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JP5995217B2 - A method to detect an ellipse that approximates the pupil - Google Patents

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JP5995217B2 JP2012207362A JP2012207362A JP5995217B2 JP 5995217 B2 JP5995217 B2 JP 5995217B2 JP 2012207362 A JP2012207362 A JP 2012207362A JP 2012207362 A JP2012207362 A JP 2012207362A JP 5995217 B2 JP5995217 B2 JP 5995217B2
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Description

本発明は、瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法に関し、より詳細には、眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法に関する。   The present invention relates to a method for detecting an ellipse that approximates a pupil part, and more specifically, in an eye movement measurement system, an ellipse that approximates a pupil part is detected from an eyeball image captured by a camera using an image processing apparatus. Regarding the method.

従来、視線位置を計測することができる視線位置検出システムが知られており(例えば、特許文献1,2参照)、脳機能解明のために、無麻酔行動中のサルを実験動物に使う研究、人の視覚に関する心理学的研究、医療検査、マンマシンインターフェースへの応用研究などに用いられている。   Conventionally, a gaze position detection system that can measure a gaze position is known (for example, refer to Patent Documents 1 and 2), and for the purpose of elucidating brain function, research using monkeys in anesthesia behavior as experimental animals, It is used for psychological research related to human vision, medical examination, and applied research to man-machine interface.

図1に、従来の視線位置検出システムを示す。被験者1の頭部を固定することができる椅子2と、視覚刺激提示装置としてのディスプレイ3とが設置され、被験者の瞳孔を撮影できる位置にCCDカメラ4を配置する。CCDカメラ4から出力された画像信号(NTSC信号)は、ビデオ入力装置5によりデジタル画像信号に変換され、画像処理装置であるコンピュータ6に入力される。また、瞳孔を暗く撮影するために、赤外線LED7により照明を行う。このような構成により、無侵襲計測によって視線位置の計測を行うので、被験者に対する負担が少ない。視線位置に加え、心理実験などに用いられる瞳孔径の測定が可能である。瞳孔の撮影できる範囲ならば、任意の位置にカメラを設置することができるなどの特徴を有している。   FIG. 1 shows a conventional gaze position detection system. A chair 2 that can fix the head of the subject 1 and a display 3 as a visual stimulus presentation device are installed, and a CCD camera 4 is placed at a position where the pupil of the subject can be photographed. An image signal (NTSC signal) output from the CCD camera 4 is converted into a digital image signal by a video input device 5 and input to a computer 6 which is an image processing device. Further, in order to photograph the pupil darkly, illumination is performed by the infrared LED 7. With such a configuration, since the gaze position is measured by noninvasive measurement, the burden on the subject is small. In addition to the line-of-sight position, the pupil diameter used for psychological experiments can be measured. As long as the pupil can be imaged, the camera can be installed at an arbitrary position.

図2に示すように、CCDカメラ11により瞳孔を撮影すると、いくつかの前提条件のもと、視線位置を計測することができる(例えば、非特許文献1参照)。瞳孔12を空間に存在する厚みのない円盤と考える。この円盤(瞳孔12)は、ある点を中心に回転する球(眼球13)の一部を切り取った面(虹彩)に含まれ、かつその面の中心と、円盤の中心は一致する。円盤の中心座標を(Xc,Yc,Zc)とする。球の中心の座標(回転中心座標)を(Xo,Yo,Zo)とする。円盤の中心(Xc,Yc,Zc)から、球の中心(Xo,Yo,Zo)までの距離をR(回転半径)とする。xy平面は、CCDカメラ面に平行とする。ここで、設定されている座標系をカメラ座標系とする。円盤の法線ベクトル(Vx,Vy,Vz)は、(Xc−Xo,Yc−Yo,Zc−Zo)と表すことができる。これが、視線方向を表すベクトルとなる。   As shown in FIG. 2, when the pupil is photographed by the CCD camera 11, the line-of-sight position can be measured under several preconditions (for example, see Non-Patent Document 1). The pupil 12 is considered as a thin disk existing in the space. This disk (pupil 12) is included in a surface (iris) obtained by cutting a part of a sphere (eyeball 13) that rotates around a certain point, and the center of the surface coincides with the center of the disk. Let the center coordinates of the disk be (Xc, Yc, Zc). The coordinates (rotation center coordinates) of the center of the sphere are (Xo, Yo, Zo). The distance from the center of the disk (Xc, Yc, Zc) to the center of the sphere (Xo, Yo, Zo) is R (rotation radius). The xy plane is parallel to the CCD camera surface. Here, the set coordinate system is a camera coordinate system. The normal vector (Vx, Vy, Vz) of the disk can be expressed as (Xc-Xo, Yc-Yo, Zc-Zo). This is a vector representing the line-of-sight direction.

非特許文献1によれば、カメラ座標系における視線方向を求めるためには、眼球回転中心位置(Xo,Yo)、瞳孔中心位置(Xc,Yc)および瞳孔回転半径(R)が求められれば、視線方向を示す視線ベクトル(Vx,Vy,Vz)を求めることができる。   According to Non-Patent Document 1, in order to obtain the line-of-sight direction in the camera coordinate system, if the eyeball rotation center position (Xo, Yo), pupil center position (Xc, Yc), and pupil rotation radius (R) are obtained, A line-of-sight vector (Vx, Vy, Vz) indicating the line-of-sight direction can be obtained.

平面に投影された円盤は、xy平面において楕円になるので、この楕円の短軸の延長線上に平面に投影された回転中心が存在する。そこで、複数の瞳孔画像を撮影し、それぞれの瞳孔を楕円で近似し、楕円の短軸の延長線の交点を、最小自乗法を用いて求めた位置を眼球回転中心位置とする。また、眼球の回転により、楕円の短軸と長軸の比は、変化してゆく。この関係を、xy平面と視線ベクトルのなす角度θを用いて表すと、瞳孔回転半径が求められるので、複数の画像から求めた平均値を瞳孔回転半径とする。また、画像処理により、瞳孔を楕円で近似し、楕円の中心座標を瞳孔中心位置とする。   Since the disk projected on the plane becomes an ellipse on the xy plane, the center of rotation projected on the plane exists on the extension of the short axis of the ellipse. Therefore, a plurality of pupil images are photographed, each pupil is approximated by an ellipse, and the position obtained by using the method of least squares as the intersection of the ellipse's short axis is defined as the center of eyeball rotation. Further, the ratio of the minor axis to the major axis of the ellipse changes as the eyeball rotates. If this relationship is expressed by using the angle θ formed by the xy plane and the line-of-sight vector, the pupil rotation radius can be obtained. Therefore, the average value obtained from a plurality of images is set as the pupil rotation radius. Further, the pupil is approximated by an ellipse by image processing, and the center coordinates of the ellipse are set as the pupil center position.

