(57)【要約】【課題】対象者の横方向の黒目位置を精度高く検出する。【解決手段】黒目位置検出装置（１）は、基準画像を生成するグラデーション処理部（１３）と、輝度値データを生成する輝度値データ生成部（輝度値グラフ生成部１６）と、縦方向輝度値が急峻な変化を示す基準画像の位置を抽出する目頭／目尻検出部（基準点検出部１７）と、基準画像の横方向の２点の中心を抽出する黒目中心検出部（１８）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】
複数の画素における各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像に対して、上記入力画像の中央部における輝度値と、上記入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する基本グラデーション処理を施すことにより、基準画像を生成するグラデーション処理部と、
上記グラデーション処理部にて生成された上記基準画像において縦方向に並ぶ複数の画素の輝度値の積算を示す縦方向輝度値と、上記基準画像の横方向の位置との関係を表す輝度値データを生成する輝度値データ生成部と、
上記輝度値データから、上記縦方向輝度値が急峻な変化を示す上記基準画像の端部付近の位置を抽出し、その抽出された位置を上記対象者の目頭または目尻の位置として検出する目頭／目尻検出部と、
上記輝度値データにおいて連続的に変化する各縦方向輝度値と、上記目頭または目尻の位置に対応する縦方向輝度値との差分が、最大値から連続的に減少する領域について、上記基準画像の横方向の２点を抽出し、その抽出された２点の中心を上記対象者の黒目の中心として検出する黒目中心検出部と、を備えていることを特徴とする黒目位置検出装置。
【請求項２】
（i）上記入力画像に対して、上記複数の画素における各画素の輝度値の高低の差を強調する強調処理、（ii）上記複数の画素における各画素に最小値フィルタまたは最大値フィルタをかけるフィルタ処理、および（iii）上記入力画像の中央部における輝度値と、上記入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する準備グラデーション処理の少なくともいずれかの処理を施すことにより、前処理画像を生成する前処理部をさらに備えており、
上記グラデーション処理部は、上記前処理画像を、複数の画素における各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像として、上記基本グラデーション処理の対象画像とすることを特徴とする請求項１に記載の黒目位置検出装置。
【請求項３】
上記入力画像の中央部における輝度値と、上記入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する準備グラデーション処理を行い、当該準備グラデーション処理後の準備画像における輝度値分布の略中心位置を算出する略中心位置算出部をさらに備え、
上記グラデーション処理部は、上記略中心位置を上記基本グラデーション処理に係る輝度値強調の起点に設定することを特徴とする請求項１または２に記載の黒目位置検出装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の黒目位置検出装置を備えていることを特徴とする電子機器。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１から３のいずれか１項に記載の黒目位置検出装置における各部として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
複数の画素における各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像に対して、上記入力画像の中央部における輝度値と、上記入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する基本グラデーション処理を施すことにより、基準画像を生成するグラデーション処理工程と、
上記グラデーション処理工程にて生成された上記基準画像において、縦方向に並ぶ複数の画素の輝度値の積算を示す縦方向輝度値と、上記基準画像の横方向の位置との関係を表す輝度値データを生成する輝度値データ生成工程と、
上記輝度値データ生成工程にて生成された上記輝度値データから、上記縦方向輝度値が急峻な変化を示す上記基準画像の端部付近の位置を抽出し、その抽出された位置を上記対象者の目頭または目尻の位置として検出する目頭／目尻検出工程と、
上記輝度値データ生成工程にて生成された上記輝度値データにおいて連続的に変化する各縦方向輝度値と、上記目頭または目尻の位置に対応する縦方向輝度値との差分が、最大値から連続的に減少する領域について、上記基準画像の横方向の２点を抽出し、その抽出された２点の中心を上記対象者の黒目の中心として検出する黒目中心検出工程と、を含むことを特徴とする黒目位置検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者の黒目位置を検出する黒目位置検出装置、当該黒目位置検出装置を備えた電子機器、プログラムおよび黒目位置検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、対象者の眼をカメラで撮影した画像を解析することにより瞳孔中心を検出し、当該瞳孔中心の位置に基づいて対象者の視線方向を検出する技術の開発が進められている。例えば、特許文献１には、投光手段により使用者の眼球を照明し、該眼球よりの反射光束を受光するセンサの各画素の信号を読み出して瞳孔中心位置を推定し、その位置より瞳孔エッジを抽出して使用者の視線を検出する視線検出装置が開示されている。また、特許文献２には、明瞳孔画像と暗瞳孔画像とから、画像差分により瞳孔部を検出することで、被験者の２つの瞳孔等を抽出する演算手段を備えた三次元視点計測装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１４４３８８号公報（２００３年５月２０日公開）
【特許文献２】特許第４５００９９２号明細書（２０１０年７月１４日発行）
【特許文献３】特開２０１４−５２７５８号公報（２０１４年３月２０日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された視線検出装置は、カメラの他に、投光手段としてＩＲＬＥＤ（赤外発光ダイオード）等の専用の機器が別途必要となる。したがって、上記視線検出装置は、簡易な構成で使用者の視線方向を検出することができないという問題点があった。また、特許文献２に開示された三次元視点検出装置についても、専用の機器として第１および第２のカメラ、第１および第２の光源が必要であり、上記の視線検出装置と同様、簡易な構成で使用者の視線方向を検出することができないという問題点があった。
【０００５】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、タブレット等に内蔵されたカメラを用いて、対象者の横方向の黒目位置を簡易な構成で精度高く検出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る黒目位置検出装置は、
複数の画素における各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像に対して、上記入力画像の中央部における輝度値と、上記入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する基本グラデーション処理を施すことにより、基準画像を生成するグラデーション処理部と、
上記グラデーション処理部にて生成された上記基準画像において縦方向に並ぶ複数の画素の輝度値の積算を示す縦方向輝度値と、上記基準画像の横方向の位置との関係を表す輝度値データを生成する輝度値データ生成部と、
上記輝度値データから、上記縦方向輝度値が急峻な変化を示す上記基準画像の端部付近の位置を抽出し、その抽出された位置を上記対象者の目頭または目尻の位置として検出する目頭／目尻検出部と、
上記輝度値データにおいて連続的に変化する各縦方向輝度値と、上記目頭または目尻の位置に対応する縦方向輝度値との差分が、最大値から連続的に減少する領域について、上記基準画像の横方向の２点を抽出し、その抽出された２点の中心を上記対象者の黒目の中心として検出する黒目中心検出部と、を備えている。
【０００７】
上記構成によれば、グラデーション処理部は、入力画像の中央部における輝度値と周辺部における輝度値との差が強調された基準画像を生成する。したがって、グラデーション処理部は、基準画像中の黒目を入力画像中の黒目よりも強調させることができる。また、本発明に係る黒目位置検出装置は、輝度値データ生成部によって生成された輝度値データを用いて対象者の横方向の黒目位置を検出することから、当該黒目位置を検出する際に処理すべき基準画像のデータ量を少なくすることができる。
【０００８】
