JP6030184B2 - 持続波超音波信号を使用したタッチレス感知およびジェスチャー認識 - Google Patents
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Description
本出願は、その内容全体が参照により組み込まれる、2010年6月29日に出願された「Touchless Sensing and Gesture Recognition using Continuous Wave Sound Signals」と題する米国仮特許出願第61/359,728号の優先権の利益を主張する。
本発明は、一般に、コンピューティングデバイスのためのユーザインターフェースシステムに関し、より詳細には、持続波音(continuous-wave sound)を採用するタッチレスユーザインターフェースに関する。
超音波は、人間の聴覚の上限を上回るまたは約20kHzを上回る周波数において動作するものとして定義される周期的音圧である。超音波は、画像化、ソースロケーション判断および範囲測定のための広範囲の適用例において実行されている。これらの適用例の多くは、媒体を通り、反射を介して媒体内の物体の構造情報を与える、超音波の能力に焦点を当てている。たいていの適用例は、超音波が放出されるときとエコーが検出されるときとの間の時間遅延を測定することによって、超音波を利用する。大まかに言えば、超音波システムの2つのタイプはパルスエコーと持続波である。
様々な実施形態について添付の図面を参照しながら詳細に説明する。可能な場合はいつでも、同じまたは同様の部分を指すために図面全体にわたって同じ参照番号を使用する。特定の例および実行形態になされる言及は、説明のためであり、本発明の範囲または特許請求の範囲を限定するものではない。
90度=[1 1 1;0 1 0;−1 −1 −1]
45度=[0 1 1;−1 1 1;−1 −1 0]
135度=[1 1 0;1 1 −1;0 −1 −1]
図9Aに、ユーザの指がマイクロフォンから離れて移動する状況について実行された角度2次相関のシミュレーション結果を示す。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[1]ユーザ入力ジェスチャーを認識するための方法であって、
音検出器において、時間的に符号化された超音波信号を受信することと、
前記受信した信号に基づいてチャネルインパルス応答を計算することと、
特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することと、
一致する記憶された特徴を識別するために、前記抽出された特徴をチャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較することと、
前記一致した記憶された特徴に関連するコマンドを実行することと
を備える、方法。
[2]超音波放出器から時間的に符号化された持続波音信号を送信することをさらに備える、[1]に記載の方法。
[3]音が超音波である、[1]に記載の方法。
[4]音が、擬似ランダム雑音で時間的に符号化される、[2]に記載の方法。
[5]音が、変化する周波数で時間的に符号化される、[2]に記載の方法。
[6]音が、スペクトル拡散変調を使用して時間的に符号化される、[2]に記載の方法。
[7]音検出器において音信号を受信することが、コンピューティングデバイス上の離間した3つの音検出器において音信号を受信することを備える、[1]に記載の方法。
[8]特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、反射体チャネルインパルス応答を取得するためにバックグラウンドチャネルインパルス応答を減算することを備える、[1]に記載の方法。
[9]特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、差分チャネルインパルス応答を計算することと、差分チャネルインパルス応答のシーケンスを画像として処理することとをさらに備える、[8]に記載の方法。
[10]特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記差分チャネルインパルス応答画像にエッジフィルタを適用することをさらに備える、[9]に記載の方法。
[11]特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記差分チャネルインパルス応答画像にグレースケール相関行列を適用することをさらに備える、[9]に記載の方法。
[12]前記抽出された特徴を前記チャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較することが、k最近傍分析と、人工ニューラルネット分析と、隠れマルコフモデル分析とからなるグループから選択された方法を使用して分析を実行することを備える、[9]に記載の方法。
[13]前記チャネルインパルス応答特徴に基づいて最も強い反射体を識別することと、
前記識別された最も強い反射体からの音の飛行時間を測定することと、
前記測定された飛行時間に基づいて前記識別された最も強い反射体の空間におけるロケーションを判断することと
をさらに備える、[1]に記載の方法。
[14]前記測定された飛行時間データにカルマンフィルタ処理を適用することをさらに備える、[13]に記載の方法。
[15]前記計算されたチャネルインパルス応答に基づいてチャネルインパルス応答曲線を判断することをさらに備え、
特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記チャネルインパルス応答曲線から導出された角度情報に基づいて反射体移動方向を判断することを備える、[1]に記載の方法。
[16]ユーザ入力ジェスチャーを認識するための方法であって、
音検出器において、時間的に符号化された超音波信号を受信することと、
前記受信した信号に基づいてチャネルインパルス応答を計算することと、
チャネルインパルス応答曲線の角度を判断するために前記チャネルインパルス応答を処理することと、
前記チャネルインパルス応答曲線の前記判断された角度に関連するコマンドを実行することと
を備える、方法。
[17]プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリと、
前記プロセッサに結合された音放出器と、
前記プロセッサに結合された1つまたは複数の音検出器と
