人物の顔を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段が検出した人物の目の瞑り度合いを判定する目瞑り度判定手段を有し、複数回にわたって目瞑り度を監視した情報に基づいて、人物の顔を寝顔と判定する手段において、目瞑り度が所定値以下となる場合、人物の目が開いていると判定する目開き判定手段を有し、目開き判定された場合、所定条件を満たす間は、同一の人物を寝顔と判定されないように制御することを特徴とすることを特徴とする寝顔認識装置。同一人物の顔を追跡する手段をさらに有し、前記同一人物の顔を追跡する手段において、同一人物の顔を追跡し続けていることを前記所定条件とすることを特徴とする請求項1に記載の寝顔認識装置。前記同一人物の顔を追跡する手段は、前記顔検出手段によって検出された顔のサイズかつ/または座標の時系列的な変化量を監視し、前記変化量が所定値以下である場合、前記同一人物の顔の追跡が成功したと判定する事を特徴とする請求項2に記載の寝顔認識装置。前記顔検出手段で検出した顔を、顔特徴により個人を識別する顔識別手段をさらに有し、前記同一人物の顔を追跡する手段は、前記顔識別手段により、同一人物の顔が識別され続けている間、前記同一人物の顔の追跡が成功したと判定することを特徴とする請求項2に記載の寝顔認識装置。しかしながら、上述の特許文献に開示された従来技術では、人物が覚醒状態にも関わらず、睡眠状態の顔、すなわち寝顔と認識されてしまう場合があった。例えば、覚醒状態で目を開いている人物の顔が、正面向きから下向き方向に変化し、そのままの顔向きを維持し続けた場合、顔向きの変化によって、瞳孔領域の露出量が減少してしまうため、誤って閉眼と判定されてしまう。そして、その顔向きが維持された結果、所定時間内に占める閉眼状態の割合が閾値に達し、誤って寝顔と認識されてしまう恐れがあった。図1aに、正面向き目開きの顔と、図1bに下向き目開きの顔を示す。下向き目開きの顔の方では、瞳孔領域の露出量が減少していることがわかる。上記目的を達成するために、本発明は、人物の顔を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段が検出した人物の目の瞑り度合いを判定する目瞑り度判定手段を有し、複数回にわたって目瞑り度を監視した情報に基づいて、人物の顔を寝顔と判定する手段において、目瞑り度が所定値以下となる場合、人物の目が開いていると判定する目開き判定手段を有し、目開き判定された場合、所定条件を満たす間は、同一の人物を寝顔と判定されないように制御することを特徴とすることを特徴とする。本発明によれば、寝顔認識の精度を向上させることができる。<撮像装置の構成>以下に、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。図2は、本発明の実施の一形態に係わる寝顔認識装置10の構成の一例を示す図である。寝顔認識装置10には、コンピュータが組み込まれている。コンピュータには、CPU等の主制御部、ROM、RAM等の記憶部が具備される。また、コンピュータには、例えば、各種ボタン、ディスプレイ又はタッチパネル等の入出力部、ネットワークカード等の通信部等も具備される。なお、これら各構成部は、バス等により接続され、主制御部が記憶部に記憶されたプログラムを実行することで制御される。ここで、寝顔認識装置10は、その機能的な構成として、画像入力部1000と、顔検出部1001と、目瞑り評価値算出部1002と、寝顔認識部1003とを具備して構成される。これら機能的な構成の一部又は全ては、CPUがメモリ等に格納されたプログラム例えば、表情認識プログラムを実行することで実現される。なお、ハードウェア構成により実現されてもよい。画像入力部1000は、レンズ、CMOSセンサ、CCDなどの撮像素子、アナログ/デジタルA/D変換器、画像処理回路などから成る撮像装置により構成され、画像信号を生成し、それをデジタル画像以下、単に画像と言うとして入力する。画像入力部1000では、例えば、人物の顔を含む画像を入力する。なお、画像は、静止画、動画を含むデータである。顔検出部1001は、入力された画像から人物の顔を検出する。この顔検出には公知のアルゴリズムを用いればよい。例えば、エッジのような低次特徴から眼や口のような高次特徴を階層的に検出し、最終的に顔の重心位置を検出するコンボリューションニューラルネットワークが知られている。