WO2018131251A1

WO2018131251A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

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Publication number: WO2018131251A1
Application number: PCT/JP2017/038271
Authority: WO
Inventors: 宏之水沼; 山野　郁男
Original assignee: ソニー株式会社
Priority date: 2017-01-12
Filing date: 2017-10-24
Publication date: 2018-07-19
Also published as: US11209908B2; US20200073481A1

Abstract

【課題】ジェスチャの認識精度の更なる向上が可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】ユーザに係るコンテキストを認識するコンテキスト認識部と、前記ユーザのジェスチャを認識するジェスチャ認識部と、前記コンテキスト認識部の認識結果に基づいて、前記ジェスチャ認識部の認識設定を動的に変更する設定変更部と、を備える、情報処理装置を提供する。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

　本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

　近年、腕時計のように腕に装着する形態のモバイル端末（以下、「腕輪型端末」と称する）が普及しつつある。このような腕輪型端末に対する操作入力は、主に端末上に設けられたタッチパネルに対して行われることが一般的である。しかし、腕輪型端末の中には、例えば下記特許文献１に示されているように、腕輪型端末が手首に装着されている際に「握る」や「放す」等のジェスチャを認識して、認識結果を入力コマンドとして受け付けることができる腕輪型端末も存在する。

　上述のようなジェスチャの認識は、加速度センサやジャイロセンサ等のモーションセンサを用いて腕輪型端末の動きを検出し、検出値から、ジェスチャの認識アルゴリズムを用いて、ユーザの行っているジェスチャがどのようなジェスチャであるのかを認識する。最近では、機械学習等を用いて高度な認識アルゴリズムを開発することが可能であり、このような認識アルゴリズムを用いることにより、ジェスチャを正確に認識するよう、認識精度を高めている。

特開２００２－３５８１４９号公報

　しかしながら、上述のような高度な認識アルゴリズムを用いても、不安定、且つ、不確定な「動き」であるユーザのジェスチャを正確に認識することは難しく、認識精度の向上には限界があった。

　そこで、本開示では、ジェスチャの認識精度の更なる向上が可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提案する。

　本開示によれば、ユーザに係るコンテキストを認識するコンテキスト認識部と、前記ユーザのジェスチャを認識するジェスチャ認識部と、前記コンテキスト認識部の認識結果に基づいて、前記ジェスチャ認識部の認識設定を変更する設定変更部と、を備える、情報処理装置が提供される。

　また、本開示によれば、ユーザに係るコンテキストを認識することと、前記ユーザのジェスチャを認識することと、前記ユーザに係るコンテキストの認識結果に基づいて、前記ジェスチャの認識における認識設定を変更することと、を含む、情報処理方法が提供される。

　さらに、本開示によれば、コンピュータを、ユーザに係るコンテキストを認識するコンテキスト認識部と、前記ユーザのジェスチャを認識するジェスチャ認識部と、前記コンテキスト認識部の認識結果に基づいて、前記ジェスチャ認識部の認識設定を変更する設定変更部と、として機能させる、プログラムが提供される。

　以上説明したように本開示によれば、ジェスチャの認識精度の更なる向上が可能となる。

　なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０の外観を示す図である。同実施形態に係る情報処理装置１０の装着状態を説明する図である。同実施形態に係る情報処理装置１０の基本構成を示すブロック図である。同実施形態に係る情報処理装置１０と外部装置との接続の一例を示す説明図である。同実施形態に係る情報処理装置１０の認識する腕ジェスチャの一例を説明する説明図である。同実施形態における指ジェスチャの一例を示す説明図である。同実施形態における指ジェスチャの他の一例を示す説明図である。同実施形態における指ジェスチャの更なる他の一例を示す説明図である。同実施形態に係る情報処理方法を説明するフロー図である。同実施形態に係るモーションセンサ１８のセンシングの一例を示す説明図である。同実施形態に係る実施例１を説明する説明図である。同実施形態に係る実施例２を説明する説明図である。同実施形態に係る実施例３を説明する説明図である。同実施形態に係る実施例４を説明する説明図である。同実施形態に係る実施例５を説明する説明図（その１）である。同実施形態に係る実施例５を説明する説明図（その２）である。同実施形態に係る実施例６を説明する説明図である。同実施形態に係る実施例７を説明する説明図である。同実施形態に係る実施例８を説明する説明図である。同実施形態に係る実施例９を説明する説明図である。本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０の変形例を説明する説明図である。本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示したブロック図である。

　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

　また、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０の概要
　２．背景
　３．本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０の基本構成
　４．本開示の一実施形態に係る情報処理方法
　５．実施例
　　　５．１認識設定の変更例
　　　５．２　ユーザに係るコンテキストの例
　　　５．３　コマンドの変更例
　６．まとめ
　７．ハードウェア構成
　８．補足

　　＜＜１．本開示の一実施形態による情報処理装置１０の概要＞＞
　まず、本開示の一実施形態による情報処理装置１０の概要について図１及び図２を参照して説明する。図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０の外観を示す図であり、図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０の装着状態を説明する図である。

　図１及び図２に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、ユーザの腕８０や手首に装着されるウェアラブル端末であって、腕輪型／腕時計型端末とも称される。当該情報処理装置１０には、その外周面に、表示部及び操作部としての機能を有するタッチパネルディスプレイ１２と、スピーカ１４と、マイクロフォン１６とが設けられている。

　タッチパネルディスプレイ１２は、ユーザがタッチ操作しやすいように、例えば情報処理装置１０の外周面のうちの一部の領域に設けられている。ただし、本実施形態においては、これに限定されるものではなく、タッチパネルディスプレイ１２は、情報処理装置１０の外周面の全体に設けられていても良い。タッチパネルディスプレイ１２の表示部としての機能は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ　Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示画面装置により実現され、表示画面に文字、画像その他の情報を表示する。さらに、上記表示画面装置による文字、画像、その他の情報の表示は、後述する主制御部２６のデバイス制御部２６４によって制御される。

　また、タッチパネルディスプレイ１２の操作部としての機能は、例えば上述の表示画面装置に重畳され、ユーザによる接触位置を検出する操作面により実現される。当該操作面は、ユーザの腕８０の外周方向に沿った曲面となることができる。

　なお、腕輪型端末である情報処理装置１０において様々な機能を実現するためには、タッチパネルディスプレイ１２の面積を大きくすることが望ましい。しかしながら、タッチパネルディスプレイ１２が、ユーザの腕８０の対して大きな面積を持つ場合には、腕輪型端末の装着性や操作性が低下することとなる。そのため、タッチパネルディスプレイ１２は、図２に示すように、ユーザの腕８０に沿うような形で幅の狭い曲面となっている。ユーザは、図２に示すように、自身の腕８０に装着した情報処理装置１０のタッチパネルディスプレイ１２による表示画面を見ながら、表示画面に重畳して設けられた操作面に対して当該情報処理装置１０が装着されていない腕の指８２でタッチ操作を行う。なお、以下の説明においては、当該情報処理装置１０が装着された腕８０の指を指８４と称し、図２においては、左手の指として示されている。また、以下の説明においては、当該情報処理装置１０が装着されていない腕の指を指８２と称し、図２においては、右手の指として示されている。また、以下に説明する実施形態においては、当該情報処理装置１０は、左腕に装着されるものに限定されるものではなく、右腕に装着されていてもよい。

　スピーカ１４は、音声出力機能を有し、図１及び図２に示すように、情報処理装置１０の外周面において、タッチパネルディスプレイ１２の近傍に設けられるスピーカにより実現される。また、マイクロフォン１６は、収音機能を有し、図１及び図２に示すように、情報処理装置１０の外周面において、タッチパネルディスプレイ１２の近傍に設けられるマイクロフォンにより実現される。なお、図１に示すスピーカ１４と、マイクロフォン１６との設置個数及び位置はあくまでも一例であって、本実施形態はこれに限定されるものではなく、例えばスピーカ１４、マイクロフォン１６を情報処理装置１０の外周面に複数個設けてもよい。

　　＜＜２．背景＞＞
　ところで、上述のような腕輪型端末である情報処理装置１０は、ユーザに装着され、当該ユーザのジェスチャを認識し、認識結果に基づいて、当該情報処理装置１０で行われる情報処理のためのコマンドを発行することができる。しかしながら、先に説明したように、不安定、且つ、不確定な「動き」等であるユーザのジェスチャを正確に認識することは難しく、ジェスチャ認識精度の向上には限界があった。

　詳細には、ユーザのジェスチャを認識するために、情報処理装置１０にはモーションセンサ１８が設けられている。当該モーションセンサ１８は、加速度センサやジャイロセンサ等を含んでいる（なお、モーションセンサ１８の詳細については、後述する）。このようなモーションセンサ１８は、ユーザへの装着状態（例えば、ユーザの腕８０にきつく固定されている、もしくはゆるく固定されている等）に応じてその状態（センサが振動しにくい等）も変化することから、モーションセンサ１８のセンシングの傾向は変化する。その結果、ユーザが同じジェスチャを行った場合であっても、得られるセンシング結果は異なるものとなることがある。また、センシングの傾向は、上記モーションセンサ１８を装着したユーザの状態によっても変化し、ユーザが静止しているときと、ユーザが走っているときとでは、ユーザの運動による加速度等の影響により変化する。

　これまでは、上述のような情報処理装置１０においては、当該情報処理装置１０が装着されたユーザの状態、及び当該情報処理装置１０の装着状態等がどのような状況であっても、一様に動作する認識エンジンを用いて、ジェスチャの認識を行っていた。すなわち、これまでは、情報処理装置１０においては、モーションセンサ１８のセンシング傾向が変化しても一様に動作する認識エンジンを用いていた。しかしながら、先に説明したように、ユーザの状態等に応じてモーションセンサ１８のセンシング傾向が変化することから、一様に動作する認識エンジンを用いた場合では、ユーザのジェスチャをユーザの意図したジェスチャとして認識できないことがある。

　そこで、本開示では、上述のようなユーザの状態、状況等（以下の説明においては、これらをユーザに係るコンテキストと呼ぶ）に応じて、ジェスチャの認識エンジン等のようなジェスチャ認識における認識設定を変える情報処理装置１０を提案する。本開示によれば、上述のようなユーザの状態等に応じて変化するモーションセンサ１８のセンシング傾向に合わせて、上記認識設定を変えることから、ジェスチャ認識精度の更なる向上を期待することができる。

　なお、以下の説明においては、コンテキストとは、ユーザの状態やユーザの置かれた状況、ユーザの属性等のユーザに関わる情報を意味し、ジェスチャを認識するための認識設定を変更するための判断材料となる情報となる。また、以下の説明においては、ジェスチャとは、何かを伝達するために人が行う動作のことを意味する。詳細には、ジェスチャとは、上記情報処理装置１０等に対して指示を伝達するために、腕や手等の身体の一部の形状や向きで表現される態様や、手や指先等の身体の一部を動かす身体運動や、眼球運動のことを意味する。さらに、以下の説明においては、認識エンジンとは、ユーザのジェスチャを認識するための情報処理を実行する機構（装置）及びプログラム（各種設定を含む）の総称を意味する。