このようにしてカメラ座標系で求めた視線ベクトルを、対象物座標系における視線ベクトルに変換することにより、被験者の視線位置を算出することができる。   In this way, the line-of-sight position of the subject can be calculated by converting the line-of-sight vector obtained in the camera coordinate system into the line-of-sight vector in the object coordinate system.

特許第3726122号公報Japanese Patent No. 3726122 特許第3834636号公報Japanese Patent No. 3834636

松田圭司、永見武司、山根茂、「視線位置計測システムの開発」、電子情報通信学会技術研究報告、Vol.100, No.47, TL2000-2, p9-p16, (2000)Junji Matsuda, Takeshi Nagami, Shigeru Yamane, "Development of Gaze Position Measurement System", IEICE Technical Report, Vol.100, No.47, TL2000-2, p9-p16, (2000)

従来の視線位置検出システムは、CCDカメラ4からNTSC信号を取り込んでいたので、以下のような問題があった。   The conventional line-of-sight position detection system fetches the NTSC signal from the CCD camera 4 and has the following problems.

1)従来のビデオ入力は、60Hzのインターレースなので、1つの画面の露光時間は、最大で16.7msであった。従って、700deg/secといった速い眼球運動では、露光中に11.69度も移動してしまい、結果として、ぶれた画像が記録されてしまう。従来、静止している眼球位置の計測はできても、眼球運動の計測は不可能であった。   1) Since the conventional video input is an interlace of 60 Hz, the exposure time of one screen was 16.7 ms at the maximum. Therefore, with a fast eye movement such as 700 deg / sec, it moves as much as 11.69 degrees during exposure, and as a result, a blurred image is recorded. Conventionally, even if the position of a stationary eyeball can be measured, it is impossible to measure the eye movement.

2)従来のビデオ入力は、インターレース方式のため、偶数画像と奇数画像の画素の位置のずれがあるため、すべての画像を扱う場合には、偶数画像と奇数画像のそれぞれにおいて、別の処理を行う必要があった。   2) Since the conventional video input is interlaced and there is a shift in the position of the pixels of the even and odd images, when all the images are handled, separate processing is performed for each of the even and odd images. There was a need to do.

3)従来の視線位置検出システムにおいては、ビデオ入力装置5によりA/D変換の際に縦横比が変わってしまうという問題があった。上述したように、画像処理において楕円の形状を扱うが、縦横比が変わってしまうと正確な視線検出ができないので、縦横比を補正する処理が必要であった。   3) The conventional gaze position detection system has a problem that the aspect ratio is changed by the video input device 5 during A / D conversion. As described above, an elliptical shape is handled in image processing. However, if the aspect ratio changes, accurate line-of-sight detection cannot be performed, and thus processing for correcting the aspect ratio is necessary.

そこで、本発明にかかる眼球運動計測システムにおいては、高速のデジタルカメラを用いて、プログレッシブ方式のデジタル画像信号を直接コンピュータに入力し、デジタル画像処理を行う。本発明の目的は、高速の画像処理を行う上で、視線位置検出の精度を向上させるために、高速のデジタルカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出精度を向上させることにある。   Therefore, in the eye movement measurement system according to the present invention, a progressive digital image signal is directly input to a computer using a high-speed digital camera to perform digital image processing. An object of the present invention is to improve the detection accuracy of an ellipse that approximates a pupil part from an eyeball image captured by a high-speed digital camera in order to improve the accuracy of eye-gaze position detection in performing high-speed image processing. It is in.

このような目的を達成するために、本発明の一実施態様は、眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法であって、前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、輝度信号として格納する第1ステップと、前記輝度信号から、処理を行う画像の全ての画素から輝度値ごとのピクセル数のヒストグラムを作成する第2ステップと、前記ヒストグラムの輝度値から閾値を設定するステップであって、前記処理を行う画像の1フレーム前の画像から検出された瞳孔を楕円で近似し、該楕円の式より算出された楕円の面積である基準ピクセル数を算出し、処理を行う画像の前記ヒストグラムに対して、輝度値0からピクセル数を累積してゆき、前記基準ピクセル数を超えたときの輝度値を閾値として設定する第3ステップと、前記閾値以下の輝度値を有する画素から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第4ステップとを備えることを特徴とする。   In order to achieve such an object, one embodiment of the present invention is a method for detecting an ellipse that approximates a pupil part from an eyeball image captured by a camera in an eye movement measurement system. A first step of inputting a digital image signal of an eyeball image captured by the camera and storing it as a luminance signal, and a histogram of the number of pixels for each luminance value from all the pixels of the image to be processed from the luminance signal. A second step of creating and a step of setting a threshold value from the luminance value of the histogram, wherein the pupil detected from the image one frame before the image to be processed is approximated by an ellipse and calculated from the equation of the ellipse Calculating the reference number of pixels which is the area of the ellipse, and accumulating the number of pixels from the luminance value 0 to the histogram of the image to be processed; A third step of setting a luminance value when the number of cels exceeds the threshold value as a threshold value, and a fourth step of extracting a pupil part from pixels having a luminance value equal to or lower than the threshold value and approximating the extracted pupil part with an ellipse. It is characterized by providing.

