CN105247562A - 电子设备 - Google Patents
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Abstract
提供一种电子设备,该电子设备基于来自计时部的时间信息进行进餐时间的辨别处理,从而可以用简单的输入操作进行进餐所致的卡路里量的确定处理。电子设备包括:基于来自用户的输入进行输入信息的取得处理的输入信息取得部(110);取得来自计时部(130)的时间信息的时间信息取得部(120);基于时间信息进行进餐时间的辨别处理的辨别部(140);以及处理部(150),其基于输入信息取得部(110)所取得的输入信息求出进餐量信息,并根据求出的进餐量信息和辨别部(140)的辨别处理的结果,进行进餐所致的卡路里量的计算处理。
Description
技术领域
本发明涉及电子设备等。
背景技术
近年,随着社会上健康意识的提高,人们开始广泛利用能保持并促进健康的服务及电子设备等。尤其是有关肥胖方面,代谢综合征这一用语普遍为人所知等,因此,人们对体重管理的关注度日益增高,开始使用实施这种体重管理的电子设备等。
进行体重管理时,实际测量、记录体重及体脂肪量是很重要的,但与此同时,最好也能持续地取得成为体重变化的主要原因的信息。例如,已知受试者的卡路里收支会对体重变化产生很大影响。因此,取得受试者所进行的运动的信息作为消耗卡路里相关的信息、或取得受试者摄入的进餐的信息作为摄入卡路里相关的信息是很重要的。
例如,专利文献1中公开了一种卡路里收支合计装置,它对每个规定期间的摄入卡路里量进行累计,并累计每个规定期间的消耗卡路里量,从而求出对象用户的卡路里收支。
先行技术文献
专利文献
专利文献1:特开2003-61940号公报
发明内容
发明要解决的技术问题
根据专利文献1的方法,在推算摄入卡路里量时,实施如下处理:进行与和餐厅等的自动记录器联动的数据发送终端的通信,取得已食用的食品及量。为此,各个餐厅等需要设置对电子设备发送进餐相关信息的终端,从成本等角度考虑,要实现这一点有困难。
而且,根据专利文献1的变形例和此前的方法,用户需靠手动输入进餐相关的信息。但是,要从进餐的菜单求出卡路里量,必须具备营养学等专业知识,强求一般的用户进行那样的输入并不妥当。此外,即便在电子设备侧进行根据菜单来计算卡路里量的处理,但由于每次进餐都需要用户输入自身进餐的菜单,因而这个输入操作非常繁琐,从用户方便性的角度考虑,并不优选。
对此,已知一种不进行详细菜单的输入即可计算进餐所摄入的卡路里量的方法。例如,厚生劳动省公布的“日本人进餐摄入标准(2010年度)”等中公示了一天所需能量的标准值。有关详情将在后面说明,通过采用该数据,可以基于进餐时间及进餐量推算进餐所摄入的卡路里量。采用这种方式,与直接输入卡路里量、或输入详细菜单等方法相比,能使用户的输入变得容易。
但是,根据本申请人的数据统计的结果,即便将输入限定为进餐时间及进餐量,不输入进餐相关信息的用户比例也非常大。这在很大程度上是因为每次进餐都要输入进餐信息是一件麻烦事。也就是说,在考虑保持并增进健康时,为了得到用户适当地输入作为重要信息的进餐信息,需进一步简化输入操作。
根据本发明的几种方式,能够提供一种电子设备,其基于来自计时部的时间信息进行进餐时间的辨别处理,从而可以通过简而易行的输入操作来进行进餐所摄入的卡路里量的确定处理。
用于解决技术问题的方案
本发明的一方面涉及一种电子设备,其包括:输入信息取得部,基于来自用户的输入,进行输入信息的取得处理;时间信息取得部,取得来自计时部的时间信息;辨别部,基于所述时间信息,进行进餐时间的辨别处理;以及处理部,基于由所述输入信息取得部所取得的所述输入信息,求出进餐量信息,并根据求出的所述进餐量信息、以及所述辨别部的所述辨别处理的结果,进行进餐所致的卡路里量的确定处理。
根据本发明的一方面,从基于来自计时部的时间信息所辨别的进餐时间、和基于输入信息所求出的进餐量信息确定进餐所致的卡路里量。因此,由于可以自动辨别进餐时间,从而能简化卡路里量的确定处理所需的用户输入;等等。
而且,根据本发明的一方面,所述输入信息取得部也可以进行通过所述用户的轻击操作输入的所述输入信息的所述取得处理。
由此,能够将通过轻击操作输入的输入信息用于处理;等等。
而且,根据本发明的一方面,也可以是,当设定有第1~第N(N为2以上的整数)进餐量作为由所述进餐量信息表示的进餐量时,在第i(i是满足1≤i≤N、且i≠N的整数)进餐量为选择状态的情况下,若所述输入信息取得部进行了通过所述轻击操作输入的所述输入信息的所述取得处理,则所述处理部判定第i+1进餐量为选择状态,并将所述第i+1进餐量作为所述进餐量信息来进行所述卡路里量的所述确定处理。
由此,可以将轻击操作用作转换处于选择状态的进餐量的操作;等等。
根据本发明的一方面,也可以是,在第N进餐量为选择状态的情况下,若所述输入信息取得部进行了通过所述轻击操作输入的所述输入信息的所述取得处理,则所述处理部判定第1进餐量为选择状态,并将所述第1进餐量作为所述进餐量信息来进行所述卡路里量的所述确定处理。
由此,在最后的进餐量处于选择状态的情况下,可以将轻击操作用作使最先的进餐量成为选择状态的操作;等等。
而且,根据本发明的一方面,也可以是,所述输入信息取得部取得所述用户的个人数据作为所述输入信息,所述处理部基于所述个人数据、表示成为选择状态的第k(k是满足1≤k≤N的整数)进餐量的所述进餐量信息、以及通过所述辨别处理辨别的所述进餐时间,进行所述用户在所述进餐时间摄入了所述第k进餐量的食物时所对应的所述卡路里量、即第k卡路里量的所述确定处理,并基于所述第k卡路里量的所述确定处理,进行用于所述第k进餐量和所述第k卡路里量的显示的显示控制用信息的输出处理。
由此,可以基于个人数据、进餐时间和进餐量信息,确定对应的进餐的卡路里量,并可以进行显示处于选择状态的进餐量和该进餐量所对应的卡路里量的控制;等等。
而且,根据本发明的一方面,也可以是,所述处理部进行使所述电子设备的动作模式在进行信息显示的信息显示模式与进行进餐相关处理的进餐模式之间切换的模式切换处理,所述时间信息取得部取得通过所述处理部使所述动作模式由所述信息显示模式切换至所述进餐模式的切换时机时的所述时间信息,所述辨别部基于所述切换时机时的所述时间信息,进行所述进餐时间的所述辨别处理。
由此,可以基于向进餐模式切换的模式切换处理的时机时的时间信息,进行进餐时间的辨别处理;等等。
而且,根据本发明的一方面,也可以是,所述处理部进行使所述电子设备的动作模式在进行信息显示的信息显示模式与进行进餐相关处理的进餐模式之间切换的模式切换处理,所述输入信息取得部进行通过所述用户的轻击操作输入的所述输入信息和通过操作部的操作输入所输入的所述输入信息的所述取得处理,在所述动作模式是所述信息显示模式的情况下,若所述输入信息取得部取得了通过所述操作部的所述操作输入所输入的所述输入信息,则所述处理部进行将所述动作模式切换至所述进餐模式的所述模式切换处理。
由此,当接收轻击操作和基于操作部的操作时,可以将基于操作部的操作用作向进餐模式切换的模式切换处理的触发;等等。
而且,根据本发明的一方面,也可以是,在设定有多个进餐量作为由所述进餐量信息表示的进餐量、且所述动作模式是所述进餐模式的情况下,当所述输入信息取得部进行了通过所述轻击操作输入的所述输入信息的所述取得处理时,所述处理部进行使多个所述进餐量中的、与在所述轻击操作之前处于选择状态的所述进餐量不同的所述进餐量为选择状态的处理,而当所述输入信息取得部进行了通过所述操作部的所述操作输入所输入的所述输入信息的所述取得处理时,所述处理部进行处于选择状态的所述进餐量的确定处理,并进行将所述动作模式切换至所述信息显示模式的所述模式切换处理。
由此,当在进餐模式中接收轻击操作和基于操作部的操作时,可以将轻击操作用作变更处于选择状态的进餐量的操作,而将基于操作部的操作用作进行进餐量的确定及向信息显示模式切换的模式切换处理的操作;等等。
本发明的其它方面涉及一种电子设备的控制方法,该控制方法使电子设备执行以下处理:基于来自用户的输入取得输入信息的处理;取得来自计时部的时间信息的处理;基于所述时间信息辨别进餐时间的辨别处理;基于取得的所述输入信息求出进餐量信息的处理;以及基于求出的所述进餐量信息及所述辨别处理的结果计算进餐所致的卡路里量的处理。
附图说明
[图1]图1是本实施方式所涉及的电子设备的系统构成例。
[图2]图2(A)是基础代谢标准值的设定例,图2(B)是身体活动水平的设定例。