　　＜＜３．本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０の基本構成＞＞
　以下に、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０の基本構成を図３から図８を参照して説明する。図３は、本実施形態に係る情報処理装置１０の基本構成を示すブロック図である。図４は、本実施形態に係る情報処理装置１０と外部装置との接続の一例を示す説明図である。さらに、図５は、本実施形態に係る情報処理装置１０の認識する腕ジェスチャの一例を説明する説明図である。また、図６から図８は、本実施形態における指ジェスチャの一例を示す説明図である。

　本実施形態に係る情報処理装置１０は、先に説明したように、ユーザの腕８０や手首に装着されるウェアラブル端末である。図３に示すように、情報処理装置１０は、タッチパネルディスプレイ１２、スピーカ１４、マイクロフォン１６、モーションセンサ１８、生体センサ２０、通信部２２、記憶部２４、及び、主制御部２６を主に有する。以下に、本実施形態に係る情報処理装置１０の各ブロックについて説明する。

　（タッチパネルディスプレイ１２）
　タッチパネルディスプレイ１２は、先に説明したように、情報処理装置１０の外周面に設けられ、表示部および操作部の機能を有する。

　（スピーカ１４）
　スピーカ１４は、先に説明したように、情報処理装置１０の外周面に設けられ、音声（オーディオ信号）を出力する機能を有する。例えば、スピーカ１４は、アラーム等によりユーザへの通知を行ったり、通話中は受話音声を出力したりする。

　（マイクロフォン１６）
　マイクロフォン１６は、先に説明したように、情報処理装置１０の外周面に設けられ、音声（オーディオ信号）を入力する機能を有する。例えば、マイクロフォン１６は、ユーザによる音声入力を受付けたり、通話中はユーザの発話音声を収音したりする。

　（モーションセンサ１８）
　モーションセンサ１８は、情報処理装置１０に設けられ、ユーザの行動（ユーザが歩いている等）や、情報処理装置１０が装着されたユーザの腕８０の動作（ジェスチャ）を検出するセンサである。モーションセンサ１８は、後述するように、ユーザの指先の動作（指ジェスチャ）も検出することができる。モーションセンサ１８は、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、ポテンショメータ、エンコーダ等の空間的な動きや角度を検出する、１つ又は複数のセンサデバイスにより実現される。モーションセンサ１８によって得られた１つ又は複数のセンシング結果は、後述する主制御部２６に出力され、当該主制御部２６において、ユーザの行動を認識したり、ユーザのジェスチャを認識したりする際に用いられることとなる。

　また、当該モーションセンサ１８は、撮像素子、及び撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズ等の各種の部材を用いてユーザを撮像する撮像装置を含んでもいてもよい。この場合、撮像装置によって撮像される画像には、ユーザの動作やユーザの目の動き（眼球運動）等がキャプチャされる。当該撮像装置によるセンシング結果である上記画像は、後述する主制御部２６に出力され、当該主制御部２６において、ユーザの動作や視線の動き（ジェスチャ）を認識したりする際に用いられることとなる。さらに、当該モーションセンサ１８は、ユーザのジェスチャを認識することができる赤外線センサ、超音波センサ等を含んでいてもよい。なお、このような撮像装置及び赤外線センサ等は、情報処理装置１０に設けられていてもよく、もしくは、ユーザの周囲に、情報処理装置１０とは別体の装置として設置されていてもよい。

　さらに、当該モーションセンサ１８は、測位センサを含んでいてもよい。測位センサは、情報処理装置１０が装着されたユーザの位置を検出するセンサであり、具体的には、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）受信機等であることができる。この場合、測位センサは、ＧＮＳＳ衛星からの信号に基づいて、ユーザの現在地の緯度・経度を示すセンシング結果を生成する。当該測位センサによるセンシング結果は、後述する主制御部２６に出力されて、当該主制御部２６において、センシング結果の変化からユーザの移動や移動速度を検出する際に用いられることとなる。また、例えばＲＦＩＤ（ＲＡＤＩＯ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、Ｗｉ－Ｆｉのアクセスポイント、無線基地局の情報等からユーザの相対的な位置関係を検出することが可能なため、このような通信装置を上記測位センサとして利用することも可能である。

　本実施形態に係るモーションセンサ１８は、ユーザのジェスチャを検出することもでき、ユーザの行動も検出することもできる。検出されたユーザの行動は、ユーザに係るコンテキストの１つであり、ジェスチャを認識するための認識設定を変更するための判断材料となる情報の１つとなる。言い換えると、本実施形態に係るモーションセンサ１８は、ユーザの係るコンテキストを認識するためのセンシング結果を取得し、ユーザのジェスチャを認識するためのセンシング結果を取得することができる。なお、上述の説明においては、モーションセンサ１８は、コンテキストを認識するためのセンシング結果とジェスチャを認識するためのセンシング結果との両方を取得することができるものとして説明したが、本実施形態においてはこれに限るものではない。例えば、モーションセンサ１８は、コンテキストのためのセンシング結果を得るセンサと、ジェスチャのためのセンシング結果を得るセンサとを別個に有していてもよい。

　（生体センサ２０）
　生体センサ２０は、情報処理装置１０に設けられ、ユーザの生体情報を検出するセンサである。当該生体センサ２０は、例えば、ユーザの身体の一部に直接的又は間接的に装着され、ユーザの心拍数、血圧、脳波、呼吸、発汗、筋電位、皮膚温度、皮膚電気抵抗等を測定する１つ又は複数のセンサを含む。生体センサ２０によって得られた１つ又は複数の生体情報は、後述する主制御部２６に出力されて、当該主制御部２６において、ユーザのコンテキストを認識する際に用いられることとなる。

　さらに、本実施形態に係る情報処理装置１０は、上述のモーションセンサ１８及び生体センサ２０の他に、情報処理装置１０のユーザの腕８０への装着状態を検出する圧力センサ（図示省略）や、ユーザの周囲の環境温度を測定する温度センサ（図示省略）等、様々なセンサを含んでもよい。

　（通信部２２）
　本実施形態に係る情報処理装置１０は、図４に示すように、ユーザが所持するスマートフォン４０やヘッドセット５０等の外部装置と無線通信又は有線通信等により接続することができる。すなわち、当該通信部２２は、情報処理装置１０に設けられ、上述の外部装置と接続し、データの送受信を行う機能を有する通信インタフェースである。例えば、当該通信部２２は、スマートフォン４０やヘッドセット５０等と接続してデータの送受信を行ってもよいし、ネットワーク７０を介して所定のサーバ６０と接続してデータの送受信を行ってもよい（図２１参照）。また、当該通信部２２は、ユーザが所持するスマートフォン４０等との間でデータの送受信を行うことにより、情報処理装置１０と接続された外部装置の種類や、外部装置の状態（起動中のアプリケーションの種類等）を検出するセンサとしても機能する。なお、通信部２２は、通信アンテナ、送受信回路やポート等の通信デバイスにより実現される。また、本実施形態においては、上述の外部装置は、図４に示すようにスマートフォン４０やヘッドセット５０に限定されるものではなく、タブレット、ラップトップ型ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、ＨＭＤ（ＨＥＡＤ　Ｍｏｕｎｔｅｄ　Ｄｉｓｐｌａｙ）等であってもよい。

　（記憶部２４）
　記憶部２４は、情報処理装置１０に設けられ、後述する主制御部２６が各種処理を実行するためのプログラム等を記憶する。例えば、記憶部２４は、後述するデバイス制御部２６４が、認識されたジェスチャに応じてコマンドを発行するためのプログラムを格納する。なお、記憶部２４は、例えば、ハードディスク（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ：ＨＤ）などの磁気記録媒体や、フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ　ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性メモリ（ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ　ｍｅｍｏｒｙ）等により実現される。

　（主制御部２６）
　主制御部２６は、情報処理装置１０に設けられ、情報処理装置１０の各ブロックを制御することができる。当該主制御部２６は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等のハードウェアにより実現される。また、当該主制御部２６は、コンテキスト認識部２６０、ジェスチャ認識部２６２、デバイス制御部（コマンド発行部）２６４、及び設定変更部２６６として機能することもできる。以下に、本実施形態に係る主制御部２６のこれら機能の詳細について説明する。

　－コンテキスト認識部２６０－
　コンテキスト認識部２６０は、ユーザに係るコンテキストを認識する。そして、コンテキスト認識部２６０の認識結果は、後述する設定変更部２６６に出力される。また、コンテキスト認識部２６０の認識結果は、上述のタッチパネルディスプレイ１２に表示されてもよく、もしくは、上述のスピーカ１４を介してユーザに出力されてもよい。

　コンテキスト認識部２６０は、上述のモーションセンサ１８による１つ又は複数のセンシング結果に基づいて、ユーザに係るコンテキストを認識する。詳細には、コンテキスト認識部２６０は、ユーザが座っている、ユーザが走っている、ユーザが電車に乗っている等のユーザの行動を、ユーザに係るコンテキストの１つとして、上述のモーションセンサ１８のセンシング結果に基づいて、認識することができる。例えば、コンテキスト認識部２６０は、一定時間において、モーションセンサ１８により加速度の変化や、ユーザの位置の変化が検出されない場合には、ユーザが寝ている等の静止状態にあることを認識する。この際、コンテキスト認識部２６０は、モーションセンサ１８により検出された情報処理装置１０の向き等により、ユーザが仰向けで寝ているか、横向きに寝ているか等を認識することもできる。また、コンテキスト認識部２６０は、例えば、モーションセンサ１８により急な加速度の変化や方向転換等を検出したことに基づき、ユーザが走っているといったユーザの行動を認識することもできる。さらに、コンテキスト認識部２６０は、例えば、モーションセンサ１８により、高速でのユーザの移動や方向転換を検出したことに基づき、ユーザが自動車に乗っていることを認識することもできる。なお、コンテキスト認識部２６０は、モーションセンサ１８によって検出された各種の値により、ユーザの行動を認識してもよい。もしくは、コンテキスト認識部２６０は、モーションセンサ１８によって得られたセンシング結果のパターン（センシング結果の挙動）を、教師データ（既知の行動で得られるパターン）とマッチングすることにより、ユーザの行動を認識してもよい。

　また、コンテキスト認識部２６０は、上述の圧力センサ（図示省略）による検出結果に基づいて、情報処理装置１０のユーザの腕８０への装着状態を認識してもよい。より具体的には、コンテキスト認識部２６０は、圧力センサの検出結果に基づいて、腕輪型端末である情報処理装置１０がきつくユーザの腕８０に固定されているのか、もしくは、緩くユーザの腕８０に固定されているのかを、認識することができる。さらに、コンテキスト認識部２６０は、モーションセンサ１８によって検出された加速度の向きにより、情報処理装置１０の装着された腕８０がユーザの右腕であるか、左腕であるかを認識してもよい。

