CN113395947B - 牙刷运动分析 - Google Patents

Abstract

一种用于从多个不同的牙刷用户中识别牙刷用户的方法，包括以下步骤：获取表示相对于牙刷的至少两个轴的牙刷运动的数据；对运动数据进行过滤以提取预定频率范围内如预定频率通频带范围内的运动数据。确定经过滤的运动数据的运动成分分布，将所述运动成分分布与多个用户特定的运动成分分布进行比较，以形成表示所述多个用户之一的数据。因而，将多用户牙刷运动跟踪系统采集的刷牙数据分配给该系统的一组用户中的正确用户。

Description

牙刷运动分析

技术领域

本公开涉及监测和分析牙刷运动的方法和装置。

背景技术

现有技术教导了给用户提供其刷牙活动反馈包括给用户提供关于口腔特定区域是否已被充分或足够刷擦的指示的许多系统。已经提出各种用于监测刷牙活动的系统，包括使用传感器如位于牙刷上或中的加速度计的系统、以及使用照相机和图像跟踪系统观察用户采用的刷牙位置和刷牙角度的系统。

然后将表示用户是否最优刷擦其牙齿的反馈提供给用户。反馈可以是各种类型，包括口腔每个特定位置上的刷牙持续时间是否充足、刷牙活动期间是否已经合适处理所有牙齿表面、以及牙刷在口腔周围是否采用最佳刷擦路径或刷擦模式。文献WO 2018/037318描述了一种合规地进行监测的口腔卫生系统，其跟踪口腔卫生装置的运动和方位。

一些刷牙监测系统能通过跟踪牙刷的使用情况，在一段时间内指导或教导用户；提供反馈给用户；从而有助于随着时间提高用户技术、刷擦功效和刷擦持续时间。

一种追踪牙刷运动的有效和准确方法采用牙刷中的运动传感器，如加速度计。这些运动传感器能准确检测牙刷的六自由度运动，即，牙刷沿(x，y，z)空间的三个正交轴的平移运动和牙刷绕其三个正交轴中的每个轴的旋转运动。

追踪牙刷运动和特定用户的牙刷使用情况时，为给该用户持续提供辅助性反馈，每次使用牙刷时识别用户是重要的。这可通过针对单独用户，对整个牙刷和运动跟踪系统进行个性化设置，即仅由一个用户单独使用整个牙刷和运动跟踪系统来实现。

但是，在许多家庭，其中设置有这类运动传感器的牙刷电机单元或基础单元，由家庭的多个成员共享。每个家庭成员通常具有自己的牙刷头，牙刷头可附接至牙刷电机单元或基础单元。即使牙刷单元不被共享时，远离牙刷、从牙刷接收信号的数据处理装置，部分地提供运动跟踪和用户反馈功能。这种数据处理装置可由多个家庭成员共享或甚至由更多用户共享，起到基于云的服务器的作用，因而，数据处理单元从其接收数据的牙刷的用户必须为数据处理单元所知。

因而，为了提供合适个性化设置的刷牙监测和反馈，希望提供识别每个特定牙刷用户的合适方法，以可将刷牙检测和反馈正确归属于每个用户。一种识别各单独用户的方法要求用户“登录”功能，如手动的用户识别功能，但是可看出，这对于每天常规刷牙的许多用户来说不方便且耗时。

