JPH0683523A - ワークサーフェスシステム及びその実現方法、及びセンサ利用方法及び人物識別方法 - Google Patents

ワークサーフェスシステム及びその実現方法、及びセンサ利用方法及び人物識別方法

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JPH0683523A
JPH0683523A JP35242792A JP35242792A JPH0683523A JP H0683523 A JPH0683523 A JP H0683523A JP 35242792 A JP35242792 A JP 35242792A JP 35242792 A JP35242792 A JP 35242792A JP H0683523 A JPH0683523 A JP H0683523A
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JP
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sensing elements
force
image
array
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JP35242792A
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Thomas H Speeter
エイチ．スピーター トーマス
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 インテリジェントワークサーフェスを実現す
る方法及びその装置を提供する。 【構成】 デスクトップ及びフロア等のワークサーフェ
スが、触覚データをプロセッサに供給する触覚センシン
グアレイによって覆われる。センシングアレイ上の領域
はセンシングアレイの所定のセンシングエレメントを含
むように規定され、キーボード、マウスなどの入力デバ
イスとして機能するように設定される。規定された後
も、領域は特定の入力デバイスを再配置するために再規
定されうる。領域は相異なった入力デバイスとして機能
するように再規定されうる。アレイは、個人あるいは物
体を識別するなどの解析目的で所定の間隔でデータを収
集する。例えば、個人の手形あるいは足形などの力のイ
メージが収集され、解析され、既知の個人に対する力の
イメージを表すデータと比較される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は触覚センサアレイに関
し、特にワークサーフェスを実現するために触覚センサ
アレイを用いる方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】多くのオフィス及び研究所には、コンピ
ュータ及び遠距離通信システムが備え付けられている。
これらのシステムは、キーボード、マウス、電話、及び
ファクシミリなどの、貴重なワークスペースを占有し雑
然としてしまう種々の入力デバイスを必要とする。これ
らの種々の入力デバイスはそれが企図されたほどには便
利ではない。例えば、入力デバイスをワークサーフェス
上に再配置することはしばしば困難である。上述された
キーボードあるいはマウスのような多くの入力デバイス
は、コンピュータシステムに対してケーブルで接続され
ており、それゆえその位置が制限されている。さらに、
相異なったコンピュータユーザの便宜を図るためあるい
はスペースに対する要求が変化したためにこの種のデバ
イスを動かすすなわち再配置することは困難であったり
不便であったりする。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】入力デバイスを整理合
併する従来技術の一つは、異なった場合に異なった機能
を実行するアレイを提供するものである。例えば、コン
ピュータのキーボードは、通常、ある場合には数字パッ
ドキーとして定義され、またある場合には、カーソル制
御キーとして定義されるキーアレイを有している。しか
しながら、この種の入力デバイスは、そのアレイがまっ
たく相異なった機能、例えばマウスとしての機能、を実
現するように再配置されることを許容していない。さら
に、この入力デバイスは、デバイス上のアレイの位置や
配置を変更するようには再配置され得ない。
【０００４】他の望ましい機能、例えば安全ではないオ
フィスあるいは研究所に対する安価、簡潔かつ信頼しう
るセキュリティ機能、は利用可能ではない。この種のセ
キュリティに対する必要性の一例は、研究所の外面上の
物体の存在をモニタする能力である。例えば、研究所の
化学薬品あるいは実験装置が触られた、動かされたある
いはいじられたか否かを知ることは重要である。同様
に、オフィスにおいても物品が触られたあるいは動かさ
れたか否かを知ることは重要である。
【０００５】安全管理された領域あるいはコンピュータ
システムへのアクセスを制限するセキュリティメジャー
も改良されうる。複合鍵とコンピュータのパスワード等
のセキュリティメジャーは、希望されるセキュリティの
レベルを提供し得ない場合がある。例えば、複合鍵とパ
スワードをオーソライズされていない人物による発見等
によって容易に回避され得ない他のセキュリティメジャ
ーによって置換するあるいは増加することが望ましい。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明に従って、触覚セ
ンシングアレイが、情報を受容しかつ種々の入力及び通
信デバイスを実現するように配置されうる多様性及び適
応性を有する”インテリジェント”ワークサーフェスを
生成しモニタするよう配置される。本発明に係るインテ
リジェントワークサーフェスは、相異なったデバイスを
実現するために、望むように再配置されることが可能で
ある。さらに、本発明に係るワークサーフェスは、その
位置や配置を変更するように再配置されうる。
【０００７】本発明に係るインテリジェントワークサー
フェスは、インテリジェントデスクトップ、フロア、
壁、あるいは他のサーフェス（表面）として実現されう
る。望ましい実施例においては、本発明に係るインテリ
ジェントサーフェスは、キーボード、数字キーパッド、
マウスなどの入力及び通信デバイスを実現することが可
能なデスクトップサーフェスである。本発明に係るイン
テリジェントデスクトップは、デスクトップ上のアイテ
ムの存在及び位置をモニタすることも可能である。イン
テリジェントサーフェスへの入力により、実現されたデ
バイスからの出力として解釈されることになる触覚アレ
イの出力が生成される。インテリジェントデスクトップ
サーフェス上に実現されたデバイスはテンプレートとし
て実現されることが望ましく、それゆえ貴重なワークス
ペースを占有したり雑然とさせたりしない。実現された
デバイスは、相異なったユーザ及びワークスペースに対
