"コンピュータに、複数の画像データを取得し、該複数の画像データ各々から目の領域を抽出し、各々抽出した前記目の領域から少なくとも1つの角膜反射領域の候補をそれぞれ検出し、前記複数の画像データからそれぞれ検出した角膜反射領域の候補が検出された位置情報に基づいて、該複数の画像データ各々に於ける角膜反射領域を対応付け、対応付けた結果に基づいて、前記複数の画像データそれぞれに含まれる角膜反射領域の候補のうち、少なくとも一部の角膜反射領域の候補を選択する各処理を実行させることを特徴とする角膜反射判定プログラム。選択された前記少なくとも一部の角膜反射領域および前記複数の画像データを用いて、撮像対象の視線方向を判定することを特徴とする請求項1に記載の角膜反射判定プログラム。前記画像データを基にして、瞼の開閉状態を判定する処理を更にコンピュータに実行させ、前記角膜反射領域を判定する処理は、瞼の開閉状態の判定結果を基にして、前記複数の画像データからそれぞれ検出された角膜反射領域のうち、前記瞼が開状態の場合に現れる角膜反射領域を特定することを特徴とする請求項1または2に記載の角膜反射判定プログラム。前記画像データを基にして、顔の動きを特定する処理を更にコンピュータに実行させ、前記角膜反射領域を判定する処理は、顔の動きの変化量が所定値未満の間に検出された角膜反射領域の候補を選択することを特徴とする請求項1、2または3に記載の角膜反射判定プログラム。複数の画像データを取得し、該複数の画像データ各々から目の領域を抽出する目領域抽出部と、各々抽出した前記目の領域から少なくとも1つの角膜反射領域の候補をそれぞれ検出する検出部と、前記複数の画像データからそれぞれ検出した角膜反射領域の候補が検出された位置情報に基づいて、該複数の画像データ各々に於ける角膜反射領域を対応付け、対応付けた結果に基づいて、前記複数の画像データそれぞれに含まれる角膜反射領域の候補のうち、少なくとも一部の角膜反射領域の候補を選択する判定部とを有することを特徴とする角膜反射判定装置。コンピュータが実行する角膜反射判定方法であって、複数の画像データを取得し、該複数の画像データ各々から目の領域を抽出し、各々抽出した前記目の領域から少なくとも1つの角膜反射領域の候補をそれぞれ検出し、前記複数の画像データからそれぞれ検出した角膜反射領域の候補が検出された位置情報に基づいて、該複数の画像データ各々に於ける角膜反射領域を対応付け、対応付けた結果に基づいて、前記複数の画像データそれぞれに含まれる角膜反射領域の候補のうち、少なくとも一部の角膜反射領域の候補を選択する各処理を実行することを特徴とする角膜反射判定方法。しかしながら、上述した従来技術では、正確に角膜反射領域を判定することができないという問題があった。例えば、真の角膜反射領域および瞳孔の位置関係と、眼鏡レンズ反射領域および瞳孔の位置関係との間に必ずしも明確な差が出るわけではない。このため、従来技術のように、瞳孔との位置関係に基づいて、複数の角膜反射領域の候補から、角膜反射領域を選択する手法では、正確に角膜反射領域を判定することができない。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、正確に角膜反射領域を判定することができる角膜反射判定プログラム、角膜反射判定装置および角膜反射判定方法を提供することを目的とする。本願の開示する角膜反射判定プログラムは、コンピュータに、記憶装置に記憶された画像データを取得し、該画像データから目の領域を抽出する処理を実行させる。また、開示の角膜反射判定プログラムは、コンピュータに、検出した複数の角膜反射領域の候補のうち、断続的に現れる角膜反射領域を判定する処理を実行させる。本願の開示する角膜反射判定プログラムによれば、正確に角膜反射領域を判定することができるという効果を奏する。以下に、本願の開示する角膜反射判定プログラム、角膜反射判定装置および角膜反射判定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。まず、角膜反射法の概略について説明する。図10は、角膜反射法の概略を説明するための図である。図10において、光源2は、赤外線を照射する。3aは角膜を示し、3bは瞳孔面を示し、3cは瞳孔中心を示す。3dは角膜曲率中心を示し、3eは視線角度を示す。4は、カメラで撮影した画像に対応するものであり、4aは画面の瞳孔中心の位置を示し、4bは画面の角膜反射領域の中心位置を示す。例えば、画像4から瞳孔中心の位置4bと角膜反射領域の中心位置4bとを抽出し、位置4aと4bとの間の距離と、角膜曲率半径から視線5を検出する。本実施例にかかる角膜反射判定装置の構成について説明する。図1は、本実施例にかかる角膜反射判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図1に示すように、この角膜反射判定装置100は、カメラ50に接続する。