被験者の顔を含む画像を取得する画像取得手段と、前記画像において、前記顔の特徴点の軌跡を取得する軌跡取得手段と、前記軌跡取得手段で取得した前記軌跡に関する特徴量が所定の範囲内である場合に、前記被験者の首振り動作を検出する首振り動作検出手段と、前記首振り動作の軌跡、又は前記首振り動作における前記特徴量を、前記被験者ごとに記憶する記憶手段と、前記所定の範囲を、前記被験者に応じて、前記記憶手段に記憶されたその被験者の前記首振り動作の軌跡、又は前記首振り動作における前記特徴量に基づいて設定する設定手段と、を備えることを特徴とする動作検出装置。前記特徴量は、前記軌跡における水平方向の振幅、垂直方向の振幅、水平方向における往復動作時間、及び垂直方向における往復動作時間から成る群から選ばれる1以上であることを特徴とする請求項1記載の動作検出装置。車両に搭載される車載装置であって、前記車両の挙動に起因する前記特徴点の振動を検出する振動検出手段と、前記軌跡取得手段で取得した前記軌跡から、前記振動の成分を差し引く振動成分除去手段と、を備え、前記首振り動作検出手段は、前記振動成分除去手段により前記振動成分を除去した前記軌跡に関する特徴量が前記所定の範囲内である場合に、前記被験者の首振り動作を検出することを特徴とする請求項1又は2記載の動作検出手段。特許文献1の技術では、顔の特徴点の変位量が、固定された閾値に対し、所定の大小関係を充足する場合、首振り動作であると判定する。しかしながら、首振り動作には個人差が大きいので、閾値が固定されていると、被験者が首振り動作を行っても、それを首振り動作と判定できない場合や、実際には首振り動作を行っていないのに、誤って首振り動作であると判定してしまうことがある。本発明は以上の点に鑑みなされたものであり、被験者の首振り動作を正確に検出できる動作検出装置を提供することを目的とする。本発明の動作検出装置は、被験者の顔を含む画像を取得する画像取得手段と、その画像において、顔の特徴点例えば、眼、鼻、口、耳等の軌跡を取得する軌跡取得手段と、軌跡取得手段で取得した軌跡に関する特徴量が所定の範囲内である場合に、被験者の首振り動作を検出する首振り動作検出手段とを備えることにより、首振り動作を検出することができる。特に、本発明の動作検出装置は、首振り動作の軌跡、又は首振り動作における特徴量を、被験者ごとに記憶する記憶手段と、前記所定の範囲を、被験者に応じて、記憶手段に記憶されたその被験者の首振り動作の軌跡、又は首振り動作における特徴量に基づいて設定する設定手段とを備える。そのため、本発明の動作検出装置は、首振り動作に個人差があっても、首振り動作を正確に検出することができる。前記特徴量としては、例えば、首振り動作の軌跡における水平方向の振幅、垂直方向の振幅、水平方向における往復動作時間、及び垂直方向における往復動作時間等が挙げられる。この場合、首振り動作を一層正確に検出できる。本発明の動作検出装置は、例えば、車両に搭載される車載装置とすることができる。この場合、本発明の動作検出装置は、例えば、車両の挙動に起因する特徴点の振動を検出する振動検出手段と、軌跡取得手段で取得した軌跡から、振動の成分を差し引く振動成分除去手段とを備え、首振り動作検出手段は、振動成分除去手段により振動成分を除去した軌跡に関する特徴量が前記所定の範囲内である場合に、被験者の首振り動作を検出することができる。こうすることにより、車両の振動の影響を低減し、運転者の首振り動作を一層正確に検出できる。本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。1.動作検出装置1の構成動作検出装置1の構成を図1及び図2に基づいて説明する。図1は、動作検出装置1の構成を表すブロック図であり、図2は、動作検出装置1の一部の構成について、車室内における設置位置を示す説明図である。動作検出装置1は、車両に搭載された車載装置である。