RU2779067C2 - Methods and systems for determination of characteristics of user of personal hygiene device - Google Patents
Methods and systems for determination of characteristics of user of personal hygiene device Download PDFInfo
- Publication number
- RU2779067C2 RU2779067C2 RU2020115695A RU2020115695A RU2779067C2 RU 2779067 C2 RU2779067 C2 RU 2779067C2 RU 2020115695 A RU2020115695 A RU 2020115695A RU 2020115695 A RU2020115695 A RU 2020115695A RU 2779067 C2 RU2779067 C2 RU 2779067C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- personal care
- user
- session
- personal hygiene
- care device
- Prior art date
Links
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 5
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000001815 facial Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006011 modification reaction Methods 0.000 description 2
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 241000628997 Flos Species 0.000 description 1
- 210000003491 Skin Anatomy 0.000 description 1
- 230000003213 activating Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 238000010192 crystallographic characterization Methods 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 230000001131 transforming Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИFIELD OF TECHNOLOGY
[0001] Настоящее изобретение в целом относится к способам и системам для идентификации или определения характеристик пользователя устройства для личной гигиены.[0001] The present invention relates generally to methods and systems for identifying or characterizing a user of a personal care device.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИBACKGROUND OF THE INVENTION
[0002] Для обеспечения надлежащих использования и функционирования устройств для личной гигиены, некоторые устройства содержат один или более датчиков, которые определяют измерением релевантную информацию о рабочих характеристиках и поведении пользователя, а также используют ее для предоставления обратной связи пользователю. Обратная связь может быть предоставлена пользователю в режиме реального времени или после завершения сеанса эксплуатации. Однако для некоторых устройств часто бывает так, что несколько пользователей совместно используют устройство, заменяя элементы, которые контактируют с телом пользователя. В этом случае система должна иметь возможность сопоставлять каждый сеанс использования с профилем конкретного пользователя, чтобы обеспечить персонализированную обратную связь для правильного пользователя. В случае обратной связи в режиме реального времени, пользователь может иметь доступ к смартфону в ходе сеанса эксплуатации, и он может быть идентифицирован приложением, поскольку каждый пользователь обычно имеет отдельную учетную запись пользователя. В некоторых сценариях использования, таких как обратная связь после сеанса, система может быть способна полагаться на внешнее устройство для идентификации пользователя и, следовательно, она не будет знать личность пользователя. Действительно, в настоящее время невозможно идентифицировать пользователя устройства без внешней информации, предоставленной пользователем. В результате этого может оказаться невозможным предоставить персонализированную обратную связь в отношении сеанса использования соответствующему пользователю.[0002] To ensure proper use and operation of personal care devices, some devices contain one or more sensors that measure relevant information about the user's performance and behavior and use it to provide feedback to the user. Feedback can be provided to the user in real time or after the session has ended. However, for some devices, it is often the case that multiple users share the device by replacing elements that come into contact with the user's body. In this case, the system must be able to match each usage session to a particular user's profile in order to provide personalized feedback to the correct user. In the case of real-time feedback, the user may have access to the smartphone during the session and be identified by the application, since each user usually has a separate user account. In some use cases, such as post-session feedback, the system may be able to rely on an external device to identify the user and therefore will not know the identity of the user. Indeed, it is currently not possible to identify the user of a device without external information provided by the user. As a result, it may not be possible to provide personalized feedback regarding the usage session to the respective user.
[0003] Следовательно, в данной области техники все еще сохраняется потребность в способах и системах, которые точно идентифицировали бы пользователя и/или характеристику пользователя устройства для личной гигиены без необходимости во внешнем идентификаторе пользователя.[0003] Therefore, there is still a need in the art for methods and systems that would accurately identify a user and/or user characteristic of a personal care device without the need for an external user identifier.
РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯDISCLOSURE OF THE INVENTION
[0004] Настоящее изобретение относится к способам и системам для идентификации или определения характеристик пользователя устройства для личной гигиены. Применимо, например, к устройству для личной гигиены, разработанные согласно изобретению способы и системы обеспечивают возможность идентификации пользователя и, следовательно, возможность предоставления персонализированной обратной связи идентифицированному пользователю. Система получает датчиковые данные в отношении множества сеансов личной гигиены для двух или более пользователей устройств для личной гигиены и извлекает характерные особенности по результатам каждого из сеансов личной гигиены для обучения классификатора для идентификации одной или более характеристик каждого из двух или более пользователей устройства. После обучения устройства система получает датчиковые данные в отношении нового сеанса личной гигиены, извлекает характерные особенности по результатам нового сеанса личной гигиены и использует классификатор для идентификации пользователя или характеристики пользователя. Как только пользователь идентифицирован, устройство может использовать информацию для изменения параметра устройства для личной гигиены, предоставить обратную связь пользователю или продолжить обучать устройство, в том числе для других целей.[0004] The present invention relates to methods and systems for identifying or characterizing a user of a personal care device. Applicable to a personal care device, for example, the methods and systems developed according to the invention provide the ability to identify a user and hence the ability to provide personalized feedback to the identified user. The system obtains sensor data on a plurality of personal care sessions for two or more personal care device users and extracts features from the results of each of the personal care sessions to train a classifier to identify one or more characteristics of each of the two or more device users. After device training, the system obtains sensor data for the new personal care session, extracts features from the results of the new personal care session, and uses a classifier to identify the user or user characteristics. Once the user is identified, the device may use the information to change a personal care device setting, provide feedback to the user, or continue to train the device, among other uses.
[0005] В целом, в одном аспекте представлен способ идентификации характеристики пользователя устройства для личной гигиены, содержащего датчик, контроллер и базу данных. Способ включает следующие этапы: (i) обучение устройства для личной гигиены обучающими данными, включающее следующие этапы: получение посредством датчика датчиковых данных в отношении по меньшей мере одного сеанса личной гигиены для каждого из по меньшей мере двух различных пользователей устройства для личной гигиены, извлечение множества характерных особенностей по результатам каждого из сеансов личной гигиены, посредством процессорного модуля извлечения и обучение классификатора для идентификации характеристики каждого из по меньшей мере двух различных пользователей устройства для личной гигиены с использованием извлеченного множества характерных особенностей; (ii) получение посредством датчика датчиковых данных в отношении по меньшей мере части нового сеанса личной гигиены, инициированного одним из по меньшей мере двух различных пользователей устройства для личной гигиены; (iii) извлечение множества характерных особенностей из датчиковых данных в отношении нового сеанса личной гигиены и (iv) идентификация характеристики пользователя устройства для личной гигиены с использованием обученного классификатора.[0005] In general, in one aspect, a method is provided for identifying a user characteristic of a personal care device comprising a sensor, a controller, and a database. The method includes the following steps: (i) training the personal care device with training data, comprising the following steps: obtaining, by means of a sensor, sensor data regarding at least one personal care session for each of at least two different users of the personal care device, extracting a plurality features from the results of each of the personal care sessions, by extracting the processor module and training the classifier to identify the characteristics of each of the at least two different users of the personal care device using the extracted set of features; (ii) obtaining, by means of the sensor, sensor data regarding at least a portion of a new personal care session initiated by one of at least two different users of the personal care device; (iii) extracting a plurality of features from the sensor data with respect to the new personal care session; and (iv) identifying a characteristic of the personal care device user using the trained classifier.
[0006] В соответствии с вариантом реализации способ также включает этап снижения количественного показателя множества характерных особенностей, извлекаемых по результатам одного или более сеансов личной гигиены, перед этапом обучения, с использованием метода снижения размерности.[0006] According to an embodiment, the method also includes the step of reducing the score of a plurality of features extracted from one or more personal care sessions prior to the training step using a dimensionality reduction technique.
[0007] В соответствии с вариантом реализации способ также включает этап снижения, количественного показателя множества характерных особенностей, извлекаемых по результатам нового сеанса личной гигиены, перед этапом идентификации, с использованием метода снижения размерности.[0007] According to an embodiment, the method also includes the step of reducing a score of a plurality of features extracted from a new personal care session prior to the identification step using a dimensionality reduction method.
[0008] В соответствии с вариантом реализации способ также включает этап связывания по меньшей мере некоторых датчиковых данных, полученных в ходе нового сеанса личной гигиены, с идентифицированной характеристикой пользователя.[0008] According to an embodiment, the method also includes the step of associating at least some of the sensor data obtained from the new personal care session with the identified user characteristic.
