WO2022024308A1 - 情報処理装置及び動作検出装置 - Google Patents

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electrode
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英治 鈴木
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Tdk株式会社
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    • G06F3/044—Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means by capacitive means

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device and an operation detection device.
  • Capacitance sensors are used in touch panels and the like of mobile terminals.
  • the touch sensor described in Patent Document 1 detects a touch position from a change in capacitance at an intersection of a plurality of column direction electrodes and a plurality of row direction electrodes.
  • Patent Document 1 utilizes machine learning to identify whether or not the input to the touch sensor is intended by the user.
  • the touch sensor is required to recognize more complicated user gesture movements in order to perform advanced processing.
  • the touch sensor described in Patent Document 1 scans the column direction electrode and the row direction electrode in order to detect the touch position, it takes time to detect. Further, the touch sensor described in Patent Document 1 can only follow the information of the touched key point, and when the user's gesture becomes complicated, the operation cannot be reliably identified.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide an information processing device and an motion detection device capable of recognizing a more complicated user's gesture motion.
  • the information processing apparatus includes a plurality of electrodes, at least one of the plurality of electrodes is a driving electrode to which a signal is input, and at least one of the plurality of electrodes.
  • the second is a detection electrode that detects information from the drive electrode, and the field created by each of the plurality of electrodes affects at least the surrounding electrodes, and each of the plurality of electrodes is at least the surrounding electrode. Interact.
  • each of the plurality of electrodes affects other electrodes, and each of the plurality of electrodes may interact with all the other electrodes. ..
  • the interaction may include an interaction due to an electric field.
  • the interaction may include an interaction due to a magnetic field.
  • At least one of the plurality of electrodes may have a flat surface portion and a wall surface portion rising from the flat surface portion.
  • At least one of the plurality of electrodes may have a different shape from the other electrodes.
  • At least two of the plurality of electrodes may be electrically connected via a switching element.
  • At least two of the plurality of electrodes are connected via a circuit, and the circuit has at least one selected from the group consisting of a resistor, a capacitor and a coil. You may have.
  • the circuit may cause a transient phenomenon, and the decay time of the circuit may be twice or more the period of the signal input to the drive electrode.
  • the plurality of electrodes may be scattered apart from each other in the same plane.
  • the plurality of electrodes may have a plurality of electrode groups scattered apart from each other in the same plane, and different electrode groups may be in different layers.
  • the information processing apparatus is one of a signal generator that inputs a signal to the drive electrode, a discriminator that discriminates a signal from the detection electrode, and a signal from the detection electrode to the discriminator.
  • a feedback device that transmits the unit to the signal generator may be further provided.
  • the feedback device has a signal holding unit that temporarily holds a signal from the detection electrode and the signal held by the signal holding unit after a lapse of a certain period of time. It may include a signal transmitter to send to the generator.
  • the operation detection device includes an information processing device according to the above aspect and an output device that outputs a signal from the classifier to the outside.
  • the information processing device and the motion detection device can recognize a more complicated gesture motion of the user.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of the motion detection device 100 according to the first embodiment.
  • the motion detection device 100 includes an information processing device and an output device 50.
  • the motion detection device 100 is, for example, a touch sensor.
  • the information processing device projects the input signal to a higher dimension and replaces the input signal with another signal including the information of the input signal. The details of the operation of the information processing device will be described later.
  • the output device 50 outputs the signal processed by the information processing device to the outside.
  • the information processing device includes a signal processing unit 10, a signal generator 20, and a classifier 30.
  • the signal processing unit 10 is connected to the signal generator 20 and the classifier 30.
  • the signal generator 20 supplies a drive signal to the drive electrode Dr of the signal processing unit 10.
  • the classifier 30 identifies the signal detected by the detection electrode Dt of the signal processing unit 10.
  • the signal processing unit 10 includes a plurality of electrodes E.
  • the plurality of electrodes E are, for example, on a substrate.
  • the plurality of electrodes E are, for example, interspersed with each other in the same plane.
  • the arrangement of the plurality of electrodes E is not particularly limited.
  • the plurality of electrodes E are arranged in a matrix, for example.
  • the plurality of electrodes E have a drive electrode Dr and a detection electrode Dt.
  • the drive electrode Dr is an electrode E connected to the signal generator 20.
  • a drive signal is input to the drive electrode Dr from the signal generator 20.
  • the detection electrode Dt is an electrode E connected to the classifier 30.
  • the detection electrode Dt detects information emitted from the drive electrode Dr.
  • At least one of the plurality of electrodes E is a drive electrode Dr.
  • At least two of the plurality of electrodes E are detection electrodes Dt.
  • the positional relationship between the drive electrode Dr and the detection electrode Dt is arbitrary.
  • the drive electrode Dr is surrounded by a plurality of detection electrodes Dt.
  • each of the drive electrodes Dr is surrounded by a plurality of detection electrodes Dt.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of the signal processing unit 10 of the motion detection device according to the first embodiment.
  • Each of the plurality of electrodes E creates a field.
  • a field is a physical quantity related to each point in space-time where the existence of something with a physical quantity affects its surroundings.
  • the fields are, for example, electric fields, magnetic fields, thermal fields, vibration fields, and gravitational fields.
  • the field is generated between a plurality of electrodes E that are spatially separated, and a change in the potential of one electrode E is transmitted to another electrode E via an electric field, a magnetic field, heat, vibration, or the like, and the field is transmitted to another electrode E. Potential changes.
  • the field generated in each of the plurality of electrodes E affects at least the surrounding electrodes E.
  • each of the plurality of electrodes E interacts with at least the surrounding electrodes E.
  • the surrounding electrode E is an electrode E that first surrounds a certain electrode E, and is, for example, an electrode E that first comes into contact with radiation that spreads radially around a certain electrode.