を備える、コンピュータシステムであって、
前記プロセッサが、
音検出器において、時間的に符号化された超音波信号を受信することと、
前記受信した信号に基づいてチャネル応答を計算することと、
特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することと、
一致する記憶された特徴を識別するために、前記抽出された特徴をチャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較することと、
前記一致した記憶された特徴に関連するコマンドを実行することと
を備える動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、コンピュータシステム。
[18]前記プロセッサが、超音波放出器から時間的に符号化された持続波音信号を送信することをさらに備える動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[17]に記載のコンピュータシステム。
[19]前記プロセッサは、音が超音波であるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[17]に記載のコンピュータシステム。
[20]前記プロセッサは、音が、擬似ランダム雑音で時間的に符号化されるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[18]に記載のコンピュータシステム。
[21]前記プロセッサは、音が、変化する周波数で時間的に符号化されるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[18]に記載のコンピュータシステム。
[22]前記プロセッサは、音が、スペクトル拡散変調を使用して時間的に符号化されるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[18]に記載のコンピュータシステム。
[23]前記プロセッサは、音検出器において音信号を受信することが、コンピューティングデバイス上の離間した3つの音検出器において音信号を受信することを備えるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[17]に記載のコンピュータシステム。
[24]前記プロセッサは、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、反射体チャネルインパルス応答を取得するためにバックグラウンドチャネルインパルス応答を減算することを備えるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[17]に記載のコンピュータシステム。
[25]前記プロセッサは、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、差分チャネルインパルス応答を計算することと、差分チャネルインパルス応答のシーケンスを画像として処理することとをさらに備えるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[24]に記載のコンピュータシステム。
[26]前記プロセッサは、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記差分チャネルインパルス応答画像にエッジフィルタを適用することをさらに備えるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[25]に記載のコンピュータシステム。
[27]前記プロセッサは、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記差分チャネルインパルス応答画像にグレースケール相関行列を適用することをさらに備えるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[25]に記載のコンピュータシステム。
[28]前記プロセッサは、前記抽出された特徴を前記チャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較することが、k最近傍分析と、人工ニューラルネット分析と、隠れマルコフモデル分析とからなるグループから選択された方法を使用して分析を実行することを備えるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[25]に記載のコンピュータシステム。
[29]前記プロセッサが、
前記チャネルインパルス応答特徴に基づいて最も強い反射体を識別することと、
前記識別された最も強い反射体からの音の飛行時間を測定することと、
前記測定された飛行時間に基づいて前記識別された最も強い反射体の空間におけるロケーションを判断することと
をさらに備える動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[17]に記載のコンピュータシステム。
[30]前記プロセッサが、前記測定された飛行時間データにカルマンフィルタ処理を適用することをさらに備える動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[29]に記載のコンピュータシステム。
[31]前記プロセッサは、前記計算されたチャネルインパルス応答に基づいてチャネルインパルス応答曲線を判断することをさらに備える動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成され、
前記プロセッサは、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記チャネルインパルス応答曲線から導出された角度情報に基づいて反射体移動方向を判断することを備えるような、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、[17]に記載のコンピュータシステム。
[32]プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリと、
前記プロセッサに結合された音放出器と、
前記プロセッサに結合された1つまたは複数の音検出器と
を備える、コンピュータシステムであって、
前記プロセッサが、
音検出器において、時間的に符号化された超音波信号を受信することと、
前記受信した信号に基づいてチャネルインパルス応答を計算することと、
