JP2016529980A - 手首に装備されるジェスチャ認識と電力管理を行なうアスレチック装置 - Google Patents

Abstract

手首に装備されるアスレチックパフォーマンスモニタリングシステムは、ジェスチャ認識処理を実行するように構成されたジェスチャ認識プロセッサを備えている。パフォーマンスモニタリングシステムとのやり取りは、少なくともユーザにより行なわれるジェスチャに基づき、アスレチック活動中のユーザにとって面倒や不便でありうる物理的ボタンを使って選択を行なうパフォーマンスモニタリングシステムに代わるものを提案しうる。また、認識されたジェスチャは、アスレチックパフォーマンスモニタリングシステムの少なくとも一つの動作モードを選択するために使用されうる。これにより、電力消費の抑制がなされうる。【選択図】図１

Description

本出願は、「Gesture Recognition」を発明の名称とし、２０１３年８月７日に提出された米国仮出願６１／８６３，２４９の優先権の利益を主張する。その内容の全ては、ここに参照として援用される。

近年の技術は、複数のユーザが相互に連絡を取り合い、楽しませ合い、情報を伝え合う非常に様々な電子装置や通信装置を登場させている。このような目的のために、非常に様々な携帯型電子装置が入手可能である。例えば、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタンス（ＰＤＡ）、ページャ、ビーパ、ＭＰ３などの音声再生装置、ラジオ、携帯型テレビ、ＤＶＤプレイヤなどの映像再生装置、時計、ＧＰＳシステムなどが挙げられる。多くの人々が、エクササイズをしたりアスレチックイベントに参加したりする際に、この種の装置の少なくとも一つを持ち運ぶことを好む。その目的の例としては、互いに連絡を取り合い（荒天、怪我、緊急事態などの場合）、互いに楽しませ合い、情報（時間、方角、場所など）を提供することが挙げられる。

アスレチックパフォーマンスモニタリングシステムもまた、近年の電子装置とデジタル技術の発展の恩恵を受けている。電子パフォーマンスモニタリング装置は、エクササイズなどのアスレチックパフォーマンスに関連付けられた多くの身体的あるいは生理学的特性のモニタリングを可能にする。当該特性の例としては、速度と距離データ、姿勢データ、ＧＰＳデータ、心拍数、脈拍、血圧データ、体温などが挙げられる。具体的には、これらのアスレチックパフォーマンスモニタリングシステムは、近年のマイクロプロセッサの性能向上の恩恵を受けており、複雑さを増す演算を可能にし、処理の実行に必要なマイクロプロセッサのサイズは徐々に小さくなっている。このような近年のマイクロプロセッサは、活動認識処理の実行に使用されうる。これにより、アスリートにより行なわれるスポーツなどの活動が認識されうる。そして、当該スポーツなどの活動に関連する情報の分析と保存の少なくとも一方が行なわれうる。しかしながら、これらのパフォーマンスモニタリングシステムとのやり取りは煩わしい場合がある。アスリートは、従来のコンピュータシステムや携帯型電子装置には一般的であるボタン列を用いて装置上での選択が求められる。アスレチック活動を行なうアスリートにとっては、注意を逸らされたり、不快であったり、パフォーマンスモニタリングシステムとのやり取りを行なってシステムの機能に係る選択を従来の手法で行なうことが不可能であったりする場合がある。加えて、上記のシステムは、限りのある電源（充電池など）により給電されていることが多い。これにより、活動のモニタリングと認識を可能にすべく装置がアスリートに装備されうる。アスレチックパフォーマンスモニタリングシステムにより遂行される演算が複雑さを増すにつれて、当該演算を遂行する集積マイクロプロセッサの消費電力は顕著に増大する。これに伴い、充電間の使用可能時間は短くなる。したがって、より効率的にアスレチックパフォーマンスモニタリングシステムとやり取りを行ない、アスレチックパフォーマンスモニタリングシステムの電池寿命を延ばすシステムと方法のニーズが存在する。

本開示における幾つかの態様は、上記の短所の少なくとも一つを解決する新規なシステムと方法に関連する。別の態様は、当該技術における他の欠点を最小化することに関連する。

以下の記載は、本発明の幾つかの態様についての基本的理解を提供するための簡潔なサマリである。当該サマリは、発明の範囲の全容を示すものではない。発明にとって肝要あるいは不可欠な要素を特定したり、発明の範囲を制限したりすることを意図してはいない。以降のサマリは、後に続く詳細な説明の前置きとして、発明の思想の幾つかを簡潔に示しているに過ぎない。

ここに記載されたシステムと方法の態様は、非一時的かつコンピュータが読取り可能な媒体に関連する。当該媒体は、コンピュータが実行可能な命令群を伴っている。当該命令群は、加速度データを装置内のジェスチャ認識プロセッサに受け付けるためのものである。当該装置は、ユーザの腕に配置され、第一動作モードに基づいて動作しうる。受け付けられた加速度データは、当該ユーザの腕の動きを表しうる。その動きは、ジェスチャとして分類されうる。分類に際し、当該装置は、第二動作モードに基づいて動作されうる。第二動作モードは、分類されたジェスチャに基づいて選択される。

別態様において、本開示は、ユーザの腕に装備されるように構成された装置に関連する。当該装置は、加速度データを取得するように構成されたセンサ、ジェスチャ認識プロセッサ、および活動プロセッサを備えている。当該装置は、非一時的かつコンピュータが読取り可能な媒体を備えている。当該媒体は、コンピュータが実行可能な命令群を含んでいる。当該命令群は、取得された加速度データをジェスチャとして分類し、分類されたジェスチャに基づいて活動プロセッサの動作モードを選択するためのものである。

さらに別態様において、本開示は、非一時的かつコンピュータが読取り可能な媒体に関連する。当該媒体は、コンピュータが実行可能な命令群を伴っている。当該命令群は、プロセッサにより実行されると、装置上のセンサから動作データを受け付け、当該データからジェスチャを特定または選択し、特定されたジェスチャに基づいて当該装置の動作モードを調節するように構成されている。

このサマリは、選ばれた幾つかの考え方を簡潔な形で導入するためのものであり、それらは以降の詳細な説明においてさらに説明される。このサマリは、特許請求の範囲に記載された事項において肝要あるいは不可欠な要素を特定したり、特許請求の範囲に記載された事項の範囲を制限したりすることを意図してはいない。

パーソナルトレーニングの提供とユーザの物理的動きからのデータ取得の少なくとも一方を行なうように構成されうる、実施形態例に係るシステムの一例を示す図である。 図１のシステムの一部でありうる、あるいは図１のシステムと通信しうるコンピュータ装置の一例を示す図である。 ユーザに装備されうる、実施形態例に係るセンサアセンブリの一例を示す図である。 ユーザに装備されうる、実施形態例に係るセンサアセンブリの別例を示す図である。 センサ入力の場所の例を示し、ユーザの衣服の上や中に配置された物理センサや、当該ユーザの二つの動く身体部分同士の関係を含みうる図である。 ジェスチャ認識に利用されうるセンサ装置の一例を模式的に示すブロック図である。 ジェスチャ認識トレーニングプロセスを模式的に示すブロック図である。 ジェスチャ認識プロセスを模式的に示すブロック図である。 動作モード選択プロセスを模式的に示すブロック図である。

本開示における幾つかの態様は、アスリートによりなされるジェスチャの認識を伴う。ジェスチャ認識は、アスレチックパフォーマンスモニタリング装置に関する特定の機能を起動するために行なわれる。ジェスチャは、アスレチックデータから認識されうる。アスレチックデータは、ジェスチャ情報に加え、アスリートやユーザによって行なわれている少なくとも一つのアスレチック活動を表すデータを含む。アスレチックデータは、能動的あるいは受動的に検知されうる。これに加えてあるいは代えて、アスレチックデータは、少なくとも一つの非一時的な記憶媒体に保存されうる。アスレチックデータは、出力を生成するために使用されうる。出力の例としては、計算されたアスレチック属性、ガイダンスなどの情報を提供するためのフィードバック信号が挙げられる。これらを含む態様が、以降に示されるパーソナルトレーニングの例に関連して説明される。

以降の様々な実施形態の説明において、開示の一部をなす添付の図面が参照される。当該図面においては、開示の態様が実施されうる様々な実施形態が例示される。本開示の趣旨から逸脱しない限りにおいて、他の実施形態が利用されうること、構造的および機能的な変更がなされうることは勿論である。また、本開示中に用いられている見出しが開示の態様を制限するものとみなされたり、実施形態例が見出しの例に制限されたりするべきではない。

Ｉ．パーソナルトレーニングシステムの例
Ａ．ネットワークの例
本開示における幾つかの態様は、複数のネットワークにわたって利用されうるシステムおよび方法に関連する。そのため、特定の実施形態は、動的ネットワーク環境に適合するように構成されうる。別の実施形態は、複数の異なる離散ネットワーク環境において動作しうる。図１は、実施形態例に係るパーソナルトレーニングシステム１００の一例を示している。例示のシステム１００は、相互接続されたネットワークを含みうる。ネットワークの例としては、ボディエリアネットワーク（ＢＡＮ）１０２、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１０４、およびワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）１０６が挙げられる。図１に示されるように、ネットワーク同士（例えばＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、ＷＡＮ１０６の少なくとも一つ）は重複関係あるいは包含関係にありうる。開示全体を通じて当該事実を前提に記載する。例示のネットワーク１０２〜１０６は、各々が少なくとも一つの異なる通信プロトコルとネットワークアーキテクチャを備える論理ネットワークであり、相互あるいは他のネットワークへのゲートウェイを有するように構成されうることは、当業者であれば理解できるであろう。例えば、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、ＷＡＮ１０６の少なくとも一つは、同じ物理ネットワークアーキテクチャと動作可能に接続されうる。物理ネットワークアーキテクチャの例としては、セルラネットワークアーキテクチャ１０８やＷＡＮアーキテクチャ１１０が挙げられる。例えば、ＢＡＮ１０２とＬＡＮ１０４双方のコンポーネントと見なされうるポータブル電子装置１１２は、ネットワークアダプタまたはネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を備えうる。これらは、少なくとも一つのアーキテクチャ１０８と少なくとも一つのアーキテクチャ１１０の少なくとも一方を通じて、データと制御信号からネットワークメッセージへ、あるいはその逆へ、少なくとも一つの通信プロトコルに基づいて変換しうる。通信プロトコルの例としては、通信制御プロトコル（ＴＣＰ）、インターネットプロトコル（ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）が挙げられる。これらのプロトコルは周知であるため、ここでは詳細に説明しない。

ネットワークアーキテクチャ１０８、１１０は、単体と組合せを問わず、任意の種別あるいは接続形態の情報分配ネットワークを少なくとも一つ含みうる。情報分配ネットワークの例としては、ケーブル、ファイバ、衛星、電話、携帯電話、無線などが挙げられる。情報分配ネットワークは、少なくとも一つの有線あるいは無線通信チャネルを有するように、様々に構成されうる。有線あるいは無線通信チャネルは、ＷｉＦｉ（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、ＡＮＴ技術の少なくとも一つを含むが、これに限られるものではない。よって、図１のネットワークにおけるあらゆる装置（ポータブル電子装置１１２など本開示に記載の装置）は、少なくとも一つの異なる論理ネットワーク１０２〜１０６に包含されるとみなされうる。上記を踏まえ、ＢＡＮおよびＬＡＮ（ＷＡＮ１０６と結合されうるもの）の例におけるコンポーネントの例について説明する。

