TWI661181B - 自動校準行動裝置之光感測器資料 - Google Patents

自動校準行動裝置之光感測器資料 Download PDF

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Abstract

一種自動校準一行動裝置之光感測器資料的方法包括藉由該行動裝置獲得表示藉由一參考裝置收集之光感測器資料的一或多個參考參數。該方法亦包括藉由該行動裝置自該行動裝置自身中包括的一光感測器收集光感測器資料。接著計算自該行動裝置中包括的該光感測器獲得之該光感測器資料的一或多個樣本參數。接著基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數來判定用於自動校準該行動裝置中包括的該光感測器之該光感測器資料的一校準模型。

Description

自動校準行動裝置之光感測器資料
本發明大體上係關於光感測器之校準，且特定言之(但非排他地)，係關於自動校準行動裝置之光感測器資料。
廣泛範圍之電子裝置(包括行動無線通信裝置、個人數位助理(PDA)、膝上型電腦、桌上型電腦、數位相機、數位記錄裝置及其類似者)包括一或多個嵌入式光感測器以使應用程式能夠執行一或多個光感測操作。舉例而言，室內/室外偵測應用程式可利用光感測器資料來偵測電子裝置在室內還是室外。類似地，電子裝置可包括電子顯示器(例如，螢幕)，其中自動螢幕亮度應用程式基於光感測器資料來調整螢幕之亮度。其他基於光之應用程式可包括用於與健康有關之應用程式的日光強度偵測，或用於調整由電子裝置擷取之影像之色彩的白平衡應用程式。
光感測器通常為低功率(例如，大約每小時0.1mA)，且可視電子裝置之制式或型號而以多種方式實施。在一些裝置中，光感測器實施為一環境光感測器(ALS)，其可包含一個或(在一些情況下)幾個光偵測器。在其它實施中，光感測器可為偵測紅、綠及藍光之強度的紅綠藍(RGB)感測器。類似地，光感測器可實施為偵測紫外光之強度的紫外線偵測器。各種裝置中包括的可用光感測器中所包括的類型、靈敏 度及甚至電路的變化在所得光感測器資料中產生裝置間變化。
各種裝置甚至亦可將電子裝置上之光感測器實體地安置於多種位置中。舉例而言，某一行動裝置可使光感測器嵌入於該行動裝置之背面上、接近該行動裝置之攝影機，而另一行動裝置可使光感測器嵌入於該行動裝置之正面上、接近前置顯示器。
此等依賴於裝置之光感測器當前默許依賴於裝置之基於光的應用程式。亦即，每一基於光的應用程式通常要求其所執行於的裝置的一些知識以及用於校準自該裝置中包括之特定光感測器獲取的光感測器資料之已知校準因子。在一些應用程式中，此意謂儲存或以其他方式獲得用於可能正執行基於光之應用程式的每一可能裝置的校準因子之可觀清單。然而，市場中之大量不同裝置使基於依賴於裝置之光感測器資料的應用程式難以普及。
本發明之態樣包括用於自動校準行動裝置之光感測器資料的方法、行動裝置及電腦可讀媒體。
舉例而言，在一個態樣中，一種自動校準行動裝置之光感測器資料的方法包括藉由該行動裝置獲得表示藉由一參考裝置收集之光感測器資料的一或多個參考參數。該方法亦包括藉由該行動裝置自該行動裝置自身中包括的一光感測器獲得光感測器資料。接著判定自該行動裝置中包括的該光感測器所獲得之該光感測器資料的一或多個樣本參數。接著基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數來判定用於自動校準該行動裝置中包括的該光感測器之該光感測器資料的一校準模型。
在另一態樣中，一種用於自動校準光感測器資料的行動裝置包括光感測器、記憶體及處理單元。該光感測器經組態以產生光感測器資料，而該記憶體經調適以儲存程式碼。該處理單元耦接至記憶體以 存取且執行程式碼中包括的指令以引導行動裝置來執行光感測器資料之自動校準。舉例而言，程式碼可包括用以引導行動裝置進行以下操作的指令：獲得表示藉由參考裝置收集之光感測器資料的一或多個參考參數；自光感測器獲得光感測器資料；判定自光感測器獲得之光感測器資料的一或多個樣本參數；及基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數判定用於自動校準光感測器之光感測器資料的校準模型。
在又一態樣中，一種用於自動校準光感測器資料的行動裝置包括經組態以產生光感測器資料的光感測器及用於獲得表示藉由參考裝置收集之光感測器資料的一或多個參考參數之構件。該行動裝置亦包括用於自光感測器獲得光感測器資料的構件、用於判定自光感測器獲得之光感測器資料的一或多個樣本參數的構件及用於基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數而判定用於自動校準光感測器的光感測器資料之校準模型的構件。