チャネルインパルス応答曲線の角度を判断するために前記チャネルインパルス応答を処理することと、
前記チャネルインパルス応答曲線の前記判断された角度に関連するコマンドを実行することと
を備える動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、コンピュータシステム。
[33]音検出器において、時間的に符号化された超音波信号を受信するための手段と、
前記受信した信号に基づいてチャネル応答を計算するための手段と、
特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段と、
一致する記憶された特徴を識別するために、前記抽出された特徴をチャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較するための手段と、
前記一致した記憶された特徴に関連するコマンドを実行するための手段と
を備える、コンピュータシステム。
[34]超音波放出器から時間的に符号化された持続波音信号を送信するための手段をさらに備える、[33]に記載のコンピュータシステム。
[35]音が超音波である、[33]に記載のコンピュータシステム。
[36]音が、擬似ランダム雑音で時間的に符号化される、[34]に記載のコンピュータシステム。
[37]音が、変化する周波数で時間的に符号化される、[34]に記載のコンピュータシステム。
[38]音が、スペクトル拡散変調を使用して時間的に符号化される、[34]に記載のコンピュータシステム。
[39]音検出器において音信号を受信するための手段が、コンピューティングデバイス上の離間した3つの音検出器において音信号を受信するための手段を備える、[33]に記載のコンピュータシステム。
[40]特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段が、反射体チャネルインパルス応答を取得するためにバックグラウンドチャネルインパルス応答を減算するための手段を備える、[33]に記載のコンピュータシステム。
[41]特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段が、差分チャネルインパルス応答を計算することと、差分チャネルインパルス応答のシーケンスを画像として処理することとを行うための手段をさらに備える、[40]に記載のコンピュータシステム。
[42]特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段が、前記差分チャネルインパルス応答画像にエッジフィルタを適用するための手段をさらに備える、[41]に記載のコンピュータシステム。
[43]特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段が、前記差分チャネルインパルス応答画像にグレースケール相関行列を適用するための手段をさらに備える、[41]に記載のコンピュータシステム。
[44]前記抽出された特徴を前記チャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較するための手段が、k最近傍分析と、人工ニューラルネット分析と、隠れマルコフモデル分析とからなるグループから選択された方法を使用して分析を実行するための手段を備える、[41]に記載のコンピュータシステム。
[45]前記チャネルインパルス応答特徴に基づいて最も強い反射体を識別するための手段と、
前記識別された最も強い反射体からの音の飛行時間を測定するための手段と、
前記測定された飛行時間に基づいて前記識別された最も強い反射体の空間におけるロケーションを判断するための手段と
をさらに備える、[33]に記載のコンピュータシステム。
[46]前記測定された飛行時間データにカルマンフィルタ処理を適用するための手段をさらに備える、[45]に記載のコンピュータシステム。
[47]前記計算されたチャネルインパルス応答に基づいてチャネルインパルス応答曲線を判断するための手段をさらに備え、
特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段が、前記チャネルインパルス応答曲線から導出された角度情報に基づいて反射体移動方向を判断するための手段を備える、[33]に記載のコンピュータシステム。
[48]音検出器において、時間的に符号化された超音波信号を受信するための手段と、
前記受信した信号に基づいてチャネルインパルス応答を計算するための手段と、
チャネルインパルス応答曲線の角度を判断するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段と、
前記チャネルインパルス応答曲線の前記判断された角度に関連するコマンドを実行するための手段と
を備える、コンピュータシステム。
[49]音検出器において、時間的に符号化された超音波信号を受信することと、
前記受信した信号に基づいてチャネル応答を計算することと、
特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することと、
一致する記憶された特徴を識別するために、前記抽出された特徴をチャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較することと、
前記一致した記憶された特徴に関連するコマンドを実行することと
を備える動作を実行することを、超音波を放出および検出するように構成されたコンピュータに行わせるように構成されたコンピュータ実行可能命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[50]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令が、超音波放出器から時間的に符号化された持続波音信号を送信することをさらに備える動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[49]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[51]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、音が超音波であるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[49]