(57)【要約】      （修正有）【課題】ドメイン適応可能人間行動推論のための統合されたプラットフォームを提供する。【解決手段】プラットフォームは、ドメイン適応可能人間行動推論の統合された低レベル推論および高レベル推論を与える。低レベル推論は、ロケーション、活動、生理学を推論するための横断的分析技法を含む。縦断的追跡、予測および異常検出のために有用ですぐに使用可能な洞察を与える高レベル推論は、低レベル推論、人間メタデータ、および適用ドメイン知識とともに、ウェルチ分析、クロススペクトル分析、関心のある特徴（ＦＯＩ）識別および時系列クラスタ化、自己相関ベースの距離推定および指数平滑化、季節性および非季節性モデル識別、ＡＲＩＭＡモデル化、隠れマルコフ・モデル、長短期記憶（ＬＳＴＭ）を含むいくつかの縦断的分析技法に基づいて実施される。統合された人間行動推論は、健康、小売りおよび輸送を含む複数のドメインにわたって取得され得る。【選択図】図２
2020013547.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
統合されたドメイン適応可能人間行動推論を取得するためのプロセッサ実装方法（３００）であって、前記方法は、
複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データを受信するステップであって、前記複数のセンサー・データが、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである、受信するステップ（３０２）と、
前記受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理するステップ（３０４）と、
低レベル推論を取得するために横断的分析を使用して、前記処理されたセンサー・データを分析するステップ（３０６）と、
前記低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して、前記処理されたセンサー・データを分析するステップ（３０８）と、
高レベル推論を取得するために前記複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法を選択するステップであって、前記縦断的分析技法が、期待値最大化技法に基づいて選択される、選択するステップ（３１０）と、
前記取得された低レベル推論および前記高レベル推論に基づいて、前記人間行動推論を取得するステップ（３１２）と
を含む、プロセッサ実装方法（３００）。
【請求項２】
前記複数のセンサーが、ウェアラブル、インフラストラクチャ中に埋め込まれたセンサーを含むインフラストラクチャ・センサー、低電力超音波センサーを含む近距離センサー、パッシブ無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、赤外線センサー、近距離通信（ＮＦＣ）センサー、およびユーザに関する網羅的な詳細をもつデータベースを含むソフト・センサーを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記受信されたセンサー・データを前記標準フォーマットに処理することが、線形、非線形補間および位相除去フィルタを使用する時系列フォーマットを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
低レベル推論のための前記横断的分析が、ロケーション、活動、温度および生理学など、詳細を分析することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
健康、買い物、小売りおよび運転標準の網羅的なドメイン知識を含むドメイン知識が、ドメイン・データベース（２１０）中で動的に更新される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
標準的人間についてのモビリティ、近接度、活動を含む標準的人間メタデータが、人間メタデータ・データベース（２１２）中で動的に更新される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法が、ウェルチ分析、クロススペクトル分析、関心のある特徴（ＦＯＩ）識別および時系列クラスタ化、自己相関ベースの距離推定および指数平滑化、季節性および非季節性モデル識別、ＡＲＩＭＡモデル化、隠れマルコフ・モデル、長短期記憶（ＬＳＴＭ）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
フーリエ分析技法が、周波数ドメインにおけるシフトを識別するためにスライディング・ウィンドウを使用して実施される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
取得された人間行動推論が、ユーザ問合せに基づいて、統合されたディスプレイ・モジュール（２２８）上に表示される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
システム（１００）であって、
命令と１つまたは複数のモジュール（１０８）とを記憶するメモリ（１０２）と、
データベース（１１０）と、
１つまたは複数の通信または入出力インターフェース（１０６）と、
前記１つまたは複数の通信インターフェース（１０６）を介して前記メモリ（１０２）に結合された１つまたは複数のハードウェア・プロセッサ（１０４）と
を備え、前記１つまたは複数のハードウェア・プロセッサ（１０４）は、
複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データを受信するための入力モジュール（２０２）であって、前記複数のセンサー・データが、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである、入力モジュール（２０２）と、
前記受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理するためのプリプロセッサ（２０４）と、
低レベル推論を取得するために横断的分析を使用して、前記処理されたセンサー・データを分析するための低レベル推論モジュール（２０６）と、
