例を示すフロー図
【図６】本発明の実施の形態２に係る状態判定装置の動作の流れの一例を示すフロー図
【図７】本発明の実施の形態３に係る閉眼判定装置の構成の一例を示すブロック図
【図８】本発明の実施の形態３に係る閉眼判定装置の動作の流れの一例を示すフロー図
【図９】各部の機能をプログラムにより実現するコンピュータのハードウェア構成を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。ただし、各実施の形態において、同一機能を有する構成には、同一符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１９】
（実施の形態１）
まず、本発明の実施の形態１に係る状態判定装置１００の構成の一例について、図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る状態判定装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
【００２０】
図１に示すように、状態判定装置１００は、カメラ２００と接続され、算出部１１０と判定部１２０を備える。
【００２１】
カメラ２００は、所定期間において異なるタイミングで人物の目を含む目領域を撮影する。所定期間とは、人物が目を開けている状態から目を閉じて次に目を開けるまでの期間である。目領域は、例えば、図２に示すように、ｈ画素分の高さ、ｗ画素分の幅の長方形状の領域である。
【００２２】
そして、カメラ２００は、撮影した目領域の画像（以下、目領域画像という）と、その目領域を撮影した時点（撮影時点または撮影タイミングという）を示す撮影時点情報とを算出部１１０へ順次出力する。
【００２３】
算出部１１０は、カメラ２００から目領域画像を受け取る度に、その目領域画像に含まれる複数の画素の平均値（以下、輝度平均値という。複数画素に関する輝度値の一例）を算出する。例えば、算出部１１０は、以下の式（１）により輝度平均値を算出する。式（１）において、ｌｕｍｉ（ｘ，ｙ）は目領域画像の座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度であり、ｗは目領域画像の幅［pixel］であり、ｈは目領域画像の高さｈ［pixel］である。
【数１】
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【００２４】
目が開いている状態（以下、開眼状態という）の目領域画像では、目が閉じている状態（以下、閉眼状態という）の目領域画像と比べて、瞳孔と虹彩の面積が大きく、まぶたの面積が小さい。まぶたの領域の輝度が瞳孔と虹彩の領域の輝度よりも高い場合、開眼状態の目領域画像に基づいて算出される輝度平均値は、閉眼状態の目領域画像に基づいて算出される輝度平均値よりも低くなる。一方、閉眼状態の目領域画像では、開眼状態の目領域画像と比べて、瞳孔と虹彩の面積が小さく、まぶたの面積が大きい。そのため、閉眼状態の目領域画像に基づいて算出される輝度平均値は、開眼状態の目領域画像に基づいて算出される輝度平均値よりも高くなる。
【００２５】
なお、輝度平均値は、上述した単純平均値に限定されるものではなく、例えば、算術平均（相加平均）値、幾何平均（相乗平均）値、調和平均値、加重平均値であってもよい。また、中央値、最頻値などを代わりに用いてもよい。これらの値は、統計学において、代表値と呼ばれるものである。よって、「複数画素に関する輝度値」は、「複数画素の輝度の代表値」と言うこともできる（以下の実施の形態２、３においても同様）。
【００２６】
そして、算出部１１０は、算出した輝度平均値と、それに対応する撮影時点情報（輝度平均値の算出に用いた目領域画像とともにカメラ２００から受け取った撮影時点情報）とを判定部１２０へ順次出力する。
【００２７】
判定部１２０は、閉眼時間を算出し、その閉眼時間の長短に基づいて、人物の状態が低覚醒状態（眠気が強い状態）または高覚醒状態（眠気が弱い状態）のいずれであるかを判定する。閉眼時間とは、開眼状態から閉眼状態となり、再び開眼状態となるまでの時間である。判定部１２０の具体的な処理について以下に説明する。
【００２８】
まず、判定部１２０は、算出部１１０から輝度平均値および撮影時点情報を受け取ると、閉眼時間の開始タイミング（以下、単に開始タイミングともいう）が記憶済みであるか否かを判定する。開始タイミングは、例えば、受け取った輝度平均値が予め定められた第１の輝度値（詳細は後述）以上であるときの撮影時点情報が示すタイミングである。
【００２９】
開始タイミングが記憶済みである場合については後述する。
【００３０】
