CN102770830A - 输入设备、输入方法和程序 - Google Patents

Abstract

一种输入设备包括：检测单元，检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；以及输入信息确定单元，参考检测数据，基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置，并输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。当用户对便携式电子设备执行输入操作时，用户不需要取出输入设备，并且能够容易地执行输入操作。

Description

输入设备、输入方法和程序

技术领域

(相关申请的引用)

本发明基于并要求2010年3月15日提交的日本专利申请No.2010-057941以及2010年12月15日提交的日本专利申请No.2010-279666的优先权，其全部公开一并在此作为参考。

本发明涉及输入设备、输入方法和程序。具体地，本发明涉及可应用于诸如便携式音乐播放器或移动电话等便携式电子设备的输入设备、输入方法以及记录介质中的程序。

背景技术

当用户在诸如便携式音乐播放器等小型便携式电子设备上执行输入操作以调节音量、选择歌曲等时，用户需要将设备从容纳该设备的口袋或包等中取出。作为一种避免该动作的技术，专利文献1描述了一种移动电话设备。根据专利文献1，使移动电话功能中的一些功能附着到用户手臂上的部位。

此外，专利文献2公开了电话设备，该电话设备附着到用户耳朵上的一部分，并且基于用户叩齿时产生的触发信号来实现电话功能。

此外，专利文献3描述了一种配置成手表形状的输入设备。该输入设备接收诸如握住、松开、扭动和摇动等姿势作为命令。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特开No.JP-H10-051527A

专利文献2：日本专利特开No.JP-H10-200610A

专利文献3：日本专利特开No.JP2002-358149A

发明内容

本发明要解决的技术问题

以上专利文献的全部公开一并在此作为参考。本发明的发明人做出如下分析。

基于专利文献1中描述的移动电话设备，将输入键布置在小型的手镯型输入设备中。然而由于这些输入键较小，所以很难进行输入操作。此外，由于很难识别输入键，所以可能会引起输入错误，如，按压错误的按钮。

此外，基于专利文献2中描述的电话设备，仅使用一种类型的开/关操作(如，叩齿操作)作为输入操作。因此很难实现与要操作的目标设备的多个功能相对应的操作。

此外，基于专利文献3中描述的输入设备，由于使用结合了复杂动作的多个姿势作为输入操作，所以很难将这些输入操作与日常动作相区分。因此，可能会输入用户并不期望的操作。

因此，对于与便携式电子设备相关的输入操作的执行，需要一种使用户不需要取出输入设备并且能够容易地执行输入操作的技术。本发明的目的是提供一种满足该需求的输入设备、输入方法和程序。

解决问题的手段

根据本发明的第一方面，提供了一种输入设备，包括：

检测单元，检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；以及

输入信息确定单元，参考所述检测数据，基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置。

根据本发明的第二方面，提供了一种输入方法，包括：

由计算机检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；

参考所述检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置。

根据本发明的第三方面，提供了一种程序，使计算机执行以下操作：

检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；

参考所述检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置。

根据本发明的第四方面，提供了一种输入设备，包括：

检测单元，检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；以及

输入信息确定单元，参考所述检测数据，基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置，并输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

根据本发明的第五方面，提供了一种输入方法，包括：

由计算机检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；

参考所述检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置；以及

输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

根据本发明的第六方面，提供了一种程序，使计算机执行以下操作：

检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；

参考所述检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置；以及

输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

本发明的效果

基于根据本发明的输入设备、输入方法和程序，当用户对便携式电子设备执行输入操作时，用户不需要取出输入设备，并且能够容易地执行输入操作。

附图说明

图1是示出了根据第一示例实施例的输入设备的配置的框图。

图2示出了根据第一示例实施例的输入设备的输入区域的详细配置。

图3示出了根据第一示例实施例的输入设备的检测单元的详细配置。

图4是示出了根据第一示例实施例的输入设备的检测单元的详细配置的截面图。

图5是示出了根据第一示例实施例的输入设备的操作的流程图。

图6A和6B示出了由根据第一示例实施例的输入设备提取的振动波形。

图7A至7C示出了根据第一示例实施例的轻敲位置和对应的手臂移动。

图8是示出了根据第一示例实施例的轻敲位置和对应的时间序列数据的表。

图9是示出了根据第一示例实施例由输入设备执行的用于确定输入信息的详细操作的流程图。

图10示出了根据第一示例实施例的DP匹配路径图。

图11示出了根据第一示例实施例在网格点上的最小累计成本。

图12是示出了根据第二示例实施例的输入设备的配置的框图。

图13是示出了根据第二示例实施例的输入设备的操作的流程图。

图14是示出了根据第二示例实施例的由输入设备执行的用于确定输入信息的详细操作的流程图。

图15A和15B示出了根据第二示例实施例的轻敲位置和对应的手臂移动。

图16A至16C示出了根据第三示例实施例的输入时的手臂姿势和输入设备的输入区域。

图17是示出了根据第三示例实施例的输入设备的配置的框图。

图18是示出了根据第三示例实施例的输入设备的操作的流程图。

图19是示出了根据第三示例实施例的由输入设备执行的用于确定输入信息的详细操作的流程图。

图20是示出了根据第三示例实施例的手臂姿势和对应的时间序列数据的表。

具体实施方式

根据第一实施方式，提供了根据上述第一方面的输入设备。

根据第二实施方式，提供了一种输入设备，其中，输入信息确定单元通过模式匹配对检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

