(57)【要約】【課題】低速なプロセッサでも高速に目の中心を測定可能な目中心測定装置、目中心測定プログラム、及び目中心測定方法を提供することを課題とする。【解決手段】瞳孔及び虹彩で構成される目領域を直交座標系の座標に対応付けて検出した後、他の領域との境界に位置する右境界座標及び左境界座標を検出し、右境界座標よりも右上に位置する複数の境界座標を更に検出すると共に、左境界座標よりも左上に位置する複数の境界座標を更に検出し、検出された複数の境界座標を用いて目領域の中心座標を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも目が撮影された映像を蓄積する映像蓄積手段と、
前記映像を前記映像蓄積手段から読み出して、瞳孔及び虹彩で構成される目領域を直交座標系の座標に対応付けて検出する目領域検出手段と、
前記目領域であって、他の領域との境界に位置する第１の境界座標及び第２の境界座標を検出し、当該第１の境界座標よりも右上に位置する第３の境界座標を更に検出すると共に、当該第２の境界座標よりも左上に位置する第４の境界座標を更に検出する境界検出手段と、
前記第１の境界座標乃至前記第４の境界座標を用いて前記目領域の中心座標を算出する中心算出手段と、
を有することを特徴とする目中心測定装置。
【請求項２】
前記第１の境界座標は、前記目領域の内側に位置する内座標よりも右側に位置する境界座標であり、前記第２の境界座標は、当該内座標よりも左側に位置する境界座標であることを特徴とする請求項１に記載の目中心測定装置。
【請求項３】
前記内座標は、前記目領域検出手段により検出された前記目領域に基づいて推定された推定中心座標であることを特徴とする請求項２に記載の目中心測定装置。
【請求項４】
前記内座標は、前記目領域検出手段により検出された前記目領域に基づいて推定された推定中心座標よりも下に位置する内座標であることを特徴とする請求項２に記載の目中心測定装置。
【請求項５】
前記内座標は、前記目領域検出手段により検出された前記目領域に基づいて推定された推定中心座標よりも下に位置する境界座標であることを特徴とする請求項２に記載の目中心測定装置。
【請求項６】
前記映像は輝度値を有する複数のピクセルで構成されるものであって、
前記目領域検出手段は、
所定の閾値よりも低い輝度値が連続する複数の領域を抽出し、当該領域に含まれるピクセル数を最大とする領域と２番目に大きい領域のうちいずれかを上下の位置関係に基づいて前記目領域として検出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の目中心測定装置。
【請求項７】
前記中心算出手段は、
大きさの異なる複数の円を前記第１の境界座標乃至前記第４の境界座標にそれぞれフィッティングし、最も適合する円を用いて前記中心座標を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の目中心測定装置。
【請求項８】
前記最も適合する円とは、求める円の円周上の円周座標から前記第１の境界座標乃至前記第４の境界座標それぞれへの距離の二乗の総和を表す目的関数を最小とする円であることを特徴とする請求項７に記載の目中心測定装置。
【請求項９】
請求項１乃至８にいずれか１項に記載の各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする目中心測定プログラム。
【請求項１０】
少なくとも目が撮影された映像を映像蓄積手段に蓄積するステップと、
前記映像を前記映像蓄積手段から読み出して、瞳孔及び虹彩で構成される目領域を直交座標系の座標に対応付けて検出するステップと、
前記目領域であって、他の領域との境界に位置する第１の境界座標及び第２の境界座標を検出し、当該第１の境界座標よりも右上に位置する第３の境界座標を更に検出すると共に、当該第２の境界座標よりも左上に位置する第４の境界座標を更に検出するステップと、
前記第１の境界座標乃至前記第４の境界座標を用いて前記目領域の中心座標を算出するステップと、
