"フレーム顔画像から取得した人の眼球位置と虹彩位置とに基づいてフレーム顔画像毎の視線方向を計測する視線計測システムであって、標準モデルを利用してフレーム顔画像毎に顔画像の前記虹彩位置を含む特徴点の位置データを取得する特徴点データ取得手段、前記特徴点の位置データを利用してフレーム顔画像毎に顔の位置および姿勢データを取得する顔データ取得手段、前記特徴点の位置データおよび前記顔の位置および姿勢データに基づいてフレーム画像毎に個人パラメータおよびフレームパラメータを設定するパラメータ設定手段、前記個人パラメータおよびフレームパラメータの全フレーム顔画像に対する適合度を計算する適合度計算手段、前記適合度が所定の閾値になるまで前記個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する修正手段、および修正された個人パラメータおよびフレームパラメータに基づいて前記視線方向を計測する手段を備える、視線計測システム。前記適合度計算手段は、標準モデルを使って個人パラメータとフレームパラメータに基づいて生成した虹彩の投影像と、各フレーム顔画像における虹彩との比較の誤差の全フレーム顔画像の総計を前記適合度として計算する、請求項1記載の視線計測システム。前記適合度計算手段は、標準モデルを使って個人パラメータとフレームパラメータに基づいて生成した虹彩を含む顔の所定の特徴点の投影像と、各フレーム顔画像におけるそれらの特徴点との比較の誤差の全フレーム顔画像の総計を前記適合度として計算する、請求項1記載の視線計測システム。前記修正した個人パラメータに基づいて前記標準モデルを更新する更新手段をさらに備える、請求項1ないし3のいずれかに記載の視線計測システム。フレーム顔画像から取得した人の眼球位置と虹彩位置とに基づいてフレーム顔画像毎の視線方向を計測する視線計測方法であって、標準モデルを利用してフレーム顔画像毎に顔画像の前記虹彩位置を含む特徴点の位置データを取得する特徴点データ取得ステップ、前記特徴点の位置データを利用してフレーム顔画像毎に顔の位置および姿勢データを取得する顔データ取得ステップ、前記特徴点の位置データおよび前記顔の位置および姿勢データに基づいてフレーム画像毎に個人パラメータおよびフレームパラメータを設定するパラメータ設定ステップ、前記個人パラメータおよびフレームパラメータの全フレーム顔画像に対する適合度を計算する適合度計算ステップ、前記適合度が所定の閾値になるまで前記個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する修正ステップ、および修正された個人パラメータおよびフレームパラメータに基づいて前記視線方向を計測するステップを含む、視線計測方法。フレーム顔画像から取得した人の眼球位置と虹彩位置とに基づいてフレーム顔画像毎の視線方向を計測する視線計測システムのコンピュータによって実行される視線計測プログラムであって、前記コンピュータを、標準モデルを利用してフレーム顔画像毎に顔画像の前記虹彩位置を含む特徴点の位置データを取得する特徴点データ取得手段、前記特徴点の位置データを利用してフレーム顔画像毎に顔の位置および姿勢データを取得する顔データ取得手段、前記特徴点の位置データおよび前記顔の位置および姿勢データに基づいてフレーム画像毎に個人パラメータおよびフレームパラメータを設定するパラメータ設定手段、前記個人パラメータおよびフレームパラメータの全フレーム顔画像に対する適合度を計算する適合度計算手段、前記適合度が所定の閾値になるまで前記個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する修正手段、および修正された個人パラメータおよびフレームパラメータに基づいて前記視線方向を計測する手段として機能させる、視線計測プログラム。特許文献1の背景技術ではカメラからの顔画像信号のリアルタイム処理によって視線方向を推定するものであり、被験者の顔の中の目や鼻口などのパーツの配置が全く分からない状態から処理を開始するので、逐次の学習による精度の向上に限界があった。それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、視線計測システム、方法およびプログラムを提供することである。この発明の他の目的は、精度を高められる、視線計測システム、方法およびプログラムを提供することである。この発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、この発明の理解を助けるために後述する実施形態との対応関係を示したものであって、この発明を何ら限定するものではない。