JP6273872B2 - Program, information processing method, information processing system, wearable device - Google Patents

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Description

本発明は、プログラム、情報処理方法、情報処理システム及びウェアラブル装置に関する。   The present invention relates to a program, an information processing method, an information processing system, and a wearable device.

近年、手首または頭等に装着するウェアラブルセンサが提案されている。例えば、ユーザの手首に装着し、内部のセンサによりユーザの活動を記録するウェアラブルデバイスが知られている（例えば特許文献１参照）。   In recent years, wearable sensors to be worn on the wrist or head have been proposed. For example, a wearable device is known that is worn on a user's wrist and records user activity using an internal sensor (see, for example, Patent Document 1).

特開２０１３−１４６５５７号公報JP 2013-146557 A

しかしながら、従来のセンサではセンサから出力される時系列データを適切にセグメントすることができなかった。   However, the conventional sensor cannot properly segment the time series data output from the sensor.

一つの側面では、本発明はセンサから出力される時系列データを適切にセグメントすることが可能なプログラム等を提供することを目的とする。   In one aspect, an object of the present invention is to provide a program or the like that can appropriately segment time-series data output from a sensor.

本願に開示するプログラムは、コンピュータに、第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、前記第１ウェアラブルセンサよりも関節を跨いで胴体側に取り付けられる第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データの変化に基づいて、前記第１ウェアラブルセンサの第１の文字に対応する時系列データと第２の文字に対応する時系列データとをセグメントする処理を実行させる。 When the program disclosed in the present application acquires time-series data output from the first wearable sensor to the computer and is output from the second wearable sensor that is attached to the body side across the joint than the first wearable sensor. Time series data corresponding to the first character of the first wearable sensor and time series corresponding to the second character are obtained based on a change in the time series data output from the second wearable sensor. A process for segmenting data is executed.

一つの側面では、センサから出力されるデータを適切にセグメントすることが可能となる。   In one aspect, data output from the sensor can be appropriately segmented.

情報処理システムの概要を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the outline | summary of an information processing system. 第１ウェアラブルセンサ及び第２ウェアラブルセンサのハードウェア群を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware group of a 1st wearable sensor and a 2nd wearable sensor. コンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware group of a computer. 入力方向を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an input direction. 角度を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an angle. 描画状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a drawing state. Ｘ軸の傾斜変化を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the inclination change of an X-axis. 描画状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a drawing state. 軸方向を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an axial direction. 軌跡を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a locus | trajectory. データファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a data file. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. 文字認識処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a character recognition process. 実施の形態２に係る第１ウェアラブルセンサ及び第２ウェアラブルセンサのハードウェア群を示すブロック図である。6 is a block diagram illustrating a hardware group of a first wearable sensor and a second wearable sensor according to Embodiment 2. FIG. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. 文字認識処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a character recognition process. 実施の形態３に係る第１ウェアラブルセンサ及び第２ウェアラブルセンサのハードウェア群を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing a hardware group of a first wearable sensor and a second wearable sensor according to Embodiment 3. 第１ウェアラブルセンサの外観を示す斜視図である。It is a perspective view which shows the external appearance of a 1st wearable sensor. 第１ウェアラブルセンサの外観を示す平面図である。It is a top view which shows the external appearance of a 1st wearable sensor. データファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a data file. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. 取り消し操作を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows cancellation operation. 取り消し処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a cancellation process. 空間に線を描画する際のイメージを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the image at the time of drawing a line in space. オフセット量を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows offset amount. 補正処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a correction process. 実施の形態６に係る第１ウェアラブルセンサ（ウェアラブル装置）のハードウェア群を示すブロック図である。FIG. 22 is a block diagram illustrating a hardware group of a first wearable sensor (wearable device) according to a sixth embodiment. データファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a data file. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. 文字認識処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a character recognition process. 実施の形態７に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。FIG. 18 is an explanatory diagram showing an overview of an information processing system according to a seventh embodiment. 自動車の操作状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the operation state of a motor vehicle. データファイルにレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a record layout in a data file. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. 第１ウェアラブルセンサ及び第２ウェアラブルセンサの取り付け例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of attachment of a 1st wearable sensor and a 2nd wearable sensor. 対象を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an object. データファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a data file. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. 第１ウェアラブルセンサ及び第２ウェアラブルセンサの取り付け例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of attachment of a 1st wearable sensor and a 2nd wearable sensor. データファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a data file. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. 第１ウェアラブルセンサ及び第２ウェアラブルセンサの取り付け例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of attachment of a 1st wearable sensor and a 2nd wearable sensor. データファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a data file. セグメント処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a segment process. 第１ウェアラブルセンサ及び第２ウェアラブルセンサの取り付け例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of attachment of a 1st wearable sensor and a 2nd wearable sensor. 上述した形態の第１ウェアラブルセンサの動作を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows operation | movement of the 1st wearable sensor of the form mentioned above. 実施の形態１１に係るコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。FIG. 23 is a block diagram illustrating a hardware group of a computer according to an eleventh embodiment.

実施の形態１
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。図１は情報処理システムの概要を示す説明図である。情報処理システムは、第１ウェアラブルセンサ１、第２ウェアラブルセンサ２及び情報処理装置３等を含む。第１ウェアラブルセンサ１は指輪型であり、例えば人差し指に取り付けられる。第２ウェアラブルセンサ２は、胴体から指先先端または頭部に向かう方向に関し胴体を上流とした場合に、第１ウェアラブルセンサ１の取り付け位置に対し、手首及び肘等の関節を跨いで上流側である腕に取り付けられている。第１ウェアラブルセンサ１、第２ウェアラブルセンサ２及び情報処理装置３は無線または有線で接続されている。 Embodiment 1
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of an information processing system. The information processing system includes a first wearable sensor 1, a second wearable sensor 2, an information processing device 3, and the like. The first wearable sensor 1 is a ring type, and is attached to, for example, an index finger. The second wearable sensor 2 is upstream of the attachment position of the first wearable sensor 1 across joints such as a wrist and an elbow when the trunk is upstream in the direction from the trunk toward the tip of the fingertip or the head. It is attached to the arm. The first wearable sensor 1, the second wearable sensor 2, and the information processing device 3 are connected wirelessly or by wire.

情報処理装置３は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、サーバコンピュータ、工作機械、ディスプレイ、ブックリーダ、デジタルカメラ、またはゲーム機等である。情報処理装置３は、その他、メガネ型のウェアラブルデバイス、電子黒板、プロジェクタまたは自動車等の表示デバイスであっても良い。実施形態では情報処理装置３をコンピュータ３と読み替えて説明する。第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２は、３軸センサを有しており、３軸センサにより取得した時系列データをコンピュータ３へ送信する。コンピュータ３は第１ウェアラブルセンサ１から出力される時系列データに基づき文字認識を行う。図１の例では数字の「１」についての認識処理が行われている。   The information processing device 3 is a personal computer, server computer, mobile phone, smartphone, PDA (Personal Digital Assistant), server computer, machine tool, display, book reader, digital camera, game machine, or the like. In addition, the information processing apparatus 3 may be a display device such as a glasses-type wearable device, an electronic blackboard, a projector, or an automobile. In the embodiment, the information processing apparatus 3 is replaced with the computer 3 and described. The first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2 have a three-axis sensor, and transmit time series data acquired by the three-axis sensor to the computer 3. The computer 3 performs character recognition based on the time series data output from the first wearable sensor 1. In the example of FIG. 1, the recognition process for the number “1” is performed.

文字を人差し指で空間に描く場合、一の文字を描いた後、他の文字を描く場合、手首が大きく動く。図１の例では「１」の数字を描いた後に「２」の文字が描かれている。コンピュータ３は第２ウェアラブルセンサ２から出力される時系列データ(以下、第２時系列データという)を監視し、閾値以上の時系列データを取得した場合、手首が大きく動いたとして、文字と文字との間のセグメントであると判断する。コンピュータ３は第２時系列データが閾値よりも小さくなった場合、再び文字の描画が開始されたと判断する。   When drawing a character in the space with the index finger, after drawing one character, when drawing another character, the wrist moves greatly. In the example of FIG. 1, the character “2” is drawn after the number “1” is drawn. The computer 3 monitors the time series data output from the second wearable sensor 2 (hereinafter referred to as second time series data), and when acquiring time series data that is equal to or greater than the threshold, It is determined that the segment is between. When the second time-series data becomes smaller than the threshold value, the computer 3 determines that the character drawing has been started again.

図１の実線で示すセグメントが文字認識用セグメントであり、点線で示すセグメントが文字非認識用セグメントである。コンピュータ３は、第１ウェアラブルセンサ１から出力される時系列データ(以下、第１時系列データという)の内、文字非認識用セグメントを除いた文字認識用セグメントの時系列データを用いて文字認識を行う。コンピュータ３は認識した文字を表示する。以下、詳細を説明する。   A segment indicated by a solid line in FIG. 1 is a character recognition segment, and a segment indicated by a dotted line is a character non-recognition segment. The computer 3 performs character recognition using the time series data of the character recognition segment excluding the character non-recognition segment from the time series data output from the first wearable sensor 1 (hereinafter referred to as first time series data). I do. The computer 3 displays the recognized character. Details will be described below.

図２は第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２のハードウェア群を示すブロック図である。第１ウェアラブルセンサ１は制御部としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ(Random Access Memory)１２、３軸センサ１３及び出力部１４等を含む。ＣＰＵ１１は、バス１７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ１１はＲＡＭ１２に記憶された制御プログラムに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ１２は例えばＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ(Dynamic RAM)、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ１２は、記憶部としても機能し、ＣＰＵ１１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。   FIG. 2 is a block diagram showing a hardware group of the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2. The first wearable sensor 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 11 as a control unit, a RAM (Random Access Memory) 12, a triaxial sensor 13, an output unit 14, and the like. The CPU 11 is connected to each part of the hardware via the bus 17. The CPU 11 controls each part of the hardware according to the control program stored in the RAM 12. The RAM 12 is, for example, SRAM (Static RAM), DRAM (Dynamic RAM), flash memory, or the like. The RAM 12 also functions as a storage unit, and temporarily stores various data generated when the CPU 11 executes various programs.

３軸センサ１３は３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサまたはこれらを組み合わせた慣性センサである。なお、３軸磁気センサをさらに用いても良い。ＣＰＵ１１は、３軸センサ１３は各軸の第１時系列データを、出力部１４を介して第２ウェアラブルセンサ２へ出力する。なお、本実施形態では第１時系列データを第２ウェアラブルセンサ２へ出力する例を示すがこれに限るものではない。ＣＰＵ１１は、直接コンピュータ３へ第１時系列データを出力するようにしても良い。   The triaxial sensor 13 is a triaxial acceleration sensor, a triaxial gyro sensor, or an inertial sensor combining these. A triaxial magnetic sensor may be further used. The CPU 11 outputs the first time series data of each axis to the second wearable sensor 2 through the output unit 14. In this embodiment, an example in which the first time series data is output to the second wearable sensor 2 is shown, but the present invention is not limited to this. The CPU 11 may directly output the first time series data to the computer 3.

第２ウェアラブルセンサ２は、ＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、３軸センサ２３、通信部２６及び入力部２４等を含む。ＣＰＵ２１は、バス２７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ２１はＲＡＭ２２に記憶された制御プログラムに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ２２は例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ２２は、記憶部としても機能し、ＣＰＵ２１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。入力部２４は第１ウェアラブルセンサ１の出力部１４から出力される第１時系列データの入力を受け付ける。なお、本実施形態では第１ウェアラブルセンサ１と第２ウェアラブルセンサ２との通信は有線で行う例を示すが無線であっても良い。   The second wearable sensor 2 includes a CPU 21, a RAM 22, a triaxial sensor 23, a communication unit 26, an input unit 24, and the like. The CPU 21 is connected to each part of the hardware via the bus 27. The CPU 21 controls each part of the hardware according to the control program stored in the RAM 22. The RAM 22 is, for example, SRAM, DRAM, flash memory or the like. The RAM 22 also functions as a storage unit, and temporarily stores various data generated when the CPU 21 executes various programs. The input unit 24 receives input of first time series data output from the output unit 14 of the first wearable sensor 1. In the present embodiment, communication between the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2 is performed by wire, but may be wireless.

通信部２６はBluetooth(登録商標)、赤外線、Wi-fi（登録商標）等の通信方法によりコンピュータ３との間で無線通信を行う通信モジュールである。なお、本実施形態では第２ウェアラブルセンサ２とコンピュータ３との間の通信は無線で行う例を示すが有線であっても良い。ＣＰＵ２１は、３軸センサ２３から出力される第２時系列データと、入力部２４から受け付けた第１時系列データを、通信部２６を介してコンピュータ３へ送信する。   The communication unit 26 is a communication module that performs wireless communication with the computer 3 by a communication method such as Bluetooth (registered trademark), infrared, or Wi-fi (registered trademark). In the present embodiment, communication between the second wearable sensor 2 and the computer 3 is performed wirelessly, but may be wired. The CPU 21 transmits the second time series data output from the triaxial sensor 23 and the first time series data received from the input unit 24 to the computer 3 via the communication unit 26.

