JP6416962B2 - 掴み検出の較正 - Google Patents

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Description

本開示は、一般に、モバイル・コンピューティング・デバイスに関する。
モバイル・コンピューティング・デバイス、例えば、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、またはラップトップ・コンピュータなどは、そのロケーション、方向、または向きを決定するための機能、例えば、ＧＰＳ受信機、コンパス、またはジャイロスコープなどを含み得る。そのようなデバイスは、無線通信、例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）通信、近距離無線通信（ＮＦＣ）、もしくは赤外線（ＩＲ）通信、または、無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）もしくはセルラ電話ネットワークとの通信などのための機能も含み得る。そのようなデバイスは、１もしくは複数のカメラ、スキャナ、タッチスクリーン、マイクロフォン、またはスピーカも含み得る。モバイル・コンピューティング・デバイスは、ソフトウェア・アプリケーション、例えば、ゲーム、ウェブ・ブラウザ、またはソーシャルネットワーキング・アプリケーションなども実行し得る。ソーシャルネットワーキング・アプリケーションを用いると、ユーザは、それらのソーシャル・ネットワーク内で、他のユーザとつながり、通信し、情報を共有し得る。
例示的なモバイル・コンピューティング・デバイスを例示する図。 例示的なモバイル・コンピューティング・デバイスの例示的なセンサ構成を例示する図。 ユーザの推定される意図に基づいて、コンピューティング・デバイスの所定の機能を開始するための例示的な方法を例示する図。 例示的なセンサ・データにおける遷移の例示的な検出を例示する図。 例示的なセンサ・データにおける遷移の例示的な検出を例示する図。 ソーシャルネットワーキング・システムに関連付けられている例示的なネットワーク環境を例示する図。 センサ・データの例示的な分類を例示する図。 センサ・データがクライアント・システムの所定の使用に対応するか否かを決定するための例示的な方法を例示する図。 例示的な射影の計算を通じた、センサ・データの成分の例示的な分離を例示する図。 センサ・データの成分を分離する例示的な方法を例示する図。 例示的なコンピューティング・システムを例示する図。
特定の実施形態において、ユーザ・アクションをキャプチャするために異なるロケーションに配置される複数のタッチ・センサを有するデバイスに関して、一定のユーザ経験の改善は、人間の手または他の人体部分に関する物理的状態間の遷移（例えば、デバイスに近付くこと、デバイスに接触すること、デバイスを把持すること、デバイスを移動させること、デバイスを離すこと、デバイスから離れること）によって生成されるセンサ入力からユーザ意図を推測することによって可能にされ得る。しかしながら、センサ入力に基づく、そのような遷移の検出は、デバイスに接触し、デバイスを把持する（デバイスを「掴む」）手のアクションに関する、正確な基準値を決定することに依存し、生のセンサ・データについての基準値は、ユーザの手のサイズ、ユーザの手の向き、温度、湿度等における差異に依存して変動し得る。遷移は、有意義な観点であるため、この問題は、検出空間を生のセンサ・データの導関数として扱うことによって対処され得る。また、（物理的コ
ンテキストにおける多くのバリエーション、例えば、ズボンの後ろポケットから、ジャケットの前ポケットから、バッグから、またはホルスタから電話を掴みながら、歩くこと、走ること、じっと立っていること、バス内で立っていること、じっと座っていること、電車内で座っていること、または自転車に乗っていることに基づいて）広範囲なデータ点を収集することによって、データ点は、トレーニング・データのセットを生成するために使用され得る。例えば、サポート・ベクトル・マシン（ＳＶＭ）モデルは、トレーニング・データに基づいて生成され、検出された遷移を「掴み（ｇｒａｂ）」として、または「非掴み（ｎｏｔ−ａ−ｇｒａｂ）」として分類するために、センサ入力に対してリアルタイムで適用され得る。
Ｎ個のタッチ・センサを有するモバイル・デバイスの特定の実施形態は、Ｎ次元空間におけるベクトル（サポート・ベクトル）を備えるタプルを生成するために、各センサの出力の導関数を計算する。（複数のタイプのユーザについての、複数のタイプの物理的コンテキストにまたがる）複数のサポート・ベクトルが生成され得、各サポート・ベクトルは、サポート・ベクトルの２つのセットのうちの１つ（例えば、「掴み」または「非掴み」）に分類され得る。Ｎ次元空間における分離超平面は、サポート・ベクトルの２つのセットに基づいて計算され得る。ＳＶＭは、リアルタイム・センサ入力をＮ次元空間内にマッピングし、超平面に対するドット積を計算し、それによって、センサ入力をトリガするイベントを分類するために適用され得る。
状態間のそのような遷移の検出の正確さにおける改善は、他のタイプのセンサ、例えば、（１）モーション・センサ（例えば、加速度計またはジャイロスコープ）、（２）近接センサ（光学または環境）、（３）圧力センサ（例えば、ピエゾ抵抗）、（４）温度センサ等からの入力データを使用して、さらに相関され得る。そのような相関させることは、「掴み」の検出を確認することに役立てるために使用され得る。
いったん通信デバイスが「掴み」をより正確に検出することができるようになると、そのデバイスは、ユーザによるデバイスの使用が差し迫っていることを推測し、したがって、デバイス上のアプリケーションおよび／またはデータを最新にするために、データをダウンロードおよび／またはアップロードするための任意のプロセスを開始することが可能になり得る。
図１は、例示的なモバイル・コンピューティング・デバイスを例示する。特定の実施形態において、クライアント・システムは、前述されたようなモバイル・コンピューティング・デバイス１０であり得る。本開示は、任意の適切な物理的形態をとるモバイル・コンピューティング・デバイス１０を企図する。特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、後述されるようなコンピューティング・システムであり得る。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、シングルボード・コンピュータ・システム（ＳＢＣ：ｓｉｎｇｌｅ−ｂｏａｒｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍ）（例えば、コンピュータ・オン・モジュール（ＣＯＭ：ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｏｎ−ｍｏｄｕｌｅ）もしくはシステム・オン・モジュール（ＳＯＭ：ｓｙｓｔｅｍ−ｏｎ−ｍｏｄｕｌｅ）など）、ラップトップ・コンピュータ・システムもしくはノートブック・コンピュータ・システム、携帯電話、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、タブレット・コンピュータ・システム、または、これらのうちの２つ以上の組合せであり得る。特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、入力コンポーネントとして一次タッチ・センサ１２を有し得る。容量タッチ・センサの場合においては、３つのタイプの電極、すなわち、送信、受信、およびローディングがあり得る。これらの電極は、電気パルスを用いて送信電極を駆動するように設計されたコントローラに接続され得る。図１の例において、タッチ・センサ１２は、モバイル・コンピューティング・デバイス１０
の前面上に組み込まれている。図１の例において、１または複数の二次タッチ・センサ１４Ａ〜１４Ｄは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の１または複数の面内に組み込まれ得る。特定の実施形態において、１または複数の二次タッチ・センサ１４Ａ〜１４Ｄは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の複数の面の一部、例えば、側面または底面の一部などに対するカバレッジを有し得る。後述されるように、モバイル・コンピューティング・デバイス１０に関連付けられているユーザの意図は、１もしくは複数のタッチ・センサ１２および１４Ａ〜１４Ｄ、またはセンサ・タイプの任意の組合せによって検出されるセンサ・データにおける遷移を通じて推定され得る。
モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、イーサネット（登録商標）もしくは他の有線ベースのネットワークもしくは無線ＮＩＣ（ＷＮＩＣ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＮＩＣ）と通信するための通信コンポーネント、無線ネットワーク、例えば、ＷＩ−ＦＩネットワークなどと通信するための無線アダプタ、またはセルラネットワーク、例えば、第３世代モバイル通信（３Ｇ）ネットワークもしくはロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ：Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）ネットワークなどと通信するためのモデムを含み得る。本開示は、任意の適切なネットワークと、そのための任意の適切な通信コンポーネントとを企図する。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、アド・ホック・ネットワーク、パーソナル・エリア・ネットワーク（ＰＡＮ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ：ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、もしくはインターネット、または、これらのうちの２つ以上の組合せの１もしくは複数の部分と通信し得る。これらのネットワークのうちの１または複数の１または複数の部分は、有線でも、無線でもよい。別の例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、無線ＰＡＮ（ＷＰＡＮ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＰＡＮ）（例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）ＷＰＡＮなど）、ＷＩ−ＦＩネットワーク、ＷＩ−ＭＡＸネットワーク、セルラ電話ネットワーク（例えば、汎ヨーロッパ・デジタル移動通信システム（ＧＳＭ（登録商標）：Ｇｌｏｂａｌ
Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）ネットワーク、３Ｇネットワーク、もしくはＬＴＥネットワークなど）、もしくは他の適切な無線ネットワーク、または、これらのうちの２つ以上の組合せと通信し得る。モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、適当な場合には、これらのネットワークのうちの任意のものについての任意の適切な通信コンポーネントを含み得る。
特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、複数の動作状態を有し得る。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０が、そのユーザによってある期間（例えば、数秒間）使用されていなかった場合、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、電力節約状態に入り得る。電力節約状態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、エネルギーを節約し、バッテリ寿命を延ばすために、より低い電力レベルで動作し得る。モバイル・コンピューティング・デバイス１０のディスプレイは、薄暗くなるか、またはパワー・ダウンさせられ得る。いかなるときでも、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、例えば、ユーザが現在、モバイル・コンピューティング・デバイス１０を使用中であるか否か、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の直近の使用から経過した時間、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の物理的環境（例えば、携帯用ケース、ポケット、または引き出しの中）に応じて、任意の適切な動作状態にあり得る。
特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０のアプリケーション・プロセッサによって実行されるアプリケーションは、ユーザに対して所定の期間内に具体的なアクションを実行するように促して、機械学習アルゴリズム、例えば、サポ
ート・ベクトル・マシン（ＳＶＭ：ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラル・ネットワーク、確率伝搬法、またはｋ平均アルゴリズムなどのためのトレーニング・データとして機能し得るセンサ・データを提供し得る。限定ではなく例として、ユーザは、アプリケーションに対して、特定のアクション、例えば、自転車に乗ること、モバイル・コンピューティング・デバイス１０をポケットに入れて座ること、またはモバイル・コンピューティング・デバイス１０をポケットから取り出すことなどが実行されていることを示し得、トレーニング・アプリケーションは、１または複数のタイプのセンサを通じて、特定のアクションに対応するセンサ・データを記録し得る。特定の実施形態において、アクションの各々は、モバイル・コンピューティング・デバイス１０に関連付けられている複数の状態、例えば、モバイル・コンピューティング・デバイス１０と物理的接触することに関連付けられているアクション、またはモバイル・コンピューティング・デバイス１０との物理的接触に関連付けられていないアクションなどのうちの特定の１つに分類され得る。
限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、センサ・データを、測定値の配列および各アクションに関連付けられている特定の状態に対応する状態値として送り得る。例えば、トレーニング・データは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の１または複数のタッチ・センサからの容量値の配列であり得る。別の例として、トレーニング・データは、特定のアクションが実行されている間に加速度計によって測定された加速度を含み得る。前述されたように、トレーニング・データは、特定のアクションをモバイル・コンピューティング・デバイス１０の特定の状態、例えば、モバイル・コンピューティング・デバイス１０との物理的な接触などに関連付けるインジケータ情報も含み得る。限定ではなく例として、「０」は、ある面、例えば、テーブル上に置かれているモバイル・コンピューティング・デバイス１０を表す状態に割り当てられ得る。別の例として、「１」は、モバイル・コンピューティング・デバイス１０と物理的に接触していること、例えば、テーブルから拾い上げることなどを表す状態に割り当てられる。本開示は、モバイル・コンピューティング・デバイスに関連付けられている特定の数の特定の状態についてトレーニング・データを収集することを説明するが、本開示は、任意の適切なコンピューティング・デバイスに関連付けられている任意の適切な数の状態についてトレーニング・データを収集することを企図する。
特定の実施形態において、リアルタイム・センサ・データは、リアルタイム・センサ・データとトレーニング・データとを比較することに少なくとも部分的に基づいて、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の１または複数の所定の意図される使用に対応するイベントであると決定され得る。後述されるように、トレーニング・データは、センサ・データをモバイル・コンピューティング・デバイス１０の複数の所定の使用に分類し、センサ・データをモバイル・コンピューティング・デバイス１０の所定の使用に分離する超平面を定義するために使用され得る。さらに、超平面を定義するパラメータは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０へ送られ得、モバイル・コンピューティング・デバイス１０のプロセッサ（例えば、センサ・ハブ）は、後述されるように、超平面に対するリアルタイム・センサ・データの比較に少なくとも部分的に基づいて、リアルタイム・センサがモバイル・コンピューティング・デバイス１０の所定の意図される使用のうちの１つに対応するイベントであると決定し得る。
特定の実施形態において、リアルタイム・センサ・データは、リアルタイム・センサ・データのベクトル・マッピング（写像）の射影を解析することに少なくとも部分的に基づいて、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の切迫した（ｉｍｍｉｎｅｎｔ）使用に対応すると決定され得る。後述されるように、定常状態条件に対応するベクトルへのリアルタイム・センサ・データに対応するベクトルの射影は、ベクトルの線形依存性を低減し得る。さらに、プロセッサ（例えば、センサ・ハブ）は、後述されるように、ベクト
ルのドット積を計算することを通じて射影を計算し、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の切迫した使用を決定し得る。
図２は、例示的なモバイル・コンピューティング・デバイスの例示的なセンサ構成を例示する。特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０のセンサ・アレイ２０は、１または複数のタイプのセンサを含み得る。１または複数のタイプのセンサは、タッチ・センサ、加速度計、ジャイロスコープ、光学近接センサ、環境光センサ、画像センサ、マイクロフォン、または、これらの任意の組合せを含み得る。異なるセンサ・タイプのセンサ・アレイ２０の各々は、異なるタイプのデータを測定し得る。本開示は、特定のタイプのセンサによる、モバイル・コンピューティング・デバイスに関連付けられている環境データの収集を説明するが、本開示は、任意の適切なタイプのセンサによる、モバイル・コンピューティング・デバイスに関連付けられているセンサ・データの収集を企図する。センサ・アレイ２０の１または複数のセンサは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０のセンサ・ハブ４０に結合され得る。限定ではなく例として、センサ・ハブ４０は、センサ・アレイ２０の１または複数のセンサを制御し、センサのための電力を管理し、センサ入力を処理し、センサ・データをアグリゲートし、一定のセンサ機能を実行する低電力消費プロセッサであり得る。特定の実施形態において、センサ・アレイ２０の１または複数のタイプのセンサは、コントローラ４２に結合され得る。限定ではなく例として、センサ・ハブ４０は、センサ・アレイ２０に次に結合されるコントローラ４２に結合され得る。特定の実施形態において、センサ・モニタは、センサ・アレイ２０を管理し得る。特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０のセンサ・ハブ４０またはアプリケーション・プロセッサは、後述されるように、センサ・アレイ２０の１または複数のタイプのセンサによって測定されるデータにおける遷移を検出し、異なるタイプのセンサからのデータにおける遷移とモバイル・コンピューティング・デバイス１０の切迫した意図される使用とを相関させる。
特定の実施形態において、前述されたように、モバイル・コンピューティング・デバイス１０のセンサ・アレイ２０は、１または複数の他のタイプのセンサに加えて、加速度計を含み得る。加速度計によって提供されるセンサ・データは、ユーザがモバイル・コンピューティング・デバイス１０を使用することを意図するか否かを少なくとも部分的に推定するために使用され得る。モバイル・コンピューティング・デバイス１０がユーザのポケットに格納されている場合、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、ユーザが移動するにつれて移動し得る。しかしながら、そのような移動は、比較的長期間にわたって発生する。他方で、ユーザが、モバイル・コンピューティング・デバイス１０と物理的接触し、モバイル・コンピューティング・デバイス１０をポケットから取り出して、ユーザの顔の正面に持ってくる場合、比較的短期間のうちにモバイル・コンピューティング・デバイス１０の移動速度の上昇があり得る。モバイル・コンピューティング・デバイス１０の移動速度におけるこの変化は、加速度計によって供給されるセンサ・データに基づいて検出され得る。