また、上記構成によれば、本発明に係る黒目位置検出装置は、輝度値データから対象者の目頭または目尻の位置を検出する目頭／目尻検出部と、輝度値データから対象者の黒目の中心を検出する黒目中心検出部と、を備えている。したがって、本発明に係る黒目位置検出装置は、目頭／目尻検出部によって検出された目頭または目尻の位置と、黒目中心検出部によって検出された黒目の中心とを用いることにより、対象者の横方向の黒目位置として、例えば、対象者の目頭または目尻から黒目の中心までの距離を算出することができる。
【０００９】
以上より、本発明に係る黒目位置検出装置は、例えばカメラ機能付きタブレット等の比較的低性能の電子機器に内蔵された場合でも、対象者の横方向の黒目位置を精度高く検出することができる。
【００１０】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る黒目位置検出装置において、
（i）上記入力画像に対して、上記複数の画素における各画素の輝度値の高低の差を強調する強調処理、（ii）上記複数の画素における各画素に最小値フィルタまたは最大値フィルタをかけるフィルタ処理、および（iii）上記入力画像の中央部における輝度値と、上記入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する準備グラデーション処理の少なくともいずれかの処理を施すことにより、前処理画像を生成する前処理部をさらに備えており、
上記グラデーション処理部は、上記前処理画像を、複数の画素における各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像として、上記基本グラデーション処理の対象画像とすることが好ましい。
【００１１】
上記構成によれば、グラデーション処理部は、（i）入力画像を構成する各画素に対してそれらの輝度値の高低の差を強調する強調処理、（ii）最小値フィルタまたは最大値フィルタをかけるフィルタ処理、および（iii）入力画像の中央部における輝度値と、入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する準備グラデーション処理のいずれかの処理が施された前処理画像に対して、基本グラデーション処理を施す。
【００１２】
ここで、前処理画像は、入力画像に比べて当該画像中の黒目がより強調されていることから、グラデーション処理部によって生成された基準画像についても、当該画像中の黒目がより強調されることとなる。それゆえ、本発明に係る黒目位置検出装置は、対象者の横方向の黒目位置をより精度高く検出することができる。
【００１３】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る黒目位置検出装置において、
上記入力画像の中央部における輝度値と、上記入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する準備グラデーション処理を行い、当該準備グラデーション処理後の準備画像における輝度値分布の略中心位置を算出する略中心位置算出部をさらに備え、
上記グラデーション処理部は、上記略中心位置を上記基本グラデーション処理に係る輝度値強調の起点に設定することが好ましい。
【００１４】
上記構成によれば、本発明に係る黒目位置検出装置は、準備グラデーション処理後の準備画像における輝度値分布の略中心位置を算出する略中心位置算出部をさらに備える。また、グラデーション処理部は、略中心位置を基本グラデーション処理に係る輝度値強調の起点に設定する。
【００１５】
ここで、準備画像における輝度値分布の略中心位置は、対象者の黒目の中心位置、すなわち準備画像中の黒目部分の中心位置と略一致する。したがって、準備画像中の黒目部分の中心位置、または当該中心位置の近傍の位置を基本グラデーション処理に係る輝度値強調の起点とすることができ、黒目がより強調された基準画像を生成することができる。それゆえ、本発明に係る黒目位置検出装置は、対象者の横方向の黒目位置をより精度高く検出することができる。
【００１６】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る電子機器は、上記各態様のいずれかの黒目位置検出装置を備えている。
【００１７】
上記構成によれば、対象者の横方向の黒目位置を精度高く検出することが可能な電子機器を実現することができる。
【００１８】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る黒目位置検出方法は、
複数の画素における各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像に対して、上記入力画像の中央部における輝度値と、上記入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する基本グラデーション処理を施すことにより、基準画像を生成するグラデーション処理工程と、
上記グラデーション処理工程にて生成された上記基準画像において、縦方向に並ぶ複数の画素の輝度値の積算を示す縦方向輝度値と、上記基準画像の横方向の位置との関係を表す輝度値データを生成する輝度値データ生成工程と、
上記輝度値データ生成工程にて生成された上記輝度値データから、上記縦方向輝度値が急峻な変化を示す上記基準画像の端部付近の位置を抽出し、その抽出された位置を上記対象者の目頭または目尻の位置として検出する目頭／目尻検出工程と、
上記輝度値データ生成工程にて生成された上記輝度値データにおいて連続的に変化する各縦方向輝度値と、上記目頭または目尻の位置に対応する縦方向輝度値との差分が、最大値から連続的に減少する領域について、上記基準画像の横方向の２点を抽出し、その抽出された２点の中心を上記対象者の黒目の中心として検出する黒目中心検出工程と、を含む。
【００１９】
上記構成によれば、例えばカメラ機能付きタブレット等の比較的低性能の電子機器等においても、対象者の横方向の黒目位置を精度高く検出することが可能な黒目位置検出方法を実現することができる。
【００２０】
また、本発明の各態様に係る黒目位置検出装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記黒目位置検出装置が備える各部として動作させることにより上記黒目位置検出装置をコンピュータにて実現させるためのプログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の一態様によれば、各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像を利用して、対象者の横方向の黒目位置を簡易な構成で精度高く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施形態１および２に係る黒目位置検出装置の主要部を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る黒目位置検出装置を備えたタブレット端末による対象者の視線検出の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図３】（ａ）は、入力画像を示す図である。（ｂ）は、強調処理前の画像全体のヒストグラムである。（ｃ）は、強調処理前の画像中央水平線上のヒストグラムである。（ｄ）は、強調処理後の画像を示す図である。（ｅ）は、強調処理後の画像全体のヒストグラムである。（ｆ）は、強調処理後の画像中央水平線上のヒストグラムである。（ｇ）は、前処理画像を示す図である。
【図４】（ａ）は、グラデーション倍率決定処理におけるグラデーション倍率の決定方法の概略を示す図である。（ｂ）は、グラデーション倍率決定処理にて決定したグラデーション倍率を用いて基本グラデーション処理を施した場合の、基準画像を示す図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、基本グラデーション処理の処理方法の概略を示す図である。
【図６】（ａ）は、入力画像の一例を示す図である。（ｂ）は、前記の入力画像に対して横方向の基本グラデーション処理を施すことにより生成された画像を示す図である。（ｃ）は、上記の入力画像に対して縦方向の基本グラデーション処理を施すことにより生成された画像を示す図である。
【図７】（ａ）は、入力画像の一例を示す図である。（ｂ）は、前記の入力画像に対して、縦方向および横方向に１．５倍のグラデーション倍率を乗じた場合に生成される基準画像を示す図である。（ｃ）は、上記の入力画像に対して、縦方向および横方向に２．０倍のグラデーション倍率を乗じた場合に生成される基準画像を示す図である。（ｄ）は、上記の入力画像に対して、縦方向および横方向に２．５倍のグラデーション倍率を乗じた場合に生成される基準画像を示す図である。
【図８】（ａ）は、入力画像の一例を示す図である。（ｂ）は、前記の入力画像に対して、縦方向および横方向にそれぞれ異なるグラデーション倍率を乗じた場合に生成される各基準画像を示す図である。
【図９】（ａ）は、図中の入力画像を特定の閾値で二値化処理した場合に生成される画像の状態を示す図面代用写真である。（ｂ）は、縦方向および横方向のグラデーション倍率が１．５倍の基準画像を、特定の閾値で二値化処理した場合に生成される画像の状態を示す図面代用写真である。（ｃ）は、縦方向および横方向のグラデーション倍率が３．０倍の基準画像を、特定の閾値で二値化処理した場合に生成される画像の状態を示す図面代用写真である。