図３はコンピュータ３のハードウェア群を示すブロック図である。コンピュータ３は制御部としてのＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、入力部３３、表示部３４、記憶部３５、通信部３６、及び時計部３８等を含む。ＣＰＵ１１は、バス３７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ３１は記憶部３５に記憶された制御プログラム３５Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ３２は例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ３２は、記憶部としても機能し、ＣＰＵ３１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。   FIG. 3 is a block diagram showing a hardware group of the computer 3. The computer 3 includes a CPU 31 as a control unit, a RAM 32, an input unit 33, a display unit 34, a storage unit 35, a communication unit 36, a clock unit 38, and the like. The CPU 11 is connected to each part of the hardware via the bus 37. The CPU 31 controls each part of the hardware according to the control program 35P stored in the storage unit 35. The RAM 32 is, for example, SRAM, DRAM, flash memory or the like. The RAM 32 also functions as a storage unit, and temporarily stores various data generated when the CPU 31 executes various programs.

入力部３３はマウスまたはキーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報をＣＰＵ３１へ出力する。表示部３４は液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイ等であり、ＣＰＵ３１の指示に従い各種情報を表示する。通信部３６は通信モジュールであり、通信網Ｎを介して第２ウェアラブルセンサ２または図示しない他のコンピュータとの間で情報の送受信を行う。時計部３８は日時をＣＰＵ３１へ出力する。記憶部３５はハードディスクまたは大容量メモリであり、制御プログラム３５Ｐ及びデータファイル３５１等を記憶している。なお、実施形態では第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２を人体に取り付ける例を示すが、犬、猫、猿またはマウス等の動物に取り付けても良い。   The input unit 33 is an input device such as a mouse or a keyboard, a mouse or a touch panel, and outputs received operation information to the CPU 31. The display unit 34 is a liquid crystal display, an organic EL (electroluminescence) display, or the like, and displays various information according to instructions from the CPU 31. The communication unit 36 is a communication module, and transmits / receives information to / from the second wearable sensor 2 or another computer (not shown) via the communication network N. The clock unit 38 outputs the date and time to the CPU 31. The storage unit 35 is a hard disk or a large-capacity memory, and stores a control program 35P, a data file 351, and the like. In the embodiment, an example in which the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2 are attached to a human body is shown, but the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2 may be attached to an animal such as a dog, a cat, a monkey, or a mouse.

図４は入力方向を示す説明図である。実施形態においては図４に示すように鉛直方向をＺ軸の負方向、Ｙ軸正方向を、鉛直方向を指す人差し指の指紋から爪に向かう方向、Ｘ軸正方向を人差し指から小指へ向かう方向であるものとして説明する。図５は角度を示す説明図である。３軸加速度センサを用いた場合、Ｚ軸に対しなす角度をφ、Ｙ軸に対しなす角度をΨ、Ｘ軸に対しなす角度をθとする。３軸センサ１３のＸ軸の出力をＡx,OUT、Ｙ軸の出力をＡy,OUT、Ｚ軸の出力をＡz,OUTとした場合、θ、Ψ及びΦは以下の式１により表すことができる。 FIG. 4 is an explanatory diagram showing the input direction. In the embodiment, as shown in FIG. 4, the vertical direction is the negative direction of the Z-axis, the positive direction of the Y-axis is the direction from the fingerprint of the index finger pointing to the vertical direction, and the positive direction of the X-axis is the direction from the index finger to the little finger. It will be explained as being. FIG. 5 is an explanatory diagram showing the angle. When a triaxial acceleration sensor is used, the angle formed with respect to the Z axis is φ, the angle formed with respect to the Y axis is ψ, and the angle formed with respect to the X axis is θ. When the X-axis output of the three-axis sensor 13 is A x, OUT , the Y-axis output is A y, OUT , and the Z-axis output is A z, OUT , θ, Ψ, and Φ are expressed by the following Equation 1. be able to.

Figure 0006273872
Figure 0006273872

図６は描画状態を示す説明図である。実施形態では説明を容易にするために人差し指を鉛直方向に向け、手首関節を固定して人差し指にて文字を描くものとする。図６の例では球殻に文字を描く軌跡をとらえている。図７はＸ軸の傾斜変化を示す説明図である。サンプリング時間ｔ間の傾斜変化Δθ＝θt+1-θtをＸ軸の軌跡変化成分とする。同様にＹ軸の傾斜変化ΔΨ＝Ψt+1-ΨtをＹ軸の軌跡変化成分とする。 FIG. 6 is an explanatory diagram showing a drawing state. In the embodiment, for ease of explanation, it is assumed that the index finger is directed in the vertical direction, the wrist joint is fixed, and the character is drawn with the index finger. In the example of FIG. 6, a trajectory for drawing a character on a spherical shell is captured. FIG. 7 is an explanatory diagram showing changes in the inclination of the X axis. The inclination change Δθ = θ t + 1 -θ t between sampling time t and the trajectory change component of the X-axis. Similarly, the Y axis inclination change ΔΨ = Ψ t + 1 −Ψ t is used as the Y axis locus change component.

図８は描画状態を示す説明図である。図８に示すように、Ｘ軸及びＹ軸の傾斜を平面に投射し、文字の軌跡としても良い。図９は軸方向を示す説明図、図１０は軌跡を示す説明図である。３軸センサ１３として、３軸ジャイロセンサを用いた場合、Ｘ軸の角速度をωｘ、Ｙ軸の角速度をωｙ、Ｚ軸の角速度をωｚとする。同様にＺ軸を鉛直方向とした場合、２次元の座標は、式２で表すことができる。   FIG. 8 is an explanatory diagram showing a drawing state. As shown in FIG. 8, the inclination of the X axis and the Y axis may be projected onto a plane to form a character trajectory. FIG. 9 is an explanatory diagram showing the axial direction, and FIG. 10 is an explanatory diagram showing the trajectory. When a triaxial gyro sensor is used as the triaxial sensor 13, the angular velocity of the X axis is ωx, the angular velocity of the Y axis is ωy, and the angular velocity of the Z axis is ωz. Similarly, when the Z axis is the vertical direction, the two-dimensional coordinates can be expressed by Equation 2.

Figure 0006273872
Figure 0006273872

図１１はデータファイル３５１のレコードレイアウトを示す説明図である。データファイル３５１はデータＩＤフィールド、時間フィールド、データフィールド及び属性フィールド等を含む。コンピュータ３のＣＰＵ３１は、第１時系列データ及び第２時系列データをＲＡＭ３２に記憶する。データＩＤフィールドには、各第１時系列データを特定するための固有の識別情報（以下、データＩＤという）が、時間順に記憶されている。時間フィールドには、各第１時系列データを取得した際の時間がデータＩＤに対応付けて記憶されている。なお時間は第１ウェアラブルセンサ１で取得するほか、コンピュータ３側で第１時系列データを受信した時間を用いても良い。   FIG. 11 is an explanatory diagram showing a record layout of the data file 351. The data file 351 includes a data ID field, a time field, a data field, an attribute field, and the like. The CPU 31 of the computer 3 stores the first time series data and the second time series data in the RAM 32. In the data ID field, unique identification information (hereinafter referred to as data ID) for specifying each first time-series data is stored in time order. In the time field, the time when each first time series data is acquired is stored in association with the data ID. In addition to the time acquired by the first wearable sensor 1, the time when the first time-series data is received on the computer 3 side may be used.

データフィールドには、データＩＤに対応付けて３軸の時系列データがそれぞれ記憶されている。属性フィールドには、データＩＤに対応付けて文字または移動の属性が記憶されている。「文字」は文字認識用セグメントであることを示し、「移動」は文字非認識用セグメントであることを示す。ＣＰＵ３１は、第２時系列データが閾値を超えたか否かを判断する。例えば手首を右方向へ移動させる方向の軸からの３軸センサ２３の出力が、記憶部３５に記憶した閾値を超えるか否かを判断する。ＣＰＵ３１は、閾値を超えていると判断した場合、データＩＤに対応付けて属性フィールドに「移動」を記憶する。   In the data field, three-axis time series data is stored in association with the data ID. In the attribute field, a character or movement attribute is stored in association with the data ID. “Character” indicates a segment for character recognition, and “Move” indicates a segment for non-character recognition. The CPU 31 determines whether or not the second time series data has exceeded a threshold value. For example, it is determined whether or not the output of the triaxial sensor 23 from the axis in the direction of moving the wrist to the right exceeds the threshold stored in the storage unit 35. If the CPU 31 determines that the threshold is exceeded, it stores “move” in the attribute field in association with the data ID.

ＣＰＵ３１は、閾値を超えないと判断した場合、属性フィールドに「文字」を記憶する。ＣＰＵ３１は、属性「文字」が連続しているセグメントを文字認識用セグメントとし、属性「移動」が連続しているセグメントを文字非認識用セグメントとする。なお、連続している数が予め定めた数（例えば２）以下の場合、エラーとして文字認識用セグメントまたは文字非認識用セグメントのいずれでもないとして、データを削除しても良い。   When the CPU 31 determines that the threshold value is not exceeded, it stores “character” in the attribute field. The CPU 31 sets a segment for which the attribute “character” is continuous as a character recognition segment and a segment for which the attribute “movement” is continuous as a character non-recognition segment. In addition, when the number of continuous numbers is equal to or less than a predetermined number (for example, 2), the data may be deleted because it is neither a character recognition segment nor a character non-recognition segment as an error.

また本実施形態では第２時系列データが閾値を超えているものに属性「移動」を付与する例を示すが、これに限るものではない。例えば、ＣＰＵ３１は、第２時系列データが閾値を超えた後の所定時間(例えば0.3秒)の第１時系列データまたは所定第１時系列データ数分(例えば５データ)に、属性「移動」を付与しても良い。ＣＰＵ３１は、属性「文字」が付与されているデータを抽出する。ＣＰＵ３１は、記憶部３５に記憶された公知の文字認識用ソフトウェアを用いて文字認識を行う。図１１の例では、データＩＤ「１０９」〜「１３５」のデータを用いて文字認識が行われる。ＣＰＵ３１は、認識した文字を表示部３４へ表示する。なお、ＣＰＵ３１は、図示しないスピーカから音声により認識した文字を出力しても良い。その他、通信部３６を介して、外部のコンピュータ３へ認識した文字を出力しても良い。   In this embodiment, an example in which the attribute “move” is given to the second time-series data exceeding the threshold is shown, but the present invention is not limited to this. For example, the CPU 31 assigns the attribute “move” to the first time-series data or the predetermined first time-series data number (for example, 5 data) for a predetermined time (for example, 0.3 seconds) after the second time-series data exceeds the threshold. May be given. The CPU 31 extracts data to which the attribute “character” is assigned. The CPU 31 performs character recognition using known character recognition software stored in the storage unit 35. In the example of FIG. 11, character recognition is performed using data with data IDs “109” to “135”. The CPU 31 displays the recognized character on the display unit 34. Note that the CPU 31 may output characters recognized by voice from a speaker (not shown). In addition, the recognized character may be output to the external computer 3 via the communication unit 36.

以上のハードウェア群において各ソフトウェア処理を、フローチャートを用いて説明する。図１２はセグメント処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、記憶部３５から閾値を読み出す（ステップＳ１２１）。ＣＰＵ３１は、第２時系列データをＲＡＭ３２に記憶する（ステップＳ１２２）。ＣＰＵ３１は、第２時系列データは閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ１２３）。ＣＰＵ３１は、閾値を超えないと判断した場合（ステップＳ１２３でＮＯ）、処理をステップＳ１２４に移行させる。   Each software process in the above hardware group will be described using a flowchart. FIG. 12 is a flowchart showing the procedure of segment processing. CPU31 reads a threshold value from the memory | storage part 35 (step S121). The CPU 31 stores the second time series data in the RAM 32 (step S122). The CPU 31 determines whether or not the second time series data exceeds a threshold value (step S123). If the CPU 31 determines that the threshold value is not exceeded (NO in step S123), the process proceeds to step S124.

ＣＰＵ３１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「文字」に対応付けて、データファイル３５１に記憶する（ステップＳ１２４）。ＣＰＵ３１は、閾値を超えると判断した場合（ステップＳ１２３でＹＥＳ）、処理をステップＳ１２５に移行させる。ＣＰＵ３１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「移動」に対応付けて、データファイル３５１に記憶する（ステップＳ１２５）。   The CPU 31 stores the first time series data in the data file 351 in association with the data ID and the attribute “character” (step S124). If the CPU 31 determines that the threshold value is exceeded (YES in step S123), the process proceeds to step S125. The CPU 31 stores the first time series data in the data file 351 in association with the data ID and the attribute “movement” (step S125).

ＣＰＵ３１は、ステップＳ１２４及びＳ１２５の後、処理をステップＳ１２６へ移行させる。ＣＰＵ３１は、入力部３３から終了操作を受け付ける等、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１２６）。ＣＰＵ３１は、割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ１２６でＮＯ）、処理をステップＳ１２２に戻す。ＣＰＵ３１は、割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ１２６でＹＥＳ）、処理を終了する。   CPU31 makes a process transfer to step S126 after step S124 and S125. The CPU 31 determines whether or not an end interrupt process has been accepted, such as accepting an end operation from the input unit 33 (step S126). If the CPU 31 determines that the interrupt process has not been accepted (NO in step S126), the process returns to step S122. If the CPU 31 determines that the interrupt process has been accepted (YES in step S126), the process ends.