特定の実施形態において、前述されたように、モバイル・コンピューティング・デバイス１０のセンサ・アレイ２０は、１または複数の他のタイプのセンサに加えて、ジャイロスコープを含み得る。ジャイロスコープは、１または複数の位置軸に沿った角速度を測定するように構成されたセンサの一種である。さらに、ジャイロスコープは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の向きを測定するために使用され得る。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０がユーザのポケットに格納されている場合、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、特定の向きに沿って実質的に定位置に留まり得る。しかしながら、ユーザがモバイル・コンピューティング・デバイス１０と物理的接触し、モバイル・コンピューティング・デバイス１０をポケットから取り出して、ユーザの顔の正面に持ってくる場合、比較的短期間で発生する、モバイル・コ
ンピューティング・デバイス１０の向きの変化があり得る。モバイル・コンピューティング・デバイス１０の向きの変化は、ジャイロスコープによって検出および測定され得る。モバイル・コンピューティング・デバイス１０の向きが著しく変化した場合、向きの変化は、別のタイプのセンサからのデータ、例えば、タッチ・センサ・データまたは加速度計データなどとともに、ユーザがモバイル・コンピューティング・デバイス１０と物理的接触したかもしれないという補強インジケータとなり得る。
特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０のセンサ・アレイ２０は、光学近接センサを含み得る。光学近接センサによって供給されるセンサ・データは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０が具体的な物体、例えば、いつユーザの手などに極めて近接しているか検出するために解析され得る。特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、その背面に配置される赤外線発光ダイオード（ＩＲ ＬＥＤ：ｉｎｆｒａｒｅｄ ｌｉｇｈｔ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ）とともに、光学近接センサを有し得る。限定ではなく例として、ユーザがモバイル・コンピューティング・デバイス１０をユーザの手の中に保持する場合、ユーザの手の手のひらは、ＩＲ ＬＥＤを覆い得る。結果として、ＩＲ ＬＥＤは、いつある物体がモバイル・コンピューティング・デバイス１０に近接しているか検出し得る。特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０に近接した物体の決定は、別のタイプのセンサからのデータ、例えば、タッチ・センサ・データまたは加速度計データなどとともに、ユーザがモバイル・コンピューティング・デバイス１０と物理的接触したかもしれないという補強インジケータとなり得る。
特定の実施形態において、個々のタイプのセンサ・データを相関させることは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０に関するユーザの意図を推定するために使用され得る（例えば、ユーザが、モバイル・コンピューティング・デバイス１０を把持し、使用することを本当に意味するか否か）。後述されるように、複数のタイプのセンサ・データを組み合わせて使用することは、単一のタイプのセンサからのデータを単独で使用することと比較して、モバイル・コンピューティング・デバイス１０に関するユーザの意図のより正確な推定を生み出し得る。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の使用は、１または複数のタッチ・センサを通じて、モバイル・コンピューティング・デバイス１０に近接するユーザの身体の一部を検出することに加えて、加速度計を通じて、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の移動の速度における著しい上昇を検出することに部分的に基づいて、推定され得る。別の例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の使用は、光学近接センサを通じて、モバイル・コンピューティング・デバイス１０に近接するユーザの身体部分を検出することに加えて、ジャイロスコープを通じて、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の向きの変化を検出することに部分的に基づいて、推定され得る。特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の所定の機能は、後述されるように、モバイル・コンピューティング・デバイス１０に関するユーザの推定された意図に少なくとも部分的に基づいて、開始され得る。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイス１０は、電力節約状態から通常の動作状態にされ（例えば、モバイル・デバイスのディスプレイをオンにし）、モバイル・コンピューティング・デバイス１０の入力コンポーネントは、ユーザがモバイル・コンピューティング・デバイス１０を使用しようとしているかもしれないと推定することに少なくとも部分的に基づいて、自動的に解除され得る。
図３は、切迫した意図される使用に基づいてコンピューティング・デバイスの所定の機能を開始するための例示的な方法を例示する。本方法は、コンピューティング・デバイスが複数のセンサ・タイプのコンピューティング・デバイスからリアルタイム・センサ・データを受信する、工程３００において開始し得る。後述されるように、コンピューティング・デバイスは、センサ・データにおける遷移を決定するために、センサ・データの導関
数を計算し得る。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイスのプロセッサは、センサ・データを受信し、演算、例えば、センサ・データの導関数を時間の関数として計算することなどを実行し得る。特定の実施形態において、コンピューティング・デバイスのうちの１つのセンサは、異なるセンサ・タイプ、例えば、タッチ・センサ、加速度計、ジャイロスコープ、光学近接センサ、または、これらの任意の組合せなどを含む。
工程３０２は、コンピューティング・デバイスによって、異なるセンサ・タイプのセンサからのリアルタイム・センサ・データを相関させる。特定の実施形態において、プロセッサは、データが時間について重なり合うか否かを決定するために、センサ・データに対して畳み込み演算を適用し得る。例示的な畳み込み演算は、下記の方程式によって例示され得る。

Ｍは、複数のタイプのセンサからのデータの畳み込みの結果であり、ｆ’およびｇ’は、センサからのデータの導関数である。例えば、ｆ’は、加速度計によって測定されたデータの導関数であり得、ｇ’は、タッチ・センサによって測定されたデータの導関数などであり得る。特定の実施形態において、畳み込み演算の結果は、異なるタイプのセンサからのセンサ・データにおける遷移が時間について重なり合うか否かを決定し得る。別の実施形態において、先験的な関数、例えば、ヘヴィサイド関数またはシグモイド関数などは、導関数演算子を置換し得る。限定ではなく例として、プロセッサは、第１のタイプのセンサ、例えば、タッチ・センサなどによって測定されるデータを、第２のタイプのセンサ、例えば、加速度計などによって測定されるデータで畳み込み得る。別の例として、モバイル・コンピューティング・デバイスのアプリケーション・プロセッサまたはセンサ・ハブは、第１のタイプのセンサ、例えば、タッチ・センサなどによって測定されるデータを、第２のタイプのセンサ、例えば、光学近接センサなどによって測定されるデータで畳み込み得る。工程３０４は、コンピューティング・デバイスによって、上記相関させることに基づいて、コンピューティング・デバイスの意図される切迫した使用を決定し得る。特定の実施形態において、時間について重なり合う、複数のセンサ・タイプのデータにおける遷移に少なくとも部分的に基づく。限定ではなく例として、コンピューティング・デバイスは、実質的に同時に発生するタッチ・センサおよび加速度計からのリアルタイム・センサ・データにおける遷移に少なくとも部分的に基づいて、コンピューティング・デバイスの切迫した意図される使用を決定し得る。
工程３０６において、コンピューティング・デバイスは、コンピューティング・デバイスの意図される切迫した使用の決定に少なくとも部分的に基づいて、コンピューティング・デバイスの所定の機能を自動的に開始し得る。この時点で、本方法は終了し得る。限定ではなく例として、所定の機能は、方程式（１）によって例示される畳み込み演算Ｍの結果が所定の閾値よりも大きいことに応答して、開始され得る。特定の実施形態において、所定の機能は、畳み込み演算の結果が所定の閾値よりも大きいことに応答して、センサに関連付けられているコンピューティング・デバイスをパワー・ダウンさせ得る。本開示は、図３の方法の特定の工程が特定の順序で発生するものとして説明および例示するが、本開示は、図３の方法の任意の適切な工程が任意の適切な順序で発生することを企図する。特定の実施形態は、適当な場合には、図３の方法の１または複数の工程を繰り返してもよ
い。さらに、本開示は、図３の方法の特定の工程を実施する特定のコンポーネントを説明および例示するが、本開示は、任意の適切なコンポーネントの任意の適切な組合せ、例えば、図３の方法の任意の適切な工程を実施する、モバイル・コンピューティング・デバイスのプロセッサなどを企図する。
図４Ａ〜図４Ｂは、例示的なセンサ・データにおける遷移の例示的な検出を例示する。本開示は、特定の線形関数、例えば、導関数などを通じて、センサ・データを前処理することを説明するが、本開示は、ここでは任意の適切な線形関数、例えば、ヘヴィサイド関数またはシグモイド関数を用いる畳み込みなどを通じて、センサ・データを前処理することを企図する。特定の実施形態において、１または複数のセンサからのセンサ・データ５２および５４は、図４Ａの例において４４および４６によって例示されるように、時間の関数として測定され得、センサ・データ５２および５４は、センサに関連付けられているコンピューティング・デバイスに関するユーザの意図を推定するために解析され得る。特定の実施形態において、特定のコンピューティング・デバイスに関するユーザの意図の推定は、複数のセンサ・タイプからのセンサ・データ５２および５４から実行され得る。限定ではなく例として、センサ・データ５２は、モバイル・コンピューティング・デバイスのタッチ・センサによって測定されるデータであり得、センサ・データ５４は、加速度計によって測定されるデータであり得る。さらに、本開示は、任意の適切な形式のセンサ・データ５２および５４、例えば、電流、電圧、電荷、または、これらの任意の組合せなどを企図する。