　また、コンテキスト認識部２６０は、上述の生体センサ２０によって検出された各種生体情報（心拍数、血圧、脳波、呼吸、発汗、筋電位、皮膚温度、皮膚電気抵抗等）に基づいて、ユーザの状態を認識してもよい。例えば、コンテキスト認識部２６０は、生体センサ２０によるユーザの心拍数から、ユーザが運動している、又は興奮している等を認識してもよい。

　また、コンテキスト認識部２６０は、上述の通信部２２による通信により、ユーザが使用するユーザ端末（外部装置）の種類や状態を認識してもよい。詳細には、コンテキスト認識部２６０は、通信部２２を介して、情報処理装置１０と接続されたスマートフォン４０等の外部装置の種類や、外部装置で起動するアプリケーションの種類、又は、当該外部装置に接続されたデバイスの種類等を認識することができる。なお、当該外部装置に接続されたデバイスとしては、例えば外部装置がスマートフォン４０である場合には、当該スマートフォン４０に接続されたヘッドセット５０を挙げることができる。ところで、コンテキスト認識部２６０で認識された外部装置の状態は、ユーザの端末使用に関する情報であることから、ユーザの状態を示す情報であると言える。例えば、ユーザ端末がスマートフォン４０であり、当該スマートフォン４０において音楽プレーヤアプリが起動している場合には、ユーザは音楽を聴いている状態にあることが推測できる。

　さらに、コンテキスト認識部２６０は、ユーザの属性情報、及び行動予定を取得してもよい。詳細には、コンテキスト認識部２６０は、ユーザの性別や年齢等の属性情報や、ユーザの予定された行動とその予定日時等を含む行動予定に関する情報を取得してもよい。なお、これら属性情報及び行動予定は、あらかじめ情報処理装置１０に入力されていてもよく、もしくは、上述の通信部２２を介して、外部のサーバ６０（図２１参照）から取得してもよい。

　－ジェスチャ認識部２６２－
　ジェスチャ認識部２６２は、ユーザの動作を検出するモーションセンサ１８による１つ又は複数のセンシング結果に基づいて、ユーザのジェスチャを認識する。そして、ジェスチャ認識部２６２の認識結果は、後述するデバイス制御部２６４に出力される。また、ジェスチャ認識部２６２の認識結果は、上述のタッチパネルディスプレイ１２に表示されてもよく、もしくは、スピーカ１４を介してユーザに出力されてもよい。

　例えば、ジェスチャ認識部２６２は、図５に示すように、ユーザが、情報処理装置１０が装着された腕８０を振り上げる動作や、腕８０を左右に振る動作や、腕８０を回転させる動作等を、所定のジェスチャ（腕ジェスチャ）として認識することができる。なお、以下の説明においては、ユーザが腕８０を振り上げる動作とは、図５の左側に示すように、ユーザが腕８０を下げた状態から、腕時計を見る際に行う動作のように、腕８０を曲げて上げる動作のことをいう。また、ユーザが腕８０を回転させる動作とは、図５の右側に示すように、腕８０の中心を回転軸として回転させる動作のことをいう。すなわち、「腕を回転させる」ジェスチャは、「手首をまわす」ジェスチャとして見做されてよい。

　また、ジェスチャ認識部２６２は、情報処理装置１０が装着された腕８０の指８４の動きを所定のジェスチャとして認識してもよい。例えば、ジェスチャ認識部２６２は、人差し指８４と親指８４とでつまむピンチ動作や、人差し指８４を特定の方向へ移動させるスワイプ動作、指先同士をタッピングするタップ動作、指先をはじくフィンガーフリック動作、指を鳴らすように動かすフィンガースナップ動作等の指８４による指ジェスチャの種類を検出することができる。例えば、以下の説明においては、タップ動作は、図６に示すように、情報処理装置１０を装着した腕８０の２本の指８４の指先を接触させて、次いで離す動作にことをいう。なお、図６においては、親指と人差し指とを用いたタップ動作を示しているが、本実施形態においては、これに限定されるものではなく、他の指と親指を用いたタップ動作であってもよい。また、フィンガーフリック動作は、図７に示すように、情報処理装置１０を装着した腕８０の中指８４を親指８４で押さえつけた後、当該中指８４を当該親指８４の押さえから開放してはじく動作のことをいう。すなわち、当該フィンガーフリック動作は、ビー玉やおはじき等をはじく際に行われる指の動作である。なお、図７においては、親指と中指とを用いたフィンガーフリック動作を示しているが、本実施形態においては、これに限定されるものではなく、他の指と親指とを用いたフィンガーフリック動作であってもよい。さらに、フィンガースナップ動作は、図８に示すように、情報処理装置１０を装着した腕８０の親指８４と中指８４とをこすり付け、次いで中指８４を親指８４の付け根に打ち当てる動作である。すなわち、フィンガースナップ動作は、指を鳴らす際に行われる指の動作である。なお、図８においては、親指と中指とを用いたフィンガースナップ動作を示しているが、本実施形態においては、これに限定されるものではなく、他の指と親指とを用いたフィンガースナップ動作であってもよい。さらに、本実施形態においては、ジェスチャ認識部２６２が認識する指ジェスチャの種類は上述の動作に限定されるものではなく、指８４を用いて行われる指ジェスチャであれば特に限定されるものではない。

　また、ジェスチャ認識部２６２は、指ジェスチャの種類を認識するだけに限られず、指ジェスチャの行われた回数、指ジェスチャを行った指８４がいずれの指（親指、人差し指、中指、薬指、小指）であったか等の指の種類を認識することもできる。

　さらに、ジェスチャ認識部２６２は、マイクロフォン１６に収音された環境音を解析し、ユーザの指８２による指ジェスチャで生じる特定の周波数の音を抽出し、指ジェスチャの実行や、指ジェスチャの行われた回数を認識してもよい。

　なお、上述の説明においては、情報処理装置１０が装着された腕８０もしくはその指８４の動きを認識するとして説明したが、本実施形態においてはこれに限定されるものではない。例えば、ジェスチャ認識部２６２は、情報処理装置１０が装着されていない腕８０もしくはその指８２の動きを認識してもよい。

　さらに、ジェスチャ認識部２６２は、ユーザの視線の動きを所定のジェスチャとして認識してもよい。例えば、ジェスチャ認識部２６２は、ユーザのすばやい視線の動きを、指で行うフリック動作と同様のジェスチャとして認識してもよく、ユーザのゆっくりとした視線の動きを、指で行うドラッグ動作と同様のジェスチャとして認識してもよい。

　なお、ジェスチャ認識部２６２は、モーションセンサ１８によって検出された各種の値により、ジェスチャを認識してもよい。もしくは、ジェスチャ認識部２６２は、モーションセンサ１８によって得られたセンシング結果のパターン（センシング結果の挙動）を、教師データ（既知のジェスチャで得られるパターン）とマッチングすることにより、ジェスチャを認識してもよい。

　また、ジェスチャ認識部２６２は、機械学習によってユーザのジェスチャの傾向を勘案してそのジェスチャ認識の精度を高めてもよい。例えば、情報処理装置１０は、その起動の間に、ジェスチャを認識した際の、認識結果と、その認識に用いたセンシング結果とを互いに紐づけて格納する。さらに、情報処理装置１０は、認識されたジェスチャに基づいて発行されたコマンドが実施された後のユーザの情報処理装置１０に対する操作から、認識した上記ジェスチャが、ユーザが意図したジェスチャであるか否かを推測する。具体的には、コマンド実施が開始された後にユーザによって当該コマンドの停止操作が行われなかった場合には、コマンドはユーザが所望したものであり、当該コマンドに対応するジェスチャが、ユーザが意図したジェスチャとして正しく認識されていると推測する。そして、ユーザが意図したジェスチャであると推測された場合には、情報処理装置１０は、当該ジェスチャに係るセンシング結果を、新たにジェスチャ認識を行う際の当該ジェスチャに係る教師信号として設定する。このようにすることにより、情報処理装置１０が装着された特定のユーザのジェスチャの傾向を反映したジェスチャ認識を行うことが可能になることから、ジェスチャ認識の精度をより高めることができる。

　－デバイス制御部２６４－
　デバイス制御部２６４は、上述のジェスチャ認識部２６２によって認識されたジェスチャに基づき、情報処理装置１０に設けられた各種デバイスが所定の処理を行うためのコマンドを発行し、上記各種のデバイスを制御する。詳細には、各ジェスチャには、発行するコマンドが対応付けられており、デバイス制御部２６４は、ジェスチャ認識部２６２によって認識されたジェスチャに対応するコマンドを発行し、各種デバイスを制御する。例えば、デバイス制御部２６４は、タッチパネルディスプレイ１２、スピーカ１４、及びマイクロフォン１６といった各種デバイスのＯＮ／ＯＦＦや、タッチパネルディスプレイ１２上の表示に対するスクロール、選択、決定、キャンセル等の制御を行う。また、デバイス制御部２６４は、情報処理装置１０に接続されたスマートフォン４０等の外部装置を制御してもよい。さらに、デバイス制御部２６４は、ユーザに係るコンテキストに応じて、ジェスチャに対応付けられたコマンドを変更してもよい。

　－設定変更部２６６－
　設定変更部２６６は、上述のコンテキスト認識部２６０の認識結果に基づいて、ジェスチャ認識部２６２のジェスチャ認識に係る認識設定を変更する。

　例えば、設定変更部２６６は、ジェスチャ認識部２６２がジェスチャ認識の際に用いる認識アルゴリズムの設定を変更してもよい。より具体的には、ユーザの行動のようなユーザに係るコンテキストごとに認識アルゴリズムにおける閾値を予め定めておき、設定変更部２６６は、上述のコンテキスト認識部２６０の認識結果に基づいて、当該閾値を変更する。この場合、当該閾値は、例えば、センシング結果に対して、当該センシング結果がジェスチャＡに起因するのか、ジェスチャＢに起因するものかを判別する際にその境界となる条件のことをいう。従って、同じセンシング結果が得られた場合でも、ユーザに係るコンテキストに応じて当該閾値が変化することから、ジェスチャ認識部２６２の認識結果が異なることがある。

　また、例えば、設定変更部２６６は、認識設定の変更として、上述のモーションセンサ１８の検出設定を変更してもよい。詳細には、設定変更部２６６は、検出設定の一例として、モーションセンサ１８に含まれる各種センサの閾値を変更してもよい。この場合、当該閾値は、例えば、各種センサがジェスチャを認識することができる最も低い値のことをいう。また、設定変更部２６６は、各種センサのセンシング時間や、センシング間隔（サンプリング周波数）等を変更してもよい。さらに、設定変更部２６６は、各種センサにより得られた値をうち、センシング結果として上述のジェスチャ認識部２６２に出力する範囲（例えば、周波数帯域）を変更してもよい。