する変化しつつある要求に合致するように配置及び再配
置されうる。デバイスの配置をもつれさせるすなわち制
限するコンピュータケーブルは存在しない。
【０００８】本発明の他の実施例においては、インテリ
ジェントワークサーフェスがフロアサーフェスとして実
現される。インテリジェントフロアは、サーフェス上の
物体及び人物の存在を検出しその位置を追跡することが
可能である。本発明のその他の実施例においては、イン
テリジェントサーフェスが、人物を識別するためにサー
フェスに対して印加された力の二次元イメージ（”力イ
メージ”）を生成するように配置されている。例えば、
手形を生成した人物を識別するためにある人物の手形の
力イメージがサンプリングされ、解析され、既知の個人
の力イメージを表すデータと比較される。
【０００９】
【実施例】キーボード、数字キーパッド、マウスなどの
種々の入力・通信デバイスを実現する”インテリジェン
ト”ワークサーフェスを生成するために、触覚センシン
グアレイが配置されてモニタされる。インテリジェント
サーフェスへの入力により、触覚アレイから、実現され
たデバイスからの出力としてプロセッサによって解釈さ
れることになる出力信号が生成される。例えば、触覚ア
レイに印加された力により、アレイの出力において電気
的信号が生成される。その後、その電気信号はプロセッ
サによってキーボードからのキーストローク出力として
解釈される。特定のデバイスがもはや必要とされないあ
るいは新たなデバイスが必要とされる場合には、インテ
リジェントワークサーフェスは相異なったデバイスを実
現するために再配置される。例えば、インテリジェント
ワークサーフェスは、前記具体例における触覚アレイか
らの出力がキーボードからのキーストロークではなくマ
ウスからディスプレイスクリーンへの出力として解釈さ
れるように再配置されることが可能である。
【００１０】実現されたデバイスは、ワークサーフェス
上で、相異なったユーザあるいは変化しつつあるワーク
スペースに対する要求に合致するよう、配置及び再配置
される。例えば、第一のコンピュータユーザによって第
一の位置にキーボードが配置される。このキーボードの
位置は、例えば次のコンピュータユーザの好みに合わせ
るために左側にシフトさせられうる。
【００１１】図１は、本発明に係る触覚センサアレイサ
ーフェス１及びプロセッサ２によって全体が覆われた机
を示している。図１には、キーボード３、数字キーパッ
ド４、入力インターフェース５、及びディスプレイスク
リーン６も示されている。触覚アレイ１はプロセッサ２
に対して接続されており、本発明に係るインテリジェン
トワークサーフェスシステムを形成している。触覚アレ
イ１は、プロセッサ２に対して、触覚アレイ１に対して
印加された入力に関する情報を出力する。触覚アレイ１
を構成しているセンシングエレメントグループ（図３を
参照）は、種々のデバイスを実現する入力インターフェ
ースとして配置されている。例えば、触覚アレイ１を構
成するセンシングエレメントグループは、キーボードイ
ンターフェース３として配置される。ここで、”領域”
という術語は、アレイ１上のセンシングエレメントグル
ープを集合的に指し示すものとする。代表的なアプリケ
ーションにおいては、キーボード３として配置された触
覚アレイの領域内の所定のセンシングエレメントに印加
された力は、キーストロークを表す信号を生成する。同
様に、触覚アレイ１の他のセンシングエレメントグルー
プは、例えば数字キーパッド４あるいはディスプレイス
クリーン６に対する入力インターフェース５として定義
される。
【００１２】触覚アレイ１において実現された入力イン
ターフェースあるいはデバイスは、デバイスの位置、大
きさあるいは配置を変更する目的で望むように再配置さ
れうる。さらに、新たなデバイスが触覚アレイ上に配置
されて既存のデバイスが除去されうる。例えば、図２
は、触覚アレイ１上の新しい位置を有するように再配置
されたキーボード３、キーパッド４、及びディスプレイ
入力デバイス５を示している。参照番号３’、４’、及
び５’は、各々のデバイスの図１において示されていた
位置に対応する以前の位置（破線で示されている）を示
している。３’、４’、及び５’によって識別されるセ
ンシングエレメントグループは、その元来の状態（通常
未定義）にリセットされている。キーボード３と重なる
センシングエレメント３’を有する触覚アレイの部分
は、キーボード３に対する適切な機能を実行するよう再
定義されている。
【００１３】図３は、触覚アレイ１を構成しているセン
シングエレメント７を示した図である。センシングエレ
メント７は、電気伝導体よりなる列及び行の交点によっ
て構成されている。触覚アレイ１に印加された入力（す
なわち力）により、列及び行導体が接触する。この導体
間の接触により電流が流れるようになり、列及び行導体
の交点に位置するセンシングエレメントからの出力が生
成される。
【００１４】図３に示されているように、プロセッサ２
によって数字キーパッド４として定義された触覚アレイ
１の領域は、センシングエレメント７のうちの選択され
たいくつかと重なっている。プロセッサ２は、センシン
グエレメントグループを入力デバイス、この場合は数字
キーパッド、として定義することによって”テンプレー
ト”機能を実行する。プロセッサ２は、センシングエレ
メントの出力を定義された入力デバイスの出力として解
釈する”マッピング”機能も実行する。例えば、キーパ
ッド４のキー”１”及び”４”は、それぞれ参照番号８
及び９によって集合的に示されているセンシングエレメ
ントグループと重なっている。プロセッサ２は、センシ
ングエレメント８及び９からの（これらのエレメントに
対して印加された力の結果としての）出力をキーパッド
４の出力として解釈する。
【００１５】数字キーパッド４は、プロセッサ２内でキ
ーパッドに対応する触覚アレイ１の領域の定義を変更す
ることにより再配置されうる。この実施例においては、
領域の再定義は、キーパッド４のキーとして機能する相
異なったセンシングエレメント７を規定することにより
実現される。例えば、キーパッド４はプロセッサ２によ
ってキーパッドのキー”１”が（図３において示されて
いるように参照番号８によって指し示されているセンシ
ングエレメントグループではなく）参照番号９によって
指し示されているセンシングアレイグループと重なるよ
うに再定義されうる。すなわち、キーパッド４が下方に
シフトされ、”１”キーが”４”キーによって占められ
ていた位置を占め、”２”キーが”５”キーによって占
められていた位置を占める等。再定義されると、プロセ
ッサ２はセンシングエレメント９からの出力を、最初に
定義されていたように”４”出力ではなく、キーパッド
４からの”１”出力として解釈する。
【００１６】図４は、本発明に係るインテリジェントワ
ークサーフェス（すなわち、図１の触覚アレイ）あるい
はそのようなワークサーフェスを複数個実現するために