前記低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して、前記処理されたセンサー・データを分析することと、高レベル推論を取得するために前記複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法を選択することとを行うための高レベル推論モジュール（２０８）であって、前記縦断的分析技法が、期待値最大化技法に基づいて選択される、高レベル推論モジュール（２０８）と、
前記取得された低レベル推論および前記高レベル推論に基づいて、取得された人間行動推論を表示するための統合されたディスプレイ・モジュール（２２８）と
を備える前記１つまたは複数のモジュール（１０８）を実行するように前記命令によって構成される、
システム（１００）。
【請求項１１】
１つまたは複数の命令を備える１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体であって、前記１つまたは複数の命令は、
１つまたは複数のハードウェア・プロセッサによって実行されたとき、
複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データを受信することであって、前記複数のセンサー・データが、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである、受信すること（３０２）と、
前記受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理すること（３０４）と、
低レベル推論を取得するために横断的分析を使用して、前記処理されたセンサー・データを分析すること（３０６）と、
前記低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して、前記処理されたセンサー・データを分析すること（３０８）と、
高レベル推論を取得するために前記複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法を選択することであって、前記縦断的分析技法が、期待値最大化技法に基づいて選択される、選択すること（３１０）と、
前記取得された低レベル推論および前記高レベル推論に基づいて、人間行動推論を取得すること（３１２）と
を行わせる、１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１２】
前記複数のセンサーが、ウェアラブル、インフラストラクチャ中に埋め込まれたセンサーを含むインフラストラクチャ・センサー、低電力超音波センサーを含む近距離センサー、パッシブ無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、赤外線センサー、近距離通信（ＮＦＣ）センサー、およびユーザに関する網羅的な詳細をもつデータベースを含むソフト・センサーを含む、請求項１１に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１３】
前記受信されたセンサー・データを前記標準フォーマットに処理することが、線形、非線形補間および位相除去フィルタを使用する時系列フォーマットを含む、請求項１１に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１４】
低レベル推論のための前記横断的分析が、ロケーション、活動、温度および生理学など、詳細を分析することを含む、請求項１１に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１５】
健康、買い物、小売りおよび運転標準の網羅的なドメイン知識を含むドメイン知識が、ドメイン・データベース（２１０）中で動的に更新される、請求項１１に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１６】
標準的人間についてのモビリティ、近接度、活動を含む標準的人間メタデータが、人間メタデータ・データベース（２１２）中で動的に更新される、請求項１１に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１７】
前記複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法が、ウェルチ分析、クロススペクトル分析、関心のある特徴（ＦＯＩ）識別および時系列クラスタ化、自己相関ベースの距離推定および指数平滑化、季節性および非季節性モデル識別、ＡＲＩＭＡモデル化、隠れマルコフ・モデル、長短期記憶（ＬＳＴＭ）を含む、請求項１１に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１８】
フーリエ分析技法が、周波数ドメインにおけるシフトを識別するためにスライディング・ウィンドウを使用して実施される、請求項１７に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１９】
取得された人間行動推論が、ユーザ問合せに基づいて、統合されたディスプレイ・モジュール（２２８）上に表示される、請求項１１に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照および優先権
本出願は、その完全な開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年４月２７日に出願された、インド仮特許明細書第２０１８２１０１６０８４号の優先権を主張する。
【０００２】
本開示は、一般に、人間行動推論（human behaviour inference）の分野に関し、より詳細には、ドメイン適応可能（ｄｏｍａｉｎ  ａｄａｐｔａｂｌｅ）人間行動推論のための統合されたプラットフォームに関する。
【背景技術】
【０００３】
ヒューマン・インフォメーション・インタラクション（ＨＩＩ：Ｈｕｍａｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）は、人々と技術との関係ではなく、人々と情報との関係に焦点を当てて、人間が、他の人間を含む自分たちの周囲にどのように対処するかの推論に関与する人間行動を調査する。さらに、人間行動は、ただ刺激に応答する純粋な反応型のシステムとして扱うことができず、むしろ、情報を探すことと情報を取り入れることの両方を行う複合型のシステムとして扱うことができる。
【０００４】