本発明の他の実施態様は、眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、原画像から縮小画像を作成して、二値化された縮小画像に変換する第1ステップと、前記二値化された縮小画像から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第2ステップと、前記第2ステップで近似された楕円を前記原画像に重ね合わせ、前記近似された楕円の縁の近傍を探査し、所定の閾値の近傍で画素の明るさの変化が最大の点を瞳孔の縁として座標を記録する第3ステップと、前記原画像の瞳孔の縁の座標を用いて楕円の式を算出する第4ステップとを備え、前記第3ステップは、処理を行う画像の1フレーム前の画像の楕円の式を用いて楕円の近傍を探査し、前記1フレーム前の画像において瞳孔部分を抽出できなかった場合にのみ前記第1および第2ステップで近似された楕円の式を用いることを特徴とする。 Another embodiment of the present invention relates to a method for detecting an ellipse that approximates a pupil part from an eyeball image captured by a camera in an eye movement measurement system in an eye movement measurement system, and digitally processing the eyeball image captured by the camera. A first step of inputting an image signal, creating a reduced image from the original image, and converting it to a binarized reduced image, extracting a pupil portion from the binarized reduced image, and extracting the pupil The second step of approximating the part with an ellipse and the ellipse approximated in the second step are superimposed on the original image, the vicinity of the edge of the approximated ellipse is probed, and the brightness of the pixel near the predetermined threshold A third step of recording coordinates with a point having the greatest change in pupil as a pupil edge, and a fourth step of calculating an ellipse equation using the coordinates of the pupil edge of the original image, the third step Do the processing To explore the neighborhood of the ellipse using the equation of the ellipse of the preceding frame image of the image, which is approximated by the first and second step only if it can not extract a pupil portion in the previous frame image ellipse The following formula is used.

本発明の他の実施態様は、眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、二値化を行って瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第1ステップと、前記楕円と交わる任意の線分に平行なn個の線分を設定し、各線分上における前記抽出された瞳孔の縁との2つの交点の座標の中点について、任意の2つの中点を結ぶ線分の角度を算出し、全体のn*(n−1)/2個の角度の最頻値と、特定の中点に対してのn−1個の角度の最頻値とを比較して、一定の範囲内に入っていない場合は、前記特定の中点を含む線分上の前記瞳孔の縁の座標を除外する第2ステップと、前記第2ステップにより残された複数の前記瞳孔の縁の座標を用いて楕円近似を行う第3ステップとを備えたことを特徴とする。   Another embodiment of the present invention relates to a method for detecting an ellipse that approximates a pupil part from an eyeball image captured by a camera in an eye movement measurement system in an eye movement measurement system, and digitally processing the eyeball image captured by the camera. A first step of inputting an image signal, binarizing and extracting a pupil part, approximating the extracted pupil part with an ellipse, and n line segments parallel to an arbitrary line segment intersecting with the ellipse Set, and for the midpoint of the coordinates of the two intersections with the extracted pupil edge on each line segment, the angle of the line segment connecting any two midpoints is calculated, and the total n * (n−1 ) / 2 The mode value of two angles is compared with the mode value of n-1 angles with respect to a specific midpoint. A second step of excluding the coordinates of the edge of the pupil on the line segment including the midpoint; Characterized by comprising a third step of performing elliptical approximation by using a plurality of the pupil edge coordinates left by 2 steps.

本発明によれば、処理を行う画像の1フレーム前の画像から検出された閾値を用いることにより、ノイズに左右されず、瞳孔部分を抽出することができる。   According to the present invention, a pupil portion can be extracted regardless of noise by using a threshold value detected from an image one frame before an image to be processed.

また、処理を行う画像の1フレーム前の画像の楕円の式を用いて楕円の近傍を探査するので、少ない探査範囲で、精度よく瞳孔の縁の検出を行うことができる。   Further, since the vicinity of the ellipse is searched using the ellipse formula of the image one frame before the image to be processed, the edge of the pupil can be detected with high accuracy in a small search range.

さらに、楕円近似を行う際に用いられるn個の線分上における瞳孔の縁の座標を、2点を一組とするため、1点にノイズが含まれていた場合に無駄になるのは1点となるので、楕円近似を行うためのデータのうち、破棄されるデータを少なくすることができる。   Further, since the coordinates of the edge of the pupil on the n line segments used when performing the ellipse approximation are set as a set of two points, one point is wasted when noise is included in one point. Since it becomes a point, among the data for performing elliptic approximation, the data discarded can be reduced.

従来の視線位置検出システムを示す図である。It is a figure which shows the conventional gaze position detection system. 視線位置を算出する原理を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the principle which calculates a gaze position. 本発明の一実施形態にかかる眼球運動計測システムを示す図である。It is a figure which shows the eye movement measurement system concerning one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態にかかる瞳孔抽出の方法を示す図である。It is a figure which shows the method of the pupil extraction concerning one Embodiment of this invention. 瞳孔の縁の抽出方法における第1段階を示す図である。It is a figure which shows the 1st step in the extraction method of the edge of a pupil. 瞳孔の縁の抽出方法における第2段階を示す図である。It is a figure which shows the 2nd step in the extraction method of the edge of a pupil. 瞳孔の縁の抽出方法における第2段階を示す図である。It is a figure which shows the 2nd step in the extraction method of the edge of a pupil. 楕円近似の方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the method of elliptical approximation. 楕円近似の方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the method of elliptical approximation. 楕円近似においてノイズを除去する方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the method of removing noise in elliptical approximation.

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。上述したように、瞳孔中心位置を求めるために、取得した眼球の画像から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔を楕円で近似して、楕円の中心座標を求めている。本実施形態においては、高速のデジタルカメラから取得した画像から、精度よく瞳孔を検出し、楕円に近似する方法を詳しく述べる。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. As described above, in order to obtain the pupil center position, the pupil portion is extracted from the acquired eyeball image, and the extracted pupil is approximated by an ellipse to obtain the center coordinate of the ellipse. In the present embodiment, a method for detecting a pupil accurately from an image acquired from a high-speed digital camera and approximating an ellipse will be described in detail.

