JP7103337B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
1.本開示の概要
2.第1の実施形態
2.1.システム構成例
2.2.情報処理端末10の機能構成例
2.3.情報処理サーバ20の機能構成例
2.4.教師データおよび生徒データの具体例
2.5.判定結果に基づく動作制御
2.6.情報処理端末10および情報処理サーバ20の動作の流れ
3.第2の実施形態
3.1.第2の実施形態の概要
3.2.ラベルの付加要求に係る具体例
3.3.第1の実施形態との効果の比較
4.第3の実施形態
4.1.第3の実施形態の概要
4.2.曖昧なフェンス設定の具体例
5.ハードウェア構成例
6.まとめ
上述したように、近年では、収集されるセンサ情報に基づきアプリケーションなどの制御を行う技術が多く提案されている。ここで、上記のような技術の一例としては、フェンス技術が挙げられる。フェンス技術とは、設定した所定条件を満たす状況が検出された際、当該設定条件に応じた機能を発火させる技術全般を指す。なお、本開示において、上記の発火とは、機能の動作を開始させる、すなわち、機能を起動する意味で用いられる。
<<2.1.システム構成例>>
次に、本開示の第1の実施形態について説明する。図4は、本実施形態に係るシステム構成例を示す図である。図4を参照すると、本実施形態に係る情報処理システムは、情報処理端末10および情報処理サーバ20を備える。また、情報処理端末10と情報処理サーバ20は、互いに通信が行えるよう、ネットワーク30を介して接続される。
本実施形態に係る情報処理端末10は、教師データまたは生徒データを用いた学習結果とセンサ情報とに基づいて、フェンスに係る入退を判定する情報処理装置である。また、情報処理端末10は、上記の判定結果に対応したアプリケーションの動作をユーザに提供する機能や、教師データまたは生徒データとして用いられるセンサ情報を収集する機能を有する。本実施形態に係る情報処理端末10は、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話、ウェアラブルデバイスなどであってよい。また、上記のウェアラブルデバイスには、例えば、ヘッドマウントディスプレイや眼鏡型デバイス、リストバンド型デバイスなどが含まれる。
本実施形態に係る情報処理サーバ20は、情報処理端末10が収集したセンサ情報に基づく学習を行う情報処理装置である。すなわち、本実施形態に係る情報処理サーバ20は、情報処理端末10により収集された教師データおよび生徒データを受信し、フェンスの入退検出に係る学習を行う機能を有する。この際、本実施形態に係る情報処理サーバ20は、複数の情報処理端末10からセンサ情報を受信し、情報処理端末10ごとに判定器を生成してもよい。
ネットワーク30は、情報処理端末10と情報処理サーバ20とを接続する機能を有する。ネットワーク30は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ethernet(登録商標)を含む各種のLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)などを含んでもよい。また、ネットワーク30は、IP-VPN(Internet Protocol-Virtual Private Network)などの専用回線網を含んでもよい。また、ネットワーク30は、Wi-Fi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)など無線通信網を含んでもよい。
次に、本実施形態に係る情報処理端末10の機能構成例について説明する。図5は、本実施形態に係る情報処理端末10の機能ブロック図の一例である。図5を参照すると、本実施形態に係る情報処理端末10は、センサ部110、判定部120、動作制御部130、出力部140、入力部150、およびサーバ通信部160を備える。
センサ部110は、センサ情報を収集する機能を有する。ここで、本実施形態に係るセンサ情報には、フェンスの入退に係る学習において教師データまたは生徒データとして用いられ得る種々のデータが含まれてよい。
判定部120は、センサ部110により収集されたセンサ情報に基づいて、指定領域、すなわちフェンスに係る入退を判定する機能を有する。この際、本実施形態に係る判定部120は、情報処理サーバ20により生成された判定器に基づいて上記の判定を行ってよい。すなわち、本実施形態に係る判定部120は、フェンスの入退に係る教師データを関連付けて学習された学習結果に基づいて判定を行うことができる。
動作制御部130は、判定部120による判定の結果に基づいてアプリケーションの制御を行う機能を有する。本実施形態に係る動作制御部130は、例えば、判定部120により、情報処理端末10がフェンス内に入場したと判定されたことに基づいて、予め設定されたアプリケーションの機能を発火させてよい。また、本実施形態に係る動作制御部130は、アプリケーションのユーザインタフェースに係る表示制御や、ユーザインタフェースにおいて入力された入力情報に基づく制御などを行ってよい。