特定の実施形態において、コンピューティング・デバイスの意図される使用は、前述されたように、コンピューティング・デバイスに関連付けられているセンサによって測定される１つの状態から別の状態へのデータにおける遷移を通じて決定され得る。限定ではなく例として、センサ・データにおける遷移は、前述されたように、モバイル・コンピューティング・デバイスが拾い上げられ、使用されようとしていることを示し得る。特定の実施形態において、センサ・データ５２および５４における遷移は、図４Ｂの例において４８および５０によって例示されるように、センサ・データ５２および５４のそれぞれの導関数５６および５８を計算することに少なくとも部分的に基づいて、検出され得る。限定ではなく例として、センサ・データ５２および５４のそれぞれの導関数５６および５８における変化は、センサ・データ５２および５４における変化が比較的小さくなり得る場合には、期間４９の間に検出可能であり得る。別の例として、センサ・データの導関数５６および５８は、前述されたように、コンピューティング・デバイスの意図される即時使用を決定するために、プロセッサへ提供され得る。
図５は、ソーシャルネットワーキング・システムに関連付けられている例示的なネットワーク環境１００を示す。ネットワーク環境１００は、互いにネットワーク１１０によって接続されたユーザ１０１、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、およびサードパーティ・システム１７０を含む。図５は、ユーザ１０１、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、サードパーティ・システム１７０、およびネットワーク１１０の特定の構成を示すが、この開示は、ユーザ１０１、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、サードパーティ・システム１７０、およびネットワーク１１０の任意の好適な構成を企図する。限定するものとしてではなく一例として、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、およびサードパーティ・システム１７０の２以上は、ネットワーク１１０をバイパスして互いに直接的に接続されてもよい。別の例として、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、およびサードパーティ・システム１７０の２以上が、全体として、または部分的に互いに物理的に、または論理的に同じ場所にあってもよい。さらに、図５は、特定の数のユーザ１０１、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング
・システム１６０、サードパーティ・システム１７０、およびネットワーク１１０を示すが、この開示は、任意の好適な数のユーザ１０１、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、サードパーティ・システム１７０、およびネットワーク１１０を企図する。限定するものとしてではなく一例として、ネットワーク環境１００は、複数のユーザ１０１、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、サードパーティ・システム１７０、およびネットワーク１１０を含んでもよい。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、１または複数のサーバを含み得る。各サーバは、単一サーバ、または、複数のコンピュータもしくは複数のデータセンタに広がる分散サーバであり得る。サーバは、色々なタイプ、例えば、ウェブ・サーバ、ニュース・サーバ、メール・サーバ、メッセージ・サーバ、広告サーバ、ファイル・サーバ、アプリケーション・サーバ、交換サーバ、データベース・サーバ、プロキシ・サーバ、本明細書において説明される機能もしくはプロセスを実行するために適切な別のサーバ、または、これらの任意の組合せなどであり得るが、これらに限定されない。特定の実施形態において、各サーバは、ハードウェア・コンポーネント、ソフトウェア・コンポーネント、もしくは埋め込みロジック・コンポーネント、または、サーバによって実装またはサポートされる適当な機能を実施するための２つ以上のそのようなコンポーネントの組合せを含み得る。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６４は、１または複数のデータ・ストアを含み得る。データ・ストアは、色々なタイプの情報を格納するために使用され得る。特定の実施形態において、データ・ストアに格納される情報は、具体的なデータ構造に従って体系化され得る。特定の実施形態において、各データ・ストアは、リレーショナル・データベース、カラム型データベース、相関関係データベース、または他の適切なデータベースであり得る。本開示は、特定のタイプのデータベースを説明または例示するが、本開示は、任意の適切なタイプのデータベースを企図する。特定の実施形態は、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、または第三者システム１７０が、データ・ストアに格納される情報を管理し、検索し、変更し、追加し、または削除することを可能にするインターフェースを提供し得る。
特定の実施形態において、前述されたように、クライアント・システム１３０から受信されるセンサ・データは、機械学習アルゴリズム、例えば、ソーシャルネットワーキング・システム１６０上で実行されるＳＶＭ、ｋ平均、ベイズ推論、またはニューラル・ネットワークなどのためのトレーニング・データとして機能し得る。限定ではなく例として、ソーシャルネットワーキング・システム１６０の１または複数のサーバは、クライアント・システム１３０（例えば、モバイル・コンピューティング・デバイス）のうちの１または複数からトレーニング・データを受信し、クライアント・システム１３０を使用する特定のアクティビティからのセンサ・データ値とクライアント・システム１３０の１または複数の特定の状態とを相関させるために、機械学習アルゴリズムを使用し得る。限定ではなく例として、機械学習アルゴリズムを実行する１または複数のサーバは、クライアント・システム１３０のセンサ、例えば、１または複数のクライアント・システム１３０の加速度計、ジャイロスコープ、環境光センサ、光学近接センサ、または別のセンサなどからのセンサ値を受信し得る。特定の実施形態において、トレーニング・データから決定される超平面を定義するデータは、クライアント・システム１３０の切迫した意図される使用を決定するために、クライアント・システム１３０へ送られ得る。特定の実施形態において、後続のセンサ・データは、超平面を再定義するために、モバイル・コンピューティング・デバイス１０によって送られ得る。さらに、超平面を再定義する更新済みデータは、モバイル・コンピューティング・デバイス１０によって受信され得る。
特定の実施形態では、ユーザ１０１は、ソーシャルネットワーキング・システム１６０
と、またはソーシャルネットワーキング・システム１６０を通じて対話、すなわち通信する個人（人間のユーザ）、エンティティ（たとえば、企業、事業者、またはサードパーティ・アプリケーション）、または（たとえば、個人またはエンティティの）グループであってよい。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、オンライン・ソーシャル・ネットワークをホストするネットワークアドレス指定可能なコンピューティング・システムであってよい。ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、たとえばユーザプロフィール・データ、コンセプトプロフィール・データ、ソーシャル・グラフ情報、またはオンライン・ソーシャル・ネットワークに関係する他の好適なデータなど、ソーシャル・ネットワーキング・データを生成、記憶、受信、および送信する。ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、ネットワーク環境１００の他の構成要素によって、直接的に、またはネットワーク１１０を通じてアクセスされてもよい。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、ユーザ１０１がたとえば適切なプライバシ設定を設定することによってなど、自分達のアクションをソーシャルネットワーキング・システム１６０によって記録させる、または他のシステム（たとえば、サードパーティ・システム１７０）と共有させることについてオプトインまたはオプトアウトすることを可能にする認可サーバ（または他の適切な構成要素）を含んでもよい。ユーザのプライバシ設定は、そのユーザに関連付けられているどの情報が記録されるか、そのユーザに関連付けられている情報がどのように記録されるか、そのユーザに関連付けられている情報がいつ記録されるか、そのユーザに関連付けられている情報を誰が記録するか、そのユーザに関連付けられている情報が誰と共有されるか、およびそのユーザに関連付けられている情報が何の目的で記録され共有されるかを決定することができる。認可サーバは、ブロッキング、データのハッシュ化、匿名化、または他の適切な技術を通じて、ソーシャルネットワーキング・システム１６０のユーザの１以上のプライバシ設定を適切に実施するために用いられる。サードパーティ・システム１７０は、ネットワーク環境１００の他の構成要素によって、直接的に、またはネットワーク１１０を通じてアクセスされてもよい。特定の実施形態では、１または複数のユーザ１０１が１または複数のクライアント・システム１３０を使用し、ソーシャルネットワーキング・システム１６０またはサードパーティ・システム１７０にアクセスし、データを送り、それらからデータを受信してもよい。クライアント・システム１３０は、ソーシャルネットワーキング・システム１６０またはサードパーティ・システム１７０に直接的に、ネットワーク１１０を通じて、またはサードパーティ・システムを通じてアクセスしてもよい。限定するものとしてではなく一例として、クライアント・システム１３０は、サードパーティ・システム１７０にソーシャルネットワーキング・システム１６０を通じてアクセスしてもよい。クライアント・システム１３０は、たとえばパーソナル・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、携帯電話、スマートフォン、またはタブレット・コンピュータなど、任意の好適なコンピューティング・デバイスであってよい。
この開示は、任意の好適なネットワーク１１０を企図する。限定するものとしてではなく一例として、ネットワーク１１０の１または複数の部分は、アドホック・ネットワーク、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、無線ＷＡＮ（ＷＷＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、インターネットの一部分、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）の一部分、携帯電話ネットワーク、またはこれらの２以上の組合せを含んでもよい。ネットワーク１１０は、１または複数のネットワーク１１０を含んでもよい。