図3に、本発明の一実施形態にかかる眼球運動計測システムを示す。被験者11の頭部を固定することができる椅子12と、視覚刺激提示装置としてのディスプレイ13とが設置され、被験者の瞳孔を撮影できる位置に高速デジタルカメラ14を配置する。高速デジタルカメラ14から出力されたデジタル画像信号は、画像処理装置であるコンピュータ16に入力される。   FIG. 3 shows an eye movement measurement system according to an embodiment of the present invention. A chair 12 that can fix the head of the subject 11 and a display 13 as a visual stimulus presentation device are installed, and a high-speed digital camera 14 is placed at a position where the pupil of the subject can be photographed. A digital image signal output from the high-speed digital camera 14 is input to a computer 16 that is an image processing apparatus.

また、被験者に対して、赤外線照明装置17により照明を行うことにより、瞳孔を黒く、虹彩を明るく撮影することができる。高速デジタルカメラ14には、赤外線透過フィルターまたは可視光遮断フィルターを装着することにより、外光の外乱を抑制し、安定して画像を取得することができる。   Further, by illuminating the subject with the infrared illumination device 17, it is possible to photograph the pupil black and the iris brightly. By attaching an infrared transmission filter or a visible light blocking filter to the high-speed digital camera 14, disturbance of external light can be suppressed and an image can be stably acquired.

高速デジタルカメラ14は、高速のCCDカメラ、CMOSカメラなどの半導体撮像素子を備えたデジタルカメラである。高速デジタルカメラ14は、334Hzのプログレッシブ方式のデジタル画像信号を出力する。1つの画面の露光時間は3msとなり、非常に速い眼球運動(700deg/sec)においても、露光中の眼球運動は2.1度の移動に相当するので、眼球の運動の計測が可能になる。また、プログレッシブ方式なので、画素の位置を補正する処理を行う必要が無く、撮像素子の各画素のデータを、そのままコンピュータ16に転送するので、縦横比の変動も生じない。   The high-speed digital camera 14 is a digital camera equipped with a semiconductor image sensor such as a high-speed CCD camera or CMOS camera. The high-speed digital camera 14 outputs a 334 Hz progressive digital image signal. The exposure time of one screen is 3 ms, and even when the eye movement is very fast (700 deg / sec), the eye movement during the exposure corresponds to a movement of 2.1 degrees, so that the eye movement can be measured. Further, since it is a progressive method, it is not necessary to perform a process for correcting the pixel position, and the data of each pixel of the image sensor is transferred to the computer 16 as it is, so that the aspect ratio does not vary.

赤外線照明装置17は、赤外線LED、またはハロゲン投光器に赤外線透過フィルターを装着したものを用いる。   As the infrared illumination device 17, an infrared LED or a halogen projector equipped with an infrared transmission filter is used.

(瞳孔部分の抽出)
画像処理装置であるコンピュータ16は、高速デジタルカメラ14から出力されたデジタル画像信号を入力し、1つの画像の全ての画素から輝度値(0−255)ごとのピクセル数のヒストグラムを作成する。1フレーム前の画像から瞳孔の面積を求め、その面積とヒストグラムとを比較することにより閾値を推定する。推定された閾値を用いて、入力された画像の二値化を行って、1つの画像から瞳孔部分を抽出する。
(Extraction of pupil part)
The computer 16 that is an image processing apparatus receives the digital image signal output from the high-speed digital camera 14 and creates a histogram of the number of pixels for each luminance value (0-255) from all the pixels of one image. The area of the pupil is obtained from the image one frame before, and the threshold is estimated by comparing the area with the histogram. The input image is binarized using the estimated threshold value, and a pupil portion is extracted from one image.

図4に、本発明の一実施形態にかかる瞳孔抽出の方法を示す。図4(a)は、高速デジタルカメラ14により撮影された眼球部分の画面であり、この1つの画面から作成したヒストグラムを図4(b)に示す。横軸は輝度(0−255)、縦軸はピクセル数である。瞳孔部分は、輝度値の低い方から最初のピーク部分にあることがわかっているので、最適な閾値は、最初のピークを越えた後、最小の輝度値となる点Aである。また、瞳孔の全体に占める面積は、ある一定値以下になるので、その範囲におけるピークの右の谷を、閾値とすることにより最適な閾値を設定することもできる。   FIG. 4 shows a pupil extraction method according to an embodiment of the present invention. FIG. 4A is a screen of an eyeball portion photographed by the high-speed digital camera 14, and a histogram created from this one screen is shown in FIG. 4B. The horizontal axis represents luminance (0-255), and the vertical axis represents the number of pixels. Since it is known that the pupil part is in the first peak part from the lower luminance value, the optimum threshold is the point A that becomes the minimum luminance value after exceeding the first peak. Further, since the area occupied by the entire pupil is equal to or less than a certain value, an optimum threshold can be set by setting the valley to the right of the peak in the range as the threshold.

二値化された画像から、この閾値A以下の輝度値を有する画素を抽出し、画素のラベリング(画素の塊毎に番号をつける)を行う。ラベリングにおいて、大きさが1画素のものは無視し、上下方向のみ連結を行う。面積が最大の塊に注目する。このようにして、瞳孔部分を抽出した画像が、図4(c)であり、図4(a)の瞳孔部分が抽出されていることがわかる。   From the binarized image, a pixel having a luminance value equal to or lower than the threshold value A is extracted, and pixel labeling (numbering is performed for each pixel block) is performed. In the labeling, a pixel having a size of 1 pixel is ignored and connection is performed only in the vertical direction. Note the mass with the largest area. The image obtained by extracting the pupil part in this way is shown in FIG. 4C, and it can be seen that the pupil part shown in FIG. 4A is extracted.

しかしながら、撮影の際に、瞳孔に背景画像が映り込んだり、システムのノイズの影響により、図4(d)に示すようなヒストグラムが得られる場合がある。このとき、最初のピークを越えた最小値となる点Bを閾値とすると、正確に瞳孔を検出することができない。特に、高速デジタルカメラ14では、露光時間が短いために、画像が暗くなる傾向があり、ヒストグラムから閾値を決定することが難しくなる。   However, when photographing, a background image may be reflected in the pupil, or a histogram as shown in FIG. 4D may be obtained due to the influence of system noise. At this time, if the point B, which is the minimum value beyond the first peak, is set as a threshold value, the pupil cannot be accurately detected. In particular, in the high-speed digital camera 14, since the exposure time is short, the image tends to be dark, and it is difficult to determine the threshold value from the histogram.