コンボリューションニューラルネットワークを用いることにより、眼や口の重心位置も求めることができる。画像正規化部1002は、顔検出部1001により検出された顔、眼、口の重心位置に基づき画像入力部1000により入力された画像に対して正規化処理を行なう。具体的には、図4に示すように、入力された画像1300から顔画像を切り出し、その画像に対して回転や拡大縮小等の正規化処理を行う。この正規化処理では、正規化画像1301、1302に示すように、左右眼位置を結ぶ直線が水平でかつ、左右眼位置の距離が所定距離例えば、40ピクセルとなるようにアフィン変換が行なわれる。なお、拡大縮小処理における補間には、どのような技術を採用してもよく、例えば、バイキュービック法を用いればよい。目瞑り評価値算出部1003は、顔検出部1001により検出された顔に基づき、目の瞑り度合いの評価値を算出する。目瞑り評価値の算出方法は、例えば以下のような方法がある。まず、図5に示すように、顔検出部1001により検出された左右の眼重心位置を中心として矩形領域1200を設定する。矩形領域は、例えば、左右の眼重心位置を中心として所定範囲上下10ピクセル、左右10ピクセルとする。次に、矩形領域1200に対して閾値処理を行い、2値化画像を生成する。例えば、矩形領域1200が8ビット階調0-255階調である場合には、閾値を100等に設定する。そして、矩形領域1200を構成する画素の輝度値が100以上の画素は輝度値を255にし、逆に画素の輝度値が100より小さい画素は輝度値を0にする。その後、矩形領域1200内の輝度値が0の画素数をカウントする。図5には、輝度値が0の画素数についてのグラフが示されており、眼を開いた状態では、瞳孔領域が存在するため輝度値が0の画素数が多い。これに対して眼を閉じた状態では、瞳孔領域が隠れてしまうため、輝度値が0の画素数は少なくなる。このことを利用して眼瞑り度の算出を行う図6参照。図6に示す目瞑り度は、輝度値が0の画素数を眼瞑り度に変換する関数例えば、8ビット0-255階調を用いて算出したものである。この場合、眼瞑り度が255に近いほど眼を閉じていることになり、眼瞑り度が0に近いほど眼を開いていることになる。なお、上述した閾値には、画像等に応じた任意の値を設ければよい。眼瞑り度が255となる時の画素数Th1は、例えば、大量の眼を閉じた画像から輝度値0の画素数の平均値を算出することにより決められる。また、眼瞑り度が0となる時の画素数Th2は、例えば、大量の眼を開いた画像から輝度値0の画素数の平均値を算出することにより決められる。なお、眼瞑り度が255となる時の画素数Th1、眼瞑り度が0となる時の画素数Th2は、これ以外の方法により決めるようにしてもよい。寝顔認識部1004は、顔検出部1001により検出された顔が寝顔であるかどうかを認識し、寝顔認識結果を出力する。ここで、寝顔認識部1004は、図3に示すように、目開き判定部1400と、目開きフラグ制御部1401と、寝顔判定部1402とを具備して構成される。目開き判定部1400は、目瞑り評価値算出部1003による目瞑り評価値算出結果に基づき目が開いているかどうかを判定する。具体的には、目瞑り評価値算出部1003により算出された目瞑り評価値が、目開き判定用閾値Th_eyeOpen以下となった場合、目開きと判定する。目開きフラグ制御部1401は、目開き判定部1400による目開き判定結果と、不図示の同一顔追跡部の同一顔追跡結果に基づき、目開きフラグの制御を行う。具体的には、目開き判定部1400によって目開きと判定された場合、目開きフラグをTRUEとする。また、不図示の同一顔追跡部によって、同一の顔の追跡が途絶えた場合、目開きフラグをFALSEとする。同一顔追跡部による同一顔追跡は、種々の公知の方法を使用すればよい。例えば、連続フレーム間で検出された顔のサイズと座標の変動を監視し、変動が所定値以下の場合、同一の顔の追跡に成功したと判定し、変動が所定値以上又は顔が検出されなかった場合、同一の顔の追跡に失敗したと判定する方法を使用する。寝顔判定部1402は、目開きフラグ制御部1401によって制御された目開きフラグと、目瞑り評価値算出部1003による目瞑り評価値算出結果に基づき、顔検出部1001により検出された顔が寝顔であるかどうかを判定する。