開始タイミングが記憶済みではない場合、判定部１２０は、算出部１１０から受け取った輝度平均値が予め定められた第１の輝度値以上であるか否かを判定する。ここでいう第１の輝度値とは、例えば、一般的に閉眼状態とみなされるときの目領域の輝度値であり、実験等により得られた値である。
【００３１】
輝度平均値が第１の輝度値以上ではない場合、判定部１２０は、算出部１１０から次の輝度平均値および撮影時点情報を受け取り、その輝度平均値が第１の輝度値以上であるか否かを判定する。
【００３２】
このようにして、判定部１２０は、算出部１１０からの輝度平均値が第１の輝度値以上になるまで、算出部１１０から輝度平均値および撮影時点情報を受け取る処理と、輝度平均値が第１の輝度値以上であるか否かを判定する処理を繰り返す。
【００３３】
輝度平均値が第１の輝度値以上である場合、判定部１２０は、その輝度平均値とともに受け取った撮影時点情報が示すタイミングを、閉眼時間の開始タイミングとして所定の記憶装置に記憶させる。これにより、開始タイミングが記憶済みの状態となる。
【００３４】
開始タイミングが記憶済みとなった後で、算出部１１０から次の輝度平均値および撮影時点情報を受け取ると、判定部１２０は、その輝度平均値が第２の輝度値以下であるか否かを判定する。ここでいう第２の輝度値とは、例えば、一般的に閉眼状態とみなされるときの目領域の輝度値であり、実験等により得られた値である。なお、本実施の形態では、第１の輝度値と第２の輝度値とが同じ値であるとして説明する。
【００３５】
輝度平均値が第２の輝度値以下ではない場合、判定部１２０は、算出部１１０から次の輝度平均値および撮影時点情報を受け取り、その輝度平均値が第２の輝度値以下であるか否かを判定する。
【００３６】
このようにして、判定部１２０は、算出部１１０からの輝度平均値が第２の輝度値以下になるまで、算出部１１０から輝度平均値および撮影時点情報を受け取る処理と、輝度平均値が第２の輝度値以下であるか否かを判定する処理を繰り返す。
【００３７】
輝度平均値が第２の輝度値以下である場合、判定部１２０は、その輝度平均値とともに受け取った撮影時点情報が示すタイミングを、閉眼時間の終了タイミング（以下、単に終了タイミングともいう）として所定の記憶装置に記憶させる。
【００３８】
そして、判定部１２０は、所定の記憶装置に記憶させた開始タイミングと終了タイミングを読み出し、それらの差分を閉眼時間として算出する。閉眼時間は、輝度平均値が第１の輝度値に最初に到達した時点（以下、第１の時点という）から、輝度平均値が第１の時点より後に第２の輝度値に到達した時点（以下、第２の時点という）までの時間間隔である。
【００３９】
次に、判定部１２０は、閉眼時間が所定時間以上であるか否かを判定する。ここでいう所定時間とは、例えば、一般的に眠気が強いとみなされるときの閉眼状態が続く時間であり、実験等により得られた時間である。
【００４０】
判定部１２０は、閉眼時間が所定時間以上である場合、データベース（図示略）を参照して、人物が低覚醒状態（すなわち、眠気が強い状態）であると判定する。一方、判定部１２０は、閉眼時間が所定時間未満である場合、データベース（図示略）を参照して、人物が高覚醒状態（すなわち、眠気が弱い状態）であると判定する。データベースには、例えば、「所定時間以上」を示す情報に対して「低覚醒状態」を示す情報が対応付けられて登録されており、「所定時間未満」を示す情報に対して「高覚醒状態」を示す情報が対応付けられて登録されている。
【００４１】
そして、判定部１２０は、判定結果（高覚醒状態または低覚醒状態）を示す情報を所定の装置（例えば、記憶装置、表示装置、通信装置等）へ出力する。
【００４２】
次に、本発明の実施の形態１に係る状態判定装置１００の動作の一例について、図３、図４を用いて説明する。図３は、本発明の実施の形態１に係る状態判定装置１００の動作の流れの一例を示すフロー図である。
【００４３】
まず、算出部１１０は、カメラ２００から、所定の撮影タイミングで撮影された目領域画像と、それに対応する撮影時点情報とを受け取り（ステップＳ１０１）、受け取った目領域画像の輝度平均値を算出する（ステップＳ１０２）。そして、算出部１１０は、算出した輝度平均値と、それに対応する撮影時点情報とを判定部１２０へ出力する。
【００４４】
判定部１２０は、算出部１１０から輝度平均値および撮影時点情報を受け取ると、閉眼時間の開始タイミングが記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００４５】
ステップＳ１０３の判定の結果、開始タイミングが記憶済みである場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、フローはステップＳ１０６へ進む。ステップＳ１０６については後述する。
【００４６】
