CN111542285A - 表征个人护理设备的用户的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于标识个人护理设备(10)的用户的特性的方法(300)，个人护理设备(10)包括传感器(28)、控制器(30)和数据库(34)，方法包括以下步骤：利用训练数据训练(320)设备，包括步骤：(i)针对至少两个不同用户中的每个用户，获得(322)针对至少一个个人护理会话的传感器数据；(ii)经由提取模块，从个人护理会话中的每个个人护理会话提取(324)多个特征；以及(iii)使用所提取的特征来训练(328)分类器，以标识该设备的至少两个不同用户中的每个用户的特性；获得(330)针对新的个人护理会话的至少一部分的传感器数据；从针对新的个人护理会话的传感器数据提取(340)多个特征；以及使用经训练的分类器来标识(360)该设备的用户的特性。

Description

表征个人护理设备的用户的方法和系统
技术领域
本公开总体上针对用于标识或表征个人护理设备的用户的方法和系统。
背景技术
为了促进个人护理设备的正确使用和操作，一些设备包含一个或多个传感器，这些传感器测量关于用户的操作特性和行为的相关信息，并且使用该信息向用户提供反馈。反馈可以实时地或在操作会话结束之后被提供给用户。但是，对于一些装备，多个用户通常共享一个设备，替换与用户的身体接触的部件。在这种情况下，系统必须能够将每个使用会话与特定的用户简档匹配，以便为正确的用户提供个性化的反馈。在实时反馈的情况下，由于每个用户通常具有单独的用户帐户，因此用户可以在操作会话期间访问智能手机，并且可以被应用标识。对于一些使用场景(诸如会话后反馈)，系统可能无法依靠外部设备来标识用户，并且因此将不知道用户的身份。实际上，在没有由用户提供的外部信息的情况下，当前无法标识该设备的用户。结果，可能无法向适当的用户提供个性化的使用会话反馈。
因此，在本领域中继续需要在不需要用户的外部标识符的情况下准确地标识个人护理设备的用户和/或用户的特性的方法和系统。
发明内容
本公开针对用于标识或表征个人护理设备的用户的发明方法和系统。例如，在应用于个人护理设备的情况下，本发明的方法和系统使得能够标识用户，并且因此允许对所标识的用户进行个性化的反馈。系统针对个人护理设备的两个或更多的用户，获得针对多个个人护理会话的传感器数据，并且从个人护理会话中的每个个人护理会话提取特征，以便训练分类器以标识设备的两个或更多用户中的每个用户的一个或多个特性。在设备被训练之后，系统获得针对新的个人护理会话的传感器数据，从新的个人护理会话提取特征，并且使用分类器来标识用户或用户的特性。在用户被标识之后，设备可以利用该信息来修改个人护理设备的参数，向用户提供反馈，或者继续训练该设备，等等。
总体上，在一个方面，提供了一种用于标识个人护理设备的用户的特性的方法，个人护理设备包括传感器、控制器和数据库。方法包括以下步骤：(i)利用训练数据训练个人护理设备，包括步骤：经由传感器，针对个人护理设备的至少两个不同用户中的每个用户获得针对至少一个个人护理会话的传感器数据；经由处理器的提取模块，从个人护理会话中的每个个人护理会话提取多个特征；以及使用所提取的多个特征来训练分类器，以标识个人护理设备的至少两个不同用户中的每个用户的特性；(ii)经由传感器，获得针对新的个人护理会话中的至少一部分个人护理会话的传感器数据，新的个人护理会话由个人护理设备的至少两个不同用户中的一个用户发起；(iii)从针对新的个人护理会话的传感器数据提取多个特征；以及(iv)使用经训练的分类器来标识个人护理设备的用户的特性。
根据一个实施例，方法还包括以下步骤：在训练步骤之前，使用维度降低(dimensionality reduction)过程来减少从个人护理会话中的一个或多个个人护理会话所提取的多个特征的数目。
根据一个实施例，方法还包括以下步骤：在标识步骤之前，使用维度降低过程来减少从新的个人护理会话提取的多个特征的数目。
根据一个实施例，方法还包括以下步骤：将在新的个人护理会话期间获得的传感器数据中的至少一些传感器数据与用户的所标识的特性相关联。
根据一个实施例，方法还包括以下步骤：基于所标识的特性，向用户或第三方提供反馈。
根据一个实施例，方法还包括以下步骤：基于所标识的特性，修改个人护理设备的参数。
