JP2002099382A - 電子機器用のデータ入力の方法、装置及び電子機器 - Google Patents

電子機器用のデータ入力の方法、装置及び電子機器

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JP2002099382A
JP2002099382A JP2001197039A JP2001197039A JP2002099382A JP 2002099382 A JP2002099382 A JP 2002099382A JP 2001197039 A JP2001197039 A JP 2001197039A JP 2001197039 A JP2001197039 A JP 2001197039A JP 2002099382 A JP2002099382 A JP 2002099382A
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signal
neural network
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input
virtual keyboard
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JP2001197039A
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Jani Mantyjarvi
メンティヤルビ ヤニ
Jussi Koivumaki
コイブメキ ユッシ
Atte Kinnula
キンヌラ アッテ
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Nokia Oyj
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Nokia Mobile Phones Ltd
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    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 セルラーネットワークに用いられる端末（８
００）用の仮想キーボードを作り出すための方法と装置
を提供する。 【解決手段】 仮想キーボードは、ＩＲトランシーバ装
置（１２）を用いて生成され、そこではＩＲ送信器の場
内におかれた障害物（１５）からの反射が、個別のＩＲ
受信器により登録される。受信された反射データはニュ
ーラルネットワーク装置（３３）で処理される。データ
処理により、受信された反射データが対応する仮想キー
ボードの位置／機能を見つけ出すことができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、少なくとも一つの
平面内の少なくとも一つの赤外線送信器により赤外線放
射を発し、その赤外線発信機の放射場内に障害物を置い
て、少なくとも一つの平面内の少なくとも一つの赤外線
受信器によりその障害物から反射された赤外線放射を受
信して、受信した反射信号を前処理し、かつ受けとった
その前処理信号に基づいて障害物の位置を決定する段階
からなる、本体内に収納された電子機器への仮想キーボ
ードによるデータ入力の方法に関する。本発明はさら
に、以上に言及した仮想キーボードの動作を実現するた
めの電子機器の入力装置およびその入力装置に属する認
識プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】セルラーフォンやパームトップコンピュ
ータのような、種々のワイヤレスデバイスが、データや
コマンドの入力のためにある種の物理的ユーザーインタ
ーフェースを必要としている。例えば、１−９、＊、０
および＃、これらに加えてこれらのキーにより作りださ
れる、他の可能な文字記号を有する小型の携帯電話用キ
ーボードが知られている。同様に、セルラーのネットワ
ークに用いられるａ−ｚと１−０の、文字と数字のキー
を有するセルラーフォンのいわゆる「通信」キーボード
もよく知られている。これらのキーボードは可能な限り
小さく作られているので、普通のコンピュータのキーボ
ードと比較して、その使い勝手が相対的に悪くなってい
る。
【０００３】電気機器用の種々のサイズのタッチキーボ
ードが、同様によく知られている。そのようなキーボー
ドは、普通そのデバイスのディスプレイ上にタッチスク
