"所定の離間距離だけ離れた撮像手段と撮像時に発光する発光手段とからなる第1の撮像ペアと、前記所定の離間距離が第1の撮像ペアよりも大きい第2撮像ペアと、前記第1の撮像ペアによって人物が撮像された第1の人物画像から第1の瞳孔画像を検出し、前記第2の撮像ペアによって前記人物が撮像された第2の人物画像から、第2の瞳孔画像を検出する検出手段と、前記第1の瞳孔画像内の輝度の、前記第1の瞳孔画像外の周辺画像の輝度に対する相対輝度である赤目発生強度の算出値と、赤目発生強度と瞳孔検出精度値との相関特性とに基づいて、前記第1の瞳孔画像の検出結果又は前記第2の瞳孔画像の検出結果を選択的に出力する出力切替手段と、を具備する瞳孔検出装置。前記出力切替手段は、前記第1の人物画像に基づいて、前記赤目発生強度を算出する発生強度算出手段と、前記算出された赤目発生強度の算出値と、赤目発生強度と瞳孔検出精度値との相関特性とに基づいて、前記赤目発生強度の算出値に対応する瞳孔検出精度値を算出する精度値算出手段と、前記算出された瞳孔検出精度値の変動傾向特性に基づいて、前記第1の瞳孔画像の検出結果又は前記第2の瞳孔画像の検出結果を選択する選択手段と、を具備する請求項1に記載の瞳孔検出装置。前記選択手段は、所定の期間における前記算出された瞳孔検出精度値のすべてが所定の閾値未満であり、かつ、前記算出された瞳孔検出精度値の時間変動傾向が単調減少する変動傾向特性である場合に、前記第1の瞳孔画像の検出結果を選択する、請求項2に記載の瞳孔検出装置。前記所定の閾値は、赤目発生強度と前記第1の瞳孔画像の瞳孔検出精度値との第1の相関特性と、赤目発生強度と前記第2の瞳孔画像の瞳孔検出精度値との第2の相関特性とが交わる点に対応する瞳孔検出精度値である、請求項3に記載の瞳孔検出装置。前記出力切替手段は、前記撮像時の照度に基づいて、前記変動傾向特性を補正する補正手段、をさらに具備し、前記選択手段は、前記補正後の変動傾向特性に基づいて、前記第1の瞳孔画像の検出結果又は前記第2の瞳孔画像の検出結果を選択する、請求項2に記載の瞳孔検出装置。所定の離間距離だけ離れた撮像手段と撮像時に発光する発光手段とからなる第1の撮像ペアと、前記所定の離間距離が第1の撮像ペアよりも大きい第2撮像ペアと、を具備する瞳孔検出装置における、瞳孔検出方法であって、前記第1の撮像ペアによって人物が撮像された第1の人物画像から第1の瞳孔画像を検出し、前記第2の撮像ペアによって前記人物が撮像された第2の人物画像から、第2の瞳孔画像を検出するステップと、前記第1の瞳孔画像内の輝度の、前記第1の瞳孔画像外の周辺画像の輝度に対する相対輝度である赤目発生強度の算出値と、赤目発生強度と瞳孔検出精度値との相関特性とに基づいて、前記第1の瞳孔画像の検出結果又は前記第2の瞳孔画像の検出結果を選択的に出力するステップと、を具備する瞳孔検出方法。しかしながら、上記した従来の瞳孔検出方法では、赤目検出の評価値として、彩度が用いられている。従って、近赤外線を用いたグレースケールの画像に対して、その瞳孔検出を適用すると検出精度が低下してしまうか、又は、そもそも適用することが困難である。また、瞳孔検出結果は、上述の通り、視線検出に用いられることがある。従って、瞳孔検出精度が低下すると、瞳孔検出結果が用いられる処理例えば、視線検出処理の精度も低下してしまう。本発明の目的は、近赤外線を用いたグレースケール画像が用いられる場合でも、精度の高い検出結果を選択し出力することができる瞳孔検出装置、及び瞳孔検出方法を提供することである。本発明の瞳孔検出装置は、所定の離間距離だけ離れた撮像手段と撮像時に発光する発光手段とからなる第1の撮像ペアと、前記所定の離間距離が第1の撮像ペアよりも大きい第2撮像ペアと、前記第1の撮像ペアによって人物が撮像された第1の人物画像から第1の瞳孔画像を検出し、前記第2の撮像ペアによって前記人物が撮像された第2の人物画像から、第2の瞳孔画像を検出する検出手段と、前記第1の瞳孔画像内の輝度の、前記第1の瞳孔画像外の周辺画像の輝度に対する相対輝度である赤目発生強度の算出値と、赤目発生強度と瞳孔検出精度値との相関特性とに基づいて、前記第1の瞳孔画像の検出結果又は前記第2の瞳孔画像の検出結果を選択的に出力する出力切替手段と、を具備する。本発明の瞳孔検出方法は、所定の離間距離だけ離れた撮像手段と撮像時に発光する発光手段とからなる第1の撮像ペアと、前記所定の離間距離が第1の撮像ペアよりも大きい第2撮像ペアと、を具備する瞳孔検出装置における、瞳孔検出方法であって、前記第1の撮像ペアによって人物が撮像された第1の人物画像から第1の瞳孔画像を検出し、前記第2の撮像ペアによって前記人物が撮像された第2の人物画像から、第2の瞳孔画像を検出するステップと、前記第1の瞳孔画像内の輝度の、前記第1の瞳孔画像外の周辺画像の輝度に対する相対輝度である赤目発生強度の算出値と、赤目発生強度と瞳孔検出精度値との相関特性とに基づいて、前記第1の瞳孔画像の検出結果又は前記第2の瞳孔画像の検出結果を選択的に出力するステップと、を具備する。