　また、例えば、設定変更部２６６は、上述のジェスチャ認識部２６２が取得するセンシング結果の種類、すなわち、ユーザのジェスチャ認識で用いるセンサの種類を変更してもよい。詳細には、上述のモーションセンサ１８には、例えば、加速度センサやジャイロセンサが含まれると仮定する。このような場合、設定変更部２６６は、ユーザに係るコンテキストに応じて、加速度センサ及びジャイロセンサのセンシング結果を用いてジェスチャ認識するように設定したり、加速度センサのセンシング結果のみを用いてジェスチャ認識するように設定したりする。さらに、設定変更部２６６は、ユーザに係るコンテキストに応じて、ジェスチャ認識で用いる各種センシング結果に対して重みづけを行ってもよい。詳細には、設定変更部２６６は、ジャイロセンサのセンシング結果と比べて、加速度センサのセンシング結果がジェスチャ認識により反映されるように、ジャイロセンサのセンシング結果に対して高く重みづけを行ってもよい。

　また、例えば、設定変更部２６６は、後述するジェスチャ認識部２６２が認識する対象となるジェスチャの種類を変更してもよい。詳細には、ジェスチャ認識部２６２は、例えば、腕８０を振り上げる動作、腕８０を左右に振る動作、腕８０を回転させる動作の３つの動作を、ジェスチャとして認識可能であるとする。このような場合、設定変更部２６６は、ユーザに係るコンテキストに応じて、上記３つの動作の全てをジェスチャとして認識するように設定したり、上記３つの動作のうちの２つの動作をジェスチャとして認識するように設定したりする。

　さらに、設定変更部２６６は、上述した複数の設定変更のうちのいずれか複数を組み合わせて実施してもよい。また、設定変更部２６６は、認識エンジンを変更してもよい。ここで、認識エンジンとは、先に説明したように、ユーザのジェスチャを認識するための情報処理を実行する機構及びプログラム（各種設定を含む）を意味する。具体的には、設定変更部２６６は、ユーザのコンテキストごとに準備された認識エンジンに設定することにより、各コンテキストに特化して最適化された、センサの種類、センサの検出設定、認識する対象となるジェスチャの種類等を設定する。

　すなわち、本実施形態においては、設定変更部２６６が変更する認識設定の内容は限定されるものではなく、設定変更部２６６は、ユーザに係るコンテキストに応じて、ユーザのジェスチャを認識するための様々な認識設定を変更することができる。

　　＜＜４．本開示の一実施形態に係る情報処理方法＞＞
　以上、本実施形態による情報処理装置１０の構成について詳細に説明した。次に、本開示の一実施形態に係る情報処理方法について説明する。本実施形態における情報処理方法の大まかな流れを説明すると、まず、当該情報処理装置１０がユーザに係るコンテキストを認識する。次に、当該情報処理装置１０は、ユーザに係るコンテキストの認識結果に基づいて、ジェスチャの認識における認識設定を変更する。さらに、当該情報処理装置１０は、認識設定が変更された状態でユーザのジェスチャを認識し、認識されたジェスチャに基づき、情報処理のためのコマンドを発行する。以下に、本実施形態における情報処理方法について、図９を参照して説明する。図９は、本実施形態に係る情報処理方法を説明するフロー図である。

　（ステップＳ１００）
　情報処理装置１０は、上述のモーションセンサ１８による１つ又は複数のセンシング結果を取得する。なお、当該ステップＳ１００においては、情報処理装置１０は、上記センシング結果を取得することに限定されるものではなく、例えば、ユーザから取得された生体情報、情報処理装置１０の装着状態等の他の情報を併せて取得してもよい。

　（ステップＳ２００）
　情報処理装置１０は、取得された１つ又は複数のセンシング結果に基づき、ユーザに係るコンテキストを認識する。例えば、情報処理装置１０はユーザの行動（例えば、ユーザが走っている等）を認識する。

　（ステップＳ３００）
　情報処理装置１０は、所定のコンテキストが取得されたか否か判断する。例えば、情報処理装置１０は、ユーザが走っていることが認識されたか否かを判断する。情報処理装置１０は、所定のコンテキストが認識された場合には、後述するステップＳ４００へ進み、所定のコンテキストが認識されない場合には、上述のステップＳ１００へ戻る。

　（ステップＳ４００）
　情報処理装置１０は、ユーザに係るコンテキストの認識結果に基づいて、ジェスチャの認識における認識設定を変更する。例えば、情報処理装置１０は、モーションセンサ１８の検出設定を変更する。

　（ステップＳ５００）
　情報処理装置１０は、ユーザの所定のジェスチャを認識したか否かを判断する。例えば、情報処理装置１０は、モーションセンサ１８のセンシング結果に基づいて、ユーザが腕８０を振り上げるジェスチャを認識する。情報処理装置１０は、所定のジェスチャが認識された場合には、後述するステップＳ６００へ進み、所定のジェスチャが認識されない場合には、上述のステップＳ１００へ戻る。

　（ステップＳ６００）
　情報処理装置１０は、ステップＳ５００で認識されたジェスチャに基づき、認識されたジェスチャに対応するコマンドを発行する。例えば、情報処理装置１０は、腕を振り上げるジェスチャに対応する、音楽再生コマンドを発行する。

　（ステップＳ７００）
　情報処理装置１０は、ユーザからジェスチャ認識を終了する旨の指示（例えば、情報処理装置１０の起動停止の指示）を受け付けた場合には、本実施形態に係る情報処理を終了する。一方、情報処理装置１０は、ユーザからジェスチャ認識を終了する旨の指示を受け付けていない場合には、上述のステップＳ１００へ戻る。すなわち、上記ステップＳ１００からステップＳ７００は、ユーザからの指示がない限り、繰り返し実施されることとなる。例えば、図９に示される本実施形態に係る情報処理は、情報処理装置１０のバックグラウンド処理の１つとして、繰り返し実施されることとなる。

　なお、図９に示すように、本実施形態に係る情報処理が繰り返し実施される場合には、コンテキスト認識と、認識設定の変更とが繰り返され、すなわち、ジェスチャ認識部２６２の認識設定はコンテキストに応じて動的に変更されることとなる。従って、コンテキストに応じて認識設定が最適化され、ジェスチャ認識の精度が向上することとなる。さらに、本実施形態に係る情報処理が繰り返し実施される場合には、コンテキストの認識は、事前に変更された認識設定の状態で行われる。詳細には、コンテキスト認識部２６０が新たにコンテキストの認識を行う場合には、モーションセンサ１８は事前に変更された検出設定に維持されており、すなわち、設定変更されたモーションセンサ１８のセンシング結果に基づいて、新たな認識を行うこととなる。

　また、上述したように、ユーザに係るコンテキストの認識も、ユーザのジェスチャの認識も、モーションセンサ１８によるセンシング結果に基づいて行うことができる。しかしながら、ジェスチャ認識で用いるセンシング結果と、コンテキストの認識で用いるセンシング結果とは、同じモーションセンサ１８から得られるものであっても、センシング結果を取得する際の時間の幅等において違いがある場合がある。以下に、これらセンシング結果の違いの一例を、図１０を用いて説明する。図１０は、本実施形態に係るモーションセンサ１８のセンシングの一例を示す説明図であって、詳細には、時間経過に沿った、モーションセンサ１８によって取得されたセンシング値の変化を示している。なお、図１０においては、モーションセンサ１８の各種センサのうちの１つのセンサによるセンシング値（例えば、Ｘ軸方向の加速度をセンシングする加速度センサによるセンシング値）を示している。

　図１０に示すように、例えば、本実施形態に係る情報処理の当初において取得されたセンシング値は、ユーザに係るコンテキストの１つであるユーザの行動を認識するために用いられる。なお、ユーザが走っている、歩いている等のようなユーザの行動を正確に認識するためには、センシング値を取得する時間幅（検出時間）は長いことが好ましく、例えば、数分から数１０分に亘ってセンシング値を取得する。次に、本実施形態に係る情報処理においては、ユーザの行動を認識するためのセンシング値を取得した後に、当該センシング値等に基づいて認識設定が変更され、ユーザのジェスチャを認識する段階に移る。ユーザが腕８０を振るといったジェスチャは、上述のユーザの行動に比べて短い時間で行われるため、センシング値を取得する時間幅は短く、例えば、数秒から数分に亘ってセンシング値を取得する。従って、ジェスチャ認識で用いるセンシング結果と、コンテキストの認識で用いるセンシング結果とは、センシング結果を取得する際の時間の幅が異なっている。

　なお、本実施形態においては、ジェスチャ認識で用いるセンシング結果と、コンテキストの認識で用いるセンシング結果との違いは、上述のような違いに限定されるものではない。例えば、ユーザが走っている等のユーザの行動は、ゆっくりとした数値変化を生じさせ、ユーザが腕８０を振るといったユーザのジェスチャは、急激な数値変化を生じさせる。このような違いに起因して、所定時間あたりの、ジェスチャ認識で用いるセンシング結果のサンプリング回数は、コンテキストの認識で用いるセンシング結果のサンプリング回数に比べて多くなる場合がある。詳細には、ジェスチャにおいては、急激な数値変化が生じるため、ジェスチャに係る数値の挙動を正確にとらえるためには、サンプリング周波数を高くし、時間的に細かくサンプリングすることが求められる。一方、ユーザの行動においては、ゆっくりとした数値変化が生じるため、行動に係る数値の挙動をとらえるためにサンプリング周波数を高める必要はなく、センサの消費電力等を考慮して、サンプリング周波数を低くすることが好ましい。例えば、ジェスチャ認識で用いるセンシング結果のサンプリング周波数は、数１０Ｈｚ程度であるのに対し、コンテキストの認識で用いるセンシング結果のサンプリング周波数は、数Ｈｚ程度、もしくはそれ以下であってもよい。

　　＜＜５．実施例＞＞
　以上、本実施形態における情報処理方法の詳細について説明した。次に、具体的な実施例を示しながら、本実施形態に係る情報処理の一例についてより具体的に説明する。なお、以下に示す実施例は、本実施形態に係る情報処理のあくまでも一例であって、本実施形態に係る情報処理が下記の例に限定されるものではない。

　　＜５．１　認識設定の変更例＞
　まずは、ジェスチャ認識部２６２における認識設定の変更について説明する実施例１から実施例４を説明する。

　（実施例１）
　まず、図１１を参照して、ユーザの行動に応じてセンサの閾値を変更する実施例１を説明する。図１１は、本実施形態に係る実施例１を説明する説明図であって、詳細には、ユーザの行動に応じたセンサの閾値の一例を示している。