在再一態樣中，一種非暫時性電腦可讀媒體包括儲存於其上、用於自動校準光感測器資料的程式碼，其中該程式碼包括引導一行動裝置獲得表示藉由一參考裝置收集之光感測器資料的一或多個參考參數且自該行動裝置中包括的光感測器獲得光感測器資料的指令。該程式碼亦包括用以引導該行動裝置來判定自該行動裝置中包括的光感測器獲得之光感測器資料的一或多個樣本參數且基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數來判定用於自動校準該行動裝置中包括的光感測器之光感測器資料之校準模型的指令。
100‧‧‧無線通信系統
102‧‧‧行動裝置
104‧‧‧蜂巢式塔台
106‧‧‧人造衛星
108‧‧‧無線通信存取點
110‧‧‧伺服器
112‧‧‧網路
114‧‧‧參考參數
116‧‧‧第一環境
118‧‧‧第二環境
120‧‧‧光
124‧‧‧參考參數
126‧‧‧光感測器資料
200‧‧‧程序
202‧‧‧程序區塊
204‧‧‧程序區塊
206‧‧‧程序區塊
208‧‧‧程序區塊
210‧‧‧程序區塊
300‧‧‧程序
302‧‧‧程序區塊
304‧‧‧程序區塊
306‧‧‧決策區塊
400‧‧‧設備
402‧‧‧攝影機
404‧‧‧控制單元
406‧‧‧使用者介面
408‧‧‧處理單元
410‧‧‧硬體
412‧‧‧韌體
414‧‧‧記憶體
415‧‧‧軟體
416‧‧‧網路配接器
417‧‧‧光感測器
418‧‧‧自動校準單元
419‧‧‧光
420‧‧‧圖形引擎
422‧‧‧顯示器
424‧‧‧小鍵盤
426‧‧‧麥克風
428‧‧‧揚聲器
500‧‧‧行動裝置
502‧‧‧用於獲得表示藉由參考裝置收集之光感測器資料之一或多個參考參數的模組
504‧‧‧用於自行動裝置中包括之光感測器收集光感測器資料的模組
506‧‧‧用於計算自行動裝置500中包括的光感測器獲得之光感測器資料的一或多個樣本參數的模組
508‧‧‧用於基於參考參數及樣本參數來判定校準模型之模組
510‧‧‧用於在一或多個光感測操作期間將校準模型應用於光感測器資料的模組
呈現附圖以輔助對本發明之實施例的描述，且提供附圖僅出於說明實施例而非限制實施例的目的。
圖1為用於自動校準行動裝置之光感測器資料的無線通信系統。
圖2為說明自動校準行動裝置之光感測器資料之程序的流程圖。
圖3為說明自行動裝置中包括的光感測器獲得光感測器資料之程序的流程圖。
圖4為說明能夠執行本文所論述之程序之設備的功能方塊圖。
圖5為說明組件之若干樣本態樣的簡化方塊圖，該等組件可使用於經組態以支援本文中所教示之光感測器資料之自動校準的行動裝置中。
本發明之態樣揭示於以下針對本發明之特定實施例的描述及相關圖式中。可在不脫離本發明之範疇的情況下設計替代性實施例。此外，將不詳細描述或將省略本發明之熟知元件以免混淆本發明之相關細節。
詞語「例示性」在本文中用以意謂「充當實例、例子或說明」。本文中描述為「例示性」的任何實施例不必解釋為比其它實施例更佳或更有利。同樣地，術語「本發明之實施例」並不要求本發明之所有實施例包括所論述之特徵、優勢或操作模式。
本文中所使用之術語僅出於描述特定實施例之目的，且並不意欲限制本發明之實施例。如本文中所使用，單數形式「一」及「該」意欲亦包括複數形式，除非上下文另有清晰指示。應進一步理解，術語「包含」及/或「包括」在本文中使用時指定所陳述之特徵、整體、步驟、操作、元件及/或組件的存在，但不排除一或多個其他特徵、整體、步驟、操作、元件、組件及/或其群組的存在或添加。
另外，許多實施例係依據待由(例如)計算裝置之元件執行之動作序列而予以描述。應認識到，本文中所描述之各種動作可藉由特定電路(例如，特殊應用積體電路(ASIC))、藉由正由一或多個處理器執行之程式指令或藉由兩者之組合來執行。此外，可認為本文中所描述之 此等動作序列完全實施於任何形式之已儲存有一組相對應的電腦指令之電腦可讀儲存媒體內，該等電腦指令一經執行即可使相關聯之處理器執行本文中所描述之功能性。因此，本發明之各種態樣可以多個不同形式實施，預期所有形式均在所主張之標的物的範疇內。此外，對於本文所描述之實施例中每一者，任何此等實施例之對應形式可在本文中描述為(例如)「經組態以執行所描述之動作的邏輯」。
本文所論述之實施例係基於一認知：光感測器資料之特定統計值主要視產生光感測器資料之裝置而定，且在不同使用者之間大致恆定。因此，揭示一種自動校準光感測器資料之方法，其包括判定不同裝置的光感測器資料之間的關係以便產生一校準模型。本文所論述之實施例允許與裝置無關之基於光的應用程式，其中經開發用於一個裝置的應用程式可順暢地使用於其他裝置。