  • the field generated in each of the plurality of electrodes E may affect the other electrodes E. That is, each of the plurality of electrodes E may interact with all the other electrodes E.
  • each of the plurality of electrodes E when each of the plurality of electrodes E is grounded, the potentials of the plurality of electrodes E are fixed, so that each of the plurality of electrodes E does not interact electrically.
  • each of the plurality of electrodes E when each of the plurality of electrodes E is provided with an electromagnetic field shield, each of the plurality of electrodes E does not interact electromagnetically.
  • Capacitive couplings C1 and C2 are electric field-mediated couplings between different electrodes E.
  • the different electrodes E interact by capacitive couplings C1 and C2.
  • Capacitive coupling C1 is a capacitive coupling between the driving electrode Dr and the detection electrode Dt
  • capacitive coupling C2 is a capacitive coupling between the two sensing electrodes Dt.
  • the strength of the capacitive couplings C1 and C2 is inversely proportional to the distance between the electrodes E.
  • the distance of the electrodes E that are in close contact with each other is, for example, within 1 times the average dimension of the electrodes E.
  • the strength of the capacitive coupling C2 between the two closest detection electrodes Dt is, for example, 0.25 times or more and 1.75 times or less the capacitive coupling C1 between the closest driving electrode Dr and the detection electrode Dt. It is preferably 0.5 times or more and 1.5 times or less, and more preferably 0.75 times or more and 1.25 times or less.
  • the strength of the capacitive coupling C2 between the detection electrode Dt surrounding the driving electrode Dr is, for example, 0.25 of the capacitive coupling C1 between any of the driving electrode Dr and the detection electrode Dt surrounding the driving electrode Dr. It is fold or more and 1.75 times or less, preferably 0.5 times or more and 1.5 times or less, and more preferably 0.75 times or more and 1.25 times or less.
  • the information processing device projects the input signal to a higher dimension and replaces the input signal with another signal including the information of the input signal.
  • the operation in the information processing device is equivalent to the processing in the reservoir computing.
  • Reservoir computing is one means of realizing a neural network that imitates the human brain. Reservoir computing performs recursive processing by interacting signals. Reservoir computing, for example, mimics the behavior of the cerebellum, performing recursive data processing, data conversion (eg, coordinate conversion), and the like. Reservoir computing is an aspect of a recurrent neural network that can handle non-linear time series data. Non-linear time series data is data whose value changes with the passage of time, and stock prices and the like are an example.
  • FIG. 3 is a conceptual schematic diagram of the reservoir computing RC simulated by the information processing apparatus according to the first embodiment.
  • the reservoir computing RC shown in FIG. 3 has an input layer Lin, a reservoir R, and an output layer L out .
  • the input layer L in and the output layer L out are connected to the reservoir R.
  • the input layer Lin transmits a signal input from the outside to the reservoir R.
  • the input layer Lin contains, for example, a plurality of neurons n1. Neurons are sometimes called nodes.
  • the input signal input from the outside to each neuron n1 of the input layer Lin is transmitted to the reservoir R.
  • the reservoir R is a region in which input signals input from the input layer Lin are stored and the input signals interact with each other.
  • Reservoir R has a plurality of neurons n2 randomly connected to each other. Within the reservoir R, the signals only interact and do not learn. When the input signals interact with each other, the input signals change non-linearly. Further, the input signals change with the passage of time by interacting with each other in the reservoir R. For example, the signal output from the neuron n 2 at a certain time t may return to the original neuron n 2 at a certain time t + 1.
  • the neuron n2 can perform processing based on the signals at time t and time t + 1 , and can process information recursively.
  • the output layer L out outputs a signal from the reservoir R.
  • the output layer L out contains, for example, a plurality of neurons n 3 .
  • the neuron n3 is an output terminal in a neuromorphic device. Learning is performed from the reservoir R to the output layer L out . Learning is performed by a transmission pathway ( synapse in the brain) connecting each neuron n2 of the reservoir R and a neuron n3 of the output layer L out .
  • the output layer L out outputs the learning result to the outside.
  • the information processing device operates in the same manner as the reservoir computing RC.
  • the operation of the information processing apparatus will be described while comparing with the operation of the above-mentioned reservoir computing RC.
  • the drive signal Sgi is input to the drive electrode Dr from the signal generator 20 as an initial state.
  • the potential of the drive electrode Dr changes, and an electric field is generated between the drive electrode Dr and the detection electrode Dt.
  • the drive electrode Dr and the detection electrode Dt are capacitively coupled C1 by this electric field.
  • the potential of the detection electrode Dt changes due to the capacitive coupling C1.
  • the detection electrode Dt generates an electric field according to the difference in potential from the other detection electrodes Dt, and is capacitively coupled C2.
  • an initial state is generated in which an electric field is formed above the plurality of electrodes E.
  • Each detection electrode Dt outputs a signal based on its own potential to the classifier 30.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the operation of the information processing apparatus according to the first embodiment.
  • the object Ob is, for example, a user's finger.
  • the approach of the object Ob corresponds to the input of a signal to the input layer Lin in the reservoir computing RC.
  • the object Ob approaches between a certain drive electrode DrA and a certain detection electrode DtA.
  • the strength of the capacitive coupling C3 between the drive electrode DrA and the detection electrode DtA changes from the initial state.
  • the potential of the detection electrode DtA changes from the initial state.
  • the potential of the detection electrode DtB that is capacitively coupled to the detection electrode DtA also changes. Then, the potential change of the detection electrode DtB also propagates to the other detection electrode Dt due to the capacitive coupling between the detection electrode DtB and the other detection electrode Dt.
  • the change in the potential of each detection electrode Dt corresponds to the signal processing in the reservoir R of the reservoir computing RC.
