運転者の顔画像を取得する顔画像取得手段と、前記顔画像から前記運転者の開眼量を算出する開眼量算出手段と、前記開眼量と、所定の基準開眼量分布との対比結果に応じて、前記運転者の開眼度を算出する開眼度算出手段と、を備える開閉眼検出装置であって、前記開眼量を順次記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記開眼量の群を、前記記憶手段に記憶された順に従って複数のグループに分け、各グループにおける開眼量の分布を算出し、その開眼量の分布の各グループ間におけるばらつきが、所定の範囲内に収まっていることを条件として、前記複数のグループに属する開眼量の分布を、前記基準開眼量分布として設定する基準開眼量分布設定手段と、を備えることを特徴とする開閉眼検出装置。前記基準開眼量分布設定手段により設定された前記基準開眼量分布と、その基準開眼量分布の設定後に算出された前記開眼量の分布との差が、所定値以上となったとき、前記基準開眼量分布設定手段により、前記基準開眼量分布を再設定することを特徴とする請求項1記載の開閉眼検出装置。前記基準開眼量分布設定手段は、前記各グループにおける開眼量の最頻値を算出し、その最頻値の各グループ間におけるばらつきが、所定の範囲内に収まっていることを条件として、前記複数のグループに属する開眼量の分布を、前記基準開眼量分布として設定することを特徴とする請求項1又は2記載の開閉眼検出装置。前記基準開眼量分布設定手段によって前記基準開眼量分布が設定されていない場合、前記開眼度算出手段は、前記記憶手段に記憶された開眼量の分布を、前記基準開眼量分布の代わりに使用することを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の開閉眼検出装置。前記開眼度算出手段は、前記基準開眼量分布における最頻値S1、及び前記最頻値S1を含むピークよりも小さい閾値S2に対する前記開眼量の相対的な大きさにより、前記運転者の開眼度を算出することを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の開閉眼検出装置。特許文献1記載の発明では、開閉眼検出基準値を学習するときの目の状態が、特異的な状態例えば、運転者が長時間継続的に閉眼している常態である場合、不適切な開閉眼検出基準値が設定され、結果として、眼の開度を正確に検出できなくなってしまう。本発明は以上の点に鑑みなされたものであり、上述した課題を解決できる開閉眼検出装置を提供することを目的とする。本発明の開閉眼検出装置は、運転者の顔画像を取得する顔画像取得手段と、顔画像から運転者の開眼量を算出する開眼量算出手段と、開眼量と所定の基準開眼量分布との対比結果に応じて、運転者の開眼度を算出する開眼度算出手段とを備える。よって、本発明の開閉眼検出装置は、運転者の開眼度を算出し、例えば、その算出結果に応じて、警報を発する等の処理を行うことができる。また、本発明の開閉眼検出装置は、開眼量を順次記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された開眼量の群を、記憶手段に記憶された順に従って複数のグループに分け、各グループにおける開眼量の分布を算出し、その開眼量の分布の各グループ間におけるばらつきが、所定の範囲内に収まっていることを条件として、複数のグループに属する開眼量の分布を、基準開眼量分布として設定する基準開眼量分布設定手段を備える。本発明の開閉眼検出装置は、基準開眼量分布を設定する条件を上記のように定めているため、不適切な基準開眼量分布を設定し、開眼度の算出が不正確になってしまうようなことがない。例えば、過去に記憶された開眼量の中に、運転者が長期間にわたって継続的に閉眼しているときの開眼量が含まれている場合、仮に、その開眼量の記憶に基づいて基準開眼量分布を算出すれば、不適切な基準開眼量分布が登録され、結果として開眼度の算出が不正確になってしまうが、本発明の開閉眼検出装置のように、開眼量の分布の各グループ間におけるばらつきが、所定の範囲内に収まっていることという条件を定めておけば、上記の事例の場合、各グループのうち、運転者が長期間にわたって継続的に閉眼しているときの開眼量を含むグループは、他のグループとは最頻値が大きく異なるので、上記の条件を満たさず、不適切な基準開眼量分布が設定されてしまうことがない。