[0009] В соответствии с вариантом реализации способ также включает этап предоставления обратной связи пользователю или третьему лицу на основе идентифицированной характеристики.[0009] According to an embodiment, the method also includes the step of providing feedback to the user or third party based on the identified characteristic.
[0010] В соответствии с вариантом реализации способ также включает этап изменения параметра устройства для личной гигиены на основе идентифицированной характеристики.[0010] According to an embodiment, the method also includes the step of changing a parameter of the personal care device based on the identified characteristic.
[0011] В соответствии с вариантом реализации идентифицированная характеристика пользователя представляет собой идентификационную информацию пользователя. В соответствии с вариантом реализации идентифицированная характеристика пользователя представляет собой эксплуатационный параметр или параметр использования, относящийся к пользователю.[0011] According to an embodiment, the identified user characteristic is the user's identification information. According to an embodiment, the identified user characteristic is an operational or usage parameter related to the user.
[0012] В соответствии с вариантом реализации классификатор содержит прогнозирующую модель.[0012] In accordance with an implementation option, the classifier contains a predictive model.
[0013] В соответствии с вариантом реализации датчик представляет собой инерциальный измерительный блок.[0013] According to an embodiment, the sensor is an inertial measurement unit.
[0014] В соответствии с аспектом устройство для личной гигиены выполнено с возможностью идентификации характеристики пользователя устройства. Устройство для личной гигиены содержит датчик, выполненный с возможностью получения датчиковых данных в отношении множества сеансов личной гигиены, а также содержит контроллер, содержащий модуль обучения и классификатор, при этом модуль обучения выполнен с возможностью: (i) приема от датчика датчиковых данных в отношении по меньшей мере одного сеанса личной гигиены для каждого из по меньшей мере двух различных пользователей устройства для личной гигиены, (ii) извлечения множества характерных особенностей по результатам каждого из сеансов личной гигиены посредством процессорного модуля извлечения и (iii) обучения классификатора для идентификации характеристики каждого из по меньшей мере двух различных пользователей устройства для личной гигиены, с использованием извлеченного множества характерных особенностей, причем контроллер также выполнен с возможностью приема от датчика датчиковых данных в отношении по меньшей мере части нового сеанса личной гигиены, инициированного одним из по меньшей мере двух различных пользователей устройства для личной гигиены, и извлечения множества характерных особенностей из датчиковых данных в отношении нового сеанса личной гигиены, и причем классификатор выполнен с возможностью идентификации характеристики пользователя устройства для личной гигиены с использованием множества характерных особенностей, извлеченных по результатам нового сеанса личной гигиены.[0014] In accordance with an aspect, a personal care device is configured to identify a characteristic of a user of the device. The personal care device includes a sensor configured to receive sensor data in relation to a plurality of personal care sessions, and also contains a controller containing a learning module and a classifier, wherein the learning module is configured to: (i) receive sensor data from the sensor in relation to at least one personal care session for each of at least two different users of the personal care device, (ii) extracting a plurality of features from the results of each of the personal care sessions by means of an extraction processor module, and (iii) training a classifier to identify a characteristic of each of the at least two different users of the personal care device using the extracted set of features, wherein the controller is also configured to receive sensor data from the sensor in relation to at least a portion of a new personal care session initiated by one of the changes at least two different personal care device users, and extracting a plurality of features from the sensor data with respect to a new personal care session, and wherein the classifier is configured to identify a characteristic of the personal care device user using the plurality of features extracted from the results of the new personal care session. hygiene.
[0015] В соответствии с вариантом реализации контроллер также содержит модуль снижения размерности, выполненный с возможностью снижения количественного показателя множества характерных особенностей, извлекаемых из одного или более сеансов личной гигиены, перед этапом идентификации и/или с возможностью снижения количественного показателя множества характерных особенностей, извлекаемых из нового сеанса личной гигиены, перед этапом идентификации.[0015] In accordance with an embodiment, the controller also includes a dimensionality reduction module configured to down-quantify a plurality of features extracted from one or more personal care sessions prior to the identification step and/or to down-quantify a plurality of features extracted from a new personal care session, before the identification step.
[0016] В соответствии с вариантом реализации контроллер также выполнен с возможностью предоставления обратной связи пользователю на основе идентифицированной характеристики. В соответствии с вариантом реализации контроллер также выполнен с возможностью изменения параметра устройства для личной гигиены на основе идентифицированной характеристики.[0016] According to an embodiment, the controller is also configured to provide feedback to the user based on the identified characteristic. According to an embodiment, the controller is also configured to change a parameter of the personal care device based on the identified characteristic.
[0017] Термин «контроллер», используемый в настоящем документе для целей настоящего раскрытия, в целом используется для описания различных устройств, относящихся к работе устройства, системы или способа измерения давления в потоке. Контроллер может быть реализован многочисленными способами (например, в виде аппаратного обеспечения специального назначения) для выполнения различных функций, описанных в настоящем документе. «Процессор» является одним примером контроллера, который использует один или более микропроцессоров, которые могут быть запрограммированы с использованием программного обеспечения (например, микрокода) на выполнение различных функций, описанных в настоящем документе. Контроллер может быть реализован с использованием процессора и без него, а также он может быть реализован в качестве комбинации аппаратного обеспечения специального назначения для выполнения некоторых функций и процессора (например, одного или более запрограммированных микропроцессоров и связанной схемы) для выполнения других функций. Примеры элементов контроллера, которые могут быть использованы в различных вариантах реализации настоящего изобретения, включают, но без ограничения, традиционные микропроцессоры, интегральные схемы специального назначения (ИССН или ASIC) и программируемые пользователем вентильные матрицы (ППВМ или FPGA).[0017] The term "controller", as used herein for the purposes of this disclosure, is generally used to describe various devices related to the operation of a device, system, or method for measuring pressure in a stream. The controller can be implemented in numerous ways (eg, as special purpose hardware) to perform the various functions described herein. A "processor" is one example of a controller that uses one or more microprocessors that can be programmed using software (eg, microcode) to perform the various functions described herein. The controller may be implemented with or without a processor, and may be implemented as a combination of special purpose hardware to perform some functions and a processor (eg, one or more programmed microprocessors and associated circuitry) to perform other functions. Examples of controller elements that may be used in various embodiments of the present invention include, but are not limited to, conventional microprocessors, application specific integrated circuits (ASICs or ASICs), and field programmable gate arrays (FPGAs or FPGAs).
[0018] В различных вариантах реализации процессор или контроллер может быть связан с одним или более носителями для хранения информации (которые в настоящем документе в общем называются «памятью», например, энергозависимой или энергонезависимой компьютерной памятью). В некоторых вариантах осуществления носитель для хранения информации может быть кодирован одной или более программами, которые выполняют по меньшей мере некоторые функции, описанные в настоящем документе, при исполнении на одном или более процессорах и/или контроллерах. Различные носители для хранения информации могут находиться в пределах процессора или контроллера, или могут перемещаться таким образом, что одна или более программ, хранящихся на них, могут быть загружены в процессор или контроллер таким образом, чтобы реализовать различные аспекты настоящего изобретения, описанные в настоящем документе. Термины «программа» и «компьютерная программа» используют в настоящем документе в обобщенном смысле, и они предполагают любой тип компьютерного кода (например, программного кода или микрокода), который может быть реализован для программирования одного или более процессоров или контроллеров.[0018] In various embodiments, a processor or controller may be associated with one or more storage media (collectively referred to herein as "memory", eg, volatile or non-volatile computer memory). In some embodiments, the information storage medium may be encoded with one or more programs that perform at least some of the functions described herein when executed on one or more processors and/or controllers. Various storage media may reside within the processor or controller, or may be movable such that one or more programs stored thereon may be loaded onto the processor or controller in such a manner as to implement the various aspects of the present invention described herein. . The terms "program" and "computer program" are used herein in a generic sense, and they mean any type of computer code (eg, program code or microcode) that can be implemented to program one or more processors or controllers.