[图3]图3是基于进餐时间及进餐量信息的进餐系数的设定例。
[图4]图4是说明本实施方式的整体的处理流程的图。
[图5]图5是分情况卡路里表的其它例子。
[图6]图6是对各次进餐的输入时的处理流程进行说明的图。
[图7]图7是对辨别部的辨别处理进行说明的流程图。
[图8]图8是各次进餐的输入时的画面转换的例子。
[图9]图9是对现有方法中的各次进餐的输入时的处理流程进行说明的图。
[图10]图10是说明与现有方法相比较时的画面转换的差异的图。
[图11]图11是对各次进餐的输入时的处理流程进行说明的其它图。
[图12]图12是轻击操作的说明图。
[图13]图13是采用轻击操作时的电子设备的系统构成例。
[图14]图14是加速度传感器的轴的设定例。
[图15]图15(A)是加速度检测值的波形例,图15(B)是表示基于加速度检测值的轻击操作的检测结果的波形例。
[图16]图16(A)、图16(B)是加速度检测值的波形类似于轻击操作的动作的例子。
[图17]图17(A)~图17(C)是不同采样频率下通过轻击操作的加速度检测值的波形例。
[图18]图18(A)~图18(C)是不同采样频率下通过手腕的转动动作的加速度检测值的波形例。
[图19]图19(A)~图19(C)是不同采样频率下通过摆手腕的动作的加速度检测值的波形例。
[图20]图20(A)~图20(C)是较短期间中通过轻击操作、手腕的转动动作、摆手腕的动作的加速度检测值的波形例。
[图21]图21是说明因采样时机所致的加速度检测值的差异的图。
[图22]图22(A)、图22(B)是低采样频率下的波形例。
[图23]图23(A)、图23(B)是中等程度的采样频率下的波形例。
[图24]图24(A)、图24(B)是高采样频率下的波形例。
具体实施方式
下面,对本实施方式进行说明。需要注意的是,以下描述的本实施方式并不是对权利要求书中所记载的本发明内容进行不当限定。并且,在本实施方式中描述的构成未必全部都是本发明的必须构成成分。
1.本实施方式的方法
首先,对本实施方式的方法进行说明。如上所述,进行体重管理等的服务、或在该服务中利用的电子设备均要求输入进餐信息作为摄入卡路里量相关的信息。这是基于如下的考虑,即:在体重的增减方面卡路里收支是重要的、且进餐对卡路里收支中的摄入卡路里量影响很大。
作为进餐相关的信息,考虑有各种各样的信息。例如,也可以像现有方法那样,让用户自己推算基于进餐的卡路里量,并让其输入该卡路里量的值。或者,也可以让用户输入进餐菜单,在电子设备侧进行从该进餐菜单推算摄入卡路里量的处理。这里,所谓的进餐菜单是指,例如表示白米、味噌汤、烤鱼、酱菜这样的进餐中包含的品种的信息。
但是,要从进餐推算摄入卡路里量,需要营养学等专业知识,因此,让一般的用户进行这样的推算是有困难的。此外,对于进餐菜单,由于一般情况下每餐的品种的内容和数量都不同,将它们全部输入是很繁琐的。尤其是体重管理等,由于时间跨度为数个月以上,长期输入详细的进餐菜单对用户的负担很大。
对此,作为使进餐信息的输入自动化的方法,在专利文献1中披露了利用与餐厅等的自动记录器联动的数据发送终端的方法。但是,根据专利文献1,需要在各个餐厅设置数据发送终端等装置,从成本等的角度来看,并不现实。
此外,还已知一种通过使用厚生劳动省公布的“日本人进餐摄入标准(2010年度)”等信息,以更简单的输入来推算进餐摄入的卡路里量的方法。详细情况将在后面进行说明,其基于用户的年龄、性别、身高、体重及身体活动水平等个人数据、进餐时间、和进餐量信息来推算摄入卡路里量。由于个人数据可以在例如开始使用电子设备时等输入,因此,只要每次进餐输入进餐时间和进餐量信息,就能求出摄入卡路里量。这里,进餐时间是表示作为对象的进餐是早餐、午餐、还是晚餐的信息。
然而,本申请人在提供要求输入进餐时间及进餐量信息的服务并统计了大量数据后发现,与适当输入体重等数据的比例相比,适当输入进餐相关信息的比例明显偏低。对此,对用户进行听取调查等后发现,即使将输入内容限定在了进餐时间和进餐量信息,也还是有很多意见认为进行进餐信息的输入很繁琐。对于进餐信息,如上所述,必须跨数个月以上持续输入相当于进餐次数的数量的信息。也就是说,为要求用户输入充分的进餐信息,需要进一步简化输入操作。
因此,本申请人提出了一种基于来自计时部的时间信息自动进行进餐时间的辨别并由该辨别结果和用户输入的进餐量信息推算摄入卡路里量的方法。通过这种方式,可以简化或完全跳过进餐时间相关的输入,因此,能使与进餐信息相关的用户的输入操作变得简便,并能促使持续的进餐信息的输入;等等。
需要注意的是,通过将图12所示那样的轻击操作用作界面(interface),从而与按钮、按键的按下操作等相比,能够实现简单的界面,因此,使更简便的进餐信息的输入成为可能。由此,如后所述,可通过轻击操作进行进餐量信息的输入。
以下,在对本实施方式涉及的电子设备的系统构成例进行了说明之后,对利用厚生劳动省公布的“日本人进餐摄入标准(2010年度)”等来基于进餐时间及进餐量信息计算摄入卡路里量的方法进行说明。然后,对几个具体的处理流程进行说明,考虑到采用轻击操作作为界面,对使用了加速度传感器的轻击操作的检测方法进行说明,最后,对本实施方式的具体例子进行说明。
2.本实施方式涉及的电子设备的系统构成例
图1示出了本实施方式涉及的电子设备的系统构成例。如图1所示,电子设备包括:输入信息取得部110、时间信息取得部120、计时部130、辨别部140、和处理部150。但,电子设备不限于图1的构成,可以省略其中一部分的构成成分、或追加其它构成成分等来进行各种变形实施。
输入信息取得部110进行用户输入的信息的取得处理。例如,当对设于电子设备的按钮、按键、触摸面板等操作部进行了操作时,取得通过该操作所生成的操作信息。这里的操作信息也可以是对电子设备指示特定的动作的控制信号。或者,也可以是表示哪个键被操作的简单信息,这种情况下,也可以由后述的处理部150等进行操作信息的解释处理,并基于处理结果执行电子设备的具体动作。
而且,输入的信息不限定于此,输入信息取得部110例如也可以取得表示用户的年龄、性别等的个人数据等。或者,作为不同于按钮、按键、触摸面板等操作部的操作,也可以接收图12所示那样的轻击操作。对于轻击操作的详情,将在后面说明。
时间信息取得部120取得来自计时部130的时间信息,并向辨别部140输出。这里,计时部130例如通过钟表、计数器等实现,例如生成时刻等信息作为时间信息。当本实施方式的电子设备是如图12所示那样的腕戴式的电子设备时,充分考虑到要在显示部上显示时刻,这种情况下的计时部130对应于用于时刻显示的钟表。
辨别部140基于时间信息取得部120取得的时间信息,进行进餐时间的辨别。这里,进餐时间是表示已进行进餐的时机的信息。具体而言,也可以是表示对应的进餐是早餐、午餐,还是晚餐的信息。关于辨别处理的详情,将在后面说明。
处理部150基于输入信息取得部110取得的信息、以及辨别部140的辨别处理的结果,进行求出用户的进餐所摄入的卡路里量的处理。具体而言,基于来自输入信息取得部110的信息,求出进餐量信息,并基于求出的进餐量信息、和作为辨别部140的辨别处理的结果的进餐时间,计算卡路里量。关于基于进餐量信息及进餐时间的处理内容,将在后面说明。需要注意的是,处理部150的处理不仅限于此,其也可以进行电子设备的动作模式的模式切换处理等电子设备中的各种处理。
3.基于进餐时间及进餐量的卡路里量确定处理
接下来,对基于进餐时间及进餐量的卡路里量确定处理(狭义而言,是卡路里量计算处理)的详情进行说明。该确定处理基于厚生劳动省公布的“日本人进餐摄入标准(2010年度)”。根据上述标准,通过下式(1)求出一天所需的能量(卡路里量)。
体重×基础代谢标准值×身体活动水平=1天所需的能量(1)
这里,基础代谢标准值根据性别及年龄来确定,采用图2(A)所示的值。此外,身体活动水平根据一天中用户进行的活动的程度而确定,采用图2(B)所示的值。由图2(B)可知,越是进行剧烈运动的用户,身体活动水平被设定得越大。
而且,对于由上式(1)求得的一天所需的能量,如下式(2)所示,通过乘以根据进餐时间及进餐量信息确定的进餐系数,从而算出每一餐的摄入卡路里量。
1天所需的能量×进餐系数=各餐的卡路里(2)
图3示出进餐系数的具体例子。由图3的吃过(进餐量=普通)这一行可知,对于早、中、晚及表示零食等的其它,当全部都是进行普通量的进餐时,进餐系数的和为1。也就是说,通过一天里进行普通量的进餐,可以摄入由上式(1)表示的1天所需的能量。
