(57)【要約】【課題】端末の姿勢変化に対してリアルタイムに関心度を評価するためのパラメータを推定する。【解決手段】情報処理端末１６は、端末の端末運動量に関し、第１の期間に観測された前記端末運動量の累積分布を求め、前記累積分布における既定の順位から、前記端末の操作者の関心度を評価するためのパラメータの暫定値を定める。第２の期間に観測された前記端末運動量の新たな分布を求める。前記累積分布の重心と前記新たな分布の重心とを比較し、前記比較の結果に応じて、前記累積分布における既定の順位を補正し、前記パラメータを更新する。【選択図】図１１
2020071858.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の期間に観測された端末の端末運動量の第１分布を求め、
前記第１分布における既定の順位に相当する端末運動量から、前記端末の操作者の関心度を評価するためのパラメータの暫定値を定め、
前記第１の期間よりも後の期間となる第２の期間に観測された前記端末運動量の第２分布を求め、
前記第１分布の重心と前記第２分布の重心とを比較し、
前記比較の結果に応じて、前記第１分布における既定の順位を補正し、前記パラメータを更新する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのパラメータ推定プログラム。
【請求項２】
前記既定の順位は、前記第１分布における前記端末運動量を、前記端末運動量の大きさにより昇順又は降順に並べた場合における所定のパーセンタイルに相当する順位である請求項１に記載のパラメータ推定プログラム。
【請求項３】
前記比較において、前記第１分布における前記端末運動量の新たな下限となる変化を検出し、
前記新たな下限となる変化を検出した場合に、前記第１分布と前記第２分布との重心距離に基づいて、前記既定の順位を補正して前記パラメータを更新する請求項１又は請求項２に記載のパラメータ推定プログラム。
【請求項４】
前記重心は、前記第１分布及び前記第２分布の各々における前記端末運動量の中央値とし、
前記新たな下限となる変化は、前記第２分布の重心が、前記第１分布の重心を下回ったことにより検出する請求項３に記載のパラメータ推定プログラム。
【請求項５】
前記端末運動量は、１秒以内の単位時間より短いサンプル間隔で検出し、前記単位時間毎に前記第１分布、及び前記第２分布を求める請求項１〜請求項４の何れか１項に記載のパラメータ推定プログラム。
【請求項６】
前記端末のスクロール速度、前記端末運動量、及び前記更新した前記パラメータに基づいて、前記端末の操作者の関心度を評価する請求項１〜請求項５の何れか１項に記載のパラメータ推定プログラム。
【請求項７】
更新した前記パラメータを第１パラメータとして推定し、
前記端末についての姿勢に関する情報と前記端末運動量との組み合わせによる前記端末運動量を複数に類別したクラスタに基づいて、前記パラメータとして第２パラメータを推定し、
前記端末について検出した重力加速度に関するベクトルである姿勢ベクトルの各々から求まる換算運動量に基づいて、姿勢変化候補が生じたか否かを判定し、
姿勢変化候補であると判定された場合に、前記端末運動量に基づいて、姿勢変化が確定したか否かを判定し、
前記姿勢変化の確定によって定まる各区間に応じて、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ、又は前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを予め定めた手法で補間した第３パラメータを、関心度評価に用いるパラメータとして決定する、
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載のパラメータ推定プログラム。
【請求項８】
前記決定するパラメータは、
前記姿勢変化の確定から所定の時間の区間である第１区間において、前記第２パラメータを採用し、
前記第１区間から所定の時間の区間である第２区間において、前記第３パラメータを採用し、
前記第２区間から所定の時間の区間である第３区間において、前記第１パラメータを採用する請求項７に記載のパラメータ推定プログラム。
【請求項９】
前記換算運動量が予め定めた第一閾値を超えた後、前記端末運動量が予め定めた第二閾値を下回った場合に前記姿勢変化を確定し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記第１パラメータを求めるための前記第１分布をリセットして、前記姿勢変化の確定後の前記第１パラメータを更新し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記姿勢変化が確定した時点の直近の所定の間隔で観測された前記端末運動量を類別したクラスタから求めた前記第２パラメータを前記決定において採用する請求項７又は請求項８に記載のパラメータ推定プログラム。
【請求項１０】
第１の期間に観測された端末の端末運動量の第１分布を求め、前記第１分布における既定の順位に相当する端末運動量から、前記端末の操作者の関心度を評価するためのパラメータの暫定値を定める第一分布算出部と、
前記第１の期間よりも後の期間となる第２の期間に観測された前記端末運動量の第２分布を求める第二分布算出部と、
前記第１分布の重心と前記第２分布の重心とを比較する比較部と、
前記比較の結果に応じて、前記第１分布における既定の順位を補正し、前記パラメータを更新するパラメータ更新部と、
を含むパラメータ推定装置。
【請求項１１】
第１の期間に観測された端末の端末運動量の第１分布を求め、
前記第１分布における既定の順位に相当する端末運動量から、前記端末の操作者の関心度を評価するためのパラメータの暫定値を定め、
前記第１の期間よりも後の期間となる第２の期間に観測された前記端末運動量の第２分布を求め、
前記第１分布の重心と前記第２分布の重心とを比較し、
前記比較の結果に応じて、前記第１分布における既定の順位を補正し、前記パラメータを更新する、
ことを含む処理をコンピュータが実行することを特徴とするパラメータ推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータ推定プログラム、装置、及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、速度等の運動量の分布を用いて、所望の推定値の計算を行う技術がある。
【０００３】
例えば、速度情報の分布を用いた超音波診断装置に関する技術がある。この超音波診断装置は、速度情報の分布を、所定期間に亘って検出し、速度情報を用いて、所定期間における流速に基づく特徴量を計算し、特徴量を所定の形態で表示する。
【０００４】
また、炉心性能計算で求まる熱出力分布を用いた入口冷却材流量を推定する方法に関する技術がある。この方法では、燃料チャンネル内における気泡速度の水平方向分布を考慮して重み値を補正する。
【０００５】
また、スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末を用い、ＥＣサイトで欲しいものを購入する際、顧客が実際の購買行動に至るまでを支援する技術がある。
【０００６】
例えば、端末を操作する操作者の表示中のコンテンツに対する関心度を評価する技術がある。この技術では、情報処理端末の運動量を取得し、コンテンツの表示期間のうち運動量が平均運動量以下の期間の長さに基づいて、コンテンツに対する関心度を評価する。
【０００７】
また、検出した姿勢に応じて、電気機器の操作対象項目を設定する技術がある。この技術では、姿勢変化を検出し、一定時間立つと姿勢変化と判定している。
【０００８】
また、傾きセンサなどを用いて、携帯端末の傾きを検出する技術がある。この技術では、傾きの変位にしたがって、携帯端末の表示部に表示されるオブジェクトの処理をし、操作時の誤操作を抑制している。
【０００９】
また、コンテンツにアクセスする情報処理端末から取得する情報に基づいて、コンテンツに対する情報処理端末を利用するユーザの関心度及び困惑度を算出する技術がある。この技術では、ウェッブサイトの滞在時間及び端末操作によって関心度を算出している。また、操作パターンによって困惑度を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１２−１７６２３２号公報
【特許文献２】特開２００２−２６７７８７号公報
【特許文献３】特開２０１８−０３６９１２号公報
【特許文献４】特開２００８−６４８４９号公報
【特許文献５】特開２０１６−５７４６１号公報
【特許文献６】特開２００７−３０９８０３号公報
【特許文献７】国際公開番号ＷＯ２０１４／１８５４４４号公報
【特許文献８】特開２０１６−１０３２６９号公報
【特許文献９】特開２００９−１００３６６号公報
【特許文献１０】特開２０１８−４１３２７号公報
【特許文献１１】特開２０１８−６７１５８号公報
【特許文献１２】特開２００７−２２６３７１号公報
【特許文献１３】特開２０１５−１４９０５１号公報
【特許文献１４】特開２０１８−１２６３７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、従来の技術においては、ユーザの端末の持ち方などの変化に伴い、端末の姿勢に変化が生じてしまうと、関心度を評価するために必要なパラメータを推定し直す必要があり、即座に関心度を評価することが困難であるという問題があった。
【００１２】
本発明は、一つの側面として、端末の姿勢変化に対してリアルタイムに関心度を評価するためのパラメータを推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
一つの態様として、第１の期間に観測された端末の端末運動量の第１分布を求め、前記第１分布における既定の順位に相当する端末運動量から、前記端末の操作者の関心度を評価するためのパラメータの暫定値を定める。前記第１の期間よりも後の期間となる第２の期間に観測された前記端末運動量の第２分布を求める。前記第１分布の重心と前記第２分布の重心とを比較し、前記比較の結果に応じて、前記第１分布における既定の順位を補正し、前記パラメータを更新する。
【発明の効果】
【００１４】
一つの側面として、端末の姿勢変化に対してリアルタイムに関心度を評価するためのパラメータを推定することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】関心度評価における信頼度のグラフの一例を示すである。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る関心度評価システムの概略構成を示すブロック図である。
【図３】端末運動量からのパラメータの定め方の一例を示す図である。
【図４】端末運動量の低い領域に分布重心がある場合のパラメータの定め方の一例を示す図である。
【図５】分布同士の重心距離を用いて比較する場合の一例を示す図である。
【図６】端末運動量の度数分布のデータ構造の例を示す図である。
【図７】第１の実施形態の情報処理端末として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図８】コンテンツサーバとして機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る関心度評価処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】パラメータ推定部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第１の実施形態の手法の実験結果の一例を示すグラフである。
【図１２】姿勢変化が生じていない時の端末運動量と姿勢とをクラスタリングした場合の一例を示す図である。
【図１３】姿勢変化が生じた時の端末運動量と姿勢とをクラスタリングした場合の一例を示す図である。
【図１４】体幹運動を姿勢ベクトルの揺らぎの大きさで定量化した場合の一例を示す図である。
【図１５】姿勢ベクトルの各々から換算運動量を求める場合の一例を示す図である。
【図１６】姿勢変化を考慮しない場合に用いるパラメータのタイムチャートの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、姿勢変化を考慮した場合に用いるパラメータのタイムチャートの一例を示す図である。
【図１８】本発明の第２の実施形態に係る関心度評価システムの概略構成を示すブロック図である。