根据第三实施方式，提供了一种输入设备，其中，模式匹配是基于动态编程的匹配(DP匹配)。

根据第四实施方式，提供了一种输入设备，该输入设备还包括：

存储单元，存储与由于轻敲而引起的身体移动有关的典型数据以及与典型数据相关的轻敲位置，作为模板数据，其中，

输入信息确定单元通过计算存储单元中存储的典型数据与检测数据之间的相关性，来确定轻敲位置。

根据第五实施方式，提供了一种输入设备，其中，输入信息确定单元按照规则对检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

根据第六实施方式，提供了一种输入设备，其中，规则基于关节式结构模型。

根据第七实施方式，提供了一种输入设备，其中，身体移动是手臂移动。

根据第八实施方式，提供了一种输入设备，其中，输入信息确定单元输出与所确定的轻敲位置关联的操作命令。

根据第九实施方式，提供了一种根据以上第二方面的输入方法。

根据第十实施方式，提供了一种根据以上第三方面的程序。

根据第十一实施方式，提供了一种存储以上程序的计算机可读存储介质。

根据第十二实施方式，提供了一种根据以上第四方面的输入设备。

根据第十三实施方式，提供了一种根据以上第五方面的输入方法。

根据第十四实施方式，提供了一种根据以上第六方面的程序。

根据第十五实施方式，输入设备可以被配置为，检测单元包括加速度传感器并且被布置在被轻敲侧的手腕上，输入信息确定单元基于加速度传感器检测到的重力加速度来确定被轻敲侧的手臂姿势，并输出与所确定的轻敲位置和手臂姿势的组合相关联的操作命令。

根据本发明，将对身体部位的轻敲作为输入操作。此外，根据本发明，检测输入的设备可以被配置为小型的手镯型设备。因此，可以消除将输入设备取出以实现设备操作的动作。因此，由于与输入操作相关联的麻烦的动作不是必要的，所以可以减少输入操作所需的时间。

此外，根据本发明，由于可以向诸如手臂之类的用户身体部位分配输入区域，所以可以确保足够大的输入区域。因此，可以防止输入错误。

此外，根据本发明，由于可以分配多个输入区域，所以可以实现多种输入操作。即，可以针对要操作的目标设备的多个功能来实现输入操作。

此外，根据本发明，由于将特定的操作(即，对身体的触摸)用作输入操作，所以可以将输入操作与日常动作相区分，并且可以防止用户无意的输入操作。

(第一示例实施例)

将参考附图描述根据第一示例实施例的输入设备。

图2示出了输入区域的详细配置。在图2中，便携式音乐播放器用作要操作的目标设备，用户的手臂用作输入部位。参考图2，在手臂上布置用于操作设备的三个输入区域71至73。基于收听音乐的操作来描述本示例实施例作为示例。将布置在前臂手腕侧、前臂上臂侧和上臂的输入区域71至73分别分配给“下一曲目”、“播放/暂停”和“停止”功能。

用户通过用一只手轻敲手臂上的输入区域71至73之一来执行输入操作。例如，当边听音乐边跑步或步行时，通过轻敲手臂，用户可以基于轻敲位置来执行输入操作。按照这种方式，用户可以避免将便携式音乐播放器取出并操作小输入键这些麻烦的操作。

图1是示出了根据本示例实施例的输入设备的配置的框图。

参考图1，输入设备包括检测单元1、存储单元4、输入信息确定单元5和信息呈现单元6。

检测单元1包括接触检测单元2。如果用户轻敲身体，则被轻敲侧的接触检测单元2检测手臂移动并根据手臂移动输出检测数据“a”。

存储单元4预先存储模板数据“c”，模板数据“c”将检测数据“a”与轻敲位置相关，检测数据“a”是接触检测单元2检测到的，并且与具有关节式(或多关节)结构的手臂的移动有关。

在接收到检测数据“a”之后，输入信息确定单元5参考存储单元4中存储的模板数据“c”，执行匹配以计算相关值，并确定最相关的轻敲位置。接下来，输入信息确定单元5输出分配给轻敲位置的命令，作为输入信息确定数据“d”。

在接收到输入信息确定数据“d”之后，信息呈现单元6基于命令来执行操作，如播放或停止音乐。此外，信息呈现单元16显示与操作相对应的屏幕。

参考图2，用于检测振动的接触检测单元2布置在被轻敲侧的左手腕上。

图3示出了检测单元1的详细配置。参考图3，检测单元1中包含的接触检测单元2包括配线板10上的加速度传感器9。加速度传感器9检测手臂移动作为三轴加速度。本文中，X轴与配线板10平行并且沿手指方向延伸，Y轴与配线板10平行并且垂直于X轴，Z轴垂直于配线板10。