[0019] Термин «интерфейс пользователя», используемый в настоящем документе, относится к интерфейсу между пользователем-человеком или оператором-человеком и одним или более устройств, обеспечивающему возможность связи между пользователем и устройством(ами). Примеры интерфейсов пользователя, которые могут быть реализованы в различных вариантах реализации настоящего изобретения, включают в себя, но без ограничения, переключатели, потенциометры, кнопки, шкальные диски, ползуны, трекболы, экраны дисплея, различные типы графических интерфейсов пользователя (ГИП), сенсорные экраны, микрофоны и другие типы датчиков, которые могут принимать некоторую форму созданного человеком входного сигнала и генерировать сигнал в ответ на него.[0019] The term "user interface" as used herein refers to an interface between a human user or human operator and one or more devices, enabling communication between the user and the device(s). Examples of user interfaces that may be implemented in various embodiments of the present invention include, but are not limited to, switches, potentiometers, buttons, dials, sliders, trackballs, display screens, various types of graphical user interfaces (GUIs), touch screens , microphones, and other types of sensors that can take some form of human-generated input and generate a signal in response to it.
[0020] Следует понимать, что все комбинации приведенных выше замыслов и дополнительных замыслов, описанных более подробно ниже (при условии, что такие замыслы не являются взаимно несовместимыми), считаются частью объекта настоящего изобретения, раскрытого в настоящем документе. В частности, все комбинации заявленного объекта изобретения, приведенные в конце настоящего раскрытия, считаются частью объекта настоящего изобретения, раскрытого в настоящем документе.[0020] It should be understood that all combinations of the above designs and additional designs described in more detail below (provided that such designs are not mutually incompatible) are considered part of the subject matter of the present invention as disclosed herein. In particular, all combinations of the claimed subject matter given at the end of this disclosure are considered part of the subject matter disclosed herein.
[0021] Эти и другие аспекты изобретения будут очевидны и разъяснены со ссылкой на вариант(ы) реализации, описанный(е) ниже.[0021] These and other aspects of the invention will be apparent and explained with reference to the implementation(s) described(e) below.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙBRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS
[0022] На чертежах подобные ссылочные обозначения в целом относятся к одинаковым частям на всех видах. Кроме того, чертежи не подлежат масштабированию, вместо этого внимание должно быть уделено иллюстрации принципов настоящего изобретения.[0022] In the drawings, like reference numerals generally refer to the same parts throughout the views. Furthermore, the drawings are not to be scaled, but instead attention should be given to illustrating the principles of the present invention.
[0023] На фиг. 1 представлено устройство для личной гигиены в соответствии с вариантом реализации.[0023] FIG. 1 shows a personal care device according to an embodiment.
[0024] На фиг. 2 представлена система для личной гигиены в соответствии с вариантом реализации.[0024] FIG. 2 shows a personal care system according to an embodiment.
[0025] На фиг. 3 изображена блок-схема способа определения характеристик пользователя устройства для личной гигиены в соответствии с вариантом реализации.[0025] FIG. 3 is a flow diagram of a method for characterizing a user of a personal care device, in accordance with an embodiment.
[0026] На фиг. 4 представлены углы, представляющие ориентацию устройства для личной гигиены относительно силы тяжести, в соответствии с вариантом реализации.[0026] FIG. 4 are angles representing the orientation of the personal care device relative to gravity, in accordance with an embodiment.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯIMPLEMENTATION OF THE INVENTION
[0027] В настоящем изобретении описаны различные варианты реализации способа и системы, использующих датчиковые данные для идентификации пользователя устройства для предоставления обратной связи. В более общем смысле, заявителем было замечено и обнаружено, что было бы полезно представить систему, которая идентифицирует или определяет характеристики пользователя устройства для личной гигиены. Следовательно, способы и системы, описанные или иным образом представленные в настоящем документе, представляют устройство для личной гигиены, выполненное с возможностью получения датчиковых данных в отношении множества сеансов личной гигиены для двух или более пользователей устройства для личной гигиены, причем сеанс личной гигиены представляет собой сеанс броссажа, сеанс бритья, сеанс очистки или любой другой сеанс личной гигиены. Устройство извлекает характерные особенности по результатам каждого сеанса личной гигиены для обучения классификатора для идентификации одной или более характеристик каждого из двух или более пользователей устройства. Как только устройство обучено, система получает датчиковые данные в отношении нового сеанса личной гигиены, извлекает характерные особенности по результатам нового сеанса личной гигиены и использует классификатор для идентификации пользователя или характеристики пользователя. В соответствии с вариантом реализации устройство может использовать информацию для изменения параметра устройства для личной гигиены, выдать обратную связь пользователю или продолжить обучать устройство, среди прочих вариантов использования.[0027] The present invention describes various embodiments of a method and system using sensor data to identify a user of a device to provide feedback. More generally, Applicant has observed and found that it would be useful to provide a system that identifies or characterizes the user of a personal care device. Therefore, the methods and systems described or otherwise provided herein are a personal care device configured to obtain sensor data on a plurality of personal care sessions for two or more users of the personal care device, wherein the personal care session is a brossage, shaving session, cleaning session or any other personal care session. The device extracts features from each personal care session to train a classifier to identify one or more features from each of the two or more device users. Once the device is trained, the system obtains sensor data for the new personal care session, extracts features from the results of the new personal care session, and uses a classifier to identify the user or characterize the user. According to an embodiment, the device may use the information to change a parameter of the personal care device, provide feedback to the user, or continue to train the device, among other uses.
[0028] Варианты реализации или осуществления, описанные или иным образом представленные в настоящем документе, могут быть применены к любому устройству для личной гигиены. Примеры подходящих устройств для личной гигиены включают в себя электрическую зубную щетку, электрический флосстик, ороситель для полости рта, скребок для языка, бритву, устройство для ухода за кожей или другое устройство для личной гигиены. Однако настоящее изобретение не ограничено этими перечисленными устройствами, и, следовательно, настоящее изобретение и варианты реализации, описанные в настоящем документе, могут охватывать любое устройство для личной гигиены.[0028] The embodiments or implementations described or otherwise presented herein can be applied to any personal care device. Examples of suitable personal care devices include an electric toothbrush, electric floss, mouth spray, tongue scraper, razor, skin care device, or other personal care device. However, the present invention is not limited to these listed devices, and therefore, the present invention and the embodiments described herein may encompass any personal care device.