本発明によれば、近赤外線を用いたグレースケール画像が用いられる場合でも、精度の高い検出結果を選択し出力することができる瞳孔検出装置、及び瞳孔検出方法を提供することができる。以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、実施の形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明は重複するので省略する。[実施の形態1][瞳孔検出装置の構成]図1は、本発明の実施の形態1に係る瞳孔検出装置100の構成を示すブロック図である。瞳孔検出装置100は、例えば、自動車の車室内に設けられ、警報装置と接続されて使用される。この警報装置は、瞳孔検出装置100の検出結果に基づいて、ドライバーの視線方向を検出し、ドライバーが正面を長時間向かなかった場合には、ドライバーに対して警告を行って注意を喚起する。以下では、特に、瞳孔検出装置100が自動車の車室内に設定された場合を例にとって説明する。図1において、瞳孔検出装置100は、画像入力部101,102と、瞳孔検出部103,104と、切替判定部105と、評価値記憶部106とを有する。画像入力部101,102は、発光して撮像ターゲットつまり、ここでは、人物を照射すると共に、その撮像ターゲットを撮像する。このターゲット画像データは、瞳孔検出部103,104へそれぞれ出力される。具体的には、画像入力部101は、図2に示すように、撮像部111、照射部112、及び同期部113を有する。撮像部111は、同期部113から受け取る同期信号に応じたタイミングで撮像ターゲットを撮像し、ターゲット画像信号を瞳孔検出部103へ出力する。撮像部111は、CCDChargeCoupledDevices又はCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorなどのイメージセンサを備えている。照射部112は、同期部113から受け取る同期信号に応じたタイミングで発光する。照射部112は、赤外線LEDを備えている。この赤外線LEDから照射される赤外線は不可視であるが、撮像部111では感知される。すなわち、撮像部111は、赤外線感度を有している。なお、撮像に十分な光量が得られる場合には、照射部112は、同期パルス駆動ではなく、常時点灯していても良い。同期部113は、撮像部111及び照射部112へ同期信号を出力することにより、照射部112の発光タイミングと、撮像部111の露光タイミングとを制御する。これにより、撮像ターゲットが照射されたタイミングで、撮像ターゲットを撮像することができる。また、画像入力部102は、図3に示すように、撮像部121、照射部122、及び同期部123を有する。撮像部121、照射部122、及び同期部123は、撮像部111、照射部112、及び同期部113と同じ機能を有している。ただし、撮像部111と照射部112との離間距離d1つまり、撮像部111の光軸から照射部112までの距離は、撮像部121と照射部122との離間処理d2よりも短い。すなわち、撮像部111で撮像された画像では、撮像部121で撮像された画像よりも、赤目現象が発生し易くなっている。以上の構成を有する画像入力部101,102は、例えば、図4に示すような撮像ユニット200を構成する。撮像ユニット200は、例えば、車のハンドルの上、又は、ダッシュボード上など、運転席の正面に設置される。これにより、照射部112,122によって運転者の顔が照射されると共に、画像入力部101,102によって運転者の顔が撮影される。図1に戻り、瞳孔検出部103,104は、画像入力部101から受け取るターゲット画像及び画像入力部102から受け取るターゲット画像から、瞳孔画像を検出する。具体的には、瞳孔検出部103は、図5に示すように、顔検出部131と、顔部品検出部132と、瞳孔情報算出部133とを有する。顔検出部131は、画像入力部101から受け取るターゲット画像から顔画像を検出し、顔画像データを顔部品検出部132へ出力する。顔部品検出部132は、顔検出部131から受け取る顔画像から顔部品群つまり、目尻、目頭などを検出し、各顔部品の位置座標を瞳孔情報算出部133へ出力する。瞳孔情報算出部133は、顔部品検出部132から受け取る、各顔部品の位置座標に基づいて、瞳孔画像の中心位置、及び、瞳孔画像の大きさつまり、瞳孔径を算出する。この瞳孔画像の中心位置、及び、瞳孔画像の大きさは、瞳孔画像検出結果として、画像入力部101から出力されたターゲット画像と共に切替判定部105へ出力される。なお、瞳孔画像の中心位置及び瞳孔画像の大きさは、右目及び左目のそれぞれについて算出される。また、瞳孔検出部104は、図6に示すように、顔検出部141と、顔部品検出部142と、瞳孔情報算出部143とを有する。顔検出部141と、顔部品検出部142と、瞳孔情報算出部143とは、顔検出部131と、顔部品検出部132と、瞳孔情報算出部133と同様の機能を有している。ただし、処理対象データが画像入力部102から受け取るターゲット画像である点で異なっている。