JP2016513999A5 - - Google Patents

Description

[0002] 身体活動監視デバイスは、ゲームシステム上でプレーされているゲームの拡張として行われるべき１つまたは複数の身体活動の指示を受け取り、身体活動監視デバイスを着用したユーザの身体活動属性を測定する。身体活動監視デバイスは、身体活動属性に基づいて、１つまたは複数の身体活動の完了に向けてのユーザの進捗を決定し、１つまたは複数の身体活動の完了に向けてのユーザの進捗の指示をゲームデバイスに出力する。

[0019] ＰＡＭＤ２００はさらにコントローラ２２０を含むことができ、これは任意選択により論理マシン２１５およびストレージマシン２１７を通じてインスタンス化され得る。コントローラ２２０は、身体活動属性に基づいて、ユーザが身体活動に活発に取り組んでいる時間間隔を自動的に決定するように構成することができる。このプロセスはまた、本明細書では区分化と呼ぶことができる。１つの例ではＰＡＭＤ２００は、ユーザが運動として挙手跳躍運動を行うことを示すことができる。この指示の後にユーザは、運動のための準備、例えば室内を歩き廻る、水を飲む、または挙手跳躍運動を始めるための位置に着くために時間をとることができる。区分化のプロセスは、実際の運動の期間を、身体活動または運動に関係しない他の活動から分離することができる。非運動の期間を分析から取り除くことで、ＰＡＭＤ２００が誤った反復をカウントする可能性を低くすることができる。同様にＰＡＭＤ２００は、ユーザが身体活動または運動に活発に取り組んでいる期間からのデータだけを認識システムが分析する場合に、ユーザがどの身体活動または運動に取り組んでいるかをより正確に決定することを可能にし得る。

[0028] 各信号に対して、さらなる信号特性を計算することができる。各５秒ウィンドウに対して信号特性は、信号の自己相関の指示、言い換えればデータがどれだけ反復的または自己相似であるかの指示をもたらすことができる。ユーザが運動している期間からの信号は、ユーザが運動していない期間からの信号より反復的となり得る。いくつかの例では、ユーザが速い動作に取り組んでいる期間からの信号は、非運動よりも運動に対応する可能性が高くなり得る。

[0075] 図７は、ＰＡＭＤを使用してゲーム体験を拡大する１つの例示の方法７００を示す。７０２で方法７００は、ＰＡＭＤにおいてゲームシステムから、行われるべき１つまたは複数の身体活動の指示を受け取るステップを含むことができる。身体活動は、ゲームシステム上でプレーされているゲームの拡張として行うことができる。例えばゲームは、ユーザに外で走るように告げることができ、ユーザは途中に、規則的な距離マーカまたはカロリー燃焼目標において宝石を解錠し、それにより家の中でのゲームプレー内のユーザのレベルを高めることができる。いくつかの例ではゲームは、ユーザに所定の数の腕立て伏せをするように告げることができ、腕立て伏せが行われるのに従ってゲームプレーにおけるユーザのゲームスコアをさらに高めることができる。

[0078] ７０８で方法７００は、１つまたは複数の身体活動の完了に向けてのユーザの進捗の指示を、ゲームデバイスに出力するステップを含むことができる。ＰＡＭＤは、ユーザが１つまたは複数の身体活動を行うのに従って、例えば通信サブシステム２５０によってゲームシステムと通信することができる。これは、ゲームデバイスからユーザに、ゲーム内フィードバックが届けられることを可能にし得る。ＰＡＭＤおよび／またはゲームシステムはさらに、パーソナルコンピュータ、携帯電話、または他のデバイスにデータを同期するように構成することができ、データ統合化および記録を可能にする。

Claims (14)