[0029] Ссылаясь на фиг. 1, в одном варианте реализации представлено устройство 10 для личной гигиены, которое содержит рукоятку или корпусную часть 12 и головной элемент 14, который, как правило, представляет собой часть, которая воздействует на тело человека. Головной элемент или его часть может быть съемным/съемной, например, для выполнения разных операций, для замены при износе или для того, чтобы разные пользователи могли прикреплять персонализированный элемент.[0029] Referring to FIG. 1, in one embodiment, a
[0030] Как правило, корпусная часть 12 содержит корпус, по меньшей мере часть которого является полой, для размещения элементов устройства для личной гигиены. Корпусная часть 12 может содержать узел передаточного механизма с двигателем 22 для вырабатывания движения и передаточным элементом или штифтом 24 передаточного механизма для передачи выработанных движений на головной элемент 14. Устройство для личной гигиены может содержать источник питания (не изображен), который может содержать одну или более перезаряжаемых батарей, которые не изображены и которые могут быть, например, электрически заряжены в зарядном устройстве, в которое помещают устройство 10 для личной гигиены, когда его не эксплуатируют. Кроме того, корпусная часть 12 оснащена устройством 26 пользовательского ввода для активации и деактивации передаточного механизма. Устройство 26 пользовательского ввода обеспечивает пользователю возможность управления устройством 10 для личной гигиены, например, включения и выключения устройства. Устройство 26 пользовательского ввода может представлять собой, например, кнопку, сенсорный экран или переключатель.[0030] Typically, the
[0031] Устройство 10 для личной гигиены содержит один или более датчиков 28, выполненных с возможностью получения датчиковых данных. Датчик 28 изображен на фиг. 1 внутри корпусной части 12, однако он может быть расположен в любом месте внутри устройства, в том числе, например, внутри головного элемента 14 или в любом месте внутри устройства или на нем. В соответствии с вариантом реализации датчик 28 выполнен с возможностью предоставления показаний шести осей относительного движения (трех осей поступательного движения и трех осей вращения), используя, например, 3-осевой гироскоп и 3-осевой акселерометр. В качестве еще одного примера, датчик 28 выполнен с возможностью предоставления показаний девяти осей относительного движения, используя, например, 3-осевой гироскоп, 3-осевой акселерометр и 3-осевой магнитометр. Другие датчики могут быть использованы отдельно или в сочетании с этими датчиками, в том числе, но без ограничения, гироскоп, емкостный датчик, камера, фотоячейка и другие типы датчиков. Может быть использовано множество различных типов датчиков, как описано или иным образом представлено в настоящем документе. В соответствии с вариантом реализации датчик 28 выполнен с возможностью генерирования информации, касающейся ускорения и угловой ориентации устройства 10 для личной гигиены. Датчик может содержать два или более датчиков 28, которые функционируют вместе в виде 6-осевой или 9-осевой системы пространственного датчика.[0031]
[0032] Датчиковые данные, генерируемые датчиком 28, выдаются на контроллер 30. В соответствии с вариантом реализации датчик 28 выполнен за одно целое с контроллером 30. Контроллер 30 может быть образован одним или несколькими модулями, и он выполнен с возможностью управления устройством 10 для личной гигиены в ответ на ввод, такой как ввод, принятый посредством устройства 26 пользовательского ввода. Контроллер 30 может содержать, например, процессор 32 и память 34 или базу 34 данных. Процессор 32 может иметь любую подходящую форму, в том числе, но без ограничения, форму микроконтроллера, множества микроконтроллеров, схемы, одного процессора или множества процессоров. Память или база 34 данных может иметь любую подходящую форму, в том числе форму энергонезависимой памяти и/или ОЗУ. Энергонезависимая память может включать в себя постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), жесткий диск (HDD) или твердотельный диск (SSD). Память может хранить, помимо прочего, операционную систему. ОЗУ используется процессором для временного хранения данных. В соответствии с вариантом реализации операционная система может содержать код, который при исполнении контроллером 30 управляет работой аппаратных элементов устройства 10 для личной гигиены. В соответствии с вариантом реализации модуль 38 связи передает собранные датчиковые данные и может представлять собой любой модуль, устройство или средство, выполненное с возможностью проводной или беспроводной передачи сигнала, в том числе, но без ограничения, модуль Wi-Fi, Bluetooth, ближней бесконтактной связи и/или сотовой связи.[0032] Sensor data generated by
[0033] Ссылаясь на фиг. 2, в одном варианте реализации представлена система 200 для определения характеристик пользователя. Система 200 для определения характеристик пользователя является вариантом реализации устройства 10 для личной гигиены, который может быть любым вариантом реализации устройства для личной гигиены, описанным или иным образом представленным в настоящем документе. В соответствии еще с одним вариантом реализации система 200 для определения характеристик пользователя может быть реализована в двух или более устройствах. Например, один или более модулей или элементов системы 200 для определения характеристик пользователя могут быть реализованы в удаленном устройстве, таком как смартфон, планшет, носимое устройство, компьютер или другое компьютерное устройство.[0033] Referring to FIG. 2, in one embodiment, a
[0034] Система для определения характеристик пользователя содержит контроллер 30, содержащий процессор 32 и память 34. Кроме того, система для определения характеристик пользователя содержит датчик 28, выполненный с возможностью получения информации об угле, перемещении или другом параметре устройства или пользователя. Кроме того, система для определения характеристик пользователя содержит модуль 210 обучения, модуль 220 извлечения, модуль 230 размерности и классификатор 240. Модуль извлечения, классификатор и модуль размерности может представлять собой элемент модуля обучения или может им не быть. При необходимости, система для определения характеристик пользователя содержит интерфейс 46 пользователя, который выдает информацию пользователю. Интерфейс 46 пользователя может представлять собой или может содержать модуль обратной связи, который выдает обратную связь пользователю посредством тактильного сигнала, звукового сигнала, визуального сигнала и/или сигнала любого другого типа.[0034] The user performance system includes a
[0035] В соответствии с вариантом реализации датчик 28 представляет собой датчик, такой как акселерометр, гироскоп или любой другой тип датчика, подходящий или выполненный с возможностью получения датчиковых данных о положении, перемещении, угле или другом физическом параметре устройства. В соответствии с вариантом реализации датчик 28 выполнен с возможностью генерирования информации, являющейся показательной в отношении ускорения и угловой ориентации устройства 10 для личной гигиены. Датчиковые данные, сгенерированные датчиком 28, могут быть выданы на контроллер 30 или любой другой элемент устройства или системы, в том числе на внешнее устройство или приложение.[0035] In accordance with an embodiment,
[0036] В соответствии с вариантом реализации модуль 220 извлечения представляет собой элемент устройства и/или модуль или элемент контроллера 30 или модуля 210 обучения. Модуль извлечения выполнен с возможностью, разработан или запрограммирован на извлечение одной или более характерных особенностей из вектора характерной особенности из датчиковых данных с использованием обработки сигнала. Эти характерные особенности обеспечивают информацию, которая варьируется от одного пользователя к другому и, следовательно, может быть использована для идентификации.[0036] In accordance with an implementation option, the
[0037] В соответствии с вариантом реализации модуль 230 размерности представляет собой элемент устройства и/или модуль или элемент контроллера 30 или модуля 210 обучения. Необязательный модуль размерности выполнен с возможностью, разработан или запрограммирован на снижение количества характерных особенностей, извлекаемых модулем 220 извлечения. Количество характерных особенностей, извлекаемых на этапе извлечения характерных особенностей, может быть очень большим, что может привести к низкой производительности прогнозирующих моделей. Таким образом, в соответствии с вариантом реализации модуль размерности может оценивать матрицу снижения размерности, которая может быть использована для снижения общего количества характерных особенностей, которые используются для обучения прогнозирующей модели.[0037] According to an embodiment, dimension module 230 is a device element and/or a module or element of
[0038] В соответствии с вариантом реализации классификатор 240 представляет собой элемент устройства и/или модуль или элемент контроллера 30 или модуля 210 обучения. Классификатор обучается данными с модуля извлечения и/или модуля размерности для идентификации пользователя устройства для личной гигиены и/или характеристики пользователя устройства. Как только классификатор обучен, он выполнен с возможностью, разработан или запрограммирован на использование новых датчиковых данных для определения того, к какому пользователю принадлежит сеанс эксплуатации.[0038] According to an implementation variant, the classifier 240 is a device element and/or a module or an element of the
[0039] В соответствии с вариантом реализации модуль 210 обучения представляет собой элемент устройства и/или модуль или элемент контроллера. Модуль обучения выполнен с возможностью обучения классификатора обучающими данными, полученными датчиком и обработанными модулем извлечения и/или модулем размерности, как описано или иным образом представлено в настоящем документе.[0039] According to an implementation, the learning module 210 is a device element and/or a controller module or element. The training module is configured to train the classifier with training data received by the sensor and processed by the extraction module and/or the dimension module, as described or otherwise presented herein.
[0040] Ссылаясь на фиг. 3, в одном варианте реализации представлена схема способа 300 идентификации или определения характеристик пользователя устройства для личной гигиены. В способе в качестве преимущества используется тот факт, что каждому пользователю свойственна уникальная манера или техника эксплуатации. Например, некоторые аспекты техники эксплуатации пользователя, такие как типичные ориентации устройства и траектории перемещения, могут быть измерены посредством одного или более датчиков, присутствующих в устройстве, и полученная информация может быть использована для идентификации пользователя в группе людей, такой как семья.[0040] Referring to FIG. 3, in one embodiment, a diagram of a
[0041] В соответствии с вариантом реализации способ включает две фазы: фазу обучения и фазу применения. В фазе обучения данные от ряда сеансов эксплуатации собирают от каждого пользователя, который эксплуатирует это же устройство для личной гигиены, для создания прогнозирующей модели. В ходе этой фазы пользователи идентифицируют себя таким образом, что их личность может быть связана с собранными данными. Например, пользователи могут идентифицировать себя с использованием внешнего устройства или программного приложения, или любого другого способа идентификации. В фазе применения, как только прогнозирующая модель была сгенерирована в фазе обучения, модель используют для автоматической идентификации пользователя. В соответствии еще с одним вариантом реализации идентификационная информация пользователя может быть получена, например, путем направления пользователю запроса на подключение устройства к приложению или путем идентификации связанного заголовка, такого как с RFID-меткой в заголовке, если он присутствует.[0041] According to an embodiment, the method includes two phases: a learning phase and an application phase. In the training phase, data from a number of usage sessions is collected from each user who uses the same personal care device to create a predictive model. During this phase, users identify themselves in such a way that their identity can be associated with the collected data. For example, users may identify themselves using an external device or software application, or any other means of identification. In the application phase, once the predictive model has been generated in the training phase, the model is used to automatically identify the user. According to yet another implementation, the identity of the user may be obtained, for example, by requesting the user to connect the device to the application, or by identifying an associated header, such as with an RFID tag in the header, if present.