を有することを特徴とする目中心測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、瞳孔及び虹彩で構成される目領域の中心を測定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人の視線を測定する場合、人からある程度（５０［ｃｍ］〜１００［ｃｍ］）離れた位置に、近赤外線光あるいは可視光線の点光源を設置すると共に、眼球表面における反射光を撮影するためのカメラを設置し、このカメラで角膜表面における点光源の反射像および瞳孔を撮影して、その方向から人の視線方法を算出していた。
【０００３】
例えば、特許文献１では、撮影された瞳孔像の中心を算出する際に、はじめに周辺よりも暗い領域を連結してセグメント化した後に、各領域の形状を調べ、瞳孔に類似した形状の領域を候補として列挙する。次に、列挙された候補領域から、瞳孔の形状に最も近い領域を瞳孔領域とし、得られた瞳孔領域に対してエッジ検出を行って、瞳孔の輪郭座標を求める。最後に、求まった瞳孔の輪郭座標を角膜表面反射を考慮して補正し、楕円近似によって瞳孔の中心を求める技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−７９５７７号公報
【非特許文献１】T. W. RIDLER、外１名、「Picture Thresholding Using an Iterative Selection Method」、IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS、1978年8月、VOL. SMC-8、No. 8、p.630-632
【非特許文献２】N. CHERNOV、外１名、「Least Squares Fitting of Circles」、Journal of Mathematical Imaging and Vision、2005年、VOL. 23、p.239-252
【発明の開示】
【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で開示された手法は計算負荷が高く、例えばＤＳＰ（Digital Signal Processorの略）のような比較的計算速度の遅いプロセッサでは実時間処理ができないため、ＤＳＰが搭載されたカメラに上記手法の技術を適用できないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、低速なプロセッサでも高速に目の中心を測定可能な目中心測定装置、目中心測定プログラム、及び目中心測定方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の本発明は、少なくとも目が撮影された映像を蓄積する映像蓄積手段と、前記映像を前記映像蓄積手段から読み出して、瞳孔及び虹彩で構成される目領域を直交座標系の座標に対応付けて検出する目領域検出手段と、前記目領域であって、他の領域との境界に位置する第１の境界座標及び第２の境界座標を検出し、当該第１の境界座標よりも右上に位置する第３の境界座標を更に検出すると共に、当該第２の境界座標よりも左上に位置する第４の境界座標を更に検出する境界検出手段と、前記第１の境界座標乃至前記第４の境界座標を用いて前記目領域の中心座標を算出する中心算出手段と、を有することを要旨とする。
【０００７】
本発明にあっては、瞳孔及び虹彩で構成される目領域を直交座標系の座標に対応付けて検出した後、他の領域との境界に位置する第１の境界座標及び第２の境界座標を検出し、第１の境界座標よりも右上に位置する第３の境界座標を更に検出すると共に、第２の境界座標よりも左上に位置する第４の境界座標を更に検出し、第１の境界座標乃至第４の境界座標を用いて目領域の中心座標を算出するため、低速なプロセッサでも高速に目の中心を測定可能な目中心測定装置を提供することができる。
【０００８】
請求項２に記載の本発明は、前記第１の境界座標が、前記目領域の内側に位置する内座標よりも右側に位置する境界座標であり、前記第２の境界座標は、当該内座標よりも左側に位置する境界座標であることを要旨とする。
【０００９】
請求項３に記載の本発明は、前記内座標が、前記目領域検出手段により検出された前記目領域に基づいて推定された推定中心座標であることを要旨とする。
【００１０】
請求項４に記載の本発明は、前記内座標が、前記目領域検出手段により検出された前記目領域に基づいて推定された推定中心座標よりも下に位置する内座標であることを要旨とする。
【００１１】