リーンの型式で、設置されている。そのような装置に於
いては、例えばＬＥＤ送信器と受信器のアレイがスクリ
ーンの一つ以上の辺の、スクリーンの枠に配置されてい
る。指またはその他の障害物がスクリーン上のある位置
を指示した場合には、赤外線のビームが遮られて、ある
予め定められた動作を起こす。
【０００４】フィンランド特許出願第９９０６７６号は
さらに、複数の赤外線送信器を手段として、ある機器の
１側面に、人工かつ仮想の二次元のキーボードを創製す
る方法を開示している。その機器の近傍のＸ−Ｙ平面内
にこのようにして作り出されたデータ入力エリアであ
る、一種の二次元仮想キーボードが存在する。前記の出
願に従えば、該仮想キーボードの画像を、レーザダイオ
ード及び屈折光学系により、平らな表面に都合よく投射
することが出来る。該仮想キーボードが作り出される前
記表面は、通常テーブルの表面である。該仮想キーボー
ドにより決定される平面上の障害物／ポインタまたは指
の正確な位置は、赤外線の送信器と受信器により検出さ
れる。開示された機器により検出される該仮想キーボー
ド上の正確な位置は、ある種の機能を実行することや、
実際のキーボード上のキーを押圧することに対応する。
【０００５】図１は、以上に言及したデバイスの原理的
な構造を、上面図と側面図で示している。該仮想キーボ
ードの配列は、ディスプレイ１１と仮想キーボード１３
とを含む機器１０からなる。機器１０は例えば、テーブ
ル１６の表面に置かれている。機器とその仮想キーボー
ド１３は、作動状態にある。あるテキストのグリッドか
らなる仮想キーボード１３は、光源と適宜の光学系によ
り、機器１０から表面１６に投射されている。また、そ
の表面にキーの位置が記された平面板やボードを、用い
ることも可能である。以上に言及した文献に開示された
機器１０は、図１に描かれた例では、６つのトランシー
バ１２ａから１２ｆにより構成されている。この配列で
はキーボードの各々の縦の列が、それ自身のトランシー
バを一つ有している。各々の列に対して、一つの巾の狭
い赤外光ビーム１４ａが発せられている。発せられた光
ビーム１４ａは、例えば指またはペンのようなポインタ
である障害物１５により反射されて、機器１０に戻る。
反射された光ビーム１４ｂは、機器１０の受信機１２ａ
から１２ｆの一つまたはそれ以上により受信される。
【０００６】図１の例では仮想キーボードは、文字、数
字および例えば「＋」や「−」のような可能な特別な記
号である、縦横の列からなるものとして描かれている。
それらの列は、個々のキーの間の境界を表している。こ
の仮想キーボードを投影する光学技術は、よく知られた
ものである。ディジタル信号処理（ＤＳＰ）技術を用い
て、散乱された入射赤外線の強度または角度から、又は
その信号の位相角度から、該機器の底面と同じＸ−Ｙ平
面内の表面１６での障害物１５の位置を計算することが
出来る。しかしながらこの装置における問題点は、受信
された信号は不規則な形状の障害物から反射されるの
で、それが極めて非線形であることである。加えてラン
ダムに変化する赤外線の放射が、受信された信号のノイ
ズに加えて周囲環境から受信される。それ故、受信機に
入ってくる反射され／戻された信号の強度および位相の
特性は、障害物の位置に基づくものばかりでなくても大
きく変化する。このようにして、実験から得られた種々
の表になっている補正係数が、該障害物の位置を計算す
るために使用されなければならない。それ故、受信信号
の計算処理は困難であり、受信された信号から必要な精
度で障害物の位置を計算するために、多大な計算能力を
必要とする。この例では、例えばセルラーフォンでの計
算に必要とされるプロセッサの計算能力とメモリのサイ
ズにより、種々の問題が発生する。さらに、障害物の位
置が同様に３次元でも計算される（Ｘ、ＹおよびＺ次
元）場合には、その計算は多大な計算能力とメモリ容量
を必要とし、小型のハンドヘルドデバイスにおいてその
ような解決法を従来のＤＳＰ技術で実現することは困難
である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、従来
技術に従うＤＳＰの解決法を用いて実行された装置より
も、計算能力とメモリを要求することが少ない、仮想キ
ーボードのための新しい種類の意思決定処理および装置
を提供することである。本発明の他の目的は、３次元人
工キーボード／ユーザーインターフェースを作り出すこ
とを可能にすることである。この方法と装置は、将来の
第３世代セルラー技術に都合良く適用することが出来