希望使牙刷运动跟踪系统的特定用户识别过程对用户尽可能容易，和/或降低将刷牙数据不正确地归属于不同用户的错误风险。

发明内容

根据一个方面，本发明提供一种从多个不同牙刷用户中识别牙刷用户的方法，其包括：

-获取表示相对于牙刷的至少两个轴的牙刷运动的数据；

-对所述运动数据进行过滤，以提取预定频率范围内的运动数据；

-确定所述经过滤的运动数据的运动成分分布；及

-将所述运动成分分布与多个用户特定的运动成分分布进行比较，以形成表示所述多个用户之一的数据。

确定所述经过滤的运动数据的运动成分分布可包括，使用主成分分析。所述方法还可包括：根据所述比较，选择所述多个用户之一作为指定用户；以及根据所述选定用户存储数据或提供反馈。所述预定频率范围包括大于1Hz的频率。所述预定频率范围可包括1-7Hz或2-6Hz的通频带。所述至少两个轴包括所述牙刷的纵轴。所述方法还包括，使用相对于所述牙刷的至少三个轴的运动数据。确定运动成分分布可包括：执行所述主成分分析，将所述运动数据投影到一组主轴上，从而最大化横跨主轴的方差；及使用参考坐标系中所述主轴的所述运动成分特征，以将所述用户特定的运动与所述多个用户中的其他人加以区分。确定运动成分分布可包括：执行所述主成分分析，以将所述运动数据投影到一组主轴上，从而最大化横跨主轴的方差；及使用从所述牙刷运动数据的轴至所述主轴的映射或旋转矩阵，以将所述用户特定的运动与所述多个用户中的其他人加以区分。所使用的所述运动成分的所述特征包括沿所述主轴的运动方差的度量。确定运动成分分布可包括：执行所述主成分分析，以将所述运动数据投影到选定的主轴上；及将所述用户特定的运动与特征空间中所述多个用户中的其他人加以区分。所述运动成分分布可包括所述经过滤的运动数据的所述主运动成分的方向。所述运动成分分布可包括所述经过滤的运动数据的主运动成分的方差测值。所述方法还可包括：针对所述多个用户中的每个用户，获取表示牙刷运动的训练数据；及针对所述多个用户中的每个用户，使用所述训练数据得出参考运动成分分布。可从安装在牙刷中或牙刷上的加速度计获取所述牙刷运动数据。可从刷牙期间所述牙刷运动的视频图像获取所述牙刷运动数据。获取表示牙刷运动的数据包括：获取刷牙期间牙刷运动的视频图像；及分析所述用户和/或牙刷的图像，得出所述牙刷的运动情况。所述方法还可包括：根据所述多个用户中的所述选定用户，将获取的数据分配给用户特定的数据集。所述方法还可包括：根据所述多个用户中的所述选定用户，将刷牙反馈提供给所述选定用户。所述方法还可包括，将刷牙数据，如表示牙刷运动的数据，发送至所述选定用户的智能手机。所述方法可在用户刷牙阶段早期执行，还包括如下步骤：使用所述获取的数据作为整个刷牙阶段数据集的一部分，所述获取的数据表示相对于所述牙刷的至少两个轴的牙刷运动。所述方法还可包括如下步骤：根据K-邻近算法、线性判别分析或马氏分类器，选择所述多个用户中的一个。

根据另一方面，本发明提供一种包括数据处理器的牙刷运动跟踪系统，所述数据处理器被配置为执行上述方法中的步骤。

所述牙刷运动跟踪系统还可包括接收机，所述接收机被配置为从运动传感器无线接收表示牙刷运动的数据。所述牙刷运动跟踪系统还可包括被配置为可拆卸地附接至牙刷的运动传感器模块。所述运动传感器模块可包括运动传感器和无线发射机，所述运动传感器被配置成检测其所附接的牙刷的运动，所述无线发射机被配置成将检测出的所述运动数据传输至远程装置。所述牙刷运动跟踪系统的所述数据处理器设置在牙刷中或牙刷上。所述牙刷运动跟踪系统的所述数据处理器至少部分地设置在移动通讯装置内。

根据另一方面，本发明提供一种可通过电子数据传输分配的计算机程序，其包括计算机程序编码手段，在将所述程序加载到计算机上时，所述计算机程序编码手段适于让计算机执行上述方法中的任一方法的过程。