【図１９】短期間パラメータ推定部の構成の一例を示すブロック図である。
【図２０】長期間パラメータ推定部の構成の一例を示すブロック図である。
【図２１】第２の実施形態の情報処理端末として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図２２】本発明の第２の実施形態に係る関心度評価処理の一例を示すフローチャートである。
【図２３】長期間パラメータ推定部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図２４】姿勢変化判定部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図２５】パラメータ統合部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図２６】本発明の第２の実施形態の手法の実験結果の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の各実施形態を説明する前に、まず前提となる背景を説明する。
【００１７】
近年パソコンだけでなくスマートフォン（以下、スマホと記載する）やタブレットなどのスマートデバイスの端末で情報を検索し、欲しい情報を入手するというスタイルも多くなってきている。このような利用シーンでユーザの関心度が検出できれば、マーケティング効果のみならず新たなサービスが可能となる。ＥＣサイトにおけるＷｅｂ接客を代表的な例として、個人個人の嗜好に合わせてＯｎｅ Ｔｏ Ｏｎｅで施策を打っていくことが、注目されている。この場合、Ｗｅｂページにアクセスしたという情報だけでなく、実際にその内容に関心を持ったか、関心を持ったのはページのどこなのか、までを知ることができれば、顧客情報として重要な情報となりうる。そしてそのようなデータと購買データが集まれば、どういった人が購入し、またペルソナを仮定した時にどのような施策をうてばいいのかを示唆してくれるようになる。
【００１８】
このような背景において、端末を注視するのに端末の運動を加味して関心度を評価する手法がある（特許文献３参照）。
【００１９】
この手法では、関心度評価に基づく情報提供をリアルタイムに行っている。この手法では、関心のあるコンテンツを閲覧しているときは、ユーザは画面を注視すべく端末を固定するため、端末運動が抑えられることに着目している。この手法では、単位時間当たりの端末運動が一定レベル以下で所定時間続いたときを関心があるものとし、端末運動の大きなところでは関心度を下げるように信頼度の重み付けをするモデル式を定めている。端末運動のベースライン値はユーザ個人の操作の癖に依存するものであるため、個人毎に信頼度の重み付けを制御することで、個人に合せた関心度評価が可能になる。
【００２０】
また、関心度評価にあたり個人の操作の癖を検出する手法がある。この手法では、端末運動量に関するパラメータを推定するために、ある期間の端末運動量のみならず、姿勢情報や操作情報など次元を付加して求めることで、ノイズとなる情報を除去し精度よく関心度を求めている。ただしこの手法は、あとから分析を通じて個人特性を評価することを主眼においている。Ｗｅｂサイトを現時点で訪問しているユーザの心理に合わせて適切な働きかけを行うサービスを実現するためにはリアルタイムな関心度評価が必要である。しかし、この手法は、姿勢変化中の端末運動量の影響を小さくするため、所定時間（例えば、４０秒などの比較的長期間）において検出された端末運動量のクラスタリングを行う必要があり、リアルタイムな関心度評価に対応できていなかった。そのため、この手法では、最初の学習期間のパラメータ推定値がなく、姿勢変化が生じた場合の関心度評価の追従が難しい、という問題があった。
【００２１】
このようなリアルタイムな評価を行うために必要なパラメータ推定手法に関し、従来技術の開示において主に２つ手法が挙げられる。一つはパラメトリック推定であり、最尤推定法がその代表的な手法である。最尤推定は、事後確率を最大化する推定方法で、このためには確率モデルが既知である必要がある。特許文献４や特許文献５は、それぞれ音声認識、話者分離にパラメトリック推定を用いる例である。
【００２２】
もう一つはノンパラメトリック推定手法で、推定したい確率密度関数の形が予め定められておらず、データに依存して決まるものである。ヒストグラムを用いた手法は、ノンパラメトリック推定の最も簡単な手法のひとつである。ノンパラメトリック推定を用いた技術として、例えば、ジャイロセンサのデータを用いた移動体の自律航法において、ヒストグラムのマッチングによって回転方向や並進方向の変位量を求めることが挙げられる（特許文献６〜８）。
【００２３】
ところが、特許文献４及び特許文献５のようなパラメトリック推定手法は、手に持った時の端末の運動をいくつかの信号発生源で表すような確率密度関数のモデル化は難しいことから、関心度評価には適用ができないものである。また特許文献６〜８の手法も、比較対象となる分布が必要であり、関心度評価の用途に向かないものである。つまりどちらにしても参照するデータが必要で、初めて訪れたＷｅｂページを閲覧する際、最初の区間で個人の操作の癖に合せて関心度を把握するのはこれまで困難だった。
【００２４】
本発明の各実施形態は、以上の点に鑑み、個人の操作の癖に関する、関心度評価に用いるパラメータの推定値を逐次的に更新する方法を提供するものである。
【００２５】
本発明の各実施形態の前提となる関心度評価の原理について簡単に説明する。
【００２６】
関心度は、例えば以下（１）式により計算する。
【００２７】
関心度=Σ(操作種係数×操作時間×信頼度)      ・・・（１）
【００２８】
操作種係数は、端末の操作面に対するタッチ状態を解析することで算出されたスクロール速度や、端末運動量の検出において検出されたセンサ値等に基づいて定められる係数であり、適宜、着目する操作に応じて定めればよい。操作時間は、単位時間のうちのユーザの操作種毎の操作時間である。信頼度は、注視状態、及び非注視状態に基づいて定められる値である。注視状態、及び非注視状態は、ユーザが関心を持ってスマホの画面を注視しているときは、端末の動きが小さくなるという原理に基づくものである。なお、関心度の算出に、操作時間に加えて無操作時間を用いてもよい。
【００２９】
信頼度については、図１に示すように、端末運動量が大きくなるほど低下する信頼度の曲線を考える。この信頼度の曲線において、個人特性パラメータは２つのパラメータで表すことができる。図１の信頼度のグラフに示すように、ひとつは、信頼度を最大値から低下させ始める端末運動量のパラメータＰｔｈであり、もうひとつは、信頼度を最小値（例えば、０）にする端末運動量のパラメータＰ０である。
【００３０】
上記のクラスタリングを用いた手法においては、パラメータＰｔｈは、注視状態における平均的な端末運動量を表すもので、例えば、分布が最も集中するクラスタの平均的な端末運動量とみなしていた。よって信頼度も高いものとして扱うことができる。Ｐ０は、非注視状態における平均的な端末運動量を表すものである。
【００３１】
クラスタリング手法では、端末運動量を、注視中、非注視中に分別するのに、運動量のみならず姿勢や端末操作といった情報を加え次元を増やしてクラスタリングすることで、パラメータＰｔｈの推定精度を上げている。クラスタリングによって得られたパラメータＰｔｈを適用して関心度を評価することで、時系列のなかで関心度がどこで高まったかが、ユーザによる差異を補償して関心度の上下が分かるようになる。ただし、この手法はあとから分析するときに使えても、リアルタイムに関心度を評価しそれに応じてユーザにフィードバックするような使い方が困難であった。
【００３２】
一方、クラスタリング手法により、ユーザの端末操作における特定の目的であるタスク（文章を読む、画像を見る等）を行っている場合、ある区間において、パラメータが変化するような結果を示すことがわかっている。クラスタ分析で推定されたパラメータＰｔｈはタスクの性質によっても変化するものであるし、また同じタスクの中でもクラスタを分析するタイミングによってもパラメータＰｔｈは変化するものである。このようなパラメータＰｔｈの特性に対して、関心度の有り無しが明確になるようにパラメータが定められる。
【００３３】
リアルタイムに関心度を評価する場合であっても、評価の対象とする区間の長さの差こそあれ、あるタスクのある区間に観測された端末運動量からパラメータを推定し、パラメータＰｔｈを閾値として注視の有無を区別することは同様である。その区間がショートタームかロングタームかの違いこそあれ、ある区間観測された端末運動量のデータについて区分けができ、区分けしたデータを元に関心度が上下すれば、リアルタイムに関心度を評価することが可能になると考えられる。このため、リアルタイムには、注視に関するパラメータＰｔｈが定まれば、パラメータＰｔｈより大きな運動量が観測された場合は、都度計算している関心度を下げればよい。非注視に関するパラメータＰ０を求めることは必須ではないため、実時間ではパラメータＰｔｈを求めればよいことになる。
【００３４】
そこで本発明の第１の実施形態では、リアルタイムに関心度を評価するためのパラメータＰｔｈを、端末運動量の分布に基づいて推定する。
【００３５】
以下、図面を参照して本発明の第１の実施形態の一例を詳細に説明する。
【００３６】
＜第１の実施形態＞
図２に示すように、第１の実施形態に係る関心度評価システム１０は、コンテンツサーバ１２と、情報処理端末１６（以下、単に「端末」と記載する場合もある）とを備える。コンテンツサーバ１２と、情報処理端末１６とは、インターネット等のネットワーク１４を介して接続される。なお、情報処理端末１６がパラメータ推定装置の一例である。
【００３７】
コンテンツサーバ１２は、情報処理端末１６からのコンテンツの要求信号に応じて、コンテンツを情報処理端末１６へ送信する。
【００３８】
情報処理端末１６は、通信部１８と、制御部２０と、表示部２２と、ユーザ操作検出部２４と、端末運動量検出部２６と、タッチ状態解析部２８と、を備えている。また、情報処理端末１６は、第一分布算出部３０と、第二分布算出部３２と、比較部３４と、パラメータ更新部３６と、関心度評価部３８とを備えている。
【００３９】
通信部１８は、コンテンツサーバ１２との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１８は、コンテンツサーバ１２から送信されたコンテンツを受信する。また、通信部１８は、後述する制御部２０によって出力されたコンテンツの要求信号をコンテンツサーバ１２へ送信する。
【００４０】
制御部２０は、通信部１８によって受信されたコンテンツが表示されるように、後述する表示部２２を制御する。
【００４１】
表示部２２は、例えばLiquid Crystal Display（ＬＣＤ）、Organic Electroluminescence Display（ＯＥＬＤ）等のディスプレイによって実現される。表示部２２では、ユーザのタッチなどの入力操作などに応じて画面変化が発生する。表示部２２は、制御部２０による制御に応じてコンテンツを提示する。
【００４２】
ユーザ操作検出部２４は、情報処理端末１６にコンテンツを表示している間に、表示部２２に重畳されたタッチパネルからユーザによる操作の入力を受け付け、ユーザによる入力操作の種別、及び入力操作の有無を検出する。具体的には、ユーザ操作検出部２４は、ユーザによるタップ、フリック、スワイプ、ピンチなどの入力操作の種別を検出する。また、ユーザ操作検出部２４は、入力操作の種別から画面をスクロールさせるスクロール操作を検出する。そして、ユーザ操作検出部２４は、単位時間のうちの操作の操作時間を計測する。
【００４３】
端末運動量検出部２６は、所定のサンプル間隔毎に端末の運動に係るセンサ値を端末運動量として検出する。第１の実施形態では、端末運動量検出部２６は、９軸センサによって実現される態様を説明する。９軸センサは、３軸の角速度センサ、３軸の加速度センサ、及び３軸の地磁気センサの３種類のセンサから構成されるジャイロセンサである。但し、端末運動量検出部２６のジャイロセンサは、上記の３種類のうちの１種類以上のセンサによって実現してもよい。
【００４４】
タッチ状態解析部２８は、タッチパネルをタッチ中か否かのタッチ状態とタッチの操作種に応じた操作状態を検出する。タッチの操作種とは、ズームやスクロールなどであり、それぞれの操作による操作状態、例えば、タッチ開始、タッチ継続中、LEAVE（タッチ終了などの非タッチ状態）、スクロール位置、及びスクロール速度を検出する。