そこで、以下の方法により、瞳孔部分抽出の精度を向上させる。
1)処理を行う画像の1フレーム前の画像(図4(b))から検出された楕円の式を参照する。
2)楕円の式より楕円の面積(基準ピクセル数)を算出する。
3)処理を行う画像(図4(d))のヒストグラムについて、輝度値0からピクセル数を累積してゆき、2)で算出した楕円の面積を超えた点Cを閾値とする。
Therefore, the accuracy of pupil part extraction is improved by the following method.
1) Reference is made to an ellipse equation detected from an image one frame before the image to be processed (FIG. 4B).
2) The area of the ellipse (reference pixel number) is calculated from the ellipse equation.
3) Regarding the histogram of the image to be processed (FIG. 4D), the number of pixels is accumulated from the luminance value 0, and a point C exceeding the area of the ellipse calculated in 2) is set as a threshold value.

高速デジタルカメラ14では、前の画像と次の画像の撮影間隔が、光に反応して瞳孔の大きさが変化する時間よりも十分に小さいので、処理を行う画像の1フレーム前の画像から検出された楕円の面積を用いることにより、ノイズに左右されず、瞳孔部分を抽出することができる。従って、撮影場所の明るさが変わった場合、背景画像が瞳孔に映り込んだ場合などでも確実に瞳孔部分だけを切り出すことが可能になる。   In the high-speed digital camera 14, the interval between the previous image and the next image is sufficiently shorter than the time for the pupil size to change in response to light, so detection is performed from the image one frame before the image to be processed. By using the area of the ellipse, the pupil portion can be extracted regardless of noise. Accordingly, when the brightness of the shooting location changes, even when the background image is reflected in the pupil, it is possible to reliably cut out only the pupil portion.

なお、従来の閾値判定法では、輝度の小さい方向にだけ不正な値が出るわけではなく、輝度の大きい方向にも出ることがある。1フレーム前の画像から楕円を近似できず、基準ピクセル数が得られなかった場合は、1)従来の閾値判定法により求める、2)予め設定された固定値を使用する、3)処理を行う画像の前の直近のフレームにおいて設定された閾値を用いる、という3通りの方法が考えられる。例えば、大きく明るさの変わることの無い実験室での使用においては、2)の固定値を用いることができる。   In the conventional threshold determination method, an incorrect value does not appear only in a direction where the luminance is low, and it may appear in a direction where the luminance is high. When the ellipse cannot be approximated from the image one frame before and the reference pixel number cannot be obtained, 1) obtained by a conventional threshold determination method, 2) use a preset fixed value, and 3) perform processing. Three methods of using a threshold set in the most recent frame before the image can be considered. For example, for use in a laboratory where the brightness does not change greatly, the fixed value of 2) can be used.

また、撮影された眼球部分の画面には、瞼の縁の影など一定の面積が、瞳孔と同じ輝度を有している場合がある。従って、閾値を算出する際に、予め設定した一定値を加えた値を閾値とすることにより、より精度よく瞳孔部分を検出することができる。   In addition, on the screen of the photographed eyeball part, a certain area such as a shadow of the edge of the eyelid may have the same luminance as the pupil. Therefore, when calculating the threshold value, the pupil portion can be detected with higher accuracy by using a value obtained by adding a preset constant value as the threshold value.

(瞳孔の縁の抽出)
上述した瞳孔部分の抽出においては、1つの画面の全ての画素についてラベリングを行うと、処理の負荷が大きい。そこで、高速化のために2段階の検出を行う。
(Extraction of pupil edge)
In the above-described extraction of the pupil portion, if all the pixels on one screen are labeled, the processing load is large. Therefore, two-stage detection is performed for speeding up.

図5に、瞳孔の縁の抽出方法における第1段階を示す。第1段階は、上述した瞳孔部分の抽出である。このとき、例えば320x240ピクセルの原画像から40x30ピクセルの縮小画像を作成し、縮小画像の二値化を行う。二値化された縮小画像から、最小自乗法により楕円の式を算出して、瞳孔部分を抽出する。   FIG. 5 shows a first stage in the method for extracting the edge of the pupil. The first stage is the above-described extraction of the pupil portion. At this time, for example, a reduced image of 40 × 30 pixels is created from an original image of 320 × 240 pixels, and the reduced image is binarized. An ellipse equation is calculated from the binarized reduced image by the method of least squares, and a pupil portion is extracted.

図6に、瞳孔の縁の抽出方法における第2段階を示す。上記で求めた楕円の式を、320x240ピクセルの原画像に重ね合わせる(図6(a))。楕円の式で算出された楕円の縁の近傍を探査し、瞳孔部分の抽出で求めた閾値の近傍で画素の明るさの変化が最大の点を瞳孔の縁として座標を記録する(図6(b))。このようにして得られた瞳孔の縁の座標を用いて、楕円の式を算出する。このような2段階の処理によって、画像が蓄積されているメモリに対し、少ないアクセスで測定することできるので、高速の処理に適している。   FIG. 6 shows a second stage in the pupil edge extraction method. The ellipse equation obtained above is superimposed on the original image of 320 × 240 pixels (FIG. 6A). The vicinity of the edge of the ellipse calculated by the ellipse equation is searched, and the coordinates are recorded with the point where the change in the brightness of the pixel is the maximum near the threshold obtained by extraction of the pupil part as the edge of the pupil (FIG. 6 ( b)). An ellipse equation is calculated using the coordinates of the edge of the pupil thus obtained. Such two-stage processing is suitable for high-speed processing because the memory in which images are stored can be measured with few accesses.