動作検出装置1は、カメラ画像取得手段3、A/D変換器5、画像メモリ7、特徴点検出部9、首振り検出部軌跡取得手段、首振り動作検出手段、設定手段、振動成分除去手段11、情報表示装置制御部13、情報表示部15、記憶手段としてのメモリ個人DB17、メモリ情報DB19、スイッチ21、車速センサ23、Gセンサ振動検出手段25、ヨーレートセンサ27、シート圧センサ振動検出手段29、全体制御部31、照明発光制御部33、及び照明35を備える。カメラ3は、図2に示すように、車室内において、運転者被験者の顔を含む画像以下、顔画像とするを撮像可能な位置に設置されている。A/D変換器5は、カメラ3により取得された顔画像の画像データをA/D変換し、画像メモリ7に記憶する。特徴点検出部9は、画像メモリ7から読み出した顔画像の画像データから、周知の画像解析技術により、運転者の眼特徴点を検出する。首振り検出部11は、所定の時間間隔で繰り返し取得された顔画像の複数の画像データにおいて、特徴点検出部9で検出した眼が時間の経過とともに描く軌跡に基づき、運転者の動作の中から、首振り動作を検出する。なお、この処理については後述する。情報表示装置制御部13は、首振り検出部11の検出結果に応じて、情報表示部15を制御する。情報表示部15は、画像を表示する手段であって、図2に示すように、カーナビ36が備えるディスプレイ15aと、ヘッドアップディスプレイHUD15bとから成る。メモリ個人DB17は、後述する個人DBを記憶している。また、メモリ個人DB17は、後述する個人認証に用いられる、利用者それぞれの顔のパターン顔の特徴点のパターンを記憶している。メモリ情報DB19は、情報表示部15において表示する情報例えばアイコン等、表示する画像を記憶している。スイッチ21は、運転者が操作可能なスイッチである。車速センサ23、Gセンサ25、ヨーレートセンサ27、及びシート圧センサ29は、それぞれ、車両の車速、加速度、ヨーレート、運転者用シート38に加わる運転者の圧力を検出する。全体制御部31は、スイッチ21への入力結果、車速センサ23、Gセンサ25、ヨーレートセンサ27、及びシート圧センサ29の検出結果を用いて各種処理を行う。照明発光制御部33は、照明35の明るさを制御する。照明35は、図2に示す位置に設置されており、運転者の顔を照らす。2.動作検出装置1が実行する処理1個人DB作成処理図3~図5に基づき、動作検出装置1が実行する個人DB作成処理を説明する。図3は、個人DB作成処理を表すフローチャートであり、図4は、顔画像を表す説明図であり、図5は、顔画像から取得した眼の軌跡を表す説明図である。個人DB作成処理は、車両が停止し、エンジンも停止しているときに実行される。個人DB作成処理が実行される契機は、運転者がスイッチ21に対し所定の入力をした場合であってもよいし、シート圧センサ29やカメラ3等により、運転者の存在を認識した場合であってもよい。図3のステップ10では、カメラ3により、運転者の顔画像を取得する。この顔画像は、例えば、図4に示すものであり、運転者の顔37を含む。次に、特徴点検出部9により、その顔画像における特徴点眼39、鼻41、口43等のパターンを取得する。そして、その特徴点のパターンを、メモリ個人DB17に予め記憶されている、各利用者における特徴点のパターンと対比し、一致する特徴点のパターンを選択する。最後に、運転者を、その一致した特徴点のパターンの持ち主と認識する。ステップ20では、ディスプレイ15aに、個人DBを作成しますかという表示を行う。その表示から所定時間以内に、スイッチ21に対し、YESに該当する入力があった場合はステップ30に進む。一方、スイッチ21に対し、NOに該当する入力があった場合、又は、所定時間以内に回答がなかった場合は本処理を終了する。ステップ30では、ディスプレイ15aに、縦に首を振って下さい。という表示を行う。ステップ40では、前記ステップ30の表示を行ってから、所定の期間中、運転者の顔画像を、カメラ3を用いて所定時間ごとに繰り返し取得する。