用いられる並列に接続された複数個の触覚センサアレイ
１２を示した図である。アドレス回路１４が各々のセン
サアレイ１２に関連させられており、各々のアレイ１２
を構成している（”ピクセル”とか”タクセル”と呼称
される）個別のセンシングエレメントをアドレシングす
る。回路１４は、アプリケーションスペシフィック集積
回路すなわち”ＡＳＩＣ”として示されている。（サン
プル−ホールド機能を有する）アナログ−デジタル（Ａ
／Ｄ）変換回路１６がアレイ１２からアドレス回路１４
を介してデータ出力を受信する。（アレイの特性によっ
て決定される）所定のセトリングタイムの後、データは
Ａ／Ｄコンバータからデータバス２０を介してアドレス
可能な３ステートバッファ１８に渡される。データバス
２０は、本発明の原理に従ってデータを処理する図１及
び図２のプロセッサ２などの適切なプロセッサを接続し
ている。図４のセンサアレイ回路の具体的な実現の詳細
に関しては、以下においてインテリジェントワークサー
フェスの実現に関する具体的な技法に係る議論の後に議
論される。
【００１７】図５から図７は、プロセッサ２において種
々のデスクトップアプリケーションを実現するための具
体的な方法を示した流れ図である。図１１及び図１２
は、プロセッサ２などのプロセッサにおいて種々のイン
テリジェントフロアアプリケーションを実現するための
具体的な方法を示した流れ図である。
【００１８】本発明に係る種々のアプリケーションの詳
細を記述する前に、ほとんどのアプリケーションに対し
て共通の２つの画像処理技法が記述される。これらの技
法は、”連結領域解析”（すなわち”クラスタリン
グ”）であり、画像の重心を決定するものである。クラ
スタリングは、１２個のアレイよりなるサンプルピクセ
ルを連結領域にグループ分けする段階を有している。ク
ラスタリング技法は画像処理の分野において公知であ
り、ティー・パブリデス（Ｔ．Ｐａｖｌｉｄｅｓ）によ
る”グラフィックス及び画像処理に関するアルゴリズ
ム”（コンピュータ・サイエンス・プレス社、１９８２
年）に記載されている。クラスタ化された領域の各々の
重心は、ｎ×ｍ個のセンサアレイに関して以下に示され
る数式を用いて決定される：
【数１】
【数２】 ここで、ｎ及びｍは各々センサアレイの列数及び行数、
ｉ及びｊは各々列及び行の変位、Ｖは座標（ｉ，ｊ）の
ピクセルのグレイスケール値である。
【００１９】デスクトップアプリケーションにおいて
は、データはプロセッサに対して以下の３種類の型のイ
ンターフェースの内の一つを介して入力される：”キー
ボード”インターフェース、”マウス”インターフェー
ス、及び”画像”インターフェース。デスクトップサー
フェスの各部分は、初期化手続きにおいて、これらの型
の内の一つのインターフェースとしての入力デバイスと
して規定される。プロセッサは入力デバイスを前述され
たテンプレート及びマッピング機能によって規定する。
すなわち、プロセッサは、まず、選択されたセンシング
エレメントを入力デバイスとして識別する。その後、プ
ロセッサは選択されたセンシングエレメントの出力を入
力デバイスの出力として解釈する。プロセッサは、デス
クトップ上の相異なった部分を、複数個の入力デバイス
として同時に規定しうる。
【００２０】図５の流れ図は、本発明に従ってキーボー
ドインターフェースを実現する具体的な方法を示した図
である。キーボードインターフェースは、（図１に示さ
れたキーボード３のような）キーボード、数字キーパッ
ド、及び他の同様のデバイスを提供するために用いられ
うる。（これらのデバイスは、柔らかい材料よりなるシ
ートをパターンが形成されたテンプレートと重ね合わせ
ることによって構成される。）以下に詳細に記述されて
いるように、図５に示された方法は、他の、キーボード
ではないデバイスを規定するためにも用いられうる。
【００２１】ボックス３０に示されているように、プロ
セッサ（例えば図１のプロセッサ２）はセンサアレイ１
２をサンプリングする。このことは、例えば各々のセン
シングエレメントをアドレシングするためにアレイ全体
にわたってサイクルすることによって実行されうる。そ
の後、センシングポイントは連結領域に”クラスタリン
グ”され、プロセッサはそれぞれの領域の重心を計算す
る。データがアレイから集められると、プロセッサは３
つの一般的な操作の内の一つを実行する。すなわち、プ
ロセッサはデバイスを規定するか、既に規定されたデバ
イスに対する処理操作を実行するか、あるいはある所定
の事象（例えば、規定された領域外の触覚アレイ１への
接触）の発生による”オプション”の、すなわち特別の
処理操作を実行するかのいずれかである。
【００２２】ボックス３２、３４、３６、３８は、モジ
ュール（すなわち、センサアレイ上のキーボードやマウ
スなどと規定された領域）が”アクティブ”なデバイス
のリストに追加される方法を示している。アレイは、少
なくとも一つのクラスタが検出されるまでサンプリング
される。クラスタを検出すると、プロセッサは、３つの
クラスタが存在するか否かを決定する。３つのクラスタ
が検出された場合には、プロセッサはその３つのクラス
タの重心が既知のモジュールの”足跡”に対応している
か否かを決定する。その場合には、そのモジュール及び
その位置及びその方向がアクティブデバイスのリストに
追加される。重心が既知のモジュールの”足跡”に対応
しない場合は、入力が無視され、再びアレイがサンプリ
ングされる。
【００２３】ひとたびデバイスがアクティブとなると、
プロセッサは、例えばアクティブ領域内のキーが押され
たか否かを決定するためにアレイをモニタする。決定ボ
ックス３４への応答が”ノー”である（すなわち、クラ
スタ数が３に等しくない）場合は、プロセッサは一つの
クラスタのみが存在するのか否か（ボックス４０）及び
このクラスタがどのデバイスに属しているのか（ボック
ス４４）を決定する。各々のデバイスが重なりを有さな
い領域に分割されるため、単一のクラスタの重心は、例
えばキーボード上の押された”キー”を識別する単一の
領域内に存在する。プロセッサ２上で実行されているデ
バイススペシフィックなソフトウエアは、触覚アレイの
出力を規定された入力デバイスの出力として解釈し、検
出されたキーストロークに基づいて所定の機能を実行す
る。
【００２４】ボックス４０における決定結果が”ノー”
である（すなわち複数個のクラスタが存在する）場合に
は、プロセッサはセンサアレイ上への複数個の接触に基
づいて機能する付加的な処理を実行することが望ましい
（ボックス４８）。このことにより、システムのオン／
オフ、最後の入力の削除、セッションの終了あるいは再
起動、あるいは他の型のモジュール（例えばマウス）に
対する領域規定などのモジュールに依存しない機能を許
容する手段が供給される。同様に、決定ボックス４２へ
の答えが”イエス”である場合には、プロセッサはあら
ゆる既知のモジュールのアクティブ領域外への接触に対
する付加的な処理（例えば、計算機領域外を押すことに
