(57)【要約】      （修正有）【課題】視覚ベースのメカニズムに基づくスマート表示装置のディスプレイ停止の方法及びシステムを提供する。【解決手段】スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信する。光捕捉装置から受信した画像の特徴を識別する。画像の特徴に基づいて、スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定する。画像の特徴に基づいてスマート表示装置のディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、スマート表示装置のディスプレイを停止する。【選択図】図５
2020109607.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴に基づいてスマート表示装置を制御するためのコンピュータ実施方法であって、
前記スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、
前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含むコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するか否かを判定するステップは、
前記画像の前記複数の特徴を機械学習モデルにより解析することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の特徴は、前記画像内のオブジェクトの動き、前記画像内に存在する人物、前記スマート表示装置からの前記人物の距離、または前記人物に関連する視線方向のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像内の前記オブジェクトの前記動きが閾値よりも低いと判定されることを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像の中に前記人物が存在すると判定されることを含む請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記スマート表示装置からの前記人物の前記距離が距離閾値よりも小さいと判定されることを含む請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記人物に関連する前記視線方向が前記人物に対する前記スマート表示装置の位置に対応していると判定されることを含む請求項３に記載の方法。
【請求項８】
命令が格納されている非一時的機械可読媒体であって、
前記命令がプロセッサにより実行されると、
スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、
前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含む動作を前記プロセッサに実行させる、非一時的機械可読媒体。
【請求項９】
前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するか否かを判定するステップは、
前記画像の前記複数の特徴を機械学習モデルにより解析することを含む、請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１０】
前記複数の特徴は、前記画像内のオブジェクトの動き、前記画像内に存在する人物、前記スマート表示装置からの前記人物の距離、または前記人物に関連する視線方向のうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１１】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像内の前記オブジェクトの前記動きが閾値よりも低いと判定されることを含む請求項１０に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１２】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像の中に前記人物が存在すると判定されることを含む請求項１０に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１３】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記スマート表示装置からの前記人物の前記距離が距離閾値よりも小さいと判定されることを含む請求項１０に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１４】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記人物に関連する前記視線方向が前記人物に対する前記スマート表示装置の位置に対応していると判定されることを含む請求項１０に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１５】
プロセッサと、
命令を記憶するために前記プロセッサに接続されているメモリメモリと、を備えるシステムであって、
前記命令が前記プロセッサにより実行されると、
スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、
前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含む動作を前記プロセッサに実行させるシステム。
【請求項１６】
前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するか否かを判定するステップは、
前記画像の前記複数の特徴を機械学習モデルにより解析することを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記複数の特徴は、前記画像内のオブジェクトの動き、前記画像内に存在する人物、前記スマート表示装置からの前記人物の距離、または前記人物に関連する視線方向のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像内の前記オブジェクトの前記動きが閾値よりも低いと判定されることを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記スマート表示装置からの前記人物の前記距離が距離閾値よりも小さいと判定されることを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記人物に関連する前記視線方向が前記人物に対する前記スマート表示装置の位置に対応していると判定されることを含む請求項１７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、概してスマート表示装置に関する。本発明の実施形態は、より具体的には、視覚ベースのメカニズムに基づいてスマート表示装置のディスプレイを停止することに関する。
【背景技術】
【０００２】
グーグルホーム（Ｇｏｏｇｌｅ  Ｈｏｍｅ）スマートディスプレイまたはアマゾンエコーショー（Ａｍａｚｏｎ  Ｅｃｈｏ  Ｓｈｏｗ）のようなスマート表示装置は、情報をユーザに提示するための一体型ディスプレイまたはタッチスクリーンディスプレイを含む音声アシスタントスマートスピーカーであってもよい。スマート表示装置からのユーザの音声コマンドを通じて、またはタッチスクリーンディスプレイを介したコマンドの物理的入力によって、スマートデバイスにコマンドおよび命令を発する。そして、スマート表示装置のディスプレイは、受信されたコマンドに基づいて、ディスプレイを介してユーザに情報を表示することができる。