【図１０】（ａ）は、図中の基準画像から縦方向輝度値データテーブルを生成する生成方法の概略を示す図である。（ｂ）は、縦方向輝度値データテーブルの一例を示す図である。
【図１１】（ａ）は、縦方向輝度値の生成範囲を矢印Ａの範囲に設定した場合の輝度値グラフを示す図である。（ｂ）は、縦方向輝度値の生成範囲を矢印Ｂの範囲に設定した場合の輝度値グラフを示す図である。（ｃ）は、縦方向輝度値の生成範囲を矢印Ｃの範囲に設定した場合の輝度値グラフを示す図である。
【図１２】（ａ）は、基準画像の一例を示す図である。（ｂ）は、前記の基準画像から生成された縦方向輝度値の分布グラフを示す図である。
【図１３】対象者の黒目位置の算出方法の概略を示す図である。
【図１４】輝度値グラフの一例、および黒目位置検出用の閾値の設定と当該閾値設定による入力画像中の捕捉領域との対応関係を示す図である。
【図１５】上記黒目位置の算出方法の他の例を示す図である。
【図１６】本発明の実施形態１に係る黒目位置検出装置による黒目位置検出方法を示すフローチャートである。
【図１７】（ａ）は、入力画像の一例を示す図である。（ｂ）は、前記の入力画像に対して準備グラデーション処理を施すことにより生成された準備画像を示す図である。（ｃ）は、上記の準備画像を特定の閾値で二値化処理した場合に生成される画像の一例を示す図面代用写真である。（ｄ）は、上記の準備画像に対して縦方向の輝度値グラフおよび横方向の輝度値グラフを用いることによって生成される画像の一例を示す図である。
【図１８】（ａ）および（ｂ）は、多段グラデーション処理の処理方法の概略を示す図である。（ｃ）は、多段グラデーション処理の処理方法の概略を示す図面代用写真である。
【図１９】グラデーション起点を順次設定する場合における、グラデーション倍率の決定方法の概略を示す図である。
【図２０】本発明の実施形態２に係る黒目位置検出装置による黒目位置検出方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
〔実施形態１〕
以下、本発明の実施の形態について、図１〜図１６を参照しながら、詳細に説明する。ここで、本実施形態以下の各実施形態においては、説明の便宜上、紙面向かって上側を上方、下側を下方、右側を右方および左側を左方とする。また、本実施形態以下の各実施形態においては、一例として、図１に示すようなタブレット端末１００および２００に黒目位置検出装置１および２を内蔵する場合について説明する。
【００２４】
タブレット端末１００および２００は、板状の筐体における片面の略全体に、表示部５４（図２参照）として、タッチパネルを備えたＬＣＤ（Liquid crystal display：液晶ディスプレイ）が設けられたコンピュータ製品である。なお、本発明に係る黒目位置検出装置は、タブレット端末の他、携帯型ゲーム機器、各種医療福祉機器、自動車運転中の視線計測、防犯カメラをはじめとするセキュリティ機器等の様々な電子機器に適用することができる。
【００２５】
＜タブレット端末による対象者の視線検出の全体的な流れ＞
まず、図１を用いて、タブレット端末１００および２００による対象者の視線検出の全体的な流れについて説明する。図１に示すように、まず、ユーザが、タブレット端末１００および２００に内蔵されたカメラ部５１で対象者の顔を撮影する（ステップ１００；以下、Ｓ１００と略記する；対象者撮影工程）。
【００２６】
次に、タブレット端末１００および２００に内蔵された黒目位置検出装置１および２が備える、ＯｐｅｎＣＶ（Open Source Computer Vision Library）等の入力画像生成部１１（図１参照）は、カメラ部５１によって撮影された対象者の顔の画像から複数の画素における各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像を生成する（Ｓ１０１；入力画像生成工程）。なお、入力画像は、対象者の右眼または左眼のいずれか一方を表す画像となっている。入力画像を前述のいずれの画像とするかは、タブレット端末１００および２００に予め設定しておいてもよいし、ユーザが任意に選択できるようにしておいてもよい。
【００２７】
次に、黒目位置検出装置１および２は、入力画像に基づいて対象者の横方向の黒目の位置（以下、「対象者の黒目位置」と略記する）を検出する（Ｓ１０２；黒目位置検出工程）。ここで、対象者の黒目位置とは、対象者の目頭から黒目の中心までの横方向の直線距離を示す（図１２参照）。なお、対象者の目尻から黒目の中心までの横方向の直線距離を対象者の黒目位置としてもよい。また、「黒目の中心」の定義については後述する。
【００２８】
次に、タブレット端末１００および２００に備えられた視線方向推定部（図示せず）は、対象者の横方向の黒目位置に基づいて、眼球回転中心位置、カメラ座標系から眼球座標系への回転行列、ターゲット平面および視線ベクトルの補正パラメータを決定し、対象者の視線方向を推定する（Ｓ１０３；視線方向推定工程、特許文献３参照）。
【００２９】
次に、ユーザは、推定された対象者の視線方向のデータを用いて、タブレット端末１００および２００にインストールされた各種の視線操作アプリケーションソフトを実行する（Ｓ１０４；アプリケーションソフト実行工程）。
【００３０】
＜タブレット端末の具体的構成＞
次に、図２を用いて、タブレット端末１００の具体的構成について説明する。図１に示すように、タブレット端末１００は、制御部５０、カメラ部５１、記憶部５２、操作入力部５３、表示部５４、バッテリー部５５、送受信部５６およびアンテナ部５７を備えている。
【００３１】
制御部５０は、タブレット端末１００を統括的に制御するものであり、黒目位置検出装置１を備えている。黒目位置検出装置１は、対象者の黒目位置を検出するための各種処理を統括するものであり、その詳細については後述する。
【００３２】
カメラ部５１は、被写体を撮像する撮像部であり、撮像した画像データを後述する入力画像生成部１１に送信する。記憶部５２は、制御部５０が実行する各種の制御プログラム等を記憶するものであり、例えばハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発性の記憶装置によって構成される。記憶部５２は、例えばタブレット端末１００の外部に設けられてもよい。操作入力部５３は、入力されたユーザ操作を取得するものであり、タブレット端末１００においてはタッチパネルが用いられている。表示部５４は、タブレット端末１００に装備されている各種機能（アプリケーションソフト）が実行されることに起因する画像等の各種画像を表示する。バッテリー部５５は、タブレット端末１００を構成する各部に電力の供給を行う。送受信部５６は、アンテナ部５７を介して音声データ等の各種データの送受信を行う。
【００３３】
＜本実施形態に係る黒目位置検出装置の具体的構成＞
次に、図１を用いて、黒目位置検出装置１の具体的構成について説明する。図１に示すように、黒目位置検出装置１は、入力画像生成部１１、前処理部１２、グラデーション処理部１４、輝度値グラフ生成部（輝度値データ生成部）１６、基準点検出部（目頭／目尻検出部）１７、黒目中心検出部１８および黒目位置算出部１９を備えている。
【００３４】
ここで、本実施形態以下の各実施形態においては、入力画像は白黒画像であるとともに、当該入力画像をはじめとする各種画像を構成する各画素の輝度値の高低を、例えば、２５６階調で表す。また、前記の各画素における最も白い（明るい）画素の輝度値を「２５５」、最も黒い（暗い）画素の輝度値を「０」とする。但し、各画素における最も白い（明るい）画素の輝度値を「０」、最も黒い（暗い）画素の輝度値を「２５５」としてもよい。
【００３５】
なお、入力画像は、白色および黒色以外の２色のカラー画像であってもよい。また、各画素の輝度値の高低を、例えば３２階調で表してもよい。
【００３６】
入力画像生成部１１は、必ずしも黒目位置検出装置１に内蔵されている必要はなく、例えば黒目位置検出装置１の外部、あるいはタブレット端末１００の外部に設けられていてもよい。
【００３７】
前処理部１２は、入力画像生成部１１から取得した入力画像に対して、当該入力画像を構成する複数の画素における、各画素の輝度値の高低の差を強調する強調処理、および前記の各画素に最小値フィルタをかけるフィルタ処理を施す。そして、前処理部１２は、前記の２つの処理を行うことによって前処理画像を生成する。
【００３８】
グラデーション処理部１４は、前処理部１２から取得した前処理画像（複数の画素における各画素の輝度値の高低により対象者の眼を表した入力画像、対象画像）に対して、順次、グラデーション倍率決定処理および基本グラデーション処理を施すことによって、基準画像を生成する。グラデーション倍率決定処理および基本グラデーション処理の詳細については後述する。
【００３９】
輝度値グラフ生成部１６は、グラデーション処理部１４にて生成された基準画像から、縦方向の画素の列における各輝度値の平均値を示す縦方向輝度値と、基準画像の横方向の位置との関係を表す輝度値グラフ（輝度値データ）を生成する。輝度値グラフのＹ軸は、縦方向輝度値の最小値を「最大値１」に置換し、縦方向輝度値の最大値を「最小値０」に置換した簡易輝度値を表し、Ｘ軸は基準画像の左端からの横方向の距離を表す（図１１、図１２参照）。なお、縦方向輝度値は各輝度値の平均値である必要は必ずしもなく、例えば、各輝度値の合計値であってもよい。換言すれば、縦方向輝度値は、基準画像において縦方向に並ぶ複数の画素の輝度値の積算を示すもの（その中の最大値を１とした割合）であればよい。