より計算のための直前のキーストロークを削除するな
ど）を実行することが望ましい。
【００２５】触覚アレイ１上で第二の型のインターフェ
ース、すなわちマウスデバイス、を実現するための方法
の具体例が図６の流れ図に示されている。まず、触覚ア
レイ１上でのマウスのアクティブ領域（すなわち、その
デバイスの範囲を規定するセンシングエレメント）が規
定されなければならない（ボックス５０）。このこと
は、図５の流れ図に示されたステップを用いてなされ
る。その後、マウスは３つの相異なった操作を実行する
ことによって実現される。第一に、マウス領域の原点が
設定されなければならない。この原点はディスプレイモ
ニタのスクリーン上のカーソルの位置を設定する。第二
に、クリックという事象が検出されて表示されなければ
ならない。クリック事象は、所定の処理操作がなされな
ければならないことを表すマウスデバイスへの入力であ
る。第三に、ディスプレイモニタのスクリーン上のカー
ソルが、マウス領域の原点の再配置に応答して再配置さ
れなければならない。
【００２６】マウスのアクティブ領域が決定されると、
規定されたマウス領域内でクラスタが検出されるまで触
覚アレイがサンプリングされる（ボックス５２）。クラ
スタが検出されると、プロセッサは原点が設定されたか
否かを決定する（ボックス５６）。原点が設定されてい
ない場合には、処理は、図示されているように、ボック
ス５８へ進む。プロセッサはセンサアレイのマウス領域
を数回サンプリングする。重心の平均が、重心のｘ及び
ｙの値を仮総和に追加し、その仮総和をなされたサンプ
リングの回数で割ることにより計算される。その後、原
点がマークされる。所定の回数のサンプリングがなされ
たことを保証するためにサンプリングカウンタが用いら
れる（ボックス６０）。サンプリング回数は、そもそも
の接触の原点を充分な信頼性を有して配置するために必
要とされる回数を超過していなければならない。元とな
るクラスタがアクティブマウス領域内に存在しない場合
には、仮総和はリセットされ（ボックス５４）、原点は
設定されず、新たなサンプリングがなされることにな
る。
【００２７】前述されているように、ひとたび原点が設
定されると、プロセッサはアレイのサンプリングを続行
する。プロセッサは、続行されたサンプリングに対し
て、各々のサンプリングクラスタ内のピクセル値の総和
が”クリックスレッショルド”を超過したか否かを決定
する。クリックスレッショルドは、それを超過するとマ
ウスの”クリック”事象が発生したと仮定されるような
所定の値である。クリックスレッショルドを超過するこ
とは、従来のマウスのボタンを押し下げたことと同一の
効果を有している。クリック事象が発生すると、プロセ
ッサはクリック事象の発生に係る特定のアプリケーショ
ンによって要求されるインストラクションを実行する
（ボックス６６）。クラスタのピクセル値の総和がクリ
ックスレッショルドを超過しない場合には、プロセッサ
は、クラスタの重心が原点の重心から所定の距離（”原
点距離”）だけ移動したか否かを決定する。移動してい
ない場合には、触覚アレイが再びセンスされる。重心が
充分な距離だけ移動した場合には、関連するディスプレ
イモニタのスクリーン上に表示されているカーソルが新
たなサンプリングがなされる前に新しい位置に移動させ
られる（ボックス７０）。ディスプレイモニタ上のカー
ソルは、元の位置から現時点での重心の位置方向に移動
させられる。カーソルは、”速度定数”と原点と現時点
での重心との距離との積に等しい距離だけ移動させられ
る。速度定数は、センサの解像度、ディスプレイモニタ
の解像度、及びサンプリングレートに依存し、如何に速
くカーソルが移動すべきかというユーザの好みに合わせ
るようユーザによって変更されうることが望ましい。新
たな重心に応答してカーソルを移動するための技法は、
従来のマウスの動きに応答してディスプレイカーソルを
移動させる技法と同様である。これらの技法は当業者に
は公知である。
【００２８】画像インターフェースが図７を参照して記
述される。画像を処理する場合には、センサアレイがサ
ンプリングされ（ボックス７２）、そのアレイからのグ
レイスケールピクセル値（あるいは他のマルチスケール
値）が画像（すなわち、各々のピクセルが列及び行アド
レスを有している）としてストアされる（ボックス７
４）。その後、画像グレイスケールデータは特定のアプ
リケーションに対して必要とされるように処理される
（ボックス７６）。その種のアプリケーションの一例
が、図８から図１０を参照して記述される。
【００２９】図８は、個人をその手形に基づいて識別す
る具体的な方法を示している。このアプリケーション
は、例えば管理領域あるいはコンピュータ端末への個人
のアクセスを保証あるいは否定するために用いられう
る。このプロセスの第一段階は、ボックス７８に示され
ているように、連続したアレイのサンプリングを行な
い、かつそれらのサンプルデータの総和を計算して手形
の全体像を形成することである。プロセッサはセンシン
グアレイを例えば５０Ｈｚでサンプリングし、信頼しう
る画像を得るようサンプリングデータの総和を求める。
【００３０】その後、当該画像に対して、全ての非零ピ
クセルの値を見出すことによってスレッショルドがかけ
られ、各々の非零ピクセルから所定の値（例えば平均の
ピクセル値に０．３を乗じたもの）が差し引かれる。こ
の減算に引き続いて、０未満の値を有する全てのピクセ
ルを０に設定することにより、さらにスレッショルドが
かけられる。このプロセスにより雑音が除去され、プロ
セッサによるクラスタリングが行なわれるあらゆる時間
の間に、人間がセンシングアレイに対して手を保持して
おくことを許容する。
【００３１】次のステップ（ボックス８２）は、グレイ
スケール手形画像を２値画像に変換することである。非
零ピクセルに対しては、１の値が与えられる。このこと
により、各々のピクセルに対して同一の重みが与えられ
たことになり、その後の操作に対して、グレイスケール
の重心を用いて利用可能なものよりもより良い基準が提
供される。図９は、このプロセスによって得られた手形
画像１０６を示した図である。この処理方法の残りの部
分は図９及び図１０を参照して記述される。
【００３２】次のステップ（図８のボックス８４）は、
２値画像１０６の重心１０８と主軸を配置することであ
る。重心１０８は、前述されたクラスタリングに関する
式を用いて決定される。ここで、全ての非零ピクセル値
は１である。原点を重心１０８に有する象限のＸ軸１１
０はより小さい主モーメントに対応する主軸に平行であ
り、手のひらの付け根の部分に向かっている。Ｙ軸１１
２はＸ軸１１０に垂直であり、右手座標系を構成してい
る。このことにより、手の向きが規定される。
【００３３】２値画像は連結領域にクラスタリングされ
（ボックス８６）、各々の連結領域の重心が決定され
る。その後、親指の先に対応するクラスタ１１４が配置
される（ボックス８８）。クラスタ１１４はＸ軸１１０
