JP2018101212A - 車載器および顔正面度算出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】顔画像Fが低解像度化された第1の画像データFsmallと、前記顔画像を左右反転された画像FLが低解像度化された第2の画像データFLsmallの類似性を顔正面度Dとして算出する。顔が正面を向き、視線の向きが正面である状態で、3次元眼球モデルにおける眼球中心位置の校正を自動的に実施する。低解像度化された画像を処理することにより、計算処理量が低減される。更に顔の向きと無関係な黒子などの個人の身体的な特徴の影響が抑制されるため、顔正面度Dを高精度で算出できる。
【選択図】図5
Description
(1) 顔を含むように撮影された顔画像から、前記顔が正面を向いている度合を表す顔正面度を算出するデータ処理部を備える車載器であって、
前記データ処理部は、前記顔画像が低解像度化された第1の画像データと、前記顔画像を左右反転された画像が低解像度化された第2の画像データを対比することによって前記顔正面度を算出することを特徴とする。
(2) 前記データ処理部は、
前記顔正面度が条件を満たす場合、前記顔画像に含まれる眼球がモデル化された3次元眼球モデルにおける中心が位置する眼球中心座標を算出する、
ことを特徴とする上記(1)に記載の車載器。
(3) 前記データ処理部は、
前記顔正面度が条件を満たすか否かを判定し、
前記顔画像に含まれる黒目位置に基づく視線が正面を向いているか否かを判定し、
顔及び視線が正面を向いていると判定した場合に、前記3次元眼球モデルにおける前記眼球中心座標を算出する
ことを特徴とする上記(2)に記載の車載器。
(4) 前記データ処理部は、
総画素数が共通の前記第1の画像データと、前記第2の画像データとを同じ位置の画素毎に比較し、前記第1の画像データにおける画素の輝度と、前記第2の画像データにおける画素の輝度との差分を集計して前記顔正面度を算出する、
ことを特徴とする上記(1)乃至(3)のいずれかに記載の車載器。
上記(2)の構成の車載器によれば、前記顔正面度に基づき、計算誤差が少ない条件でのみ、前記眼球中心座標を算出することができる。すなわち、監視対象の人物の顔が正面を向いている状況であれば、大きな計算誤差を生じることなく、しかも単純な計算処理だけで前記眼球中心座標を算出できる。
上記(3)の構成の車載器によれば、監視対象の人物の顔が正面を向き、且つ顔の中の視線が正面を向いている状況でのみ、前記眼球中心座標を算出することができる。これにより、計算誤差の発生を減らすことができ、計算処理も単純化できる。
上記(4)の構成の車載器によれば、比較的単純な計算処理によって前記顔正面度を正確に算出できる。
(5) 顔を含むように撮影された顔画像から、前記顔が正面を向いている度合を表す顔正面度を算出する顔正面度算出方法であって、
前記顔画像が低解像度化された第1の画像データと、前記顔画像を左右反転された画像が低解像度化された第2の画像データを対比することによって前記顔正面度を算出することを特徴とする。
本発明の実施形態における車載器の配置状態の具体例を図1に示す。
図1に示した例では、車両の車室内10にカメラ12および処理部13が設置されている。具体的には、運転席に着座している人物11、すなわち運転者の目の領域11aを含む顔などをカメラ12で撮影できるように、運転席前方のメータユニット内、あるいはコラムカバーの箇所にカメラ12が設置されている。
3次元眼球モデルを利用して、顔画像に基づき視線検出する場合の処理手順の概要を図2に示す。すなわち、車載器のコンピュータが所定のプログラムを実行することにより、図2に示した視線検出アルゴリズムに従った動作が順次に行われる。
「P.viola and M.J.Jones,"Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features," IEEE CVPR(2001).」
二次元の入力画像と3次元眼球モデルとの関係の例を図3に示す。
図3に示した3次元眼球モデル30において、この眼球は眼球中心31と、半径Rとで表される球体である。黒目(虹彩)32は、3次元眼球モデル30の眼球表面上に張り付いた半径Diの円盤状の領域であるとみなしている。黒目(虹彩)32の中心32aは瞳孔の中央部に相当する。なお、眼球の半径Rおよび黒目の半径Diの各寸法は、人体の寸法データおよびカメラ12の撮影系の各種パラメータに基づいて決めることができる。
Y=R×sin(pitch) ・・・(2)
X:二次元画像平面上での眼球中心31からのx方向の距離
Y:二次元画像平面上での眼球中心31からのy方向の距離
<処理の概要>
3次元眼球モデル30における眼球中心31の位置を自動的に校正するための処理手順の概要を図4に示す。例えば、処理部13内部のコンピュータが、図2に示したステップS14として図4に示した処理を実行することにより、眼球中心31の位置が自動的に校正される。これにより、眼球中心31の位置精度が向上するので、視線検出精度も上がる。校正のために運転者等のユーザが特別な操作を行う必要もない。