図1に戻り、切替判定部105は、画像入力部101から受け取るターゲット画像データから赤目発生強度を算出し、算出された赤目発生強度と、赤目発生強度と瞳孔検出正解率との相関特性とに基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。具体的には、切替判定部105は、図7に示すように、赤目発生強度算出部151と、特性算出部152と、出力信号選択部153とを有する。赤目発生強度算出部151は、入力画像及び瞳孔画像検出結果に基づいて、赤目発生強度を算出する。この赤目発生強度は、瞳孔検出部103から受け取るターゲット画像及び瞳孔画像検出結果について算出される。この赤目発生強度は、瞳孔画像領域内の輝度の瞳孔画像領域の外側に位置する瞳孔画像周辺領域の輝度に対する相対輝度を意味する。この赤目発生強度については、後に詳しく説明する。特性算出部152は、赤目発生強度と瞳孔検出正解率つまり、瞳孔検出精度値との相関特性に関するデータ以下では、単に相関特性データと呼ばれることがあるを有している。特性算出部152は、赤目発生強度算出部151から受け取る赤目発生強度に対応する瞳孔検出正解率を、相関特性データを用いて算出する。この算出された瞳孔検出正解率は、出力信号選択部153及び評価値記憶部106へ出力される。なお、以下では、この算出された瞳孔検出正解率は、相関特性データにおける瞳孔検出正解率と明確に区別するために、瞳孔検出信頼度と呼ばれることがある。出力信号選択部153は、特性算出部152から受け取る瞳孔検出信頼度の変動傾向特性に基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。具体的には、特性算出部152から過去に出力された瞳孔検出信頼度の履歴が評価値記憶部106に記憶されているので、出力信号選択部153は、特性算出部152から今回受け取った瞳孔検出信頼度と、評価値記憶部106に記憶されている瞳孔検出信頼度の履歴とに基づいて、瞳孔検出信頼度の変動傾向特性を算出する。そして、出力信号選択部153は、算出した変動傾向特性に基づいて、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択し、選択した瞳孔検出結果を後段の処理部に出力する。この瞳孔検出信頼度の変動傾向特性については、後に詳しく説明する。評価値記憶部106は、切替判定部105から受け取る瞳孔検出信頼度を、当該瞳孔検出信頼度の特定に用いられたターゲット画像の撮像時刻と対応付けて記憶する。[瞳孔検出装置100の動作]以上の構成を有する瞳孔検出装置100の動作について説明する。図8は、瞳孔検出装置100の動作説明に供するフロー図である。図8のフロー図には、上記した警報装置における処理フローも含まれている。すなわち、図8には、瞳孔検出装置100が警報装置に適用された場合の処理フローが示されている。図8に示す処理フローは、撮影作業の開始と共にスタートする。撮影作業は、ユーザの操作によって開始されても良いし、外的な何らかの信号をトリガとして開始されても良い。画像取得処理ステップS201で画像入力部101,102は、発光して撮像ターゲットつまり、ここでは、人物を照射すると共に、その撮像ターゲットを撮像する。これにより、ターゲット画像が取得される。具体的には、画像入力部101の照射部112は、不可視の近赤外線光例えば、波長850nmの光でターゲットを照射する。ターゲットが照射されているタイミングで、撮像部111は、そのターゲットを撮像する。撮像部111と照射部112との離間距離d1は、十分短い例えば、10mm。従って、周辺の照度が低下してくると瞳孔径が大きくなり、撮像部111で撮像されたターゲット画像では、赤目現象が発生する。一方、画像入力部102の照射部122も、照射部112とは別のタイミングで、不可視の近赤外線光例えば、波長850nmの光でターゲットを照射する。照射部122によってターゲットが照射されているタイミングで、撮像部121は、そのターゲットを撮像する。撮像部121と照射部122との離間距離d2は、d1よりも大きい。従って、撮像部121で撮像されたターゲット画像では、撮像部111で撮像されたターゲット画像よりも、赤目現象の発生確率が低く、仮に赤目現象が発生する場合でも、赤目発生強度が低くなる。ただし、赤目発生強度が十分大きい場合には、瞳孔の光る箇所の輝度が画像の輝度上限に達するため、撮像部111で撮像されたターゲット画像と撮像部121で撮像されたターゲット画像とでは、同等の赤目現象発生強度が観測されることもある。撮像部111及び撮像部121としては、例えば、CMOSイメージセンサとレンズを備えたデジタルカメラが想定される。従って、撮像部111及び撮像部121で撮像されたPPMPortablePixMapfileformat形式の画像等が、画像入力部101,102に含まれる、図示されていない画像記憶部例えば、PCのメモリ空間に一時記憶された後、PPM形式のまま瞳孔検出部103,104へ出力される。