附图说明

现在将通过实施例，参照附图描述本发明的实施方案，附图如下：

图1示出了不同类型的牙刷和一种牙刷运动系统的示意图；

图2示出了根据接收到的牙刷运动数据识别特定用户的过程的流程图；

图3示出了组合有检测功能的牙刷和牙刷主轴；

图4示出的图，用与最重要的两个运动成分相关的差异，表示特征空间中五个用户的刷牙特征区别；

图5示出的图，示出了用户识别准确度对所使用的刷牙阶段的持续时间的依赖程度。

具体实施方式

参照图1，本文中所述的系统能从牙刷运动跟踪系统的一组可能用户中识别特定用户。至少牙刷运动跟踪系统的几个部件由多个用户共享时，这尤其有用。例如，牙刷运动跟踪系统1可以将运动和/或其他传感器2组合在牙刷10内。可供选择地，运动和/或其他传感器2a可组合在牙刷11的部件(例如，便于使用个性化刷头11b的牙刷马达单元11a)中。在另一个可供选择的布置中，运动和/或其他传感器2b可组合到用于附接至牙刷13的牙刷附件12(“适配器”)中。适配器12可被配置为永久或暂时附接至牙刷13，以提供运动检测能力。术语“适配器”旨在包含附接至牙刷的任何永久或暂时附件，其能使牙刷具有一些附加功能，如，运动检测和/或数据采集和/或数据传送/传输至独立于牙刷的另一装置。特别地，术语“适配器”包含运动传感器模块和无线发射机，运动传感器模块被配置成检测其所附接的牙刷的运动，无线发射机被配置为将检测出的运动数据传输给远程装置。

术语“永久附件”可包含用户仅一次将其附接至牙刷13以调整牙刷预期寿命的适配器12、或牙刷制造商或供应商将其补充到通用牙刷上以改善牙刷功能的适配器。术语“暂时附件”可包含这样的适配器12：牙刷寿命期间多次例如每次用户使用牙刷时将适配器12附接至牙刷、从牙刷上拆卸掉，使适配器可由同一家庭的多个成员使用，每个成员都有自己的通用牙刷。这带来的优点是，降低运动检测功能的成本，因为不需要将其组合到更易处理的一次性商品如牙刷13中，同样可让多个用户共享运动检测功能。

牙刷运动跟踪系统也可提供通讯系统，用于在牙刷(或牙刷/适配器组合件)和独立于(如，远离)牙刷的一个或多个数据处理装置之间传送数据。通讯系统可包括一个或多个无线通讯通道。在图1的实施例中，牙刷10，11或适配器12均可设置有发射机3，用于将数据传输至位于数据处理系统6处的远程接收机5。根据所需功能，通讯可以是单向的，从牙刷10或11或适配器12至接收机5。但是，在其他实施方式中，发射机3和接收机5均可被配置为双向通讯的收发器。

牙刷运动跟踪系统1还可提供数据处理系统6，数据处理系统6可被配置成，分析牙刷10，11，12，13的运动，为用户产生有关牙刷使用情况的反馈信息。在图1的实施例中，数据处理系统可包括运动分析模块101，运动分析模块101被配置成从牙刷传感器2接收运动数据，分析牙刷运动。

牙刷运动跟踪系统1还可提供反馈装置，反馈装置将数据处理系统产生的反馈告知用户。合适的反馈装置可包括一个或多个提供视觉反馈的显示器、提供音频反馈的音频系统、提供触觉反馈的传感器。在图1的实施例中，反馈装置可包括反馈产生模块102，反馈产生模块102被配置成从运动分析模块101接收运动分析数据，形成合适的用户反馈，以帮助用户提高刷牙技术，合适的用户反馈可显示在显示模块110上。

至少一些硬件/软件提供牙刷运动跟踪系统1的这些组成部分中的一些或全部组成部分，可由多个用户共享。本发明试图确保：将针对特定用户采集的牙刷运动数据正确地归属于该用户，而不论牙刷运动跟踪系统的共享部件的使用情况如何。

在图1的实施例中，数据处理系统6可包括用户识别模块103和数据库104；数据库104联接至用户识别模块103，可包括用户配置文件105和用户数据集106，下面将对用户配置文件105和用户数据集106进行更详细的描述。

特别地，牙刷运动跟踪系统1被配置为收集关于用户刷牙模式和刷牙顺序的数据。术语“刷牙模式”旨在包含牙刷在各牙齿表面上的运动模式以及这种运动的持续时间/速度。术语“刷牙顺序”旨在包含构成一个或多个刷牙期间或事件的这类模式的顺序。这类刷牙模式和刷牙顺序可包括口腔区域中所花费的持续时间，通常高度个性化，即，不同用户的刷牙模式和刷牙顺序明显不同，这些明显不同的刷牙模式和刷牙顺序表示特定用户。但是，鉴于向用户反馈有关刷牙技术的目的是，尝试将用户的刷牙行为标准化为更优化、更有效的刷牙模式，因而，每个用户的刷牙模式和刷牙顺序将有望根据牙刷运动跟踪系统给出的反馈随时间而改变。因此，将不一定理解为，通过牙刷运动检测所观察到的刷牙模式和刷牙顺序(“刷牙行为”)是用于从一组可能用户中识别某单独用户的可靠数据源。

