JP6048844B2 - 眼球回旋測定装置、眼球回旋測定方法、及び、眼球回旋測定プログラム - Google Patents
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Description
まず、本発明の第1の実施形態に係る眼球回旋測定装置、眼球回旋測定方法、及び、眼球回旋測定プログラムについて説明する。
図1は、第1の実施形態に係る眼球回旋測定装置1のハードウェア構成図である。眼球回旋測定装置1は、例えば、CPU(Central Processing Unit)10と、ドライブ装置12と、補助記憶装置16と、メモリ装置18と、インターフェース装置20と、入力装置22と、ディスプレイ装置24と、画像入力インターフェース26とを備える。これらの構成要素は、バスやシリアル回線等を介して互いに接続される。
図2は、本実施形態の眼球回旋測定装置1の機能構成図である。眼球回旋測定装置1は、CPU10がプログラムを実行することにより機能する機能ブロックとして、基準情報取得部40と、虹彩パターン認識処理部42(第2の角度算出部)と、血管位置認識部44と、角度算出部46(第1の角度算出部)と、を備える。また、これらの各機能ブロックは、例えばメモリ装置18や補助記憶装置16に対して各種情報(データ)を入出力する。そして、メモリ装置18や補助記憶装置16は、各機能ブロックから出力された各種情報を格納する。
(1)眼球回旋測定手法の概要
次に、図2に示す各機能ブロックで行われる各種処理を説明しながら、本実施形態における眼球回旋測定手法の内容を具体的に説明するが、最初に、本実施形態における眼球回旋測定手法の概要を説明する。
本実施形態の眼球回旋測定手法において、基準情報取得部40は、眼球回旋の実計測時より前に行われ、眼球回旋の測定に必要な各種基準情報を取得する。なお、基準情報取得部40により行われる各種基準情報の取得処理は、眼球回旋の実計測時(例えば実際に被験体の健康状態を計測するとき)の処理と異なる。
虹彩パターン認識処理部42は、眼球回旋の実計測時にカメラ30により撮影された、基準情報取得時の被験体と同一の被験体の眼球画像において認識される虹彩の濃淡パターンに基づき、ある程度の精度で眼球回旋角度θ1(以下、第1眼球回旋角度θ1という)を算出する。以下、この虹彩パターン認識処理部42の処理内容をより詳細に説明する。
血管位置認識部44は、白目領域103における血管104の位置を認識し、該認識した血管104の位置に関する情報を、例えばメモリ装置18や補助記憶装置16に出力する。白目領域103は、図3に示すように、眼球画像100において、虹彩パターン認識処理部42により認識された虹彩領域102よりも外側の領域である。なお、この際、血管位置認識部44で認識(特定)する血管104は、基準情報取得時に基準情報取得部40により選択された所定の血管に対応する血管(以下、対応血管ともいう)である。
角度算出部46は、基準状態において選択された所定の血管の対象端点Otgt0の位置情報と、眼球回旋の実計測時に特定(認識)された対応血管(所定の血管に対応する血管)の対象端点Otgtの位置情報とに基づいて、眼球回旋角度θを算出する。具体的には、眼球回旋角度θは、次のように求められる。
次に、本実施形態の眼球回旋測定装置1により眼球回旋測定を行う際の具体的な処理手順を、図11を参照しながら説明する。図11は、本実施形態の眼球回旋測定装置1によって実行される眼球回旋測定手法の処理手順を示すフローチャートである。
一般に、目の中には、例えば、まつ毛、塵埃、化粧品の微粉等の物質などが入りやすく、これらの物質が虹彩領域の外縁近傍に存在すると、これらの物質は、本発明において、眼球回旋の測定精度を劣化させるノイズ源になる可能性がある。それゆえ、本発明において、眼球回旋運動をより正しく測定するためには、測定時に、虹彩領域の外縁(輪郭)付近に存在する複数の結膜血管の端点(以下、略して血管端ともいう)から、例えばまつ毛などの物質(ノイズ)で遮蔽されていない血管端を自動的に選択(特定)することが好ましい。第2の実施形態では、このような処理が可能な眼球回旋測定装置、及び、眼球回旋測定手法の一例を説明する。
(1)眼球回旋測定手法の概要