　図１１に示すように、実施例１では、設定変更部２６６は、ユーザのコンテキストであるユーザの行動に応じて、モーションセンサ１８に含まれるセンサの閾値を変更する。なお、センサの閾値は、先に説明したように、センサがジェスチャを認識することができる最も低い値のことをいう。例えば、ユーザが寝ているときには、設定変更部２６６が閾値を高く設定することにより（図１１では閾値を９に設定）、ユーザの睡眠中には、モーションセンサ１８はユーザのジェスチャを認識し難くなる。すなわち、閾値を高く設定することにより、モーションセンサ１８は、例えば、加速度等を大きく変化させるジェスチャを認識するものの、加速度等を小さく変化させるジェスチャを認識することが難しくなる。ユーザが、睡眠中である場合には、情報処理装置１０に対して操作を行おうとする蓋然性は低いと考えられ、特定のジェスチャと似た動作をユーザが行った場合であっても、当該動作は、ユーザが情報処理装置１０に対する操作を意図しないものある可能性が高い。そこで、ユーザの睡眠中にセンサの閾値を高く設定することにより、ジェスチャ認識部２６２が、睡眠中のユーザの動作を、ユーザが意図しない特定のジェスチャとして誤って認識することを避けることができる。その結果、実施例１においては、ジェスチャの誤認識に基づいて、デバイス制御部２６４が、ユーザが意図しないコマンドを発行することを避けることができ、ひいては情報処理装置１０の誤動作を避けることができる。

　また、座っている、立っている等のようなユーザが静止している場合には、設定変更部２６６がセンサの閾値を低く設定することにより（図１１では閾値を１に設定）、モーションセンサ１８は、加速度等を小さく変化させるジェスチャであっても認識することができる。ユーザが静止している場合には、ユーザの走行（ユーザの行動）等に起因して発生する加速度等の影響をモーションセンサ１８が受けないことから、このような影響によってモーションセンサ１８のセンシング傾向が変化することを考慮しなくてもよい。例えば、モーションセンサ１８によって検出される加速度は、ユーザが静止している場合には、ユーザのジェスチャによる加速度のみである。一方、モーションセンサ１８によって検出される加速度は、ユーザの走行中においては、ユーザの走行による加速度と、ユーザのジェスチャによる加速度との総和になる場合がある。すなわち、ユーザの行動等に応じて、モーションセンサ１８のセンシング傾向が変化するが、ユーザが静止している場合には、ユーザの行動等による影響を考慮しなくてもよい。そこで、実施例１においては、ユーザが静止している場合には、センサの閾値を低くして、ジェスチャの認識をしやすく設定する。また、ユーザが静止している場合には、ユーザが情報処理装置１０へ操作を行う蓋然性が高いと考えられ、このような状況においてユーザのジェスチャの認識の精度が高くすることは、情報処理装置１０の利便性を高めることにもなる。

　さらに、ユーザが歩いている、走っている等のようなユーザが自身で移動をしている場合には、設定変更部２６６はセンサの閾値を高く設定する（図１１では閾値を３又は５に設定）。このようにすることで、モーションセンサ１８は、例えば、加速度等を大きく変化させるジェスチャを認識するものの、加速度等を小さく変化させるジェスチャを認識することが難しくなる。ユーザが自身で移動している場合には、先に説明したように、ユーザの行動による影響があることから、モーションセンサ１８のセンシング傾向は変化する。従って、実施例１においては、ユーザが自身で移動をしている場合には、モーションセンサ１８に対するユーザの行動による影響を勘案し、センサの閾値を変更する。その結果、情報処理装置１０は、ユーザの行動による影響があっても、精度よくジェスチャを認識することができる。

　そして、ユーザが電車に乗っている等のようなユーザが乗り物で移動をしている場合には、設定変更部２６６はセンサの閾値を高く設定する（図１１では閾値を８に設定）。このようにすることで、モーションセンサ１８は、例えば、加速度等を大きく変化させるジェスチャを認識するものの、加速度等を小さく変化させるジェスチャを認識することが難しくなる。ユーザが乗り物で移動している場合には、ユーザが自身で移動している場合と同様に、乗り物の移動（例えば、乗り物の等速度運動や加速度運動等）による影響があることから、モーションセンサ１８のセンシング傾向は変化する。従って、実施例１においては、ユーザが乗り物で移動をしている場合には、モーションセンサ１８における乗り物の移動による影響を勘案し、センサの閾値を変更する。その結果、情報処理装置１０は、乗り物の移動による影響があっても、精度よくジェスチャを認識することができる。

　（実施例２）
　次に、図１２を参照して、ユーザの行動に応じて、ジェスチャ認識で用いるセンサの種類を変更する実施例２を説明する。図１２は、本実施形態に係る実施例２を説明する説明図であって、詳細には、ユーザの行動に応じた、ジェスチャ認識で用いるセンサの種類の一例を示している。

　図１２に示すように、実施例２では、設定変更部２６６は、ユーザのコンテキストであるユーザの行動に応じて、ジェスチャ認識で用いるセンサの種類を変更する。言い換えると、設定変更部２６６は、ジェスチャ認識部２６２が取得するセンシング結果の種類（例えば、加速度センサによるセンシング結果、ジャイロセンサによるセンシング結果等）を変更する。例えば、ユーザが静止している場合においては、設定変更部２６６は、モーションセンサ１８の有する各種センサのうち、加速度センサをジェスチャ認識で用いるセンサとして設定する。詳細には、ユーザが静止している状態では、ユーザの行動及びジェスチャにより、モーションセンサ１８においては、等速度運動、加速度運動が検出され、方向転換が検出されないことが推測される。そこで、ユーザが静止している場合においては、ジェスチャ認識に用いるセンサとして加速度センサを起動させ、ジャイロセンサを停止させる。このようにすることで、実施例２においては、ユーザの状態に応じて、ジェスチャ認識に必要のないセンサを停止させることから、情報処理装置１０での消費電力を抑えることができる。

　また、ユーザが歩いている／走っている場合においては、設定変更部２６６は、モーションセンサ１８の有する各種センサのうち、加速度センサ及びジャイロセンサをジェスチャ認識で用いるセンサとして設定する。ユーザが走っている等の状態にある場合には、ユーザの行動及びジェスチャにより、モーションセンサ１８においては、等速度運動（例えば、ユーザの行動による等速度運動）、加速度運動（例えば、ユーザの行動による急な加速度運動）、方向転換（例えば、ユーザの行動による急な方向転換）、振動等が検出されることが推測される。そこで、ユーザが歩いている／走っている場合においては、これらを検出するために、ジェスチャ認識で用いるセンサとして加速度センサ及びジャイロセンサを起動させる。

　さらに、ユーザが自動車に乗っている場合においては、設定変更部２６６は、モーションセンサ１８の有する各種センサのうち、加速度センサ及びジャイロセンサをジェスチャ認識で用いるセンサとして設定する。ユーザが自動車に乗っている状態では、自動車の移動やユーザの行動及びジェスチャにより、モーションセンサ１８においては、等速度運動（例えば、自動車の移動による等速度運動）、加速度運動（例えば、自動車の移動による緩やかな加速度運動）、方向転換（例えば、自動車の方向転換による方向転換）等が検出されることが推測される。そこで、ユーザが自動車に乗っている場合においては、これらを検出するために、ジェスチャ認識で用いるセンサとして加速度センサ及びジャイロセンサを起動させる。

　また、ユーザが飛行機に乗っている場合においては、設定変更部２６６は、モーションセンサ１８の有する各種センサのうち、加速度センサをジェスチャ認識で用いるセンサとして設定する。ユーザが飛行機に乗っている状態では、飛行機が移動するものの、ユーザは着席状態にあると推測することができる。従って、飛行機の移動やユーザの行動及びジェスチャにより、モーションセンサ１８においては、等速度運動（例えば、飛行機の移動による高速の等速度運動）、加速度運動（例えば、飛行機の移動による緩やかな加速度運動）が検出され、方向転換が検出されないことが推測される。そこで、ユーザが飛行機に乗っている場合においては、ジェスチャ認識で用いるセンサとして加速度センサを起動させ、ジャイロセンサを停止させる。このようにすることで、上述と同様に、情報処理装置１０での消費電力を抑えることができる。

　（実施例３）
　次に、図１３を参照して、ユーザの行動に応じて、認識する対象となるジェスチャの種類を変更する実施例３を説明する。図１３は、本実施形態に係る実施例３を説明する説明図であって、詳細には、ユーザの行動に応じた、認識するジェスチャの種類の一例を示している。

　ここで、例えば、ジェスチャ認識部２６２は、初期設定として、ユーザが、腕８０を振り上げる動作、腕８０を左右に振る動作、及び、腕８０を回転させる動作の３つを所定のジェスチャとして認識することができるものとする。実施例３においては、図１３に示すように、設定変更部２６６は、ユーザの行動に応じて、上記３つのうちの全て又はいずれかのジェスチャを認識するように設定する。

　具体的には、電車を待っているといったユーザが静止している場合では、ユーザは様々なジェスチャを行うことが可能である。そこで、実施例３においては、ユーザが静止している場合には、設定変更部２６６は、上記３つのうちの全てのジェスチャを認識するように設定する。また、ユーザが歩いている場合には、当該ユーザが様々なジェスチャを行うと、ジェスチャによってはユーザが危険に晒されることがある。例えば、ユーザがホーム上を歩いているといった場合には、歩きながら大きな手振りのジェスチャを行うと、同時に２つの動作を行っていることから、ユーザの注意力が分散され、ユーザの腕８０が電車に接触したり、ユーザがホームから転落したりすることがある。従って、歩行するユーザの安全を確保しながらジェスチャを行うことを考慮すると、ユーザが行えるジェスチャには限りがある。そこで、実施例３においては、ユーザが歩いている場合には、設定変更部２６６は、上記３つのうちの腕８０を振り上げるジェスチャのみを認識するように設定する。さらに、ユーザが電車に乗っている場合には、ユーザは電車の中で立っている、又は着席していると推測されることから、静止している場合と同様に、ユーザは様々なジェスチャを行うことが可能である。そこで、実施例３においては、ユーザが電車の乗っている場合には、上述と同様に、設定変更部２６６は、上記３つのうちの全てのジェスチャを認識するように設定する。

　ところで、一般的には、認識するジェスチャの種類の数が少ないほど、各ジェスチャの認識の精度が向上する。従って、上述の実施例３のように、ユーザの行動に応じて、認識するジェスチャの種類を変更することにより、ユーザの行動に合わせたジェスチャのみを認識すればよく、ジェスチャの種類の数が制限される。その結果、実施例３によれば、ジェスチャの認識精度の向上を図ることができる。

　（実施例４）
　次に、図１４を参照して、ユーザの行動に応じて、認識エンジンを変更する実施例４を説明する。図１４は、本実施形態に係る実施例４を説明する説明図であって、詳細には、ユーザの行動に応じた、認識エンジンの一例を示している。認識エンジンとは、先に説明したように、ユーザのジェスチャを認識するための情報処理を実行する機構及びプログラム（各種設定を含む）を意味する。

