JP4259585B2 - 眠気判定装置，プログラムおよび眠気判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、対象者の眠気の度合を判定する眠気判定装置，プログラムおよび眠気判定方法に関する。

従来から、車両の運転者の居眠り運転を防止するため、車両内に搭載したカメラで運転者の顔を撮影し、得られた画像を処理して眠気の度合を段階的に判定する装置が提案されている。

このような装置では、得られた画像から運転者の目の開度を算出して、それに基づいて居眠り状態であるか否かを判定することが一般的である。
例えば、眉と目の位置を検出し、眉と目との相対距離から目の開度を判定する技術が提案されている（特許文献１参照）。この技術においては、眉と目との相対距離が大きくなることで目の開度が小さくなったと判断する。そして、目の開度が小さくなるにつれて、眠気の度合が強くなったと判定する。
特開平９−４４６８５号公報

上述した技術のように、目の開度に基づいて眠気の度合を段階的に判定しようとすると、目の開度に対して複数のしきい値を定め、目の開度がそれらしきい値で区切られた範囲のいずれに該当するかを判断する必要がある。しかしながら、目の開度および眠気の亢進に伴う目の閉じ方には個人差があり、しきい値を一義的に定めることは難しい。

また、車両の運転者の眠気を判定する場合など、対象者が眠気に対して抵抗すべき状態である場合には、対象者は眠気を感じると、その眠気に抵抗しようとして目を大きく開けるために眉を上げる動作をとる。その動作により眉と目の相対距離は変化する。

そのため、例えば、眉が上瞼より大きく上昇すると、目の開度が小さくなる以上に眉と目の相対距離は大きくなり、実際よりも眠気の度合が強いと判定されてしまう。さらに眠気が亢進すると眉が下がるため、目の開度が小さくなっているにも拘らず眉と目の相対距離は小さくなり、実際よりも眠気の度合が弱いと判定されてしまう。

このような理由により、目の開度のみに基づいて眠気の度合を判定する技術では、その判定を精度よく行うことが困難であった。
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、高い精度で眠気の度合を判定することができる眠気判定装置，プログラムおよび眠気判定方法を提供することを目的とする。

上述した問題を解決するためになされた請求項１に記載の眠気判定装置は、覚醒低下検出手段および葛藤検出手段により、眠気による覚醒低下の兆候と眠気に逆らう葛藤の兆候とを検出し、それらに基づいて眠気判定手段が眠気の度合を判定する。具体的には、覚醒低下の兆候が検出されていない場合には眠気なしと判定し、覚醒低下の兆候が検出されている場合には眠気を有していると判定する。さらに、眠気を有していると判定されている状態において、葛藤の兆候の有無により、眠気の度合を判定する。
なお、具体的に覚醒低下の兆候および葛藤の兆候を検出するためには、目の開度に基づいて覚醒低下の兆候を検出し、眉と該眉の直下の目との間の距離に基づいて、葛藤の兆候を検出するとよい。

このように構成された眠気判定装置であれば、覚醒低下の兆候を検出することにより対象者の眠気の有無を判定できると共に、覚醒低下の兆候と葛藤の兆候との検出結果の組み合わせにより眠気の度合の強弱を判定することができる。
また、このように構成された眠気判定装置であれば、目の開度および眉と該眉の直下の目との間の距離に基づいて、眠気の度合を判定できる。

覚醒低下の兆候の検出結果のみに基づいて、眠気の度合を複数の段階に分けて判定しようとする場合には、検出結果に示される覚醒低下の兆候の度合を、目的とする段階数に応じて複数のしきい値で細分化した段階に分類する必要がある。しかし、覚醒低下の兆候の検出誤差や、眠気の亢進に対する覚醒低下の兆候が現れる度合には個人差があることなどから、上述した段階数が多くなるほど、上述した検出結果を正確に分類することが困難になり、その検出結果の分類の精度は低くなる。

しかし、覚醒低下の兆候のみでなく、葛藤の兆候の検出結果を組み合わせて判定する場合には、それらの兆候の検出結果それぞれを、目的とする段階数まで細分化して分類する必要がない。そのため、それぞれの検出結果ごとに分類すべき段階数が減少することで、それぞれの検出結果ごとの分類が容易かつ確実なものとなる。その結果、それらを組み合わせることで、高精度な眠気の度合の判定が可能となる。

目の開度は、眠気の度合が強くなるにつれて徐々に小さくなっていくものである。また、眉と該眉の直下の目との間の距離は、眠気の度合が一定以上強くなったときに大きくなるものである。そのため、目の開度が所定のしきい値より小さくなった場合（覚醒低下の兆候が検出された場合）には、眠気があると判定でき、さらに眠気が強まり、眉と該眉の直下の目との間の距離が大きくなった場合（葛藤の兆候が検出された場合）には、そのことに基づいて眠気の度合が強くなったと判定することができる。

このことから、上述した構成の眠気判定装置であれば、少なくとも、眠気なし，弱い眠気あり，強い眠気あり，の３段階で眠気の度合を判定することができる。
また、上述した構成の眠気判定装置は、請求項２に記載のように、目の開度が、上瞼と下瞼との間の距離に基づく値であり、前記眉と該眉の直下の目との間の距離が、目頭と目尻の中点と、眉上端と、の距離に基づく値であることとしてもよい。
また、眠気の度合をもう１段階増やして判定するためには、請求項３に記載の眠気判定装置のような方法で眠気の度合を判定する構成としてもよい。

このように構成された眠気判定装置は、目の開度が第１しきい値以下であることを条件Ａとし、目の開度が前記第１しきい値より小さい第２しきい値以下であることを条件Ｂとし、眉と該眉の直下の目との間の距離が所定のしきい値より大きいことを条件Ｃとして、これらの条件に基づいて眠気の度合を判定する。

具体的には、前記条件Ｂが満たされる場合には、眠気の度合を、強度眠気と判定する。また、前記条件Ａおよび前記条件Ｃが満たされると共に、前記条件Ｂが満たされない場合には、眠気の度合を、前記強度眠気よりも眠気の度合が弱い中度眠気と判定する。また、前記条件Ａが満たされると共に、前記条件Ｂおよび前記条件Ｃが満たされない場合には、眠気の度合を、前記中度眠気よりも眠気の度合が弱い弱度眠気と判定する。そして、前記条件Ａおよび条件Ｂがいずれも満たされない場合には、眠気なしと判定する。

上述した第１しきい値および第２しきい値は、以下のように設定することが好ましい。それは、上記条件Ｃが満たされる眠気の度合より低い眠気の度合にて条件Ａが満たされるように第１しきい値を設定し、条件Ｃが満たされる眠気の度合より高い眠気の度合にて条件Ｂが満たされるように第２しきい値を設定することである。

このように第１しきい値および第２しきい値を設定することで、眠気が生じると、まず条件Ａのみが満たされ、弱度眠気と判定される。その後、さらに眠気が亢進すると、条件Ｃが満たされ、中度眠気と判定される。さらに眠気が亢進すると、条件Ｂを満たし、強度眠気と判定される。

よって、このような方法で眠気の度合を判定する眠気判定装置であれば、上述した請求項１の構成と比較して、さらに眠気の度合が強くなったことを判断することができ、強度眠気，中度眠気，軽度眠気，眠気なし，の４段階で眠気の度合を判定することができる。

また、さらに眠気の度合をもう１段階増やして判定するためには、請求項４に記載の眠気判定装置のような方法で眠気の度合を判定する構成としてもよい。
このように構成された眠気判定装置は、目の開度が前記第２しきい値より小さい第３しきい値以下である場合には、他の条件に関わらず、眠気の度合を、前記強度眠気よりも強いと判定する。

そのため、上述した請求項３の構成では強度眠気と判定される眠気の度合の範囲内において、２段階に分けて判定できるようになる。
よって、このような方法で眠気の度合を判定する眠気判定装置であれば、上述した請求項３の構成にて判定される４段階より１段階多い５段階で眠気の度合を判定することができる。

なお、目の開度，および，眉と該眉の直下の目との間の距離を取得する具体的な方法については特に限定されない。
例えば、電極を顔面に貼り付け、顔の筋肉が動くときにその力の大きさに比例して発生する微弱な電気を検出して、瞼の動き，眉の動きなどを検出し、それらに基づいて目の開度および眉と該眉の直下の目との間の距離を取得することが考えられる。

また、上述したもの以外には、対象者の顔画像に基づいて目の開度，および，眉と該眉の直下の目との間の距離を取得する方法が考えられる。そのためには、請求項３または請求項４に記載の構成を請求項５に記載の眠気判定装置のように構成するとよい。

このように構成された眠気判定装置は、顔画像を示す画像データに基づいて、該画像データに示される顔画像における目および眉の位置を示す位置情報を検出し、前記位置情報に基づいて目の開度および眉と該眉の直下の目との間の距離を特定する。

このような眠気判定装置であれば、撮影手段により撮影された顔画像を示す画像データに基づいて、眠気の度合を判定することができる。よって、瞼の動き，眉の動きを検出するための電極などを、眠気の度合を判定する対象者に直接取り付けることなく、簡便に眠気の度合を判定することができる。

また、請求項５に記載した眠気判定装置は、請求項６に記載した眠気判定装置のように構成してもよい。
このように構成された眠気判定装置は、撮影手段を備えた車両に搭載されて用いられるものである。そして、撮影手段により撮影された顔画像を示す画像データに基づいて、該画像データに示される顔画像における目および眉の位置を示す位置情報を検出する。

このような眠気判定装置であれば、車両に搭載して用いることができるので、車両の運転者等の乗員を対象として眠気の度合を判定することができる。
なお、眠気の度合の判定結果に応じて運転者の居眠りを防止する動作を行う装置を車両に備え、その装置と連携することで、運転者の居眠りを防止することができる。例えば、上記眠気判定装置をカーナビゲーションシステムと連携して、眠気の度合の判定結果に応じた画面表示および音声出力をすることが考えられる。また、眠気の度合の判定結果に応じて、運転者に送風する装置，シートベルトを振動させる装置，ブレーキを制御する装置などを動作させてもよい。