瞳孔検出処理ステップS202で顔検出部131,141は、画像入力部101,102から受け取るターゲット画像から顔画像を検出する。図9は、ターゲット画像である顔画像を示す図である。図9Aは、撮像部111で撮像した、赤目現象発生時の画像を示す図であり、図9Bは、撮像部121で撮像した、赤目現象が発生していない時の画像を示す図である。なお、撮像した顔画像では、例えば、画像横方向をX軸、画像縦方向をY軸とし、1画素が1座標点である。顔領域検出処理では、例えば、入力画像から、特徴となる画像の候補つまり、特徴画像候補を抽出し、抽出された特徴画像候補と、あらかじめ用意した顔領域を表す特徴画像とを比較することにより、類似度の高い特徴画像候補を検出する。類似度は、例えば、あらかじめ取得した平均顔のガボール特徴量と、入力画像をスキャンすることにより抽出されるガボール特徴量とを照合し、両者の差分の絶対値の逆数として求められる。この場合、顔検出部131は、あらかじめ用意したテンプレートと比べて、図9Aの画像の中で最も相関の高い領域を、顔画像301として特定する。図9Bの画像中でも同様に、顔画像311が特定される。なお、顔領域検出処理は、画像中から肌色領域を検出することつまり、肌色領域検出によって行われても良いし、楕円部分を検出することつまり、楕円検出により行われても良いし、統計的パターン識別手法を用いることにより行われても良い。その他、上記顔検出を行うことができる技術であれば、どのような方法が採用されても良い。ステップS203で顔部品検出部132,142は、顔検出部131,141から受け取る顔画像から顔部品群つまり、口角、目尻、目頭などを検出し、各顔部品の位置座標を瞳孔情報算出部133,143へ出力する。顔部品群の探索領域は、ステップS202で特定された顔領域301,311である。図9A,Bには、それぞれ顔部品群302,312が示されている。顔部品群検出処理では、例えば、分離度フィルタを用いて、口角、目尻、目頭などの顔部品の端点又は鼻の穴などの2次元座標が検出される。また、あらかじめ複数の顔画像と顔画像に対応する顔部品の位置との対応関係を学習器に学習させておき、顔部品検出部132,142は、顔画像301,311が入力された際に、その対応関係に関して最も尤度が高い場所を顔部品として検出しても良い。又は、顔部品検出部132,142は、標準的な顔部品のテンプレートを用いて、顔画像301,311内から顔部品を探索しても良い。ステップS204で瞳孔情報算出部133,143は、顔部品検出部132,142から受け取る、各顔部品の位置座標に基づいて、瞳孔画像の中心位置、及び、瞳孔画像の大きさつまり、瞳孔径を算出する。瞳孔検出処理では、例えば、ステップS203で得られた目尻、目頭を含む目領域304,314に対して円形分離度フィルタが適用される。すなわち、目領域304,314内で円形分離度フィルタの適用位置を移動させた時に、フィルタの円の内側の平均輝度がフィルタの円の外側の平均輝度よりも高くなる位置の内、最も輝度の分離度が高くなる位置でのフィルタ円に対応する領域を瞳孔領域図9A,Bでは、領域303,313に対応するとして検出する。このとき、検出した瞳孔に相当する分離度フィルタの円の中心の座標及び直径を、瞳孔画像の中心位置及び瞳孔画像の大きさとして取得する。切替判定処理ステップS205-S208で切替判定部105は、画像入力部101から受け取るターゲット画像データから赤目発生強度を算出し、算出された赤目発生強度と、赤目発生強度と瞳孔検出正解率との相関特性とに基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。具体的には、ステップS205で赤目発生強度算出部151は、入力画像及び瞳孔画像検出結果つまり、瞳孔画像の中心位置、及び、瞳孔画像の大きさに基づいて、赤目発生強度を算出する。赤目発生強度Vは、次の式1によって算出される。すなわち、赤目発生強度は、瞳孔周辺の輝度に対して、瞳孔内の輝度がどの程度高いかを表す。式1において、P1は、図10に示される目領域画像304314の内の領域401、つまり、瞳孔領域401の内部領域である。P2は、図10に示される目領域画像304314の内の領域402、つまり、瞳孔領域401の外部領域である。bは、各画素の輝度である。N1は、P1内に存在する画素の数である。N2は、P2内に存在する画素の数である。この赤目発生強度は、瞳孔検出部103から受け取るターゲット画像及び瞳孔画像検出結果について算出される。ステップS206で特性算出部152は、赤目発生強度算出部151から受け取る赤目発生強度に対応する瞳孔検出正解率を、相関特性データを用いて算出する。この相関特性データは、あらかじめ実験データ又は特性モデルなどによって用意される。また、この相関特性データは、赤目発生強度と瞳孔検出正解率との相関特性を表しており、例えば、図11に示すように、横軸を赤目発生強度、縦軸を瞳孔検出正解率とし、実験データをプロットしたグラフであっても良い。図11において、曲線501は、赤目現象が実際に起きたときの、相関特性データを表す。