１．ローカルエリアネットワークの例
ＬＡＮ１０４は、少なくとも一つの電子装置（例えば演算装置１１４）を含みうる。演算装置１１４などのシステム１００のコンポーネントは、モバイル端末を含みうる。モバイル端末の例としては、電話、音楽プレイヤ、タブレット、ネットブックなどのポータブル装置が挙げられる。別実施形態においては、演算装置１１４は、メディアプレイヤ／レコーダ、デスクトップコンピュータ、サーバ、ゲームコンソールが挙げられる。ゲームコンソールの例としては、マイクロソフトのＸＢＯＸ（登録商標）、ソニーのプレイステーション（登録商標）、任天堂のＷｉｉ（登録商標）が挙げられる。これらは説明を目的とした装置の例に過ぎず、本開示が特定のコンソールや演算装置に限定されないことは、当業者であれば理解できるであろう。

用途などの要因に応じて演算装置１１４の設計および構造が変化しうることは、当業者であれば理解できるであろう。演算装置１１４の一実施例を図２に示す。同図は、演算装置２００のブロック図を示している。同図の記載が本開示に記載されたあらゆる装置に適用可能であることは、当業者であれば理解できるであろう。装置２００は、少なくとも一つのプロセッサを含みうる。プロセッサの例としては、プロセッサ２０２−１とプロセッサ２０２−２が挙げられる。これらは、プロセッサ２０２あるいは複数のプロセッサ２０２として包括的に記載されうる。複数のプロセッサ２０２は、相互に、あるいは他のコンポーネントと、接続ネットワークやバス２０４を介して通信できる。プロセッサ２０２は、少なくとも一つの処理コアを備えている。処理コアの例としては、コア２０６−１とコア２０６−２が挙げられる。これらは、コア２０６あるいは複数のコア２０６として包括的に記載されうる。処理コアは、単一の集積回路（ＩＣ）チップ上に実現されうる。

コア２０６は、共有キャッシュ２０８とプライベートキャッシュ（キャッシュ２１０−１、２１０−２など）の少なくとも一方を備えうる。少なくとも一つのキャッシュ２０８、２１０は、システムメモリ（メモリ２１２など）に保存されたデータを、プロセッサ２０２のコンポーネントによるより高速なアクセスのためにローカルにキャッシュできる。メモリ２１２は、チップセット２１６を介してプロセッサ２０２と通信できる。特定の実施形態において、キャッシュ２０８は、システムメモリ２１２の一部でありうる。メモリ２１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、少なくとも一つの半導体メモリ、光学的ストレージ、磁気的ストレージなどの電子情報を保存するために使用されうる媒体の少なくとも一つを含みうるが、これらに限られるものではない。さらに別の実施形態においては、システムメモリ２１２が省略されうる。

システム２００は、少なくとも一つのＩ／Ｏ装置（例えばＩ／Ｏ装置２１４−１〜２１４−３、これらは包括的にＩ／Ｏ装置２１４と表記されうる）を備えうる。少なくとも一つのＩ／Ｏ装置２１４からのＩ／Ｏデータは、少なくとも一つのキャッシュ２０８、２１０とシステムメモリ２１２の少なくとも一方に保存されうる。各Ｉ／Ｏ装置２１４は、システム１００のコンポーネントと、物理的あるいは無線通信プロトコルを用いて永続的あるいは一時的に連絡するように構成されうる。

図１には、演算装置１１４と通信している四つのＩ／Ｏ装置の例（要素１１６〜１２２）が示されている。装置１１６〜１２２の少なくとも一つは、スタンドアロンの装置であってもよいし、演算装置１１４とは別の装置と関連付けられていてもよいことは、当業者であれば理解できるであろう。例えば、少なくとも一つのＩ／Ｏ装置は、ＢＡＮ１０２とＷＡＮ１０６の少なくとも一方に関連付けられているか、やり取りを行ないうる。Ｉ／Ｏ装置１１６〜１２２は、アスレチックデータ取得ユニット（例えばセンサなど）を含みうるが、これに限られるものではない。少なくとも一つのＩ／Ｏ装置は、ユーザ（例えばユーザ１２４）よりアスレチックパラメータの検知、検出、および測定の少なくとも一つを行なうように構成されうる。センサの例としては、加速度計、ジャイロスコープ、位置特定装置（ＧＰＳなど）、光センサ（不可視光を含む）、温度センサ（気温と体温の少なくとも一方）、睡眠パターンセンサ、心拍数センサ、撮像センサ、湿度センサ、力センサ、コンパス、角速度センサ、これら少なくとも二つの組合せが挙げられるが、これらに限られるものではない。

別実施形態においては、Ｉ／Ｏ装置１１６〜１２２は、出力（音声、映像、触感など）の提供と入力（アスリート１２４からのユーザ入力など）の受付けの少なくとも一方を行なうように構成されうる。これら例示のＩ／Ｏ装置の使用例について以下説明するが、本開示の範囲内における多くの選択肢の幾つかを説明しているに過ぎないことは、当業者であれば理解できるであろう。また、データ取得ユニット、Ｉ／Ｏ装置、あるいはセンサを参照する場合、本開示に記載された、あるいは周知（単体と組合せを問わず）である少なくとも一つのＩ／Ｏ装置、データ取得ユニット、センサの少なくとも一つを備えうる実施形態を示していると解釈される。

少なくとも一つのネットワークにおける少なくとも一つの装置は、様々なパラメータ、メトリクス、生理学的特性を用いうる（あるいは、これらを形成するために利用されうる）。これらの例としては、動作パラメータや動作データ（速度、加速度、距離、歩数、方向、特定の身体部分などの対象物同士の相対変位など）や、角速度や直線移動度の少なくとも一方により表される動作パラメータ、生理学的パラメータ（カロリー、心拍数、発汗検出、エフォート、酸素消費量、酸素反応速度など）、圧力や慣性力などの少なくとも一つのカテゴリに属しうるメトリクス、アスリートに関する情報（身長、体重、年齢、人口統計学的情報、これら少なくとも二つの組合せなど）が挙げられるが、これらに限られるものではない。

システム１００は、アスレチックデータの送信と受信の少なくとも一方を行なうように構成されうる。アスレチックデータは、パラメータ、メトリクス、あるいは生理学的特性を含んでいる。それらは、システム１００内で収集された、あるいはシステム１００に提供されたものである。一例として、ＷＡＮ１０６は、サーバ１１１を備えている。サーバ１１１は、図２のシステム２００におけるコンポーネントの少なくとも一つを有している。一実施形態において、サーバ１１１は、少なくともプロセッサとメモリ（例えばプロセッサ２０６とメモリ２１２）を備えている。サーバ１１１は、コンピュータが実行可能な命令群を非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体に保存するように構成されうる。当該命令群は、アスレチックデータ（生データ、あるいはシステム１００内で収集された処理済データ）を含んでいる。システム１００は、データ（エネルギー消費ポイントなど）をソーシャルネットワーキングウェブサイトや当該サイトのホストへ送信するように構成されうる。サーバ１１１は、少なくとも一人のユーザにアスレチックデータのアクセスと比較の少なくとも一方を許容するために利用されうる。この場合、サーバ１１１は、アスレチックデータなどの情報に基づいて通知の送信と受信の少なくとも一方を行なうように構成されうる。

ＬＡＮ１０４において、演算装置１１４が表示装置１１６、撮像装置１１８、センサ１２０、およびエクササイズ装置１２２と連絡している様子が示されている。これらについては、実施形態例を参照しつつ後述する。一実施形態において、表示装置１１６は、特定のアスレチック動作を行なうために視聴覚的キューをアスリート１２４に提供しうる。視聴覚的キューは、コンピュータが実行可能な命令群が演算装置１１４などの装置（ＢＡＮ１０２とＷＡＮの少なくとも一方における装置を含む）上で実行されることに応答して提供されうる。表示装置１１６は、タッチスクリーン装置でありうる。あるいは、表示装置１１６は、ユーザ入力を受け付けるように構成されうる。

一実施形態において、データは、撮像装置１１８とセンサ（センサ１２０など）の少なくとも一方から取得されうる。当該データは、単体で、あるいは他の装置や保存された情報との組合せにより、アスレチックパラメータの検出（と測定の少なくとも一方を）行なうために使用されうる。撮像装置１１８とセンサ１２０の少なくとも一方は、送信装置を備えうる。一実施形態において、センサ１２８は、赤外線（ＩＲ）送受信装置、電磁的（ＥＭ）送受信装置、音響的送受信装置を備えうる。例えば、撮像装置１１８とセンサ１２０の少なくとも一方は、波形を外部（アスリート１２４の方向を含む）に送信し、「反射」の受信や送信された波形の変化の検出を行ないうる。多数のデータスペクトルに対応する信号が様々な実施形態に応じて利用されうることは、当業者であれば理解できるあろう。この場合、装置１１８と１２０の少なくとも一方は、外部ソース（例えばシステム１００以外）から出射された波形を検出しうる。例えば、装置１１８と１２０の少なくとも一方は、ユーザ１２４と周辺環境の少なくとも一方から発せられた熱を検出しうる。よって、撮像装置１２６とセンサ１２８の少なくとも一方は、少なくとも一つの熱撮像装置を含みうる。一実施形態において、撮像装置１２６とセンサ１２８の少なくとも一方は、レンジフェノメノロジーを実行するように構成されたＩＲ装置を含みうる。

一実施形態において、エクササイズ装置１２２は、アスリート１２４が身体動作を行なうことを許容あるいは促進するように構成されうる装置（トレッドミルやステップマシンなど）でありうる。当該装置が固定的である必要性はない。この場合、ポータブル装置の利用を無線技術が可能にする。よって、自転車などの移動エクササイズ装置が、幾つかの実施形態において利用されうる。設備１２２がインターフェースでありうること、あるいは設備１２２がインターフェースを備えうることは、当業者であれば理解できるであろう。当該インターフェースは、演算装置１１４から離れて動作する電子装置からアスレチックデータを受信する。例えば、ユーザは、スポーツ装置（ＢＡＮ１０２との関係で後述する）を使用し、家や設備１２２の場所に戻ると、設備１２２やシステム１００における他の装置にアスレチックデータをダウンロードしうる。本開示に記載のＩ／Ｏ装置は、活動データを受信するように構成されうる。