ステップＳ１０３の判定の結果、開始タイミングが記憶済みではない場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、判定部１２０は、算出部１１０から受け取った輝度平均値が、第１の輝度値として予め定められた１００以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
【００４７】
ステップＳ１０４の判定の結果、輝度平均値が１００以上ではない場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、フローはステップＳ１０１へ戻る。
【００４８】
ステップＳ１０４の判定の結果、輝度平均値が１００以上である場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、判定部１２０は、閉眼時間の開始タイミングを所定の記憶装置に記憶させる（ステップＳ１０５）。これにより、開始タイミングが記憶済みの状態となる。上述したとおり、閉眼時間の開始タイミングは、第１の輝度値（例えば１００）以上である輝度平均値とともに受け取った撮影時点情報が示すタイミングである。その後、フローはステップＳ１０１へ戻る。
【００４９】
ステップＳ１０３の判定の結果、開始タイミングが記憶済みである場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、判定部１２０は、算出部１１０から受け取った輝度平均値が、第２の輝度値として予め定められた１００以下であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
【００５０】
ステップＳ１０６の判定の結果、輝度平均値が１００以下ではない場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、フローはステップＳ１０１へ戻る。
【００５１】
ステップＳ１０６の判定の結果、輝度平均値が１００以下である場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、判定部１２０は、閉眼時間の終了タイミングとして所定の記憶装置に記憶させる（ステップＳ１０７）。上述したとおり、閉眼時間の終了タイミングは、第２の輝度値（例えば１００）以下である輝度平均値とともに受け取った撮影時点情報が示すタイミングである。
【００５２】
次に、判定部１２０は、所定の記憶装置に記憶させた開始タイミングと終了タイミングを読み出し、それらに基づいて閉眼時間を算出する（ステップＳ１０８）。上述したとおり、算出される閉眼時間は、開始タイミングと終了タイミングの差分である。
【００５３】
次に、判定部１２０は、算出した閉眼時間が、所定時間として定められた、例えば２００ｍｓ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。
【００５４】
ステップＳ１０９の判定の結果、閉眼時間が所定時間以上である場合（ステップＳ１０９：ＹＥＳ）、判定部１２０は、上述したデータベースを参照して、人物が低覚醒状態（第１の状態の一例）であると判定する（ステップＳ１１０）。
【００５５】
一方、判定部１２０は、閉眼時間が所定時間未満である場合（ステップＳ１０９：ＮＯ）、上述したデータベースを参照して、人物が高覚醒状態（第２の状態の一例）であると判定する（ステップＳ１１１）。
【００５６】
そして、判定部１２０は、判定結果（高覚醒状態または低覚醒状態）を示す情報を所定の装置（例えば、記憶装置、表示装置、通信装置等）へ出力する。
【００５７】
以上説明したように、本実施の形態の状態判定装置１００によれば、異なるタイミングで撮影された目領域画像のそれぞれについて輝度平均値を算出し、輝度平均値が第１の輝度値に最初に至る時点からその時点より後に第２の輝度値に至る時点までの時間間隔を閉眼時間として算出し、閉眼時間が所定時間以上である場合に低覚醒状態と判定する一方、閉眼時間が所定時間未満である場合に高覚醒状態と判定する。すなわち、状態判定装置１００は、閉眼時間を用いて開眼または閉眼を検出するため、目領域画像に対してエッジ検出を行うことなく、高精度に状態を判定することができる。
【００５８】
以上、本発明の実施の形態１について説明したが、本発明は、実施の形態１の説明に限定されない。以下、各変形例について説明する。
【００５９】
＜変形例１＞
実施の形態１では、第１の輝度以上と判定した輝度平均値に対応する撮影時点情報が示す撮影時点を第１の時点（開始タイミング）に決定し、第２の輝度値以下と判定した輝度平均値に対応する撮影時点情報が示す撮影時点を第２の時点（終了タイミング）に決定する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、判定部１２０は、算出部１１０から受け取った輝度平均値が第１の輝度値以上と判定した場合、その輝度平均値に対応する撮影時点情報が示す撮影時点よりも前の撮影時点を第１の時点に決定してもよい。また、例えば、判定部１２０は、算出部１１０から受け取った輝度平均値が第２の輝度値以下と判定した場合、その輝度平均値に対応する撮影時点情報が示す撮影時点より前の撮影時点を第２の時点に決定してもよい。本変形例は、目領域画像の撮影間隔が短い場合に有効である。