【００４０】
基準点検出部１７は、輝度値グラフ生成部１６にて生成された輝度値グラフから、簡易輝度値（縦方向輝度値）が急峻な変化を示す輝度値グラフ上の点（基準画像の端部付近の位置）を抽出し、その抽出された点（位置）のＸ座標を基準点、すなわち対象者の目頭の位置として検出する。なお、基準点検出部１７は、対象者の目尻の位置を基準点として検出してもよい。
【００４１】
黒目中心検出部１８は、輝度値グラフ生成部１６にて生成された輝度値グラフにおける、簡易輝度値（縦方向輝度値）の最大値を起点として当該簡易輝度値の減少が緩やかになる２点（基準画像の横方向の２点）を抽出し、その抽出された２点の中心のＸ座標を対象者の黒目の中心として検出する。
【００４２】
黒目位置算出部１９は、基準点検出部１７にて検出された基準点および黒目中心検出部１８にて検出された黒目の中心から、対象者の黒目位置を算出する。なお、黒目位置算出部１９は黒目位置検出装置１に必須の構成要素ではなく、例えば、黒目中心検出部１８が、黒目位置算出部１９が行う対象者の黒目位置の算出を代わりに行ってもよい。
【００４３】
＜前処理部による前処理画像の生成＞
次に、図３を用いて、前処理部１２による前処理画像の生成について説明する。具体的には、前処理部１２は、以下の（１）および（２）の処理工程を踏むことによって強調処理を行う。
（１）  図３の（ａ）に示すような入力画像を解析することにより、当該入力画像を構成する各画素の輝度値の分布を測定し、基準ヒストグラム（図３の（ｂ））を生成する。なお、入力画像中央の水平線（図示せず）上に注目した場合、紙面向かって左端点を原点とした横方向の位置と、当該水平線上の輝度値分布との関係をグラフ化すると、図３の（ｃ）に示すようなグラフとなる。
（２）  基準ヒストグラムを横軸方向に伸長させることにより、この例では、入力画像を構成する各画素のうち最も輝度値の低い（最も暗い）画素の輝度値を「０」に変換するとともに、最も輝度値の高い（最も明るい）画素の輝度値を「２５５」に変換する処理を行う。そして、図３の（ｄ）に示すような前処理基準画像を生成する。なお、基準ヒストグラムを横軸方向に伸長させると、図３の（ｅ）に示すようなヒストグラムとなる。なお、前処理基準画像中央線（図示せず）上の横方向の位置と輝度値との関係をグラフ化すると、図３の（ｆ）に示すようなグラフとなる。
【００４４】
このように、入力画像に対して強調処理を施すことにより、当該入力画像を構成する各画素の輝度値の高低の差をより強調させることができる。また、入力画像が複数ある場合に、入力画像毎の明るさのムラをなくし、均一化することができる。
【００４５】
次に、前処理部１２は、以下の（３）に示す処理内容のフィルタ処理を行うことにより、前処理画像を生成する。
（３）  前処理基準画像を構成する各画素について、順次注目画素に設定した上で、当該注目画素およびその周囲を取り囲む８個の画素の合計９個の画素のうち、最も輝度値の低い画素の輝度値を注目画素の輝度値に置換する。そして、図３の（ｇ）に示すような前処理画像を生成する。
【００４６】
このように、前処理基準画像に対してフィルタ処理を施すことにより、外乱光の入力画像への映り込みを緩和することができるとともに、前処理基準画像中の黒目の部分をより強調させることができる。
【００４７】
なお、上述の強調処理およびフィルタ処理は、対象者の黒目位置をより精度高く検出するための処理であることから、入力画像に対して２つの処理が施される必要は必ずしもない。すなわち、２つの処理のいずれか一方のみがなされてもよいし、２つの処理ともになされなくてもよい。ここで、前処理部１２が強調処理のみを行う場合には前処理基準画像がそのまま前処理画像となるとともに、フィルタ処理のみを行う場合には入力画像に対して直接フィルタ処理が施される。また、強調処理およびフィルタ処理をともに行わない場合、黒目位置検出装置１は前処理部１２を備えていなくてもよい。
【００４８】
さらに、各種画像を構成する各画素における最も白い画素の輝度値を「０」、最も黒い画素の輝度値を「２５５」で表す場合、前処理部１２は、前処理基準画像に対して最大値フィルタをかけるフィルタ処理を施すことになる。
【００４９】
＜グラデーション処理部による基準画像の生成＞
次に、図４〜図９を用いて、グラデーション処理部１４による基準画像の生成について説明する。
【００５０】
まず、グラデーション倍率決定処理として、グラデーション処理部１４は、図４の（ａ）に示すような前処理画像における横方向Ｈの上端領域Ｓｕおよび下端領域Ｓｄ、縦方向Ｖの右端領域Ｓｒおよび左端領域Ｓｌの合計４か所について、それぞれの箇所に含まれる複数の画素の平均輝度値を算出する処理を行う。次に、グラデーション処理部１４は、この例では、２５５（最も白い）を４つの平均輝度値でそれぞれ除した値に基づいて、前処理画像の最も上側に配置された横方向Ｈの画素の列（以下、「上端画素列」とする）、および前処理画像の最も下側に配置された横方向Ｈの画素の列（以下、「下端画素列」とする）のグラデーション倍率を決定する。また、前処理画像の最も右側に配置された縦方向Ｖの画素の列（以下、「右端画素列」とする）、および前処理画像の最も左側に配置された縦方向Ｖの画素の列（以下、「左端画素列」とする）のグラデーション倍率を決定する（図４の（ｂ）参照）。
【００５１】
このグラデーション倍率決定処理で決定されたグラデーション倍率を用いて前処理画像に対して基本グラデーション処理を施すことにより、基準画像は、図４の（ｂ）に示すような黒目部分の周辺領域（対象者の肌に対応する領域）が白飛びした画像となる。それゆえ、グラデーション倍率決定処理を行うことによって対象者の黒目位置の検出精度がより高まる。
【００５２】
グラデーション倍率決定処理の一例として、横方向Ｈの上端領域Ｓｕの平均輝度値と下端領域Ｓｄの平均輝度値とをさらに平均した値が１３０になり、縦方向Ｖの右端領域Ｓｒの平均輝度値と左端領域Ｓｌの平均輝度値とをさらに平均した値が１００になった場合を例に挙げて説明する。この場合、例えば、上端画素列および下端画素列のグラデーション倍率を２５５／１３０の計算に基づいて２倍に決定することができ、右端画素列および左端画素列のグラデーション倍率を２５５／１００の計算に基づいて２．５倍に決定することができる。
【００５３】
なお、平均輝度値が２５５に近似する値であっても、元々暗い（輝度値が「０」に近い）画素については、グラデーション倍率決定処理を施したとしても暗いままで白飛びするとは限らない。したがって、より確実に白飛びさせるべく、決定したグラデーション倍率に１を加算した値を最終的なグラデーション倍率としてもよい。また、グラデーション倍率決定処理は、対象者の黒目位置の検出精度をより高めるための処理であることから、グラデーション処理部１４においてグラデーション倍率決定処理が行われなくてもよい。当該処理を行わない場合、上端画素列および下端画素列のグラデーション倍率、右端画素列および左端画素列のグラデーション倍率は、例えば、記憶部５２に所定の倍率値をあらかじめ記憶させておいてもよい。あるいは、ユーザが任意に設定できるようにしてもよい。
【００５４】
また、上記のグラデーション倍率決定処理の例では、上端画素列および下端画素列のグラデーション倍率を２倍に決定（上下対称）し、右端画素列および左端画素列のグラデーション倍率を２．５倍に決定（左右対称）しているが、この決定処理に限定されない。例えば、上端領域Ｓｕの平均輝度値から直接、上端画素列のグラデーション倍率を決定し、右端領域Ｓｒの平均輝度値から直接、右端画素列のグラデーション倍率を決定するというように、４つの端部画素列が全て異なるグラデーション倍率となるように決定してもよい。
【００５５】
次に、グラデーション処理部１４は、グラデーション倍率決定処理にて決定したグラデーション倍率を用いて、前処理画像の中央部における輝度値と周辺部における輝度値との差を強調する基本グラデーション処理を施すことにより、基準画像を生成する（図５の（ｃ）参照）。なお、前処理画像の中央部は略円形、略楕円形、矩形、多角形、もしくは不定形の画像領域であり、その横幅は、対象者が真正面を見ている状態における当該対象者の黒目と、前処理画像の縦方向の中心線（図示せず）とが交差するような入力画像を想定した上で（図３の（ａ）参照）、対象者の黒目が最も目頭側に移動した場合における中心線から黒目の目頭側端点までの移動距離と、最も目尻側に移動した場合における中心線から黒目の目尻側端点までの移動距離との合計値と略同一になるように設定される。
【００５６】
具体的には、グラデーション処理部１４は、基本グラデーション処理としてまず、前処理画像の横幅ｗ（横方向の画素数）の数値と同数の要素を有する横方向グラデーション配列を生成する。この時、前処理画像における最も左側に配置された画素に対応する横方向グラデーション配列の要素が〔０〕、最も右側に配置された画素に対応する横方向グラデーション配列の要素が〔ｗ−１〕となる。そして、グラデーション処理部１４は、グラデーション倍率処理にて決定したグラデーション倍率を要素〔０〕および要素〔ｗ−１〕に格納する。