「顔正面度」は、入力画像上において「顔が正面を向いている度合」を表す。「顔正面度」を計算するための具体的な処理手順を図5に示す。この処理手順を図4に示したステップS101で実行する。また、顔正面度を算出する際の処理前後の顔画像の状態変化を図6に示す。図5に示した「顔正面度計算」について以下に説明する。
N:x方向の解像度を表す画素数
M:y方向の解像度を表す画素数
Fsmall(i,j):縮小画像データFsmallにおける座標(i,j)の画素の輝度値
FLsmall(i,j):縮小画像データFLsmallにおける座標(i,j)の画素の輝度値
α:顔正面度を判定するための閾値
(2)顔の向きとは無関係な画像上の左右の局所的な差異の影響を排除することが容易になる。例えば、個人の身体的な特徴である黒子の有無やその位置は、顔の向きとは無関係であるが、画像上の左右の差異として検出され、顔正面度Dの値に影響を及ぼす。しかし、解像度が低い縮小画像データFsmall、FLsmallを利用する場合には、小さい黒子の影響は無視されることになり、顔正面度Dの値に影響しなくなる。
顔画像における顔の中心線と左右の黒目位置との関係の具体例を図7に示す。
視線正面度FDは、入力画像に映っている人物11の視線の方向が正面を向いている度合、つまり、左右それぞれの目に3次元眼球モデル30を適用して得られた回転角度より計算される視線方向θ(yaw,pitch)が0度である度合を表す。
irisR.x:右側の黒目の中心位置のx座標
irisL.x:左側の黒目の中心位置のx座標
facecen.x:顔の中心のx座標
β:視線の向きが正面か否かを識別するための閾値
図4に示したステップS105で最新の眼球中心位置を算出するための処理について以下に説明する。
3次元眼球モデルの眼球中心、黒目中心、視角の水平面(又はx,z軸と平行な面)内における位置関係の例を図8に示す。また、x軸方向の顔の中心と画像の中心とが等しい場合の中心線と左右の黒目中心との位置関係の例を図9に示す。また、x軸方向の顔の中心と画像の中心とが等しい場合の視角、距離、左右の黒目中心の水平面内における位置関係の例を図10に示す。
例えば、図8に示した状態においては、次の第(5)式の関係が成立する。
Xeyer:右側の眼球中心のx座標
irisR.x:右側の黒目中心のx座標
Ro:眼球の半径(例えば定数)
θRyaw:右側の目の視線角度(yaw方向)
tanθRyaw=(irisR.x−Icenter.x)/Df ・・・(6)
Df:カメラと顔の間の距離
Yeyer=irisR.y−Ro・sinθRpitch ・・・(7)
Yeyer:右側の眼球中心のy座標
irisR.y:右側の黒目中心のy座標
Ro:眼球の半径(例えば定数)
θRpitch:右側の目の視線角度(pitch方向)
Icenter.y:画像の中心のy座標
Df:カメラと顔の間の距離
顔の中心と画像の中心とが同一でない場合の中心線と左右の黒目中心との位置関係の例を図11に示す。また、顔の中心と画像の中心とが同一でない場合の視角、距離、左右の黒目中心の水平面(x,z軸と平行な面)内における位置関係の例を図12に示す。
Xeyel=irisL.x−Ro・sinθLyaw ・・・(9)
Xeyel:左側の眼球中心のx座標
irisL.x:左側の黒目中心のx座標
Ro:眼球の半径(例えば定数)
θLyaw:左側の目の視線角度(yaw方向)
tanθLyaw=(irisL.x−Icenter.x)/Df ・・・(10)
Df:カメラと顔の間の距離
Yeyel:左側の眼球中心のy座標
irisL.y:左側の黒目中心のy座標
Ro:眼球の半径(例えば定数)
θLpitch:左側の目の視線角度(pitch方向)
tanθLpitch=(irisL.y−Icenter.y)/Df・・(12)
Icenter.y:画像の中心のy座標
Df:カメラと顔の間の距離
3次元眼球モデル30における眼球中心31の位置座標に誤差がある場合であっても、上述の計算により得られる最新の眼球中心位置を用いて補正することで誤差が小さくなるように校正することができる。補正値は例えば以下に示す式により算出できる。
dYeye=Yeye−Yeyemodel ・・・(14)
dXeye:x座標の補正値(右又は左)
dYeye:y座標の補正値(右又は左)
Xeye:算出した最新の眼球中心位置のx座標(右又は左)
Yeye:算出した最新の眼球中心位置のy座標(右又は左)
Xeyemodel:3次元眼球モデルにおける補正前の眼球中心x座標(右又は左)
Yeyemodel:3次元眼球モデルにおける補正前の眼球中心y座標(右又は左)
眼球中心位置の補正値dXeyeと3次元眼球モデルおよび入力画像との関係の例を図13に示す。