具体的には、目瞑り評価値算出部1003による目瞑り評価値算出結果の最新の履歴を最大N回分保持し、各回の目瞑り評価値が、目瞑り判定用閾値Th_eyeCloseを上回るかどうかを判定し、上回った回をカウントする。これを目瞑りカウントEyeCloseCountとする。EyeCloseCountが、寝顔判定用カウント閾値Th_SleepCount回以上あり、かつ、目開きフラグ制御部1401によって制御された目開きフラグがFALSEで有った場合、顔検出部1001により検出された顔が寝顔であると判定する。また、目瞑り評価値算出結果の履歴は、上述の目開きフラグ制御部1401における同一顔追跡部で同一顔の追跡に失敗した場合、消去される。<寝顔認識処理フロー>次に、図7を用いて、図2に示す寝顔認識装置10における寝顔認識処理の流れについて説明する。ステップS100画像入力部1000において、画像入力が行われる。ステップS101顔検出部1001において、ステップS100で入力された画像から上述した所定の顔検出アルゴリズムを用いた顔検出が行なわれる。ステップS102ステップS101で人物の顔が検出されなかった場合には、ステップS106へ進み、処理の終了または次の画像入力が行われることになるが、人物の顔が検出された場合には、ステップS103へ進む。ステップS103画像正規化部1100において、ステップS102で検出された人物の顔の画像を、上述した方法で正規化する。ステップS104目瞑り評価値算出部1003において、ステップS103で正規化された人物の顔の画像で、目の瞑り度合いの評価値を算出する。ステップS105寝顔認識部1004において、顔が寝顔であるかどうかを認識する。目開き判定部1400において、顔検出部1001により検出された顔が目開きかどうかが判定される。続いて、目開きフラグ制御部1401において、目開きフラグ制御が行われる。最後に、寝顔判定部1402において、上述の方法によって寝顔判定が行われる。ステップS106寝顔認識処理を終了する場合、そのままこの処理を終了するが、そうでない場合には、ステップS100へ進み、次の画像入力がなされる。<実施例>次に、本実施例の実施に好適な撮影シーンの一例においての、寝顔認識処理を説明する。図8は、覚醒して目を開いている人物Aと、睡眠状態の人物Bの居るシーンを連続して撮影した画像を時系列に並べたものである。フレーム1~フレーム7は、人物Aが撮影されている。フレーム1~フレーム2では、人物Aは正面を向き、目を開けている。フレーム3~フレーム7では、人物Aは下を向き、目を開けている。フレーム8では、画角が変更され、人物Aはフレームアウトし、画角内に居る人物はいなくなる。フレーム9~13では、人物Bが撮影されている。人物Bは睡眠状態のため、目は継続して閉じられている。図9は、このフレーム1~フレーム13が順次画像入力された場合における、寝顔認識処理結果を示している。時系列の順にこれを説明する。説明のため、上述の各種閾値について、目開き判定用閾値Th_eyeOpen=20、目瞑り評価値算出結果の最新の履歴の最大保存回数N=10、目瞑り判定用閾値Th_eyeClose=180、寝顔判定用カウント閾値Th_SleepCount=5とする。まず、ステップS100~ステップS104において、フレーム1が画像入力され、顔が検出され、正規化を経て目瞑り評価値が算出される。フレーム1では、人物は正面を向き、目を開いているので、目瞑り度は0と算出される。続いて、ステップS105において、顔が寝顔であるかどうかが認識される。ステップS105では、まずはじめに、目開き判定部1400において、目開き判定が行われる。ステップS104において算出された目瞑り評価値は0であるため、目開き判定用閾値Th_eyeOpen以下となり、目開きと判定される。そのため、これに続いて実行される、目開きフラグ制御部1401における目開きフラグ制御において、目開きフラグがTRUEとなる。そして、寝顔判定部1402において、寝顔判定処理が実行される。ステップS104において算出された目瞑り評価値は0であるため、目瞑り判定用閾値Th_eyeClose以下となり、またこの時点で履歴は存在しないため、EyeCloseCount=0となる。すなわち、寝顔と認識されない。そして、ステップS106にて、寝顔認識処理終了が選択されないので、ステップS100へ進み、次の画像であるフレーム2が入力され、処理される。