【００５７】
次に、グラデーション処理部１４は、横方向の画素数ｗが偶数の場合、前処理画像における左側から数えてｗ／２番目の画素に対応する要素〔ｗ／２−１〕、ｗ／２＋１番目の画素に対応する要素〔ｗ／２〕のそれぞれに１倍のグラデーション倍率を格納する。一方、横方向の画素数ｗが奇数の場合、前処理画像の中央に配置される画素が１つになることから、グラデーション処理部１４は、ｗ／２番目の画素に対応する要素〔ｗ／２−１〕に１倍のグラデーション倍率を格納する。
【００５８】
次に、グラデーション処理部１４は、横方向の画素数ｗが偶数の場合、上記の中心線を基準として左右対称に、前処理画像の両端に向けて直線的にグラデーション倍率が増加するように（図５の（ａ）のグラフ参照）、横方向グラデーション配列の要素〔ｗ／２−２〕から要素〔１〕、および要素〔ｗ／２＋１〕から要素〔ｗ−２〕に、順次グラデーション倍率を格納していく。一方、横方向の画素数ｗが奇数の場合、グラデーション処理部１４は、横方向グラデーション配列の要素〔ｗ／２−２〕から要素〔１〕、および要素〔ｗ／２〕から要素〔ｗ−２〕に、順次グラデーション倍率を格納していく。この場合、右方向のグラデーション倍率の増加率と左方向のグラデーション倍率の増加率とは、若干異なったものとなる。
【００５９】
そして、グラデーション処理部１４は、全ての要素にグラデーション倍率が格納された横方向グラデーション配列を前処理画像における横方向Ｈの画素の各列に乗じる。
【００６０】
このようにして、前処理画像の横方向Ｈについて、その中央部Ｃｈの輝度値と周辺部Ａｈの輝度値との高低差が強調されるような基本グラデーション処理を行う（図５の（ａ）参照）。
【００６１】
グラデーション処理部１４は、前処理画像の縦方向Ｖについても、上述と同様の方法で、前処理画像の縦方向Ｖについて、その中央部Ｃｖの輝度値と周辺部Ａｖの輝度値との高低差が強調されるような基本グラデーション処理を行う（図５の（ｂ）参照）。
【００６２】
なお、入力画像に対し、その中央部から周辺部にかけて徐々に輝度値を強調させるグラデーション倍率を乗じるのであれば、初期値、要素の値および方向毎の倍率は任意に設定することができる。また、前処理画像の中央部の形状についても、円形、楕円形、矩形（四角形）、多角形または不定形のいずれでもよく、換言すれば、黒目の存在確率に概略応じたパターンであればよい。
【００６３】
ここで、グラデーション処理部１４による基本グラデーション処理の一例として、横幅が５０（横方向Ｈの画素数が５０画素）の白黒画像（図示せず）に対して、上端画素列および下端画素列に１．５倍のグラデーション倍率を、右端画素列および左端画素列に１．５倍のグラデーション倍率をそれぞれ乗じる場合について説明する。
【００６４】
図５の（ａ）のグラフに示すように、グラデーション処理部１４は、左側から数えて２５番目の画素および２６番目の画素（前処理画像の左端からの横方向の距離が２５の位置に対応）に対して１倍のグラデーション倍率を乗じる。そして、グラデーション処理部１４は、左側から数えて２４番目の画素から２番目の画素にかけて、および左側から数えて２７番目の画素から４９番目の画素にかけてそれぞれに乗じるグラデーション倍率を直線的に増加させる。すなわち、グラデーション処理部１４は、１画素当りグラデーション倍率を１．５／２５＝０．０６増加させて、上記の２４番目の画素から２番目の画素までの各画素、および上記の２７番目の画素から４９番目の画素までの各画素にグラデーション倍率を乗じる。
【００６５】
このようにして横方向Ｈの画素の各列にグラデーション倍率を乗じることにより、図５の（ａ）に示すような、中央部Ｃｈがより黒く強調され、周辺部Ａｈがより白く強調された画像を生成することができる。
【００６６】
また、グラデーション処理部１４は、白黒画像における縦方向Ｖの画素の各列に対しても上記と同様の方法でグラデーション倍率を乗じることにより、図５の（ｂ）に示すような、中央部Ｃｖがより黒く強調され、周辺部Ａｖがより白く強調された画像を生成することができる。
【００６７】
このようにして、白黒画像の横方向Ｈおよび縦方向Ｖにそれぞれ基本グラデーション処理を施すことにより、グラデーション処理部１４は、図５の（ｃ）に示すような、中央部がより黒く強調され、周辺部がより白く強調された画像を生成する。
【００６８】
なお、前処理部１２による入力画像の処理は必須ではないことから、入力画像に対して直接、グラデーション倍率決定処理および基本グラデーション処理（入力画像の中央部における輝度値と、入力画像の周辺部における輝度値との差を強調する基本グラデーション処理）を施してもよい。例えば、図６の（ａ）に示すような入力画像に対して横方向Ｈの基本グラデーション処理を施した場合、図６の（ｂ）に示すように、入力画像中の黒目部分を含む縦方向に伸長する領域が黒く強調され、当該領域の周辺領域が白く強調された画像が生成される。さらに、縦方向Ｖの基本グラデーション処理を施した場合、図６の（ｃ）に示すように、入力画像中の黒目部分および目頭／目尻部分に対応する領域がより黒く強調され、その他の領域、特に画像中の肌部分に対応する領域がより白く強調された基準画像を生成することができる。
【００６９】
（グラデーション倍率の設定／調整）
黒目位置検出装置１においては、上述の構成以外に、例えばグラデーション倍率をユーザが任意に設定できる構成、あるいはグラデーション倍率決定処理によって自動決定されたグラデーション倍率をユーザが適宜調整できる構成等を採用することができる。これらの構成を採用する場合、グラデーション倍率をどのように設定／調整するかは、倍率を上げることによるメリット／デメリットと、倍率を下げることによるメリット／デメリットとを比較考量することによって決定するのが好ましい。
【００７０】
上記の比較衡量の一例として、図７の（ａ）に示すような入力画像に対して、ユーザが設定したグラデーション倍率を用いて基本グラデーション処理を施す場合（前処理部１２による処理はなし）を例に挙げて説明する。まず、図７の（ｂ）に示すように、入力画像の上端画素列および下端画素列、右端画素列および左端画素列にそれぞれ１．５倍のグラデーション倍率を乗じた場合、基準画像（Ｈ×Ｖの画像）中の黒目部分および目頭／目尻部分は十分に黒く強調されるというメリットがある。一方で、基準画像中に上まぶた部分および下まぶた部分が黒く残ってしまい、画像中の肌部分が十分に白飛びしないというデメリットもある。
【００７１】
次に、図７の（ｄ）に示すように、上記の各画素列に２．５倍のグラデーション倍率を乗じた場合、基準画像（Ｈ×Ｖの画像）中の肌部分が十分に白飛びするというメリットがある。一方で、黒目位置検出の基準となる目頭／目尻部分が基準画像中にはっきり残らないというデメリットもある。
【００７２】
したがって、上記の２つのケースにおけるメリット／デメリットを比較考量して、例えば図５の（ｃ）に示すように、グラデーション倍率を、１．５倍と２．５倍との平均値である２．０倍に設定することが考えられる。グラデーション倍率をこのように設定することで、基準画像中の黒目部分および目頭／目尻部分を黒く強調しつつ、肌部分の大半を白飛びさせることができる。
【００７３】
また例えば、図８の（ｂ）に示すように、入力画像（図８の（ａ））における上端画素列および下端画素列に乗じるグラデーション倍率と、右端画素列および左端画素列に乗じるグラデーション倍率とをそれぞれ異ならせていくことで、最も精度よく黒目位置検出ができる基準画像を選定することも考えられる。
【００７４】
また、黒目位置検出装置１は、基準画像に対して、基本グラデーション処理としての二値化処理を施すことによって対象者の黒目位置を検出することができる（実施形態２参照）。この二値化処理による黒目位置検出においても、グラデーション倍率を適切に設定／調整したか否かが重要になってくる。
【００７５】
例えば、基準画像を生成することなく入力画像に対して直接二値化処理を施した場合、図９の（ａ）に示すように、二値化処理の基準となる輝度値の閾値の設定が難しくなる。すなわち、閾値を低めに設定したとしても（閾値「４４」）黒目部分の一部が消えた画像となる。したがって、二値化処理による黒目位置検出においても、グラデーション処理部１４による基本グラデーション処理が施された基準画像を用いる必要がある。
【００７６】
次に、図９の（ｂ）に示すように、上端画素列および下端画素列のグラデーション倍率、右端画素列および左端画素列のグラデーション倍率がそれぞれ１．５倍の基準画像に対して二値化処理を施した場合、輝度値の閾値をやや高めに設定しても（閾値「６５」）、入力画像に対して直接二値化処理を施す場合と比べて、より多くの黒目部分が残った画像となる。
【００７７】
さらに、図９の（ｃ）に示すように、上端画素列および下端画素列のグラデーション倍率、右端画素列および左端画素列のグラデーション倍率がそれぞれ３．０倍の基準画像に対して二値化処理を施した場合、輝度値の閾値を高めに設定しても（閾値「１１１」）、上記の２つの場合と比べて、黒目部分より確実に残るとともに黒目部分以外の他の部分がうまく消えた画像となる。しかし、基準画像中に目頭／目尻部分が十分に残っていないため、二値化処理を施した場合に目頭／目尻部分がうまく残らない。
【００７８】