顔画像を取得する間隔上述した所定時間は、後述する眼の軌跡の解析が可能となるように、充分短くする。ステップ50では、ディスプレイ15aに、横に首を振って下さい。という表示を行う。ステップ60では、前記ステップ50の表示を行ってから、所定の期間中、運転者の顔画像を、カメラ3を用いて所定時間ごとに繰り返し取得する。顔画像を取得する間隔上述した所定時間は、後述する眼の軌跡の解析が可能となるように、充分短くする。ステップ70では、前記ステップ40において繰り返し取得した複数の顔画像において、運転者の眼が、時間の経過とともに描いた軌跡を取得する。運転者が首を縦に振った場合、その眼の軌跡は、図51、2に示すものとなる。なお、図51の縦軸は垂直方向の位置を表し、横軸は時間を表す。また、図52の縦軸は水平方向の位置を表し、横軸は時間を表す。図51に示すように、運転者の目の位置は、時間tの経過にともない、垂直方向Y方向においては大きい振幅で往復し、図52に示すように、水平方向X方向においては、振幅は小さい。また、本ステップ70では、眼の軌跡とともに、眼の垂直方向における振幅特徴量ΔY1と、水平方向における振幅特徴量ΔX1と、垂直方向における往復動作時間特徴量ΔT1も取得する。ステップ80では、前記ステップ60において繰り返し取得した複数の顔画像において、運転者の眼が、時間の経過とともに描いた軌跡を取得する。運転者が首を横に振った場合、その眼の軌跡は、図53、4に示すものとなる。なお、図53の縦軸は垂直方向の位置を表し、横軸は時間を表す。また、図54の縦軸は水平方向の位置を表し、横軸は時間を表す。図54に示すように、運転者の目の位置は、時間tの経過にともない、水平方向X方向においては大きい振幅で往復し、図53に示すように、垂直方向Y方向においては、振幅は小さい。また、本ステップ80では、眼の軌跡とともに、眼の垂直方向における振幅特徴量ΔY2と、水平方向における振幅特徴量ΔX2と、水平方向における往復動作時間特徴量ΔT2も取得する。ステップ90では、前記ステップ70で取得した、運転者が首を縦に振った場合の眼の軌跡、振幅ΔY1、振幅ΔX1、及び往復動作時間ΔT1を、前記ステップ10で認証した個人と関連付けて記憶する。また、前記ステップ80で取得した、運転者が首を横に振った場合の眼の軌跡、振幅ΔY2、振幅ΔX2、及び往復動作時間ΔT2を、前記ステップ10で認証した個人と関連付けて記憶する。これらの記憶を、個人DBとする。2首振り検出処理図6~図8に基づき、動作検出装置1が実行する首振り検出処理を説明する。図6は、首振り検出処理を表すフローチャートであり、図7は、後述する特徴点の軌跡から振動成分を除去する方法を表す説明図であり、図8は、ディスプレイ15aを表す説明図である。ステップ110では、前記ステップ40と同様に、所定の期間中、運転者の顔画像を、カメラ3を用いて所定時間ごとに繰り返し取得する。ステップ120では、前記ステップ110において繰り返し取得した複数の顔画像において、運転者の眼が、時間の経過とともに描いた軌跡を取得する。ステップ130では、前記ステップ110において顔画像を取得している期間における車両の挙動に起因する振動成分を算出する。この算出には、Gセンサ25、シート圧センサ29の検出結果を用いることができる。あるいは、運転者が首を振っていない期間における眼の位置のぶれ幅や速度から算出してもよい。ステップ140では、前記ステップ120で取得した軌跡から、前記ステップ130で算出した振動成分を差し引く。すなわち、前記ステップ120で取得した軌跡には、運転者の首振り動作に起因する成分図73参照と、車両の挙動に起因する振動成分図72参照との両方が含まれることにより、図71に示すような軌跡となっているが、前記ステップ130で算出した振動成分を差し引くことにより、運転者の首振り動作に起因する成分のみから成る軌跡図73を得ることができる。