JP2017051241A - Specification device, specification method, and program for specifying pupil region of person in image - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像内の人物の瞳孔領域を特定する瞳孔特定技術に関する。 The present invention relates to a pupil specifying technique for specifying a pupil region of a person in an image.
例えば、視覚刺激に対する人の感情を推定する方法の1つとして、当該人の瞳孔径の変化を利用する方法がある。特許文献1は、高精度に瞳孔径を測定する装置を開示している。しかしながら、特許文献1に記載の構成は、被測定者に対する拘束性が強く、かつ、測定するための装置が複雑であり高価となる。一方、非特許文献1は、Webカメラで取得した画像データから、画像内の人の瞳孔径を特定する構成を開示している。
For example, as one method for estimating a person's emotion with respect to a visual stimulus, there is a method using a change in the pupil diameter of the person.
非特許文献1に記載の方法は、画像データから、当該画像データが示す画像内の人の目を含む矩形領域を検出し、当該矩形領域内の画素の輝度値が閾値以上であるか否かにより矩形領域内の画素を2値化し、これにより瞳孔領域を特定するというものである。矩形領域には、一般的に、瞳孔、虹彩、強膜(白目部分)及び肌が含まれるが、瞳孔はその他の領域より暗いため、閾値を適切に設定することで瞳孔領域を特定することができる。しかしながら、瞳孔領域をより精度良く特定することが望まれている。
The method described in
本発明は、精度良く瞳孔領域を特定する特定装置、特定方法及びプログラムを提供するものである。 The present invention provides a specifying device, a specifying method, and a program for specifying a pupil region with high accuracy.
本発明の一側面によると、特定装置は、画像データが示す画像内の人の目を含む領域を検出する検出手段と、前記領域の画素それぞれについて、画素の色を示す情報から、指定された成分の値を判定する判定手段と、前記領域の画素それぞれについて、前記判定手段が判定した値を閾値と比較する比較手段と、前記比較手段による比較結果から前記人の目の瞳孔領域を特定する特定手段と、を備えていることを特徴とする。 According to one aspect of the present invention, the specifying device is designated from detection means for detecting a region including human eyes in an image indicated by image data, and information indicating the color of the pixel for each pixel in the region. For each pixel in the region, a determination unit that determines a component value, a comparison unit that compares a value determined by the determination unit with a threshold value, and a pupil region of the human eye is identified from a comparison result by the comparison unit And a specifying means.
本発明によると、精度良く瞳孔領域を特定することができる。 According to the present invention, the pupil region can be specified with high accuracy.
以下、本発明の例示的な実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は例示であり、本発明を実施形態の内容に限定するものではない。また、以下の各図においては、実施形態の説明に必要ではない構成要素については図から省略する。 Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the following embodiment is an illustration and does not limit this invention to the content of embodiment. In the following drawings, components that are not necessary for the description of the embodiments are omitted from the drawings.
<第一実施形態>
図1は、本実施形態による特定装置の構成図である。目領域検出部1は、入力される画像データが示す画像の各フレームについて、フレーム内の人の目を含む矩形領域を判定する。なお、本実施形態において画像データは動画像データであるものとするが、静止画像データであっても良い。また、目を含む矩形領域の判定には公知の顔認識技術を使用することができる。解像度処理部2は、超解像技術を適用して矩形領域の解像度を高くする。なお、画像データそのものの解像度が高い場合には解像度処理部2を省略することもできる。色成分判定部3には、ユーザが指定する色成分を示す指定情報が入力され、色成分判定部3は、矩形領域内の各画素の色を示す情報から、指定情報で指定された色成分の値を判定して出力する。二値化部4には、ユーザが指定する閾値を示す閾値情報が入力され、二値化部4は、矩形領域内の各画素について、色成分判定部3が出力する、指定情報で指定された色成分の値が、閾値情報で指定された閾値より大きいか否かを判定し、矩形領域内の各画素の二値化情報を出力する。具体的には、画素の色成分の値が閾値より大きいと、二値化部4は、当該画素について"1"を出力し、画素の色成分の値が閾値以下であると、二値化部4は、当該画素について"0"を出力する。特定部5は、二値化部4が出力する矩形領域内の画素の値により瞳孔領域を特定する。
<First embodiment>
FIG. 1 is a configuration diagram of a specific apparatus according to the present embodiment. The eye