第1の発明は、フレーム顔画像から取得した人の眼球位置と虹彩位置とに基づいてフレーム顔画像毎の視線方向を計測する視線計測システムであって、標準モデルを利用してフレーム顔画像毎に顔画像の虹彩位置を含む特徴点の位置データを取得する特徴点データ取得手段、特徴点の位置データを利用してフレーム顔画像毎に顔の位置および姿勢データを取得する顔データ取得手段、特徴点の位置データおよび顔の位置および姿勢データに基づいてフレーム画像毎に個人パラメータおよびフレームパラメータを設定するパラメータ設定手段、個人パラメータおよびフレームパラメータの全フレーム顔画像に対する適合度を計算する適合度計算手段、適合度が所定の閾値になるまで個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する修正手段、および修正された個人パラメータおよびフレームパラメータに基づいて視線方向を計測する手段を備える、視線計測システムである。第1の発明では、たとえばコンピュータサーバ12によって形成される特徴点データ取得手段12261S105が、標準モデルを利用してフレーム顔画像毎に顔画像の虹彩位置を含む特徴点の位置データを取得する。ここで、標準モデルとは、一例として、解剖学の知見に従って構築した人の顔の所定の特徴点たとえば、両目の目頭、目尻、口角の3次元座標の位置を示す座標データと、それらの特徴点に対して解剖学的に推定できる眼球の位置および眼球の半径のデータとを含むものである。特徴点データ取得手段12261S105は、フレーム顔画像にこのような標準モデルを適用して、当該被験者の特徴点を検出する。顔データ取得手段12262S107は、特徴点の位置データを利用して、たとえば複数の特徴点に関する投影行列PをQR分解するなどして、フレーム顔画像毎に顔の位置および姿勢データを取得する。パラメータ設定手段12S111S121は、特徴点の位置データおよび顔の位置および姿勢データに基づいてフレーム画像毎に個人パラメータおよびフレームパラメータを設定する。個人パラメータとは、一例として、各被験者に独特の上述の標準モデルに相当しかつ全てのフレームに共通する、6つの特徴点の3次元座標、眼球の位置および眼球の半径rの1組のデータセットであり、フレームパラメータは、一例として、各フレームに特有のパラメータであって、顔の位置および姿勢、虹彩瞳孔の位置および虹彩瞳孔の半径を含むデータセットである。適合度計算手段12263S115は、パラメータ設定手段が設定した個人パラメータおよびフレームパラメータの各フレーム顔画像に対する適合度を示すスコア値を計算し、全フレーム画像についてそのスコア値を積算する。つまり、適合度計算手段12263S115は、積算スコア値を適合度として計算する。修正手段12264S117S121はその適合度が所定の閾値になるまで個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する。つまり、修正手段で個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する都度積算スコア値を計算し、そのスコア値が所定の閾値を下回るまで、修正、積算スコア値計算が繰り返される。そして、視線方向計測手段12265S123は、修正された個人パラメータおよびフレームパラメータに基づいて、たとえば眼球中心と虹彩中心を結ぶ3次元直線として視線方向を計測する。第1の発明によれば、個人的パラメータおよびフレームパラメータが全フレーム顔画像に対して適合するように修正されるので、視線計測の精度が向上する。第2の発明は、第1の発明に従属し、適合度計算手段は、標準モデルを使って個人パラメータとフレームパラメータに基づいて生成した虹彩の投影像と、各フレーム顔画像における虹彩との比較の誤差の全フレーム顔画像の総計を適合度として計算する、視線計測システムである。第2の発明によれば、生成した虹彩の投影像と実際のフレーム顔画像の虹彩との誤差を全フレームについて積算して適合度とするので、推定または計測する視線方向の精度向上が期待できる。第3の発明は、第1の発明に従属し、適合度計算手段は、標準モデルを使って個人パラメータとフレームパラメータに基づいて生成した虹彩を含む顔の所定の特徴点の投影像と、各フレーム顔画像におけるそれらの特徴点との比較の誤差の全フレーム顔画像の総計を適合度として計算する、視線計測システムである。第3の発明によれば、虹彩を含む顔の所定の特徴点の投影像と実際のフレーム顔画像におけるそれらの特徴点の誤差距離の和を全フレームについて積算して適合度とするので、これらの発明により適合度を正確に計算することができ、結果的に、推定または計測する視線方向の精度向上が期待できる。