藉助於實例，圖1說明在無線通信系統100中操作之行動裝置102，其中行動裝置102包括一光感測器(未展示於當前視圖中)，且能夠自動校準由該光感測器產生之光感測器資料。
如本文所用，「行動裝置」係指諸如蜂巢式或其他無線通信裝置、個人通信系統(PCS)裝置、個人導航裝置(PND)、個人資訊管理器(PIM)、個人數位助理(PDA)、膝上型電腦、可穿戴式電腦(例如，手錶)或其他合適之能夠接收無線通信信號之行動裝置的裝置。術語「行動裝置」亦意欲包括所有能夠諸如經由網際網路、WiFi或其他網路與伺服器通信之裝置(包括無線通信裝置、電腦、膝上型電腦等)，而不管信號接收及/或光感測器自動校準相關之處理係在該行動裝置處、在伺服器處還是在與網路相關聯之另一裝置處發生。此外，「行動裝置」亦可包括所有能夠執行光感測操作且可包括在本端執行於該裝置上(或經由其在遠端執行)之一或多個基於光之應用程式的電子裝置。上述的任何可操作組合亦視為「行動裝置」。
如上所述，行動裝置102可包括一或多個基於光之應用程式，該等應用程式執行一或多個光感測操作，諸如室內/室外偵測、自動螢幕亮度調整、日光強度偵測及/或一或多個圖片之白平衡。
此外，行動裝置102可與一或多個伺服器110通信以經由網路112(例如，網際網路)經一或多個蜂巢式塔台104、無線通信存取點108及/或人造衛星106來輔助光感測器資料之自動校準。術語「網路」與「系統」通常可互換使用。無線通信系統100可為分碼多重存取(CDMA)網路、分時多重存取(TDMA)網路、分頻多重存取(FDMA)網路、正交分頻多重存取(OFDMA)網路、單載波分頻多重存取(SC-FDMA)網路、長期演進(LTE)等等。CDMA網路可實施一或多個無線電存取技術(RAT)，諸如cdma2000、寬頻CDMA(W-CDMA)等等。cdma2000包括IS-95、IS-2000及IS-856標準。TDMA網路可實施全球行動通信系統(GSM)、數位進階行動電話系統(D-AMPS)或某一其他RAT。GSM及W-CDMA描述於來自名為「第三代合作夥伴計劃」(3GPP)之協會的文獻中。cdma2000描述於來自名為「第三代合作夥伴計劃2」(3GPP2)之協會的文獻中。3GPP及3GPP2文獻可公開獲得。無線通信系統100可為IEEE 802.11x網路、藍芽網路、IEEE 802.15x或某一其他類型的網路。該等技術亦可結合WWAN、WLAN及/或WPAN之任何組合來實施。
如圖1中所展示，無線通信系統100包括接收光120(例如，在嵌入於行動裝置102中之光感測器處)的行動裝置102，而行動裝置102實體地位於第一環境116中。在一個實施例中，第一環境116係指與行動裝置102之使用者相關聯的環境。舉例而言，第一環境116可包括室內場所，諸如家庭、辦公室、房間，或可包括室外場所，諸如庭院、公園或甚至汽車。
如在下文較詳細之論述，行動裝置102可經組態以執行由行動裝 置102之光感測器回應於光120而產生之光感測器資料的自動校準程序。在一個態樣中，本文所描述之自動校準程序可藉由行動裝置102執行以產生儲存於行動裝置102處的校準模型。校準模型接著可在光感測操作期間用於調整在此類光感測操作期間所收集之光感測器資料。此外，可週期性地執行本文所描述之自動校準程序以更新或調整所儲存之校準模型。
如圖1中所展示，行動裝置102在行動裝置102位於第一環境116中時收集光感測器資料。在一個態樣中，由行動裝置102收集之光感測器資料係歷經一延長時間段(諸如一隔夜時間段)而收集。又，在一個實施例中，自動校準程序為自發的。亦即，行動裝置102可獨立於使用者與行動裝置102之任何互動而執行光感測器資料的自動校準。舉例而言，行動裝置102可經組態以將光感測器資料之自動校準作為背景處理程序或在行動裝置102之使用者不活動期間執行而無需使用者啟動自動校準程序。
基於自行動裝置102之光感測器收集之光感測器資料，行動裝置102可計算光感測器資料的一或多個樣本參數。在一個實施例中，樣本參數為統計值，諸如光感測器資料之均值或標準差。在某些實施例中，樣本參數及/或光感測器資料自身可依據照度而予以表達且可表示為勒克司單位。行動裝置102可接著基於樣本參數且亦基於一或多個參考參數來判定用於自動校準光感測器資料之校準模型。參考參數表示藉由與行動裝置102分開且不同於行動裝置102之另一裝置收集的光感測器資料。在圖1中說明的實例中，行動裝置102與伺服器110交換一或多個訊息以便經由網路112獲得參考參數124。