根据一个实施例，用户的所标识的特性是用户的标识。根据一个实施例，用户的所标识的特性是用户的操作参数或使用参数。
根据一个实施例，分类器包括预测模型。
根据一个实施例，传感器是惯性测量单元。
根据一个方面的一种个人护理设备被配置成标识该设备的用户的特性。该个人护理设备包括传感器，该传感器被配置成获得针对多个个人护理会话的传感器数据，并且还包括控制器，该控制器包括训练模块和分类器，训练模块被配置成：(i)针对个人护理设备的至少两个不同用户中的每个用户，从传感器接收针对至少一个个人护理会话的传感器数据；(ii)经由处理器的提取模块，从个人护理会话中的每个个人护理会话提取多个特征；(iii)使用所提取的多个特征来训练分类器，以标识个人护理设备的至少两个不同用户中的每个用户的特性；其中控制器还被配置成：从传感器接收针对新的个人护理会话中的至少一部分个人护理会话的传感器数据，新的个人护理会话由个人护理设备的至少两个不同用户中的一个用户发起，并且从针对新的个人护理会话的传感器数据提取多个特征；并且其中分类器被配置成：使用从新的个人护理会话所提取的多个特征来标识个人护理设备的用户的特性。
根据一个实施例，控制器还包括维度降低模块，维度降低模块被配置成：在标识步骤之前，减少从个人护理会话中的一个或多个人护理会话所提取的多个特征的数目，和/或被配置成：在标识步骤之前，减少从新的个人护理会话所提取的多个特征的数目。
根据一个实施例，控制器还被配置成基于所标识的特性向用户提供反馈。根据一个实施例，控制器还被配置成基于所标识的特性来修改个人护理设备的参数。
如本文中出于本公开的目的所使用的，术语“控制器”通常被用来描述与流探针装置、系统或方法的操作相关的各种装置。控制器能够以多种方式(例如，诸如利用专用硬件)来实施以执行这里所讨论的各种功能。“处理器”是控制器的一个示例，该控制器采用一个或多个可以使用软件(例如微代码)进行编程以执行这里所讨论的各种功能的微处理器。控制器可以在采用或不采用处理器的情况下被实施，并且还可以被实施为用于执行一些功能的专用硬件以及用于执行其他功能的处理器(例如一个或多个经编程的微处理器和相关联的电路系统)的组合形式。可以在本公开的各个实施例中采用的控制器部件的示例包括但不限于常规微处理器、专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)。
在各种实施方式中，处理器或控制器可以与一个或多个存储介质(在这里总体上被称作“存储器”，例如易失性和非易失性计算机存储器)相关联。在一些实施方式中，存储介质可以使用一个或多个程序进行编码，当在一个或多个处理器和/或控制器上执行时，该程序执行这里所讨论的功能中的至少一些功能。各种存储介质可以被固定在处理器或控制器之内或可以是可传输的，使得存储于其上的一个或多个程序能够被加载到处理器或控制器中以便实施这里所讨论的本公开的各个方面。术语“程序”或“计算机程序”在这里在一般意义上用以指代能够被用来对一个或多个处理器或控制器编程的任意类型的计算机代码(例如软件或微代码)。
如本文中使用的术语“用户接口”是指人类用户或操作者与一个或多个设备之间的接口，其实现了该用户与(多个)设备之间的通信。可以在本公开的各种实施方式中采用的用户接口的示例包括但不限于开关、电位计、按钮、表盘、滑动器、追踪球、显示屏、各种类型的图形用户接口(GUI)、触摸屏、麦克风以及可以接收某种形式的人类生成的刺激并且响应于此而生成信号的其他类型的传感器。
应当理解，前述概念以及下文中更详细地讨论的附加概念的所有组合(倘若这种概念并非相互不一致)都可以被预期为本文公开的发明主题的部分。特别地，出现在本公开末尾处的要求保护的主题的所有组合都可以被预期为本文公开的发明主题的部分。
本发明的这些和其他方面将是明显的并且将参照在下文中描述的实施例加以阐明。
附图说明
在附图中，贯穿不同的视图，相似的附图标记通常指代相同的部分。而且，附图不一定按比例绘制，而是通常将重点放在说明本发明的原理上。
图1是根据一个实施例的个人护理设备的表示。
图2是根据一个实施例的个人护理系统的示意表示。
图3是根据一个实施例的用于表征个人护理设备的用户的方法的流程图。
图4是根据一个实施例的表示个人护理设备相对于重力的定向的角度的示意表示。
具体实施方式