また、具体的な覚醒低下の兆候および葛藤の兆候を検出するためには、上述したもの以外には、副交感神経の活動に基づいて前記覚醒低下の兆候を検出し、交感神経の活動に基づいて前記葛藤の兆候を検出してもよい。

自律神経のうち、交感神経は、起きているとき，緊張しているときに活発になる神経である。また、副交感神経は、寝ているとき，リラックスしているときに活発になる神経である。眠気が強くなると副交感神経系の活動が活発になり、眠気に対して葛藤する動作をすると交感神経系の活動が活発になる。

そのため、上述したように構成された眠気判定装置であれば、副交感神経の活動および交感神経の活動を検出して、眠気の度合を判定することができる。
なお、副交感神経および交感神経を検出する具体的な方法については特に限定されない。例えば、心電図波形取得手段が心電図波形を取得し、その心電図波形に基づいて、前記副交感神経の活動，および，交感神経の活動を検出する構成としてもよい。

このように構成された眠気判定装置であれば、心電図波形から副交感神経の活動，および，交感神経の活動を検出することができるので、その検出結果に基づいて眠気の度合を判定することができる。

また、上述した眠気判定装置は、車両に搭載されて用いられるものであってもよい。そうすることで、車両の運転者を対象として眠気の度合を判定することができる。

また、請求項７に記載のプログラムは、請求項１から６のいずれかに記載の覚醒低下検出手段，葛藤検出手段，および，眠気判定手段として機能させるための処理手順を、コンピュータシステムに実行させるためのプログラムである。

このようなプログラムにより制御されるコンピュータシステムは、請求項１から請求項６のいずれかに記載の眠気判定装置の一部を構成することができる。
なお、上述したプログラムは、コンピュータシステムによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものであって、各種記録媒体や通信回線を介して眠気判定装置や、これを利用するユーザに提供されるものである。

また、請求項８に記載の眠気判定方法は、目の開度に基づいて、眠気による覚醒低下の兆候を検出し、眉と該眉の直下の目との間の距離に基づいて、眠気に逆らう葛藤の兆候を検出し、覚醒低下の兆候が検出されていない場合には眠気なしと判定し、覚醒低下の兆候が検出されている場合には眠気を有していると判定し、眠気を有していると判定されている状態において、葛藤の兆候の有無により、眠気の度合を判定することを特徴とする眠気判定方法である。

このような方法により眠気の度合の判定を行う場合、請求項１から請求項６のいずれかに記載の眠気判定装置と同様の作用，効果を得ることができる。

［実施例１］
（１．１）全体構成
実施例１における居眠り防止システム１は、車両２に搭載されて用いられるものであり、図１に示すように、運転者３の顔画像を撮影する撮影装置１０と、顔画像に基づいて眠気の度合を判定する眠気判定装置２０と、判定された眠気の度合に応じて居眠り運転による事故防止のための動作を行う複数の装置（警報装置３０，首元空調装置４０，シートベルト振動装置５０，および，ブレーキ制御装置６０）と、から構成される。

これらのうち、撮影装置１０は、車両２における運転者３の正面方向にて運転者３に向けて配置されており、運転者３の正面の顔画像を撮影するように構成されている。
また、眠気判定装置２０は、図２に示すように、制御部２１，受信部２２，入力部２３，記憶部２４，出力部２５，などを備えている。

この眠気判定装置２０の制御部２１は、記憶部２４に記憶されているプログラムに従って、眠気判定装置２０全体を制御する。
また、この制御部２１は、撮影装置１０により撮影された顔画像を示す画像データを受信部２２より受信する毎に、内蔵するメモリ（以降、「内蔵メモリ」という）にその画像データを記憶させる。その後、その画像データに基づいて、後述する覚醒時データ収集処理，居眠り防止警報処理，位置情報検出処理，状態特定処理，眠気ステージ判定処理を行う。そして、眠気ステージ判定処理において、眠気の度合をステージ１〜５の５段階（ステージ１の眠気の度合が最も弱く，ステージ５が最も強い）にて判定する。

入力部２３は、後述する覚醒時データ収集処理を開始するための開始ボタン，居眠り防止システム１の全ての処理および動作を終了させる終了ボタンなどを備えている。
記憶部２４は、データを記憶する記憶領域として、制御部２１を制御するプログラム用の記憶領域、後述する各種データを記憶するための記憶領域などを有している。

出力部２５は、制御部２１により判定された眠気の度合に応じて、警報装置３０，首元空調装置４０，シートベルト振動装置５０，および，ブレーキ制御装置６０に対し、以下に記す居眠り防止の動作をさせる。

上述した装置のうち、警報装置３０は、ディスプレイおよびスピーカを備えている。この警報装置３０は、制御部２１により判定された眠気の度合に応じて、運転者３に居眠り運転の注意を促す表示（例えば、ステージ２と判定された場合は「早めに休憩を取りましょう」、ステージ３またはステージ４と判定された場合は「注意してください」、ステージ５と判定された場合は「運転を中止してください」など）をディスプレイに出力すると共に、上述した表示内容をスピーカにて音声で出力する。

また、首元空調装置４０は、運転者３のシートにおけるヘッドレストに配置されており、制御部２１によりステージ２〜５のいずれかであると判定されたときに、運転者３の首元に送風する。

また、シートベルト振動装置５０は、シートベルトの引き込み機構に備えられている。そして、制御部２１によりステージ３〜５であると判定されたときに、シートベルトを振動させる。

また、ブレーキ制御装置６０は、ブレーキを自動的に作動させる装置である。そして、制御部２１によりステージ４またはステージ５であると判定されたときに、ブレーキを作動させ、車両の走行を強制的に停止させたり、順次減速させたりする。
（１．２）判定原理
本実施例における眠気の度合の判定原理を、図３を用いて説明する。図３（ａ）〜（ｅ）は、ステージ１〜ステージ５それぞれにおける目の状態を示す。

対象者が眠気を感じて覚醒が低下してくると、覚醒状態（図３におけるステージ１）における目の開度と比較して、目がやや閉じた状態となる（図３におけるステージ２）。
例えば車両を運転している場合など、対象者自身が眠ってしまわないように意識している場合、さらに眠気が強くなると、覚醒低下に対して葛藤して、目を開くために眉を上げる行動をとる（図３におけるステージ３）。

さらに眠気が強くなると、目がかなり閉じることとなり（図３におけるステージ４）、最終的には目が閉じることとなる（図３におけるステージ５）。
そこで、本実施例では、目の開度（図７（ｂ）における（ｘ₄，ｙ₄）と（ｘ₅，ｙ₅）との距離に基づく値），眉と目の間の距離（図７（ｂ）における（ｘ₃，ｙ₃）と（ｘ₆，ｙ₆）との距離に基づく値）を測定し、その結果を組み合わせることで、眠気の度合を判定する。
（１．３）眠気判定装置２０による処理
以下に、実施例１における居眠り防止システム１の眠気判定装置２０により実行される各種処理について説明する。
（１．３．１）覚醒時データ収集処理
以下に、制御部２１による覚醒時データ収集処理の処理手順を、図４に基づいて説明する。この覚醒時データ収集処理は、入力部２３に備えられた開始ボタンを押すことによって開始され、覚醒状態における目の開度および眉と目の間の距離を取得する。

この覚醒時データ収集処理が開始されると、まず、データの初期化を行う（ステップ１、以降ステップをＳと記載する）。ここでは、この時点で制御部２１の内蔵メモリに記憶されている画像データの削除と、記憶部２４に記憶されている各種データの削除と、を行う。

次に、変数ｉを１に設定する（Ｓ２）。
次に、運転者３の目および眉の位置情報を検出する位置情報検出処理を行う（Ｓ３）。ここでは、撮影装置１０により撮影された顔画像を示す画像データに基づき、目の開度を示す開度情報Ｌ１（以降、単に「Ｌ１」という），眉上がりの度合を示す眉上がり情報Ｌ２（以降、単に「Ｌ２」という）を、所定の回数（ｍ回）算出し、記憶部２４に記憶する。このとき、記憶部２４には、Ｌ１，Ｌ２がそれぞれｍ個ずつ記憶されている。

なお、Ｌ１は、顔画像における上瞼と下瞼との間の距離に基づく値であり、眠気が強くなると小さくなる値である。また、Ｌ２は、顔画像における左目頭および左目尻の中心点と、左眉上端と、の距離（以降、単に「眉目間の距離」という）に基づく値であり、ある一定以上に眠気を感じると、眠気に抵抗しようとする（葛藤状態となり、目を大きく開けようとする）ことで大きくなる。この位置情報検出処理について詳しくは後述する。

次に、Ｓ３にて算出されたｍ個のＬ１，Ｌ２に基づき、その代表値Ｌ１ａ，Ｌ２ａを算出する（Ｓ４）。
ここでは、まず、記憶部２４に記憶されたｍ個のＬ１，Ｌ２をすべて読み出す。そして、すべてのＬ１による度数分布に基づき、累積相対度数が最小値より５％に該当する値をＬ１ａとして算出する。同様に、すべてのＬ２による度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＬ２ａとして算出する。

そして、このように算出されたＬ１ａ，Ｌ２ａそれぞれの値を記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ１，Ｌ２を削除する。記憶部２４には、上述したＬ１ａ，Ｌ２ａの値がそれぞれ複数個記憶できるようになっており、Ｓ４にてＬ１ａ，Ｌ２ａの値が算出される毎に、記憶部２４に記憶されるそれらの値それぞれの個数は１つずつ増加していくこととなる。

その後、変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）して（Ｓ５）、変数ｉが所定数ｎ以下ならば（Ｓ６：ＹＥＳ）、処理がＳ３に戻る。一方、変数ｉが所定数ｎ以下でなければ（Ｓ６：ＮＯ）、処理がＳ７に移行する。このとき、記憶部２４には、Ｌ１ａ，Ｌ２ａがそれぞれｎ個ずつ記憶されている。