在一個實例中，參考參數124表示藉由參考裝置114收集之光感測器資料126。在一個實施例中，參考裝置114為光感測器裝置，諸如環境光感測器(ALS)、紅綠藍(RGB)感測器及/或紫外線(UV)感測器，無 需嵌入諸如行動裝置之系統中。在另一實施例中，參考裝置114為包括其自有之光感測器的行動裝置。在又一實施例中，參考裝置114為用作用於自動校準多種類型/型號之行動裝置102之參考的行動裝置。在與行動裝置102之光感測器相比時，參考裝置114所利用之光感測器可為不同類型、靈敏度、包含不同電路及/或嵌入於參考裝置114上之不同實體位置內。因此，由參考裝置114產生之光感測器資料126可能相對於由行動裝置102產生之光感測器資料而變化，即使參考裝置114與行動裝置102經受相同光照條件亦如此。
在一個實施例中，由參考裝置114收集之光感測器資料126係在參考裝置114實體地位於第二環境118中時歷經一延長時間段而收集。第二環境118與第一環境116分開且不同於第一環境116，且因此參考裝置114經受行動裝置102所經歷之不同光照條件。然而，光感測器資料之特定統計值主要視產生光感測器資料之裝置而定，且在不同使用者之間或甚至不同光照條件下大致恆定。在一個實施例中，第二環境118為受控環境(例如，實驗室)，使得當在第二環境118中時，參考裝置114經受多種受控且已知之光照條件。
在一個實施例中，伺服器110經組態以將一或多個參考參數124提供至行動裝置102。參考參數124可包括藉由參考裝置114收集之光感測器資料126的均值及/或標準差。又，光感測器資料126由參考裝置114收集的時間段不必與行動裝置102獲得其光感測器資料同時發生，亦不必持續相同時間。在一個實施例中，參考裝置114在藉由行動裝置102產生光感測器資料之前(例如，提前很長時間)產生光感測器資料126。
雖然圖1展示一個伺服器110，但應理解，可使用多個伺服器。又，在一個實施例中，行動裝置102經組態以由其自身基於所接收之參考參數124且基於在行動裝置102處本端判定之樣本參數判定校準模 型。樣本參數係基於在行動裝置102處產生之光感測器資料而在行動裝置102處本端地予以判定。然而，在另一實施例中，校準模型之判定可藉由伺服器110(或其他伺服器)執行，其中由行動裝置102產生之光感測器資料或所判定之樣本參數藉由行動裝置102提供至伺服器110。
校準模型一經判定，行動裝置102即可經組態以在一或多個光感測操作期間(諸如室內/室外偵測、自動螢幕亮度調整、日光強度偵測及/或一或多個圖片之白平衡等)將校準模型應用於自行動裝置102中包括之光感測器獲得的其他光感測器資料。根據本文所論述之實施例，校準模型之判定允許與裝置無關之基於光的應用程式，其中經開發用於一個裝置之應用程式可順暢地使用於其他裝置而無需維護多種裝置中之每一者專有的已知校準因子清單/列表。
圖2為說明自動校準行動裝置之光感測器資料之程序200的流程圖。程序200為藉由圖1之行動裝置102執行之自動校準程序的一個可能實施。將參看圖1至圖3描述程序200。
如圖2中所展示，程序區塊202包括行動裝置102獲得表示藉由參考裝置114收集之光感測器資料126的一或多個參考參數124。在一個實施例中，行動裝置102藉由與伺服器110在網路112上通信而獲得該一或多個參考參數124。在一個態樣中，行動裝置102可儲存所接收之參考參數124以供在將來用於將來光感測器資料之自動校準中。在另一態樣中，行動裝置102可經組態以在自動校準程序200之每一例項中動態地自伺服器110獲得該一或多個參考參數124。參考參數124可包括一或多個統計值，諸如光感測器資料126之均值及/或標準差。
在程序方塊204中，行動裝置102經組態以自行動裝置102中包括的光感測器收集光感測器資料。在一個實施例中，行動裝置102經組態以在一延長時間段收集複數個光感測器資料值。藉助於實例，行動 裝置102可隔夜(例如，開始於行動裝置102之本端時間8PM、9PM、10PM或11PM且結束於6AM、7AM、8AM或9AM)收集複數個光感測器資料值。在另一實例中，行動裝置102可歷經若干天、週等時間段收集複數個光感測器資料值。
圖3為說明自行動裝置102中包括的光感測器收集光感測器資料值之程序300的流程圖。程序300為圖2之程序方塊204的一個可能實施。在程序方塊302中，行動裝置102判定取樣時段之開始是否應開始。在一個實例中，行動裝置102可包括一或多個機載感測器以判定是否開始取樣時段。舉例而言，行動裝置102可包括一時脈，其中行動裝置102監測時間(例如，9PM)以便開始光感測器資料值之隔夜取樣。在另一實例中，行動裝置102包括一計時器，其中行動裝置102經組態以執行週期性取樣時段(例如，每12小時)。在又一實例中，行動裝置102可經組態以利用行動裝置102中包括的一或多個其他感測器來藉由使用者判定不活動之時段，取樣時段可在該不活動時段期間發生。