しかしながら、この方法は、縮小画像を用いて検出しているので、楕円の式で算出された楕円の軌跡と原画像の瞳孔の縁との誤差が大きい。このため、ある程度の探査範囲の確保が必要になり、処理に時間がかかってしまう。例えば、図7(a)に示したように、瞼の影が写り込んでしまった場合、縮小画像を生成して二値化を行うと、図7(b)のようになる。この縮小画像において楕円の式を求めると、図7(c)に示したように、瞳孔から大きくはみ出した楕円が検出されてしまう。第2段階において、楕円の式で算出された楕円の縁の近傍を探査しても、瞳孔の縁が見つからないという現象が生じてしまう(図7(d))。   However, since this method detects using a reduced image, there is a large error between the ellipse locus calculated by the ellipse equation and the pupil edge of the original image. For this reason, it is necessary to secure a certain amount of exploration range, and processing takes time. For example, as shown in FIG. 7A, when the shadow of the eyelid appears, if a reduced image is generated and binarized, the result is as shown in FIG. 7B. When the ellipse equation is obtained in the reduced image, an ellipse that protrudes greatly from the pupil is detected as shown in FIG. In the second stage, even if the vicinity of the edge of the ellipse calculated by the ellipse equation is searched, a phenomenon that the edge of the pupil cannot be found occurs (FIG. 7D).

そこで、第2段階において、楕円の縁の近傍を探査する際に、処理を行う画像の1フレーム前の画像から算出された楕円の式を用いる。高速デジタルカメラ14では、前の画像と次の画像の撮影間隔が、光に反応して瞳孔の大きさが変化する時間よりも十分に小さく、眼球運動による瞳孔位置移動時間よりも十分に小さい。従って、前の画像から求められた楕円の式を用いることにより、少ない探査範囲で、精度よく瞳孔の縁の検出を行うことができる。   Therefore, in the second stage, when searching for the vicinity of the edge of the ellipse, the ellipse formula calculated from the image one frame before the image to be processed is used. In the high-speed digital camera 14, the shooting interval between the previous image and the next image is sufficiently smaller than the time when the pupil size changes in response to light, and is sufficiently shorter than the pupil position moving time due to eye movement. Therefore, by using the ellipse formula obtained from the previous image, the edge of the pupil can be detected with high accuracy in a small search range.

また、第1段階におけるラベリング等の処理が不要になるので、より高速な処理が可能になる。さらに、漸近的に処理を行うので、瞬きのように少しずつ瞳孔の影が増えてくるような場合にも対応が可能である。   In addition, since processing such as labeling in the first stage is unnecessary, higher speed processing is possible. Furthermore, since the processing is performed asymptotically, it is possible to cope with a case where the shadow of the pupil increases little by little like a blink.

(瞳孔の縁のノイズ除去)
上述した第1段階の瞳孔部分の抽出においては、最小自乗法を用いて楕円近似を行っていた(例えば、非特許文献1参照)。図8を参照して、楕円近似の方法を詳しく説明する。また、図9(a)に示したように、瞳孔部分に背景画像が写りこんでいた場合に、図9(b)に示したように、瞳孔部分が検出される。このとき、瞳孔の縁すべての点を用いて、楕円の式を求めると、図9(a)の白線に示されているように、実際よりも細い楕円を検出してしまうことになる。そこで、楕円の幾何学的な性質を用いて、以下の方法で楕円の周上に存在しない点(瞳孔の縁以外の点)を除去する。
(Delivery of pupil edge noise)
In the first-stage pupil part extraction described above, ellipse approximation is performed using the least square method (see, for example, Non-Patent Document 1). The ellipse approximation method will be described in detail with reference to FIG. Further, as shown in FIG. 9A, when a background image is reflected in the pupil part, the pupil part is detected as shown in FIG. 9B. At this time, if an ellipse equation is obtained using all the points of the edge of the pupil, an ellipse thinner than the actual one is detected as shown by the white line in FIG. Therefore, using the geometrical properties of the ellipse, points that do not exist on the circumference of the ellipse (points other than the edge of the pupil) are removed by the following method.

1)楕円と交わる3本の平行な直線l、m、nを考える。l、nはmから等距離にあるとする。楕円と直線lとの交点をa、b、直線nの交点をc、dとする。楕円と直線mの交点の中点をoとする。a、bの中点とc、dの中点を結ぶ線の中点をo’とすると、o’はoと重なるという性質がある(図8(a))。   1) Consider three parallel straight lines l, m, n that intersect an ellipse. Let l and n be equidistant from m. The intersections of the ellipse and the straight line l are a and b, and the intersections of the straight line n are c and d. Let o be the midpoint of the intersection of the ellipse and the straight line m. If the middle point of the line connecting the middle points of a and b and the middle points of c and d is defined as o ', o' has a property that it overlaps o (FIG. 8A).

2)原画像の瞳孔のほぼ中央に引いた直線mから、等距離にあるN個の平行線の組のo’i(i=1−N)に当たる点を求める。求められた点は、直線mの上に分布する。誤って検出された縁が十分少ないときは、最も多くの点o’が集まった位置がoの位置に相当する。その位置から離れている点は、楕円の軌跡上にない点を含んでいることになるので、それらを除外する(図8(b))。   2) A point corresponding to o′i (i = 1−N) of a set of N parallel lines at equal distances is obtained from a straight line m drawn substantially at the center of the pupil of the original image. The obtained points are distributed on the straight line m. When the number of erroneously detected edges is sufficiently small, the position where the most points o 'are collected corresponds to the position o. Since the points away from the position include points that are not on the locus of the ellipse, they are excluded (FIG. 8B).

しかしながら、N個の平行線の組は、4点を一組とするため、1点にノイズがあるだけで他の3点も利用できなくなる。図8(c)に示すような形に1/4の楕円の周が隠れていると、楕円として検出ができないことになる。   However, since the set of N parallel lines is a set of four points, only one point has noise and the other three points cannot be used. If the circumference of the quarter ellipse is hidden in the shape as shown in FIG. 8C, it cannot be detected as an ellipse.