図１３は文字認識処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、データファイル３５１を参照し、属性が「文字」から「移動」に変化したか否かを判断する（ステップＳ１３１）。ＣＰＵ３１は、変化していないと判断した場合（ステップＳ１３１でＮＯ）、変化するまで待機する。ＣＰＵ３１は、変化したと判断した場合（ステップＳ１３１でＹＥＳ）、処理をステップＳ１３２に移行させる。ＣＰＵ３１は、変化した時点から遡り、属性「文字」が記憶されている連続するセグメントのデータを、データファイル３５１から読み出す（ステップＳ１３２）。   FIG. 13 is a flowchart showing the procedure of character recognition processing. The CPU 31 refers to the data file 351 and determines whether or not the attribute has changed from “character” to “movement” (step S131). If the CPU 31 determines that it has not changed (NO in step S131), it waits until it changes. If the CPU 31 determines that it has changed (YES in step S131), the process proceeds to step S132. The CPU 31 reads from the data file 351 the data of consecutive segments in which the attribute “character” is stored, going back from the time of change (step S132).

ＣＰＵ３１は、読み出したデータに基づき文字認識を行う（ステップＳ１３３）。ＣＰＵ３１は、認識した文字を表示部３４に出力する（ステップＳ１３４）。これにより、第１時系列データを適切にセグメントすることができる。また手首の動きに注目してセグメントにより得た指先の動きを示す時系列データにより文字認識を精度良く行うことができる。   The CPU 31 performs character recognition based on the read data (step S133). CPU31 outputs the recognized character to the display part 34 (step S134). Thereby, the 1st time series data can be segmented appropriately. Character recognition can be performed with high accuracy using time-series data indicating the movement of the fingertip obtained from the segment by paying attention to the movement of the wrist.

実施の形態２
実施の形態２は一部の処理を第２ウェアラブルセンサ２にて実行する形態に関する。実施の形態２では、時系列データのセグメント及び文字認識処理を第２ウェアラブルセンサ２が行う。図１４は実施の形態２に係る第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２のハードウェア群を示すブロック図である。実施の形態１に加えて第２ウェアラブルセンサ２には、データファイル２５１が設けられている。なお、データファイル２５１に記憶されるデータ内容は実施の形態１で述べたとおりであるので詳細な説明は省略する。 Embodiment 2
The second embodiment relates to a form in which a part of processing is executed by the second wearable sensor 2. In the second embodiment, the second wearable sensor 2 performs time-series data segment and character recognition processing. FIG. 14 is a block diagram illustrating a hardware group of the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2 according to the second embodiment. In addition to the first embodiment, the second wearable sensor 2 is provided with a data file 251. Since the data contents stored in the data file 251 are as described in the first embodiment, detailed description thereof is omitted.

図１５はセグメント処理の手順を示すフローチャートである。第２ウェアラブルセンサ２のＣＰＵ２１は、第１ウェアラブルセンサ１から出力される第１時系列データを取得する（ステップＳ１５１）。ＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２２から閾値を読み出す（ステップＳ１５２）。ＣＰＵ２１は、第２時系列データをＲＡＭ２２に記憶する（ステップＳ１５３）。ＣＰＵ２１は、第２時系列データは閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ１５４）。ＣＰＵ２１は、閾値を超えないと判断した場合（ステップＳ１５４でＮＯ）、処理をステップＳ１５５に移行させる。   FIG. 15 is a flowchart showing the procedure of segment processing. The CPU 21 of the second wearable sensor 2 acquires the first time series data output from the first wearable sensor 1 (step S151). CPU21 reads a threshold value from RAM22 (step S152). The CPU 21 stores the second time series data in the RAM 22 (step S153). The CPU 21 determines whether or not the second time series data exceeds a threshold value (step S154). If the CPU 21 determines that the threshold value is not exceeded (NO in step S154), the process proceeds to step S155.

ＣＰＵ２１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「文字」に対応付けて、データファイル２５１に記憶する（ステップＳ１５５）。ＣＰＵ２１は、閾値を超えると判断した場合（ステップＳ１５４でＹＥＳ）、処理をステップＳ１５６に移行させる。ＣＰＵ２１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「移動」に対応付けて、データファイル２５１に記憶する（ステップＳ１５６）。   The CPU 21 stores the first time series data in the data file 251 in association with the data ID and the attribute “character” (step S155). If the CPU 21 determines that the threshold value is exceeded (YES in step S154), the process proceeds to step S156. The CPU 21 stores the first time series data in the data file 251 in association with the data ID and the attribute “move” (step S156).

ＣＰＵ２１は、ステップＳ１５５及びＳ１５６の後、処理をステップＳ１５７へ移行させる。ＣＰＵ２１は、図示しない第２ウェアラブルセンサ２のスイッチから終了操作を受け付ける等、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１５７）。ＣＰＵ２１は、割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ１５７でＮＯ）、処理をステップＳ１５１に戻す。ＣＰＵ２１は、割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ１５７でＹＥＳ）、処理を終了する。   CPU21 makes a process transfer to step S157 after step S155 and S156. The CPU 21 determines whether or not an end interrupt process has been received, such as an end operation being received from a switch of the second wearable sensor 2 (not shown) (step S157). If the CPU 21 determines that the interrupt process has not been accepted (NO in step S157), the process returns to step S151. If the CPU 21 determines that the interrupt process has been accepted (YES in step S157), the process ends.

図１６は文字認識処理の手順を示すフローチャートである。第２ウェアラブルセンサ２のＣＰＵ２１は、データファイル２５１を参照し、属性が「文字」から「移動」に変化したか否かを判断する（ステップＳ１６１）。ＣＰＵ２１は、変化していないと判断した場合（ステップＳ１６１でＮＯ）、変化するまで待機する。ＣＰＵ２１は、変化したと判断した場合（ステップＳ１６１でＹＥＳ）、処理をステップＳ１６２に移行させる。ＣＰＵ２１は、変化した時点から遡り、属性「文字」が記憶されている連続するセグメントのデータを、データファイル２５１から読み出す（ステップＳ１６２）。   FIG. 16 is a flowchart showing the procedure of character recognition processing. The CPU 21 of the second wearable sensor 2 refers to the data file 251 and determines whether or not the attribute has changed from “character” to “move” (step S161). If the CPU 21 determines that it has not changed (NO in step S161), it waits until it changes. If the CPU 21 determines that it has changed (YES in step S161), the process proceeds to step S162. The CPU 21 reads from the data file 251 the data of the continuous segments in which the attribute “character” is stored, going back from the time of change (step S162).

ＣＰＵ２１は、読み出したデータに基づき文字認識を行う（ステップＳ１６３）。ＣＰＵ３１は、認識した文字を、通信部２６を介してコンピュータ３へ出力する（ステップＳ１６４）。コンピュータ３のＣＰＵ３１は通信部３６を介して、文字を受信する（ステップＳ１６５）。ＣＰＵ３１は、受信した文字を表示部３４へ出力する（ステップＳ１６６）。このように、第２ウェアラブルセンサ２側において処理させることで、コンピュータ３の処理負担を軽減することが可能となる。なお、本実施形態では第２ウェアラブルセンサ２での処理例を挙げたが、逆に第１ウェアラブルセンサ１側で同様の処理を行っても良い。また、ステップＳ１６２にて文字認識用のデータを読み出した場合、読み出したデータをコンピュータ３に送信し、コンピュータ３側にて文字認識処理を実行するようにしても良い。以上述べた点は後に述べる他の実施形態においても同様である。   The CPU 21 performs character recognition based on the read data (step S163). The CPU 31 outputs the recognized character to the computer 3 via the communication unit 26 (step S164). The CPU 31 of the computer 3 receives characters via the communication unit 36 (step S165). CPU31 outputs the received character to the display part 34 (step S166). As described above, by performing processing on the second wearable sensor 2 side, the processing load on the computer 3 can be reduced. In the present embodiment, an example of processing by the second wearable sensor 2 has been described. Conversely, similar processing may be performed on the first wearable sensor 1 side. When the character recognition data is read in step S162, the read data may be transmitted to the computer 3 and the character recognition process may be executed on the computer 3 side. The points described above are the same in other embodiments described later.

本実施の形態２は以上の如きであり、その他は実施の形態１と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The second embodiment is as described above, and the other parts are the same as those of the first embodiment. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態３
実施の形態３は第１ウェアラブルセンサ１にスイッチを設ける形態に関する。図１７は実施の形態３に係る第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２のハードウェア群を示すブロック図である。図１８は第１ウェアラブルセンサ１の外観を示す斜視図、図１９は第１ウェアラブルセンサ１の外観を示す平面図である。図１７に示すように新たにスイッチ１８が設けられている。スイッチ１８から入力された操作信号はＣＰＵ１１へ出力される。ＣＰＵ１１は操作信号を、出力部１４を介して第２ウェアラブルセンサ２へ出力する。第２ウェアラブルセンサ２は、通信部２６を介して、操作信号をコンピュータ３へ出力する。 Embodiment 3
The third embodiment relates to a mode in which a switch is provided in the first wearable sensor 1. FIG. 17 is a block diagram illustrating a hardware group of the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2 according to the third embodiment. FIG. 18 is a perspective view showing the external appearance of the first wearable sensor 1, and FIG. 19 is a plan view showing the external appearance of the first wearable sensor 1. As shown in FIG. 17, a switch 18 is newly provided. The operation signal input from the switch 18 is output to the CPU 11. The CPU 11 outputs an operation signal to the second wearable sensor 2 via the output unit 14. The second wearable sensor 2 outputs an operation signal to the computer 3 via the communication unit 26.

第１ウェアラブルセンサ１の左側面にはスイッチ１８が設けられている。スイッチ１８は、第１ウェアラブルセンサ１を右手人差し指に装着した場合に、右手親指側から人差し指方向（Ｘ軸正方向）に押し込むように設けられている。なお、左手人差し指に装着する場合は、反対に右側面にスイッチ１８が設けられる。なお、本実施形態においては物理的に押し込むスイッチ１８を例に挙げて説明するがこれに限るものではない。例えば、抵抗膜式、赤外線式、SAW(表面弾性波)式または静電式のタッチセンサを用いても良い。   A switch 18 is provided on the left side of the first wearable sensor 1. The switch 18 is provided so as to be pushed in from the right thumb side toward the index finger (X-axis positive direction) when the first wearable sensor 1 is attached to the right index finger. On the other hand, when wearing on the left index finger, a switch 18 is provided on the right side. In the present embodiment, the switch 18 that is physically pushed in will be described as an example, but the present invention is not limited to this. For example, a resistive film type, infrared type, SAW (surface acoustic wave) type or electrostatic type touch sensor may be used.

コンピュータ３のＣＰＵ３１は、最初にスイッチ１８の操作信号（以下、オン信号という）を受け付けた場合、文字認識処理を開始する。ＣＰＵ３１は、オン信号を受け付けた後に再度操作信号（以下、オフ信号という）を受け付けた場合、文字認識処理を終了する。図２０はデータファイル３５１のレコードレイアウトを示す説明図である。ＣＰＵ３１は、オン信号を受け付けていない場合、データＩＤ及びデータに対応付けて属性「オフ」を、データファイル３５１に記憶する。   When the CPU 31 of the computer 3 first receives an operation signal of the switch 18 (hereinafter referred to as an on signal), it starts character recognition processing. When the CPU 31 receives an operation signal (hereinafter referred to as an “off signal”) again after receiving an on signal, the CPU 31 ends the character recognition process. FIG. 20 is an explanatory diagram showing the record layout of the data file 351. When the on signal is not received, the CPU 31 stores the attribute “off” in the data file 351 in association with the data ID and the data.

ＣＰＵ３１は、オン信号を受け付けた場合、セグメントすべく属性を「オフ」から「文字」に変更する。ＣＰＵ３１は、データＩＤ及びデータに対応付けて属性「文字」をデータファイル３５１に記憶する。図２０の例では、データＩＤが「１０１」のから属性「文字」にセグメントされている。ＣＰＵ３１は、オフ信号を受け付けた場合、セグメントすべく属性を「文字」または「移動」から「オフ」に変更する。ＣＰＵ３１は、データＩＤ及びデータに対応付けて属性「オフ」をデータファイル３５１に記憶する。図２０の例では、データＩＤが「１３６」から属性「オフ」にセグメントされている。   When the CPU 31 receives the ON signal, the CPU 31 changes the attribute from “OFF” to “CHARACTER” to be segmented. The CPU 31 stores the attribute “character” in the data file 351 in association with the data ID and the data. In the example of FIG. 20, the data ID “101” is segmented into the attribute “character”. When the CPU 31 receives the off signal, the CPU 31 changes the attribute from “character” or “move” to “off” to perform segmentation. The CPU 31 stores the attribute “OFF” in the data file 351 in association with the data ID and the data. In the example of FIG. 20, the data ID is segmented from “136” to the attribute “off”.