フレーム2も、1と同様の画像のため、フレーム1と同じ目瞑り評価値算出結果となる。その為、この時点で、依然としてEyeCloseCount=0で、目開きフラグ=TRUEのため、寝顔と認識されていない。続いて、フレーム3~7の処理に至る。フレーム3は、下向き顔のため、ステップS104において、目瞑り評価値が200と算出される。そのため、目瞑り判定用閾値Th_eyeCloseを上回り、EyeCloseCount=1となる。同様に、フレーム4~7においても、目瞑り評価値が200と算出されつづけ、フレーム7においてEyeCloseCountが5に達し、寝顔判定用カウント閾値Th_SleepCount以上という条件を満たしてしまう。しかし、目開きフラグがTRUEのため、寝顔と判定する条件は満たされず、寝顔でないと認識される。次に、フレーム8の処理に至る。フレーム8では、人物Aはフレームアウトしてしまうため、顔が検出されない。よって、ステップS105の目開きフラグ制御における同一顔追跡において、同一顔の追跡に失敗したと判定され、目開きフラグがFALSEとなる。また、上述の通り、目瞑り評価値算出結果の履歴も消去される。このため、EyeCloseCountは0となる。次に、フレーム9~13の処理に至る。フレーム9では、人物Bは目を瞑っているため、ステップS104において、目瞑り評価値が255と算出される。そのため、目瞑り判定用閾値Th_eyeCloseを上回り、EyeCloseCount=1となる。同様に、フレーム10~13においても、目瞑り評価値が255と算出されつづけ、フレーム13においてEyeCloseCountが5に達し、寝顔判定用カウント閾値Th_SleepCount以上という条件を満たす。同時に、目開き判定フラグはFALSEのままであるため、ステップS105において、寝顔と認識される。以上説明した通り、人物の目が開いていると判定する目開き判定手段を有し、目開き判定された場合、同一顔追跡条件を満している間は、同一の人物を寝顔と認識されないように制御することによって、顔の向きが変化した場合でも寝顔の誤認識を防止し、適切に寝顔を認識することが可能となる。以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。また、上述の実施形態の一部を適宜組み合わせてもよい。例えば、前記同一顔追跡部の同一顔追跡手段について、実施例として、連続フレーム間で検出された顔のサイズと座標の変動を監視し、変動が所定値以下の場合、同一の顔の追跡に成功したと判定し、変動が所定値以上又は顔が検出されなかった場合、同一の顔の追跡に失敗したと判定する方法を上げた。しかし、前記変動を監視する対象は、一回前の顔検出結果としても良いし、所定フレーム周期毎に実行するとしても良い。これによって、変動監視の実行回数が減少し、システム負荷を減少させることが出来る。また、前記同一顔追跡手段について、顔特徴により個人を識別する顔識別手段を使用し、同一人物の顔が識別され続けている間、前記同一人物の顔の追跡が成功したと判定するとしてもよい。また、上述の実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、記録媒体から直接、或いは有線/無線通信を用いてプログラムを実行可能なコンピュータを有するシステム又は装置に供給し、そのプログラムを実行する場合も本発明に含む。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給、インストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明に含まれる。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、OSに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、光/光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリでもよい。また、プログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバに本発明を形成するコンピュータプログラムを記憶し、接続のあったクライアントコンピュータはがコンピュータプログラムをダウンロードしてプログラムするような方法も考えられる。