人間活動の予測のための、状況／環境ベースのコンテキストとともに時間による人間の相互作用の推論に関与するＨＩＩ技法は、高齢者健康管理、人間工学、および労働者の安全などのような、様々なドメインのためのサイバー世界ならびに物理的世界における複数の適用例を有する。ＨＩＩは、生理的、感情的、機能的検知と、ロケーション分析とを含む、様々な人間行動パターンを推論するために、個人の精神状態、物理的身体状態、ライフスタイル、およびロケーションを捕捉する。
【０００５】
既存の行動分析フレームワークは、マシンツーマシン・アーキテクチャのためのロバストなフレームワークを与えるが、効率的な人間検知適用例のための専用フレームワークはごく少数だけある。少数の既存の人間コンテキスト検知適用例の中で、検知フレームワークは、大部分がジェネリック（ｇｅｎｅｒｉｃ）であり、大部分が人間検知のニュアンスを含まないか、それは、複数のドメインにわたって適用されないことがある。さらに、少数の他の既存の人間行動推論適用例は、大部分が独立した別個のエンティティであり、それらは、モバイル・フォンに限定され、ウェアラブル・センサー、インフラストラクチャ・センサーおよび近距離センサー（near field sensor）のような他のセンサーを含まない。
【発明の概要】
【０００６】
本開示の実施形態は、従来のシステムにおける発明者によって認識された上述の技術的問題のうちの１つまたは複数の解決策としての技術改善を提示する。たとえば、一実施形態では、ドメイン適応可能人間行動推論のための統合されたプラットフォームが与えられる。プラットフォームは、低レベル推論および高レベル推論を含む、ドメイン適応可能人間行動の統合された推論を与える。低レベル推論は、ロケーション、活動、生理学を推論するための横断的分析技法（cross-sectional analysis techniques）を含む。さらに、縦断的追跡、予測および異常検出のために有用ですぐに使用可能な洞察を与える高レベル推論は、低レベル推論、人間メタデータ、および適用ドメイン知識とともに、ウェルチ分析、クロススペクトル分析、関心のある特徴（ＦＯＩ：Ｆｅａｔｕｒｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）識別および時系列クラスタ化、自己相関ベースの距離推定および指数平滑化（exponential smoothing）、季節性および非季節性モデル識別（seasonal and non-seasonal models identification）、ＡＲＩＭＡモデル化、隠れマルコフ・モデル、長短期記憶（ＬＳＴＭ：Long short term memory）を含むいくつかの縦断的分析技法（longitudinal analysis techniques）に基づいて実施される。さらに、統合された人間行動推論は、健康、小売りおよび輸送を含む複数のドメインにわたって取得され得る。
【０００７】
別の態様では、ドメイン適応可能人間行動推論のための統合されたプラットフォームを取得するための方法が与えられる。本方法は、複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データを受信するステップであって、複数のセンサー・データが、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである、受信するステップを含む。さらに、本方法は、受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理するステップを含む。さらに、本方法は、低レベル推論を取得するために横断的分析を使用して、処理されたセンサー・データを分析するステップを含む。さらに、本方法は、低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して、処理されたセンサー・データを分析するステップを含む。さらに、本方法は、高レベル推論を取得するために複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法を選択するステップであって、縦断的分析技法が、期待値最大化技法（expectation maximization techniques）に基づいて選択される、選択するステップを含む。さらに、本方法は、取得された低レベル推論および高レベル推論に基づいて、人間行動推論を取得するステップを含む。
【０００８】
別の態様では、ドメイン適応可能人間行動推論のための統合されたプラットフォームのためのシステムが与えられる。本システムは、命令と集中型データベースとを記憶するメモリと、１つまたは複数の通信インターフェースと、１つまたは複数の通信インターフェースを介してメモリに結合された１つまたは複数のハードウェア・プロセッサとを備え、１つまたは複数のハードウェア・プロセッサは、複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データを受信するために構成された入力モジュールを含めるように命令によって構成され、複数のセンサー・データが、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである。さらに、本システムは、受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理するために構成されたプリプロセッサを備える。さらに、本システムは、低レベル推論を取得するために横断的分析を使用して、処理されたセンサー・データを分析するために構成された低レベル推論モジュールを備える。さらに、本システムは、低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して、処理されたセンサー・データを分析することと、高レベル推論を取得するために複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法を選択することとを行うために構成された高レベル推論モジュールを備え、縦断的分析技法が、期待値最大化技法に基づいて選択される。高レベル推論モジュールは、ドメイン・データベースと人間メタデータ・データベースとに接続され、ドメイン・データベースは、健康、買い物、小売りおよび運転の網羅的なドメイン知識を含むドメイン知識を保存し、動的に更新するために構成され、人間メタデータ・データベースは、標準的人間についてのモビリティ、近接度、活動を含む標準的人間メタデータを保存し、動的に更新するために構成される。高レベル推論モジュールは、ドメイン適応モジュールと、観測適応モジュールと、コア推論モジュールと、人間メタデータおよびグループ化モジュールと、人間知識モジュールと、コア推論モジュールと、出力モジュールとをさらに備える。本システムは、取得された低レベル推論および高レベル推論に基づいて、取得された人間行動推論を表示するために構成された統合されたディスプレイ・モジュールをさらに備える。