すなわち、曲線501は、画像入力部101によって得られたターゲット画像から求められる赤目発生強度から得られる曲線である。また、曲線502は、赤目現象が起きていないときの、相関特性データを表す。すなわち、曲線502は、或る撮影環境で、画像入力部101によって得られたターゲット画像から求められる赤目発生強度に対して、同じ撮影環境で、画像入力部102によって得られたターゲット画像に基づいて行われる瞳孔検出の正解率をプロットすることにより得られる曲線である。また、曲線501と曲線502とは、交点503で交わり、交点503に対応する瞳孔検出正解率は、切替判断基準値504として用いられる。赤目発生強度が切替判断基準値504よりも大きいと、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果の信頼性の方が瞳孔検出部104の瞳孔検出結果よりも高くなる。ただし、切替判断基準値は、2つの曲線の交点とするのが最適であるが、必ずしも交点でなくても、例えば、交点の瞳孔検出正解率があらかじめ定められた許容される正解率よりも高い場合には、この許容される正解率を切替判断基準値としても良い。又は、2つの曲線の交点での瞳孔検出正解率に対して、所定値を加算又は減算することにより得られる瞳孔検出正解率を切替判断基準値としても良い。ステップS207で特性算出部152は、瞳孔検出信頼度を評価値記憶部106に記憶させる。評価値記憶部106は、切替判定部105から受け取る瞳孔検出信頼度を、当該瞳孔検出信頼度の特定に用いられたターゲット画像の撮像時刻と対応付けて記憶する。ただし、撮像時刻と瞳孔検出信頼度とが、後述のステップS208の処理に必要な量に対して十分多い場合には、評価値記憶部106は、撮影時刻が古いものから消去し、消去によって空いた領域に、新たに取得した時刻と瞳孔検出信頼度とを上書きしても良い。ステップS208で出力信号選択部153は、特性算出部152から受け取る瞳孔検出信頼度の変動傾向特性に基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。具体的には、出力信号選択部153は、特性算出部152から今回受け取った瞳孔検出信頼度と、評価値記憶部106に記憶されている瞳孔検出信頼度の履歴とに基づいて、瞳孔検出信頼度の変動傾向特性を算出する。図12は、特性算出部152から今回受け取った瞳孔検出信頼度と、評価値記憶部106に記憶されている瞳孔検出信頼度の履歴とから形成されるグラフを示す図である。このグラフでは、横軸が撮像時刻、縦軸が瞳孔検出信頼度である。なお、ここでは、評価値記憶部106に記憶されている瞳孔検出信頼度の値そのものを用いているが、例えば、時間平均をとった値を用いても良いし、又は、はずれ値を除いた時間平均をとった値を用いても良い。瞳孔検出信頼度の変動傾向特性は、具体的には、次のように算出される。先ず、出力信号選択部153は、各撮像時刻における瞳孔検出信頼度の時間変化の勾配を算出する。この瞳孔検出信頼度の時間変化の勾配D1は、次の式2によって算出できる。ただし、Eは、瞳孔検出信頼度であり、tは、撮像時刻である。そして、出力信号選択部153は、算出した変動傾向特性に基づいて、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択し、選択した瞳孔検出結果を後段の処理部に出力する。この選択基準は、次の通りである。すなわち、所定の期間図12では、期間602において、瞳孔検出信頼度が切替判断基準値504よりも小さく、かつ、上記勾配D1が連続して負つまり、連続して瞳孔検出信頼度が減少であれば、瞳孔検出部104の瞳孔検出結果が選択される。つまり、所定の期間内に含まれる、瞳孔検出信頼度の曲線603が、切替判断基準値504よりも下にあり、かつ、減少傾向にある場合には、瞳孔検出部104の瞳孔検出結果が選択される。また、所定の期間図12では、期間602において、瞳孔検出信頼度が切替判断基準値504よりも大きく、かつ、上記勾配D1が連続して正つまり、連続して瞳孔検出信頼度が増加であれば、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果が選択される。また、上記2つの基準のいずれも満たされない場合には、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果の内、前回選択された方が、今回も選択される。なお、所定の期間から外れた瞳孔検出信頼度の曲線601は出力信号選択部153の処理に必要ない部分である。従って、評価値記憶部106は、この曲線601に相当するデータを削除しても良い。ここで、一般的に、赤目発生強度が強くなるほど、瞳孔の輝度が虹彩の輝度に対して高くなるので、画像上で瞳孔の検出が容易になる。従って、赤目現象が発生する場合、画像入力部101で得られた画像を用いて瞳孔を検出する方が、画像入力部102で得られた画像を用いるよりも、検出性能が良くなる。しかし、赤目発生強度が弱い場合、瞳孔の輝度と虹彩の輝度との差が小さくなってしまう。