出力部140は、動作制御部130による制御に基づいてアプリケーションのユーザインタフェースなどを出力する機能を有する。このために、本実施形態に係る出力部140は、視覚情報を提示する表示デバイスを含んで構成される。上記の表示デバイスには、例えば、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)装置、OLED(Organic Light Emitting Diode)装置、タッチパネルなどが挙げられる。
入力部150は、アプリケーションのユーザインタフェースにおけるユーザの入力操作を検出する機能を有する。このために、本実施形態に係る入力部150は、例えば、マウス、キーボード、コントローラ、タッチパネル、各種のボタンなどを含んで構成される。
サーバ通信部160は、ネットワーク30を介して情報処理サーバ20との情報通信を行う機能を有する。具体的には、サーバ通信部160は、センサ部110により収集されたセンサ情報を情報処理サーバ20に送信する。ここで、上記のセンサ情報には、上述した教師データおよび生徒データが含まれてよい。また、サーバ通信部160は、情報処理サーバ20により生成された判別器を受信する。
次に、本実施形態に係る情報処理サーバ20の機能構成例について説明する。図6は、本実施形態に係る情報処理サーバ20の機能ブロック図の一例である。図6を参照すると、本実施形態に係る情報処理サーバ20は、ノイズ除去部210、学習部220、学習データ記憶部230、および端末通信部240を備える。
ノイズ除去部210は、センサ情報に含まれるノイズを除去する機能を有する。本実施形態に係るノイズ除去部210は、例えば、GNSS測位などに基づく緯度経度データに対するノイズ除去を行ってよい。この際、ノイズ除去部210は、特許文献1に記載されるようなフィルタ処理を実行することでノイズの除去を行うことができる。また、本実施形態に係るノイズ除去部210は、上記のような緯度経度データに限らず、センサ情報の種別に応じた種々のノイズ除去を実施してよい。ノイズ除去部210は、例えば、周波数データに対するローパスフィルタ処理などを行うことができる。本実施形態に係るノイズ除去部210が有する上記の機能によれば、より信頼性の高いセンサ情報を基にラベルを生成することが可能となり、より精度の高い判定器を生成することができる。
学習部220は、情報処理端末10などにより収集された教師データおよび生徒データに基づいて、フェンスの入退判定に係る学習を行う機能を有する。本実施形態に係る学習部220によれば、ユーザ個人の行動に基づいて収集されるセンサ情報に基づくユーザごとの判定器を生成することができる。この際、上述したように、学習部220は、例えば、ノイズ除去部210によりノイズ除去された緯度経度データを教師データとして、Wi-Fiなど由来する無線信号を生徒データとして学習を行ってもよい。
学習データ記憶部230は、学習部220による学習に係る種々のデータを記憶する機能を有する。学習データ記憶部230は、例えば、教師データ、生徒データ、ラベル、各種の学習パラメータなどを記憶してよい。
端末通信部240は、ネットワーク30を介して、情報処理端末10との情報通信を行う機能を有する。具体的には、端末通信部240は、情報処理端末10が収集したセンサ情報を受信する。また、端末通信部240は、学習部220により生成された判定器に係る情報を端末通信部240に送信する。また、端末通信部240は、後述する発火タイミングに対するフィードバックや補正器などに係る情報通信を行ってよい。
次に、本実施形態に係る教師データおよび生徒データについて具体例を挙げながら説明する。本実施形態に係る情報処理サーバ20は、上述したようなフェンス設定に対し信頼性の高いセンサ情報を教師データとして用いることで生徒データ効率的に学習し、ラベルの自動生成を実現することができる。
上述したように、本実施形態に係る情報処理サーバ20は、例えば、ノイズ除去された緯度経度データを教師データとして、Wi-Fiのアクセスポイントなどに係る無線信号を生徒データとして、フェンスの入退判定に係る学習を行ってよい。
また、本実施形態に係る情報処理サーバ20は、例えば、紫外線データを教師データとして、Wi-Fiのアクセスポイントなどに係る無線信号を生徒データとして、フェンスの入退判定に係る学習を行ってよい。
以上、本実施形態に係る教師データおよび生徒データの組み合わせについて具体例を述べたが、本実施形態に係る教師データは、上述の組み合わせに限定されない。本実施形態に係る教師データには、種々のセンサ情報が用いられ得る。
また、本実施形態に係る生徒データも、教師データと同様、上述した無線信号に限定されない。本実施形態に係る生徒データには、例えば、モーションセンサから収集される加速度センサなどのモーションデータが用いられてもよい。これらセンサ信号には、例えば、ドアの開閉動作に係る個人特有の動きの特長が含まれる。上記の個人特有の動きには、例えば、ドアを押す動作、開扉する動作、鍵を取り出す動作、鍵を閉める動作などの一連の動きが挙げられる。
以上、本実施形態に係る教師データおよび生徒データについて具体例を挙げながら説明した。一方、本実施形態に係る教師データおよび生徒データを用いた学習は多様に変形が可能である。
次に、本実施形態に係る判定結果に基づく動作制御について説明する。上述したように、本実施形態に係る情報処理端末10の動作制御部130は、判定部120による判定の結果に基づいて、種々のアプリケーションの機能を発火させることができる。以下、本実施形態に係る動作制御部130によって制御される機能の例について述べる。