虹彩の色は、濃褐色、琥珀色、緑色、青色等、人によって様々である。青色等の輝度の高い虹彩であると、輝度に基づき閾値判定することで瞳孔領域を特定できるが、濃褐色等の輝度の低い虹彩の場合には、輝度に基づく閾値判定では精度良く瞳孔領域を特定できない。さらに、感情推定のために被験者に測定していることをあまり意識させない様にするには、被験者の目に対して光を当てて測定することは好ましくなく、よって、その場合には、青色等の輝度の高い虹彩であっても瞳孔領域の判定が難しくなる。図2(A)及び(B)は、濃褐色の虹彩を持つ人の瞳孔及び虹彩に対応する各画素の輝度成分の値及び赤色成分の値の平均値を示している。なお、図2(A)及び(B)の測定は、二人の被験者の目に照明を当てて撮影した画像についての値である。図2(A)及び(B)から、例えば、濃褐色の虹彩の場合には、輝度成分の値より、赤色成分の値の方が、瞳孔と虹彩の値の差が大きく、よって、輝度成分より赤色成分の値を使用する方が瞳孔領域の特定に有利であることが分かる。 The color of the iris varies from person to person, such as dark brown, amber, green, and blue. In the case of a high-luminance iris such as blue, the pupil region can be specified by threshold determination based on the luminance.However, in the case of a low-luminance iris such as dark brown, the pupil region is accurately identified by the threshold determination based on luminance. It can not be identified. Furthermore, it is not preferable to measure the subject's eyes by illuminating the subject's eyes in order to make the subject less aware of the measurement for emotion estimation. Even in the case of an iris with high brightness, it is difficult to determine the pupil region. 2A and 2B show the average value of the luminance component value and the red component value of each pixel corresponding to the pupil and iris of a person with a dark brown iris. In addition, the measurement of FIG. 2 (A) and (B) is a value about the image image | photographed by illuminating the eyes of two test subjects. 2A and 2B, for example, in the case of a dark brown iris, the red component value has a larger difference between the pupil and iris values than the luminance component value. It can be seen that the use of the red component value is more advantageous for specifying the pupil region.
以上、本実施形態では、指定情報により瞳孔領域を特定するために使用する色成分を指定情報で指定する。指定する色成分は、例えば、赤色、青色、緑色のいずれかとすることができる。例えば、上述した様に、濃褐色の虹彩を持つ人である場合には、赤色(R)成分を指定情報で指定することで精度良く瞳孔領域を特定することができる。また、青色の虹彩を持つ人である場合には、青色(B)成分を指定情報で指定することで精度良く瞳孔領域を特定することができる。また、緑色(G)の虹彩を持つ人である場合には、緑色成分を指定情報で指定することで精度良く瞳孔領域を特定することができる。また、所謂、RGBのいずれかの色成分で指定するのではなく、例えば、YUVのU又はVといった色差成分を指定情報で指定する構成であっても良い。また、特定部5は、特定した瞳孔領域から瞳孔の大きさを判定することができる。この処理を動画像の各フレームに対して行うことで瞳孔径の変化を判定することができ、これにより、視覚刺激に対する人の感情を推定することができる。
As described above, in this embodiment, the color component used for specifying the pupil region is specified by the specification information. The designated color component can be, for example, any one of red, blue, and green. For example, as described above, in the case of a person having a dark brown iris, the pupil region can be specified with high accuracy by designating the red (R) component with the designation information. If the person has a blue iris, the pupil region can be accurately identified by designating the blue (B) component with the designation information. If the person has a green (G) iris, the pupil region can be accurately identified by designating the green component with the designation information. Further, instead of designating by so-called RGB color components, for example, a configuration may be adopted in which color difference components such as U or V of YUV are designated by designation information. Further, the
<第二実施形態>
続いて、第二実施形態について第一実施形態との相違点を中心に説明する。図3は、本実施形態による特定装置の構成図である。本実施形態では、指定情報として2つの成分を指定する。例えば、R(赤)及びG(緑)の2つの成分を指定する構成とすることができる。また、例えば、R(赤)及びY(輝度成分)の2つの成分を指定することができる。色成分判定部3は、目を含む矩形領域内の各画素について、指定情報で指定された各成分の値を、対応する二値化部に出力する。例えば、指定情報でRとGの2つの成分が指定されたとすると、色成分判定部3は、R成分を二値化部41に出力し、G成分を二値化部42に出力する。また、ユーザは、指定情報で指定した成分毎の閾値を閾値情報で指定する。つまり、二値化部41はR成分の閾値を閾値情報として受け取り、二値化部42はG成分の閾値を閾値情報として受け取る。二値化部41及び二値化部42は、閾値に基づき矩形領域内の各画素の二値化情報を特定部5に出力し、特定部5は、二値化部41及び二値化部42が出力する矩形領域内の画素の値により瞳孔領域を特定する。