２．ボディエリアネットワーク
ＢＡＮ１０２は、アスレチックデータの受信、送信、あるいは収集の促進を行なうように構成された複数の装置を含みうる（パッシブ装置を含む）。例示の装置は、少なくとも一つのデータ収集ユニット、センサ、あるいは装置を含みうる。例示の装置は、Ｉ／Ｏ装置１１６〜１１２を含むが、これらに限られない。ＢＡＮ１０２における複数のコンポーネントは、相互に通信しうる。別の実施形態において、当該通信は、第三の装置を介して行なわれうる。当該第三の装置は、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、およびＷＡＮ１０６の一部でありうる。ＬＡＮ１０４とＷＡＮ１０６における少なくとも一つのコンポーネントは、ＢＡＮ１０２の一部を形成しうる。特定の実施例において、ポータブル装置１１２のような装置がＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、およびＷＡＮ１０６の少なくとも一つの一部であるかは、携帯電話ネットワークアーキテクチャ１０８およびＷＡＮアーキテクチャ１１０の少なくとも一つとの通信を許容するアクセスポイントに対するアスリートの近さに依存しうる。ユーザの活動と好みの少なくとも一方は、少なくとも一つのコンポーネントがＢＡＮ１０２の一部として利用されるかに影響を与えうる。実施形態例は以下の通りである。

ユーザ１２４は、任意の数の装置と関連付けられうる（所有、運搬、装備、やり取りの少なくとも一つ）。当該装置の例としては、ポータブル装置１１２、靴搭載型装置１２６、手首装着型装置１２８、および検知ロケーション（検知ロケーション１３０など）の少なくとも一つが挙げられ、情報を収集するために使用される物理的デバイスまたはロケーションを含みうる。少なくとも一つの装置（１１２、１２６、１２８、および１３０）は、フィットネスあるいはアスレチック目的に特化した仕様である必要はない。実際、本開示における幾つかの態様は、アスレチックデータの収集、検出、および測定の少なくとも一つを行なうために複数の装置からのデータを利用することに関連する。当該複数の装置の幾つかは、フィットネス装置ではない。特定の実施形態において、ＢＡＮ１０２（あるいは他のネットワーク）における少なくとも一つの装置は、フィットネス装置やスポーツ装置でありうる。ここで用いられている「スポーツ装置」という語は、特定のスポーツやフィットネス活動中に使用または関与されうる物体を含みうる。スポーツ装置の例は、ゴルフボール、バスケットボール、サッカーボール、フットボール、パワーボール、ホッケーパック、ウェイト、バット、クラブ、スティック、パドル、およびマットの少なくとも一つを含みうるが、これらに限られない。別実施形態において、フィットネス装置の例は、特定のスポーツが行なわれるスポーツ環境における物体を含みうる（環境それ自体を含む）。フィットネス装置の例としては、ゴールネット、フープ、バックボード、フィールドの一部（ミドルラインなど）、外側境界マーカ、およびベースの少なくとも一つが挙げられる。

この場合、少なくとも一つのスポーツ装置も構造の一部であり（あるいは一部を形成し）、逆にある構造は少なくとも一つのスポーツ装置を備えるかスポーツ装置とやり取りするように構成されうることは、当業者であれば理解できるであろう。例えば、第一構造は、バスケットボールフープとバックボードを備えうる。これらは、ゴールポストから取り外しおよび交換可能でありうる。この場合、少なくとも一つのスポーツ装置は、少なくとも一つのセンサ（例えば図１〜３に関連して上述した複数のセンサの少なくとも一つ）を備えうる。これらは、独立して、あるいは他のセンサと協働して、利用される情報を提供しうる。他のセンサの例としては、少なくとも一つの構造と関連付けられた少なくとも一つのセンサが挙げられる。例えば、バックボードは、第一センサを備えうる。第一センサは、バスケットボールがバックボードに当たった際の力とその向きを測定するように構成されている。フープは、力を検出するための第二センサを備えうる。同様に、ゴルフクラブは第一センサと第二センサを備えうる。第一センサは、シャフトのグリップ属性を検出するように構成されている。第二センサは、ゴルフボールとの衝突を測定するように構成されている。

例示のポータブル装置１１２は、電話やデジタル音楽プレイヤを含む多目的電子装置でありうる。それらの例としては、カリフォルニア州クパティーノのアップル社より入手可能なＩＰＯＤ（登録商標）、ＩＰＡＤ（登録商標）、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）ブランドの装置、ワシントン州レドモンドのマイクロソフト社より入手可能なＺｕｎｅ（登録商標）やマイクロソフトウインドウズ（登録商標）の装置が挙げられる。周知のように、デジタルメディアプレイヤは、コンピュータの出力装置、入力装置、および記憶装置の少なくとも一つとして振る舞いうる。装置１１２は、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、あるいはＷＡＮ１０６における少なくとも一つの装置から収集された生データあるいは処理済みデータを受け付ける入力装置として構成されうる。例えば、ポータブル装置１１２は、モバイル端末を備えるように、ディスプレイ１１６、撮像装置１１８、およびデータ取得装置（例えば、上述のＩ／Ｏ装置１１６〜１２２のいずれか）の少なくとも一つを含みうる（別コンポーネントの有無は問わない）。

２−ａ．衣料・アクセサリセンサの例
特定の実施形態において、Ｉ／Ｏ装置は、ユーザ１２４の衣料やアクセサリの内部に形成されうる。あるいは、Ｉ／Ｏ装置は、ユーザ１２４の衣料やアクセサリと関連付けられうる。衣料やアクセサリの例としては、時計、腕バンド、手首バンド、ネックレス、シャツ、靴などが挙げられる。これらの装置は、ユーザのアスレチック動作をモニタするように構成されうる。なお、これらの装置は、ユーザ１２４が演算装置１４とやり取りをしている間のアスレチック動作を検出できてもよいし、演算装置１１４（あるいは本開示に記載された他の装置）とは独立して動作してもよい。例えば、ＢＡＮ１０２における少なくとも一つの装置は、ユーザが演算装置１１４の付近にいることや、演算装置１１４とやり取りをしていることとは無関係に活動を測定する終日活動モニタとして機能するように構成されうる。また、図３に示されるセンサシステム３０２と図４に示される装置アセンブリ４００（いずれも後述）は、例示に過ぎない。

２−ａ−ｉ．靴搭載型装置
特定の実施形態において、図１に示される装置１２６は、少なくとも一つのセンサを備えた履物を含みうる。履物は、本開示に記載のものや周知のものが挙げられるが、これらに限られない。図３は、少なくとも一つのセンサアセンブリ３０４を提供するセンサシステム３０２の一実施形態例を示している。アセンブリ３０４は、少なくとも一つのセンサを備えうる。センサの例としては、加速度計、ジャイロスコープ、位置特定コンポーネント、力センサ、本開示に記載された他のセンサ、周知のセンサが挙げられる。例示の実施形態において、アセンブリ３０４は、力感知センサ（ＦＳＲ）センサ３０６を含む複数のセンサを内蔵している。しかしながら、他のセンサも利用されうる。ポート３０８は、靴のソール構造３０９の内部に配置されうる。ポート３０８は、少なくとも一つの電子装置と通信可能に構成されることが一般的である。ポート３０８は、電子モジュール３１０と通信可能とされてもよい。ソール構造３０９は、モジュール３１０を受容するハウジング３１１などの構造を含んでもよい。モジュール３１０は、靴のソール構造内における凹部や空洞内に収容されうる。ハウジング３１１は、当該凹部や空洞内に配置されうる。一実施形態において、少なくとも一つのジャイロスコープと少なくとも一つの加速度計が、単一のハウジング（モジュール３１０やハウジング３１１）内に設けられうる。少なくとも別実施形態においては、動作時において方向情報角速度データを提供するように構成された少なくとも一つのセンサが提供される。ポート３０８とモジュール３１０は、接続と通信のための補助インターフェース３１４、３１６を備えている。

特定の実施形態において、図３に示される少なくとも一つの力感知レジスタ３０６は、第一電極あるいは電気接点３１８、第二電極あるいは電気接点３２０、および力感知抵抗材料３２２を備えている。力感知抵抗材料３２２は、電極３１８、３２０の間に配置されて両者を電気的に接続している。圧力が力感知材料３２２に加えられると、力感知材料３２２の抵抗と導電率の少なくとも一方が変化する。これにより、電極３１８、３２０間の電位が変化する。抵抗変化は、センサシステム３０２により検出されうる。これにより、センサ３１６に加えられた力が検出される。力感知抵抗材料３２２は、圧力下でその抵抗を様々な手法で変化させうる。例えば、力感知材料３２２は、圧縮されると減少する内部抵抗を有しうる。別実施形態は、「スマート材料」を通じて測定されうる「体積依存抵抗」を利用しうる。別例として、材料３２２は、二つの力感知材料３２２間、あるいは力感知材料３２２と両電極３１８、３２０間の面接触の程度を変化させることにより抵抗を変化させうる。場合によっては、この種の力感知抵抗の挙動は、「接触依存抵抗」と称されうる。

２−ａ−ｉｉ．手首装着型装置
図４に示されるように、装置４００は、ユーザ１２４によって手首、腕、足首、首などの周囲に装備されるように構成されうる（図１に示されたセンサ装置１２８と類似しうる、あるいはセンサ装置１２８を備えうる）。装置４００は、入力機構を備えうる。入力機構の例としては、装置４００の動作中に使用されるように構成された押下可能な入力ボタン４０２が挙げられる。入力ボタン４０２は、コントローラ４０４と他の電子コンポーネント（図１に示された演算装置１１４との関連で説明した要素の少なくとも一つ）の少なくとも一方と動作可能に接続されている。コントローラ４０４は、ハウジング４０６に埋設されてもよいし、ハウジング４０６の一部でもよい。ハウジング４０６は、エラストマ要素を含む少なくとも一つの材料から形成されうる。ハウジング４０６は、少なくとも一つのディスプレイ（例えばディスプレイ４０８）を備えうる。当該ディスプレイは、装置４００における発光可能な部分とみなされうる。ディスプレイ４０８は、一連の発光素子または光源部材（ＬＥＤ光源４１０など）。光源は、アレイ状に形成されうる。光源は、コントローラ４０４と動作可能に接続されうる。装置４００は、標識システム４１２を備えうる。標識システム４１２もまた、ディスプレイ４０８全体の一部または要素とみなされうる。標識システム４１２は、ディスプレイ４０８と協働して発光動作可能である（画素部材４１４を有しうる）。標識システム４１２は、ディスプレイ４０８と完全に分離されていてもよい。実施形態例においては、標識システム４１２もまた、ＬＥＤ光源の形態をとりうる。特定の実施形態において、標識システムは、例えば標識システム４１２の発光部材の一部を発光させることにより、目標の視覚的標識を提供しうる。目標の視覚的標識は、少なくとも一つの目標の達成状況を表すためのものである。装置４００は、ユーザにより行なわれた活動に基づいて獲得される活動ポイントや通貨の形で表されるデータを、ディスプレイ４０８と標識システム４１２の少なくとも一方を通じて表示するように構成されうる。

締結機構４１６は、係合解除可能である。これにより、装置４００は、ユーザ１２４の手首や身体の一部の周囲に配置されうる。その後、締結機構４１６が係合状態とされうる。一実施形態において、締結機構４１６は、演算装置１１４と他の装置（装置１１２と１２０の少なくとも一方）の少なくとも一方とやり取りをするためのインターフェースを備えうる。当該インターフェースの例としては、ＵＳＢポートが挙げられるが、これに限られない。特定の実施形態において、締結部材は、少なくとも一つの磁石を備えうる。一実施形態において、締結部材は、可動部材を備えず、磁力のみに依存しうる。