【００４５】
ここで、第１の実施形態におけるパラメータＰｔｈの推定方法の前提及び原理について説明する。
【００４６】
まず典型的なパラメータＰｔｈの推定方法を説明する。図３に示すように、あるタスクのある区間に観測された端末運動量の中央値を求め、中央値をパラメータＰｔｈとして、パラメータＰｔｈより端末運動量が小さい区間を注視区間、パラメータＰｔｈより端末運動量が大きい区間を非注視区間とする。このようにパラメータＰｔｈを推定することである区間で観測された端末運動量の大小に応じて都度計算される関心度が上下することは達成できる。
【００４７】
この手法が先のクラスタリング手法と異なるのは、次元が１次元の情報を区別するのに、端末運動量を小さい順又は大きい順にソートしたときの順位を用いてパラメータＰｔｈを推定していることにある。１次元情報でクラスタリングするのは分別が難しいケースがありうるが、順位で分別する手法は必ず解が存在する。その代わり、この手法は、端末運動量の分布がある程度均等にばらける前提の手法である。分布が偏るケースでは、クラスタに含まれる要素数に自由度があるクラスタリング手法がうまく作用する。そして現実にそのようなケースはしばしばみられる。そのようなケースに分布に基づく推定手法を適用して、ソートした時の順位で分別をすると不具合が発生することがある。例えば、図４に示すような分布である。注視の区間が多く端末運動量の低い領域に分布重心がある場合、中央値をパラメータＰｔｈにしてしまうと評価結果が厳しくなりすぎてしまい、関心度の評価の閾値としては不適切であることがわかっている。このようなケースでは中央値のパラメータＰｔｈより端末運動量が大きいパラメータＰ′ｔｈへとシフトする補正をすることで、推定値を緩くする必要がある。
【００４８】
また、注視中とみなすパラメータＰｔｈの推定値が得られているとき、分布が不変とするなら以後観測される端末運動量から求まるパラメータＰｔｈが、注視中の端末運動量と推定されたパラメータＰｔｈを下回ることはないことがわかっている。逆に下回るとしたら、下回った端末運動量が本来の注視の閾値であり、それまでのパラメータＰｔｈの推定値を補正するように更新する必要がある。この状態を検出するにあたっては、リアルタイムの時系列データであれば、それまでに観測された端末運動量の累積度数分布と、新たに観測された端末運動量の度数分布との変化に着目する。このような変化が繰り返されれば、累積度数分布が変化していることになる。端末運動量の低い領域に分布の重心がある場合というのはこのような結果発生する。
【００４９】
以上の前提を踏まえてユーザのパラメータＰｔｈをリアルタイムで推定する原理を説明する。まずリアルタイムにパラメータＰｔｈの推定値を更新する仕組みとして、それまでに観測された端末運動量を、大きさの順に並べたときの既定の順位（例えば中央値とする）でパラメータＰｔｈの推定値を定める。そして、端末運動量の度数分布において注視中か否かの閾値となる端末運動量の中央値に変化が見られた場合に、変化の度合いに応じて既定の順位を補正する。上記で説明したように、分布に変化がなければ、既定の順位により定まるパラメータＰｔｈは、注視中の端末運動量の下限と捉えることができる。つまり、新たな度数分布における端末運動量の中央値が、それまでの累積度数分布の端末運動量の中央値（パラメータＰｔｈ）を下回るような場合には、注視中の端末運動量について新たな下限となる変化が発見されたことを意味する。具体的には、新たな下限となる変化は、それまでに観測された端末運動量の累積度数分布と、新たに観測された端末運動量の度数分布とを、図５に示すように例えば分布同士の重心を用いて比較することで検出する。新たに観測された端末運動量の度数分布における重心が、それまでに観測された端末運動量の累積度数分布の重心を下回っているとき、推定してきた中央値のパラメータＰｔｈが大きく補正されることになる。もっとも、補正の影響があまりに大きいと不適切な値に向かってパラメータＰｔｈの変化に拍車がかかってしまう。そこで、既定の順位をどの程度ずらすかを示す変数として補正位Δｉを導入し、分布の重心距離が大きいほど大きくずらす補正をしてパラメータＰｔｈの推定値を定めるようにする。補正位Δｉは、分布の変化がそれほど大きくなければ小さな値に収まるように設計する。なお、以上の説明では、分り易さのため、既定の順位を中央値としたが、これは一例であり、一般化して、所定のパーセンタイルに相当する順位を既定の順位として定めてもよい。
【００５０】
以上のパラメータＰｔｈの推定方法の原理を踏まえて以下の各処理について説明する。
【００５１】
第一分布算出部３０は、端末運動量検出部２６で検出した端末運動量に基づいて、第１の期間に観測された端末運動量の累積度数分布を求める。第一分布算出部３０は、累積度数分布における既定の順位から、端末の操作者の関心度を評価するための信頼度のパラメータＰｔｈの暫定値を定める。第１の実施形態では既定の順位は中央値とする。累積度数分布が第１分布の一例である。また、第一分布算出部３０の処理を開始してからリセットするまでの累積の期間が第１の期間の一例である。また、ここでは第１の期間は、後述する第２の期間の直前の期間とする。
【００５２】
第一分布算出部３０は、最初に、端末運動量検出部２６からの端末運動量の入力を待ち、既定のサンプル数が集まったところで処理を開始する。第１の実施形態では度数分布の比較を行うため、最低でも５サンプル程度の端末運動量のサンプルを得て処理を始めることがよい。例えば１００ｍｓ毎に端末運動量を取得するのであれば、５００ｍｓ毎に処理を行うように設計する。１０サンプルで１秒である。このようなブロック処理では遅延が生じるが、それが１秒程度であればユーザの操作感には違和感を大きく与えないとされる。１秒以内に収まる程度の範囲で適切なブロック長とサンプル間隔を既定し、必要なサンプル数を決めればよい。そして必要なサンプル数が揃ったところで、それらの端末運動量の累積度数分布を求める。第１の実施形態では５サンプル毎に処理して累積度数分布を求める。つまり、単位時間は０．５秒であり、０．５秒毎に第１の期間が累積していくものとする。第一分布算出部３０は、処理が初回であれば、初回の度数分布の中央値をパラメータＰｔｈの初期値として設定する。第一分布算出部３０は、処理が２回目以降であれば、第１の期間に観測されている端末運動量で累積度数分布を更新し、更新した累積度数分布の中央値でパラメータＰｔｈの暫定値を設定し、累積度数分布を比較部３４に出力する。なお、新たに観測された端末運動量を加えたうえで累積度数分布を更新し、更新した累積度数分布の中央値でパラメータＰｔｈの暫定値を設定し、累積度数分布を比較部３４に出力するようにしてもよい。この場合には、第１の期間における累積の期間のうちの直近の単位時間が第２の期間となる。また、新たな度数分布は第二分布算出部３２で算出しているため、初回は第二分布算出部３２で算出したものを用いればよい。
【００５３】
図６に端末運動量の度数分布のデータ構造の例を示す。このデータ構造には、観測された端末運動量（ジャイロセンサのデータの３軸の値の２乗和）が、それぞれの階級の範囲にあるときに、度数が計数されていく。パラメータＰｔｈの暫定値は、最初は補正位Δｉを０として、この度数分布の中央値の含まれる階級の階級代表値を選択する。ここで階級代表値とは、例えば階級の範囲を示す下位の境界値と上位の境界値との相乗平均と定める。以降、パラメータＰｔｈは、ヒストグラムの度数総数＄ｓｕｍＯｆＦｒｅｑを求め、（＄ｓｕｍＯｆＦｒｅｑ＋Δｉ）／２の順位の観測値が含まれる階級の階級代表値を、パラメータＰｔｈの暫定値とする。なお、昇順又は降順で端末運動量を並べたときのパーセンタイルの順位でパラメータＰｔｈの暫定値を設定してもよい。例えば、累積度数分布のサンプル数が２０あり、昇順で並べたときの４０パーセンタイルであれば８番目に小さい端末運動量をパラメータＰｔｈの暫定値とする。
【００５４】
第二分布算出部３２は、端末運動量検出部２６で検出した端末運動量に基づいて、第一分布算出部３０の第１の期間よりも後の期間となる第２の期間に観測された端末運動量の新たな度数分布を求める。第１の実施形態では５サンプル毎に累積度数分布を更新しているため、直近に観測された端末運動量が５サンプル得られる毎に新たな度数分布を求める。なお、新たな度数分布が第２分布の一例である。また、直近の５サンプルを観測した期間が第２の期間の一例である。
【００５５】
比較部３４は、累積度数分布の重心と新たな度数分布の重心とを比較することにより、累積度数分布における端末運動量の新たな下限となる変化を検出する。第１の実施形態で重心は中央値とする。新たな下限となる変化は、新たな度数分布の重心が、累積度数分布の重心を下回った場合に、新たな下限となる変化が生じたものとして検出する。また、比較部３４は、累積度数分布の重心と新たな分布の重心との重心距離を求める。重心距離とは、累積度数分布の重心から新たな度数分布の重心を減算したことによって得られる距離のようなものでもいいが、その代わりに、比をとることでも代用できる。比をとる場合には、累積度数分布の重心に対する新たな度数分布の重心の比とし、分母に累積度数分布の重心をとる。重心の比は、重心から求まる比が１に近いほど重心距離が近いことを意味しており、小さいほど重心距離が離れていることを意味する。重心から求まる比が１より大きい場合は、新たな度数分布の端末運動量からは注視している状態と捉えられないので、考慮しなくてよい。
【００５６】
パラメータ更新部３６は、比較部３４で新たな下限となる変化を検出した場合に、累積度数分布の重心と新たな度数分布の重心との重心距離に基づいて、累積度数分布の中央値を補正してパラメータＰｔｈを更新する。パラメータ更新部３６は、比較部３４で新たな下限となる変化を検出していない場合は、中央値で定められた暫定値をパラメータＰｔｈとして更新する。
【００５７】
パラメータ更新部３６の具体的な処理を説明する。パラメータ更新部３６は、重心距離に基づいて、以下（２）式により補正位Δｉ：を計算する。補正位Δｉ：は補正位Δｉに重心距離に応じた重みαを足し合わせた値である。
【００５８】
Δｉ：＝Δｉ＋α      ・・・（２）
【００５９】
αの値は重心距離に応じた閾値を設けて定めればよい。例えば、０．２５を閾値としたとき、重心距離から求まる比が０．２５より小さい場合、α＝２として、Δｉ：＝Δｉ＋２の計算を行って、補正位として＋２の下駄をはかせる補正を行う。そして、累積度数分布において中央値＋補正位Δｉの順位の端末運動量をパラメータＰｔｈの推定値とする。なお、重心距離から求まる値が０．１０であれば、α＝３として、Δｉ：＝Δｉ＋３などと補正してもよい。
【００６０】
関心度評価部３８は、タッチ状態解析部２８で算出されたスクロール速度、端末運動量検出部２６で検出されたセンサ値、ユーザ操作検出部２４によって検出された操作時間、及びパラメータ更新部３６で更新されたパラメータＰｔｈに基づいて、関心度を算出する。関心度評価部３８は、上記（１）式に従って単位時間当たりの関心度を算出する。算出手法は前述した通りであるためここでは省略する。
【００６１】
以上の処理を逐次的に繰り返すわけであるが、状況変化に追従する上では累積度数分布を貯めていく一方でなく、ある程度の時間がきたらリセットして最初から更新をやり直す手法もある。やり直すときは、それまでに更新したパラメータＰｔｈの推定値を使うか、先行手法で行っているクラスタリングで推定した値を代わりに用いて進めるなどのやり方が考えられる。
【００６２】
情報処理端末１６は、例えば、図７に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、表示部２２、及び表示部２２に重畳されたユーザ操作検出部２４であるタッチパネル等、及び端末運動量検出部２６が接続される入出力interface（Ｉ／Ｆ）５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００６３】
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０を情報処理端末１６として機能させるための関心度評価プログラム６０が記憶されている。関心度評価プログラム６０は、通信プロセス６２と、制御プロセス６３と、ユーザ操作検出プロセス６５と、タッチ状態解析プロセス６６と、第一分布算出プロセス６７と、第二分布算出プロセス６８と、比較プロセス６９と、パラメータ更新プロセス７０と、関心度評価プロセス７１とを有する。
