JP2022058756A - ジェスチャベースの行動を監視し、それに影響を与える方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、米国仮出願第62/092,283号(2014年12月16日出願)に対する優先権を主張し、上記出願の内容は、その全体が参照により本明細書に引用される。
近年、消費者電子機器市場ではスマートウォッチおよびリストバンド等のウェアラブルデバイスが成長している。ウェアラブルデバイスは、ユーザの日常生活に入り交じることによって、コンピューティング技術を浸透させる。これらのウェアラブルデバイスは、概して、ユーザが、それらのデバイス内の電子機器、ソフトウェア、ならびにセンサの使用を通して、自分の体調、アクティビティ、健康、および/または福祉を追跡することを可能にする。
いくつかの従来のシステムでは、複数の物理的運動プロファイルパターンが、ライブラリに記憶され得、ジェスチャ認識が、複数の運動プロファイルパターンに対してユーザの物理的ジェスチャ(例えば、ジェスチャの形状)を比較することによって実行され得る。しかしながら、この形態のジェスチャ認識は、いくつかの欠点を有する。例えば、身体の動きは、異なる人々に対して異なり、多数のパラメータ(例えば、身体構造およびその物理的比率、身長、体重、姿勢(立っている/座っている/運転している)、習慣等)に依存する。各個人に対する身体の動きも、個人の気分およびストレスレベル、負傷、場所(職場/家/友人とバーにいる)、いずれの手が使用されているか、時刻等に応じて、異なる時間に変動し得る。例えば、喫煙の場合、人々は、異なる様式で喫煙し得、煙草の異なる銘柄が、異なって吸われ得、ユーザの喫煙習慣は、いずれの手が使用されているか、気分、時刻、場所等に応じて変化し得る。本明細書で使用されるような煙草は、巻き煙草、煙草、電子煙草、葉巻、および/または喫煙用パイプを含むが、それらに限定されない、任意のタイプのタバコ製品を指し得る。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
(項目1)
ジェスチャ認識方法であって、前記方法は、
ウェアラブルデバイス上に位置する少なくとも1つのセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、ことと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている確率を決定することと
を含み、
前記確率は、前記センサデータにおける運動ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記運動ベクトルを1つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
ジェスチャ認識方法。
(項目2)
ジェスチャ認識を実装するためのシステムであって、前記システムは、
ウェアラブルデバイス上に位置する少なくとも1つのセンサを使用して収集されるセンサデータを記憶するためのメモリであって、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、メモリと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている確率を決定するためのソフトウェア命令の組を実行するように構成されている1つ以上のプロセッサと
を備え、
前記確率は、前記センサデータにおける運動ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記運動ベクトルを1つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
ジェスチャ認識を実装するためのシステム。
(項目3)
命令を記憶している有形コンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、1つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピュータ実装ジェスチャ認識方法を前記1つ以上のプロセッサに行わせ、前記方法は、
ウェアラブルデバイス上に位置する少なくとも1つのセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、ことと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている確率を決定することと
を含み、
前記確率は、前記センサデータにおける運動ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記運動ベクトルを1つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
有形コンピュータ読み取り可能な媒体。
(項目4)
前記所定のジェスチャは、異なるアクティビティに関連付けられた異なるジェスチャの群から選択される、項目1に記載の方法。
(項目5)
少なくとも前記センサデータにおける異なる運動ベクトルの前記規模に基づいて、前記運動ベクトルを前記1つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに前記異なるアクティビティに関連付けられた前記ジェスチャを互いに区別することをさらに含む、項目4に記載の方法。