リンク１５０は、クライアント・システム１３０、ソーシャルネットワーキング・システム１６０、およびサードパーティ・システム１７０を通信ネットワーク１１０に、または互いに接続する。この開示は、任意の好適なリンク１５０を企図する。特定の実施形態では、１または複数のリンク１５０は、１または複数の有線（たとえば、デジタル加入者
線（ＤＳＬ）またはＤＯＣＳＩＳ（Ｄａｔａ Ｏｖｅｒ Ｃａｂｌｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ）など）、無線（たとえば、Ｗｉ−ＦｉまたはＷｉＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ
Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）など）、または光（たとえば、同期光ネットワーク（ＳＯＮＥＴ）または同期デジタル・ハイアラーキ（ＳＤＨ）など）リンクを含む。特定の実施形態では、１または複数のリンク１５０は、それぞれ、アドホック・ネットワーク、イントラネット、エクストラネット、ＶＰＮ、ＬＡＮ、ＷＬＡＮ、ＷＡＮ、ＷＷＡＮ、ＭＡＮ、インターネットの一部分、ＰＳＴＮの一部分、セルラ技術ベースのネットワーク、衛星通信技術ベースのネットワーク、別のリンク１５０、または２以上のそのようなリンク１５０の組合せを含む。リンク１５０は、必ずしもネットワーク環境１００全体を通じて同じであることを必要としない。１または複数の第１のリンク１５０は、１または複数の点で１または複数の第２のリンク１５０と異なってもよい。
図６は、例示的な機械学習アルゴリズムを使用した、センサ・データの例示的な分類を例示する。前述されたように、クライアント・システム、例えば、モバイル・コンピューティング・デバイスの１または複数のセンサからのトレーニング・データは、特定のアクティビティの実行中にキャプチャされる各センサからのセンサ・データと、その特定のアクティビティに関連付けられている、クライアント・システムの特定の状態に対応するインジケータ情報とを含み得る。限定ではなく例として、センサ・データは、センサからの生（処理前）の測定データ、または、前述されたように、例えば、生のセンサ・データの導関数を計算するためなどに、前処理されたセンサ・データであり得る。さらに、センサ・データは、クライアント・システムの物理的状態における遷移（例えば、移動）に対応し得る。特定の実施形態において、センサ・データは、例えば、フィルタリング演算または畳み込み演算などを通じて、さらに処理され得る。限定ではなく例として、各特定のアクティビティからのトレーニング・データは、前述されたように、センサ・データの各セットに関連付けられているインジケータ情報に少なくとも部分的に基づいて、クライアント・デバイスに関連付けられている２つの特定の状態のうちの１つに分類され得る。例えば、センサ・データの１または複数のセットは、モバイル・コンピューティング・デバイスとの物理的接触に関連付けられているアクティビティ、例えば、モバイル・コンピューティング・デバイスを保持することに対応し得、センサ・データの１または複数のセットは、モバイル・コンピューティング・デバイスとの物理的接触に関連付けられていないアクティビティ、例えば、モバイル・コンピューティング・デバイスをテーブル上に置いておくことに対応し得る。
図６の例に例示されるように、各特定のアクションについてのトレーニング・データは、Ｎ次元空間２００におけるベクトル２０２Ａ〜２０２Ｂとして表され得る。ここで、Ｎは、クライアント・システムのセンサの数に等しくなり得る。限定ではなく例として、各ベクトル２０２Ａ〜２０２Ｂは、カーネル関数を通じてＮ次元空間２００にマッピングされ得る。さらに、各ベクトル２０２Ａ〜２０２Ｂは、センサ・データの導関数のＮタプルに少なくとも部分的に基づき得る。図６の例に例示されるように、ベクトル２０２Ａ〜２０２Ｂは、Ｎ次元空間２００における超平面２０６または非線形表面によって分離される、クライアント・システムに関連付けられている２つの特定の状態のうちの１つに分類され得る。特定の実施形態において、超平面２０６はＮ−１次元を有し、各状態の１または複数のサポート・ベクトルとの一定なドット積を有する点のセットによって定義され得る。限定ではなく例として、サポート・ベクトルは、最大の導関数を有する各特定の状態についてのベクトルとして定義され得、超平面２０６と各サポート・ベクトルとの間の距離は、最大化され得る。特定の実施形態において、超平面２０６を定義するデータは、クライアント・システムへ送られ得る。特定の実施形態において、超平面２０６は、クライアント・システムから受信される後続のセンサ・データから決定される後続のベクトルに基づいて、変更され得る。さらに、超平面２０６を再定義する更新済みデータは、クライア
ント・システムへ送られ得る。
特定の実施形態において、クライアント・システムの切迫した使用は、クライアント・システムからの後続のセンサ・データに対応するベクトルの、クライアント・システムの特定の状態への分類に少なくとも部分的に基づいて、クライアント・システムによって決定され得る。特定の実施形態において、後続のセンサ・データに対応するベクトルの分類は、超平面２０６に対するベクトルの位置に少なくとも部分的に基づき得る。限定ではなく例として、クライアント・システムのユーザがクライアント・システムを使用することを意図することは、後続のセンサ・データに対応するベクトルがクライアント・システムとの物理的接触に対応する状態に分類されること、例えば、ベクトル２０２Ａによって定義されることなどに少なくとも部分的に基づいて、推定され得る。さらに、クライアント・システムの切迫した使用は、ベクトルが超平面２０６のベクトル２０２Ａと同じ側に存在する場合に、クライアント・システムとの物理的接触に対応すると決定され得る。そうでない場合、後続のベクトルが、超平面２０６のベクトル２０２Ｂと同じ側に位置する場合、クライアント・システムは実質的に動いていないと決定され得る。特定の実施形態において、クライアント・システムのプロセッサは、後続のベクトルをクライアント・システムの特定の状態に分類することに少なくとも部分的に基づいて、クライアント・システムの所定の機能を開始し得る。
図７は、センサ・データがクライアント・システムの所定の使用に対応するか否かを決定する例示的な方法を例示する。本方法は、コンピューティング・デバイスがそのコンピューティング・デバイス上のセンサからリアルタイム・センサ・データを受信する、工程３１０において開始し得る。特定の実施形態において、リアルタイム・センサ・データは、コンピューティング・デバイスのユーザによって引き起こされる、コンピューティング・デバイスの物理的状態における遷移に対応し得る。工程３１２は、コンピューティング・デバイスによって、各センサからのリアルタイム・センサ・データに対して線形関数を適用する。限定ではなく例として、線形関数は、フィルタリング関数、導関数、ヘヴィサイド関数もしくはシグモイド関数の畳み込み、または、これらの任意の組合せを備え得る。さらに、モバイル・コンピューティング・デバイスのプロセッサは、センサ・データを受信し、演算、例えば、センサ・データの導関数を時間の関数として計算することなどを実行し得る。工程３１４は、コンピューティング・デバイスによって、導関数のタプルに基づいてベクトルを決定する。特定の実施形態において、タプルは、センサの数に等しい次元を有し得る。工程３１６において、コンピューティング・デバイスは、ベクトルと所定の超平面とを比較し得る。前述されたように、超平面は、コンピューティング・デバイスのセンサの数よりも１つ少ない次元を有し得る。
工程３１８において、コンピューティング・デバイスは、上記比較に基づいて、遷移がコンピューティング・デバイスの所定の切迫した使用のいずれかに対応するイベントであるか否かを決定し得る。この時点で、本方法は終了し得る。特定の実施形態において、この決定は、所定の超平面に対するベクトルの位置を決定することを通じて行われ得る。本開示は、図７の方法の特定の工程を特定の順序で発生するものとして説明および例示するが、本開示は、図７の方法の任意の適切な工程が任意の適切な順序で発生することを企図する。特定の実施形態は、適当な場合には、図７の方法の１または複数の工程を繰り返してもよい。さらに、本開示は、図７の方法の特定の工程を実施する特定のコンポーネントを説明および例示するが、本開示は、任意の適切なコンポーネントの任意の適切な組合せ、例えば、図７の方法の任意の適切な工程を実施する、モバイル・コンピューティング・デバイスのプロセッサなどを企図する。
図８は、例示的な射影の計算を通じた、センサ・データの成分の例示的な分離を例示する。特定の実施形態において、センサ・データをＮ次元の空間２００にマッピングするこ
とは、センサ・データの特定の成分を分離するために使用され得る。限定ではなく例として、ある程度の空間的な重なりを有する、１つのセンサから別のセンサへの線形依存性は、後述されるように、１つのセンサから別のセンサへのデータの射影８４Ａの決定を通じて低減され得る。特定の実施形態において、モバイル・コンピューティング・デバイスは、図１の例に例示されるように、モバイル・コンピューティング・デバイスの複数のロケーションにおいて複数のタッチ・センサを含み得る。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイスは、モバイル・コンピューティング・デバイスのある側面に沿ったカバレッジを有したタッチ感応領域を有する第１のタッチ・センサと、２つ以上の面（例えば、側面と底面）の少なくとも一部を含み得るタッチ感応領域を有する第２のタッチ・センサとを含み得る。別の例として、ある程度の時間的分離を有する、センサ・データの線形依存性は、センサ・データの射影の決定を通じて低減され得る。例えば、現在のセンサ・データの一部は、過去の定常状態条件に対応するベクトルへの、現在のセンサ・データに対応するベクトルの射影を決定することに少なくとも部分的に基づいて、分離され得る。
さらに、クライアント・システムの切迫した使用は、射影８４Ａまたは８４Ｂを解析することによって決定され得る。限定ではなく例として、クライアント・システムからのセンサ・データは、１または複数の空間的に重なるセンサからの時間的に分離されたデータであり、クライアント・システムの定常状態条件からの遷移に対応し得る。特定の実施形態において、射影は、生の測定データ、または、前述されたように、例えば、生のセンサ・データの導関数を計算することなどによって、前処理されたセンサ・データを使用して計算され得る。さらに、センサ・データは、例えば、フィルタリング演算または畳み込み演算などを通じて、さらに処理され得る。特定の実施形態において、特定の時間にキャプチャされたセンサ・データの各々は、Ｎ次元空間２００におけるベクトル８０および８２として表され得る。ここで、Ｎは、クライアント・システムのセンサの数に等しくなり得る。限定ではなく例として、各ベクトル８０および８２は、カーネル関数を通じてＮ次元空間２００にマッピングされ得る。さらに、各ベクトル８０および８２は、センサ・データの導関数のＮタプルに少なくとも部分的に基づき得る。