[0042] В соответствии с вариантом реализации каждый этап в обеих фазах обучения и применения выполняется устройством для личной гигиены. В альтернативном варианте реализации этапы способа распределены между устройством для личной гигиены и вторым устройством, находящимся в связи с устройством для личной гигиены, таким как смартфон, компьютер, сервер или другое устройство.[0042] According to an embodiment, each step in both the learning and application phases is performed by the personal care device. In an alternative embodiment, the steps of the method are distributed between the personal care device and a second device in communication with the personal care device, such as a smartphone, computer, server, or other device.
[0043] На этапе 310 способа обеспечивают устройство 10 для личной гигиены. Устройство 10 для личной гигиены может быть любым из устройств, описанных или иным образом представленных в настоящем документе. Например, устройство 10 для личной гигиены может содержать рукоятку корпуса или корпусную часть 12, головную часть 14, двигатель 22, устройство 26 пользовательского ввода и контроллер 30 с процессором 32. Кроме того, устройство для личной гигиены содержит датчик 28, такой как акселерометр и/или гироскоп.[0043] At
[0044] На этапе 320 способа устройство для личной гигиены обучают обучающими датчиковыми данными, как описано или иным образом представлено в настоящем документе. В соответствии с вариантом реализации обучение устройства для личной гигиены для идентификации пользователя или характеристики пользователя включает один или более этапов 322-328, которые могут повторяться множество раз, в том числе в ходе фазы применения.[0044] In
[0045] На этапе 322 способа устройство для личной гигиены получает датчиковые данные в отношении по меньшей мере одного сеанса эксплуатации для каждого из пользователей устройства. Как правило, устройство для личной гигиены получает датчиковые данные в отношении множества сеансов личной гигиены для каждого пользователя. В соответствии с вариантом реализации чем больше сеансов обучения анализируется, тем больше обучающих данных используется для обучения классификатора и тем лучше классификатор способен идентифицировать пользователя. Количество сеансов обучения может по меньшей мере частично зависеть от количества пользователей устройства.[0045] At method step 322, the personal care device obtains sensor data in relation to at least one usage session for each of the device users. Typically, the personal care device acquires sensor data for a plurality of personal care sessions for each user. In accordance with an implementation option, the more training sessions are analyzed, the more training data is used to train the classifier and the better the classifier is able to identify the user. The number of training sessions may at least partially depend on the number of device users.
[0046] В соответствии с вариантом реализации устройство для личной гигиены или элемент устройства, такой как контроллер и/или модуль обучения, определяет количество сеансов личной гигиены, необходимых для достоверной идентификации пользователя устройства в ходе стадии применения. В соответствии с вариантом реализации количество сеансов личной гигиены, необходимых для обучения классификатора, может быть определено на основе количества пользователей устройства. Следовательно, пользователь может ввести информацию в устройство или систему, указывая ожидаемое количество пользователей устройства, и устройство может быть запрограммировано или иным образом выполнено с возможностью получения обучающих данных для заданного количества сеансов личной гигиены для каждого пользователя на основе предоставленной информации. В соответствии с еще одним вариантом реализации количество сеансов личной гигиены, необходимых для обучения классификатора, может быть определено на основе самостоятельного определения точности устройством. Например, устройство может выполнить внутреннюю оценку точности или определить достоверность классификации, выполненной классификатором. Лишь в качестве одного примера, устройство может сравнить прогноз или классификацию с фактической идентификационной информацией пользователя, предоставленной в ходе фазы обучения или применения, и на основе этой перекрестной валидации оно может определить, что необходимы дополнительные сеансы обучения, или то, что классификатор в достаточной степени подготовлен к стадии применения.[0046] In accordance with an embodiment, a personal care device or device element, such as a controller and/or a learning module, determines the number of personal care sessions required to reliably identify a user of the device during the use phase. According to an embodiment, the number of personal care sessions required to train the classifier may be determined based on the number of device users. Therefore, a user may enter information into the device or system indicating the expected number of users of the device, and the device may be programmed or otherwise configured to receive training data for a given number of personal care sessions for each user based on the information provided. According to yet another implementation, the number of personal care sessions required to train the classifier may be determined based on the device's self determination of accuracy. For example, the device may perform an internal accuracy assessment or determine the validity of a classification performed by a classifier. As just one example, the device may compare the prediction or classification with the actual user identification information provided during the training or application phase, and based on this cross-validation, it may determine that additional training sessions are needed, or that the classifier is sufficiently prepared for the application stage.
[0047] На этапе 324 способа модуль извлечения извлекает множество характерных особенностей по результатам каждого сеанса личной гигиены. В соответствии с вариантом реализации различительные характерные особенности извлекают из датчиковых данных в отношении каждого сеанса эксплуатации, записанного устройством. Выбор характерных особенностей зависит от датчиков, присутствующих в устройстве. Например, устройство может содержать по меньшей мере инерциальный измерительный блок, который может быть составлен из акселерометра и/или гироскопа, и/или магнитометра.[0047] At method step 324, the extraction module extracts a set of features from the results of each personal care session. According to an embodiment, distinctive features are extracted from the sensor data for each operating session recorded by the device. The choice of features depends on the sensors present in the device. For example, the device may comprise at least an inertial measurement unit, which may be composed of an accelerometer and/or a gyroscope and/or a magnetometer.
[0048] В соответствии с вариантом реализации из датчика может быть извлечено несколько характерных особенностей. Например, существенно различительной характерной особенностью для распознавания пользователя, которая может быть получена от датчика, является распределение ориентаций устройства 10 для личной гигиены относительно силы тяжести в ходе сеанса эксплуатации. Ссылаясь на фиг. 4, в одном варианте реализации ориентация устройства относительно силы тяжести может быть представлена двумя углами (θ и φ), где точка G представляет собой измерение вектора силы тяжести в локальной системе координат устройства, представленной датчиком.[0048] According to an embodiment, several features can be extracted from the sensor. For example, an essential distinguishing feature for user recognition that can be obtained from a sensor is the distribution of orientations of the
[0049] Как только углы θ и φ ориентации были вычислены в отношении всего сеанса эксплуатации, их совместное распределение вероятности может быть оценено, например, с помощью нормализованной двумерной гистограммы. Например, распределения углов в отношении первого пользователя могут существенно отличаться от распределения в отношении второго пользователя, указывая на то, что они могут быть использованы для идентификации пользователя. Значение в каждом столбике гистограмм может рассматриваться в качестве характерной особенности для классификации.[0049] Once the orientation angles θ and φ have been calculated with respect to the entire operation session, their joint probability distribution can be estimated, for example, using a normalized two-dimensional histogram. For example, the angle distributions for the first user may differ significantly from the distribution for the second user, indicating that they can be used to identify the user. The value in each bar of the histograms can be considered as a feature for the classification.
[0050] В соответствии с вариантом реализации характерные особенности, связанные с траекториями перемещения, также могут быть извлечены из датчиковых данных. Например, для идентификации пользователя могут быть использованы измерения гироскопа, содержащие угловую скорость в отношении сеансов эксплуатации у различных пользователей. Примеры различительных характерных особенностей включают в себя, но без ограничения: (i) стандартное отклонение или вариабельность измерений гироскопа в ходе сеанса эксплуатации, (ii) количество пиков, присутствующих в сигналах, (iii) среднее значение высоты и ширины пиков в сигнале и/или (iv) энергия, присутствующая в некоторых частотных полосах, измеренная после применения преобразования Фурье или другого анализа.[0050] According to an embodiment, features associated with movement paths can also be extracted from the sensor data. For example, gyroscope measurements can be used to identify a user, containing angular velocity in relation to operating sessions for different users. Examples of distinguishing features include, but are not limited to: (i) the standard deviation or variance of gyroscope measurements during a run, (ii) the number of peaks present in the signals, (iii) the average height and width of the peaks in the signal, and/or (iv) the energy present in some frequency bands, measured after applying the Fourier transform or other analysis.