角膜反射判定装置100は、画像データ記憶部110、目領域抽出部120、検出部130、追跡部140、追跡履歴データ記憶部150を有する。また、角膜反射判定装置100は、目開閉判定部160、開閉データ記憶部170、動き特定部180、判定部190を有する。カメラ50は、撮影範囲の画像を撮影し、撮影した画像データを画像データ記憶部110に順次記憶する撮像装置である。画像データ記憶部110は、カメラ50によって撮影された画像データを順次記憶する記憶部である。例えば、画像データ記憶部110は、フレーム毎に画像データを記憶する。画像データ記憶部110は、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemoryなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。目領域抽出部120は、画像データから、目の領域を抽出する処理部である。目領域抽出部120は、目の領域の情報と、画像データとを対応づけた情報を、検出部130および目開閉判定部160に出力する。目領域抽出部120が、目の領域を抽出する処理の一例について説明する。目領域抽出部120は、画像データから円形状の領域を特定し、該円形状周辺の輝度値が、画像データの他の領域の輝度値と比較して低い場合に、該円形状周辺の領域を目の領域として抽出する。その他、目領域抽出部120は、公知の技術を利用して、目の領域を抽出してもよい。例えば、公知技術には<部分特徴テンプレートとグローバル制約による顔器官特徴の抽出電子情報通信学会論文誌.D-II、情報システム、II-情報処理J77-D-28、1601-1609、1994-08-25>がある。検出部130は、画像データ上の目の領域から角膜反射領域の候補を検出する処理部である。以下の説明において、角膜反射領域の候補を、反射領域候補と表記する。検出部130は、反射領域候補の情報を、追跡部140に出力する。この反射領域候補の情報には、反射領域候補の座標、反射領域候補のサイズが含まれる。検出部130が、反射領域候補を検出する処理の一例について説明する。検出部130は、画像データ上の目の領域を走査し、輝度値が所定の値以上、かつ、円形状となる部分領域を、反射領域候補として検出する。例えば、検出部130は、輝度値が250以上となる円形状の部分領域を、反射領域候補として検出する。そして、検出部130は、反射領域候補の重心を求め、求めた重心座標を、反射領域候補の座標とする。追跡部140は、前フレームの反射領域候補と、現フレームの反射領域候補との結びつけを行う処理部である。そして、追跡部140は、フレーム毎に、反射IDIdentificationと、反射領域候補のサイズと、座標とを対応づけて、追記履歴データ記憶部150に登録する。追跡部140は、結びつけた各反射領域候補には、同一の反射IDを付与する。追跡部140が、各反射領域候補を結びつける処理の一例について説明する。例えば、追跡部140は、前後のフレームの反射領域候補の座標を比較し、各座標の差が閾値未満となる反射領域候補を結びつける。図2は、追跡部の処理を説明するための図である。図2では、フレーム1~フレーム3において検出された反射領域候補の一例を示している。フレーム1には、反射領域候補1a、1bが含まれる。反射領域候補1aの座標x、yを72、38とする。反射領域候補1bの座標x、yを85、56とする。フレーム2には、反射領域候補2aが含まれる。反射領域候補2aの座標x、yを82、57とする。フレーム3には、反射領域候補3a、3bが含まれる。反射領域候補3aの座標x、yを72、38とする。反射領域候補3bの座標x、yを85、56とする。例えば、x、yそれぞれの差の閾値を5とする。この場合には、フレーム1の反射領域候補1bとフレーム2の反射領域候補2aの各座標の差が閾値未満となる。また、フレーム2の反射領域候補2aとフレーム3の反射領域候補3bの各座標の差が閾値未満となる。このため、追跡部140は、反射領域候補1b、2a、3bに同一の反射IDを付与する。追跡部140は、その他の反射領域候補に対しては、それぞれ異なる反射IDを付与する。追跡履歴データ記憶部150は、反射領域候補に関する各種の情報を記憶する記憶部である。追跡履歴データ記憶部150は、例えば、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。図3は、追跡履歴データ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、この追跡履歴データ記憶部150は、フレーム番号、反射ID、サイズ、x座標、y座標を対応づけて記憶する。フレーム番号はフレームを識別する番号である。反射IDは、反射領域候補を識別する情報である。同一の反射IDに対応する反射領域候補は、結びつけられた反射候補領域となる。サイズは、反射領域候補のサイズに対応する。