る。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明のこれらの目的
は、赤外線領域において機能する２次元または３次元の
仮想キーボード配列／ユーザーインターフェースを実現
する装置により、達成される。この仮想キーボードから
得られる非線形で多次元な信号は、例えば非線形信号を
処理するために効率がよいニューラルネットワーク技術
のような、パターン認識手法に基づく装置を用いて処理
される。
【０００９】仮想キーボードにおけるある障害物の位置
の認識手法は、少なくとも一平面内の障害物の位置を決
定するために一つのニューラルネットワーク装置を用い
ることに特徴がある。本発明による仮想キーボードの入
力装置は、その仮想キーボード内に与えられたキーの使
用を認識するために、装置がその機器のメモリ内に記憶
されたパターン認識ニューラルネットワーク要素からな
ることに特徴がある。
【００１０】仮想キーボードの動作の認識を可能にする
プログラムは、あるニューラルネットワークの中間層の
少なくとも一つのニューロン内に入力信号を受けとるス
テップと、各々の中間層ニューロン内で適宜の重み付け
係数により入力信号を重み付けするステップと、出力信
号を生成するために各々の中間層ニューロン内の重み付
けされた入力信号を加算するステップと、結果の信号を
生成するために各々の中間層ニューロンの作動化要素内
でその出力信号を処理するステップと、そのニューラル
ネットワークの出力セル内で中間層ニューロンの結果の
信号を処理するステップと、及びそのニューラルネット
ワーク要素の推論ルーチンの結果を実行するステップ
と、からそのプログラムが構成されていることを特徴と
する。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明のいくつかの都合の良い具
体例が、従属請求項に特定されている。本発明の基本的
なアイデアは、以下の通りである：赤外線送信器−受信
器装置により、仮想キーボードが望ましくはセルラー端
末である電子機器のそばに生成される。ある障害物、即
ちポインタ、指または類似のものをその生成された赤外
線の場に置くと、放射された赤外光を反射する。反射さ
れた赤外光は、一つまたはそれ以上の赤外線受信器によ
り受信される。次いで各々の受信された信号のピーク値
が決定され、引き続いてその信号はＡＤ変換され、その
後それに関連づけられたディジタルフィルタによりロー
パス処理を受け、最後にローパス処理を受けた信号が望
ましくはニューラルネットワーク装置である、パターン
認識プロセスに導かれる。入力された信号（ローパス処
理を受けた赤外線受信信号）に基づいて、パターン認識
装置はその障害物が仮想キーボード上のどのキーを指し
ているかを決定する。
【００１２】受信された信号の非線形性にも関わらず、
パターン認識に用いられているニューラルネットワーク
装置が、従来技術に基づくＤＳＰ法を用いてなされた決
定と比較して高い確率で正しい決定をすることに本発明
の利点がある。このパターン認識に用いられているニュ
ーラルネットワーク装置により必要とされる計算能力と
メモリのサイズが、従来技術に基づくＤＳＰ法と比較し
て小さいことも、本発明の他の利点である。
【００１３】この方法が、２次元のみに限らず３次元の
位置決定機能に追加されることもできることが、本発明
のさらなる利点である。
【００１４】
【実施例】本発明は、以下に詳しく記述される。その記
述は添付の図面を参照する。図１は、従来技術の記載に
関連して説明済みである。図２は、パターン認識に用い
られるニューラルネットワーク装置内の、以下ではニュ
ーロンと呼ばれる、一例としてのニューラルネットワー
クセル２０の主要構成部品を示す。データは入力線を経
由して個々のニューロンに入力される。図２に描かれた
例としての状況では、５つの入力信号（Ｘ０，Ｘ１，Ｘ
２，Ｘ３，Ｘ４）２１の値がニューロンに入力される。
入力信号２１の個々の値の各々は、その入力信号に対応
した重み付け係数（Ｗ０，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４）２
２により重み付けされ、このようにして重み付けされた
入力信号値は、このニューロンに関連づけられた加算要
素２３内で加算される。加算要素２３からの出力信号Ｙ
（参照番号２４）は、ニューロン内の作動化要素２５の
入力に導かれる。作動化要素の入力と出力の間の接続
は、ある関数ｆ（Ｙ）により決定される。この関数ｆ