【００６４】
ＣＰＵ５１は、関心度評価プログラム６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、関心度評価プログラム６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、通信プロセス６２を実行することで、図２に示す通信部１８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、制御プロセス６３を実行することで、図２に示す制御部２０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、ユーザ操作検出プロセス６５を実行することで、図２に示すユーザ操作検出部２４として動作する。また、ＣＰＵ５１は、タッチ状態解析プロセス６６を実行することで、図２に示すタッチ状態解析部２８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、第一分布算出プロセス６７を実行することで、図２に示す第一分布算出部３０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、第二分布算出プロセス６８を実行することで、図２に示す第二分布算出部３２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、比較プロセス６９を実行することで、図２に示す比較部３４として動作する。また、ＣＰＵ５１は、パラメータ更新プロセス７０を実行することで、図２に示すパラメータ更新部３６として動作する。また、ＣＰＵ５１は、関心度評価プロセス７１を実行することで、図２に示す関心度評価部３８として動作する。これにより、関心度評価プログラム６０を実行したコンピュータ５０が、情報処理端末１６として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ５１はハードウェアである。関心度評価プログラム６０がパラメータ推定プログラムの一例である。
【００６５】
なお、関心度評価プログラム６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。
【００６６】
また、コンテンツサーバ１２は、例えば、図８に示すコンピュータ８０で実現することができる。コンピュータ８０はＣＰＵ８１、一時記憶領域としてのメモリ８２、及び不揮発性の記憶部８３を備える。また、コンピュータ８０は、表示装置及び入力装置等の入出力Ｉ／Ｆ８４、及び記録媒体８９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ部８５を備える。また、コンピュータ８０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ８６を備える。ＣＰＵ８１、メモリ８２、記憶部８３、入出力Ｉ／Ｆ８４、Ｒ／Ｗ部８５、及びネットワークＩ／Ｆ８６は、バス８７を介して互いに接続される。
【００６７】
記憶部８３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部８３には、コンピュータ８０をコンテンツサーバ１２として機能させるためのコンテンツ提供プログラム９０が記憶されている。また、コンテンツ記憶領域９８には、情報処理端末１６へ提供可能なコンテンツが予め記憶される。
【００６８】
なお、コンテンツ提供プログラム９０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【００６９】
次に、第１の実施形態に係る関心度評価システム１０の作用について説明する。関心度評価システム１０において、情報処理端末１６がコンテンツサーバ１２からコンテンツを受信する。そして、情報処理端末１６の表示部２２に受信したコンテンツが表示され、ユーザ操作検出部２４がユーザによる操作の入力を受け付けたときに、情報処理端末１６において、図９に示す関心度評価処理が実行される。以下、各処理について詳述する。
【００７０】
ステップＳ１００において、ユーザ操作検出部２４は、一定時間（ここでは３０秒）における単位時間の各々について、入力操作を検出する。具体的には、入力操作の種別、入力操作の時刻、接触位置、各単位時間の操作時間、及び無操作時間を含む操作情報を検出する。
【００７１】
ステップＳ１０２において、タッチ状態解析部２８は、タッチパネルをタッチ中か否かのタッチ状態とタッチの操作種に応じた操作状態を検出する。操作状態として、タッチ開始、タッチ継続中、LEAVE（タッチ終了などの非タッチ状態）、スクロール位置、及びスクロール速度を検出する。
【００７２】
ステップＳ１０４において、端末運動量検出部２６は、パラメータの推定処理を実行する単位時間より短い所定のサンプル間隔毎に端末の運動に係るセンサ値を端末運動量として検出する。センサ値は、３軸の角速度センサ、３軸の加速度センサ、及び３軸の地磁気センサのうちのいずれかのセンサ値とし、所定のサンプル間隔は、例えば、１００ｍｓとする。
【００７３】
ステップＳ１０６において、パラメータ更新部３６等は、ステップＳ１０４で検出した端末運動量に基づいて、端末の操作者の関心度を評価するための信頼度のパラメータＰｔｈを更新する。
【００７４】
ステップＳ１０８において、関心度評価部３８は、ステップＳ１０２で検出されたスクロール速度、ステップＳ１０４で検出されたセンサ値、ステップＳ１００で検出された操作時間、ステップＳ１０６で更新されたパラメータに基づいて、関心度を算出する。
【００７５】
上記ステップＳ１０６の詳細なフローについて図１０を参照して説明する。
【００７６】
ステップＳ２００で、第一分布算出部３０は、ステップＳ１０４で新たに検出された端末運動量が必要なサンプル数あるかを判定し、必要なサンプルが集まるまでステップＳ１０４に戻って検出を繰り返す。ここでは必要なサンプル数は５とする。
【００７７】
ステップＳ２０２で、第二分布算出部３２は、ステップＳ１０２で検出した端末運動量に基づいて、第２の期間に観測された端末運動量の新たな度数分布を求める。
【００７８】
ステップＳ２０４で、第一分布算出部３０は、初回の処理であるかを判定し、初回の処理であればステップＳ２０６へ移行し、初回処理でなければステップＳ２０８へ移行する。
【００７９】
ステップＳ２０６で、第一分布算出部３０は、ステップＳ２０２で求めた新たな度数分布の中央値を、端末の操作者の関心度を評価するための信頼度のパラメータＰｔｈの初期値として設定する。設定後はステップＳ２００に戻って処理を繰り返す。
【００８０】
ステップＳ２０８で、第一分布算出部３０は、ステップＳ１０２で検出した端末運動量に基づいて、第１の期間に観測された端末運動量の累積度数分布を求める。また、第一分布算出部３０は、累積度数分布における中央値を、パラメータＰｔｈの暫定値として定める。
【００８１】
ステップＳ２１０で、比較部３４は、新たな度数分布の重心が、累積度数分布の重心を下回っているかを判定する。下回っていない場合はステップＳ２１２へ移行し、下回っている場合は端末運動量の新たな下限となる変化を検出したものとしてステップＳ２１４へ移行する。
【００８２】
ステップＳ２１２で、パラメータ更新部３６は、中央値で定められた暫定値をパラメータＰｔｈとして更新する。更新後はステップＳ２００に戻って処理を繰り返す。
【００８３】
ステップＳ２１４で、比較部３４は、累積度数分布の重心と新たな度数分布の重心との重心距離を求める。
【００８４】
ステップＳ２１６で、パラメータ更新部３６は、累積度数分布の重心と新たな度数分布の重心との重心距離に基づいて、上記（２）式に従って累積度数分布の中央値を補正してパラメータＰｔｈを更新する。更新後はステップＳ２００に戻って処理を繰り返す。
【００８５】
［第１の実施形態の実験結果］
【００８６】
図１１に第１の実施形態の手法の実験結果の例を示す。図１１における機械学習による関心度グラフの結果は、従来の手法で、４０秒毎に機械学習を行うことで個人特性の学習を行うことにより得られたパラメータで、関心度を評価したグラフである。黒丸がスクロール座標、白丸が関心度を表している。一方、図１１における第１の実施形態の手法による関心度グラフの結果はリアルタイムにパラメータを推定しながら、関心度評価を逐次行った結果である。図１１では、それぞれ２パターン検証した結果を左右に示している。機械学習による関心度グラフの結果を正解とみなしたとき、左の結果では５０秒付近に相違がみられる以外、概ね一致している。５０秒付近は、４０秒単位の学習の直後であり、学習が不十分であるため相違していると考えられる。右の結果では３４秒付近の関心度が高まった箇所で、ほぼ結果が一致している。これはこの時間が経つと学習結果が反映されていることを示唆している。
【００８７】
以上説明したように、第１の実施形態に係る関心度評価システムによれば、検出した端末運動量に基づいて、第１の期間に観測された端末運動量の累積度数分布を求める。第２の期間に観測された端末運動量の新たな度数分布を求める。累積度数分布の重心と新たな度数分布の重心とを比較することにより、累積度数分布において端末運動量の新たな下限となる変化を検出し、重心距離を求める。新たな下限となる変化を検出した場合に、累積度数分布の重心と新たな度数分布の重心との重心距離に基づいて、累積度数分布の中央値を補正してパラメータを更新する。更新されたパラメータを用いて、関心度を算出する。これにより、端末の姿勢変化に対してリアルタイムに関心度を評価するためのパラメータを推定し、関心度を評価できる。
【００８８】
上記第１の実施形態について変形例を説明する。
【００８９】
上記第１の実施形態では、関心度評価システムは、パラメータを推定し、関心度評価までを行う場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、パラメータ推定は別装置によって行ってもよい。その場合には、パラメータ推定システムとして、第一分布算出部と、第二分布算出部と、比較部と、パラメータ更新部とによって構成するようにすればよい。この場合、内部の端末運動量検出部、又は外部の端末運動量検出部を備える情報処理端末から端末運動量を受け付けてパラメータを推定し、関心度を評価するための装置に、推定したパラメータを送信するようにすればよい。
【００９０】
上記第１の実施形態では、関心度評価システムは、コンテンツサーバと、情報処理端末とを備える場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ユーザ情報記憶ＤＢを設け、ユーザ毎のパラメータの推定値、及び関心度を記憶するようにしてもよい。この場合には、ユーザの関心度をコンテンツサーバに送信し、ユーザの関心度に基づいて、コンテンツサーバから情報処理端末に配信するコンテンツを変化させるようにしてもよい。
【００９１】
また、上記第１の実施形態では、情報処理端末にタッチ状態解析部と、第一分布算出部と、第二分布算出部と、比較部と、パラメータ更新部と、関心度評価部とを備える場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ユーザ情報管理サーバを設け、ユーザ情報管理サーバがタッチ状態解析部と、第一分布算出部と、第二分布算出部と、比較部と、パラメータ更新部と、関心度評価部とを備えるようにしてもよい。この場合には、情報処理端末で、ユーザによる入力操作、及び端末運動量を単位時間毎に検出する。情報処理端末からネットワークを介してユーザ情報管理サーバに検出したデータを送信し、ユーザ情報管理サーバ側で、タッチ状態を解析し、パラメータを推定し、関心度を算出するようにすればよい。
【００９２】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。上述した第１の実施形態は、リアルタイムにパラメータを推定することを主眼に置いた手法である。第２の実施形態では、第１の実施形態で用いたパラメータ推定の手法を、短期間パラメータを推定するための短期間パラメータ推定の手法と定義する。また、上記背景で説明したクラスタリング手法を、長期間パラメータを推定するための長期間パラメータ推定の手法と定義する。短期間パラメータが、第１パラメータの一例であり、長期間パラメータが第２パラメータの一例である。
【００９３】
以下、第２の実施形態の前提について説明する。