次に、後述する状態特定処理で用いられるＬ１ｂ，Ｌ２ｂを算出する（Ｓ７）。
ここでは、Ｓ４にて記憶部２４に記憶されたｎ個のＬ１ａ，Ｌ２ａをすべて読み出す。そして、すべてのＬ１ａによって作られる正規分布において、平均値をμ，標準偏差をσとしたときに、μ−２σに該当する値をＬ１ｂとして算出する。同様に、すべてのＬ２ａによって作られる正規分布において、μ＋２σに該当する値をＬ２ｂとして算出する。そして、このように算出したＬ１ｂ，Ｌ２ｂそれぞれの値を記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ１ａ，Ｌ２ａを削除する。

その後、居眠り防止警報処理を起動し（Ｓ８）、本処理を終了する。
（１．３．２）居眠り防止警報処理
以下に、制御部２１による居眠り防止警報処理の処理手順を、図５に基づいて説明する。この居眠り防止警報処理は、覚醒時データ収集処理のＳ８において起動される。

この居眠り防止警報処理が開始されると、まず、変数ｑを０に設定すると共に、変数ｔを１に設定する（Ｓ２１）。
次に、覚醒時データ収集処理のＳ３と同様に、運転者３の目および眉の位置情報を検出する位置情報検出処理を行う（Ｓ２２）。ここでは、ｍ個のＬ１，Ｌ２を算出して、この算出したＬ１，Ｌ２それぞれの値を記憶部２４に記憶する。この位置情報検出処理について詳しくは後述する。

次に、Ｓ２２にて算出されたＬ１，Ｌ２に基づき、その代表値Ｌ１ｄ，Ｌ２ｄを算出する（Ｓ２３）。
ここでは、まず、記憶部２４に記憶されたｍ個のＬ１，Ｌ２をすべて読み出す。そして、すべてのＬ１による度数分布に基づき、累積相対度数が最小値より５％に該当する値をＬ１ｄとして算出する。同様に、すべてのＬ２による度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＬ２ｄとして算出する。

そして、このように算出されたＬ１ｄ，Ｌ２ｄそれぞれの値を記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ１，Ｌ２を削除する。
次に、運転者３の目および眉の状態を特定する状態特定処理を行う（Ｓ２４）。

ここでは、Ｓ２３において算出されたＬ１ｄ，Ｌ２ｄと、覚醒時データ収集処理のＳ７において算出されたＬ１ｂ，Ｌ２ｂと、後述する眠気ステージ判定処理において算出されるＬ１ｒｂと、に基づき、目の開度および眉目間の距離の変化を判断する。なお、Ｌ１ｒｂは、眠気ステージ判定処理により算出された後にのみ用いられる。この状態特定処理について詳しくは後述する。

次に、運転者３の眠気の度合を判定する眠気ステージ判定処理を行う（Ｓ２５）。
ここでは、Ｓ２４において特定された目および眉の状態に基づき、眠気の度合をステージ１〜５（ステージ１の眠気の度合が最も弱く，ステージ５が最も強い）にて判定する。この眠気ステージ判定処理について詳しくは後述する。

次に、Ｓ２５にて判定された眠気の度合に基づいて、警報装置３０，首元空調装置４０，シートベルト振動装置５０，および，ブレーキ制御装置６０に動作を行わせる信号を出力部２５より出力する（Ｓ２６）。ここでは、Ｓ２５においてステージ１と判定された場合には、上述したいずれの装置にも動作を行わせない。ステージ２と判定された場合には、警報装置３０および首元空調装置４０に動作を行わせる。ステージ３と判定された場合には、警報装置３０，首元空調装置４０，および，シートベルト振動装置５０に動作を行わせる。ステージ４またはステージ５と判定された場合には、それら全ての装置に動作を行わせる。このＳ２６の後、処理がＳ２２に戻る。

この居眠り防止警報処理は、入力部２３の終了ボタンが押されるか、車両２におけるエンジン等の動力部が停止して車両全体の制御が終了するまで継続する。
（１．３．３）位置情報検出処理
以下に、制御部２１による位置情報検出処理の処理手順を、図６に基づいて説明する。この位置情報検出処理は、覚醒時データ収集処理におけるＳ３，居眠り防止警報処理におけるＳ２２に該当する。

この位置情報検出処理では、まず、変数ｊを１に設定する（Ｓ４１）。
次に、撮影装置１０により撮影された顔画像を示す画像データに基づき、この画像データに示される顔画像における目および眉の位置を示す位置情報を検出する（Ｓ４２）。ここでは、まず、撮影装置１０により運転者３の顔画像を撮影する。その顔画像を示す画像データに基づき、図７（ａ）に示すように、画像データを黒色部分と白色部分とに分ける２値化処理を行う。具体的には、例えば、特願平０３−２２０６３３号に記載されている技術を用いるとよい。

次に、図７（ｂ）に示すように、上記画像データに示される画像をｘ−ｙ平面で表した場合の（ｘ，ｙ）座標として、左目頭（ｘ₁，ｙ₁），左目尻（ｘ₂，ｙ₂），左上瞼上端（ｘ₄，ｙ₄），左下瞼下端（ｘ₅，ｙ₅），左眉上端（ｘ₆，ｙ₆），右目頭（ｘ₇，ｙ₇）の各位置を検出する。具体的には、例えば、特願平０８−１０１９０４号に記載されている技術を応用するとよい。また、左目頭と左目尻との中点（ｘ₃，ｙ₃）が、ｘ₃＝（ｘ₁＋ｘ₂）／２，ｙ₃＝（ｙ₁＋ｙ₂）／２として算出される。

次に、Ｓ４２による検出結果に基づいて、目の開度を示す開度情報Ｌ１，および，眉上がりの度合を示す眉上がり情報Ｌ２を、後述する計算式にて算出し、記憶部２４に記憶する（Ｓ４３）。

上述した各情報のうち、Ｌ１は、顔画像における上瞼と下瞼との間の距離に基づく値であり、次に示す式で計算される。
Ｌ１＝[（ｘ₄−ｘ₅）²＋（ｙ₄−ｙ₅）²]^0.5／[（ｘ₁−ｘ₇）²＋（ｙ₁−ｙ₇）²]^0.5
上式のうち、『[（ｘ₄−ｘ₅）²＋（ｙ₄−ｙ₅）²]^0.5』は、顔画像における上瞼と下瞼との間の距離を表す。

また、『[（ｘ₁−ｘ₇）²＋（ｙ₁−ｙ₇）²]^0.5』は、左右の目頭間の距離を表す。通常、左右の目頭間は、表情の変化に伴う距離の変化が小さい。そこで、上瞼と下瞼との間の距離を左右の目頭間の距離で割ることで、左右の目頭間の距離を基準とした相対的な値を得ることができる。これにより、撮影装置１０と運転者３の頭部との距離が変化することによって、顔画像における上瞼と下瞼との間の距離が変化してしまう、という問題を解消することができる。なお、後述するＬ２においても、同様の理由で左右の目頭間の距離を基準とした値が算出される。

また、Ｌ２は、顔画像における眉目間の距離に基づく値であり、次に示す式で計算される。
Ｌ２＝[（ｘ₆−ｘ₃）²＋（ｙ₆−ｙ₃）²]^0.5／[（ｘ₁−ｘ₇）²＋（ｙ₁−ｙ₇）²]^0.5
上式のうち、『[（ｘ₆−ｘ₃）²＋（ｙ₆−ｙ₃）²]^0.5』は、左目頭および左目尻の中心点と、左眉上端と、の間の距離を表す。

そして、このように算出したＬ１，Ｌ２それぞれの値を記憶部２４に記憶する。記憶部２４には、Ｌ１，Ｌ２の値がそれぞれ複数個記憶できるようになっており、Ｓ４３にてＬ１，Ｌ２の値が算出される毎に、記憶部２４に記憶されるそれらの値それぞれの個数は１つずつ増加していくこととなる。

このＳ４３の後、変数ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）して（Ｓ４４）、変数ｊが所定数ｍ以下ならば（Ｓ４５：ＹＥＳ）、処理がＳ４２に戻る。一方、変数ｊが所定数ｍ以下でなければ（Ｓ４５：ＮＯ）、本処理が終了する。このとき、記憶部２４には、Ｌ１，Ｌ２がそれぞれｍ個ずつ記憶されている。
（１．３．４）状態特定処理
以下に、制御部２１による状態特定処理の処理手順を、図８に基づいて説明する。この状態特定処理は、居眠り防止警報処理のＳ２４に該当する。

この眠気判定処理が開始されると、まず、変数Ｌ１ｆ，Ｌ２ｆを０に設定する（Ｓ６１）。
次に、運転者３の目が閉じているか否かを判定する（Ｓ６２）。ここでは、覚醒時データ収集処理のＳ７において算出されたＬ１ｂの値と、居眠り防止警報処理のＳ２３において算出されたＬ１ｄの値と、を比較し、Ｌ１ｄの値が、閉眼の検出しきい値である所定値（本実施例においてはＬ１ｂの値の１／３）以下であれば（Ｓ６２：ＹＥＳ）、つまり、覚醒状態の１／３以下にまで目が閉じていれば、目が閉じているものとして、変数Ｌ１ｆを３に設定し（Ｓ６３）、処理がＳ６９へ移行する。

一方、Ｌ１ｄの値が上述した値以下でなければ（Ｓ６２：ＮＯ）、処理がＳ６４へ移行する。このとき、変数ｑが１であれば（Ｓ６４：ＹＥＳ）、処理がＳ６５へ移行する。また、変数ｑが１でなければ（Ｓ６４：ＮＯ）、処理がＳ６７へ移行する。

上述したＳ６４の条件を満たす場合は、眠気があると検出された以降に、更に目の開度が小さくなっているか否かを判定する（Ｓ６５）。ここでは、居眠り防止警報処理のＳ２３において算出されたＬ１ｄの値と、後述する眠気ステージ判定処理のＳ９０において算出されるＬ１ｒｂと、を比較する。このＬ１ｒｂは、眠気ステージ判定処理において眠気がある（ステージ２）と判定された直後に検出された目の開度に基づく値である。Ｌ１ｄがＬ１ｒｂ以下であれば（Ｓ６５：ＹＥＳ）、つまり、運転者３の目が、眠気があると判定された直後よりさらに閉じていれば、変数Ｌ１ｆを２に設定し（Ｓ６６）、処理がＳ６９へ移行する。