次に、本実施形態に係る情報処理端末10および情報処理サーバ20の動作の流れについて説明する。まず、学習に係る情報処理サーバ20の動作の流れについて説明する。図15は、本実施形態に係る情報処理サーバ20の動作の流れを示すフローチャートである。
<<3.1.第2の実施形態の概要>>
次に、本開示の第2の実施形態について説明する。上記の第1の実施形態では、フェンスに関する位置情報として信頼性の高いセンサ情報のみを用いることで、学習部220が自動的にラベルを生成する場合について述べた。一方、本開示に係る第2の実施形態では、フェンスに関する位置情報として信頼性の低いセンサ情報も学習に用いてよい。例えば、図3下部に示した緯度経度データの場合、学習部220は、確実にフェンスF1内にあるとは言い難い時刻t7~9の緯度経度データも併せて学習に用いることができる。
続いて、本実施形態に係るラベルの付加要求について具体例を挙げて説明する。情報処理端末10の動作制御部130は、学習部220がラベルの付加が必要であると判定したデータ、すなわちラベルなしデータに対するラベルの付加要求に係る出力を制御することができる。
以上、本開示の第2の実施形態について説明した。上述したように、本実施形態によれば、フェンスに関する位置情報として信頼性の低いデータも学習に用いることが可能となる。ここで、本開示に係る第1の実施形態による効果と第2の実施形態に係る効果とを比較する。
<<4.1.第3の実施形態の概要>>
次に、本開示の第3の実施形態について説明する。上記の第1の実施形態および第2の実施形態では、主にフェンスの入退判定に係る発火精度を向上させるための手法について説明した。一方、本開示の第3の実施形態による機能は、より操作性および利便性の高いフェンスアプリケーションを提供するものである。
続いて、本実施形態に係る曖昧なフェンス設定、および当該曖昧なフェンス設定に対する発火制御の具体例について述べる。上述したように、本実施形態では、ユーザにより入力された曖昧なフェンス設定に対し、柔軟な発火制御を行うことができる。ここで、上記の曖昧なフェンス設定は、例えば、場所や時間に関するものであってよい。
次に、本開示に係る情報処理端末10および情報処理サーバ20に共通するハードウェア構成例について説明する。図25は、本開示に係る情報処理端末10および情報処理サーバ20のハードウェア構成例を示すブロック図である。図25を参照すると、本開示に係る情報処理端末10および情報処理サーバ20は、例えば、CPU871と、ROM872と、RAM873と、ホストバス874と、ブリッジ875と、外部バス876と、インタフェース877と、入力装置878と、出力装置879と、ストレージ880と、ドライブ881と、接続ポート882と、通信装置883と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
CPU871は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ROM872、RAM873、ストレージ880、又はリムーバブル記録媒体901に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。
ROM872は、CPU871に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。RAM873には、例えば、CPU871に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
CPU871、ROM872、RAM873は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス874を介して相互に接続される。一方、ホストバス874は、例えば、ブリッジ875を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス876に接続される。また、外部バス876は、インタフェース877を介して種々の構成要素と接続される。
入力装置878には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力装置878としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ(以下、リモコン)が用いられることもある。また、入力装置878には、マイクロフォンなどの音声入力装置が含まれる。
出力装置879は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD、又は有機EL等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。
ストレージ880は、各種のデータを格納するための装置である。ストレージ880としては、例えば、ハードディスクドライブ(HDD)等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。