【発明の概要】
【０００３】
【０００４】
【０００５】
【０００６】
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本発明の実施例は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における類似の符号が類似の素子を示す。
【０００８】
【図１】一実施例に係るスマート表示装置のディスプレイコントローラの一例を示すブロック図である。
【０００９】
【図２】一実施例に係るネットワーク構成を示すブロック図である。
【００１０】
【図３】実施例に係る、スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するためにアルゴリズム制御モジュールに提供される特徴の一例を示す図である。
【００１１】
【図４】一実施例に係るディスプレイのオフタイム平滑化のプロセスを示すフローチャートである。
【００１２】
【図５】一実施例に係る画像の特徴に基づいてスマート表示装置のディスプレイを停止すると判定されるプロセスを示すフローチャートである。
【００１３】
【図６】一実施例に係るデータ処理システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に説明される詳細を参照しながら本発明の様々な実施例および態様を説明し、添付図面に前記様々な実施例を示す。以下の説明及び図面は、本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するものではないことを理解されたい。本発明の様々な実施例を完全に把握するために、多数の特定の詳細を説明する。なお、本発明の実施例を簡潔的に説明するように、周知または従来技術の詳細について説明していない場合もある。
【００１５】
本明細書において、「一実施例」又は「実施例」とは、当該実施例を参照しながら説明された特定の特徴、構造又は特性が本発明の少なくとも１つの実施例に包含されてもよいことを意味する。「一実施例では」という表現は、本明細書の全体において全てが同一の実施例を指すとは限らない。
【００１６】
従って、本発明の実施例は、視覚ベースのメカニズムに基づいてスマート表示装置のディスプレイを停止するスマート表示装置を提供する。通常、スマート表示装置は、スマート表示装置の電源が入っている限り、ディスプレイを停止しない。スマート表示装置は、通常、ユーザが現場にいるか否かにかかわらず、ディスプレイに情報を連続的に表示する。しかしながら、場合によっては、スマート表示装置のユーザは、スマート表示装置のディスプレイを停止する（例えば、オフにする）ことを望むことがある。例えば、ユーザは、ディスプレイをオフにすることによってスマート表示装置の電力消費量を減らすことを望む可能性がある。別の例では、ユーザが家を出るか眠りにつくとき、ディスプレイをオフにしたい可能性がある。従って、デバイスのユーザは、「スクリーンオフ」などの音声コマンドを提供するか、またはスマート表示装置のタッチスクリーンを介してディスプレイを停止するための入力を提供することができる。スマート表示装置のディスプレイを停止するためのこれらの方法は、面倒で非効率的であり、特定の状況下では効果的でない可能性がある。
【００１７】
本発明のシステムおよび方法の実施例は、視覚ベースのメカニズムに基づいてスマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定することによって、その問題に対する解決策を提供する。スマート表示装置は、スマート表示装置の周囲の１つまたは複数の画像を捕捉することができるカメラなどのような光捕捉装置（ｌｉｇｈｔ  ｃａｐｔｕｒｅ  ｄｅｖｉｃｅ）を含んでもよい。例えば、カメラは、スマート表示装置の前の環境における一連の画像を含む映像を捕捉することができる。光捕捉装置は、画像をスマート表示装置のディスプレイコントローラに提供する。
【００１８】
ディスプレイコントローラは、光捕捉装置から受信された画像内の１つまたは複数の特徴を識別する。ディスプレイコントローラによって識別可能な特徴の例は、画像内のオブジェクトの動き、画像内の人物（例えば、ユーザ）の検出、スマート表示装置からの人物の距離、およびスマート表示装置に対する人物の視線の方向を含むが、これらに限定されない。識別された特徴を、解析のためにディスプレイコントローラのアルゴリズム制御モジュールに提供する。アルゴリズム制御モジュールは、機械学習モデルを含んでもよい。アルゴリズム制御モジュールに提供された識別された特徴は、機械学習モデルへの入力として提供されてもよい。次いで、機械学習モデルは、識別された特徴を利用して、スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定することができる。
【００１９】
従って、光捕捉装置によって捕捉された画像の識別された特徴を機械学習モデルにおいて使用することによって、スマート表示装置のディスプレイコントローラは、スマート表示装置のディスプレイをいつ停止するかをインテリジェントに決定することができ、これによってスマート表示装置の電力消費量が低減される。また、スマート表示装置のディスプレイをいつ停止するかをインテリジェントに決定することによって、ユーザはディスプレイを停止するための音声コマンドまたは物理的入力を提供する必要がなくなり、スマート表示装置のユーザーエクスペリエンスが向上される。
【００２０】
図１は、一実施例に係るスマート表示装置１００のディスプレイコントローラの一例を示すブロック図である。図１を参照すると、スマート表示装置１００は、光捕捉装置１０５およびディスプレイ１５０に動作可能に接続されたディスプレイコントローラ１１０を含むが、これらに限定されない。ディスプレイコントローラ１１０は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで実装されてもよい。例えば、ディスプレイコントローラ１１０の構成要素の少なくとも一部は、メモリ（例えば、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）にロードされ、スマート表示装置１００（図示せず）の１つまたは複数のプロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）または汎用処理装置（ＧＰＵ）などのマイクロプロセッサ）の処理ロジックによって実行されてもよい。ディスプレイ１５０は、ディスプレイコントローラ１１０から起動および停止するための信号を受信するように構成された任意の種類のディスプレイ（例えば、タッチスクリーンディスプレイ）であってもよい。
【００２１】
光捕捉装置１０５は、入射光を画像として捕捉し、捕捉した光に対応する信号をディスプレイコントローラ１１０に送信するように構成されてもよい。実施例では、光捕捉装置１０５は、ディスプレイコントローラ１１０に動作可能に接続されるカメラであってもよい。実施例では、光捕捉装置１０５は、単一のカメラであってもよい。いくつかの実施例では、光捕捉装置１０５は、複数のカメラであってもよい。
【００２２】