（Ｙ）はケースバイケースで決定／選択され、線形また
は非線形のどちらでもよい。その作動化要素の出力の結
果の信号Ｚ（参照番号２６）は、勿論このニューロンに
入力された信号２１と、適用された重み付け係数２２お
よび用いられた作動化関数２５に依存する。与えられた
動作モデルに対しニューロンを学習させることは、ある
既知の信号２１が望ましい結果の信号２６を生み出すよ
うに、重み付け係数２２と作動化関数２５がニューロン
内で定義されることを意味する。
【００１５】図３は、あるニューラルネットワークを構
築する一例としての、１つの可能な方法を示す。図３に
描かれているニューラルネットワーク２００は、いわゆ
る多層認知（ＭＬＰ）ネットワークである。このような
ニューラルネットワークを、例えば逆伝播法（ＢＰ）を
用いて学習させる場合、ニューラルネットワークに到来
するデータとそのニューラルネットワークの推論の望ま
しい成果との双方について、知っておかなければならな
い。到来するデータと望ましい結果に基づいて、望まし
い動作モデル／推論ルーチンを実現するために、ＭＬＰ
ネットワークを訓練することが出来る。
【００１６】図３の代表的なニューラルネットワーク
は、ネットワーク入力信号Ｘ０，Ｘ１及びＸ２（参照番
号２１ａ）と、いわゆる中間層２７と及びニューラルネ
ットワーク出力セル２８とからなる。図３に描かれた例
では、中間層２７と出力セル２８は共に３つのネットワ
ークニューロン２０ａ、２０ｂからなる。単純化のため
に図３は、入力信号とそのニューラルネットワーク内の
異なるニューロンとの間の接続／信号２１ａ、２６ａの
重み付けに用いられる重み付け係数を示していない。図
３に描かれた例の最終目的は、入力信号がＸ０の場合は
結果の信号Ｚ０を生成し、入力信号がＸ１の場合は結果
の信号Ｚ１を生成し、入力信号がＸ２の場合は結果の信
号Ｚ２を生成するように、このニューラルネットワーク
を学習させることである。当然一つづつの信号の組み合
わせと互いの他との組み合わせの全てが同様に可能であ
る。図３に示された中間層に加えて、このニューラルネ
ットワークが互いに直列または並列に接続された、他の
中間層を有することも出来る。ニューラルネットワーク
の実際の実用的な構成は、意図されているその用途に依
存する。
【００１７】図４は、本発明によるニューラルネットワ
ーク技術に基づいた一例としての、仮想キーボードの主
要な機能部品を示している。以下ではＩＲトランシーバ
と呼ぶ赤外線トランシーバ３１が、赤外線の放射３０を
送信し、受信する。受信された信号は、ブロック３２で
前処理される。図４の例では、図１の例でのトランシー
バ１２ａ−１２ｆの数と同数の、ＩＲトランシーバ３１
と信号前処理ブロック３２が存在する。当然トランシー
バ１２の数は図１に示された６に限られることはない。
前処理された信号がブロック３２からニューラルネット
ワークの要素３３に供給され、ニューラルネットワーク
の要素３３は仮想キーボードのキーまたは端末の要望し
た機能の押圧に都合良く対応する信号３４を出力する。
【００１８】図５は、図４に示された一例としてのＩＲ
トランシーバ３１ａの、主要構成部品を示している。こ
のトランシーバは、ＩＲビーム３０ａを送信するＩＲ送
信器４２を同様に含む、ＩＲセンサー部４１からなって
いる。それはさらに、到来するＩＲビームを受信するＩ
Ｒ受信器４３を含んでいる。この受信器４３はさらに信
号ピーク値保持回路４４を含み、これは０から３．５ボ
ルトまで都合良く変化する、受信した信号のピーク値を
所定の時間そのメモリに保持する。アナログ信号のピー
ク値４６は、さらに信号処理に導かれる。送信器と受信
器のためのタイミングは、この装置で必要とされるクロ
ック信号４７を与える発振器４５により提供されるが、
この発振器はこの入力装置の動作のその他のタイミング
に同様に使用される。
【００１９】図６は、一例として図４における装置の信
号前処理部３２ａの主要構成部品を示す。受信された信
号ピーク値４６およびクロック信号４７が、ＩＲトラン
シーバ３１ａにより供給される。このピーク値４６は、
本来の有効信号に加えて種々の望ましからぬ成分を含ん
でいる。それらのうちの一つはバックグランド放射であ
り、前処理部３２ａはその対策にバックグランド放射補
償回路５４を含んでいる。クロック信号４７は、トリガ
ー回路５０に導かれる。このトリガー回路は、信号のサ
ンプリングとサンリングに引き続くＡＤコンバータ回路
５１を制御する。ＡＤコンバータは受信した信号の一連