[0051] В соответствии с вариантом реализации, если в устройстве присутствуют другие датчики, то могут быть извлечены другие различительные характерные особенности. В число этих характерных особенностей входят, например: (i) среднее значение усилия, применяемого к устройству в ходе сеанса эксплуатации, если присутствует датчик усилия, (ii) время сеанса эксплуатации, если устройство содержит часы, выполненные с возможностью определения времени суток, (iii) характерные приближения в ходе сеанса эксплуатации, если устройство содержит датчик приближения, такой как емкостной или оптический датчик, (iv) характерные особенности лица, которые в целом используются для распознавания лица, если устройство содержит камеру, и/или (iv) длительность сеанса эксплуатации, среди других характерных особенностей.[0051] In accordance with an implementation option, if other sensors are present in the device, then other distinguishing features can be extracted. These characteristics include, for example: (i) the average value of the force applied to the device during the operation session, if a force sensor is present, (ii) the time of the operation session, if the device contains a clock configured to determine the time of day, (iii ) characteristic proximity during the session if the device contains a proximity sensor such as a capacitive or optical sensor, (iv) facial features that are generally used for facial recognition if the device contains a camera, and/or (iv) the length of the user session , among other salient features.
[0052] На необязательном этапе 325 способа извлеченные характерные особенности сохраняются в базе данных, такой как память 34. В качестве альтернативы, извлеченные характерные особенности сохраняются удаленно с устройства на удаленном сервере, в базе данных или другом блоке для хранения. В соответствии с вариантом реализации система может сохранять данные о множестве сеансов эксплуатации перед переходом к следующему этапу, или она может анализировать данные с одного сеанса эксплуатации вплоть до завершения, и/или она может анализировать данные в режиме реального времени.[0052] In an optional step 325 of the method, the extracted features are stored in a database, such as
[0053] На необязательном этапе 326 способа модуль размерности снижает количество характерных особенностей, извлекаемых по результатам одного или более сеансов личной гигиены. В соответствии с вариантом реализации количество характерных особенностей, извлекаемых из полученных датчиковых данных, потенциально может быть очень большим. Например, двумерные гистограммы ориентации могут представлять тысячи характерных особенностей в зависимости от выбранной разрешающей способности угла. Однако обучение прогнозирующей модели на пространстве характерных особенностей высокой размерности с использованием большого количества характерных особенностей при ограниченном количестве обучающих выборок может привести к низкой эффективности прогнозирования. Следовательно, использование модуля размерности для снижения количества извлекаемых характерных особенностей улучшает скорость и функциональность процессора и способа.[0053] In an
[0054] В соответствии с вариантом реализации этап снижения размерности, при необходимости, выполняется для снижения общего количества характерных особенностей перед классификацией. В принципе, может быть использован широкий ряд технологий снижения размерности, такие как метод главных компонент (МГК), линейный дискриминантный анализ (ЛДА) и/или алгоритм Isomap, хотя возможны многие другие методы снижения размерности. В соответствии с вариантом реализации может потребоваться некоторая форма регуляризации вследствие малого размера используемой выборки.[0054] According to an embodiment, a dimensionality reduction step is performed, if necessary, to reduce the total number of features before classification. In principle, a wide range of dimensionality reduction techniques can be used, such as Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), and/or the Isomap algorithm, although many other dimensionality reduction techniques are possible. According to an implementation, some form of regularization may be required due to the small sample size used.
[0055] В соответствии с вариантом реализации модуль 230 размерности использует регуляризированную версию ЛДА или МГК с последующим ЛДА. При использовании линейной технологии, такой как МГК или ЛДА, этап снижения размерности представляет собой матричное умножение в соответствии со следующим уравнением:[0055] According to an implementation variant, dimensionality module 230 uses a regularized version of the LDA or CGM followed by the LDA. When using a linear technology such as PCA or LDA, the dimensionality reduction step is a matrix multiplication according to the following equation:
где 
[0056] В соответствии с вариантом реализации в ходе фазы обучения матрица 
[0057] На этапе 328 способа классификатор обучается, с использованием извлеченного множества характерных особенностей, идентификации характеристики каждого из по меньшей мере двух разных пользователей устройства для личной гигиены. В соответствии с вариантом реализации, после создания обучающей базы данных прогнозирующая модель может быть обучена с использованием алгоритмов машинного обучения, таких как метод опорных векторов, метод k-ближайших соседей, логистическая регрессия и/или деревья решений среди многих других возможных алгоритмов машинного обучения. В ходе фазы обучения прогнозирующая модель может быть использована для идентификации областей пространства характерных особенностей, которые должны быть связаны с каждым пользователем. Как только области идентифицированы, анонимные данные могут быть классифицированы как принадлежащие конкретному пользователю в ходе фазы применения.[0057] In method step 328, the classifier is trained, using the extracted feature set, to identify a feature of each of the at least two different personal care device users. According to an embodiment, once the training database has been created, the predictive model can be trained using machine learning algorithms such as support vector machines, k-nearest neighbors, logistic regression, and/or decision trees, among many other possible machine learning algorithms. During the learning phase, a predictive model can be used to identify regions of the feature space that should be associated with each user. Once the scopes are identified, anonymous data can be classified as belonging to a particular user during the application phase.
[0058] В соответствии с вариантом реализации чем больше данных собирается на этапе обучения, тем выше производительность классификатора. Однако также предпочтительно сделать фазу обучения как можно более короткой, чтобы уменьшить нагрузку на пользователя, поскольку пользователь, возможно, должен будет предоставить идентификационную информацию в ходе фазы обучения. Таким образом, в некоторых вариантах реализации может существовать компромисс между производительностью и удобством для пользователя. Следовательно, фаза обучения может быть разработана для минимизации сеансов обучения, при этом все еще достигая желаемого уровня производительности. В соответствии с вариантом реализации количество сеансов обучения может быть выбрано таким образом, чтобы зависеть от количества пользователей, эксплуатирующих одно и то же устройство, поскольку для достижения некоторого уровня производительности может быть необходимо большее количество данных ввиду того, что большее количество пользователей эксплуатируют одно и то же устройство.[0058] In accordance with an implementation option, the more data is collected during the training phase, the higher the performance of the classifier. However, it is also preferable to keep the learning phase as short as possible in order to reduce the burden on the user, since the user may have to provide identification information during the learning phase. Thus, in some implementations, there may be a trade-off between performance and user friendliness. Therefore, the training phase can be designed to minimize training sessions while still achieving the desired level of performance. According to an implementation, the number of training sessions may be chosen to depend on the number of users operating the same device, since more data may be needed to achieve a certain level of performance due to more users operating the same device. same device.
[0059] На этой стадии устройство или система для личной гигиены, или устройство, связанное с устройством для личной гигиены, содержит классификатор, выполненный с возможностью идентификации характеристики пользователя устройства в ходе следующего сеанса личной гигиены. Например, классификатор в устройстве или системе может быть выполнен с возможностью идентификации того, кто из множества пользователей использует устройство. Классификатор в устройстве или системе может быть выполнен с возможностью идентификации особенности эксплуатации у пользователя, в том числе того, что пользователь нажимает слишком сильно или слишком мягко, среди многих других характеристик.[0059] At this stage, the personal care device or system, or the device associated with the personal care device, comprises a classifier configured to identify the characteristics of the user of the device during the next personal care session. For example, a classifier in a device or system may be configured to identify which of the plurality of users is using the device. The classifier in the device or system may be configured to identify a user's operating habits, including whether the user presses too hard or too soft, among many other characteristics.