から最も離れた重心を有するクラスタであり、その重心
のｘ座標は−１．２から３．５インチの間の値を有す
る。
【００３４】次に、右手であるか左手であるかが決定さ
れる。親指の重心のｙ座標が正であればその手形は左手
であり、ｙ座標が負であれば右手である。
【００３５】次に、各々の指先に対応するクラスタが識
別されて順序付けられる（ボックス９０及び９２）。こ
のことを行なうために、プロセッサは重心１０８と負の
ｘ座標を取る重心を有する各々のクラスタ（親指は除
く）の重心との間の距離を計算する。プロセッサはこの
値を重心のｘ座標の２乗に加算する。最大の値を有する
４つの重心が指先である。その後、指先はそのｙ座標に
従って親指を含めて順序付けられる。手形が左手である
場合は、親指は最大のｙ座標を有しており、人差し指は
その次、さらに中指、薬指、小指と続く。手形が右手で
ある場合はその逆となる。
【００３６】ボックス９４に示されているように、プロ
セッサは、その後、指先に対応する各々のクラスタ１１
４、１１６、１１８、１２０及び１２２の重心から最も
遠いピクセルの位置を決定する。
【００３７】次に、手のひらの付け根の中心点１２４の
位置が決定される（ボックス９６）。このことを行なう
ために、図１０に示されている新たな座標軸が決定され
る。この新たな座標軸は、もとの座標軸と同一の原点に
基づいている。新たなＸ軸は、中指に対応するクラスタ
１２０内の重心から最も遠いピクセル１２６と、親指に
対応するクラスタ１１４の重心と小指に対応するクラス
タ１１６の重心とを結んだ線分の中点１２８とを結ぶ直
線に平行であるように決定される。新たなＹ軸１３４に
より右手座標系が完成する。この座標軸を用いると、手
のひらの付け根の中心点１２４のｘ座標は、新たな座標
軸における最大のｘ座標を有する非零ピクセルのｘ座標
となる。ｙ座標は、ｘ座標が０より大きく、それぞれ最
大及び最小のｙ座標を有する２つの非零ピクセル（親指
に対応するピクセル１１４は除く）を見出すことによっ
て決定される。この２つのｙ座標の平均が、手のひらの
付け根の中心点１２４のｙ座標となる。
【００３８】その後、プロセッサは手のひらの幅を決定
する（ボックス９８）。手のひらの幅は、指として識別
されたクラスタを除いたｙ座標の最大値と最小値との間
隔の絶対値として定義される。プロセッサは、さらに、
手のひらの付け根の中心点１２４と各々の指先の最も遠
いピクセルとの間の距離も決定する（ボックス１０
０）。
【００３９】個人の手形を特徴付けるために、６つの数
値からなる組が用いられる（ボックス１０２）。この６
つの数値の組を構成しているのは、手のひらの付け根の
中心点１２４から各々の指先の最も遠いピクセルまでの
距離、及び手のひらの幅である。６つの数値の組は、手
形のライブラリを構成している６つの数字の組のライブ
ラリと比較される（ボックス１０４）。よって、未知の
個人の手形が６つの数値の組＜ｄ1，．．．，ｄ6＞を計
算し、それを既知の個人に対してストアされた６つの数
値の組＜ｃx1，．．．，ｃx6＞と比較することによって
識別されうる。この比較は、次式に従って、既知の各々
の個人に対する６つの数値の組との間の距離を計算する
ことによってなされる：
【数３】 未知の手形は、Ｄxの最小値に係る既知の個人に属する
ものと識別される。
【００４０】図１１及び図１２の流れ図は、本発明に従
ったインテリジェントフロアアプリケーションをプロセ
ッサ２において実現するための具体的方法を示した図で
ある。
【００４１】図１１は、センサアレイによってカバーさ
れている（フロアなどの）表面上で動作させられている
モーター付き台車を認識しかつ制御するための方法を示
した流れ図である。台車は識別され、その位置が決定さ
れる。その後、台車はフィードバック制御下で希望する
位置まで移動させられる。台車と他の物体との衝突は、
プライオリティ（優先順位）を決定する手続きを用いて
回避される。
【００４２】モーター付き台車を制御する第一のステッ
プは、ボックス１４０に示されているようにフロアセン
サアレイをサンプリングすることである。その後、この
プロセスは、台車をその”足形”で識別する（ボックス
１４２）。このことを行なうために、プロセッサは前述
されているようなクラスタ解析を行ない、検出されたク
ラスタの重心及び重心間のすべての距離を決定し、この
情報を台車に関する既知の足形と比較する。その後、プ
ロセッサはフロア上の台車の位置を決定し（ボックス１
１４）、その位置を希望する位置と比較する。利用可能
である場合には、台車の直前の位置が台車の現時点での
位置の検索を制限するために用いられうる。台車のモー
ター及び舵取りユニットが（動作させられている台車の
型に対して要求されているように）起動させられて台車
が希望する位置へ駆動される。プロセッサはフロア上の
センシングアレイを繰り返しサンプリングし、台車が希
望する位置に到達するまでモーター及び舵取りユニット
を調節する（ボックス１４６）。
【００４３】プロセッサは、例えば他の台車や人間など
の障害物との衝突を回避する手段を提供することが望ま
しい（ボックス１４１）。ある実施例においては、台車
が他の台車（あるいは物体）から所定の距離内に入る
と、２つの台車間の相対的な優先準位が決定される（ボ
ックス１４３）。より高い優先準位を有する台車が希望
する位置まで駆動される（ボックス１４５）。低い優先
準位を有する台車は、高い優先準位を有する台車が範囲
外に去るまで停止されたままとなり（ボックス１４
７）、その後希望する位置まで駆動される。台車には、
通常、動かない物体よりも高い優先準位が与えられる
が、人間よりは低い。台車の方向及び速さは、障害物を
回避するために必要となるように、及びフロア上の交通
パターンに依存して修正されうる。
【００４４】図１２は、”足形”解析に基づいて個人を
識別する方法を示した流れ図である。足形解析の第一ス
テップは、ボックス１４８に示されているように、アレ
イをサンプリングすることである。足跡が一定のレート
でサンプリングされなければならず、その結果一連の足
形画像よりなる足跡のテンプレートが構成されることに
なる。一度構成されると、その”未知の”（すなわち未
だ識別されていない）足跡のテンプレートが”既知の”
足跡のテンプレートのライブラリと比較され、未知の足
跡が識別される。
【００４５】プロセッサは、足跡のかかとの部分がフロ
アに接触したのを検出したセンサアレイサンプルを第一
フレーム（足跡の第一の足形画像）として規定すること
によって足跡の”原点”を計算することが望ましい（ボ
ックス１５０）。この第一の足形画像の重心及び第二の
足型画像が計算されてその平均が計算される。この重心
の平均が原点を規定する。
【００４６】その後の足形画像の各々に対して、足跡の
端において爪先がフロアから離れるまで、プロセッサは
センサアレイをサンプリングし、足形画像の重心を計算
しそれをストアする（ボックス１５２、１５４、及び１