而且,在上下方向对早、中、晚、其它各列的数值进行比较可知,在吃太多(进餐量=多)的情况下,进餐系数的值比普通时大。因此,由上式(2)求得的卡路里量也比普通时多,即、得到卡路里处于过剩摄入状态的结果。同样地,在进食少(进餐量=少)的情况下,进餐系数小,求出的卡路里量比普通时少。
此外,各行的横向表示1天所需的卡路里量在各次进餐中取多大程度的比例。一般情况下,早餐是品种数量等较少的简单饭食,而午餐和晚餐中会摄入用许多肉和鱼做主菜的卡路里量高的食物,这是很容易理解的。图3各行的横向的进餐系数的差异就是基于这样的考虑,在食用了所给的进餐量的早餐时、以及在食用了相同程度的进餐量的午餐时,午餐的进餐系数更大(进餐量=普通的情况下,0.32>0.19),摄入卡路里量也更多。同样地,与同程度的进餐量的午餐相比,晚餐的进餐系数也稍大。此外,如上所述,“其它”相当于零食等,因而进餐系数小,被设定为比同程度的早餐更小的值。
对于1天所需的卡路里量,如上式(1)所示,根据基础代谢标准值和身体活动水平而求出,这些又是根据性别、年龄等而求出。性别、年龄如果是在电子设备的开始使用时输入,则能持续利用该信息,身体活动水平如果也是设定一次的话,只要职业、生活习惯等没有变化,则也可以持续利用该身体活动水平。
也就是说,如果事先由输入信息取得部110取得了性别、年龄等个人数据,则可以在输入进餐信息时取得进餐时间及进餐量信息来设定进餐系数,并通过上式(1)、(2)求出每次进餐的卡路里。需要注意的是,身体活动水平可以由用户本人设定,但也可以由立场在于对该用户给予指导意见的咨询师等通过与用户的面谈等来进行设定。
4.本实施方式的处理流程
采用图4~图11,对本实施方式的处理流程进行说明。具体而言,在说明了整体的处理流程之后,对针对各进餐所进行的处理(后述的“进餐模式”中的处理)的流程进行说明。此外,对进餐模式下的处理的变形例也进行说明。
4.1整体的处理流程
首先,使用图4说明整体的处理流程。在本实施方式中,作为计算进餐所摄入的卡路里量之前的阶段,先取得用户的个人数据。具体而言,如图4所示地取得性别、年龄、身体活动水平的信息。需要注意的是,用户数据中也可以包含体重、身高的信息。由此,通过使用上式(1),可以事先求出1天所需的卡路里量。这并不排除在计算进餐所致的卡路里量时每次都进行上式(1)的计算,但通过事先计算能减轻处理负荷。
而且,如果不确定各餐的进餐时间和进餐量信息,则无法求出进餐系数。但是,可以设想在一定程度上限定进餐系数的个数。例如,如图3所示,作为进餐时间,有早、中、晚、其它这4种,作为进餐量信息,有“多”、“普通”、“少”这3种,此时,进餐系数为12个。即,通过上式(2)求出的进餐所致的卡路里量也被限定为12种。因此,不是每次进行上式(2)的计算,而是事先算好12种卡路里量,在输入了进餐时间及进餐量信息时,由该12种卡路里量中选择对应的值。
例如,从用户的个人数据及进餐系数事先求出图4所示的分情况卡路里表,从中选择一个值。这样,在通过辨别部140的辨别处理辨别了进餐时间、且根据来自输入信息取得部110的信息在处理部150中确定了进餐量信息时,如果从图4的分情况卡路里表选择对应的一个值,则可以将所选择的值用作该进餐所对应的卡路里量。因此,无需在各进餐时进行上式(1)和(2)的算出处理,可以在求出卡路里量的计算中减轻处理负荷。
需要注意的是,如图4的分情况卡路里表所示,进餐量信息并不限于量的大小的信息,也可以是包含有无饮酒等的信息。如果有饮酒,则酒本身的卡路里量也不能忽视,有可能由于该酒的效果而使用户不自觉地增加了进餐量。也就是说,由于考虑到与无饮酒时相比,有饮酒时的摄入卡路里量更多,因此,关于该摄入卡路里的增加量,可以通过在进餐量信息中包含有无饮酒来将其纳入考虑。在这种情况下,图3虽未进行图示,但需要另外设定有饮酒情况下的进餐系数。
在图4的分情况卡路里表中,为了方便制表,看起来似乎与进餐时间相关的信息中包含有无饮酒,但符合处理的分情况卡路里表却是图5所示的表。也就是说,在进餐量信息中,关于量的大小包括“少”、“普通”、“多”三种,加上二种有无饮酒,共计有六项,各自设定有对应于早、中、晚各进餐时间的摄入卡路里量。需要注意的是,根据我国的进餐习惯,早餐及午餐少有人饮酒,因此,针对“有饮酒”的进餐量信息,只求出晚餐时的摄入卡路里量。此外,在喝了酒的情况下,也可以对分情况卡路里表的摄入卡路里量乘以规定的比例、例如乘以1.2来求出对应于饮酒的摄入卡路里量。
将以上几点进行归纳,本实施方式的整体处理流程如下:进行确定图4或图5的分情况卡路里表等的事先处理,然后,以相当于进餐次数的次数反复执行图4右侧所示的“在各餐实施的处理”。需要注意的是,正如身体活动水平会随生活习惯的变化而变化等一样,有时也应该更新分情况卡路里表。因此,事先处理并不限定为进行一次,也可以根据需要进行多次。
需要注意的是,如上式(1)所示,创建分情况卡路里表还需要用户的体重信息。用户的体重值是变化的,但如上所述,由于本实施方式中计算的卡路里量被用于用户的体重管理的情况也被充分考虑到,因此,本实施方式的电子设备以规定频率取得用户的体重信息的可能性很大。因此,根据本实施方式,也可以对应于用户的体重信息的取得时机等来进行上述事先处理(分情况卡路里表的更新处理)。不过,由于所测的体重值偏差大,仅根据一个值的话,也有可能和用户的体重变化趋势不一致。例如,在体重呈减少趋势的情况下,也考虑有暂时性取得大的体重值的情况。在这种情况下,尽管1天所需的能量呈减少趋势,但由于采用该大的体重值,从而有可能判定为需要过剩的能量。因此,也可以采用下述的方法,即:使用多个体重的测定值来求出回归线等,并将由该回归线等确定的修正值作为上式(1)的体重值;等等,关于这一点,可以进行各种变形实施。
4.2在各餐实施的处理
接下来,对在各餐实施的处理进行说明。具体而言,如上所述,其是确定进餐时间及进餐量信息,并计算该进餐所致的摄入卡路里量的处理。
图6示出了本实施方式中针对各餐实施处理时的、电子设备的动作模式的转换、以及输入操作的例子。
本实施方式的电子设备用于输入进餐相关信息,但也可以具有其它功能。例如,如图12所示,通过显示日期和时间,从而也可以像普通钟表那样使用。这种情况下,本实施方式的电子设备具有显示时刻等某些信息的信息显示模式、以及进行上述进餐相关的输入的进餐模式这至少两种的动作模式。电子设备的处理部150可以进行切换电子设备的动作模式的模式切换处理,在切换了动作模式的情况下,也会相应地进行显示图像的切换。
例如基于动作模式由信息显示模式切换为进餐模式的时机时的时间信息来进行辨别部140的辨别处理。图7的流程图示出辨别部140的辨别处理流程。在辨别部140中,从时间信息取得部120取得电子设备的动作模式由其它模式(狭义而言是信息显示模式)切换为进餐模式的时机所对应的时间信息(S101)。或者,也可以基于进入进餐模式并在进餐模式内进行了选择操作的时机时的时间信息来进行辨别处理。然后,基于取得的时间信息,进行进餐时间的自动辨别(S102)。例如,当取得了切换至进餐模式的时机时的时刻作为时间信息时,进行该时刻与标准时段的比较处理即可。举一个例子,如图6所示,当设定了5:00~10:29为早餐、10:30~16:59为午餐、17:00~4:59为晚餐这样的标准时段时,进行从时间信息取得部120取得的时刻属于哪个时间段的辨别,并输出对应于该所属时间段的进餐时间。如果是上述标准时段的例子,则当取得8:00这一时刻时辨别为是早餐(对应于S103),当取得12:00这一时刻时辨别为是午餐(对应于S104),当取得19:00这一时刻时辨别为是晚餐(对应于S105)。
不过,标准时段不仅限于上述的例子。例如,如图3的进餐系数所示,也可以采用表示早餐、午餐、晚餐以外的进餐时间的“其它”这一项目。其是相当于零食等的项目,例如,将10:30~14:59设为午餐,将15:00~16:59判定为吃零食来设定标准时段。
或者,也可以对每个用户设定标准时段。对于图3所示的进餐系数,如上所述,与普通量的早餐相比,普通量的午餐的摄入卡路里量更多,基于这一考虑,使普通的午餐的进餐系数大于普通的早餐的进餐系数。也就是说,图3的“早餐”表示被认为是1天中摄入卡路里量较少的进餐,“早餐”的摄入时间未必是被认为早晨的时间段。例如,上夜班的用户有时起床及一天中第一次进餐已经过午(例如13:00)。这种情况下,如果是上述标准时段的话,则该进餐对应于午餐,而对夜班用户而言,应该是一天中摄入卡路里较少的进餐。也就是说,对该用户而言,13:00的进餐即便从时间上说是中午,却对应于“早餐”。为了应对这种用户间的差异,在辨别部140的辨别处理中,使用还考虑到用户的生活周期等而设定的标准时段较好。