のディジタルサンプルを生成し、そのサンプルはディジ
タルローパスフィルタ５２に導かれる。このローパスフ
ィルタの上限周波数は、望ましくは５乃至２０Ｈｚであ
る。ディジタルフィルタを、ＩＩＲ（Indefinite Impul
se Response 無限インパルス応答）またはＦＩＲ（Fini
teImpulse Response 有限インパルス応答）技術を用い
て実現してもよい。ローパスフィルタを通った信号５３
は、推論プロセスのためニューラルネットワークに導か
れる。本発明に従う機器内に存在する、実際のＩＲトラ
ンシーバユニットと同数の信号５３が望ましくは存在す
る。
【００２０】図７は、一例として図４に示されたニュー
ラルネットワーク要素３３を実現するための、望ましい
具体例を示している。このニューラルネットワーク要素
３３は信号前処理部３２により処理された全ての入力信
号５３が供給される信号入力部６１を含んでいる。本発
明に従えば機器内に存在するＩＲトランシーバと同数の
これらの入力信号が、望ましくは存在する。ニューラル
ネットワーク要素３３そのものはＮ個の分離したニュー
ラルネットワーク６２を含んでいる。Ｎは望ましくは機
器内のＩＲトランシーバの数より大きい数である。望ま
しくはＮは、必要とされる仮想キーボードの個別のキー
／関数の数と少なくとも等しい数である。ニューラルネ
ットワーク要素３３は、それが学習した推論規則に従っ
て、入力された信号３０ｂから仮想キーボードの特定の
キーＺｍが押し下げられたと推論する。この例では、ｍ
は１からＮまでの範囲の数である。この例によるニュー
ラルネットワーク技術に基づく推論システムは１０乃至
５０ｋＢのメモリを必要とするので、セルラーフォンの
メモリで十分実施することが出来る。
【００２１】図８は、一例として以上に記述された２Ｄ
に付け加えて、物体の３Ｄ配置を可能にする本発明によ
る具体例を示す。図８の代表的な局面は、いわゆるラッ
プトップコンピュータ７０である。このラップトップコ
ンピュータは機器本体７１を含み、その表面に本来のキ
ーボード部７４がある。機器のカバー部７２には、本来
のディスプレイ７６を含んでいる。本発明に従って、Ｉ
Ｒトランシーバ７３ａ、７３ｂが本体部７１とカバー部
７２の双方に付けられている。ここで、図８の代表的な
局面では、これらのＩＲトランシーバ７３ａ、７３ｂは
本来のキーボード７４の上方に３次元のネットワークを
構成する。この３次元ネットワークからの信号は、２次
元信号の処理のための本発明による２つのニューラルネ
ットワークによって処理される。例えば指、ペンまたは
ポインタである人工の障害物がキーボード７４の上方に
置かれると、本体部７１とカバー部７２の双方のＩＲ受
信器がその位置を認識する。本体部７１とカバー部７２
の間の角度φ７５が既知であれば、この障害物の位置／
形状はこれら二つの２次元の測定から３次元的に計算す
ることが出来る。この具体例による装置は、望ましくは
本来のディスプレイ７６上にある物体の３次元的取り扱
いに用いている。本発明による３次元パターン認識装置
を、キーボードまたはＰＣマウスにより発せられる種々
のコマンドの替わりに用いることが出来る。
【００２２】本発明による仮想キーボードは、２次元及
び３次元の具体例双方において、個別の補助部品を用い
て生成されることもある。そのような補助部品は、ワイ
ヤまたはワイヤレスのリンクを経由して、本来の端子と
接続されている。上記では、本発明による仮想キーボー
ドが物理的なキーボードの代替品として、いかに機能す
るかについて、主に記述されていた。しかしながら、ニ
ューラルネットワークにより実現される本発明によるパ
ターン認識システムは、移動する人工障害物の位置も同
様に決定するための十分な能力を有する。それ故本発明
による方法を、２Ｄシステムでディスプレイを制御した
りコマンドを発したりするための、いわゆるマウスやそ
の他の種々のスクロールキーの代わりに都合良く適用す
ることができる。本発明が３Ｄデバイスに適用された場
合は、人工障害物の移動やその移動の停止を、多方面に
わたる機能を実現するために用いることができる。特に
３Ｄ画像形成においては、本発明を例えば、スクリーン
上で物体を回転したり、その形状やその色彩を変化させ
たりすることに、都合良く用いることができる。さら
に、その人工障害物を３次元の物体を描く３次元の手段
として、使用することが可能である。本発明による装置
は同様に、仮想キーボード内のいくつかの人工障害物を
同時に認識して、それらの動きを追尾することもでき