<Second embodiment>
Next, the second embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment. FIG. 3 is a configuration diagram of the specific apparatus according to the present embodiment. In the present embodiment, two components are designated as the designation information. For example, two components R (red) and G (green) can be designated. Also, for example, two components R (red) and Y (luminance component) can be designated. The color
例えば、特定部5は、二値化部41が出力する二値化情報で特定される瞳孔領域と、二値化部42が出力する二値化情報で特定される瞳孔領域の重複部分、つまり、二値化部41及び42が出力する二値化情報の論理積(AND)により特定され領域を瞳孔領域と判定することができる。或いは、特定部5は、二値化部41が出力する二値化情報で特定される瞳孔領域と、二値化部42が出力する二値化情報で特定される瞳孔領域を合わせた部分、つまり、二値化部41及び42が出力する二値化情報の論理和(OR)により特定され領域を瞳孔領域と判定することができる。例えば、瞳孔周辺に瞼による影が生じると、瞳孔領域の特定精度が劣化する。この場合、例えば、論理積により瞳孔領域を特定することで瞳孔領域の特定精度を向上させることができる。一方、角膜反射等により瞳孔境界付近が明るくなると、1つの成分の二値化情報では瞳孔である部分が瞳孔ではないと判定され得る。この場合、論理和により瞳孔領域を特定することで瞳孔領域の特定精度を向上させることができる。また、特定部5は、二値化部41が出力する二値化情報で特定される瞳孔領域と、二値化部42が出力する二値化情報で特定される瞳孔領域の平均領域を瞳孔領域と特定することもできる。
For example, the specifying
以上、本実施形態では、2つの成分を指定して瞳孔領域を判定する。これにより、瞳孔領域の特定精度を向上させることができる。このとき、少なくとも1つの成分については、第一実施形態にて述べた様に、RGBのいずれか、或いは、色差成分とする。なお、2つ以上の成分を指定する形態とすることもできる。 As described above, in this embodiment, the pupil region is determined by designating two components. Thereby, the identification accuracy of the pupil region can be improved. At this time, as described in the first embodiment, at least one component is one of RGB or a color difference component. It is also possible to specify two or more components.
<第三実施形態>
続いて、第三実施形態について第一実施形態との相違点を中心に説明する。図4は、本実施形態による特定装置の構成図である。本実施形態では、ユーザが閾値を指定するのではなく、二値化部4が閾値を適応的に設定する。例えば、二値化部4は、入力される矩形領域内の全画素の指定情報で指定された成分の値の平均値を求めこれをMとする。そして、閾値TbをTb=α×M+βにより求める。また、二値化部4は、入力される矩形領域内の画素の指定情報で指定された成分の値と所定の閾値を比較することで、まず、虹彩又は瞳孔に対応する画素を求める。なお、虹彩の周囲は、所謂、強膜(白目部分)であり、虹彩と強膜との境界は比較的容易に判定することができる。したがって、虹彩又は虹彩の内側の領域である瞳孔に対応する画素は比較的容易に判定することができる。そして、二値化処理部は、虹彩及び瞳孔に対応する全画素の指定情報で指定された成分の値の平均値を求めこれをMとし、閾値TbをTb=α×M+βにより求めることもできる。なお、α及びβは所定の定数である。
<Third embodiment>
Next, the third embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment. FIG. 4 is a configuration diagram of the specific apparatus according to the present embodiment. In this embodiment, the user does not specify the threshold value, but the binarization unit 4 adaptively sets the threshold value. For example, the binarization unit 4 obtains an average value of the component values designated by the designation information of all the pixels in the input rectangular area and sets this as M. Then, the threshold value Tb is obtained by Tb = α × M + β. Further, the binarization unit 4 first obtains a pixel corresponding to the iris or pupil by comparing the value of the component designated by the designation information of the pixel in the input rectangular area with a predetermined threshold value. The periphery of the iris is the so-called sclera (white eye portion), and the boundary between the iris and the sclera can be determined relatively easily. Therefore, the pixels corresponding to the iris or the pupil that is the area inside the iris can be determined relatively easily. Then, the binarization processing unit obtains the average value of the component values designated by the designation information of all the pixels corresponding to the iris and pupil, and sets this as M, and can also obtain the threshold value Tb by Tb = α × M + β. . Α and β are predetermined constants.
