JP2024513291A - 無線周波数検知を使用する顔認識 - Google Patents

Abstract

ユーザの存在、ユーザの動きを検出し、顔認証を実行するためのシステムおよび技法が開示される。たとえば、ワイヤレスデバイスは、送信無線周波数(RF)波形の反射である波形を受信することができる。ワイヤレスデバイスは、受信波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することができる。ワイヤレスデバイスは、ユーザの存在を判定したことに応答して、ユーザの顔認証を開始することができる。

Description

本開示は概して、ユーザの存在を検出しならびに/または顔認識を実行することに関する。本開示の態様は、無線周波数(RF)検知を使用してユーザの存在を検出し、ならびに/または顔認識を実行するためのシステムおよび技法に関する。

ワイヤレス電子デバイスは、デバイスへの無許可のアクセスを防止するために使用することができるセキュリティ特徴を提供することができる。たとえば、ポータブル電子デバイスは、ワイヤレスデバイスを無許可のユーザによるデバイスへのアクセスを防止する「ロック」状態にすることのできるソフトウェアおよびハードウェアコンポーネントを含むことができる。

ワイヤレス電子デバイスは、顔認証または指紋認証などの、許可されたユーザに関連付けられた生体測定機能に基づいて、デバイスをロック解除するために使用することができるハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントをさらに含むことができる。様々な電気通信機能を実施するために、ワイヤレス電子デバイスは、無線周波数(RF)信号を送信および受信するように構成されたハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントを含むことができる。たとえば、ワイヤレスデバイスは、特に、Wi-Fi、5G/新無線(NR)、Bluetooth(商標)、および/またはウルトラワイドバンド(UWB)を介して通信するように構成することができる。

以下は、本明細書で開示される1つまたは複数の態様に関する簡略化された概要を提示する。したがって、以下の概要は、すべての企図される態様に関する広範な概観と見なされるべきではなく、また、以下の概要は、すべての企図される態様に関する主要なもしくは重要な要素を特定するものとして、または任意の特定の態様に関連する範囲を定めるものと見なされるべきでない。したがって、以下の概要の唯一の目的は、以下で提示される詳細な説明に先立って、本明細書において開示される機構に関する1つまたは複数の態様に関するいくつかの概念を、簡略化された形態で提示することである。

顔認識を実行するためのシステム、方法、装置、およびコンピュータ可読媒体が開示される。少なくとも一例によれば、顔認識を実行するための方法が提供される。この方法は、第1のワイヤレスデバイスによって、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を受信するステップと、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定するステップと、ユーザの存在を判定したことに応答して、ユーザの顔認証を開始するステップとを含むことができる。

別の例では、少なくとも1つのトランシーバと、少なくとも1つのメモリと、少なくとも1つのメモリおよび少なくとも1つのトランシーバに結合される(たとえば、回路内に構成された)少なくとも1つのプロセッサとを含む、顔認識のためのワイヤレスデバイスが提供される。少なくとも1つのプロセッサは、少なくとも1つのトランシーバを介して、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を受信することと、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することと、ユーザの存在を判定したことに応答して、ユーザの顔認証を開始することとを行うように構成される。

別の例では、少なくとも1つの命令が記憶された非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令が、1つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに、1つまたは複数のプロセッサに、第1のワイヤレスデバイスによって、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を受信することと、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することと、ユーザの存在を判定したことに応答して、ユーザの顔認証を開始することとを行わせる非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。

別の例では、顔認識を実行するための装置が提供される。装置は、第1のRF波形の反射である第1の受信波形を受信するための手段と、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定する手段と、ユーザの存在を判定したことに応答して、ユーザの顔認証を開始する手段とを含むことができる。

別の例では、ユーザの存在を判定するための方法が提供される。この方法は、ワイヤレスデバイスによって、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を処理するステップと、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定するステップと、ユーザの存在を判定したことに応答して、第1のRF波形よりも高い帯域幅を有する第2のRF波形を送信するステップと、ユーザからの第2のRF波形の反射である第2の受信波形を処理するステップと、第2の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定するステップとを含むことができる。

別の例では、ユーザの存在を判定するためのワイヤレスデバイスであって、少なくとも1つのトランシーバと、少なくとも1つのメモリと、少なくとも1つのメモリおよび少なくとも1つのトランシーバに結合される(たとえば、回路内に構成された)少なくとも1つのプロセッサとを含むワイヤレスデバイスが提供される。少なくとも1つのプロセッサは、ワイヤレスデバイスによって、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を処理することと、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することと、ユーザの存在を判定したことに応答して、第1のRF波形よりも高い帯域幅を有する第2のRF波形を、少なくとも1つのトランシーバを介して送信することと、ユーザからの第2のRF波形の反射である第2の受信波形を処理することと、第2の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定することとを行うように構成される。

別の例では、少なくとも1つの命令が記憶された非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令が、1つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに、1つまたは複数のプロセッサに、ワイヤレスデバイスによって、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を処理することと、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することと、ユーザの存在を判定したことに応答して、第1のRF波形よりも高い帯域幅を有する第2のRF波形を、少なくとも1つのトランシーバを介して送信することと、ユーザからの第2のRF波形の反射である第2の受信波形を処理することと、第2の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定することとを行わせる非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。

別の例では、ユーザの存在を判定するための装置が提供される。この装置は、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を処理するための手段と、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定するための手段と、ユーザの存在を判定したことに応答して、第1のRF波形よりも高い帯域幅を有する第2のRF波形を送信するための手段と、ユーザからの第2のRF波形の反射である第2の受信波形を処理するための手段と、第2の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定するための手段とを含む。

いくつかの態様では、装置は、モバイルデバイス(たとえば、携帯電話もしくはいわゆる「スマートフォン」もしくは他のモバイルデバイス)、ウェアラブルデバイス、エクステンデッドリアリティデバイス(たとえば、仮想現実(VR)デバイス、拡張現実(AR)デバイス、もしくは複合現実(MR)デバイス)、タブレット、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、サーバコンピュータ、ワイヤレスアクセスポイント、車両もしくは車両のコンポーネント、またはRFインターフェースを有する任意の他のデバイスなどの、ワイヤレスデバイスであるかまたはワイヤレスデバイスの一部である。

本明細書で開示される態様に関連する他の目的および利点は、添付の図面および詳細な説明に基づいて、当業者に明らかとなろう。

添付図面は、本開示の様々な態様の説明の助けとなるように提示され、態様の限定ではなく、態様の例示のためにのみ提供される。

いくつかの例による、ユーザデバイスのコンピューティングシステムの例を示すブロック図である。 いくつかの例による、無線周波数(RF)検知技法を利用してユーザの存在を検出し、顔認識を実行するワイヤレスデバイスの例を示す図である。 いくつかの例による、ユーザの存在を検出し、顔認識を実行するワイヤレスデバイスを含む環境の例を示す図である。 いくつかの例による、顔認識を実行するためのプロセスの例を示す流れ図である。 いくつかの例による、顔認識を実行するためのプロセスの例を示す流れ図である。 いくつかの例による、顔認識を実行するためのプロセスの別の例を示す流れ図である。 いくつかの例による、顔認識を実行するためのプロセスの別の例を示す流れ図である。 いくつかの例による、顔認識を実行するためのプロセスの別の例を示す流れ図である。 いくつかの例による、ユーザの注意に基づいてデバイス管理を実行するためのプロセスの例を示す流れ図である。 いくつかの例による、顔認識を実行するためのプロセスの別の例を示す流れ図である。 いくつかの例による、頭部の検出を実行するためのプロセスの例を示す流れ図である。 いくつかの例による、コンピューティングシステムの例を示すブロック図である。

本開示のいくつかの態様および実施形態が、以下で例示を目的として提供される。本開示の範囲を逸脱することなく、代替の態様が考案されてもよい。追加として、本開示のよく知られている要素は、本開示の関連する詳細を不明瞭にしないように、詳細には説明されないかまたは省略される。当業者に明らかになるように、本明細書に記載の態様および実施形態のうちのいくつかは独立して適用されてもよく、それらのうちのいくつかは組み合わせて適用されてもよい。以下の説明では、説明の目的で、本出願の実施形態の完全な理解を与えるために具体的な詳細が記載される。しかしながら、これらの具体的な詳細なしに様々な実施形態が実践されてもよいことは明らかであろう。図および説明は限定的であることが意図されていない。

以下の説明は、例示的な実施形態を提供し、本開示の範囲、適用可能性、または構成を限定することは意図されない。そうではなく、例示的な実施形態の以下の説明は、例示的な実施形態を実装することを可能にする説明を当業者に提供する。添付の特許請求の範囲に記載されるような本出願の趣旨および範囲から逸脱することなく、様々な変更が要素の機能および構成に加えられてもよいことを理解されたい。

スマートフォン、タブレット、およびラップトップなどの多くのポータブル電子デバイスは、顔認識を実行することができる。たとえば、ポータブル電子デバイスは、ユーザ識別情報の検証(たとえば、試行中のデバイスアクセスが許可されたユーザのデータベースに登録されているかどうかを確認する)などのために顔認識を利用して認証を実行することができる。顔認証は、特に、デバイスアクセス制御、たとえば、デバイスへの「ロック解除」アクセスを実行して、特定のアプリケーションまたはサービスへのアクセスを可能にすることなどの、多数の用途を有する。

他の例では、ポータブル電子デバイスによって顔認識を使用して、ユーザのデバイスに対する注意に基づいてディスプレイ管理機能を実施することができる。たとえば、デバイスのフロントフェーシングセンサー(たとえば、ドットプロジェクタおよび/またはカメラ)を使用して、たとえば、ユーザが画面を見ている限り、デバイスディスプレイを初期設定しならびに/または持続することを目的として顔認識を容易にすることができる。ユーザの注意に基づくことのできるデバイスアクションの他の例には、ディスプレイ明るさレベルの自動変更、デバイス「ロック」タイムアウト、および/またはアラート音量の調整などがある。

いくつかの既存の顔認識システムは、赤外(IR)光源を利用してユーザの顔を照明し、赤外線(IR)カメラを利用して画像キャプチャを実行する。いくつかの場合には、キャプチャされた画像を次いで処理し、記憶されている登録された顔と比較してユーザ認証を実行することができる。既存の顔認識システムは一般に、信頼性が高いが、そのようなシステムの電力消費量は大きい場合がある。この問題を解消するために、ワイヤレスデバイス上の顔認識システムは、ある種のユーザアクティビティまたは所定の条件、たとえば、画面のタップ、デバイスの移動、着信通知などの所定の条件が検出されたときにのみトリガされることが多い。これらのトリガがない場合、バッテリー寿命を節約するためにデバイスがロックされると顔認識システムは無効になる。したがって、既存のシステムは、ユーザを認証してデバイスを「ロック解除」するために顔認識を実行する際に固有のレイテンシを有する。

既存の顔認識システムの電力消費量が大きいことは、ディスプレイ管理のためにユーザ認識機能を実施する際にも問題となる。そのような機能は、顔認証に使用される顔認識システムに必要な精度のレベルを必要としない場合があるが、より効率的な代替物が存在しないので、既存のシステムを使用する必要があり、デバイスのバッテリー寿命が悪影響を受ける。

電力消費量が大きいことに関係する問題に加えて、いくつかの顔認識システムは、日光などの直接光源にさらされたときに適切に機能することができない。その理由は、強烈な入射光がIR画像忠実度に干渉することがあるからである。別の問題は、既存の顔認識システムは、ユーザがIR光を除外または遮断する特定の眼鏡を着用している場合に故障することがある。さらに、既存の顔認識システムは、ユーザの写真に基づいてユーザを誤って認証しやすい場合がある。

デバイスがアクティブ化レイテンシを低減させ、同時にまた電力管理を向上させて全体的な電力消費量を低減させてバッテリー寿命を節約する顔認識を実施するのを可能にする技法を開発することが望ましいであろう。さらに、直射日光における顔認識または任意のタイプの眼鏡での顔認識に関する問題を解消し、また誤った認証の可能性を低減させる技法を開発することが望ましいであろう。さらに、デバイス上の既存の無線周波数(RF)インターフェースを利用してこれらの技法を実行することが望ましいであろう。

顔認識を実行するためのシステム、装置、プロセス(方法とも呼ばれる)、およびコンピュータ可読媒体(本明細書では「システムおよび技法」と総称される)が、本明細書で説明される。システムおよび技法は顔認識に関して本明細書で説明されるが、システムおよび技法を使用して他の身体部分および/または壁、家具、ドアなどの物体の認識を実行することができる。本明細書で説明されるシステムおよび技術はまた、ユーザ、動物、物体などを追跡するために使用することができる。

システムおよび技法は、電子デバイスが、顔認識を実行し、運動を検出し、ユーザの頭部および/もしくは他の身体部分(たとえば、頭部、顔、頭頸部領域、手、眼などの一部)の存在を判定し、ユーザの顔の向きを判定し、ならびに/または顔認証を実行するために使用することのできるRF検知データを収集する能力を提供する。いくつかの態様では、RF検知データは、送信機能および受信機能を同時に実行することのできる(たとえば、モノスタティック構成)ワイヤレスインターフェースを利用することによって収集することができる。他の態様では、RF検知データは、送信機能および受信機能が異なるデバイスによって実行される(たとえば、第1のワイヤレスデバイスがRF波形を送信し、第2のワイヤレスデバイスがRF波形および何らかの対応する反射を受信する)バイスタティック構成を利用することによって収集することができる。本明細書では、Wi-Fiを例示的な例として使用して実施例について説明する。しかしながら、システムおよび技法はWi-Fiに限定されない。たとえば、いくつかの場合にはシステムおよび技法は、ミリ波(mm波)技術を使用することなど、5G/新無線(NR)を使用して実施することができる。いくつかの場合には、システムおよび技法は、Bluetooth(登録商標)、ウルトラワイドバンド(UWB)などの他のワイヤレス技術を使用して実装することができる。

いくつかの態様では、デバイスは、送信RF信号の帯域幅、空間ストリームの数、RF信号を送信するように構成されたアンテナの数、RF信号を受信するように構成されたアンテナの数、空間リンクの数(たとえば、空間ストリームの数に、RF信号を受信するように構成されたアンテナの数を乗算した数)、サンプリングレート、またはそれらの任意の組合せに基づく様々なレベルのRF検知分解能を有するアルゴリズムを実施するように構成されたWi-Fiインターフェースを含むことができる。たとえば、デバイスのWi-Fiインターフェースは、少量の電力を消費する低分解能RF検知アルゴリズムを実施するように構成することができ、デバイスが「ロック」状態であり、ならびに/または「スリープ」モードであるときにバックグラウンドで動作することができる。いくつかの事例では、低分解能RF検知アルゴリズムは、デバイスからある近傍内の動きを検知することができる粗な検出機構としてデバイスによって使用することができる。いくつかの態様では、低分解能RF検知アルゴリズムは、デバイスの顔認識システムを開始するためのトリガとして使用することができ、既存のトリガ(たとえば、デバイスの動き、タッピングスクリーン、アラートなど)よりも低いレイテンシを提供することができる。いくつかの態様では、低分解能RF検知アルゴリズムを使用することによって動きを検出すると、顔認識を開始する前により高い分解能のRF検知アルゴリズム(たとえば、中分解能RF検知アルゴリズム、高分解能RF検知アルゴリズム、または本明細書で説明するような他のより高い分解能のRF検知アルゴリズム)を実行するようにデバイスをトリガすることができる。

いくつかの例では、デバイスのWi-Fiインターフェースは、中分解能RF検知アルゴリズムを実施するように構成することができる。中分解能RF検知アルゴリズムに利用される送信RF信号は、より大きい帯域幅、より多い空間ストリーム、より多い空間リンク(たとえば、RF信号を受信するように構成されたより多いアンテナ、および/またはより多い空間ストリーム)、より高いサンプリングレート(より小さいサンプリング間隔に対応する)、またはそれらの任意の組合せを有することによって、低分解能RF検知アルゴリズムとは異なることができる。いくつかの事例では、中分解能RF検知アルゴリズムは、ユーザの頭部(または顔、眼などの他の身体部分)の存在ならびにデバイスに近接する動きを検出するために使用することができる。いくつかの例では、中分解能RF検知アルゴリズムは、上述のように低分解能RF検知アルゴリズムを使用することによってデバイスに近接する動きを検出したことに応答して呼び出すことができる。いくつかの場合には、中分解能RF検知アルゴリズムは、デバイスの画面を向いた方向から反射されない信号を除外するためにデジタル信号処理を利用することによって中分解能RF検知アルゴリズムの検出をユーザの頭部に集束させてもよい。いくつかの例では、中分解能RF検知アルゴリズムはまた、デバイスの顔認識システムを開始するためのトリガとして使用することができ、既存のトリガ(たとえば、デバイスの動き、タッチスクリーン相互作用、アラートなど)よりも低いレイテンシを提供することができる。いくつかの場合には、中分解能RF検知アルゴリズムを使用することによってユーザの頭部の存在を検出すると、顔認識を開始する前により高い分解能のRF検知アルゴリズム(たとえば、高分解能RF検知アルゴリズム、または本明細書で説明するような他のより高い分解能のRF検知アルゴリズム)を実行するようにデバイスをトリガすることができる。