[0060] На этапе 330 способа, в фазе применения устройство для личной гигиены получает датчиковые данные от датчика 28 в отношении нового сеанса личной гигиены неизвестного в настоящий момент пользователя устройства. Однако неизвестный в настоящий момент пользователь устройства является одним из пользователей, которые предоставили данные в отношении сеанса личной гигиены в ходе фазы обучения. Датчик может передать полученные датчиковые данные на контроллер и/или модуль извлечения. Датчиковые данные могут быть использованы немедленно или могут быть сохранены или иным образом поставлены в очередь для последующего анализа.[0060] At
[0061] На этапе 340 способа модуль извлечения извлекает множество характерных особенностей по результатам нового сеанса личной гигиены в соответствии с любыми способами или методами, описанными или иным образом представленными в настоящем документе. Например, модуль извлечения может извлекать одну или более характерных особенностей из датчиковых данных в зависимости, например, от того, какие датчики, присутствуют в устройстве.[0061] At method step 340, the extraction module extracts a plurality of features from the results of the new personal care session in accordance with any of the methods or techniques described or otherwise presented herein. For example, the extraction module may extract one or more features from the sensor data depending on, for example, which sensors are present in the device.
[0062] На необязательном этапе 350 способа модуль размерности снижает количество характерных особенностей, извлекаемых по результатам нового сеанса личной гигиены, в соответствии с любыми способами или методами, описанными или иным образом представленными в настоящем документе. Например, модуль размерности может снижать количество извлекаемых характерных особенностей с использованием такой технологии, как метод главных компонент (МГК), линейный дискриминантный анализ (ЛДА) и/или алгоритм Isomap, хотя возможны многие другие методы снижения размерности. На необязательном этапе 350 модуль размерности снижает количество характерных особенностей, извлекаемых по результатам нового сеанса очистки, путем применения к новым данным того же преобразования, что было получено в ходе фазы обучения на этапе 326.[0062] At an optional step 350 of the method, the dimension module reduces the number of features extracted from the results of a new personal care session, in accordance with any of the methods or methods described or otherwise presented herein. For example, the dimensionality module can reduce the number of extracted features using techniques such as Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), and/or the Isomap algorithm, although many other dimensionality reduction techniques are possible. At an optional step 350, the dimension module reduces the number of features extracted from the new cleaning session by applying the same transformation to the new data that was obtained during the training phase at
[0063] На этапе 360 способа обученный классификатор использует извлеченные характерные особенности для идентификации одной или более характеристик ранее неидентифицированого пользователя устройства для личной гигиены. Характеристика может представлять собой личность пользователя или она может представлять собой эксплуатационный параметр, относящийся к пользователю и/или сеансу личной гигиены. Например, характеристика может представлять собой информацию о том, насколько сильным является прижатие, выполняемое пользователем, среди других характеристик. В соответствии с вариантом реализации классификатор сравнивает одну или более извлеченных характерных особенностей с пространством характерных особенностей, созданным в ходе фазы обучения, и идентифицирует то, какому пользователю наиболее близко соответствуют данные нового сеанса личной гигиены.[0063] In
[0064] На необязательном этапе 370 способа система использует идентифицированную одну или более характеристик для связывания датчиковых данных, полученных в ходе сеанса личной гигиены, с идентифицированным пользователем. Они могут быть использованы, например, для оценки одного или более параметров сеанса личной гигиены пользователя. В качестве альтернативы, они могут быть использованы для выполнения дополнительного обучения классификатора.[0064] At an optional step 370 of the method, the system uses the identified one or more characteristics to associate sensor data obtained during a personal care session with an identified user. They can be used, for example, to evaluate one or more parameters of a user's personal care session. Alternatively, they can be used to perform additional classifier training.
[0065] На необязательном этапе 380 способа система использует идентифицированную одну или более характеристик для предоставления обратной связи пользователю или третьему лицу. Например, система может уведомить пользователя о том, что устройство для личной гигиены содержит головной элемент, который связан с другим пользователем. В качестве еще одного примера, система может уведомить пользователя о том, что пользователь нажимает сильнее или мягче, чем обычно. В соответствии с вариантом реализации идентификационная информация пользователя может быть использована для оценки характера риска для пользователя, который совместно эксплуатирует устройство с другими пользователями, и/или для предотвращения ошибочного подтверждения того, что он выполнил сеанс личной гигиены, когда в действительности является другим пользователем. Она может быть использована, например, компаниями, специализирующимися на стоматологическом страховании. Возможно множество других примеров.[0065] At an optional step 380 of the method, the system uses the identified one or more characteristics to provide feedback to the user or third party. For example, the system may notify the user that the personal care device contains a head element that is associated with another user. As another example, the system may notify the user that the user is pressing harder or softer than usual. According to an embodiment, the user's identity can be used to assess the nature of the risk for a user who shares the device with other users and/or to prevent erroneously confirming that they have performed a personal care session when in fact they are another user. It can be used, for example, by companies specializing in dental insurance. Many other examples are possible.
[0066] На необязательном этапе 390 способа система может использовать идентифицированную одну или более характеристик для изменения одного или более параметров или настроек устройства. Например, устройство может содержать программу, которая указывает на предпочтение пользователем определенной настройки в ходе сеанса личной гигиены, и может использовать идентификационную информацию пользователя для автоматической активации этой настройки. В качестве еще одного примера, на основе идентификационной информации пользователя и сигнала с головного элемента устройство может распознавать то, что для этого пользователя был установлен новый головной элемент. Это может запустить таймер или счетчик использования для этого головного элемента. Возможно множество других модификаций или настроек устройства.[0066] At an
[0067] Все определения, определенные и используемые в настоящем документе, обладают преимуществом перед определениями в словарях, определениями в документах, включенных в качестве ссылок, и/или обычными значениями определенных терминов.[0067] All definitions defined and used herein take precedence over definitions in dictionaries, definitions in documents incorporated by reference, and/or the conventional meanings of certain terms.
[0068] Грамматические показатели единственного числа, используемые в настоящем документе в описании и в формуле изобретения следует понимать, как «по меньшей мере одно», если явным образом не указано обратное.[0068] The singular grammatical indicators used herein in the description and in the claims should be understood as "at least one" unless explicitly stated otherwise.
[0069] Выражение «и/или», используемое в настоящем документе в описании и в формуле изобретения, следует понимать, как «один или оба» из элементов, объединенных таким образом, т.е. элементов, которые совместно присутствуют в некоторых случаях и раздельно присутствуют в других случаях. Несколько элементов, перечисленных с помощью «и/или», следует толковать одинаково, т.е. «один или более» элементов, объединенных таким образом. Другие элементы могут присутствовать при необходимости, за исключением элементов, конкретно определенных с оговоркой «и/или», независимо от того, связаны они или не связаны с конкретно определенными элементами.[0069] The expression "and/or" as used herein in the description and in the claims is to be understood as "one or both" of the elements thus combined, i.e. elements that are present together in some cases and separately present in other cases. Several elements listed with "and/or" should be interpreted in the same way, i.e. "one or more" elements combined in this way. Other elements may be present as needed, with the exception of elements specifically defined with the "and/or" clause, whether or not they are related to the specifically defined elements.
[0070] Используемый в настоящем документе в описании и в формуле изобретения союз «или» следует толковать с тем же значением, как «и/или», определенное выше. Например, при разделении пунктов в списке, «или» или «и/или» следует интерпретировать как включительные, т.е. включающие по меньшей мере одно, но также включающие более одного, из числа или списка элементов, и, при необходимости, дополнительные не включенные в список пункты. Напротив, только явно обозначенные термины, такие как «только один из» или «в точности один из», или, при использовании в формуле изобретения, «состоящие из», будет относиться к включению только одного элемента из числа или списка элементов. В целом, используемый здесь термин «или» следует интерпретировать лишь в качестве указания на исключительные альтернативы (т.е. «одно или другое, но не оба»), когда ему предшествуют условия исключительности, такие как «либо», «один из», «только один из» или «в точности один из».[0070] As used herein in the description and in the claims, the union "or" should be interpreted with the same meaning as "and/or" defined above. For example, when separating items in a list, "or" or "and/or" should be interpreted as inclusive, i.e. including at least one, but also including more than one, from among or a list of items, and, if necessary, additional items not included in the list. In contrast, only explicitly defined terms such as "only one of" or "exactly one of" or, when used in a claim, "consisting of" will refer to the inclusion of only one element from a number or list of elements. In general, the term "or" as used herein should only be interpreted as referring to exclusive alternatives (i.e. "one or the other, but not both") when preceded by exclusivity conditions such as "either", "one of" , "only one of" or "exactly one of".