特定の実施形態において、装置４００は、センサアセンブリ（図４においては不図示）を備えうる。当該センサアセンブリは、複数の異なるセンサ（本開示に記載されたものと周知のものの少なくとも一方）を備えうる。一実施形態例において、当該センサアセンブリは、本開示に記載されたセンサまたは周知のセンサとの動作可能な接続を許容あるいは装備しうる。装置４００と上記センサアセンブリの少なくとも一方は、少なくとも一つの外部センサから取得されたデータを受け付けるように構成されうる。

２−ａ−ｉｉｉ．衣服と身体の少なくとも一方の位置検知
図１の要素１３０は、物理的装置（センサ、データ取得ユニットなどの装置）と対応付けられうる検知位置の例を示している。さらに別の実施形態において、当該位置は、撮像装置（撮像装置１１８など）を通じてモニタされる特定の身体部分あるいは領域でありうる。特定の実施形態において、要素１３０は、センサを備えうる。すなわち、要素１３０ａと１３０ｂは、アスレチックウェアなどの衣服と一体化されたセンサでありうる。当該センサは、ユーザ１２４の身体における所望の箇所に配置されうる。センサ１３０ａ、１３０ｂは、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、およびＷＡＮ１０６の少なくとも一つにおける少なくとも一つの装置（他のセンサを含む）と通信しうる（例えば無線で）。特定の実施形態において、受動検知面は、撮像装置１１８とセンサ１２０の少なくとも一方から出射された波形（赤外光など）を反射しうる。一実施形態において、ユーザ１２４の衣服に設置された受動センサは、一般にガラスなどの透明あるいは半透明な表面からなり、当該波形を反射しうる球形構造を有しうる。様々な種類の衣服が利用されうる。ある種の衣服は、適切に装備されることによりユーザ１２４の身体の特定部位の近傍に配置されるように構成された特定のセンサを有する。例えば、ゴルフウェアは、第一の構成で配置された少なくとも一つのセンサを備えうる。他方、サッカーウェアは、第二の構成で配置された少なくとも一つのセンサを備えうる。

図５は、検知入力の位置を例示している（センサの位置１３０ａ〜１３０ｏ）。この場合、センサは、ユーザの衣服の上や中に配置された身体センサでありうる。別の実施形態において、検知位置１３０ａ〜１３０ｏは、二つの身体部位同士の関係の特定に基づきうる。例えば、検知位置１３０ａは、ユーザ１２４の動作を撮像装置（撮像装置１１８など）で特定することにより決定されうる。よって、特定の実施形態において、センサは、特定の位置（センサの位置１３０ａ〜１３０ｏの少なくとも一つなど）へ物理的に配置されなくともよく、例えば撮像装置１１８や他の位置から収集した他のセンサデータにより当該位置の特性を検知するように構成される。この場合、ユーザの身体全体あるいは一部の形状は、特定の身体部位の特定を許容しうる。撮像装置が利用されているか、身体センサがユーザ１２４に配置されているか、および他の装置（センサシステム３０２など）からのデータを使用するか、の少なくとも一つに依らず、装置アセンブリ４００と他の装置またはセンサ（本開示に記載のものや周知のもの）の少なくとも一方が利用される。センサは、身体部位の現在位置の検知と、当該身体部位の動きの追跡の少なくとも一方を行ないうる。一実施形態において、位置１３０ｍに係る検知データは、ユーザの重心（あるいは質量中心）を判断するために利用されうる。例えば、位置１３０ａと位置１３０ｆまたは１３０ｌの位置１３０ｍ〜１３０ｏの少なくとも一つに対する関係は、ユーザの重心が鉛直軸に沿って上昇したか（例えばジャンプ動作中であるか）を判断するために、あるいはユーザが膝を曲げることによってジャンプの「ふり」をしようとしているかを判断するために利用されうる。一実施形態において、センサの位置１３０ｎは、ユーザ１２４の胸骨の辺りとされうる。同様に、センサの位置１３０ｏは、ユーザ１２４のへその辺りとされうる。特定の実施形態において、センサ位置１３０ｍ〜１３０ｏからのデータは、ユーザ１２４の重心を判断するために（単体あるいは他のデータとの組合せで）利用されうる。別実施形態において、複数のセンサ位置（例えば１３０ｍ〜１３０ｏ）は、ユーザ１２４の姿勢と回転力（ユーザ１２４の胴のひねりなど）の少なくとも一方を判断するために利用されうる。さらに、少なくとも一つのセンサ位置がモーメント中心位置として利用されうる。例えば、一実施形態において、少なくとも一つのセンサ位置１３０ｍ〜１３０ｏは、ユーザ１２４のモーメント中心位置として機能しうる。別実施形態においては、少なくとも一つのセンサ位置は、特定の身体部位や領域のモーメント中心として機能しうる。

図６は、センサ装置６００を模式的に示すブロック図である。センサ装置６００は、特定の実施形態に係る少なくとも一つのジェスチャを認識するように構成されている。図示のように、センサ装置６００は、複数の要素を備えて（これに加えてあるいは代えて複数の要素と通信動作可能に）実現されうる。当該要素は、センサ装置６００により受け付けあるいは出力されたセンサデータから少なくとも一つのジェスチャを認識するように構成可能である。一実施形態によれば、認識されたジェスチャは、少なくとも一つの集積コンポーネントによる電力消費の抑制を可能にすることに加え、センサ装置６００の少なくとも一つの動作モードに基づいて少なくとも一つの処理を実行しうる。例示のセンサ装置６００は、センサ６０２、フィルタ６０４、活動プロセッサ６０６、ジェスチャ認識６０８、メモリ６１０、電源６１２、送受信器６１４、およびインターフェース６１６を備えるものとして示されている。しかしながら、図６がセンサ装置６００の一例示に過ぎず、本開示に記載された処理やシステムの範疇における複数の代替構成を用いてセンサ装置６００が実現されうることは、当業者であれば容易に理解できるであろう。例えば、活動プロセッサ６０６とジェスチャ認識プロセッサ６０８は、特に単一のプロセッサとして、あるいは単一のマルチコアプロセッサにおける少なくとも一つの処理コアとして実現されうる。他の実施形態において、プロセッサ６０６とプロセッサ６０８は、専用のハードウェアや共有のハードウェア（共通のマザーボードやサーバ上にローカライズされたもの）を用いて実現されうる。あるいは、プロセッサ６０６とプロセッサ６０８は、複数のネットワーク接続されたサーバに跨るように分散配置されうる。

また、センサ装置６００は、図２の演算システム２００における少なくとも一つのコンポーネントを備えうる。すなわち、センサ装置６００は、より大きな演算装置の一部とみなされうるし、自身がスタンドアロンの演算装置であってもよい。したがって、一実施例において、センサ装置６００は、図４のコントローラ４０４による処理の少なくとも一部を行なうように構成されうる。当該実施例において、センサ装置６００は、特に手首装着型装置４００のユーザによりなされる少なくとも一つのジェスチャを認識するように構成されうる。これに応答して、手首装着型装置４００は、少なくとも一つの処理、特に少なくとも一つのデータ分析条件や少なくとも一つの動作モードに対応付けられた設定の調整、当該ユーザにより行なわれている少なくとも一つの活動の認識、および手首装着型装置４００による電力消費の抑制の少なくとも一つを実行しうる。

一実施例において、電源６１２は、電池を備えうる。あるいは、電源６１２は、蓄積された化学エネルギーから電力を取得する単一のセルであってもよいし（そのようなセルの集合体が一般に電池と称される）、太陽電池や蓄電池のような他の技術の組合せの少なくとも一つを用いて実現されてもよい。蓄電池は、センサ装置６００が設けられうる装置４００の動きから得た電気エネルギーを蓄積するように構成されうる。電気エネルギーは、「無線」誘導により供給されうる。あるいは、電気エネルギーは、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ１．０／１．１／２．０／３．０など）のポートなどの電力出力ポートから有線により供給されうる。本開示に記載されたシステムと方法が、本開示の範疇において電源６１２などの実施形態における電力消費の抑制に適したものであることは、当業者であれば容易に理解できるであろう。

一実施例において、センサ装置６００のセンサ６０２は、特に少なくとも一つの加速度計、ジャイロスコープ、位置特定装置（ＧＰＳ）、光センサ、温度センサ、心拍数モニタ、撮像センサ、マイク、湿気センサ、力センサ、コンパス、角速度センサの少なくとも一つを含みうる。加速度計を備える一実施形態例として、センサ６０２は、単一の集積回路あるいは「チップ」として実現された三軸（ｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸）加速度計でありうる。この場合、三軸の少なくとも一つにおける加速度が、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）装置におけるシリコン構造の容量変化として検出される。したがって、三軸加速度計は、三次元空間における任意の方向の加速度を求めるために使用されうる。特定の実施形態において、センサ６０２は、ＳＴマイクロエレクトロニクス社のＬＩＳ３ＤＨ三軸加速度計パッケージを備え、加速度計が設定された三軸の少なくとも一つにおける加速度の大きさに対応するデジタル信号を出力しうる。加速度の大きさに対応するデジタル信号あるいはパルス幅変調信号をセンサ６０２が出力しうることは、当業者であれば理解できるであろう。例えば加速度計を内蔵するセンサ６０２のデジタル出力は、周波数が経時変化する信号として受け付けられうる。この場合、出力信号の周波数が、センサ６０２が感応する三軸の少なくとも一つにおける加速度の大きさに対応する。別実施例においては、センサ６０２は、当該センサ６０２が感応する三軸の少なくとも一つにおける加速度の大きさに対応して電圧が経時変化するアナログ信号を出力しうる。なお、センサ６０２は、本開示に記載された実施形態の範疇において、一軸あるいは二軸の加速度計でありうる。さらに別の実施例においては、センサ６０２は、当該センサ６０２が応答可能な物理現象や入力に対応するアナログ信号またはデジタル信号を出力する少なくとも一つのセンサでありうる。

センサ装置６００は、フィルタ６０４を備えうる。フィルタ６０４は、センサ６０２の出力信号から特定の周波数を選択的に除去するように構成されうる。一実施例において、フィルタ６０４は、ローパス、ハイパス、あるいはバンドパスフィルタリング特性を有するアナログフィルタである。フィルタ６０４はデジタルフィルタでもよいし、アナログフィルタとデジタルフィルタの組合せでもよい。センサ６０２の出力は、フィルタ６０４に送信されうる。この場合、一実施例において、アナログセンサ６０２の出力は、電圧の振幅と周波数が連続的に経時変化する信号の形態をとる。一実施例において、電圧信号の振幅は、加速度の大きさに対応し、出力信号の周波数は、単位時間当たりに加速度が変化した回数に対応する。しかしながら、センサ６０２の出力は、少なくとも一つの異なるセンサ種別に対応する電圧が経時変化する信号とされうる。また、センサ６０２の出力は、特に電流、光信号、および音声信号の少なくとも一つによって表されるアナログまたはデジタル信号でありうる。