以上、本実施形態では、二値化処理における閾値そのものを画像データから求める。これにより、ユーザが指定する閾値よりも適切な閾値を設定でき、よって、瞳孔領域の特定精度を向上させることができる。なお、本実施形態においても第二実施形態と同様に、複数の成分の値により瞳孔領域を特定することもできる。 As described above, in the present embodiment, the threshold value itself in the binarization process is obtained from the image data. Thereby, a threshold value more appropriate than the threshold value specified by the user can be set, and thus the accuracy of specifying the pupil region can be improved. In this embodiment as well, as in the second embodiment, the pupil region can be specified by the values of a plurality of components.
なお、本発明による特定装置は、コンピュータを上記特定装置として動作させるプログラムにより実現することができる。これらコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。 The specific device according to the present invention can be realized by a program that causes a computer to operate as the specific device. These computer programs can be stored in a computer-readable storage medium or distributed via a network.
3:色成分判定部、4:二値化部、5:判定部 3: color component determination unit, 4: binarization unit, 5: determination unit
Claims (11)
前記領域の画素それぞれについて、画素の色を示す情報から、指定された成分の値を判定する判定手段と、
前記領域の画素それぞれについて、前記判定手段が判定した値を閾値と比較する比較手段と、
前記比較手段による比較結果から前記人の目の瞳孔領域を特定する特定手段と、
を備えていることを特徴とする瞳孔領域の特定装置。 Detecting means for detecting a region including human eyes in the image indicated by the image data;
For each pixel in the region, determination means for determining a value of a designated component from information indicating the color of the pixel;
For each pixel in the region, a comparison unit that compares the value determined by the determination unit with a threshold value;
A specifying means for specifying a pupil region of the human eye from a comparison result by the comparing means;
An apparatus for identifying a pupil region, comprising:
前記判定手段は、前記2つ以上の成分の値をそれぞれ判定し、
前記比較手段は、前記2つ以上の成分それぞれについて、前記判定手段が判定した値と対応する閾値とを比較し、
前記特定手段は、前記2つ以上の成分それぞれについて前記人の目の瞳孔領域を特定し、前記2つ以上の成分それぞれについて特定した瞳孔領域の重複領域、又は、前記2つ以上の成分それぞれについて特定した瞳孔領域を合わせた領域を、前記人の目の瞳孔領域とすることを特徴とする請求項1に記載の特定装置。 The designated component comprises two or more components;
The determining means determines values of the two or more components, respectively.
The comparison unit compares the value determined by the determination unit with a corresponding threshold value for each of the two or more components.
The specifying means specifies the pupil region of the human eye for each of the two or more components, and overlaps the pupil region specified for each of the two or more components, or for each of the two or more components The identification device according to claim 1, wherein a region obtained by combining the identified pupil regions is a pupil region of the human eye.
前記領域の画素それぞれについて、画素の色を示す情報から、指定された成分の値を判定する判定ステップと、
前記領域の画素それぞれについて、前記判定ステップで判定した値を閾値と比較する比較ステップと、
前記比較ステップでの比較結果から前記人の目の瞳孔領域を特定する特定ステップと、
を備えていることを特徴とする瞳孔領域の特定方法。 A detection step for detecting a region including human eyes in the image indicated by the image data;
For each pixel in the region, a determination step for determining a value of a designated component from information indicating the color of the pixel;
A comparison step for comparing the value determined in the determination step with a threshold for each pixel in the region;
A specifying step of specifying the pupil region of the human eye from the comparison result in the comparing step;
A method for specifying a pupil region, comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2015175531A JP2017051241A (en) | 2015-09-07 | 2015-09-07 | Specification device, specification method, and program for specifying pupil region of person in image |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP2015175531A JP2017051241A (en) | 2015-09-07 | 2015-09-07 | Specification device, specification method, and program for specifying pupil region of person in image |
Publications (1)
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| JP2015175531A Pending JP2017051241A (en) | 2015-09-07 | 2015-09-07 | Specification device, specification method, and program for specifying pupil region of person in image |
Country Status (1)
| Country | Link |
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2015
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