図２１及び図２２はセグメント処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、第１時系列データ及び第２時系列データを取得する（ステップＳ２１１）。ＣＰＵ３１は、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２１２）。ＣＰＵ３１は、終了割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２１２でＹＥＳ）、処理を終了する。例えば第２ウェアラブルセンサ２の電源スイッチがオフにされたことを検知した場合に、終了割り込み処理を受け付けたと判断しても良い。   21 and 22 are flowcharts showing the procedure of segment processing. CPU31 acquires the 1st time series data and the 2nd time series data (Step S211). The CPU 31 determines whether an end interrupt process has been accepted (step S212). If the CPU 31 determines that the end interrupt process has been accepted (YES in step S212), the process ends. For example, when it is detected that the power switch of the second wearable sensor 2 is turned off, it may be determined that the end interrupt process has been accepted.

ＣＰＵ３１は、終了割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２１２でＮＯ）、処理をステップＳ２１３へ移行させる。ＣＰＵ３１は、オン信号フラグが設定されているか否かを判断する（ステップＳ２１３）。なお、オン信号フラグについては後述する。ＣＰＵ３１は、オン信号フラグが設定されていないと判断した場合（ステップＳ２１３でＮＯ）、処理をステップＳ２１４へ移行させる。ＣＰＵ３１は、スイッチ１８の操作に伴うオン信号を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２１４）。ＣＰＵ３１は、オン信号を受け付けていない場合（ステップＳ２１４でＮＯ）、処理をステップＳ２１５へ移行させる。   If the CPU 31 determines that the end interrupt process has not been received (NO in step S212), the process proceeds to step S213. The CPU 31 determines whether or not the on signal flag is set (step S213). The on signal flag will be described later. If the CPU 31 determines that the on signal flag is not set (NO in step S213), the process proceeds to step S214. CPU31 judges whether the ON signal accompanying operation of switch 18 was received (Step S214). If the CPU 31 has not received the ON signal (NO in step S214), the process proceeds to step S215.

ＣＰＵ３１は、Ｓ２１１で取得した第１時系列データを、新たに生成したデータＩＤ及び属性「オフ」に対応付けてデータファイル３５１に記憶する（ステップＳ２１５）。ＣＰＵ３１は、その後処理をステップＳ２１１に戻す。ＣＰＵ３１は、オン信号を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２１４でＹＥＳ）、処理をステップＳ２１６へ移行させる。ＣＰＵ３１は、オン信号フラグを設定する（ステップＳ２１６）。ＣＰＵ３１は、その後処理をステップＳ２１１へ移行させる。   The CPU 31 stores the first time series data acquired in S211 in the data file 351 in association with the newly generated data ID and the attribute “off” (step S215). CPU31 returns a process to step S211 after that. When CPU 31 determines that the ON signal has been received (YES in step S214), CPU 31 causes the process to proceed to step S216. The CPU 31 sets an on signal flag (step S216). After that, the CPU 31 shifts the processing to step S211.

ＣＰＵ３１は、オン信号フラグが設定されていると判断した場合（ステップＳ２１３でＹＥＳ）、処理をステップＳ２１７へ移行させる。ＣＰＵ３１は、記憶部３５から閾値を読み出す（ステップＳ２１７）。ＣＰＵ３１は、ステップＳ２１１で取得した第２時系列データが閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ２１８）。ＣＰＵ３１は、閾値を超えないと判断した場合（ステップＳ２１８でＮＯ）、処理をステップＳ２１９に移行させる。   If the CPU 31 determines that the ON signal flag is set (YES in step S213), the process proceeds to step S217. CPU31 reads a threshold value from the memory | storage part 35 (step S217). CPU31 judges whether the 2nd time series data acquired at Step S211 exceeds a threshold (Step S218). If the CPU 31 determines that the threshold is not exceeded (NO in step S218), the process proceeds to step S219.

ＣＰＵ３１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「文字」に対応付けて、データファイル３５１に記憶する（ステップＳ２１９）。ＣＰＵ３１は、閾値を超えると判断した場合（ステップＳ２１８でＹＥＳ）、処理をステップＳ２２１に移行させる。ＣＰＵ３１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「移動」に対応付けて、データファイル３５１に記憶する（ステップＳ２２１）。   The CPU 31 stores the first time series data in the data file 351 in association with the data ID and the attribute “character” (step S219). If the CPU 31 determines that the threshold value is exceeded (YES in step S218), the process proceeds to step S221. The CPU 31 stores the first time series data in the data file 351 in association with the data ID and the attribute “move” (step S221).

ＣＰＵ３１は、スイッチ１８の再操作に伴うオフ信号を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２２２）。ＣＰＵ３１は、オフ信号を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２２２でＮＯ）、処理をステップＳ２１１に移行させる。ＣＰＵ３１は、オフ信号を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２２２でＹＥＳ）、処理をステップＳ２２３へ移行させる。ＣＰＵ３１は、オン信号フラグを削除する（ステップＳ２２３）。ＣＰＵ３１は、その後処理をステップＳ２１１に戻す。これにより文字認識処理の開始時期を明確化することが可能となる。またスイッチ１８の設置方向及び押し込み方向を目印にユーザは特定した方向で、かつ、上下方向を誤ることなく人差し指に挿入することから、方向を特定した上での文字認識処理を行うことが可能となる。   The CPU 31 determines whether an off signal associated with the re-operation of the switch 18 has been received (step S222). If the CPU 31 determines that an OFF signal has not been received (NO in step S222), the process proceeds to step S211. If the CPU 31 determines that an off signal has been received (YES in step S222), the process proceeds to step S223. The CPU 31 deletes the on signal flag (step S223). CPU31 returns a process to step S211 after that. This makes it possible to clarify the start time of the character recognition process. In addition, since the user inserts the switch 18 in the index finger in the direction specified by the installation direction and push-in direction of the switch 18 without making a mistake in the vertical direction, it is possible to perform character recognition processing after specifying the direction. Become.

本実施の形態３は以上の如きであり、その他は実施の形態１及び実施の形態２と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The third embodiment is as described above, and the others are the same as in the first and second embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals and the detailed description thereof is omitted.

実施の形態４
実施の形態４は認識した文字を取り消す形態に関する。図２３は取り消し操作を示す説明図である。図２３の例では文字の記載方向は右方向（Ｘ軸正方向）である。コンピュータ３は第２ウェアラブルセンサ２の時系列データにより、Ｘ軸正方向への大きな動きを検出した場合に文字と文字との間のセグメントであると認識する。ここで、認識後に白抜き矢印で示すように、記載方向である右方向と反対方向（Ｘ軸負方向）への大きな動きを検出した場合、認識した字を取り消す。図２３の例では認識した「２」の数字が取り消されている。 Embodiment 4
Embodiment 4 relates to a form for canceling a recognized character. FIG. 23 is an explanatory diagram showing a cancel operation. In the example of FIG. 23, the character writing direction is the right direction (X-axis positive direction). The computer 3 recognizes a segment between characters when a large movement in the positive direction of the X-axis is detected based on the time series data of the second wearable sensor 2. Here, as shown by a white arrow after recognition, when a large movement in the direction opposite to the right direction (X-axis negative direction) is detected, the recognized character is canceled. In the example of FIG. 23, the recognized number “2” is cancelled.

図２４は取り消し処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、上述した実施の形態で述べた処理により認識した文字を表示部３４に出力する（ステップＳ２４１）。ＣＰＵ３１は、取り消し用閾値を記憶部３５から読み出す（ステップＳ２４２）。ＣＰＵ３１は、第２時系列データを取得する（ステップＳ２４３）。ＣＰＵ３１は、第２時系列データは取り消し用閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ２４４）。つまりＣＰＵ３１は、Ｘ軸負方向への手首の動きを検出したか否かを判断する。   FIG. 24 is a flowchart showing the procedure of cancellation processing. CPU31 outputs the character recognized by the process described by embodiment mentioned above to the display part 34 (step S241). The CPU 31 reads the cancellation threshold value from the storage unit 35 (step S242). CPU31 acquires the 2nd time series data (Step S243). The CPU 31 determines whether the second time series data exceeds the cancellation threshold (step S244). That is, the CPU 31 determines whether or not the wrist movement in the negative X-axis direction has been detected.

ＣＰＵ３１は、超えないと判断した場合（ステップＳ２４４でＮＯ）、処理をステップＳ２４３に戻す。ＣＰＵ３１は、超えると判断した場合（ステップＳ２４４でＹＥＳ）、処理をステップＳ２４５へ移行させる。ＣＰＵ３１は、ステップＳ２４１にて表示部３４に出力した文字を消去する（ステップＳ２４５）。これにより、入力または認識に誤りがあった場合も直感的に文字入力を取り消すことが可能となる。   When CPU 31 determines that the value does not exceed (NO in step S244), the process returns to step S243. When CPU 31 determines that the number exceeds (YES in step S244), the process proceeds to step S245. The CPU 31 deletes the character output to the display unit 34 in step S241 (step S245). This makes it possible to cancel character input intuitively even when there is an error in input or recognition.

本実施の形態４は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態３と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The fourth embodiment is as described above, and the others are the same as those of the first to third embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態５
実施の形態５はＸ軸及びＹ軸の時系列データを補正する形態に関する。図２５は空間に線を描画する際のイメージを示す説明図である。縦線を人差し指で上から下に引く場合、ユーザにより上述した３軸の定義に従いＹ軸負方向に沿って引くユーザと、時計方向に若干人差し指を回転させた上でＹ軸負方向に沿って引くユーザとに大別される。図２５Ａは前者のユーザ、図２５Ｂは後者のユーザの描画の様子を示す。 Embodiment 5
The fifth embodiment relates to a mode for correcting time-series data of the X axis and the Y axis. FIG. 25 is an explanatory diagram showing an image when a line is drawn in space. When the vertical line is drawn from the top to the bottom with the index finger, the user draws along the Y-axis negative direction according to the above-mentioned three-axis definition, and the index finger rotates slightly in the clockwise direction along the Y-axis negative direction. It is divided roughly into the user who pulls. FIG. 25A shows the drawing of the former user, and FIG. 25B shows the drawing of the latter user.

図２６はオフセット量を示す説明図である。後者の場合、図２６に示すように、Ｘ軸及びＹ軸がΔθzオフセットする。このオフセット量は、式３で表すことができる。 FIG. 26 is an explanatory diagram showing the offset amount. In the latter case, as shown in FIG. 26, the X axis and the Y axis are offset by Δθ z . This offset amount can be expressed by Equation 3.

Figure 0006273872
Figure 0006273872

すなわちＺ軸のオフセット量は、Ｘ軸の時系列データ及びＹ軸の時系列データに基づき求めることができる。なお、本実施形態では３軸ジャイロセンサを用いオフセット量に基づきＸ軸及びＹ軸の第１時系列データを補正する。補正後のＸ軸の時系列データｘ’、Ｙ軸の時系列データｙ’は、オフセット量Δθz、Ｘ軸の時系列データｘ及びＹ軸の時系列データｙを用いて、下記式４により表すことができる。 That is, the Z-axis offset amount can be obtained based on the X-axis time series data and the Y-axis time series data. In the present embodiment, the first time series data of the X axis and the Y axis are corrected based on the offset amount using a three-axis gyro sensor. The corrected X-axis time-series data x ′ and Y-axis time-series data y ′ are expressed by the following equation 4 using the offset amount Δθ z , the X-axis time-series data x, and the Y-axis time-series data y. Can be represented.

Figure 0006273872
Figure 0006273872

ＣＰＵ３１は、オン信号が入力された場合、式３に基づき、オフセット量を求める。ＣＰＵ３１は、オフセット量、Ｘ軸及びＹ軸の第１時系列データに基づき、式４から補正後のＸ軸及びＹ軸の第１時系列データを算出する。なお、本実施形態では、コンピュータ３が補正処理を行う例を示すが、第１ウェアラブルセンサ１または第２ウェアラブルセンサ２で行っても良い。   When the ON signal is input, the CPU 31 obtains an offset amount based on Equation 3. The CPU 31 calculates the corrected first time-series data of the X-axis and the Y-axis from Equation 4 based on the offset amount and the first time-series data of the X-axis and the Y-axis. In this embodiment, an example in which the computer 3 performs the correction process is shown, but the first wearable sensor 1 or the second wearable sensor 2 may perform the correction process.

図２７は補正処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、スイッチ１８の操作に伴うオン信号を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２７１）。ＣＰＵ３１は、受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２７１でＮＯ）、受け付けるまで待機する。ＣＰＵ３１は、受け付けたと判断した場合（ステップＳ２７１でＹＥＳ）、処理をステップＳ２７２に移行させる。ＣＰＵ３１は、記憶部３５から式３を読み出し、Ｘ軸の第１時系列データ及びＹ軸の第１時系列データに基づきＺ軸のオフセット量を算出する（ステップＳ２７２）。   FIG. 27 is a flowchart showing the procedure of the correction process. CPU31 judges whether the ON signal accompanying operation of switch 18 was received (Step S271). If the CPU 31 determines that it has not been accepted (NO in step S271), it waits until it is accepted. When CPU 31 determines that it has been received (YES in step S271), the process proceeds to step S272. The CPU 31 reads Equation 3 from the storage unit 35 and calculates an offset amount of the Z axis based on the first time series data of the X axis and the first time series data of the Y axis (step S272).