但是，本发明的发明人已经发现，相对独立于总体刷牙模式和刷牙顺序的某些独特的牙刷运动(在此称之为“特征性运动”)，明显显示各单独用户的特征，可用于从一组候选用户中识别出特定用户。每个用户握牙刷的方式略有不同，如，对于一个用户，线性刷擦可能是沿牙刷主轴进行的，而另一用户可能倾斜牙刷，使得沿刷毛轴也具有成分。此外，已经发现，相对于总体刷牙模式和刷牙顺序的持续时间而言，仅在较短的牙刷运动采样期间内可识别这些特征性运动。这意味着，特征性运动可以在刷牙活动早期检测出，用作用户识别或用户“登录”功能，从而将刷牙活动正确分配给特定用户。发明人已经发现，这些用户特定的特征性运动可采样，可在10-25秒的刷牙活动内成功检测出，而不用监测整个刷牙阶段，通常与学习到的整个刷牙行为变化无关，其可通过使用刷牙反馈预料到。因此，“特征性运动”相对来说不受刷牙行为的实质性变化影响，包括用户刷牙阶段是快速，还是时间更长、更彻底。

这类用户特定的特征性运动可视为用户特定或独特的刷牙方式，可认为具有各单独用户的生物机械属性，如手臂、手和手腕几何结构，关节枢轴位置的相对定位，在口腔内以不同角度刷牙时肢体、手和手指角度。

特征性运动包括潜意识进行的微运动，可根据牙刷沿三个正交轴的加速度检测出。特别地，这些特征性运动可在更快的牙刷运动中，而不是在更慢的牙刷运动中发现，包括位置变化或停留时间，在用户根据反馈再学习期间更容易变化。这些特征性运动优选通过固定在牙刷10，11或相关适配器12上或内的运动传感器2测量。但是，可以理解的是，运动数据也可通过用户上(如，用户的手或手腕上)的运动传感器采集，或通过成像运动传感器采集，在成像运动传感器中分析用户/牙刷的视频图像以推断出牙刷的运动情况。

为了提取与这些特征性运动对应的运动信号的判别特征，下面将参照图2描述示例过程。

首先，检测出刷牙阶段开始(方框201)。这可通过任何合适的方法来实现，例如，用户接通或拿起牙刷，启动反馈装置如数据处理系统6上的刷牙应用程序，(例如通过运动分析模块101)接收/检测表示刷牙阶段正在进行的加速度信号。刷牙信号开始后的用户检测期间，例如通过用户识别模块103，收集至少两个轴、优选三个轴上的加速度信号(方框202)。根据运动传感器在牙刷内的方位，这些轴对应于牙刷例如在x-y-z三维空间中的轴，x-轴可定义为牙刷沿柄长的长轴(牙刷轴在图3中示出)，y-轴可定义为垂直于牙刷柄和垂直于刷毛轴的轴，z-轴可定义为平行于牙刷刷毛的轴。

用户检测周期优选为至少约20秒，但是，所述技术使用的信号可来自短至10秒、通常在10-25秒的范围内的用户检测周期，但是也可使用更长的周期。在一个说明性实施例中，收集加速度信号，将其作为运动传感器的每个正交轴的一系列加速度值，例如，如果在20Hz下采样，比如20秒，就有400个加速度数据值用于三个轴中的每个轴。对来自用户检测周期的信号进行高通过滤以去除缓慢变化，例如将牙刷从口腔中的一个位置移动到另一个位置所产生的变化(方框203)。更优选地，用大致1至7Hz通频带范围内运行的通频带过滤器对加速度信号进行通频带过滤，或2至6Hz的通频带范围可产生更佳结果。如果牙刷组合有电机，滤除更高频率例如归因于电机的频率是更重要的。因而，在上面给出的实施例中，假设没有下采样的情况下，过滤后的样本数据集仍包括用于每个轴的400个加速度值。这些值可视为分布在x-y-z空间中的一组加速度值。因此，每个刷牙事件(例如，用户检测周期的10-25秒采样周期)生成这样的一组点。每组点可视为与每个用户刷牙事件相关的一个样本。