以上のことからも、黒目位置検出の精度を高める上で、グラデーション倍率を適切に設定／調整することが重要であることが判る。
【００７９】
なお、本実施形態以下の各実施形態においては、前処理画像に対して、縦方向Ｖおよび横方向Ｅともに中央から両端にかけて直線的に増加するようにグラデーション倍率を決定しているが、例えば、２次関数のごとく曲線的に変化するようにグラデーション倍率を決定してもよい。また、前処理画像の中央に乗じるグラデーション倍率についても１倍である必要はなく、例えば、前処理画像の中央がより暗くなる０．８倍程度のグラデーション倍率を乗じてもよい。この場合、後述する略中心位置をグラデーション起点とする基本グラデーション処理において、当該起点がより暗くなることから、入力画像に写り込んだ外乱光を除去する効果が得られる。
【００８０】
＜輝度値グラフの生成および対象者の黒目位置の検出＞
次に、図１０〜図１５を用いて、輝度値グラフの生成および対象者の黒目位置の検出について説明する。
【００８１】
（輝度値グラフの生成）
グラデーション処理部１４から基準画像を取得した輝度値グラフ生成部１６は、まず、図１０の（ａ）に示すように、基準画像における縦方向Ｖの画素の列の縦方向輝度値を、当該列ごとに第１列から第ｎ列まで求める。次に、輝度値グラフ生成部１６は、前記の計算結果に基づいて、図１０の（ｂ）に示すような縦方向Ｖの画素の各列と縦方向輝度値との対応関係を示す縦方向輝度値データテーブル（輝度値データ）を生成する。
【００８２】
縦方向輝度値を算出するために必要な縦方向Ｖの画素の列を構成する各画素のうち、どの範囲の画素を縦方向輝度値算出の対象画素とするかについて、本実施形態以下の各実施形態では、グラデーション処理部１４が以下の処理を行うことにより決定する。なお、縦方向輝度値の算出範囲は、対象画素における最上端の画素のＹ座標であるｈＲａｎｇｅ０から、最下端の画素のＹ座標であるｈＲａｎｇｅ１までであり、各列、ｈＲａｎｇｅ０からｈＲａｎｇｅ１までの縦方向に連続する各画素の輝度値から縦方向輝度値を算出するものとする。
【００８３】
具体的には、グラデーション処理部１４はまず、横方向Ｅの画素の各列と横方向輝度値との対応関係を示す横方向輝度値データテーブル（輝度値データ；図示せず）を生成する。次に、グラデーション処理部１４は、横方向輝度値データテーブルにおいて横方向輝度値が急峻に減少した直後の２つの値に対応する、縦方向Ｖの画素の列を構成する２つの画素を、それぞれ上端画素および下端画素として対象画素の範囲を暫定的に決定する（図１０の（ａ）における矢印Ｃの範囲）。そして、グラデーション処理部１４は、暫定的に決定した対象画素の範囲内にある各画素の中から、横方向輝度値が高い画素（白飛びしている部分に対応）を除外した残りの複数の画素を、最終的な対象画素として決定する。このようにして縦方向輝度値算出の対象画素を決定した場合、後述する輝度値グラフは、図１１の（ｃ）に示すようなグラフとなる。
【００８４】
縦方向輝度値算出の対象画素を上述のように決定することにより、縦方向輝度値の高低の差がより強調された縦方向輝度値データテーブルを生成することができる。それゆえ、前記の縦方向輝度値データテーブルに基づいて生成された輝度値グラフを用いて、対象者の横方向の黒目位置をより精度高く検出することができる。
【００８５】
なお、縦方向輝度値算出の対象画素の決定方法として、例えば、縦方向Ｖの画素の列を構成する全ての画素（図１０の（ａ）における第１行の画素から第ｈ行の画素まで）を対象画素としてもよい（図１０の（ａ）における矢印Ａの範囲）。この場合、後述する輝度値グラフは、図１１の（ａ）に示すようなグラフとなる。また例えば、基準画像の縦幅ｈを１／３ずつ分割し、縦方向Ｖの中央部に対応する範囲に含まれる複数の画素を対象画素としてもよい（図１０の（ａ）における矢印Ｂの範囲）。この場合、後述する輝度値グラフは、図１１の（ｂ）に示すようなグラフとなる。
【００８６】
ここで、縦方向輝度値データテーブルを利用して、Ｙ軸が縦方向輝度値を表し、Ｘ軸が基準画像の左端からの横方向Ｈの距離を表す縦方向輝度値の分布グラフを生成した場合、図１２の（ｂ）に示すようなグラフになる。このグラフでは、図１２の（ａ）の基準画像における黒目部分に対応する暗い縦方向Ｖの画素の列ほど、Ｙ座標の値が小さくなる。したがって、黒目部分が基準画像の左端から横方向Ｈのどの位置に存在するのかを視覚的に捉えやすくするため、輝度値グラフ生成部１６は、縦方向輝度値データテーブルを利用して、図１３の（ｂ）に示すような輝度値グラフを生成する。
【００８７】
（対象者の黒目位置の検出）
次に、基準点検出部１７は、図１３の（ａ）および（ｂ）に示すように、簡易輝度値が急峻な変化を示す輝度値グラフ上の２点のうち、Ｙ軸により近い方の１点を基準点Ｐ１として抽出する。そして、抽出された基準点Ｐ１のＸ座標を対象者の目頭の位置として検出する。なお、本実施形態では、簡易輝度値が急峻な変化を示す輝度値グラフ上の２点のうちＹ軸により近い方の１点が基準点Ｐ１となっているが、Ｙ軸からより遠い方の１点が基準点Ｐ１になってもよい。簡易輝度値が急峻な変化を示す輝度値グラフ上の２点のどちらを基準点Ｐ１とするかは、入力画像に映し出された対象者の眼が右眼か左眼か、またはＹ軸が基準画像の右側に設定されているか左側に設定されているか等によって決まる。
【００８８】
次に、黒目中心検出部１８は、図１３の（ａ）および（ｂ）に示すように、輝度値グラフにおける、簡易輝度値の最大値を起点として当該簡易輝度値の減少が緩やかになる２点を抽出することで、対象者の黒目の中心Ｐ２を検出する。
【００８９】
具体的には、黒目中心検出部１８は、まず、輝度値グラフ上の簡易輝度値が最大になる点（α）を探索する。そして、点（α）を起点として左右両方向に、輝度値グラフ上の隣り合う２つの簡易輝度値を比較しながら、簡易輝度値の減少が一旦緩和された後に簡易輝度値が急激に増加する箇所（以下、「極点」とする）を探索していく。極点を探索したか否かは、例えば、隣り合う２つの簡易輝度値を比較した場合における値の増加率が５％以上か否かで判断する（増加率の数値については５％に限定されない）。そして、極点を左右両側で１つずつ探索した黒目中心検出部１８は、その直前に探索した、簡易輝度値の減少が緩やかになる２つの箇所を対象者の黒目の端点（β）として、２つの端点（β）を結んだ直線の中点（γ）を抽出する。そして、黒目中心検出部１８は、抽出した中点（γ）のＸ座標を表すＸ軸上の点を対象者の黒目の中心Ｐ２として検出する。
【００９０】
このように、極点探索の直前に探索される簡易輝度値の減少が緩やかになる箇所を対象者の黒目の端点と見做すことにより、基準画像中の黒目部分周辺の白飛びしている部分等をより確実に排除した上で、黒目中心検出を行うことができる。なお、黒目中心検出部１８は、極点を対象者の黒目の端点と見做して黒目中心検出を行ってもよい。
【００９１】
また、黒目中心検出部１８は、図１５の（ａ）および（ｂ）に示すように、簡易輝度値が黒目中心検出用の閾値と一致する輝度値グラフ上の２点を抽出した上で、さらにこの２点を結んだ直線の中点を抽出し、当該中点のＸ座標を表すＸ軸上の点を対象者の黒目の中心Ｐ２として検出してもよい。この方法を採用する場合、黒目の中心Ｐ２の検出に用いられる黒目中心検出用の閾値が適切に設定されることが重要になってくる。例えば、図１４に示す入力画像を基準として黒目中心検出用の閾値を設定する場合、当該閾値の設定値を０．７にすると、輝度値グラフ上の簡易輝度値０．７に対応する２点間の直線距離が対象者の黒目の横幅に最も近似する。したがって、図１４に示す入力画像に基づいて対象者の黒目位置を検出する場合、黒目中心検出用の閾値を０．７に設定するのが最も適切である。
【００９２】
また、黒目中心検出部１８は、まず、輝度値グラフ上の簡易輝度値の最大値を利用する方法で対象者の黒目の中心Ｐ２の検出を試みた上で、検出が不可能であった場合に、黒目中心検出用の閾値を用いる方法で改めて当該黒目の中心Ｐ２を検出してもよい。例えば、２つの極点の両方、またはいずれか一方が探索される前に比較対象の簡易輝度値が「０」なった場合、黒目中心検出部１８は、上記の閾値を用いる方法に切り替えてもよい。
【００９３】
このように、黒目中心検出部１８は、上述した２つの方法の少なくともいずれか一方を採用して対象者の黒目の中心Ｐ２を検出する。換言すれば、黒目中心検出部１８は、輝度値データにおいて連続的に変化する各縦方向輝度値と、対象者の目頭または目尻の位置に対応する縦方向輝度値との差分が、最大値から連続的に減少する領域について、基準画像の横方向の２点を抽出し、その抽出された２点の中心を対象者の黒目の中心Ｐ２として検出する。
【００９４】
ここで、輝度値グラフ上の簡易輝度値の最大値を利用する方法では、図１３の（ｂ）に示すように、輝度値グラフにおける、極点の一方から当該極点に近接する方の黒目の端点（β）、点（α）および黒目の端点（β）の他方を経由して極点の他方までの領域が、「輝度値データにおいて連続的に変化する各縦方向輝度値と、対象者の目頭または目尻の位置に対応する縦方向輝度値との差分が、最大値から連続的に減少する領域」に対応する。また、黒目中心検出用の閾値を用いる方法では、図１４および図１５の（ｂ）に示すように、輝度値グラフにおける、簡易輝度値が黒目中心検出用の閾値（０．７）と一致する輝度値グラフ上の２点の一方から簡易輝度値が最大値１になるグラフの頂点を経由して当該２点の他方までの領域が、「輝度値データにおいて連続的に変化する各縦方向輝度値と、対象者の目頭または目尻の位置に対応する縦方向輝度値との差分が、最大値から連続的に減少する領域」に対応する。