第4の発明は、第1ないし第3のいずれか発明に従属し、修正したパラメータに基づいて標準モデルを更新する更新手段をさらに備える、視線計測システムである。第4の発明によれば、修正した個人パラメータによって標準モデルを更新するので、その標準モデルを利用して特徴点を検出できる被験者の範囲が拡大する。つまり、より多くのタイプの被験者に適用できる標準モデルが得られる。第5の発明は、フレーム顔画像から取得した人の眼球位置と虹彩位置とに基づいてフレーム顔画像毎の視線方向を計測する視線計測方法であって、標準モデルを利用してフレーム顔画像毎に顔画像の虹彩位置を含む特徴点の位置データを取得する特徴点データ取得ステップ、特徴点の位置データを利用してフレーム顔画像毎に顔の位置および姿勢データを取得する顔データ取得ステップ、特徴点の位置データおよび顔の位置および姿勢データに基づいてフレーム画像毎に個人パラメータおよびフレームパラメータを設定するパラメータ設定ステップ、個人パラメータおよびフレームパラメータの全フレーム顔画像に対する適合度を計算する適合度計算ステップ、適合度が所定の閾値になるまで個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する修正ステップ、および修正された個人パラメータおよびフレームパラメータに基づいて視線方向を計測するステップを含む、視線計測方法である。第5の発明でも第1の発明と同様の効果が期待できる。第6の発明は、フレーム顔画像から取得した人の眼球位置と虹彩位置とに基づいてフレーム顔画像毎の視線方向を計測する視線計測システムのコンピュータによって実行される視線計測プログラムであって、コンピュータを、標準モデルを利用してフレーム顔画像毎に顔画像の虹彩位置を含む特徴点の位置データを取得する特徴点データ取得手段、特徴点の位置データを利用してフレーム顔画像毎に顔の位置および姿勢データを取得する顔データ取得手段、特徴点の位置データおよび顔の位置および姿勢データに基づいてフレーム画像毎に個人パラメータおよびフレームパラメータを設定するパラメータ設定手段、個人パラメータおよびフレームパラメータの全フレーム顔画像に対する適合度を計算する適合度計算手段、適合度が所定の閾値になるまで個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する修正手段、および修正された個人パラメータおよびフレームパラメータに基づいて視線方向を計測する手段として機能させる、視線計測プログラムである。第6の発明でも第1の発明と同様の効果が期待できる。この発明によれば、全フレームの顔画像と照合して個人的パラメータおよびフレームパラメータを修正するので、視線の推定または計測の精度を向上させることができる。この発明の上述の目的,その他の目的,特徴,および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。この発明の一実施例の視線計測システム10は、サーバ12を含み、このサーバ12はネットワーク16を介してクライアント14からアクセスされる。クライアント14にたとえばCCDまたはCMOSセンサのような固体撮像素子を含むカメラ18が設けられ、このカメラ18は被験者20の顔を撮影して、被験者の顔画像動画像信号をクライアント14に送る。クライアント14は、カメラ18で取得した被験者20の一連の顔画像信号を、一連のフレーム顔画像データとして、被験者20の視線方向をフレーム顔画像から推定して計測してもらうために、ネットワーク16を通してサーバ12に送る。ただし、クライアント14からサーバ12へのフレーム顔画像データの送信は、ネットワーク16を介して行う他、たとえばフレーム顔画像データを記録した記録媒体図示せずからサーバ12に取り込むなどの方法が考えられる。サーバ12は、そのようにして入力された入力画像データを、たとえばハードディスクや半導体メモリのような記憶装置である入力画像保存装置22に保存する。なお、サーバ12が計測した視線方向のデータ視線データは、必要に応じて、ネットワーク16を介してクライアント14に送られる。サーバ12における視線計測は、背景技術として挙げた特許文献1特開2008‐102902号において本件発明者等が既に提案した視線推定方法を利用する。簡単にいうと、この背景となる視線計測技術は、被験者の顔の特徴点と虹彩中心の関係から顔特徴点と眼球中心の相対関係を求め、ついで、その相対関係を元にそのときの顔画像で得られている特徴点群から眼球中心位置を推定し、その位置と虹彩中心位置から視線方向を推定するのである。