接下來，在程序方塊304中，行動裝置102藉由對行動裝置102中包括的光感測器所產生之資料進行取樣來收集一或多個光感測器資料值。在決策區塊306中，行動裝置102同樣藉由利用例如時脈、計時器等來判定取樣時段是否已結束。若取樣時段已結束，則光感測器資料值之收集已結束，且程序300停止。若取樣時段未結束，則程序300返回至程序區塊304以收集其他光感測器資料值。在某些實施中，程序300包括以5Hz之取樣速率來收集光感測器值。當然，根據本文中之教示，光感測器資料值之其他取樣速率亦為可能的。
現在返回圖2，程序區塊206包括計算用於自行動裝置102中包括的光感測器所獲得之光感測器資料(亦即，在程序方塊204中收集之光感測器資料)的一或多個樣本參數。所判定之樣本參數可包括一或多個統計值，諸如由行動裝置102之光感測器所產生之光感測器資料的 均值及/或標準差。
接下來，在程序方塊208中，行動裝置102判定用於由行動裝置102之光感測器所產生的光感測器資料之自動校準的校準模型。在一個態樣中，校準模型之判定係基於在程序方塊206中計算之一或多個參考參數124及一或多個樣本參數兩者。在一個實例中，判定校準模型包括判定一校準因子，其中該校準因子可用於校準或以其他方式調整在行動裝置102處隨後獲取之光感測器資料。在一個實施例中，該校準因子可使用最大概似估計量而自參考參數及樣本參數之均值及標準差兩者予以判定。藉助於實例，若log(光感測器資料 參考裝置114)→N(μ,σ 2)，其中μ為光感測器資料126之均值，且σ 2為光感測器資料126之標準差或變異數，則log(光感測器資料 行動裝置102)Θ i →N(μ,σ 2)，其中Θ i 為校準因子。因此，log(光感測器資料 行動裝置102)→ N。由於已知μ及σ(亦即，包括於參考參數124中)，由此行動裝置102可將校準因子Θ i 之最大概似估計量計算為 ，其中m i 為藉由行動裝置102之光感測器所獲得之光感測器資料的均值，且其中s i 2為藉由行動裝置102之光感測器所獲得之光感測器資料的標準差或變異數。
校準模型一經判定，行動裝置102即可僅儲存所判定之校準模型以用於將來光感測操作，或可自身開始光感測操作中的一者。舉例而言，在可選程序區塊210中，行動裝置102可經組態以在一或多個光感測操作期間(諸如室內/室外偵測、自動螢幕亮度調整、日光強度偵測及/或一或多個圖片之白平衡等)將校準模型應用於自行動裝置102中包括之光感測器所獲得的其他光感測器資料。在一個實施中，程序200及程序300在行動裝置102中之光感測器的初始使用之時即予以執行。在另一實施例中，程序200及程序300可週期性地執行(例如，每 夜)以便改良及/或更新在行動裝置102處儲存之校準模型。
圖4為說明能夠執行本文所論述之程序之設備400的功能方塊圖。在一個實施例中，設備400為能夠執行上文所描述之諸如程序200的光感測器資料之自動校準的電腦。設備400為圖1之行動裝置102的一個可能實施。
設備400可視情況包括攝影機402以及可選使用者介面406，該使用者介面包括能夠顯示藉由攝影機402擷取之影像的顯示器422。使用者介面406亦可包括小鍵盤424或其他輸入裝置，使用者可經該小鍵盤或該輸入裝置將資訊輸入至設備400中。必要時，可藉由將一虛擬小鍵盤整合至具有觸控感測器之顯示器422中來免用小鍵盤424。使用者介面406亦可包括麥克風426及揚聲器428。
設備400亦包括連接至攝影機402及使用者介面406(若存在)且與之通信的控制單元404。控制單元404接受且處理自攝影機402及/或自網路配接器416接收之影像。控制單元404可由處理單元408及相關聯記憶體414、硬體410、韌體412、軟體415及圖形引擎420提供。
控制單元404可進一步包括光感測器417及自動校準單元418。光感測器417可經組態以回應於在設備400接收且入射於光感測器417上之光419而產生一或多個光感測器資料值。在一個實施例中，光感測器417包括環境光感測器(ALS)。在另一實施例中，光感測器417包括紅綠藍(RGB)感測器。在又一實施例中，光感測器417包括紫外線(UV)感測器。
自動校準單元418可經組態以執行由光感測器417產生之光感測器資料之一或多個自動校準程序，諸如上文參看圖2之程序200所描述。處理單元408及自動校準單元418係出於明晰之目的而分開予以說明，但可為單一單元及/或基於在處理單元408中執行之軟體415中之指令而實施於處理單元408中。處理單元408以及自動校準單元418能 夠(但無需一定)包括一或多個微處理器、嵌入式處理器、控制器、特殊應用積體電路(ASIC)、數位信號處理器(DSP)及其類似者。術語處理器及處理單元描述藉由系統而非特定硬體實施之功能。此外，如本文中所使用，術語「記憶體」係指任何類型之電腦儲存媒體，包括與設備400相關聯之長期記憶體、短期記憶體或其他記憶體，且不限於任何特定類型之記憶體或特定數目之記憶體，或其上儲存有記憶體之類型的媒體。