可记录多个这样的用户刷牙事件，产生多个这样的样本，每个样本包括一组数据点。多个样本可对应于一个或多个用户。

然后，在x-y-z三维空间执行主成分分析(PCA)(方框204，例如通过用户识别模块103)，例如，其中，x-轴可定义为牙刷沿柄长的长轴(牙刷轴在图3中示出)，y-轴可定义为垂直于牙刷柄和垂直于刷毛轴的轴，z-轴可定义为平行于牙刷刷毛的轴。该PCA将运动数据投影到一组有序的主轴上，使得在保持总方差不变、PCA轴相互垂直的情况下，最大化PCA主轴上的方差。在一些情况下发现，例如，用户沿x-轴(柄轴)线性擦刷时，最重要的主轴与牙刷x-轴高度重合；或者，用户稍微倾斜牙刷时，最重要的主轴可包括沿z-轴的一些成分。如果主要进行上下擦刷，那么相当大部分的运动是沿y轴的。因此，在大多数情况下，PCA第一轴可对应于线性运动的组合，PCA第二轴可对应于旋转型运动的组合。主成分分析与牙刷运动传感器2、2a、2b轴方位/布置无关，将确定与传感器方向无关的最佳投影或旋转变换，根据用户行为建立主轴。对于电动牙刷，例如，用户执行刷擦运动例如在牙齿表面上转圈时，主成分可能不同。

然后从PCA投影中提取特征，例如与主轴相关的差异(方框205)。然后使用这些特别来区分各种不同的用户。一方面，通过PCA得出如下坐标系(x′，y′，z′)：运动轨迹与握牙刷的各方式无关，例如，线性擦刷可以映射到x′轴上(y′，z′方向完全没有成分)，类似地，椭圆形(变形的圆)刷擦运动可以映射到x′-y′平面上，x′与椭圆长轴对齐。在PCA中，第一主成分(PC1)与最大方差运动成分一致，第二主成分(PC2)与第二最大方差成分一致，等等。因此，PCA可以分别为每个用户执行“个性化”映射。

映射以及由此沿x′，y′，z′轴产生的运动成分因用户而异，我们可以使用此特征来识别各单独用户。总的来说，可形成为每个单独用户优化的坐标系x′，y′，z′，并且为每个用户样本建立牙刷/传感器轴(x，y，z)和主成分轴(x′，y′，z′)之间的映射。一方面，可以使用反映握牙刷的独特方式的映射本身(即，由主向量组成的旋转矩阵)来区分用户。但是，在优选的布置中，使用x′，y′，z′坐标系中从实际运动成分提取的特征，例如沿x′，y′，z′方向的运动方差。特别地，可优选使用沿x′，y′，z′方向的运动方差来区分用户。

从图4中可看出，用1-5标记的五个用户的多个数据样本分布在特征空间中，使用与最重要的两个成分PC1(水平轴)和PC2(垂直轴)相关联的差异来显示用户之间的明显区别。对于三维数据集，还将存在第三个轴(未显示)。图4所示的特征空间中的每个数据点包括如上定义的一个用户样本，例如，从刷牙阶段(例如，显示用户5有12个刷牙阶段)前25秒的用户检测周期得到的加速度值所对应的样本的一组数据点的方差数据。图4的特征空间中的每个点均可度量该样本的数据在该样本的每个正交PCA轴方向上的统计变异(在优选情况下是方差)。如果用户主要采用线性擦刷方式，那么，几乎所有的方差可能在x′方向上(图中的用户5看上去是一个实施例)，而如果用户主要采用圆形/椭圆形运动，那么，方差将在x′和y′方向上(例如图中的用户1)。

针对用户握牙刷的方式，PCA技术的优点是该方法更稳健，因为通过PCA发现，牙刷运动主轴与用户握牙刷的方式无关。当具体应用于上面提出的更高频率成分(例如>1Hz)时，该技术能区分用户特定的特征性运动与缓慢或静态的牙刷方位变化，原因在于，a)为到达口腔不同区域牙刷方位会发生变化，这会导致加速度计数据出现缓慢变化的偏差，而该偏差会被滤除；b)用户握牙刷方式出现的随机变化，会导致牙刷运动主轴相对于传感器轴随机定位。

