JP2016504663A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. 計算のための複数の特徴を順次スケジュールするステップであって、前記複数の特徴の各々が入力としてセンサデータのサンプルを受信し、スケジューリングが、それぞれの各特徴の推定電力使用に少なくとも部分的に基づく、スケジュールするステップと、
   計算のための特徴の前記順次スケジュールにおいて第1の特徴を計算するステップと、
   計算のための特徴の前記順次スケジュールにおいて第2の特徴を計算する前に、終了条件を評価するステップとを含む、方法。
2. 前記第1の特徴の前記計算が前記終了条件を満たすと判断するステップと、
   前記第1の特徴の前記計算の結果に基づいて前記センサデータのサンプルを分類するステップとをさらに含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記第1の特徴の前記計算が前記終了条件を満たすことに失敗したと判断するステップと、
   前記第1の特徴が前記終了条件を満たすことに前記失敗したときに、計算のための特徴の前記順次スケジュールにおいて前記第2の特徴を計算するステップと、
   前記第2の特徴の前記計算が前記終了条件を満たすと判断するステップと、
   前記第1および第2の特徴の計算の結果に従って前記センサデータのサンプルを分類するステップとをさらに含む、請求項1に記載の方法。
4. 特徴を前記スケジュールするステップが、各特徴が明確な分類となる尤度、または前記センサデータから分類されるクラスの相対的な発生頻度のうちの1つまたは複数にさらに基づく、請求項1に記載の方法。
5. 前記終了条件を評価するステップが、
   分類信頼度がしきい値を満たすことに基づいて前記終了条件が満たされると判断するステップを含み、前記分類信頼度が、前記センサデータのサンプルの特徴と訓練データのサンプルの特徴との間の類似性、または複数の考えられる分類の間の尤度における差のうちの1つまたは複数に基づく、請求項1に記載の方法。
6. 前記第1の特徴が加速度計の平均または標準偏差であり、前記平均または標準偏差を計算するステップが静止中という分類をもたらし、前記方法が後続の運動関連の特徴計算の計算を取り消すステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
7. 前記第1の特徴がマイクロフォンからのオーディオエネルギーに対応するメル周波数ケプストラム係数であり、前記メル周波数ケプストラム係数を計算するステップが静寂という分類をもたらし、前記方法が後続のオーディオ関連の特徴計算の計算を取り消すステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
8. 前記センサデータのサンプルが、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、気圧センサ、温度センサ、全地球測位センサ、WiFiセンサ、ブルートゥース(登録商標)センサ、照度センサ、カメラ、またはマイクロフォンのうちの1つまたは複数からのものである、請求項1に記載の方法。
9. 実行可能な命令を含む非一時的機械可読記憶媒体であって、前記実行可能な命令が、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法をデータ処理デバイスに実行させる、非一時的機械可読記憶媒体。
10. 計算のための複数の特徴を順次スケジュールするための手段であって、前記複数の特徴の各々が入力としてセンサデータのサンプルを受信し、スケジューリングが、それぞれの各特徴の推定電力使用に少なくとも部分的に基づく、スケジュールするための手段と、
    計算のための特徴の前記順次スケジュールにおいて第1の特徴を計算するための手段と、
    計算のための特徴の前記順次スケジュールにおいて第2の特徴を計算する前に、終了条件を評価するための手段とを含む、装置。
11. 前記第1の特徴の前記計算が前記終了条件を満たすと判断するための手段と、
    前記第1の特徴の前記計算の結果に基づいて前記センサデータのサンプルを分類するための手段とをさらに含む、請求項10に記載の装置。
12. 前記第1の特徴の前記計算が前記終了条件を満たすことに失敗したと判断するための手段と、
    前記第1の特徴が前記終了条件を満たすことに前記失敗したときに、計算のための特徴の前記順次スケジュールにおいて前記第2の特徴を計算するための手段と、
    前記第2の特徴の前記計算が前記終了条件を満たすと判断するための手段と、
    前記第1および第2の特徴の計算の結果に従って前記センサデータのサンプルを分類するための手段とをさらに含む、請求項10に記載の装置。
13. スケジュールするための前記手段が、各特徴が明確な分類となる尤度、または前記センサデータから分類されるクラスの相対的な発生頻度のうちの1つまたは複数に基づいて前記複数の特徴を順次スケジュールするための手段を含む、請求項10に記載の装置。
14. 前記終了条件を評価するための前記手段が、
    分類信頼度がしきい値を満たすことに基づいて前記終了条件が満たされると判断するための手段をさらに含み、前記分類信頼度が、前記センサデータのサンプルの特徴と訓練データのサンプルの特徴との間の類似性、または複数の考えられる分類の間の尤度における差のうちの1つまたは複数に基づく、請求項10に記載の装置。
15. 前記第1の特徴が静止中という分類となる加速度計の平均または標準偏差であり、前記装置が後続の運動関連の特徴計算の計算を取り消すための手段をさらに含む、請求項10に記載の装置。