請求項５に記載の本発明は、前記内座標が、前記目領域検出手段により検出された前記目領域に基づいて推定された推定中心座標よりも下に位置する境界座標であることを要旨とする。
【００１２】
請求項６に記載の本発明は、前記映像は輝度値を有する複数のピクセルで構成されるものであって、前記目領域検出手段は、所定の閾値よりも低い輝度値が連続する複数の領域を抽出し、当該領域に含まれるピクセル数を最大とする領域と２番目に大きい領域のうちいずれかを上下の位置関係に基づいて前記目領域として検出することを要旨とする。
【００１３】
請求項７に記載の本発明は、前記中心算出手段が、大きさの異なる複数の円を前記第１の境界座標乃至前記第４の境界座標にそれぞれフィッティングし、最も適合する円を用いて前記中心座標を算出することを要旨とする。
【００１４】
請求項８に記載の本発明は、前記最も適合する円とは、求める円の円周上の円周座標から前記第１の境界座標乃至前記第４の境界座標それぞれへの距離の二乗の総和を表す目的関数を最小とする円であることを要旨とする。
【００１５】
請求項９に記載の本発明は、請求項１乃至８にいずれか１項に記載の各手段としてコンピュータを機能させることを要旨とする。
【００１６】
請求項１０に記載の本発明は、少なくとも目が撮影された映像を映像蓄積手段に蓄積するステップと、前記映像を前記映像蓄積手段から読み出して、瞳孔及び虹彩で構成される目領域を直交座標系の座標に対応付けて検出するステップと、前記目領域であって、他の領域との境界に位置する第１の境界座標及び第２の境界座標を検出し、当該第１の境界座標よりも右上に位置する第３の境界座標を更に検出すると共に、当該第２の境界座標よりも左上に位置する第４の境界座標を更に検出するステップと、前記第１の境界座標乃至前記第４の境界座標を用いて前記目領域の中心座標を算出するステップと、を有することを要旨とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、低速なプロセッサでも高速に目の中心を測定可能な目中心測定装置、目中心測定プログラム、及び目中心測定方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１９】
＜目中心測定装置のブロック構成及び全体の処理について＞
図１は、本実施の形態における目中心測定装置のブロック構成を示すブロック図である。この目中心測定装置は、映像入力部１１と、フレーム抽出部１２と、閾値算出部１３と、目領域検出部１４と、中心推定部１５と、境界検出部１６と、中心算出部１７と、映像蓄積部２１と、データ記憶部２２とを備えた構成である。
【００２０】
この目中心測定装置は、専用のハードウェアとして構成してもよいし、汎用的なコンピュータを用いて構成してもよい。また、各部の処理をコンピュータプログラムによって実行させるようにしてもよい。更に、このコンピュータプログラムを読み取り可能な記録媒体に記録するようにしてもよい。なお、各部が処理した処理結果は、映像蓄積部２１に蓄積され、若しくはデータ記憶部２２に記憶される。
【００２１】
図２は、本実施の形態における目中心測定装置の全体処理を示すフローである。最初に、映像入力部１１は、目や眉が撮影された映像（以降、「入力画像」と称する場合もある）の入力を受け付けて、映像蓄積部２１に蓄積する（Ｓ１０１）。
【００２２】
なお、本実施の形態で取り扱う入力画像は、複数のフレームによって構成される動画であり、各フレームは複数のピクセルによって構成される静止画像である。ここで、入力画像の幅がｗｉｄｔｈであり、高さがｈｅｉｇｈｔであるとすると、各フレームはｗｉｄｔｈ×ｈｅｉｇｈｔ個のピクセルによって構成される。各ピクセルは、ＲＧＢカラーモデルにおいて色を表現するデータ（輝度値）であり、フレームにおけるｘ座標値とｙ座標値とＲ値とＧ値とＢ値によって構成され、ｘ座標値は１以上ｗｉｄｔｈ以下の整数値であり、ｙ座標値は１以上ｈｅｉｇｈｔ以下の整数値であり、Ｒ値とＧ値とＢ値とはそれぞれ０以上２５５以下の整数値である。また、各フレームにおいて最も左上のピクセルの座標値を（１，１）とし、ｘ軸は右方向、ｙ軸は下方向を向いているものとする。
【００２３】
次に、フレーム抽出部１２は、映像蓄積部２１に蓄積された映像を読み出して、複数のフレームで構成された映像から１フレーム（以降、「静止画像」と称する場合もある）を抽出する（Ｓ１０２）。