本公开描述了利用传感器数据来标识设备的用户以便提供反馈的方法和系统的各种实施例。更一般地，申请人已经认识并且意识到，提供一种标识或表征个人护理设备的用户的系统将是有益的。因此，本文描述或以其他方式预期的方法和系统提供了一种个人护理设备，该个人护理设备被配置成：针对该个人护理设备的两个或更多个用户，获得针对多个个人护理会话的传感器数据，其中个人护理会话是刷洗会话、剃刮会话、清洁会话或任何其他个人护理会话。设备从个人护理会话中的每个个人护理会话提取特征，以便训练分类器以标识该设备的两个或更多用户中的每个用户的一个或多个特性。在设备被训练之后，系统获得针对新的个人护理会话的传感器数据，从新的个人护理会话提取特征，并且使用分类器来标识用户或用户的特性。根据一个实施例，设备可以利用该信息来修改个人护理设备的参数，向用户提供反馈或继续训练该设备等等。
可以与任何个人护理设备一起利用本文公开或以其他方式预期的实施例和实施方式。合适的个人护理设备的示例包括电动牙刷、电动牙线设备、口腔冲洗器、舌头清洁器、剃须刀、皮肤护理设备或其他个人护理设备。但是，本公开不限于这些列举的设备，并且因此本文公开的公开内容和实施例可以涵盖任何个人护理设备。
参考图1，在一个实施例中，提供了个人护理设备10，其包括手柄或主体部分12和头部构件14，头部构件14通常是在人体上操作的部分。头部构件或其一部分可以是可移除的，诸如用于不同的操作、用于在佩戴时进行更换、或者使得不同的用户可以附接个性化的部件。
主体部分12通常包括壳体，壳体的至少一部分是中空的，以容纳个人护理设备的部件。主体部分12可以包括传动系统组件，传动系统组件具有用于生成移动的电机22，并且具有用于将所生成的移动传送到头部构件14的传输部件或传动系统轴24。个人护理设备可以具有电源(未示出)，电源可以包括一个或多个可再充电电池(未示出)，其例如可以在充电保持器中充电(其中在不在使用时，个人护理设备10被放置在充电保持器中)。主体部分12还被提供有用户输入26，以激活和去激活传动系统。用户输入26允许用户操作个人护理设备10，例如以开启和关闭设备。用户输入26例如可以是按钮、触摸屏或开关。
个人护理设备10包括一个或多个传感器28，传感器28被配置成获得传感器数据。传感器28在图1中被示为在主体部分12内，但是可以位于设备内的任何位置，包括例如在头部构件14内，或在设备内或设备上的其他位置。根据一个实施例，传感器28被配置成使用例如3轴陀螺仪和3轴加速度计，来提供相对运动的六个轴(三个轴平移和三个轴旋转)的读数。作为另一示例，传感器28被配置成使用例如3轴陀螺仪、3轴加速度计和3轴磁力计，来提供相对运动的九个轴的读数。可以单独或与这些传感器结合地利用其他传感器，包括但不限于陀螺仪、电容性传感器、相机、光电单元和其他类型的传感器。如本文所描述或以其他方式预期的，可以利用许多不同类型的传感器。根据一个实施例，传感器28被配置成生成指示个人护理设备10的加速度和角度定向的信息。该传感器可以包括两个或更多的传感器28，它们一起用作6轴或9轴空间传感器系统。
由传感器28生成的传感器数据被提供给控制器30。根据一个实施例，传感器28集成到控制器30。控制器30可以由一个或多个模块形成，并且被配置成响应于输入(诸如经由用户输入26获得的输入)，而操作个人护理设备10。控制器30可以包括例如处理器32和存储器或数据库34。处理器32可以采取任何合适的形式，包括但不限于微控制器、多个微控制器、电路装置、单个处理器或多个处理器。存储器或数据库34可以采用任何合适的形式，包括非易失性存储器和/或RAM。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、硬盘驱动器(HDD)或固态驱动器(SSD)。存储器可以存储操作系统等。RAM由处理器使用以进行数据的临时存储。根据一个实施例，操作系统可以包含代码，该代码在由控制器30执行时，控制个人护理设备10的硬件部件的操作。根据一个实施例，连接模块38传送所收集的传感器数据，并且可以是能够传送有线或无线信号(包括但不限于Wi-Fi、蓝牙、近场通信和/或蜂窝模块)的任何模块、设备或部件。