本文所描述之程序可視應用而藉由各種構件予以實施。舉例而言，此等程序可實施於硬體410、韌體412、軟體415或其任何組合中。對於硬體實施例，可在一或多個特殊應用積體電路(ASIC)、數位信號處理器(DSP)、數位信號處理裝置(DSPD)、可程式化邏輯裝置(PLD)、場可程式化閘陣列(FPGA)、處理器、控制器、微控制器、微處理器、電子裝置、經設計以執行本文中所描述之功能的其他電子單元或其組合內來實施該等處理單元。
對於韌體及/或軟體實施例，可藉由執行本文中所描述之功能的模組(例如，程序、功能等等)來實施該等程序。任何有形地實施指令之非暫時性電腦可讀媒體可用於實施本文中所描述之程序。舉例而言，程式碼可儲存於記憶體414中且由處理單元408執行。記憶體可在處理單元408之內或外部予以實施。
若在韌體412及/或軟體415中實施，則該等功能可作為一或多個指令或程式碼而儲存於電腦可讀媒體上。實例包括編碼有資料結構之非暫時性電腦可讀媒體及編碼有電腦程式之電腦可讀媒體。電腦可讀媒體包括實體電腦儲存媒體。儲存媒體可為可藉由電腦存取之任何可用媒體。藉助於實例而非限制，此類電腦可讀媒體可包含RAM、ROM、快閃記憶體、EEPROM、CD-ROM或其他光碟儲存裝置，磁碟儲存裝置或其他磁性儲存裝置，或任何其他可用於儲存呈指令或資料 結構形式的所需程序碼且可由電腦存取的媒體；如本文中所使用，磁碟及光碟包括緊密光碟(CD)、雷射光碟、光學光碟、數位多功能光碟(DVD)、軟碟及藍光光碟，其中磁碟通常以磁性方式再現資料，而光碟藉由雷射以光學方式再現資料。以上各者之組合應亦包括於電腦可讀媒體之範疇內。
圖5為說明組件之若干樣本態樣的簡化方塊圖，該等組件可使用於經組態以支援本文中所教示之光感測器資料之自動校準的行動裝置500中。行動裝置500為圖1之表示為一系列相關功能模組之行動裝置102的一個可能實施。
用於獲得表示藉由參考裝置收集之光感測器資料之一或多個參考參數的模組502可至少在一些態樣中對應於(例如)圖4之網路配接器416。用於自行動裝置中包括之光感測器收集光感測器資料的模組504可至少在一些態樣中對應於(例如)圖4之自動校準單元418及/或光感測器417。用於計算自行動裝置500中包括的光感測器獲得之光感測器資料的一或多個樣本參數的模組506可在一些態樣中對應於(例如)圖4之自動校準單元418及/或處理單元408。用於基於參考參數及樣本參數來判定校準模型之模組508可在一些態樣中對應於(例如)圖4之自動校準單元418及/或處理單元408。用於在一或多個光感測操作期間將校準模型應用於光感測器資料的模組510可在一些態樣中對應於(例如)圖4之自動校準單元418及/或處理單元408。
圖5之模組502至模組510的功能性可以符合本文中之教示的各種方式而予以實施。在一些設計中，此等模組502至模組510之功能性可實施為一或多個電組件。在一些設計中，此等模組502至模組510之功能性可實施為包括一或多個處理器組件之處理系統。在一些設計中，此等模組502至模組510之功能性可使用例如一或多個積體電路(例如，ASIC)之至少一部分而予以實施。如本文中所論述，積體電路可 包括處理器、軟體、其他相關組件，或其某一組合。因此，不同模組之功能性可實施為(例如)積體電路之不同子組、一組軟體模組之不同子組，或其組合。又，應瞭解，一給定子組(例如，積體電路及/或一組軟體模組之子組)可提供用於多於一個之模組的至少一部分功能性。
此外，圖5所表示之組件及功能以及本文中所描述之其他組件及功能可使用任何適合之構件來實施。此類構件亦可至少部分使用如本文中所教示之相對應的結構來實施。舉例而言，上文所描述之組件連同圖5之「用於…的模組」組件亦可對應於類似地指定之「用於…的構件」功能性。因此，在一些態樣中，可使用處理器組件、積體電路或本文中教示之其他合適的結構中之一或多者來實施此類構件中之一或多者。
雖然前述揭示內容展示本發明之說明性實施例，但應注意，可在不脫離如所附申請專利範圍所界定之本發明之範疇的情況下在本文中作出各種改變及修改。無需以任何特定次序執行根據本文中所描述之本發明之實施例的方法請求項之功能、步驟及/或動作。此外，儘管可以單數形式描述或主張本發明之元件，但除非明確陳述限於單數形式，否則亦涵蓋複數形式。

Claims (21)