通过以上的辨别部140的辨别处理来自动辨别进餐时间,因此,如果之后再由用户进行进餐量信息的输入,就能确定摄入卡路里量。因此,在如图6所示随着指示模式切换处理的按键输入而电子设备的动作模式由信息显示模式转换至了进餐模式的情况下执行输入进餐量的进餐量输入模式即可。
考虑有各种进餐量信息的输入界面,例如,如图6所示,也可以是通过轻击操作切换少、普通、多的进餐量的选择状态。例如,在进餐量信息被选择为“少”的状态下,当由输入信息取得部110取得了一次轻击操作的输入时,使“普通”作为进餐量信息成为选择状态。同样地,在选择了“普通”的状态下,若接收了轻击操作,则转换至“多”,在“多”的状态下接收了轻击操作,则返回至“少”。并且,当进行了按键操作等轻击操作以外的操作时,确定处于选择状态的进餐量,并确定该进餐量所对应的摄入卡路里量,进行存储并返回至信息显示模式。
以上的界面上的画面转换的例子如图8所示。图8的D1是信息显示模式下的显示图像的例子,这里,显示日期、时刻、电池剩余量、网络环境等信息。在显示D1的信息显示模式下,若输入信息取得部110取得了意为接收到按键操作的信息,则处理部150将动作模式切换至进餐模式,并与此配合地将信息输入画面显示于显示部。这里的信息输入画面例如是D2a所示的画面,进行进餐量相关的信息输入。考虑进餐量中如上所述有“少”、“普通”、“多”等多个输入候选,因此,图8的例子中,在该阶段接收轻击操作,每接收一次轻击操作便转换处于选择状态的进餐量,并也与此相配合地转换显示画面。例如,如果有“少”和“多”两个进餐量,则每进行一次轻击操作便交替显示D2a和D2b画面即可,如果有三个以上的进餐量,则依次显示它们即可。此外,当在进餐模式下输入信息取得部110取得了意为接收到按键操作的信息时,如D3(和D1相同)所示,进行向信息显示模式切换的模式切换处理。
需要注意的是,如使用图5在上面所描述地,进餐量信息中也可以包含有无饮酒。这种情况下,当进行进餐模式中的进餐量的输入时,不仅有“少→普通→多”的转换,还可以包含酒的有无。例如,也可以采用“少(有酒)”、“少(无酒)”、“普通(有酒)”、“普通(无酒)”、“多(有酒)”、“多(无酒)”这六项。或者,认为在早餐和午餐饮酒的可能性低,也可以在早餐及午餐采用“少”、“普通”、“多”这三项进行处理,在晚餐采用上述的六项进行处理。这种情况下,如图8的D2c所示的包含有无饮酒的进餐量信息所对应的图像被包括在画面转换中。
而且,进餐量信息的输入界面不限于上述内容,例如,界面既可以在1个画面中显示多个进餐量的候选,也可以能够从所给的进餐量变更为其它任意的进餐量,以允许由“少”到“多”的选择状态的转换。不过,如果是图12所示的手表型的电子设备的话,则显示部的面积、设置在操作部上的按钮、按键的数目很可能受到很大限制。因此,如果1个画面的信息量增多,则会产生字符变小等视觉辨认上的问题。此外,为进行复杂的操作,也可能按钮的数目不够。因此,采用图12所示那样的轻击操作的界面对于这种限制大的电子设备是有用的。
通过以上方法,可以跳过与进餐时间相关的输入,因此,用户进行简单的输入就能记录进餐所致的摄入卡路里量。图9、图10中示出与现有方法的比较。根据现有方法,当由信息显示模式转换至了进餐模式时,首先需要进行与进餐时间相关的输入。例如,如图9所示,进餐模式中有进餐时间的输入模式和进餐量的输入模式两种,两种模式均需有用户的选择、确定操作。这种情况下,如图10中作为“省略的画面转换”所示,要求输入进餐的日期和时间、具体的进餐时间。关于这一点,由于本实施方式的方法可以省略与进餐时间相关的输入步骤,因此,可以减轻与用户的输入相关的负担。
4.3变形例
此外,进餐模式下的输入方法不限于图6、图8。图6中,根据辨别部140的辨别处理的结果确定进餐时间。但是,如图11所示,也可以采用基于辨别处理的结果设定进餐时间输入模式下的初始选择状态,之后允许用户进行变更等的方式。
例如,假设辨别部140辨别为进餐时间是午餐。这种情况下,如果是图6的话,则与进餐时间相关的用户输入全部被跳过,进餐时间被确定为午餐,但在图11的例子中,即便将午餐设为了初始选择状态,但进餐时间尚不确定,将接收用户输入。如果辨别处理正确,实际的进餐也是午餐,则用户不进行进餐时间的选择操作而是进行按键输入,转移至进餐量的输入模式。另一方面,当辨别处理有误时,和上述进餐量的转换同样,进行轻击操作,像午餐→晚餐→早餐等那样实施选择正确的进餐时间的用户输入。
通过这种方式,与图6的例子相比,虽然用户输入的次数增加了,但在辨别处理有误时可以对其进行改正。此外,当辨别处理正确时,可以直接使用处于初始选择状态的进餐时间,因此,由用户进行的操作仅需一次按键输入即可。也就是说,在大多数情况下可以将进餐时间的用户输入限定为一次按键输入,因此,不用像图9所示的现有方法那样不以选择操作为前提,与现有方法相比,可以简化用户输入。
需要注意的是,在进餐量信息的选择处理中也可以改变初始选择状态。例如,如果是以积极的减重为目标的用户,考虑多数会是少的进餐量,而在运动员选手等以增强体格为目的的情况下,考虑多数会是多的进餐量。或者,如果是已实现目标体重的用户,考虑会保持普通的进餐量。也就是说,由于可以从用户数据等推断该用户的标准进餐量,因此,也可以使对目标用户而言最可能选择的进餐量信息成为初始选择状态。例如,在图11的例子中,使进餐量=普通这一选择状态为初始选择状态。此外,也可以将输入频率高的进餐量作为初始选择画面来加以显示。
5.轻击操作的检测方法
如上所述,在尺寸等有限的电子设备中,轻击操作是有用的界面。这里,轻击操作是轻叩电子设备的操作,例如,如果是手表型电子设备的话,则如图12所示,是用与佩戴有该电子设备的手相反的手轻叩电子设备的操作。需要注意的是,图12中示出的是用手指轻叩的动作,但轻击操作也包括使用手掌等以其它方式来拍打电子设备的操作。但是,为检测轻击操作,需要捕捉非常短的加速度的变化,例如,如果不能以200Hz左右的分辨率进行加速度信号的采样,则误检测的可能性高。不过,如果使分辨率更细,则耗电也相应增加。即,轻击操作的检测精度与耗电成反比关系,寻找可用性与设备电池寿命的良好平衡非常难。
因此,本申请人提出了一种考虑到进行轻击操作的可能性来设定采样频率,从而对轻击操作的检测精度及该轻击操作的检测所需的耗电进行适当控制的方法。具体而言,根据操作信息、通信部的接收情况等来设定采样频率。通过这种方式,可以进行更适合轻击操作的加速度传感器的设定。
5.1系统构成例
图13示出了可变地设定采样频率时的本实施方式的电子设备的构成例。与图1相比,构成中增加了加速度传感器10、操作部160、通信部170、佩戴判定部180和设定部190。需要注意的是,对于和图1同样的构成,省略对其的详细说明。
加速度传感器10是取得与加速度相关的信息的传感器。加速度传感器10例如可以是三轴加速度传感器,更具体而言,可以是设置在手表型电子设备上以检测图14所示的X轴、Y轴、Z轴中各轴的加速度值的传感器。所给的轴的加速度检测值的具体例子后面将通过图15(A)来进行描述。不过,本实施方式的加速度传感器10不限于直接输出图15(A)等的值,其也可以基于图15(A)的值及由后述的设定部190设定的参数进行轻击操作的检测处理,并输出该检测处理的结果。需要注意的是,关于轻击操作的检测处理的结果,例如,如图15(B)所示,考虑是在对应于检测时机的时机,信号为上升沿这样的脉冲波形。
操作部160表示按钮、按键、或触摸面板等用户界面,这里,作为对象的轻击操作不包括在操作部160的操作中。输入信息取得部110如上所述,取得基于操作部160的操作及基于来自加速度传感器10的信息的轻击操作的信息。
通信部170通过网络与其它电子设备等进行信息的通信处理。这里的网络包括有线和无线。例如,当本实施方式的电子设备是手表型设备时,可考虑该手表型设备与智能手机等通过短距离无线等网络连接,从而边进行信息的通信,边联动地进行为作。通信部170此时成为接口,例如,从该智能手机取得用户对智能手机进行的操作、与智能手机的信息接收等相关的信息。
佩戴判定部180判定电子设备的佩戴状态,对设定部190输出判定结果。例如,当电子设备包括受光部时,基于该受光部检测的光量进行佩戴判定即可。如果将受光部设置于钟表型设备的表盘的背面部分,则在佩戴状态下由于外部光被屏蔽而光量小,与此相反,在非佩戴状态下还检测出外部光,因而光量大。因此,可基于受光部检测的光量进行佩戴判定。不过,佩戴判定也可以采用其它方法,可实施各种变形。作为一个例子,也可以采用加速度传感器10的加速度检测值。例如,佩戴时可检测出因步行、摆臂所导致的大的值,与此相反,在非佩戴状态下,当放置于桌上等时,几乎检测不出重力加速度以外的值,因此,也可以根据这种差异进行佩戴判定。