別の例では、デバイスのWi-Fiインターフェースは、高分解能RF検知アルゴリズムを実施するように構成することができる。高分解能RF検知アルゴリズムに利用される送信RF信号は、より大きい帯域幅、より多い空間ストリーム、より多い空間リンク(たとえば、RF信号を受信するように構成されたより多いアンテナ、および/またはより多い空間ストリーム)、より高いサンプリングレート、またはそれらの任意の組合せを有することによって、中分解能RF検知アルゴリズムおよび低分解能RF検知アルゴリズムとは異なることができる。いくつかの事例では、高分解能RF検知アルゴリズムは、ユーザの頭部の向き(たとえば、ユーザが電話に顔を向けているか、それとも他の場所を見ているか)、ユーザの頭部の存在、および/またはデバイスに近接する動きを検出するために使用することができる。いくつかの例では、高分解能RF検知アルゴリズムは、デバイスに近接する動きを検出したことに応答し、ならびに/またはユーザの頭部(もしくは顔、眼などの他の身体部分)の存在を検出したことに応答して呼び出すことができる。いくつかの態様では、高分解能RF検知アルゴリズムは、デバイスの画面を向いた方向から反射されない信号を除外するためにデジタル信号処理を利用してもよい。いくつかの場合には、高分解能RF検知アルゴリズムは、デバイスの顔認識システムを開始するためのトリガとして使用することができ、上記で説明された既存の顔認識トリガよりも低いレイテンシを提供することができる。

いくつかの例では、デバイスのWi-Fiインターフェースは、顔認証RF検知アルゴリズムを実施するように構成することができる。一実装形態では、デバイスは、顔認識を実行するために極高周波(EHF)信号を送信することのできるRFインターフェースまたはmm波技術(たとえば、IEEE802.11ad)を利用してもよい。たとえば、デバイスは、mm波RFインターフェースを含むことができる。いくつかの例では、mm波RFインターフェースは、デバイス画面に垂直な方向に信号を送信するように構成された1つまたは複数の指向性アンテナを利用することができる。たとえば、デバイスは、ユーザの顔から反射された様々な信号からそれぞれに異なる角度での飛行時間および位相測定値を取得するために狭ビーム掃引を実行するためにmm波RFインターフェースを利用することができる。いくつかの例では、デバイスは、顔シグネチャを生成するために飛行時間および位相測定値を利用することができる。デバイスは、顔シグネチャを、顔認識用にシステムに記憶された較正済み顔メトリクスと比較することができる。

そのようなシステムおよび技法による顔認識の実装形態は、有利には、直射日光またはIR遮断眼鏡を着用しているユーザに対して機能することができる。さらに、これらのシステムおよび技法による顔認識は、ユーザの顔についての3次元データを組み込むことができ、したがって、既存のシステムよりも高い精度をもたらすことができる。

いくつかの例では、システムおよび技法は、RF信号を同時に送信および受信するために使用することができる少なくとも2つのアンテナを有するデバイスのWi-Fiインターフェースを実装することによって上述のアルゴリズムの各々に関連するRF検知を実行することができる。いくつかの事例では、アンテナは、RF信号を全方向において受信し送信することができるように全指向性であることができる。たとえば、デバイスは、RF信号を送信するためにデバイスのWi-Fiインターフェースのトランスミッタを利用し、同時に、デバイスがユーザから反射されたあらゆる信号をキャプチャしてもよいようにWi-FiインターフェースのWi-Fiレシーバを使用可能にしてもよい。Wi-Fiレシーバはまた、物体から反射されずにWi-FiトランスミッタのアンテナからWi-Fiレシーバのアンテナに転送されるリーク信号を検出するように構成することができる。そうする際に、デバイスは、送信信号の直接経路(リーク信号)に関するチャネル状態情報(CSI)データの形をしたRF検知データを、送信信号に対応する受信信号の反射経路に関するデータとともに収集してもよい。

いくつかの態様では、CSIデータは、反射信号の距離ならびに到来角を算出するために使用することができる。反射信号の距離および角度は、動きを検出し、ユーザの頭部、顔、眼、足、手などの存在を判定し、ならびに/または上述のようにユーザの顔の向きを判定するために使用することができる。いくつかの例では、信号処理、機械学習アルゴリズムを使用するか、任意の他の適切な技法を使用するか、またはそれらの任意の組合せによって反射信号の距離および到来角を判定することができる。一例では、反射信号の距離は、リーク信号を受信してから反射信号を受信するまでの時間差を測定することによって算出することができる。別の例では、到来角は、反射信号を受信するためにアンテナアレイを利用し、アンテナアレイの各要素において受信位相の差を測定することによって算出することができる。いくつかの事例では、反射信号の距離は、反射信号の到来角とともに、ユーザの頭部の存在および/または向きを識別することなどによって、ユーザの存在および向き特性を識別するために使用することができる。

いくつかの例では、本明細書で説明する様々なRF検知アルゴリズムのうちの1つまたは複数は、ユーザの意識に基づくデバイス管理機能を実行するために使用することができる。たとえば、RF検知アルゴリズムのうちの1つまたは複数は、ユーザの頭部の向きを判定するために使用することができる。次いで、ユーザの頭部の向きは、ユーザが注意をデバイス画面に向けているか、それとも他の場所に向けているかを推論するために使用することができる。そのような実装形態では、ユーザの意識を確認するために顔認証を利用する既存のシステムよりも電力消費量を低減させることができる。

本明細書において説明されるシステムおよび技法の様々な態様が、図面に関して以下で論じられる。図1は、ユーザデバイス107のコンピューティングシステム170の例を示す。ユーザデバイス107は、エンドユーザによって使用することのできるデバイスの例である。たとえば、ユーザデバイス107は、携帯電話、ルータ、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、トラッキングデバイス、ウェアラブルデバイス(たとえば、スマートウォッチ、眼鏡、XRデバイスなど)、モノのインターネット(IoT)デバイス、車両(もしくは車両のコンピューティングデバイス)、および/またはワイヤレス通信ネットワークを介して通信するためにユーザによって使用される他のデバイスを含むことができる。いくつかの場合には、デバイスは、Wi-Fi規格を使用して通信するように構成されたデバイスを呼ぶときなど、ステーション(STA)と呼ぶことができる。いくつかの場合には、デバイスは、5G/新無線(NR)、ロングタームエボリューション(LTE)、または他の電気通信規格を使用して通信するように構成されたデバイスを呼ぶときなど、ユーザ機器(UE)と呼ぶことができる。

コンピューティングシステム170は、バス189を介して電気的にまたは通信可能に結合されてもよい(または適宜別様に通信していてもよい)ソフトウェアコンポーネントおよびハードウェアコンポーネントを含む。たとえば、コンピューティングシステム170は1つまたは複数のプロセッサ184を含む。1つまたは複数のプロセッサ184は、1つまたは複数のCPU、ASIC、FPGA、AP、GPU、VPU、NSP、マイクロコントローラ、専用ハードウェア、それらの任意の組合せ、ならびに/または、他の処理デバイスおよび/もしくはシステムを含むことができる。バス189は、コア間および/または1つもしくは複数のメモリデバイス186との通信のために1つまたは複数のプロセッサ184によって使用することができる。

コンピューティングシステム170はまた、1つまたは複数のメモリデバイス186、1つまたは複数のデジタル信号プロセッサ(DSP)182、1つまたは複数の加入者識別モジュール(SIM)174、1つまたは複数のモデム176、1つまたは複数のワイヤレストランシーバ178、1つまたは複数のアンテナ187、1つまたは複数の入力デバイス172(たとえば、カメラ、マウス、キーボード、タッチ感応スクリーン、タッチパッド、キーパッド、マイクロフォンなど)、および1つまたは複数の出力デバイス180(たとえば、ディスプレイ、スピーカ、プリンタなど)も含んでもよい。

1つまたは複数のワイヤレストランシーバ178は、ユーザデバイス、ネットワークデバイス(たとえば、eNBおよび/またはgNBなどの基地局、ルータなどのWi-Fiアクセスポイント(AP)、レンジエクステンダなど)、クラウドネットワークなどの、1つまたは複数の他のデバイスからアンテナ187を介してワイヤレス信号(たとえば、信号188)を受信することができる。いくつかの例では、コンピューティングシステム170は、同時送信および受信機能を容易にすることができる複数のアンテナまたはアンテナアレイを含むことができる。いくつかの例では、アンテナ187は、RF信号を全方向において受信し送信することができるように全指向性アンテナであることができる。ワイヤレス信号188は、ワイヤレスネットワークを介して送信されてもよい。ワイヤレスネットワークは、セルラーもしくは電気通信ネットワーク(たとえば、3G、4G、5Gなど)、ワイヤレスローカルエリアネットワーク(たとえば、WiFiネットワーク)、Bluetooth(商標)ネットワーク、および/または他のネットワークなどの、任意のワイヤレスネットワークであってもよい。いくつかの例では、1つまたは複数のワイヤレストランシーバ178は、コンポーネントの中でもとりわけ、増幅器、信号ダウンコンバージョンのための混合器(信号乗算器とも呼ばれる)、信号を混合器に提供する周波数合成器(発振器とも呼ばれる)、ベースバンドフィルタ、アナログデジタルコンバータ(ADC)、1つまたは複数の電力増幅器などの、1つまたは複数のコンポーネントを含むRFフロントエンドを含んでもよい。RFフロントエンドは一般に、ワイヤレス信号188の選択およびベースバンド周波数または中間周波数への変換を扱うことができ、RF信号をデジタル領域に変換することができる。

いくつかの場合には、コンピューティングシステム170は、1つまたは複数のワイヤレストランシーバ178を使用して送信および/または受信されるデータを符号化および/または復号するように構成されているコード化-復号デバイス(またはコーデック)を含むことができる。いくつかの場合には、コンピューティングシステム170は、1つまたは複数のワイヤレストランシーバ178によって送信および/または受信されるデータを(たとえば、高度暗号化規格(AES)および/またはデータ暗号化規格(DES)規格に従って)暗号化および/または解読するように構成されている暗号化-解読デバイスまたはコンポーネントを含むことができる。

1つまたは複数のSIM174の各々は、ユーザデバイス107のユーザに割り当てられた国際モバイル加入者識別(IMSI)番号および関連するキーを安全に記憶することができる。IMSIおよびキーを使用して、1つまたは複数のSIM174と関連付けられたネットワークサービスプロバイダまたはオペレータによって提供されるネットワークにアクセスするときに、加入者を識別および認証することができる。1つまたは複数のモデム176は、1つまたは複数のワイヤレストランシーバ178を使用して情報を送信のために符号化するように1つまたは複数の信号を変調することができる。1つまたは複数のモデム176はまた、送信情報を復号するために、1つまたは複数のワイヤレストランシーバ178によって受信される信号を復調することもできる。いくつかの例では、1つまたは複数のモデム176は、WiFiモデム、4G(またはLTE)モデム、5G(またはNR)モデム、および/または他のタイプのモデムを含むことができる。1つまたは複数のモデム176および1つまたは複数のワイヤレストランシーバ178は、1つまたは複数のSIM174のためのデータを通信するために使用することができる。

コンピューティングシステム170は、限定はしないが、ローカルストレージおよび/もしくはネットワークアクセス可能ストレージ、ディスクドライブ、ドライブアレイ、光記憶デバイス、プログラム可能、フラッシュ更新可能であることがあるRAMおよび/もしくはROMなどのソリッドステート記憶デバイスなどを含むことができる、1つまたは複数の非一時的機械可読記憶媒体または記憶デバイス(たとえば、1つまたは複数のメモリデバイス186)も含むことができる(かつ/または、それと通信することもできる)。そのような記憶デバイスは、限定はしないが、様々なファイルシステム、データベース構造などを含む、任意の適切なデータ記憶装置を実装するように構成されてもよい。

様々な実施形態では、機能は、1つもしくは複数のコンピュータプログラム製品(たとえば、命令またはコード)をメモリデバイス186に記憶されてもよく、1つもしくは複数のプロセッサ184および/または1つもしくは複数のDSP182によって実行されてもよい。コンピューティングシステム170はまた、たとえば、オペレーティングシステム、デバイスドライバ、実行可能ライブラリ、および/または1つもしくは複数のアプリケーションプログラムなどの他のコードを含む、ソフトウェア要素(たとえば、1つまたは複数のメモリデバイス186内に位置する)も含むことができ、1つまたは複数のアプリケーションプログラムは、様々な実施形態によって提供される機能を実施するコンピュータプログラムを備え得、かつ/または本明細書で説明する方法を実装すること、および/もしくは本明細書で説明するシステムを構成することを行うように設計されてもよい。

図2は、ユーザ202の存在を検出すること、ユーザの向き特性を検出すること、顔認識を実行すること、もしくはそれらの任意の組合せなどの1つもしくは複数の機能を実行し、ならびに/または他の機能を実行するためにRF検知技法を利用するワイヤレスデバイス200の例を示す図である。いくつかの例では、ワイヤレスデバイス200は、携帯電話、タブレットコンピュータ、ウェアラブルデバイス、または少なくとも1つのRFインターフェースを含む他のデバイスなどのユーザデバイス107とすることができる。いくつかの例では、ワイヤレスデバイス200は、ワイヤレスアクセスポイント(AP)、基地局(たとえば、gNB、eNBなど)、または少なくとも1つのRFインターフェースを含む他のデバイスなどのユーザデバイス用(たとえば、ユーザデバイス107用)の接続性を提供するデバイスとすることができる。

いくつかの態様では、ワイヤレスデバイス200は、RF信号を送信するための1つまたは複数のコンポーネントを含むことができる。ワイヤレスデバイス200は、デジタルアナログ変換器(DAC)204を含むことができ、デジタルアナログ変換器(DAC)204は、デジタル信号または波形を(たとえば、図示されていないマイクロプロセッサから)受信し、信号または波形をアナログ波形に変換することができる。DAC204の出力であるアナログ信号は、RFトランスミッタ206に提供することができる。RFトランスミッタ206は、Wi-Fiトランスミッタ、5G/NRトランスミッタ、Bluetooth(商標)トランスミッタ、またはRF信号を送信することができる任意の他のトランスミッタとすることができる。

RFトランスミッタ206は、TXアンテナ212などの1つもしくは複数の送信アンテナに結合することができる。いくつかの例では、TXアンテナ212は、RF信号を全方向に送信することができる全指向性アンテナとすることができる。たとえば、TXアンテナ212は、Wi-Fi信号(たとえば、2.4GHz、5GHz、6GHzなど)を360度放射パターンで放射することができる全指向性Wi-Fiアンテナとすることができる。別の例では、TXアンテナ212は、RF信号を特定の方向に送信する指向性アンテナとすることができる。

いくつかの例では、ワイヤレスデバイス200はまた、RF信号を受信するための1つまたは複数のコンポーネントを含むことができる。たとえば、ワイヤレスデバイス200におけるレシーバラインナップは、RXアンテナ214などの1つまたは複数の受信アンテナを含むことができる。いくつかの例では、RXアンテナ214は、RF信号を複数の方向において受信することができる全指向性アンテナとすることができる。他の例では、RXアンテナ214は、特定の方向からの信号を受信するように構成された指向性アンテナとすることができる。さらなる例では、TXアンテナ212とRXアンテナ214はどちらも、アンテナアレイとして構成された複数のアンテナ(たとえば、要素)を含むことができる。

ワイヤレスデバイス200はまた、RXアンテナ214に結合されるRFレシーバ210を含むことができる。RFレシーバ210は、Wi-Fi信号、Bluetooth(商標)信号、5G/NR信号、または任意の他のRF信号などのRF波形を受信するための1つまたは複数のハードウェアコンポーネントを含むことができる。RFレシーバ210の出力は、アナログデジタル変換器(ADC)208に結合することができる。ADC208は、受信されたアナログRF波形をデジタル信号プロセッサ(図示せず)などのプロセッサに提供することができるデジタル波形に変換するように構成することができる。

一例では、ワイヤレスデバイス200は、TX波形216をTXアンテナ212から送信させることによってRF検知技法を実施することができる。TX波形216は単一の線として図示されているが、いくつかの場合には、全指向性TXアンテナ212によってTX波形216を全方向に送信することができる。一例では、TX波形216は、ワイヤレスデバイス200におけるWi-Fiトランスミッタによって送信されるWi-Fi波形とすることができる。いくつかの場合には、TX波形216は、Wi-Fiデータ通信信号またはWi-Fi制御機能信号(たとえば、ビーコン送信)と同時にまたはほぼ同時に送信されるWi-Fi波形に対応することができる。いくつかの例では、TX波形216は、Wi-Fiデータ通信信号またはWi-Fi制御機能信号(たとえば、ビーコン送信)と同じまたは同様の周波数リソースを使用して送信することができる。いくつかの態様では、TX波形216は、Wi-Fiデータ通信信号および/またはWi-Fi制御信号とは別個に送信されるWi-Fi波形に対応することができる(たとえば、TX波形216はそれぞれに異なる時間に送信することができ、ならびに/または異なる周波数リソースを使用して送信することができる)。