５６）。プロセッサは、さらに、各々の足形の重心から
原点までの距離（ボックス１５８）、及び全てのピクセ
ル値の総和（ボックス１６０）を計算してストアする。
全てのピクセル値の総和は、アレイに印加された重量に
比例する。全ての足形サンプルが取られると（すなわ
ち、足がもはやフロアと接触していなくなると）、プロ
セッサはデータを再び補間する（ボックス１６２）。
【００４７】一組の足跡においてプロセッサがＮ個のデ
ータ（すなわち、Ｎ個の足形画像）をサンプリングする
と、（Ｎ−２）個の計算された距離及びピクセル値の総
和（すなわち重量）が得られることになる。図１３に示
されているように、この方法においては、距離と重量と
の関係に注目している。図１３のグラフは、かかとがセ
ンサアレイに接触した時刻から爪先がセンサアレイから
離れた時刻までの間の一連のアレイのサンプリングを通
じて集められた時間と重量及び時間と距離の情報から導
出されたものである。横座標上で等間隔のデータを得る
ために、データが１５／１２８距離単位の間隔で再補間
されることが望ましい。このことにより、０から１５距
離単位（たとえばインチ）の間に１２８個のデータポイ
ントが得られる。（１５という数は、足形が最大でも１
５インチの長さを超過しないことから選択された。）こ
れらの１２８個のデータ（そのうちの幾つかは０である
可能性がある）は、未知の足跡を特徴付ける１２８個の
数よりなる組＜ｄ1，．．．，ｄ128＞を規定する（図１
２のボックス１６４を参照）。未知の足跡に係る１２８
個のデータの組は、足跡のライブラリ中の既知の個人に
対する１２８個のデータの組（個人”ｘ”に対する＜Ｃ
x1，．．．，Ｃx128＞）と比較される（図１２、ボック
ス１６６）。足跡は、ユークリッド幾何学的な距離測度
【数４】 を用いて比較される。未知の足跡（及びその未知の足跡
が属する未知の個人）は、最小のＤxを有する足跡（及
び個人）として識別される。
【００４８】図４に戻って、本発明に係るインテリジェ
ントワークスペースを実現する具体的な回路の詳細が以
下に記述される。センサアレイは、表面の高さあるいは
プロファイルを著しく変更することなくワークサーフェ
スをカバーすることが望ましい。センサアレイ１２の各
々は、通常、ポリマーインクアレイなどのピエゾ抵抗触
覚センサアレイである。センサアレイ１２は個別のアド
レス可能なセンシング素子を有しており、これらは通常
列導体及び行導体の交点を形成している。よって、アレ
イ１２は行及び列を順次アドレシングすることにより”
サンプリング”される。アレイ１２用に適したセンサア
レイは、インターリンクエレクトロニクス（Ｉｎｔｅｒ
ｌｉｎｋ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）社（カリフォルニ
ア州カーピンテリア（Ｃａｒｐｉｎｔｅｒｉａ）、９３
０１３）より市販されている。もちろん、例えば可変容
量センサなどの他のタイプのセンサが本発明の範疇及び
その精神を逸脱することなく用いられうることは当業者
には自明である。
【００４９】アドレシング回路１４は、通常、アレイ１
２におけるパラレルパスを望ましくない電流が流れるの
を防ぐために、各々のセンシング素子をアイソレートす
る回路を有している。アドレシング回路１４を実現する
ための回路は、本発明の発明者が共発明者となっている
出願中の米国特許出願第０７／７７５、８８１号（１９
９１年１０月１１日付け）に記載されている。Ａ／Ｄコ
ンバータ１６は、市販のＡ／Ｄコンバータ回路を用いて
実現されうる。
【００５０】アドレシング回路１４、Ａ／Ｄコンバータ
１６、及びバッファ１８はコントロール線２２を介して
コントロールされる。コントロール信号は回線２２を介
して全てのセンサアレイ１２に対して同時に伝達され、
データはバッファ１８を介して共通データバス２０上に
シーケンシャルに書き出される。ストローブ信号によ
り、センサアレイ１２からの（アドレシング回路１４を
介した）アナログデータ出力のＡ／Ｄコンバータ１６に
よる変換が行なわれる。
【００５１】アレイを選択するため及びデータをアレイ
からバス２０に出力するために必要とされる時間がセト
リングタイム未満である限り、センサアレイ１２のすべ
て（センサ選択コードの限界まで）が単一のアレイとし
て同一レートでアクセスされうる。２8個より多いセン
サアレイ１２が要求される場合には、付加されたセンサ
アレイを適応させるためにデータバスが拡張されうる。
【００５２】インテリジェントワークサーフェスアプリ
ケーションにおいて決定さるべき一時パラメータは、セ
ンシングエレメントの密度及びアレイのサンプリング周
波数である。これらのパラメータは、アプリケーション
によってほぼ制御される。例えば、インテリジェントデ
スクトップは、一般に、インテリジェントフロアよりも
大きいセンシングエレメント密度を要求する。
【００５３】３２μｓのセトリングタイム、８００ｎｓ
のストローブ（市販の代表的なＡ／Ｄコンバータのよう
に、ストローブ後８００ｎｓした時点でデータが確定す
るものとする）及び１μｓのアドレシングピリオドを仮
定すると、アレイのセンシングエレメントは平均して３
３．８μｓ毎にアドレスされてサンプリングされる。よ
って、１６×１６個のセンサよりなるアレイ（すなわ
ち、各々のアレイは２５６個のセンシングエレメントを
有している）は、７．５４Ｍｂｉｔｓ／ｓｅｃのレート
でデータを生成する。このデータレートは、３０Ｈｚで
更新されて７．３７Ｍｂｉｔｓ／ｓｅｃのデータを生成
する５１２×４８０ピクセルよりなる標準的なビデオ画
像と同様のものである。
【００５４】代表的なモジュラー入力デバイス、例えば
キーボードやマウス、を実現するためには、０．１２５
から０．２５平方インチのセンシングエレメント密度が
通常適切である。この分解能では、インテリジェントデ
スクトップは１．２から４．９Ｍｐｉｘｅｌｓ／ｓｅｃ
のレートでデータを生成する。これは、３０Ｈｚのビデ
オ画像と同程度のものである。
【００５５】１２フィート×１２フィートが通常のオフ
ィスあるいはオフィスビルの小さな共用装置領域であ
る。このような大きさの領域において、１．５から０．
２５平方インチのセンシングエレメント密度を用いる
と、０．２７Ｍｐｉｘｅｌｓ／ｓｅｃから９．７８Ｍｐ
ｉｘｅｌｓ／ｓｅｃのレートでデータが生成されること
になる。中間の値としてセンサ密度３／４平方インチを
用いると、インテリジェントフロアは１．１０Ｍｐｉｘ
ｅｌｓ／ｓｅｃのレートでデータを生成する。これは、
単一のビデオカメラによって生成されるデータのおよそ
１５％である。これらのデータレートは、例えば前掲の
米国特許出願第０７／７７５、８８１号に記載されてい
るように、サンプリングレートを１１５Ｈｚまで上昇さ
せることあるいはアレイの分解能を上昇させることによ
って実質的に変化させられうる。
【００５６】以上の説明は、本発明の一実施例に関する