ドライブ881は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体901に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体901に情報を書き込む装置である。
リムーバブル記録媒体901は、例えば、DVDメディア、Blu-ray(登録商標)メディア、HD DVDメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体901は、例えば、非接触型ICチップを搭載したICカード、又は電子機器等であってもよい。
接続ポート882は、例えば、USB(Universal Serial Bus)ポート、IEEE1394ポート、SCSI(Small Computer System Interface)、RS-232Cポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器902を接続するためのポートである。
外部接続機器902は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はICレコーダ等である。
通信装置883は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線LAN、Bluetooth(登録商標)、又はWUSB(Wireless USB)用の通信カード、光通信用のルータ、ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line)用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。
以上説明したように、本開示に係る情報処理端末10は、フェンスの入退判定に係る学習において教師データや生徒データとして用いられる種々のセンサ情報を収集することができる。また、本開示に係る学習手法によれば、収集された教師データに基づきラベルを自動生成し、また精度の高い判定器を生成することができる。また、本開示に係る情報処理端末10は、生成された判定器を用いて、フェンスの入退に係る判定を行い、種々のアプリケーションの動作を柔軟に制御することができる。係る構成によれば、ユーザの負担を増やさずに、より精度高く入退を検出することが可能となる。
(1)
収集されたセンサ情報に基づいて、指定領域に係る入退を判定する判定部、
を備え、
前記判定部は、前記入退に係るデータを関連付けて学習された学習結果に基づいて、前記入退に係る判定を行う、
情報処理装置。
(2)
前記判定部は、前記教師データと生徒データとを関連付けて学習された学習結果に基づいて、前記入退に係る判定を行い、
前記生徒データは、前記センサ情報と同種のセンサデータを含む、
前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記教師データは、緯度経度データまたは紫外線データのうち少なくともいずれかを含む、
前記(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記教師データは、ノイズ除去された緯度経度データを含む、
前記(2)または(3)に記載の情報処理装置。
(5)
前記生徒データは、無線信号を含む、
前記(2)~(4)のいずれかに記載の情報処理装置。
(6)
前記判定部による判定の結果に基づいてアプリケーションの制御を行う動作制御部、
をさらに備える、
前記(1)~(5)のいずれかに記載の情報処理装置。
(7)
前記動作制御部は、前記アプリケーションの動作タイミングに対するフィードバックに基づいて学習された学習結果に基づいて、前記アプリケーションの制御を行う、
前記(6)に記載の情報処理装置。
(8)
前記動作制御部は、前記フィードバックの要求に係る出力を制御する、
前記(7)に記載の情報処理装置。
(9)
前記判定部は、ラベルなしデータを含んで学習された学習結果に基づいて、前記入退に係る判定を行う、
前記(6)に記載の情報処理装置。
(10)
前記動作制御部は、前記ラベルなしデータに対するラベルの付加要求に係る出力を制御する、
前記(9)に記載の情報処理装置。
(11)
前記動作制御部は、前記付加要求に係る複数の場所情報を出力させる、
前記(10)に記載の情報処理装置。
(12)
前記動作制御部は、前記付加要求に基づいて付加された前記ラベルの付加状況に基づいて、前記アプリケーションの動作を制御する、
前記(10)または(11)に記載の情報処理装置。
(13)
前記動作制御部は、検出された曖昧入力に基づいて前記指定領域を設定する、
前記(6)~(12)のいずれかに記載の情報処理装置。
(14)
前記動作制御部は、前記指定領域の入力に係るユーザインタフェースを出力させ、前記ユーザインタフェースにおいて入力される前記曖昧入力に基づいて、前記指定領域を設定する、
前記(13)の記載の情報処理装置。
(15)
前記曖昧入力は、前記ユーザインタフェースにおけるタッチ操作を含む、
前記(14)に記載の情報処理装置。
(16)
前記曖昧入力は、文字列入力を含む、
前記(13)~(15)のいずれかに記載の情報処理装置。
(17)
前記センサ情報を収集するセンサ部、
をさらに含む、
前記(1)~(16)のいずれかに記載の情報処理装置。
(18)
前記センサ情報に基づく学習を行う学習部、
をさらに備える、