図2は図1実施例におけるサーバ12のメモリ24のメモリマップを示し、このメモリ24にはプログラム記憶領域26およびデータ記憶領域28が形成される。プログラム記憶領域28には、それぞれ後に詳しく説明する、入力顔画像から被験者の顔を検出し、その顔の特徴点を抽出するための顔検出特徴点抽出プログラム261、顔画像からカメラ16に対する被験者の顔の位置および姿勢を検出するための顔位置姿勢検出プログラム262を含む。顔の特徴点としては、実施例では、被験者の左右の目の目頭および目尻、口の両端口角の計6点を用いる。これらの特徴点は2次元座標として表現される。プログラム記憶領域26はさらに、個人パラメータおよびフレームパラメータ後述の入力顔画像に対する適合度を判定するために、後述のスコア積算のためのスコア積算プログラム263、およびそのスコア積算処理の結果に基づいて個人パラメータおよびフレームパラメータを修正するためのパラメータ修正プログラム264を含む。プログラム記憶領域26はさらに、修正した個人パラメータに含まれる眼球中心とフレームパラメータに含まれる虹彩中心とに基づいて視線方向を推定する視線推定プログラム265、およびパラメータ修正の結果に基づいて標準モデルを更新する標準モデル更新プログラム266を含む。データ記憶領域28には、一連のフレーム顔画像を分解した各フレーム顔画像のデータを記憶しておくための、フレーム顔画像データ記憶領域281を含み、この領域281に、入力画像保存装置22図1から読み出して各フレームに分解した顔画像データを記憶しておく。データ記憶領域28はまた、上の顔検出特徴点抽出プログラム261や顔位置姿勢推定プログラム262で利用される標準モデルのデータを記憶した標準モデル記憶領域282が含まれる。ここで、標準モデルとは、解剖学の知見に従って構築した人の顔の上述の6つの特徴点の3次元座標の位置を示す座標データと、それらの特徴点に対して解剖学的に推定できる眼球の位置および眼球の半径rのデータとを含むデータベースである。顔検出特徴点抽出プログラム261や顔位置姿勢推定プログラム262で検出した特徴点のデータや顔の位置および姿勢のデータは、入力画像から抽出した図7のような目領域の画像とともに、特徴点、顔位置、姿勢データ記憶領域283に記憶される。データ記憶領域28はさらに、個人パラメータ記憶領域284およびフレームパラメータ記憶領域285を含む。個人パラメータとは、各被験者に独特の上述の標準モデルに相当しかつ全てのフレームに共通する、6つの特徴点の3次元座標、眼球の位置および眼球の半径rの1組のデータセットのことである。これに対して、フレームパラメータは、各フレームに特有のパラメータであって、顔の位置および姿勢、虹彩瞳孔の位置および虹彩瞳孔の半径を含むデータセットである。したがって、フレームパラメータ記憶領域285は、一連の顔画像のフレーム数Kに相当する記憶場所を有する。そして、データ記憶領域28に形成される視線データ記憶領域286は、上述の視線推定プログラムで推定または計測した視線方向を示すデータを、たとえばたとえば旋回方向の角度水平面内の角度および俯仰方向の角度垂直面内の角度のデータとして、フレーム毎に記憶するための領域である。この視線データ記憶領域も、一連の顔画像のフレーム数Kに相当する記憶場所を含む。図3はサーバ12が実行する図1実施例の動作を示すフロー図であり、最初のステップS101では、サーバ12は、たとえばクライアントコンピュータ14から入力され、入力画像保存装置22図1に保存されている一連のフレーム顔画像データを、フレーム毎の顔画像データに分解して、メモリ24図2のフレーム顔画像データ記憶領域281に記憶する。そして、メモリ26の適宜の領域に形成されて、フレーム数をカウントするためのカウンタ図示せずをインクリメントするステップS103。最初のフレームを処理するためにはこのカウンタに1がセットされ、順次フレーム毎にインクリメントされる。以下、ステップS113で最後のフレームKまでの処理が終了したと判断するまで、ステップS105‐S111を繰り返し実行する。ステップS105では、図2に示す顔検出特徴点抽出プログラム261に従って、そのときのフレーム顔画像から、被験者の顔を検出し、ついで特徴点を抽出する。顔検出視線方向の推定処理の動作の前提として、まず、たとえば6分割矩形フィルタを利用して、顔検出処理が実行される。サーバ12は、顔画像を処理するにあたり、横が顔幅、縦がその半分程度の大きさの矩形フィルタで画面を走査する。