设定部190基于来自输入信息取得部110、通信部170、佩戴判定部180等的信息,进行使用了加速度传感器10的轻击操作的检测处理中的参数设定。具体而言,设定加速度信号的采样频率及阈值。对于设定部190的设定处理的详情,将在后面说明。
5.2轻击检测的基本方法
接下来,对基于加速度传感器10所检测的加速度检测值检测轻击操作的基本方法进行说明。由于在轻击操作中进行图12所示那样的轻叩动作,因此,加速度传感器10检测由该动作导致的冲击。
已知由轻击动作所导致的冲击在加速度传感器10的加速度检测值中如图15(A)所示那样作为信号波形的上下移动被检出。因此,本实施方式中,基于向下的信号值与阈值的比较处理、或者向上的信号值与阈值的比较处理、或者这两者的比较处理来进行轻击操作的检测。
但是,除轻击操作以外,有的动作也会在上下出现加速度变化。具体而言,有图16(A)所示的转动手腕的动作、图16(B)所示的挥动手腕的动作。
图17(A)~图17(C)示出了不同采样频率下的轻击操作的加速度检测值的变化。关于具体的采样频率,图17(A)是200Hz,图17(B)是400Hz,图17(C)是1620Hz,图18(A)~图18(C)、图19(A)~图19(C)也是同样。此外,图18(A)~图18(C)是手腕的转动动作的加速度检测值的变化,图19(A)~图19(C)是挥动手腕的动作的加速度检测值的变化。由图17(A)~图19(C)可知,加速度检测值会上下变化这一点都是相同的,因此,为了精度良好地检测轻击操作,需要适当区分手腕的转动动作、挥动手腕的动作及轻击操作。
轻击操作、手腕的转动动作、挥动手腕的动作各自的在较短期间内的加速度变化如图20(A)~图20(C)所示。将图20(A)~图20(C)的采样频率设为400Hz。
图20(A)是轻击操作的加速度检测值的波形,已知轻击操作中加速度的上下移动的幅度大约是﹣6G~﹢5.7G左右。需要注意的是,这里,是将无轻击操作状态下的加速度值设为0G进行说明。此外,由被图20(A)的虚线圈起的区域可知,一方向上的加速度的变化大约是10~13ms左右的长度,上下移动的一周期大约是20~26ms左右的长度。
根据这一点,与图20(B)的手腕的转动动作的波形变化相比时,在手腕的转动动作中,上下移动的幅度比较小,大约是﹣2.4G~﹢1.9G左右。即,可以说,通过在负方向上判定时将阈值设定在﹣6G~﹣2.4G之间,在正方向上判定时将阈值设定在﹢1.9G~﹢5.7G之间,从而可以基于该阈值与加速度检测值的比较处理来区分轻击操作与手腕的转动动作。
另一方面,当将轻击操作与图20(C)的挥动手腕动作的波形变化相比较时,加速度检测值的上下移动的幅度是轻击操作稍微大些,但和轻击操作与手腕的转动动作的比较相比,值的差异小,在阈值判定上,认为不易进行高精度的区分。但是,由横轴(时间)的刻度为同程度的图20(A)和图20(C)的比较可知,挥动手腕的动作的波形周期与轻击操作相比非常长。如上所述,在轻击操作中,1/2周期大约是10~13ms左右,因此,通过使用10~13ms内的信号值,可以求出相当于波形的振幅的值。与此相对地,在挥动手腕的动作中,如图20(C)所示,即使使用了10~13ms内的信号值,该期间的信号值的变化也非常小,不能取得相当于振幅的值。即,可以说,通过将用于轻击操作的检测的波形设为10~13ms(广义而言是基于轻击操作的波形周期设定的所给的期间),从而可以适当地区分轻击操作和挥动手腕的动作。
由上可知,通过适当地设定用于轻击操作的检测的期间及阈值,从而可以不与类似动作混淆地检测轻击操作。
如上所述,为了在轻击操作的检测中进行与挥动手腕的动作的区分,将在基于轻击操作的波形周期而设定的所给的期间内的波形作为处理对象。这种情况下,如果采样频率设定得太低,则有可能在该期间内无法取得任何一个信号值,与阈值的比较处理首先就无法完成。例如,在使用了对应于10ms的频率、即100Hz以下的采样频率的情况下,若以某个10ms的期间为对象,则有可能在该对象期间内一个信号值都无法取得,是不合适的。
并且,上面采用图20(A)所描述的﹣6G~﹢5.7G左右的轻击操作的加速度检测值的范围对应于波形的上下移动的最小值和最大值(或者接近于它的值)。因此,当采样频率低、且对应于最小值或最大值的时机时的加速度不能作为加速度检测值而取得时,与轻击操作所引起的冲击固有的加速度相比,加速度传感器10所检出的加速度检测值更小。例如,当轻击操作本来的加速度波形是图21所示时,在上述100Hz左右的采样频率下,只能在10ms内取得一个值。因此,如果t1所示的时机是采样时机,则可以进行期望的处理,但如果t2、t3等时机成为了采样时机,则加速度检测值会变小。其结果,不能否认由于轻击操作的加速度检测值有可能比手腕的转动动作的加速度检测值的变化范围、即大约﹣2.4G~﹢1.9G左右更小,这种情况下,使用了上述阈值的判定处理将不能检测出轻击操作。
也就是说,轻击操作的检测精度依赖于能够采样信号波形的顶点或与其相近的值的可能性,换句话而言,这确切地意味着采样频率越高,轻击操作的检测精度就越高。具体例子如图22(A)~图24(B)所示。图22(A)是将采样频率设为200Hz时的由于轻击操作的加速度检测值的波形,图22(B)是将图22(A)的局部放大后的图。同样地,图23(A)、图23(B)是400Hz的采样频率下的信号波形,图24(A)、图24(B)是1620Hz的采样频率下的信号波形。需要注意的是,在图22(B)等中,将相当于1周期的20ms作为对象,但在将1/2周期作为对象时,考虑方式也相同。
如图22(B)所示,将200Hz设为采样频率,可期待每一波峰2点左右的采样,可以在某种程度上检测出对象期间中的信号值的上下活动。具体而言,通过将采样频率设为200Hz,能以70%左右的精度检测轻击操作。
并且,如图23(B)所示,通过将采样频率设为400Hz,从而与200Hz时相比,可以更详细地取得对象期间内的信号波形的变化。因此,对于加速度检测值的最大值、最小值的绝对值,也可以取得比200Hz时更大的值,能够抑制采用了与阈值的比较处理的判定中的误检测的可能性。具体而言,通过将采样频率设为400Hz,能以80%左右的精度检测轻击操作。
同样地,如图24(B)所示,通过将采样频率设为1620Hz,从而能取得比400Hz时更详细的信号波形。如图24(B)所示,采用1620Hz的采样频率的话,可以大体可靠地取得波峰顶点的值,与图20(A)、图23(B)所示的400Hz的最小值、最大值相比,该值的绝对值更大。即,与400Hz时相比,能更可靠地检测轻击操作,具体而言,能以大体100%左右的精度检测轻击操作。
5.3采样频率的设定方法
如上所述,通过设定合适的处理对象期间(以图15(A)说的话,是轻击判定期间)、阈值,从而可检测轻击操作,采样频率越高,其检测精度越高。但是,随着提高采样频率,加速度传感器10的耗电也会增大。例如,采样频率为200Hz时的电流量大约是18μA,400Hz时为36μA,1620Hz时为100μA。
因此,根据本实施方式,在设定部190进行采样频率的设定,使用设定的采样频率使加速度传感器10动作。具体而言,在进行轻击操作的可能性高的情况下、或是要求高精度的轻击操作的检测的情况下,提高采样频率。这是基于如下的考虑,即:轻击操作是用户界面的一个,在电子设备的用例(usecase)方面,可以推定进行轻击操作的可能性和所要求的精度。以下,进一步对具体的例子进行说明。
作为采样频率的设定时机,考虑有在输入信息取得部110中取得了操作信息时、或者在通信部170中进行了信息的接收时。
具体而言,取得了操作信息时是指用户进行了操作部160的操作时。操作部160的操作是指按下按钮、按键、对触摸面板的触摸等。一般情况下,这些操作与轻击操作相比,误操作的可能性低。理由是,按钮、按键的结构设想的是将其物理地按下、且它们被设置在电子设备中的局部区域上,因此,用户可在目视确认该按钮等之后进行既定的操作,因此,认为不易发生误操作。对于触摸面板,虽然不能否认有触摸到与目标位置不同的位置的可能性,但至少可期待是基于用户的目视确认的操作。对此,轻击操作并不特别限定叩击电子设备中的哪个部分。因此,有可能因为手表型电子设备位于衣服袖子下等在无法目视确认的情况下进行了操作、或不看着电子设备进行了操作而发生不能给予充分的冲击等的误操作。此外,与按钮等不同,也有可能在操作方式(轻击的位置、方向、强度等)上存在个体差异、或即便同一用户也有可能在每次操作时产生差异。