目開閉判定部160は、目の開閉状態を判定する処理部である。目開閉判定部160は、フレーム番号と目の開閉状態とを対応づけて、開閉データ記憶部170に登録する。目開閉判定部160が、目の開閉状態を判定する処理の一例について説明する。目開閉判定部160は、目の領域から目の輪郭を検出し、上下の各瞼間の距離に基づいて、目の開閉状態を判定する。例えば、目開閉判定部160は、上下の瞼間の距離が所定の閾値未満の場合には、閉状態であると判定する。これに対して、目開閉判定部160は、上下の瞼間の距離が所定の閾値以上の場合には、開状態であると判定する。開閉データ記憶部170は、フレーム毎の目の開閉状態を記憶する記憶部である。開閉データ記憶部170は、例えば、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。図4は、開閉データ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。図4に示すように、開閉データ記憶部170は、フレーム番号と開閉状態とを対応づけて記憶する。図4に示す例では、フレーム1では開状態、フレーム2では閉状態、フレーム3では開状態となっている。動き特定部180は、顔の動きの変化量を特定する処理部である。動き特定部180は、顔の動きの変化量と該変化量を抽出した画像データのフレーム番号とを対応づけて判定部190に出力する。動き特定部180は、前後のフレームの画像において、利用者の顔の特徴点の位置を比較し、変化量を特定する。顔の特徴点は、鼻、目、口等に対応する。なお、動き特定部180は、顔の特徴点を検出できない場合には、例えば、変化量を最大値に設定してもよい。判定部190は、複数の反射領域候補から、最適な角膜反射領域を判定する処理部である。判定部190は、最適な角膜反射領域の座標を、外部装置に出力する。判定部190が、最適な角膜反射領域を判定する処理の一例について説明する。まず、判定部190は、変化量が所定値未満となるフレーム番号を特定し、特定したフレーム番号に対応する情報を、追跡履歴データ記憶部150および開閉データ記憶部170から取得する。続いて、判定部190は、各フレーム番号において断続的に現れ、かつ、目が開状態の際に現れる反射IDを特定する。判定部190は、特定した反射IDに対応する角膜反射領域を、最適な角膜反射領域と判定する。図5は、判定部の処理を説明するための図である。縦軸の番号は、反射IDに対応し、横軸の番号1~3は、フレーム1~フレーム3に対応する。また、フレーム1、3では、目の状態を開状態とし、フレーム2では目の状態を閉状態とする。図5に示す例では、反射ID1、3が、各フレーム番号において断続的に現れ、かつ、目が開状態の際に現れている。このため、判定部190は、反射ID1、3に対応する角膜反射領域の座標を、外部装置に出力する。ところで、上記の各処理部120~140、160、180、190は、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitや、FPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積装置に対応する。また、各処理部120~140、160、180、190は、例えば、CPUやMPUMicroProcessingUnit等の電子回路に対応する。次に、本実施例にかかる角膜反射判定装置100の処理手順について説明する。図6、図7は、角膜反射判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図6に示す処理は、例えば、カメラ50から画像データを取得したことを契機にして実行される。図6に示すように、角膜反射判定装置100は、画像データを取得しステップS101、目領域を抽出するステップS102。角膜反射判定装置100は、角膜反射領域の候補を検出しステップS103、追跡処理を実行しステップS104、追跡履歴データ記憶部150に情報を登録するステップS105。ステップS104における追跡処理は、追跡部140が実行する処理に対応する。角膜反射判定装置100は、目の輪郭を抽出しステップS106、目の開閉状態を判定しステップS107、開閉データ記憶部170に情報を登録するステップS108。角膜反射判定装置100は、処理を継続する場合にはステップS109,Yes、再度ステップS101に移行する。一方、角膜反射判定装置100は、処理を継続しない場合にはステップS109,No、処理を終了する。次に、図7の説明に移行する。角膜反射判定装置100は、追跡履歴データ記憶部150および開閉データ記憶部170からデータを取得しステップS201、各フレームの反射IDを追跡するステップS202。角膜反射判定装置100は、各フレームにおいて反射IDが連続的に現れる場合にはステップS203,Yes、該当する角膜反射領域を除外するステップS204。