また、Ｌ１ｄがＬ１ｒｂ以下でなければ（Ｓ６５：ＮＯ）、覚醒状態と比較して目の開度が小さくなっているか否かを判定する（Ｓ６７）。ここでは、Ｌ１ｂの値と、Ｌ１ｄの値と、を比較して、Ｌ１ｄがＬ１ｂ以下であれば（Ｓ６７：ＹＥＳ）、つまり、運転者３の目が、覚醒状態と比較して閉じていれば、変数Ｌ１ｆを１に設定し（Ｓ６８）、処理がＳ６９へ移行する。一方、Ｌ１ｄがＬ１ｂ以下でなければ（Ｓ６７：ＮＯ）、変数Ｌ１ｆを変更することなく、処理がＳ６９へ移行する。

次に、覚醒時データ収集処理のＳ７において算出されたＬ２ｂの値と、居眠り防止警報処理のＳ２３において算出されたＬ２ｄの値と、を比較する（Ｓ６９）。
このとき、Ｌ２ｄの値がＬ２ｂの値以上であれば（Ｓ６９：ＹＥＳ）、つまり、覚醒状態と比較して眉目間の距離が大きくなっていれば、変数Ｌ２ｆを１に設定し（Ｓ７０）、本処理が終了する。一方、Ｌ２ｄの値がＬ２ｂの値以上でなければ（Ｓ６９：ＮＯ）、変数Ｌ２ｆを変更することなく、本処理が終了する。
（１．３．５）眠気ステージ判定処理
以下に、制御部２１による眠気ステージ判定処理の処理手順を、図９に基づいて説明する。この眠気ステージ判定処理は、居眠り防止警報処理のＳ２５に該当する。

この眠気ステージ判定処理が開始されると、まず、変数Ｌ１ｆが０か否かを判定する（Ｓ８１）。このとき、Ｌ１ｆが０であれば（Ｓ８１：ＹＥＳ）、つまり、眠気に基づくいずれの状態変化も検出されていなければ、眠気の度合をステージ１と判定し（Ｓ８２）、続いて変数ｑを０に設定して（Ｓ８３）、処理がＳ９７に移行する。

一方、Ｌ１ｆが０でなければ（Ｓ８１：ＮＯ）、変数Ｌ１ｆが１であり、かつ、変数Ｌ２ｆが０であるか否かを判定する（Ｓ８４）。上記の条件を満たす場合は（Ｓ８４：ＹＥＳ）、つまり、目が覚醒状態と比べて閉じており、かつ、眉が覚醒状態と比べて上がっていない場合は、眠気の度合をステージ２と判定し（Ｓ８５）、処理がＳ８６へ移行する。また、上記の条件を満たさなければ（Ｓ８４：ＮＯ）、処理がＳ９２へ移行する。

上述したＳ８５にて眠気の度合が判定されると、次に、変数ｑが０か否かが判定される（Ｓ８６）。変数ｑが０でなければ（Ｓ８６：ＮＯ）、処理がＳ９７へ移行する。変数ｑが０であれば（Ｓ８６：ＹＥＳ）、変数ｔをインクリメント（ｔ＝ｔ＋１）して（Ｓ８７）、続いてＬ１ｄをＬ１ｒとして記憶部２４に記憶する（Ｓ８８）。記憶部２４には、Ｌ１ｒの値が複数個記憶できるようになっており、Ｓ８８の処理を行う毎に、記憶部２４に記憶されるＬ１ｒ個数は１つずつ増加していくこととなる。

次に、変数ｔが所定数ｎ以下であるか否かを判定する（Ｓ８９）。変数ｔが所定数ｎ以下ならば（Ｓ８９：ＹＥＳ）、処理がＳ９７へ移行する。
一方、変数ｔが所定数ｎ以下でなければ（Ｓ８９：ＮＯ）、つまり、Ｌ１ｒがｎ個以上記憶されていれば、上述した状態特定処理のＳ６５にて用いられるＬ１ｒｂを算出する（Ｓ９０）。

ここでは、Ｓ８８にて記憶部２４に記憶されたｎ個のＬ１ｒをすべて読み出す。そして、すべてのＬ１ｒによって作られる正規分布において、平均値をμ，標準偏差をσとしたときに、μ−２σに該当する値をＬ１ｒｂとして算出する。そして、このように算出したＬ１ｒｂの値を記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ１ｒを削除する。

次に、変数ｑおよびｔを１に設定する（Ｓ９１）。その後、処理がＳ９７に移行する。
また、上述したＳ８４において条件を満たさなかった場合は、続いて、変数Ｌ１ｆが１であり、かつ、変数Ｌ２ｆが１であるか否かを判定する（Ｓ９２）。上記の条件を満たす場合は（Ｓ９２：ＹＥＳ）、つまり、目が覚醒状態より閉じており、かつ、眉が上がっている場合は、眠気の度合をステージ３と判定し（Ｓ９３）、処理がＳ９７へ移行する。

一方、上記の条件を満たさなければ（Ｓ９２：ＮＯ）、変数Ｌ１ｆが２であるか否かを判定する（Ｓ９４）。Ｌ１ｆが２であれば（Ｓ９４：ＹＥＳ）、つまり、目が覚醒状態より閉じていると判定されたときより更に閉じていれば、眠気の度合をステージ４と判定し（Ｓ９５）、処理がＳ９７へ移行する。また、Ｌ１ｆが２でなければ（Ｓ９４：ＮＯ）、つまり、Ｌ１ｆが３であって、目が閉じていれば、眠気の度合をステージ５と判定し（Ｓ９６）、処理がＳ９７へ移行する。

そして、記憶部２４からＬ１ｄおよびＬ２ｄを削除し（Ｓ９７）、本処理を終了する。
（１．４）効果
このように構成された実施例１における眠気判定装置２０であれば、覚醒低下の兆候を検出することにより運転者３の眠気の有無を判定できると共に、覚醒低下の兆候と葛藤の兆候との検出結果の組み合わせにより眠気の度合の強弱を判定することができる。

覚醒低下の兆候の検出結果のみに基づいて、眠気の度合を複数の段階に分けて判定しようとする場合には、検出結果に示される覚醒低下の兆候の度合を、目的とする段階数に応じて複数のしきい値で細分化した段階に分類する必要がある。しかし、覚醒低下の兆候の検出誤差や、眠気の亢進に対する覚醒低下の兆候が現れる度合には個人差があることなどから、上述した段階数が多くなるほど、上述した検出結果を正確に分類することが困難になり、その検出結果の分類の精度は低くなる。

しかし、このように複数の兆候の検出結果を組み合わせて眠気の度合を判定する場合、それらの兆候の検出結果それぞれを、目的とする段階数まで細分化して分類する必要がない。そのため、それぞれの検出結果ごとに分類すべき段階数が減少することで、それぞれの検出結果ごとの分類が容易かつ確実なものとなる。その結果、それらを組み合わせることで、高精度な眠気の度合の判定が可能となる。

また、上述した眠気判定装置２０であれば、目の開度および眉と目の間の距離に基づき、それらの組み合わせにより眠気の度合を判定できる。本実施例では、目の開度に３つのしきい値を設けており、さらに眉と目の距離に１つのしきい値を設けているため、それらを組み合わせることにより、ステージ１からステージ５の５段階で眠気の度合を判定することができる。

また、上述した眠気判定装置２０であれば、撮影装置１０により撮影された顔画像を示す画像データに基づいて、眠気の度合を判定することができる。よって、瞼の動き，眉の動きを検出するための装置などを、眠気の度合を判定する対象者に直接取り付けることなく、簡便に眠気の度合を判定することができる。

また、上述したように構成された居眠り防止システム１は、車両２に搭載して用いることができるので、車両２の運転者３を対象として眠気の度合を判定することができる。
また、上述した居眠り防止システム１においては、眠気判定装置２０が警報装置３０と連携しており、眠気の度合の判定結果に応じた画面表示および音声出力を行う。また、眠気の度合の判定結果に応じて、首元空調装置４０，シートベルト振動装置５０，ブレーキ制御装置６０が動作する。そのため、運転者３に対して眠気の度合に応じた適切な居眠り防止対応を行うことができ、居眠り運転による事故を未然に防止できる。
（１．５）対応関係
以上説明した実施形態において、撮影装置１０が本発明における撮影手段である。また、図５のＳ２３，図６のＳ４３，図８のＳ６２，Ｓ６３，Ｓ６５，Ｓ６６，Ｓ６７，Ｓ６８が本発明における覚醒低下検出手段であり、図５のＳ２３，図６のＳ４３，図８のＳ６９，Ｓ７０が本発明における葛藤検出手段であり、図９のＳ８１，Ｓ８２，Ｓ８４，Ｓ８５，Ｓ９２，Ｓ９３，Ｓ９４，Ｓ９５，Ｓ９６が本発明における眠気判定手段であり、図６におけるＳ４２が本発明における位置情報検出手段である。
［実施例２］
（２．１）全体構成
実施例２における居眠り防止システム１は、基本的に実施例１と同じ構成であり、実施例１と同様の判定原理にて判定を行う。しかしながら、制御部２１による処理が一部変更されているため、変更された処理を以下に示す。
（２．２）眠気判定装置２０による処理
以下に、実施例２における居眠り防止システムの眠気判定装置２０により実行される各種処理について説明する。この実施例２は、上述した実施例１と比べて、眠気に基づく状態変化の特定方法が異なる。また、位置情報検出処理は、実施例１と同様の処理を行う。
（２．２．１）覚醒時データ収集処理
以下に、制御部２１による覚醒時データ収集処理の処理手順を、図１０に基づいて説明する。

この覚醒時データ収集処理において、Ｓ１０１〜Ｓ１０６の処理は、実施例１の覚醒時データ収集処理におけるＳ１〜Ｓ６と同様の処理である。Ｓ１０６にて変数ｉが所定数ｎ以下でなければ（Ｓ１０６：ＮＯ）、実施例１の覚醒時データ収集処理のＳ７に該当する処理を行うことなく、居眠り防止警報処理を開始し（Ｓ１０７）、本処理を終了する。