由此,充分考虑到如下用例:在进行信息输入等的一系列操作时,不是最先进行轻击操作,而是首先进行基于按键操作等的输入,然后再进行轻击操作。
例如,如果是手表型的电子设备,则具有进行时钟等的信息显示的信息显示模式、和进行某些信息的输入的信息输入模式(狭义而言是上述的进餐模式)这多个动作模式的可能性高。这种情况下,在信息输入模式下输入的信息在电子设备本身或其它系统中被存储、或用于某些处理。因此,尽管用户无意进行信息输入,但动作模式还是转移至信息输入模式而输入不合适的信息是不令人满意的。这种情况下,通过误操作的可能性低的操作部160的操作来进行从信息显示模式向信息输入模式的动作模式的切换,并在转移至信息输入模式后的信息输入时采用轻击操作较好。在这样的用例中,可以说,在操作部160的操作后进行轻击操作的可能性高,因此,将采样频率设定得高较好。
而且,还考虑到电子设备与智能手机等其它设备联动动作的情况。例如,考虑到使用智能手机的操作部操作电子设备、或将智能手机保持的详细信息中的一部分简易信息传送至电子设备并在电子设备的显示部显示等联动。更具体而言,当智能手机接收到电子邮件等信息时,也可以通过操作电子设备而在电子设备显示该电子邮件的简易信息(发信人名称、标题、收信日期和时间等信息)或邮件正文。或者,当智能手机检测到电话来电时,也可以通过操作电子设备而实现来电铃声的停止等。
这种情况下,表示电子邮件的接收、电话来电的信息等来自智能手机的某些信息在电子设备的通信部170被接收。也就是说,与输入信息取得部110中的操作信息的取得同样,通信部170中的信息的接收表示随后进行轻击操作的可能性高,因此,当检测出在通信部170的信息的接收时,将采样频率设定得高较好。尤其是考虑到停止上述来电铃声等的话,为满足更迅速的操作,进行比按键操作等更容易执行的轻击操作的可能性高,可以说,提高采样频率更有利。
需要注意的是,将根据操作信息的取得、或通信部170中的信息的接收来提高采样频率限定在规定期间内较好。这样一来,可以抑制由于长时间提高采样频率所导致的耗电增大。此外,当在该规定期间中新检测到操作信息的取得或信息的接收时,以该检出时机为起点再次设定规定期间即可。由此,能够抑制尽管是进行轻击操作的可能性高的状态但却回到采样频率低的状态。
而且,也可以基于用户的电子设备的佩戴状态来设定采样频率。如上所述,在佩戴判定部180中,通过利用受光部中的检测值、加速度传感器10的加速度检测值,从而可以判定电子设备是佩戴状态还是非佩戴状态。
如果是手表型的电子设备,对该电子设备的操作在佩戴状态下进行的可能性高,如果是非佩戴状态,则操作的可能性低。尤其是对于轻击操作,在使用加速度传感器10来检测轻击所带来的冲击的关系上,最好是在电子设备被固定于手臂等这样的冲击被充分传递的情况下进行,难以想象对用手把持状态下的电子设备、置于桌上的电子设备等进行轻击操作。
因此,当电子设备处于非佩戴状态时,将采样频率设定得比佩戴状态时低较好。需要注意的是,不妨将非佩戴状态下的采样频率设为200Hz等能以某种程度的精度检测轻击操作的频率。例如,也可以采用将佩戴状态下400Hz、1620Hz的频率设为200Hz的设定。但是,如上所述,在非佩戴状态下,由于轻击操作的检测困难,因此,也可以不进行轻击操作的检测处理本身。也就是说,非佩戴状态下的采样频率例如也可以是低于200Hz那样的、无法获得足够的检测精度程度的频率,这样一来,可以实现进一步的低耗电化。
而且,采样频率的设定时机并不限于上述内容。例如,当在采样频率低的状态下检测出轻击操作时,也可以在规定期间提高采样频率(狭义而言,设定为1620Hz等设定上的最大频率)。
这在例如检测双轻击操作时有用。双轻击操作与鼠标的双击同样,在短期间内进行2次轻击操作,该2次轻击操作被解释为一个用户输入,并作为与单轻击操作不同的输入对待。当允许双轻击操作时,有可能在一次轻击操作后紧接着再次进行轻击操作,因此,为检测该再次的轻击操作,将采样频率设定得高较好。尤其是,根据本申请人的数据分析可知,双轻击操作的第二次轻击操作时的加速度检测值是比第一次轻击操作、单轻击操作的加速度检测值小的值。由此,在与阈值的比较处理、即在轻击操作的检测处理中,发生误判定的可能性增高,因此,也为了确保充分的检测精度,优选提高采样频率。
而且,也可以进行用户的行为分析,基于该行为分析的结果来设定采样频率。具体而言,当判定为用户处于运动状态时,将采样频率设定得比判定为非运动状态时高。
在运动状态中,该运动所致的加速度包含在加速度传感器10的加速度检测值中,轻击操作所致的冲击的信号值在加速度检测值中所占的比例下降,轻击操作的检测精度也下降。因此,优选在运动状态下将采样频率设定得高来提高检测精度。
作为运动状态的辨别方法的一个例子,使用加速度传感器10的加速度检测值即可,当加速度检测值比平时大时,可以判定为是运动状态。或者,由于步行、跑步等运动具有周期性,因此,加速度检测值中也能观察到所给的周期性。即,可以从加速度检测值有无周期性来判断是否是运动状态。需要注意的是,关于用户的行为分析,已知有各种方法,本实施方式中可应用任意的方法,因此,省略更详细的说明。
5.4与采样频率联动的阈值的设定方法
在以上的说明中,由设定部190设定采样频率,但不仅限于此。设定部190也可以进行改变采样频率并与该采样频率联动地改变轻击操作检测的阈值的设定。
具体而言,设定部190进行采样频率越高,则使阈值也越高这样的设定。例如,当将采样频率从F1变更为F2(>F1)时,阈值也由Th1变为Th2(>Th1)。
如上所述,为适当地检测轻击操作,需要进行与手腕的转动动作的区分处理。此外,起因于运动等的加速度有时也会作为噪声包含在加速度检测值中。本实施方式中,基于由轻击操作引起的加速度检测值比由手腕的转动动作、噪声引起的加速度检测值更大的考虑,将比作为手腕的转动动作、噪声而设想的加速度检测值的上限更大的值设定为阈值。需要注意的是,对于负方向的加速度检测值,将比作为手腕的转动动作、噪声而设想的加速度检测值的下限更小的值设定为阈值,但通过采用绝对值而可以与正方向时同样地考虑。
如果是图20(B)的例子,转动动作中设想的负方向上的加速度检测值的绝对值大约为2.4G,因此,将比其大的值设定为阈值,当检测出的加速度检测值的绝对值比该阈值更大时,判定为检出轻击操作。但是,手腕的转动动作很难想象每次都必定进行相同的动作,每次动作时加速度检测值都会不同。因此,关于转动动作的加速度检测值,明确确定其绝对值的上限是很难的。由此,优选将阈值设定为相对于被设想作为由轻击操作以外的动作引起的加速度检测值的值具有某种程度的余量。如果是图20(B)的例子,若设定﹣2.5G这样的阈值,则根据转动动作,有可能出现绝对值比其大的加速度检测值,这种情况下,会将转动动作误检测为轻击操作。也就是说,从抑制将轻击操作以外的动作误检测为轻击操作的可能性的观点来看,可以说,阈值的绝对值越大越好。例如,如果设﹣4.0G左右为阈值,则能充分降低将转动动作误检测为轻击操作的可能性。
但是,如上面使用图22(A)~图24(B)所说明地,采样频率越低,无法检出波形中的波峰的顶点值的可能性更大,其结果是,加速度检测值变小的可能性增大。因此,如果使阈值的绝对值过大,则有可能尽管是轻击操作,但加速度检测值却不能超过所设定的阈值,即、虽然是轻击操作,但却可能误检测为不是轻击操作。
鉴于以上的点,既然可观察到加速度检测值随着采样频率变化的趋势,那么可以说,优选不对所有的采样频率设定同一阈值,而是根据采样频率动态地改变阈值。
例如,当采样频率是像1620Hz等那样的足够高的频率时,考虑到由轻击操作引起的加速度检测值足够大,阈值也设定为高的值。由此,可以抑制将转动动作、噪声等轻击操作以外的动作误检测为轻击操作的可能性。例如,将图24(B)的Th3+、Th3﹣所示的值设定为阈值即可。
另一方面,当采样频率是像200Hz等那样的低频率时,为了抑制是轻击操作却误检测为不是轻击操作的可能性,将阈值设定为比采样频率高时小的值。这种情况下,与1620Hz等时相比,虽然将轻击操作以外的动作误检测为轻击操作的可能性更高,但这一点是允许的。这是因为,用户带明显意图地进行了轻击操作,但该轻击操作却不为电子设备所识别的情况会给用户造成很大压力,因而并不优选。例如,如图22(B)所示,将绝对值比Th3+、Th3﹣更小的Th1+、Th1﹣设定为阈值即可。