图4是示出了检测单元1的详细配置的截面图。参考图4，除了加速度计9之外，还将存储器16、计算处理单元11、呈现内容处理单元12和呈现单元13布置在配线板10上。这些元件被容纳在外壳14中。

存储器16保存存储单元4的模板数据“c”。计算处理单元11执行输入信息确定单元5的处理。呈现内容处理单元12基于分配给轻敲位置的命令来控制由信息呈现单元6输出的音乐的播放/停止或屏幕上的纹理。呈现单元13经由扬声器输出由呈现内容处理单元12控制的音频信号，使用蓝牙(注册商标)等向另一呈现设备发送数据，或输出受控像素信号作为显示。

接下来将参考图示和流程图来描述根据本示例实施例的总体操作。

图5是示出了根据本示例实施例的总体操作的流程图。参考图5，如下执行根据本示例实施例的总体操作。

首先，用户用一只手轻敲手臂上的输入区域71至73之一。接触检测单元2从表示振动波形的检测数据“a”中提取特定时间段内的数据(步骤S101)。检测数据“a”是加速度传感器9在每个采样周期检测到的值的时间序列数据。例如，接触检测单元2从检测数据“a”中提取在输入操作检测定时之后特定时间段内的振动波形，作为用于确定接触位置的数据。

在步骤S101中提取的振动波形表示被轻敲侧手臂的移动。由于骨骼和关节的关节式(或多关节)结构，手臂的移动根据轻敲位置而变化。因此，存储单元4预先存储与手臂移动有关的振动波形以及与振动波形相关的轻敲位置，作为模板数据“c”。

在接收到振动波形之后，输入信息确定单元5参考存储单元4中的模板数据“c”，执行匹配以计算相关值，确定最相关的轻敲位置，并输出分配给轻敲位置的命令作为输入信息确定数据“d”(步骤S102)。

最后，信息呈现单元6呈现分配给所确定输入区域的预定符号、数据或功能(步骤S103)。

接下来将描述每个步骤的详细操作。

图6A至6B示出了步骤S101中提取的振动波形。在接收到振动波形(振动波形是由接触检测单元2检测到的值的时间序列数据)作为检测数据“a”之后，输入信息确定单元5从检测数据“a”中提取从输入操作检测定时开始特定时间段内的数据，作为要比较的数据。图6A示出了由接触检测单元2检测到的振动波形。如果对检测数据中每个定时处的值执行顺序处理，则需要时间来进行通信。因此，优选的是输入信息确定单元5每次以特定的时间间隔来接收检测数据。

接下来将描述与具有关节式结构的手臂的移动有关的振动波形和轻敲位置之间的相关性。

图7A至7C示出了轻敲位置以及与轻敲位置相对应的手臂移动。

图7A示出了关节式结构(关节式刚体)模型，其中，上臂和前臂用作梁，肩关节和肘关节用作具有一个自由度的旋转轴。

图7B示出了当轻敲上臂时的手臂移动。总体上，手臂绕肩关节顺时针旋转。然而由于惯性，前臂部分绕肘关节逆时针旋转。因此，检测手腕处加速度的接触检测单元2首先检测到沿Z轴正方向上的加速度。

图7C示出了当轻敲前臂时的手臂移动。在这种情况下，由于手臂伸直，手臂不绕肘关节旋转，而绕肩关节旋转。因此，接触检测单元2首先检测到沿Z轴方向负方向上的加速度。

因此，轻敲手臂时引起的手臂移动根据轻敲位置而改变，布置在手腕处的接触检测单元2检测到的加速度值也改变。

图8是示出了轻敲位置以及与轻敲位置相对应的时间序列数据的表。存储单元4存储模板数据“c”，将表示三轴加速度的时间序列数据与轻敲位置相关，三轴加速度取决于由接触检测单元2检测到的手臂移动。被轻敲侧的手臂的三个区域，即，前臂手腕侧、前臂上臂侧和上臂，分别设置为第一至第三输入区域71至73。

接下来将更详细地描述步骤S102，在步骤S102中，输入信息确定单元5参考存储单元4中的模板数据“c”，执行匹配以计算相关值，并确定最相关的轻敲位置。

输入信息确定单元5使用所提取的振动波形作为输入模式，所提取的振动波形是接触检测单元2检测到的时间序列数据。此外，输入信息确定单元5使用存储单元4中存储的多个模板数据“c”作为基准模式。输入信息确定单元5基于动态编程(DP)来执行匹配，以计算输入模式与每个基准模式之间的相关值。

图9是示出了确定输入信息的步骤102的详细操作的流程图。参考图9，确定输入信息的步骤102包括：步骤201，针对每个元素计算输入模式与基准模式之间的元素间距离；步骤202，使用计算出的元素间距离来计算最小路径开销；步骤S203，使用计算出的最小路径开销来计算输入模式与基准模式之间的距离；以及步骤204，在多个基准模式之中确定指示了最小模式间距离的基准模式，作为轻敲位置。