なお、実施例１においては、覚醒時データ収集処理が終了した時点で、記憶部２４にはＬ１ｂ，Ｌ２ｂが記憶されていたが、本実施例２においては、この時点で、記憶部２４にＬ１ａ，Ｌ２ａがそれぞれｎ個ずつ記憶されているという点で異なる。
（２．２．２）居眠り防止警報処理
以下に、制御部２１による居眠り防止警報処理の処理手順を、図１１に基づいて説明する。この居眠り防止警報処理は、覚醒時データ収集処理のＳ１０７にて起動される。

この居眠り防止警報処理が開始されると、まず、変数ｑを０に設定する（Ｓ１２１）。
次に、変数ｋを１に設定する（Ｓ１２２）。
次に、上述した位置情報検出処理を行い、ｍ個のＬ１，Ｌ２を算出する（Ｓ１２３）。

次に、Ｓ１２３にて算出されたｍ個のＬ１，Ｌ２に基づき、その代表値Ｌ１ｄ，Ｌ２ｄを算出する（Ｓ１２４）。ここでは、居眠り防止警報処理のＳ２３と同様の処理を行って代表値を算出する。そして、このように算出したＬ１ｄ，Ｌ２ｄの値を記憶部２４に記憶する。記憶部２４には、上述した値がそれぞれ複数個記憶できるようになっており、Ｓ１２４にて上述した値を算出する毎に、記憶部２４に記憶されるそれぞれの値の個数は１つずつ増加していくこととなる。

その後、変数ｋをインクリメント（ｋ＝ｋ＋１）して（Ｓ１２５）、変数ｋが所定数ｎ以下ならば（Ｓ１２６：ＹＥＳ）、処理がＳ１２３に戻る。一方、変数ｋが所定数ｎ以下でなければ（Ｓ１２６：ＮＯ）、処理がＳ１２７へ移行する。このとき、記憶部２４には、Ｌ１ｄ，Ｌ２ｄがそれぞれｎ個ずつ記憶されている。

次に、運転者３の目および眉の状態を特定する状態特定処理を行う（Ｓ１２７）。
ここでは、Ｓ１２４において算出されたＬ１ｄ，Ｌ２ｄと、覚醒時データ収集処理のＳ１０４において算出されたＬ１ａ，Ｌ２ａと、後述する眠気ステージ判定処理において算出されるＬ１ｒと、に基づき、目の開度および眉目間の距離の変化を判断する。なお、Ｌ１ｒは、眠気ステージ判定処理により算出された後にのみ用いられる。この状態特定処理について、詳しくは後述する。

次に、運転者３の眠気の度合を判定する眠気ステージ判定処理を行う（Ｓ１２８）。
ここでは、Ｓ１２７において特定された目および眉の状態に基づき、眠気の度合をステージ１〜５（ステージ１の眠気の度合が最も弱く，ステージ５が最も強い）にて判定する。この眠気ステージ判定処理について詳しくは後述する。

次に、Ｓ１２８にて判定された眠気の度合に基づいて、警報装置３０，首元空調装置４０，シートベルト振動装置５０，および，ブレーキ制御装置６０に動作を行わせる信号を出力部２５より出力する（Ｓ１２９）。ここでは、実施例１の居眠り防止警報処理におけるＳ２６と同様の処理を行う。その後、処理がＳ１２２に戻る。

この居眠り防止警報処理は、入力部２３の終了ボタンが押されるか、車両２におけるエンジン等の動力部が停止して車両全体の制御が終了するまで継続する。
（２．２．３）状態特定処理
以下に、制御部２１による状態特定処理の処理手順を、図１２に基づいて説明する。この状態特定処理は、居眠り防止警報処理のＳ１２７に該当する。

この状態特定処理が開始されると、まず、変数Ｌ１ｆ，Ｌ２ｆを０に設定する（Ｓ１６１）。
次に、運転者３の目が閉じているか否かを判定する（Ｓ１６２）。ここでは、覚醒時データ収集処理のＳ１０４において算出されたＬ１ａの平均値と、居眠り防止警報処理のＳ１２４において算出されたＬ１ｄの平均値と、を比較し、Ｌ１ｄの平均値が、閉眼の検出しきい値である所定値（本実施例においては、Ｌ１ａの平均値の１／３）以下であれば（Ｓ１６２：ＹＥＳ）、つまり、覚醒状態の１／３以下にまで目が閉じていれば、目が閉じているものとして、変数Ｌ１ｆを３に設定し（Ｓ１６３）、処理がＳ１６９へ移行する。

一方、Ｌ１ｄの平均値が上述した値以下でなければ（Ｓ１６２：ＮＯ）、処理がＳ１６４へ移行する。このとき、変数ｑが１であれば（Ｓ１６４：ＹＥＳ）、処理がＳ１６５へ移行する。また、変数ｑが１でなければ（Ｓ１６４：ＮＯ）、処理がＳ１６７へ移行する。

上述したＳ１６４の条件を満たす場合は、眠気があると検出された以降に目の開度が小さくなっているか否かを判定する（Ｓ１６５）。ここでは、居眠り防止警報処理のＳ１２４において算出されたＬ１ｄの値ｎ個と、後述する眠気ステージ判定処理のＳ１８７において記憶されるＬ１ｒの値ｎ個と、に基づいて、対応のあるｔ検定を行う。本処理において、対応のあるｔ検定の有意水準は５％とする。

このとき、Ｌ１ｄの平均値がＬ１ｒの平均値に対して有意に小さければ（Ｓ１６５：ＹＥＳ）、つまり、運転者３の目が、眠気があると判定された直後よりさらに閉じていれば、変数Ｌ１ｆを２に設定し（Ｓ１６６）、処理がＳ１６９へ移行する。

一方、Ｌ１ｄの平均値がＬ１ｒの平均値に対して有意に小さくなければ（Ｓ１６５：ＮＯ）、覚醒状態と比較して目の開度が小さくなっているか否かを判定する（Ｓ１６７）。ここでは、覚醒時データ収集処理のＳ１０４において算出されたＬ１ａの値ｎ個と、居眠り防止警報処理のＳ１２４において算出されたＬ１ｄの値ｎ個と、に基づいて、対応のあるｔ検定を行う（Ｓ１６７）。

このとき、Ｌ１ｄの平均値がＬ１ａの平均値に対して有意に小さければ（Ｓ１６７：ＹＥＳ）、つまり、運転者３の目が、覚醒状態と比較して閉じていれば、変数Ｌ１ｆを１に設定し（Ｓ１６６）、処理がＳ１６９へ移行する。一方、Ｌ１ｄの平均値がＬ１ａの平均値に対して有意に小さくなければ（Ｓ１６７：ＮＯ）、変数Ｌ１ｆを変更することなく、処理がＳ６９へ移行する。

次に、覚醒時データ収集処理のＳ１０４において算出されたＬ２ａの値ｎ個と、居眠り防止警報処理のＳ１２４において算出されたＬ２ｄの値ｎ個と、に基づいて、対応のあるｔ検定を行う（Ｓ１６９）。

このとき、Ｌ２ｄの平均値がＬ２ａの平均値に対して有意に大きければ（Ｓ１６９：ＹＥＳ）、つまり、覚醒状態と比較して眉目間の距離が大きくなっていれば、変数Ｌ２ｆを１に設定し（Ｓ１７０）、本処理が終了する。一方、Ｌ２ｄの平均値がＬ２ａの平均値に対して有意に大きくなければ（Ｓ１６９：ＮＯ）、変数Ｌ１ｆを変更することなく、本処理が終了する。
（２．２．４）眠気ステージ判定処理
以下に、制御部２１による眠気ステージ判定処理の処理手順を、図１３に基づいて説明する。この眠気ステージ判定処理は、居眠り防止警報処理のＳ１２８に該当する。

この眠気ステージ判定処理が開始されると、まず、変数Ｌ１ｆが０か否かを判定する（Ｓ１８１）。このとき、Ｌ１ｆが０であれば（Ｓ１８１：ＹＥＳ）、つまり、眠気に基づくいずれの状態変化も検出されていなければ、眠気の度合をステージ１と判定し（Ｓ１８２）、続いて変数ｑを０に設定して（Ｓ１８３）、処理がＳ１９７に移行する。

一方、Ｌ１ｆが０でなければ（Ｓ１８１：ＮＯ）、変数Ｌ１ｆが１であり、かつ、変数Ｌ２ｆが０であるか否かを判定する（Ｓ１８４）。上記の条件を満たす場合は（Ｓ１８４：ＹＥＳ）、つまり、目が覚醒状態と比べて閉じている場合は、眠気の度合をステージ２と判定し（Ｓ１８５）、処理がＳ１８６へ移行する。また、上記の条件を満たさなければ（Ｓ１８４：ＮＯ）、処理がＳ１８９へ移行する。

上述したＳ１８５にて眠気の度合が判定されると、次に、変数ｑが０か否かが判定される（Ｓ１８６）。変数ｑが０でなければ（Ｓ１８６：ＮＯ）、処理がＳ１９４へ移行する。変数ｑが０であれば（Ｓ１８６：ＹＥＳ）、Ｌ１ｄをＬ１ｒとして記憶部２４に記憶する（Ｓ１８７）。このとき、記憶部２４には、Ｌ１ｄの値がｎ個記憶されており、その全てがｎ個のＬ１ｒとして記憶される。

次に、変数ｑを１に設定する（Ｓ１８８）。その後、処理がＳ１９４に移行する。
また、上述したＳ１８４において条件を満たさなかった場合は、続いて、変数Ｌ１ｆが１であり、かつ、変数Ｌ２ｆが１であるか否かを判定する（Ｓ１８９）。上記の条件を満たす場合は（Ｓ１８９：ＹＥＳ）、つまり、目が覚醒状態より閉じており、かつ、眉が上がっている場合は、眠気の度合をステージ３と判定し（Ｓ１９０）、処理がＳ１９４へ移行する。