需要说明的是,若是400Hz等中间的采样频率,由于加速度检测值也设想为是中间的值,因此,对于阈值,也如图23(B)所示那样,使用满足Th1+<Th2+<Th3+的Th2+、或满足—Th1-—<—Th2-—<—Th3-—的Th2﹣等即可。
6.本实施方式的方法的具体例子
根据以上的本实施方式,如图1所示,电子设备包括:基于来自用户的输入进行输入信息的取得处理的输入信息取得部110;取得来自计时部130的时间信息的时间信息取得部120;基于时间信息进行进餐时间的辨别处理的辨别部140;以及处理部150,处理部150基于通过输入信息取得部110取得的输入信息求出进餐量信息,并根据求出的进餐量信息与辨别部140的辨别处理的结果进行进餐所致的卡路里量的确定处理。
这里,进餐时间表示作为对象的进餐是早餐、午餐、还是晚餐,如上所述,也可以表示除此之外的零食、夜宵等进餐。此外,进餐量信息针对作为对象的进餐,表示其摄入量的程度,具体而言,其是表示进餐量的“多”、“普通”、“少”的信息。不过,如上面使用图5等所说明地,进餐量信息不限于是表示单纯的量的信息,也可以是包括有无饮酒等的信息。
由此,可以通过辨别部140的辨别处理自动确定进餐时间,因此,在记录进餐所致的卡路里量时,可以简化用户的输入。具体而言,既可以如图6所示地完全跳过与进餐时间相关的输入,也可以如图11所示地通过自动确定进餐时间的初始选择状态来降低选择操作的次数。
需要注意的是,根据上述的说明,电子设备包括计时部130、操作部160,由电子设备进行从用户的输入到基于该输入的卡路里量的确定(计算),但不仅限于此。例如,当图12所示的手表型设备与智能手机等电子设备联动动作时,本实施方式的电子设备也可以作为智能手机等而实现。这种情况下,对手表型设备的操作部进行用户的操作输入,为智能手机的电子设备的输入信息取得部110通过近距离无线通信等网络取得基于对该操作部的操作的信息。智能手机等电子设备一般都包括计时部130,但也可以由电子设备的时间信息取得部120通过网络从手表型设备的计时部取得时间信息。此外,对于算出的卡路里量,不妨由智能手机等电子设备进行存储,但考虑到要长期累积、分析来自多个用户的卡路里量等,从而也可以将处理部150的计算处理的结果发送给服务器系统等。或者,本实施方式的电子设备也可以作为服务器系统而实现。
而且,如图12所示,输入信息取得部110也可以进行通过用户的轻击操作输入的输入信息的取得处理。
由此,可以使用轻击操作进行输入处理。如上所述,根据电子设备的实现形式,还考虑到按键、按钮等操作部160的数量、大小等存在限制的情况。这时,即使没有按钮等物理构造,可根据来自加速度传感器10的传感器信息进行检测的轻击操作也可以成为有用的界面。需要注意的是,本实施方式的轻击操作的检测方法是任意的,例如,如上所述,也可以采用通过可变地设定采样频率、阈值来实现检测精度与耗电的适当平衡的方法。
而且,作为由进餐量信息表示的进餐量,当被设定了第1~第N(N是2以上的整数)进餐量时,处理部150也可以在第i(i是满足1≤i≤N、且i≠N的整数)进餐量为选择状态的情况下,若由输入信息取得部110进行了通过轻击操作输入的输入信息的取得处理,则判定第i+1进餐量为选择状态,并将第i+1进餐量作为进餐量信息来进行卡路里量的确定处理。
进而,处理部150也可以在第N进餐量为选择状态的情况下,若由输入信息取得部110进行了通过轻击操作输入的输入信息的取得处理,则判定第1进餐量为选择状态,并将第1进餐量作为进餐量信息来进行卡路里量的确定处理。
由此,可以实现图8所示那样的通过轻击操作的画面转换。在轻击操作有用的场合,用户可执行的操作的种类受到限制的可能性大。因此,有时也会难以自由地实现从所给的进餐量信息的选择状态向其它任意的进餐量信息的选择状态的转换。此时,图8所示那样的逐一依次切换选择状态并从最后的进餐量信息回到最开始的进餐量信息的界面容易实现,且对用户而言也易懂,非常有用。
而且,输入信息取得部110也可以取得用户的个人数据作为输入信息,处理部150也可以基于个人数据、表示成为选择状态的第k(k是满足1≤k≤N的整数)进餐量的进餐量信息、及通过辨别处理辨别的进餐时间,进行用户在进餐时间摄入了第k进餐量的食物时所对应的卡路里量、即第k卡路里量的确定处理。
这里,所谓的用户的个人数据是指该用户的年龄、性别、身体活动水平等,狭义而言,是确定上式(1)的各参数时所用的信息。但是,个人数据不仅限于此,也可以包括用户的身高、体重等信息。由此,可以根据个人数据、基于自动辨别所确定的进餐时间、由用户输入的进餐量信息计算摄入卡路里量。关于具体的方法,如上面使用上式(1)、(2)等所描述的。
而且,处理部150也可以基于第k卡路里量的计算处理,进行用于第k进餐量和第k卡路里量的显示的显示控制用信息的输出处理。
由此,在图8的D2a~D2c等中,如在“少”、“多”等进餐量下面以数值所示出地,可以实时显示对应于处于选择状态的进餐量信息的摄入卡路里量;等等。通过这种方式,由于向用户提示所显示的进餐量信息下的摄入卡路里量,因此,用户当场即可知道自己摄入的卡路里量。例如,当本实施方式的输入是在饭前或刚进餐完后等进行时,可实时知道要摄入的或已摄入的卡路里量。因此,可以采取由于这餐吃太多了,所以下一餐要减量等行动,从而提高健康的保持和增进效果。需要注意的是,当本实施方式的电子设备作为智能手机、服务器系统而实现时,显示控制用信息也可以被输出至电子设备自身的显示部进行显示。不过,如果考虑到上述效果的话,优选显示控制用信息被输出至作为用户的目视确认对象的设备、例如图12那样的手表型设备等。
而且,处理部150也可以进行将电子设备的动作模式在进行信息显示的信息显示模式与进行进餐相关处理的进餐模式之间进行切换的模式切换处理,时间信息取得部120也可以取得处理部150将动作模式由信息显示模式切换为进餐模式的切换时机时的时间信息,辨别部140也可以基于切换时机时的时间信息,进行进餐时间的辨别处理。
由此,如图6等所示,可以使用由信息显示模式(狭义而言是时钟显示模式)切换至进餐模式的时机来判定进餐时间。这在即将进餐前或刚进餐后进行输入操作时有用。不过,本实施方式的电子设备中,也可以在与进餐时机不同的时机实施输入操作,以便过后汇总输入多次的进餐信息。这种情况下,也可以根据与向进餐模式切换的时机不同的时机时的时间信息进行进餐时间的辨别处理。
而且,处理部150也可以进行将电子设备的动作模式在进行信息显示的信息显示模式与进行进餐相关处理的进餐模式之间进行切换的模式切换处理,输入信息取得部110也可以进行通过用户的轻击操作所输入的输入信息及通过操作部的操作输入所输入的输入信息的取得处理,在动作模式是信息显示模式的情况下,处理部150也可以在输入信息取得部取得了通过操作部的操作输入所输入的输入信息时进行将动作模式切换为进餐模式的模式切换处理。
由此,输入信息取得部110虽可以接收基于操作部160的操作和轻击操作两者,但可将基于操作部160的操作用作向进餐模式切换的模式切换处理的触发。基于进餐模式下的输入所算出的卡路里量例如被蓄积在服务器系统等中并被用于为保持和增进健康的建议生成处理等。即,误转移至进餐模式并输入用户无意输入的信息是令人不快的。因此,在可以接收基于操作部160的操作和轻击操作两者的情况下,将误操作的可能性更低的基于操作部160的操作用作向进餐模式切换的模式切换处理的触发较好。
而且,在设定有多个进餐量作为由进餐量信息表示的进餐量、且动作模式为进餐模式的情况下,处理部150也可以在输入信息取得部110进行了通过轻击操作输入的输入信息的取得处理时,进行使多个进餐量中的、与在轻击操作之前为选择状态的进餐量不同的进餐量成为选择状态的处理,而在输入信息取得部110进行了通过操作部160的操作输入所输入的输入信息的取得处理时,进行处于选择状态的进餐量的确定处理,并进行将动作模式切换至信息显示模式的切换处理。
由此,即便是在进餐模式中,输入信息取得部110也能接收基于操作部160的操作和轻击操作两者,轻击操作可作为使进餐量信息的选择状态转换的动作而被处理,而基于操作部160的操作可被用作确定处于选择状态的进餐量信息的动作及被用作向信息显示模式转移的模式切换处理的触发。如上所述,本实施方式中设想的电子设备有可能操作自由度不高,为此,在进餐量信息的选择处理中,有时还会需要进行多次的操作输入。因此,将能较容易地输入的轻击操作用作转换选择状态的操作较好。此外,由于进餐量信息的确定及动作模式的切换最好不要有误操作,因此,使用误操作的可能性较低的基于操作部160的操作较好。