角膜反射判定装置100は、未処理の反射IDが存在する場合にはステップS205,Yes、再度ステップS202に移行する。一方、角膜反射判定装置100は、未処理の反射IDが存在しない場合にはステップS205,No、処理を終了する。ところで、角膜反射判定装置100は、各フレームにおいて反射IDが連続的に現れない場合にはステップS203,No、目の状態が閉状態の場合に現れるか否かを判定するステップS206。角膜反射判定装置100は、目の状態が閉状態の場合に現れる場合にはステップS206,Yes、ステップS204に移行する。一方、角膜反射判定装置100は、目の状態が閉状態の場合に現れない場合にはステップS206,No、該当する角膜反射領域を、最適な角膜反射領域として判定しステップS207、処理を終了する。次に、本実施例にかかる角膜反射判定装置100の効果について説明する。角膜反射判定装置100は、画像データの目の領域から角膜反射領域の候補を検出し、各角膜反射領域の候補のうち、各フレームで断続的に抽出される角膜反射領域を判定する。このため、例えば、人物が眼鏡をかけている場合や、ガラスウインドウ越しであっても、人物の角膜反射領域を正確に判定することができる。また、角膜反射判定装置100は、瞼の開閉状態を判定し、判定結果を更に利用して、角膜反射領域を判定する。瞼が閉状態の場合には、角膜反射領域は検出されないという特性があるため、この特性を利用して、角膜反射領域を特定することで、判定精度を向上することができる。また、角膜反射判定装置100は、顔の動きの変化量を特定し、変化量が所定値以上となるフレームの画像を除外して、角膜反射領域を判定する。顔の動きの変化量が大きい場合には、正確に反射IDを追従することが期待できない。このため、変化量が所定値未満となるフレームの画像を除外して、角膜反射領域を判定することで、判定精度を向上することができる。また、追従対象となる画像データのフレーム数を減らすことができるので、処理負荷を軽減することもできる。なお、判定部190は、角膜反射領域を判定した後に、複数の画像データを用いて、撮像対象の視線方向を判定してもよい。次に、図1に示した角膜反射判定装置100と同様の機能を実現する角膜反射判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図8は、角膜反射判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図8に示すように、コンピュータ200は、各種演算処理を実行するCPU201と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置202と、ディスプレイ203を有する。また、コンピュータ200は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置204と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置205とを有する。また、コンピュータ200は、各種情報を一時記憶するRAM206と、ハードディスク装置207を有する。そして、各装置201~207は、バス208に接続される。ハードディスク装置207は、目領域抽出プログラム207a、検出プログラム207b、判定プログラム207cを記憶する。CPU201は、各プログラム207a~207cを読み出して、RAM206に展開する。目領域抽出プログラム207aは、目領域抽出プロセス206aとして機能する。検出プログラム207bは、検出プロセス206bとして機能する。判定プログラム207cは、判定プロセス206cとして機能する。例えば、目領域抽出プロセス206aは、目領域抽出部120に対応する。検出プロセス206bは、検出部130、追跡部140に対応する。判定プロセス206cは、判定部190に対応する。なお、各プログラム207a~207cについては、必ずしも最初からハードディスク装置207に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ200に挿入されるフレキシブルディスクFD、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの可搬用の物理媒体に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ200がこれらから各プログラム207a~207cを読み出して実行するようにしてもよい。