一方、上記の条件を満たさなければ（Ｓ１８９：ＮＯ）、変数Ｌ１ｆが２であるか否かを判定する（Ｓ１９１）。Ｌ１ｆが２であれば（Ｓ１９１：ＹＥＳ）、つまり、目が覚醒状態より閉じていると判定されたときより更に閉じていれば、眠気の度合をステージ４と判定し（Ｓ１９２）、処理がＳ１９４へ移行する。また、Ｌ１ｆが２でなければ（Ｓ１９１：ＮＯ）、つまり、Ｌ１ｆが３であって、目が閉じていれば、眠気の度合をステージ５と判定し（Ｓ１９３）、処理がＳ１９４へ移行する。

そして、記憶部２４からＬ１ｄおよびＬ２ｄを削除し（Ｓ１９４）、本処理を終了する。
（２．３）効果
実施例２に記載の眠気判定装置２０および居眠り防止システム１においても、実施例１と同様の効果を得ることができる。さらに本実施例においては、状態特定処理において、目および眉の状態変化の判断（Ｓ１６５，Ｓ１６７，Ｓ１６９）を対応のあるｔ検定にて行っているため、その判定結果がより信頼性の高いものとなっており、上述した実施例１と比べて誤判定を少なくすることができる。
（２．４）対応関係
以上説明した実施形態において、撮影装置１０が本発明における撮影手段である。また、図６のＳ４３，図１１のＳ１２４，図１２のＳ１６２，Ｓ１６３，Ｓ１６５，Ｓ１６６，Ｓ１６７，Ｓ１６８が本発明における覚醒低下検出手段であり、図６のＳ４３，図１１のＳ１２４，図１２のＳ１６９，Ｓ１７０が本発明における葛藤検出手段であり、図１３のＳ１８１，Ｓ１８２，Ｓ１８４，Ｓ１８５，Ｓ１８９，Ｓ１９０，Ｓ１９１，Ｓ１９２，Ｓ１９３が本発明における眠気判定手段であり、図６におけるＳ４２が本発明における位置情報検出手段である。
［参考例］
（３．１）全体構成
参考例における居眠り防止システム１００は、実施例１とは異なり、撮影装置１０の替わりに、図１４に示すように、ステアリングに備えられたステアリング心電センサ７０と、シートに備えられたシート内蔵心電センサ８０と、を備えている。

ステアリング心電センサ７０およびシート内蔵心電センサ８０は、運転者３の心電図波形信号を検出し、各センサそれぞれに備えられた生体アンプ７２，８２を介して眠気判定装置２０にその信号を送信する。

また、眠気判定装置２０は、実施例１と同様に、図２に示すように、制御部２１，受信部２２，入力部２３，記憶部２４，出力部２５，などを備えている。このうち、受信部２２は、実施例１とは異なり、撮影装置１０に替えて、ステアリング心電センサ７０およびシート内蔵心電センサ８０から生体アンプ７２，８２を介して心電図波形信号を受信する。

眠気判定装置２０の制御部２１は、上記各心電センサにより検出された心電図波形信号を受信部２２より受信する毎に、内蔵するメモリ（以降、「内蔵メモリ」という）にその信号情報を記憶させる。その後、その信号情報に基づいて、後述する覚醒時データ収集処理，居眠り防止警報処理，神経情報取得処理，状態特定処理，眠気ステージ判定処理を行う。そして、眠気ステージ判定処理において、眠気の度合をステージ１〜４の４段階（ステージ１の眠気の度合が最も弱く，ステージ４が最も強い）にて判定する。

また、出力部２５は、制御部２１により判定された眠気の度合に応じて、警報装置３０，首元空調装置４０，シートベルト振動装置５０，および，ブレーキ制御装置６０に対し、以下に記す居眠り防止の動作をさせる。

上述した装置のうち、警報装置３０は、制御部２１により判定された眠気の度合に応じて、運転者３に居眠り運転の注意を促す表示（例えば、ステージ２と判定された場合は「早めに休憩を取りましょう」、ステージ３と判定された場合は「注意してください」、ステージ４と判定された場合は「運転を中止してください」など）をディスプレイに出力すると共に、上述した表示内容をスピーカにて音声で出力する。

また、首元空調装置４０は、ステージ２〜４のいずれかであると判定されたときに、運転者３の首元に送風する。
また、シートベルト振動装置５０は、制御部２１によりステージ３〜４であると判定されたときに、シートベルトを振動させる。

また、ブレーキ制御装置６０は、制御部２１によりステージ４であると判定されたときに、ブレーキを作動させ、車両の走行を強制的に停止させたり、順次減速させたりする。
（３．２）判定原理
本実施例における眠気の度合の判定原理を説明する。

本実施例では、自律神経に基づいて眠気の度合を判定する。自律神経には、起きているとき，緊張しているときの神経である交感神経と、寝ているとき，リラックスしているときの神経である副交感神経がある。眠気が強くなると副交感神経系の活動が活発になり、眠気に対して葛藤する動作をすると交感神経系の活動が活発になる。

そのため、交感神経，副交感神経それぞれの活動を測定し、その変化を観測することで、対象者の眠気の度合を判定することができる。
具体的には、運転者３の心電図波形信号を測定し、瞬時心拍数ＨＲを算出する（図１５（ａ）参照）。さらにその情報をＦＦＴ解析してＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ），および，ＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ）を求める（図１５（ｂ）参照）。

ここで、交感神経活動指標はＬＦ／ＨＦで示すことができ、副交感神経活動指標はＨＦで示すことができる。そこで、眠気の兆候を示す値Ｌ３（以降、単に「Ｌ３」という）をＬ３＝ＨＦとし、葛藤の兆候を示す値Ｌ４（以降、単に「Ｌ４」という）をＬ４＝ＬＦ／ＨＦとして求め、そのＬ３，Ｌ４の値に基づいて眠気の度合を求める。

具体的には、覚醒状態（ステージ１）におけるＬ３，Ｌ４の値を通常値として規定する。対象者が眠気を感じて覚醒が低下してくると、副交感神経の活動が活発になったと判定され、Ｌ３の値が大きくなる（ステージ２の状態）。

ここで、例えば車両を運転している場合など、対象者自身が眠ってしまわないように意識している場合、さらに眠気が強くなると、覚醒低下に対して葛藤する状態となり、交感神経の活動が活発になったと判定され、Ｌ４の値が大きくなる（ステージ３の状態）。

さらに眠気が強くなると、Ｌ３の値はさらに大きくなる（ステージ４の状態）。
このように、本実施例では、交感神経と副交感神経の両方を測定し、その結果を組み合わせることで、眠気の度合を判定する。
（３．３）眠気判定装置２０による処理
以下に、参考例における居眠り防止システム１００の眠気判定装置２０により実行される各種処理について説明する。
（３．３．１）覚醒時データ収集処理
以下に、制御部２１による覚醒時データ収集処理の処理手順を、図１６に基づいて説明する。この覚醒時データ収集処理は、入力部２３に備えられた開始ボタンを押すことによって開始される。

この覚醒時データ収集処理が開始されると、まず、データの初期化を行う（Ｓ２０１）。ここでは、この時点で制御部２１の内蔵メモリに記憶されている信号情報の削除と、記憶部２４に記憶されている各種データの削除と、を行う。

次に、変数ｉを１に設定する（Ｓ２０２）。
次に、運転者３の交感神経，副交感神経それぞれの活動を測定する神経情報取得処理を行う（Ｓ２０３）。ここでは、ステアリング心電センサ７０またはシート内蔵心電センサ８０のいずれかにより検出された心電図波形信号に基づき、Ｌ３およびＬ４を所定の回数（ｍ回）算出し、記憶部２４に記憶する。このとき、記憶部２４には、Ｌ３，Ｌ４がそれぞれｍ個ずつ記憶されている。この神経情報取得処理について詳しくは後述する。

次に、Ｓ２０３にて算出されたｍ個のＬ３，Ｌ４に基づき、その代表値Ｌ３ａ，Ｌ４ａを算出する（Ｓ２０４）。
ここでは、まず、記憶部２４に記憶されたｍ個のＬ３，Ｌ４をすべて読み出す。そして、すべてのＬ３による度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＬ３ａとして算出する。同様に、すべてのＬ４による度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＬ４ａとして算出する。

そして、このように算出されたＬ３ａ，Ｌ４ａそれぞれの値を記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ３，Ｌ４を削除する。記憶部２４には、上述したＬ３ａ，Ｌ４ａの値がそれぞれ複数個記憶できるようになっており、Ｓ２０４にてＬ３ａ，Ｌ４ａの値が算出される毎に、記憶部２４に記憶されるそれらの値それぞれの個数は１つずつ増加していくこととなる。

その後、変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）して（Ｓ２０５）、変数ｉが所定数ｎ以下ならば（Ｓ２０６：ＹＥＳ）、処理がＳ２０３に戻る。一方、変数ｉが所定数ｎ以下でなければ（Ｓ２０６：ＮＯ）、処理がＳ２０７に移行する。このとき、記憶部２４には、Ｌ３ａ，Ｌ４ａがそれぞれｎ個ずつ記憶されている。

次に、後述する状態特定処理で用いられるＬ３ｂ，Ｌ４ｂを算出する（Ｓ２０７）。
ここでは、Ｓ２０４にて記憶部２４に記憶されたｎ個のＬ３ａ，Ｌ４ａをすべて読み出す。そして、すべてのＬ３ａによって作られる正規分布において、平均値をμ，標準偏差をσとしたときに、μ＋２σに該当する値をＬ３ｂとして算出する。同様に、すべてのＬ４ａによって作られる正規分布において、μ＋２σに該当する値をＬ４ｂとして算出する。そして、このように算出したＬ３ｂ，Ｌ４ｂそれぞれの値を記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ３ａ，Ｌ４ａを削除する。

その後、居眠り防止警報処理を起動し（Ｓ２０８）、本処理を終了する。
（３．３．２）居眠り防止警報処理
以下に、制御部２１による居眠り防止警報処理の処理手順を、図１７に基づいて説明する。この居眠り防止警報処理は、覚醒時データ収集処理のＳ２０８において起動される。