首先，从本实施例中使用的检测数据“a”中提取的振动波形是表示由接触检测单元2在被轻敲侧检测到的手臂移动的时间序列数据。因此，输入模式由表达式1来表示。

P＝（P₁，P₂，…，P_i，…，P_I)              [表达式1]

在表达式1中，下标i(i＝1，...，I)表示由时间序列数据形成输入模式。

由于每个时间序列包括沿三个轴(即，X轴、Y轴和Z轴)的加速度数据，所以输入模式的轴分量由表达式2来表示。

P_i＝(P_ix，P_iy，P_iz)                       [表达式2]

同样，由于模板数据“c”是时间序列数据，所以基准模式由表达式3来表示。

$R_k=(r_1^k,r_2^k,...,r_j^k,...,r_J^k)$ [表达式3]

在表达式3中，下标j(j＝1，...，J)表示由时间序列数据形成基准模式，下标k用于区分多个基准模式。

由于每个时间序列数据包括沿三个轴(即，X轴、Y轴和Z轴)的加速度数据，所以基准模式的轴分量由表达式4来表示。

r_j＝(r_jx，r_jy，r_jz)                        [表达式4]

使用DC匹配来确定输入模式与每个基准模式之间的模式间距离。图10是DP匹配路径图。参考图10，由DP输入和基准模式形成网格。在网格的路径上设置开销，计算具有最小总开销的路径和该路径的总开销。

首先，计算检测数据“a”与模板数据“c”之间的元素间距离(步骤S201)。元素指代输入模式和基准模式中每个定时处的分量。

可以通过表达式5计算网格点(i，j)处的开销，作为元素间距离。

$d(i,j)=|p_i-r_j^k|=\sqrt{{(p_{\mathrm{ix}}-r_{\mathrm{jx}}^k)}^2+{(p_{\mathrm{iy}}-r_{\mathrm{jy}}^k)}^2+{(p_{\mathrm{iz}}-r_{\mathrm{iz}}^k)}^2}$ [表达式5]

表达式5用于针对每个网格点计算元素间距离。

接下来计算最小路径开销(步骤S202)。将参考图11来描述网格点上的最小累计开销。参考图11，表达式6表示网格点(i，j)处的网格点开销以及最小路径开销，作为确定网格点开销之中的最小值的表达式。

$g(i,j)=\min \left\{\begin{array}{c}g(i-1,j)+d(i,j)\\ g(i-1,j-1)+2d(i,j)\\ g(i,j-1)+d(i,j)\end{array}\right\}$ [表达式6]

表达式6包括对称型路径约束。按照时间序列i，j的升序反复应用表达式6，以计算最小路径开销。

接下来计算模式间距离(步骤203)。表达式7表示针对(I，J)的模式间距离。通过使用表达式7，确定输入模式与第k个基准模式之间的模式间距离。

$D(P,R)=\frac{g(I,J)}{I+J}$ [表达式7]

接下来，在多个基准模式之中，提取具有最高相关性的基准模式(步骤S204)。针对所有先前设置的基准模式执行步骤S201至S203，并确定表现出最短模式间距离的基准模式作为最相关的轻敲位置。此外，输出分配给该轻敲位置的命令，作为输入信息确定数据“d”。

接下来将描述步骤S103中信息呈现单元6的操作。

在接收到由输入信息确定单元5确定的输入信息确定数据“d”之后，信息呈现单元6将分配给输入位置的功能呈现给用户。在本示例实施例中，采用收听音乐的操作。因此，基于分配给每个输入区域的功能，如，“播放/暂停”或“下一曲目”，控制音乐数据并从扬声器输出声音。

例如，基于分配给每个输入区域的功能，可以经由蓝牙等向耳机或头戴式耳机发送数据。此外，可以在显示器上显示正在播放的音乐的标题或正在执行的功能。

在本示例实施例中，通过DP匹配来计算相关值。然而，只要匹配在输入模式和基准模式之间执行，就可以使用其他模式匹配方法。

此外，使用DP匹配的元素间距离计算方法以及用于计算路径开销的路径约束表达式是作为示例来使用的。本发明不限于这些示例。

此外，在本示例实施例中，在手臂上布置三个输入区域71至73，为每个输入区域分配命令。然而，输入区域的数目和分配给输入区域的命令是可以根据需要来任意设置的。即，输入区域的数目和分配给输入区域的命令不限于本示例实施例的方式。

此外，在本示例实施例中，所有的输入区域71至73都布置在具有关节式结构的手臂上。然而，只要与被轻敲侧接触的加速度传感器9的移动会根据轻敲位置的不同而不同，就可以将输入区域设置在并非手臂的位置。此外，可以将输入区域布置在并非是具有关节式结构的部位的位置。

此外，在本示例实施例中，将检测单元安装在手腕上。然而可以将检测单元安装在除了手腕以外的其他位置。即，可以将检测单元安装在上臂、手套、戒指或踝部等等。此外，可以将检测单元安装在由用户握持的设备上。

(第二示例实施例)