(項目6)
前記少なくとも1つのセンサは、加速度計と、ジャイロスコープとを備えている、項目1に記載の方法。
(項目7)
前記運動ベクトルの前記規模は、(1)前記加速度計から取得される加速度ベクトルの規模、および/または、(2)前記ジャイロスコープから取得される角速度ベクトルの規模を含む、項目6に記載の方法。
(項目8)
前記加速度ベクトルの前記規模および/または前記角速度ベクトルの前記規模に部分的に基づいて、前記確率を決定することをさらに含む、項目7に記載の方法。
(項目9)
異なる期間内の前記加速度ベクトルの前記規模および/または前記角速度ベクトルの前記規模に部分的に基づいて、前記加速度ベクトルおよび/または前記角速度ベクトルを前記1つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに前記確率を決定することをさらに含む、項目8に記載の方法。
(項目10)
前記加速度ベクトルおよび/または前記角速度ベクトルに基づいて、前記ウェアラブルデバイスのピッチ角、ロール角、および/またはヨー角を計算することをさらに含む、項目7に記載の方法。
(項目11)
前記ピッチ角、前記ロール角、および/または前記ヨー角に基づいて、前記確率を決定することをさらに含む、項目10に記載の方法。
(項目12)
前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率を決定するために、異なる期間内の前記加速度ベクトルの前記規模と前記角速度ベクトルの前記規模との間の相関関係を決定することをさらに含む、項目7に記載の方法。
(項目13)
前記少なくとも1つのセンサは、磁力計、心拍数モニタ、全地球測位システム(GPS)受信機、外部温度センサ、マイクロホン、皮膚温度センサ、容量センサ、および/または電気皮膚反応を検出するように構成されているセンサのうちの1つ以上のものをさらに備えている、項目1に記載の方法。
(項目14)
前記センサデータは、前記1つ以上の物理的運動プロファイルに対して前記センサデータを比較することなく分析される、項目1に記載の方法。
(項目15)
前記1つ以上の物理的運動プロファイルの形状は、前記ユーザの1つ以上の物理的ジェスチャの形状に実質的に類似している、項目14に記載の方法。
(項目16)
前記センサデータを分析することは、多次元分布関数を計算することをさらに含み、前記多次元分布関数は、複数の特徴の確率関数である、項目11に記載の方法。
(項目17)
前記複数の特徴は、前記所定のジェスチャの種々の側面に関連付けられている、項目16に記載の方法。
(項目18)
前記複数の特徴は、以下の特徴、すなわち、(1)前記ジェスチャ中の部分的運動の持続時間、(2)前記加速度ベクトルの前記規模、(3)前記角速度ベクトルの前記規模、(4)前記ロール角、および(5)前記ピッチ角のうちの2つ以上のものを含む、項目17に記載の方法。
(項目19)
前記多次元分布関数は、前記所定のジェスチャの1つ以上の特性に関連付けられている、項目16に記載の方法。
(項目20)
前記多次元分布関数は、0~1の単一の確率値を返すように構成され、前記確率値は、各特徴の確率を表す、項目16に記載の方法。
(項目21)
各特徴は、個別の値によって表される、項目16に記載の方法。
(項目22)
各特徴は、連続したつながりに沿って測定可能である、項目16に記載の方法。
(項目23)
前記複数の特徴は、前記センサデータ内で符号化され、前記センサデータから抽出される、項目16に記載の方法。
(項目24)
2つ以上の特徴は、相関性がある、項目16に記載の方法。
(項目25)
前記多次元分布関数は、前記2つ以上の相関特徴を相関解除する特異値分解(SVD)を使用することによって計算される、項目24に記載の方法。
(項目26)
前記SVDの使用は、前記多次元分布関数の前記確率値を計算するために必要とされる処理時間を短縮し、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率を決定するために必要とされるセンサデータの量を削減する、項目25に記載の方法。
(項目27)
前記多次元分布関数は、各特徴の前記相関解除された(回転させられた)1D確率密度分布を乗算することによって計算され、前記多次元分布関数f(p1,p2,・・・,pn)=f(p1)*f(p2)*・・・*f(pn)である、項目16に記載の方法。
(項目28)
前記関数f(p1)は、第1の特徴の1D確率密度分布であり、前記関数f(p2)は、第2の特徴の1D確率密度分布であり、前記関数f(pn)は、n番目の特徴の1D確率密度分布である、項目27に記載の方法。
(項目29)
各特徴の前記1D確率密度分布は、各特徴のサンプルから取得される、項目28に記載の方法。
(項目30)
前記サンプルサイズは、前記特徴の全てにわたって一定である、項目29に記載の方法。
(項目31)
前記サンプルサイズは、異なる特徴の間で可変である、項目29に記載の方法。
(項目32)
前記複数の特徴のうちの1つ以上のものが統計的に有意でないかどうかを決定することをさらに含む、項目16に記載の方法。
(項目33)
前記1つ以上の統計的に有意でない特徴は、前記所定のジェスチャと低い相関関係を有する、項目32に記載の方法。