ディスプレイコントローラ１１０は、動き検出モジュール１１５を含んでもよい。動き検出モジュール１１５は、スマート表示装置１００の近くのオブジェクトの動きを識別するように構成されてもよい。実施例では、動き検出モジュール１１５は、光捕捉装置１０５によって捕捉された画像内の物体の動きを識別することができる。例えば、動き検出モジュール１１５は、画像内のオブジェクトを識別し、連続された画像を比較して、そのオブジェクトが移動したか否かを判定することができる。実施例では、動き検出モジュール１１５は、２つの画像間のピクセル差を計算することによって、オブジェクトが移動したか否かを判定することができる。実施例では、動き検出モジュール１１５は、画像内のオブジェクトの輪郭（Ｃｏｎｔｏｕｒ）を追跡することによって、オブジェクトが移動したか否かを判定することができる。いくつかの実施例では、動き検出モジュール１１５は、センサ（例えば、モーションセンサ）に動作可能に接続され、センサから受信された信号に基づいて、オブジェクトが移動したか否かを判定することができる。
【００２３】
ディスプレイコントローラ１１０は、人物検出モジュール１２０を含んでもよい。人物検出モジュール１２０は、画像中に人物が存在するか否かを判定するように構成されてもよい。実施例では、人物検出モジュール１２０は、画像内の人物の輪郭枠（ｃｏｎｔｏｕｒ  ｂｏｘ）と、その輪郭枠が画像内の人物に対応する信頼度とを出力することができる。
【００２４】
ディスプレイコントローラ１１０は、奥行き計算モジュール（ｄｅｐｔｈ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ  ｍｏｄｕｌｅ）１２５をさらに含んでもよい。奥行き計算モジュール１２５は、画像内のオブジェクトの奥行きを判定するように構成されてもよい。オブジェクトの奥行きは、オブジェクトとスマート表示装置１００の光捕捉装置１０５との間の距離に対応することが可能である。いくつかの実施例では、奥行き計算モジュール１２５は、複数のカメラを利用して画像内の１つまたは複数のオブジェクトの奥行きを確定してもよい。例えば、第１のカメラによって捕捉された第１の画像と、第２のカメラによって同時に捕捉された第２の画像とを比較することによって、画像内のオブジェクトの奥行きを確定することができる。単一のカメラを含む実施例では、奥行き計算モジュール１２５は、オブジェクトによって占められている画像の部分を確定することによって、カメラまでのオブジェクトの距離を概算することができる。例えば、人物の顔が画像の８０％を占める場合、奥行き計算モジュール１２５は、カメラがズームインされていないと仮定し、人物がカメラのすぐそばにいると概算することができる。
【００２５】
ディスプレイコントローラ１１０は、視線検出モジュール１３０を含んでもよい。視線検出モジュール１３０は、画像内の人物が光捕捉装置１０５またはスマート表示装置１００を見ているか否かを検出するように構成されてもよい。実施例では、視線検出モジュール１３０は、１つまたは複数のアルゴリズムを利用して画像内の人物の目の位置を検出することができる。次いで、視線検出モジュール１３０は、人物の目が光捕捉装置１０５またはスマート表示装置１００に向かう方向へ見ているか否かを判定することができる。
【００２６】
実施例では、動き検出モジュール１１５、人物検出モジュール１２０、奥行き計算モジュール１２５、および／または視線検出モジュール１３０は、並行して動作することが可能である。いくつかの実施例では、動き検出モジュール１１５、人物検出モジュール１２０、奥行き計算モジュール１２５、および／または視線検出モジュール１３０は、直列に動作することが可能である。例えば、人物検出モジュール１２０は、奥行き計算モジュール１２５にデータを提供してもよく、奥行き計算モジュール１２５は、視線検出モジュール１３０にデータを提供してもよい。
【００２７】
ディスプレイコントローラ１１０は、画面状態モジュール１４０を含んでもよい。画面状態モジュール１４０は、ディスプレイ１５０を起動（例えば、オン）または停止（例えば、オフ）するかを指示するの出力を提供するように構成されてもよい。ディスプレイコントローラ１１０は、オフタイム平滑化モジュール１４５をさらに含んでもよい。オフタイム平滑化モジュール１４５は、ディスプレイ１５０の起動および／または停止の頻度を決定するように構成されてもよい。
【００２８】
ディスプレイコントローラ１１０は、アルゴリズム制御モジュール１３５をさらに含んでもよい。アルゴリズム制御モジュール１３５は、動き検出モジュール１１５、人物検出モジュール１２０、奥行き計算モジュール１２５、視線検出モジュール１３０、画面状態モジュール１４０、および／またはオフタイム平滑化モジュール１４５からデータを受信することができる。アルゴリズム制御モジュール１３５は、受信されたデータに基づいて、スマート表示装置１００のディスプレイ１５０を起動および／または停止するか否かを判定するように構成されてもよい。実施例では、アルゴリズム制御モジュール１３５は、機械学習モデルを利用して、ディスプレイ１５０を起動および／または停止するか否かを判定し、信頼スコアを確定することができる。実施例では、図２でさらに詳細に説明するように、機械学習モデルは、リモートサーバから受信されてもよい。アルゴリズム制御モジュール１３５によって利用可能な機械学習モデルの一例として、線形モデル、非線形モデル、浅層モデルおよび深層モデルを含むが、これらに限定されない。アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０の起動／停止を決定すると、ディスプレイコントローラ１１０は、ディスプレイ１５０に信号を送信し、上記決定に基づいてディスプレイ１５０を停止することができる。
【００２９】
図２は、一実施例に係るネットワーク構成２００を示すブロック図である。図２を参照すると、ネットワーク構成２００は、ネットワーク２４０を介してサーバ２２０に通信可能に接続されたスマート表示装置２１０を含む。スマート表示装置２１０は、図１で記述したようにスマート表示装置１００に対応していてもよい。サーバ２２０は、任意のサーバであってもよく、１つまたは複数の処理装置（図示せず）を含んでもよい。サーバ２２０は、データストア（ｄａｔａ  ｓｔｏｒｅ）２３０に動作可能に接続されていてもよい。データストア２３０は、データを記憶可能な永続性記憶装置（ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ  ｓｔｏｒａｇｅ）であってもよい。永続性記憶装置は、ローカル記憶ユニットまたはリモート記憶ユニットであってもよい。永続性記憶装置は、磁気記憶ユニット、光記憶ユニット、固体記憶ユニット、電子記憶ユニット（メインメモリ）、または同様の記憶ユニットであってもよい。永続性記憶装置は、モノリシック／単一のデバイスまたは分散デバイスのセットであってもよい。実施例では、サーバ２２０およびデータストア２３０はクラウドベースのプラットフォームの構成要素であってもよい。
【００３０】
ネットワーク２４０は、公衆ネットワーク（例えばインターネット）、プライベートネットワーク（例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ））、またはそれらの組み合わせであってもよい。一実施例では、ネットワーク２４０は、有線またはワイヤレスインフラストラクチャを含んでもよい。インフラストラクチャは、１つまたは複数のワイヤレス通信システムによって提供されてもよく、例えば、ネットワーク２４０に接続されたワイヤレスフィデリティ（ＷｉＦｉ（登録商標））ホットスポットおよび／または様々なデータ処理装置、通信塔（例えばセルタワー）などを使用して実施可能なワイヤレスキャリアシステムなどが挙げられる。