1. 身体活動監視デバイスにおいて、ゲームシステム上でプレーされているゲームの拡張として行われるべき１つまたは複数の身体活動の指示を前記ゲームシステムから受け取ること、
   前記身体活動監視デバイスにおいて、前記身体活動監視デバイス内に含まれた１つまたは複数のセンサを含むセンサアレイから受け取った信号情報に基づいて、前記身体活動監視デバイスを着用したユーザの身体活動属性を測定すること、
   前記身体活動監視デバイスにおいて、前記身体活動属性に基づいて、前記１つまたは複数の身体活動の完了に向けての前記ユーザの進捗を決定すること、
   前記身体活動監視デバイスにおいて、前記センサアレイから受け取られる前記信号情報の次元数を縮小する方法を用いて、前記ユーザによって行われた反復身体活動の反復数を決定すること、および、
   前記１つまたは複数の身体活動の完了に向けての前記ユーザの進捗の指示を、前記身体活動監視デバイスから前記ゲームシステムに出力すること
   を含む、方法。
2. 前記ゲームの情報を前記ユーザに知らせるステップをさらに含み、前記ゲームの情報は、前記１つまたは複数の身体活動の完了に向けての進捗によって影響されるのに従って更新される、請求項１に記載の方法。
3. 前記身体活動監視デバイスにおいて、前記１つまたは複数の身体活動を行っている前記ユーザに対する１つまたは複数の現在のバイオメトリックマーカを計算することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. １つまたは複数の現在のバイオメトリックマーカを前記ユーザに知らせることをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記１つまたは複数の現在のバイオメトリックマーカは、前記１つまたは複数の身体活動を実行する前記ユーザによって燃焼されたカロリーの量を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記１つまたは複数のセンサは、加速度計を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記身体活動監視デバイスにおいて、前記身体活動属性に基づいて、前記ユーザが前記身体活動に活発に取り組んでいる時間間隔を自動的に決定する、請求項１に記載の方法。
8. 前記ユーザが前記身体活動に活発に取り組んでいる時間間隔を決定することは、
   前記センサアレイで前記ユーザの前記身体活動属性を表す信号情報を取得すること、
   前記信号情報を重なり合う区分に分割すること、
   各重なり合う区分に対して、所定の信号特性を識別すること、および
   重なり合う区分の間でユーザが身体活動に活発に取り組んでいる場合、管理された分類器を用いて、各重なり合う区分に対して所定の信号特性を分析すること
   を含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記管理された分類器は、サポートベクターマシンを含み、前記所定の信号特性を分析することは、
   複数のユーザが複数のタイプの身体活動に取り組んでいた時間間隔の間に、前記複数のユーザから収集されたデータを用いて、サポートベクターマシンを訓練すること、
   あるタイプの身体活動に取り組んでいるユーザを表す、１組の変換ベクトルおよび重みベクトルを発生すること、
   前記所定の信号特性に前記１組の変換ベクトルおよび重みベクトルを乗算して、複数の乗算結果を取得すること、
   乗算結果を複数の所定の活動のそれぞれを表すデータセットと比較することであって、前記データセットは機械学習を通して予め決定されていること、および、
   あるタイプの身体活動を表すものとして、重なり合う区分を分類すること
   を含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記身体活動監視デバイスは、前記ユーザが身体活動に活発に取り組んでいる可能性が高い、複数の分類された重なり合う区分によって定義される時間間隔を決定するように構成された、アグリゲータをさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記反復数が、
    前記次元が縮小された信号のピーク数をカウントすること、および、
    前記ピーク数を出力すること
    を含むカウント方法によって決定される、請求項１に記載の方法。
12. 前記カウント方法が、
    １組の候補ピークを決定すること、
    局所的周期推定を用いて、前記候補ピークをフィルタリングすること、
    振幅統計を用いて、前記候補ピークをフィルタリングすること、および、
    前記ピーク数を出力すること
    をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記カウント方法が、
    １組の候補バレーを決定すること、
    局所的周期推定を用いて、前記候補バレーをフィルタリングすること、
    振幅統計を用いて、前記候補バレーをフィルタリングすること、
    前記次元が縮小された信号のバレー数をカウントすること、
    前記バレー数を前記ピーク数と比較すること、
    前記バレー数と前記ピーク数の大きい方を、反復数として指定すること、および、
    前記反復数を出力すること
    をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
14. 身体活動監視デバイスであって、
    ゲームシステム上でプレーされているゲームの拡張として行われるべき１つまたは複数の身体活動の指示を前記ゲームシステムから受け取るように構成された通信サブシステムと、
    前記身体活動監視デバイスを着用したユーザの身体活動属性を測定するように構成された１つまたは複数のセンサを含むセンサアレイと、
    前記センサアレイで前記ユーザの前記身体活動属性を表す信号情報を取得すること、
    前記信号情報を重なり合う区分に分割すること、
    各重なり合う区分に対して、所定の信号特性を識別すること、
    重なり合う区分の間でユーザが身体活動に活発に取り組んでいるかどうかを認識するように訓練された、管理された分類器を用いて、各重なり合う区分に対して所定の信号特性を分析すること、
    前記身体活動属性に基づいて、前記ユーザが前記身体活動に活発に取り組んでいる時間間隔を自動的に決定すること、および、
    前記ユーザが前記身体活動に活発に取り組んでいる時間間隔の間、前記身体活動属性に基づいて、前記１つまたは複数の身体活動の完了に向けての前記ユーザの進捗を決定すること
    を行うように、機械学習プロセスで訓練されたコントローラと、
    前記１つまたは複数の身体活動の完了に向けての前記ユーザの進捗の指示を、前記ゲームシステムに出力するように構成されたリポータと
    を備える、身体活動監視デバイス。