いくつかの例では、TX波形216は、5G NRデータ通信信号または5G NR制御機能信号と同時にまたはほぼ同時に送信される5G NR波形に対応することができる。いくつかの例では、TX波形216は、5G NRデータ通信信号または5G NR制御機能信号と同じまたは同様の周波数リソースを使用して送信することができる。いくつかの態様では、TX波形216は、5G NRデータ通信信号および/または5G NR制御信号とは別個に送信される5G NR波形に対応することができる(たとえば、TX波形216はそれぞれに異なる時間に送信することができ、ならびに/または異なる周波数リソースを使用して送信することができる)。

いくつかの態様では、TX波形216に関連付けられた1つまたは複数のパラメータは、RF検知分解能を増減させるために使用されるように修正することができる。パラメータには、周波数、帯域幅、空間ストリームの数、TX波形216を送信するように構成されたアンテナの数、TX波形216に対応する反射RF信号を受信するように構成されたアンテナの数、空間リンクの数(たとえば、空間ストリームの数にRF信号を受信するように構成されたアンテナの数を乗算した数)、サンプリングレート、またはそれらの任意の組合せを含めてもよい。

さらなる例では、TX波形216は、完全またはほぼ完全な自動補正特性を有するシーケンスを有するように実装することができる。たとえば、TX波形216は、単一キャリアZadoffシーケンスを含むか、または直交周波数分割多重(OFDM)ロングトレーニングフィールド(LTF)シンボルと同様のシンボルを含むことができる。いくつかの場合には、TX波形216は、たとえば、周波数変調連続波(FM-CW)レーダシステムにおいて使用されるようなチャープ信号を含むことができる。いくつかの構成では、チャープ信号は、信号周波数が直線的および/または指数関数的に増大および/または低減する信号を含むことができる。

いくつかの態様では、ワイヤレスデバイス200は、同時送信および受信機能を実行することによってRF検知技法をさらに実施することができる。たとえば、ワイヤレスデバイス200は、そのRFレシーバ210が、RFトランスミッタ206がTX波形216を送信するのを可能にするのと同時にまたはほぼ同時に受信するのを可能にすることができる。いくつかの例では、TX波形216に含まれるシーケンスまたはパターンの送信は、シーケンスがある回数だけ送信されるかまたはある持続時間にわたって送信されるように連続的に繰り返すことができる。いくつかの例では、TX波形216の送信におけるパターンの繰り返しは、RFレシーバ210がRFトランスミッタ206の後に使用可能にされる場合に反射信号の受信がなくなるのを回避するために使用することができる。一実装形態例では、TX波形216には、2回以上送信されるシーケンス長Lを有するシーケンスを含むことができ、それによって、情報を失うことなくシーケンス全体に対応する反射を受信するためにL以下の時間でRFレシーバ210を使用可能にすることが可能になる。

ワイヤレスデバイス200は、同時送信および受信機能を実装することによって、TX波形216に対応する信号を受信することができる。たとえば、ワイヤレスデバイス200は、ユーザ202から反射されたRX波形218など、TX波形216の範囲内の物体または人から反射された信号を受信することができる。ワイヤレスデバイス200はまた、物体から反射されることなくTXアンテナ212からRXアンテナ214に直接結合されるリーク信号(たとえば、TXリーク信号220)を受信することができる。たとえば、リーク信号は、物体から反射されずにワイヤレスデバイス上の送信アンテナ(たとえば、TXアンテナ212)からワイヤレスデバイス上の受信アンテナ(たとえば、RXアンテナ214)に転送される信号を含むことができる。いくつかの場合には、RX波形218は、TX波形216に含まれるシーケンスの複数のコピーに対応する複数のシーケンスを含むことができる。いくつかの例では、ワイヤレスデバイス200は、信号雑音比(SNR)を向上させるためにRFレシーバ210によって受信される複数のシーケンスを組み合わせることができる。

ワイヤレスデバイス200は、TX波形216に対応する受信信号の各々に関連付けられたRF検知データを取得することによってRF検知技法をさらに実施することができる。いくつかの例では、RF検知データは、TX波形216の直接経路(たとえば、リーク信号220)に関するチャネル状態情報(CSI)データを、TX波形216に対応する反射経路(たとえば、RX波形218)に関するデータとともに含むことができる。

いくつかの態様では、RF検知データ(たとえば、CSIデータ)は、RF信号(たとえば、TX波形216)がRFトランスミッタ206からRFレシーバ210に伝搬する方法を決定するために使用することができる情報を含むことができる。RF検知データは、散乱、フェージング、および距離による電力減衰、またはそれらの任意の組合せに起因する送信RF信号に対する影響に対応するデータを含むことができる。いくつかの例では、RF検知データは、特定の帯域幅にわたる周波数領域における各トーンに対応する虚データおよび実データ(たとえば、I/Q成分)を含むことができる。

いくつかの例では、RF検知データは、RX波形218などの反射波形に対応する距離および到来角を算出するために使用することができる。さらなる例では、RF検知データはまた、動きを検出すること、位置を判定すること、位置または動きパターンにおける変化を検出すること、チャネル推定値を取得すること、またはそれらの任意の組合せを行うために使用することができる。いくつかの場合には、反射信号の距離および到来角は、ユーザの存在/近接さの検出、ユーザの注意の検出、および/または顔認識ならびにユーザ認証(たとえば、顔認証)の実行のために、周囲環境内のユーザ(たとえば、ユーザ202)のサイズ、位置、移動、または向きを特定するために使用することができる。

ワイヤレスデバイス200は、信号処理、機械学習アルゴリズムを利用するか、任意の他の適切な技法を使用するか、またはそれらの任意の組合せによって、反射波形に対応する距離および到来角(たとえば、RX波形218に対応する距離および到来角)を算出することができる。他の例では、ワイヤレスデバイス200は、サーバなどの別のコンピューティングデバイスにRF検知データを送信することができ、別のコンピューティングデバイスは、RX波形218または他の反射波形に対応する距離および到来角を取得するための計算を実行することができる。

一例では、RX波形218の距離は、リーク信号を受信してから反射信号を受信するまでの時間差を測定することによって算出することができる。たとえば、ワイヤレスデバイス200は、ワイヤレスデバイス200がTX波形216を送信する時間からリーク信号220を受信する時間までの差(たとえば、伝搬遅延)に基づくゼロのベースライン距離を判定することができる。ワイヤレスデバイス200は次いで、ワイヤレスデバイス200がTX波形216を送信する時間からRX波形218を受信する時間までの差(たとえば、飛行時間)に基づくRX波形218に関連する距離を判定することができ、この差を、リーク信号220に関連する伝搬遅延に応じて調整することができる。そうする際に、ワイヤレスデバイス200は、反射を生じさせたユーザ(たとえば、ユーザ202)の存在および移動を判定するために使用することができるRX波形218が伝わった距離を判定することができる。

さらなる例では、RX波形218の到来角は、アンテナ214などの受信アンテナアレイの個々の要素間のRX波形218の到達時間差を測定することによって算出することができる。いくつかの例では、到達時間差は、受信アンテナアレイ内の各要素における受信位相の差を測定することによって算出することができる。

いくつかの場合には、RX波形218の距離および到来角は、ワイヤレスデバイス200とユーザ202との間の距離ならびにワイヤレスデバイス200に対するユーザ202の位置を判定するために使用することができる。RX波形218の距離および到来角はまた、ユーザ202の存在、移動、近接さ、注意、識別、またはそれらの任意の組合せを判定するために使用することができる。たとえば、ワイヤレスデバイス200は、ユーザ202がワイヤレスデバイス200に向かって歩いていることを判定するためにRX波形218に対応する算出された距離および到来角を利用することができる。ユーザ202のワイヤレスデバイス200への近接さに基づいて、ワイヤレスデバイス200はデバイスをロック解除するために顔認証をアクティブ化することができる。いくつかの態様では、顔認証は、ユーザ202がワイヤレスデバイス200のしきい値距離内にいることに基づいてアクティブ化することができる。しきい値距離の例には、2フィート、1フィート、6インチ、3インチ、または他の任意の距離を含めることができる。

上述のように、ワイヤレスデバイス200は、モバイルデバイス(たとえば、スマートフォン、ラップトップ、タブレットなど)または他のタイプのデバイスを含むことができる。いくつかの例では、ワイヤレスデバイス200は、デバイス位置データおよびデバイス向きデータをRF検知データとともに取得するように構成することができる。いくつかの事例では、デバイス位置データおよびデバイス向きデータは、RX波形218などの反射信号の距離および到来角を判定または調整するために使用することができる。たとえば、ワイヤレスデバイス200は、RF検知プロセスの間にユーザ202がワイヤレスデバイス200に向かって歩くときに天井に面するテーブル上にセットされてもよい。この例では、ワイヤレスデバイス200は、ユーザ202が歩いている方向を判定するためにワイヤレスデバイス200その位置データおよび向きデータをRF検知データとともに使用することができる。

いくつかの例では、デバイス位置データは、ラウンドトリップ時間(RTT)測定値、パッシブポジショニング、到来角、受信信号強度インジケータ(RSSI)、CSIデータ、他の任意の適切な技法を使用すること、またはそれらの任意の組合せを含む技法を使用してワイヤレスデバイス200によって収集することができる。さらなる例では、デバイス向きデータは、ジャイロスコープ、加速度計、コンパス、磁力計、気圧計、他の任意の適切なセンサー、またはそれらの任意の組合せなどの、ワイヤレスデバイス200上の電子センサーから取得することができる。

図3は、ワイヤレスデバイス302と、アクセスポイント(AP)304と、ユーザ308とを含む環境300を示す図である。ワイヤレスデバイス302は、ユーザデバイス(たとえば、モバイルデバイスまたは任意の他のタイプのデバイスなどの、図1のユーザデバイス107)を含むことができる。AP304は、いくつかの例ではワイヤレスデバイスと呼ばれることもある。図示のように、ユーザ308は、第1のユーザ位置309a、第2のユーザ位置309b、および第3のユーザ位置309cを含む、(たとえば、ワイヤレスデバイス302とともに)それぞれに異なる位置に移動することができる。いくつかの態様では、ワイヤレスデバイス302およびAP304の各々は、ユーザ308の存在を検出すること、ユーザ308の移動を検出すること、ユーザ308の顔認識を実行すること、またはそれらの任意の組合せを行うためにRF検知を実行し、ならびに/またはユーザ308に対する他の機能を実行するように構成することができる。

いくつかの態様では、AP304は、本明細書では図2のワイヤレスデバイス200に関して説明されたコンポーネントなどの、RF信号を同時に送信および受信するように構成することのできるハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントを含むWi-Fiアクセスポイントとすることができる。たとえば、AP304は、RF信号を送信するように構成することのできる1つまたは複数のアンテナと、RF信号を受信するように構成することのできる1つまたは複数のアンテナを含むことができる(たとえば、アンテナ306)。図2のワイヤレスデバイス200に関して指摘したように、AP304は、信号を任意の方向から送信および受信するように構成された全指向性アンテナまたはアンテナアレイを含むことができる。

いくつかの態様では、AP304およびワイヤレスデバイス302は、送信および受信機能がそれぞれに異なるデバイスによって実行されるバイスタティック構成を実装するように構成することができる。たとえば、AP304は、信号310aおよび信号310b含むことができる全指向性RF信号を送信することができる。図示のように、信号310aは、AP304から直接(たとえば、反射なしに)ワイヤレスデバイス302に伝わることができ、信号310bは、位置309aにおいてユーザ308から反射され、それによって、対応する反射信号312がワイヤレスデバイス302によって受信される。

いくつかの例では、ワイヤレスデバイス302は、位置309aにおけるユーザ308の存在、位置、向き、および/または移動を判定するために信号310aおよび信号310bに関連するRF検知データを利用することができる。たとえば、ワイヤレスデバイス302は、AP304に関連する位置データを取得し、取り出し、ならびに/または推定することができる。いくつかの態様では、ワイヤレスデバイス302は、AP304によって送信される飛行時間、距離、および/または到来角関連信号(たとえば、信号310aなどの直接経路信号および信号312などの反射経路信号)を決定するためにAP304に関連する位置データおよびRF検知データ(たとえば、CSIデータ)を使用することができる。いくつかの場合には、AP304およびワイヤレスデバイス302は、RF信号310aおよび/または反射信号312に関連するデータ(たとえば、送信時間、シーケンス/パターン、到達時間、到来角など)を含むことができる通信をさらに送信および/または受信することができる。

いくつかの例では、ワイヤレスデバイス302は、モノスタティック構成を使用してRF検知を実行するように構成することができ、その場合、ワイヤレスデバイス302は、送信機能と受信機能の両方を実行する(たとえば、ワイヤレスデバイス200に関連して説明する同時TX/RX)。たとえば、ワイヤレスデバイス302は、RF信号314を送信することによって位置309bにおいてユーザ308の存在または移動を検出することができ、RF信号314の送信によって、位置309bにおけるユーザ308からの反射信号316をワイヤレスデバイス302によって受信することができる。

いくつかの態様では、ワイヤレスデバイス302は、反射信号316に関連するRF検知データを取得することができる。たとえば、RF検知データは、反射信号316に対応するCSIデータを含むことができる。さらなる態様では、ワイヤレスデバイス302は、反射信号316に対応する距離および到来角を算出するためにRF検知データを使用することができる。たとえば、ワイヤレスデバイス302は、リーク信号(図示せず)と反射信号316との間の差に基づいて反射信号316についての飛行時間を算出することによって距離を判定することができる。さらなる例では、ワイヤレスデバイス302は、反射信号を受信するためにアンテナアレイを利用し、アンテナアレイの各要素において受信位相の差を測定することによって、到来角を判定することができる。

いくつかの例では、ワイヤレスデバイス302は、'K'(たとえば、トーン)として表される周波数の数および'N'として表されるアンテナアレイ要素の数に基づく行列を公式化するために使用することができるCSIデータの形をしたRF検知データを取得することができる。一技法では、CSI行列は、数式(1)によって与えられる関係に従って公式化することができる。
CSI行列: H = [h_ik], i = 1,…, N, k = 1,…, K (1)

ワイヤレスデバイス302は、CSI行列を公式化すると、2次元フーリエ変換を利用することによって直接信号経路(たとえば、リーク信号)ならびに反射信号経路(たとえば、反射信号316)についての到来角および飛行時間を算出することができる。一例では、フーリエ変換は、以下の数式(2)によって与えられる関係によって定義することができ、ここでは、Kは、周波数領域におけるトーンの数に対応し、Nは、受信アンテナの数に対応し、h_ikは、第iのアンテナおよび第kのトーン上でキャプチャされたCSIデータに対応し(たとえば、実数および虚数を有する複素数)、f₀は、キャリア周波数に対応し、lは、アンテナ間隔に対応し、cは、光速に対応し、△fは、2つの隣接するトーン間の周波数間隔に対応する。数式(2)の関係は次のように与えられる。

いくつかの態様では、リーク信号(たとえば、リーク信号220および/または他のリーク信号)は、反復取り消し方法を使用することによって取り消すことができる。

いくつかの場合には、ワイヤレスデバイス302は、位置309bにおけるユーザ308の存在または移動を検出するために反射信号316に対応する距離および到来角を利用することができる。他の例では、ワイヤレスデバイス302は、ユーザ308の第3の位置309cへのさらなる移動を検出することができる。ワイヤレスデバイス302は、位置309cにおけるユーザ308から反射信号320を生じさせるRF信号318を送信することができる。ワイヤレスデバイス302は、反射信号320に関連するRF検知データに基づいて、位置309cにおけるユーザ308の存在を判定し、ユーザの頭部の存在および/または向きを検出し、顔認識ならびに顔認証を実行することができる。

いくつかの実装形態では、ワイヤレスデバイス302は、動き検出、物体分類を実行し、ならびに/またはユーザ308に関する頭部の向きを検出するために人工知能または機械学習アルゴリズムを利用してもよい。いくつかの例では、機械学習技法は、ニューラルネットワーク、線形およびロジスティック回帰、分類木、サポートベクターマシン、任意の他の適切な教師あり機械学習技法、またはそれらの任意の組合せを利用する教師あり機械学習技法を含むことができる。たとえば、機械学習アルゴリズムまたは人工知能の訓練のためにサンプルRF検知データのデータセットを選択することができる。

いくつかの態様では、ワイヤレスデバイス302およびAP304は、RF検知技法を、それらの互いの関連性またはWi-Fiネットワークとの関連性とは無関係に実行することができる。たとえば、ワイヤレスデバイス302は、アクセスポイントまたはWi-Fiネットワークに関連付けられていないときに、本明細書で説明されるRF検知を実行するためにワイヤレスデバイス302のWi-FiトランスミッタおよびWi-Fiレシーバを利用することができる。さらなる例では、AP304は、ワイヤレスデバイスが関連付けられているかどうかにかかわらずにRF検知技法を実行することができる。

図4は、顔認識を実行するためのプロセス400の例を示す流れ図である。ブロック402は、デバイスがロックされ、デバイスの画面(またはディスプレイ)がオフであるデバイスの状態を示す。たとえば、ユーザが、デスク上にデバイスを置いてあり、デバイスがある非アクティビティ時間の経過後にロック状態に遷移していることがある。