  1. 一種自動校準一行動裝置之光感測器資料的方法，該方法包含：藉由該行動裝置將一或多個訊息發送至一或多個伺服器以獲得表示藉由除了該行動裝置以外之一參考裝置之一光感測器收集之光感測器資料的一或多個參考參數；藉由該行動裝置在一自動校準程序之一例項期間動態地自一網路上之一或多個伺服器獲得一或多個參考參數，該一或多個參考參數表示藉由除了該行動裝置以外之一參考裝置之一光感測器收集之光感測器資料；藉由該行動裝置自該行動裝置中包括的一光感測器收集光感測器資料，其中該行動裝置中包括的該光感測器包含一環境光感測器、或一紅綠藍(RGB)感測器、或一紫外線(UV)感測器之至少一者；計算自該行動裝置中包括的該光感測器獲得之該光感測器資料的一或多個樣本參數；基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數來判定用於自動校準該行動裝置中包括的該光感測器的該光感測器資料的一校準模型，其中判定該校準模型包含基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數而計算一校準因子；及藉由該行動裝置執行一光感測操作，該光感測操作包括自該行動裝置中包括的該光感測器收集隨後光感測器資料及基於該校準模型之該校準因子而調整該隨後光感測器資料。
  2. 如請求項1之方法，其中該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數包括選自由以下各者組成之群的一或多個統計值：各別光感測器資料之一均值及一標準差。
  3. 如請求項1之方法，其中獲得該一或多個參考參數包括自一伺服器獲得該一或多個參考參數。
  4. 如請求項1之方法，其中自該行動裝置中包括的該光感測器收集該光感測器資料包括歷經一隔夜時間段收集複數個光感測器資料值。
  5. 如請求項1之方法，其中計算該一或多個樣本參數包含計算自該行動裝置中包括的該光感測器收集之該光感測器資料的一均值m i 及一標準差s i 2，獲得該一或多個參考參數包含獲得藉由該參考裝置收集之該光感測器資料的一均值μ及一標準差σ 2，且計算該校準因子包含根據計算該校準因子之一最大概似估計量Θ i ML 。
  6. 如請求項1之方法，其中該光感測操作包括選自由室內/室外偵測、自動螢幕亮度調整、日光強度偵測及一或多個圖片的白平衡所組成之群的一或多個光感測操作。
  7. 如請求項1之方法，其進一步包含獨立於使用者與該行動裝置的任何互動而執行該光感測器資料之該自動校準。
  8. 如請求項1之方法，其中自該行動裝置中包括的該光感測器獲得該光感測器資料包括在該行動裝置位於一第一環境中時自該光感測器獲得該光感測器資料，且其中藉由該參考裝置收集之該光感測器資料係在該參考裝置位於與該第一環境分開且不同於該第一環境之一第二環境中時予以收集。
  9. 如請求項1之方法，其中基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數而使用一最大概似估計量計算該校準因子。
  10. 一種用於自動校準光感測器資料的行動裝置，該行動裝置包含：一光感測器，其經組態以產生該光感測器資料，其中該光感測器包含一環境光感測器、或一紅綠藍感測器、或一紫外線感測器之至少一者；記憶體，其經組態以儲存程式碼；及一處理單元，其耦接至該記憶體，該記憶體經組態以存取且執行該程式碼中包括之多個指令以引導該行動裝置：自該行動裝置將一或多個訊息發送至一或多個伺服器以獲得表示藉由除了該行動裝置以外之一參考裝置之一光感測器收集之光感測器資料的一或多個參考參數；在一自動校準程序之一例項期間動態地自一網路上之一或多個伺服器獲得一或多個參考參數，該一或多個參考參數表示藉由除了該行動裝置以外之一參考裝置之一光感測器收集之光感測器資料；自該光感測器收集該光感測器資料；計算自該光感測器獲得之該光感測器資料的一或多個樣本參數；及基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數來判定用於自動校準該光感測器之該光感測器資料的一校準模型，其中用以判定該校準模型的該等指令包括基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數而計算一校準因子的多個指令；及藉由該行動裝置執行一光感測操作，該光感測操作包括自該行動裝置中包括的該光感測器收集隨後光感測器資料及基於該校準模型之該校準因子而調整該隨後光感測器資料。
  11. 如請求項10之行動裝置，其中該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數包括選自由以下各者組成之群的一或多個統計值：各別光感測器資料之一均值及一標準差。
  12. 如請求項10之行動裝置，其中用以自該光感測器收集該光感測器資料之該等指令包括用以歷經一隔夜時間段收集複數個光感測器資料值的指令。