【００６０】
＜変形例２＞
実施の形態１では、第１の輝度以上と判定した輝度平均値に対応する撮影時点情報が示す撮影時点を第１の時点（開始タイミング）に決定し、第２の輝度値以下と判定した輝度平均値に対応する撮影時点情報が示す撮影時点を第２時点（終了タイミング）に決定する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、判定部１２０は、算出部１１０から受け取った輝度平均値と撮影時点情報に基づいて時間変化情報を生成し、その時間変化情報から第１の時点（開始タイミング）と第２の時点（終了タイミング）を決定してもよい。この具体例について以下に説明する。
【００６１】
まず、判定部１２０は、算出部１１０から輝度平均値と撮影時点情報を受け取る度に、その輝度平均値と撮影時点情報をペアにして所定の記憶装置に記憶させる。そして、判定部１２０は、所定の記憶装置に記憶させた輝度平均値と撮影時点情報のペアを全て読み出し、読み出した全てのペアに基づいて、撮影時点毎の輝度平均値（換言すれば、撮影時点が異なることで生じる輝度平均値の時間的変化）を表す時間変化情報を生成する。
【００６２】
ここで、時間変化情報の一例について図４を用いて説明する。図４は、時間変化情報の一例として、輝度平均値と撮影時点情報のペアに基づき算出された近似曲線Ｃを示す図である。図４において、横軸は撮影時点を示し、縦軸は輝度平均値を示している。また、図４において、ＭＬａは第１の輝度値および第２の輝度値（例えば、１００）を示しており、ＭＬｂは極大値を示している。
【００６３】
判定部１２０は、図４に示す近似曲線Ｃを算出すると、近似曲線ＣとＭＬａとの交点から、時点Ｔ１および時点Ｔ２を決定する。時点Ｔ１は、輝度平均値がＭＬａに最初に到達した時点（第１の時点の一例）である。時点Ｔ２は、輝度平均値が第１の時点より後にＭＬａに到達した時点（第２の時点の一例）である。
【００６４】
そして、判定部１２０は、時点Ｔ２と時点Ｔ１との差分である時間間隔ＴＩを閉眼時間として算出する。
【００６５】
＜変形例３＞
また、変形例２では、図４に示した近似曲線Ｃを算出する例を挙げて説明したが、近似曲線Ｃの一部分のみを算出し、それに基づいて第１の時点と第２の時点を決定してもよい。例えば、第１の時点（例えば、図４の時点Ｔ１）を決定する場合、第１の輝度値（例えば、図４のＭＬａ）に近い輝度平均値を有する複数の点を用いて、近似線（近似曲線または近似直線）を算出し、その近似線と第１の輝度値との交点から第１の時点を求めてもよい。同様に、第２の時点（例えば、図４の時点Ｔ２）を決定する場合、例えば、第２の輝度値（例えば、図４のＭＬａ）に近い輝度平均値を有する複数の点を用いて、近似線（近似曲線または近似直線）を算出し、その近似線と第２の輝度値との交点から第２の時点を求めてもよい。
【００６６】
＜変形例４＞
また、変形例２では、図４に示したように、時点Ｔ２が、輝度平均値が極大値ＭＬｂに至る時点より後の時点である場合を例に挙げて説明したが、時点Ｔ２は、輝度平均値が極大値ＭＬｂに至る時点より前の時点であってもよい。
【００６７】
＜変形例５＞
実施の形態１では、算出部１１０が算出する複数画素に関する輝度値として、輝度平均値を例に挙げて説明したが、これに限定されない。複数画素に関する輝度値は、例えば、複数画素の輝度の総和値でもよい。
【００６８】
＜変形例６＞
また、実施の形態１では、図３のステップＳ１０４の判定処理で用いられる第１の輝度値とステップＳ１０６の判定処理に用いられる第２の輝度値が同じである場合を例に挙げて説明したが、第１の輝度値と第２の輝度値は異なる値であってもよい。例えば、第２の輝度値が極大値（例えば、図４に示したＭＬｂ）であり、第１の輝度値が極大値より低い値であってもよい。なお、第２の輝度値が第１の輝度値より高い場合、図３のステップＳ１０６の判定処理において、輝度平均値が極大値となった後で第２の輝度値以下となったか否かを判定すればよい。
【００６９】
＜変形例７＞
また、実施の形態１では、データベースにおいて、「閉眼時間が所定時間以上」を示す情報に対して「低覚醒状態」を示す情報が対応して登録され、「閉眼時間が所定時間未満」を示す情報に対して「高覚醒状態」を示す情報が対応して登録されている例を挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、データベースには、閉眼時間が長いほど眠気が強いことを表す３つ以上の状態を示す情報が登録されてもよい。これにより、閉眼時間の長さに応じて３つ以上の状態を判定することが可能となる。