フィルタ６０４は、装置４００のようなジェスチャモニタリング装置によるジェスチャ認識や活動認識の対象範囲外の周波数に対応する信号を除去するように構成されうる。例えば、フィルタ６０４は、例えば１００Ｈｚを超える高周波信号を選択的に除去するように使用されうる。当該周波数は、人間の能力を超える周波数のセンサ６０２の動きを表している。別実施例においては、フィルタ６０４は、センサ６０２の出力から低周波信号を除去するように使用されうる。これにより、ユーザのジェスチャに対応付けられた値を下回る周波数の信号は、センサ装置６００によって処理されない。

フィルタ６０４は、「プレフィルタ」と称されうる。この場合、フィルタ６０４は、センサ６０２の出力から少なくとも一つの周波数を除去しうる。これにより、活動プロセッサ６０６は、ユーザによりなされたジェスチャや活動を表さないデータを処理するために電気エネルギーを消費しない。このようにして、プレフィルタ６０４は、センサ装置６００あるいはセンサ装置６００が一部をなすシステムによる総電力消費を抑制しうる。

一実施例において、フィルタ６０４の出力は、活動プロセッサ６０６とジェスチャ認識プロセッサ６０８の双方に送信される。第一状態においてセンサ装置６００が起動されると、電気エネルギーが電源６１２から供給される。活動プロセッサ６０６とジェスチャ認識プロセッサ６０８の双方は、センサ６０２から時間連続的な出力信号を受信しうる。この場合、当該出力信号は、活動プロセッサ６０６とジェスチャ認識プロセッサ６０８によって受信される前に、フィルタ６０４によってフィルタされうる。別実施例においては、ジェスチャ認識プロセッサ６０８により受け付けられたセンサデータは、フィルタ６０４によってフィルタリングされたものではない。これに対し、活動プロセッサ６０６によって受け付けられたセンサデータは、フィルタ６０４によってフィルタリング済みである。さらに別の実施例においては、第二状態においてセンサ装置６００が起動されると、活動プロセッサ６０６とジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ６０２から断続的に信号を受信する。少なくとも一つのプロセッサ（例えばプロセッサ６０６と６０８の少なくとも一方）がセンサ６０２以外のセンサから取得されたデータを分析できることは、当業者であれば理解できるであろう。

図２のシステムメモリ２１２と類似しうるメモリ６１０は、コンピュータが実行可能な命令群を保存するために使用されうる。当該命令群は、活動プロセッサ６０６とジェスチャ認識プロセッサ６０８の少なくとも一方により実行される少なくとも一つの処理を遂行するためのものである。メモリ６１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含みうるが、これらに限られない。メモリ６１０は、半導体メモリ、光学的あるいは磁気的ストレージなどの電子情報を保存するために使用可能な媒体の少なくとも一つを含みうる。メモリ６１０は、単一かつ独立したブロックとして図６に描かれているが、種別が同一あるいは相違する少なくとも一つのメモリでありうる。また、メモリ６１０は、センサ装置６００から省略されうる。この場合、実行される命令群は、活動プロセッサ６０６とジェスチャ認識プロセッサ６０８の少なくとも一方と同じ集積回路上に保存される。

一実施例において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、図２のプロセッサ２０２と同様の構造を有しうる。この場合、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、共有集積回路やマイクロプロセッサ装置の一部として実現されうる。別実施形態においては、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として構成されうる。ＡＳＩＣは、他の処理と共有されてもよいし、ジェスチャ認識プロセッサ６０８専用であってもよい。また、ジェスチャ認識プロセッサ６０８が他の様々な構成（独立したアナログコンポーネントとデジタルコンポーネントの少なくとも一方）を用いて実現されうること、図６に示された実施例の範疇において記載された同じ処理を実行するように構成されうることは、当業者であれば容易に理解できるであろう。同様に、活動プロセッサ６０６は、ＡＳＩＣあるいは図２の汎用プロセッサ２０２として構成されうる。この場合、活動プロセッサ６０６とジェスチャ認識プロセッサ６０８の双方は、物理的に独立したハードウェアを用いて、あるいはハードウェアの少なくとも一部を共有することにより実現されうる。

活動プロセッサ６０６は、ユーザにより遂行されている少なくとも一つの活動を認識するための処理を実行し、当該少なくとも一つの活動を少なくとも一つのカテゴリに分類するように構成されうる。一実施例においては、活動認識は、動作データに基づいて（例えば動作データにおける腕振りのピークと跳動のピークを検出することにより）ユーザの歩みの数値化を含みうる。数値化は、ユーザの腕（手首付近など）に装備された単一の装置から収集されたデータのみに基づいてなされうる。一実施形態においては、動作データは加速度計から取得される。加速度の大きさベクトルが一定時間にわたって取得されうる。そして、当該時間の大きさベクトルから平均値などの値が計算されうる。平均値などの値は、各時間における歩数の計算に使用されるのに適した加速度閾値に当該時間の大きさベクトルが合致しているかを判断するために利用されうる。閾値に合致した加速度データは、分析バッファに送られうる。予期される活動に関連する加速度周波数のサーチ範囲が設定されうる。特定の実施例において、当該サーチ範囲内である加速度データの周波数は、少なくとも一つのピーク（跳動のピークと腕振りのピークなど）を特定するために分析されうる。一実施形態において、第一の周波数ピークが腕振りの推定範囲内にあり、かつ腕振りピークの閾値に合致している場合、当該第一の周波数ピークは、腕振りのピークとして特定されうる。同様に、第二の周波数ピークが跳動の推定範囲内にあり、かつ跳動ピークの閾値に合致している場合、当該第二の周波数ピークは、跳動のピークとして特定されうる。

また、システムと方法は、腕振りデータ、跳動データ、その他の歩みなどの動作を特定するためのデータの少なくとも一つを利用するかを判断しうる。腕振りのピークや跳動のピークなどの数は、どのデータを利用するかを判断するために使用されうる。一実施形態において、システムと方法は、歩みを数値化するにあたって歩みの周波数と大きさを選ぶために、ピークの数（およびピークの種別）を使用しうる。さらに別の実施形態においては、動作データの少なくとも一部は、数値化された歩みに基づいて活動カテゴリに分類されうる。

一実施形態において、センサ信号（加速度周波数など）と当該センサ信号に基づく計算結果（歩みに係る量など）は、例えば活動カテゴリの分類（ウォーキングやランニングなど）に利用されうる。特定の実施形態において、データが第一カテゴリ（ウォーキングなど）あるいカテゴリグループ（ウォーキングおよびランニングなど）に分類不可能な場合、第一の方法は、収集されたデータを分析しうる。例えば、一実施形態において、検出されたパラメータが分類不可能である場合、さらなる分析のためにユークリッドノルム方程式が利用されうる。一実施形態においては、取得された値の平均大きさベクトルノルム（二乗和の平方根）が利用されうる。さらに別の実施形態においては、別の方法が第一カテゴリあるいはカテゴリグループの分類に従うデータの少なくとも一部を分析しうる。一実施形態においては、ステップアルゴリズムが利用されうる。特定の実施形態において、分類されたデータと分類されなかったデータは、エネルギー消費値の計算に利用されうる。

例示されたシステムと方法は、２０１３年１月１７日に提出された米国特許出願１３／７４４，１０３に記載された少なくとも一つの活動を認識するように実現されうる。その内容の全ては、ここに参照として非限定的な目的で援用される。特定の実施形態において、活動プロセッサ６０６は、当該出願に記載されたものを含めて本開示に記載された処理の少なくとも一つを実行するために利用されうる。

ユーザの活動を分類するために使用される処理は、センサ６０２から受け付けたデータを保存されたデータサンプルと比較しうる。当該データサンプルは、特定の活動の特徴を示す。少なくとも一つのデータサンプルが、メモリ６１０に保存されうる。

ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、ユーザ（例えばセンサ装置６００をコンポーネントとして備えうる装置４００のユーザ）によりなされた少なくとも一つのジェスチャを認識あるいは分類するための少なくとも一つの処理を実行するように構成されうる。したがって、ユーザは、身体活動中にしばしば煩わしかったり非現実的であったりする、少なくとも一つの物理的ボタンを通じたセンサ装置６００とのやり取りを回避しうる。

ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ６０２からデータを受け付け、当該受け付けたデータから、特にセンサ装置６００の動きパターン、センサ装置６００のタッチパターン、センサ装置６００の向き、およびセンサ装置６００のビーコンへの近さの少なくとも一つに基づいて、少なくとも一つのジェスチャを認識しうる。例えば、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、加速度計として実現されうるセンサ６０２から加速度データを受け付けうる。加速度データの受け付けに応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、受け付けたデータを動きパターンのデータベースと比較するための少なくとも一つの処理を実行しうる。動きパターンは、ユーザによる特定の動きを表す一連の加速度値でありうる。受け付けたセンサデータに対応する動きパターンの発見に応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、活動プロセッサ６０６の動作モードを第一動作モードから第二動作モードに変更するための少なくとも一つの処理を実行しうる。動作モードは、センサ装置６００が動作する方法を主に規定する処理のグループでありうる。例えば、動作モードは、活動プロセッサ６０６の休止モード、およびジェスチャ認識プロセッサ６０８のセンサ選択モードの少なくとも一つを特に含みうる。また、動きパターンは、加速度計以外のセンサの種別に対応する一連の値でありうることは、当業者であれば容易に理解できるであろう。例えば、動きパターンは、特にジャイロスコープ、力、光強度、音量、音ピッチ、音トーン、および位置の少なくとも一つを示す一連の値でありうる。

加速度計としてのセンサ６０２の実施形態例の場合、動きパターンは、特にジェスチャを表すユーザの意図的な腕の動きに対応付けられうる。例えば、ジェスチャは、ラップタイムをユーザに表示するための少なくとも一つの処理のセンサ装置６００による実行を起動しうる。ユーザは、自身の左手首に手首装着型装置４００を装備しうる。左手首に配置されうる手首装着型装置４００は、手首の上に配置されたディスプレイ４０８を備えている。したがって、「ラップタイムジェスチャ」は、当該ユーザが左手首を約９０度の角度に「フリック」あるいは振り、初期位置に戻すことを含みうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、このフリック動作をラップタイムジェスチャとして認識し、これに応答してユーザに対してラップタイムをディスプレイ４０８に表示しうる。当該ラップタイムジェスチャに対応付けられる動きパターンの例としては、第一加速度閾値を下回る加速度値を伴う第一加速期間、ユーザが手首を元の位置からフリックし始めることによる加速度の急上昇に対応する第二加速期間、およびユーザが手首を初期位置より９０度の角度位置から戻すことによる加速度の急変化に対応する第三加速期間を特に含みうる。動きパターンが多くの離散的な「期間」を含みうること、あるいはジェスチャに対応してセンサの値が変化することは、当業者であれば容易に理解できるであろう。また、動きパターンは、種別を問わず複数のセンサからの値を含みうる。

センサ６０２からのデータを少なくとも一つの動きパターンに対応付けるために、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、絶対センサ値あるいはセンサ値の変化を少なくとも一つの動きパターンに対応する保存されたセンサ値と比較するための少なくとも一つの処理を実行しうる。また、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、受け付けたセンサデータ内の少なくとも一つのセンサ値が少なくとも一つの閾値を上回るか下回る場合、および保存された少なくとも一つのセンサ値と等しいか許容範囲内である場合の少なくとも一方であるとき、センサ６０２からの一連のセンサデータが少なくとも一つの動きパターンに対応すると判断しうる。