図2に示す各機能ブロックで行われる各種処理を説明しながら、本実施形態における眼球回旋測定手法を具体的に説明するが、その前に、本実施形態における眼球回旋測定手法の概要を説明する。
基準情報取得時には、まず、上記第1の実施形態と同様に、2種類の照明(赤外線LED32及び青色LED34)を用いて眼球を撮影する。この際、瞳孔及び虹彩の領域に赤外線を照射し、血管の周辺(白目領域)に青色光を照射する。
本実施形態における虹彩パターン認識処理部42の処理内容は、上記第1の実施形態と同様である。具体的には、虹彩パターン認識処理部42は、上記第1の実施形態と同様にして、眼球回旋の実計測時に取得された眼球画像において認識される虹彩の濃淡パターンの差分ベクトルデータ、及び、基準状態における虹彩の濃淡パターンの差分ベクトルデータに基づき、第1眼球回旋角度θ1(本実施形態では「θ_iris」と表記する)を算出する。
上記第1の実施形態では、眼球回旋の実計測時に取得された眼球画像において認識された複数の血管端から、第1眼球回旋角度θ_iris(基準眼球回旋角度)を用いて求められた血管端の基準端点(Oref)に最も近い端点を、眼球回旋測定用の血管端(対応血管の対象端点Otgt)として特定(選択)する手法を説明した。しかしながら、本実施形態では、実計測時の眼球画像において、上記第1の実施形態とは異なる手法を用いて、眼球回旋測定用の血管端を特定(選択)する。
本実施形態では、血管位置認識部44により選択された類似度R_znccが最大となる血管端(眼球回旋測定用の血管端)の回転角度座標θpが、初期位置θ_tempから実計測時の回転角度座標θ_outに変化した際の回転角度座標の変化量を眼球回旋角度θとする。それゆえ、角度算出部46は、回旋角度計測用の血管端における実計測時の回転角度座標θ_out(所定の血管の位置に関する第1の情報)から初期位置θ_temp(所定の血管の位置に関する第2の情報)を減算して、眼球回旋角度θ(=θ_out−θ_temp)を算出する。
次に、本実施形態の眼球回旋測定装置1により眼球回旋測定を行う際の具体的な処理手順を、図19を参照しながら説明する。図19は、本実施形態の眼球回旋測定装置1によって実行される眼球回旋測定手法の処理手順を示すフローチャートである。なお、図19に示す本実施形態のフローチャートにおいて、図11に示す上記第1の実施形態のフローチャートと同様の処理(ステップ)には、同じ符号を付して示す。
ここで、上述した本実施形態の眼球回旋測定技術により得られる各種効果を、実際に行った評価実験の結果に基づいてより具体的に説明する。この評価実験では、3名の被験者において、瞳孔径の変化と眼球回旋運動とが同時に発生している状態で眼球回旋角度θを算出し、その平均誤差及び標準偏差を計測した。
本発明に係る眼球回旋測定装置、眼球回旋測定手法、及び、眼球回旋測定プログラムは、上記各種実施形態で説明した例に限定されない。特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の変形例も本発明に含まれる。例えば、次のような各種変形例及び応用例も本発明に含まれる。
上記第2の実施形態では、虹彩画像の濃淡パターンに基づく従来の眼球回旋測定手法を用いて第1眼球回旋角度θ_irisを算出し、そして、第1眼球回旋角度θ_irisを用いて、眼球回旋測定用の血管端を特定するためのマッチングエリアの範囲を絞り込む例(図18参照)を説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、第1眼球回旋角度θ_irisを算出せずに、基準情報取得時に検出された血管端の位置情報から、直接、該血管端を含むマッチングエリアを設定してもよい。この場合、上記第2の実施形態で設定したマッチングエリア62より広いサイズのマッチングエリアを設定する必要がある。そのようなマッチングエリアの設定手法の一例を図21に示す。
上記第1の実施形態では、眼球回旋の実計測時に取得された眼球画像において認識された複数の血管から対応血管(基準状態の眼球画像において選択された所定の血管に対応する血管)を特定する際、第1眼球回旋角度θ1を用いて求められた血管端の基準端点(Oref)に最も近い対象端点を有する血管を対応血管として選択したが、本発明はこれに限定されない。上記第1の実施形態に、上記第2の実施形態で説明したテンプレートマッチング処理を適用して、眼球回旋の実計測時に取得された眼球画像において対応血管を特定してもよい。