(項目34)
前記多次元分布関数から前記1つ以上の統計的に有意でない特徴を除去することをさらに含む、項目32に記載の方法。
(項目35)
前記多次元分布関数から前記1つ以上の統計的に有意でない特徴を除去することは、前記多次元分布関数の前記確率値を計算するために必要とされる計算時間および/または能力を削減する、項目34に記載の方法。
(項目36)
前記センサデータを分析することは、フィルタを前記センサデータに適用することをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目37)
前記フィルタは、有限インパルス応答(FIR)フィルタおよび/または無限インパルス応答(IIR)フィルタを備えている、高次複合フィルタである、項目37に記載の方法。
(項目38)
前記フィルタは、カルマンフィルタまたはパークス・マクレランフィルタである、項目37に記載の方法。
(項目39)
前記ウェアラブルデバイスは、前記センサデータの分析のために、前記センサデータの一部または全体をユーザデバイスおよび/またはサーバに伝送するように構成されている、項目1に記載の方法。
(項目40)
前記センサデータの伝送は、1つ以上の無線または有線通信チャネルを介する、項目1に記載の方法。
(項目41)
前記1つ以上の無線通信チャネルは、BLE(Bluetooth(登録商標) Low Energy)、WiFi、3G、および/もしくは4Gネットワークを備えている、項目40に記載の方法。
(項目42)
前記ウェアラブルデバイスが前記ユーザデバイスおよび/または前記サーバと動作可能に通信していないとき、前記ウェアラブルデバイス上のメモリに前記センサデータを記憶することをさらに含む、項目39に記載の方法。
(項目43)
前記ウェアラブルデバイスと前記ユーザデバイスおよび/または前記サーバとの間の動作可能な通信が再確立されたとき、前記ウェアラブルデバイスから前記ユーザデバイスおよび/または前記サーバに前記センサデータを伝送することをさらに含む、項目42に記載の方法。
(項目44)
データ圧縮ステップを前記センサデータに適用することをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目45)
前記センサデータの圧縮は、前記センサデータを伝送するために必要とされる帯域幅を縮小し、前記センサデータの圧縮は、前記センサデータの伝送中の前記ウェアラブルデバイスの電力消費量を削減する、項目44に記載の方法。
(項目46)
前記データ圧縮ステップは、異なる測定軸に沿って前記センサデータのサンプル間の時間ベースの差を計算することを含む、項目44に記載の方法。
(項目47)
前記時間ベースの差は、前記ウェアラブルデバイスからユーザデバイスおよび/またはサーバに伝送される、項目46に記載の方法。
(項目48)
前記センサデータは、所定のビット数を使用して圧縮される、項目44に記載の方法。
(項目49)
前記1つ以上のセンサは、事前決定された周波数で前記センサデータを収集するように構成されている、項目1に記載の方法。
(項目50)
前記事前決定された周波数は、前記ウェアラブルデバイスの電力消費量を最適化および/または削減するように構成されている、項目49に記載の方法。
(項目51)
前記事前決定された周波数は、約10Hz~約20Hzに及ぶ、項目49に記載の方法。
(項目52)
前記1つ以上のセンサは、前記ユーザが前記ジェスチャを行っている前記確率が所定の閾値を下回るとき、第1の事前決定された周波数で前記センサデータを収集するように構成されている、項目49に記載の方法。
(項目53)
前記1つ以上のセンサは、前記ユーザが前記ジェスチャを行っている前記確率が所定の閾値を上回るとき、第2の事前決定された周波数で前記センサデータを収集するように構成されている、項目52に記載の方法。
(項目54)
前記第2の事前決定された周波数は、前記第1の事前決定された周波数より高いかまたはそれに等しい、項目53に記載の方法。
(項目55)
前記1つ以上のセンサは、事前決定された持続時間にわたって前記センサデータを収集するように構成されている、項目49に記載の方法。
(項目56)
前記1つ以上のセンサは、前記ウェアラブルデバイスの電源がオンにされているとき、リアルタイムで連続的に前記センサデータを収集するように構成されている、項目49に記載の方法。
(項目57)
前記1つ以上のセンサは、第1のセンサの群と、第2のセンサの群とを備え、前記方法は、前記ウェアラブルデバイスの電力消費量を削減するために、前記第1のセンサの群および前記第2のセンサの群を選択的に起動することをさらに含む、項目49に記載の方法。
(項目58)
前記収集されたセンサデータの量を削減するために、前記第1のセンサの群および前記第2のセンサの群を選択的に起動することをさらに含む、項目57に記載の方法。
(項目59)
前記センサデータの量の削減は、前記センサデータのより高速の分析/処理を可能にし、前記センサデータを記憶するために必要とされるメモリの量を削減する、項目58に記載の方法。
(項目60)
前記第1のセンサの群は、前記ウェアラブルデバイスの電源がオンにされているときに起動される、項目57に記載の方法。
(項目61)