【００３１】
サーバ２２０の処理装置の処理ロジックは、スマート表示装置２１０のアルゴリズム制御モジュール（例えば、図１のアルゴリズム制御モジュール１３５）によって利用される機械学習モデルを訓練するように構成されてもよい。スマート表示装置と関連付けられていないサンプルデータ（例えば、以前に１つまたは複数の異なるスマート表示装置から取得されたデータ）は、機械学習モデルの訓練事例集合（ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｓｅｔ）として使用可能である。サーバ２２０の処理ロジックは、サンプルデータを使用して機械学習モデルを実行することができる。機械学習モデルの出力を解析することによって、機械学習モデルが通常に機能しているか否かを判定することができる。機械学習モデルが処理ロジックによって訓練された後、ネットワーク２４０を介してスマート表示装置２１０に機械学習モデルを提供してもよい。
【００３２】
いくつかの実施例では、機械学習モデルが受信された後、スマート表示装置２１０のアルゴリズム制御モジュールは、機械学習モデルと光捕捉装置によって捕捉された画像に関連する特徴とを利用して、スマート表示装置のディスプレイを起動／停止するか否かを判定することができる。実施例では、スマート表示装置２１０のユーザのプライバシーを保護するように、ネットワーク２４０を介してサーバ２２０に画像に関連する特徴を提供する場合、スマート表示装置２１０の処理ロジックによって決定を行うことに留意されたい。
【００３３】
図３は、実施例に係る、スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するためにアルゴリズム制御モジュールに提供される特徴の一例を示す図示３００である。上述したように、光捕捉装置から受信された１つまたは複数の画像に関連する特徴を識別可能であり、アルゴリズム制御モジュール１３５に特徴を提供可能である。アルゴリズム制御モジュール１３５は、受信された特徴を機械学習モデルへの入力として使用可能であり、機械学習モデルは、スマート表示装置のディスプレイ１５０を停止するか否かを判定することができる。各特徴は、ディスプレイ１５０を停止するか否かについての機械学習モデルの決定に影響を与えることができる。
【００３４】
ブロック３０５では、ディスプレイコントローラは、前述のように、画像内のオブジェクトの動きを識別することができる。アルゴリズム制御モジュール１３５は、画像内のオブジェクトの動きを利用して、ディスプレイ１５０を停止するか否かを判定することができる。例えば、画像内のオブジェクトの動きがスマート表示装置の周囲の最小限の活動を示す閾値よりも低い場合、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は増加する可能性がある。実施例では、アルゴリズム制御モジュール１３５は、一日中にスマート表示装置の周囲に最小限の活動しかない期間を識別することができる。例えば、アルゴリズム制御モジュール１３５は、月曜日から金曜日の午前８時から午後５時の間にスマート表示装置の周囲に最小限の活動しかないと判定することができる。従って、識別された期間中に、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は増加する可能性がある。
【００３５】
ブロック３１０では、ディスプレイコントローラは、画像内の人物を識別することができる。アルゴリズム制御モジュール１３５は、画像内の人物の存在により、ディスプレイ１５０を停止するか否かを判定することができる。例えば、画像内のオブジェクトが人物であり、スマート表示装置を当該人物が使用している可能性があることを示す場合、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は低下する可能性がある。しかしながら、画像内のオブジェクトが猫である場合、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は増加する可能性がある。実施例では、アルゴリズム制御モジュール１３５は、動きデータにより画像内に人物がいることを確認することができる。例えば、ある期間内に画像内で識別された人物が静止位置を有する（例えば、動いていない）場合、アルゴリズム制御モジュール１３５は、画像内で識別された人物がその人物の写真であると判定することができる。従って、画像内で識別された人物が実際には人物ではないとアルゴリズム制御モジュール１３５によって判定された場合、アルゴリズム制御モジュール１３５は、ディスプレイ１５０を停止するか否かを判定するときに識別された人物を無視することができる。
【００３６】
ブロック３１５では、ディスプレイコントローラは、画像内の人物の奥行きを識別することができる。アルゴリズム制御モジュール１３５は、画像内の人物の奥行きを利用して、ディスプレイ１５０を停止するか否かを判定することができる。実施例では、画像内の人物からスマート表示装置までの距離が閾値距離よりも小さい場合、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は低下する可能性がある。例えば、人物がスマート表示装置から５フィートの閾値距離内にあり、スマート表示装置を当該人物が使用している可能性があることを示す場合、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は低下する可能性がある。いくつかの実施例では、画像内の人物からスマート表示装置までの距離が閾値距離を超える場合、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は増加する可能性がある。例えば、スマート表示装置までの人物の距離が２０フィートの閾値よりも大きい場合、当該人物はスマート表示装置のディスプレイ１５０上の情報が見えない、および／またはスマート表示装置のディスプレイ１５０を使用していない可能性が高い。従って、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は増加する可能性がある。
【００３７】
ブロック３２０では、ディスプレイコントローラは、画像内の人物の視線方向を識別することができる。アルゴリズム制御モジュール１３５は、画像内の人物の視線方向により、ディスプレイ１５０を停止するか否かを判定することができる。例えば、画像内の人物の視線方向がスマート表示装置に向かう方向であり、スマート表示装置のディスプレイ１５０を当該人物が使用している可能性があることを示す場合、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は低下する可能性がある。しかしながら、画像内の人物の視線方向がスマート表示装置に向かう方向ではなく、スマート表示装置のディスプレイ１５０を当該人物が使用している可能性が低いことを示す場合、アルゴリズム制御モジュール１３５がディスプレイ１５０を停止すると判定する確率は増加する可能性がある。
【００３８】
なお、図示３００は、ディスプレイ１５０を停止するか否かを判定するための、ブロック３０５、ブロック３１０、ブロック３１５、およびブロック３２０において識別された特徴を含むが、実施例では、ディスプレイ１５０を停止するか否かを判定するために、より多くのまたはより少ない特徴を利用することができる。
【００３９】