ユーザによりなされたジェスチャをセンサ装置６００により実行される多くの異なる処理に対応付けるために動きパターンが使用されうることは、当業者であれば容易に理解できるであろう。例えば、ジェスチャは、ユーザの左手と右手が「Ｔ型」の位置関係とし、当該位置に両手を所定期間維持する動きを含みうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、このジェスチャに対応するセンサデータを受け付け、受け付けたセンサデータを保存された少なくとも一つの動きパターンと比較するための少なくとも一つの処理を実行しうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、受け付けたセンサデータが「タイムアウト」動きパターンに対応すると判断しうる。これに応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、活動プロセッサ６０６に「タイムアウト」動作モードに対応付けられた少なくとも一つの処理を実行するように命令しうる。例えば、「タイムアウト」動作モードは、活動プロセッサ６０６による電力消費の抑制を含みうる。電力消費の抑制は、活動プロセッサ６０６がセンサ６０２からデータを受け取るサンプリングレートを低下させることにより行なわれる。別例においては、ジェスチャは、アスレチックワークアウト後に上体を伸ばす位置へユーザの腕を持っていく動きを含みうる。この場合においても、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、当該ジェスチャに対応するセンサデータを受け付け、当該受け付けたデータを保存された少なくとも一つの動きパターンと比較するための少なくとも一つの処理を実行しうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、受け付けたセンサデータを保存された少なくとも一つの動きパターンと比較するに際し、当該受け付けたセンサデータが「ストレッチ」動きパターンに対応すると判断しうる。これに応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、「ストレッチ」動作モードに対応付けられた少なくとも一つの処理を実行するよう活動プロセッサ６０６に命令しうる。この「ストレッチ」動作モードは、ストレッチジェスチャの前に行なわれた少なくとも一つのアスレチック活動の認識を中止する処理を含みうる。

一実施例において、ジェスチャは、少なくとも一つの「トレーニングモード」処理の実行後に、ジェスチャ認識プロセッサ６０８により認識されうる。トレーニングモード中において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、少なくとも一つの動きパターンに対応する少なくとも一つのデータセットを保存しうる。具体的には、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、「トレーニングジェスチャ」を所定回数だけ繰り返し行なうようユーザに命令しうる。繰り返しの度に、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、少なくとも一つのセンサ６０２からデータを受け取りうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、トレーニングジェスチャが行なわれる度に受け取ったセンサデータを比較し、複数回のジェスチャに共通する少なくとも一つの特性を特定しうる。当該共通の特性は、少なくとも一つのセンサ閾値の集合あるいは動きパターンとして保存されうる。例えば、「時計を見る」が分析されうるトレーニングモード中は、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、特定の動作を三回行なうようユーザに命令しうる。当該特定の動作は、ユーザの左腕を体側でほぼ鉛直方向に向け、左腕を当該体側位置からほぼ水平前向きに動かし、手首が顎のほぼ前方に位置するように左腕を肘から曲げる動作を特に含みうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、トレーニングモード中にユーザにより行なわれた三回の「時計を見る」トレーニングジェスチャに共通するセンサデータを特定するための少なくとも一つの処理を実行し、共通する特性を「時計を見る」ジェスチャに対応する動きパターンとして保存しうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、「時計を見る」ジェスチャの認識に際して遂行される少なくとも一つの処理をさらに保存しうる。当該処理は、ユーザに対して現在時刻をディスプレイ４０８に表示することを含みうる。これにより、以降の当該ユーザの動作が「時計を見る」ジェスチャに対応するとジェスチャ認識プロセッサ６０８により判断されると、現在時刻がユーザに対して表示されうる。

別実施例において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ装置６００のタッチパターンに基づいて、センサデータからジェスチャを認識しうる。一実施例において、タッチパターンは、ユーザが装置４００の外筐体をタッピングすることにより生成されうる。このタッピング動作は、少なくとも一つのセンサ６０２により検出されうる。一実施形態において、当該タッピングは、加速度計からのデータ出力における少なくとも一つのスパイクとして検出されうる。これにより、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、タッピングパターンを活動プロセッサ６０６により実行される少なくとも一つのパターンと対応付けうる。例えば、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、装置４００の筐体に対する少なくとも一回のタップを表すセンサデータを加速度計から受け付けうる。これに応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、受け付けた加速度計データを、メモリ６１０に保存された少なくとも一つのタッピングパターンと比較しうる。当該タッピングパターンは、少なくとも一つの加速度計閾値を含みうる。例えば受け付けたデータが複数の「スパイク」やピークを加速度計データに含み、それらの各継続時間が所定値以内であり、かつタッピングパターンとして保存されているものに対応する場合、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、加速度計から受け付けたデータが少なくとも一つのタッピングパターンに対応すると判断しうる。例えば、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、加速度計から受け付けたデータが二つの加速度計ピーク値を含み、それらの平均値が２．０Ｇ（Ｇは重力加速度）の閾値を上回り、かつ各継続時間が５００ミリ秒以内である場合、当該データはタッピングパターンに対応すると判断しうる。

別実施例において、タッチパターンは、センサ装置６００と動作可能に通信する少なくとも一つの容量センサをユーザがスワイプすることにより生成されうる。このように、タッチパターンは、少なくとも一つの容量センサを横切る所定のパターンに基づくユーザの指の少なくとも一本の動きから成りうる。

さらに別の実施例において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、装置４００内のセンサ装置６００の向きに基づいてジェスチャを認識しうる。センサ装置６００の向きは、特に加速度計、ジャイロスコープ、および磁気センサの少なくとも一つとして実現されたセンサ６０２から受け付けられうる。このように、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ装置６００の向きを表すデータをセンサ６０２から受け付け、当該センサデータをオリエンテーションジェスチャに対応付けうる。そして、当該オリエンテーションジェスチャは、ジェスチャ認識プロセッサ６０８を起動して活動プロセッサ６０６の動作モードを選択するための少なくとも一つの処理を実行させうる。一例において、装置４００は、ユーザの手首に配置される。装置４００は、ディスプレイ４０８が当該ユーザの手首の上側に来るように配置される。この場合、ユーザの手首の「上側」は、当該ユーザの手の甲とほぼ同一平面をなす手首の側として定義されうる。本例においては、オリエンテーションジェスチャは、ユーザが手首を回す（したがって、装置４００のディスプレイ４０８が下方を向く）動作に対応付けられうる。オリエンテーションジェスチャの認識に応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、特に活動プロセッサ６０６のサンプリングレートを上昇させるための少なくとも一つの処理を、精力的な活動期間に備えて実行しうる。別例においては、オリエンテーションジェスチャは、自転車のハンドルを握るユーザの手の向きに対応付けられうる。具体的には、特に第一グリップオリエンテーションジェスチャは、自転車でのスプリントに対応付けられ、第二グリップオリエンテーションジェスチャは、自転車でのヒルクライミングに対応付けられうる。また、本開示の範疇においてより多くのオリエンテーションジェスチャが定義されうることは、当業者であれば容易に理解できるであろう。

別実施形態において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ装置６００がビーコンの近傍に位置することに対応するジェスチャを認識しうる。ビーコンは、センサ装置６００が所定範囲内に位置することを検出可能であるトランシーバのような電子装置でありうる。ビーコンは、自身に対応付けられた少なくとも一つの情報を特定する情報を含む近距離信号を発しうる。この場合、ビーコンは、例えばマラソンやランニングレースのスタート地点、マラソンコースに沿って配置された距離マーカ、あるいはマラソンのゴール地点を表しうる。ビーコンに対応付けられた信号は、無線技術やプロトコルを用いて送信されうる。無線技術やプロトコルの例としては、特にＷｉ−Ｆｉ、ブルートゥース、およびセルラネットワークの少なくとも一つが挙げられる。ビーコンから発せられた信号は、センサ装置６００の送受信器６１４によって受信されうる。ビーコン信号が受信されると、送受信器６１４は、ジェスチャ認識プロセッサ６０８とデータ通信を行ないうる。これに応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、受信されたデータを近傍ジェスチャとして特定しうる。本例においては、特定された近傍ジェスチャは、ユーザのマラソンランに係る経過時間を更新するように構成された少なくとも一つの処理と対応付けられうる。

さらに別の実施形態においては、近傍ジェスチャは、特に他のユーザや物体に接近するセンサ装置６００に対応付けられうる。このように、近傍ジェスチャは、スポーツチームの一員として競い合う複数の個人に基づいて、あるいはランニングトラック上のビーコンを備えたスターティングブロックに近づくランナーなどに基づいて、例えば少なくとも一つの処理を実行するために使用されうる。

図７は、ジェスチャ認識トレーニング処理７００を模式的に示すブロック図である。このジェスチャ認識トレーニング処理７００は、特にジェスチャ認識プロセッサ６０８による「トレーニングモード」として実行されうる。具体的には、処理７００は、ブロック７０２において始まり、ジェスチャ認識プロセッサ６０８によりトレーニングモードが開始される。トレーニングモードは、第一時点においてセンサ装置６００が初期化されることに応答して、あるいはセンサ装置６００の使用中における任意の時点で、新たなジェスチャパターンをメモリ６１０に保存するために開始されうる。したがって、これらの保存されたジェスチャパターンは、装置６００の「通常」動作中にジェスチャ認識プロセッサ６０８により認識されうる。装置６００の通常動作は、装置６００の電源がオンされており、かつトレーニング処理７００が実行されていない時点として定義されうる。

ジェスチャ認識トレーニング処理７００の間、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、トレーニングジェスチャを連続的に複数回繰り返して行なうようユーザに指示しうる。一実施形態においては、ジェスチャに対応付けられた動きは、ユーザによって定義されうる。別実施形態においては、当該動きは、ユーザにより行なわれるものとしてジェスチャ認識プロセッサ６０８により事前設定されうる。処理７００のブロック７０４は、ユーザがトレーニングジェスチャを連続的に複数回繰り返して行なうことを少なくとも含む。一実施例において、トレーニングジェスチャを連続的に繰り返す回数は、１回から１０回の範囲でありうる。しかしながら、トレーニング処理７００の間に行なわれるトレーニングジェスチャの繰り返し回数が任意であることは、当業者であれば容易に理解できるであろう。

ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、行なわれたトレーニングジェスチャのサンプルを少なくとも一つメモリ６１０に保存しうる。処理７００のブロック７０８において、少なくとも一つのトレーニングジェスチャに共通する特徴が、ジェスチャ認識プロセッサ６０８により特定されうる。具体的には、ブロック７０８は、行なわれたトレーニングジェスチャを特徴づけるセンサデータポイントを特定するためにジェスチャ認識プロセッサ６０８により実行される少なくとも一つの比較処理を表している。当該特徴は、少なくとも加速度データにおけるピークや、閾値を上回るジャイロスコープデータの変化などでありうる。ブロック７０８は、異なるレートでサンプリングされた少なくとも一つのトレーニングジェスチャ同士の比較も含みうる。このように、あるトレーニングジェスチャについて、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、活動プロセッサ６０６に関連付けられた高サンプリングレートを下回るサンプリングレートを特定しうる。このより低いサンプリングレートにおいても、あたかもセンサ６０２からのデータがより高いレートでサンプリングされたかのように、トレーニングジェスチャが認識されうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、より低いサンプリングレートをジェスチャサンプルとともに保存しうる。続いて、センサ装置６００の通常動作中に受け付けられたセンサデータからのジェスチャ認識プロセッサ６０８によるジェスチャの認識に際し、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、データをより低いレートでサンプリングするよう活動プロセッサ６０６に命令しうる。これにより、活動プロセッサ６０６による電力消費が抑制される。