特定の実施形態において、リアルタイム・センサ・データに対応するベクトル８２への、定常状態条件に対応するベクトル８０の射影８４Ａは、ベクトル８０および８２のドット積に少なくとも部分的に基づいて、決定され得る。図４の例に例示されるように、ベクトル８０および８２は、クライアント・システムのセンサ・データの導関数であり得る。特定の実施形態において、時間的に分離された測定からベクトル８０と異なるベクトル８２の１または複数の成分は、ベクトル８０へのベクトル８２の射影８４Ａによって分離され得る。ベクトル８０へのベクトル８２の射影８４Ａの例示的な計算は、下記の方程式によって例示され得る。

また、原点に平行移動された、ベクトル８０へのベクトル８２の射影８４Ｂの例示的な計算は、下記の方程式によって例示され得る。

８０は、定常状態条件に関連付けられているベクトルであり、｜８０｜は、ベクトル８０の大きさであり、θは、ベクトル８０および８２によって形成される角度である。
限定ではなく例として、定常状態条件（すなわち、空間２００のベクトル８０）は、ある面（例えば、テーブル）上に置いてあり得るモバイル・コンピューティング・デバイスに対応し得、リアルタイム・データ（すなわち、ベクトル８２）は、モバイル・コンピューティング・デバイスを拾い上げることに関連付けられている物理的接触に対応し得る。さらに、ベクトル８０への射影８４Ａは、方程式（２）によって例示されるように、ドット積を通じて計算され得る。特定の実施形態において、図８の例の８４Ｂによって例示されるように、射影８４Ａは、後述されるように、クライアント・システムに関するユーザの意図を推定するために、Ｎ次元空間２００の原点に平行移動され得る。
さらに、クライアント・システムに関するユーザの意図は、射影８４Ｂの解析に少なくとも部分的に基づいて、推定され得る。特定の実施形態において、射影８４Ｂは、前述されたように、クライアント・システムの予め定義された切迫した使用に分類され得る。特定の実施形態において、射影８４Ｂは、クライアント・システムの切迫した使用に対応する予め定義された射影と比較され得る。限定ではなく例として、特定のクライアント・システムのユーザがそのクライアント・システムを使用することを意図することは、射影８４Ｂがクライアント・システムとの物理的接触に対応する状態に分類されることに少なくとも部分的に基づいて、決定され得る。前述されたように、クライアント・システムのプロセッサは、射影８４Ｂの解析に少なくとも部分的に基づいてユーザの意図を推定することに少なくとも部分的に基づいて、クライアント・システムの所定の機能を開始し得る。
図９は、センサ・データの成分を分離する例示的な方法を例示する。本方法は、コンピューティング・デバイスがそのコンピューティング・デバイス上のセンサからリアルタイム・センサ・データを受信する、工程３２０において開始し得る。特定の実施形態において、センサは、コンピューティング・デバイスの複数の面に位置し得る。工程３２２は、コンピューティング・デバイスによって、定常状態からのリアルタイム・センサ・データにおける遷移を検出する。限定ではなく例として、モバイル・コンピューティング・デバイスのプロセッサは、センサ・データを受信し、演算、例えば、センサ・データの導関数を時間の関数として計算することなどを実行し得る。工程３２４において、コンピューティング・デバイスは、上記検出に基づいて、コンピューティング・デバイスの切迫した使用を決定し得る。この時点で、本方法は終了し得る。特定の実施形態において、コンピューティング・デバイスは、導関数のタプルに基づいてベクトルを決定することと、コンピューティング・デバイスの定常状態のベクトルへの、リアルタイム・センサ・データのベクトルの射影を計算することとを含み得る。特定の実施形態において、上記決定は、上記射影と１または複数の切迫した使用に対応する所定の射影とを比較することを通じて行われ得る。本開示は、図９の方法の特定の工程を特定の順序で発生するものとして説明および例示するが、本開示は、図９の方法の任意の適切な工程が任意の適切な順序で発生することを企図する。特定の実施形態は、適当な場合には、図９の方法の１または複数の工程を繰り返してもよい。さらに、本開示は、図９の方法の特定の工程を実施する特定のコンポーネントを説明および例示するが、本開示は、任意の適切なコンポーネントの任意の適切な組合せ、例えば、図９の方法の任意の適切な工程を実施する、モバイル・コンピュー
ティング・デバイスのプロセッサなどを企図する。
図５は、例示的なコンピューティング・システム６０を示す。特定の実施形態では、１または複数のコンピュータ・システム６０は、本明細書に記載され、または示されている１または複数の方法の１または複数のステップを実施する。特定の実施形態では、１または複数のコンピュータ・システム６０は、本明細書に記載され、または示されている機能を提供する。特定の実施形態では、１または複数のコンピュータ・システム６０上で動作するソフトウェアは、本明細書に記載され、または示されている１または複数の方法の１または複数のステップを実施し、または本明細書に記載され、または示されている機能を提供する。特定の実施形態は、１または複数のコンピュータ・システム６０の１または複数の部分を含む。本明細書では、コンピュータ・システムに言及することは、適切な場合、コンピューティング・デバイスを包含してもよく、逆も同様である。さらに、コンピュータ・システムに言及することは、適切な場合、１または複数のコンピュータ・システムを包含してもよい。
この開示は、任意の好適な数のコンピュータ・システム６０を企図する。この開示は、任意の好適な物理形態をとるコンピュータ・システム６０を企図する。限定するものとしてではなく一例として、コンピュータ・システム６０は、組込みコンピュータ・システム、システム・オン・チップ（ＳＯＣ）、シングルボード・コンピュータ・システム（ＳＢＣ）（たとえば、コンピュータ・オン・モジュール（ＣＯＭ）またはシステム・オン・モジュール（ＳＯＭ）など）、デスクトップ・コンピュータ・システム、ラップトップもしくはノートブック・コンピュータ・システム、対話キオスク、メインフレーム、コンピュータ・システムのメッシュ、モバイル・コンピューティング・システム１０、携帯情報端末（ＰＤＡ）、サーバ、タブレット・コンピュータ・システム、またはこれらの２以上の組合せであってよい。適切な場合、コンピュータ・システム６０は、１または複数のコンピュータ・システム６０を含んでもよく、一元的なものであっても分散型であってもよく、複数のロケーションに跨ってもよく、複数のマシンに跨ってもよく、複数のデータセンタに跨ってもよく、クラウド内にあってもよく、クラウドは、１または複数のネットワーク内で１または複数のクラウド・コンポーネントを含んでもよい。適切な場合、１または複数のコンピュータ・システム６０は、実質的な空間的または時間的制限なしに、本明細書に記載され、または示されている１または複数の方法の１または複数のステップを実施してもよい。限定するものとしてではなく一例として、１つまたは複数のコンピュータ・システム６０は、リアルタイムで、またはバッチ・モードで、本明細書に記載され、または示されている１または複数の方法の１または複数のステップを実施してもよい。１または複数のコンピュータ・システム６０は、適切な場合、異なる時に、または異なるロケーションで、本明細書に記載され、または示されている１または複数の方法の１または複数のステップを実施してもよい。
特定の実施形態では、コンピュータ・システム６０は、プロセッサ６２、メモリ６４、ストレージ６６、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース６８、通信インターフェース７０、およびバス７２を含む。この開示は、特定の数の特定の構成要素を特定の構成で有する特定のコンピュータ・システムについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適な数の任意の好適な構成要素を任意の好適な構成で有する任意の好適なコンピュータ・システムを企図する。
特定の実施形態では、プロセッサ６２は、コンピュータ・プログラムを構成するものなど命令を実行するためのハードウェアを含む。限定するものとしてではなく一例として、命令を実行するために、プロセッサ６２は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ６４、またはストレージ６６から命令を取り出し（またはフェッチし）、それらを復号および実行し、次いで、１または複数の結果を内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ６４、ま
たはストレージ６６に書き込む。特定の実施形態では、プロセッサ６２は、データ、命令、またはアドレス用に１または複数の内部キャッシュを含んでもよい。この開示は、適切な場合、任意の好適な数の任意の好適な内部キャッシュを含むプロセッサ６２を企図する。限定するものとしてではなく一例として、プロセッサ６２は、１または複数の命令キャッシュ、１または複数のデータ・キャッシュ、および１または複数の変換索引バッファ（ＴＬＢ）を含んでもよい。命令キャッシュ内の命令は、メモリ６４またはストレージ６６内の命令のコピーであってもよく、命令キャッシュは、プロセッサ６２によるこれらの命令の取り出しを高速化する。データ・キャッシュ内のデータは、プロセッサ６２にて実行される命令が操作するための、メモリ６４またはストレージ６６内のデータのコピー、プロセッサ６２で実行される後続の命令によるアクセスための、またはメモリ６４もしくはストレージ６６に書き込むための、プロセッサ６２で実行された以前の命令の結果、あるいは他の好適なデータであってもよい。データ・キャッシュは、プロセッサ６２による読出しまたは書込み動作を高速化する。ＴＬＢは、プロセッサ６２のために仮想アドレス変換を高速化する。特定の実施形態では、プロセッサ６２は、データ、命令、またはアドレス用に１または複数の内部レジスタを含む。この開示は、適切な場合、任意の好適な数の任意の好適な内部レジスタを含むプロセッサ６２を企図する。適切な場合、プロセッサ６２は、１または複数の算術論理演算ユニット（ＡＬＵ）を含むことができ、マルチコア・プロセッサであってもよく、１または複数のプロセッサ６２を含んでもよい。この開示は、特定のプロセッサについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適なプロセッサを企図する。