ブロック404において、デバイスは、デバイスに近接する動きを検出するためにRF検知を実行することができる。一例では、動きを検出するためのRF検知は、デバイス上のRFインターフェースを(図2のワイヤレスデバイス200に関する説明のように、上記で説明したのと同様に)送信機能と受信機能を同時に実行するように構成することによって実装することができる。たとえば、デバイス上のWi-Fiインターフェースは、1つまたは複数のRF信号を送信し、同時に(またはほぼ同時に)、送信されたRF信号に対応する1つまたは複数の反射信号を受信するように構成することができる。

いくつかの実装形態では、デバイスは、送信RF信号の帯域幅、空間ストリームの数、RF信号を送信するように構成されたアンテナの数、RF信号を受信するように構成されたアンテナの数、空間リンクの数(たとえば、空間ストリームの数に、RF信号を受信するように構成されたアンテナの数を乗算した数)、サンプリングレート、またはそれらの任意の組合せなどのパラメータに基づく様々なレベルのRF検知分解能を有するRF検知アルゴリズムを実施するように構成することができる。たとえば、デバイスは、帯域幅、サンプリングレート、および/または空間リンクに関する1つまたは複数のパラメータを調整することによって、デバイスがロック状態またはスリープ状態であるときにデバイスに近接する動きを検出することができるアルゴリズムを実装してもよい。

たとえば、いくつかの場合には、デバイスは、互いに独立しており別々にコード化された信号(たとえば、ストリーム)を送信アンテナの各々から送信するために使用することができる空間ストリーミングまたは多重化技法を使用して送信するように構成されてもよい。たとえば、4つのアンテナを有するワイヤレスデバイスは、1つのアンテナを送信用に構成し、残りの3つのアンテナを受信用に構成する(たとえば、その場合、1つのTXアンテナが、他の3つのRXアンテナによって受信することができる空間ストリームを送信することができる)ことによって、1×3構成(たとえば、3つの空間リンクをもたらす1つの空間ストリームおよび3つのRXアンテナ)を実装するように構成することができる。別の例では、ワイヤレスデバイスは、受信用に構成された2つのアンテナによって受信することができる独立した信号を、送信用に構成された2つのアンテナを介して送信することによって、2×2構成(たとえば、4つの空間リンクをもたらす2つの空間ストリームおよび2つのRXアンテナ)を実装してもよい。

いくつかの構成では、デバイスは、空間リンクの数を修正し(たとえば、空間ストリームの数および/または受信アンテナの数を調整し)、ならびに帯域幅およびサンプリング周波数を修正することによってRF検知分解能のレベルを調整することができる。いくつかの場合には、デバイスは、(たとえば、比較的低い帯域幅、少数の空間リンク、および低いサンプリングレートを用いる)低分解能RF検知アルゴリズムを実装することができ、低分解能RF検知アルゴリズムは、少量の電力を消費し、デバイスがロック状態またはスリープ状態のときにバックグラウンドで動作することができる。例示的な一例では、デバイスは、RFインターフェースを単一の空間リンクを利用して帯域幅が約20MHzの信号を送信するように構成し、100ms～500msの範囲とすることができるサンプリングレートを利用することによって動き検出を実行することができる。本明細書に記載されたパラメータおよび対応する値が例示的な構成として提供されており、開示されたシステムおよび技法が、パラメータおよび値の異なる変形例を使用して実装されてもよいことが、当業者には理解されよう。

ブロック406において、デバイスは、RF検知データに基づいて動きが検出されるかどうかを判定することができる。デバイスは、信号処理、機械学習アルゴリズム、任意の他の適切な技法の使用、またはそれらの任意の組合せを利用することによって動きを検出してもよい。動きが検出されない場合、プロセス400は、ブロック408に進むことができ、デバイスは、ロック状態のままであり、動きを検出するために引き続きRF検知を実行する。そのような場合、デバイスは、低分解能RF検知アルゴリズムを使用して引き続きRF検知を実行することができる。

ブロック406において動きが検出された場合、プロセス400は、ブロック410に進み、顔認証を開始することができる。いくつかの例では、デバイス画面に垂直な方向に信号を送信することなど、極高周波(EHF)信号またはmm波技術(たとえば、IEEE802.11ad)を送信することのできるRFインターフェースを使用することによって顔認識を実行することができる。たとえば、デバイスは、ユーザの顔から反射された信号からそれぞれに異なる角度での飛行時間および位相測定値を取得するために狭ビーム掃引を実行するためにmm波RFインターフェースを利用することができる。いくつかの例では、デバイスは、デバイスが顔認識のためにシステムに記憶された較正済み顔メトリクスと比較することができる顔シグネチャを生成するために飛行時間および位相測定値を利用することができる。

別の例では、デバイスは、顔認識を実行するために光検出および測距(LIDAR)を使用してもよい。たとえば、LIDARデバイスは、ユーザの顔にレーザー光を照射し、レーザー光の反射がセンサーに戻るのにかかる時間を測定するために使用することができる。いくつかの場合には、デバイスは、顔認識を実行するために使用することができる、ユーザの顔の3次元表現または画像を生成するために戻り時間および/または波長における差を使用することができる。

別の例では、デバイスは、ユーザの顔を照明するために赤外(IR)光源、ドットプロジェクタ、または他の光源を使用してもよく、画像キャプチャを実行するためにIRカメラまたは他の画像キャプチャデバイスを使用してもよい。キャプチャされた画像は次いで、ブロック410において顔認証を実行するために処理され使用されてもよい。たとえば、キャプチャ画像またはキャプチャされた画像データは、認証を実行するために記憶/登録された顔または対応するシグネチャと比較されてもよい。プロセス400は、ブロック412において顔認証が失敗したと判定した場合、ブロック408に進むことができ、デバイスは、動きを検出するために引き続きRF検知を実行する。ブロック412において顔認証が検証された場合、プロセス400は、ブロック414に進み、デバイスがロック解除される。

図5は、顔認識を実行するためのプロセス500の例を示す流れ図である。ブロック502は、デバイスがロックされ、デバイスの画面(またはディスプレイ)がオフであるデバイスの状態を示す。たとえば、ユーザが、デスク上にデバイスを置いてあり、ならびに/またはデバイスがある非アクティビティ時間の経過後にロック状態に入っていることがある。

ブロック504において、デバイスは、デバイスの近傍またはしきい値距離内のユーザの存在を検出するためにRF検知を実行することができる。一例では、ユーザの存在を検出することは、ユーザの頭部の存在を検出し識別することを含むことができる。いくつかの実装形態では、プロセス400に関して説明されたように、動きの検出に応答してユーザの存在を検出するためのRF検知を実行することができる。たとえば、デバイスは、動きを検出するための低電力動作を可能にするパラメータ(たとえば、帯域幅、サンプリングレート、空間ストリーム、空間リンク、それらの任意の組合せ、および/または他のパラメータ)を使用することによってRF検知を実施してもよい。デバイスは、動きの検出に応答して、ユーザの存在を検出するように構成することができるパラメータの異なるセット(たとえば、異なる帯域幅、異なるサンプリングレート、異なる空間ストリーム、異なる空間リンクなど)を使用してRF検知を実施してもよい。

部屋のデスク上に置かれたデバイスは、ユーザが部屋の中で歩いているが、まだデバイスに極めて近接してはいない(たとえば、ユーザがデバイスを操作する場合があるしきい値距離内ではない)ことを検出するためにプロセス400に関して説明した技法を使用してもよい。デバイスは、ユーザがデバイスに向かって移動していることを検出すると、ユーザの頭部を検出し識別することによってユーザの存在を検出するように構成することができる異なるRF検知アルゴリズムを(たとえば、図5のプロセス500に従って)実施してもよい。

ユーザの存在を検出するためのRF検知は、デバイス上のRFインターフェースを送信機能と受信機能を同時に実行するように構成することによって実装することができる。たとえば、デバイス上のRFインターフェースは、1つまたは複数のRF信号を送信し、同時に、またはほぼ同時に、送信されたRF信号に対応する1つまたは複数の反射信号を受信するように構成することができる。

上述のように、いくつかの実装形態では、デバイスは、送信RF信号の帯域幅、空間ストリームの数、空間リンクの数、サンプリングレート、またはそれらの任意の組合せなどのパラメータに基づく様々なレベルのRF検知分解能を有するRF検知アルゴリズムを実施するように構成することができる。たとえば、デバイスは、帯域幅、サンプリングレート、および/または空間リンクに関する1つまたは複数のパラメータを調整することによって、デバイスがロック状態またはスリープ状態であるときに(たとえば、頭部の存在を検出するために頭部の検出を実行することによって)ユーザの存在を検出することができるアルゴリズムを実装してもよい。いくつかの場合には、デバイスは、(たとえば、低分解能RF検知アルゴリズムと比較して中程度の帯域幅、中程度の数の空間リンク、および中程度のサンプリングレートを有する)中分解能RF検知アルゴリズムを実装することができ、中分解能RF検知アルゴリズムは、より高い帯域幅、より多い空間リンクの数、より高いサンプリングレート、またはそれらの任意の組合せを有することによって、低分解能RF検知アルゴリズムとは異なることができる。たとえば、デバイスは、動きを検出するために図4のプロセス400において使用されるパラメータと比較して、帯域幅を大きくし、サンプリングレートを高くし(より多くのサンプルを収集し)、ならびに/またはユーザの存在を検出するために空間リンクの数を増やすことができる。例示的な一例では、デバイスは、RFインターフェースを2つの空間リンクを利用して帯域幅が約40MHzの信号を送信するように構成し、約50msとすることができるサンプリングレートを利用することによって、ユーザの存在を検出することができる(たとえば、頭部の検出)。プロセス400に関して説明されたように、本明細書に記載されたパラメータおよび対応する値が例示的な構成として提供されており、開示されたシステムおよび技法が、パラメータおよび値の異なる変形例を使用して実装されてもよいことが、当業者には理解されよう。

ブロック506において、デバイスは、RF検知データに基づいて、ユーザの存在が検出されるかどうかを判定することができる。デバイスは、信号処理、機械学習アルゴリズム、任意の他の適切な技法の使用、またはそれらの任意の組合せを利用することによってユーザの存在を検出してもよい。ユーザの存在が検出されない場合(たとえば、頭部が検出されない)、プロセス500は、ブロック508に進むことができ、デバイスは、ロック状態のままであり、図5のプロセス500を使用してユーザの存在(たとえば、頭部の存在)を検出するか、または図4のプロセス400を使用して動きを検出するために引き続きRF検知を実行する。そのような場合、デバイスは、中分解能RF検知アルゴリズムを使用して引き続きRF検知を実行することができる。

ブロック506においてユーザの存在が検出された場合、プロセス500は、ブロック510に進み、顔認証を開始することができる。いくつかの例では、顔認証は、画像をキャプチャするためにデバイスのIRカメラを使用するか、LIDARセンサーを使用するか、またはそれらの任意の組合せによって、RF検知技法を使用して実行することができる。顔認証に関するさらなる詳細は、図8の説明に記載されている。

ブロック512において顔認証が失敗した場合、プロセス500は、ブロック508に進むことができ、デバイスは、ユーザの存在を検出するために引き続きRF検知を実行する。いくつかの構成では、プロセスは、プロセス400に関連して説明されたように、代替的に、動きを検出するためにRF検知を実行してもよい。ブロック512において顔認証が検証された場合、プロセス500は、ブロック514に進み、デバイスがロック解除される。

図6は、顔認識を実行するためのプロセス600の例を示す流れ図である。ブロック602は、デバイスがロックされ、デバイスの画面(またはディスプレイ)がオフであるデバイスの状態を示す。図4および図5からの例と同様に、ユーザが、デスク上にデバイスを置いてあり、ならびに/またはデバイスがある非アクティビティ時間の経過後にロック状態に入っていることがある。

ブロック604において、デバイスは、(たとえば、頭部の向きに基づいて)ユーザがデバイスの方を向いているかどうかを判定するためにRF検知を実行することができる。いくつかの実装形態では、プロセス500に関して説明されたように、ユーザの頭部の検出に応答してユーザの頭部の向きを判定するためのRF検知を実行することができる。たとえば、デバイスは、電力消費量を最小限に抑えつつ、ユーザの存在(たとえば、頭部の存在)を検出するように構成されたパラメータ(たとえば、帯域幅、サンプリングレート、空間ストリーム、空間リンク、それらの任意の組合せ、および/または他のパラメータ)を使用することによってRF検知を実施してもよい。デバイスは、ユーザの存在を検出したことに応答して、ユーザの頭部の向きを判定するように構成することのできるパラメータの異なるセット(たとえば、帯域幅、サンプリングレート、空間ストリーム、空間リンク、それらの任意の組合せ、および/または他のパラメータ)を使用してRF検知を実施してもよい。

一例では、部屋のデスク上に置かれたデバイスは、ユーザの頭部がデバイスに極めて近接していることを判定するために図5のプロセス500に関して説明した技法を使用してもよい。いくつかの態様では、ユーザの頭部は、デバイスのしきい値距離(たとえば、2フィート)内にある場合、デバイスに極めて近接している。ユーザが存在し、頭部がしきい値距離内に検出されると、次いで、ユーザの頭部の向きを判定するためにRF検知技法がトリガされてもよい。たとえば、RF検知は、ユーザがデバイスの方を向いているかどうか、またはユーザの注意が他の場所に向けられている間デバイスがユーザの膝の上にあるかどうかを判定してもよい。

頭部の向きを検出するためのRF検知は、デバイス上のRFインターフェースを送信機能と受信機能を同時に実行するように構成することによって実装することができる。たとえば、デバイス上のRFインターフェースは、1つまたは複数のRF信号を送信し、同時に、またはほぼ同時に、送信されたRF信号に対応する1つまたは複数の反射信号を受信するように構成することができる。

上述のように、デバイスは、送信RF信号の帯域幅、空間ストリームの数、空間リンクの数、サンプリングレート、またはそれらの任意の組合せなどのパラメータに基づく様々なレベルのRF検知分解能を有するRF検知アルゴリズムを実施するように構成することができる。たとえば、デバイスは、帯域幅、サンプリングレート、および/または空間リンクに関する1つまたは複数のパラメータを調整することによって、デバイスがロック状態またはスリープ状態であるときにユーザの頭部の向きを検出することができるアルゴリズムを実装してもよい。いくつかの場合には、デバイスは、(たとえば、中分解能RF検知アルゴリズムと比較して大きい帯域幅、多くの空間リンク、および高いサンプリングレートを有する)高分解能RF検知アルゴリズムを実装することができる。高分解能RF検知アルゴリズムは、より大きい帯域幅、より多い空間リンク、より高いサンプリングレート、またはそれらの任意の組合せを有することによって、中分解能RF検知アルゴリズムとは異なることができる。たとえば、デバイスは、頭部の存在を検出するために図5のプロセス500において使用されるパラメータと比較して、帯域幅を大きくし、サンプリングレートを高くし(より多くのサンプルを収集し)、ならびに/または頭部の向きを検出するために空間リンクの数を増やすことができる。例示的な一例では、デバイスは、RFインターフェースを3つ以上の空間リンクを利用して帯域幅が80～160MHzの信号を送信するように構成し、50ms未満であるサンプリングレートを利用することによって、頭部の向きを検出することができる。上記のプロセスに関して説明されたように、本明細書に記載されたパラメータおよび対応する値が例示的な構成として提供されており、開示されたシステムおよび技法が、パラメータおよび値の異なる変形例を使用して実装されてもよいことが、当業者には理解されよう。

ブロック606において、デバイスは、RF検知データに基づいて、ユーザの頭部がデバイスの方に向けられているかどうかを判定することができる。デバイスは、信号処理、機械学習アルゴリズム、任意の他の適切な技法の使用、またはそれらの任意の組合せを利用することによってユーザの頭部の向きを検出してもよい。ユーザの頭部がデバイスの方を向いていないとデバイスが判定した場合、プロセス600は、ブロック608に進むことができ、デバイスは、ロック状態のままであり、図6のプロセス600を使用して頭部の向きを検出するか、図5のプロセス500を使用してユーザの存在(たとえば、頭部の存在)を検出するか、または図4のプロセス400を使用して動きを検出するために引き続きRF検知を実行する。そのような場合、デバイスは、高分解能RF検知アルゴリズムを使用して引き続きRF検知を実行することができる。

いくつかの例では、デバイスは、ブロック606においてユーザの頭部がデバイスの方を向いていないと判定した場合、ユーザが別のデバイスの方向を向いていると判定してもよい。いくつかの態様では、デバイスは、測位アルゴリズム(たとえば、ラウンドトリップ時間(RTT)測定値、パッシブポジショニング、到来角、受信信号強度インジケータ(RSSI)、CSIデータ、任意の他の適切な技法の使用、もしくはそれらの任意の組合せ)を実装することができ、またはデバイスは、他のデバイスまでの範囲もしくは距離を判定するために位置データ(たとえば、すでに記憶された位置データもしくはサーバからの位置データ)にアクセスしてもよい。いくつかの場合には、デバイスは、ユーザの頭部が別のデバイスに向けられていることを判定するために位置データをデバイス向きデータ(たとえば、ジャイロスコープからのデータ)とともに使用することができる。例示的な一例では、デバイスは、ユーザがテレビジョンの方を向いていると判定することができ、デバイスは、テレビジョンをオンにさせるためにテレビジョンと通信してもよい。