【００９４】
関心度を求める際の個人の操作の癖に関するパラメータ推定においては、姿勢変化に追従したいという課題がある。姿勢変化が生じるシーンとしては、例えば、座ってスマートフォンの画面を見る、背もたれにもたれる、前のめりになる、机の上に両肘をついて持つ、手に持つ等、体勢を含む姿勢変化に追従する必要がある。
【００９５】
短期間パラメータ推定の手法は、データ数が十分でないうちにパラメータを推定しようとすると、推定精度の確保が必ずしも十分ではないということが生じ得る場合がある。この手法は１０秒程度の時間長では推定精度の確保が必ずしも十分ではないということが生じ得る場合があるため，姿勢情報の変化が頻繁に起こった場合に、精度よくパラメータを推定できない。そこで、時間窓を大きくし十分なデータ数を取得した上でパラメータ推定をしようとすると、姿勢変化が生じた際に、変化に十分に追従できないという課題がある。また、パラメータ推定の時間窓を小さくし姿勢変化に追従したとしても、推定に十分なデータ数が得られていないため、推定精度の劣化につながりうる。
【００９６】
図１２は、姿勢変化が生じていない時の端末運動量と姿勢とをクラスタリングした場合の一例を示す図である。図１３は、姿勢変化が生じた時の端末運動量と姿勢とをクラスタリングした場合の一例を示す図である。図１２及び図１３のクラスタリングは長期間パラメータ推定の手法によりクラスタリングを行った結果である。図１２と図１３とを比べると、姿勢が変化することで注視と判定するクラスタが異なってくることがわかる。しかし、図１３に示すように、２つのクラスタが１つのクラスタであると判定されて推定精度が下がる恐れがある。また、２つのクラスタがあった場合でも、長期間パラメータ推定の手法では、端末運動量がより小さいクラスタの信頼度が高いと判定されてしまい、姿勢変化の後に生じた端末運動量のクラスタが推定に用いられない恐れもある。
【００９７】
そこで、第２の実施形態では、姿勢変化への追従と、ある程度の時間長でのパラメータ推定による頑健さとを両立させるべく、短期間パラメータ推定の手法と長期間パラメータ推定の手法とを上手く組み合わせた手法を提案する。
【００９８】
まず、姿勢変化に関して前提となる手法を説明する。姿勢変化を高精度に推定する手法については、特許文献７、及び特許文献１２〜１４に開示がある。特許文献７の技術では、ジャイロセンサのデータを用いた移動体の自律航法での手法であり、ヒストグラムのマッチングによって回転方向や並進方向の変位量を求めている。特許文献１２の技術では、歩数計を応用用途として、装着方向に対してロバストな体動検出を、加速度ベクトルを用いて行っている。特許文献１２の技術では、腕に装着したゲームコントローラへの応用を用途として、加速度センサとジャイロセンサのデータとの併用により体動と腕回り運動を分離し、姿勢の推定精度を高めている。特許文献１４は、ウェアラブルデバイスを装着して交通機関に乗車しているようなケースでの姿勢推定を開示している。特許文献１４では、子機となるウェアラブルデバイスと、親機となるスマートデバイスのセンサ２つの併用によって、交通機関の運動と人間の体動を分離している。
【００９９】
特許文献１２〜１４は、センサを併用して姿勢の推定精度を高める手法といえる。ターゲットとなるユースケースにおいて、姿勢変化に重畳しノイズ成分になる別の動きを分離することに特徴がある。逆に言えば、ユースケース個々に有効な手法であり、本発明の第２の実施形態のユースケースである関心度評価への適用は難しい。特許文献１２〜１４の手法を組み合わせようとすると、姿勢変化の検出精度がよくなる分、姿勢推定のたびにパラメータ推定がリセットされてしまい、結果としてパラメータ推定精度が下がってしまうことになる。
【０１００】
本発明の第２の実施形態では、以上の点に鑑み、個人の操作の癖に関するパラメータ推定を行うという目的に合わせた姿勢変化の検出の手法を用いることで、姿勢変化に追従しつつ頑健となるような手法を検討した。
【０１０１】
次に、第２の実施形態の手法について、姿勢変化の判定の原理、及び姿勢変化に応じたパラメータ推定について説明する。
【０１０２】
まず、本実施形態の手法における姿勢変化の判定の原理について説明する。
【０１０３】
関心度評価においては、公知例にあるような加速度センサやジャイロセンサで判明される姿勢の変化が起きたことを検出するよりも、姿勢変化の後に、コンテンツに関心を持って注視をしているか否かを検出することが重要である。たとえ姿勢変化があっても、注視のない一過性の姿勢変化は無視してもかまわない。一過性の姿勢変化の端末運動量は、長期間パラメータ推定におけるクラスタリング処理で除外することができるからである。
【０１０４】
そこで、本実施形態では、「姿勢が変化した後で注視状態になったか否か」に着眼し、姿勢変化して、注視状態になったかまでを検出する。さらに体幹運動を姿勢ベクトルの揺らぎの大きさで定量化し、姿勢変化候補を検出する。姿勢変化候補が検出された後に注視状態に移行すると、姿勢変化の確定と判定する。
【０１０５】
図１４は、体幹運動を姿勢ベクトルの揺らぎの大きさで定量化した場合の一例を示す図である。図１４では、姿勢ベクトルの連続した時系列の変化により描かれる半径を表しており、左が半径大の場合、右が半径小の場合である。姿勢ベクトルとは、加速度センサによって得られる重力加速度に基づく３次元の複数のベクトル（重力加速度ベクトルＧａｃｃ（ｎ））である。複数のベクトルの平均で得られる３次元座標を姿勢ベクトルの姿勢中心と定義する。図１４では、左の姿勢ベクトルは、姿勢中心の周囲に大きく揺らぎがあることを示しており、右の姿勢ベクトルは、左の姿勢ベクトルに比べると小さい揺らぎを示している。本実施形態では、この揺らぎが小さい時をもって注視していると判定し、その時の姿勢中心の座標で、姿勢変化が確定したと判定する。また、姿勢変化の判定では、事前に分かっている注視時の端末運動量を参照して判定することで、姿勢変化にむやみに追従することを防ぐ。
【０１０６】
図１５は、姿勢ベクトルの各々から換算運動量を求める場合の一例を示す図である。姿勢ベクトルの揺らぎは時系列ごとの姿勢ベクトルの各々から求められる換算運動量として説明できる。図１５に示すように、時系列の姿勢ベクトルを、Ｇａｃｃ（ｎ），Ｇａｃｃ（ｎ＋１），Ｇａｃｃ（ｎ＋２），Ｇａｃｃ（ｎ＋３）とする。これらの姿勢ベクトルには重力加速度以外の加速度が重畳しているため、このような軌跡を描くと捉えることができる。端末を操作しているユーザが静止しているとすると、重畳した加速度は、手に持った運動による加速度を示しているといえる。よって、加速度は、隣接する時刻の姿勢ベクトルの差分で求めることができる。例えば、Δａｃｃ（ｎ）＝Ｇａｃｃ（ｎ）−Ｇａｃｃ（ｎ−１）と表せる。
【０１０７】
ある時刻について隣接する時刻の微小時間Δｔを掛け算すると、当該時刻の速度とみなすことができるから、２乗の総和を用いた換算運動量として以下（３）式を求める。
【０１０８】
換算運動量＝Σ（Δａｃｃ（ｋ）Δｔ）２      ・・・（３）
【０１０９】
換算運動量を求めるための姿勢ベクトルは、重力加速度センサのデータを用いる。ここで重力加速度センサのデータを用いているのは、ジャイロセンサのデータでは姿勢角の相対的変化は分かっても絶対位置、つまり図１４における姿勢中心が特定できない。そのため、ジャイロセンサのデータでは姿勢情報を得られないが、重力加速度センサのデータの場合は、今の姿勢情報と対応付けることができるからである。重力加速度の時間積分で得た換算運動量は、体幹運動であると捉えられる。そのため、換算運動量に対して設定する閾値は、（３）式による換算運動量と、姿勢変化を事前に調べておくことで適切に設定できる。一方、注視しているかを判定するには、ジャイロセンサにより取得した端末運動量を用いればよい。
【０１１０】
次に、姿勢変化に応じたパラメータ推定の手法について説明する。
【０１１１】
短期間パラメータ及び長期間パラメータを併用する場合には、時間軸で定めたサイクルに応じて、一つのサイクルの中で区間を区切り、区間ごとにいずれのパラメータを用いるかを決定する。短期間パラメータの推定精度が安定する区間では短期間パラメータを用い、短期間パラメータの推定精度が安定しない区間では、長期間パラメータを用いるか、短期間パラメータ及び長期間パラメータを補間した補間パラメータを用いる。補間パラメータの求め方は後述する。
【０１１２】
図１６は、姿勢変化を考慮しない場合に用いるパラメータのタイムチャートの一例を示す図である。図１７は、姿勢変化を考慮した場合に用いるパラメータのタイムチャートの一例を示す図である。
【０１１３】
図１６は、短期間パラメータ及び長期間パラメータを併用する場合の基本的な動作を示したタイムチャートである。図１６では、ＳＴＥ（Short-term estimation）が短期間パラメータ、ＬＴＥ（Long-term estimation）が長期間パラメータを表す。図１６及び図１７の例では、前提として４０秒ごとのサイクルで、短期間パラメータ及び長期間パラメータを推定する。短期間パラメータ推定は随時推定を行っているが、４０秒ごとに累積度数分布のデータをリセットする。長期間パラメータ推定は、４０秒ごとに長期間パラメータが推定される。初回のサイクルの４０秒では、最初２０秒はパラメータ推定が不十分であるため、関心度評価は行わず、２０−４０で短期間パラメータによる関心度評価を行う。初回のサイクルの後は、８０秒、１２０秒、と４０秒間隔で通常のサイクルを繰り返す。図１７に示すように、通常のサイクルである４０−８０秒の間は、３つの区間に分けてパラメータを決定している。４０秒で短期間パラメータがリセットされると、リセット後は、短期間パラメータの推定精度が安定しないため、リセット後の４０−５０秒の区間の１０秒間は、４０秒の時点で推定された長期間パラメータを用いる。また、リセット後の５０−６０秒の区間の１０秒間は、ある程度は短期間パラメータが安定してくると考えられるため、補間パラメータを用いる。リセット後の６０−８０秒の区間は再び短期間パラメータの推定精度が安定するため、短期間パラメータを用いる。
【０１１４】
図１６に示した４０秒ごとのサイクルでは、姿勢変化を考慮していないため、姿勢変化に追従することはできない。そこで、姿勢変化に対して頑健な推定結果を採用するために、姿勢変化の確定を契機として、新たなサイクルでパラメータ推定を行うようにする。
【０１１５】
図１７のタイムチャートでは、図１６で４０秒ごとに固定していた長期間パラメータの更新サイクルの区切りを、姿勢変化の確定時点に置き換えたものと同じふるまいになる。図１７では、ＴＰＣが姿勢変化の確定時点を表す。短期間パラメータ推定については、姿勢変化が確定したタイミングでリセットし、直前に推定した長期間パラメータを用いるように切り替える。このように、姿勢変化の確定を契機にパラメータの更新サイクルを分離する。
【０１１６】
以上が本実施形態のパラメータ推定についての概要である。
【０１１７】
以下、第２の実施形態の構成の一例について、図面を参照して詳細に説明する。なお、第１の実施形態と同様となる箇所は同一符号を付して説明を省略する。
【０１１８】
図１８に示すように、第２の実施形態に係る関心度評価システム２１０は、コンテンツサーバ１２と、情報処理端末２１６とを備える。
【０１１９】
情報処理端末２１６は、通信部１８と、制御部２０と、表示部２２と、ユーザ操作検出部２４と、端末運動量検出部２２６と、タッチ状態解析部２８と、端末姿勢検出部２２７とを備えている。また、情報処理端末２１６は、短期間パラメータ推定部２３０と、長期間パラメータ推定部２３２と、姿勢変化判定部２３４と、パラメータ統合部２３６と、関心度評価部３８とを備えている。
【０１２０】
図１９は、短期間パラメータ推定部２３０の構成の一例を示すブロック図である。図２０は、長期間パラメータ推定部２３２の構成の一例を示すブロック図である。図１９に示すように、短期間パラメータ推定部２３０は、第一分布算出部３０と、第二分布算出部３２と、比較部３４と、パラメータ更新部３６とを備えている。図２０に示すように、長期間パラメータ推定部２３２は、第一運動量算出部２４０と、第二運動量算出部２４２と、パラメータ決定部２４４とを備えている。
【０１２１】
端末運動量検出部２２６は、所定のサンプル間隔毎に端末の運動に係るセンサ値を端末運動量として検出する点は第１の実施形態と同様である。第１の実施形態で用いていたジャイロセンサに加えて、第２の実施形態では、重力加速度センサも備える。端末運動量検出部２２６は、重力加速度センサによって重力加速度を検出する。