図４は、一実施例に係るディスプレイのオフタイム平滑化のプロセス４００を示すフローチャートである。プロセス４００は、処理ロジックにより実行可能であり、処理ロジックはソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、プロセス４００の１つまたは複数の動作は、図１のディスプレイコントローラ１１０のオフタイム平滑化モジュール１４５によって実行されてもよい。
【００４０】
図４を参照すると、動作４０１において、処理ロジックは、前述したように、受信された画像における識別された特徴に基づいて、スマート表示装置のディスプレイを停止すると判定する。動作４０２において、処理ロジックは、スマート表示装置のディスプレイを停止する。
【００４１】
動作４０３において、処理ロジックは、動作４０２におけるディスプレイ停止の時間閾値内にディスプレイが起動されたか否かを判定する。例えば、処理ロジックは、動作４０２においてディスプレイが停止された後の５分の閾値の時間内にディスプレイがユーザによって起動されたか否かを判定することができる。閾値の時間内にディスプレイを起動したユーザは、不適切な時間に処理ロジックがディスプレイを停止すると判定したことを指示することができる。従って、不適切な時間にディスプレイが停止されるのを防止するために、動作４０４において、ディスプレイが閾値の時間内に起動された場合、処理ロジックは、後でディスプレイを停止しないと判定する。実施例では、処理ロジックは、その後しばらくの間、ディスプレイを停止しないと判定してもよい。例えば、処理ロジックは、その後の１時間内にディスプレイを停止しないと判定してもよい。
【００４２】
ディスプレイが閾値の時間内に起動されていない場合、動作４０５において、処理ロジックは、後でディスプレイを停止すると判定する。いくつかの実施例では、プロセス４００で記述したような判定に関連するデータは、アルゴリズム制御モジュール１３５に提供されてもよい。当該データは、上述したように、スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するために機械学習モデルによって利用されることができる。
【００４３】
図５は、一実施例に係る画像の特徴に基づいてスマート表示装置のディスプレイを停止すると判定されるプロセス５００を示すフローチャートである。プロセス５００は、処理ロジックにより実行可能であり、処理ロジックはソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、プロセス５００は、図１のディスプレイコントローラ１１０により実行されることができる。図５を参照すると、動作５０１において、処理ロジックは、光捕捉装置から画像を受信する。動作５０２において、処理ロジックは、光捕捉装置から受信された画像の特徴を識別する。動作５０３において、処理ロジックは、画像の特徴に基づいてスマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定する。動作５０４において、画像の特徴に基づいてスマート表示装置のディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、処理ロジックは、スマート表示装置のディスプレイを停止する。
【００４４】
図６は、本発明の一実施例と組み合わせて使用可能なデータ処理システムを例示的に示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上述したような前記プロセス又は方法のいずれかを実行するデータ処理システムのいずれか（例えば、クライアント装置若しくはサーバ、または上述した図１のスマート表示装置１００など）を表すことができる。
【００４５】
システム１５００は、いくつかの異なる構成要素を含んでもよい。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、または回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、または、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれた構成要素として実現されることができる。
【００４６】
なお、システム１５００は、コンピュータシステムのいくつかの構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、一部の実施形態において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施形態において示された構成要素を異なる配置にすることが可能であることを理解されたい。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルーター若しくはハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）若しくはリピーター、セット・トップボックス、またはそれらの組み合わせを表すことができる。また、単一の機械またはシステムのみが示されたが、「機械」または「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか１種または複数種の方法を実現するための、単独で又は共同で１つ（又は複数）の命令セットを実行する機械またはシステムのいずれかの組み合わせも含まれると解釈されるべきである。
【００４７】
一実施例では、システム１５００は、バスまたはインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１、メモリ１５０３および装置１５０５〜１５０８を含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコアまたは複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサまたは複数のプロセッサを表すことが可能である。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、１つまたは複数の汎用プロセッサを表すことが可能である。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、またはその他の命令セットを実行するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に１つまたは複数の専用プロセッサであってもよい。例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー若しくはベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、または命令を処理可能な任意の他の種類のロジックが挙げられる。
【００４８】
プロセッサ１５０１は、超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよく、前記システムの様々な構成要素と通信するための主処理ユニットおよび中央ハブとして機能することができる。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実装されてもよい。プロセッサ１５０１は、本明細書で説明される動作およびステップを実行するための命令を実行するように構成される。システム１５００は、更に任意選択グラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ、および／または表示装置を含むことができる。
【００４９】