将参考附图来描述根据第二示例实施例的输入设备。

在第一示例实施例中，使用与具有关节式(或多关节)结构的手臂的移动有关的振动波形，来进行匹配以计算相关值并确定轻敲位置。然而在本示例实施例中，按照规则对与手臂移动有关的振动波形特征进行分类，以确定轻敲位置。

图12是示出了根据本示例实施例的输入设备的配置的框图。在第一示例实施例中，为了确定轻敲位置，存储单元4预先存储将振动波形与轻敲位置相关的模板数据“c”，所述振动波形是由接触检测单元2检测到的，并且与具有关节式结构的手臂的移动有关。然而，在图12所示的本示例实施例中，存储单元4预先存储基于规则的数据“e”，数据“e”将与接触检测单元2检测到的手臂移动有关的振动波形特征与轻敲位置相关。

此外，取代根据第一示例实施例的输入信息确定单元5，根据第二示例实施例的输入设备包括输入信息确定单元15。当接收检测数据“a”时，输入信息确定单元15参考基于规则的数据“e”，按照规则对与接触检测单元2检测到的手臂移动有关的振动波形特征进行分类，并确定轻敲位置。

接下来将描述根据本示例实施例的输入设备的操作。

在第一示例实施例中，在接收到与接触检测单元2检测到的手臂移动有关的振动波形之后，输入信息确定单元15参考模板数据“c”，执行匹配以计算相关值，并且确定轻敲位置。然而在本示例实施例中，输入信息确定单元15按照基于规则的数据“e”中的规则，对与接触检测单元2检测到的手臂移动有关的振动波形特征进行分类，来确定轻敲位置。

首先将详细描述输入信息确定单元15的操作。

图13是示出了根据本示例实施例的输入设备的操作的流程图。在第一示例实施例中，在步骤S102中输入信息确定单元5参考存储单元4的模板数据“c”，执行匹配以计算相关值，并确定轻敲位置。然而在本示例实施例中，在步骤S302，输入信息确定单元15参考基于规则的数据“e”，按照规则对与接触检测单元2检测到的手臂移动有关的振动波形特征进行分类，并确定轻敲位置(步骤S302)。

图14是示出了根据本示例实施例的输入设备的输入信息确定单元15的操作的流程图。在第一示例实施例中，如参考图7描述的，如果接触检测单元2检测到沿Z轴的初始加速度是正方向的，则输入信息确定单元15将轻敲位置分类为第三输入区域73(上臂)。如果沿Z轴的初始加速度表现为负方向(在步骤S401中为否)，则输入信息确定单元15将轻敲位置分类为除了第三输入区域73以外的任一输入区域。

接下来，关于接触检测单元2检测到的沿Z轴的加速度，检查作为最大振动幅度的主振动。

图15A和15B示出了轻敲位置以及与轻敲位置相对应的手臂移动。图15A和15B示出了围绕肩关节的手臂运动。图15A示出了当轻敲前臂上臂侧(第二输入区域72)时围绕肩关节的手臂运动。图15B示出了当轻敲前臂手腕侧(第一输入区域71)时围绕肩关节的手臂运动。

通过比较图15A和图15B可以看出，当轻敲远离肩部旋转轴的第一输入区域71时，由于在手臂上引起的瞬时力更大，所以沿Z轴产生更大的加速度。因此，设置阈值作为基准。按照这种方式，如果沿Z轴的最大幅度小于等于阈值，则输入信息确定单元15可以将轻敲位置分类为第二输入区域72(前臂上臂侧)；如果沿Z轴的最大幅度超过阈值(步骤S402)，则输入信息确定单元15可以将轻敲位置分类为第一输入区域71(前臂手腕侧)。

在本示例实施例中，仅使用沿Z轴的加速度来按照规则对轻敲位置进行分类。然而可以使用沿X轴的加速度来按照规则对轻敲位置进行分类，所述沿X轴的加速度由围绕接触检测单元2的角加速度产生。

此外，在本示例实施例中，将输入区域71至73布置在上臂、前臂上臂侧和前臂手腕侧，所有的输入区域71至73都被布置在手臂背面。然而输入区域71至73不一定布置在相同平面上。

例如，如果将输入区域布置在拳头上，根据轻敲拳头的方向，可以布置5个输入区域。即，当形成拳头时，可以使用以下5个侧面作为输入区域：由四个手指的中节指骨形成的侧面，拇指附近的桡骨侧面(拳头的横向侧)，小指附近的尺骨侧面(拳头的横向侧)、手掌侧面(拳头的底部侧)和手背侧面(拳头的顶部侧)。

如果轻敲输入区域之一，接触检测单元2首先检测到沿X轴负方向上的加速度，沿Y轴正方向上的加速度，沿Y轴负方向上的加速度，沿Z轴正方向上的加速度，或沿Z轴负方向上的加速度。通过使用三个轴和方向作为规则，即使沿不同方向对这些侧面给出输入操作，也可以确定轻敲位置。输入设备可以被配置为使得即使用户用拳头击打对象也可以检测到输入。

(第三示例实施例)