図10を参照して、正確な楕円近似をするため瞳孔の縁以外の点を除去する方法を説明する。
1)xy座標上の瞳孔の縁に対して、x軸に平行かつ楕円と交わる複数の線分を引く(Si〜Si+3)。瞳孔の縁とi番目の線分Si上の左側交点をxLi、右側交点をxRi、y座標をyi、xLiとxRiの中点をxiとする。
2)線分Siの数をn本(交点は2n個なる)とする。真の楕円であれば、n個の線分Siの中点(xi,yi)は、1本の直線(図10において一点鎖線で示す)上に乗るという性質がある。
3)n個の中点(x,y)の中から任意の2点(xi,yi),(xj,yj)を取り出し、2点を結ぶ線分の角度θは、yi>yjのとき、
θ(degree)=arctan((yi-yj)/(xi-xj))*180/π (式1)
と求められる。
4)yiに対して、n−1個の傾きの角度が求められ、全体として、n*(n−1)/2個の角度が求められる。真の楕円であれば、すべての角度θは同一である。
5)原画像の瞳孔の縁は、ある程度の分散があるため、全体のn*(n−1)/2個の角度の最頻値と、yiに対してのn−1個の角度の最頻値とを求める。両者を比較して、一定の範囲内に入っていない場合は、ノイズを含む点と判断する。すなわち、一定の範囲内に入っていないyiを含む線分Si上の瞳孔の縁との交点の座標を、楕円を近似するための座標から除外する。
With reference to FIG. 10, a method for removing points other than the edge of the pupil in order to perform an accurate elliptical approximation will be described.
1) A plurality of line segments that are parallel to the x axis and intersect with the ellipse are drawn with respect to the edge of the pupil on the xy coordinates (Si to Si + 3). The left intersection on the edge of the pupil and the i-th line segment Si is xLi, the right intersection is xRi, the y coordinate is yi, and the middle point between xLi and xRi is xi.
2) The number of line segments Si is n (2n intersections). If it is a true ellipse, the midpoint (xi, yi) of the n line segments Si has a property of being on one straight line (indicated by a one-dot chain line in FIG. 10).
3) An arbitrary two points (xi, yi), (xj, yj) are taken out of n middle points (x, y), and an angle θ of a line segment connecting the two points is yi> yj.
θ (degree) = arctan ((yi-yj) / (xi-xj)) * 180 / π (Formula 1)
Is required.
4) n-1 inclination angles are obtained for yi, and n * (n-1) / 2 angles are obtained as a whole. If it is a true ellipse, all angles θ are the same.
5) Since the pupil edge of the original image has some degree of dispersion, the overall mode value of n * (n-1) / 2 angles and the maximum of n-1 angles with respect to yi. Find the frequent value. When both are compared, if they are not within a certain range, it is determined that they contain noise. That is, the coordinates of the intersection with the edge of the pupil on the line segment Si including yi that is not within a certain range are excluded from the coordinates for approximating the ellipse.

図10に示したように、線分Siに対して線分Si+1と線分Si+2とは、一定の範囲内に入っていると判定され、線分Siに対して線分Si+3は、一定の範囲内に入っていないと判定され、楕円近似を行う際に用いられない。この方法によれば、2点を一組とするため、1点にノイズが含まれていた場合に無駄になるのは1点となるので、楕円近似を行うためのデータのうち、破棄されるデータを少なくすることができる。   As shown in FIG. 10, it is determined that the line segment Si + 1 and the line segment Si + 2 are within a certain range with respect to the line segment Si, and the line segment Si + 3 is within a certain range with respect to the line segment Si. It is determined that it does not fall within, and is not used when performing ellipse approximation. According to this method, since two points are set as one set, one point is wasted when noise is included in one point, and therefore, the data for performing elliptic approximation is discarded. Data can be reduced.

従って、瞳孔の一部が隠れるような図8(c)に示した場合であっても、楕円の検出精度の向上が見込まれる。また、楕円近似を行って検出された楕円の大きさと、瞳孔の縁の抽出によって計測された楕円の縁とを比較することにより、どの程度、瞼が瞳孔にかかっているかの判別を行うことができる。   Therefore, even in the case shown in FIG. 8C where a part of the pupil is hidden, an improvement in ellipse detection accuracy is expected. In addition, by comparing the size of the ellipse detected by ellipse approximation with the edge of the ellipse measured by extracting the edge of the pupil, it is possible to determine how much wrinkle is on the pupil it can.

本実施形態によれば、高速デジタルカメラを使用するので、眼球運動の計測が可能となる。従来のNTSC方式のビデオカメラにおいては、瞬きと速い眼球運動は、どちらも画像がぶれてしまい判別不可能であったが、高速デジタルカメラを利用することにより両者の判別が可能となる。また、高速デジタルカメラに使用されているCCD/CMOSの画素数に依存した大きさで、デジタル画像信号を取得することができるので、高精細の画像から、任意の大きさの画像まで容易に得ることができる。さらに、画像を取得する間隔も、CCD/CMOSの性能および伝送経路(例えば、IEEE1394b/USB3.0)の転送速度の許す範囲で可変にすることができる。   According to this embodiment, since a high-speed digital camera is used, it is possible to measure eye movement. In conventional NTSC video cameras, both blinking and fast eye movements cannot be discriminated because the image is blurred, but both can be discriminated by using a high-speed digital camera. In addition, since a digital image signal can be obtained with a size that depends on the number of pixels of a CCD / CMOS used in a high-speed digital camera, it can be easily obtained from a high-definition image to an image of any size. be able to. Furthermore, the interval at which images are acquired can be varied within the range allowed by the transfer speed of the CCD / CMOS performance and the transmission path (for example, IEEE1394b / USB3.0).

本実施形態では、1台のカメラにより、一方の眼球の運動を計測する場合について述べたが、2台のカメラにより、両方の眼球の運動を計測することも可能である。   In this embodiment, the case where the movement of one eyeball is measured by one camera has been described, but the movements of both eyeballs can also be measured by two cameras.