この居眠り防止警報処理が開始されると、まず、変数ｑを０に設定すると共に、変数ｔを１に設定する（Ｓ２２１）。
次に、覚醒時データ収集処理のＳ２０３と同様に、運転者３の交感神経，副交感神経それぞれの活動を測定する神経情報取得処理を行う（Ｓ２２２）。ここでは、ｍ個のＬ３，Ｌ４を算出して、この算出したＬ３，Ｌ４それぞれの値を記憶部２４に記憶する。この神経情報取得処理について詳しくは後述する。

次に、Ｓ２２２にて算出されたＬ３，Ｌ４に基づき、その代表値Ｌ３ｄ，Ｌ４ｄを算出する（Ｓ２２３）。
ここでは、記憶部２４に記憶されたｍ個のＬ３，Ｌ４をすべて読み出す。そして、すべてのＬ３による度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＬ３ｄとして算出する。同様に、すべてのＬ４による度数分布に基づき、累積相対度数が最大値より５％に該当する値をＬ４ｄとして算出する。

そして、このように算出されたＬ３ｄ，Ｌ４ｄそれぞれの値を記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ３，Ｌ４を削除する。
次に、運転者３の交感神経および副交感神経の状態を特定する状態特定処理を行う（Ｓ２２４）。

ここでは、Ｓ２２３において算出されたＬ３ｄ，Ｌ４ｄと、覚醒時データ収集処理のＳ２０７において算出されたＬ３ｂ，Ｌ４ｂと、後述する眠気ステージ判定処理において算出されるＬ３ｒｂと、に基づき、交感神経および副交感神経の状態を特定する。なお、Ｌ３ｒｂは、眠気ステージ判定処理により算出された後にのみ用いられる。この状態特定処理について詳しくは後述する。

次に、運転者３の眠気の度合を判定する眠気ステージ判定処理を行う（Ｓ２２５）。 ここでは、Ｓ２２４において特定された交感神経および副交感神経の状態に基づき、眠気の度合をステージ１〜４（ステージ１の眠気の度合が最も弱く，ステージ４が最も強い）にて判定する。この眠気ステージ判定処理について詳しくは後述する。

次に、Ｓ２２５にて判定された眠気の度合に基づいて、警報装置３０，首元空調装置４０，シートベルト振動装置５０，および，ブレーキ制御装置６０に動作を行わせる信号を出力部２５より出力する（Ｓ２２６）。ここでは、Ｓ２２５においてステージ１と判定された場合には、上述したいずれの装置にも動作を行わせない。ステージ２と判定された場合には、警報装置３０および首元空調装置４０に動作を行わせる。ステージ３と判定された場合には、警報装置３０，首元空調装置４０，および，シートベルト振動装置５０に動作を行わせる。ステージ４と判定された場合には、それら全ての装置に動作を行わせる。このＳ２２６の後、処理がＳ２２２に戻る。

この居眠り防止警報処理は、入力部２３の終了ボタンが押されるか、車両２におけるエンジン等の動力部が停止して車両全体の制御が終了するまで継続する。
（３．３．３）神経情報取得処理
以下に、制御部２１による神経情報取得処理の処理手順を、図１８に基づいて説明する。この神経情報取得処理は、覚醒時データ収集処理におけるＳ２０３，居眠り防止警報処理におけるＳ２２２に該当する。

この神経情報取得処理では、まず、変数ｊを１に設定する（Ｓ２４１）。
次に、ステアリング心電センサ７０またはシート内蔵心電センサ８０により、運転者３の心電図波形信号を検出する（Ｓ２４２）。ここでは、図１５（ａ）に示すような心電図波形が検出される。

次に、Ｓ２４２による検出結果に基づいて、眠気の兆候を示す値Ｌ３，および，葛藤の兆候を示す値Ｌ４を算出し、記憶部２４に記憶する（Ｓ２４３）。ここでは、心電図波形をＦＦＴ解析することで（図１５（ｂ）参照）、ＬＦおよびＨＦを求め、Ｌ３＝ＨＦ，Ｌ４＝ＬＦ／ＨＦとしてＬ３およびＬ４の値を算出する。

そして、このように算出したＬ３，Ｌ４それぞれの値を記憶部２４に記憶する。記憶部２４には、Ｌ３，Ｌ４の値がそれぞれ複数個記憶できるようになっており、Ｓ２４３にてＬ１，Ｌ２の値が算出される毎に、記憶部２４に記憶されるそれらの値それぞれの個数は１つずつ増加していくこととなる。

このＳ２４３の後、変数ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）して（Ｓ２４４）、変数ｊが所定数ｍ以下ならば（Ｓ２４５：ＹＥＳ）、処理がＳ２４２に戻る。一方、変数ｊが所定数ｍ以下でなければ（Ｓ２４５：ＮＯ）、本処理が終了する。このとき、記憶部２４には、Ｌ３，Ｌ４がそれぞれｍ個ずつ記憶されている。
（３．３．４）状態特定処理
以下に、制御部２１による状態特定処理の処理手順を、図１９に基づいて説明する。この状態特定処理は、居眠り防止警報処理のＳ２２４に該当する。

この状態特定処理が開始されると、まず、変数Ｌ３ｆ，Ｌ４ｆを０に設定する（Ｓ２６１）。
次に、変数ｑが１であるか否かを判定する（Ｓ２６２）。このとき、変数ｑが１であれば（Ｓ２６２：ＹＥＳ）、処理がＳ２６３へ移行する。また、変数ｑが１でなければ（Ｓ２６２：ＮＯ）、処理がＳ２６５へ移行する。

上述したＳ２６２の条件を満たす場合は、眠気の兆候が大きくなっているか否かを判定する（Ｓ２６３）。ここでは、居眠り防止警報処理のＳ２２３において算出されたＬ３ｄの値と、後述する眠気ステージ判定処理のＳ２９０において算出されるＬ３ｒｂの値と、を比較する。このＬ３ｒｂは、眠気ステージ判定処理において眠気がある（ステージ２）と判定された直後に検出された眠気の兆候に基づく基準値である。Ｌ３ｄの値がＬ３ｒｂの値より大きければ（Ｓ２６３：ＹＥＳ）、つまり、運転者３の眠気の兆候が、最初に眠気の兆候があると判定されたときと比較して大きくなっていれば、変数Ｌ３ｆを２に設定し（Ｓ２６４）、処理がＳ２６７へ移行する。

また、Ｌ３ｄの値がＬ３ｒｂの値より大きくなければ（Ｓ２６３：ＮＯ）、覚醒状態と比較して眠気の兆候が大きくなっているか否かを判定する（Ｓ２６５）。ここでは、覚醒時データ収集処理のＳ２０７において算出されたＬ３ｂの値と、居眠り防止警報処理のＳ２２３において算出されたＬ３ｄの値と、を比較して、Ｌ３ｄの値がＬ３ｂの値より大きければ（Ｓ２６５：ＹＥＳ）、つまり、運転者３の眠気の兆候が、覚醒状態と比較して大きくなっていれば、変数Ｌ１ｆを１に設定し（Ｓ２６６）、処理がＳ２６７へ移行する。一方、Ｌ３ｄの値がＬ３ｂの値より大きくなければ（Ｓ２６５：ＮＯ）、変数Ｌ３ｆを変更することなく、処理がＳ２６７へ移行する。

次に、覚醒時データ収集処理のＳ２０７において算出されたＬ４ｂの値と、居眠り防止警報処理のＳ２２３において算出されたＬ４ｄの値と、を比較する（Ｓ２６７）。
このとき、Ｌ４ｄの値がＬ４ｂの値より大きければ（Ｓ２６７：ＹＥＳ）、つまり、覚醒状態と比較して葛藤の兆候が大きくなっていれば、変数Ｌ４ｆを１に設定し（Ｓ２６８）、本処理が終了する。一方、Ｌ４ｄの値がＬ４ｂの値より大きくなければ（Ｓ２６７：ＮＯ）、変数Ｌ４ｆを変更することなく、本処理が終了する。
（３．３．５）眠気ステージ判定処理
以下に、制御部２１による眠気ステージ判定処理の処理手順を、図２０に基づいて説明する。この眠気ステージ判定処理は、居眠り防止警報処理のＳ２２５に該当する。

この眠気ステージ判定処理が開始されると、まず、変数Ｌ３ｆが０か否かを判定する（Ｓ２８１）。このとき、Ｌ３ｆが０であれば（Ｓ２８１：ＹＥＳ）、つまり、眠気の兆候の変化が検出されていなければ、眠気の度合をステージ１と判定し（Ｓ２８２）、続いて変数ｑを０に設定して（Ｓ２８３）、処理がＳ２９５に移行する。

一方、Ｌ３ｆが０でなければ（Ｓ２８１：ＮＯ）、変数Ｌ３ｆが１であり、かつ、変数Ｌ４ｆが０であるか否かを判定する（Ｓ２８４）。上記の条件を満たす場合は（Ｓ２８４：ＹＥＳ）、つまり、覚醒状態と比べて眠気の兆候が大きくなっている場合は、眠気の度合をステージ２と判定し（Ｓ２８５）、処理がＳ２８６へ移行する。また、上記の条件を満たさなければ（Ｓ２８４：ＮＯ）、処理がＳ２９２へ移行する。

上述したＳ２８５にて眠気の度合が判定されると、次に、変数ｑが０か否かが判定される（Ｓ２８６）。変数ｑが０でなければ（Ｓ２８６：ＮＯ）、処理がＳ２９５へ移行する。変数ｑが０であれば（Ｓ２８６：ＹＥＳ）、変数ｔをインクリメント（ｔ＝ｔ＋１）して（Ｓ２８７）、続いてＬ３ｄをＬ３ｒとして記憶部２４に記憶する（Ｓ２８８）。記憶部２４には、Ｌ３ｒの値が複数個記憶できるようになっており、Ｓ２８８の処理を行う毎に、記憶部２４に記憶されるＬ３ｒ個数は１つずつ増加していくこととなる。