もので，この技術分野の当業者であれば、本発明の種々
の変形例が考え得るが、それらはいずれも本発明の技術
的範囲に包含される。
【００５７】
【発明の効果】以上述べたごとく、本発明によれば、多
様性及び適応性を有するインテリジェントワークサーフ
ェスが提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のインテリジェントワークサーフェスと
して配置されたセンシングアレイによって覆われたデス
クトップサーフェスを模式的に示す図である。
【図２】本発明のインテリジェントワークサーフェスと
して配置されたセンシングアレイによって覆われたデス
クトップサーフェスを模式的に示した図である。
【図３】図２に示されたインテリジェントワークサーフ
ェスの一部を分解した様子を簡潔に示した図。
【図４】本発明の原理に従うインテリジェントワークサ
ーフェスを実現する回路を示したブロック図。
【図５】本発明のインテリジェントデスクトップサーフ
ェス上でキーボードタイプのインターフェースを実現す
るための流れ図。
【図６】本発明のインテリジェントデスクトップサーフ
ェス上でマウスタイプのインターフェースを実現するた
めの流れ図。
【図７】本発明のインテリジェントデスクトップサーフ
ェス上で画像タイプのインターフェースを実現するため
の流れ図。
【図８】本発明のインテリジェントデスクトップサーフ
ェスを用いて手形によって個人を識別するための流れ
図。
【図９】本発明のインテリジェントワークサーフェス上
で生成された手形画像を示す図。
【図１０】本発明のインテリジェントワークサーフェス
上で生成された手形画像を示す図。
【図１１】本発明のインテリジェントフロアサーフェス
を用いて可動式機械を制御するための流れ図。
【図１２】本発明のインテリジェントフロアサーフェス
を用いて足形解析から個人を識別するための流れ図。
【図１３】連続する足形画像サンプルから得られたデー
タを示すグラフ。
【符号の説明】 １、１’ 触覚センサアレイサーフェス ２ コンピュータ ３、３’ キーボード ４、４’ 数字キーパッド ５、５’ ディスプレイ入力デバイス ６、６’ ディスプレイ ８、９ センシングエレメントグループ １２ センサアレイ １４ アドレス回路 １６ Ａ／Ｄコンバータ １８ ３ステートバッファ ２０ データバス ２２ 制御回線 １０６ ２値画像 １０８ 重心 １１０ Ｘ軸 １１２ Ｙ軸 １１４ 親指の指先 １１６、１１８、１２０、１２２ 指先 １２４ 手のひらの付け根の中心点 １２６ 重心から最も遠いピクセル １２８ クラスタ１１４の重心１３０とクラスタ１１６
の重心１３２とを結ぶ線分の中点 １３０ クラスタ１１４の重心 １３２ クラスタ１１６の重心 １３４ 新たなＹ軸 １３６ 新たなＸ軸

Claims (24)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ワークサーフェスを構成するセンシング
    エレメントよりなるアレイと、 当該アレイの各々のセンシングエレメントは、当該セン
    シングエレメントへの入力に応答してデータ出力を生成
    し、 第一の複数個のセンシングエレメントよりなる第一の入
    力デバイスを規定する手段と、 前記第一の複数個のセンシングアレイからの各々のデー
    タ出力を前記第一の入力デバイスの対応する出力にマッ
    ピングする手段と、 前記第一の入力デバイスを第二の複数個のセンシングエ
    レメントよりなるものとして再規定する手段と、からな
    り、 前記マッピング手段が、前記第二の複数個のセンシング
    エレメントからのデータ出力を前記第一の入力デバイス
    の対応する出力としてマッピングすることを特徴とする
    ワークサーフェスシステム。
  2. 【請求項２】 前記第一の複数個のセンシングエレメン
    トの少なくとも一部からのデータ出力を第二の入力デバ
    イスの対応する出力にマッピングする手段を更に有する
    ことを特徴とする請求項第１項に記載のシステム。
  3. 【請求項３】 第二の入力デバイスを第三の複数個のセ
    ンシングエレメントよりなるものとして規定する手段
    と、 前記第三の複数個のセンシングエレメントからの各々の
    データ出力を第二の入力デバイスからの対応する出力に
    マッピングする手段とを更に有することを特徴とする請
    求項第１項に記載のシステム。
  4. 【請求項４】 前記第一の入力デバイスからの出力を連
    結領域に分割するために、当該出力に基づいて連結領域
    解析を実行する手段を更に有することを特徴とする請求
    項第１項に記載のシステム。
  5. 【請求項５】 少なくとも一つの連結領域の重心を決定
    する手段を更に有することを特徴とする請求項第４項に
    記載のシステム。
  6. 【請求項６】 前記第一の入力デバイスが、画像インタ
    ーフェースを有しており、 前記第一の複数個のセンシングエレメントへの入力のマ
    ルチレベル表示を画像としてストアする手段を更に有す
    ることを特徴とする請求項第１項に記載のシステム。
  7. 【請求項７】 前記規定手段が、前記アレイ上で複数個
    の入力デバイスを同時に規定する手段を有し、 前記複数個の入力手段の各々が、前記センシングエレメ
    ントの内の所定のものよりなることを特徴とする請求項
    第１項に記載のシステム。
  8. 【請求項８】 ワークサーフェスを構成するセンシング
    エレメントよりなるアレイと、 当該アレイの各々のセンシングエレメントは当該センシ
    ングエレメントへの入力に応答してデータ出力を生成
    し、 第一の複数個のセンシングエレメントよりなる第一の入
    力デバイスを規定する手段と、 前記第一の複数個のセンシングアレイからの各々のデー
    タ出力を前記第一の入力デバイスの対応する出力にマッ
    ピングする手段と、 前記第一の複数個のセンシングエレメントの内の少なく
    とも一部からのデータ出力を第二の入力デバイスの対応
    する出力にマッピングする手段とを有することを特徴と
    するワークサーフェスシステム。
  9. 【請求項９】 各々入力に応答してデータ出力を生成す
    る複数個のセンシングエレメントを有するセンサを用い
    る方法において、 第一の複数個の前記センシングエレメントよりなるもの
    として第一の入力デバイスを規定するステップと、 前記第一の複数個のセンシングエレメントからのデータ
    出力を前記第一の入力デバイスの対応する出力にマッピ
    ングするステップと、 前記第一の入力デバイスを第二の複数個の前記センシン
    グエレメントよりなるものとして再規定するステップ
    と、 からなり、 前記マッピングステップは、前記第二の複数個のセンシ
    ングエレメントからの出力を前記第一の入力デバイスの