ＣＰＵ３１は、記憶部３５から式４を読み出し、オフセット量、Ｘ軸の第１時系列データ及びＹ軸の第１時系列データに基づき、補正後のＸ軸の第１時系列データと、補正後のＹ軸の第１時系列データとを算出する（ステップＳ２７３）。ＣＰＵ３１は、上述した文字認識処理では補正後の第１時系列データを用いる。これにより、ユーザにより描き方が相違する場合でも精度良く文字認識を行うことが可能となる。   The CPU 31 reads Equation 4 from the storage unit 35, and based on the offset amount, the first X-axis time series data, and the first Y-axis time series data, the corrected first X-axis time series data and the corrected The first time-series data of the Y axis is calculated (step S273). The CPU 31 uses the corrected first time series data in the character recognition process described above. This makes it possible to perform character recognition with high accuracy even when the drawing method differs depending on the user.

本実施の形態５は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態４と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The fifth embodiment is as described above, and the others are the same as in the first to fourth embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態６
図２８は実施の形態６に係る第１ウェアラブルセンサ１（ウェアラブル装置）のハードウェア群を示すブロック図である。本実施形態に記載するように、第２ウェアラブルセンサ２を用いなくても良い。実施の形態６では、スイッチ１８によりセグメントを行う。なお、本実施形態ではセグメント処理及び文字認識処理を第１ウェアラブルセンサ１で行う例を示すが、これに限るものではない。セグメント処理及び文字認識処理をコンピュータ３にて実行しても良い。 Embodiment 6
FIG. 28 is a block diagram illustrating a hardware group of the first wearable sensor 1 (wearable device) according to the sixth embodiment. As described in the present embodiment, the second wearable sensor 2 may not be used. In the sixth embodiment, the segment is performed by the switch 18. In the present embodiment, an example in which segment processing and character recognition processing are performed by the first wearable sensor 1 is shown, but the present invention is not limited to this. Segment processing and character recognition processing may be executed by the computer 3.

ＣＰＵ１１は、スイッチ１８が押し続けられている間は文字認識用セグメントであると判断する。またＣＰＵ１１は、スイッチ１８が離されている場合、文字非認識用セグメントであると判断する。図２９はデータファイル１５１のレコードレイアウトを示す説明図である。ＣＰＵ１１は、第１時系列データをデータＩＤに対応付けてデータファイル１５１に記憶する。ＣＰＵ１１は、スイッチ１８が押された場合、第１時系列データを、データＩＤ及び属性「文字」に対応付けてデータファイル１５１に記憶する。ＣＰＵ１１は、属性「文字」が連続するデータをデータＩＤ順に読み出し、文字認識を行う。   The CPU 11 determines that the segment is a character recognition segment while the switch 18 is kept pressed. When the switch 18 is released, the CPU 11 determines that the segment is a character non-recognition segment. FIG. 29 is an explanatory diagram showing a record layout of the data file 151. The CPU 11 stores the first time series data in the data file 151 in association with the data ID. When the switch 18 is pressed, the CPU 11 stores the first time series data in the data file 151 in association with the data ID and the attribute “character”. The CPU 11 reads data in which the attribute “character” continues in the order of the data ID and performs character recognition.

図３０はセグメント処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、スイッチ１８の操作に伴うオン信号を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ３０１）。ＣＰＵ１１は、受け付けたと判断した場合（ステップＳ３０１でＹＥＳ）、処理をステップＳ３０２に移行させる。ＣＰＵ１１は、第１時系列データを、データＩＤ及び属性「文字」に対応付けてデータファイル１５１に記憶する（ステップＳ３０２）。ＣＰＵ１１は、オン信号を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ３０１でＮＯ）、処理をステップＳ３０３へ移行させる。ＣＰＵ１１は、第１時系列データを、データＩＤに対応付けてデータファイル１５１に記憶する（ステップＳ３０３）。   FIG. 30 is a flowchart showing the procedure of segment processing. The CPU 11 determines whether or not an on signal associated with the operation of the switch 18 has been received (step S301). If the CPU 11 determines that it has been received (YES in step S301), the process proceeds to step S302. The CPU 11 stores the first time series data in the data file 151 in association with the data ID and the attribute “character” (step S302). If the CPU 11 determines that the ON signal has not been received (NO in step S301), the process proceeds to step S303. The CPU 11 stores the first time series data in the data file 151 in association with the data ID (step S303).

ＣＰＵ１１は、ステップＳ３０２、Ｓ３０３の後処理をステップＳ３０４へ移行させる。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ３０４）。なお、割り込み処理の有無は図示しない他の電源スイッチからの入力に基づき判断すればよい。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ３０４でＮＯ）、処理をステップＳ３０１に戻す。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ３０４でＹＥＳ）、処理を終了する。なお、オン信号を受け付けた時点で上述した形態の補正処理を実行するようにしても良い。   The CPU 11 shifts the post-processing of steps S302 and S303 to step S304. The CPU 11 determines whether an end interrupt process has been accepted (step S304). The presence or absence of interrupt processing may be determined based on an input from another power switch (not shown). If the CPU 11 determines that the end interrupt process has not been received (NO in step S304), the process returns to step S301. If the CPU 11 determines that the end interrupt process has been accepted (YES in step S304), the process ends. Note that the correction processing of the above-described form may be executed when the ON signal is received.

図３１は文字認識処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、データファイル１５１を参照し、属性が「文字」から属性なしに変化したか否かを判断する（ステップＳ３１１）。ＣＰＵ１１は、変化していないと判断した場合（ステップＳ３１１でＮＯ）、変化するまで待機する。ＣＰＵ１１は、変化したと判断した場合（ステップＳ３１１でＹＥＳ）、処理をステップＳ３１２に移行させる。ＣＰＵ１１は、変化した時点から遡り、属性「文字」が記憶されている連続するセグメントのデータを、データファイル１５１から読み出す（ステップＳ３１２）。   FIG. 31 is a flowchart showing the procedure of character recognition processing. The CPU 11 refers to the data file 151 and determines whether or not the attribute has changed from “character” to no attribute (step S311). If the CPU 11 determines that there is no change (NO in step S311), the CPU 11 waits until the change. If the CPU 11 determines that the change has occurred (YES in step S311), the process proceeds to step S312. The CPU 11 reads from the data file 151 the data of successive segments in which the attribute “character” is stored, going back from the time of change (step S312).

ＣＰＵ１１は、読み出したデータに基づき文字認識を行う（ステップＳ３１３）。ＣＰＵ１１は、認識した文字をコンピュータ３に出力する（ステップＳ３１４）。これにより、第１時系列データを適切にセグメントすることができる。また手首の動きに注目してセグメントにより得た指先の動きを示す時系列データにより文字認識を精度良く行うことができる。   The CPU 11 performs character recognition based on the read data (step S313). The CPU 11 outputs the recognized character to the computer 3 (step S314). Thereby, the 1st time series data can be segmented appropriately. Character recognition can be performed with high accuracy using time-series data indicating the movement of the fingertip obtained from the segment by paying attention to the movement of the wrist.

本実施の形態６は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態５と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The sixth embodiment is as described above, and the other parts are the same as those of the first to fifth embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態７
図３２は実施の形態７に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。第１ウェアラブルセンサ１は足に取り付けられる。第２ウェアラブルセンサ２は胴体から足指に向かう方向に関し胴体を上流とした場合に、関節を跨いで上流側の大腿に取り付けられる。本実施形態では第２ウェアラブルセンサ２からの第２時系列データが第１ウェアラブルセンサ１へ出力され、第１ウェアラブルセンサ１がセグメント処理を行う例を示す。なお、反対に第２ウェアラブルセンサ２へ第１時系列データを出力し、第２ウェアラブルセンサ２にてセグメント処理を行っても良い。その他、上述した形態の如くコンピュータ３にてセグメント処理を行っても良い。 Embodiment 7
FIG. 32 is an explanatory diagram showing an outline of the information processing system according to the seventh embodiment. The first wearable sensor 1 is attached to the foot. The second wearable sensor 2 is attached to the upstream thigh across the joint when the trunk is located upstream in the direction from the trunk toward the toes. In this embodiment, the 2nd time series data from the 2nd wearable sensor 2 is output to the 1st wearable sensor 1, and the 1st wearable sensor 1 shows the example which performs a segment process. On the other hand, the first time-series data may be output to the second wearable sensor 2 and the segment processing may be performed by the second wearable sensor 2. In addition, segment processing may be performed by the computer 3 as described above.

図３３は自動車の操作状態を示す説明図である。実線はブレーキ操作を行う際、点線はアクセル操作を行う際の図を示す。ＣＰＵ１１は、第２時系列データが時計方向への回転動作を検出した場合、属性「アクセル」をデータファイル１５１に記憶する。一方第２時系列データが反時計方向への回転動作を検出した場合、属性「ブレーキ」をデータファイル１５１に記憶する。図３４はデータファイル１５１のレコードレイアウトを示す説明図である。属性フィールドには、データＩＤ及びデータに対応付けて「アクセル」または「ブレーキ」が記憶されている。   FIG. 33 is an explanatory diagram showing the operation state of the automobile. A solid line indicates a diagram when the brake operation is performed, and a dotted line indicates a diagram when the accelerator operation is performed. When the second time-series data detects a clockwise rotation, the CPU 11 stores the attribute “accelerator” in the data file 151. On the other hand, when the second time series data detects a counterclockwise rotation, the attribute “brake” is stored in the data file 151. FIG. 34 is an explanatory diagram showing a record layout of the data file 151. In the attribute field, “accelerator” or “brake” is stored in association with the data ID and data.

図３５及び図３６はセグメント処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、開始信号を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ３５１）。例えば、第１ウェアラブルセンサ１または第２ウェアラブルセンサ２に設けられた電源スイッチからの入力を参照して判断すればよい。ＣＰＵ１１は、開始信号を受け付けていない場合（ステップＳ３５１でＮＯ）、受け付けるまで待機する。ＣＰＵ１１は、受け付けたと判断した場合（ステップＳ３５１でＹＥＳ）、処理をステップＳ３５２へ移行させる。   35 and 36 are flowcharts showing the procedure of segment processing. The CPU 11 determines whether a start signal has been received (step S351). For example, the determination may be made with reference to an input from a power switch provided in the first wearable sensor 1 or the second wearable sensor 2. CPU11 waits until it receives, when the start signal is not received (it is NO at step S351). If the CPU 11 determines that it has been received (YES in step S351), the process proceeds to step S352.

ＣＰＵ１１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「ブレーキ」に対応付けてデータファイル１５１に記憶する（ステップＳ３５２）。ＣＰＵ１１は、第２時系列データに基づき、時計方向への回転動作を検出したか否かを判断する（ステップＳ３５３）。ＣＰＵ１１は、回転動作を検出していないと判断した場合（ステップＳ３５３でＮＯ）、処理をステップＳ３５４へ移行させる。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ３５４）。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ３５４でＮＯ）、処理をステップＳ３５２に戻す。   The CPU 11 stores the first time series data in the data file 151 in association with the data ID and the attribute “brake” (step S352). The CPU 11 determines whether or not a clockwise rotation operation has been detected based on the second time series data (step S353). If the CPU 11 determines that the rotation operation has not been detected (NO in step S353), the process proceeds to step S354. The CPU 11 determines whether an end interrupt process has been accepted (step S354). If the CPU 11 determines that the end interrupt process has not been received (NO in step S354), the process returns to step S352.

ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ３５４でＹＥＳ）、処理を終了する。ＣＰＵ１１は、時計方向への回転動作を検出したと判断した場合（ステップＳ３５３でＹＥＳ）、処理をステップＳ３５５へ移行させる。ＣＰＵ１１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「アクセル」に対応付けてデータファイル１５１に記憶する（ステップＳ３５５）。ＣＰＵ１１は、第２時系列データに基づき、反時計方向への回転動作を検出したか否かを判断する（ステップＳ３５６）。   If the CPU 11 determines that the end interrupt process has been accepted (YES in step S354), the process ends. If the CPU 11 determines that a clockwise rotation operation has been detected (YES in step S353), the process proceeds to step S355. The CPU 11 stores the first time series data in the data file 151 in association with the data ID and the attribute “accelerator” (step S355). Based on the second time series data, the CPU 11 determines whether or not a counterclockwise rotation operation has been detected (step S356).

ＣＰＵ１１は、反時計方向への回転動作を検出していないと判断した場合（ステップＳ３５６でＮＯ）、処理をステップＳ３５７へ移行させる。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ３５７）。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ３５７でＮＯ）、処理をステップＳ３５５に戻す。   If the CPU 11 determines that the rotation operation in the counterclockwise direction is not detected (NO in step S356), the process proceeds to step S357. The CPU 11 determines whether an end interrupt process has been accepted (step S357). If the CPU 11 determines that the end interrupt process has not been received (NO in step S357), the process returns to step S355.

ＣＰＵ１１は、割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ３５７でＹＥＳ）、処理を終了する。ＣＰＵ１１は、反時計方向への回転動作を検出したと判断した場合（ステップＳ３５６でＹＥＳ）、処理をステップＳ３５２に移行させる。これによりブレーキ及びアクセル操作のセグメントが可能となり、容易にドライバの操作履歴を取得することが可能となる。   If the CPU 11 determines that the interrupt process has been accepted (YES in step S357), the process ends. If the CPU 11 determines that a counterclockwise rotation operation has been detected (YES in step S356), the process proceeds to step S352. As a result, the brake and accelerator operation segments become possible, and the operation history of the driver can be easily acquired.