そのため、赤目現象が発生し始めるような状況では、画像入力部101で得られた画像では瞳孔の輝度と虹彩の輝度との差がほとんどなくなり、瞳孔の検出が困難となる。一方、画像入力部102で得られた画像では、赤目現象の発生が画像入力部101で得られた画像よりもさらに弱くなるため、瞳孔が光らず、虹彩の輝度に対して瞳孔の輝度が十分低くなる。そのため、画像入力部102で得られた画像では、瞳孔の輝度と虹彩の輝度との差が画像入力部101で得られた画像よりも大きくなり、検出性能が、相対的に良くなる。このように、赤目発生強度によって、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果の精度が逆転するので、精度の良い方を適宜選択することにより、後段の処理の精度を向上することができる。視線方向算出処理ステップS209で視線方向算出部図示せずは、ステップS203で得られた顔部品群の座標と、ステップS204で得られた瞳孔画像の中心座標とから、視線方向を算出する。視線方向は、例えば、顔部品群の座標から算出される顔の正面方向の向きを表す顔向きベクトルと、目尻、目頭、瞳孔中心の座標から算出される顔の正面方向に対する視線方向ベクトルとから、算出される。顔向きベクトルは、例えば、以下の手順で算出される。まず、視線方向算出部は、あらかじめ取得した運転者の顔部品群の三次元座標を回転及び並進させることにより変換する。そして、視線方向算出部は、変換した三次元座標を、ステップS208で選択された瞳孔検出結果を得るために使用されたターゲット画像に投影する。そして、視線方向算出部は、ステップS203で検出した顔部品群と最も一致する回転並進パラメータを算出する。このとき、あらかじめ運転者の顔部品群の三次元座標を取得した際に、運転者の顔が向いている方向を表すベクトルと、決定された回転パラメータによって回転したベクトルとの組みが、顔向きベクトルである。視線方向ベクトルは、例えば、以下の手順で算出される。まず、視線方向算出部は、所定の方向を顔が向いている場合に、顔向きと同じ方向を見ている時の運転者の顔部品群と瞳孔中心の三次元座標とをあらかじめ記憶する。次に、検出した瞳孔の三次元座標から、視線方向と反対側に所定の距離だけ移動した位置を眼球中心位置として算出する。このとき、上記所定の距離は、一般的な成人眼球の半径である12mm程度が適当であるが、上記値に限らず、任意の値を用いても良い。次に、顔向きベクトル算出時に取得した顔の回転並進パラメータを用いて、検出時の眼球中心の三次元座標を求める。次に、眼球中心を中心とし、半径が上記所定の距離である球上に瞳孔があると想定し、検出された瞳孔中心が上記球上のどこにあるか探索する。最後に、眼球中心と探索された球上の点を結ぶベクトルを視線方向として算出する。警報判定処理ステップS210で警報装置図示せずは、ステップS209で得られた視線方向から運転者が正面を向いているか否かを判定し、判定結果に基づいて、警報処理を実行する。すなわち、視線方向が所定の時間以上、所定の角度範囲外を向いている場合には、警報が発せられる。この警報は、警告メッセージ含む表示、音声合成LSIによる音声メッセージ、LED発光、スピーカ等による放音、またはこれらの組み合わせである。具体的には、警報装置は、正面を向いていないと判定した場合には、警報カウントWを1つ増加する。そして、警報カウントWが所定の閾値を超えた場合には、警報装置は、運転者が長時間正面を見ていないと見なして、警報を発する。また、正面を向いていると判定した場合には、警報装置は、警報カウントWをゼロにする。なお、警報カウントWは、初期状態ではゼロである。なお、ステップS211では終了判定が行われ、終了条件が満たされている場合には、一連の処理が終了する。一方、終了条件が満たされていない場合には、処理フローが、ステップS201へ戻る。ここで、終了判定は、人手による終了命令の入力によって行われても良いし、外的な何らかの信号をトリガとして行われても良い。以上のように本実施の形態によれば、瞳孔検出装置100において、切替判定部105が、瞳孔検出部103で検出された第1の瞳孔画像内の輝度の、第1の瞳孔画像外の周辺画像の輝度に対する相対輝度である赤目発生強度の算出値と、赤目発生強度と瞳孔検出精度値との相関特性とに基づいて、第1の瞳孔画像の検出結果又は瞳孔検出部104で検出された第2の瞳孔画像の検出結果を選択的に出力する。瞳孔検出部103では、互いの離間距離がd1である撮像部111及び照射部112を具備する画像入力部101によって撮像された第1の人物画像が用いられる。一方、瞳孔検出部104では、互いの離間距離がd2である撮像部121及び照射部122を具備する画像入力部102によって撮像された第2の人物画像が用いられる。そして、離間距離d1は、離間距離d2よりも小さい。こうすることで、相対的に赤目現象が発生し易い第1の瞳孔画像を用いた瞳孔検出の精度推定値に基づいて、第1の瞳孔画像の検出結果又は前記第2の瞳孔画像の検出結果の内から、撮影状況に応じて最適な瞳孔画像の検出結果を選択的に出力することができる。