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[52]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、音が、擬似ランダム雑音で時間的に符号化されるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[50]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[53]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、音が、変化する周波数で時間的に符号化されるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[50]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[54]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、音が、スペクトル拡散変調を使用して時間的に符号化されるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[50]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[55]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、音検出器において音信号を受信することが、コンピューティングデバイス上の離間した3つの音検出器において音信号を受信することを備えるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[49]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[56]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、反射体チャネルインパルス応答を取得するためにバックグラウンドチャネルインパルス応答を減算することを備えるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[49]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[57]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、差分チャネルインパルス応答を計算することと、差分チャネルインパルス応答のシーケンスを画像として処理することとをさらに備えるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[56]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[58]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記差分チャネルインパルス応答画像にエッジフィルタを適用することをさらに備えるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[57]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[59]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記差分チャネルインパルス応答画像にグレースケール相関行列を適用することをさらに備えるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[57]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[60]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、前記抽出された特徴を前記チャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較することが、k最近傍分析と、人工ニューラルネット分析と、隠れマルコフモデル分析とからなるグループから選択された方法を使用して分析を実行することを備えるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[57]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[61]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令が、
前記チャネルインパルス応答特徴に基づいて最も強い反射体を識別することと、
前記識別された最も強い反射体からの音の飛行時間を測定することと、
前記測定された飛行時間に基づいて前記識別された最も強い反射体の空間におけるロケーションを判断することと
をさらに備える動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[49]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[62]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令が、前記測定された飛行時間データにカルマンフィルタ処理を適用することをさらに備える動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[61]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[63]前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、前記計算されたチャネルインパルス応答に基づいてチャネルインパルス応答曲線を判断することをさらに備える動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成され、
前記記憶されたコンピュータ実行可能命令は、特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理することが、前記チャネルインパルス応答曲線から導出された角度情報に基づいて反射体移動方向を判断することを備えるような、動作を実行することをコンピュータに行わせるように構成された、[49]に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[64]音検出器において、時間的に符号化された超音波信号を受信することと、