    対応する出力にマッピングすることを特徴とするワーク
    サーフェスシステム実現方法。
  10. 【請求項１０】 前記第一の複数個のセンシングエレメ
    ントの少なくとも一部からのデータ出力を第二の入力デ
    バイスの対応する出力にマッピングするステップを更に
    有することを特徴とする請求項第９項に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 第二の入力デバイスを第三の複数個の
    センシングエレメントよりなるものとして規定するステ
    ップと、 前記第三の複数個のセンシングエレメントからの各々の
    データ出力を第二の入力デバイスからの対応する出力に
    マッピングするステップとを更に有することを特徴とす
    る請求項第９項に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記規定ステップが、 センサのセンシングエレメントをサンプリングするステ
    ップと、 所定のパターンを有する力が前記センサに対して印加さ
    れたか否かを決定するステップと、 前記所定のパターンを有する力に応答して所定の入力デ
    バイスの位置及び方向を規定するステップと を有する
    ことを特徴とする請求項第９項に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 前記第一の入力デバイスからの出力を
    連結領域に分割するために当該出力に基づいて連結領域
    解析を実行するステップを更に有することを特徴とする
    請求項第９項に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 少なくとも一つの連結領域の重心を決
    定するステップを更に有することを特徴とする請求項第
    ９項に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 原点を前記規定された領域内で第一の
    力が印加された重心であると規定するステップと、 第二の力の重心が前記原点から少なくとも第一の所定の
    距離だけ離れているか否かを決定するステップと、 前記第二の力の重心が前記原点から少なくとも前記第一
    の所定の距離だけ離れている場合に、ディスプレイスク
    リーン上のカーソルの所定の方向への第二の所定の距離
    だけの移動を表す信号を生成するステップとを更に有す
    ることを特徴とする請求項第１４項に記載の方法。
  16. 【請求項１６】 所定の値を超過した第三の力の検出に
    基づいてクリック事象の発生を通知する信号を送出する
    ステップを更に有することを特徴とする請求項第１５項
    に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 各々入力に応答して出力を生成する複
    数個のセンシングエレメントを有するセンサを用いる方
    法において、 第一の複数個の前記センシングエレメントよりなるもの
    として第一の入力デバイスを規定するステップと、 前記第一の複数個のセンシングエレメントからのデータ
    出力の各々を前記第一の入力デバイスの対応するデータ
    にマッピングするステップと、 前記第一の複数個のセンシングエレメントの内の少なく
    とも一部からのデータ出力を第二の入力デバイスの対応
    する出力にマッピングするステップと、を有することを
    特徴とするセンサ利用方法。
  18. 【請求項１８】 人物を識別する方法において、 人物に特徴的な力のイメージを記録するために触覚セン
    サアレイをサンプリングするステップと、 記録された力のイメージ情報から前記人物に特徴的な情
    報を決定するステップと、 前記人物に特徴的な前記情報を既知の個人に特徴的な情
    報と比較するステップと、 前記比較段階に基づいて前記人物を既知の個人として識
    別するステップとを有することを特徴とする人物識別方
    法。
  19. 【請求項１９】 人物に特徴的な前記力のイメージが手
    形の力のイメージを構成していることを特徴とする請求
    項第１８項に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 前記サンプリングステップが、 前記力のイメージを生成するために前記せんさアレイか
    らの連続したサンプリングによるピクセル出力の総和を
    計算するステップと、 各々の非零ピクセルから所定の値を減ずるステップと、 ０未満の値を有する全てのピクセルを０にセットするス
    テップと、 全ての非零ピクセルと１にセットするステップと を有
    することを特徴とする請求項第１８項に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 前記決定ステップが、 前記力のイメージの重心における原点を規定するステッ
    プと、 前記力のイメージの主軸をセットするステップと、 前記力のイメージを複数個の接続領域に分割するために
    前記力のイメージの接続領域解析を実行するステップ
    と、 前記力のイメージの指先に対応する前記接続領域を識別
    するステップと、 前記原点から最も離れた各々の指先のピクセルを識別す
    るステップと、 前記力のイメージ上の所定の点と前記原点から最も離れ
    た各々の指先のピクセルとの間の距離を計算するステッ
    プと、 前記力のイメージの手のひらの幅を計算するステップと
    を更に有することを特徴とする請求項第１８項に記載の
    方法。
  22. 【請求項２２】 前記人物に特徴的な前記力のイメージ
    が、一連の連続的な足形の力のイメージよりなることを
    特徴とする請求項第１８項に記載の方法。
  23. 【請求項２３】 前記決定ステップが、 前記一連の連続的な力のイメージの第一の力のイメージ
    の重心における原点を規定するステップと、 その後の前記連続する力のイメージの各々に対して、前
    記力のイメージの重心、前記力のイメージの重心と前記
    原点と間の距離、及び前記力のイメージの全てのピクセ
    ル値の総和、を計算するステップと、 前記人物を特徴付けるために前記各々の力のイメージを
    前記総和と前記重心と前記原点との間の前記距離とに関
    連付けるステップとを更に有することを特徴とする請求
    項第１８項に記載の方法。
  24. 【請求項２４】 前記人物を特徴付ける所定の間隔にお
    けるデータ値を得るために前記総和及び前記距離を再補
    間するステップを有することを特徴とする請求項第２３
    項に記載の方法。
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