前記第1のセンサの群は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率を決定するために使用される、項目60に記載の方法。
(項目62)
前記第2のセンサの群は、前記ユーザが前記ジェスチャを行っている前記確率が所定の閾値を下回るとき、非アクティブである、項目57に記載の方法。
(項目63)
前記第2のセンサの群は、前記ウェアラブルデバイスの電源がオンにされており、かつ前記ユーザが前記ジェスチャを行っている前記確率が所定の閾値を上回るとき、選択的に起動される、項目57に記載の方法。
(項目64)
前記第2のセンサの群は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っていることを決定すると、選択的に起動される、項目64に記載の方法。
(項目65)
前記第2のセンサの群は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っていることを確認し、前記ジェスチャを監視し、前記ジェスチャに関する追加のセンサデータを収集するために、追加のセンサデータを収集するために起動、される、項目64に記載の方法。
(項目66)
前記ウェアラブルデバイスは、複数のエネルギーおよび/または性能モードで動作するように構成されている、項目1に記載の方法。
(項目67)
前記複数のモードは、少なくとも前記ウェアラブルデバイス内の加速度計がオンにされる低電力モードを含む、項目66に記載の方法。
(項目68)
前記ウェアラブルデバイスは、前記ウェアラブルデバイスが前記低電力モードであるとき、低い電力消費量を有する、項目67に記載の方法。
(項目69)
前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っているかどうかを検出する精度は、前記ウェアラブルデバイスが前記低電力モードであるとき、低減させられる、項目68に記載の方法。
(項目70)
前記複数のモードは、前記センサの全てがオンにされる精確モードを含む、項目66に記載の方法。
(項目71)
前記ウェアラブルデバイスは、前記ウェアラブルデバイスが前記精確モードであるとき、高い電力消費量を有する、項目70に記載の方法。
(項目72)
前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っているかどうかを検出する精度は、前記ウェアラブルデバイスが前記精確モードであるとき、向上させられる、項目71に記載の方法。
(項目73)
前記センサデータは、前記ウェアラブルデバイスがアイドルモードまたは充電モードであるとき、分析または伝送されない、項目1に記載の方法。
(項目74)
前記センサデータは、以下のパラメータ、すなわち、(1)前記ユーザが前記ジェスチャを行うために使用するアクティブな手、(2)前記ユーザのパルスパターン、(3)前記ユーザの場所、(4)前記ウェアラブルデバイスおよび/またはユーザデバイスの識別子、および、(5)前記ジェスチャに関する前記ユーザの行動統計のうちの少なくとも1つを含む、項目1に記載の方法。
(項目75)
前記パラメータのうちの前記1つ以上のものに基づいて、前記ユーザの識別を認証することをさらに含む、項目74に記載の方法。
(項目76)
前記ユーザが異なる時刻および/または異なる地理的場所において前記所定のジェスチャを行っている前記確率を決定することをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目77)
前記異なる時刻および/または前記異なる地理的場所に基づいて、前記センサデータ収集の周波数を調節することをさらに含む、項目76に記載の方法。
(項目78)
前記センサデータ収集の前記周波数は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率が事前決定された閾値を上回る時刻および/または地理的場所において増加させられる、項目77に記載の方法。
(項目79)
前記センサデータ収集の前記周波数は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率が事前決定された閾値を下回る時刻および/または地理的場所において低減させられる、項目77に記載の方法。
(項目80)
前記ユーザが異なる時刻および/または異なる地理的場所において前記所定のジェスチャを行っている前記確率に基づいて、前記センサのうちの1つ以上のものを選択的に起動することをさらに含む、項目77に記載の方法。
(項目81)
喫煙ジェスチャを検出する方法であって、前記方法は、
少なくとも1つのセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記センサは、ユーザによって装着されるように構成されているウェアラブルデバイス上に位置する多軸加速度計を備えている、ことと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが喫煙している確率を決定することと
を含み、
前記確率は、前記センサデータにおける加速度ベクトルの規模に部分的に基づいて、運動ベクトルを1つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
喫煙ジェスチャを検出する方法。