【０００９】
また別の態様では、ドメイン適応可能人間行動推論のための統合されたプラットフォームを取得するための非一時的コンピュータ可読媒体が与えられる。プログラムは、複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データを受信することであって、複数のセンサー・データが、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである、受信することを含む。さらに、プログラムは、受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理することを含む。さらに、プログラムは、低レベル推論を取得するために横断的分析を使用して、処理されたセンサー・データを分析することを含む。さらに、方法は、低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して、処理されたセンサー・データを分析することを含む。さらに、プログラムは、高レベル推論を取得するために複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法を選択することであって、縦断的分析技法が、期待値最大化技法に基づいて選択される、選択することを含む。さらに、プログラムは、取得された低レベル推論および高レベル推論に基づいて、人間行動推論を取得することを含む。
【００１０】
上記の概略的な説明と以下の詳細な説明の両方が、例示的および説明的なものにすぎず、請求される本発明を限定するものではでないことを理解されたい。
【００１１】
本開示の一部に組み込まれ、それを構成する添付の図面は、例示的な実施形態を示し、その説明とともに、開示される原理について説明するのに役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示のいくつかの実施形態による、ドメイン適応可能人間行動推論のための統合されたプラットフォームの例示的なブロック図である。
【図２】本開示のいくつかの実施形態による、図１のシステムのメモリの（１つまたは複数の）モジュールに記憶された様々なモジュールの機能ブロック図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態による、図１のシステムを使用するドメイン適応可能人間行動推論のための統合されたプラットフォームのための方法を示す例示的な流れ図である。
【図４】本開示のいくつかの実施形態による、統合されたプラットフォームを使用するドメイン適応可能人間行動推論についての高齢対象者のための周囲の生活支援（ambient assisted living for geriatric subjects）の使用事例の一例を示す図である。
【図５】本開示のいくつかの実施形態による、統合されたプラットフォームを使用するドメイン適応可能人間行動推論についてのスマート輸送のための運転行動理解の使用事例の一例を示す図である。
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、統合されたプラットフォームを使用するドメイン適応可能人間行動推論についての管理されていない高血圧症（ｕｎｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ）をもつ患者のための心臓ケア経路（ｃａｒｅ  ｐａｔｈｗａｙ）の使用事例の一例を示す図である。
【図７】本開示のいくつかの実施形態による、統合されたプラットフォームを使用するドメイン適応可能人間行動推論についてのユビキタス道程認識（ｊｏｕｒｎｅｙ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）の使用事例の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
添付の図面を参照しながら、例示的な実施形態が説明される。図では、参照番号の（１つまたは複数の）左端の桁は、参照番号が最初に現れる図を識別する。好都合な場合はいつでも、同じまたは類似の部分を指すために図面全体にわたって同じ参照番号が使用される。開示される原理の例および特徴が本明細書で説明されるが、開示される実施形態の趣旨および範囲から逸脱することなく、変更形態、適応形態、および他の実装形態が可能である。以下の詳細な説明は例示にすぎないと見なされ、真の範囲および趣旨は以下の特許請求の範囲によって示されることが意図される。
【００１４】
次に、類似の参照符号が図全体にわたって一貫して対応する特徴を示す図面、より詳細には、図１から図７を参照すると、好ましい実施形態が示されており、これらの実施形態は、以下の例示的なシステムおよび／または方法のコンテキストにおいて説明される。
【００１５】
図１は、本開示の一実施形態による、ドメイン適応可能人間行動推論のためのシステム（１００）の例示的なブロック図を示す。システム（１００）は、それが人間行動の低レベル推論および高レベル推論のドメイン適応可能な統合された推論を与えるように、統合されたプラットフォームとして与えられる。一実施形態では、システム１００は、メモリ１０２と、１つまたは複数のハードウェア・プロセッサ（１０４）と、（１つまたは複数の）通信インターフェース・デバイスまたは（１つまたは複数の）入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース（１０６）と、１つまたは複数のプロセッサ（１０４）に動作可能に結合された１つまたは複数のデータ記憶デバイスまたはメモリ（１０２）とを含む。メモリ（１０２）は、１つまたは複数のモジュール（１０８）と、データベース（１１０）とを備える。ハードウェア・プロセッサである１つまたは複数のプロセッサ（１０４）は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理ユニット、状態機械、論理回路、および／または動作命令に基づいて信号を操作する任意のデバイスとして実装され得る。能力の中でも、（１つまたは複数の）プロセッサは、メモリに記憶されたコンピュータ可読命令をフェッチし、実行するように構成される。一実施形態では、システム（１００）は、ラップトップ・コンピュータ、ノートブック、ハンドヘルド・デバイス、ワークステーション、メインフレーム・コンピュータ、サーバ、ネットワーク・クラウドなど、様々なコンピューティング・システムにおいて実装され得る。