また、選択パラメータとして、彩度と無関係な、第1の瞳孔画像内の輝度の、第1の瞳孔画像外の周辺画像の輝度に対する相対輝度である赤目発生強度が用いられるので、近赤外線を用いたグレースケール画像が用いられる場合でも、精度の高い検出結果を選択し出力することができる。[実施の形態2]実施の形態2では、算出された赤目発生強度と、赤目発生強度と瞳孔検出正解率との相関特性とに加えて、照度係数に基づいて、瞳孔検出結果を選択する。図13は、本発明の実施の形態2に係る瞳孔検出装置700の構成を示すブロック図である。図13において、瞳孔検出装置700は、照度計測器701と、切替判定部702と、評価値記憶部703とを有する。照度計測器701は、画像入力部101,102による撮像時の照度を計測し、計測された照度を評価値記憶部703へ出力する。照度計測器701は、運転者の顔付近、または、運転者の注視方向の照度を計測できる位置に設置される。切替判定部702は、画像入力部101から受け取るターゲット画像データ及び画像入力部102から受け取るターゲット画像データのそれぞれから赤目発生強度を算出し、算出された赤目発生強度と、赤目発生強度と瞳孔検出正解率との相関特性と、計測された照度とに基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。具体的には、切替判定部702は、図14に示すように出力信号選択部711を有する。出力信号選択部711は、特性算出部152から受け取る瞳孔検出信頼度を照度に基づいて補正し、補正後の瞳孔検出信頼度の変動傾向特性に基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。この瞳孔検出信頼度に対する照度による補正については、後に詳しく説明する。評価値記憶部703は、切替判定部702から受け取る瞳孔検出信頼度及び照度計測器701から受け取る照度を、当該瞳孔検出信頼度の特定に用いられたターゲット画像の撮像時刻と対応付けて記憶する。以上の構成を有する瞳孔検出装置700の動作について説明する。図15は、瞳孔検出装置700の動作説明に供するフロー図である。ステップS801で照度計測器701は、画像入力部101,102による撮像時の照度を計測する。照度計測の対象位置は、運転者の顔周辺又は運転者の注視方向が最適であるが、これに限定するものではなく、例えば、瞳孔検出装置700が備え付けられた車の外の照度であっても良い。ステップS802で切替判定部702は、画像入力部101から受け取るターゲット画像データ及び画像入力部102から受け取るターゲット画像データのそれぞれから赤目発生強度を算出し、算出された赤目発生強度と、赤目発生強度と瞳孔検出正解率との相関特性と、計測された照度とに基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。具体的には、出力信号選択部711は、特性算出部152から今回受け取った瞳孔検出信頼度及び評価値記憶部703に記憶されている瞳孔検出信頼度を、照度に基づいて補正する。この補正は、下記の式3によって行われる。すなわち、瞳孔検出信頼度Eに対して、照度係数Lを乗算することにより、照度反映瞳孔検出信頼度Fが算出される。図16には、照度と照度係数との対応関係が示されている。図16に示されているように、照度係数Lは、照度が高くなるほど小さくなるように設定さている。図16A,Bに2つの例を示したが、利用可能な、照度と照度係数との対応関係は、これに限定されない。照度に対する照度係数の勾配が正にならない対応関係であれば、どのようなものでも良い。そして、出力信号選択部711は、補正後の瞳孔検出信頼度つまり、照度反映瞳孔検出信頼度Fの変動傾向特性に基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。このとき、変動傾向特性の算出において求められる照度反映瞳孔検出信頼度Fの時間変化の勾配D2は、下記式4によって求められる。そして、出力信号選択部711は、算出した変動傾向特性、及び照度に基づいて、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択し、選択した瞳孔検出結果を後段の処理部に出力する。具体的には、出力信号選択部711は、上記した所定の期間602内において、照度が予め定められた値以上である場合には、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果を選択する。また、出力信号選択部711は、上記した所定の期間602内において、照度が予め定められた値以下である場合には、算出した変動傾向特性に基づいて、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択し、選択した瞳孔検出結果を後段の処理部に出力する。この選択基準は、次の通りである。