眼球中心位置の補正値を車載器の動作に反映するための処理の具体例を図14に示す。
図4に示した処理を車載器に適用する場合には、人物11が正面を向き、且つ視線も正面に向いた状態が検出される毎に、ステップS105が繰り返し実行される。したがって、車載器に電源が投入されてから動作が終了するまでの間に、新たな補正値を用いて眼球中心位置の更新を繰り返すことができる。
上述の車載器においては、図5に示した処理に相当する顔正面度算出方法を適用することにより、人物11の顔が正面を向いている度合を単純な計算処理で正確に検出できる。更に、入力画像に比べて解像度を下げた縮小画像データFsmall、FLsmallを利用するので、計算の処理量を削減できる。また、黒子のような個人の身体的な特徴の影響による計算誤差を低減できる。
[1] 顔を含むように撮影された顔画像から、前記顔が正面を向いている度合を表す顔正面度を算出するデータ処理部を備える車載器であって、
前記データ処理部(処理部13)は、前記顔画像が低解像度化された第1の画像データ(Fsmall)と、前記顔画像を左右反転された画像が低解像度化された第2の画像データ(FLsmall)を対比することによって前記顔正面度(D)を算出する(S31〜S35)、
ことを特徴とする車載器。
[2] 前記データ処理部は、
前記顔正面度が条件を満たす場合、前記顔画像に含まれる眼球がモデル化された3次元眼球モデル(30)における中心が位置する眼球中心座標(眼球中心31)を算出する(S105)、
ことを特徴とする上記[1]に記載の車載器。
[3] 前記データ処理部は、
前記顔正面度が条件を満たすか否かを判定し(S102)、
前記顔画像に含まれる黒目位置に基づく視線が正面を向いているか否かを判定し(S104)、
顔及び視線が正面を向いていると判定した場合に、前記3次元眼球モデルにおける前記眼球中心座標を算出する(S105)
ことを特徴とする上記[2]に記載の車載器。
[4] 前記データ処理部は、
総画素数が共通の前記第1の画像データと、前記第2の画像データとを同じ位置の画素毎に比較し、前記第1の画像データにおける画素の輝度と、前記第2の画像データにおける画素の輝度との差分を集計して前記顔正面度を算出する(第(3)式参照)、
ことを特徴とする上記[1]乃至[3]のいずれかに記載の車載器。
[5] 顔を含むように撮影された顔画像から、前記顔が正面を向いている度合を表す顔正面度を算出する顔正面度算出方法であって、
前記顔画像が低解像度化された第1の画像データ(Fsmall)と、前記顔画像を左右反転された画像が低解像度化された第2の画像データ(FLsmall)を対比することによって前記顔正面度(D)を算出する、
ことを特徴とする顔正面度算出方法。
11 人物
11a 目の領域
11b 視線
12 カメラ
13 処理部
30 3次元眼球モデル
31 眼球中心
32 黒目(虹彩)
32a 黒目中心(瞳孔)
35 目の領域の二次元画像
F 画像データ
FL 左右反転画像データ
Fsmall,FLsmall 縮小画像データ
α,β 閾値
Claims (5)
- 顔を含むように撮影された顔画像から、前記顔が正面を向いている度合を表す顔正面度を算出するデータ処理部を備える車載器であって、
前記データ処理部は、前記顔画像が低解像度化された第1の画像データと、前記顔画像を左右反転された画像が低解像度化された第2の画像データを対比することによって前記顔正面度を算出する、
ことを特徴とする車載器。 - 前記データ処理部は、
前記顔正面度が条件を満たす場合、前記顔画像に含まれる眼球がモデル化された3次元眼球モデルにおける中心が位置する眼球中心座標を算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の車載器。 - 前記データ処理部は、
前記顔正面度が条件を満たすか否かを判定し、
前記顔画像に含まれる黒目位置に基づく視線が正面を向いているか否かを判定し、
顔及び視線が正面を向いていると判定した場合に、前記3次元眼球モデルにおける前記眼球中心座標を算出する
ことを特徴とする請求項2に記載の車載器。 - 前記データ処理部は、
総画素数が共通の前記第1の画像データと、前記第2の画像データとを同じ位置の画素毎に比較し、前記第1の画像データにおける画素の輝度と、前記第2の画像データにおける画素の輝度との差分を集計して前記顔正面度を算出する、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の車載器。 - 顔を含むように撮影された顔画像から、前記顔が正面を向いている度合を表す顔正面度を算出する顔正面度算出方法であって、
前記顔画像が低解像度化された第1の画像データと、前記顔画像を左右反転された画像が低解像度化された第2の画像データを対比することによって前記顔正面度を算出する、
ことを特徴とする顔正面度算出方法。
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