ステップ150では、前記ステップ140で得られた軌跡について、縦の首振り動作であるか、横の首振り動作であるか、そのいずれでもないかを判定する。そのために、まず、メモリ個人DB17から、運転者の個人DBを読み出す。個人DBには、上述したように、運転者が首を縦に振った場合の眼の軌跡における振幅ΔY1、振幅ΔX1、及び往復動作時間ΔT1が含まれており、また、運転者が首を横に振った場合の眼の軌跡における振幅ΔY2、振幅ΔX2、及び往復動作時間ΔT2が含まれている。次に、縦の首振り動作や横の首振り動作の判定に用いる閾値TY1、TX1、TT1、TY2、TX2、TT2を、振幅ΔY1、振幅ΔX1、往復動作時間ΔT1、振幅ΔY2、振幅ΔX2、及び往復動作時間ΔT2に基づき、以下のように算出する。TY1=ΔY1×0.5TX1=ΔX1×2TT1=ΔT1×1.5TY2=ΔY2×2TX2=ΔX2×0.5TT2=ΔT2×1.5次に、前記ステップ140で得た、運転者の首振り動作に起因する成分のみから成る眼の軌跡における垂直方向の振幅ΔYと、水平方向の振幅ΔXと、往復動作時間ΔTとを算出する。そして、以下の式1、式2、式3の全てが成立した場合所定の範囲内にある場合は、前記ステップ140で得られた軌跡が縦の首振り動作であると判定し、以下の式4、式5、式6の全てが成立した場合所定の範囲内にある場合は、前記ステップ140で得られた軌跡が横の首振り動作であると判定する。一方、上記のいずれでもない場合は、縦の首振り動作及び横の首振り動作のいずれでもないと判定する。式1:ΔY>TY1式2:ΔX<TX1式3:ΔT<TT1式4:ΔY<TY2式5:ΔX>TX2式6:ΔT<TT2なお、前記ステップ140で得られた軌跡が縦の首振り動作であると判定した場合、カーナビ36のディスプレイ15aにおいて既にカーソル等で選択されていた項目例えば、図8において、ナビゲーションの項目を実行する。また、前記ステップ140で得られた軌跡が縦の首振り動作であると判定した場合、カーナビ36のディスプレイ15aにおいて、カーソル等で選択する項目を、1つの項目から隣の項目に移動する例えば、図8において、ナビゲーションの項目から、音楽の項目に移動する。また、前記ステップ140で得られた軌跡が縦の首振り動作でもなく、横の首振り動作でもない場合は、特に操作を行わない。3.動作検出装置1が奏する効果1動作検出装置1は、運転者の首振り動作の判定に用いる閾値TY1、TX1、TT1、TY2、TX2、TT2を、同じ運転者が実際に首振り動作を行った場合の眼の軌跡から算出する。そのため、首振り動作に個人差があっても、首振り動作を正確に判定することができる。2動作検出装置1は、運転者の眼が時間の経過とともに描いた軌跡から、車両の挙動に起因する振動成分を差し引いた後の軌跡運転者の首振り動作に起因する成分のみから成る眼の軌跡を用いて、首振り動作を判定する。そのため、運転者の首振り動作を一層正確に判定できる。尚、本発明は前記実施の形態になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。例えば、動作検出装置1は、運転者の目の軌跡の代わりに、運転者の顔における眼以外の特徴点例えば、鼻、口、耳等の軌跡を取得するようにしてもよい。また、動作検出装置1は、運転者の縦の首振り動作と、横の首振り動作のうちの一方のみを判定するようにしてもよい。また、動作検出装置1は、首振り動作の判定結果に応じて、カーナビ36以外の所望の機器を制御することができる。また、閾値TY1、TX1、TT1、TY2、TX2、及びTT2を、振幅ΔY1、振幅ΔX1、往復動作時間ΔT1、振幅ΔY2、振幅ΔX2、及び往復動作時間ΔT2に基づき算出する際に用いる係数は、0.5、2、1.5には限定されず、適宜設定できる。また、個人DBは、首振り動作の軌跡であってもよい。この場合、個人DBに記憶された軌跡と、前記ステップ140で得られた軌跡とを対比し、その一致の度合いにより、首振り動作であるか否かを判定することができる。