【００２４】
続いて、閾値算出部１３は、抽出された静止画像から眉部及び目部を検出するための閾値を算出し、データ記憶部２２に記憶する（Ｓ１０３）。
【００２５】
ここで算出される閾値とは輝度値を表す０以上２５５以下の整数値であって、眉部及び目部に含まれるピクセルは算出された閾値以下の値となる。なお、閾値の算出には、非特許文献１に開示されたＩＳＯＤＡＴＡ法を用いることも可能であるし、予め指定された値を用いてもよい。なお、閾値の値を適宜変更することにより、黒色や青色など様々な目の色について目の中心を測定することが可能となる。
【００２６】
そして、目領域検出部１４は、算出された閾値をデータ記憶部２２から読み出して、フレーム抽出部１２で抽出された静止画像から眉部及び目部を抽出し、上下の位置関係に基づいて目部を特定した後に、瞳孔及び虹彩で構成される目領域を直交座標系の座標に対応付けて検出し、データ記憶部２２に記憶する（Ｓ１０４）。なお、目領域検出部１４における処理の詳細については後述する。
【００２７】
続いて、中心推定部１５は、目領域を構成する座標をデータ記憶部２２から読み出して、目領域の中心座標を推定（以降、「推定中心座標」と称する場合もある）し、データ記憶部２２に記憶する（Ｓ１０５）。なお、中心推定部１５における処理の詳細については後述する。
【００２８】
次に、境界検出部１６は、目領域を構成する座標をデータ記憶部２２から読み出すと共に推定中心座標を同データ記憶部２２から読み出して、目領域を構成する座標であって、他の領域との境界に位置する右初期境界座標及び左初期境界座標を検出し、右初期境界座標よりも右上に位置する複数の境界座標（以降、「右上境界座標群」と称する場合もある）を更に検出すると共に、左初期境界座標よりも左上に位置する複数の境界座標（以降、「左上境界座標群」と称する場合もある）を更に検出し、データ記憶部２２に記憶する（Ｓ１０６）。なお、境界検出部１６における処理の詳細については後述する。
【００２９】
最後に、中心算出部１７は、検出された右初期境界座標及び左初期境界座標と複数の境界座標とをデータ記憶部２２から読み出して、目領域の中心座標を算出する（Ｓ１０７）。なお、中心算出部１７における処理の詳細については後述する。
【００３０】
＜目領域検出部の処理について＞
図３は、目領域検出部の処理を説明するための説明図である。最初に、目領域検出部１４は、閾値算出部１３で算出された閾値を用いて、フレーム抽出部１２で抽出された静止画像から眉部及び目部を抽出する（Ｓ２０１）。次に、目領域検出部１４は、抽出された眉部及び目部のうち、目部に対応する部分を特定し（Ｓ２０２）、目領域を検出する（Ｓ２０３）。
【００３１】
具体的には、まず、静止画像の全てのピクセルに対して、輝度値が閾値よりも高いピクセルと閾値以下のピクセルとに分類する。更に、閾値以下のピクセルのうち、上下方向或いは左右方向に隣り合うピクセル同士は同一のセグメントであるとし、１個以上のセグメントを抽出する。
【００３２】
次に、例えば目の付近を撮影した静止画像を用いたとき、大きなセグメントは眉毛と目であると推測できるため、上方に位置するセグメントを眉部とし、下方に位置するセグメントを目部とする。より具体的には、抽出されたセグメントのうち、含まれるピクセル数が最大となるセグメントと、２番目に大きいセグメントを目領域の候補とする。候補となった２つのセグメントについてそれぞれ含まれる全てのピクセルのｙ座標値の平均を算出して重心ｙ座標値を算出し、重心ｙ座標値の大きいセグメント、すなわち下方に位置するセグメントを目領域のセグメントとする。そして、ここで検出した目領域のセグメントに含まれるピクセルの集合を目領域情報として出力する。
【００３３】
＜中心推定部の処理について＞
中心推定部１５は、目領域検出部１４で検出された目領域の中心座標を推定する。具体的には、前述の目領域情報の重心を推定中心座標とする。即ち、ピクセルの集合の重心を求める関数ｃｅｎｔｅｒ（Ｓ）を式（１）に示すように定義し、目領域情報を表すピクセルの集合をＳｅｙｅとする。このとき、ｃｅｎｔｅｒ（Ｓｅｙｅ）によって求められる座標値を推定中心座標として出力する。
【数１】
2009176047.tif 000003
【００３４】
但し、Ｓはピクセルの集合であり、ｘＳ，ｙＳはそれぞれＳのｘ座標，ｙ座標である。