本発明の開閉眼検出装置は、基準開眼量分布設定手段により設定された基準開眼量分布と、その基準開眼量分布の設定後に算出された開眼量の分布との差が、所定値以上となったとき、基準開眼量分布設定手段により、基準開眼量分布を再設定することが好ましい。この場合、一旦、不適切な基準開眼量分布が設定された場合でも、その後、適切な基準開眼量分布に差し替えることが可能になる。例えば、各グループに記憶された開眼量が全て閉眼状態において記憶されたものであり、閉眼状態に対応する開眼量のみを含む不適切な基準開眼量分布が登録された場合を想定すると、基準開眼量分布の設定後に算出された開眼量の正常な分布の最頻値と、不適切な基準開眼量分布の最頻値との違いは大きいので、基準開眼量分布が設定され直すことになる。また、例えば、基準開眼量分布設定手段により設定された基準開眼量分布における最頻値よりも、その基準開眼量分布の設定後に算出された開眼量の分布の最頻値の方が大きく、且つ両者の差が所定値以上となったとき、基準開眼量分布設定手段により、基準開眼量分布を再設定するようにしてもよい。前記基準開眼量分布設定手段は、例えば、各グループにおける開眼量の最頻値を算出し、その最頻値の各グループ間におけるばらつきが、所定の範囲内に収まっていることを条件として、複数のグループに属する開眼量の分布を、基準開眼量分布として設定することができる。こうすることにより、基準開眼量分布の設定が容易となる。前記基準開眼量分布設定手段によって基準開眼量分布が設定されていない場合、開眼度算出手段は、記憶手段に記憶された開眼量の分布を、基準開眼量分布の代わりに使用することができる。この場合、例えば、開閉眼検出装置の動作開始直後等、基準開眼量分布が未だ設定されていないときでも、運転者の開眼度を算出することができる。前記開眼度算出手段は、例えば、基準開眼量分布における最頻値S1、及び最頻値S1を含むピークよりも小さい閾値S2に対する開眼量の相対的な大きさにより、運転者の開眼度を算出することができる。こうすることにより、開眼度の算出が容易になる。本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。1.開閉眼検出装置1の構成開閉眼検出装置1の構成を図1に基づいて説明する。図1は、開閉眼検出装置1の構成を表すブロック図である。開閉眼検出装置1は、撮像部顔画像取得手段3、顔部品検出部5、開眼量取得部開眼量算出手段7、開眼度算出部開眼度算出手段9、閉眼検知部開眼度算出手段11、及び警報部13を備え、開眼度算出部9は、学習部記憶手段、基準開眼量分布設定手段15、学習継続検出部基準開眼量分布設定手段17、算出部19、及び再学習判定部21を備える。開閉眼検出装置1は車載装置である。撮像部3は、車室内に取り付けられたカメラであり、運転者の顔を含む画像顔画像を取得する。開眼量取得部7、開眼度算出部9、及び閉眼検知部11は、コンピュータにより実現される手段であり、後述する処理を実行する。警報部13は、車室内に設置されたスピーカであり、警報音を発することができる。2.開閉眼検出装置1が実行する処理開閉眼検出装置1が実行する処理を図2~図8に基づいて説明する。図2は、開閉眼検出装置1が所定時間ごとに繰り返し実行する処理の全体を表すフローチャートであり、図3は、開眼量を表す説明図であり、図4は、警報処理を行う条件を表す説明図であり、図5は、開眼度算出処理を表すフローチャートであり、図6は、学習を完了できるか否かの判断方法を表す説明図であり、図7は、開眼量から開眼度を算出する方法を表す説明図であり、図8は、再学習すべき状態を表す説明図である。図2のステップ10では、撮像部3により、運転者の顔画像を取得する。ステップ20では、顔部品検出部5により、前記ステップ10で取得した顔画像において、周知の画像解析技術を用いて、運転者の眼の位置、及び上下の瞼の位置を検出する。