【００９５】
黒目中心検出用の閾値の設定は、操作入力部５３からの入力操作によってユーザが任意に設定することができる（図１参照）。なお、この閾値設定は、実験データ等に基づいて得られた値を記憶部５２等に予め格納しておいてもよい。
【００９６】
次に、黒目位置算出部１９は、図１３の（ａ）および（ｂ）に示すように、輝度値グラフにおける黒目の中心Ｐ２のＸ座標の値と基準点Ｐ１のＸ座標の値との差を計算する。そして、黒目位置算出部１９は、計算結果である基準点Ｐ１から黒目の中心Ｐ２までの横方向の直線距離を、対象者の黒目位置として検出する。
【００９７】
＜本実施形態に係る黒目位置検出装置による対象者の黒目位置の検出方法＞
次に、図１６を用いて、黒目位置検出装置１による対象者の黒目位置の検出方法について説明する。
【００９８】
図１６に示すように、まず、入力画像生成部１１は、カメラ部５１によって撮影された対象者の顔の画像を取得して入力画像を生成する（Ｓ２００；入力画像生成工程、Ｓ１０１と同様の処理工程）。次に、前処理部１２は、入力画像生成部１１から取得した入力画像に対して前処理（強調処理、フィルタ処理）を施すことにより、前処理画像を生成する（Ｓ２０１；前処理工程）。
【００９９】
次に、グラデーション処理部１４は、前処理部１２から取得した前処理画像に対してグラデーション倍率決定処理を施すことにより、前処理画像の上端画素列および下端画素列のグラデーション倍率、右端画素列および左端画素列のグラデーション倍率をそれぞれ決定する（Ｓ２０２；グラデーション倍率決定工程（グラデーション処理工程））。そして、グラデーション処理部１４は、決定した各グラデーション倍率を用いて、前処理画像に対して基本グラデーション処理を施すことにより、基準画像を生成する（Ｓ２０３；基本グラデーション処理工程（グラデーション処理工程））。
【０１００】
次に、輝度値グラフ生成部１６は、グラデーション処理部１４から取得した基準画像における縦方向Ｖの画素の列の縦方向輝度値を算出することにより、縦方向輝度値データテーブルを生成する（Ｓ２０４；縦方向輝度値データテーブル生成工程（輝度値データ生成工程））。そして、輝度値グラフ生成部１６は、縦方向輝度値データテーブルを用いて輝度値グラフを生成する（Ｓ２０５；輝度値グラフ生成工程（輝度値データ生成工程））。
【０１０１】
次に、基準点検出部１７は、輝度値グラフ生成部１６によって生成された輝度値グラフを用いて基準点Ｐ１を抽出し、当該基準点Ｐ１のＸ座標を対象者の目頭の位置として検出する（Ｓ２０６；基準点検出工程（目頭／目尻検出工程））。次に、黒目中心検出部１８は、輝度値グラフ生成部１６によって生成された輝度値グラフにおける、簡易輝度値の最大値を起点として当該簡易輝度値の減少が緩やかになる２点を抽出し、当該２点の中心のＸ座標を表すＸ軸上の点を対象者の黒目の中心Ｐ２として検出する（Ｓ２０７；黒目中心検出工程）。
【０１０２】
次に、黒目位置算出部１９は、黒目中心検出部１８から取得した黒目の中心Ｐ２のＸ座標の値と、基準点検出部１７から取得した基準点Ｐ１のＸ座標の値との差を算出することにより、対象者の黒目位置を検出する（Ｓ２０８；黒目位置検出工程）。
【０１０３】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、図１、図１７〜図２０に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【０１０４】
本実施形態に係る黒目位置検出装置２は、前処理部１２が強調処理およびフィルタ処理に加えて準備グラデーション処理を行う点で、実施形態１に係る黒目位置検出装置１と異なる。また、本実施形態に係る黒目位置検出装置２は、グラデーション処理部１４が、後述する略中心位置を基本グラデーション処理に係る輝度値強調の起点に設定した上で、所定の条件を満たすまで基本グラデーション処理を繰り返す点でも、実施形態１に係る黒目位置検出装置１と異なる。さらに、本実施形態に係る黒目位置検出装置２は、図１に示すように、略中心位置算出部１３および条件判定部１５をさらに備えている点でも、実施形態１に係る黒目位置検出装置１と異なる。なお、黒目位置検出装置２は、タブレット端末２００に内蔵されている。
【０１０５】
本実施形態に係る前処理部１２が行う準備グラデーション処理は、上記の略中心位置の算出を容易にするためになされる処理であり、その処理内容は、グラデーション処理部１４が行う基本グラデーション処理と同様である。すなわち、準備グラデーション処理は、前処理画像の中央部における輝度値と、当該前処理画像の周辺部における輝度値との差を強調する処理のことを指す。
【０１０６】
また、上記の前処理部１２は、前処理画像に対して準備グラデーション処理を施すことにより準備画像を生成する。例えば、図１７の（ａ）に示すような入力画像に対して、強調処理、フィルタ処理および準備グラデーション処理を施すと、図１７の（ｂ）に示すような準備画像が生成される。
【０１０７】
略中心位置算出部１３は、上記前処理部１２から取得した準備画像における輝度値分布の略中心位置を算出する。ここで、「略中心」とは、基準画像の黒目中心に偏重した概略の中心のことであり、例えば、二値化手法が施された基準画像に基づいて検出する。この二値化手法（閾値決定法）としては、例えば、（i）黒目中心検出用の閾値を二値化処理用の閾値として用いる手法（図１５の（ａ）および（ｂ）参照）、（ii）基準画像全体のヒストグラムを生成し、そのピーク値を用いる手法、（iii）基準画像全体の輝度値の平均値を算出し、その平均値を用いる手法、および（i）〜（iii）の各手法で用いる値のいずれかを定数倍した値を用いる手法がある。また、その他の二値化手法を用いても構わない。なお、「略中心」の検出方法としては、二値化手法を用いることなく、例えば、後述する縦方向Ｖおよび横方向Ｅの輝度値グラフを用いて画像中の交点を算出する方法を用いて検出しても構わない（図１７の（ｄ）参照）。
【０１０８】
具体的には、略中心位置算出部１３は、準備画像を構成する各画素の輝度値を所定の閾値で二値化処理する。そして、準備画像の略中心位置として、二値化処理によって生成された準備画像中の黒目部分に相当する領域（２次元図形）の図心を算出する。二値化処理の例として、図１７の（ｂ）の準備画像に対して二値化処理を施した場合、当該準備画像は、図１７の（ｃ）に示すような画像になる。そして、当該画像における最も面積が大きい赤色の領域が、準備画像中の黒目部分に相当する。
【０１０９】
なお、準備画像の略中心位置の算出方法は、二値化処理に限定されない。例えば、略中心位置算出部１３は、準備画像を用いて、図１７の（ｄ）における画像の下側のグラフのような準備画像の縦方向Ｖの輝度値グラフを生成するとともに、当該画像の右側のグラフのような準備画像の横方向Ｅの輝度値グラフを生成してもよい。そして、図１７の（ｄ）に示すように、縦方向Ｖの輝度値グラフにおいて簡易輝度値が最大値１になる点を通る縦方向Ｖの直線と、横方向Ｅの輝度値グラフにおいて簡易輝度値が最大値１になる点を通る横方向Ｅの直線との交点を算出して、当該交点を略中心位置（図中の「略中心」）としてもよい。但し、この場合において、縦方向Ｖおよび横方向の簡易輝度値の最大値を「１」で表現する必要はなく、他の値を用いて最大値を表現してもよい。
【０１１０】
ここで、横方向Ｅの輝度値グラフとは、横方向Ｅの画素の列における各輝度値の平均値（もしくは加算値）を示す横方向輝度値と、準備画像の縦方向Ｖの位置との関係を表すグラフである。横方向Ｅの輝度値グラフのＹ軸は、横方向輝度値の最小値を「最大値１」に置換し、横方向輝度値の最大値を「最小値０」に置換した簡易輝度値を表し、Ｘ軸は基準画像の下端からの縦方向Ｖの距離を表す。
【０１１１】
また、本実施形態では前処理部１２が準備グラデーション処理を行っているが、前処理部１２が当該処理を行わない場合、略中心位置算出部１３が準備グラデーション処理を行ってもよい。
【０１１２】
条件判定部１５は、後述の多段グラデーション処理において、まず、基本グラデーション処理後の結果画像における右側端部付近または左側端部付近において、輝度値が急峻な変化を示す、第１条件判定用の閾値以下の領域が存在するかを検知する。換言すれば、条件判定部１５は、まず基準点Ｐ１の検出が可能か否かを第１条件として判定する。条件判定部１５は、一旦第１条件を充足すると判定して以降の多段グラデーション処理においては、第１条件を充足するか否かの判定を行わない。なお、第１条件判定用の閾値は、例えば、黒目中心検出部１８による黒目中心検出に用いられる黒目位置検出用の閾値の設定と同様の方法で設定することができる。
【０１１３】
上記の領域の存在を検知した場合（基準点Ｐ１の検出が可能と判定した場合）、条件判定部１５は、上記の結果画像の略中心位置と、その１回前の処理で生成された結果画像の略中心位置とを結ぶ直線距離を略中心位置の移動量として算出し、当該移動量が第２条件判定用の閾値以下になったか否かを、第２条件として判定する。なお、第２条件判定用の閾値としては、例えば、画像の横幅に対して５％程度の距離を設定することができる。また、第２条件として、多段グラデーション処理の繰り返し回数が所定の回数（例えば、５回）になったことを充足条件としてもよい。