る。
【００２３】図９は、本発明による仮想キーボードを適
用することができる、セルラー端末８００の単純化した
ブロックダイアグラムを示す。この端末は、基地局によ
り発信された無線周波数（ＲＦ）信号を受信するため
の、アンテナ８０１を含んでいる。アンテナに受けとら
れたＲＦ信号はスイッチ８０２によりＲＦ受信機８０６
に導かれ、そこで信号は増幅されてディジタルに変換さ
れる。この信号はブロック８０７で検出され、復調され
る。ブロック８０８は、復号化し、インターリーブされ
ていた信号を元に戻す。引き続いて、ブロック８０９で
の信号処理が行われる。受け取られたデータは移動局の
メモリ８０４のようなものに記憶されても良く、または
その代わりに、コンピュータのような可能な外部デバイ
スによる信号処理のために、処理されたパケットのデー
タが引き継がれても良い。制御ユニット８０３は、この
ユニットに記憶されたプログラムに従って、以上に記述
した受信ブロックを制御する。
【００２４】移動局からの伝送は、例えば以下のように
実行される。制御ブロック８０３に制御されながら、ブ
ロック８１１はデータに可能な信号処理を加え、ブロッ
ク８１２は処理された伝送信号にインターリーブ化と暗
号化を行う。ブロック８１３でコード化されたデータか
らバーストが生成され、ブロック８１４で伝送されるＲ
Ｆ信号に変調され増幅される。この伝送されるＲＦ信号
は、スイッチ８０２によりアンテナ８０１に導かれる。
これらの処理及び伝送機能は、同様に制御ユニット８０
３により制御されている。
【００２５】図９の端末では、本発明の観点から重要と
される構成部品として従来技術の制御ブロック８０３及
び端末のメモリ８０４を含む。さらに、この端末が仮想
キーボード８１５を生成するためには、本発明によるＩ
Ｒトランシーバユニット８０５を有さなければならな
い。制御ユニット８０３は、本発明による仮想キーボー
ドの操作と使用を制御する。端末のメモリ８０４の一部
が、本発明による仮想キーボードの動作に必要とされる
ニューラルネットワークの生成のために、割り当てられ
なければならない。当然、この端末に関連づけられた取
り外し可能な、例えば、同様に既知であるＳＩＭカード
のようなメモリ媒体が、これと同じ目的に使用されても
よい。
【００２６】本発明による都合の良い具体例が、以上に
記述された。本発明は、ここに記述された形態に限定さ
れることはない。発明思想は、ここに添付された請求項
により定義される範囲内の多くの方面に適用することが
できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来技術に基づく仮想キーボードの上面図及び
側面図である。
【図２】ニューラルネットワーク内の一例としての１つ
のセルを示す図である。
【図３】複数のセルからなる一例としてのニューラルネ
ットワークを示す図である。
【図４】本発明による機器の一例としての主要構成部品
を示す図である。
【図５】赤外線送信器−受信器の一例としての主要構成
部品を示す図である。
【図６】信号処理の一例としての主要構成部品を示す図
である。
【図７】本発明による装置でのニューラルネットワーク
の一例としての主要構成部品を示す図である。
【図８】本発明による一例としての３次元仮想キーボー
ドを示す図である。
【図９】本発明によるセルラー端末と、あるセルラー無
線システムとの接続を示す図である。
【符号の説明】
１１…ディスプレイ １２ａ−ｆ…トランシーバ １３…仮想キーボード １４ａ…放射光ビーム １４ｂ…反射光ビーム １５…障害物 ２０…ニューラルネットワークセル ２１…入力信号 ２２…重み付け ２３…加算要素 ２５…作動化要素 ２７…中間層 ３１…赤外線トランシーバ ３２…信号前処理 ３３…ニューラルネットワーク ４１…ＩＲセンサ ４２…送信器 ４３…受信器 ４５…発振器 ７０…ラップトップコンピュータ ８００…セルラー端末
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ユッシ コイブメキ フィンランド国，エフイーエン−69850 パタナ，ペテヤンセレンティエ ４ (72)発明者 アッテ キンヌラ フィンランド国，エフイーエン−90440 ケンペレ，トルニポルク ４ エー ３ Ｆターム(参考） 5B020 DD01 FF00 5K023 AA07 BB11 GG04

Claims (24)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 少なくとも一つの平面内の少なくとも一