从图4的图中可容易看出，通过使用特征空间中的该参考数据，可容易地将各单独用户相互识别/区分出来。可将参考数据集作为参考用户配置数据集105存储在数据库104中。这些用户之一随后执行的任何刷牙活动，可容易地与特征空间中的参考用户配置文件105进行比较(方框206)，然后被分配给参考数据集中的特定用户。这可通过使用能将特征空间内新样本的位置与特征空间中已有的用户样本群进行比较的合适分析技术来实现。

可使用应用于特征空间以区分用户的任何合适多变量模型，如，K-近邻模型或线性判别分析或马氏分类器。将理解为，该分析技术可以确定的是，在统计上来说，新的刷牙活动实际上不可能对应于参考用户配置文件105中的任何用户。这种情况下，系统可被配置成强制进行用户身份核查或将该数据识别为属于新用户。

因此，总的来说，示例的数据处理系统6被配置为：获取表示相对于牙刷的至少两个轴(优选三个轴)的牙刷运动的数据；对运动数据进行过滤，以提取预定频率范围内的运动数据，预定频率范围例如是，大于1Hz的频率范围，或优选地，包括大于1Hz且小于7Hz通频带的频率范围，或更优选地，包括大于2Hz且小于6Hz通频带的频率范围；确定经过滤的运动数据的运动成分分布；及将运动成分分布与数据库104的用户配置文件105中的多个用户特定运动成分分布进行比较，以形成表示多个可能用户之一的数据。运动数据可包括加速度值、速度值或位移量或其组合。优选使用加速度，因为使用微传感器如加速度计最容易获取加速度。如果从视频图像获取运动数据，那么监测位移量是最优的，或者速度或加速度可从位移测值得出。如果使用位移数据，过滤需要确保去除任何缓慢变化的基线。可使用其他类型的运动传感器2，2a，2b，如，陀螺仪或磁强计。可使用这类传感器的组合来提供所需的运动数据。被比较的运动成分分布均可包括各自经过滤的运动数据集的运动主成分的方向。可供选择地或另外，被比较的运动成分分布均可包括各自经过滤的运动数据集的两个或更多主成分轴中的每个轴上的方差值。可供选择地或另外，被比较的运动成分分布可以是x′，y′，z′坐标系中的频率分布或频谱，或x′，y′，z′坐标系中的相关性，如传感器测值在<ax′，ay′>、<ax′，az′>、<ay′，az′>轴间的交叉相关性，其中ax′例如可以是加速度的x′成分或其他运动成分。

参照图5发现，用于用户识别的刷牙阶段的持续时间(用户检测周期)可保持较短，因此在刷牙时间变化的情况下保持稳健。如图5所示，在平均准确率仍高于70％的情况下，用于用户检测周期的刷牙阶段的持续时间可以短至20秒。

一旦已经识别出用户，与该单独用户的刷牙模式和刷牙顺序相关的刷牙运动可存储在数据库104的用户特定数据集106中，以供将来使用，有助于能通过反馈产生模块102和显示单元110或其他反馈机构将反馈提供给用户。

为了提供图4中所示的参考用户配置数据集，优选地执行用户注册过程，以提供标注的训练数据来初始化模型。已经发现，对于成年人和儿童的刷牙数据，三或四个刷牙阶段足以初始化模型，如，提供图4所示的特征空间中的参考用户配置文件105的数据集。优选地，可要求用户在一个或多个初始刷牙阶段积极确认自己的身份(例如登录)，为参考数据集105采集足够的数据。参考数据集105通常可包括用于多个用户的一组运动成分分布，每个运动成分分布根据各自的用户标注。参考数据集可在一个或多个刷牙阶段内的多个时间获取。

在牙刷运动跟踪系统1的第一实施例中，参考用户配置数据集105可包括共享该系统的每个家庭成员。该系统可在首次注册时初始化，当每个用户都注册时将他们添加到用户配置参考数据集105中。可供选择地，系统可以开始收集数据，检测特征空间中用户配置数据集中的未标注群，然后，无论何时获得用户ID(例如通过用户登录或确认用户身份的其他行为)，该用户的相应群可被标注。

因此，在第一实施例中，可要求每个新用户确认自己的身份，用于第一新样本，以在参考用户配置数据集105中标注特征空间中的数据点。已经为每个用户建立几个标注样本之后，可自动检测用户身份。如果用户随着时间改变其握牙刷的风格，就可用后来的运动数据样本常规地或周期性更新参考用户配置数据集，或甚至，例如可基于滚动平均，通过老化旧数据点、支持新数据点进行系统更新。