ブロック606において、デバイスが、ユーザの頭部がデバイスの方に向けられていると判定した場合、プロセス600は、ブロック610に進み、顔認証を開始することができる。いくつかの例では、顔認証は、画像をキャプチャするためにデバイスのIRカメラを使用するか、LIDARセンサーを使用するか、またはそれらの任意の組合せによって、RF検知技法を使用して実行することができる。顔認証に関するさらなる詳細は、図8の説明に記載されている。

ブロック612において顔認証が失敗した場合、プロセス600は、ブロック608に進むことができ、デバイスは、ユーザの頭部の向きを検出するために引き続きRF検知を実行する。いくつかの構成では、プロセスは、それぞれプロセス400およびプロセス500に関連して説明されたように、代替的に、動きまたはユーザの存在を検出するためにRF検知を実行してもよい。ブロック612において顔認証が検証された場合、プロセス600は、ブロック614に進み、デバイスがロック解除される。

図7は、顔認識を実行するためのプロセス700の例を示す流れ図である。ブロック702は、デバイスがロックされ、デバイスの画面(またはディスプレイ)がオフであるデバイスの状態を示す。図4、図5、および図6からの例と同様に、ユーザが、デスク上にデバイスを置いてあり、ならびに/またはデバイスがある非アクティビティ時間の経過後にロック状態に入っていることがある。

ブロック704において、デバイスは、デバイスの近傍内の動きを検出する(たとえば、ユーザがデバイスと同じ部屋内を歩いていることを検出する)ために低分解能RF検知アルゴリズムを実行することができる。一例では、動きを検出するためのRF検知は、デバイス上のRFインターフェースを(図2のワイヤレスデバイス200に関する説明のように、上記で説明したのと同様に)送信機能と受信機能を同時に実行するように構成することによって実装することができる。たとえば、デバイス上のWi-Fiインターフェースは、1つまたは複数のRF信号を送信し、同時に(またはほぼ同時に)、送信されたRF信号に対応する1つまたは複数の反射信号を受信するように構成することができる。例示的な一例では、低分解能RF検知アルゴリズムは、RFインターフェースを単一の空間リンクを利用して帯域幅が約20MHzの信号を送信するように構成し、100ms～500msの範囲とすることができるサンプリングレートを利用することによって実装することができる。

ブロック706において、デバイスは、RF検知データに基づいて動きが検出されるかどうかを判定することができる。動きが検出されない場合、プロセス700は、ブロック704に戻ることができ、デバイスは、ロック状態のままであり、動きを検出するために引き続き低分解能RF検知を実行する。

ブロック706において動きが検出された場合、プロセス700は、ブロック708に進むことができ、デバイスは、デバイスの近傍またはしきい値距離内のユーザの存在を検出するために中分解能RF検知アルゴリズムを実行することができる。一例では、ユーザの存在を検出することは、ユーザの頭部の存在を検出し識別することを含むことができる。中分解能RF検知アルゴリズムは、より大きい帯域幅、より多い空間リンク、より高いサンプリングレート、またはそれらの任意の組合せを有することによって、低分解能RF検知アルゴリズムとは異なることができる。例示的な一例では、デバイスは、RFインターフェースを2つの空間リンクを利用して帯域幅が約40MHzの信号を送信するように構成し、約50msとすることができるサンプリングレートを利用することによって、ユーザの存在を検出することができる(たとえば、頭部の検出)。

ブロック710において、デバイスは、RF検知データに基づいて、ユーザの存在が検出されるかどうかを判定することができる。ユーザの存在が検出されない場合、プロセス700は、ブロック712において引き続き中分解能RF検知アルゴリズムを実施することができる。いくつかの例では、ブロック706において動きを検出するために中分解能RF検知アルゴリズムを使用することができる。動きが検出されない場合、プロセス700は、ブロック704に戻ることができ、デバイスは、ロック状態のままであり、動きを検出するために引き続き低分解能RF検知を実行する。

ブロック710において動きが検出された場合、プロセス700は、ブロック714に進むことができ、デバイスは、ユーザがデバイスの方を向いているかどうかを判定するために(たとえば、頭部の向きに基づいて)高分解能RF検知アルゴリズムを実行することができる。高分解能RF検知アルゴリズムは、より大きい帯域幅、より多い空間リンク、より高いサンプリングレート、またはそれらの任意の組合せを有することによって、中分解能RF検知アルゴリズムとは異なることができる。例示的な一例では、デバイスは、RFインターフェースを3つ以上の空間リンクを利用して帯域幅が80～160MHzの信号を送信するように構成し、50ms未満であるサンプリングレートを利用することによって、頭部の向きを検出することができる。

ブロック716において、デバイスは、RF検知データに基づいて、ユーザがデバイスの方を向いているかどうかを判定することができる。ユーザがデバイスの方を向いていない場合、プロセス700は、ブロック718において引き続き高分解能RF検知アルゴリズムを実施することができる。いくつかの例では、ブロック706において動きを検出するために高分解能RF検知アルゴリズムを使用することができる。動きが検出されない場合、プロセス700は、ブロック704に戻ることができ、デバイスは、ロック状態のままであり、動きを検出するために引き続き低分解能RF検知を実行する。ブロック716において、デバイスが、ユーザの頭部がデバイスの方に向けられていると判定した場合、プロセス700は、ブロック720に進み、顔認証を開始することができる。

図8は、顔を生体データとして使用する一般的な認証プロセス800の例を示すフローチャートである。デバイスにアクセスしようとしているユーザの入力画像802が取得される。たとえば、入力画像802は、RF検知技法を使用してコンパイルされた画像とすることができる。一例では、デバイスは、デバイス画面に垂直な方向に信号を送信するために、極高周波(EHF)信号またはmm波技術(たとえば、IEEE802.11ad)を送信することのできるRFインターフェースを利用してもよい。たとえば、デバイスは、ユーザの顔から反射された信号からそれぞれに異なる角度での飛行時間および位相測定値を取得するために狭ビーム掃引を実行するためにmm波RFインターフェースを利用することができる。いくつかの例では、デバイスは、デバイスが顔認識のためにシステムに記憶された較正済み顔メトリクスと比較することができる顔シグネチャを生成するために飛行時間および位相測定値を利用することができる。別の例では、入力画像802は、ワイヤレスデバイスのカメラ(たとえば、入力デバイス172)によって取得することができる。別の例では、入力画像802は、ワイヤレスデバイスのLIDARセンサー(たとえば、通信インターフェース1240)を使用することによって取得することができる。

ブロック804において、入力画像802が特徴抽出のために処理される。たとえば、ブロック804において、顔の1つまたは複数の特徴を含む特徴表現を、顔を含む入力画像802から抽出することができる。顔の特徴表現は、デバイスにアクセスすることを許可された人の顔表現(たとえば、テンプレートストレージ808内にテンプレートとして記憶される)と比較することができる。いくつかの例において、テンプレートストレージ808はデータベースを含むことができる。いくつかの例では、テンプレートストレージ808は、顔認証を実行するデバイス(たとえば、ユーザデバイス107、ワイヤレスデバイス200、または他のデバイス)と同じデバイスの一部である。いくつかの例では、テンプレートストレージ808は、顔認証を実行するデバイス(たとえば、ワイヤレスデバイス200)から遠くに位置することができる(たとえば、デバイスと通信しているリモートサーバにおいて顔認証を実行する)。

テンプレートストレージ808内のテンプレートは、登録ステップの間に生成することができ、登録ステップでは、後で認証時に使用される生体特徴を登録する。各テンプレートは、登録されている人に一意の対象識別子(ID)と内部で(たとえば、テンプレートストレージ808内で)リンクすることができる。たとえば、登録(enrollment)(登録(registration)と呼ぶこともある)時には、コンピューティングデバイスの所有者および/またはコンピューティングデバイスにアクセスすることのできる他のユーザが、1つまたは複数の生体データサンプル(たとえば、画像、指紋サンプル、音声サンプル、または他の生体データ)を入力することができる。生体データの代表的な特徴は、特徴抽出エンジンによって抽出することができる。生体データの代表的な特徴は、テンプレートストレージ808内に1つまたは複数のテンプレートとして記憶することができる。たとえば、それぞれに異なる姿勢、位置、顔表情、照明条件、および/または他の特性を有する所有者またはユーザのいくつかの画像をキャプチャすることができる。

別の例では、RF検知技法を使用することによっていくつかの異なる顔シグネチャをキャプチャすることができる。それぞれに異なる画像またはシグネチャの顔特徴は、テンプレートとして抽出し保存することができる。たとえば、テンプレートを各画像/シグネチャについて記憶することができ、各テンプレートは、一意の姿勢、位置、顔の表情、照明状態などによって各顔の特徴を表す。テンプレートストレージ808内に記憶された1つまたは複数のテンプレートを、顔認証を実行するための基準点として使用することができる。

上述のように、ブロック804において、顔の1つまたは複数の特徴を入力画像802から抽出することができる。(登録中および認証中に)生体データから特徴を抽出するために任意の適切な特徴抽出技法を使用することができる。ディープラーニング特徴を生成することができる特徴抽出プロセスの例示的な一例は、ニューラルネットワーク(たとえば、ディープラーニングネットワークを使用する)ベースの特徴抽出である。たとえば、ニューラルネットワークは、様々な顔の弁別的素性を学習するために複数の訓練画像を使用して訓練することができる。一構成では、ニューラルネットワークは、RF顔シグネチャに関連付けられた特徴に対応するRF検知データを使用して訓練することができる。訓練後、訓練されたニューラルネットワークは、顔を含む入力画像802に適用することができる。訓練されたニューラルネットワークは、顔の弁別的素性を抽出または判定することができる。ニューラルネットワークは、特徴を抽出するために入力画像にカーネル(フィルタとも呼ぶ)を適用する隠れ畳み込み層を含む分類ネットワークとすることができる。

ブロック806において、入力画像802から抽出されたユーザの特徴表現と、テンプレートストレージ808に記憶された人の顔の特徴表現との類似度を算出することができる。たとえば、入力画像802から抽出された特徴の表現を、テンプレートストレージ808に記憶された1つまたは複数のテンプレートと比較することができる。たとえば、ブロック806において、プロセス800は、入力画像802とテンプレートストレージ808内の1つまたは複数のテンプレートとの間の類似度を算出するために類似度計算を実行することができる。算出された類似度は、最終的な認証決定を下すために使用される類似度スコア807として使用することができる。

いくつかの場合には、入力画像802のデータは、クエリデータ(たとえば、クエリ顔)と呼ばれることもある。いくつかの場合には、テンプレートは、登録データ(たとえば、登録顔)と呼ばれることもある。上述のように、いくつかの例では、顔(または他の物体もしくは生体特徴)について抽出された特徴は、顔(または他の物体もしくは生体特徴)を表す特徴ベクトルを使用して表すことができる。たとえば、各テンプレートは特徴ベクトルとすることができる。入力された生体データから抽出される特徴の表現は、特徴ベクトルとすることもできる。各特徴ベクトルは、抽出された特徴を表すいくつかの値を含むことができる。特徴ベクトルの値は、任意の適切な値を含むことができる。いくつかの場合には、特徴ベクトルの値は-1から1の間の浮動小数点数、すなわち、正規化された特徴ベクトル値とすることができる。入力画像802からの顔の特徴を表す特徴ベクトルは、特徴ベクトル間の類似度を判定するために1つまたは複数のテンプレートの1つまたは複数の特徴ベクトルと比較または照合することができる。たとえば、入力画像802内の顔を表す特徴ベクトルと各テンプレートの特徴ベクトルとの間の類似度を判定し、複数の類似度値を得ることができる。

いくつかの実装形態では、(テンプレートストレージ808からの)テンプレートの登録顔の特徴と(入力画像802の)クエリ顔の特徴との間の類似度を距離を用いて測定することができる。コサイン距離、ユークリッド距離、マンハッタン距離、マハラノビス距離、絶対差、アダマール積、多項式写像、要素ごとの乗算、および/または他の適切な距離を含む、任意の適切な距離を使用することができる。例示的な一例では、2つの顔の間の類似度は、2つの顔パッチの類似度の間の和として算出することができる。いくつかの場合には、類似度の和は、(入力画像802の)クエリ顔と(テンプレートストレージ808からの)テンプレートの登録顔との絶対差分和(SAD)に基づくことができる。

類似度を表すための1つの方法は、類似度スコア(一致スコアとも呼ばれる)を使用することである。類似度スコアは、特徴間の類似度(特徴がどれだけ一致しているかを示す)を表し、2つの特徴ベクトル間のスコアが高い場合、2つの特徴ベクトル間のスコアが低い場合よりも類似度が高いことを示す。図8を参照すると、類似度スコア807は、記憶されたテンプレートのうちの1つまたは複数の特徴と入力画像802から抽出された顔の特徴との間の類似度を示す。デバイスは、類似度スコア807を1つまたは複数のしきい値と比較することができる。いくつかの場合には、(入力画像802の)クエリ顔と(各テンプレートに対応する)各登録顔との間の類似度スコアを判定することができる。(最も高い一致度に対応する)最も高い類似度スコアを類似度スコア807として使用することができる。

各いくつかの例では、入力画像802から抽出された顔特徴とテンプレートデータとの間の算出された距離に基づくか、または任意の他の比較メトリックに基づいて類似度スコアを生成することができる。前述のように、距離には、コサイン距離、ユークリッド距離、マンハッタン距離、マハラノビス距離、絶対差、アダマール積、多項式写像、要素ごとの乗算、および/または他の適切な距離が含まれる。上述のように、顔についての特徴ベクトルは、特徴抽出エンジンによって実行される特徴抽出に基づいて生成することができる。入力画像802内の顔とテンプレートデータとの間の類似度スコアは、顔を表す特徴ベクトルとテンプレートデータを表す特徴ベクトルとの間の距離に基づいて算出することができる。算出された距離は、入力画像802内の顔を表す特徴ベクトルのデータ値とテンプレートデータを表す特徴ベクトルのデータ値との間の差を表す。たとえば、コサイン距離は、内積空間の2つの非ゼロベクトル間の角度のコサインを測定する。コサイン類似度は、2つの非ゼロベクトル間の類似度の尺度を表す。

いくつかの場合には、算出された距離(たとえば、コサイン距離、ユークリッド距離、および/または他の距離)を値0または値1に正規化することができる。一例として、類似度スコアを1000*(1-距離)として定義することができる。いくつかの場合には、類似度スコアは0から1の間の値とすることができる。

上述のように、類似度スコア807は、最終的な認証決定を下すために使用することができる。たとえば、ブロック810において、類似度スコア807を類似度しきい値と比較することができる。いくつかの例では、類似度しきい値は、類似度の割合(たとえば、特徴の75%、80%、85%などが類似している)を含むことができる。類似度スコア807が類似度しきい値よりも大きい場合、デバイスはブロック812においてロック解除される。しかしながら、類似度スコア807がそのしきい値よりも大きくない場合、デバイスはブロック814においてロックされたままである。

いくつかの態様では、認証プロセス800は、2つ以上の類似度しきい値を用いて実施することができる。たとえば、デバイスは、類似度スコア807が「高」しきい値よりも大きい場合、ブロック812においてロック解除することができる。別の例では、デバイスは、類似度スコア807が「低」しきい値未満である場合、ロックされたままにすることができる。いくつかの場合には、類似度スコア807が「低」しきい値未満である場合、ユーザに代替ロック解除機構(たとえば、指紋スキャン、アクセスコードなど)が提示されてもよい。いくつかの例では、「高」しきい値未満である(たとえば、「高」しきい値から「低」しきい値の間の)類似度スコア807によって、デバイスは、ユーザに(たとえば、本明細書で説明されるRF検知技法を使用して)新たに顔スキャンを実行するように促してもよい。

いくつかの実装形態では、顔認証を利用するデバイス(たとえば、電話などのモバイルデバイス)は、ロック解除タイムアウト期間を実施する。ロック解除タイムアウト期間は、デバイス上の非アクティビティ期間(ロック解除される)であり、その後、デバイスは自動的にロックされ、デバイスをロック解除するには新たに顔認証を実行する必要がある。いくつかの例では、そのようなデバイスは、別個の画面タイムアウト期間を実施してもよい。画面タイムアウト期間は、デバイス上の非アクティビティ期間(デバイスの画面またはディスプレイがアクティブまたは「オン」である)であり、その後、デバイスの画面またはディスプレイは自動的にオフにされる(たとえば、画面またはディスプレイが電源を切断される)。デバイスは、画面またはディスプレイがオフにされたときに、引き続きロック解除されたままであってもよい。

図9は、ユーザの注意に基づいてデバイス管理を実行するためのプロセス900の例を示す流れ図である。ブロック902は、デバイスがロック解除され、デバイスの画面(またはディスプレイ)がオンであるデバイスの状態を示す。たとえば、ユーザは、デバイスにアクセスするための認証情報(たとえば、顔認証、指紋認証、アクセスコードなど)を提供しておき、その後、デバイスの使用を開始してもよい。