  13. 如請求項10之行動裝置，其中用以計算該一或多個樣本參數之該等指令包含用以計算自該行動裝置中包括的該光感測器收集之該光感測器資料之一均值m i 及一標準差s i 2的指令，用以獲得該一或多個參考參數之該等指令包含用以獲得藉由該參考裝置收集之該光感測器資料之一均值μ及一標準差σ 2的指令，且用以計算該校準因子之該等指令包含用以根據Θ i ML =計算該校準因子之一最大概似估計量Θ i ML 的指令。
  14. 如請求項10之行動裝置，其中該光感測操作包括選自由室內/室外偵測、自動螢幕亮度調整、日光強度偵測及一或多個圖片的白平衡所組成之群的一或多個光感測操作。
  15. 如請求項10之行動裝置，其中該程式碼進一步包含獨立於使用者與該行動裝置的任何互動而執行該光感測器資料之該自動校準的多個指令。
  16. 如請求項10之行動裝置，其中用以自該光感測器獲得該光感測器資料之該等指令包括用以在該行動裝置位於一第一環境時自該光感測器獲得該光感測器資料的指令，且其中藉由該參考裝置收集之該光感測器資料係在該參考裝置位於與該第一環境分開且不同於該第一環境一之第二環境中時予以收集。
  17. 一種用於自動校準光感測器資料之行動裝置，該行動裝置包含：一光感測器，其經組態以產生該光感測器資料，其中該光感測器包含一環境光感測器、或一紅綠藍感測器、或一紫外線感測器之至少一者；用於藉由該行動裝置將一或多個訊息發送至一或多個伺服器以獲得表示藉由除了該行動裝置以外之一參考裝置之一光感測器收集之光感測器資料的一或多個參考參數的構件；用於在一自動校準程序之一例項期間動態地自一網路上之一或多個伺服器獲得一或多個參考參數的構件，該一或多個參考參數表示藉由除了該行動裝置以外之一參考裝置之一光感測器收集之光感測器資料；用於自該光感測器收集該光感測器資料的構件；用於計算自該光感測器獲得之該光感測器資料之一或多個樣本參數的構件；用於基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數來判定用於自動校準該光感測器之該光感測器資料之一校準模型的構件，其中用於判定該校準模型的構件包括用於基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數而計算一校準因子的構件；及用於藉由該行動裝置執行一光感測操作的構件，該光感測操作包括自該行動裝置中包括的該光感測器收集隨後光感測器資料及基於該校準模型之該校準因子而調整該隨後光感測器資料。
  18. 如請求項17之行動裝置，其中該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數包括選自由以下各者組成之群的一或多個統計值：各別光感測器資料之一均值及一標準差。
  19. 如請求項17之行動裝置，其進一步包含用於獨立於使用者與該行動裝置的任何互動而執行該光感測器資料之該自動校準的構件。
  20. 一種非暫時性電腦可讀媒體，其包括儲存於其上用於自動校準光感測器資料的程式碼，該程式碼包含多個指令以引導一行動裝置：將一或多個訊息發送至一或多個伺服器以獲得表示藉由除了該行動裝置以外之一參考裝置之一光感測器收集之光感測器資料的一或多個參考參數；在一自動校準程序之一例項期間動態地自一網路上之一或多個伺服器獲得一或多個參考參數，該一或多個參考參數表示由除了該行動裝置以外之一參考裝置之一光感測器收集之光感測器資料；自該行動裝置中包括的一光感測器收集光感測器資料，其中該行動裝置中包括的該光感測器包含一環境光感測器、或一紅綠藍感測器、或一紫外線感測器之至少一者；計算自該行動裝置中包括的該光感測器獲得之該光感測器資料的一或多個樣本參數；基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數來判定用於自動校準該行動裝置中包括之該光感測器的該光感測器資料的一校準模型，其中用以判定該校準模型之該等指令包括用以基於該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數而計算一校準因子的多個指令；及藉由該行動裝置執行一光感測操作，該光感測操作包括自該行動裝置中包括的該光感測器收集隨後光感測器資料及基於該校準模型之該校準因子而調整該隨後光感測器資料。
  21. 如請求項20之非暫時性電腦可讀媒體，其中該一或多個參考參數及該一或多個樣本參數包括選自由以下各者組成之群的一或多個統計值：各別光感測器資料之一均值及一標準差。
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