　実施例４においては、図１４に示すように、ユーザの行動に応じて、ジェスチャ認識で用いる認識エンジンを変更する。例えば、ユーザが静止している場合には、設定変更部２６６は、ユーザ静止モード用認識エンジンを用いるように、ジェスチャ認識部２６２等を制御する。当該ユーザ静止モード用認識エンジンにおいては、例えば、ジェスチャ認識で用いるセンサとしては加速度センサのみが設定され、その閾値は低く設定される。さらに、当該ユーザ静止モード用認識エンジンにおいては、認識するジェスチャの種類として、腕８０を振り上げるジェスチャ、腕８０を左右に振るジェスチャ、及び腕８０を回転させるジェスチャの３つが設定される。

　また、例えば、他の認識エンジンとしては、図１２に示すように、ユーザが電車に乗っている場合に用いる「電車モード用認識エンジン」、ユーザが歩いている場合に用いる「ユーザ歩行モード用認識エンジン」を挙げることができる。更なる他の認識エンジンとしては、図１２に示すように、ユーザが自動車に乗っている場合に用いる「自動車モード認識エンジン」等を挙げることができる。すなわち、実施例４においては、ユーザの行動に応じて専用の認識エンジンを用いることで、様々な認識設定に関わるパラメータを同時に変更することができ、ジェスチャ認識の精度の向上を図ることができる。

　また、ユーザが移動のために乗っている乗り物によっても、モーションセンサ１８のセンシングの傾向は変化する。例えば、自動車に乗っている場合であっても、一般道を走行している場合と、高速道路を走行している場合とでは、自動車の運動の違いによってモーションセンサ１８のセンシングの傾向は変化する。また、飛行機や高速列車等についても、その速度等によりモーションセンサ１８のセンシング傾向は変化する。従って、本実施形態においては、ジェスチャの認識精度の更なる向上を図るためには、乗り物の種類や速度等に応じて、それらに特化した認識設定（例えば、専用の認識エンジンを準備する）を行うことが好ましい。

　　＜５．２　ユーザに係るコンテキストの例＞
　これまで説明した実施例１から４においては、ユーザに係るコンテキストが、ユーザの行動であるとして説明したが、本実施形態においては、ユーザに係るコンテキストはユーザの行動に限定されるものではない。そこで、以下に、ユーザの係るコンテキストの他の例について説明する。

　（実施例５）
　まずは、図１５及び図１６を参照して、ユーザに係るコンテキストとして、情報処理装置１０の装着したユーザの腕８０の状態を用いた実施例５を説明する。図１５及び図１６は、本実施形態に係る実施例５を説明する説明図であって、詳細には、図１５は、ユーザの腕８０の状態の一例を示し、図１６は、ユーザの腕８０の状態に応じた、認識アルゴリズムの閾値の一例を示している。

　先に説明したように、モーションセンサ１８のセンシングの傾向は、モーションセンサ１８のユーザへの装着状態や位置に応じて変化する。その結果、ユーザが同じジェスチャ動作を行った場合であっても、得られるセンシング結果は異なるものとなることがある。以下に、図１５の左側に図示される腕８０を下げている場合と、図１５の右側に図示される腕８０を上げている場合とを例に説明する。このような場合、モーションセンサ１８を含む情報処理装置１０の位置が腕８０の状態に応じて異なることから、ユーザが同じように腕８０を左右に振る動作を行っても、モーションセンサ１８のセンシング傾向が変化し、センシング結果が異なることがある。そこで、実施例５においては、例えば、図１６に示すように、腕８０を下げている場合と腕８０を上げている場合とで、認識アルゴリズムの閾値の設定を変更する。より具体的には、図１６に示すように、腕８０を下げている場合では閾値を３とし、腕８０を上げている場合では閾値を６としている。なお、当該閾値は、先に説明したように、あるセンシング結果に対して、当該センシング結果がジェスチャＡに起因するのか、ジェスチャＢに起因するものかを判別する際にその境界となる条件のことをいう。このように、当該閾値を変えることにより、異なるセンシング結果が得られた場合であっても、判別の境界が変わることから、ジェスチャ認識部２６２は、同じジェスチャであると認識することが可能となる。

　また、一般的に、右腕の動きの傾向と左腕の動きの傾向とが異なる。従って、ユーザが同じジェスチャを行った場合であっても、右腕によるものか左腕によるものかによって、モーションセンサ１８によるセンシング結果が異なることがある。そこで、本実施形態においては、モーションセンサ１８が装着された腕８０が右腕か左腕かを認識し、腕８０に応じて認識設定を変更してもよい。このようにすることで、ジェスチャ認識部２６２は、右腕によるジェスチャも、左腕によるジェスチャも、同じ種類のジェスチャであれば同じジェスチャであると認識することが可能となる。

　また、本実施形態においては、ユーザに係るコンテキストは１種類に限るものではなく、２種類のコンテキストを組み合わせてもよい。以下に、２種類のコンテキストの組み合わせに応じて認識設定を行う実施例６から実施例８を説明する。

　（実施例６）
　まずは、図１７を参照して、ユーザの行動とユーザの脈拍数との組み合わせに応じて認識設定を行う実施例６を説明する。図１７は、本実施形態に係る実施例６を説明する説明図であって、詳細には、ユーザの行動とユーザの脈拍数との組み合わせに応じた、センサの閾値の一例を示している。以下に説明する実施例６においては、ユーザのジェスチャの傾向は、ユーザの精神状態等に応じて変化することから、この変化に応じたジェスチャ認識ができるよう、認識設定を変更する。

　ここでは、ユーザの興奮状態は、ユーザの脈拍数と相関関係があると考えることができるとする。さらに、ユーザのジェスチャの傾向も、ユーザの興奮状態と相関関係があるとし、例えば、同じジェスチャであっても、興奮の程度が低い状態では、ユーザは小さな手振りの動作（例えば、手の振幅が小さい動作）を行い、興奮の程度が高い状態では、ユーザは大きな手振りの動作（例えば、手の振幅が大きい動作）を行うものとする。また、ユーザの行動によっても、ユーザのジェスチャの傾向は変化し、同じジェスチャであっても、静止しているときではユーザは小さな手振りの動作を行い、ユーザが走っているときでは大きな手振りの動作を行うものとする。

　図１７に示すように、脈拍数が８０以下である場合には、ユーザの興奮の程度は低いと想定し、このような状況において、ユーザが、歩いている、電車に乗っている場合には、ユーザは小さな手振りの動作を行うことが想定される。そこで、実施例６においては、センサの閾値を低く設定し（図１７では、当該閾値は１又は２に設定される）、ユーザが小さな手振りの動作を行った場合であっても、ジェスチャを認識するようにする。また、脈拍数が８１以上である場合には、ユーザの興奮の程度は高いと想定し、このような状況において、ユーザが、歩いている、電車に乗っている場合には、ユーザは大きな手振りの動作を行うことが想定される。そこで、実施例６においては、センサの閾値を高く設定し（図１７では、当該閾値は３に設定される）、ユーザが大きな手振りの動作を行った場合にジェスチャを認識するようにする。なお、脈拍数がどのような状態であっても、ユーザが走っている場合には、ユーザは大きな手振りの動作を行うことが想定される。そこで、実施例６においては、ユーザが走っている場合には、脈拍数が変化しても、センサの閾値を変更しない（図１７では、当該閾値は４に設定される）。

　（実施例７）
　次に、図１８を参照して、ユーザの行動とユーザの年齢との組み合わせに応じて認識設定を行う実施例７を説明する。図１８は、本実施形態に係る実施例７を説明する説明図であって、詳細には、ユーザの行動とユーザの年齢との組み合わせに応じた、センサの閾値の一例を示している。

　ユーザのジェスチャの傾向は、ユーザの属性、例えば、年齢、性別等に応じて変化する。例えば、同じジェスチャであっても、ユーザが若者であれば大きな手振りの動作を行い、老人であれば小さな手振りの動作を行う傾向があるとする。そこで、実施例７においては、ユーザの年齢も考慮して、センサの閾値を変更し、ジェスチャの認識精度の更なる向上を図っている。

　具体的には、図１８に示すように、３０歳以下のユーザの場合には、大きな手振りの動作を行うことが想定されることから、センサの閾値を高く設定する。さらに、ユーザの行動に応じても設定を変え、ユーザが走っているときは、ユーザが歩いているときやユーザが電車に乗っている場合に比べて、大きな手振りの動作を行うことが想定されることから、センサの閾値を相対的に高く設定する。また、３１歳以上６０歳以下のユーザの場合には、３０歳以下のユーザに比べて、ジェスチャの手振りが小さくなることが想定されることから、センサの閾値を、３０歳以下のユーザに比べて低く設定する。さらに、６１歳以上のユーザの場合には、さらにジェスチャの手振りが小さくなることが想定されることから、センサの閾値を、３１歳以上６０歳以下のユーザに比べてより低く設定する。なお、６１歳以上のユーザの場合には、自身が走っている際にジェスチャにより情報処理装置１０へ操作を行うことは危険が伴うことがある。そこで、実施例７では、６０歳以上のユーザが走っている場合には、センサの閾値を最大限に大きく設定し（図１８では、当該閾値を１０に設定）、モーションセンサ１８がジェスチャ検出を行わないようにしている。

　なお、本実施形態においては、ユーザの属性情報である年齢を用いてユーザに係るコンテキストを判断しているが、これに限定されるものではない。本実施形態においては、例えば、ユーザの行動予定を用いて、ユーザの行動又は状況（スポーツ中、通勤中である等）を認識し、これに応じて認識設定を変更してもよい。

　（実施例８）
　次に、図１９を参照して、ユーザの行動と情報処理装置１０に接続された外部装置の使用アプリの種類との組み合わせに応じて認識設定を行う実施例８を説明する。図１９は、本実施形態に係る実施例８を説明する説明図であって、詳細には、ユーザの行動と外部装置の使用アプリの種類との組み合わせに応じた、認識するジェスチャの種類の数の一例を示している。

　ユーザが使用する外部装置の状態を認識することにより、ユーザがジェスチャによって入力操作を行おうと所望するコマンドを推測することができる。具体的には、ユーザがスマートフォン４０でゲームをしている場合には、当該ユーザは、ゲーム操作に関わる様々な入力操作を所望すると推測できる。また、ユーザがスマートフォン４０で通話をしている場合には、当該ユーザは、通話を終了するための入力操作のみを所望することが推測できる。このように、ユーザのスマートフォン４０の状態に応じて、ユーザの所望するコマンドの数は変化し、情報処理装置１０が認識すべきジェスチャの種類も変化する。

　さらに、ユーザの行動に応じても、ユーザの所望するコマンドの数は変化する。ユーザが静止しているときには、ユーザは様々な動作を行うことが可能であるため、所望するコマンドの数は増加する。一方、ユーザが走っているときには、歩いているときに比べて、行うことができる動作は限定されることから、所望するコマンドの数は少なくなる。さらに、走っている等の動作中においてはユーザの注意力が分散されることから、多くのコマンドを実行することはユーザの安全上好ましいものではない。そこで、実施例８においては、ユーザの行動に応じてユーザの所望するコマンドの数は変化することから、情報処理装置１０が認識すべきジェスチャの種類を変更する。