ブロック904において、デバイスは、ユーザの注意が依然としてデバイスの方に向けられているかどうかを判定するためにRF検知を実行することができる。たとえば、デバイスは、ユーザの存在を判定するために(たとえば、頭部検出)プロセス500に関連して説明されたRF検知に関連する1つまたは複数の動作、および/またはユーザの頭部の向きを判定するためにプロセス600に関連して説明されたRF検知に関連する1つまたは複数の動作を実行するように構成されてもよい。いくつかの場合に、デバイスは、(たとえば、プロセス500の動作を実行する前に)動きを判定するためにプロセス400に関連して説明されたRF検知に関連する1つまたは複数の動作を実行するように構成することができる。

ブロック906において、デバイスは、ユーザの頭部が検出されるかどうかを判定するためにRF検知データを使用することができる。頭部が検出されない場合、デバイスは、ユーザがもはやデバイスを使用していないと判定してもよく、ブロック908に進んでもよい。ブロック908において、デバイスはロックされる。いくつかの構成では、デバイスは、ブロック908に進む前にタイマーを実施してもよい。たとえば、ユーザの頭部がある時間(たとえば、2分)の間検出されない場合、デバイスは、ユーザがもはや存在しないと判定してもよく、デバイスへのアクセスをロックしてもよい。

ブロック906において、デバイスが、ユーザが存在すると判定した(たとえば、頭部が検出された)場合、プロセスは、ユーザの頭部の向きを判定するためにブロック910に進んでもよい。たとえば、ユーザは、デバイスを保持しているが、ユーザの顔がデバイスの方を向かないように別の人と会話している場合がある。この例では、プロセスは、ブロック912に進んでもよく、電力および/またはバッテリー寿命を節約するためにディスプレイバックライトを暗くしてもよい。いくつかの構成では、デバイスは、ある不注意の期間が経過した後(たとえば、ユーザの頭部の向きが2分間ずれていた)ブロック912に進んでもよい。

ブロック910において、デバイスが、ユーザがデバイスの方を向いていると判定した場合、プロセスは、ブロック914に進み、デバイス上の1つまたは複数の設定を調整してもよい。たとえば、デバイスは、ディスプレイバックライトが前に(ブロック912において)暗くされていることを検出することがあり、この場合、現在、ユーザの注意がデバイスの方に向けられているのでバックライトを明るくすべきである。別の例では、デバイスは、ユーザの注意がデバイスの方に向けられていると判定したことに応答して、アラートの音量を調整してもよい(たとえば、アラート音量を低下させる)。たとえば、ユーザがデバイス画面を見ていると判定したことに応答して、デバイスリング音量を低下させてもよい。デバイス設定を調整した後、プロセスは、ブロック904に戻り、ユーザの注意を判定するために引き続きRF検知を実行してもよい。

図10は、顔認識を実行するためのプロセス1000の例を示す流れ図である。動作1002において、プロセス1000は、第1のワイヤレスデバイスによって、第1のRF波形の反射である第1の受信波形を受信することを含む。いくつかの例では、第1のRF波形は、受信波形を受信するデバイスと同じデバイスによって(第1のワイヤレスデバイスによって)送信される(たとえば、モノスタティック構成)。他の例では、アクセスポイントまたはRFインターフェースを有する任意の他のタイプのワイヤレスデバイスなどの別のワイヤレスデバイス(たとえば、第2のワイヤレスデバイス)によって第1のRF波形を送信することができるバイスタティック構成を実装することができる。いくつかの例では、第1のRF波形は、第1のワイヤレスデバイスの全指向性アンテナまたは第1のワイヤレスデバイス上の全指向性アンテナによって送信されるWi-Fi信号を含むことができる。

動作1004において、プロセス1000は、第1の受信波形に関連するRF検知データに基づいてユーザの存在を判定することを含む。いくつかの例では、RF検知データは、第1のRF波形の送信に応答して受信された反射に対応するCSIデータを含むことができる。他の例では、RF検知データは、物体から反射した信号ではなく、第1のRF波形に対応する少なくとも1つの受信されたリーク信号に関連するデータを含むことができる。RF検知データは、ユーザの存在を検出するために使用することができ、ユーザの存在の検出は、ユーザの移動を検出すること、ユーザの存在を検出すること(たとえば、頭部の存在)、ユーザの頭部の向きを検出すること、またはそれらの任意の組合せを含むことができる。いくつかの例では、ユーザの存在を検出することは、ユーザの移動を追跡すること、およびユーザがワイヤレスデバイスのしきい値距離内にいると判定することを含むことができる。

いくつかの態様では、ユーザの存在は、反射信号の距離および到来角を判定するためにRF検知データを使用することによって検出することができる。いくつかの例では、距離の判定は、直接経路の伝搬遅延(たとえば、送信アンテナと受信アンテナとの間のリーク信号)に基づいて調整される反射信号の飛行時間に基づくことができる。いくつかの例では、到来角は、受信アンテナアレイ内の各要素において測定される信号位相の差に基づくことができる。

いくつかの態様では、第1のワイヤレスデバイスは、第1のRF波形よりも大きい帯域幅を有する第2のRF波形を送信してもよい。第1のワイヤレスデバイスは、第2のRF波形の反射である第2の受信波形をユーザから受信し、第2の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定することができる。いくつかの例では、第2のRF波形は、第1のRF波形とは異なる数の空間リンクを含んでもよい。

いくつかの例では、第1のワイヤレスデバイスおよび/または他のワイヤレスデバイス上でさらなるアクティビティを開始するためにユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きを使用することができる。たとえば、所定の時間の間ユーザの頭部が存在していないことを判定する(たとえば、頭部の存在が偽として検出される)と、ワイヤレスデバイスへのアクセスがロックされる。別の例では、ユーザの頭部の向きが所定の時間の間ずれていると判定されると、第1のワイヤレスデバイス上のディスプレイバックライトを暗くすることができる。

動作1006において、プロセス1000は、ユーザの存在を判定したことに応答してユーザの顔認証を開始することを含む。上述のように、ユーザの存在は、ユーザの移動、ユーザの存在(たとえば、頭部の検出)、ユーザの頭部の向き、またはそれらの任意の組合せに対応してもよい。いくつかの例では、顔認証は、1つまたは複数の極高周波(EHF)波形(たとえば、複数のEHF波形)を送信するように第1のワイヤレスデバイス上のRFインターフェースを構成することによって実行されてもよい。第1のワイヤレスデバイスは、1つまたは複数のEHF波形に対応する複数の反射波形を受信することができる。EHF波形に対応する受信反射に対応するRF検知データは、顔認証を実行するために使用することができる(ユーザに関連付けられた)顔シグネチャを生成するために使用することができる。いくつかの場合には、ユーザの顔認証を開始することは、赤外カメラを使用してユーザの顔の画像をキャプチャすることを含むことができる。

いくつかの態様では、第1のワイヤレスデバイスは、顔認証に基づいて、ユーザが第1のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定することができる。たとえば、第1のワイヤレスデバイスは、類似度スコア(たとえば、類似度スコア807)を算出し、類似度スコアが、第1のワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にするための類似度しきい値を満たしているかまたは超えていることを判定してもよい。いくつかの例では、第1のワイヤレスデバイスは、(顔認証に基づいて)ユーザが第1のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して第1のワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にしてもよい。

いくつかの場合には、第1のワイヤレスデバイスは、顔認証に基づいて、ユーザが1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定することができる。いくつかの態様では、第1のワイヤレスデバイスは、ユーザが1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して1つまたは複数のワイヤレスデバイスにおける少なくとも1つのワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にしてもよい。例示的な一例では、第1のワイヤレスデバイスは、モバイルデバイス(たとえば、スマートフォンまたはタブレット)に対応することができ、1つまたは複数のワイヤレスデバイスにおける少なくとも1つのワイヤレスデバイスは、車両に対応することができ、車両は、第1のワイヤレスデバイスを用いたユーザ認証に基づいてロック解除、始動、有効化することができ、またはその他の方向でアクセスすることができる。別の例示的な例では、第1のワイヤレスデバイスは、モバイルデバイス(たとえば、スマートフォンまたはタブレット)に対応することができ、1つまたは複数のワイヤレスデバイスにおける少なくとも1つのワイヤレスデバイスは、家庭へのアクセスを可能にする(たとえば、ドアをロック解除するかまたはガレージのドアを開ける)ように構成することができるモノのインターネット(IoT)デバイスに対応することができる。

図11は、頭部の検出を実行するためのプロセス1100の例を示す流れ図である。動作1102において、プロセス1100は、ワイヤレスデバイスによって、第1のRF波形の反射である第1の受信波形を受信することを含む。いくつかの例では、第1のRF波形は、第1の受信波形を受信するデバイスと同じデバイスによって(ワイヤレスデバイスによって)送信される(たとえば、モノスタティック構成)。他の例では、アクセスポイントまたはRFインターフェースを有する任意の他のタイプのワイヤレスデバイスなどの別のワイヤレスデバイスによって第1のRF波形を送信することができるバイスタティック構成を実装することができる。いくつかの例では、第1のRF波形は、第1のワイヤレスデバイスの全指向性アンテナまたは第1のワイヤレスデバイス上の全指向性アンテナによって送信されるWi-Fi信号を含むことができる。

動作1104において、プロセス1100は、第1の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定することを含む。いくつかの例では、RF検知データは、第1のRF波形の送信に応答して受信された反射に対応するCSIデータを含むことができる。他の例では、RF検知データは、物体から反射した信号ではなく、第1のRF波形に対応する少なくとも1つの受信されたリーク信号に関連するデータを含むことができる。いくつかの態様では、ユーザの頭部の存在を判定することは、ユーザの頭部がワイヤレスデバイスのしきい値距離内にあると判定することを含むことができる。いくつかの例では、ユーザの頭部の向きを判定することは、ユーザが所定の時間の間ワイヤレスデバイスの方を向いていると判定することを含むことができる。

いくつかの例では、ワイヤレスデバイスは、ユーザの頭部の存在および/または頭部の向きを判定または検出するために1つまたは複数の異なるRF検知アルゴリズムを実施することができる。いくつかの場合には、RF検知アルゴリズムは、様々なレベルの分解能および/または電力消費量を有することができる。いくつかの事例では、RF検知アルゴリズムの分解能および/または電力消費量は、帯域幅、空間リンクの数、サンプリングレート、またはそれらの任意の組合せに基づくことができる。いくつかの態様では、ワイヤレスデバイスは、ユーザの頭部の向きがデバイスの方を向いていると判定した場合に顔認証を開始してもよい。さらなる例では、ワイヤレスデバイスは、ユーザの頭部の向きが異なるデバイスの方を向いていると判定してもよい。ワイヤレスデバイスは、ユーザの近傍に位置する他のデバイスを識別するためにデバイス位置データ、デバイス向きデータ、屋内地図データ、またはそれらの任意の他の適切なデータを使用してもよい。いくつかの場合には、ワイヤレスデバイスは、ユーザの存在および/またはユーザの頭部の向きの判定に基づいて他のデバイスと通信することができる。たとえば、ワイヤレスデバイスは、ユーザがテレビジョンの方を向いており、ならびに/またはテレビジョンの近くにいると判定した場合、テレビジョンをオンにするのを可能にするための信号を送信してもよい。

いくつかの例では、本明細書において説明されるプロセス(たとえば、プロセス400、500、600、700、800、900、1000、および/または本明細書において説明される他のプロセス)は、コンピューティングデバイスまたは装置(たとえば、UE)によって実行されてもよい。一例では、プロセス1000は、図1のユーザデバイス107によって実行されてもよい。別の例では、プロセス1000は、図12に示されるコンピューティングシステム1200を伴うコンピューティングデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図12に示されるコンピューティングアーキテクチャを伴うコンピューティングデバイスは、図1のユーザデバイス107の構成要素を含むことができ、図10の動作を実施することができる。

いくつかの場合には、コンピューティングデバイスまたは装置は、1つもしくは複数の入力デバイス、1つもしくは複数の出力デバイス、1つもしくは複数のプロセッサ、1つもしくは複数のマイクロプロセッサ、1つもしくは複数のマイクロコンピュータ、1つもしくは複数のカメラ、1つもしくは複数のセンサー、および/または本明細書において説明されるプロセスのステップを行うように構成される他の構成要素などの、様々な構成要素を含んでもよい。いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、ディスプレイ、データを通信および/もしくは受信するように構成される1つもしくは複数のネットワークインターフェース、これらの任意の組合せ、および/または他のコンポーネントを含んでもよい。1つまたは複数のネットワークインターフェースは、3G、4G、5G、および/もしくは他のセルラー規格に従ったデータ、WiFi(802.11x)規格に従ったデータ、Bluetooth(商標)規格に従ったデータ、インターネットプロトコル(IP)規格に従ったデータ、および/または他のタイプのデータを含む、有線データおよび/またはワイヤレスデータを、通信および/または受信するように構成されてもよい。

コンピューティングデバイスのコンポーネントは、回路で実装されてもよい。たとえば、コンポーネントは、1つもしくは複数のプログラム可能電子回路(たとえば、マイクロプロセッサ、グラフィクス処理装置(GPU)、デジタルシグナルプロセッサ(DSP)、中央処理装置(CPU)、および/または他の適切な電子回路)を含むことができる、電子回路もしくは他の電子ハードウェアを含むことができ、かつ/またはそれらを使用して実装されることが可能であり、かつ/あるいは、本明細書において説明される様々な動作を実行するために、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、もしくはこれらの任意の組合せを含むことができ、かつ/またはそれらを使用して実装されることが可能である。

プロセス1000は、論理フロー図として示され、その動作は、ハードウェア、コンピュータ命令、またはそれらの組合せで実装することができる一連の動作を表す。コンピュータ命令の文脈では、動作は、1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、記載された動作を実行する、1つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令を表す。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行するかまたは特定のデータタイプを実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などを含む。動作が説明される順序は、限定として解釈されることが意図されておらず、説明される任意の数の動作は、プロセスを実装するために任意の順序でかつ/または並列に組み合わされてもよい。

追加として、プロセス1000、および/または本明細書で説明する他のプロセスは、実行可能命令を用いて構成された1つまたは複数のコンピュータシステムの制御下で実行されてもよく、1つもしくは複数のプロセッサ上で、ハードウェアによって、またはそれらの組合せで、集合的に実行するコード(たとえば、実行可能命令、1つもしくは複数のコンピュータプログラム、または1つもしくは複数のアプリケーション)として実装されてもよい。上で述べられたように、コードは、たとえば、1つまたは複数のプロセッサによって実行可能な複数の命令を備えるコンピュータプログラムの形で、コンピュータ可読記憶媒体または機械可読記憶媒体に記憶されてもよい。コンピュータ可読記憶媒体または機械可読記憶媒体は非一時的であってもよい。

図12は、本技術のいくつかの態様を実装するためのシステムの例を示す図である。具体的には、図12はコンピューティングシステム1200の例を示し、これは、たとえば、内部コンピューティングシステム、リモートコンピューティングシステム、カメラ、またはそれらの任意の構成要素を構成する任意のコンピューティングデバイスとすることができ、システムの構成要素は接続1205を使用して互いに通信している。接続1205は、バスを使用した物理接続、またはチップセットアーキテクチャなどにおけるプロセッサ1210への直接接続とすることができる。接続1205はまた、仮想接続、ネットワーク接続、または論理接続とすることができる。

いくつかの実施形態では、コンピューティングシステム1200は、本開示において説明された機能が、データセンター、複数のデータセンター、ピアネットワークなどに分散することができる分散型システムである。いくつかの実施形態では、説明されたシステムコンポーネントの1つまたは複数は、コンポーネントの説明の対象である機能の一部またはすべてを各々実行するような多くのコンポーネントを表す。いくつかの実施形態では、コンポーネントは物理デバイスまたは仮想デバイスとすることができる。

例示的なシステム1200は、読取り専用メモリ(ROM)1220およびランダムアクセスメモリ(RAM)1225などのシステムメモリ1215を含む様々なシステムコンポーネントをプロセッサ1210に通信可能に結合する、少なくとも1つの処理装置(CPUまたはプロセッサ)1210および接続1205を含む。コンピューティングシステム1200は、プロセッサ1210に直接接続される、その近くにある、またはその一部として統合される高速メモリのキャッシュ1212を含むことができる。

プロセッサ1210は、プロセッサ1210、ならびにソフトウェア命令が実際のプロセッサ設計へと組み込まれるような専用プロセッサを制御するように構成される、記憶デバイス1230に記憶されるサービス1232、1234、および1236などの、任意の汎用プロセッサおよびハードウェアサービスまたはソフトウェアサービスを含むことができる。プロセッサ1210は基本的に、複数のコアまたはプロセッサ、バス、メモリコントローラ、キャッシュなどを含む、完全に自己完結型のコンピューティングシステムであってもよい。マルチコアプロセッサは、対称でも非対称でもよい。

ユーザ対話を可能にするために、コンピューティングシステム1200は入力デバイス1245を含み、発話のためのマイクロフォン、ジェスチャ入力またはグラフィカル入力のためのタッチ検知スクリーン、キーボード、マウス、モーション入力、発話などの、任意の数の入力機構を表すことができる。コンピューティングシステム1200は出力デバイス1235も含むことができ、これはある数の出力機構のうちの1つまたは複数とすることができる。いくつかの事例では、マルチモーダルシステムは、ユーザが複数のタイプの入力/出力を提供してコンピューティングシステム1200と通信することを可能にできる。