【００１６】
（１つまたは複数の）Ｉ／Ｏインターフェース・デバイス（１０６）は、様々なソフトウェアおよびハードウェア・インターフェース、たとえば、ウェブ・インターフェース、グラフィカル・サブジェクト・インターフェース（ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｓｕｂｊｅｃｔ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などを含むことができ、ワイヤード・ネットワーク、たとえば、ＬＡＮ、ケーブルなどと、ＷＬＡＮ、セルラー、または衛星など、ワイヤレス・ネットワークとを含む、多種多様なネットワークＮ／Ｗおよびプロトコル・タイプ内での複数の通信を可能にすることができる。一実施形態では、（１つまたは複数の）Ｉ／Ｏインターフェース・デバイスは、いくつかのデバイスを互いにまたは別のサーバに接続するための１つまたは複数のポートを含むことができる。
【００１７】
メモリ（１０２）は、たとえば、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）およびダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）などの揮発性メモリ、ならびに／または、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープなどの不揮発性メモリを含む、当技術分野で知られている任意のコンピュータ可読媒体を含み得る。
【００１８】
図２は、図１を参照すると、本開示の一実施形態による、図１のシステム１００のメモリ（１０２）に記憶された様々なモジュール１０８のブロック図である。本開示の一実施形態では、システム（１００）は、複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データを受信するために構成された入力モジュール（２０２）であって、複数のセンサー・データが、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである、入力モジュール（２０２）を備える。さらに、システム１００は、受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理するために構成されたプリプロセッサ（２０４）を備える。さらに、システム１００は、低レベル推論を取得するために横断的分析を使用して、処理されたセンサー・データを分析するために構成された低レベル推論モジュール（２０６）を備える。さらに、システム（１００）は、低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して、処理されたセンサー・データを分析することと、高レベル推論を取得するために複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法を選択することとを行うために構成された高レベル推論モジュール（２０８）を備え、縦断的分析技法が、期待値最大化技法に基づいて選択される。高レベル推論モジュール（２０８）は、ドメイン・データベース（２１０）と人間メタデータ・データベース（２１２）とに接続され、ドメイン・データベース（２１０）は、健康、買い物、小売りおよび運転の網羅的なドメイン知識を含むドメイン知識を保存し、動的に更新するために構成され、人間メタデータ・データベース（２１２）は、標準的人間についてのモビリティ、近接度、活動を含む標準的人間メタデータを保存し、動的に更新するために構成される。高レベル推論モジュール（２０８）は、ドメイン適応モジュール（２１４）と、観測適応モジュール（２１６）と、コア推論モジュール（２２４）と、人間メタデータおよびグループ化モジュール（２１８）と、人間知識モジュール（２２０）と、コア推論モジュール（２２４）と、出力モジュール（２２６）とをさらに備える。システム１００は、取得された低レベル推論および高レベル推論に基づいて、取得された人間行動推論を表示するために構成された統合されたディスプレイ・モジュール（２２８）をさらに備え、取得された低レベル推論および高レベル推論は、ソフトウェア・プログラムの論理的自己完結型の部分（logically self-contained part）、自己完結型のハードウェア構成要素、および／または、実行されたとき、本明細書で説明された上記の方法を実施する、ハードウェア構成要素の各々に埋め込まれたソフトウェア・プログラムの論理的自己完結型の部分をもつ自己完結型のハードウェア構成要素のうちの少なくとも１つとして実装される。
【００１９】
本開示の一実施形態によれば、システム（１００）は、複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データを受信するために構成された入力モジュール（２０２）であって、複数のセンサー・データが、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである、入力モジュール（２０２）を備える。一実施形態では、複数のパーソナル・センサーは、スマート・ウォッチを含むウェアラブル・センサー、インフラストラクチャ中に埋め込まれたセンサーを含むインフラストラクチャ・センサー、低電力超音波センサーを含む近距離センサー、パッシブ無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、赤外線センサー、近距離通信（ＮＦＣ）センサー、およびユーザに関する網羅的な詳細をもつデータベースを含むソフト・センサーを含む。
【００２０】