[0071] Используемую в настоящем документе в описании и формуле изобретения выражение «по меньшей мере один» по отношению к списку из одного или более элементов следует понимать, как означающую по меньшей мере один элемент, выбранный из любого одного или более элементов в списке элементов, но необязательно включающую по меньшей мере каждый элемент, конкретно указанный в списке элементов и не исключающий каких-либо комбинаций элементов в списке элементов. Данное определение также допускает, что присутствие элементов необязательно, за исключением элементов, конкретно указанных в списке элементов, к которым относится выражение «по меньшей мере один», независимо от того, присутствует ли связь между ними и определенными элементами.[0071] As used herein in the description and claims, the expression "at least one" in relation to a list of one or more elements should be understood as meaning at least one element selected from any one or more elements in the list of elements, but optionally including at least every element specifically specified in the list of elements and not excluding any combination of elements in the list of elements. This definition also allows that the presence of elements is optional, with the exception of elements specifically indicated in the list of elements to which the expression "at least one" refers, regardless of whether there is a connection between them and certain elements.
[0072] Следует также понимать, что, если явным образом не указано обратное, в любых заявленных в настоящем документе способах, которые включают более одного этапа или действия, порядок шагов или действий способа не обязательно ограничен порядком, в котором перечислены этапы или действия способа.[0072] It should also be understood that, unless expressly stated to the contrary, in any methods disclosed herein that include more than one step or action, the order of the steps or actions of the method is not necessarily limited to the order in which the steps or actions of the method are listed.
[0073] В пунктах формулы изобретения, как и в представленном выше описании изобретения, все переходные выражения, такие как «содержащий», «включающий», «имеющий при себе», «имеющий», «вмещающий», «включающий в себя», «удерживающий», «состоящий из» и т.п. следует понимать в качестве открытой конструкции, т.е. означающей наличие, но не ограничение. Только переходные выражения «состоящий из» и «состоящий по существу из» будут представлять собой закрытые или полузакрытые переходные выражения соответственно.[0073] In the claims, as in the description above, all transitive expressions such as "comprising", "including", "having", "having", "containing", "including", "retaining", "consisting of", etc. should be understood as an open design, i.e. meaning presence, but not limitation. Only the transition expressions "consisting of" and "consisting essentially of" will be closed or semi-closed transition expressions, respectively.
[0074] Несмотря на то что в настоящем документе было описано и проиллюстрировано несколько вариантов реализации настоящего изобретения, специалистам в данной области техники будет легко представить множество других средств и/или конструкций для выполнения функций и/или получения результатов и/или одного или более из описанных в настоящем документе преимуществ, при этом каждое из таких изменений и/или модификаций следует рассматривать в пределах объема вариантов реализации изобретения, раскрытых в настоящем документе. В более широком смысле, специалистам в данной области техники будет легко понять, что все параметры, размеры, материалы и конфигурации, описанные в настоящем документе, приведены в качестве примера, и что фактические параметры, измерения, материалы и/или конфигурации будут зависеть от конкретного применения или применений, для которых используется/используются решение/решения по настоящему изобретению. Специалисты в данной области техники узнают или смогут установить, используя не более чем рутинные эксперименты, широкий ряд эквивалентов конкретных вариантов реализации изобретения, описанных в настоящем документе. Таким образом, следует понимать, что вышеприведенные варианты реализации представлены только в качестве примера и что в рамках объема прилагаемой формулы изобретения и ее эквивалентов изобретения могут быть реализованы на практике иным образом, отличным от того, который конкретно описан и заявлен. Варианты реализации изобретения, раскрытые в данном описании, относятся к каждому отдельному признаку, системе, изделию, материалу, набору и/или способу, описанным в настоящем документе. Кроме того, любая комбинация двух или более таких признаков, систем, изделий, материалов, наборов и/или способов, в случае если такие функции, системы, изделия, материалы, наборы и/или способы не являются взаимно несовместимыми, включена в объект настоящего изобретения.[0074] Although several embodiments of the present invention have been described and illustrated herein, many other means and/or structures for performing the functions and/or obtaining results and/or one or more of the advantages described herein, and each of such changes and/or modifications should be considered within the scope of the embodiments of the invention disclosed in this document. More broadly, those skilled in the art will readily appreciate that all parameters, dimensions, materials, and configurations described herein are by way of example, and that the actual parameters, measurements, materials, and/or configurations will depend on the particular applications or applications for which the solution/solutions of the present invention is/are used. Those skilled in the art will recognize, or be able to ascertain using no more than routine experimentation, a wide range of equivalents to the specific embodiments of the invention described herein. Thus, it should be understood that the above embodiments are presented by way of example only and that, within the scope of the appended claims and their equivalents, the inventions may be practiced otherwise than as specifically described and claimed. The embodiments of the invention disclosed in this specification refer to each individual feature, system, article, material, kit and/or method described herein. Furthermore, any combination of two or more such features, systems, articles, materials, kits and/or methods, provided such functions, systems, articles, materials, kits and/or methods are not mutually incompatible, is included within the scope of the present invention. .
Claims (29)
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201762571842P | 2017-10-13 | 2017-10-13 | |
| US62/571,842 | 2017-10-13 | ||
| PCT/EP2018/077603 WO2019072917A1 (en) | 2017-10-13 | 2018-10-10 | Methods and systems to characterize the user of a personal care device |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2020115695A RU2020115695A (en) | 2021-11-15 |
| RU2020115695A3 RU2020115695A3 (en) | 2022-02-10 |
| RU2779067C2 true RU2779067C2 (en) | 2022-08-31 |
Family
ID=
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014202438A1 (en) * | 2013-06-19 | 2014-12-24 | Benjamin Ohmer | Method for determining movement patterns during a dental treatment |
| WO2017157411A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-21 | Kolibree | Oral hygiene system with visual recognition for compliance monitoring |
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014202438A1 (en) * | 2013-06-19 | 2014-12-24 | Benjamin Ohmer | Method for determining movement patterns during a dental treatment |
| WO2017157411A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-21 | Kolibree | Oral hygiene system with visual recognition for compliance monitoring |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Laput et al. | Sensing fine-grained hand activity with smartwatches | |
| Wyatt et al. | Unsupervised activity recognition using automatically mined common sense | |
| Junker et al. | Gesture spotting with body-worn inertial sensors to detect user activities | |
| EP3513927B2 (en) | Shaving appliance including a notification circuit for communicating cumulative shave event information | |
| Kaboli et al. | Humanoids learn touch modalities identification via multi-modal robotic skin and robust tactile descriptors | |
| JP4481663B2 (en) | Motion recognition device, motion recognition method, device control device, and computer program | |
| US10647011B2 (en) | Networked shaving appliance system | |
| Mannini et al. | Accelerometry-based classification of human activities using Markov modeling | |
| US9769166B1 (en) | Wearable sensor based system for person identification | |
| US11769077B2 (en) | Methods and systems to characterize the user of a personal care device | |
| CN108703824B (en) | Bionic hand control system and control method based on myoelectricity bracelet | |
| Dehbandi et al. | Using data from the Microsoft Kinect 2 to quantify upper limb behavior: a feasibility study | |
| JP7070253B2 (en) | Performance measuring device, performance measuring method and performance measuring program | |
| US10898137B2 (en) | Gel-assisted electroencephalogram sensor electrode | |
| Suk et al. | Two-layer hidden Markov models for multi-class motor imagery classification | |
| Singh et al. | A reliable and efficient machine learning pipeline for american sign language gesture recognition using EMG sensors | |
| Stewart et al. | Practical automated activity recognition using standard smartphones | |
| US10722134B2 (en) | Gel-assisted electroencephalogram sensor electrode | |
| RU2779067C2 (en) | Methods and systems for determination of characteristics of user of personal hygiene device | |
| Diete et al. | Vision and acceleration modalities: Partners for recognizing complex activities | |
| CN105930802B (en) | Sparse representation-based hand shape recognition device and method | |
| Boyle et al. | Gait-based user classification using phone sensors | |
| Garcia et al. | A preliminary study on hyperparameter configuration for human activity recognition | |
| Uslu et al. | On the activity detection with incomplete acceleration data using iterative KNN classifier | |
| Giannakeris et al. | Activity recognition from wearable cameras |