ステップ30では、開眼量取得部7により、前記ステップ20で検出した眼の位置、及び上下の瞼の位置に基づき、開眼量を算出する。この開眼量は、図31、2に示すように、眼100における上下の瞼間距離101であってもよいし、上瞼103の湾曲度であってもよい。開眼量は、周知の画像解析技術例えば特開2007-151798号公報に記載された技術等により算出できる。ステップ40では、開眼度算出部9により、前記ステップ30で算出した開眼量から、開眼度を算出する。なお、ステップ40については後に詳述する。ステップ50では、閉眼検知部11により、図4に示すように、前記ステップ40で算出した開眼度と、閉眼閾値予め設定された定数とを対比する。ステップ60では、前記ステップ40で算出した開眼度が閉眼閾値以下となった状態閉眼が所定時間以上継続しているという条件が充足された場合、警報部13が警報音を発する。一方、上記条件が充足されない場合は、警報音を発しない。その後、本処理を終了する。次に、前記ステップ40の開眼度算出処理を説明する。図5のステップ110では、学習完了フラグがOFFであるか否かを判断する。学習完了フラグは、後述するステップ130において学習を完了できると判断された場合にONになる。また、学習を完了できると未だ判断されていない場合や、後述するステップ190において再学習すべきと判断された場合はOFFとなる。学習完了フラグがOFFの場合はステップ120に進み、ONの場合はステップ210に進む。ステップ120では、学習処理を行う。この学習処理とは、直近の前記ステップ30で算出した開眼量を、学習部15が備える記憶媒体図示略に記憶する。なお、この記憶媒体は、過去3N秒間Nは正の値をとる定数において算出された開眼量を順次記憶しており、このステップ120の学習処理は、既に記憶されている開眼量の他に、直近の前記ステップ30で算出した開眼量を追加して記憶する処理である。ステップ130では、学習継続判定部17により、学習を完了できるか否かを判断する。具体的には、以下のように行う。学習部15に記憶されている開眼量の群を、A~Cの3セットに分ける。Aセットは、3N秒前から2N秒前までの期間に記憶された開眼量のグループであり、Bセットは、2N秒前からN秒前までの期間に記憶された開眼量のグループであり、Cセットは、N秒前から現時点までの期間に記憶された開眼量のグループである。そして、図61に示すように、各セットにおいて、開眼量の分布を算出する。この分布は、横軸が開眼量であり、縦軸が頻度である。この分布は、通常、開眼状態を表す大きいピークと、閉眼状態を表す小さいピークとを有する。開眼量の最頻値は、大きいピークの中央に位置する。A~Cセットにおける最頻値のばらつきが、所定の範囲内に収まっているつまり、A~Cセットのうちで最大の最頻値と、最小の最頻値との差が所定値以下であるならば、学習を完了できると判断し、ばらつきが所定の範囲内に収まっていない場合は、学習を完了できないと判断する。また、A~Cセットのうちのいずれかのセットにおいて、開眼量の記憶数が所定の下限値に達していない場合も、学習を完了できないと判断する。学習を完了できると判断した場合はステップ140に進み、学習を完了できないと判断した場合はステップ160へ進む。ステップ140では、学習完了フラグをONにする。ステップ150では、学習結果を登録する。具体的には以下のように行う。A~Cセットに記憶されている全ての開眼量について、図62に示すように、1つの分布を算出する。この分布の横軸は開眼量であり、縦軸は頻度である。この分布を基準開眼量分布として登録する。ステップ160では、前記ステップ30で算出した開眼量から、開眼度を算出する。具体的には以下のように行う。A~Cセットに記憶されている全ての開眼量について、図71に示すように、1つの分布を算出する。図71における横軸は開眼量であり、縦軸は頻度である。なお、この開眼量分布は、基準開眼量分布が既に登録されている場合は、基準開眼量分布である。一方、基準開眼量分布が未だ登録されていない場合、上記の開眼量分布は、その時点でA~Cセットに記憶されている全ての開眼量の分布である。