本開示の一実施形態によれば、システム（１００）は、受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理するために構成されたプリプロセッサ（２０４）をさらに備える。複数のセンサー・データが２つ以上のセンサー・データ・フォーマットで受信されるので、変動するセンサー・フォーマットは、時系列フォーマットを含む標準フォーマットに処理される。一実施形態では、受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理することは、線形、非線形補間および位相除去フィルタを使用する時系列フォーマットを含む。
【００２１】
本開示の一実施形態によれば、システム（１００）は、低レベル推論を取得するために横断的分析技法を使用して、処理されたセンサー・データを分析するために構成された低レベル推論モジュール（２０６）をさらに備える。低レベル推論のための横断的分析は、前処理されたセンサー・データの観測に基づいて、ロケーション、活動、温度および生理学など、詳細を推論または分析することを含む。
【００２２】
本開示の一実施形態によれば、システム（１００）は、低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して、処理されたセンサー・データを分析することと、高レベル推論を取得するために複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法を選択することとを行うために構成された高レベル推論モジュール（２０８）をさらに備え、縦断的分析技法が、期待値最大化技法に基づいて選択される。
【００２３】
高レベル推論モジュール（２０８）は、ドメイン・データベース（２１０）と人間メタデータ・データベース（２１２）とに接続され、ドメイン・データベース（２１０）は、健康、買い物、小売りおよび運転の網羅的なドメイン知識を含むドメイン知識を保存し、動的に更新するために構成され、人間メタデータ・データベース（２１２）は、標準的人間についてのモビリティ、近接度、活動を含む標準的人間メタデータを保存し、動的に更新するために構成される。
【００２４】
システム（１００）中の高レベル推論モジュール（２０８）は、ドメイン適応モジュール（２１４）と、観測適応モジュール（２１６）と、人間メタデータおよびグループ化モジュール（２１８）と、人間知識モジュール（２２０）と、コア推論モジュール（２２４）と、出力モジュール（２２６）とをさらに備える。
【００２５】
ドメイン適応モジュール（２１４）は、異なるセマンティクスおよびシンタックスの様々な前処理されたセンサー・データを標準化するために、低レベル推論モジュール（２０６）と高レベル推論モジュール（２０８）との間の相互運用性を与えるように構成される。さらに、観測適応モジュール（２１６）は、高レベル推論モジュール（２０８）とドメイン・データベース（２１０）との間の相互運用性を与えるように構成される。さらに、人間メタデータおよびグループ化モジュール（２１８）は、年齢、収入グループ、性別、地理位置のような人間メタ情報を含み、高レベル推論モジュール（２０８）と人間メタデータ・データベース（２１２）との間のインターフェースとして、アグリゲート・レベル分析のためのコホート（cohort）に人間メタ情報をグループ化するために使用され得る。さらに、人間知識モジュール（２２０）は、モビリティ、近接度および活動に関する人間の制約を含むリポジトリであり、使用事例の一例では、人間が１００ｋｍｐｈのスピードで走ることができない。さらに、コア推論モジュール（２２４）は、最終決定を得るためにすべての他の層から入力する。さらに、出力モジュール（２２６）は、統合された人間行動推論を表示するための統合されたディスプレイ・モジュール（２２８）とさらに接続するために、統合されたプラットフォームとインターフェースするようにユーザ・アプリケーションのためのＡＰＩ／サービスのセットに構成される。
【００２６】
本開示の一実施形態によれば、システム（１００）は、取得された低レベル推論および高レベル推論に基づいて、取得された人間行動推論を表示するために構成された統合されたディスプレイ・モジュール（２２８）をさらに備える。プラットフォームは、ドメイン適応可能人間行動推論の統合された低レベル推論および高レベル推論を与える。統合された人間行動推論は、ユーザ問合せに基づいて、統合されたディスプレイ・モジュール（２２８）上に表示され、低レベル推論、または高レベル推論、または低レベル推論と高レベル推論の両方が、ユーザ問合せに基づいて表示される。
【００２７】
図３は、図１〜図２を参照すると、本開示の一実施形態による、図１のシステム１００の統合されたプラットフォームを使用してドメイン適応可能人間行動推論を取得するための方法を示す例示的な流れ図である。一実施形態では、システム（１００）は、１つまたは複数のハードウェア・プロセッサ（１０４）に動作可能に結合された１つまたは複数のデータ記憶デバイスまたはメモリ（１０２）を備え、１つまたは複数のプロセッサ（１０４）による方法のステップの実行のための命令を記憶するように構成される。次に、図１〜図２に示されているシステム１００の構成要素およびモジュール２０２〜２２８、ならびに図３に示されている流れ図を参照しながら、本開示の方法（３００）のステップが説明される。
【００２８】
ステップ３０２では、入力モジュール（２０２）において、複数のセンサーを使用して複数のセンサー・データが受信され、複数のセンサー・データは、２つ以上のセンサー・データ・フォーマットでのものである。複数のパーソナル・センサーは、スマート・ウォッチなどのウェアラブル、インフラストラクチャ中に埋め込まれたセンサーを含むインフラストラクチャ・センサー、低電力超音波センサーを含む近距離センサー、パッシブ無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、赤外線センサー、近距離通信（ＮＦＣ）センサー、およびユーザに関する網羅的な詳細をもつデータベースを含むソフト・センサーを含む。
【００２９】
ステップ３０４では、プリプロセッサ（２０４）において、受信されたセンサー・データは標準フォーマットに処理される。複数のセンサー・データが２つ以上のセンサー・データ・フォーマットで受信されるので、変動するセンサー・フォーマットは、時系列フォーマットを含む標準フォーマットに処理される。一実施形態では、受信されたセンサー・データを標準フォーマットに処理することは、線形、非線形補間および位相除去フィルタを使用する時系列フォーマットを含む。
【００３０】