需要注意的是,虽然如上所述地对本实施方式进行了详细的说明,但本领域技术人员应该很容易理解,可进行实质上不脱离本发明的新内容和效果的众多变形。因此,这样的变形例均落入本发明的范围之内。例如,在说明书或者附图中,至少一次与更广义或者同义的不同术语一同记载的术语在说明书或者附图中的任何一处都能够替换为该不同术语。此外,电子设备的构成、动作也不仅限于本实施方式中说明过的内容,可进行各种变形实施。
符号说明
10加速度传感器、110输入信息取得部、120时间信息取得部、130计时部、140辨别部、150处理部、160操作部、170通信部、180佩戴判定部、190设定部。
Claims (8)
1.一种电子设备,其特征在于,包括:
输入信息取得部,基于来自用户的输入,进行输入信息的取得处理;
时间信息取得部,取得来自计时部的时间信息;
辨别部,基于所述时间信息,进行进餐时间的辨别处理;以及
处理部,基于由所述输入信息取得部所取得的所述输入信息,求出进餐量信息,并根据求出的所述进餐量信息、以及所述辨别部的所述辨别处理的结果,进行进餐所致的卡路里量的确定处理。
2.根据权利要求1所述的电子设备,其特征在于,
所述输入信息取得部进行通过所述用户的轻击操作输入的所述输入信息的所述取得处理。
3.根据权利要求2所述的电子设备,其特征在于,
当设定有第1~第N(N为2以上的整数)进餐量作为由所述进餐量信息表示的进餐量时,
在第i(i是满足1≤i≤N、且i≠N的整数)进餐量为选择状态的情况下,若所述输入信息取得部进行了通过所述轻击操作输入的所述输入信息的所述取得处理,则所述处理部判定第i+1进餐量为选择状态,并将所述第i+1进餐量作为所述进餐量信息来进行所述卡路里量的所述确定处理。
4.根据权利要求3所述的电子设备,其特征在于,
在第N进餐量为选择状态的情况下,若所述输入信息取得部进行了通过所述轻击操作输入的所述输入信息的所述取得处理,则所述处理部判定第1进餐量为选择状态,并将所述第1进餐量作为所述进餐量信息来进行所述卡路里量的所述确定处理。
5.根据权利要求3或4所述的电子设备,其特征在于,
所述输入信息取得部取得所述用户的个人数据作为所述输入信息,
所述处理部基于所述个人数据、表示成为选择状态的第k(k是满足1≤k≤N的整数)进餐量的所述进餐量信息、以及通过所述辨别处理辨别的所述进餐时间,进行所述用户在所述进餐时间摄入了所述第k进餐量的食物时所对应的所述卡路里量、即第k卡路里量的所述确定处理,并基于所述第k卡路里量的所述确定处理,进行用于所述第k进餐量和所述第k卡路里量的显示的显示控制用信息的输出处理。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的电子设备,其特征在于,
所述处理部进行使所述电子设备的动作模式在进行信息显示的信息显示模式与进行进餐相关处理的进餐模式之间切换的模式切换处理,
所述时间信息取得部取得通过所述处理部使所述动作模式由所述信息显示模式切换至所述进餐模式的切换时机时的所述时间信息,
所述辨别部基于所述切换时机时的所述时间信息,进行所述进餐时间的所述辨别处理。
7.根据权利要求1所述的电子设备,其特征在于,
所述处理部进行使所述电子设备的动作模式在进行信息显示的信息显示模式与进行进餐相关处理的进餐模式之间切换的模式切换处理,
所述输入信息取得部进行通过所述用户的轻击操作输入的所述输入信息和通过操作部的操作输入所输入的所述输入信息的所述取得处理,
在所述动作模式是所述信息显示模式的情况下,若所述输入信息取得部取得了通过所述操作部的所述操作输入所输入的所述输入信息,则所述处理部进行将所述动作模式切换至所述进餐模式的所述模式切换处理。
8.根据权利要求7所述的电子设备,其特征在于,
在设定有多个进餐量作为由所述进餐量信息表示的进餐量、且所述动作模式是所述进餐模式的情况下,
当所述输入信息取得部进行了通过所述轻击操作输入的所述输入信息的所述取得处理时,所述处理部进行使多个所述进餐量中的、与在所述轻击操作之前处于选择状态的所述进餐量不同的所述进餐量为选择状态的处理,
而当所述输入信息取得部进行了通过所述操作部的所述操作输入所输入的所述输入信息的所述取得处理时,所述处理部进行处于选择状态的所述进餐量的确定处理,并进行将所述动作模式切换至所述信息显示模式的所述模式切换处理。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111344734A (zh) * | 2017-11-14 | 2020-06-26 | 金大熏 | 餐饮服务管理系统及其操作方法 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6392188B2 (ja) * | 2015-08-21 | 2018-09-19 | 日本電信電話株式会社 | 真正性保証装置及び真正性保証システム |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060064037A1 (en) * | 2004-09-22 | 2006-03-23 | Shalon Ventures Research, Llc | Systems and methods for monitoring and modifying behavior |
US7959567B2 (en) * | 2000-06-16 | 2011-06-14 | Bodymedia, Inc. | Device to enable quick entry of caloric content |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002312488A (ja) * | 2001-04-18 | 2002-10-25 | Naoki Ko | 食事療法支援システム及び食事療法支援方法 |
JP5408891B2 (ja) * | 2008-03-21 | 2014-02-05 | パナソニックヘルスケア株式会社 | 食事管理システム、食品摂取量変更方法、食材摂取量変更方法、食品摂取量変更プログラムおよび食材摂取量変更プログラム |
JP5811752B2 (ja) * | 2011-10-04 | 2015-11-11 | セイコーエプソン株式会社 | カロリー算出装置、カロリー算出方法及びプログラム |
-
2013
- 2013-06-07 JP JP2013120586A patent/JP2014238694A/ja not_active Withdrawn
-
2014
- 2014-05-27 WO PCT/JP2014/002771 patent/WO2014196155A1/ja active Application Filing
- 2014-05-27 CN CN201480030828.XA patent/CN105247562A/zh active Pending
-
2015
- 2015-12-03 US US14/958,896 patent/US20160086511A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7959567B2 (en) * | 2000-06-16 | 2011-06-14 | Bodymedia, Inc. | Device to enable quick entry of caloric content |
US20060064037A1 (en) * | 2004-09-22 | 2006-03-23 | Shalon Ventures Research, Llc | Systems and methods for monitoring and modifying behavior |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111344734A (zh) * | 2017-11-14 | 2020-06-26 | 金大熏 | 餐饮服务管理系统及其操作方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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