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施例では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１５０３は、１つまたは複数の揮発性記憶（またはメモリ）装置を含んでもよい。例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、またはその他の種類の記憶装置が挙げられる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１またはその他の任意の装置により実行される命令シーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム若しくはＢＩＯＳ）、および／またはアプリケーションの実行可能なコードおよび／またはデータは、メモリ１５０３にロードされ、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、またはその他のリアルタイム若しくは組込みオペレーティングシステムのような、任意の種類のオペレーティングシステム（例えば、ＶｘＷｏｒｋｓ）であってもよい。
【００５０】
システム１５００は、例えば、ネットワークインターフェース装置１５０５、任意選択入力装置１５０６、及びその他の任意選択Ｉ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を更に含んでもよい。ネットワークインターフェース装置１５０５は、無線送受信機および／またはネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含んでもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ（登録商標）送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース（登録商標）送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、またはその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、またはそれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。
【００５１】
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（例えば、スタイラス）、および／またはキーボード（例えば、物理キーボードまたはタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を含んでもよい。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンに接続されるタッチスクリーンコントローラを含んでもよい。タッチスクリーンおよびタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、および表面弾性波の技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、または、タッチスクリーンと接触する１つまたは複数の点を確定するためのその他の素子を用いて、それらの接触、移動または中断を検出することができる。
【００５２】
Ｉ／Ｏ装置１５０７は音声装置を含んでもよい。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録および／または電話機能のような音声サポートの機能を促進するために、スピーカおよび／またはマイクロホンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１５０７は、更に、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなどのモーションセンサ）、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。装置１５０７は、結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を更に含んでもよい。結像処理サブシステムは、写真およびビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサのような光学センサを含んでもよい。特定のセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボードまたはサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置または設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることも可能である。
【００５３】
データ、アプリケーション、１つまたは複数のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることも可能である。様々な実施例では、より薄くてより軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、ソリッドステートデバイス（ＳＳＤ）によって実現されることが可能である。しかしながら、その他の実施例では、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現されることができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、フラッシュデバイスは、例えば、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサ１５０１に接続されてもよい。このようなフラッシュデバイスは、システムのベーシックインプット／アウトプットシステム（ＢＩＯＳ）およびその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。
【００５４】
記憶装置１５０８は、コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体またはコンピュータ可読媒体ともいう）を含むことができ、前記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか１種または複数種の方法若しくは機能を具現化する１つまたは複数の命令セット若しくはソフトウェア（例えば、モジュール、ユニットおよび／またはロジック１５２８）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、前記構成要素のいずれか（例えば、上述したディスプレイコントローラ１１０）を表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、およびプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内および／またはプロセッサ１５０１内に完全的にまたは少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３およびプロセッサ１５０１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、ネットワークを介してネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されることが可能である。
【００５５】
コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に記憶するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施例において単一の媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１つまたは複数の命令セットが記憶される単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュとサーバ）を含むと解釈されるものとする。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、更に、命令セットを記憶または符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、命令セットは機械により実行され、本発明のいずれか１種又は複数種の方法を機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体および磁気媒体、またはその他の任意の非一時的機械可読媒体を含むが、それらに限定されないと解釈されるものとする。
【００５６】
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素およびその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、またはＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰまたは類似の装置のようなハードウェア構成要素の機能に統合されてもよい。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェアまたは機能性回路として実現されてもよい。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。
【００５７】
なお、システム１５００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャまたは方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本発明の実施例とは密接な関係がない。また、より少ない構成要素またはより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバおよび／またはその他のデータ処理システムは、本発明の実施例と共に使用することも可能であることを理解されたい。
【００５８】
前記具体的な説明の一部は、既に、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズムと記号表現で示された。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野における当業者によって使用される、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。
【００５９】
しかしながら、念頭に置くべきなのは、これらの用語および類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきなのは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）による説明とは、コンピュータシステムまたは類似の電子式コンピューティングデバイスの動作若しくはプロセスを指し、コンピュータシステムまたは電子式コンピューティングデバイスは、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリにおける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、データをコンピュータシステムメモリ、レジスタまたはこのようなその他の情報を記憶、伝送または表示する装置において同様に物理量として示された別のデータに変換する。
【００６０】
図に示される技術は、１つまたは複数の電子装置に記憶され実行されるコードおよびデータを使用して実施することができる。そのような電子装置は、コンピュータ可読媒体（例えば、非一時的コンピュータ可読記憶媒体（例えば、磁気ディスク、光ディスク、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ装置、相変化メモリ）および一時的コンピュータ可読伝送媒体（例えば、電子、光学、音響学、または搬送波、赤外線信号、デジタル信号などの他の形態の伝搬信号など）を使用して、コードおよびデータを（内部におよび／またはネットワークを介して他の電子装置に）格納および通信する。
【００６１】
上述した図面において説明されたプロセスまたは方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ファームウェア、ソフトウェア（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、またはそれらの組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。プロセスまたは方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、記述した動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。
【００６２】
上述した明細書において、本発明の実施例は、既にその具体的な例示的な実施例を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本発明のより広い趣旨および範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書および図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。
【図１】
2020109607.tif 000003
【図２】
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【図３】
2020109607.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年7月11日(2019.7.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴に基づいてスマート表示装置を制御するためのコンピュータ実施方法であって、
前記スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、
前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含むコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するか否かを判定するステップは、
前記画像の前記複数の特徴を機械学習モデルにより解析することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の特徴は、前記画像内のオブジェクトの動き、前記画像内に存在する人物、前記スマート表示装置からの前記人物の距離、及び前記人物に関連する視線方向のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像内の前記オブジェクトの前記動き量が閾値よりも低いと判定されることを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像の中に前記人物が存在すると判定されることを含む請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記スマート表示装置からの前記人物の前記距離が距離閾値よりも小さいと判定されることを含む請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記人物に関連する前記視線方向が前記人物に対する前記スマート表示装置の位置に対応していると判定されることを含む請求項３に記載の方法。