【００３５】
なお、これ以降、目領域検出部１４により検出された目領域に基づいて推定された推定中心座標を用いて後段の処理を説明するが、これは目領域の内側に位置する内座標の一例であって、目領域の内側の任意の場所の内座標を用いた場合であっても得られる効果は同様である。例えば、推定中心座標よりも下に位置する内座標や、推定中心座標よりも下に位置する境界座標（後述する中心下境界座標に相当）であっても良い。
【００３６】
＜境界検出部の処理について＞
境界検出部１６は、３つのステップを介して複数の境界座標を検出する。第１のステップでは推定中心座標の下に位置する中心下境界座標を求め、第２のステップでは中心下境界座標よりも右側に位置する右初期境界座標と、中心下境界座標よりも左側に位置する左初期境界座標とを求め、第３のステップでは右初期境界座標よりも右上に位置する複数の境界座標（右上境界座標群）と、左初期境界座標よりも左上に位置する複数の境界座標（左上境界座標群）とを検出する。
【００３７】
図４は、第１のステップの処理を説明するための説明図である。境界検出部１６は、中心推定部１５によって推定された推定中心座標（ｘ，ｙ）に対して、ｘを固定し、目領域内でｙが最大となる点を中心下境界座標とする（Ｓ３０１）。
【００３８】
若しくは、推定中心座標（ｘ，ｙ）に対して、ｘを固定し、ｙを１ずつ増加させて中心下境界座標を検索し、（ｘ，ｙ）が目領域内であり、（ｘ，ｙ＋１）が目領域外であるｙが見つかれば、その（ｘ，ｙ）を中心下境界座標としてもよい。
【００３９】
図５は、第２のステップの処理を説明するための説明図である。境界検出部１６は、中心下境界座標（ｘ，ｙ）に対して、ｙを固定し、ｘを１ずつ増加させて、右初期境界座標を探索すると共に、中心下境界座標（ｘ，ｙ）に対して、ｙを固定し、ｘを１ずつ減少させて、左初期境界座標を探索する（Ｓ４０１）。
【００４０】
具体的には、（ｘ，ｙ）が目領域内であり（ｘ＋１，ｙ）が目領域外であるｘが見つかれば、その（ｘ，ｙ）を右初期境界座標とする。同様に、（ｘ，ｙ）が目領域内であり（ｘ−１，ｙ）が目領域外であるｘが見つかれば、その（ｘ，ｙ）左初期境界座標とする。
【００４１】
図６は、第３のステップの処理を説明するための説明図である。境界検出部１６は、右初期境界座標のｙを増加させた後、ｘを増加させて境界座標を検出すると共に、左初期境界座標のｙを増加させた後、ｘを減少させて境界座標を検出する（Ｓ５０１）。そして、Ｓ５０１の処理を繰り返し、複数の境界座標を検出する（Ｓ５０２）。以下、より具体的に説明する。
【００４２】
最初に、右上境界座標群の算出方法について説明する。境界検出部１６は、右初期境界座標（ｘ，ｙ）に対して、ｘを固定し、ｙを増加させて最初に見つかる目領域の座標を右初期境界座標の上部内座標とする。即ち、座標（ｘ，ｙ）の右初期境界座標の上部内座標を算出する関数は、式（２）に示す関数となる。
【数２】
2009176047.tif 000004
【００４３】
次に、上記手順で求めた上部内座標（ｘ，ｙ）の右側の境界座標を探索する。具体的には、上部内座標（ｘ，ｙ）に対して、ｙを固定し、ｘを１ずつ増加させて境界座標を探索し、（ｘ，ｙ）の右隣の座標が目領域外であるｘが見つかれば、その（ｘ，ｙ）を境界座標とする。即ち、右上境界座標群としての境界座標を算出する関数は、式（３）に示す関数となる。
【数３】
2009176047.tif 000005
【００４４】
そして、境界検出部１６は、検出された境界座標の上部内座標を探索し、同様の手順で右上方向の境界座標を繰り返し検出することで、右上境界座標群を得ることができる。即ち、右上境界座標群｛ｒｋ｝は、右初期境界座標をＲとすると、式（２）及び式（３）を用いて、式（４）で表現することが可能となる。但し、ｕｐｐｅｒ（ｒｋ）が存在しなくなった時点で境界座標の算出を終了する。
【数４】
2009176047.tif 000006
【００４５】
左上境界座標群の算出についても同様に行う。まず、式（５）に示すように、左上境界座標群としての境界座標を算出する関数を定義する。
【数５】
2009176047.tif 000007
【００４６】