【０１２２】
端末姿勢検出部２２７は、端末の姿勢を単位時間ごとに検出する。端末姿勢検出部２２７は、例えば９軸のジャイロセンサから取得したデータから姿勢を求める。データは、重力加速度や方位コンパス、さらには慣性力データとして、３軸角加速度センサの値、又は３軸磁気センサの値を用いる。姿勢は、端末の画面に対する法線方向（ｚ軸）の重力加速度から求められる。
【０１２３】
短期間パラメータ推定部２３０は、所定の間隔で短期間パラメータを推定する。所定の間隔は、第１の実施形態の単位時間としていた０．５秒とする。短期間パラメータは、第１の実施形態の第一分布算出部３０、第二分布算出部３２、比較部３４、及びパラメータ更新部３６と同様の処理により求められるため詳細な説明は省略する。
【０１２４】
長期間パラメータ推定部２３２は、所定の間隔で長期間パラメータを推定する。本実施形態では、所定の間隔は４０秒とする。ここで長期間パラメータは、直近の長期間パラメータと、規定の時間長の長期間パラメータとの２つの長期間パラメータを推定する。規定の時間長は、所定の間隔の倍数で設定すればよい。所定の間隔が４０秒であれば、４０秒の倍数の２００秒等に設定する。直近の長期間パラメータは、直近の４０秒間のデータを用いて推定した長期間パラメータである。規定の時間長の長期間パラメータは、最長２００秒間のデータを用いて推定した長期間パラメータである。このように、４０秒の間隔ごとのデータで直近の長期間パラメータの推定を行うだけでなく、より長いスパンの長期間パラメータの推定も行う。
【０１２５】
次に、長期間パラメータ推定部２３２の各部について説明する。以下の各部の処理は、直近の長期間パラメータの推定と、規定の時間長の長期間パラメータの推定とについて、それぞれ行うようにすればよい。なお、前者は端末を操作するユーザの癖が表われ、後者はユーザの注視の度合が表われる。
【０１２６】
第一運動量算出部２４０は、単位時間当たりの端末の姿勢に関する端末運動量と、単位時間ごとの端末の姿勢との組み合わせに基づいて、端末運動量を複数のクラスタに類別する。第一運動量算出部２４０は、端末の操作者のコンテンツに対する注視状態に対応するクラスタを特定する。第一運動量算出部２４０は、特定した注視状態のクラスタにおける運動量を算出する。また、第一運動量算出部２４０で用いる端末運動量は、端末運動量検出部２２６で検出したセンサ値（３軸の角速度センサ、３軸の加速度センサ、及び３軸の地磁気センサのうちのいずれかのセンサ値）の２乗和を求め、単位時間内で積算して対数変換した値とする。
【０１２７】
注視状態のクラスタは、端末の姿勢が一定のときの端末運動量の平均から求める。端末の姿勢と、端末運動量との２次元のクラスタリング処理を行う。本実施形態では、クラスタリングによるクラスタ半径の小さいものを考慮して注視状態のクラスタを類別する。
【０１２８】
クラスタリングは、例えば、２次元平面上のユークリッド距離に基づくクラスタ分析により行う。このときクラスタ数は３個以上（例えば５個）で与えて実行することで、特に端末運動量の外れ値（アウトライヤ）を含めないようにする。各クラスタから、最小の端末運動量が小さい順に２つの当該クラスタのクラスタ重心の端末運動量を算出する。注視中のクラスタの類別は、まず、クラスタ重心の端末運動量が小さい２つをクラスタの候補として選択する。次に、クラスタ重心の端末運動量が最小のクラスタについて、当該クラスタのクラスタ重心の端末運動量が予め定めた閾値より大きいかをチェックする。ここでの閾値とは、端末自身がもつジャイロセンサの精度の最小値に相当する。閾値より大きいのであれば、当該クラスタのクラスタ重心を第１の運動量として決定する。閾値未満の場合は、２番目に小さいクラスタのクラスタ重心を第１の運動量に決定する。注視状態では、端末運動量が安定しており、クラスタ半径が小さい場合が多いことから、このような閾値処理によりクラスタ半径の小さなものから第１の運動量を決定できる。
【０１２９】
第二運動量算出部２４２は、端末の所定の操作状態に基づいて端末運動量を算出し、算出した端末運動量が、端末の操作者のコンテンツに対する非注視状態に属する端末運動量であるか否かに類別する。類別結果から第２の運動量を算出する。ここで、所定の操作状態は、端末のタッチ状態が非タッチ（LEAVE）であり、かつ、端末の画面がスクロールされている慣性スクロール中の状態とする。なお、第二運動量算出部２４２で用いる端末運動量は、慣性スクロール中の、端末運動量検出部２２６で検出したセンサ値の２乗和を積算し対数変換した値とする。
【０１３０】
第二運動量算出部２４２における慣性スクロールは、上記状態を検出してから開始し、スクロール位置の変化がなくなり、データ取得が途切れたことを契機に終了とする。タイムスタンプを元に慣性スクロールの開始から終了までの継続長が求まる。第二運動量算出部２４２は、慣性スクロール中の単位時間当たりの端末運動量の平均の端末運動量を算出する。第二運動量算出部２４２は、平均の端末運動量が先に求めた第１の運動量より大きいか否かを判定する。第１の運動量より大きい場合は、当該運動量を第２の運動量として決定する。第１の運動量より小さい場合は、第一運動量算出部２４０におけるクラスタ分析で得られている第１の運動量より大きな運動量をもつクラスタのクラスタ重心の端末運動量の値を第２の運動量として決定する。
【０１３１】
パラメータ決定部２４４は、注視状態に対応するクラスタに属する第１の運動量と、非注視状態に属する第２の運動量とに基づいて、端末の操作者の関心度を評価するための長期間パラメータを決定する。
【０１３２】
パラメータ決定部２４４は、パラメータ決定処理において、第一運動量算出部２４０及び第二運動量算出部２４２で対数変換して端末運動量を求めている場合であれば、指数計算して線形値に戻す処理を行う。具体例として、第１の運動量、及び第２の運動量について、閾値のパラメータＰｔｈ、及びＰ０を以下（４）式、及び（５）式のように定める。
【０１３３】
Ｐｔｈ＝ｅｘｐ(第１の運動量＊２＋第２の運動量）/３)  ・・・（４）
Ｐ０＝ｅｘｐ(第２の運動量)  ・・・（５）
【０１３４】
また、信頼度曲線をＰｔｈと傾きΔで定義する場合、その具体例として以下（６）式、及び（７）式のように定める。
【０１３５】
Ｐｔｈ＝ｅｘｐ(（第１の運動量＊２＋第２の運動量）/３)   ・・・（６）
Δ＝(ｅｘｐ(第２の運動量)−Ｐｔｈ)/９  ・・・（７）
【０１３６】
パラメータ決定部２４４は以上のような変換処理を行い、関心度評価式に用いる信頼度に関する長期間パラメータである閾値Ｐｔｈ、及びＰ０を決定する。
【０１３７】
以上が、長期間パラメータ推定部２３２の各処理部の説明である。
【０１３８】
姿勢変化判定部２３４は、所定間隔で、重力加速度から求まる姿勢ベクトルの各々に基づいて、上記（３）式に従って、換算運動量を算出する。本実施形態では、所定間隔は１秒とする。重力加速度センサが２００ｍｓ間隔でデータを取得すると、５つの姿勢ベクトルが集まる。姿勢変化判定部２３４は、５つの姿勢ベクトルを時間順に差分をとり、上記（３）式の換算運動量を求める。
【０１３９】
次に、姿勢変化判定部２３４は、姿勢変化に関する状況を判定する。姿勢変化に関する状況は、姿勢変化が起きていない通常の状況、姿勢変化と捉えられうる姿勢変化候補フェーズにある状況、及び姿勢変化候補フェーズから姿勢変化が確定した状況である。状況の判定のためには、換算運動量に関する第一閾値を設定する。また、端末運動量に関する第二閾値を設定する。姿勢変化判定部２３４は、換算運動量が予め定めた第一閾値よりも大きい場合に、姿勢変化となりうる状況が生じていると判定し、姿勢変化候補フェーズとする。姿勢変化判定部２３４は、姿勢変化候補フェーズとなった場合に、端末運動量が予め定めた第二閾値よりも小さい場合に、姿勢変化が確定したと判定する。ここで用いる端末運動量は、長期間パラメータ推定部２３２の第一運動量算出部２４０と同様の手法で算出すればよい。
【０１４０】
パラメータ統合部２３６は、姿勢変化に関する状況に基づいて、関心度評価に用いるパラメータを決定し、関心度評価部３８に出力する。パラメータ統合部２３６は、姿勢変化の確定が生じていない場合と、姿勢変化の確定が生じた場合とで、それぞれの場合に応じた処理を行う。姿勢変化の確定が生じていない場合は、４０秒のサイクル間で３つの区間に分けて、それぞれの区間でパラメータを決定する。０−１０秒の区間を第１区間、１０−２０秒の区間を第２区間、２０−４０秒の区間を第３区間とする。採用するパラメータは、上記図１６を参照して説明した考え方と同様である。４０秒ごとのサイクルで、短期間パラメータ推定部２３０で観測していた累積度数分布をリセットする。リセット後の０−１０秒の第１区間の１０秒間は、前の４０秒の時点で推定されていた長期間パラメータを用いる。リセット後の１０−２０秒の第２区間の１０秒間は補間パラメータを用いる。リセット後の２０−４０秒の第３区間は短期間パラメータを用いる。
【０１４１】
姿勢変化の確定が生じた場合は、姿勢変化の確定時点で、短期間パラメータ推定部２３０で観測していた累積度数分布をリセットする。姿勢変化の確定の時点から０−１０秒の第１区間の１０秒間は、姿勢変化の確定時点に推定されていた長期間パラメータを用いる。姿勢変化の確定時点から１０−２０秒の第２区間の１０秒間は補間パラメータを用いる。姿勢変化の確定時点の２０−４０秒の第３区間は短期間パラメータを用いる。
【０１４２】
ここで補間パラメータの統合手法について、説明する。
【０１４３】
補間パラメータは、以下（８）式に示すように、長期間パラメータと、短期間パラメータとを線形補間したパラメータである。
【０１４４】
【数１】
2020071858.tif 000003
・・・（８）
【０１４５】
＾Ｐａｖｅは短期間パラメータ、Ｐａｖｅは長期間パラメータ、ｔｅは最新のサイクルの開始からの経過時間を表す。
【０１４６】
情報処理端末２１６は、例えば、図２１に示すコンピュータ２８０で実現することができる。コンピュータ２８０はＣＰＵ９１、一時記憶領域としてのメモリ９２、及び不揮発性の記憶部２８３を備える。また、コンピュータ２８０は、入出力Ｉ／Ｆ９４、Ｒ／Ｗ部９５、及びネットワークＩ／Ｆ９６を備える。ＣＰＵ９１、メモリ９２、入出力Ｉ／Ｆ９４、Ｒ／Ｗ部９５、及びネットワークＩ／Ｆ９６は、バス９７を介して互いに接続される。
【０１４７】
記憶部２８３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部２８３には、コンピュータ２８０を情報処理端末２１６として機能させるための関心度評価プログラム２６０が記憶されている。関心度評価プログラム２６０は、通信プロセス２６２と、制御プロセス２６３と、ユーザ操作検出プロセス２６４と、端末姿勢検出プロセス２６５と、タッチ状態解析プロセス２６６とを有する。関心度評価プログラム２６０は、短期間パラメータ推定プロセス２６７と、長期間パラメータ推定プロセス２６８と、姿勢変化判定プロセス２６９と、パラメータ統合プロセス２７０と、関心度評価プロセス２７１とを有する。
【０１４８】
ＣＰＵ９１は、関心度評価プログラム２６０を記憶部２８３から読み出してメモリ９２に展開し、関心度評価プログラム２６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ９１は、通信プロセス２６２を実行することで、図１８に示す通信部１８として動作する。また、ＣＰＵ９１は、制御プロセス２６３を実行することで、図１８に示す制御部２０として動作する。また、ＣＰＵ９１は、ユーザ操作検出プロセス２６４を実行することで、図１８に示すユーザ操作検出部２４として動作する。また、ＣＰＵ９１は、端末姿勢検出プロセス２６５を実行することで、図１８に示す端末姿勢検出部２２７として動作する。また、ＣＰＵ９１は、タッチ状態解析プロセス２６６を実行することで、図１８に示すタッチ状態解析部２８として動作する。また、ＣＰＵ９１は、短期間パラメータ推定プロセス２６７を実行することで、図１８に示す短期間パラメータ推定部２３０として動作する。また、ＣＰＵ９１は、長期間パラメータ推定プロセス２６８を実行することで、図１８に示す長期間パラメータ推定部２３２として動作する。また、ＣＰＵ９１は、姿勢変化判定プロセス２６９を実行することで、図１８に示す姿勢変化判定部２３４として動作する。また、ＣＰＵ９１は、パラメータ統合プロセス２７０を実行することで、図１８に示すパラメータ統合部２３６として動作する。また、ＣＰＵ９１は、関心度評価プロセス２７１を実行することで、図１８に示す関心度評価部３８として動作する。