　より具体的には、図１９に示すように、ユーザがスマートフォン４０でナビゲーションアプリを起動させている場合には、以下のように、認識すべきジェスチャの数を設定する。ユーザが歩いているときには、ナビゲーションアプリによってガイドされながらの歩行が推測されるため、ナビゲーションの画面のスクロールや、拡大のコマンドに係る２つのジェスチャを認識するように設定する。また、ユーザが走っているときには、ナビゲーションアプリが起動されているものの、ユーザは実際に当該アプリを見ていないことが推測されるため、ナビゲーションアプリの停止のコマンドに係る１つのジェスチャを認識するように設定する。さらに、ユーザが電車に乗っている場合には、ナビゲーションアプリで様々な検索を行うことが予想されるため、ナビゲーションの画面のスクロール、拡大、縮小、新規検索のコマンドに係る４つのジェスチャを認識するように設定する。

　また、ユーザがスマートフォン４０で通話アプリを起動させている場合には、以下のように、認識すべきジェスチャの数を設定する。ユーザが歩いているときや走っているときには、通話しながらの歩行/走行が推測されるため、通話の停止のコマンドに係る１つのジェスチャを認識するように設定する。また、ユーザが電車に乗っている場合には、通話に出たものの周囲の状況に応じてユーザが通話を一時的に取りやめることが推測されるため、通話の停止や保留のコマンドに係る２つのジェスチャを認識するように設定する。

　さらに、ユーザがスマートフォン４０でゲームアプリを起動させている場合には、以下のように、認識すべきジェスチャの数を設定する。ユーザが歩いているときには、ユーザがゲームをこれから開始することが予想されるため、ゲームの開始のコマンドに係る１つのジェスチャを認識するように設定する。また、ユーザが走っているときには、走行しながらゲームを行うことはユーザにとって危険なため、コマンドを生成しない、すなわち、ジェスチャを認識しないように設定する（図１９では、０に設定されている）。さらに、ユーザが電車に乗っている場合には、ユーザがゲームを行うことが予想されるため、ゲームの開始、操作等のコマンドに係る４つのジェスチャを認識するように設定する。

　なお、電車内のような所定以上の人口密度であると見做せる公的空間においては、腕を振り上げる、腕を振るといった大きな動作を認識しないように設定し、腕を回す動作及び各種の指ジェスチャのみ認識するように認識すべきジェスチャを変更しても良い。すなわち、公的空間か否かを判定し、公的空間では動作量が相対的に大きいジェスチャを制限あるいは禁止するように（自動的に）設定しても良い。また、ユーザが周囲に手をぶつける可能性を考慮し、後述の自動車内のように比較的狭い空間においては動作量が相対的に大きいジェスチャを制限あるいは禁止するように設定しても良い。これらのユーザが周囲に手をぶつける可能性に基づくジェスチャ認識の制限あるいは禁止は、ユーザによって任意に解除されても良い。一方で、後述のユーザの運転する自動車の“走行状態”に基づく制限あるいは禁止は、各国の法規やルールを踏まえてユーザによる解除を禁止するようにしても良い。

　このように、外部装置の状態とユーザの行動との組み合わせに応じて、認識するジェスチャの種類を変更することにより、ユーザの行動に応じたジェスチャのみを認識すればよく、ジェスチャの種類の数が制限される。その結果、実施例８によれば、ジェスチャの認識の精度の向上を図ることができる。また、このように認識するジェスチャの種類の数を制限することにより、情報処理装置１０で実行できるコマンドを制限することになることから、情報処理装置１０や外部装置の使用によるユーザの注意力の分散に起因する危険を避けることも可能である。

　なお、外部装置は自動車であってもよく、自動車の走行状態に応じて、認識するジェスチャの種類を制限し、情報処理装置１０で実行できるコマンドを制限してもよい。このような場合、ユーザの運転する自動車の走行状態に応じて、実施可能なコマンドが制限されることから、ユーザが自動車の運転中に情報処理装置１０等を操作すること起因した危険を防ぐことができる。

　なお、上述の実施例６から８においては、２種類のコンテキストの組み合わせ（ユーザの脈拍数とユーザの行動、ユーザの年齢とユーザの行動、使用アプリとユーザの行動）に応じて、認識設定を変更していた。しかしながら、本実施形態においては、２種類のコンテキストの組み合わせに限定されるものではなく、３種類以上のコンテキストの組み合わせに応じて認識設定を変更してもよい。

　　＜５．３　コマンドの変更例＞
　（実施例９）
　本実施形態においては、ユーザに係るコンテキストに応じて、ジェスチャに対応するコマンドを変更してもよい。以下に、図２０を参照して、コンテキストに応じて、ジェスチャに対応するコマンドを変更する実施例９を説明する。図２０は、本実施形態に係る実施例９を説明する説明図であって、情報処理装置１０に接続された外部装置の種類に応じたコマンドを示している。

　例えば、実施例９においては、図２０に示すように、情報処理装置１０に接続されている外部装置がヘッドセット５０である場合には、ユーザは音楽再生に係るコマンドを所望する蓋然性が高い。従って、このような場合には、デバイス制御部２６４は、ジェスチャＡには「曲送り（早送り）」というコマンドを対応させ、ジェスチャＢには「曲戻し」というコマンドを対応させる。一方、情報処理装置１０に接続されている外部装置がスマートフォン４０である場合には、ユーザはスマートフォン画面に対する操作を所望する蓋然性が高い。そこで、このような場合には、デバイス制御部２６４は、ジェスチャＡには「（画面の）スクロール」というコマンドを対応させ、ジェスチャＢには「（画面表示の）キャンセル」というコマンドを対応させる。すなわち、実施例９においては、同じジェスチャであっても、ユーザの状況に応じて発行するコマンドを変更する。このようにすることで、ユーザの意図したコマンドを容易に発行することができることから、情報処理装置１０の利便性を高めることができる。また、ユーザに係るコンテキストに応じてジェスチャに対応するコマンドを変更することから、同じジェスチャに複数のコマンドが紐づけられ、認識すべきジェスチャの数の増加を抑えることができる。従って、認識すべきジェスチャの数が限定されることから、ジェスチャの認識精度の更なる向上を期待することができる。

　また、実施例９においては、例えば、情報処理装置１０に接続されている外部装置がスマートフォン４０及びヘッドセット５０である場合には、外部装置の起動状態に応じて、ジェスチャに対応するコマンドを変更する。例えば、スマートフォン４０がスリープ状態にあり、ヘッドセット５０が動作している場合には、ユーザのジェスチャはヘッドセット５０に対する操作を意図しているものと判断し、コマンドを発行する。

　なお、上述の実施例１から９は、適宜組み合わせることも可能であり、組み合わせることにより、さらなるジェスチャの認識精度の向上を図ることができる。

　　＜＜６．まとめ＞＞
　以上説明したように、本開示の実施形態によれば、ユーザに係るコンテキストに応じて、ユーザのジェスチャの認識における認識設定を変えることから、ジェスチャの認識精度の更なる向上が可能である。その結果、本実施形態によれば、ジェスチャ認識の精度が向上することから、認識したジェスチャに基づいて、ユーザが所望するコマンドを発行することができることから、情報処理装置１０における誤動作を防ぐことができる。また、本実施形態においては、情報処理装置１０が自動的にユーザに係るコンテキストを認識することから、ユーザがコンテキストを入力する手間を省くことができる。

　なお、本実施形態に係る情報処理装置１０は、先に説明した腕輪型端末であることに限定されるものではなく、ユーザが携帯するモバイル端末（モーションコントローラ端末も含む）、ユーザの身体に装着されたウェアラブル端末、又は、ユーザの身体に挿入されたインプラント端末であることができる。また、ウェアラブル端末としては、ＨＭＤ、イヤーデバイス、アンクレット、腕輪、首輪、パッド、靴、服、バッチ等を挙げることができる。

　また、本実施形態に係る情報処理装置１０は、上述の説明のようなスタンドアローンで情報処理を行う装置でなくてもよい。例えば、本実施形態に係る情報処理装置１０は、例えばクラウドコンピューティング等のように、ネットワーク７０への接続（または各装置間の通信）を前提とした、複数の装置からなるシステムに適用されてもよい。つまり、上述した本実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば、複数の装置により本実施形態に係る情報処理方法に係る処理を行う情報処理システムとして実現することも可能である。より具体的には、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０の変形例を説明する説明図である図２１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、サーバ６０とネットワーク７０を介して接続された装置であってもよい。この場合、情報処理装置１０の主制御部２６の一部機能はサーバ６０で実施され、例えば、ユーザの行動等のコンテキスト認識はサーバ６０で行われ、ユーザのジェスチャ認識は情報処理装置１０で行われてもよい。

　＜＜７．ハードウェア構成＞＞
　図２２は、本実施形態に係る情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図２２では、情報処理装置９００は、上述の情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示している。

　情報処理装置９００は、例えば、ＣＰＵ９５０と、ＲＯＭ９５２と、ＲＡＭ９５４と、記録媒体９５６と、入出力インタフェース９５８と、操作入力デバイス９６０とを有する。さらに、情報処理装置９００は、表示デバイス９６２と、音声出力デバイス９６４と、音声入力デバイス９６６と、通信インタフェース９６８と、センサ９８０とを有する。また、情報処理装置９００は、例えば、データの伝送路としてのバス９７０で各構成要素間を接続する。

　（ＣＰＵ９５０）
　ＣＰＵ９５０は、例えば、ＣＰＵ等の演算回路で構成される、１または２以上のプロセッサや、各種処理回路等で構成され、情報処理装置９００全体を制御する制御部（例えば、上述の主制御部２６）として機能する。また、ＣＰＵ９５０は、情報処理装置９００において、例えば、上述のコンテキスト認識部２６０、ジェスチャ認識部２６２、デバイス制御部２６４、及び設定変更部２６６等の機能を果たす。

　（ＲＯＭ９５２及びＲＡＭ９５４）
　ＲＯＭ９５２は、ＣＰＵ９５０が使用するプログラムや演算パラメータ等の制御用データ等を記憶する。ＲＡＭ９５４は、例えば、ＣＰＵ９５０により実行されるプログラム等を一時的に記憶する。

　（記録媒体９５６）
　記録媒体９５６は、上述の記憶部２４として機能し、例えば、本実施形態に係る情報処理方法に係るデータや、各種アプリケーション等様々なデータを記憶する。ここで、記録媒体９５６としては、例えば、ハードディスク等の磁気記録媒体や、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリが挙げられる。また、記録媒体９５６は、情報処理装置９００から着脱可能であってもよい。