式（５）は、座標（ｘ，ｙ）に対して、ｙを固定し、ｘを１ずつ減少させて境界座標を探索し、（ｘ，ｙ）の左隣の座標が目領域外であるｘが見つかれば、その（ｘ，ｙ）を境界座標とする。即ち、左上境界座標群｛ｌｋ｝は、左初期境界座標をＬとすると、式（２）及び式（５）を用いて、式（６）で表現することが可能となる。但し、ｕｐｐｅｒ（ｌｋ）が存在しなくなった時点で境界座標の算出を終了する。
【数６】
2009176047.tif 000008
【００４７】
最後に、境界検出部１６は、上記手順によって算出された｛ｒｋ｝及び｛ｌｋ｝を合わせて複数の境界座標として出力する。
【００４８】
＜中心算出部の処理について＞
図７は、中心算出部の処理を説明するための説明図である。中心算出部１７は、大きさの異なる複数の円を境界検出部１６により検出された複数の境界座標にそれぞれフィッティングし、フィッティングによって得られた最も適合する円の中心座標を目領域の中心座標として算出する（Ｓ６０１）。
【００４９】
複数の境界座標への円のフィッティングには、非特許文献２に記載されたＬｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｆｉｔｔｉｎｇアルゴリズムを用いることが可能である。具体的には、目的関数Ｆの最小化によって円のフィッティングを行う。複数の境界座標をＢ＝｛（ｘｉ，ｙｉ）｝ｉ＝１，２，…，Ｎとし、フィッティングによって得られる円の中心座標を（ａ，ｂ），半径をＲとすると、求める円の円周上の座標（ｘｉ，ｙｉ）から各境界座標への距離の二乗の総和を表す目的関数Ｆ（ａ，ｂ，Ｒ）は、式（７）に示す関数となる。
【数７】
2009176047.tif 000009
【００５０】
但し、本実施の形態では、目的関数Ｆ（ａ，ｂ，Ｒ）を式（８）及び式（９）とする。
【数８】
2009176047.tif 000010
【数９】
2009176047.tif 000011
【００５１】
そして、この目的関数Ｆ（ａ，ｂ，Ｒ）を最小化するａ，ｂ，Ｒを求める。Ｆ（ａ，ｂ，Ｒ）をＢ，Ｃ，Ｄについてぞれぞれ偏微分を行うと、式（１０）となる。
【数１０】
2009176047.tif 000012
【数１１】
2009176047.tif 000013
【００５２】
式（１０）で示す連立方程式をＣｈｏｌｅｓｋｙ分解により解き、Ｂ，Ｃ，Ｄを得て、式（１１）によりａ，ｂ，Ｒを得ることができる。中心算出部１７は、ここで求めた（ａ，ｂ）を目領域の中心座標として出力する。
【００５３】
本実施の形態によれば、瞳孔及び虹彩で構成される目領域を直交座標系の座標に対応付けて検出した後、他の領域との境界に位置する右境界座標及び左境界座標を検出し、右境界座標よりも右上に位置する複数の境界座標を更に検出すると共に、左境界座標よりも左上に位置する複数の境界座標を更に検出し、検出された複数の境界座標を用いて目領域の中心座標を算出するので、低速なプロセッサでも高速に目の中心を測定可能な目中心測定装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本実施の形態における目中心測定装置のブロック構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態における目中心測定装置の全体処理を示すフローである。
【図３】目領域検出部の処理を説明するための説明図である。
【図４】境界検出部における第１のステップの処理を説明するための説明図である。
【図５】境界検出部における第２のステップの処理を説明するための説明図である。
【図６】境界検出部における第３のステップの処理を説明するための説明図である。
【図７】中心算出部の処理を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【００５５】
１１…映像入力部
１２…フレーム抽出部
１３…閾値算出部
１４…目領域検出部
１５…中心推定部
１６…境界検出部
１７…中心算出部
２１…映像蓄積部
２２…データ記憶部
【図１】
2009176047.tif 000014
【図２】
2009176047.tif 000015
【図３】
2009176047.tif 000016
【図４】
2009176047.tif 000017
【図５】
2009176047.tif 000018
【図６】
2009176047.tif 000019
【図７】
2009176047.tif 000020