1,11 被験者
2,12 椅子
3,13 ディスプレイ
4 CCDカメラ
5 ビデオ入力装置
6,16 コンピュータ
7,17 赤外線照明装置
14 高速デジタルカメラ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1,11 Subject 2,12 Chair 3,13 Display 4 CCD camera 5 Video input device 6,16 Computer 7,17 Infrared illumination device 14 High-speed digital camera

Claims (6)

眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、
前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、輝度信号として格納する第1ステップと、
前記輝度信号から、処理を行う画像の全ての画素から輝度値ごとのピクセル数のヒストグラムを作成する第2ステップと、
前記ヒストグラムの輝度値から閾値を設定するステップであって、前記処理を行う画像の1フレーム前の画像から検出された瞳孔を楕円で近似し、該楕円の式より算出された楕円の面積である基準ピクセル数を算出し、処理を行う画像の前記ヒストグラムに対して、輝度値0からピクセル数を累積してゆき、前記基準ピクセル数を超えたときの輝度値を閾値として設定する第3ステップと、
前記閾値以下の輝度値を有する画素から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第4ステップと
を備えることを特徴とする方法。
In an eye movement measurement system, in a method of detecting an ellipse that approximates a pupil part from an image of an eyeball imaged by a camera by an image processing device,
A first step of inputting a digital image signal of an eyeball image captured by the camera and storing it as a luminance signal;
A second step of creating a histogram of the number of pixels for each luminance value from all the pixels of the image to be processed from the luminance signal;
A step of setting a threshold value from the luminance value of the histogram, wherein the pupil detected from the image one frame before the image to be processed is approximated by an ellipse, and is an area of the ellipse calculated from the equation of the ellipse A third step of calculating a reference pixel number, accumulating the number of pixels from the luminance value 0 with respect to the histogram of the image to be processed, and setting the luminance value when the reference pixel number is exceeded as a threshold value; ,
And a fourth step of extracting a pupil part from a pixel having a luminance value equal to or lower than the threshold and approximating the extracted pupil part with an ellipse.
前記第3ステップは、前記処理を行う画像の1フレーム前の画像から前記基準ピクセル数を算出できなかった場合に、前記ヒストグラムの輝度値の低い方から最初のピークを越えた後の最小の輝度値、予め設定された固定値、または前記処理を行う画像の前の直近のフレームにおいて設定された閾値のいずれかを閾値とすることを特徴とする請求項1に記載の方法。   In the third step, when the reference pixel number cannot be calculated from an image one frame before the image to be processed, the minimum luminance after exceeding the first peak from the lower luminance value of the histogram The method according to claim 1, wherein the threshold value is any one of a value, a preset fixed value, or a threshold value set in a most recent frame before the image to be processed. 眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、
前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、原画像から縮小画像を作成して、二値化された縮小画像に変換する第1ステップと、
前記二値化された縮小画像から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第2ステップと、
前記第2ステップで近似された楕円を前記原画像に重ね合わせ、前記近似された楕円の縁の近傍を探査し、所定の閾値の近傍で画素の明るさの変化が最大の点を瞳孔の縁として座標を記録する第3ステップと、
前記原画像の瞳孔の縁の座標を用いて楕円の式を算出する第4ステップとを備え、
前記第3ステップは、処理を行う画像の1フレーム前の画像の楕円の式を用いて楕円の近傍を探査し、前記1フレーム前の画像において瞳孔部分を抽出できなかった場合にのみ前記第1および第2ステップで近似された楕円の式を用いることを特徴とする方法。
In an eye movement measurement system, in a method of detecting an ellipse that approximates a pupil part from an image of an eyeball imaged by a camera by an image processing device,
A first step of inputting a digital image signal of an eyeball image captured by the camera, creating a reduced image from the original image, and converting the reduced image into a binarized reduced image;
A second step of extracting a pupil part from the binarized reduced image and approximating the extracted pupil part with an ellipse;
The ellipse approximated in the second step is overlaid on the original image, the vicinity of the edge of the approximated ellipse is explored, and the point where the brightness change of the pixel is the maximum near the predetermined threshold is the edge of the pupil A third step of recording coordinates as
A fourth step of calculating an elliptical equation using the coordinates of the edge of the pupil of the original image,
The third step searches the vicinity of the ellipse using the ellipse equation of the image one frame before the image to be processed, and the first step only when the pupil portion cannot be extracted from the image one frame before. And using an elliptic equation approximated in the second step.
眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、
前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、二値化を行って瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第1ステップと、
前記楕円と交わる任意の線分に平行なn個の線分を設定し、各線分上における前記抽出された瞳孔の縁との2つの交点の座標の中点について、任意の2つの中点を結ぶ線分の角度を算出し、全体のn*(n−1)/2個の角度の最頻値と、特定の中点に対してのn−1個の角度の最頻値とを比較して、一定の範囲内に入っていない場合は、前記特定の中点を含む線分上の前記瞳孔の縁の座標を除外する第2ステップと、
前記第2ステップにより残された複数の前記瞳孔の縁の座標を用いて楕円近似を行う第3ステップと
を備えたことを特徴とする方法。
In an eye movement measurement system, in a method of detecting an ellipse that approximates a pupil part from an image of an eyeball imaged by a camera by an image processing device,
A first step of inputting a digital image signal of an image of an eyeball imaged by the camera, binarizing and extracting a pupil part, and approximating the extracted pupil part with an ellipse;
N line segments parallel to an arbitrary line segment intersecting with the ellipse are set, and arbitrary two midpoints are set with respect to a midpoint of coordinates of two intersection points with the extracted pupil edge on each line segment. Calculate the angle of connecting line segments and compare the overall mode value of n * (n-1) / 2 angles with the mode value of n-1 angles for a specific midpoint And, if not within a certain range, a second step of excluding the coordinates of the edge of the pupil on the line segment including the specific midpoint;
And a third step of performing an ellipse approximation using a plurality of pupil edge coordinates left by the second step.
請求項1ないし4のいずれかに記載の方法を、前記画像処理装置に実行させるためのコンピュータ実行可能命令からなることを特徴とするコンピュータプログラム。   5. A computer program comprising computer-executable instructions for causing the image processing apparatus to execute the method according to claim 1. 被験者の眼球を撮影するカメラと、
前記被験者の眼球に赤外線を照射する照明装置と、
前記カメラに接続され、前記カメラで撮像した眼球の画像から、瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う画像処理装置であって、請求項1ないし4のいずれかに記載の方法を実行する画像処理装置と
を備えたことを特徴とする眼球運動計測システム。
A camera that captures the subject's eyeballs;
An illumination device for irradiating the eyeball of the subject with infrared rays;
An image processing apparatus that detects an ellipse that approximates a pupil part from an image of an eyeball that is connected to the camera and captured by the camera, and that performs the method according to any one of claims 1 to 4 An eye movement measurement system comprising: a device.
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