  • the reservoir R stores the input signal input from the input layer Lin and causes the input signal to interact with each other.
  • the information that the object Ob has approached is changed non-linearly by interacting between the plurality of electrodes E via the capacitive coupling, and is replaced with the information of the potential of each detection electrode Dt.
  • the potentials of the respective detection electrodes DtA, DtB, and DtC become signals Sgo1, Sgo2, and Sgo3, and reach the classifier 30.
  • the signals Sgo1, Sgo2, and Sgo3 reaching the classifier 30 are different from the initial state.
  • the classifier 30 learns a signal output from the signal processing unit 10 when the object Ob is in a predetermined position.
  • the processing in the classifier 30 corresponds to the signal processing in the output layer L out of the reservoir computing RC.
  • the classifier 30 learns the relationship between the state of the object Ob and the signal output from the signal processing unit 10.
  • the classifier 30 identifies the signal output from the signal processing unit 10 to identify the state of the object Ob.
  • the state of the object Ob is, for example, the position, shape, material, size, operation, etc. of the object Ob.
  • the classifier 30 is, for example, a plurality of variable resistors arranged in a matrix, a plurality of first bit lines connected to each of the variable resistors in the same row, and a plurality of variables connected to each of the variable resistors in the same column. Has a second bit line of.
  • the variable resistor is, for example, a domain wall moving element. Each of the variable resistors is given the weight obtained as a result of learning. The resistance value of each variable resistor depends on the weight given to each variable resistor.
  • the signal input to the classifier 30 is transmitted through each of the first bit lines and reaches each variable resistor.
  • the resistance value of each variable resistor differs according to the given weight, and the product calculation is performed by passing the signal through each variable resistor.
  • the result of the product operation performed on each variable resistor is transmitted to the second bit line.
  • the result of the product calculation of the variable resistors connected to the same second bit line is aggregated in the same second bit line and summed.
  • the motion detection device 100 recognizes the motion of the object Ob based on the signal reaching the classifier 30.
  • the motion detection device 100 according to the first embodiment converts the input signal non-linearly and replaces it with new information by the interaction of the plurality of electrodes E with each other. Since the input signal and the output signal have a non-linear relationship, the motion detection device 100 according to the first embodiment can take out an output signal focusing only on necessary information. Further, the motion detection device 100 according to the first embodiment does not need to perform a line scan, and can read the motion of the object Ob more quickly.
  • the present invention has been described in detail with the motion detection device 100 of the first embodiment as an example, the configuration of the motion detection device 100 is not limited to these embodiments, and various modifications and changes can be made.
  • the electrode is not limited to the planar electrode shown in FIG.
  • the electrode E1 may have a flat surface portion PE and a wall surface portion WE.
  • the wall surface portion WE stands up from the flat surface portion PE.
  • the electrode E2 may be a columnar body.
  • At least one of the plurality of electrodes E3 may have a different shape from the other electrodes E3.
  • the shape of each of the plurality of electrodes E3 does not have to be constant.
  • the plan view shape of the electrode E3 may be circular, rectangular, or irregular.
  • a planar electrode and a three-dimensional electrode may coexist in the plurality of electrodes E3.
  • the shape of each electrode E3 is different, and the strength of the capacitive coupling between the electrodes is different for each electrode. If the strength of the capacitive coupling varies from place to place, the motion detection device 100 can convert the input signal more non-linearly.
  • At least two of the plurality of electrodes E may be electrically connected via the switching element SW.
  • the switching element SW When the switching element SW is connected, the two connected electrodes E are equipotential.
  • the potential of the electrode E changes, the strength of the capacitive coupling also changes.
  • the switching element SW is switched, the electric field formed above the plurality of electrodes E is switched. That is, the initial state of the signal processing unit 10 is also one of the parameters that can be changed, and the signal processing unit 10 can read more information from the object Ob.
  • the plurality of electrodes E may be in the layers L1 and L2 of different layers.
  • the electrode group belonging to the layer L1 and the electrode group belonging to the layer L2 are in different layers.
  • the electrode E of the layer L1 and the electrode E of the layer L2 may interact with each other.
  • the electrodes E of the layer L1 may be all the driving electrodes Dr, and all the electrodes E of the layer L2 may be the detection electrodes Dt.
  • the reverse relationship may also be used.
  • each of the electrode group of the layer L1 and the layer L2 may have a drive electrode Dr and a detection electrode Dt.
  • capacitive coupling has been shown as an example of a medium responsible for the interaction between a plurality of electrodes E, but the medium responsible for the interaction may be electromagnetic induction. That is, each of the plurality of electrodes E may interact with the other electrodes E via a magnetic field. As shown in FIG. 10, by making the shape of the electrode E4 into a coil shape, electromagnetic induction is generated between the electrodes E4. Further, as a medium responsible for the interaction between the plurality of electrodes E, capacitive coupling (electric field) and electromagnetic induction (magnetic field) may be used in combination.
  • the motion detection device 101 shown in FIG. 11 includes an information processing device and an output device 50.
  • the information processing device includes a signal processing unit 10, a signal generator 20, a classifier 30, and a feedback device 40.
  • the motion detection device 101 is different from the motion detection device 100 in that it has a feedback device 40.
  • the differences between the motion detection device 101 and the motion detection device 100 will be described in detail, and the description of the same configuration will be omitted.
  • the feedback device 40 is located between the detection electrode Dt of the signal processing unit 10 and the classifier 30.
  • the feedback device 40 returns a part of the signal detected by the detection electrode Dt to the signal generator 20.
  • the feedback device 40 includes, for example, a signal holding unit and a signal transmitting unit.
  • the signal holding unit temporarily holds the signal from the detection electrode Dt.