特定の実施形態では、メモリ６４は、プロセッサ６２が実行するための命令、またはプロセッサ６２が操作するためのデータを記憶するための主記憶装置を含む。限定するものとしてではなく一例として、コンピュータ・システム６０は、ストレージ６６または別のソース（たとえば、別のコンピュータ・システム６０など）からメモリ６４に命令をロードする。次いで、プロセッサ６２は、メモリ６４から内部レジスタまたは内部キャッシュに命令をロードする。命令を実行するために、プロセッサ６２は、内部レジスタまたは内部キャッシュから命令を取り出し、それらを復号する。命令の実行中、または実行後、プロセッサ６２は、１または複数の結果（中間結果であることも最終結果であることもある）を内部レジスタまたは内部キャッシュに書き込む。次いで、プロセッサ６２は、それらの結果の１または複数をメモリ６４に書き込む。特定の実施形態では、プロセッサ６２は、１もしくは複数の内部レジスタもしくは内部キャッシュ内、または（ストレージ６６もしくは他の場所ではなく）メモリ６４内の命令だけを実行し、１もしくは複数の内部レジスタもしくは内部キャッシュ内、または（ストレージ８０６もしくは他の場所ではなく）メモリ６４内のデータだけを操作する。１または複数のメモリ・バス（それぞれがアドレス・バスとデータ・バスを含むことがある）がプロセッサ６２をメモリ６４に結合してもよい。バス７２は、下記に記載されているように、１または複数のメモリ・バスを含んでもよい。特定の実施形態では、１または複数のメモリ管理ユニット（ＭＭＵ）が、プロセッサ６２とメモリ６４との間に存在し、プロセッサ６２によって要求されるメモリ６４へのアクセスを容易にする。特定の実施形態では、メモリ６４は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含む。このＲＡＭは、適切な場合、揮発性メモリであり得る。適切な場合、このＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）またはスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）であってよい。さらに、適切な場合、このＲＡＭは、シングルポート型またはマルチポート型ＲＡＭであってよい。この開示は、任意の好適なＲＡＭを企図する。メモリ６４は、適切な場合、１または複数のメモリ６４を含んでもよい。この開示は、特定のメモリについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適なメモリを企図する。
特定の実施形態では、ストレージ６６は、データまたは命令用のマス・ストレージを含む。限定するものとしてではなく一例として、ストレージ６６は、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク・ドライブ、フラッシュ・メモリ、
光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、もしくはユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）ドライブ、またはこれらの２以上の組合せを含んでもよい。ストレージ６６は、適切な場合、取外し式または非取外し式（または固定）媒体を含んでもよい。ストレージ６６は、適切な場合、コンピュータ・システム６０に対して内部であっても外部であってもよい。特定の実施形態では、ストレージ６６は、不揮発性のソリッドステート・メモリである。特定の実施形態では、ストレージ６６は、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含む。適切な場合、このＲＯＭは、マスクプログラムドＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気的書き換え可能ＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）、もしくはフラッシュ・メモリ、またはこれらの２以上の組合せであってよい。この開示は、任意の好適な物理形態をとるマス・ストレージ６６を企図する。ストレージ６６は、適切な場合、プロセッサ６２とストレージ６６の間の通信を容易にする１または複数のストレージ制御ユニットを含んでもよい。適切な場合、ストレージ６６は、１または複数のストレージ６６を含んでもよい。この開示は、特定のストレージについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適なストレージを企図する。
特定の実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース６８は、コンピュータ・システム６０と１または複数のＩ／Ｏデバイスとの間の通信のために１または複数のインターフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。コンピュータ・システム６０は、適切な場合、これらのＩ／Ｏデバイスの１または複数を含んでもよい。これらのＩ／Ｏデバイスの１または複数は、人とコンピュータ・システム６０の間の通信を可能にする。限定するものとしてではなく一例として、Ｉ／Ｏデバイスは、キーボード、キーパッド、マイクロフォン、モニタ、マウス、プリンタ、スキャナ、スピーカ、スチル・カメラ、スタイラス、タブレット、タッチスクリーン、トラックボール、ビデオ・カメラ、別の好適なＩ／Ｏデバイス、またはこれらの２以上の組合せを含んでもよい。Ｉ／Ｏデバイスは、１または複数のセンサを含んでもよい。この開示は、任意の好適なＩ／Ｏデバイス、およびそれらのための任意の好適なＩ／Ｏインターフェース６８を企図する。適切な場合、Ｉ／Ｏインターフェース６８は、プロセッサ６２がこれらのＩ／Ｏデバイスの１または複数を駆動することを可能にする１または複数のデバイスまたはソフトウェア・ドライバを含む。Ｉ／Ｏインターフェース６８は、適切な場合、１または複数のＩ／Ｏインターフェース６８を含んでもよい。この開示は、特定のＩ／Ｏインターフェースについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適なＩ／Ｏインターフェースを企図する。
特定の実施形態では、通信インターフェース７０は、コンピュータ・システム６０と１もしくは複数の他のコンピュータ・システム６０または１もしくは複数のネットワークとの間の通信（たとえば、パケットベースの通信など）のために１または複数のインターフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。限定するものとしてではなく一例として、通信インターフェース７０は、ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標）もしくは他の有線ベースのネットワークとの通信のためのインターフェース・コントローラ（ＮＩＣ）もしくはネットワーク・アダプタ、またはＷＩ−ＦＩネットワークなど無線ネットワークとの通信のための無線ＮＩＣ（ＷＮＩＣ）もしくは無線アダプタを含んでもよい。この開示は、任意の好適なネットワーク、およびそのための任意の好適な通信インターフェース７０を企図する。限定するものとしてではなく一例として、コンピュータ・システム６０は、アドホック・ネットワーク、パーソナル・エリア・ネットワーク（ＰＡＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、またはインターネットの１もしくは複数の部分、あるいはこれらの２以上の組合せと通信する。これらのネットワークの１または複数のうちの１または複数の部分は、有線であっても無線であってもよい。一例として、コンピュータ・システム６０は、無線ＰＡＮ（ＷＰＡＮ）（たとえば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）ＷＰＡＮなど）、ＷＩ−ＦＩネットワーク、ＷＩ−ＭＡＸネ
ットワーク、携帯電話ネットワーク（たとえば、グローバル移動体通信システム（ＧＳＭ（登録商標））ネットワークなど）、もしくは他の好適な無線ネットワーク、またはこれらの２以上の組合せと通信する。コンピュータ・システム６０は、適切な場合、これらのネットワークのいずれかのための任意の好適な通信インターフェース７０を含んでもよい。通信インターフェース７０は、適切な場合、１または複数の通信インターフェース７０を含んでもよい。この開示は、特定の通信インターフェースについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適な通信インターフェースを企図する。
特定の実施形態では、バス７２は、コンピュータ・システム６０の構成要素を互いに結合するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。限定するものとしてではなく一例として、バス７２は、アクセラレィティッド・グラフィックス・ポート（ＡＧＰ）もしくは他のグラフィックス・バス、ＥＩＳＡ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、フロントサイド・バス（ＦＳＢ）、ＨＴ（ＨＹＰＥＲＴＲＡＮＳＰＯＲＴ）相互接続、ＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、インフィニバンド相互接続、ＬＰＣ（ｌｏｗ−ｐｉｎ−ｃｏｕｎｔ）バス、メモリ・バス、ＭＣＡ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ
Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス、ＰＣＩエクスプレス（ＰＣＩｅ）バス、ＳＡＴＡ（ｓｅｒｉａｌ ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）バス、ＶＬＢ（Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｌｏｃａｌ）バス、もしくは別の好適なバス、またはこれらの２以上の組合せを含んでもよい。バス７２は、適切な場合、１または複数のバス７２を含んでもよい。この開示は、特定のバスについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適なバスまたは相互接続を企図する。