前記受信した信号に基づいてチャネルインパルス応答を計算することと、
チャネルインパルス応答曲線の角度を判断するために前記チャネルインパルス応答を処理することと、
前記チャネルインパルス応答曲線の前記判断された角度に関連するコマンドを実行することと
を備える動作を実行することを、超音波を放出および検出するように構成されたコンピュータに行わせるように構成されたコンピュータ実行可能命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[65]第1のデバイスと第2のデバイスとの間の相対座標を判断するための方法であって、
前記第1のデバイスの超音波放出器から時間的に符号化された持続波超音波信号を送信することと、
前記第2のデバイスにおいて前記時間的に符号化された持続波超音波信号を受信することと、
前記受信した時間的に符号化された持続波超音波信号の飛行時間を測定することと、
前記測定された飛行時間にカルマンフィルタ処理を適用することと、
前記測定された飛行時間に基づいて前記第2のデバイスに対する前記第1のデバイスのロケーションを判断することと
を備える、方法。
[66]座標を距離に変換することをさらに備える、[65]に記載の方法。
[67]プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリと、
前記プロセッサに結合された音放出器と、
前記プロセッサに結合された1つまたは複数の音検出器と
を備える、コンピュータシステムであって、
前記プロセッサが、
前記第1のデバイスの超音波放出器から時間的に符号化された持続波超音波信号を送信することと、
前記第2のデバイスにおいて前記時間的に符号化された持続波超音波信号を受信することと、
前記受信した時間的に符号化された持続波超音波信号の飛行時間を測定することと、
前記測定された飛行時間にカルマンフィルタ処理を適用することと、
前記測定された飛行時間に基づいて前記第2のデバイスに対する前記第1のデバイスのロケーションを判断することと
を備える動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成された、コンピュータシステム。
[68]前記第1のデバイスの超音波放出器から時間的に符号化された持続波超音波信号を送信するための手段と、
前記第2のデバイスにおいて前記時間的に符号化された持続波超音波信号を受信するための手段と、
前記受信した時間的に符号化された持続波超音波信号の飛行時間を測定するための手段と、
前記測定された飛行時間にカルマンフィルタ処理を適用するための手段と、
前記測定された飛行時間に基づいて前記第2のデバイスに対する前記第1のデバイスのロケーションを判断するための手段と
を備える、コンピュータシステム。
[69]前記第1のデバイスの超音波放出器から時間的に符号化された持続波超音波信号を送信することと、
前記第2のデバイスにおいて前記時間的に符号化された持続波超音波信号を受信することと、
前記受信した時間的に符号化された持続波超音波信号の飛行時間を測定することと、
前記測定された飛行時間にカルマンフィルタ処理を適用することと、
前記測定された飛行時間に基づいて前記第2のデバイスに対する前記第1のデバイスのロケーションを判断することと
を備える動作を実行することを、超音波を放出および検出するように構成されたコンピュータに行わせるように構成されたコンピュータ実行可能命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
Claims (26)
- プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリと、
前記プロセッサに結合された超音波放出器と、
前記プロセッサに結合された1つまたは複数の音検出器と
を備える、装置であって、前記装置は、
前記1つまたは複数の音検出器のうちの1つの音検出器において、時間的情報を用いて符号化された超音波信号を受信するための手段と、前記超音波信号は擬似ランダム雑音信号を用いて周波数変調される、
前記超音波信号に基づいてチャネルインパルス応答を計算するための手段と、
少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段と、
特定の一致した特徴を識別するために、前記抽出された少なくとも1つの特徴をチャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較するための手段と、
前記特定の一致した特徴に基づいて、前記プロセッサによって実行されるべきコマンドを、前記抽出された少なくとも1つの特徴のパターンが前記データベースに記憶された前記チャネルインパルス応答特徴のパターンに一致または類似する程度を反映するパターン一致相関値、ユーザ入力ジェスチャーのコンテキストまたは現在の動作状態、およびユーザの手または指のロケーションに応じて、同じジェスチャーであっても異なる意味と識別して選択するための手段と
をさらに備える、装置。 - 前記超音波放出器から前記超音波信号の送信を開始するための手段をさらに備える、請求項1に記載の装置。
- 前記超音波信号が、変化する周波数で時間的に符号化される、請求項1に記載の装置。
- 前記超音波信号が、スペクトル拡散変調を使用して時間的に符号化される、請求項1に記載の装置。
- 前記音検出器において前記超音波信号を受信するための前記手段が、前記1つまたは複数の音検出器のうちの3つの音検出器において前記超音波信号を受信するための手段を備える、請求項1に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、反射体チャネルインパルス応答を取得するために、前記チャネルインパルス応答からバックグラウンドチャネルインパルス応答を減算するための手段を備える、請求項1に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、差分チャネルインパルス応答のシーケンスを判断するための手段と、前記差分チャネルインパルス応答のシーケンスを画像のシーケンスとして処理するための手段とをさらに備える、請求項6に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、前記画像のシーケンスにエッジフィルタを適用するための手段をさらに備える、請求項7に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、前記画像のシーケンスにグレースケール相関行列を適用するための手段をさらに備える、請求項7に記載の装置。