如上所述，图4的实施例示出了特征空间中的每个点代表一个用户样本，一个用户样本对应于从刷牙阶段前25秒的单个用户检测周期得出的加速度值，可通过将新样本位置与已有用户样本群进行比较的分析技术来识别用户。但是，在另一布置中，建立每个用户参考数据集可包括：针对每个用户，将从几个或许多用户检测周期得出的所有点，合并在图中的一个聚合点上。可通过确定哪个用户参考聚合点最接近新样本来识别用户。在这种应用场景下，也可用新参考数据常规地或周期性更新参考用户配置数据集，包括基于滚动平均进行更新。

在某些情况下，例如，对于小家庭用户组，能实施完全自动的用户识别系统。所提供的每个样本可添加到参考用户配置数据集105、和数据集105中被识别的用户数据群中。每个新刷牙阶段在其早期产生样本，从而将确定数据样本是否落入特征空间中已建立的群之一内。如果是，然后就可根据该群的用户数据集提供数据记录和反馈。如果数据集很明显未落入特征空间中已建立的群之一内，那么，可将数据集保持为未分配样本，已经提供充足样本时可确定其属于新用户。

可在单个平台或多个平台之间，以多种方式实施数据处理系统6。例如，数据处理系统6的至少一部分功能可通过智能手机应用程序或在移动通讯装置上执行的其他过程来实现。接收机5可包括智能手机的短程无线通讯设备，如蓝牙、WiFi或NFC通讯系统。所述功能的一些或全部可设置在智能手机上。一些功能可通过使用智能手机的远程通讯设备如蜂窝式电话网络和/或无线网络连接由远程服务器提供。智能手机应用程序可要求用户在首个阶段连接和登录到应用程序，以获取训练数据，即，存储到参考用户配置数据105中的数据。其他用户配置文件可通过共享同一智能手机或智能手机应用程序的其他用户提供，如使用父母智能手机的儿童。如果数据处理系统6局部位于远程服务器处(例如在“云”中)，那么，也可通过使用智能手机应用程序，参考一组用户的中央数据库来识别/核实用户，以核实刷牙数据与智能手机注册所有人一致。数据处理系统1的反馈产生模块102可设置在远程服务器处，反馈/刷牙数据可传回至智能手机，以显示给用户。

用户识别模块103可被配置为计算刷牙阶段和预期用户之间的关联置信度，仅当置信度足够高时，标注该刷牙阶段/将其存储在用户数据集106中。这样，标注数据的量将随着时间而增加，从而不断提高用户识别的准确度。

上述用户识别系统使用明显显示各单独用户特征的固有“特征性运动”，其显著优点是，将数据集分配给各单独用户并不依赖单独的鉴别系统，如用户“登录”或承认特定刷牙装置的所有权，因为，如果使用另一用户的刷牙装置或适配器或智能手机应用程序，这些就很容易意外地或有意地被推翻。对于本文中所述的用户识别系统，可自动确保用户的刷牙数据分配给正确的用户配置/用户数据集106。如果数据处理系统6由用户智能手机提供，例如，智能手机就能拒绝与用户配置文件不匹配的任何数据。

因为用于识别或核实用户的固有特征性运动，也是刷牙阶段自身的运动检测/采集的一部分，因此，另一优点是，用于识别用户的数据集也形成用于分析刷牙技术和/或给用户产生反馈的刷牙数据集的一部分。

通过将用户识别、运动分析和反馈功能中的一些功能布置在单独装置如数据处理系统6上，牙刷运动跟踪系统1的高成本部件可与一次性部件如牙刷或牙刷头分开。

但是，图1中牙刷运动跟踪系统的其他示例配置是可能的。一些附件功能可设置在牙刷本身上。例如，牙刷10，11或适配器12可设置有数据处理系统6的一些或全部功能。例如，用户识别可在牙刷上执行。可在牙刷上产生反馈。