(項目82)
ジェスチャ認識を実装するためのシステムであって、前記システムは、
1つ以上のセンサを使用して収集されるセンサデータを記憶するためのメモリであって、前記センサは、ユーザによって装着されるように構成されているウェアラブルデバイス上に位置する多軸加速度計を備えている、メモリと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが喫煙している確率を決定するためのソフトウェア命令の組を実行するように構成されている1つ以上のプロセッサと
を備え、
前記確率は、前記センサデータにおける加速度ベクトルの規模に部分的に基づいて、運動ベクトルを1つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
ジェスチャ認識を実装するためのシステム。
(項目83)
命令を記憶している有形コンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、1つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピュータ実装ジェスチャ認識方法を前記1つ以上のプロセッサに行わせ、前記命令は、
1つ以上のセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記センサは、ユーザによって装着されるように構成されているウェアラブルデバイス上に位置する多軸加速度計を備えている、ことと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが喫煙している確率を決定することと
を含み、
前記確率は、前記センサデータにおける加速度ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記運動ベクトルを1つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
有形コンピュータ読み取り可能な媒体。
(項目84)
前記センサデータを分析することは、前記ユーザが煙草を吸煙している確率を決定するために、前記センサデータにおける1つ以上の特徴を分析することを含む、項目81に記載の方法。
(項目85)
前記特徴は、以下、すなわち、(1)潜在的な煙草が前記ユーザの口の中で検出される持続時間、(2)前記ユーザの腕のロール角、(3)前記喫煙者の腕のピッチ角、(4)潜在的な煙草吸煙持続時間、(5)連続した潜在的な吸煙間の持続時間、(6)前記ユーザが煙草を吸煙し終えるために要する潜在的な吸煙の回数、(7)前記加速度ベクトルの前記規模、(8)前記ユーザの腕の速度、(9)腕から口へのジェスチャに対応する吸入領域、および/または、(10)口から腕を下ろすジェスチャに対応する吐出領域のうちの少なくとも1つを含む、項目84に記載の方法。
(項目86)
前記センサデータから前記特徴を抽出することをさらに含む、項目85に記載の方法。
(項目87)
1つ以上のユーザ入力に基づいて、前記ユーザが喫煙している前記確率を調節することをさらに含む、項目81に記載の方法。
(項目88)
前記ユーザ入力は、(1)前記ユーザが喫煙しなかったことを示す入力信号、(2)前記ユーザが喫煙していたことを示す入力信号、および、(3)前記ユーザが喫煙していたが、前記喫煙ジェスチャが認識または検出されなかったことを示す入力信号を含む、項目87に記載の方法。
(項目89)
前記分析されたセンサデータおよび前記1つ以上のユーザ入力に基づいて、前記ユーザのためのユーザ構成ファイル(UCF)を生成することをさらに含む、項目88に記載の方法。
(項目90)
前記UCFは、複数のユーザに対して一般的である、項目89に記載の方法。
(項目91)
前記UCFは、ある期間後、各ユーザに固有になる、項目89に記載の方法。
(項目92)
前記UCFは、前記ユーザの行動に応じて、時間と共に適合および変化するように構成されている、項目91に記載の方法。
(項目93)
前記UCFは、喫煙以外の異なるアクティビティに関連付けられたユーザパラメータのリストを備えている、項目91に記載の方法。
(項目94)
前記異なるアクティビティは、以下、すなわち、立つこと、歩くこと、座ること、運転すること、飲むこと、食べること、および/または、立っているかもしくは座っている間に寄り掛かかることのうちの少なくとも1つを含む、項目93に記載の方法。
(項目95)
前記ユーザの喫煙が事前決定された期間にわたって検出されなかったとき、前記UCFを動的に変更することをさらに含む、項目89に記載の方法。
(項目96)
前記UCFは、前記ユーザの喫煙行動の変化を反映するように動的に変更される、項目95に記載の方法。
(項目97)
前記センサデータから抽出されるロール角、ピッチ角、および/またはヨー角に基づいて、前記ユーザが右手もしくは左手で喫煙しているかどうかを決定することをさらに含む、項目89に記載の方法。
(項目98)
前記ユーザの前記左/右手情報で前記UCFを更新することをさらに含む、項目97に記載の方法。
(項目99)
前記確率は、1つ以上の喫煙特性に関連付けられた多次元分布関数を使用して決定される、項目81に記載の方法。
(項目100)
前記1つ以上の喫煙特性は、前記ユーザが1回以上煙草を吸煙することを含む、項目99に記載の方法。