本実施の形態７は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態６と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The seventh embodiment is as described above, and the others are the same as the first to sixth embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態８
図３７は第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２の取り付け例を示す説明図である。第１ウェアラブルセンサ１は手首に取り付けられる。第２ウェアラブルセンサ２は胴体から手首に向かう方向に関し胴体を上流とした場合に、関節を跨いで上流側の胸に取り付けられる。本実施形態では第２ウェアラブルセンサ２からの第２時系列データが第１ウェアラブルセンサ１へ出力され、第１ウェアラブルセンサ１がセグメント処理を行う例を示す。なお、反対に第２ウェアラブルセンサ２へ第１時系列データを出力し、第２ウェアラブルセンサ２にてセグメント処理を行っても良い。その他、上述した形態の如くコンピュータ３にてセグメント処理を行っても良い。 Embodiment 8
FIG. 37 is an explanatory diagram showing an example of attachment of the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2. The first wearable sensor 1 is attached to the wrist. The second wearable sensor 2 is attached to the upstream chest across the joint when the trunk is located upstream in the direction from the trunk to the wrist. In this embodiment, the 2nd time series data from the 2nd wearable sensor 2 is output to the 1st wearable sensor 1, and the 1st wearable sensor 1 shows the example which performs a segment process. On the other hand, the first time-series data may be output to the second wearable sensor 2 and the segment processing may be performed by the second wearable sensor 2. In addition, segment processing may be performed by the computer 3 as described above.

図３８は対象を示す説明図である。「対象１」〜「対象３」は例えば作業を行う場所であり、３つに分けられている。なお、本実施形態では３つの対象を例に挙げるが、複数であればこれに限るものではない。また本実施形態では説明を容易にするために、最初は「対象１」に向かって作業するものとする。ＣＰＵ１１は、第１時系列データを、データＩＤ及び属性「対象１」とを対応付けて記憶する。ＣＰＵ１１は、第２時系列データに基づき、「対象１」から「対象２」に向かう時計回りの方向（以下、第１方向という）への移動を検出した場合、データファイル１５１に属性「対象２」を記憶する。   FIG. 38 is an explanatory diagram showing a target. “Target 1” to “Target 3” are places where work is performed, for example, and are divided into three. In this embodiment, three objects are given as an example, but the number is not limited to this as long as there are a plurality of objects. In the present embodiment, in order to facilitate the explanation, it is assumed that the work is initially directed toward “target 1”. The CPU 11 stores the first time series data in association with the data ID and the attribute “target 1”. When the CPU 11 detects a movement in the clockwise direction from the “target 1” to the “target 2” (hereinafter referred to as the first direction) based on the second time series data, the attribute “target 2” is stored in the data file 151. Is memorized.

図３９はデータファイル１５１のレコードレイアウトを示す説明図である。第１時系列データはデータＩＤ及び属性に対応付けてデータファイル１５１に記憶される。ＣＰＵ１１は、第１方向検出後に、第２時系列データに基づき、「対象２」から「対象１」に向かう反時計回りの方向（以下、第２方向という）への移動を検出した場合、データファイル１５１に属性「対象１」を記憶する。ＣＰＵ１１は、属性が「対象１」である場合に、第２時系列データに基づき、「対象１」から「対象３」に向かう反時計回りの方向（以下、第３方向という）への移動を検出した場合、データファイル１５１に属性「対象３」を記憶する。ＣＰＵ１１は、第３方向検出後に、第２時系列データに基づき、「対象３」から「対象１」に向かう時計回りの方向（以下、第４方向という）への移動を検出した場合、データファイル１５１に属性「対象１」を記憶する。   FIG. 39 is an explanatory diagram showing a record layout of the data file 151. The first time series data is stored in the data file 151 in association with the data ID and the attribute. If the CPU 11 detects a movement in the counterclockwise direction (hereinafter referred to as the second direction) from “target 2” to “target 1” based on the second time-series data after detecting the first direction, The attribute “target 1” is stored in the file 151. When the attribute is “target 1”, the CPU 11 moves in the counterclockwise direction (hereinafter referred to as the third direction) from “target 1” to “target 3” based on the second time-series data. If detected, the attribute “target 3” is stored in the data file 151. When the CPU 11 detects a movement in the clockwise direction from the “target 3” to the “target 1” (hereinafter referred to as the fourth direction) based on the second time-series data after detecting the third direction, the data file The attribute “target 1” is stored in 151.

図４０及び図４１はセグメント処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、開始信号を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ４０１）。ＣＰＵ１１は、開始信号を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ４０１でＮＯ）、開始信号を受け付けるまで待機する。ＣＰＵ１１は、開始信号を受け付けたと判断した場合（ステップＳ４０１でＹＥＳ）、処理をステップＳ４０２に移行させる。ＣＰＵ１１は、第１時系列データを、データＩＤ及び属性「対象１」に対応付けてデータファイル１５１に記憶する（ステップＳ４０２）。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ４０３）。ＣＰＵ１１は、終了割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ４０３でＮＯ）、処理をステップＳ４０４へ移行させる。   40 and 41 are flowcharts showing the procedure of segment processing. The CPU 11 determines whether a start signal has been received (step S401). If the CPU 11 determines that the start signal is not received (NO in step S401), the CPU 11 waits until the start signal is received. If the CPU 11 determines that a start signal has been received (YES in step S401), the process proceeds to step S402. The CPU 11 stores the first time series data in the data file 151 in association with the data ID and the attribute “target 1” (step S402). The CPU 11 determines whether an end interrupt process has been accepted (step S403). If the CPU 11 determines that the end interrupt process has not been received (NO in step S403), the process proceeds to step S404.

ＣＰＵ１１は、第２時系列データから第１方向を検出したか否かを判断する（ステップＳ４０４）。ＣＰＵ１１は、検出したと判断した場合（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、処理をステップＳ４０５に移行させる。ＣＰＵ１１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「対象２」に対応付けてデータファイル１５１に記憶する（ステップＳ４０５）。ＣＰＵ１１は、第２時系列データから第２方向への移動を検出したか否かを判断する（ステップＳ４０６）。ＣＰＵ１１は、第２方向への移動を検出しない場合（ステップＳ４０６でＮＯ）、処理をステップＳ４０５に戻す。   CPU11 judges whether the 1st direction was detected from the 2nd time series data (Step S404). If the CPU 11 determines that it has been detected (YES in step S404), the process proceeds to step S405. The CPU 11 stores the first time series data in the data file 151 in association with the data ID and the attribute “target 2” (step S405). The CPU 11 determines whether or not movement in the second direction is detected from the second time series data (step S406). When CPU 11 does not detect movement in the second direction (NO in step S406), CPU 11 returns the process to step S405.

ＣＰＵ１１は、第２方向を検出したと判断した場合（ステップＳ４０６でＹＥＳ）、処理をステップＳ４０２に戻す。ＣＰＵ１１は、第２時系列データから第１方向を検出していないと判断した場合（ステップＳ４０４でＮＯ）、処理をステップＳ４０７へ移行させる。ＣＰＵ１１は、第２時系列データから第３方向を検出したか否か判断する（ステップＳ４０７）。ＣＰＵ１１は、第３方向を検出していないと判断した場合（ステップＳ４０７でＮＯ）、処理をステップＳ４０２に戻す。   If the CPU 11 determines that the second direction has been detected (YES in step S406), the process returns to step S402. If the CPU 11 determines that the first direction is not detected from the second time series data (NO in step S404), the process proceeds to step S407. CPU11 judges whether the 3rd direction was detected from the 2nd time series data (Step S407). If the CPU 11 determines that the third direction is not detected (NO in step S407), the process returns to step S402.

ＣＰＵ１１は、第３方向を検出したと判断した場合（ステップＳ４０７でＹＥＳ）、処理をステップＳ４０８に移行させる。ＣＰＵ１１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「対象３」に対応付けて記憶する（ステップＳ４０８）。ＣＰＵ１１は、第２時系列データから第４方向を検出したか否かを判断する（ステップＳ４０９）。ＣＰＵ１１は、第４方向を検出していないと判断した場合（ステップＳ４０９でＮＯ）、処理をステップＳ４０８に戻す。ＣＰＵ１１は、第４方向を検出したと判断した場合（ステップＳ４０９でＹＥＳ）、処理をステップＳ４０２に戻す。ＣＰＵ１１は、ステップＳ４０３において終了割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ４０３でＹＥＳ）、一連の処理を終了する。これにより、複数の対象についての第１ウェアラブルセンサ１からの時系列データを的確にセグメントすることが可能となる。   If the CPU 11 determines that the third direction has been detected (YES in step S407), the process proceeds to step S408. The CPU 11 stores the first time series data in association with the data ID and the attribute “target 3” (step S408). CPU11 judges whether the 4th direction was detected from the 2nd time series data (Step S409). If the CPU 11 determines that the fourth direction has not been detected (NO in step S409), the process returns to step S408. If the CPU 11 determines that the fourth direction has been detected (YES in step S409), the process returns to step S402. If the CPU 11 determines in step S403 that end interrupt processing has been received (YES in step S403), the series of processing ends. This makes it possible to accurately segment time-series data from the first wearable sensor 1 for a plurality of objects.

本実施の形態８は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態７と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The eighth embodiment is as described above, and the others are the same as those in the first to seventh embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態９
図４２は第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２の取り付け例を示す説明図である。第２ウェアラブルセンサ２は胴体の下部である腰に取り付けられる。第１ウェアラブルセンサ１は、下流側の上腕に取り付けられている。図４３はデータファイル３５１のレコードレイアウトを示す説明図である。本実施形態では第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２にて取得した時系列データをコンピュータ３にて処理する例を挙げて説明する。なお、第１ウェアラブルセンサ１、または、第２ウェアラブルセンサ２にて処理しても良い。 Embodiment 9
FIG. 42 is an explanatory diagram showing an example of attachment of the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2. The second wearable sensor 2 is attached to the waist which is the lower part of the trunk. The first wearable sensor 1 is attached to the upper arm on the downstream side. FIG. 43 is an explanatory diagram showing a record layout of the data file 351. In the present embodiment, an example in which time series data acquired by the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2 is processed by the computer 3 will be described. Note that the first wearable sensor 1 or the second wearable sensor 2 may perform the processing.

ＣＰＵ３１は、第２ウェアラブルセンサ２から前方向への歩行を示す時系列データが取得されたか否かを判断する。具体的には、ＣＰＵ３１は、水平方向の時系列データが閾値を超えるか否か判断する。ＣＰＵ３１は、閾値を超えていないと判断した場合、時系列データをデータＩＤ及び属性「停止」に対応付けて記憶する。ＣＰＵ３１は、閾値を超えた場合、ユーザは移動していると判断し時系列データをデータＩＤ及び属性「移動」に対応付けて記憶する。   The CPU 31 determines whether time-series data indicating a forward walk from the second wearable sensor 2 has been acquired. Specifically, the CPU 31 determines whether or not the time-series data in the horizontal direction exceeds a threshold value. When the CPU 31 determines that the threshold value is not exceeded, the CPU 31 stores the time series data in association with the data ID and the attribute “stop”. If the threshold value is exceeded, the CPU 31 determines that the user is moving and stores the time-series data in association with the data ID and the attribute “movement”.

図４４はセグメント処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、記憶部３５から閾値を読み出す（ステップＳ４４１）。ＣＰＵ３１は、第２時系列データをＲＡＭ３２に記憶する（ステップＳ４４２）。ＣＰＵ３１は、第２時系列データは閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ４４３）。ＣＰＵ３１は、閾値を超えないと判断した場合（ステップＳ４４３でＮＯ）、処理をステップＳ４４５に移行させる。   FIG. 44 is a flowchart showing the procedure of segment processing. CPU31 reads a threshold value from the memory | storage part 35 (step S441). The CPU 31 stores the second time series data in the RAM 32 (step S442). The CPU 31 determines whether or not the second time series data exceeds a threshold value (step S443). If the CPU 31 determines that the threshold is not exceeded (NO in step S443), the process proceeds to step S445.

ＣＰＵ３１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「停止」に対応付けて、データファイル３５１に記憶する（ステップＳ４４５）。ＣＰＵ３１は、閾値を超えると判断した場合（ステップＳ４４３でＹＥＳ）、処理をステップＳ４４４に移行させる。ＣＰＵ３１は、第１時系列データをデータＩＤ及び属性「移動」に対応付けて、データファイル３５１に記憶する（ステップＳ４４４）。   The CPU 31 stores the first time series data in the data file 351 in association with the data ID and the attribute “stop” (step S445). When CPU 31 determines that the threshold value is exceeded (YES in step S443), the process proceeds to step S444. The CPU 31 stores the first time series data in the data file 351 in association with the data ID and the attribute “move” (step S444).