図71に示す開眼量分布において、最頻値をS1とし、最頻値S1よりもnσだけ小さい値を閾値S2とする。nは整数であり、閾値S2が後述する位置となるように適宜選択する。開眼量分布が正常なものであれば、最頻値S1は、開眼状態を表す大きいピークの中心に位置し、閾値S2は、開眼状態を表す大きいピークよりも、開眼量が小さい側に位置する。開眼度は、次のように定義される。最頻値S1における開眼度は100である。閾値S2における開眼度は0である。最頻値S1と閾値S2との間では、線形に又は非線形に補完して開眼度を定める。上記の定義に従い、前記ステップ30で算出した開眼量から、開眼度を算出する。ステップ170では、学習完了フラグがONであるか否かを判断する。学習完了フラグがONの場合はステップ180に進み、OFFの場合はステップ190に進む。ステップ180では監視処理を行う。この監視処理とは、基準開眼量分布が登録された後、所定期間内に記憶された開眼量の分布以下、監視分布とするを算出する処理である。ステップ190では、再学習すべきか否かを判断する。具体的には、以下のように行う。前記ステップ180で算出した監視分布の最頻値と、基準開眼量分布の最頻値とを対比し、もし、図8に示すように、監視分布の最頻値の方が、基準開眼量分布の最頻値よりも大きく、且つその差が所定値以上であるという条件が満たされれば、再学習すべきであると判断し、ステップ200に進む。一方、上記の条件が満たされなければ、再学習の必要はないと判断し、本処理を終了する。前記ステップ110において学習完了フラグがONと判断された場合はステップ210に進み、前記ステップ160と同様に開眼度を算出する。ただし、本ステップ160では、基準開眼量分布が登録済みであるので、開眼度の算出には基準開眼量分布を用いる。3.開閉眼検出装置1が奏する効果1開閉眼検出装置1は、運転者の開眼度を算出し、その開眼度に応じて警報を発することができる。その結果、車両の安全性が向上する。2開閉眼検出装置1は、開眼度の算出に用いる基準開眼量分布を学習により取得する前記ステップ120が、その学習の完了条件を前記ステップ130のように定めている。そのため、不適切な基準開眼量分布を登録し、開眼度の算出が不正確になってしまうようなことがない。例えば、過去に記憶された開眼量の中に、運転者が長期間にわたって継続的に閉眼しているときの開眼量が含まれている場合、その開眼量の記憶に基づいて基準開眼量分布を算出すれば、不適切な基準開眼量分布が登録され、結果として開眼度の算出が不正確になってしまうが、前記ステップ130のように完了条件を定めておけば、上記の事例の場合、A~Cセットのうち、運転者が長期間にわたって継続的に閉眼しているときの開眼量を含むセットは、他のセットとは最頻値が大きく異なるので、前記ステップ130でNOと判断され、不適切な基準開眼量分布が登録されてしまうことがない。3開閉眼検出装置1は、基準開眼量分布を登録した後、監視処理前記ステップ180、及び再学習すべきか否かの判断前記ステップ190を行い、再学習すべきと判断した場合は、基準開眼量分布を再設定する前記ステップ200、110、120。そのため、一旦、不適切な基準開眼量分布が登録された場合でも、その後、適切な基準開眼量分布に差し替えることが可能になる。例えば、A~Cセットに記憶された開眼量が全て閉眼状態において記憶されたものであり、図72に示すように、閉眼状態に対応する開眼量のみを含む不適切な基準開眼量分布が登録された場合を想定する。その後、監視処理前記ステップ180により、図71に示すような正常な開眼量の分布監視分布が得られると、図8に示すように、不適切な基準開眼量分布の最頻値よりも監視分布の最頻値の方が大きく、且つそれらの違いは大きいので、前記ステップ190においてYESと判断され、基準開眼量分布が設定され直すことになる。4開閉眼検出装置1は、基準開眼量分布が設定されていない場合でも、その時点で記憶されている開眼量の分布を用いて、開眼度を算出することができる。尚、本発明は前記実施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。