矩形は、たとえば、3×2に6分割されていて、各分割領域の平均明るさが計算され、それらの相対的な明暗関係がある条件を満たすとき、その矩形の中心を眉間候補とする。連続した画素が眉間候補となるときは、それを取囲む枠の中心候補のみを眉間候補として残す。残った眉間候補を標準モデルと比較してテンプレートマッチング等を行うことで、上述した手続きで得られた眉間候補のうちから、偽の眉間候補を捨て、真の眉間を抽出する。以下、さらに詳しく説明する。図4は、眉間候補領域を検出するためのフィルタを説明するための概念図であり、図4aは、上述した3×2に6分割された矩形フィルタ以下、6分割矩形フィルタと呼ぶ。を示す。6分割矩形フィルタは、鼻筋は両目領域よりも明るい、目領域は頬部よりも暗い、という顔の特徴を抽出し、顔の眉間位置を求めるフィルタである。たとえば、1点x、yを中心として、横i画素、縦j画素i,j:自然数の矩形の枠を設ける。そして、図4aのように、この矩形の枠を、横に3等分、縦に2等分して、6個のブロックS1‐S6に分割する。このような6分割矩形フィルタを顔画像の両目領域および頬部に当てはめてみると、図4bのようになる。ただし、図4の6分割フィルタは各矩形領域が等分されたものであったが、このフィルタは図5に示すように変形されてもよい。鼻筋の部分が目の領域よりも通常は狭いことを考慮すると、ブロックS2およびS5の横幅w2は、ブロックS1,S3,S4およびS6の横幅w1よりも狭い方がより望ましい。好ましくは、幅w2は幅w1の半分とすることができる。図10は、このような場合の6分割矩形フィルタの構成を示す。また、ブロックS1、S2およびS3の縦幅h1と、ブロックS4、S5およびS6の縦幅h2とは、必ずしも同一である必要もない。図5に示す6分割矩形フィルタにおいて、それぞれのブロックSi1≦i≦6について、画素の輝度の平均値バーSiSiに上に-バーをつける。を求める。ブロックS1に1つの目と眉が存在し、ブロックS3に他の目と眉が存在するものとすると、以下の関係式1および2が成り立つ。そこで、これらの関係を満たす点を眉間候補顔候補として抽出する。矩形枠内の画素の総和を求める処理には、公知の文献PViolaandMJonesRapidObjectDetectionusingaBoostedCascadeofSimpleFeaturesProcOfIEEEConfCVPR1pp5115182001において開示されている、インテグラルイメージIntegralImageを利用した計算の高速化手法を取り入れることができる。インテグラルイメージを利用することでフィルタの大きさに依らず高速に実行することができる。多重解像度画像に本手法を適用することにより、画像上の顔の大きさが変化した場合にも顔候補の抽出が可能となる。このようにして得られた眉間候補顔候補に対しては、上で説明した標準モデルとのテンプレートマッチングにより、真の眉間位置真の顔領域を特定することができる。なお、得られた顔候補に対して、サポートベクタマシンSVMによる顔モデルによる検証処理を適用し顔領域を決定することもできる。髪型の違いや髭の有無、表情変化による認識率の低下を避けるため、たとえば、図7に示すように、眉間を中心とした画像領域を利用してSVMによるモデル化を行うことができる。なお、このようなSVMによる真の顔領域の決定については、文献:SKawatoNTetsutaniandKHosakaScaleadaptivefacedetectionandtrackinginrealtimewithssrfi1tersandsupportvectormachineIEICETrans.onInfoandSysE88-D12pp.2857-28632005に開示されている。6分割矩形フィルタによる高速候補抽出とSVMによる処理とを組み合わせることで実時間の顔検出が可能である。特徴点検出続いて、目、口や虹彩瞳孔の位置を、たとえば、眼の両端、口の両端の特徴点抽出は、予め用意した各特徴点周辺のテンプレート画像を利用した類似点の探索処理によって実現できる。テンプレート画像をGaborフィルタ等の空間フィルタを利用して低次元のベクトルに変換することで、照明変化に対して頑健で効率的な照合処理とすることもできる。両目の位置については、先に説明した顔領域検出で眉間のパターンを探索しているため、眉間の両側の暗い領域を再探索することにより、大まかな両目の位置を推定することができる。しかし、視線方向の推定のためには、虹彩中心をより正確に抽出する必要がある。ここでは、上で求まった目の周辺領域に対して、ラプラシアンにより虹彩のエッジ候補を抽出し、円のハフ変換を適用することにより、虹彩および虹彩の中心の投影位置を検出する。