本明細書では、１または複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、適切な場合、１または複数の半導体ベースの、もしくは他の集積回路（ＩＣ）（たとえば、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ））、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）、ハイブリッド・ハード・ドライブ（ＨＨＤ）、光ディスク、光ディスク・ドライブ（ＯＤＤ）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピー（登録商標）・ディスケット、フロッピー（登録商標）・ディスク・ドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、ソリッドステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、セキュア・デジタル・カードもしくはセキュア・デジタル・ドライブ、任意の他の好適な非一時的コンピュータ可読記憶媒体、またはこれらの２以上の組合せを含んでもよい。非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、適切な場合、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せであってよい。
本明細書では、「または（もしくは）」は、別段明確に示されていない限り、または別段文脈によって示されない限り、包括的（ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ）であり、排他的なものではない。したがって、本明細書では、「ＡまたはＢ」は、別段明確に示されていない限り、または別段文脈によって示されない限り、「Ａ、Ｂ、またはその両方」を意味する。さらに、「および」は、別段明確に示されていない限り、または別段文脈によって示されない限り、共同であり、個別的でもある。したがって、本明細書では、「ＡおよびＢ」は、別段明確に示されていない限り、または別段文脈によって示されない限り、「ＡおよびＢを共同で、または個別的に」意味する。
この開示の範囲は、当業者であれば理解するであろう、本明細書に記載され、または示されている例示的な実施形態に対する変更、置換、変形、代替、および修正すべてを包含する。この開示の範囲は、本明細書に記載され、または示されている例示的な実施形態に限定されない。さらに、この開示は、それぞれの実施形態について、本明細書では、特定
の構成要素、要素、機能、動作、またはステップを含むものとして記載し示しているが、これらの実施形態のいずれも、当業者であれば理解するであろう、本明細書のどこかに記載され、または示されている構成要素、要素、機能、動作、またはステップのいずれかの任意の組合せまたは並べ替えを含んでもよい。さらに、添付の特許請求の範囲において、特定の機能を実施するように適合された、するように配置された、することが可能な、するように構成された、することが可能である、するように動作可能である、またはするように動作する装置もしくはシステム、または装置もしくはシステムの構成要素に言及することは、その装置、システム、または構成要素がそのように適合され、配置され、動作可能であり、構成され、可能であり、動作可能であり、動作する限り、それ、またはその特定の機能が作動される、オンにされる、またはロック解除されるか否かにかかわらず、その装置、システム、構成要素を包含する。

Claims (20)

  1. コンピューティング・デバイスが、前記コンピューティング・デバイスの複数のセンサからのセンサ・データを受信する工程であって、前記センサ・データは、前記コンピューティング・デバイスに関連付けられている特定の状態に対応する、工程と、
    前記コンピューティング・デバイスが、受信した前記センサ・データに対応するベクトルを決定するベクトル決定工程と、
    前記コンピューティング・デバイスが、所定の超平面を定義するデータを受信する工程であって、所定の超平面を定義する前記データは、前記所定の超平面とサポート・ベクトルとの間の距離を最大化するデータであり、前記所定の超平面は、前記コンピューティング・デバイスの複数の差し迫った使用に対応する、工程と、
    前記コンピューティング・デバイスが、前記ベクトルを前記所定の超平面と比較する工程と、
    前記コンピューティング・デバイスが、前記ベクトルと前記所定の超平面との前記比較に基づいて、前記コンピューティング・デバイスに関連付けられている特定の状態が前記コンピューティング・デバイスの複数の差し迫った使用のうちの特定の１つに対応するか否かを決定するイベント決定工程と
    を備える、方法。
  2. 前記超平面は、複数のコンピューティング・デバイスからのセンサ・データを分類することによって決定される、請求項１に記載の方法。
  3. 複数のコンピューティング・デバイスからの更新済みセンサ・データに少なくとも部分的に基づいて前記超平面を再定義する更新済みデータを受信する工程をさらに備える、請求項１に記載の方法。
  4. 前記ベクトルの決定は、各センサからの受信した前記センサ・データの導関数を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記ベクトルは、受信した前記センサ・データのタプルを含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記コンピューティング・デバイスに関連付けられている特定の状態が前記コンピューティング・デバイスの前記複数の差し迫った使用のうちの前記特定の１つに対応するか否かの決定は、前記ベクトルの位置が前記超平面の、前記複数の差し迫った使用のうちの前記特定の１つに関連付けられているトレーニング・データと同じ側に存在するか否かを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記トレーニング・データは、複数のコンピューティング・デバイスのセンサからの値の配列と、各コンピューティング・デバイスの前記複数の差し迫った使用のうちの１つに対応する状態値とを含む、請求項６に記載の方法。
  8. 受信した前記センサ・データをフィルタリング演算または畳み込み演算を用いて処理する工程をさらに備える、請求項１に記載の方法。
  9. 前記超平面は、サポート・ベクトル・マシン（ＳＶＭ）、ｋ平均、ベイズ推論、またはニューラル・ネットワーク・アルゴリズムを含む機械学習アルゴリズムを用いて生成される、請求項１に記載の方法。
  10. 前記超平面は、前記複数の差し迫った使用のうちの１つに対応するセンサ・データを各々表す複数のサポート・ベクトルを計算することによって決定される、請求項１に記載の方法。
  11. 前記超平面は、前記複数の差し迫った使用のうちのそれぞれ１つを表す前記サポート・ベクトルとの一定なドット積を有する点のセットによって定義される、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記ベクトルが非イベントであるか否かを決定する工程をさらに備える、請求項１に記載の方法。
  13. 前記コンピューティング・デバイスに関連付けられている前記特定の状態が前記複数の差し迫った使用のうちの前記特定の１つに対応するか否かの決定に基づき、前記コンピューティング・デバイスの所定の機能を開始する工程をさらに備える、請求項１に記載の方法。
  14. 前記所定の機能は、前記コンピューティング・デバイスをオンにすること、前記コンピューティング・デバイスのロックを解除すること、または前記コンピューティング・デバイスを電力節約状態から戻すことを含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記コンピューティング・デバイスは、モバイル・コンピューティング・デバイスであり、
    前記複数の差し迫った使用のうちの前記特定の１つは、ユーザと前記モバイル・コンピューティング・デバイスとの間の物理的な接触に対応する、
    請求項１に記載の方法。
  16. 前記センサのうちの１または複数は、タッチ・センサ、ジャイロスコープ、加速度計、光学近接センサ、または環境光センサを含む、請求項１に記載の方法。
  17. センサ・データの第１のセットは、前記コンピューティング・デバイスとの物理的接触に関連付けられているアクティビティに対応し、センサ・データの第２のセットは、前記コンピューティング・デバイスとの物理的接触に関連付けられていないアクティビティに対応する、請求項１に記載の方法。
  18. 前記ベクトルの次元は、前記複数のセンサの数に対応する、請求項１に記載の方法。
  19. ソフトウェアを具現する１または複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記ソフトウェアは、実行時、
    コンピューティング・デバイスの複数のセンサからのセンサ・データを受信する工程であって、前記センサ・データは、前記コンピューティング・デバイスに関連付けられている特定の状態に対応する、工程と、
    受信した前記センサ・データに対応するベクトルを決定するベクトル決定工程と、
    所定の超平面を定義するデータを受信する工程であって、所定の超平面を定義する前記データは、前記所定の超平面とサポート・ベクトルとの間の距離を最大化するデータであり、前記所定の超平面は、前記コンピューティング・デバイスの複数の差し迫った使用に対応する、工程と、
    前記ベクトルを前記所定の超平面と比較する工程と、
    前記ベクトルと前記所定の超平面との前記比較に基づいて、前記コンピューティング・デバイスに関連付けられている特定の状態が前記コンピューティング・デバイスの複数の差し迫った使用のうちの特定の１つに対応するか否かを決定するイベント決定工程と
    を行うように構成されている、媒体。
  20. プロセッサと、
    前記プロセッサに結合されソフトウェアを具現する１または複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体と、
    を備えるデバイスであって、前記ソフトウェアは、
    コンピューティング・デバイスの複数のセンサからのセンサ・データを受信する工程であって、前記センサ・データは、前記コンピューティング・デバイスに関連付けられている特定の状態に対応する、工程と、
    受信した前記センサ・データに対応するベクトルを決定するベクトル決定工程と、
    前記コンピューティング・デバイスが、所定の超平面を定義するデータを受信する工程であって、所定の超平面を定義する前記データは、前記所定の超平面とサポート・ベクトルとの間の距離を最大化するデータであり、前記所定の超平面は、前記コンピューティング・デバイスの複数の差し迫った使用に対応する、工程と、
    前記ベクトルを前記所定の超平面と比較する工程と、
    前記ベクトルと前記所定の超平面との前記比較に基づいて、前記コンピューティング・デバイスに関連付けられている特定の状態が前記コンピューティング・デバイスの複数の差し迫った使用のうちの特定の１つに対応するか否かを決定するイベント決定工程と
    を行うように構成されている、デバイス。
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