参考图2，在一个实施例中，图2是用户表征系统200。用户表征系统200是个人护理设备10的一个实施例，其可以是本文公开或以其他方式预期的任何个人护理设备实施例。根据另一实施例，用户表征系统200可以被实施在两个或更多的设备中。例如，用户表征系统200的模块或部件中的一个或多个可以被实施在诸如智能电话、平板电脑、可穿戴设备、计算机或其他计算机的远程设备中。
用户表征系统包括控制器30，控制器30包括处理器32和存储器34。用户表征系统还包括传感器28，传感器28被配置成获得关于用户或设备的角度、移动或其他参数的信息。用户表征系统还包括训练模块210、提取模块220、维度模块230和分类器240。提取模块、分类器和维度模块可以是或可以不是训练模块的部件或元件。用户表征系统可选地包括向用户提供信息的用户界面46。用户界面46可以是或可以包括反馈模块，其经由触觉信号、音频信号、视觉信号和/或任何其他类型的信号向用户提供反馈。
根据一个实施例，传感器28是诸如加速度计、陀螺仪的传感器或是适于或被配置成获得关于设备的位置、移动、角度或其他物理参数的传感器数据的任何其他类型的传感器。根据一个实施例，传感器28被配置成生成指示个人护理设备10的加速度和角度定向的信息。由传感器28生成的传感器数据可以被提供给控制器30或者被提供给设备或系统(包括外部设备或应用)的任何其他部件。
根据一个实施例，提取模块220是设备的部件、和/或是控制器30或训练模块210的模块或元件。提取模块被配置、设计或编程为使用信号处理从来自传感器数据的特征矢量提取一个或多个特征。这些特征提供因用户而异的信息，并且因此可以用于标识。
根据一个实施例，维度模块230是设备的部件，和/或是控制器30或训练模块210的模块或元件。可选的维度模块被配置、设计或编程为减少由提取模块220所提取的特征的数目。在特征提取步骤处提取的特征的数目可能非常大，这可能导致预测模型的性能较差。因此，根据一个实施例，维度模块可以估计维度降低矩阵，该维度降低矩阵可以用于减少被用于训练预测模型的特征的总数目。
根据一个实施例，分类器240是设备的部件，和/或是控制器30或训练模块210的模块或元件。利用来自提取模块和/或维度模块的数据对分类器进行训练，以标识个人护理设备的用户和/或设备的用户的特性。一旦分类器被训练，则其被配置、设计或编程以利用新的传感器数据来确定使用会话属于哪个用户。
根据一个实施例，训练模块210是设备的部件和/或控制器30的模块或元件。训练模块被配置成利用由传感器获得并且由提取模块和/或维度模块处理的训练数据来训练分类器，如本文所描述或以其他方式预想的那样。
参考图3，在一个实施例中，图3是用于标识或表征个人护理设备的用户的方法300的流程图。该方法利用了每个用户具有独特的操作模式或技术的事实。例如，可以利用设备中存在的一个或多个传感器来测量用户的操作技术的一些方面(诸如通常的设备定向和运动模式)，并且该信息可以用于标识一群人(诸如家庭)中的用户。
根据一个实施例，方法包括两个阶段：训练阶段和部署阶段。在训练阶段，从使用相同个人护理设备的每个用户收集来自多个使用会话的数据，以便创建预测模型。在该阶段期间，用户标识自己，以便其身份可以与所收集的数据相关联。例如，用户可以使用外部设备或软件应用或任何其他标识方法来标识自己。在部署阶段，在训练阶段生成了预测模型之后，该模型就被利用以自动标识用户。根据另一实施例，例如，可以通过请求用户将设备连接到应用，或者通过标识相关联的头部(诸如，利用头部中的RFID标签(如果存在的话))来获得用户的标识。
根据一个实施例，由个人护理设备执行训练阶段和部署阶段中的每个步骤。在备选实施例中，该方法的步骤分布在个人护理设备和与个人护理设备通信的第二设备(诸如智能手机、计算机、服务器或其他设备)之间。
在该方法的步骤310中，提供了个人护理设备10。个人护理设备10可以是本文描述或以其他方式预期的任何设备。例如，个人护理设备10可以包括主体手柄或主体部分12、头部构件14、电机22、用户输入26以及具有处理器32的控制器30。个人护理设备还包括传感器28，诸如加速度计和/或陀螺仪。
在方法的步骤320处，如本文所述或以其他方式预期的那样，利用训练传感器数据来训练个人护理设备。根据一个实施例，训练个人护理设备以标识用户或用户特性包括步骤322至步骤328中的一个或多个，其可以重复多次，包括在部署阶段期间重复多次。