将参考附图来描述根据第三示例实施例的输入设备。

在第二示例实施例中，将用于操作设备的三个输入区域71至73布置在手臂上，输入信息确定单元15按照规则对与轻敲产生的手臂移动有关的振动波形特征进行分类来确定轻敲位置。然而在本示例实施例中，输入信息确定单元按照规则对与手臂移动有关的振动波形特征进行分类，并且基于来自接触检测单元2的检测数据“p”对被轻敲侧的手臂姿势进行分类。按照这种方式，可以向给予相同输入区域的输入分配不同的操作命令。

图16A至16C示出了输入时手臂姿势以及输入区域。图16A至16C分别示出了手臂抬起(或向上)、伸平和垂下(或向下)。根据手臂姿势，可以向每个输入区域分配不同的操作命令。

在本示例实施例中，以音乐播放器的操作为例来进行说明。参考图16A，当用户将手臂抬起时，分别向布置在前臂手腕侧、前臂上臂侧和上臂的输入区域71至73分配“快进”、“播放/暂停”和“后退”命令。参考图16B，当用户将手臂伸平时，分别向输入区域71至73分配“下一曲目”、“播放/暂停”和“停止”命令。参考图16C，当用户将手臂垂下时，分别向输入区域71至73分配“静音”、“降低音量”和“提高音量”命令。

图17是示出了根据本示例实施例的输入设备的配置的框图。在第二示例实施例中，为了确定轻敲位置，存储单元4预先存储模板数据“c”，模板数据“c”将与接触检测单元2检测到的手臂移动有关的振动波形特征与轻敲位置相关(图12)。然而在本示例实施例中将以下二者相结合：基于接触检测单元2的手臂姿势，以及跟接触检测单元2检测到的手臂移动有关的振动波形特征与轻敲位置之间的相关性。即，存储单元4预先存储基于规则的数据“g”，数据“g”将轻敲位置和手臂姿势的组合与操作命令相关。

参考图17，根据本示例实施例的输入设备包括输入信息确定单元25，以取代根据第二示例实施例的输入信息确定单元15(图12)。在接收到检测数据“p”之后，输入信息确定单元25参考存储单元4中的基于规则的数据“g”，确定与接触检测单元2检测到的手臂移动和手臂姿势有关的振动波形特征，并确定向轻敲位置和手臂姿势的组合分配的操作命令。

基于由轻敲位置和手臂姿势的组合来确定的操作命令而输出的命令称作输入信息确定数据“b”。

接下来将描述根据本示例实施例的输入设备的操作。

图18是示出了根据本示例实施例的输入设备的操作的流程图。在图13的步骤S302以及图14的步骤S401和S402中，根据第二示例实施例的输入设备按照规则对与手臂移动有关的振动波形特征进行分类，并确定轻敲位置。然而在步骤S502，在基于规则从与手臂移动有关的振动波形特征中提取出轻敲位置之后，根据本示例实施例的输入设备基于检测数据“p”来提取手臂姿势，并确定向轻敲位置和手臂移动的组合分配的操作命令(步骤S502)。

接下来将详细描述输入信息确定单元25的操作。

图19是示出了根据本示例实施例的输入设备的输入信息确定单元25的操作的流程图。如在参考图14描述的第二示例实施例中一样，在基于规则从与手臂移动有关的振动波形特征中提取了轻敲位置之后，输入信息确定单元25提取手臂姿势。例如，输入信息确定单元25可以通过使用接触检测单元2的加速度传感器9检测到的重力加速度的方向来提取手臂姿势。

首先，基于检测到的重力加速度方向，输入信息确定单元25确定手臂姿势(步骤S601)。如果Y或Z方向上重力加速度的绝对值大于X方向上重力加速度的绝对值(步骤S601中为是)，则输入信息确定单元25确定手臂是伸平的(图16B)。假定重力加速度是(a_X，a_Y，a_Z)，如果满足关系sqrt(a_Y ²+a_Z ²)＞abs(a_X)，则输入信息确定单元25可以确定手臂是伸平的(图16B)。函数sqrt和abs分别表示“平方根”和“绝对值”。

如果X方向上重力加速度的绝对值大于Y和Z方向上重力加速度的绝对值(步骤S601中为否)，则输入信息确定单元25对检测到重力加速度的方向进行分类，所述方向取决于手臂姿势(步骤S602)。如果X方向上的加速度为正(步骤S602中为是)，则输入信息确定单元25确定手臂是垂下的(图16C)。如果X方向上的加速度为负(步骤S602中为否)，则输入信息确定单元25确定手臂是抬起的(图16A)。

图20是示出了手臂姿势以及与手臂姿势相关联的时间序列数据的表。图20中的时间序列数据示出了多种检测到的波形，这些波形表示沿X轴、Y轴和Z轴的加速度。每个时间序列数据表示当轻敲手臂时由接触检测单元2的加速度传感器9检测到的手臂移动。

参考图20中的(a)，当手臂抬起时，轻敲输入区域71。在接触检测单元2检测到轻敲之前，检测到作为沿X轴加速度的特定值。这表明加速度传感器9持续地检测到特定的重力加速度。即，在轻敲之前输入的加速度指示了重力加速度。输入信息确定单元25基于该重力加速度的值来确定手臂姿势。