図8は顔検出結果の例を示す図である。検出された顔において、虹彩中心や鼻先や口なども検出されている。たとえば、特徴点としては、左右の目の目尻や目頭、口の両端などを用いることができる。このようにして検出された特徴点の位置データは、メモリ24図2の特徴点、顔位置、姿勢記憶領域283に、フレーム毎に、記憶される。視線推定の原理視線の推定においては、視線方向は眼球中心と虹彩中心を結ぶ3次元直線として与えられるものとする。図9は視線方向を決定するためのモデルを説明する概念図である。画像上での眼球半径をr、画像上での眼球中心と虹彩中心との距離をdとすると、視線方向とカメラ光軸とのなす角θは次式で表される。後により詳しく説明するように、この実施例の視線方向の推定では、眼球中心と顔特徴点間の相対関係の推定処理と眼球中心の投影位置推定とを行なう。そのために、ステップS107で、顔の位置および姿勢を推定する。顔位置姿勢推定顔特徴点pjの2次元観測位置xjk太字=[xjk,yjk]tとv標準モデルより求まった3次元位置sj太字=[Xj,Yj,Zj]tj=1,...,Mの間には、M個の特徴点のうち観測されたm個の特徴点について注目すると、次式の関係が得られる。ただし、行列Pkは2×3の行列である。右辺の第2項の行列Skは行列Sのうち、観測された特徴点に対応する要素のみからなる部分行列である。上述の通り、カメラと顔は十分に離れているとし正射影を仮定している。ここで、4点以上の特徴点が観測されれば、行列Pkは以下のように計算できる。画像フレームIkにおける眼球中心の投影位置xri太字,xli太字は、行列Pkを用いて以下のように計算できるステップS210。したがって、画像フレームIkにおいて特徴点として抽出した虹彩中心の投影位置とこの眼球中心の投影位置を用いると、視線の推定を行なうことができる。なお、行列PをQR分解により分解することで、顔の姿勢Rがまた、顔の位置が以下のように計算できる。ただし、r1、r2はそれぞれ1×3のベクトルである。このような顔の姿勢Rの検出については、文献:L.QuanSelfcalibrationofanaffinecamerafrommultipleviews,Int’lJournalofComputerVision19pp93-1051996に開示がある。得られたrを真値とみなして、式10、11、12に従って、最小二乗法により、投影誤差を最小とするスケールsおよび並進ベクトルvx,vyを求める。式12のスケールsが顔の大きさを示し、並進ベクトルvx,vyが顔の位置を示す。このようにして、ステップS107で、各フレーム画像における被験者の顔の位置および姿勢を推定する。このようにして検出された顔の位置および姿勢データは、メモリ24図2の特徴点、顔位置、姿勢記憶領域283に、フレーム毎に記憶される。続くステップS109で、サーバ12はそのとき処理している入力画像から、先の図7に示すような目領域の画像データを抽出し、メモリ24の特徴点、顔位置、姿勢記憶領域283に、特徴点、顔位置および姿勢データと一緒に、フレーム毎に、記憶する。次のステップS111で、サーバ12は、上で求めた特徴点、顔位置および姿勢データに従って、当該フレームの初期パラメータを設定する。個人パラメータは上述のように、特徴点との相対的位置関係から求めた眼球位置と、その眼球位置を中心とした解剖学的に得られる眼球半径である。ただし、個人パラメータはフレーム毎に変化するというものではなく、すべてのフレームに対して共通のものである。ステップS111で設定された個人パラメータの初期値が個人パラメータ記憶領域284図2に記憶される。また、フレームパラメータはフレーム毎に変化するもので、各フレームにおける顔の位置、姿勢、虹彩瞳孔位置および虹彩瞳孔半径の初期値をフレームパラメータ記憶領域285図2の該当フレームの記憶場所に記憶する。このようにして初期パラメータを設定した後、サーバ12は、ステップS115において、全フレームについて、スコアを積算する。スコアとは、たとえば標準モデルのデータを使って個人パラメータ眼球半径、眼球位置とフレームパラメータ虹彩半径および虹彩位置に基づいて生成した虹彩の投影像コンピュータグラフィックス画像と、実際の各フレーム顔画像における虹彩との比較の誤差である。実際の顔画像としては、実施例では、ステップS109で特徴点、顔位置、姿勢記憶領域283に特徴点、顔位置、姿勢のデータとともにフレーム毎に記憶した図7で示すような目領域の画像を利用する。この誤差は、虹彩の投影像とフレーム顔画像における虹彩とのずれ距離、および大きさ面積の差をそれぞれ画像上のピクセル数として計算する。