在方法的步骤322处，个人护理设备针对设备的用户中的每个用户获得针对至少一个个人护理会话的传感器数据。通常，个人护理设备针对每个用户获得多个个人护理会话的传感器数据。根据一个实施例，被分析的训练会话越多，越多的训练数据被用来训练分类器，并且分类器能够越好地标识用户。所需训练会话的数目可以至少部分地取决于设备的用户的数目。
根据一个实施例，个人护理设备或该设备的部件(诸如，控制器和/或训练模块)确定在部署阶段期间可靠地标识该设备的用户所需的个人护理会话的数目。根据一个实施例，可以基于设备的用户的数目来确定训练分类器所需的个人护理会话的数目。相应地，用户可以向设备或系统输入指示设备的用户的预期数目的信息，并且设备可以被编程或以其他方式被配置成：基于所提供的信息，针对每个用户，获得针对预定数目的个人护理会话的训练数据。根据另一实施例，可以基于由设备对准确性的自确定，来确定训练分类器所需的个人护理会话的数目。例如，设备可以执行准确性的内部估计，或者确定由分类器执行的分类的置信度。仅作为一个示例，设备可以将预测或分类与在训练或部署阶段期间提供的用户的实际标识进行比较，并且基于该交叉验证，可以确定需要附加的训练会话，或者确定分类器已为部署阶段做好充分准备。
在方法的步骤324处，提取模块从个人护理会话中的每个个人护理会话提取多个特征。根据实施例，针对由设备记录的每个使用会话，从传感器数据提取判别特征。特征的选择取决于设备中存在的传感器。例如，设备可以至少包含惯性测量单元，该惯性测量单元可以由加速度计和/或陀螺仪和/或磁力计组成。
根据一个实施例，可以从传感器提取几个特征。例如，可以从传感器获得的用于用户识别的高度判别特征是：在使用会话期间，个人护理设备10相对于重力的定向的分布。参考图4，在一个实施例中，设备相对于重力的定向可以由两个角度(θ和
Figure BDA0002537013660000101
)表示，其中点G表示在如由传感器提供的设备的局部坐标系中的重力矢量的测量结果。
在已经针对整个使用会话计算了定向角度θ和
Figure BDA0002537013660000102
之后，例如可以利用归一化的2D直方图来估计它们的联合概率分布。例如，针对第一用户的角度分布可以与针对第二用户的角度分布明显不同，这指示它们可以用于标识用户。直方图的每个箱(bin)中的值可以被视为分类的特征。
根据一个实施例，还可以从传感器数据提取与运动模式有关的特征。例如，可以利用包括用于不同用户的使用会话的角速度的陀螺仪测量来进行用户标识。判别特征的示例包括但不限于：(i)在使用会话期间陀螺仪测量结果的标准偏差或方差；(ii)信号中存在的峰值的数目；(iii)信号中的峰值的平均高度和宽度；和/或(iv)如在应用傅里叶变换或其他分析之后测量的某些频带中存在的能量。
根据一个实施例，如果设备中存在其他传感器，则可以提取其他判别特征。例如，这些特征包括：(i)在使用会话期间向设备施加的平均力(如果存在力传感器)；(ii)使用会话的时间(如果设备具有能够确定一天中的时间的时钟)；(iii)使用会话期间的接近模式(如果设备具有诸如电容性传感器或光学传感器的接近传感器)；(iv)通常用于面部识别的面部特征(如果设备包含相机)；和/或(v)使用会话的持续时间，以及其他特征。
在方法的可选步骤325处，所提取的特征被存储在诸如存储器34的数据库中。备选地，所提取的特征从设备远程地被存储在远程服务器、数据库或其他存储单元中。根据一个实施例，系统在进行到下游步骤之前，可以存储关于多个使用会话的数据，或者可以在完成时分析来自单个使用会话的数据，和/或可以实时地分析数据。
在方法的可选步骤326处，维度模块减少了从个人护理会话中的一个或多个个人护理会话提取的特征的数目。根据一个实施例，从所获得的传感器数据提取的特征的数目可能非常大。例如，取决于所选择的角度分辨率，2D定向直方图可以表示数千个特征。然而，利用有限数目的训练样本，从高维特征空间(使用大量的特征)训练预测模型可能导致不良的预测性能。因此，利用维度模块来减少所提取的特征的数目改善了处理器和方法的速度和功能。
根据一个实施例，可选地执行维度降低步骤，以便在分类之前减少特征的总数目。原则上可以使用许多维度降低技术，诸如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和/或Isomap，但是许多其他维度降低方法也是可能的。根据一个实施例，由于使用的小的样本大小，可能需要某种形式的正则化。