３０６における次のステップでは、低レベル推論モジュール（２０６）において、処理されたセンサー・データは、低レベル推論を取得するために横断的分析を使用して分析される。低レベル推論のための横断的分析は、ロケーション、活動、温度および生理学など、詳細を分析することを含む。
【００３１】
３０８における次のステップでは、高レベル推論モジュール（２０８）において、処理されたセンサー・データは、低レベル推論と、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに基づいて複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法を使用して分析される。複数の縦断的分析技法およびフーリエ分析技法は、ウェルチ分析、クロススペクトル分析、関心のある特徴（ＦＯＩ）識別および時系列クラスタ化、自己相関ベースの距離推定および指数平滑化、季節性および非季節性モデル識別、ＡＲＩＭＡモデル化、隠れマルコフ・モデル、長短期記憶（ＬＳＴＭ）を含む。
【００３２】
３１０における次のステップでは、高レベル推論モジュール（２０８）において、高レベル推論を取得するために複数の縦断的分析技法から縦断的分析技法が選択され、縦断的分析技法は、期待値最大化技法に基づいて選択される。
【００３３】
３１２における次のステップでは、統合されたディスプレイ・モジュール（２２８）において、取得された低レベル推論および高レベル推論に基づく人間行動推論が表示される。統合された人間行動推論は、低レベル推論のみ、または高レベル推論のみ、または低レベル推論と高レベル推論の両方がユーザ問合せに基づいて表示されるように、表示される。
【００３４】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、統合されたプラットフォームを使用するドメイン適応可能人間行動推論についての高齢対象者のための周囲の生活支援の使用事例の一例を示す。運転者（ｄｒｉｖｅｒ）関連データを受信するために使用される複数のセンサーは、パッシブ赤外線（ＰＩＲ）センサー、ドア接触およびピルボックス（ｐｉｌｌ−ｂｏｘ）・センサーを含む。受信された複数のセンサー・データは、時系列フォーマットに前処理される。さらに、高齢対象者の毎日のおよび毎週のルーチンを含む低レベル推論が引き出される。さらに、ドメイン知識と、標準的人間メタデータとに沿った毎日のおよび毎週のルーチンに基づいて、「高齢対象者の中での軽度認知障害検出（Mild cognitive impairment detection among geriatric subjects）」などの高レベル推論が、低い推論または高い推論のいずれかについてのユーザ問合せに基づいて推論され、ユーザに表示される。
【００３５】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、統合されたプラットフォームを使用するドメイン適応可能人間行動推論についてのスマート輸送のための運転行動理解の使用事例の一例を示す。運転者関連データを受信するために使用される複数のセンサーは、全地球測位システム（ＧＰＳ）、慣性センサーを含む。受信された複数のセンサー・データは、時系列フォーマットに前処理される。さらに、ロケーション、スピード、横方向速度およびジャーク（ｊｅｒｋ）を含む、低レベル推論が引き出される。さらに、ドメイン知識と標準的人間メタデータとに沿った低レベル推論（横方向速度およびジャーク）に基づいて、「無謀な運転（ｒａｓｈ  ｄｒｉｖｉｎｇ）の詳細」などの高レベル推論が、ユーザ問合せに基づいて推論され、ユーザに表示され、運転者が無謀に運転しているかどうかをユーザが問い合わせた場合、システムは、横方向速度およびジャークの詳細とともに確認して表示する。
【００３６】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、統合されたプラットフォームを使用するドメイン適応可能人間行動推論についての管理されていない高血圧症をもつ患者のための心臓ケア経路の使用事例の一例を示す。運転者関連データを受信するために使用される複数のセンサーは、加速度計、ジャイロスコープ、気圧計、光電脈波（ＰＰＧ：photoplethysmograph）センサーを含む。受信された複数のセンサー・データは、時系列フォーマットに前処理される。さらに、代謝当量（ＭＥＴ：Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  Ｅｑｕｉｖｑｌｅｎｔ）値、心拍数、呼吸数、呼吸力を含む、低レベル推論が引き出される。さらに、代謝当量（ＭＥＴ）値、心拍数、呼吸数、呼吸力に基づいて、「活動のセッションごとの心臓疲労の計算モデル（Computational model of cardiac fatigue per session of activity）」または「心臓ケア（cardiac care）」などの高レベル推論が、低い推論または高い推論のいずれかについてのユーザ問合せに基づいて推論され、ユーザに表示される。
【００３７】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、統合されたプラットフォームを使用するドメイン適応可能人間行動推論についてのユビキタス道程認識の使用事例の一例を示す。運転者関連データを受信するために使用される複数のセンサーは、光電脈波（ＰＰＧ）、加速度計、ジャイロスコープ、気圧計、光電脈波（ＰＰＧ）センサーを含む。受信された複数のセンサー・データは、時系列フォーマットに前処理される。さらに、車両認識を含む低レベル推論が引き出される。さらに、車両認識に基づいて、「ユビキタス道程認識」などの高レベル推論が、低い推論または高い推論のいずれかについてのユーザ問合せに基づいて推論され、ユーザに表示される。
【００３８】
本明細書は、当業者が実施形態を製作および使用することを可能にするために、本明細書の主題について説明する。主題の実施形態の範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が思い付く他の変更形態を含み得る。そのような他の変更形態は、それらが特許請求の範囲の文字通りの文言と異ならない類似の要素を有する場合、または、それらが特許請求の範囲の文字通りの文言とのわずかな差をもつ等価要素を含む場合、特許請求の範囲内に入ることが意図される。
【００３９】