【０１４９】
これにより、関心度評価プログラム２６０を実行したコンピュータ２８０が、情報処理端末２１６として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ９１はハードウェアである。
【０１５０】
なお、関心度評価プログラム２６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【０１５１】
次に、第２の実施形態に係る関心度評価システム２１０の作用について説明する。なお、第１の実施形態と同様となる箇所については、同一符号を付して説明を省略する。関心度評価システム２１０において、情報処理端末２１６がコンテンツサーバ１２からコンテンツを受信する。そして、情報処理端末２１６の表示部２２に受信したコンテンツが表示され、ユーザ操作検出部２４がユーザによる操作の入力を受け付けたときに、情報処理端末２１６において、図２２に示す関心度評価処理が実行される。以下、各処理について詳述する。ステップＳ１００〜Ｓ１０４、及びＳ１０８については第１の実施形態と同様である。また、ステップＳ２１０２及びＳ２１０４の短期間パラメータの推定及び長期間パラメータの推定は、並列に実行する。
【０１５２】
ステップＳ１０２の次に、ステップＳ２１００において、端末姿勢検出部２２７は、端末の姿勢を単位時間ごとに検出する。
【０１５３】
ステップＳ２１０１において、端末運動量検出部２２６は、重力加速度センサによって重力加速度を検出する。
【０１５４】
ステップＳ２１０２において、短期間パラメータ推定部２３０は、所定の間隔で短期間パラメータを推定する。所定の間隔は、第１の実施形態の単位時間としていた０．５秒とする。
【０１５５】
ステップＳ２１０４において、長期間パラメータ推定部２３２は、所定の間隔で長期間パラメータを推定する。所定の間隔は４０秒とする。ここで推定する長期間パラメータは、直近の長期間パラメータと、規定の時間長の長期間パラメータとの２つの長期間パラメータである。なお、姿勢変化が確定した時点で直近の長期間パラメータを推定するようにしてもよい。
【０１５６】
ステップＳ２１０６において、姿勢変化判定部２３４は、姿勢変化に関する状況を判定する。
【０１５７】
ステップＳ２１０８において、パラメータ統合部２３６は、姿勢変化に関する状況に基づいて、関心度評価に用いるパラメータを決定し、関心度評価部３８に出力する。
【０１５８】
上記ステップＳ２１０２は、第１の実施形態の図１０のフローと同様に実行すればよい。
【０１５９】
上記ステップＳ２１０４の詳細なフローについて図２３を参照して説明する。なお、長期間パラメータは、以下の各ステップの処理を、直近の長期間パラメータと、規定の時間長の長期間パラメータとのそれぞれを求めるように、それぞれについて４０秒ごとに実行する。直近の長期間パラメータは、直近の４０秒間のデータを用いて推定した長期間パラメータである。規定の時間長の長期間パラメータは、最長２００秒間のデータを用いて推定した長期間パラメータである。
【０１６０】
ステップＳ２２００において、第一運動量算出部２４０は、単位時間当たりの端末の姿勢に関する端末運動量と、単位時間ごとの端末の姿勢との組み合わせに基づいて、端末運動量を複数のクラスタに類別し、注視状態に対応するクラスタを特定する。そして、第一運動量算出部２４０は、注視状態のクラスタにおける第１の運動量を算出する。
【０１６１】
ステップＳ２２０２において、第二運動量算出部２４２は、ステップＳ２２００で求めた注視状態に対応するクラスタに属する第１の運動量と、端末の所定の操作状態における端末運動量とに基づいて、端末運動量を非注視状態であるか否かに類別する。そして、第二運動量算出部２４２は、類別結果から第２の運動量を算出する。
【０１６２】
ステップＳ２２０４において、パラメータ決定部２４４は、注視状態に対応するクラスタに属する第１の運動量と、非注視状態に属する第２の運動量とに基づいて、端末の操作者の関心度を評価するための長期間パラメータを決定する。
【０１６３】
上記ステップＳ２１０６の詳細なフローについて図２４を参照して説明する。図２４のフローは、姿勢変化判定部２３４の所定間隔である１秒間隔で実行する。また、初回実行時の姿勢変化候補フェーズはＯＦＦに設定されている。
【０１６４】
ステップＳ２３００において、姿勢変化判定部２３４は、姿勢変化候補フェーズであるか否かを判定する。姿勢変化候補フェーズであればステップＳ２３０８へ移行し、姿勢変化候補フェーズでなければステップＳ２３０２へ移行する。
【０１６５】
ステップＳ２３０２において、姿勢変化判定部２３４は、端末運動量の重力加速度に基づいて、上記（３）式に従って、姿勢ベクトルの換算運動量を算出する。
【０１６６】
ステップＳ２３０４において、姿勢変化判定部２３４は、換算運動量が予め定めた第一閾値よりも大きいか否かを判定する。第一閾値よりも大きければステップＳ２３０６へ移行する。第一閾値よりも小さければ処理を終了する。なお、換算運動量が第一閾値よりも大きくなる場合は、ユーザ操作検出部２４は、スクロール操作が検出されていない非操作区間であると想定される。注視中ならば姿勢変化は生じず、非操作区間で姿勢変化が生じると考えられるからである。
【０１６７】
ステップＳ２３０６において、姿勢変化判定部２３４は、姿勢変化候補フェーズをＯＮに設定し、フェーズカウンタの値を設定して、処理を終了する。フェーズカウンタの値は、例えば１０に設定し、マイナスカウントして、０になると姿勢変化候補フェーズをＯＦＦに戻す値である。
【０１６８】
ステップＳ２３０８において、姿勢変化判定部２３４は、端末運動量が予め定めた第二閾値よりも小さいか否かを判定する。第二閾値よりも小さければステップＳ２３１０へ移行する。第二閾値よりも小さくなければステップＳ２３１２へ移行する。
【０１６９】
ステップＳ２３１０において、姿勢変化判定部２３４は、姿勢変化を確定と判定し、ステップＳ２３１６へ移行する。
【０１７０】
ステップＳ２３１２において、姿勢変化判定部２３４は、フェーズカウンタの値を、−１とカウントする。
【０１７１】
ステップＳ２３１４において、姿勢変化判定部２３４は、フェーズカウンタが０より大きいか否かを判定し、フェーズカウンタが０より大きければ処理を終了し、フェーズカウンタが０であればステップＳ２３１６へ移行する。
【０１７２】
ステップＳ２３１６において、姿勢変化判定部２３４は、姿勢変化候補フェーズをＯＦＦに設定して処理を終了する。
【０１７３】
上記ステップＳ２１０８の詳細なフローについて図２５を参照して説明する。図２５のフローは、図２４の姿勢変化判定部２３４の処理後に実行する。また、初回実行時はサイクルが設定されており、サイクルは０−４０秒間として、０−１０秒を第１区間、１０−２０秒を第２区間、２０−４０秒を第３区間とする。また、短期間パラメータが随時与えられ、規定の時間長の長期間パラメータが４０秒ごとに与えられているものとする。
【０１７４】
ステップＳ２４００において、パラメータ統合部２３６は、Ｓ２１０６の判定で姿勢変化が確定しているかを判定する。姿勢変化が確定していればステップＳ２４０２へ移行し、姿勢変化が確定していなければステップＳ２４０６へ移行する。
【０１７５】
ステップＳ２４０２において、パラメータ統合部２３６は、姿勢変化の確定を契機とした新たなサイクルを開始する。
【０１７６】
ステップＳ２４０４において、短期間パラメータ推定の累積度数分布をリセットし、直近の長期間パラメータの推定結果を取得し、ステップＳ２４０８へ移行する。以下の各ステップにおいて、直近の長期間パラメータを取得した場合には、当該サイクルでは、直近の長期間パラメータを用いる。取得していなければ規定の時間長の長期間パラメータを用いる。
【０１７７】
ステップＳ２４０６において、パラメータ統合部２３６は、サイクルの第１区間であるかを判定し、第１区間であればステップＳ２４０８へ移行し、第１区間でなければステップＳ２４１０へ移行する。
【０１７８】
ステップＳ２４０８において、パラメータ統合部２３６は、第１区間であるとして、長期間パラメータを、関心度評価で用いるパラメータとして決定する。
【０１７９】
ステップＳ２４１０において、パラメータ統合部２３６は、サイクルの第２区間であるかを判定し、第２区間であればステップＳ２４１２へ移行し、第２区間でなければ第３区間であるとしてステップＳ２４１６へ移行する。
【０１８０】
ステップＳ２４１２において、パラメータ統合部２３６は、第２区間であるとして、上記（８）式に従って、補間パラメータを算出する。
【０１８１】
ステップＳ２４１４において、パラメータ統合部２３６は、補間パラメータを、関心度評価で用いるパラメータとして決定する。
【０１８２】
ステップＳ２４１６において、第３区間であるとして短期間パラメータを、関心度評価で用いるパラメータとして決定する。
【０１８３】
ステップＳ２４１８において、パラメータ統合部２３６は、サイクルをリセットするか否かを判定する。リセットする場合にはステップＳ２４２０へ移行してサイクルをリセットする。リセットしない場合には処理を終了する。サイクルをリセットするか否かは、サイクルの開始から４０秒経過しているかを条件として、４０秒経過していればリセットし、４０秒経過していなければリセットしない。
【０１８４】
［第２の実施形態の実験結果］
【０１８５】
図２６に第２の実施形態の手法の実験結果の例を示す。図２６では、時系列における、関心度と、スクロール座標との対応関係を表している。図２６上段の機械学習による関心度グラフの結果において、横軸の経過時間２００〜２５０秒の区間が、被験者アンケートを考慮すると関心度が高く検出されるべきところだが、関心度が低くしか検出されない状態が継続している。本実験では操作者が、２００〜２５０秒の直前の区間で操作ミスによりブラウザを閉じてしまい、介助者に手助けされる状況が生じている。そのため、端末の動き、及び姿勢変化は大きくなっている。このような大きな端末の動き、及び姿勢変化が学習データにあったにも関わらず、機械学習の手法では、姿勢変化がないものとして従前のパラメータが継続しがちであり、混入した大きな端末の動きがノイズとして排除されてしまっている。一方で、図２６下段の本実施形態の手法による関心度グラフの結果は、経過時間２００〜２５０秒の区間において関心が高く正しく検出されている。
【０１８６】
以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１８７】
（付記１）
第１の期間に観測された端末の端末運動量の第１分布を求め、
前記第１分布における既定の順位に相当する端末運動量から、前記端末の操作者の関心度を評価するためのパラメータの暫定値を定め、
前記第１の期間よりも後の期間となる第２の期間に観測された前記端末運動量の第２分布を求め、
前記第１分布の重心と前記第２分布の重心とを比較し、
前記比較の結果に応じて、前記第１分布における既定の順位を補正し、前記パラメータを更新する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのパラメータ推定プログラム。
【０１８８】
（付記２）
前記既定の順位は、前記第１分布における前記端末運動量を、前記端末運動量の大きさにより昇順又は降順に並べた場合における所定のパーセンタイルに相当する順位である付記１に記載のパラメータ推定プログラム。
【０１８９】
（付記３）
前記比較において、前記第１分布における前記端末運動量の新たな下限となる変化を検出し、
前記新たな下限となる変化を検出した場合に、前記第１分布と前記第２分布との重心距離に基づいて、前記既定の順位を補正して前記パラメータを更新する付記１又は付記２に記載のパラメータ推定プログラム。
【０１９０】
（付記４）
【０１９１】
前記重心は、前記第１分布及び前記第２分布の各々における前記端末運動量の中央値とし、
前記新たな下限となる変化は、前記第２分布の重心が、前記第１分布の重心を下回ったことにより検出する付記３に記載のパラメータ推定プログラム。
【０１９２】
（付記５）
前記端末運動量は、１秒以内の単位時間より短いサンプル間隔で検出し、前記単位時間毎に前記第１分布、及び前記第２分布を求める付記１〜付記４の何れかに記載のパラメータ推定プログラム。
【０１９３】
（付記６）