ブロック７１０は、少なくとも一つのジェスチャサンプルをメモリ６１０に保存することを表している。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ装置６００の通常動作中にセンサ６０２からデータを受け付けると、保存されたジェスチャサンプルのデータベースにポーリングしうる。ジェスチャサンプルは、少なくとも一つのセンサ種に関連付けられた少なくとも一つのセンサ値に対応する一連のデータポイントとして保存されうる。また、ジェスチャサンプルは、少なくとも一つの処理に対応付けられうる。これにより、受け付けられたセンサデータからのジェスチャ認識プロセッサ６０８によるジェスチャの認識に際し、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、少なくとも一つの関連する処理を実行するよう活動プロセッサ６０６に命令しうる。当該関連する処理は、センサ装置６００を第一動作モードから第二動作モードへ遷移させる処理を少なくとも含みうる。

図８は、ジェスチャ認識処理８００を模式的に示すブロック図である。一実施例において、ジェスチャ認識処理８００は、ジェスチャ認識プロセッサ６０８により実行されうる。処理８００は、センサ６０２からのデータの受け付けに応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８により実行される。このセンサデータの受け付けは、ブロック８０２に示されている。前述のように、センサ６０２からのデータ出力は、デジタルまたはアナログでありうる。また、センサ６０２からのデータ出力は、連続的または断続的なデータストリームの形態でありうる。センサ６０２からのデータ出力は、少なくとも一つのデータポイントから成りうる。当該データポイントは、自身が生成されたセンサ種別の特定と、当該センサ種別の読み取りに対応する少なくとも一つの値を少なくとも含みうる。

処理８００は、センサ６０２から受け付けた少なくとも一つのデータポイントのバッファリングを含みうる。これはブロック８０４に示されている。バッファ回路または少なくとも一つのバッファ処理が、受け付けた少なくとも一つのデータポイントを一時的に保存するために使用されうる。このように、ジェスチャ認識プロセッサ６０８または活動プロセッサ６０６は、センサ６０２から受け付けたデータを解析するために、バッファをポーリングしうる。

一実施例において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ６０２から受け付けたデータを、保存された少なくとも一つの動きパターンと比較する。これは処理８００のブロック８０６に示されている。一実施形態においては、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、受け付けたデータからセンサ種別を特定する。これに応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、特定されたセンサ種別に対応する保存された動きパターンについて、メモリ６１０をポーリングする。ポーリングされたメモリ６１０から当該特定されたセンサ種別に対応する保存された少なくとも一つの動きパターンの応答を得ると、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、当該保存された動きパターンにおいて上記の受け付けたデータに対応する一連のセンサ値を反復的に検索しうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、少なくとも当該受け付けたデータが保存された一連のセンサ値の範囲内にある場合、当該受け付けたデータが動きパターンに対応する保存された一連のセンサ値に対応していると判断しうる。別実施形態においては、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、特定されたセンサ種別に対応する動きパターンについてメモリ６１０をポーリングせず、受け付けたデータに対応している保存された動きパターンの反復的な検索を行なう。

別実施例において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ６０２から受け付けたデータを少なくとも一つの保存されたタッチパターンと比較するための少なくとも一つの処理を実行しうる。これは処理８００のブロック８０８に示されている。少なくとも一つの保存されたタッチパターンは、センサ装置６００をコンポーネントとして有する装置５００の外筐体に対する一連のタップと少なくとも対応付けられうる。当該タッチパターンは、メモリ６１０のデータベースに保存されうる。これにより、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ６０２からセンサデータを受け付けると、当該タッチパターンデータベースをポーリングしうる。一実施形態においては、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ６０２からのデータ出力における少なくとも一つのピークを特定しうる。データ出力における少なくとも一つのピークは、センサ装置６００に対する少なくとも一つの「タップ」を表しうる。これに応答して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ６０２から受け付けた出力データに対応する少なくとも一つのピークを有する少なくとも一つのタッチパターンについて、メモリ６１０をポーリングしうる。

別実施例においては、処理８００のブロック８１０において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ装置６００の向きに基づいてジェスチャを認識しうる。ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ６０２から受け付けたデータに基づいてセンサ装置６００の向きを検出しうる。この場合、向きは、少なくとも加速度計、ジャイロスコープ、および磁気センサの少なくとも一つにより実現されるセンサ６０２から受け付けたデータから明らかでありうる。

さらに別の実施例においては、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、検出されたセンサ装置６００とビーコンの近さに基づいてジェスチャを認識しうる。これは処理８００のブロック８１２に示されている。一実施形態において、センサ６０２は、送受信器６１４を通じてセンサ装置６００とビーコンの近さを表す信号を受信しうる。

ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、センサ装置６００（具体的には活動プロセッサ６０６）の動作モードを選択するための少なくとも一つの処理を実行しうる。動作モードの選択は、処理８００のブロック８１６に示されている。また、動作モードの選択は、ジェスチャの開始に応答して行なわれうる。この場合、ジェスチャは、ブロック８０６、８０８、８１０、８１２に関連する少なくとも一つの処理に基づいて、ジェスチャ認識プロセッサ６０８によって認識されうる。一実施形態においては、活動プロセッサ６０６は、センサ装置６００の初期化に際して、第一動作モードに関連付けられた少なくとも一つの処理を実行しうる。別実施形態においては、第一動作モードは、ジェスチャ認識プロセッサ６０８から活動プロセッサ６０６へ既定動作モードとして伝達されうる。ジェスチャの認識に際して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、第二動作モードに関連付けられた少なくとも一つの処理を実行するよう活動プロセッサ６０６に命令しうる。センサ装置６００における少なくとも一つのコンポーネントによって実行される多種の処理を動作モードが含みうることは、当業者であれば理解できるであろう。一例として、動作モードは、少なくとも一つの別センサからデータを受け付けるよう活動プロセッサ６０６に命令するための少なくとも一つの処理を含みうる。この場合、ジェスチャの認識に際して、活動プロセッサ６０６は、少なくとも一つの活動を認識するためにデータを受け付けるセンサの数や種別を変更するよう命令されうる。動作モードは、特に活動プロセッサ６０６がセンサ６０２からのデータをサンプリングするサンプリングレートを指定するための少なくとも一つの処理も含みうる。この場合、ジェスチャの認識に際して、ジェスチャ認識プロセッサ６０８により、活動プロセッサ６０６は、第二動作モードに関連付けられたサンプリングレートでデータをサンプリングするよう命令されうる。このサンプリングレートは、活動プロセッサ６０６による電力消費を抑制できるように、活動プロセッサ６０６のサンプリングレートの上限よりも低く設定されうる。

処理８００のブロック８１４は、センサ６０２から受け付けたデータをフィルタリングするための少なくとも一つの処理を示している。データは、「プレフィルタ」として機能しうるフィルタ６０４によってフィルタリングされうる。プレフィルタリングにより、フィルタ６０４は、受け付けたデータが閾値を上回るまで活動プロセッサ６０６が休止状態または低電力状態でいることを許容しうる。したがって、フィルタ６０４は、閾値に対応する、あるいは閾値を上回るデータを受け付けると、「目覚まし」信号を活動プロセッサ６０６へ送りうる。

動作モードの選択に際して、活動プロセッサ６０６は、センサ６０２から受け付けたデータを分析しうる。この分析は、ブロック８１８に示されている。この場合、活動プロセッサ６０６は、ユーザにより行なわれている活動を認識するための少なくとも一つの処理を実行しうる。また、センサ６０２から活動プロセッサ６０６により受け付けられたデータは、ブロック８１４からブロック８１８への並行処理により示されるように、ジェスチャ認識プロセッサ６０８によって同時に受け付けられうる。

図９は、動作モード選択処理９００を模式的に示すブロック図である。ブロック９０２は、センサ６０２からのデータの受け付けを示している。一実施例において、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、ブロック９０４に示されるように、受け付けたデータをバッファリングしうる。続いて、ジェスチャ認識プロセッサ６０８は、ブロック９０８に示されるように、また図８の処理８００を参照して説明したように、受け付けたデータに対応するジェスチャを認識するための少なくとも一つの処理を実行しうる。

ブロック９０２において受け付けられたデータは、活動プロセッサ６０６に送られうる。当該受け付けられたデータは、ブロック９１０において活動プロセッサ６０６に送られる前に、ブロック９０６においてフィルタリングされうる。活動プロセッサ６０６は、ブロック９１０において、受け付けたデータから少なくとも一つの活動を認識するための少なくとも一つの処理を実行しうる。この活動認識は、ジェスチャ認識プロセッサ６０８によるジェスチャ認識と並行して遂行されうる。

処理９００のブロック９１２は、ジェスチャ認識プロセッサ６０８による動作モードの選択を示している。動作モードの選択は、ブロック９０８において認識された少なくとも一つのジェスチャに基づきうるが、処理８００のブロック８１６を参照して説明したように、ブロック９１０において認識された少なくとも一つの活動も考慮する。これにより、認識された少なくとも一つのジェスチャに基づいて第二動作モードが選択され、センサ装置６００のユーザにより行なわれていると認識された少なくとも一つの活動に合わせて構成されうる。

例示の実施形態は、特定のジェスチャを行なうことでユーザが迅速かつ容易にセンサ装置（ユーザの腕に装備されるように構成された装置など）の動作モードを変更できるようにする。特定のジェスチャは、例えば、手首のフリック、装置のタップ、装置を特定の向きにすること、あるいはこれらの組合せでありうる。幾つかの実施形態において、動作モードは、省電力モードや、特定のデータを表示や出力するモードでありうる。これにより、身体活動に参加しているユーザは特に恩恵を受けうる。身体活動中においては、複数のボタン操作やタッチスクリーンの操作などは困難、危険、あるいは煩わしいものでありうるからである。例えば、ユーザがマラソンランを開始するとき、スタートボタンなどを押すのではなくジェスチャを行なうことによって高いサンプリングレートの動作モードに移行しうることは、有利である。また、ユーザがジェスチャを行なうことによって動作モードが変更されうるので、広範囲に並んだボタン群や複雑なタッチスクリーンディスプレイを備えるセンサ装置を提供する必要がない。これにより、装置の複雑性、コスト、電力消費の少なくとも一つが抑制されうる。

また、幾つかの実施形態において、センサ装置は、ジェスチャ認識と活動認識の少なくとも一方により、身体活動が開始されたことや終了されたことを認識しうる。この自動的認識に応答して、動作モードが変更されうる。例えば、身体活動が終了したとセンサ装置が認識あるいは判断したとき、電力消費が抑制される動作モードへ移行されうる。これにより、携帯型あるいは装備型の装置にとって特に重要である電池寿命が改善されうる。