  • the signal transmitting unit sends the signal held by the signal holding unit to the signal generator 20 after a certain period of time has elapsed.
  • the motion detection device 101 returns the signal output at time t to the signal generator 20 and uses it for the calculation at time t + 1.
  • the signal at the past time t includes information on the touch position at the past time t. That is, the behavior of the current user can be read based on the behavior of the user in the past. As a result, the motion detection device 101 can read more complicated user gestures.
  • At least two of the plurality of electrodes may be connected via the circuit L instead of the feedback device 40 or together with the feedback device 40.
  • the circuit L has at least one selected from the group consisting of resistors, capacitors and coils.
  • the circuit L is, for example, an LCR circuit.
  • the circuit L causes a transient phenomenon.
  • the decay time of the circuit L is, for example, twice or more the period of the signal input to the drive electrode Dr.
  • the decay time of the circuit L is the time until the intensity of the signal input to the drive electrode Dr becomes 1 / e.
  • the signal input at the time t is held in the circuit L and used for the calculation at the time t + 1. That is, the behavior of the current user can be read based on the behavior of the user in the past.

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Abstract

本実施形態にかかる情報処理装置は、複数の電極を備え、前記複数の電極のうちの少なくとも一つは、信号が入力される駆動電極であり、前記複数の電極のうちの少なくとも二つは、前記駆動電極からの情報を検知する検知電極であり、前記複数の電極のそれぞれが生み出す場は、少なくとも周囲の電極に影響を及ぼし、前記複数の電極のそれぞれは少なくとも周囲の電極と相互作用する。

Description

情報処理装置及び動作検出装置
　本発明は、情報処理装置及び動作検出装置に関する。
　モバイル端末のタッチパネル等には、静電容量センサが用いられている。例えば、特許文献１に記載のタッチセンサは、複数の列方向電極と複数の行方向電極との交点における静電容量変化からタッチ位置を検知する。特許文献１は、タッチセンサへの入力がユーザーの意図したものであるか否かを識別するために、機械学習を利用している。
特開２０１６－１７７３４３号公報
　タッチセンサは、高度な処理を行うために、より複雑なユーザーのジェスチャー動作を認識することが求められている。しかしながら、特許文献１に記載のタッチセンサは、列方向電極及び行方向電極を順にスキャンしてタッチ位置を検知するため、検知に時間がかかる。また特許文献１に記載のタッチセンサは、タッチしたキーポイントの情報を追いかけることしかできず、ユーザーのジェスチャーが複雑化すると、その動作を確実に識別することができない。
　本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、より複雑なユーザーのジェスチャー動作を認識することができる情報処理装置及び動作検出装置を提供することを目的とする。
（１）第１の態様にかかる情報処理装置は、複数の電極を備え、前記複数の電極のうちの少なくとも一つは、信号が入力される駆動電極であり、前記複数の電極のうちの少なくとも二つは、前記駆動電極からの情報を検知する検知電極であり、前記複数の電極のそれぞれが生み出す場は、少なくとも周囲の電極に影響を及ぼし、前記複数の電極のそれぞれは少なくとも周囲の電極と相互作用する。
（２）上記態様にかかる情報処理装置において、前記複数の電極のそれぞれが生み出す場は、他の電極に影響を及ぼし、前記複数の電極のそれぞれは他のすべての電極と相互作用してもよい。
（３）上記態様にかかる情報処理装置において、前記相互作用は、電場による相互作用を含んでもよい。
（４）上記態様にかかる情報処理装置において、前記相互作用は、磁場による相互作用を含んでもよい。