前記(1)~(17)のいずれかに記載の情報処理装置。
(19)
プロセッサが、
収集されたセンサ情報に基づいて、指定領域に係る入退を判定すること、
を含み、
前記判定することは、前記入退に係るデータを関連付けて学習された学習結果に基づいて、前記入退に係る判定を行うこと、
をさらに含む、
情報処理方法。
(20)
コンピュータを、
収集されたセンサ情報に基づいて、指定領域に係る入退を判定する判定部、
を備え、
前記判定部は、前記入退に係るデータを関連付けて学習された学習結果に基づいて、前記入退に係る判定を行う、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
110 センサ部
120 判定部
130 動作制御部
140 出力部
150 入力部
160 サーバ通信部
20 情報処理サーバ
210 ノイズ除去部
220 学習部
230 学習データ記憶部
240 端末通信部
30 ネットワーク
Claims (12)
- ユーザが保持する情報処理装置のセンサによって取得された測位情報を含む情報に基づいて、実際の空間上の指定領域に係る前記ユーザの入退を判定する判定部と、
前記ユーザにより入力された曖昧入力に基づいて前記指定領域を設定するとともに、前記判定部による判定の結果に基づいてアプリケーションの制御を行う動作制御部と、
を備え、
前記判定部は、前記情報処理装置のセンサによって取得された情報である前記入退に係るデータを関連付けて学習された学習結果であって、ラベルなしデータを含んで学習された学習結果に基づいて、前記入退に係る判定を行い、
前記動作制御部は、前記ラベルなしデータに対するラベルの付加要求に係る出力を制御する、
情報処理装置。 - 前記動作制御部は、前記アプリケーションの動作タイミングに対する前記ユーザのフィードバックに基づいて学習された学習結果に基づいて、前記アプリケーションの制御を行う、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記動作制御部は、前記フィードバックの要求に係る出力を制御する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記動作制御部は、前記付加要求に係る複数の場所情報を出力させる、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記動作制御部は、前記付加要求に基づいて付加された前記ラベルの付加状況に基づいて、前記アプリケーションの動作を制御する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記動作制御部は、前記指定領域の入力に係るユーザインタフェースを出力させ、前記ユーザインタフェースにおいて入力される前記曖昧入力に基づいて、前記指定領域を設定する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記曖昧入力は、前記ユーザインタフェースにおけるタッチ操作を含む、
請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記曖昧入力は、文字列入力を含む、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記測位情報を収集するセンサ部、
をさらに含む、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記測位情報に基づく学習を行う学習部、
をさらに備える、
請求項1に記載の情報処理装置。 - プロセッサが、
ユーザが保持する情報処理装置のセンサによって取得された測位情報を含む情報に基づいて、実際の空間上の指定領域に係る前記ユーザの入退を判定することと、
前記ユーザにより入力された曖昧入力に基づいて前記指定領域を設定するとともに、前記判定の結果に基づいてアプリケーションの制御を行うことと、
を含み、
前記判定することは、前記情報処理装置のセンサによって取得された情報である前記入退に係るデータを関連付けて学習された学習結果であって、ラベルなしデータを含んで学習された学習結果に基づいて、前記入退に係る判定を行い、
前記制御することは、前記ラベルなしデータに対するラベルの付加要求に係る出力を制御すること、
をさらに含む、
情報処理方法。 - コンピュータを、
ユーザが保持する情報処理装置のセンサによって取得された測位情報を含む情報に基づいて、実際の空間上の指定領域に係る前記ユーザの入退を判定する判定部と、
前記ユーザにより入力された曖昧入力に基づいて前記指定領域を設定するとともに、前記判定部による判定の結果に基づいてアプリケーションの制御を行う動作制御部と、
を備え、
前記判定部は、前記情報処理装置のセンサによって取得された情報である前記入退に係るデータを関連付けて学習された学習結果であって、ラベルなしデータを含んで学習された学習結果に基づいて、前記入退に係る判定を行い、
前記動作制御部は、前記ラベルなしデータに対するラベルの付加要求に係る出力を制御する、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
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