参考图20的(a)，由于X方向上重力加速度的绝对值大于Y和Z方向上重力加速度的绝对值(图19的步骤S601中为否)，并且X方向上的加速度为负(图19的步骤S602中为否)，所以输入信息确定单元25确定手臂是抬起的。

在本示例实施例中，根据轻敲位置和手臂姿势的组合来改变所分配的操作命令。然而，可以根据轻敲位置和手臂姿势变化的组合来改变所分配的操作命令。

此外，在本示例实施例中，使用加速度传感器9来检测手臂姿势，并使用重力加速度来确定手臂姿势，来确定分配给输入区域的操作命令。然而可以通过结合其他传感器(如，角度传感器或陀螺仪)来确定手臂姿势。

如在本示例实施例中，通过在接触检测单元2中布置加速度传感器9，可以基于振动周期来计算轻敲位置，所述振动周期表示相对于稳态的变化量。此外，通过使用重力加速度，还可以计算手臂姿势。因此，根据本示例实施例的输入设备可以获取多个状态量，而无需附加的传感器。即，该设备更易于配置。

在本发明的全部公开(包括权利要求)的范围之内，基于本发明的基本技术思想，可以对示例实施例进行修改和调整。在本发明的权利要求的范围之内，可以对公开的各种元素(包括每个权利要求的每个元素、每个示例实施例的每个元素、每个附图的每个元素等)进行各种组合和选择。即，本发明当然包含本领域技术人员根据包括权利要求在内的全部公开和技术思想而做出的各种变型和修改。

可以将以上示例实施例中的一些或全部描述为以下注释，然而本发明并不局限于此。

(注释1)

一种输入设备，包括：

检测单元，检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；以及

输入信息确定单元，参考检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置。

(注释2)

根据注释1所述的输入设备，其中，输入信息确定单元通过模式匹配对检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

(注释3)

根据注释2所述的输入设备，其中，模式匹配是基于动态编程的匹配(DP匹配)。

(注释4)

根据注释1至3中任一项注释所述的输入设备，还包括：存储单元，存储与轻敲引起的身体移动有关的典型数据以及与典型数据相关的轻敲位置，作为模板数据，其中，

输入信息确定单元通过计算存储单元中存储的典型数据与检测数据之间的相关性，来确定轻敲位置。

(注释5)

根据注释1所述的输入设备，其中，输入信息确定单元按规则对检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

(注释6)

根据注释5所述的输入设备，其中，所述规则基于关节式结构模型。

(注释7)

根据注释1至6中任一项注释所述的输入设备，其中，所述身体移动是手臂移动。

(注释8)

根据注释1至7中任一项所述的输入设备，其中，输入信息确定单元输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

(注释9)

根据注释1至8中任一项所述的输入设备，其中，检测单元包括检测振动的加速度传感器。

(注释10)

根据注释7至9中任一项所述的输入设备，其中，检测单元布置在手腕上。

(注释11)

一种输入方法，包括：

由计算机检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；以及

参考检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置。

(注释12)

根据注释11所述的输入方法，其中，所述计算机通过模式匹配对检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

(注释13)

根据注释12所述的输入方法，其中，所述模式匹配是基于动态编程的匹配(DP匹配)。

(注释14)

根据注释11至13中任一项注释所述的输入方法，其中，所述计算机通过参考存储单元并计算存储单元中存储的典型数据与检测数据之间的相关性来确定轻敲位置，所述存储单元存储了与轻敲引起的身体移动有关的典型数据以及与典型数据相关的轻敲位置，作为模板数据。

(注释15)

根据注释11所述的输入方法，其中，所述计算机按规则对检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

(注释16)

根据注释15所述的输入设备，其中，所述规则基于关节式结构模型。

(注释17)

根据注释11至16中任一项注释所述的输入方法，其中，所述身体移动是手臂移动。

(注释18)

根据注释11至17中任一项注释所述的输入方法，还包括：所述计算机输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

(注释19)

一种程序，使计算机执行以下操作：

检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；以及

参考检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置

(注释20)

根据注释19所述的程序，使计算机执行以下操作：通过模式匹配对检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

(注释21)

根据注释20所述的程序，其中，所述模式匹配是基于动态编程的匹配(DP匹配)。

(注释22)

根据注释19至21中任一项注释所述的程序，使计算机执行以下操作：通过参考存储单元并计算存储单元中存储的典型数据与检测数据之间的相关性来确定轻敲位置，所述存储单元存储了与轻敲引起的身体移动有关的典型数据以及与典型数据相关的轻敲位置，作为模板数据。

(注释23)

根据注释19所述的程序，使计算机执行以下操作：按规则对检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

(注释24)

根据注释23所述的程序，其中，所述规则基于关节式结构模型。

(注释25)

根据注释19至24中任一项注释所述的程序，其中，所述身体移动是手臂移动。

(注释26)

根据注释19至25中任一项注释所述的程序，使计算机执行以下操作：输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