前記端末のスクロール速度、前記端末運動量、及び前記更新した前記パラメータに基づいて、前記端末の操作者の関心度を評価する付記１〜付記５の何れかに記載のパラメータ推定プログラム。
【０１９４】
（付記７）
更新した前記パラメータを第１パラメータとして推定し、
前記端末についての姿勢に関する情報と前記端末運動量との組み合わせによる前記端末運動量を複数に類別したクラスタに基づいて、前記パラメータとして第２パラメータを推定し、
前記端末について検出した重力加速度に関するベクトルである姿勢ベクトルの各々から求まる換算運動量に基づいて、姿勢変化候補が生じたか否かを判定し、
姿勢変化候補であると判定された場合に、前記端末運動量に基づいて、姿勢変化が確定したか否かを判定し、
前記姿勢変化の確定によって定まる各区間に応じて、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ、又は前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを予め定めた手法で補間した第３のパラメータを、関心度評価に用いるパラメータとして決定する、付記１〜付記６の何れかに記載のパラメータ推定プログラム。
【０１９５】
（付記８）
前記決定するパラメータは、
前記姿勢変化の確定から所定の時間の区間である第１区間において、前記第２パラメータを採用し、
前記第１区間から所定の時間の区間である第２区間において、前記第３パラメータを採用し、
前記第２区間から所定の時間の区間である第３区間において、前記第１パラメータを採用する付記７に記載のパラメータ推定プログラム。
【０１９６】
（付記９）
前記換算運動量が予め定めた第一閾値を超えた後、前記端末運動量が予め定めた第二閾値を下回った場合に前記姿勢変化を確定し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記第１パラメータを求めるための前記第１分布をリセットして、前記姿勢変化の確定後の前記第１パラメータを更新し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記姿勢変化が確定した時点の直近の所定の間隔で観測された前記端末運動量を類別したクラスタから求めた前記第２パラメータを前記決定において採用する付記７又は付記８に記載のパラメータ推定プログラム。
【０１９７】
（付記１０）
第１の期間に観測された端末の端末運動量の第１分布を求め、前記第１分布における既定の順位に相当する端末運動量から、前記端末の操作者の関心度を評価するためのパラメータの暫定値を定める第一分布算出部と、
前記第１の期間よりも後の期間となる第２の期間に観測された前記端末運動量の第２分布を求める第二分布算出部と、
前記第１分布の重心と前記第２分布の重心とを比較する比較部と、
前記比較の結果に応じて、前記第１分布における既定の順位を補正し、前記パラメータを更新するパラメータ更新部と、
を含むパラメータ推定装置。
【０１９８】
（付記１１）
前記既定の順位は、前記第１分布における前記端末運動量を、前記端末運動量の大きさにより昇順又は降順に並べた場合における所定のパーセンタイルに相当する順位である付記１０に記載のパラメータ推定装置。
【０１９９】
（付記１２）
前記比較部は、前記比較において、前記第１分布における前記端末運動量の新たな下限となる変化を検出し、
前記パラメータ更新部は、前記新たな下限となる変化を検出した場合に、前記第１分布と前記第２分布との重心距離に基づいて、前記既定の順位を補正して前記パラメータを更新する付記１０又は付記１１に記載のパラメータ推定装置。
【０２００】
（付記１３）
前記比較部において、前記重心は、前記第１分布及び前記第２分布の各々における前記端末運動量の中央値とし、
前記新たな下限となる変化は、前記第２分布の重心が、前記第１分布の重心を下回ったことにより検出する付記１２に記載のパラメータ推定装置。
【０２０１】
（付記１４）
前記端末運動量は、端末運動量検出部により、１秒以内の単位時間より短いサンプル間隔で検出し、前記単位時間毎に前記第１分布、及び前記第２分布を求める付記１０〜付記１３の何れかに記載のパラメータ推定装置。
【０２０２】
（付記１５）
前記端末のスクロール速度、前記端末運動量、及び前記更新した前記パラメータに基づいて、前記端末の操作者の関心度を評価する関心度評価部を更に含む付記１０〜付記１４の何れかに記載のパラメータ推定装置。
【０２０３】
（付記１６）
更新した前記パラメータを第１パラメータとして推定し、
前記端末についての姿勢に関する情報と前記端末運動量との組み合わせによる前記端末運動量を複数に類別したクラスタに基づいて、前記パラメータとして第２パラメータを推定し、
前記端末について検出した重力加速度に関するベクトルである姿勢ベクトルの各々から求まる換算運動量に基づいて、姿勢変化候補が生じたか否かを判定し、
姿勢変化候補であると判定された場合に、前記端末運動量に基づいて、姿勢変化が確定したか否かを判定し、
前記姿勢変化の確定によって定まる各区間に応じて、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ、又は前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを予め定めた手法で補間した第３のパラメータを、関心度評価に用いるパラメータとして決定する、付記１０〜付記１５の何れかに記載のパラメータ推定装置。
【０２０４】
（付記１７）
前記換算運動量が予め定めた第一閾値を超えた後、前記端末運動量が予め定めた第二閾値を下回った場合に前記姿勢変化を確定し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記第１パラメータを求めるための前記第１分布をリセットして、前記姿勢変化の確定後の前記第１パラメータを更新し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記姿勢変化が確定した時点の直近の所定の間隔で観測された前記端末運動量を類別したクラスタから求めた前記第２パラメータを前記決定において採用する付記１６に記載のパラメータ推定装置。
【０２０５】
（付記１８）
前記換算運動量が予め定めた第一閾値を超えた後、前記端末運動量が予め定めた第二閾値を下回った場合に前記姿勢変化を確定し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記第１パラメータを求めるための前記第１分布をリセットして、前記姿勢変化の確定後の前記第１パラメータを更新し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記姿勢変化が確定した時点の直近の所定の間隔で観測された前記端末運動量を類別したクラスタから求めた前記第２パラメータを前記決定において採用する付記１６又は付記１７に記載のパラメータ推定装置。
【０２０６】
（付記１９）
第１の期間に観測された端末の端末運動量の第１分布を求め、
前記第１分布における既定の順位に相当する端末運動量から、前記端末の操作者の関心度を評価するためのパラメータの暫定値を定め、
前記第１の期間よりも後の期間となる第２の期間に観測された前記端末運動量の第２分布を求め、
前記第１分布の重心と前記第２分布の重心とを比較し、
前記比較の結果に応じて、前記第１分布における既定の順位を補正し、前記パラメータを更新する、
ことを含む処理をコンピュータが実行することを特徴とするパラメータ推定方法。
【０２０７】
（付記２０）
前記既定の順位は、前記第１分布における前記端末運動量を、前記端末運動量の大きさにより昇順又は降順に並べた場合における所定のパーセンタイルに相当する順位である付記１９に記載のパラメータ推定方法。
【０２０８】
（付記２１）
前記比較において、前記第１分布における前記端末運動量の新たな下限となる変化を検出し、
前記新たな下限となる変化を検出した場合に、前記第１分布と前記第２分布との重心距離に基づいて、前記既定の順位を補正して前記パラメータを更新する付記１９又は付記２０に記載のパラメータ推定方法。
【０２０９】
（付記２２）
前記重心は、前記第１分布及び前記第２分布の各々における前記端末運動量の中央値とし、
前記新たな下限となる変化は、前記第２分布の重心が、前記第１分布の重心を下回ったことにより検出する付記２１に記載のパラメータ推定方法。
【０２１０】
（付記２３）
前記端末運動量は、１秒以内の単位時間より短いサンプル間隔で検出し、前記単位時間毎に前記第１分布、及び前記第２分布を求める付記１９〜付記２２の何れかに記載のパラメータ推定方法。
【０２１１】
（付記２４）
前記端末のスクロール速度、前記端末運動量、及び前記更新した前記パラメータに基づいて、前記端末の操作者の関心度を評価する付記１９〜付記２３の何れかに記載のパラメータ推定方法。
【０２１２】
（付記２５）
更新した前記パラメータを第１パラメータとして推定し、
前記端末についての姿勢に関する情報と前記端末運動量との組み合わせによる前記端末運動量を複数に類別したクラスタに基づいて、前記パラメータとして第２パラメータを推定し、
前記端末について検出した重力加速度に関するベクトルである姿勢ベクトルの各々から求まる換算運動量に基づいて、姿勢変化候補が生じたか否かを判定し、
姿勢変化候補であると判定された場合に、前記端末運動量に基づいて、姿勢変化が確定したか否かを判定し、
前記姿勢変化の確定によって定まる各区間に応じて、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ、又は前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを予め定めた手法で補間した第３のパラメータを、関心度評価に用いるパラメータとして決定する、付記１９〜付記２４の何れかに記載のパラメータ推定方法。
【０２１３】
（付記２６）
前記換算運動量が予め定めた第一閾値を超えた後、前記端末運動量が予め定めた第二閾値を下回った場合に前記姿勢変化を確定し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記第１パラメータを求めるための前記第１分布をリセットして、前記姿勢変化の確定後の前記第１パラメータを更新し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記姿勢変化が確定した時点の直近の所定の間隔で観測された前記端末運動量を類別したクラスタから求めた前記第２パラメータを前記決定において採用する付記２５に記載のパラメータ推定方法。
【０２１４】
（付記２７）
前記換算運動量が予め定めた第一閾値を超えた後、前記端末運動量が予め定めた第二閾値を下回った場合に前記姿勢変化を確定し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記第１パラメータを求めるための前記第１分布をリセットして、前記姿勢変化の確定後の前記第１パラメータを更新し、
前記姿勢変化が確定したときに、前記姿勢変化が確定した時点の直近の所定の間隔で観測された前記端末運動量を類別したクラスタから求めた前記第２パラメータを前記決定において採用する付記２５又は付記２６に記載のパラメータ推定方法。
【符号の説明】
【０２１５】
１０、２１０ 関心度評価システム
１２ コンテンツサーバ
１４ ネットワーク
１６、２１６ 情報処理端末
１８ 通信部
２０ 制御部
２２ 表示部
２４ ユーザ操作検出部
２６、２２６ 端末運動量検出部
２８ タッチ状態解析部
３０ 第一分布算出部
３２ 第二分布算出部
３４ 比較部
３６ パラメータ更新部
３８ 関心度評価部
５１、８１、９１ ＣＰＵ
５２、８２、９２ メモリ
５３、８３、９３ 記憶部
５９、８９、９９ 記録媒体
６０、２６０ 関心度評価プログラム
２２７ 端末姿勢検出部
２３０ 短期間パラメータ推定部
２３２ 長期間パラメータ推定部
２３４ 姿勢変化判定部
２３６ パラメータ統合部
２４０ 第一運動量算出部
２４２ 第二運動量算出部
２４４ パラメータ決定部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
2020071858.tif 000025
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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