- 前記抽出された少なくとも1つの特徴を前記チャネルインパルス応答特徴の前記データベースと比較するための前記手段が、k最近傍分析、人工ニューラルネット分析、隠れマルコフモデル分析、またはこれらの組み合わせを含む方法を使用して分析を実行するための手段を備える、請求項7に記載の装置。
- 前記抽出された少なくとも1つの特徴に基づいて最も強い反射体を識別するための手段と、
前記識別された最も強い反射体からの前記超音波信号の飛行時間を測定するための手段と、
前記超音波信号の前記測定された飛行時間に基づいて前記識別された最も強い反射体の空間におけるロケーションを判断するための手段と
をさらに備え、
前記特定の一致した特徴に基づいて、前記プロセッサによって実行されるべきコマンドを選択するための前記手段が、前記識別された最も強い反射体の空間における前記ロケーションにさらに基づいて前記コマンドを選択するための手段を備える、請求項1に記載の装置。 - 前記超音波信号の前記測定された飛行時間にカルマンフィルタ処理を適用するための手段をさらに備える、請求項11に記載の装置。
- 前記チャネルインパルス応答に基づいてチャネルインパルス応答曲線を判断するための手段をさらに備え、
前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、前記チャネルインパルス応答曲線から導出された角度情報に基づいて反射体移動方向を判断するための手段を備え、
前記特定の一致した特徴に基づいて、前記プロセッサによって実行されるべきコマンドを選択するための前記手段が、前記反射体移動方向にさらに基づいて前記コマンドを選択するための手段を備える、請求項1に記載の装置。 - 音検出器において、時間的情報を用いて符号化された超音波信号を受信するための手段と、前記超音波信号は擬似ランダム雑音信号を用いて周波数変調される、
前記超音波信号に基づいてチャネルインパルス応答を計算するための手段と、
少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための手段と、
特定の一致した特徴を識別するために、前記抽出された少なくとも1つの特徴をチャネルインパルス応答特徴のデータベースと比較するための手段と、
前記特定の一致した特徴に基づいて、プロセッサによって実行されるべきコマンドを、前記抽出された少なくとも1つの特徴のパターンが前記データベースに記憶された前記チャネルインパルス応答特徴のパターンに一致または類似する程度を反映するパターン一致相関値、ユーザ入力ジェスチャーのコンテキストまたは現在の動作状態、およびユーザの手または指のロケーションに応じて、同じジェスチャーであってもユーザの手または指のロケーションに応じて異なる意味と識別して選択するための手段と
を備える、装置。 - 超音波放出器から前記超音波信号の送信を開始するための手段をさらに備える、請求項14に記載の装置。
- 前記超音波信号が、変化する周波数で時間的に符号化される、請求項14に記載の装置。
- 前記超音波信号が、スペクトル拡散変調を使用して時間的に符号化される、請求項14に記載の装置。
- 前記超音波信号を受信するための前記手段が、コンピューティングデバイス上の3つの音検出器において前記超音波信号を受信するための手段を備える、請求項14に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、反射体チャネルインパルス応答を取得するために、前記チャネルインパルス応答からバックグラウンドチャネルインパルス応答を減算するための手段を備える、請求項14に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、差分チャネルインパルス応答のシーケンスを判断するための手段と、前記差分チャネルインパルス応答のシーケンスを画像のシーケンスとして処理するための手段をさらに備える、請求項19に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、前記画像のシーケンスにエッジフィルタを適用するための手段をさらに備える、請求項20に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、前記画像のシーケンスにグレースケール相関行列を適用するための手段をさらに備える、請求項20に記載の装置。
- 前記抽出された少なくとも1つの特徴を前記チャネルインパルス応答特徴の前記データベースと比較するための前記手段が、k最近傍分析、人工ニューラルネット分析、隠れマルコフモデル分析、またはこれらの組み合わせを含む方法を使用して分析を実行するための手段を備える、請求項20に記載の装置。
- 前記抽出された少なくとも1つの特徴に基づいて最も強い反射体を識別するための手段と、
前記識別された最も強い反射体からの前記超音波信号の飛行時間を測定するための手段と、
前記超音波信号の前記測定された飛行時間に基づいて前記識別された最も強い反射体の空間におけるロケーションを判断するための手段と
をさらに備え、
前記特定の一致した特徴に基づいて、前記プロセッサによって実行されるべきコマンドを選択するための前記手段が、前記識別された最も強い反射体の空間における前記ロケーションにさらに基づいて前記コマンドを選択するための手段を備える、請求項14に記載の装置。 - 前記超音波信号の前記測定された飛行時間にカルマンフィルタ処理を適用するための手段をさらに備える、請求項24に記載の装置。
- 前記チャネルインパルス応答に基づいてチャネルインパルス応答曲線を判断するための手段をさらに備え、
前記少なくとも1つの特徴を抽出するために前記チャネルインパルス応答を処理するための前記手段が、前記チャネルインパルス応答曲線から導出された角度情報に基づいて反射体移動方向を判断するための手段を備え、
前記特定の一致した特徴に基づいて、前記プロセッサによって実行されるべきコマンドを選択するための前記手段が、前記反射体移動方向にさらに基づいて前記コマンドを選択するための手段を備える、請求項14に記載の装置。
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