(項目101)
各吸煙に対する前記多次元分布関数を生成することをさらに含む、項目100に記載の方法。
(項目102)
(1)いくつかの潜在的な吸煙、(2)各潜在的な吸煙に対する前記多次元分布関数、および(3)前記いくつかの潜在的な吸煙が生じる持続時間に基づいて、前記ユーザが喫煙している前記確率を決定することをさらに含む、項目101に記載の方法。
(項目103)
前記いくつかの潜在的な吸煙に対する前記多次元分布関数の総和が、事前決定された確率閾値以上かどうかを決定することをさらに含む、項目102に記載の方法。
(項目104)
前記総和が前記事前決定された確率閾値以上のとき、前記ユーザが喫煙しており、前記総和が前記事前決定された確率閾値未満であるとき、前記ユーザが喫煙していないことを決定することをさらに含む、項目103に記載の方法。
(項目105)
前記ユーザは、事前決定された回数の吸煙事前決定された期間内で検出されたとき、喫煙していると決定される、項目104に記載の方法。
(項目106)
前記潜在的な吸煙に関連付けられる前記ロールおよびピッチ角を分析し、そのロールおよびピッチ角が事前決定されたロール/ピッチ閾値外になる前記吸煙を破棄することをさらに含む、項目102に記載の方法。
(項目107)
前記潜在的な吸煙間の持続時間を分析し、前記持続時間が事前決定された期間外になる前記吸煙を破棄することをさらに含む、項目102に記載の方法。
(項目108)
前記ユーザが異なる時刻および/または異なる地理的場所において喫煙する前記確率を決定することをさらに含む、項目81に記載の方法。
(項目109)
前記異なる時刻および/または前記異なる地理的場所に基づいて、前記センサデータ収集の周波数を調節することをさらに含む、項目108に記載の方法。
(項目110)
前記センサデータ収集の前記周波数は、前記ユーザが喫煙している前記確率が事前決定された閾値を上回る時刻および/または地理的場所において増加させられる、項目109に記載の方法。
(項目111)
前記センサデータ収集の前記周波数は、前記ユーザが喫煙している前記確率が事前決定された閾値を下回る時刻および/または地理的場所において低減させられる、項目109に記載の方法。
(項目112)
前記ユーザが異なる時刻および/または異なる地理的場所において喫煙する前記確率に基づいて、前記センサのうちの1つ以上のものを選択的に起動することをさらに含む、項目108に記載の方法。
本明細書で記述される全ての出版物、特許、および特許出願は、各個別出版物、特許、または特許出願が、参照することによって組み込まれるように具体的かつ個別に示された場合と同一の程度に、参照することによって本明細書に組み込まれる。
ここで、その実施例が添付図面に図示される、本開示のいくつかの例示的実施形態を詳細に参照する。可能である限り、同一の参照番号が、同一または類似部品を指すために図面および開示の全体を通して使用されるであろう。
Claims (17)
- ジェスチャ認識方法であって、前記ジェスチャ認識方法は、
ウェアラブルデバイス上に位置する複数のセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記複数のセンサは、1つ以上の慣性センサを含み、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、ことと、
前記センサデータを分析することにより、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている確率を決定することであって、前記確率は、(i)前記センサデータにおける1つ以上の運動ベクトルの規模と、(ii)時刻および前記ユーザの地理的場所とに部分的に基づいて決定される、ことと、
(1)前記センサデータを伝送するために必要とされる帯域幅と、(2)前記センサデータの伝送中の前記ウェアラブルデバイスの電力消費量とのうちの少なくとも1つを低減するために、データ圧縮ステップを前記センサデータに適用することであって、前記データ圧縮ステップは、前記1つ以上の慣性センサの異なる測定軸に沿った前記センサデータのサンプル間の時間ベースの差を計算することを含む、ことと、
1つ以上の無線または有線通信チャネルを介して、前記センサデータを分析するように構成される(1)ユーザデバイスおよび(2)サーバのうちの少なくとも1つに前記ウェアラブルデバイスから前記センサデータの一部または全体を伝送することと
を含む、ジェスチャ認識方法。 - 前記センサデータは、前記時刻と、前記地理的場所と、以下のパラメータ:(1)前記ユーザが前記ジェスチャを行うために使用するアクティブな手、(2)前記ユーザのパルスパターン、(3)前記ウェアラブルデバイスの1つ以上の識別子、および(4)前記ジェスチャに関する前記ユーザの行動統計のうちの少なくとも1つとを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記時刻か、前記ユーザの前記地理的場所か、または前記パラメータのうちの1つ以上かに基づいて、前記ユーザの識別を認証することをさらに含む、請求項2に記載の方法。