【００７０】
＜変形例８＞
また、実施の形態１では、判定部１２０がデータベースを用いて状態を判定する例を挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、判定部１２０は、閉眼時間と人物の状態との関係を学習した学習モデル、または、閉眼時間から状態を算出可能な数式などを用いて、閉眼時間に対応する人物の状態を判定してもよい。
【００７１】
＜変形例９＞
また、実施の形態１において、累計の閉眼時間を用いて人物の状態を判定してもよい。この場合の動作の流れを図５に示す。なお、図５において、図３と同じ処理については同一符号を付している。以下では、重複する説明は省略し、異なる処理について説明する。
【００７２】
判定部１２０は、本処理の開始時点から所定期間（例えば、６０秒）が経過したか否かを判定する（ステップＳ３０１）。所定期間が経過した場合（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、フローはステップＳ３０３へ進む。ステップＳ３０３について後述する。一方、所定期間が経過していない場合（ステップＳ３０１：ＮＯ）、フローはステップＳ１０１へ進む。ステップＳ１０１〜Ｓ１０８は、図３で説明したとおりである。
【００７３】
ステップＳ１０８において閉眼時間を算出した後、判定部１２０は、累計閉眼時間を算出する（ステップＳ３０２）。例えば、この算出処理が初回である場合、判定部１２０は、ステップＳ１０８にて算出した閉眼時間をそのまま累計閉眼時間として所定の記憶装置に記憶させる。これ以降、判定部１２０は、ステップＳ１０８で閉眼時間を算出する度に、その閉眼時間を、所定の記憶装置に記憶させた累計閉眼時間に加算し、加算した結果を累計閉眼時間として所定の記憶装置に記憶させる。このような累計閉眼時間の算出処理は、所定期間（６０秒）が経過するまで繰り返される。すなわち、累計閉眼時間は、最終的に、所定期間における閉眼時間の合計値となる。
【００７４】
そして、ステップＳ３０１において所定期間が経過すると（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、判定部１２０は、累計閉眼時間は所定値（例えば、１０秒）以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。
【００７５】
判定部１２０は、累計閉眼時間が所定値以上である場合（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、データベースを参照して、人物が低覚醒状態（すなわち、眠気が強い状態）であると判定する（ステップＳ３０４）。データベースには、例えば、「累計閉眼時間が所定時間以上」を示す情報に対して「低覚醒状態」を示す情報が対応付けて登録されており、「累計閉眼時間が所定時間未満」を示す情報に対して「高覚醒状態」を示す情報が対応付けて登録されている。
【００７６】
一方、判定部１２０は、閉眼時間が所定値未満である場合（ステップＳ３０３：ＮＯ）、データベースを参照して、人物が高覚醒状態（すなわち、眠気が強い状態）であると判定する（ステップＳ３０５）。
【００７７】
そして、判定部１２０は、判定結果（高覚醒状態または低覚醒状態）を示す情報を所定の装置（例えば、記憶装置、表示装置、通信装置等）へ出力する。
【００７８】
以上、各変形例について説明した。
【００７９】
（実施の形態２）
実施の形態１では、閉眼時間を算出し、その閉眼時間の長さに基づいて人物の状態を判定したが、本実施の形態では、輝度変化量を算出し、その輝度変化量に基づいて人物の状態を判定する。本実施の形態の状態判定装置の構成は、実施の形態１（図１）と同じであるので、以下では、状態判定装置の動作について、図６を用いて説明する。
【００８０】
図６は、本発明の実施の形態２に係る状態判定装置１００の動作の流れの一例を示すフロー図である。
【００８１】
まず、算出部１１０は、カメラ２００から、所定の撮影タイミングで撮影された目領域画像を受け取る（ステップＳ４０１）。
【００８２】
次に、算出部１１０は、第１の輝度平均値を算出済みであるか否かを判定する（ステップＳ４０２）。第１の輝度平均値は、例えば、最初にカメラ２００から受け取った目領域画像の輝度平均値である。
【００８３】
ステップＳ４０２の判定の結果、第１の輝度平均値を算出済みである場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、フローはステップＳ４０４へ進む。ステップＳ４０４については後述する。
【００８４】