ＣＰＵ３１は、ステップＳ４４４及びＳ４４５の後、処理をステップＳ４４６へ移行させる。ＣＰＵ３１は、入力部３３から終了操作を受け付ける等、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ４４６）。ＣＰＵ３１は、割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ４４６でＮＯ）、処理をステップＳ４４２に戻す。ＣＰＵ３１は、割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ４４６でＹＥＳ）、処理を終了する。   After step S444 and S445, CPU31 shifts a process to step S446. The CPU 31 determines whether or not an end interrupt process has been accepted, such as accepting an end operation from the input unit 33 (step S446). When CPU 31 determines that the interrupt process is not accepted (NO in step S446), the process returns to step S442. When CPU 31 determines that the interrupt process has been accepted (YES in step S446), the process ends.

その後、ＣＰＵ３１は、データファイル３５１から、属性「移動」が付与されている時系列データをデータＩＤ順に読み出す。ＣＰＵ３１は、読み出した時系列データのピークデータ数等を計数することにより歩数を算出する。なお歩数を算出する以外に、歩行または走行時の上腕部の動きを周波数解析等しても良い。これにより、適切に歩行数等を計測することが可能となる。すなわち、歩行せずに足踏みしているまたは作業している場合に誤って歩行していると判断する事態を回避することができる。   Thereafter, the CPU 31 reads, from the data file 351, time series data to which the attribute “move” is given in the order of data ID. The CPU 31 calculates the number of steps by counting the number of peak data of the read time series data. In addition to calculating the number of steps, the movement of the upper arm during walking or running may be subjected to frequency analysis or the like. Thereby, it becomes possible to measure the number of walks etc. appropriately. That is, it is possible to avoid a situation in which it is determined that the user is walking by mistake when walking or working without walking.

本実施の形態９は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態８と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The ninth embodiment is as described above, and the other parts are the same as in the first to eighth embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態１０
実施の形態１０は複数の第１ウェアラブルセンサ１を利用する形態に関する。図４５は第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２の取り付け例を示す説明図である。第２ウェアラブルセンサ２は胴体である胸部に取り付けられている。第１ウェアラブルセンサ１は胴体よりも下流の頭部及び手首に取り付けられている。 Embodiment 10
The tenth embodiment relates to a form using a plurality of first wearable sensors 1. FIG. 45 is an explanatory diagram showing an example of attachment of the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2. The second wearable sensor 2 is attached to the chest that is the trunk. The first wearable sensor 1 is attached to the head and wrist downstream of the trunk.

図４６はデータファイル３５１のレコードレイアウトを示す説明図である。本実施形態では頭部の第１ウェアラブルセンサ１、手首の第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２にて取得した時系列データをコンピュータ３にて処理する例を挙げて説明する。なお、第１ウェアラブルセンサ１のいずれか、または、第２ウェアラブルセンサ２にて処理しても良い。また以下では頭部の第１ウェアラブルセンサ１から出力される時系列データを頭部第１時系列データといい、手首の第１ウェアラブルセンサ１から出力される時系列データを手首第１時系列データといい   FIG. 46 is an explanatory diagram showing a record layout of the data file 351. In the present embodiment, an example will be described in which time series data acquired by the first wearable sensor 1 of the head, the first wearable sensor 1 of the wrist, and the second wearable sensor 2 is processed by the computer 3. Processing may be performed by either the first wearable sensor 1 or the second wearable sensor 2. In the following, time series data output from the first wearable sensor 1 on the head is referred to as head first time series data, and time series data output from the first wearable sensor 1 on the wrist is referred to as first wrist time series data. And good

ＣＰＵ３１は、第２ウェアラブルセンサ２から前方向への歩行を示す時系列データが取得されたか否かを判断する。具体的には、ＣＰＵ３１は、水平方向の時系列データが閾値を超えるか否か判断する。ＣＰＵ３１は、閾値を超えていないと判断した場合、静止していると判断し、手首時系列データをデータＩＤ及び属性「静止」に対応付けて記憶する。ＣＰＵ３１は、閾値を超えた場合、ユーザは歩行していると判断し、頭部時系列データをデータＩＤ及び属性「歩行」に対応付けて記憶する。   The CPU 31 determines whether time-series data indicating a forward walk from the second wearable sensor 2 has been acquired. Specifically, the CPU 31 determines whether or not the time-series data in the horizontal direction exceeds a threshold value. If the CPU 31 determines that the threshold value is not exceeded, the CPU 31 determines that it is stationary and stores the wrist time-series data in association with the data ID and the attribute “stationary”. If the threshold value is exceeded, the CPU 31 determines that the user is walking and stores the head time-series data in association with the data ID and the attribute “walking”.

図４７はセグメント処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、記憶部３５から閾値を読み出す（ステップＳ４７１）。ＣＰＵ３１は、第２時系列データをＲＡＭ３２に記憶する（ステップＳ４７２）。ＣＰＵ３１は、第２時系列データは閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ４７３）。ＣＰＵ３１は、閾値を超えないと判断した場合（ステップＳ４７３でＮＯ）、処理をステップＳ４７５に移行させる。   FIG. 47 is a flowchart showing the procedure of segment processing. CPU31 reads a threshold value from storage part 35 (Step S471). The CPU 31 stores the second time series data in the RAM 32 (step S472). The CPU 31 determines whether or not the second time series data exceeds a threshold value (step S473). When CPU 31 determines that the threshold value is not exceeded (NO in step S473), the process proceeds to step S475.

ＣＰＵ３１は、手首第１時系列データをデータＩＤ及び属性「静止」に対応付けて、データファイル３５１に記憶する（ステップＳ４７５）。ＣＰＵ３１は、閾値を超えると判断した場合（ステップＳ４７３でＹＥＳ）、処理をステップＳ４７４に移行させる。ＣＰＵ３１は、頭部第１時系列データをデータＩＤ及び属性「歩行」に対応付けて、データファイル３５１に記憶する（ステップＳ４７４）。   The CPU 31 stores the first wrist time-series data in the data file 351 in association with the data ID and the attribute “still” (step S475). When CPU 31 determines that the threshold value is exceeded (YES in step S473), the process proceeds to step S474. The CPU 31 stores the first head time series data in the data file 351 in association with the data ID and the attribute “walking” (step S474).

ＣＰＵ３１は、ステップＳ４７４及びＳ４７５の後、処理をステップＳ４７６へ移行させる。ＣＰＵ３１は、入力部３３から終了操作を受け付ける等、終了割り込み処理を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ４７６）。ＣＰＵ３１は、割り込み処理を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ４７６でＮＯ）、処理をステップＳ４７２に戻す。ＣＰＵ３１は、割り込み処理を受け付けたと判断した場合（ステップＳ４７６でＹＥＳ）、処理を終了する。   After step S474 and S475, the CPU 31 shifts the process to step S476. The CPU 31 determines whether or not an end interrupt process has been accepted, such as accepting an end operation from the input unit 33 (step S476). When CPU 31 determines that the interrupt process has not been accepted (NO in step S476), the process returns to step S472. If the CPU 31 determines that the interrupt process has been accepted (YES in step S476), the process ends.

これにより第１ウェアラブルセンサ１が複数の場合でも、各第１ウェアラブルセンサ１からのデータを適切にセグメントすることが可能となる。なお、第１ウェアラブルセンサ１が３つの場合は、例えば前進の移動を第２ウェアラブルセンサ２が検出した場合は、足首に取り付けた第１ウェアラブルセンサ１の時系列データを用いる。後進の移動を第２ウェアラブルセンサ２が検出した場合は、頭部に取り付けた第１ウェアラブルセンサ１の時系列データを用いる。また、第２ウェアラブルセンサ２が前進及び後進の移動を検出しなかった場合、手首に取り付けた第１ウェアラブルセンサ１の時系列データを用いる。   Thereby, even when there are a plurality of first wearable sensors 1, data from each first wearable sensor 1 can be appropriately segmented. When there are three first wearable sensors 1, for example, when the second wearable sensor 2 detects forward movement, the time series data of the first wearable sensor 1 attached to the ankle is used. When the second wearable sensor 2 detects backward movement, the time series data of the first wearable sensor 1 attached to the head is used. Further, when the second wearable sensor 2 does not detect forward and reverse movements, the time series data of the first wearable sensor 1 attached to the wrist is used.

図４８は第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２の取り付け例を示す説明図である。第１ウェアラブルセンサ１及び第２ウェアラブルセンサ２の取り付け位置は上述した形態に限らない。第１ウェアラブルセンサ１は、耳、足の指、足首等に取り付けても良い。また第２ウェアラブルセンサ２は背中に取り付けても良い。   FIG. 48 is an explanatory diagram showing an example of attachment of the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2. The attachment position of the first wearable sensor 1 and the second wearable sensor 2 is not limited to the above-described form. The first wearable sensor 1 may be attached to an ear, a toe, an ankle, or the like. The second wearable sensor 2 may be attached to the back.

本実施の形態１０は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態９と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The tenth embodiment is as described above, and the others are the same as those in the first to ninth embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態１１
図４９は上述した形態の第１ウェアラブルセンサ１の動作を示す機能ブロック図である。ＣＰＵ１１が制御プログラムを実行することにより、第１ウェアラブルセンサ１は以下のように動作する。セグメント部４９０は、第２時系列データの変化に基づいて、第１時系列データをセグメントする。文字認識部４９１は、操作信号に基づき、時系列データの内、文字認識に用いるセグメントを参照し文字認識を行う。取得部４９２は、第１の軸のオフセット量を取得する。補正部４９３は取得したオフセット量に基づき第２の軸及び第３の時系列データを補正する。なお、上述したとおり、セグメント部４９０、文字認識部４９１、取得部４９２または補正部４９３は、設計に応じて第２ウェアラブルセンサ２またはコンピュータ３に設けても良い。 Embodiment 11
FIG. 49 is a functional block diagram showing the operation of the first wearable sensor 1 having the above-described form. When the CPU 11 executes the control program, the first wearable sensor 1 operates as follows. The segment unit 490 segments the first time series data based on the change in the second time series data. Based on the operation signal, the character recognition unit 491 performs character recognition with reference to a segment used for character recognition in the time-series data. The acquisition unit 492 acquires the offset amount of the first axis. The correction unit 493 corrects the second axis and the third time series data based on the acquired offset amount. As described above, the segment unit 490, the character recognition unit 491, the acquisition unit 492, or the correction unit 493 may be provided in the second wearable sensor 2 or the computer 3 depending on the design.

図５０は実施の形態１１に係るコンピュータ３のハードウェア群を示すブロック図である。コンピュータ３を動作させるためのプログラムは、ディスクドライブ等の読み取り部３０ＡにCD-ROM、DVD（Digital Versatile Disc）ディスク、メモリーカード、またはUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体３Ａを読み取らせて記憶部３５に記憶しても良い。また当該プログラムを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ３Ｂをコンピュータ３内に実装しても良い。さらに、当該プログラムは、インターネット等の通信網Ｎを介して接続される他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードすることも可能である。以下に、その内容を説明する。   FIG. 50 is a block diagram illustrating a hardware group of the computer 3 according to the eleventh embodiment. A program for operating the computer 3 reads a portable recording medium 3A such as a CD-ROM, a DVD (Digital Versatile Disc) disk, a memory card, or a USB (Universal Serial Bus) memory into a reading unit 30A such as a disk drive. May be stored in the storage unit 35. Further, a semiconductor memory 3B such as a flash memory storing the program may be mounted in the computer 3. Further, the program can be downloaded from another server computer (not shown) connected via a communication network N such as the Internet. The contents will be described below.

図５０に示すコンピュータ３は、上述した各種ソフトウェア処理を実行するプログラムを、可搬型記録媒体３Ａまたは半導体メモリ３Ｂから読み取り、或いは、通信網Ｎを介して他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードする。当該プログラムは、制御プログラム３５Ｐとしてインストールされ、ＲＡＭ３２にロードして実行される。これにより、上述したコンピュータ３として機能する。なお、上述した各種ソフトウェア処理を第１ウェアラブルセンサ１または第２ウェアラブルセンサ２で実行する場合は、本実施形態で述べたプログラムを、第１ウェアラブルセンサ１または第２ウェアラブルセンサ２にインストールすればよい。または、本実施形態で述べたプログラムが記録された半導体メモリ３Ｂを、第１ウェアラブルセンサ１または第２ウェアラブルセンサ２に実装すればよい。   The computer 3 shown in FIG. 50 reads a program for executing the above-described various software processes from the portable recording medium 3A or the semiconductor memory 3B or downloads it from another server computer (not shown) via the communication network N. To do. The program is installed as the control program 35P, loaded into the RAM 32 and executed. Thereby, it functions as the computer 3 described above. When the various software processes described above are executed by the first wearable sensor 1 or the second wearable sensor 2, the program described in this embodiment may be installed in the first wearable sensor 1 or the second wearable sensor 2. . Alternatively, the semiconductor memory 3B in which the program described in the present embodiment is recorded may be mounted on the first wearable sensor 1 or the second wearable sensor 2.

本実施の形態１１は以上の如きであり、その他は実施の形態１から１０と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The eleventh embodiment is as described above, and the others are the same as those of the first to tenth embodiments. Accordingly, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

以上の実施の形態１乃至１１を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following additional notes are further disclosed with respect to the embodiments including the first to eleventh embodiments.