根据一个实施例，维度模块230利用LDA或PCA的正则化版本，随后是LDA。当利用线性技术(诸如PCA或LDA)时，维度降低步骤是根据以下等式的矩阵乘法：
Figure BDA0002537013660000121
其中，x是具有维度P×1的原始特征矢量，其中P是特征的原始数目，W是具有维度R×P的维度降低矩阵，其中R<<P，并且
Figure BDA0002537013660000122
是具有维度Rx1的经减少的特征矢量，其中R是经减少的特征数目。
根据一个实施例，在训练阶段期间，根据一些准则从训练数据库估计矩阵W。在部署阶段期间，根据等式1，使用矩阵来减少特征的维度。
在方法的步骤328处，使用所提取的多个特征来训练分类器，以标识个人护理设备的至少两个不同用户中的每个用户的特性。根据一个实施例，在创建了训练数据库之后，就可以使用机器学习算法(诸如支持矢量机、K最近邻、逻辑回归和/或决策树，以及许多其他可能的机器学习算法)来训练预测模型。在训练阶段期间，可以使用预测模型来标识应当与每个用户相关联的特征空间的区域。在这些区域被标识之后，就可以在部署阶段期间将匿名数据分类为属于特定用户。
根据一个实施例，在训练阶段期间收集的数据越多，分类器的性能越高。但是，使训练阶段尽可能短以减轻用户负担也是有利的，因为用户可能必须在训练阶段期间提供标识。因此，在一些实施例中，在性能与用户便利之间可能存在折衷。因此，训练阶段可以被设计成使训练会话最小化，同时仍然实现期望的性能水平。根据一个实施例，可以根据共享相同设备的用户的数目来选择训练会话的数目，因为随着更多的用户共享相同设备，将需要更多的数据来实现一定的性能水平。
在该阶段，个人护理设备或与个人通信的系统或设备包括分类器，该分类器被配置成在随后的个人护理会话期间，标识设备的用户的特性。例如，设备或系统的分类器可以被配置成标识多个用户中的哪个用户正在使用该设备。设备或系统的分类器可以被配置成标识用户的操作特性，包括用户过分用力按压或过轻按压以及许多其他特性。
在方法的步骤330处，在部署阶段中，个人护理设备针对设备的当前未知用户进行新的个人护理会话而从传感器28获得传感器数据。但是，当前未知的用户是在训练阶段期间提供了个人护理会话数据的用户中的一个用户。传感器可以将所获得的传感器通信到控制器和/或提取模块。传感器数据可以被立即使用，或者可以被存储或以其他方式排队以用于稍后的分析。
在方法的步骤340处，根据本文描述或以其他方式预期的任何方法或过程，提取模块从新的个人护理会话提取多个特征。例如，提取模块例如可以根据设备中存在的传感器来从传感器数据提取一个或多个特征。
在方法的可选步骤350处，根据本文描述或以其他方式预期的任何方法或过程，维度模块减少从新的个人护理会话提取的特征的数目。例如，维度模块可以使用诸如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和/或Isomap的技术来减少所提取的特征的数目，但是许多其他的维度降低方法也是可能的。在可选步骤350处，维度模块通过将与在步骤326的训练阶段期间导出的变换相同的变换应用于新数据，来减少从新的清洁会话提取的特征的数目。
在方法的步骤360处，经训练的分类器利用所提取的特征来标识个人护理设备的之前未标识用户的一个或多个特性。该特性可以是用户的身份，或者它可以是用户和/或个人护理会话的使用参数。例如，该特性可以是关于用户按压的力度以及其他特性的信息。根据一个实施例，分类器将一个或多个提取的特征与训练阶段期间创建的特征空间进行比较，并且标识新的个人护理会话数据最匹配哪个用户数据。
在方法的可选步骤370处，系统利用所标识的一个或多个特性来将在个人护理会话期间获得的传感器数据与所标识的用户相关联。例如，这可以用来评估用户的个人护理会话的一个或多个参数。备选地，这可以用来执行分类器的附加训练。
在方法的可选步骤380处，系统利用所标识的一个或多个特性向用户或第三方提供反馈。例如，系统可以通知用户：个人护理设备已经附接了与不同用户相关联的头部构件。作为另一示例，系统可以通知用户：用户正在比正常情况下更重或更轻地按压。根据一个实施例，可以利用用户的标识来评估与其他用户共享设备的用户的风险简档，和/或防止用户在实际上是另一用户的情况下，不当地断言他们执行了某个个人护理会话。例如，这可以由牙科保险提供商使用。许多其他示例也是可能的。