すなわち、所定の期間図12では、期間602において、瞳孔検出信頼度が切替判断基準値504よりも小さく、かつ、上記勾配D2が連続して負つまり、連続して瞳孔検出信頼度が減少であれば、瞳孔検出部104の瞳孔検出結果が選択される。つまり、所定の期間内に含まれる、瞳孔検出信頼度の曲線603が、切替判断基準値504よりも下にあり、かつ、減少傾向にある場合には、瞳孔検出部104の瞳孔検出結果が選択される。また、所定の期間図12では、期間602において、瞳孔検出信頼度が切替判断基準値504よりも大きく、かつ、上記勾配D2が連続して正つまり、連続して瞳孔検出信頼度が増加であれば、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果が選択される。また、上記2つの基準のいずれも満たされない場合には、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果の内、前回選択された方が、今回も選択される。以上のように本実施の形態によれば、瞳孔検出装置700において、出力信号選択部711が、撮像時の照度に基づいて変動傾向特性を補正し、補正後の変動傾向特性に基づいて、第1の瞳孔画像の検出結果又は第2の瞳孔画像の検出結果を選択する。こうすることで、撮影状況をさらに正確に反映した選択基準に基づいて、第1の瞳孔画像の検出結果又は第2の瞳孔画像の検出結果を選択することができる。[実施の形態3]実施の形態3では、複数のモードのそれぞれに対応する相関特性が用意され、選択されたモードに応じた相関特性を用いて、瞳孔検出信頼度を算出する。図17は、本発明の実施の形態3に係る瞳孔検出装置900の構成を示すブロック図である。図17において、瞳孔検出装置900は、モード選択部901と、切替判定部902とを有する。モード選択部901は、用意されている複数のモードの中から1つのモードを選択する。この複数のモードには、例えば、ターゲットである人物がサングラスを掛けている第1のモードと、サングラスを掛けていない第2のモードとが含まれる。選択されたモードに関する情報は、切替判定部902へ出力される。切替判定部902は、画像入力部101から受け取るターゲット画像データ及び画像入力部102から受け取るターゲット画像データのそれぞれから赤目発生強度を算出し、算出された赤目発生強度と、赤目発生強度と瞳孔検出正解率との相関特性とに基づいて、後段の処理部例えば、視線方向算出部へ出力する信号として、瞳孔検出部103の瞳孔検出結果及び瞳孔検出部104の瞳孔検出結果のいずれかを選択する。ここで、モードに応じて、最適な、赤目発生強度と瞳孔検出正解率との相関特性は、変化する。従って、切替判定部902は、モード選択部901から受け取るモード情報応じて、瞳孔検出結果の選択に用いる相関特性を切り換える。具体的には、切替判定部902は、図18に示すように、特性算出部911を有する。特性算出部911は、モード選択部901で選択可能な複数のモードのそれぞれに対応する相関特性データを有している。そして、モード選択部901から受け取るモード情報に対応する相関特性データを選択し、当該相関特性データを用いて、赤目発生強度算出部151から受け取る赤目発生強度に対応する瞳孔検出正解率を算出する。こうして各モードに最適な相関特性を用いて瞳孔検出結果を選択するので、精度の高い瞳孔検出結果を精度良く選択することができる。[他の実施の形態]1上記各実施の形態では、画像入力部101及び画像入力部102のそれぞれに、撮像部と照射部とが1つずつ設けられる場合について説明した。しかしながら、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、瞳孔検出装置100は、2つの撮像部及び1つの照射部から構成される撮像ユニットを具備する構成であっても良い図19A参照。逆に、瞳孔検出装置100は、1つの撮像部及び2つの照射部から構成される撮像ユニットを具備する構成であっても良い図19B参照。要は、撮像部と照射部とのペアであって撮像部と照射部との離間距離が異なるペアが2つ存在していれば良い。2上記各実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。また、上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるLSIとして実現される。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように1チップ化されてもよい。ここでは、LSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArrayや、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサーを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。2010年2月26日出願の特願2010-042455の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。"