ステップＳ４０２の判定の結果、第１の輝度平均値を算出済みではない場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）、算出部１１０は、カメラ２００から最初に受け取った目領域画像に基づいて第１の輝度平均値を算出する（ステップＳ４０３）。第１の輝度平均値の算出方法は、実施の形態１と同様である。
【００８５】
そして、算出部１１０は、算出した第１の輝度平均値を判定部１２０へ出力し、時間の計測を開始する。判定部１２０は、算出部１１０から受け取った第１の輝度平均値を所定の記憶装置に記憶させる。その後、フローは、ステップＳ４０１に戻る。
【００８６】
ステップＳ４０２の判定の結果、第１の輝度平均値を算出済みである場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、算出部１１０は、計測時間が所定時間（例えば、５０ｍｓ）を経過したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。
【００８７】
ステップＳ４０４の判定の結果、計測時間が所定時間を経過していない場合（ステップＳ４０４：ＮＯ）、フローはステップＳ４０１に戻る。
【００８８】
ステップＳ４０４の判定の結果、計測時間が所定時間を経過した場合（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）、算出部１１０は、カメラ２００から受け取った目領域画像に基づいて第２の輝度平均値を算出する（ステップＳ４０５）。そして、算出部１１０は、算出した第２の輝度平均値を判定部１２０へ出力し、時間の計測を終了する。
【００８９】
判定部１２０は、算出部１１０から第２の輝度平均値を受け取ると、所定の記憶装置から第１の輝度平均値を読み出し、第１の輝度平均値と第２の輝度平均値との差を輝度変化量として算出する（ステップＳ４０６）。
【００９０】
次に、判定部１２０は、算出した輝度変化量が所定値（例えば、１００）以下であるか否か判定する（ステップＳ４０７）。ここでの所定値は、例えば、実験等により得られた値である。
【００９１】
ステップＳ４０７の判定の結果、輝度変化量が所定値以下である場合（ステップＳ４０７：ＹＥＳ）、判定部１２０は、データベースを参照して、人物が低覚醒状態（第１の状態の一例）であると判定する（ステップＳ４０８）。データベースには、例えば、輝度変化量が「所定値以下」に対して「低覚醒状態」が対応付けられており、輝度変化量が「所定値より大きい」に対して「高覚醒状態」が対応付けられている。
【００９２】
一方、判定部１２０は、輝度変化量が所定値以下ではない場合（ステップＳ４０７：ＮＯ）、データベースを参照して、人物が高覚醒状態（第２の状態の一例）であると判定する（ステップＳ４０９）。
【００９３】
そして、判定部１２０は、判定結果（高覚醒状態または低覚醒状態）を示す情報を所定の装置（例えば、記憶装置、表示装置、通信装置等）へ出力する。
【００９４】
以上説明したように、本実施の形態の状態判定装置１００によれば、所定期間における最初の時点と最後の時点の輝度平均値をそれぞれ算出し、算出した輝度平均値の差である輝度変化量が、所定値以下である場合に低覚醒状態と判定し、所定値より大きい場合に高覚醒状態と判定する。すなわち、状態判定装置１００は、輝度変化量を用いて開眼または閉眼を検出するため、目領域画像に対してエッジ検出を行うことなく、高精度に状態を判定することができる。
【００９５】
（実施の形態３）
まず、本発明の実施の形態３に係る閉眼判定装置３００の構成の一例について、図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態３に係る閉眼判定装置３００の構成の一例を示すブロック図である。
【００９６】
図７に示すように、閉眼判定装置３００は、カメラ２００と接続され、算出部３１０と判定部３２０を備える。カメラ２００は、実施の形態１で説明したとおりである。
【００９７】
算出部３１０は。カメラ２００で撮影された人物の目領域画像を受け取り、その眼領域画像に含まれる輝度平均値を算出する。そして、算出部３１０は、算出した輝度平均値を判定部３２０へ出力する。
【００９８】
判定部３２０は、算出部３１０から受け取った輝度平均値が所定値より高いか否かを判定し、輝度平均値が所定値以上である場合、人物が目を閉じている（閉眼状態）と判定する。ここでの所定値は、例えば、一般的に閉眼状態とみなされるときの目領域の輝度値であり、実験等により得られた値である。
【００９９】
次に、本発明の実施の形態３に係る閉眼判定装置３００の動作の一例について、図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態３に係る閉眼判定装置３００の動作の流れの一例を示すフロー図である。