(注释27)

一种计算机可读存储介质，存储根据注释19至26中任一项注释所述的程序。

(注释28)

一种输入设备，包括：

检测单元，检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；以及

输入信息确定单元，参考检测数据，基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置，并输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

(注释29)

一种输入方法，包括：

由计算机检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；

参考检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置；以及

输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

(注释30)

一种程序，使计算机执行以下操作：

检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；

参考检测数据，并基于检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定轻敲位置；以及

输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

(注释31)

根据注释5或6中任一项注释所述的输入设备，其中，

检测单元包括加速度传感器，并且

输入信息确定单元基于加速度传感器检测到的重力加速度来确定被轻敲侧的手臂姿势，并输出与所确定的轻敲位置和手臂姿势的组合相关联的操作命令。

(注释32)

根据注释31所述的输入设备，其中，检测单元布置在被轻敲侧的手腕上。

(注释33)

根据注释31或32所述的输入设备，其中，输入信息确定单元基于重力加速度来确定被轻敲侧的手臂姿势指示的是手臂抬起、手臂伸平、还是手臂垂下。

符号的说明

1     检测单元

2     接触检测单元

4     存储单元

5，   15，25输入信息确定单元

6     信息呈现单元

8     信息呈现单元

9     加速度传感器

10    配线板

11    计算处理单元

12    呈现内容处理单元

13    呈现单元

14    外壳

16    存储器

71    至73输入区域

a，p  检测数据

c      模板数据

b，d   输入信息确定数据

e，g   基于规则的数据

Claims (20)

1.一种输入设备，包括：

检测单元，检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；以及

输入信息确定单元，参考所述检测数据，基于所述检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定所述轻敲位置，并输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

2.根据权利要求1所述的输入设备，其中，所述输入信息确定单元通过模式匹配对所述检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

3.根据权利要求2所述的输入设备，其中，所述模式匹配是基于动态编程的匹配(DP匹配)。

4.根据权利要求1至3中任一项权利要求所述的输入设备，还包括：

存储单元，存储与轻敲所引起的身体移动有关的典型数据以及与所述典型数据相关的轻敲位置，作为模板数据，其中，

所述输入信息确定单元通过计算所述存储单元中存储的所述典型数据与所述检测数据之间的相关性，来确定轻敲位置。

5.根据权利要求1所述的输入设备，其中，所述输入信息确定单元通过按照规则对所述检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

6.根据权利要求5所述的输入设备，其中，所述规则基于关节式结构模型。

7.根据权利要求1至6中任一项权利要求所述的输入设备，其中，所述身体移动是手臂移动。

8.根据权利要求5至7中任一项权利要求所述的输入设备，其中，

所述检测单元包括加速度传感器，并且

所述输入信息确定单元基于所述加速度传感器检测到的重力加速度来确定被轻敲侧的手臂姿势，并输出与所确定的轻敲位置和手臂姿势的组合相关联的操作命令。

9.根据权利要求8所述的输入设备，其中，所述输入信息确定单元基于所述重力加速度来确定所述被轻敲侧的手臂姿势指示的是手臂抬起、手臂伸平、还是手臂垂下。

10.一种输入方法，包括：

由计算机检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；

参考所述检测数据，并基于所述检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定所述轻敲位置；以及

输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

11.根据权利要求10所述的输入方法，其中，所述计算机通过模式匹配对所述检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

12.根据权利要求11所述的输入方法，其中，所述模式匹配是基于动态编程的匹配(DP匹配)。

13.根据权利要求10至12中任一项权利要求所述的输入方法，其中，

所述计算机通过参考存储单元并计算所述存储单元中存储的典型数据与所述检测数据之间的相关性来确定轻敲位置，其中所述存储单元存储了与轻敲所引起的身体移动有关的典型数据以及与所述典型数据相关的轻敲位置，作为模板数据。

14.根据权利要求10所述的输入方法，其中，所述计算机按照规则对所述检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

15.根据权利要求14所述的输入方法，其中，所述规则基于关节式结构模型。

16.一种程序，使计算机执行以下操作：

检测通过轻敲用户身体而产生的身体移动，作为检测数据；

参考所述检测数据，并基于所述检测数据根据轻敲位置而变化这一事实来确定所述轻敲位置；以及

输出与所确定的轻敲位置相关联的操作命令。

17.根据权利要求16所述的程序，使计算机执行以下操作：通过模式匹配对所述检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

18.根据权利要求17所述的程序，其中，所述模式匹配是基于动态编程的匹配(DP匹配)。

19.根据权利要求16至18中任一项权利要求所述的程序，使计算机执行以下操作：

通过参考存储单元并计算所述存储单元中存储的典型数据与所述检测数据之间的相关性来确定轻敲位置，所述存储单元存储了与轻敲所引起的身体移动有关的典型数据以及与所述典型数据相关的轻敲位置，作为模板数据。

20.根据权利要求16所述的程序，使计算机执行以下操作：按照规则对所述检测数据的波形的特征进行分类，来确定轻敲位置。

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