可供选择地，牙刷10，11或适配器12可设置有存储器4，存储器4可用于实时存储刷牙数据，从而，牙刷未连接至合适的数据处理系统6如用户的智能手机时，能随后在后面的时间识别/核实特定用户。这样，牙刷/适配器“离线”时积累在牙刷/适配器上的数据集随后就可被上传，划归/分配给特定用户，将其存储以供将来使用和反馈。牙刷检测出存在数据处理系统如用户的智能手机时，上传过程可自动进行。如果牙刷是多用户牙刷(例如具有可互换的刷头的牙刷主体/电机单元)，存储器4就可存储不同用户的多个刷牙阶段的数据；这些数据随后可上传至数据处理系统6，完成刷牙阶段之后的用户身份建立和数据集存储。

如上所述，尽管上述实施例使用一个或多个集成到或附接至牙刷或用户的运动传感器，但是牙刷在用户使用期间的运动，可从刷牙活动期间用户的视频图像中获取。合适的视觉参考标记可设置到牙刷或适配器上，以提供能准确表示位置、准确显示牙刷相对于视频采集装置和/或相对于用户头部位置的角度的图像系统。然后可跟踪这类参考标记，跟踪牙刷在时间和空间上的准确布置。

已经通过对二轴或三轴加速度数据进行主成分分析，示出了上述运动跟踪系统，但是可对更高维度数据执行PCA，例如，除两轴或三轴上的加速度数据以外，还包括两轴或三轴上的位置变化或位移数据、或速度数据，从而有助于实现界限分明、表示各单独用户的集群。

已经通过使用主成分分析示出了上述运动跟踪系统，以确定未知用户的经过滤的运动数据的运动成分分布，从而比较该用户的运动成分分布与多个用户的运动成分分布，确定哪个用户对应于未知用户数据。多个用户的数据点未标注的情况下，即，源于每组数据点的用户身份最初未知的情况下，PCA尤其有利。如果参考用户配置数据集表示一组受限制的用户，即，新样本从未来自于新用户，那么，可使用比较运动成分分布的其他技术，如，线性鉴别分析，或使用支持向量机来界定参考用户配置数据集105的轴。

其他实施方案在所附的权利要求书的范围内，这是本发明的意图。

Claims (14)

1.从多个不同牙刷用户中识别牙刷用户的方法，其包括：- 获取表示相对于牙刷的至少两个轴的牙刷运动的数据；-对运动数据进行过滤，以提取预定频率范围内的运动数据；-使用主成分分析来确定经过滤的运动数据的运动成分分布；及-将所述运动成分分布与多个用户特定的运动成分分布进行比较，以形成表示所述多个用户之一的数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其还包括：基于所述比较，选择所述多个用户之一作为指定用户，并基于所选定的用户来存储数据或提供反馈。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述预定频率范围包括大于1 Hz的频率。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述预定频率范围包括1-7 Hz或2-6 Hz的通频带。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少两个轴包括所述牙刷的纵轴。

6.根据权利要求1所述的方法，其还包括：使用相对于所述牙刷的至少三个轴的运动数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其中确定运动成分分布包括：执行所述主成分分析，以将所述运动数据投影到一组主轴上，从而最大化横跨所述主轴的方差；及使用所述主轴在参考坐标系中的运动成分的特征，以将所述用户特定的运动与所述多个用户中的其他人加以区分。

8.根据权利要求1所述的方法，其中确定运动成分分布包括：执行所述主成分分析，以将所述运动数据投影到一组主轴上，从而最大化横跨所述主轴的方差；及使用从所述牙刷运动数据的轴至所述主轴的映射或旋转矩阵，以将所述用户特定的运动与所述多个用户中的其他人加以区分。

9.根据权利要求7所述的方法，其中所使用的运动成分的特征包括沿所述主轴的运动方差的度量。

10.牙刷运动跟踪系统，其包括：被配置为执行根据权利要求1至9之一所述的方法的数据处理器。

11.根据权利要求10所述的牙刷运动跟踪系统，其还包括被配置为从运动传感器无线接收表示牙刷运动的数据的接收机。

12.根据权利要求10所述的牙刷运动跟踪系统，其还包括被配置为可拆卸地附接至牙刷的运动传感器模块，所述运动传感器模块包括被配置成检测附接的牙刷的运动的运动传感器和被配置成将所检测的运动数据传输至远程装置的无线发射机。

13.根据权利要求10所述的牙刷运动跟踪系统，其中所述数据处理器被设置在牙刷中或牙刷上。

14.根据权利要求10所述的牙刷运动跟踪系统，其中所述数据处理器至少部分地设置在移动通讯装置内。

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