（５）上記態様にかかる情報処理装置において、前記複数の電極のうちの少なくとも一つは、平面部と前記平面部から起立した壁面部とを有してもよい。
（６）上記態様にかかる情報処理装置において、前記複数の電極のうちの少なくとも一つは、他の電極と形状が異なってもよい。
（７）上記態様にかかる情報処理装置において、前記複数の電極のうち少なくとも２つは、スイッチング素子を介して電気的に接続されていてもよい。
（８）上記態様にかかる情報処理装置において、前記複数の電極のうち少なくとも２つは、回路を介して接続され、前記回路は、抵抗、コンデンサ及びコイルからなる群から選択される少なくとも一つを有してもよい。
（９）上記態様にかかる情報処理装置において、前記回路は、過渡現象を生じ、前記回路の減衰時間は、前記駆動電極に入力される前記信号の周期の２倍以上であってもよい。
（１０）上記態様にかかる情報処理装置において、前記複数の電極は、同じ面内において互いに離間して点在していてもよい。
（１１）上記態様にかかる情報処理装置において、前記複数の電極は、同じ面内において互いに離間して点在する電極群を複数有し、異なる電極群は、異なる階層にあってもよい。
（１２）上記態様にかかる情報処理装置は、前記駆動電極に信号を入力する信号発生器と、前記検知電極からの信号を識別する識別器と、前記検知電極から前記識別器に至る信号の一部を前記信号発生器に伝えるフィードバック装置と、をさらに備えてもよい。
（１３）上記態様にかかる情報処理装置において、前記フィードバック装置は、前記検知電極からの信号を一時的に保持する信号保持部と、前記信号保持部で保持された信号を一定期間経過後に前記信号発生器に送る信号送信部と、を備えてもよい。
（１４）第２の態様にかかる動作検出装置は、上記態様にかかる情報処理装置と、前記識別器からの信号を外部に出力する出力装置と、を備える。
　上記態様にかかる情報処理装置及び動作検出装置は、より複雑なユーザーのジェスチャー動作を認識することができる。
第１実施形態に係る動作検出装置の模式図である。 第１実施形態に係る動作検出装置の信号処理部の模式図である。 第１実施形態にかかる情報処理装置が模擬するリザボアコンピューティングの概念模式図である。 第１実施形態に係る動作検出装置の動作を説明するための模式図である。 第１変形例に係る信号処理部の模式図である。 第２変形例に係る信号処理部の模式図である。 第３変形例に係る信号処理部の模式図である。 第４変形例に係る信号処理部の模式図である。 第５変形例に係る信号処理部の模式図である。 第６変形例に係る信号処理部の模式図である。 第２実施形態に係る動作検出装置の模式図である。 第７変形例に係る信号処理部の模式図である。
　以下、本実施形態について、図を適宜参照しながら詳細に説明する。以下の説明で用いる図面は、本発明の特徴をわかりやすくするために便宜上特徴となる部分を拡大して示している場合があり、各構成要素の寸法比率などは実際とは異なっていることがある。以下の説明において例示される材料、寸法等は一例であって、本発明はそれらに限定されるものではなく、本発明の効果を奏する範囲で適宜変更して実施することが可能である。
［第１実施形態］
　図１は、第１実施形態に係る動作検出装置１００の模式図である。動作検出装置１００は、情報処理装置と出力装置５０とを備える。動作検出装置１００は、例えば、タッチセンサである。情報処理装置は、入力信号を高次元に射影し、入力信号を入力信号の情報を含む別信号に置き換える。情報処理装置の動作の詳細は後述する。出力装置５０は、情報処理装置で処理された信号を外部に出力する。
　情報処理装置は、信号処理部１０と信号発生器２０と識別器３０とを備える。信号処理部１０は、信号発生器２０及び識別器３０と接続されている。
　信号発生器２０は、信号処理部１０の駆動電極Ｄｒに駆動信号を供給する。識別器３０は、信号処理部１０の検知電極Ｄｔで検知された信号を識別する。
　信号処理部１０は、複数の電極Ｅを備える。複数の電極Ｅは、例えば、基板上にある。複数の電極Ｅは、例えば、同一面内において離間して点在している。複数の電極Ｅの配置は、特に問わない。複数の電極Ｅは、例えば、行列状に配列している。
　複数の電極Ｅは、駆動電極Ｄｒと検知電極Ｄｔとを有する。駆動電極Ｄｒは、信号発生器２０と接続された電極Ｅである。駆動電極Ｄｒには、信号発生器２０から駆動信号が入力される。検知電極Ｄｔは、識別器３０と接続された電極Ｅである。検知電極Ｄｔは、駆動電極Ｄｒから発せられる情報を検知する。複数の電極Ｅのうちの少なくとも一つは、駆動電極Ｄｒである。複数の電極Ｅのうち少なくとも２つは、検知電極Ｄｔである。
　駆動電極Ｄｒと検知電極Ｄｔの位置関係は、任意である。例えば、駆動電極Ｄｒは、複数の検知電極Ｄｔに囲まれる。駆動電極Ｄｒが複数ある場合、例えば、駆動電極Ｄｒのそれぞれは、複数の検知電極Ｄｔに囲まれる。複数の検知電極Ｄｔが駆動電極Ｄｒを取り囲むことで、駆動電極Ｄｒの周囲のいずれの位置でも情報を検知できる。
　図２は、第１実施形態に係る動作検出装置の信号処理部１０の模式図である。複数の電極Ｅのそれぞれは、場を生み出す。場とは、物理量を持つものの存在が、その周囲に影響を生み出す時空の各点に関連する物理量のことである。場は、例えば、電場、磁場、熱場、振動場、重力場である。場は、空間的に離間した複数の電極Ｅの間で生じており、ある電極Ｅのポテンシャルの変化が、電場、磁場、熱、振動等を介して別の電極Ｅに伝わり、別の電極Ｅのポテンシャルが変化する。
　複数の電極Ｅのそれぞれで生じた場は、少なくとも周囲の電極Ｅに影響を及ぼす。その結果、複数の電極Ｅのそれぞれは、少なくとも周囲の電極Ｅと相互作用する。周囲の電極Ｅは、ある電極Ｅを最初に取り囲む電極Ｅであり、例えば、ある電極を中心に放射状に広がる放射線と最初に触れる電極Ｅである。複数の電極Ｅのそれぞれで生じた場は、他の電極Ｅに影響を及ぼしてもよい。すなわち、複数の電極Ｅのそれぞれは、他の全ての電極Ｅと相互作用してもよい。