（付記１）
コンピュータに、
第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、
前記第１ウェアラブルセンサよりも関節を跨いで胴体側に取り付けられる第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、
前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データの変化に基づいて、前記第１ウェアラブルセンサの時系列データをセグメントする
処理を実行させるプログラム。 (Appendix 1)
On the computer,
Obtain time-series data output from the first wearable sensor,
Time series data output from a second wearable sensor attached to the body side across the joint than the first wearable sensor,
A program for executing processing for segmenting time-series data of the first wearable sensor based on a change in time-series data output from the second wearable sensor.

（付記２）
第１ウェアラブルセンサは複数の箇所に取り付けられ、
前記第２ウェアラブルから出力される時系列データの変化に基づいて、複数の第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データの内、対象となる第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データをセグメントする
処理を実行させる付記１に記載のプログラム。 (Appendix 2)
The first wearable sensor is attached to a plurality of locations,
Based on the change in the time-series data output from the second wearable, segment the time-series data output from the target first wearable sensor among the time-series data output from the plurality of first wearable sensors. The program according to appendix 1, which causes processing to be executed.

（付記３）
前記第１ウェアラブルセンサは指輪形状をなし、人差し指に取り付けられおり、
親指側から人差し指方向に押し込むよう設けられた第１ウェアラブルセンサのスイッチの操作信号を取得し、
前記操作信号に応じて、前記第１ウェアラブルセンサの時系列データをセグメントする
付記１または２に記載のプログラム。 (Appendix 3)
The first wearable sensor has a ring shape and is attached to an index finger;
Obtain an operation signal of the switch of the first wearable sensor provided to be pushed in from the thumb side toward the index finger,
The program according to appendix 1 or 2, wherein the time series data of the first wearable sensor is segmented according to the operation signal.

（付記４）
前記第１ウェアラブルセンサは３軸センサを有する指輪形状をなし、
前記第１ウェアラブルセンサの時系列データに基づき文字認識を行う
付記１から３のいずれか一つに記載のプログラム。 (Appendix 4)
The first wearable sensor has a ring shape having a three-axis sensor;
The program according to any one of supplementary notes 1 to 3, wherein character recognition is performed based on time-series data of the first wearable sensor.

（付記５）
前記第１ウェアラブルセンサは３軸センサを有する指輪形状をなし、前記第２ウェアラブルセンサは手首に取り付けられており、
前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データの変化に基づき、第１ウェアラブルセンサの時系列データに対し、文字認識用のセグメントと、文字非認識用のセグメントとに分け、前記文字認識用のセグメントを用いて文字認識を行う
付記１から４のいずれかに記載のプログラム。 (Appendix 5)
The first wearable sensor has a ring shape having a three-axis sensor, and the second wearable sensor is attached to a wrist,
Based on the change of the time series data output from the second wearable sensor, the time series data of the first wearable sensor is divided into a segment for character recognition and a segment for non-character recognition, The program according to any one of supplementary notes 1 to 4, wherein character recognition is performed using segments.

（付記６）
前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データに基づき、文字の記載方向と反対方向の動きを検出した場合に、認識した文字を取り消す
付記１から５のいずれかに記載のプログラム。 (Appendix 6)
The program according to any one of appendices 1 to 5, wherein when the movement in the direction opposite to the character writing direction is detected based on the time-series data output from the second wearable sensor, the recognized character is canceled.

（付記７）
前記第１ウェアラブルセンサは３軸センサを有する指輪形状をなし、
第1の軸のオフセット量を取得し、
取得したオフセット量に基づき第２の軸及び第３の時系列データを補正する
付記１から６のいずれか一つに記載のプログラム。 (Appendix 7)
The first wearable sensor has a ring shape having a three-axis sensor;
Get the offset amount of the first axis,
The program according to any one of appendices 1 to 6, wherein the second axis and the third time-series data are corrected based on the acquired offset amount.

（付記８）
第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、
前記第１ウェアラブルセンサよりも関節を跨いで胴体側に取り付けられる第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、
前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データの変化に基づいて、前記第１ウェアラブルセンサの時系列データをセグメントする
情報処理方法。 (Appendix 8)
Obtain time-series data output from the first wearable sensor,
Time series data output from a second wearable sensor attached to the body side across the joint than the first wearable sensor,
An information processing method for segmenting time-series data of the first wearable sensor based on a change in time-series data output from the second wearable sensor.

（付記９）
時系列データを出力する第１ウェアラブルセンサと、
前記第１ウェアラブルセンサよりも関節を跨いで胴体側に取り付けられ、時系列データを出力する第２ウェアラブルセンサと、
前記第１ウェアラブルセンサ、前記第２ウェアラブルセンサまたは他の情報処理装置に設けられ、前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データの変化に基づいて、前記第１ウェアラブルセンサから出力された時系列データをセグメントするセグメント部と
を備える情報処理システム。 (Appendix 9)
A first wearable sensor that outputs time-series data;
A second wearable sensor that is attached to the body side across the joint than the first wearable sensor and outputs time-series data;
A time series output from the first wearable sensor based on a change in time series data provided in the first wearable sensor, the second wearable sensor, or another information processing apparatus and output from the second wearable sensor. An information processing system comprising a segment part for segmenting data.

（付記１０）
人差し指に装着される指輪型のウェアラブル装置において、
文字認識用の時系列データを出力する３軸センサと、
親指側側面に設けられたスイッチと、
スイッチが操作された場合に、文字認識に用いる時系列データのセグメントを示す操作信号を出力する出力部と
を備えるウェアラブル装置。 (Appendix 10)
In a ring-type wearable device worn on the index finger,
A 3-axis sensor that outputs time-series data for character recognition;
A switch provided on the thumb side surface;
A wearable device comprising: an output unit that outputs an operation signal indicating a segment of time-series data used for character recognition when a switch is operated.

（付記１１）
前記操作信号に基づき、時系列データの内、文字認識に用いるセグメントを参照し文字認識を行う文字認識部
を備える付記１０に記載のウェアラブル装置。 (Appendix 11)
The wearable device according to claim 10, further comprising: a character recognition unit that performs character recognition by referring to a segment used for character recognition in the time series data based on the operation signal.

（付記１２）
第１の軸のオフセット量を取得する取得部と、
取得したオフセット量に基づき第２の軸及び第３の時系列データを補正する補正部と
を備える付記１０または１１に記載のウェアラブル装置。 (Appendix 12)
An acquisition unit for acquiring an offset amount of the first axis;
The wearable device according to appendix 10 or 11, further comprising: a correction unit that corrects the second axis and the third time-series data based on the acquired offset amount.

（付記１３）
前記スイッチは、親指側から人差し指方向に押し込むよう設けられている
付記１０から１２のいずれか一つに記載のウェアラブル装置。 (Appendix 13)
The wearable device according to any one of appendices 10 to 12, wherein the switch is provided so as to be pushed in from the thumb side toward the index finger.

１ 第１ウェアラブルセンサ
２ 第２ウェアラブルセンサ
３ コンピュータ
３Ａ 可搬型記録媒体
３Ｂ 半導体メモリ
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ ３軸センサ
１４ 出力部
１８ スイッチ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ３軸センサ
２４ 入力部
２６ 通信部
３０Ａ 読み取り部
３１ ＣＰＵ
３２ ＲＡＭ
３３ 入力部
３４ 表示部
３５ 記憶部
３６ 通信部
３８ 時計部
３５Ｐ 制御プログラム
１５１ データファイル
２５１ データファイル
３５１ データファイル
４９０ セグメント部
４９１ 文字認識部
４９２ 取得部
４９３ 補正部
Ｎ 通信網 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 1st wearable sensor 2 2nd wearable sensor 3 Computer 3A Portable recording medium 3B Semiconductor memory 11 CPU
12 RAM
13 3-axis sensor 14 Output unit 18 Switch 21 CPU
22 RAM
23 3-axis sensor 24 Input unit 26 Communication unit 30A Reading unit 31 CPU
32 RAM
33 Input unit 34 Display unit 35 Storage unit 36 Communication unit 38 Clock unit 35P Control program 151 Data file 251 Data file 351 Data file 490 Segment unit 491 Character recognition unit 492 Acquisition unit 493 Correction unit N Communication network

Claims (6)

コンピュータに、
第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、
前記第１ウェアラブルセンサよりも関節を跨いで胴体側に取り付けられる第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、
前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データの変化に基づいて、前記第１ウェアラブルセンサの第１の文字に対応する時系列データと第２の文字に対応する時系列データとをセグメントする
処理を実行させるプログラム。 On the computer,
Obtain time-series data output from the first wearable sensor,
Time series data output from a second wearable sensor attached to the body side across the joint than the first wearable sensor,
Processing for segmenting time-series data corresponding to the first character of the first wearable sensor and time-series data corresponding to the second character based on a change in the time-series data output from the second wearable sensor A program that executes 第１ウェアラブルセンサは複数の箇所に取り付けられ、
前記第２ウェアラブルから出力される時系列データの変化に基づいて、複数の第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データの内、対象となる第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データをセグメントする
処理を実行させる請求項１に記載のプログラム。 The first wearable sensor is attached to a plurality of locations,
Based on the change in the time-series data output from the second wearable, segment the time-series data output from the target first wearable sensor among the time-series data output from the plurality of first wearable sensors. The program according to claim 1, wherein the program is executed. 前記第１ウェアラブルセンサは指輪形状をなし、人差し指に取り付けられおり、
親指側から人差し指方向に押し込むよう設けられた第１ウェアラブルセンサのスイッチの操作信号を取得し、
前記操作信号に応じて、前記第１ウェアラブルセンサの時系列データをセグメントする
請求項１または２に記載のプログラム。 The first wearable sensor has a ring shape and is attached to an index finger;
Obtain an operation signal of the switch of the first wearable sensor provided to be pushed in from the thumb side toward the index finger,
The program according to claim 1 or 2, wherein the time series data of the first wearable sensor is segmented according to the operation signal. 第１ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、
前記第１ウェアラブルセンサよりも関節を跨いで胴体側に取り付けられる第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データを取得し、
前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データの変化に基づいて、前記第１ウェアラブルセンサの第１の文字に対応する時系列データと第２の文字に対応する時系列データとをセグメントする
情報処理方法。 Obtain time-series data output from the first wearable sensor,
Time series data output from a second wearable sensor attached to the body side across the joint than the first wearable sensor,
Information for segmenting time-series data corresponding to the first character of the first wearable sensor and time-series data corresponding to the second character based on a change in the time-series data output from the second wearable sensor. Processing method. 時系列データを出力する第１ウェアラブルセンサと、
前記第１ウェアラブルセンサよりも関節を跨いで胴体側に取り付けられ、時系列データを出力する第２ウェアラブルセンサと、
前記第１ウェアラブルセンサ、前記第２ウェアラブルセンサまたは他の情報処理装置に設けられ、前記第２ウェアラブルセンサから出力される時系列データの変化に基づいて、前記第１ウェアラブルセンサから出力された第１の文字に対応する時系列データと第２の文字に対応する時系列データとをセグメントするセグメント部と
を備える情報処理システム。 A first wearable sensor that outputs time-series data;
A second wearable sensor that is attached to the body side across the joint than the first wearable sensor and outputs time-series data;
The first wearable sensor, the second wearable sensor, or another information processing device provided in the first wearable sensor based on a change in time series data output from the second wearable sensor . An information processing system comprising: a segment unit that segments time-series data corresponding to a character and time-series data corresponding to a second character . 人差し指に装着される指輪型のウェアラブル装置において、
文字認識用の時系列データを出力する３軸センサと、
親指側側面に設けられたスイッチと、
スイッチが操作された場合に、文字認識に用いる時系列データのセグメントを示す操作信号を出力する出力部と
を備えるウェアラブル装置。 In a ring-type wearable device worn on the index finger,
A 3-axis sensor that outputs time-series data for character recognition;
A switch provided on the thumb side surface;
A wearable device comprising: an output unit that outputs an operation signal indicating a segment of time-series data used for character recognition when a switch is operated.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3450355B2 (en) * 1992-07-07 2003-09-22 株式会社東芝 Spatial handwritten character figure input device and method
JP3630712B2 (en) * 1994-02-03 2005-03-23 キヤノン株式会社 Gesture input method and apparatus
JPH07271506A (en) * 1994-03-30 1995-10-20 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Writing ring
JP2001125728A (en) * 1999-10-28 2001-05-11 Olympus Optical Co Ltd Operation input device
JP2001236174A (en) * 2000-02-25 2001-08-31 Fujitsu Ltd Device for inputting handwritten character and method for recognizing handwritten character
GB2419433A (en) * 2004-10-20 2006-04-26 Glasgow School Of Art Automated Gesture Recognition
JP2008203911A (en) * 2007-02-16 2008-09-04 Lenovo Singapore Pte Ltd Pointing device and computer
JP2011175315A (en) * 2010-02-23 2011-09-08 Ikutoku Gakuen Character input system and method using acceleration sensor
JP2011186693A (en) * 2010-03-08 2011-09-22 Brother Industries Ltd Information input apparatus
JP2013125487A (en) * 2011-12-16 2013-06-24 Konica Minolta Business Technologies Inc Space hand-writing system and electronic pen

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