    つの赤外線送信器（１２）から赤外線放射（１４ａ）を
    発し、該赤外線送信器の放射場内に障害物（１５）を置
    いて、少なくとも一つの平面内の少なくとも一つの赤外
    線受信器（１２）により該障害物から反射された赤外線
    放射（１４ｂ）を受信して、該受信した反射信号を前処
    理し（３２）、かつ受けとった該前処理信号に基づいて
    該障害物（１５）の位置を決定する段階からなる、本体
    内に収納された電子機器（１０，７０）にデータを入力
    するための方法において、該前処理された信号（５３）
    が位置の決定のためにニューラルネットワーク装置に伝
    えられ、ニューラルネットワーク装置（３３）が少なく
    とも一つの平面内の障害物の位置を決定するために用い
    られることを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 前記ニューラルネットワーク装置（３
    ３）は、ＢＰネットワークであることを特徴とする請求
    項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 信号前処理（３２）では、受信した信号
    （３０ｂ）からアナログのサンプル（４６）を取り出
    し、取り出された該アナログのサンプルはＡＤコンバー
    タでディジタルに変換され（５１）、一群のサンプルが
    連続したディジタルのサンプルで形成され、前記ディジ
    タルの一群のサンプルはディジタルフィルタ（５２）に
    よりローパスフィルタされることを特徴とする請求項１
    に記載の方法。
  4. 【請求項４】 赤外線放射は、３次元の障害物（１５）
    の位置を決定するために、互いに既知の角度（７５）を
    なす、２つの赤外線受信器装置（７３ａ、７３ｂ）によ
    り受信されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  5. 【請求項５】 赤外線放射は、３次元の障害物（１５）
    の移動を認識するために、互いに既知の角度（７５）を
    なす、２つの赤外線受信器装置（７３ａ、７３ｂ）によ
    り受信されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  6. 【請求項６】 機器本体の外側の入力領域に生成された
    仮想キーボードの少なくとも一つの列を含む、仮想キー
    ボード（１３）を生成し、使用するための手段（１２，
    ３１，３２）からなる装置であって、前記手段が、該仮
    想キーボード（１３）内に与えられたキーの使用を認識
    するために、該機器のメモリ内に記憶されたパターン認
    識ニューラルネットワーク要素からなることを特徴とす
    る本体内に収納された電子機器（１０，７０）にデータ
    を入力するための入力装置。
  7. 【請求項７】 仮想キーボード（１３）を作り出すため
    の前記手段が、データ入力領域（１３）に赤外線放射
    （１４ａ、３０ａ）を発するための赤外線送信器（１
    ２，４２）と、障害物（１５）から反射される赤外線放
    射（１４ｂ、３０ｂ）を測定するための赤外線受信器
    （４３，４４）とからなるＩＲトランシーバ装置（３
    １，３１ａ）を含んでいることを特徴とする請求項６に
    記載の入力装置。
  8. 【請求項８】 前記赤外線受信器（４３）は、ピーク値
    保持回路（４４）を含んでいることを特徴とする請求項
    ７に記載の入力装置。
  9. 【請求項９】 前記ＩＲトランシーバ装置（３１，３１
    ａ）が、前記入力装置により必要とされるクロック周波
    数を生成するための発振器（４５）を含んでいることを
    特徴とする請求項７に記載の入力装置。
  10. 【請求項１０】 前記装置がさらに、アナログ信号（３
    ０，３０ｂ）をディジタル信号（５１）に変換するため
    の信号前処理部（３２，３２ａ）を含んでいることを特
    徴とする請求項６に記載の装置。
  11. 【請求項１１】 前記信号前処理部（３２ａ）が、バッ
    クグランド放射補償回路（５４）と、サンプリング回路
    兼ＡＤコンバータ（５１）及びローパスフィルタ（５
    ２）を含んでいることを特徴とする請求項１０に記載の