　例えば、複数の電極Ｅのそれぞれが接地されている場合は、複数の電極Ｅのそれぞれの電位は固定されているため、複数の電極Ｅのそれぞれは電気的には相互作用しない。例えば、複数の電極Ｅのそれぞれに電磁場シールドが設けられている場合は、複数の電極Ｅのそれぞれは電磁気的には相互作用しない。
　例えば、異なる電極間を繋ぐ場が電場の場合を例に説明する。図２に示す複数の電極Ｅは、容量結合Ｃ１、Ｃ２している。容量結合Ｃ１、Ｃ２は、異なる電極Ｅの間の電場を介した結合である。異なる電極Ｅは、容量結合Ｃ１、Ｃ２により相互作用する。容量結合Ｃ１は、駆動電極Ｄｒと検知電極Ｄｔとの間の容量結合であり、容量結合Ｃ２は２つの検知電極Ｄｔの間の容量結合である。
　容量結合Ｃ１、Ｃ２の強さは、電極Ｅの間の距離に反比例する。最近接する電極Ｅの距離は、例えば電極Ｅの平均寸法の１倍以内である。最近接する２つの検知電極Ｄｔの間の容量結合Ｃ２の強さは、例えば、最近接する駆動電極Ｄｒと検知電極Ｄｔとの間の容量結合Ｃ１の０．２５倍以上１．７５倍以下であり、好ましくは０．５倍以上１．５倍以下であり、より好ましくは０．７５倍以上１．２５倍以下である。またある駆動電極Ｄｒを取り囲む検知電極Ｄｔの間の容量結合Ｃ２の強さは、例えば、ある駆動電極Ｄｒとこの駆動電極Ｄｒを取り囲む検知電極Ｄｔのいずれかとの間の容量結合Ｃ１の０．２５倍以上１．７５倍以下であり、好ましくは０．５倍以上１．５倍以下であり、より好ましくは０．７５倍以上１．２５倍以下である。
　次いで、情報処理装置の動作について説明する。情報処理装置は、入力信号を高次元に射影し、入力信号を入力信号の情報を含む別信号に置き換える。情報処理装置における動作は、リザボアコンピューティングにおける処理と同等である。
　リザボアコンピューティングは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを実現する一つの手段である。リザボアコンピューティングは、信号を相互作用させることで、再帰的な処理を行う。リザボアコンピューティングは、例えば、小脳の動作を模倣しており、再帰的なデータの処理やデータの変換（例えば、座標の変換）等を行う。リザボアコンピューティングは、非線形な時系列のデータを扱うことができるリカレントニューラルネットワークの一態様である。非線形な時系列のデータは、時間の経過とともに値が変化するデータであり、株価等はその一例である。
　まず情報処理装置の動作を説明する前に、リザボアコンピューティングについて簡単に説明する。
　図３は、第１実施形態にかかる情報処理装置が模擬するリザボアコンピューティングＲＣの概念模式図である。図３に示すリザボアコンピューティングＲＣは、入力層ＬｉｎとリザボアＲと出力層Ｌｏｕｔとを有する。入力層Ｌｉｎ及び出力層Ｌｏｕｔは、リザボアＲに接続されている。
　入力層Ｌｉｎは、外部から入力された信号をリザボアＲに伝える。入力層Ｌｉｎは、例えば、複数のニューロンｎ１を含む。ニューロンは、ノードと呼ばれることもある。外部から入力層Ｌｉｎのそれぞれのニューロンｎ１に入力された入力信号は、リザボアＲに伝わる。
　リザボアＲは、入力層Ｌｉｎから入力された入力信号を貯留し、入力された信号が互いに相互作用する領域である。リザボアＲは、互いにランダムに接続された複数のニューロンｎ２を有する。リザボアＲ内では、信号は相互作用するだけであり、学習しない。入力信号が互いに相互作用すると、入力信号が非線形に変化する。また入力信号は、リザボアＲ内で互いに相互作用することで、時間の経過とともに変化する。例えば、ある時刻ｔにあるニューロンｎ２から出力された信号は、ある時刻ｔ＋１において元のニューロンｎ２に戻る場合がある。ニューロンｎ２では、時刻ｔ及び時刻ｔ＋１の信号を踏まえた処理ができ、情報を再帰的に処理できる。
　出力層Ｌｏｕｔは、リザボアＲからの信号を出力する。出力層Ｌｏｕｔは、例えば、複数のニューロンｎ３を含む。ニューロンｎ３は、ニューロモルフィックデバイスにおける出力端子である。リザボアＲから出力層Ｌｏｕｔに至る際に、学習が行われる。学習は、リザボアＲのそれぞれのニューロンｎ２と出力層Ｌｏｕｔのニューロンｎ３とを繋ぐ伝達経路（脳におけるシナプス）で行われる。出力層Ｌｏｕｔは、学習の結果を外部に出力する。
　情報処理装置は、リザボアコンピューティングＲＣと同様の動作を行う。上述のリザボアコンピューティングＲＣの動作と比較しながら、情報処理装置の動作について説明する。
　まず図２に示すように、初期状態として信号発生器２０から駆動信号Ｓｇｉが駆動電極Ｄｒに入力される。駆動電極Ｄｒに駆動信号Ｓｇｉが入力されると駆動電極Ｄｒの電位が変化し、駆動電極Ｄｒと検知電極Ｄｔとの間に電場が生じる。駆動電極Ｄｒと検知電極Ｄｔとは、この電場により容量結合Ｃ１する。検知電極Ｄｔの電位は、容量結合Ｃ１により変化する。検知電極Ｄｔは、他の検知電極Ｄｔとの電位の違いに応じて電場を生じ、容量結合Ｃ２する。その結果、複数の電極Ｅの上方に電場が形成された初期状態が生じる。それぞれの検知電極Ｄｔは、自身の電位に基づく信号を識別器３０へ出力する。
　次いで、図４に示すように、複数の電極Ｅの上方のある位置に、対象物Ｏｂが接近する。図４は、第１実施形態にかかる情報処理装置の動作を説明するための模式図である。対象物Ｏｂは、例えば、ユーザーの指である。対象物Ｏｂの接近は、リザボアコンピューティングＲＣにおける入力層Ｌｉｎへの信号の入力に対応する。
　例えば図４に示すように、ある駆動電極ＤｒＡとある検知電極ＤｔＡとの間に対象物Ｏｂが接近する。駆動電極ＤｒＡと検知電極ＤｔＡとの間に誘電率の異なる対象物Ｏｂが挿入されると、駆動電極ＤｒＡと検知電極ＤｔＡとの間の容量結合Ｃ３の強さは、初期状態から変化する。容量結合Ｃ３の強さが変わると、検知電極ＤｔＡの電位は初期状態から変化する。検知電極ＤｔＡの電位が変化すると、検知電極ＤｔＡと容量結合Ｃ４する検知電極ＤｔＢの電位も変化する。そして検知電極ＤｔＢの電位変化も、検知電極ＤｔＢと他の検知電極Ｄｔとの容量結合によって、他の検知電極Ｄｔへ伝搬する。