上記各種実施形態及び各種変形例では、血管端(結膜血管の瞳孔側の端点)を検出する領域を、虹彩領域の外側(虹彩領域の外縁を含む)に設定する例を説明したが、本発明はこれに限定されない。血管端の検出領域は、虹彩領域の外縁近傍であれば、任意の領域に設定することができる。例えば、検出領域の一部が虹彩領域の外縁より内側(瞳孔側)の領域を含むように検出領域を設定してもよい。
上述した本発明の技術は、眼球回旋の測定技術だけでなく、例えば視線検出等の眼球運動全般の測定技術にも適用可能であり、同様の効果が得られる。
Claims (8)
- 基準状態にある被験者の眼球画像中の瞳孔輪郭に対して楕円フィッティング処理を施し、該瞳孔輪郭の楕円パラメータを取得する基準情報取得部と、
前記被験者の眼球画像において、白目領域における血管の位置を認識して、該血管の位置に関する情報を取得する血管位置認識部と、
眼球回旋の実計測時に前記血管位置認識部により取得された所定の血管の位置に関する第1の情報と、前記基準状態における前記所定の血管の位置に関する第2の情報と、前記基準情報取得部により取得された前記瞳孔輪郭の楕円パラメータとに基づいて、眼球回旋角度を算出する第1の角度算出部と、
を備える眼球回旋測定装置。 - 基準状態にある被験者の眼球画像中の瞳孔輪郭に対して楕円フィッティング処理を施し、該瞳孔輪郭の楕円パラメータを取得することと、
眼球回旋の実計測時に取得された前記被験者の眼球画像において、白目領域における所定の血管の位置を認識して、該所定の血管の位置に関する第1の情報を取得することと、
前記第1の情報と、基準状態における前記所定の血管の位置に関する第2の情報と、前記瞳孔輪郭の楕円パラメータとに基づいて、眼球回旋角度を算出することと、
を含む眼球回旋測定方法。 - 基準状態にある被験者の眼球画像中の瞳孔輪郭に対して楕円フィッティング処理を施し、該瞳孔輪郭の楕円パラメータを取得する処理と、
眼球回旋の実計測時に取得された前記被験者の眼球画像において、白目領域における所定の血管の位置を認識して、該所定の血管の位置に関する第1の情報を取得する処理と、
前記第1の情報と、基準状態における前記所定の血管の位置に関する第2の情報と、前記瞳孔輪郭の楕円パラメータとに基づいて、眼球回旋角度を算出する処理と、を情報処理装置に実装して実行させる眼球回旋測定プログラム。 - 前記血管位置認識部は、前記血管の位置に関する情報として、前記血管の端点の位置情報を取得する
請求項1に記載の眼球回旋測定装置。 - 前記血管位置認識部は、前記眼球画像における虹彩領域の外縁を認識し、前記血管の位置に関する情報として、前記血管の前記虹彩領域の外縁側の端点の位置情報を取得する
請求項1又は9に記載の眼球回旋測定装置。 - 前記眼球画像中の虹彩の濃淡パターンに基づき、基準眼球回旋角度を算出する第2の角度算出部を備え、
前記血管位置認識部は、前記第2の角度算出部により算出された基準眼球回旋角度と、基準状態における前記所定の血管の位置に関する前記第2の情報とに基づいて前記所定の血管の想定端点位置を決定し、眼球回旋の実計測時における眼球画像から認識される一つ以上の血管の端点のうち、前記想定端点位置に最も近い位置に存在する血管の端点の位置情報を、前記所定の血管の位置に関する前記第1の情報として取得する
請求項1、9及び10のいずれか一項に記載の眼球回旋測定装置。 - 前記血管位置認識部は、前記虹彩領域の外縁に沿って設けられた、前記白目領域を含む検出領域内に存在する一つ以上の血管の端点を検出し、検出した各血管の端点に対して当該端点を含むマッチングエリアを設定し、前記マッチングエリアの画像と、それに対応する血管の前記基準状態における所定サイズのテンプレート画像との類似度を計算し、該類似度が最大となる端点の位置情報を、前記所定の血管の位置に関する前記第1の情報として取得する
請求項10に記載の眼球回旋測定装置。 - 前記血管位置認識部は、検出した各血管の端点に対して当該端点を中心とする所定の領域をマッチングエリアとして設定する
請求項12に記載の眼球回旋測定装置。
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