【０１１４】
＜本実施形態に係るグラデーション処理部が行う多段グラデーション処理＞
本実施形態に係るグラデーション処理部１４が行う多段グラデーション処理について、図１８を用いて説明する。
【０１１５】
まず、多段グラデーション処理の前準備として、図１８の（ａ）に示すように、本実施形態に係る前処理部１２が、元画像（入力画像）に対して強調処理、フィルタ処理および初期グラデーション（準備グラデーション処理）を施すことにより、第１結果画像（図中の結果画像１に対応、準備画像）が生成される。
【０１１６】
次に、図１８の（ｃ）に示すように、略中心位置算出部１３が第１結果画像に対して二値化処理を施すことにより、当該第１結果画像の略中心位置が算出される。そして、本実施形態に係るグラデーション処理部１４によって、略中心位置算出部１３にて算出された略中心位置を基本グラデーション処理に係る輝度値強調の起点（以下、「グラデーション起点」とする）とした、第１グラデーションパターン（図中のグラデーションパターンＮにおけるＮ＝１の場合に対応）が生成される。
【０１１７】
次に、図１８の（ｂ）に示すように、上記のグラデーション処理部１４が、第１結果画像（図中の結果画像ＮにおけるＮ＝１の場合に対応）に対して第１グラデーションパターンを適用する基本グラデーション処理を施すことにより、結果画像２が生成される。そして、略中心位置算出部１３によって第２結果画像の略中心位置が算出される。
【０１１８】
次に、条件判定部１５によって第２結果画像からの基準点Ｐ１の検出が不可能と判定された場合、本実施形態に係るグラデーション処理部１４によって第２グラデーションパターン（図中のグラデーションパターンＮにおけるＮ＝２の場合に対応）が生成され、第３結果画像が生成される。一方、条件判定部１５によって第２結果画像からの基準点Ｐ１の検出が可能と判定された場合、条件判定部１５によって第１結果画像の略中心位置から第２結果画像の略中心位置への移動量が算出される。
【０１１９】
そして、当該移動量が第２条件判定用の閾値以下だった場合、略中心位置の算出、当該略中心位置をグラデーション起点とするグラデーションパターンの生成、および当該グラデーションパターンを用いた基本グラデーション処理は終了する。一方、上記の閾値よりも大きかった場合、上記のグラデーション処理部１４によって第３結果画像が生成される。
【０１２０】
このように、条件判定部１５によって基準点Ｐ１の検出が可能と判定され、かつ、略中心位置の移動量が第２条件判定用の閾値以下であると判定されるまで、略中心位置の算出、グラデーションパターンの生成および基本グラデーション処理の一連の処理が複数回実行される。そして、前記の一連の処理の繰り返しが多段グラデーション処理となる。多段グラデーション処理によって最終的に生成された基準画像における黒目部分はより強調されたものとなっていることから、黒目位置検出をより精度高く行うことができる。
【０１２１】
なお、略中心位置の算出、グラデーションパターンの生成および基本グラデーション処理の一連の処理はそれぞれ１回のみ行われてもよい。すなわち、準備グラデーション処理が施された準備画像に対してグラデーションパターンを適用した結果画像を基準画像としてもよい。この場合、条件判定部１５は不要となる。
【０１２２】
以上のことから、本実施形態に係るグラデーション処理部１４によって実行される多段グラデーション処理では、１回ないし複数回の基本グラデーション処理が実行されることとなる。
【０１２３】
また、グラデーションパターンの適用対象となる画像として、結果画像の代わりに入力画像を用いてもよい。このように、グラデーションパターンの適用対象となる画像を入力画像に固定することで、基本グラデーション処理を複数回繰り返しても、最終的に生成された基準画像に黒目位置検出の基準となる目頭部分を残しておくことができる。
【０１２４】
＜グラデーションパターンの生成とグラデーション倍率との関係＞
次に、図１９を用いて、グラデーションパターンの生成とグラデーション倍率との関係について説明する。
【０１２５】
略中心位置の移動に伴って順次生成されるグラデーションパターンにおいては、生成されたグラデーションパターン毎に、グラデーション処理部１４が生成する横方向グラデーション配列の各要素に格納されるグラデーション倍率の値が変動する。したがって、本実施形態に係るグラデーション処理部１４は、略中心位置を通る縦方向Ｖの線を基準として、結果画像の両端に向けて、同じ増加率で直線的にグラデーション倍率が増加するような横方向グラデーション配列を生成する。
【０１２６】
例えば、図１９に示すように、略中心位置を通る縦方向Ｖの線が結果画像の左端から横方向Ｅにｍの位置を通る場合、上記のグラデーション処理部１４は、まず、横方向グラデーション配列の要素〔ｍ〕にｇ倍のグラデーション倍率を格納する。そして、結果画像の両端に向けて１画素当りｔの増加率で、順次各要素にグラデーション倍率を格納していく。この場合、グラデーション倍率は、結果画像の中央からずれた位置にあるグラデーション起点から両側に向けて一定の増加率で増加していくことから、最終到達点の要素〔０〕と要素〔ｗ−１〕にはそれぞれ異なる値のグラデーション倍率が格納されることとなる。
【０１２７】
＜本実施形態に係る黒目位置検出装置による対象者の黒目位置の検出方法＞
次に、図２０を用いて、黒目位置検出装置２による対象者の黒目位置の検出方法について説明する。なお、図２０におけるＳ３００からＳ３０１まで、およびＳ３０８からＳ３１１までの各処理については、図１６におけるＳ２００からＳ２０１まで、およびＳ２０６からＳ２０８までの処理と同様の処理を行うため、その説明を省略する。
【０１２８】
図２０に示すように、前処理部１２は、入力画像に対して強調処理およびフィルタ処理を施した後、さらに準備グラデーション処理を施すことによって、準備画像を生成する（Ｓ３０２；準備画像生成工程）。次に、準備画像の画像データを取得した略中心位置算出部１３は、当該準備画像の略中心位置を算出する。そして略中心位置の位置データを取得したグラデーション処理部１４は、当該位置データに基づいてグラデーション起点を設定する（Ｓ３０３；グラデーション起点設定工程）。
【０１２９】
次に、グラデーション処理部１４は、設定したグラデーション起点に基づいてグラデーションパターンを生成し（Ｓ３０４；グラデーションパターン生成工程）、当該グラデーションパターンを準備画像（結果画像）に適用して結果画像を生成する（Ｓ３０５；結果画像生成工程）。
【０１３０】
次に、結果画像の画像データを取得した条件判定部１５は、まず、当該結果画像から基準点Ｐ１を検出することが可能か否かを判定する（Ｓ３０６；第１条件判定工程）。Ｓ３０６でＮＯ（以下、「Ｎ」と略記する）と判定した場合、条件判定部１５は、その旨の判定結果を略中心位置算出部１３に送信する。この場合、黒目位置検出装置２は、再びＳ３０３からＳ３０６までの処理を行う。
【０１３１】
一方、Ｓ３０６でＹＥＳ（以下、「Ｙ」と略記する）と判定した場合、条件判定部１５はさらに、略中心位置の移動量が第２条件用の閾値以下か否かを判定する（Ｓ３０７第２条件判定工程）。Ｓ３０７でＮと判定した場合、条件判定部１５は、その旨の判定結果を略中心位置算出部１３に送信する。そして、黒目位置検出装置２は、再びＳ３０３からＳ３０７までの処理を行う。
【０１３２】
一方、Ｓ３０７でＹと判定した場合、条件判定部１５は、その旨の判定結果をグラデーション処理部１４に送信する。判定結果を受信したグラデーション処理部１４は、最終的に生成した結果画像を基準画像として、その画像データを輝度値グラフ生成部１６に送信する。そして、黒目位置検出装置２は、輝度値グラフを生成した上でＳ３０８以下の各処理を実行する。
【０１３３】
〔実施形態３〕
黒目位置検出装置１および２の制御ブロック（特に制御部５０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０１３４】
後者の場合、黒目位置検出装置１および２は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１３５】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１３６】
１、２          黒目位置検出装置
１２            前処理部
１３            略中心位置算出部
１４            グラデーション処理部
１６            輝度値グラフ生成部（輝度値データ生成部）
１７            基準点検出部（目頭／目尻検出部）
１８            黒目中心検出部
１００、２００  タブレット端末（電子機器）
【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】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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