　この各検知電極Ｄｔの電位の変化は、リザボアコンピューティングＲＣのリザボアＲにおける信号処理に対応する。リザボアＲは、入力層Ｌｉｎから入力された入力信号を貯留し、入力された信号を互いに相互作用させる。信号処理部１０において、対象物Ｏｂが近付いたという情報は、容量結合を介して複数の電極Ｅの間で相互作用することで非線形に変化し、それぞれの検知電極Ｄｔの電位という情報に置換される。
　それぞれの検知電極ＤｔＡ、ＤｔＢ、ＤｔＣの電位は、信号Ｓｇｏ１、Ｓｇｏ２、Ｓｇｏ３となり、識別器３０に至る。識別器３０に至る信号Ｓｇｏ１、Ｓｇｏ２、Ｓｇｏ３は、初期状態とは異なる。識別器３０は、対象物Ｏｂが所定の位置にある場合に、信号処理部１０から出力される信号を学習する。識別器３０での処理は、リザボアコンピューティングＲＣの出力層Ｌｏｕｔにおける信号処理に対応する。
　識別器３０は、対象物Ｏｂの状態と信号処理部１０から出力される信号との関係を学習する。識別器３０が信号処理部１０から出力された信号を識別することで、対象物Ｏｂの状態を特定する。対象物Ｏｂの状態とは、例えば、対象物Ｏｂの位置、形、材質、大きさ、動作等である。
　識別器３０は、例えば、行列状に配列された複数の可変抵抗と、同じ行の可変抵抗のそれぞれに接続された複数の第１ビット線と、同じ列の可変抵抗のそれぞれに接続された複数の第２ビット線を有する。可変抵抗は、例えば、磁壁移動素子である。可変抵抗のそれぞれには、学習の結果求められた重みが与えられる。それぞれの可変抵抗の抵抗値は、それぞれの可変抵抗に与えられた重みに応じて異なる。
　識別器３０に入力された信号は、第１ビット線のそれぞれを伝わり、それぞれの可変抵抗に至る。ぞれぞれの可変抵抗は与えられた重みに応じて抵抗値が異なり、信号がそれぞれの可変抵抗を通過することで、積演算が行われる。それぞれの可変抵抗で行われた積演算の結果は、第２ビット線に伝わる。同じ第２ビット線に接続された可変抵抗の積演算の結果は、同じ第２ビット線に集約され、和演算される。
　第１実施形態に係る動作検出装置１００は、識別器３０に至った信号に基づき、対象物Ｏｂの動作を認識する。第１実施形態に係る動作検出装置１００は、複数の電極Ｅが互いに相互作用することで、入力信号を非線形に変換し、新たな情報に置き換える。入力信号と出力信号とは非線形な関係にあることで、第１実施形態に係る動作検出装置１００は、必要な情報のみにフォーカスした出力信号を取り出すことができる。また第１実施形態に係る動作検出装置１００は、ラインスキャンする必要がなく、対象物Ｏｂの動作をより素早く読み出すことができる。
　以上、第１実施形態の動作検出装置１００を例に本発明について詳述したが、動作検出装置１００の構成はこれらの実施形態に限られるものではなく、種々の変形、変更が可能である。
　例えば、電極は、図１に示す平面電極に限られない。例えば、図５に示す電極Ｅ１のように、電極Ｅ１は、平面部ＰＥと壁面部ＷＥとを有してもよい。壁面部ＷＥは、平面部ＰＥから起立する。隣接する電極Ｅ１において壁面部ＷＥが互いに向き合うことで、隣接する電極Ｅ１の間の容量結合が強まる。同様に、図６に示すように、電極Ｅ２は、柱状体でもよい。
　また図７に示すように、複数の電極Ｅ３のうちの少なくとも一つは、他の電極Ｅ３と形状が異なってもよい。複数の電極Ｅ３のそれぞれの形状は一定でなくてもよい。電極Ｅ３の平面視形状は、円形でも矩形でも不定形でもよい。また複数の電極Ｅ３の中に、平面電極と立体的な電極とが混在していてもよい。それぞれの電極Ｅ３の形状が異なることと、電極間の容量結合の強さが電極間ごとに異なる。容量結合の強さが場所によって異なると、動作検出装置１００は入力信号をより非線形に変換できる。
　また図８に示すように、複数の電極Ｅのうち少なくとも２つは、スイッチング素子ＳＷを介して電気的に接続されていてもよい。スイッチング素子ＳＷを接続すると、接続された２つの電極Ｅは等電位となる。電極Ｅの電位が変化すると、容量結合の強さも変化する。スイッチング素子ＳＷが切り替わると、複数の電極Ｅの上方に形成される電場を切り替わる。すなわち、信号処理部１０の初期状態も変化できるパラメータの一つとなり、信号処理部１０は対象物Ｏｂからより多くの情報を読み取ることができる。
　また図９に示すように、複数の電極Ｅは、異なる階層の層Ｌ１、Ｌ２にあってもよい。層Ｌ１に属する電極群と層Ｌ２に属する電極群とは異なる階層にある。例えば、層Ｌ１の電極群と層Ｌ２の電極群との間には、誘電体がある。層Ｌ１の電極Ｅと層Ｌ２の電極Ｅとは、互いに相互作用してもよい。層Ｌ１の電極Ｅがすべて駆動電極Ｄｒで、層Ｌ２の電極Ｅがすべて検知電極Ｄｔでもよい。またこの逆の関係でもよい。また層Ｌ１及び層Ｌ２の電極群のそれぞれが、駆動電極Ｄｒと検知電極Ｄｔとを有してもよい。
　またここまで、複数の電極Ｅの間の相互作用を担う媒体の一例として容量結合を示したが、相互作用を担う媒体は電磁誘導でもよい。すなわち、複数の電極Ｅのそれぞれは、磁場を介して他の電極Ｅと相互作用してもよい。図１０に示すように、電極Ｅ４の形状をコイル状にすることで、電極Ｅ４の間に電磁誘導が生じる。また複数の電極Ｅの間の相互作用を担う媒体として、容量結合（電場）と電磁誘導（磁場）とを併用してもよい。
［第２実施形態］
　図１１に示す動作検出装置１０１は、情報処理装置と出力装置５０とを備える。情報処理装置は、信号処理部１０と信号発生器２０と識別器３０とフィードバック装置４０とを備える。動作検出装置１０１は、フィードバック装置４０を有する点が、動作検出装置１００と異なる。以下、動作検出装置１０１のうち動作検出装置１００と異なる点について詳細を説明し、同様の構成についての説明を省く。