あるいは、虹彩を含む顔の所定の特徴点の投影像と実際のフレーム顔画像におけるそれらの特徴点の観測位置のずれ距離の和を誤差として計算してもよい。そのフレーム毎の誤差スコアを全Kフレームで合計する。つまり、全フレームについてスコアを積算する。スコアは、パラメータ設定手段として機能するステップS111で設定した個人パラメータおよびフレームパラメータが各フレーム顔画像に適合している程度適合度を示すものであり、したがって、このステップS115で得られる積算スコア値は、つまり、初期パラメータ設定手段が設定した個人パラメータおよびフレームパラメータの全フレーム顔画像に対する適合度である。次に、ステップS117において、ステップS115で積算したスコア値を所定の閾値と比較し、スコア値が閾値より小さいかどうか、つまり、ステップS111で設定した、全フレームに共通する個人パラメータおよび各フレーム毎のフレームパラメータが実際の全部のフレーム画像に対して十分適合しているかどうかを判断する。ステップS117では、すなわち、そのようなパラメータを使って視線方向を推定したとき誤差が許容できる範囲に収まるパラメータであるかどうかを判断する。ステップS117でNOが判断されると、つまり、積算したスコア値が閾値以上であると判断したとき、次のステップS119で、サーバ12は、ステップS115で求めたスコア値に基づいてステップS121で個人パラメータやフレームパラメータを修正した回数繰り返し回数が所定の規定値を超えたかどうか判断する。ステップS119でNOなら、次のステップS121で、サーバ12は個人パラメータおフレームパラメータを、スコア値が最も小さくなるように最適化手法を用いて修正する。修正方法としては種々考えられるが、実施例では、一例として最急降下法を用いる。最急降下法とは、誤差曲面の傾斜が最も急に降下する方向にパラメータを修正することで誤差が最小となるパラメータの数値を求める方法である。ただし、誤差修正の最適化のためには別の方法が採用されてもよい。このようにして、ステップS115‐S121を繰り返し実行して、理想的にはスコア値がゼロ0になるように、実際的には、閾値を下回るように個人パラメータおよびフレームパラメータを修正する。なお、ステップS111で設定した個人パラメータおよび各フレームパラメータ初期パラメータはステップS121でその後全フレームの顔画像との対比に基づいて、修正される。しかしながら、ステップS121で修正したパラメータもその後ステップS121でさらに修正されるのであり、その意味でステップS121は、先のステップS111と同じく、パラメータ設定手段としても機能するのである。このステップS121で修正された個人パラメータおよびフレーム顔画像毎のフレームパラメータは、図2に示す個人パラメータ記憶領域284およびフレームパラメータ記憶領域285にそれぞれ記憶される。そして、ステップS117でYESが判断されるか、もしくはステップS119でYESが判断されると、サーバ12は続いて、ステップS121で修正して記憶した個人パラメータおよび各フレームパラメータに基づいて、ステップS123において、眼球位置と虹彩位置とを結ぶ3次元直線図10としてフレーム顔画像毎に視線方向を推定し、視線方向データを視線データ記憶領域285図2に記憶する。この視線方向データが、先に入力された一連の顔画像信号の各フレーム毎の被験者の視線方向を示すデータとして、必要に応じてクライアント14に返される。そして、最後に、サーバ12はステップS125において、ステップS121で修正した個人パラメータを用いて、標準モデルを更新する。標準モデルの該当するパラメータが平均値であるときは、ステップS121で修正した個人パラメータの該当するパラメータを加えて平均値を計算し直す。たとえば、標準モデルの1つのパラメータがN人の被験者の該当パラメータの平均値であれば、このステップS125では、N1人の平均値を計算して、その結果で当該パラメータを更新する。標準モデルのパラメータの分散値を更新するときは、ステップS121で修正した当該パラメータ値に基づいて、たとえば重み付けを考慮して分散値を変更する。標準モデルを修正した個人パラメータで更新することによって、その標準モデルを利用して特徴点を検出できる被験者の範囲が拡大する。つまり、より多くのタイプの被験者に適用できる標準モデルが得られる。このように、この実施例によれば、ステップS121において、全フレームで積算したスコア値設定パラメータと実際の顔画像との誤差の総和を最小にするようにパラメータを修正するので、ステップS123で推定または計測する視線方向の精度が向上する。"