センサ装置６００は、取得した加速度データを複数のジェスチャの一つとして分類するように構成された分類モジュールを備えうる。センサ装置６００は、分類された少なくとも一つのジェスチャに基づいてプロセッサの動作モードを選択するように構成された動作モード選択モジュールも備えうる。これらのモジュールは、ジェスチャ認識プロセッサ６０８の一部を形成しうる。

センサ装置６００は、上記の加速度データに基づいて活動を認識するように構成された活動認識モジュールを備えうる。このモジュールは、活動プロセッサ６０６の一部を形成しうる。

上記の態様のいずれにおいても、様々な特徴は、ハードウェアとして実現されてもよいし、少なくとも一つのプロセッサ上で動作するソフトウェアモジュールとして実現されてもよい。ある態様における特徴は、他の態様にも適用されうる。

本開示に記載された方法を遂行するためのコンピュータプログラム、あるいはコンピュータプログラム製品、および開示に記載された方法を遂行するためのプログラムが記憶されたコンピュータが読み取り可能な媒体も提供されうる。コンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な媒体に記憶されてもよいし、例えばインターネットウェブサイトからダウンロード可能なデータ信号のような信号の形態であってもよいし、その他の形態であってもよい。

さらなる実施形態は、例示の項目を通じて以下に示される。

項目１
装置を動作させるためのコンピュータにより実現される方法であって、
（ａ）人に装備されるように構成されており、かつ第一動作モードで動作している前記装置に含まれるプロセッサにおいて、ユーザの腕の動きを表す加速度データを受け取り、
（ｂ）プロセッサにおいて、前記（ａ）において受け付けた加速度データを複数のジェスチャの一つに分類し、
（ｃ）分類されたジェスチャに基づいて、前記装置の第二動作モードに移行し、
（ｄ）前記第二動作モードで動作している前記装置に含まれるプロセッサにおいて、ユーザの腕の動きを表す加速度データを受け取り、
（ｅ）プロセッサにおいて、前記（ｄ）において受け付けた加速度データを複数のジェスチャの一つに分類する、
コンピュータにより実現される方法。

項目２
前記（ａ）のプロセッサ、前記（ｂ）のプロセッサ、前記（ｄ）のプロセッサ、および前記（ｅ）のプロセッサは、共通のプロセッサである、
項目１に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目３
前記ジェスチャは、前記装置の動きパターンに基づいて分類される、
項目１に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目４
前記ジェスチャは、前記ユーザによる前記装置に対するタッチパターンに基づいて分類される、
項目１に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目５
前記タッチパターンは、前記ユーザによる前記装置に対する一連のタッピングである、
項目４に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目６
前記ジェスチャは、前記装置の向きに基づいて分類される、
項目１に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目７
前記ジェスチャは、ビーコンへの前記装置の近さに基づいて分類されうる、
項目１に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目８
前記装置は、第一センサ装置であり、
前記ビーコンは、第二ユーザの第二装置に関連付けられている、
項目７に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目９
前記ビーコンは、位置に関連付けられており、
前記装置は、前記ビーコンへの前記装置の近さに基づいて、前記位置に登録される、
項目７に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目１０
加速度計から取得された加速度データの第一の値を複数の閾値と比較し、
前記複数の閾値に含まれる第一の閾値に前記第一の値が対応すると判断し、
前記第一の値と前記第一の閾値の対応に基づいて、前記加速度データがジェスチャに分類される、
項目１に記載のコンピュータにより実現される方法。

項目１１
ユーザの腕に装備されるように構成された単一装置であって、
プロセッサと、
コンピュータが実行可能な命令群を備えている非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体と、
前記命令群が前記プロセッサにより実行されると、
前記プロセッサが取得された加速度データを受け付け、
前記プロセッサが前記加速度データを複数のジェスチャの一つに分類し、
分類されたジェスチャに基づいて前記プロセッサの動作モードを選択し、
前記プロセッサは、前記動作モードに基づいて加速度計からのデータをサンプリングする、
単一装置。

項目１２
前記プロセッサは、前記分類されたジェスチャに基づいて、前記加速度計からのデータに対するサンプリングレートを選択する、
項目１１に記載の単一装置。

項目１３
前記動作モードは、前記プロセッサの電力消費レベルが低い休止モードである、
項目１１に記載の単一装置。

項目１４
前記動作モードは、前記プロセッサにより認識された活動に基づいて選択される、
項目１１に記載の単一装置。

項目１５
前記プロセッサは、前記分類されたジェスチャに基づいてユーザの動きデータを受け付ける第二センサを選択する、
項目１１に記載の単一装置。

項目１６
コンピュータが実行可能な命令群を備えている非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体であって、
前記命令群がプロセッサに実行されると、
ａ）装置のセンサからユーザの動きデータを受け付け、
ｂ）受け付けた動きデータからジェスチャを特定し、
ｃ）前記ｂ）において特定されたジェスチャに基づいて、前記装置の動作モードを調節する、
ように構成されている、
非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体。

項目１７
前記センサは、加速度計、ジャイロスコープ、力センサ、磁場センサ、ＧＰＳセンサ、および容量センサを含むグループから選ばれたものである、
項目１６に記載の非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体。

項目１８
前記ジェスチャは、前記装置の動きパターンに基づいて特定される、
項目１６に記載の非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体。

項目１９
前記ジェスチャは、前記ユーザによる前記装置に対するタッチパターンに基づいて特定される、
項目１６に記載の非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体。

項目２０
前記ジェスチャは、前記装置の向きに基づいて特定される、
項目１６に記載の非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体。

Claims (24)

1. ユーザに装備されるように構成されており、かつ加速度計を備えている装置を動作させるためのコンピュータにより実現される方法であって、
   （ａ）前記装置を第一動作モードで動作させ、
   （ｂ）前記加速度計を用いて前記ユーザの腕の動きを表す加速度データを取得し、
   （ｃ）前記（ｂ）で取得された加速度データを複数のジェスチャの一つに分類し、
   （ｄ）分類されたジェスチャに少なくとも基づいて第二動作モードに移行し、
   （ｅ）前記加速度計を用いて前記ユーザの腕の動きを表す加速度データを取得し、
   （ｆ）前記（ｂ）で取得された加速度データを複数のジェスチャの一つに分類する、
   コンピュータにより実現される方法。
2. 前記ジェスチャは、前記装置の動きパターンに基づいて分類される、
   請求項１に記載のコンピュータにより実現される方法。
3. 前記ジェスチャは、前記ユーザによる前記装置に対するタッチパターンに基づいて分類される、
   請求項１または２に記載のコンピュータにより実現される方法。
4. 前記タッチパターンは、前記ユーザによる前記装置に対する一連のタッピングである、
   請求項３に記載のコンピュータにより実現される方法。
5. 前記ジェスチャは、前記装置の向きに基づいて分類される、
   請求項１から４のいずれか一項に記載のコンピュータにより実現される方法。
6. 前記ジェスチャは、ビーコンへの前記装置の近さに基づいて分類されうる、
   請求項１から５のいずれか一項に記載のコンピュータにより実現される方法。
7. 前記装置は、第一センサ装置であり、
   前記ビーコンは、第二ユーザの第二装置に関連付けられている、
   請求項６に記載のコンピュータにより実現される方法。
8. 前記ビーコンは、位置に関連付けられており、
   前記装置は、前記ビーコンへの前記装置の近さに基づいて、前記位置に登録される、
   請求項６または７に記載のコンピュータにより実現される方法。
9. 前記加速度計を用いて取得された加速度データの第一の値を複数の閾値と比較し、
   前記複数の閾値に含まれる第一の閾値に前記第一の値が対応すると判断し、
   前記第一の値と前記第一の閾値の対応に基づいて、前記加速度データがジェスチャに分類される、
   請求項１から８のいずれか一項に記載のコンピュータにより実現される方法。
10. コンピュータが実行可能な命令群を備えている非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体であって、
    前記命令群が実行されると、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を演算装置に実行させる、
    非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体。
11. ユーザの腕に装備されるように構成された単一装置であって、
    前記ユーザの腕から加速度データを取得するように構成されたセンサと、
    取得された前記加速度データを受け付けるように構成されたプロセッサと、
    取得された前記加速度データを複数のジェスチャの一つに分類するように構成された分類モジュールと、
    少なくとも分類されたジェスチャに基づいて前記プロセッサの動作モードを選択するように構成された動作モード選択モジュールと、
    を備えており、
    前記プロセッサは、前記動作モードに基づいて前記加速度計からのデータをサンプリングする、
    単一装置。
12. 前記動作モード選択モジュールは、前記分類されたジェスチャに基づいて、前記加速度計からのデータに対するサンプリングレートを選択する、
    請求項１１に記載の単一装置。
13. 前記動作モードは、前記プロセッサの電力消費レベルが低い休止モードである、
    請求項１１または１２に記載の単一装置。
14. 前記加速度データに基づいて活動を認識するように構成された活動認識モジュールを備えており、
    前記動作モード選択モジュールは、少なくとも認識された前記活動と前記分類されたジェスチャに基づいて動作モードを選択するように構成されている、
    請求項１１または１２に記載の単一装置。
15. 前記ユーザから動きデータを取得するように構成された第二センサを備えており、
    前記プロセッサは、前記分類されたジェスチャに基づいて、前記第二センサから動きデータを受け付けることを選択する、
    請求項１１から１４のいずれか一項に記載の単一装置。
16. 前記センサまたは前記第二センサは、加速度計、ジャイロスコープ、力センサ、磁場センサ、ＧＰＳセンサ、および容量センサを含むグループから選ばれたものである、
    請求項１１から１５のいずれか一項に記載の単一装置。
17. リストバンドである、
    請求項１１から１６のいずれか一項に記載の単一装置。
18. コンピュータが実行可能な命令群を備えている非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体であって、
    前記命令群が実行されると、請求項１１から１７のいずれか一項に記載の単一装置として演算装置を機能させる、
    非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体。
19. センサを備えている装置を動作させるコンピュータにより実現される方法であって、
    前記センサからユーザの動きデータを受け付け、
    受け付けた前記動きデータからジェスチャを特定し、
    特定された前記ジェスチャに基づいて前記装置の動作モードを調節する、
    コンピュータにより実現される方法。
20. 前記センサは、加速度計、ジャイロスコープ、力センサ、磁場センサ、ＧＰＳセンサ、および容量センサを含むグループから選ばれたものである、
    請求項１９に記載のコンピュータにより実現される方法。
21. 前記ジェスチャは、前記装置の動きパターンに基づいて分類される、
    請求項１９または２０に記載のコンピュータにより実現される方法。
22. 前記ジェスチャは、前記ユーザによる前記装置に対するタッチパターンに基づいて分類される、
    請求項１９から２１のいずれか一項に記載のコンピュータにより実現される方法。
23. 前記ジェスチャは、前記装置の向きに基づいて分類される、
    請求項１９から２２のいずれか一項に記載のコンピュータにより実現される方法。
24. コンピュータが実行可能な命令群を備えている非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体であって、
    前記命令群が実行されると、請求項１９から２３のいずれか一項に記載の方法を演算装置に実行させる、
    非一時的かつコンピュータが読み取り可能な媒体。