　フィードバック装置４０は、信号処理部１０の検知電極Ｄｔと識別器３０との間にある。フィードバック装置４０は、検知電極Ｄｔで検知された信号の一部を信号発生器２０に回帰させる。
　フィードバック装置４０は、例えば、信号保持部と信号送信部とを備える。信号保持部は、検知電極Ｄｔからの信号を一時的に保持する。信号送信部は、信号保持部で保持された信号を一定期間経過後に信号発生器２０に送る。
　動作検出装置１０１は、時刻ｔにおいて出力された信号を信号発生器２０に戻し、時刻ｔ＋１における計算に利用する。過去の時刻ｔにおける信号は、過去の時刻ｔにおけるタッチ位置の情報を含む。すなわち、過去のユーザーの動作を踏まえて、今のユーザーの動作を読み取ることができる。その結果、動作検出装置１０１は、より複雑なユーザのジェスチャーを読み取ることができる。
　また図１２に示すように、フィードバック装置４０に変えて、又は、フィードバック装置４０と共に、複数の電極のうち少なくとも２つは、回路Ｌを介して接続してもよい。回路Ｌは、抵抗、コンデンサ及びコイルからなる群から選択される少なくとも一つを有する。回路Ｌは、例えば、ＬＣＲ回路である。回路Ｌは、過渡現象を生じる。
　回路Ｌの減衰時間は、例えば、駆動電極Ｄｒに入力される信号の周期の２倍以上である。回路Ｌの減衰時間は、駆動電極Ｄｒに入力された信号の強度が１／ｅになるまでの時間である。
　回路Ｌが過渡現象を生じると、時刻ｔに入力された信号が回路Ｌに保持され、時刻ｔ＋１における計算に利用される。すなわち、過去のユーザーの動作を踏まえて、今のユーザーの動作を読み取ることができる。
１０　信号処理部
２０　信号発生器
３０　識別器
４０　フィードバック装置
５０　出力装置
１００、１０１　動作検出装置
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４　容量結合
Ｄｒ、ＤｒＡ　駆動電極
Ｄｔ、ＤｔＡ、ＤｔＢ、ＤｔＣ　検知電極
Ｅ、Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｅ４　電極
Ｌ　回路
Ｌ１、Ｌ２　層
Ｌｉｎ　入力層
Ｌｏｕｔ　出力層
ｎ１、ｎ２、ｎ３　ニューロン
Ｒ　リザボア
ＲＣ　リザボアコンピューティング
Ｏｂ　対象物
ＰＥ　平面部
ＳＷ　スイッチング素子
ＷＥ　壁面部

Claims (14)

  1. 　複数の電極を備え、
    　前記複数の電極のうちの少なくとも一つは、信号が入力される駆動電極であり、
    　前記複数の電極のうちの少なくとも二つは、前記駆動電極からの情報を検知する検知電極であり、
    　前記複数の電極のそれぞれが生み出す場は、少なくとも周囲の電極に影響を及ぼし、前記複数の電極のそれぞれは少なくとも周囲の電極と相互作用する、情報処理装置。
  2. 　前記複数の電極のそれぞれが生み出す場は、他の電極に影響を及ぼし、前記複数の電極のそれぞれは他のすべての電極と相互作用する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記相互作用は、電場による相互作用を含む、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記相互作用は、磁場による相互作用を含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記複数の電極のうちの少なくとも一つは、平面部と前記平面部から起立した壁面部とを有する、請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記複数の電極のうちの少なくとも一つは、他の電極と形状が異なる、請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記複数の電極のうち少なくとも２つは、スイッチング素子を介して電気的に接続されている、請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記複数の電極のうち少なくとも２つは、回路を介して接続され、
    　前記回路は、抵抗、コンデンサ及びコイルからなる群から選択される少なくとも一つを有する、請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記回路は、過渡現象を生じ、
    　前記回路の減衰時間は、前記駆動電極に入力される前記信号の周期の２倍以上である、請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 　前記複数の電極は、同じ面内において互いに離間して点在している、請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  11. 　前記複数の電極は、同じ面内において互いに離間して点在する電極群を複数有し、
    　異なる電極群は、異なる階層にある、請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  12. 　前記駆動電極に信号を入力する信号発生器と、
    　前記検知電極からの信号を識別する識別器と、
    　前記検知電極から前記識別器に至る信号の一部を前記信号発生器に伝えるフィードバック装置と、をさらに備える、請求項１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  13. 　前記フィードバック装置は、前記検知電極からの信号を一時的に保持する信号保持部と、前記信号保持部で保持された信号を一定期間経過後に前記信号発生器に送る信号送信部と、を備える、請求項１２に記載の情報処理装置。
  14. 　請求項１２又は１３に記載の情報処理装置と、
    　前記識別器からの信号を外部に出力する出力装置と、を備える、動作検出装置。
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