コンピューティングシステム1200は通信インターフェース1240を含むことができ、これは全般に、ユーザ入力およびシステム出力を支配して管理することができる。通信インターフェースは、オーディオジャック/プラグ、マイクロフォンジャック/プラグ、ユニバーサルシリアルバス(USB)ポート/プラグ、Apple(登録商標)Lightning(登録商標)ポート/プラグ、イーサネットポート/プラグ、光ファイバポート/プラグ、プロプライエタリ有線ポート/プラグ、3G、4G、5G、および/もしくは他のセルラーデータネットワークワイヤレス信号伝送、Bluetooth(登録商標)ワイヤレス信号伝送、Bluetooth(登録商標)low energy(BLE)ワイヤレス信号伝送、IBEACON(登録商標)ワイヤレス信号伝送、無線周波数識別(RFID)ワイヤレス信号伝送、近距離通信(NFC)ワイヤレス信号伝送、専用短距離通信(DSRC)ワイヤレス信号伝送、802.11 Wi-Fiワイヤレス信号伝送、ワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)信号伝送、可視光通信(VLC)、Worldwide Interoperability for Microwave Access(WiMAX)、赤外線(IR)通信ワイヤレス信号伝送、公衆交換電話網(PSTN)信号伝送、統合サービスデジタルネットワーク(ISDN)信号伝送、アドホックネットワーク信号伝送、無線波信号伝送、マイクロ波信号伝送、赤外線信号伝送、可視光信号伝送、紫外光信号伝送、電磁スペクトルに沿ったワイヤレス信号伝送、またはこれらの何らかの組合せを利用したものを含む、有線および/またはワイヤレストランシーバを使用した有線通信またはワイヤレス通信の、受信および/または送信を実行または促進してもよい。

通信インターフェース1240はまた、データを収集し、測定値をプロセッサ1210に提供するように構成された1つまたは複数のレンジセンサー(たとえば、光検出および測距(LIDAR)センサー、レーザーレンジファインダー、レーダー、超音波センサー、赤外(IR)センサー)を含んでもよく、プロセッサ1210は、1つまたは複数のレンジセンサーについて様々な測定値を取得するのに必要な判定および計算を実行するように構成することができる。いくつかの例では、測定値は、飛行時間、波長、方位角、仰角、レンジ、線速度、および/もしくは角速度、またはそれらの任意の組合せを含むことができる。通信インターフェース1240はまた、1つまたは複数の全地球航法衛星システム(GNSS)システムに関連する1つまたは複数の衛星からの1つまたは複数の信号の受信に基づいて、コンピューティングシステム1200の位置を決定するために使用される、1つまたは複数のGNSS受信機またはトランシーバを含んでもよい。GNSSシステムは、限定はされないが、米国の全地球測位システム(GPS)、ロシアの全地球航法衛星システム(GLONASS)、中国の北斗航法衛星システム(BDS)、および欧州のGalileo GNSSを含む。いずれの特定のハードウェア構成上で動作することに対し制約がないので、ここではこの基本的な特徴は、開発されるにつれて、改善されたハードウェアまたはファームウェアの構成により容易に置き換えられることがある。

記憶デバイス1230は、不揮発性および/もしくは非一時的および/もしくはコンピュータ可読メモリデバイスとすることができ、ハードディスク、あるいは磁気カセット、フラッシュメモリカード、固体メモリデバイス、デジタル多用途ディスク、カートリッジ、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、磁気ストリップ/ストライプ、任意の他の磁気記憶媒体、フラッシュメモリ、メモリスタメモリ、任意の他のソリッドステートメモリ、コンパクトディスク読取り専用メモリ(CD-ROM)、光ディスク、書き換え可能なコンパクトディスク(CD)光ディスク、デジタルビデオディスク(DVD)光ディスク、ブルーレイディスク(BDD)光ディスク、ホログラフィック光ディスク、他の光媒体、セキュアデジタル(SD)カード、マイクロセキュアデジタル(microSD)カード、Memory Stick(登録商標)カード、スマートカードチップ、EMVチップ、加入者識別モジュール(SIM)カード、ミニ/マイクロ/ナノ/ピコSIMカード、他の集積回路(IC)チップ/カード、ランダムアクセスメモリ(RAM)、スタティックRAM(SRAM)、ダイナミックRAM(DRAM)、読取り専用メモリ(ROM)、プログラム可能な読取り専用メモリ(PROM)、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ(EPROM)、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ(EEPROM)、フラッシュEPROM(FLASHEPROM)、キャッシュメモリ(たとえば、レベル1(L1)キャッシュ、レベル2(L2)キャッシュ、レベル3(L3)キャッシュ、レベル4(L4)キャッシュ、レベル5(L5)キャッシュ、もしくは他の(L#)キャッシュ)、抵抗変化型ランダムアクセスメモリ(RRAM/ReRAM)、相変化メモリ(PCM)、スピントランスファートルクRAM(STT-RAM)、他のメモリチップもしくはカートリッジ、および/またはそれらの任意の組合せなどの、コンピュータによってアクセス可能なデータを記憶することができる他のタイプのコンピュータ可読媒体とすることができる。

記憶デバイス1230は、そのようなソフトウェアを定義するコードがプロセッサ1210によって実行されるとシステムに機能を実行させる、ソフトウェアサービス、サーバ、サービスなどを含むことができる。いくつかの実施形態では、特定の機能を実行するハードウェアサービスは、機能を実行するために、プロセッサ1210、接続1205、出力デバイス1235などの必要なハードウェア構成要素と接続している、コンピュータ可読媒体に記憶されているソフトウェアコンポーネントを含むことができる。「コンピュータ可読媒体」という用語は、限定はされないが、ポータブルまたは非ポータブルの記憶デバイス、光記憶デバイス、ならびに、命令および/またはデータを記憶し、収容し、または搬送することができる様々な他の媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、データがそこに記憶されることがあるとともに、ワイヤレスにまたは有線接続を介して伝搬する搬送波および/または一時的な電子信号を含まない、非一時的媒体を含んでもよい。非一時的媒体の例は、限定はされないが、磁気ディスクもしくは磁気テープ、コンパクトディスク(CD)もしくはデジタル多用途ディスク(DVD)などの光記憶媒体、フラッシュメモリ、メモリ、もしくはメモリデバイスを含んでもよい。コンピュータ可読媒体は、プロシージャ、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、または命令、データ構造、もしくはプログラムステートメントの任意の組合せを表すことがある、コードおよび/または機械実行可能命令を記憶してもよい。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリ内容を渡すことおよび/または受けることによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合されてもよい。情報、引数、パラメータ、データなどは、メモリ共有、メッセージパッシング、トークンパッシング、ネットワーク送信などを含む、任意の適切な手段を介して渡され、転送され、または送信されてもよい。

本明細書において提供されている実施形態および例の完全な理解を提供するために、上記の説明において具体的な詳細が提供されたが、本出願はそれに限定されないことが当業者には認識されよう。したがって、本出願の例示的な実施形態が本明細書で詳細に説明されたが、本発明の概念が他の方法で様々に具現化され採用されてもよいことと、従来技術によって限定される場合を除き、添付の特許請求の範囲がそのような変形を含むものと解釈されることが意図されることとを理解されたい。上記で説明された適用例の様々な特徴および態様は、個別にまたは一緒に使用されてもよい。さらに、実施形態は、本明細書のより広い趣旨および範囲から逸脱することなく、本明細書で説明されるもの以外の任意の数の環境および適用例において利用することができる。したがって、本明細書および図面は、限定的ではなく例示的であると見なされるべきである。例示のために、方法は特定の順序で説明された。代替実施形態では、方法は説明された順序とは異なる順序で実行されてもよいことを諒解されたい。

説明を明快にするために、いくつかの事例では、本技術は、デバイスと、デバイス構成要素と、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組合せにおいて具現化された方法におけるステップまたはルーチンとを備える個々の機能ブロックを含むものとして提示されることがある。図に示されるものおよび/または本明細書で説明されるもの以外の追加の構成要素が使用されてもよい。たとえば、不必要な詳細で実施形態を不明瞭にしないように、回路、システム、ネットワーク、プロセス、または他の構成要素がブロック図の形態で構成要素として示されることがある。他の事例では、実施形態を不明瞭にすることを避けるために、よく知られている回路、プロセス、アルゴリズム、構造、および技法は、不必要な詳細なしに示されることがある。

さらに、本明細書で開示される態様に関して説明される様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはその両方の組合せとして実装されてもよいことを当業者は諒解されよう。ハードウェアおよびソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的なコンポーネント、ブロック、モジュール、回路、およびステップは、概してそれらの機能に関して上で説明されている。そのような機能がハードウェアとして実装されるのかまたはソフトウェアとして実装されるのかは、具体的な適用例および全体的なシステムに課される設計制約に依存する。当業者は、説明された機能を具体的な適用例ごとに様々な方法で実装してもよいが、そのような実装の決定は、本開示の範囲からの逸脱を引き起こすものと解釈されるべきではない。

個々の実施形態が、フローチャート、流れ図、データフロー図、構造図、またはブロック図として示されるプロセスまたは方法として上で説明されることがある。フローチャートは動作を逐次プロセスとして説明することがあるが、動作の多くは並行してまたは同時に実行することができる。加えて、動作の順序は並べ替えられてよい。プロセスは、その動作が完了するときに終了するが、図に含まれない追加のステップを有することができる。プロセスは、メソッド、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応してもよい。プロセスが関数に対応するとき、その終了は、その関数が呼出し関数またはメイン関数に戻ることに対応することができる。

上記で説明された例によるプロセスおよび方法は、記憶されたまたは他の方法でコンピュータ可読媒体から入手可能なコンピュータ実行可能命令を使用して実装することができる。そのような命令は、たとえば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、もしくは処理デバイスに特定の機能もしくは機能のグループを実行させるか、または特定の機能もしくは機能のグループを実行するように汎用コンピュータ、専用コンピュータ、もしくは処理デバイスを他の方法で構成する、命令およびデータを含むことができる。使用されるコンピュータリソースの部分は、ネットワークを介してアクセス可能であることができる。コンピュータ実行可能命令は、たとえば、アセンブリ言語、ファームウェア、ソースコードなどのバイナリ、中間フォーマット命令であってよい。命令、使われる情報、および/または記載した例による方法中に作成される情報を記憶するのに使われてもよいコンピュータ可読媒体の例は、磁気または光ディスク、フラッシュメモリ、不揮発性メモリを設けられたUSBデバイス、ネットワーク接続された記憶デバイスなどを含む。

いくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶デバイス、媒体、およびメモリは、ビットストリームなどを含むケーブルまたはワイヤレス信号を含むことができる。しかしながら、言及されるとき、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、エネルギー、キャリア信号、電磁波、および信号などの媒体を本来は明確に除く。

情報および信号が、様々な異なる技術および技法のうちのいずれかを使用して表されてもよいことを、当業者は理解するだろう。たとえば、上の説明全体にわたって言及されることがあるデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、およびチップは、場合によっては、具体的な適用例に一部、所望の設計に一部、対応する技術などに一部応じて、電圧、電流、電磁波、磁場もしくは磁性粒子、光場もしくは光学粒子、またはそれらの任意の組合せによって表されてもよい。

本明細書において開示されている態様に関連して説明されている様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、またはそれらの任意の組合せを使用して実装または実施されてもよく、様々なフォームファクタのいずれをとることもできる。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、またはマイクロコードにおいて実装されるとき、必要なタスクを実行するためのプログラムコードまたはコードセグメント(たとえば、コンピュータプログラム製品)は、コンピュータ可読媒体または機械可読媒体に記憶されてもよい。プロセッサは、必要なタスクを実行してもよい。フォームファクタの例は、ラップトップ、スマートフォン、携帯電話、タブレットデバイスまたは他の小型フォームファクタパーソナルコンピュータ、携帯情報端末、ラックマウントデバイス、スタンドアロンデバイスなどを含む。本明細書で説明される機能はまた、周辺装置またはアドインカードにおいても具現化することができる。そのような機能はまた、さらなる例として、単一のデバイスにおいて実行する異なるチップまたは異なるプロセスの中の回路板上でも実装することができる。

命令、そのような命令を伝えるための媒体、命令を実行するためのコンピューティングリソース、およびそのようなコンピューティングリソースをサポートするための他の構造は、本開示で説明される機能を提供するための例示的な手段である。

本明細書で説明される技法はまた、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せにおいて実装されてもよい。そのような技法は、汎用コンピュータ、ワイヤレス通信デバイスハンドセット、またはワイヤレス通信デバイスハンドセットおよび他のデバイスにおける適用例を含む複数の用途を有する集積回路デバイスなどの、様々なデバイスのうちのいずれかにおいて実装されてもよい。モジュールまたは構成要素として説明される任意の特徴は、集積論理デバイスの中で一緒に、または個別であるが相互動作可能な論理デバイスとして別々に実装されてもよい。ソフトウェアで実装される場合、技法は、実行されると、上記で説明した方法、アルゴリズム、および/または動作のうちの1つまたは複数を実施する命令を含むプログラムコードを備える、コンピュータ可読データ記憶媒体によって少なくとも部分的に実現されてもよい。コンピュータ可読データ記憶媒体は、コンピュータプログラム製品の一部を形成してもよく、これはパッケージング材料を含んでもよい。コンピュータ可読媒体は、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ(SDRAM)などのランダムアクセスメモリ(RAM)、読取り専用メモリ(ROM)、不揮発性ランダムアクセスメモリ(NVRAM)、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ(EEPROM)、FLASHメモリ、磁気または光データ記憶媒体などの、メモリまたはデータ記憶媒体を備えてもよい。技法は、追加または代替として、伝搬される信号または波などの、命令またはデータ構造の形でプログラムコードを搬送または通信し、コンピュータによってアクセスし、読み取り、かつ/または実行することができる、コンピュータ可読通信媒体によって少なくとも部分的に実現されてもよい。

プログラムコードは、1つまたは複数のデジタル信号プロセッサ(DSP)、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブル論理アレイ(FPGA)、または他の等価な集積論理回路構成もしくは個別論理回路構成などの、1つまたは複数のプロセッサを含んでもよいプロセッサによって実行されてもよい。そのようなプロセッサは、本開示に記載された技法のいずれかを実行するように構成されてもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってもよいが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械であってもよい。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、DSPとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと連携した1つもしくは複数のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成としても実装されてもよい。したがって、本明細書において使用される「プロセッサ」という用語は、上記の構造、上記の構造の任意の組合せ、または本明細書において説明された技法の実装に適した任意の他の構造もしくは装置のいずれかを指すことがある。

本明細書において使用される、未満(「<」)およびよりも大きい(「>」)という記号または用語は、本記述の範囲から逸脱することなく、それぞれ、以下(「≦」)および以上(「≧」)という記号で置き換えることができることを、当業者は理解するだろう。

コンポーネントがいくつかの動作を実行する「ように構成される」ものとして説明される場合、そのような構成は、たとえば、動作を実行するように電子回路もしくは他のハードウェアを設計することによって、動作を実行するようにプログラマブル電子回路(たとえば、マイクロプロセッサ、または他の適切な電子回路)をプログラムすることによって、またはそれらの任意の組合せで達成することができる。

「に結合される」または「に通信可能に結合される」という句は、直接もしくは間接的のいずれかで別のコンポーネントに物理的に接続される任意のコンポーネント、および/または別のコンポーネント(たとえば、有線もしくはワイヤレス接続、および/または他の適切な通信インターフェースを介して他のコンポーネントに接続された)と直接もしくは間接的のいずれかで通信する、任意のコンポーネントを指す。

セット「の少なくとも1つ」および/またはセットの「1つまたは複数」と記載する請求項の文言または他の文言は、セットの1つの要素またはセットの(任意の組合せでの)複数の要素が請求項を満足することを示す。たとえば、「AおよびBのうちの少なくとも1つ」または「AまたはBの少なくとも1つ」を記載する請求項の文言は、A、B、またはAおよびBを意味する。別の例において、「A、B、およびCのうちの少なくとも1つ」または「A、B、またはCのうちの少なくとも1つ」を記載する請求項の文言は、A、B、C、またはAおよびB、またはAおよびC、またはBおよびC、またはAおよびBおよびCを意味する。セット「の少なくとも1つ」および/またはセットの「1つまたは複数」という文言は、セットに列挙される項目にセットを限定しない。たとえば、「AおよびBのうちの少なくとも1つ」または「AまたはBのうちの少なくとも1つ」を記載する請求項の文言は、A、B、またはAおよびBを意味することができ、加えて、AおよびBのセットに列挙されていない項目をさらに含むことができる。

本開示の例示的な態様は、以下を含む。

態様1:顔認識のための第1のワイヤレスデバイス。第1のワイヤレスデバイスは、少なくとも1つのトランシーバと、少なくとも1つのメモリと、少なくとも1つのトランシーバおよび少なくとも1つのメモリに結合される少なくとも1つのプロセッサとを含む。少なくとも1つのプロセッサは、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を少なくとも1つのトランシーバを介して受信することと、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することと、ユーザの存在を判定したことに応答して、ユーザの顔認証を開始することとを行うように構成される。