次に、変数ｔが所定数ｎ以下であるか否かを判定する（Ｓ２８９）。変数ｔが所定数ｎ以下であれば（Ｓ２８９：ＹＥＳ）、処理がＳ２９５へ移行する。
一方、変数ｔが所定数ｎ以下でなければ（Ｓ２８９：ＮＯ）、つまり、Ｌ３ｒがｎ個以上記憶されていれば、上述した状態特定処理のＳ２６４にて用いられるＬ３ｒｂを算出する（Ｓ２９０）。

ここでは、Ｓ２８８にて記憶部２４に記憶されたｎ個のＬ３ｒをすべて読み出す。そして、すべてのＬ３ｒによって作られる正規分布において、平均値をμ，標準偏差をσとしたときに、μ＋２σに該当する値をＬ３ｒｂとして算出する。そして、このように算出したＬ３ｒｂの値を記憶部２４に記憶し、記憶部２４に記憶されていたＬ３ｒを削除する。

次に、変数ｑおよびｔを１に設定する（Ｓ２９１）。その後、処理がＳ２９５に移行する。
また、上述したＳ２８４において条件を満たさなかった場合は、変数Ｌ３ｆが１であり、かつ、変数Ｌ４ｆが１であるか否かを判定する（Ｓ２９２）。上記の条件を満たす場合は（Ｓ２９２：ＹＥＳ）、つまり、覚醒状態より眠気の兆候が大きくなっており、かつ、葛藤の兆候が大きくなっている場合は、眠気の度合をステージ３と判定し（Ｓ２９３）、処理がＳ２９５へ移行する。

一方、上記の条件を満たさなければ（Ｓ２９２：ＮＯ）、つまり、Ｌ３ｆが２であって、運転者３の眠気の兆候が、最初に眠気の兆候があると判定されたときと比較して大きくなっていれば、眠気の度合をステージ４と判定し（Ｓ２９４）、処理がＳ２９５へ移行する。

そして、記憶部２４からＬ３ｄおよびＬ４ｄを削除し（Ｓ２９５）、本処理を終了する。
（３．４）効果
このように構成された参考例における居眠り防止システム１００であれば、副交感神経の活動および交感神経の活動に基づいて、高精度な眠気の度合の判定が可能となるという効果を得ることができる。

また、本参考例における眠気判定装置２０であれば、ステアリング心電センサ７０またはシート内蔵心電センサ８０により取得された心電図波形から副交感神経の活動，および，交感神経の活動を検出して、眠気の度合を判定することができる。

また、本参考例の居眠り防止システム１００は、車両２に搭載して用いることができるので、車両２の運転者３を対象として眠気の度合を判定することができる。
また、本参考例の居眠り防止システム１００においては、眠気判定装置２０が警報装置３０と連携しており、眠気の度合の判定結果に応じた画面表示および音声出力を行う。また、眠気の度合の判定結果に応じて、首元空調装置４０，シートベルト振動装置５０，ブレーキ制御装置６０が動作する。そのため、運転者３に対して眠気の度合に応じた適切な居眠り防止対応を行うことができ、居眠り運転による事故を未然に防止できる。
［変形例］
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記各実施例に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態をとり得ることはいうまでもない。

例えば、上記実施例１および実施例２においては、撮影装置１０により撮影した顔画像を示す画像データに基づいて、目および眉の位置を取得する構成について例示した。しかし、目および眉の位置を取得できれば、その具体的な構成は特に限定されない。

例えば、電極を顔面に貼り付け、顔の筋肉が動くときにその力の大きさに比例して発生する微弱な電気を検出して、瞼の動き，眉の動きなどを取得し、それに基づいて目および眉の位置を取得してもよい。

また、上記各実施例において、眠気判定装置２０による処理は、入力部２３に備えられた開始ボタンを押すことによって開始される構成を例示したが、それ以外の条件を満たすことによって開始される構成としても良い。

例えば、車両２におけるエンジン等の動力部が起動した際に同時に処理を開始する構成や、車両内に車両の進行速度を測定する車速センサが備えられており、車速センサが所定の速度（例えば、３０ｋｍ／ｈ）を超えたことを検出したときに処理を開始する構成などが考えられる。

また、上記実施例１および実施例２においては、眠気の度合をステージ５と判定する前段階の処理として、Ｌ１ｆ＝２であるか否かを判定する処理（Ｓ９４，Ｓ１９１）が行われ、Ｌ１ｆ＝２でない（Ｌ１ｆ＝３、つまり、目が閉じた状態である）場合に、ステージ５と判定する構成を例示した。

しかし、運転者３は、図３に示すように、居眠り状態（ステージ５）となると、葛藤の兆候がなくなる。そこで、居眠り状態となったことをより正確に判定するため、ステージ５と判定する条件に、葛藤の兆候がない（Ｌ２ｆ＝０）ことを追加しても良い。

具体的には、Ｓ９４およびＳ１９１の処理を、Ｌ１ｆ＝３かつＬ２ｆ＝０であるか否かを判定する処理に変更し、上記条件を満たす場合は、眠気の度合をステージ５と判定し（Ｓ９６，Ｓ１９３へ移行）、上記条件を満たさない場合は、眠気の度合をステージ４と判定する（Ｓ９５，Ｓ１９２へ移行）こととすればよい。

実施例１の居眠り防止システムを示す側面図 眠気判定装置を示すブロック図 実施例１の眠気判定方法を示す図 覚醒時データ収集処理の手順を示すフローチャート 居眠り防止警報処理の手順を示すフローチャート 位置情報検出処理の手順を示すフローチャート 位置情報検出の方法を示す図 状態特定処理の手順を示すフローチャート 眠気ステージ判定処理の手順を示すフローチャート 覚醒時データ収集処理の手順を示すフローチャート 居眠り防止警報処理の手順を示すフローチャート 状態特定処理の手順を示すフローチャート 眠気ステージ判定処理の手順を示すフローチャート 実施例３の居眠り防止システムを示す側面図 実施例３の眠気判定方法を示す図 覚醒時データ収集処理の手順を示すフローチャート 居眠り防止警報処理の手順を示すフローチャート 神経情報取得処理の手順を示すフローチャート 状態特定処理の手順を示すフローチャート 眠気ステージ判定処理の手順を示すフローチャート

符号の説明

１，１００…居眠り防止システム、２…車両、３…運転者、１０…撮影装置、２０…眠気判定装置、２１…制御部、２２…受信部、２３…入力部、２４…記憶部、２５…出力部、３０…警報装置、４０…首元空調装置、５０…シートベルト振動装置、６０…ブレーキ制御装置、７０…ステアリング心電センサ、７２，８２…生体アンプ、８０…シート内蔵心電センサ。

Claims (8)

1. 目の開度に基づいて、眠気による覚醒低下の兆候を検出する覚醒低下検出手段と、
   眉と該眉の直下の目との間の距離に基づいて、眠気に逆らう葛藤の兆候を検出する葛藤検出手段と、
   前記覚醒低下の兆候および前記葛藤の兆候に基づいて眠気の度合を判定する眠気判定手段と、を備え、
   前記眠気判定手段は、
   前記覚醒低下の兆候が検出されていない場合には眠気なしと判定し、
   前記覚醒低下の兆候が検出されている場合には眠気を有していると判定し、
   眠気を有していると判定されている状態において、前記葛藤の兆候の有無により、眠気の度合を判定する
   ことを特徴とする眠気判定装置。
2. 前記目の開度は、上瞼と下瞼との間の距離に基づく値であり、
   前記眉と該眉の直下の目との間の距離は、目頭と目尻の中点と、眉上端と、の距離に基づく値である
   ことを特徴とする請求項１に記載の眠気判定装置。
3. 前記眠気判定手段は、
   目の開度が第１しきい値以下であることを条件Ａとし、目の開度が前記第１しきい値より小さい第２しきい値以下であることを条件Ｂとし、眉と該眉の直下の目との間の距離が所定のしきい値より大きいことを条件Ｃとし、
   前記条件Ｂが満たされる場合には、眠気の度合を、強度眠気と判定し、
   前記条件Ａおよび前記条件Ｃが満たされると共に、前記条件Ｂが満たされない場合には、眠気の度合を、前記強度眠気よりも眠気の度合が弱い中度眠気と判定し、
   前記条件Ａが満たされると共に、前記条件Ｂおよび前記条件Ｃが満たされない場合には、眠気の度合を、前記中度眠気よりも眠気の度合が弱い弱度眠気と判定し、
   前記条件Ａおよび条件Ｂがいずれも満たされない場合には、眠気なしと判定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の眠気判定装置。
4. 前記眠気判定手段は、目の開度が前記第２しきい値より小さい第３しきい値以下である場合には、他の条件に関わらず、眠気の度合を、前記強度眠気よりも強いと判定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の眠気判定装置。
5. 顔画像を示す画像データに基づいて、該画像データに示される顔画像における目および眉の位置を示す位置情報を検出する位置情報検出手段を備え、
   前記覚醒低下検出手段は、前記位置情報に基づいて目の開度を特定し、
   前記葛藤検出手段は、前記位置情報に基づいて眉と該眉の直下の目との間の距離を特定する
   ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の眠気判定装置。
6. 車両に搭載されて用いられるものであって、
   前記位置情報検出手段は、該車両に備えられた撮影手段により撮影された前記画像データに基づいて、該画像データに示される顔画像における目および眉の位置を示す位置情報を検出する
   ことを特徴とする請求項５に記載の眠気判定装置。
7. 請求項１から６のいずれかに記載の覚醒低下検出手段，葛藤検出手段，および，眠気判定手段として機能させるための処理手順を、コンピュータシステムに実行させるためのプログラム。
8. 目の開度に基づいて、眠気による覚醒低下の兆候を検出し、
   眉と該眉の直下の目との間の距離に基づいて、眠気に逆らう葛藤の兆候を検出し、
   前記覚醒低下の兆候が検出されていない場合には眠気なしと判定し、
   前記覚醒低下の兆候が検出されている場合には眠気を有していると判定し、
   眠気を有していると判定されている状態において、前記葛藤の兆候の有無により、眠気の度合を判定する
   ことを特徴とする眠気判定方法。