在方法的可选步骤390处，系统可以利用所标识的一个或多个特性来修改设备的一个或多个参数或设定。例如，设备可以包括程序，该程序指示用户在个人护理会话期间喜欢某个设定，并且可以利用用户的标识来自动激活该设定。作为另一示例，设备可以基于用户标识和来自头部构件的信号来识别已经为该用户安装了新的头部构件。这可以触发计时器或与该头部构件有关的使用计数。设备的许多其他修改或设定是可能的。
如本文所定义和使用的所有定义应当被理解为控制字典定义、通过引用并入的文献中的定义和/或所定义的术语的普通含义。
如本文在说明书和权利要求中使用的不定冠词“一”和“一个”应当被理解为意指“至少一个”，除非清楚指示相反。
如本文在说明书和权利要求中使用的短语“和/或”应当被理解为意指这样结合的元素中的“任一个或两个”，即在某些情况下相结合地存在且在其他情况下分开存在的元素。应当以相同的方式理解用“和/或”列出的多个元素，即这样结合的元素中的“一个或多个”。可选地除用“和/或”子句具体地标识的元素之外可以存在其他元素，无论与具体地标识的那些元素有关还是无关。
如本文在说明书和权利要求中使用的“或”应当被理解成具有与如上文定义的“和/或”相同的意义。例如，当在列表中分开项目时，“或”或“和/或”应当被解释为包括性的，即，包括许多要素或要素列表中的至少一个，但也包括一个以上，以及可选地，包括附加的未列出的项目。只有明确指出相反的术语，诸如“仅一个”或“仅有一个”或者当在权利要求中使用“由…组成”时，将指代包括对多个要素或要素列表的仅有一个要素的包括。一般而言，当前面为排他性的术语(诸如，“任一”、“一个”、“仅一个”或“仅有一个”)时，如本文所使用的术语“或”应当仅被解释为指示唯一的备选方案(即“一个或另一个但并非两个”)。
如本文在说明书和权利要求中使用的，提及一个或多个要素列表的短语“至少一个”应当被解释为意指选自要素列表中的要素的任何一个或多个的至少一个要素，但不一定包括在要素列表内具体列出的每个和每一个要素的至少一个，并且不排除要素列表中的要素的任何组合。这个定义还允许可以可选地存在除了短语“至少一个”对其提及的要素列表内具体标识的要素外的要素，无论与具体标识的那些要素有关还是无关。
还应当理解，除非明确地进行相反指示，在包括一个以上步骤或动作的在本文中要求保护的任何方法中，方法的步骤或动作的顺序不一定局限于用来叙述该方法的步骤或动作的顺序。
在权利要求以及上面的说明书中，所有过渡短语，诸如“包含”、“包括”、“携带”、“具有”、“含有”、“涉及”、“保持”、“…组成(composed of)”等应当被理解为开放的，即意指包括但不限于。仅过渡短语“由…组成(consisting of)”和“基本上由…组成(consistingessentially of)”应分别为封闭或半封闭过渡短语。
尽管已经在本文中描述和图示了几个创造性的实施例，但是本领域技术人员将容易地预期各种其他的方法和/或结构以用于执行功能和/或获得结果和/或本文描述的优点中的一个或多个，并且这种变型和/或修改中的每个被认为是在本文描述的创造性的实施例的范围内。更一般地，本领域技术人员将容易地意识到，本文描述的所有参数、尺寸、材料和配置意在是示例性的，并且实际参数、尺寸、材料和/或配置将取决于使用了创造性教导的一个或多个具体应用。在只是使用例行的实验的情况下，本领域技术人员将意识到或能够发现本文描述的具体的创造性的实施例的许多等价物。因此，应当理解，前述实施例仅通过示例的方式来呈现，并且在所附权利要求和其等价物的范围内，创造性的实施例可以不同于具体描述和权利要求而实践。本公开的创造性实施例针对本文描述的每个独立的特征、系统、物品、材料、工具箱和/或方法。另外，如果这种特征、系统、物品、材料、工具箱和/或方法不是互相矛盾的，那么两个以上的这种特征、系统、物品、材料、工具箱和/或方法的任意组合被包括在本公开的创造性的范围内。

Claims (15)

1.一种用于标识个人护理设备(10)的用户的特性的方法(300)，所述个人护理设备(10)包括传感器(28)、控制器(30)和数据库(34)，所述方法包括以下步骤：