態様2:少なくとも1つのプロセッサは、第1のRF波形よりも大きい帯域幅を有する第2のRF波形を少なくとも1つのトランシーバを介して送信することと、第2のRF波形の反射である第2の受信波形を少なくとも1つのトランシーバを介してユーザから受信することと、第2の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定することとを行うように構成される、態様1に記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様3:少なくとも1つのプロセッサは、ユーザの頭部の向きが所定の時間の間ずれていると判定したことに応答して、第1のワイヤレスデバイス上のディスプレイバックライトを暗くするように構成される、態様1または2のいずれかに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様4:少なくとも1つのプロセッサは、ユーザの頭部の存在が所定の時間の間偽であると判定したことに応答して、第1のワイヤレスデバイスへのアクセスをロックするように構成される、態様1から3のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様5:第1のRF波形は、第1のワイヤレスデバイス上の全指向性アンテナによって送信されるWi-Fi信号を含む、態様1から4のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様6:第1のRF波形は、第2のワイヤレスデバイスによって送信される、態様1から5のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様7:RF検知データは、チャネル状態情報(CSI)データを含む、態様1から6のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様8:少なくとも1つのプロセッサは、ユーザの存在を判定するために、ユーザの移動を追跡することと、ユーザが第1のワイヤレスデバイスまでのしきい値距離内にいると判定することとを行うように構成される、態様1から7のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様9:少なくとも1つのプロセッサは、ユーザの顔認証を開始するために、複数の極高周波(EHF)波形を少なくとも1つのトランシーバを介して送信することと、複数のEHF波形に対応する複数の反射波形を少なくとも1つのトランシーバを介して受信することと、複数の反射波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザに関連付けられた顔シグネチャを生成することとを行うように構成される、態様1から8のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様10:カメラをさらに備え、少なくとも1つのプロセッサは、ユーザの顔認証を開始するために、カメラを使用してユーザの顔の少なくとも1つの画像をキャプチャするように構成される、態様1から9のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様11:RF検知データは、物体から反射した信号ではなく、第1のRF波形に対応する少なくとも1つの受信されたリーク信号に関連するデータを含む、態様1から10のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様12:少なくとも1つのプロセッサは、顔認証に基づいて、ユーザが第1のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定することと、ユーザが第1のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して、第1のワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にするように構成される、態様1から11のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様13:少なくとも1つのプロセッサは、顔認証に基づいて、ユーザが1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定することと、ユーザが1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して、1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにおける少なくとも1つのワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にすることとを行うように構成される、態様1から12のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様14:顔認識を実行する方法であって、態様1から13のいずれか1つに記載の動作を含む方法。

態様15:コンピュータ可読媒体であって、態様1から13のいずれか1つによる動作をコンピュータまたはプロセッサに実行させるための少なくとも1つの命令を含むコンピュータ可読媒体。

態様16:顔認識のための装置であって、態様1から13のいずれか1つによる動作を実行するための手段を含む装置。

態様17:ユーザの存在を判定するためのワイヤレスデバイス。ワイヤレスデバイスは、少なくとも1つのトランシーバと、少なくとも1つのメモリと、少なくとも1つのトランシーバおよび少なくとも1つのメモリに結合される少なくとも1つのプロセッサとを含む。少なくとも1つのプロセッサは、ワイヤレスデバイスによって、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を処理することと、第1の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することと、ユーザの存在を判定したことに応答して、第1のRF波形よりも高い帯域幅を有する第2のRF波形を、少なくとも1つのトランシーバを介して送信することと、ユーザからの第2のRF波形の反射である第2の受信波形を処理することと、第2の受信波形に関連付けられたRF検知データに基づいて、ユーザの頭部の存在またはユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定することとを行うように構成される。

態様18:少なくとも1つのプロセッサは、ユーザの頭部の向きが所定の時間の間ずれていると判定したことに応答して、第1のワイヤレスデバイス上のディスプレイバックライトを暗くするように構成される、態様17に記載のワイヤレスデバイス。

態様19:少なくとも1つのプロセッサは、ユーザの頭部の存在が所定の時間の間偽であると判定したことに応答して、第1のワイヤレスデバイスへのアクセスをロックするように構成される、態様17または18に記載のワイヤレスデバイス。

態様20:第1のRF波形は、第1のワイヤレスデバイス上の全指向性アンテナによって送信されるWi-Fi信号を含む、態様17から19のいずれか1つに記載のワイヤレスデバイス。

態様21:RF検知データは、チャネル状態情報(CSI)データを含む、態様17から20のいずれか1つに記載のワイヤレスデバイス。

態様22:少なくとも1つのプロセッサは、ユーザの存在を判定するために、ユーザの移動を追跡することと、ユーザが第1のワイヤレスデバイスまでのしきい値距離内にいると判定することとを行うように構成される、態様17から21のいずれか1つに記載の第1のワイヤレスデバイス。

態様23:RF検知データは、物体から反射した信号ではなく、第1のRF波形に対応する少なくとも1つの受信されたリーク信号に関連するデータを含む、態様17から22のいずれか1つに記載のワイヤレスデバイス。

態様24:ユーザの存在を判定する方法であって、態様17から23のいずれか1つに記載の動作を含む方法。

態様25:コンピュータ可読媒体であって、態様17から23のいずれか1つによる動作をコンピュータまたはプロセッサに実行させるための少なくとも1つの命令を含むコンピュータ可読媒体。

態様26:ユーザの存在を判定するための装置であって、態様17から23のいずれか1つによる動作を実行するための手段を含む装置。

107 ユーザデバイス
170 コンピューティングシステム
172 入力デバイス
174 加入者識別モジュール(SIM)
176 モデム
178 ワイヤレストランシーバ
180 出力デバイス
182 デジタル信号プロセッサ(DSP)
184 プロセッサ
186 メモリデバイス
187 アンテナ
188 信号
189 バス
200 ワイヤレスデバイス
202 ユーザ
204 デジタルアナログ変換器(DAC)
206 RFトランスミッタ
208 アナログデジタル変換器(ADC)
210 RFレシーバ
212 TXアンテナ
214 RXアンテナ
216 TX波形
218 RX波形
300 環境
302 ワイヤレスデバイス
304 アクセスポイント(AP)
306 アンテナ
308 ユーザ
309a 第1のユーザ位置
309b 第2のユーザ位置
309c 位置
310a 信号
310b 信号
312 反射信号
314 RF信号
316 反射信号
318 RF信号
320 反射信号
400、500、600、700、800、900、1000、1100 プロセス
802 入力画像
807 類似度スコア
808 テンプレートストレージ
1002、1004、1006、1102、1104 動作
1200 コンピューティングシステム
1205 接続
1210 プロセッサ
1212 キャッシュ
1215 システムメモリ
1220 読取り専用メモリ(ROM)
1230 記憶デバイス
1232、1234、1236 サービス
1235 出力デバイス
1240 通信インターフェース

Claims (41)

1. 顔認識のための第1のワイヤレスデバイスであって、
   少なくとも1つのトランシーバと、
   少なくとも1つのメモリと、
   前記少なくとも1つのメモリおよび前記少なくとも1つのトランシーバに結合される少なくとも1つのプロセッサであって、
   第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を前記少なくとも1つのトランシーバを介して受信することと、
   前記第1の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することと、
   前記ユーザの前記存在を判定したことに応答して、前記ユーザの顔認証を開始することと
   を行うように構成される、少なくとも1つのプロセッサと
   を備える、第1のワイヤレスデバイス。
2. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
   前記第1のRF波形よりも大きい帯域幅を有する第2のRF波形を前記少なくとも1つのトランシーバを介して送信することと、
   前記第2のRF波形の反射である第2の受信波形を前記少なくとも1つのトランシーバを介して前記ユーザから受信することと、
   前記第2の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、前記ユーザの頭部の存在または前記ユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定することと
   を行うように構成される、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
3. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
   前記ユーザの前記頭部の向きが所定の時間の間ずれていると判定したことに応答して、前記第1のワイヤレスデバイス上のディスプレイバックライトを暗くするように構成される、請求項2に記載の第1のワイヤレスデバイス。
4. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
   前記ユーザの前記頭部の存在が所定の時間の間偽であると判定したことに応答して、前記第1のワイヤレスデバイスへのアクセスをロックするように構成される、請求項2に記載の第1のワイヤレスデバイス。
5. 前記第1のRF波形は、前記第1のワイヤレスデバイス上の全指向性アンテナによって送信されるWi-Fi信号を含む、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
6. 前記第1のRF波形は、第2のワイヤレスデバイスによって送信される、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
7. 前記RF検知データは、チャネル状態情報(CSI)データを含む、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
8. 前記少なくとも1つのプロセッサは、前記ユーザの存在を判定するために、
   前記ユーザの移動を追跡することと、
   前記ユーザが、前記第1のワイヤレスデバイスまでのしきい値距離内にいると判定することと
   を行うように構成される、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
9. 前記少なくとも1つのプロセッサは、前記ユーザの顔認証を開始するために、
   複数の極高周波(EHF)波形を前記少なくとも1つのトランシーバを介して送信することと、
   前記複数のEHF波形に対応する複数の反射波形を前記少なくとも1つのトランシーバを介して受信することと、
   前記複数の反射波形に関連するRF検知データに基づいて、前記ユーザに関連付けられた顔シグネチャを生成することと
   を行うように構成される、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
10. 前記少なくとも1つのプロセッサは、カメラをさらに備え、前記ユーザの顔認証を開始するために、
    前記カメラを使用して前記ユーザの顔の少なくとも1つの画像をキャプチャする
    ように構成される、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
11. 前記RF検知データは、物体から反射した信号ではなく、前記第1のRF波形に対応する少なくとも1つの受信されたリーク信号に関連するデータを含む、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
12. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
    前記顔認証に基づいて、前記ユーザが前記第1のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定することと、
    前記ユーザが前記第1のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して、前記第1のワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にすることと
    を行うように構成される、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
13. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
    前記顔認証に基づいて、前記ユーザが1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定することと、
    前記ユーザが前記1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して、前記1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにおける少なくとも1つのワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にすることと
    を行うように構成される、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
14. 顔認識を実行する方法であって、
    第1のワイヤレスデバイスによって、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を受信するステップと、
    前記第1の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定するステップと、
    前記ユーザの前記存在を判定したことに応答して、前記ユーザの顔認証を開始するステップと
    を含む、方法。
15. 前記第1のワイヤレスデバイスによって、前記第1のRF波形よりも大きい帯域幅を有する第2のRF波形を送信するステップと、
    前記第1のワイヤレスデバイスによって、前記第2のRF波形の反射である第2の受信波形を前記ユーザから受信するステップと、
    前記第2の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、前記ユーザの頭部の存在または前記ユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定するステップと
    をさらに含む、請求項14に記載の方法。
16. 前記第1のワイヤレスデバイスのディスプレイがオンであり、前記方法は、
    前記ユーザの前記頭部の存在を検出してから所定の期間が経過したことを判定するステップと、
    前記所定の期間が経過したことの判定に基づいて、前記第1のワイヤレスデバイスの前記ディスプレイをオフにさせるステップと
    を含む、請求項15に記載の方法。
17. 前記ユーザの前記頭部の存在が所定の時間の間偽であると判定したことに応答して、前記第1のワイヤレスデバイスへのアクセスをロックするステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
18. 前記第1のRF波形は、前記第1のワイヤレスデバイス上の全指向性アンテナによって送信されるWi-Fi信号を含む、請求項14に記載の方法。
19. 前記第1のRF波形は、第2のワイヤレスデバイスによって送信される、請求項14に記載の方法。
20. 前記RF検知データは、チャネル状態情報(CSI)データを含む、請求項14に記載の方法。
21. 前記ユーザの存在を前記判定するステップは、
    前記ユーザの移動を追跡するステップと、
    前記ユーザが、前記第1のワイヤレスデバイスまでのしきい値距離内にいると判定するステップと
    を含む、請求項14に記載の方法。
22. 前記ユーザの顔認証を前記開始するステップは、
    複数の極高周波(EHF)波形を送信するステップと、
    前記複数のEHF波形に対応する複数の反射波形を受信するステップと、
    前記複数の反射波形に関連するRF検知データに基づいて、前記ユーザに関連付けられた顔シグネチャを生成するステップと
    を含む、請求項14に記載の方法。
23. 前記ユーザの顔認証を前記開始するステップは、
    赤外カメラを使用して前記ユーザの顔の画像をキャプチャするステップを含む、請求項14に記載の方法。
24. 前記RF検知データは、物体から反射した信号ではなく、前記第1のRF波形に対応する少なくとも1つの受信されたリーク信号に関連するデータを含む、請求項14に記載の方法。
25. 前記顔認証に基づいて、前記ユーザが前記第1のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定するステップと、
    前記ユーザが前記第1のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して、前記第1のワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にするステップと
    をさらに含む、請求項14に記載の方法。
26. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
    前記顔認証に基づいて、前記ユーザが1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定することと、
    前記ユーザが前記1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して、前記1つまたは複数の他のワイヤレスデバイスにおける少なくとも1つのワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にすることと
    を行うように構成される、請求項1に記載の第1のワイヤレスデバイス。
27. 少なくとも1つの命令を含むコンピュータ可読記録媒体であって、前記少なくとも1つの命令が、コンピュータまたはプロセッサに、
    第1のワイヤレスデバイスによって、第1の無線周波数(RF)波形の反射である第1の受信波形を受信することと、
    前記第1の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定することと、
    前記ユーザの前記存在を判定したことに応答して、前記ユーザの顔認証を開始することと
    を行わせる、コンピュータ可読記録媒体。
28. 少なくとも1つの命令をさらに含み、前記少なくとも1つの命令が、前記コンピュータまたは前記プロセッサに、
    前記第1のRF波形よりも大きい帯域幅を有する第2のRF波形を送信することと、
    前記第2のRF波形の反射である第2の受信波形を前記ユーザから受信することと、
    前記第2の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、前記ユーザの頭部の存在または前記ユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定することと
    を行わせる、請求項27に記載のコンピュータ可読記録媒体。
29. 顔認識を実行するための装置であって、
    第1のRF波形の反射である第1の受信波形を受信するための手段と、
    前記第1の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、ユーザの存在を判定するための手段と、
    前記ユーザの前記存在を判定したことに応答して前記ユーザの顔認証を開始するための手段と
    を備える、装置。
30. 前記第1のRF波形よりも大きい帯域幅を有する第2のRF波形を送信するための手段と、
    前記第2のRF波形の反射である第2の受信波形を前記ユーザから受信するための手段と、
    前記第2の受信波形に関連するRF検知データに基づいて、前記ユーザの頭部の存在または前記ユーザの頭部の向きの少なくとも一方を判定するための手段と
    をさらに備える、請求項29に記載の装置。
31. 前記ユーザの前記頭部の向きが所定の時間の間ずれていると判定したことに応答して、前記装置上のディスプレイバックライトを暗くするための手段をさらに備える、請求項30に記載の装置。
32. 前記ユーザの前記頭部の存在が所定の時間の間偽であると判定したことに応答して、前記装置へのアクセスをロックするための手段をさらに備える、請求項30に記載の装置。
33. 前記第1のRF波形は、前記装置上の全指向性アンテナによって送信されるWi-Fi信号を含む、請求項29に記載の装置。
34. 前記第1のRF波形は、ワイヤレスデバイスによって送信される、請求項29に記載の装置。
35. 前記RF検知データは、チャネル状態情報(CSI)データを含む、請求項29に記載の装置。
36. 前記ユーザの前記存在を判定するために、
    前記ユーザの移動を追跡するための手段と、
    前記ユーザが、前記装置までのしきい値距離内にいると判定するための手段と
    を備える、請求項29に記載の装置。
37. 前記ユーザの顔認証を開始するために、
    複数の極高周波(EHF)波形を送信するための手段と、
    前記複数のEHF波形に対応する複数の反射波形を受信するための手段と、
    前記複数の反射波形に関連するRF検知データに基づいて、前記ユーザに関連付けられた顔シグネチャを生成するための手段と
    をさらに備える、請求項29に記載の装置。
38. 前記ユーザの顔の少なくとも1つの画像をキャプチャするための手段をさらに備える、請求項29に記載の装置。
39. 前記RF検知データは、物体から反射した信号ではなく、前記第1のRF波形に対応する少なくとも1つの受信されたリーク信号に関連するデータを含む、請求項29に記載の装置。
40. 前記顔認証に基づいて、前記ユーザが前記装置にアクセスすることを許可されていると判定するための手段と、
    前記ユーザが前記装置にアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して、前記装置へのアクセスを可能にするための手段と
    をさらに備える、請求項29に記載の装置。
41. 前記顔認証に基づいて、前記ユーザが1つまたは複数のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定するための手段と、
    前記ユーザが前記1つまたは複数のワイヤレスデバイスにアクセスすることを許可されていると判定したことに応答して前記1つまたは複数のワイヤレスデバイスにおける少なくとも1つのワイヤレスデバイスへのアクセスを可能にするための手段と
    をさらに備える、請求項29に記載の装置。

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