したがって、ドメイン適応可能人間行動推論のための統合されたプラットフォームが与えられる。プラットフォームは、ドメイン適応可能人間行動推論の統合された低レベル推論および高レベル推論を与える。低レベル推論は、ロケーション、活動、生理学を推論するための横断的分析技法を含む。さらに、高レベル推論は、縦断的追跡、予測および異常検出のために有用ですぐに使用可能な洞察を与えるために、低レベル推論、人間メタデータ、および適用ドメイン知識とともに、ウェルチ分析、クロススペクトル分析、関心のある特徴（ＦＯＩ）識別および時系列クラスタ化、自己相関ベースの距離推定および指数平滑化、季節性および非季節性モデル識別、ＡＲＩＭＡモデル化、隠れマルコフ・モデル、長短期記憶（ＬＳＴＭ）を含むいくつかの縦断的分析技法を使用する。さらに、人間行動推論は、健康、小売りおよび輸送を含む複数のドメインにわたって取得され得る。
【００４０】
保護の範囲は、そのようなプログラムに拡張され、および追加として、その中にメッセージを有するコンピュータ可読手段に拡張され、そのようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバまたはモバイル・デバイスあるいは任意の好適なプログラマブル・デバイス上で動作するとき、方法の１つまたは複数のステップの実装のためのプログラムコード手段を含んでいることを理解されたい。ハードウェア・デバイスは、たとえば、サーバまたはパーソナル・コンピュータなど、あるいはそれらの任意の組合せのような任意の種類のコンピュータを含む、プログラムされ得る任意の種類のデバイスであり得る。デバイスは、たとえば、たとえば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）のようなハードウェア手段、あるいは、ハードウェア手段とソフトウェア手段の組合せ、たとえばＡＳＩＣおよびＦＰＧＡ、またはソフトウェア・モジュールがその中にある少なくとも１つのマイクロプロセッサおよび少なくとも１つのメモリであり得る、手段をも含み得る。したがって、手段は、ハードウェア手段とソフトウェア手段の両方を含むことができる。本明細書で説明された方法実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアで実装され得る。デバイスはソフトウェア手段をも含み得る。代替的に、実施形態は、たとえば複数のＣＰＵを使用して、異なるハードウェア・デバイス上で実装され得る。
【００４１】
本明細書の実施形態は、ハードウェア要素とソフトウェア要素とを含み得る。ソフトウェアで実装される実施形態は、限定はしないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む。本明細書で説明された様々なモジュールによって実施される機能は、他のモジュールまたは他のモジュールの組合せにおいて実装され得る。この説明では、コンピュータ使用可能またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用のための、あるいはそれらに関するプログラムを含むか、記憶するか、通信するか、伝搬するか、トランスポートすることができる任意の装置であり得る。
【００４２】
示されたステップは図示の例示的な実施形態について説明するために提示され、進行中の技術発展が、特定の機能が実施される様式を変更することが予期されるべきである。これらの例は、限定ではなく例示の目的で本明細書で提示される。さらに、機能的ビルディング・ブロックの境界は、説明の便宜のために、任意に、本明細書で定義された。指定された機能およびその関係が適宜に実施される限り、代替境界が定義され得る。（本明細書で説明されたものの等価物、拡張、変形、逸脱などを含む）代替は、本明細書に含まれている教示に基づいて当業者に明らかになろう。そのような代替は、開示された実施形態の範囲および趣旨内に入る。また、「備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含んでいる（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」、および「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という単語、ならびに他の類似の形式は、意味において等価であり、これらの単語のいずれか１つの後にくる１つまたは複数の項目が、そのような１つまたは複数の項目の網羅的なリスティングであるように意図されていないか、または、１つまたは複数のリストされた項目のみに限定されるように意図されていないという点で、オープンエンドであることが意図される。本明細書でおよび添付の特許請求の範囲において使用される単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」が、文脈が別段に明確に規定するのでなければ、複数形の言及を含むことにも留意されたい。
【００４３】
さらに、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体が、本開示に従う実施形態を実装する際に利用され得る。コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって可読な情報またはデータが記憶され得る任意のタイプの物理的メモリを指す。したがって、コンピュータ可読記憶媒体は、（１つまたは複数の）プロセッサに本明細書で説明された実施形態に従うステップまたは段階を実施させるための命令を含む、１つまたは複数のプロセッサが実行するための命令を記憶し得る。「コンピュータ可読媒体」という用語は、有形の品物を含み、搬送波および過渡信号を除外し、すなわち、非一時的であることを理解されたい。例は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハード・ドライブ、ＣＤ  ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュ・ドライブ、ディスク、および任意の他の知られている物理的記憶媒体を含む。
【００４４】
本開示および例は例示にすぎないと見なされ、開示された実施形態の真の範囲および趣旨は以下の特許請求の範囲によって示されることが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【外国語明細書】
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