【請求項８】
命令が格納されている非一時的機械可読媒体であって、
前記命令がプロセッサにより実行されると、
スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、
前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含む動作を前記プロセッサに実行させる、非一時的機械可読媒体。
【請求項９】
前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するか否かを判定するステップは、
前記画像の前記複数の特徴を機械学習モデルにより解析することを含む、請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１０】
前記複数の特徴は、前記画像内のオブジェクトの動き、前記画像内に存在する人物、前記スマート表示装置からの前記人物の距離、及び前記人物に関連する視線方向のうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１１】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像内の前記オブジェクトの前記動き量が閾値よりも低いと判定されることを含む請求項１０に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１２】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像の中に前記人物が存在すると判定されることを含む請求項１０に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１３】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記スマート表示装置からの前記人物の前記距離が距離閾値よりも小さいと判定されることを含む請求項１０に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１４】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記人物に関連する前記視線方向が前記人物に対する前記スマート表示装置の位置に対応していると判定されることを含む請求項１０に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１５】
プロセッサと、
命令を記憶するために前記プロセッサに接続されているメモリメモリと、を備えるシステムであって、
前記命令が前記プロセッサにより実行されると、
スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、
前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、
前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含む動作を前記プロセッサに実行させるシステム。
【請求項１６】
前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するか否かを判定するステップは、
前記画像の前記複数の特徴を機械学習モデルにより解析することを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記複数の特徴は、前記画像内のオブジェクトの動き、前記画像内に存在する人物、前記スマート表示装置からの前記人物の距離、及び前記人物に関連する視線方向のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記画像内の前記オブジェクトの前記動き量が閾値よりも低いと判定されることを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記スマート表示装置からの前記人物の前記距離が距離閾値よりも小さいと判定されることを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されることは、
前記人物に関連する前記視線方向が前記人物に対する前記スマート表示装置の位置に対応していると判定されることを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項２１】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１ないし請求項７のいずれか一項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
本発明は、視覚ベースのメカニズムに基づくスマート表示装置のディスプレイ停止の方法、システム及びコンピュータプログラムを提供する。
第１の実施形態において、特徴に基づいてスマート表示装置を制御するためのコンピュータ実施方法であって、前記スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含むコンピュータ実施方法を提供する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
第２の実施形態において、命令が格納されている非一時的機械可読媒体であって、前記命令がプロセッサにより実行されると、スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含む動作を前記プロセッサに実行させる、非一時的機械可読媒体を提供する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
第３の実施形態において、プロセッサと、命令を記憶するために前記プロセッサに接続されているメモリメモリと、を備えるシステムであって、前記命令が前記プロセッサにより実行されると、スマート表示装置に関連する画像を光捕捉装置から受信するステップと、前記光捕捉装置から受信した前記画像の複数の特徴を識別するステップと、前記画像の前記複数の特徴に基づいて、前記スマート表示装置のディスプレイを停止するか否かを判定するステップと、前記画像の前記複数の特徴に基づいて前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止すると判定されたことに応答して、前記スマート表示装置の前記ディスプレイを停止するステップと、を含む動作を前記プロセッサに実行させるシステムを提供する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
第４の実施形態において、コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、第１の実施形態に記載の方法を実現させるコンピュータプログラムを提供する。
【外国語明細書】
2020109607000001.pdf