　（入出力インタフェース９５８、操作入力デバイス９６０、表示デバイス９６２、音声出力デバイス９６４、及び音声入力デバイス９６６）
　入出力インタフェース９５８は、例えば、操作入力デバイス９６０や、表示デバイス９６２等を接続する。入出力インタフェース９５８としては、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）端子や、ＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｉｓｕａｌ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ-Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）（登録商標）端子、各種処理回路等が挙げられる。

　操作入力デバイス９６０は、例えば上述のタッチパネルディスプレイ１２の操作部として機能し、情報処理装置９００に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９５８と接続される。操作入力デバイス９６０としては、例えば、ボタンや、方向キー、ジョグダイヤル等の回転型セレクター、タッチパネル、あるいは、これらの組み合わせ等が挙げられる。

　表示デバイス９６２は、例えば上述のタッチパネルディスプレイ１２の表示部として機能し、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９５８と接続される。表示デバイス９６２としては、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ（Ｏｒｇａｎｉｃ　Ｅｌｅｃｔｒｏ-Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ　Ｄｉｓｐｌａｙ）等が挙げられる。

　音声出力デバイス９６４は、例えば上述のスピーカ１４として機能し、例えば、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９５８と接続される。音声入力デバイス９６６は、例えば上述のマイクロフォン１６として機能し、例えば、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９５８と接続される。

　なお、入出力インタフェース９５８が、情報処理装置９００の外部の操作入力デバイス（例えば、キーボードやマウス等）や外部の表示デバイス等の、外部デバイスと接続することも可能であることは、言うまでもない。

　（通信インタフェース９６８）
　通信インタフェース９６８は、例えば上述の通信部２２として機能し、ネットワークを介して（あるいは、直接的に）、サーバ６０等の外部装置と、無線または有線で通信を行うための通信部として機能する。ここで、通信インタフェース９６８としては、例えば、通信アンテナ及びＲＦ（ＲＡＤＩＯ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）回路（無線通信）や、ＩＥＥＥ８０２．１５．１ポートおよび送受信回路（無線通信）、ＩＥＥＥ８０２．１１ポートおよび送受信回路（無線通信）、あるいはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）端子および送受信回路（有線通信）等が挙げられる。

　（センサ９８０）
　センサ９８０は、上述のモーションセンサ１８や生体センサ２０として機能する。さらに、センサ９８０は、測位センサ、温度センサ等の各種のセンサを含んでもよい。

　以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。なお、情報処理装置９００のハードウェア構成は、図２２に示す構成に限られない。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。

　例えば、情報処理装置９００は、接続されている外部の通信デバイスを介して外部装置等と通信を行う場合や、スタンドアローンで処理を行う構成である場合には、通信インタフェース９６８を備えていなくてもよい。また、通信インタフェース９６８は、複数の通信方式によって、１または２以上の外部装置と通信を行うことが可能な構成を有していてもよい。

　＜＜８．補足＞＞
　なお、先に説明した本開示の実施形態は、例えば、コンピュータを本実施形態に係る情報処理装置１０として機能させるためのプログラム、及びプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。また、当該プログラムをインターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。

　また、上述した実施形態に係る情報処理における各ステップは、必ずしも記載された順序に沿って処理されなくてもよい。例えば、各ステップは、適宜順序が変更されて処理されてもよい。また、各ステップは、時系列的に処理される代わりに、一部並列的に又は個別的に処理されてもよい。さらに、各ステップの処理方法についても、必ずしも記載された方法に沿って処理されなくてもよく、例えば、他の機能部によって他の方法で処理されていてもよい。

　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的なものではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

　なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
　ユーザに係るコンテキストを認識するコンテキスト認識部と、前記ユーザのジェスチャを認識するジェスチャ認識部と、前記コンテキスト認識部の認識結果に基づいて、前記ジェスチャ認識部の認識設定を変更する設定変更部と、を備える、情報処理装置。
（２）
　前記ジェスチャ認識部は、前記ユーザの動きを検出するモーションセンサによる１つ又は複数のセンシング結果に基づいて、前記ユーザのジェスチャを認識する、上記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記モーションセンサは、前記ユーザに装着された加速度センサ、前記ユーザに装着されたジャイロセンサ、及び、前記ユーザを撮像する撮像装置のうちの少なくとも１つを含む、上記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記設定変更部は、前記認識設定の変更として、前記モーションセンサの検出設定を変更する、上記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（５）
　前記コンテキスト認識部は、前記モーションセンサによる１つ又は複数の前記センシング結果に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、上記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
　前記コンテキスト認識部は、前記設定変更部により前記検出設定が変更された前記モーションセンサによる１つ又は複数の前記センシング結果に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、上記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記設定変更部は、前記モーションセンサの装着状態及び位置のうちの少なくとも１つに基づいて、前記認識設定を変更する、上記（２）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（８）
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部が取得する前記センシング結果の種類を変更する、上記（２）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（９）
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部が取得する複数の前記センシング結果のそれぞれに対する重み付けを変更する、上記（２）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１０）
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部の用いる認識アルゴリズムを変更する、上記（１）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１１）
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部の用いる認識エンジンを変更する、上記（１）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１２）
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部が認識する対象となるジェスチャの種類を変更する、上記（１）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１３）
　前記コンテキスト認識部は、前記ユーザが使用するユーザ端末の状態に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、上記（１）から（１２）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１４）
　前記コンテキスト認識部は、前記ユーザ端末の種類、前記ユーザ端末で起動するアプリケーションの種類、又は、前記ユーザ端末に接続されたデバイスの種類に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、上記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
　前記コンテキスト認識部は、前記ユーザから取得される生体情報に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、上記（１）から（１２）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１６）
　前記設定変更部は、前記ユーザの属性情報、及び行動予定に基づいて、前記認識設定を変更する、上記（１）から（１２）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１７）
　前記ジェスチャ認識部によって認識された前記ジェスチャに基づいて、情報処理のためのコマンドを発行するコマンド発行部をさらに備える、上記（１）から（１６）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１８）
　前記情報処理装置は、前記ユーザが携帯するモバイル端末、前記ユーザの身体に装着されたウェアラブル端末、又は、前記ユーザの身体に挿入されたインプラント端末のいずれかである、上記（１）から（１７）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１９）
　ユーザに係るコンテキストを認識することと、前記ユーザのジェスチャを認識することと、前記ユーザに係るコンテキストの認識結果に基づいて、前記ジェスチャの認識における認識設定を変更することと、を含む、情報処理方法。
（２０）
　コンピュータを、ユーザに係るコンテキストを認識するコンテキスト認識部と、前記ユーザのジェスチャを認識するジェスチャ認識部と、前記コンテキスト認識部の認識結果に基づいて、前記ジェスチャ認識部の認識設定を変更する設定変更部と、として機能させる、プログラム。

　　１０、９００　　情報処理装置
　　１２　　タッチパネルディスプレイ
　　１４　　スピーカ
　　１６　　マイクロフォン
　　１８　　モーションセンサ
　　２０　　生体センサ
　　２２　　通信部
　　２４　　記憶部
　　２６　　主制御部
　　４０　　スマートフォン
　　５０　　ヘッドセット
　　６０　　サーバ
　　７０　　ネットワーク
　　８０　　腕
　　８２、８４　　指
　　２６０　　コンテキスト認識部
　　２６２　　ジェスチャ認識部
　　２６４　　デバイス制御部
　　２６６　　設定変更部
　　９５０　　ＣＰＵ
　　９５２　　ＲＯＭ
　　９５４　　ＲＡＭ
　　９５６　　記録媒体
　　９５８　　入出力インタフェース
　　９６０　　操作入力デバイス
　　９６２　　表示デバイス
　　９６４　　音声出力デバイス
　　９６６　　音声入力デバイス
　　９６８　　通信インタフェース
　　９７０　　バス
　　９８０　　センサ

Claims

　ユーザに係るコンテキストを認識するコンテキスト認識部と、
　前記ユーザのジェスチャを認識するジェスチャ認識部と、
　前記コンテキスト認識部の認識結果に基づいて、前記ジェスチャ認識部の認識設定を変更する設定変更部と、
を備える、情報処理装置。
　前記ジェスチャ認識部は、前記ユーザの動きを検出するモーションセンサによる１つ又は複数のセンシング結果に基づいて、前記ユーザのジェスチャを認識する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記モーションセンサは、前記ユーザに装着された加速度センサ、前記ユーザに装着されたジャイロセンサ、及び、前記ユーザを撮像する撮像装置のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の情報処理装置。
　前記設定変更部は、前記認識設定の変更として、前記モーションセンサの検出設定を変更する、請求項２に記載の情報処理装置。
　前記コンテキスト認識部は、前記モーションセンサによる１つ又は複数の前記センシング結果に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、請求項４に記載の情報処理装置。
　前記コンテキスト認識部は、前記設定変更部により前記検出設定が変更された前記モーションセンサによる１つ又は複数の前記センシング結果に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、請求項５に記載の情報処理装置。
　前記設定変更部は、前記モーションセンサの装着状態及び位置のうちの少なくとも１つに基づいて、前記認識設定を変更する、請求項２に記載の情報処理装置。
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部が取得する前記センシング結果の種類を変更する、請求項２に記載の情報処理装置。
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部が取得する複数の前記センシング結果のそれぞれに対する重み付けを変更する、請求項２に記載の情報処理装置。
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部の用いる認識アルゴリズムを変更する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部の用いる認識エンジンを変更する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記設定変更部は、前記ジェスチャ認識部が認識する対象となるジェスチャの種類を変更する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記コンテキスト認識部は、前記ユーザが使用するユーザ端末の状態に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記コンテキスト認識部は、前記ユーザ端末の種類、前記ユーザ端末で起動するアプリケーションの種類、又は、前記ユーザ端末に接続されたデバイスの種類に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、請求項１３に記載の情報処理装置。
　前記コンテキスト認識部は、前記ユーザから取得される生体情報に基づいて、前記ユーザに係る前記コンテキストを認識する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記設定変更部は、前記ユーザの属性情報、及び行動予定に基づいて、前記認識設定を変更する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記ジェスチャ認識部によって認識された前記ジェスチャに基づいて、情報処理のためのコマンドを発行するコマンド発行部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記情報処理装置は、前記ユーザが携帯するモバイル端末、前記ユーザの身体に装着されたウェアラブル端末、又は、前記ユーザの身体に挿入されたインプラント端末のいずれかである、請求項１に記載の情報処理装置。
　ユーザに係るコンテキストを認識することと、
　前記ユーザのジェスチャを認識することと、
　前記ユーザに係るコンテキストの認識結果に基づいて、前記ジェスチャの認識における認識設定を変更することと、
　を含む、情報処理方法。
　コンピュータを、
　ユーザに係るコンテキストを認識するコンテキスト認識部と、
　前記ユーザのジェスチャを認識するジェスチャ認識部と、
　前記コンテキスト認識部の認識結果に基づいて、前記ジェスチャ認識部の認識設定を変更する設定変更部と、
　として機能させる、プログラム。