【０１００】
まず、算出部３１０は、カメラ２００から、所定の撮影タイミングで撮影された目領域画像を受け取り（ステップＳ５０１）、受け取った目領域画像の輝度平均値を算出する（ステップＳ５０２）。そして、算出部３１０は、算出した輝度平均値を判定部３２０へ出力する。
【０１０１】
判定部３２０は、算出部３１０から受け取った輝度平均値が所定値（例えば、１５０）以上であるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。
【０１０２】
ステップＳ５０３の判定の結果、輝度平均値が所定値以上ではない場合（ステップＳ５０３：ＮＯ）、フローはステップＳ５０１に戻る。
【０１０３】
一方、ステップＳ５０３の判定の結果、輝度平均値が所定値以上である場合（ステップＳ５０３：ＹＥＳ）、判定部３２０は、閉眼状態と判定する（ステップＳ５０４）。そして、判定部３２０は、人物が閉眼状態である旨を示す情報を所定の装置（例えば、記憶装置、表示装置、通信装置等）へ出力する。
【０１０４】
以上説明したように、本実施の形態の閉眼判定装置３００よれば、輝度平均値を算出し、算出した輝度平均値が所定値以上である場合に閉眼状態と判定する。すなわち、閉眼判定装置３００は、輝度平均値を用いて閉眼を検出するため、目領域画像に対してエッジ検出を行うことなく、高精度に状態を判定することができる。
【０１０５】
以上、本発明の各実施の形態について説明した。
【０１０６】
図９は、上述した各実施の形態および各変形例における各部の機能をプログラムにより実現するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【０１０７】
図９に示すように、コンピュータ２１００は、入力ボタン、タッチパッドなどの入力装置２１０１、ディスプレイ、スピーカなどの出力装置２１０２、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０３、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１０４、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１０５を備える。また、コンピュータ２１００は、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置２１０６、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの記録媒体から情報を読み取る読取装置２１０７、ネットワークを介して通信を行う送受信装置２１０８を備える。上述した各部は、バス２１０９により接続される。
【０１０８】
そして、読取装置２１０７は、上記各部の機能を実現するためのプログラムを記録した記録媒体からそのプログラムを読み取り、記憶装置２１０６に記憶させる。あるいは、送受信装置２１０８が、ネットワークに接続されたサーバ装置と通信を行い、サーバ装置からダウンロードした上記各部の機能を実現するためのプログラムを記憶装置２１０６に記憶させる。
【０１０９】
そして、ＣＰＵ２１０３が、記憶装置２１０６に記憶されたプログラムをＲＡＭ２１０５にコピーし、そのプログラムに含まれる命令をＲＡＭ２１０５から順次読み出して実行することにより、上記各部の機能が実現される。また、プログラムを実行する際、ＲＡＭ２１０５または記憶装置２１０６には、各実施の形態で述べた各種処理で得られた情報が記憶され、適宜利用される。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本発明にかかる状態判定装置、閉眼判定装置、状態判定方法、状態判定プログラムおよび記録媒体は、人物の眠気の状態を判定するのに有用である。
【符号の説明】
【０１１１】
１００  状態判定装置
１１０  算出部
１２０  判定部
２００  カメラ
３００  閉眼判定装置
３１０  算出部
３２０  判定部
２１０１  入力装置
２１０２  出力装置
２１０３  ＣＰＵ
２１０４  ＲＯＭ
２１０５  ＲＡＭ
２１０６  記憶装置
２１０７  読取装置
２１０８  送受信装置
２１０９  バス
【図１】
2017068576.tif 000004
【図２】
2017068576.tif 000005
【図３】
2017068576.tif 000006
【図４】
2017068576.tif 000007
【図５】
2017068576.tif 000008
【図６】
2017068576.tif 000009
【図７】
2017068576.tif 000010
【図８】
2017068576.tif 000011
【図９】
2017068576.tif 000012