利用训练数据训练(320)所述个人护理设备，包括步骤：(i)经由所述传感器，针对所述个人护理设备的至少两个不同用户中的每个用户获得(322)针对至少一个个人护理会话的传感器数据；(ii)经由处理器的提取模块，从所述个人护理会话中的每个个人护理会话提取(324)多个特征；以及(iii)使用所提取的所述多个特征来训练(328)分类器，以标识所述个人护理设备的所述至少两个不同用户中的每个用户的特性；
经由所述传感器，获得(330)针对新的个人护理会话中的至少一部分个人护理会话的传感器数据，所述新的个人护理会话由所述个人护理设备的所述至少两个不同用户中的一个用户发起；
从针对所述新的个人护理会话的所述传感器数据提取(340)多个特征；以及
使用经训练的所述分类器来标识(360)所述个人护理设备的所述用户的特性。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：在所述训练步骤之前，使用维度降低过程来减少(326)从所述个人护理会话中的一个或多个个人护理会话所提取的多个特征的数目。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：将在所述新的个人护理会话期间获得的所述传感器数据中的至少一些传感器数据与所述用户的所标识的所述特性相关联(370)。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：基于所标识的所述特性，向所述用户或第三方提供反馈(380)。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：基于所标识的所述特性，修改(390)所述个人护理设备的参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述用户的所标识的所述特性是所述用户的标识。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述用户的所标识的所述特性是所述用户的操作参数。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述分类器包括预测模型。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器是惯性测量单元。
10.一种个人护理设备(10)，被配置成标识所述设备的用户的特性，包括：
传感器(28)，被配置成获得针对多个个人护理会话的传感器数据；以及
控制器(30)，包括训练模块(210)和分类器(240)，所述训练模块被配置成：(i)针对所述个人护理设备的至少两个不同用户中的每个用户，从所述传感器接收针对至少一个个人护理会话的传感器数据；(ii)经由处理器的提取模块，从所述个人护理会话中的每个个人护理会话提取多个特征；以及(iii)使用所提取的所述多个特征来训练分类器，以标识所述个人护理设备的所述至少两个不同用户中的每个用户的特性；
其中所述控制器还被配置成：从所述传感器接收针对新的个人护理会话中的至少一部分个人护理会话的传感器数据，所述新的个人护理会话由所述个人护理设备的所述至少两个不同用户中的一个用户发起，并且从针对所述新的个人护理会话的所述传感器数据提取多个特征；
其中所述分类器被配置成：使用从所述新的个人护理会话所提取的所述多个特征来标识所述个人护理设备的所述用户的特性。
11.根据权利要求10所述的个人护理设备，其中所述控制器还包括维度降低模块(230)，所述维度降低模块(230)被配置成：在所述标识步骤之前，减少从所述个人护理会话中的一个或多个人护理会话所提取的多个特征的数目，并且被配置成：在所述标识步骤之前，减少从所述新的个人护理会话所提取的多个特征的数目。
12.根据权利要求10所述的个人护理设备，其中所述控制器还被配置成基于所标识的所述特性向所述用户提供反馈。
13.根据权利要求10所述的个人护理设备，其中所述控制器还被配置成基于所标识的所述特性来修改所述个人护理设备的参数。
14.根据权利要求10所述的个人护理设备，其中所述用户的所标识的所述特性是所述用户的标识和/或所述用户的操作参数。
15.根据权利要求10所述的个人护理设备，其中所述分类器包括预测模型。
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