以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1コンピュータに、複数の画像データを取得し、該複数の画像データ各々から目の領域を抽出し、各々抽出した前記目の領域から少なくとも1つの角膜反射領域の候補をそれぞれ検出し、前記複数の画像データからそれぞれ検出した角膜反射領域の候補が検出された位置情報に基づいて、該複数の画像データ各々に於ける角膜反射領域を対応付け、対応付けた結果に基づいて、前記複数の画像データそれぞれに含まれる角膜反射領域の候補のうち、少なくとも一部の角膜反射領域の候補を選択する各処理を実行させることを特徴とする角膜反射判定プログラム。付記2選択された前記少なくとも一部の角膜反射領域および前記複数の画像データを用いて、撮像対象の視線方向を判定することを特徴とする付記1に記載の角膜反射判定プログラム。付記3前記少なくとも一部の角膜反射領域の候補を選択する処理は、複数の連続する画像データ間で、連続して対応付け可能な角膜反射領域の候補以外の角膜反射領域の候補を選択することを特徴とする付記1または2に記載の角膜反射判定プログラム。付記4前記画像データを基にして、瞼の開閉状態を判定する処理を更にコンピュータに実行させ、前記角膜反射領域を判定する処理は、瞼の開閉状態の判定結果を基にして、前記複数の画像データからそれぞれ検出された角膜反射領域のうち、前記瞼が開状態の場合に現れる角膜反射領域を特定することを特徴とする付記1、2または3に記載の角膜反射判定プログラム。付記5前記画像データを基にして、顔の動きを特定する処理を更にコンピュータに実行させ、前記角膜反射領域を判定する処理は、顔の動きの変化量が所定値未満の間に検出された角膜反射領域の候補を選択することを特徴とする付記1~4のいずれか1つに記載の角膜反射判定プログラム。付記6複数の画像データを取得し、該複数の画像データ各々から目の領域を抽出する目領域抽出部と、各々抽出した前記目の領域から少なくとも1つの角膜反射領域の候補をそれぞれ検出する検出部と、前記複数の画像データからそれぞれ検出した角膜反射領域の候補が検出された位置情報に基づいて、該複数の画像データ各々に於ける角膜反射領域を対応付け、対応付けた結果に基づいて、前記複数の画像データそれぞれに含まれる角膜反射領域の候補のうち、少なくとも一部の角膜反射領域の候補を選択する判定部とを有することを特徴とする角膜反射判定装置。付記7前記判定部は、更に、選択された前記少なくとも一部の角膜反射領域および前記複数の画像データを用いて、撮像対象の視線方向を判定することを特徴とする付記6に記載の角膜反射判定装置。付記8前記判定部は、複数の連続する画像データ間で、連続して対応付け可能な角膜反射領域の候補以外の角膜反射領域の候補を選択することを特徴とする付記6または7に記載の角膜反射判定装置。付記9前記画像データを基にして、瞼の開閉状態を判定する瞼の開閉状態を判定する目開閉判定部を更に有し、前記判定部は、前記目開閉判定部の判定結果を基にして、前記複数の画像データからそれぞれ検出された角膜反射領域のうち、前記瞼が開状態の場合に現れる角膜反射領域を特定することを特徴とする付記6、7または8に記載の角膜反射判定装置。付記10前記画像データを基にして、顔の動きを特定する動き特定部を更に有し、前記判定部は、顔の動きの変化量が所定値未満の間に検出された角膜反射領域の候補を選択することを特徴とする付記6~9のいずれか1つに記載の角膜反射判定装置。付記11コンピュータが実行する角膜反射判定方法であって、複数の画像データを取得し、該複数の画像データ各々から目の領域を抽出し、各々抽出した前記目の領域から少なくとも1つの角膜反射領域の候補をそれぞれ検出し、前記複数の画像データからそれぞれ検出した角膜反射領域の候補が検出された位置情報に基づいて、該複数の画像データ各々に於ける角膜反射領域を対応付け、対応付けた結果に基づいて、前記複数の画像データそれぞれに含まれる角膜反射領域の候補のうち、少なくとも一部の角膜反射領域の候補を選択する各処理を実行することを特徴とする角膜反射判定方法。付記12選択された前記少なくとも一部の角膜反射領域および前記複数の画像データを用いて、撮像対象の視線方向を判定することを特徴とする付記11に記載の角膜反射判定方法。付記13前記少なくとも一部の角膜反射領域の候補を選択する処理は、複数の連続する画像データ間で、連続して対応付け可能な角膜反射領域の候補以外の角膜反射領域の候補を選択することを特徴とする付記11または12に記載の角膜反射判定方法。付記14前記画像データを基にして、瞼の開閉状態を判定する処理を更にコンピュータに実行させ、前記角膜反射領域を判定する処理は、瞼の開閉状態の判定結果を基にして、前記複数の画像データからそれぞれ検出された角膜反射領域のうち、前記瞼が開状態の場合に現れる角膜反射領域を特定することを特徴とする付記11、12または13に記載の角膜反射判定方法。付記15前記画像データを基にして、顔の動きを特定する処理を更にコンピュータに実行させ、前記角膜反射領域を判定する処理は、顔の動きの変化量が所定値未満の間に検出された角膜反射領域の候補を選択することを特徴とする付記11~14のいずれか1つに記載の角膜反射判定方法。"