    入力装置。
  12. 【請求項１２】 前記ローパスフィルタ（５２）の上限
    周波数が、５乃至２０Ｈｚのオーダーであることを特徴
    とする請求項１１に記載の入力装置。
  13. 【請求項１３】 前記ローパスフィルタ（５２）は、Ｉ
    ＩＲフィルタであることを特徴とする請求項１１に記載
    の入力装置。
  14. 【請求項１４】 前記ローパスフィルタ（５２）は、Ｆ
    ＩＲフィルタであることを特徴とする請求項１１に記載
    の入力装置。
  15. 【請求項１５】 前記ニューラルネットワーク要素は、
    信号入力部（６１）と少なくとも一つのニューラルネッ
    トワーク（６２）とからなることを特徴とする請求項６
    に記載の入力装置のニューラルネットワーク要素。
  16. 【請求項１６】 前記ニューラルネットワークはＢＰネ
    ットワーク（２００）であることを特徴とする請求項１
    ５に記載の入力装置のニューラルネットワーク。
  17. 【請求項１７】 前記ＢＰネットワーク（２００）が、
    中間層（２７）の少なくとも一つのニューロン（２０
    ａ）にデータを入力するための少なくとも一つの入力信
    号供給線（２１ａ）と、少なくとも一つの中間層（２
    ７）と、該中間層のニューロンから前記ニューラルネッ
    トワークの出力セル（２８）への少なくとも一つの接続
    と前記ニューラルネットワークによりなされた決定を表
    示するための前記ニューラルネットワークの少なくとも
    一つの出力セル（２０ｂ）とからなることを特徴とする
    請求項１６に記載の入力装置。
  18. 【請求項１８】 前記入力装置（７０）が、３次元の仮
    想ユーザーインターフェイスを創製するために互いにあ
    る既知の角度（７５）で配置された二つの入力装置から
    なることを特徴とする請求項６に記載の入力装置。
  19. 【請求項１９】 前記電子機器（１０，７０）が、セル
    ラーフォンであることを特徴とする請求項６に記載の入
    力装置。
  20. 【請求項２０】 仮想キーボード内に置かれた障害物の
    位置を認識するための、仮想キーボードに属するニュー
    ラルネットワーク要素（３３）におけるプログラムであ
    って、中間層（２７）の少なくとも一つのニューロン内
    に入力信号（２１，５３）を受け取る段階と、各々の中
    間層のニューロンで適宜の重み付け係数（２２）により
    入力信号を重み付けする段階と、出力信号（２４）を生
    成するために各々の中間層ニューロンで重み付けされた
    入力信号を加算（２３）する段階と、結果の信号（２
    ６）を生成するために、各々の中間層ニューロンの作動
    化要素（２５）内で出力信号（２４）を処理する段階
    と、出力セル（２０ｂ）における中間層ニューロンの結
    果の信号（２６ａ）を処理する段階と、前記ニューラル
    ネットワーク要素の推論ルーチンの結果（２９）を実行
    する段階と、からなることを特徴とするプログラム。
  21. 【請求項２１】 前記プログラムが仮想キーボードを実
    現するための電子機器のメモリに記憶されていることを
    特徴とする請求項２０に記載のニューラルネットワーク
    プログラム。
  22. 【請求項２２】 前記電子機器がセルラー端末であるこ
    とを特徴とする請求項２１に記載のニューラルネットワ
    ークプログラム。
  23. 【請求項２３】 信号を受け取る手段（８０１，８０
    ２，８０６，８０７，８０８，８０９）と、信号を伝送
    する手段（８１１，８１２，８１３，８１４，８０２，
    ８０１）と、端末の動作を制御する手段（８０３）と、
    プログラムを記憶するためのメモリ（８０４）と、仮想
    キーボード（１３）を創製するためのＩＲトランシーバ
    （８０５）とからなるセルラー端末であって、仮想キー
    ボードの動作用の推論ルーチンを実行するために、端末
    のメモリ（８０４）内に記憶されたニューラルネットワ
    ークプログラムを機器（８００）がさらに含んでいるこ
    とを特徴とするセルラー端末。
  24. 【請求項２４】 セルラー端末がセルラーフォンである
    ことを特徴とする請求項２３に記載の端末。
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