- 前記時刻および前記ユーザの前記地理的場所に対する変化に部分的に基づいて、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率を更新することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記確率は、異なる時刻および異なる地理的場所に対して異なる態様で更新される、請求項4に記載の方法。
- 前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率が事前決定された閾値を上回っているか下回っているかを決定することをさらに含む、請求項4に記載の方法。
- 前記時刻および前記ユーザの前記地理的場所に部分的に基づいて、前記センサデータが収集される周波数を調節することをさらに含む、請求項6に記載の方法。
- 前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率が前記事前決定された閾値を上回る選択された時刻および地理的場所に対して前記センサデータが収集される前記周波数を増加させることをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率が前記事前決定された閾値を下回る選択された時刻および地理的場所に対して前記センサデータが収集される前記周波数を低減させることをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 前記時刻および前記地理的場所において前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率に基づいて、前記複数のセンサのうちの1つ以上のセンサを選択的に起動することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ウェアラブルデバイスが前記ユーザデバイスまたは前記サーバと通信していないときに、前記ウェアラブルデバイス上のメモリに前記センサデータを記憶することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ウェアラブルデバイスと(1)前記ユーザデバイスおよび(2)前記サーバのうちの少なくとも1つとの間の通信が再確立されたときに、前記ウェアラブルデバイスから(1)前記ユーザデバイスおよび(2)前記サーバのうちの少なくとも1つに前記センサデータを伝送することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記時間ベースの差は、前記ウェアラブルデバイスから(1)前記ユーザデバイスおよび(2)前記サーバのうちの少なくとも1つに伝送される、請求項1に記載の方法。
- 前記データ圧縮ステップは、所定のビット数または低減させられたビット数を使用することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記センサデータを分析することは、フィルタを前記センサデータに適用することを含み、前記フィルタは、有限インパルス応答(FIR)フィルタ、無限インパルス応答(IIR)フィルタ、カルマンフィルタ、およびパークス・マクレランフィルタからなる群より選択される、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のセンサは、磁力計、心拍数モニタ、全地球測位システム(GPS)受信機、気圧計、外部温度センサ、マイクロホン、皮膚温度センサ、容量センサ、電気皮膚反応を検出するように構成されているセンサ、撮像デバイス、近接性センサ、高度センサ、姿勢センサ、湿度センサ、振動センサ、赤外線センサ、または音声センサのうちの1つ以上を含む、請求項1に記載の方法。
- ジェスチャ認識を実装するためのシステムであって、前記システムは、
ウェアラブルデバイス上に位置する複数のセンサを使用して収集されるセンサデータを記憶するためのメモリであって、前記複数のセンサは、1つ以上の慣性センサを含み、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、メモリと、
1つ以上のプロセッサと
を備え、
前記1つ以上のプロセッサは、
前記センサデータを分析することにより、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている確率を決定することであって、前記確率は、(i)前記センサデータにおける運動ベクトルの規模と、(ii)時刻および前記ユーザの地理的場所とに部分的に基づいて決定される、ことと、
(1)前記センサデータを伝送するために必要とされる帯域幅と、(2)前記センサデータの伝送中の前記ウェアラブルデバイスの電力消費量とのうちの少なくとも1つを低減するために、データ圧縮ステップを前記センサデータに適用することであって、前記データ圧縮ステップは、前記1つ以上の慣性センサの異なる測定軸に沿った前記センサデータのサンプル間の時間ベースの差を計算することを含む、ことと、
1つ以上の無線または有線通信チャネルを介して、前記センサデータを分析するように構成される(1)ユーザデバイスおよび(2)サーバのうちの少なくとも1つに前記ウェアラブルデバイスから前記センサデータの一部または全体を伝送することと
を実行するように構成される、システム。
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