(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の運動に関連する選択運動制御を特定する方法であって、
計算装置が、前記被験者に関連する前記運動の少なくとも一部を検出することと、
前記計算装置が、検出された前記運動に関連するステップ応答を繰り返し分析して、前記ステップ応答の大きさがピークに達する時点であるピーク時ｔｐを求めることと、
前記計算装置が、前記ピーク時ｔｐにおける前記ステップ応答の前記大きさと前記ステップ応答の目標大きさとの差であるオーバーシュートの大きさＭｐを推定することと、
前記計算装置が、前記オーバーシュートの大きさＭｐに少なくとも部分的に基づいて、前記運動を厳密な選択または大まかな選択として分類することとを含む方法。
【請求項２】
前記計算装置が、前記運動が大まかな選択として分類された場合、前記運動の分類を繰り返すことをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ応答の分析は、前記ステップ応答の減衰比ζを求めることをさらに含み、前記運動の分類は、さらに前記減衰比ζに少なくとも部分的に基づく請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記計算装置が、前記運動が大まかな選択として分類された場合、前記運動の分類を繰り返すことをさらに含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ応答の分析は、前記ステップ応答の前記大きさ、前記ステップ応答の振動数、および前記減衰比ζのうちの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、２つ以上の多項式極を求めることをさらに含み、前記運動の分類は、さらに前記２つ以上の多項式極に少なくとも部分的に基づく請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記計算装置が、前記運動が大まかな選択として分類された場合、前記運動の分類を繰り返すことをさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記分類は、多項式極が負の実成分を有すると判断されたときに厳密な選択に向かう方向に重み付けされる請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記分類は、多項式項が正の実成分とゼロ実成分とのうちの少なくとも１つを有すると判断されたときに、大まかな選択に向かう方向に重み付けされる請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記分類は、前記ステップ応答が３Ｈｚより大きい振動数を有すると判断されたときに、厳密な選択に向かう方向に重み付けされる請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記分類は、前記ステップ応答が３Ｈｚ未満の振動数を有すると判断されたときに、大まかな分類に向かう方向に重み付けされる請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記被験者に関連する前記運動は、人間の手に関連する運動、人間の指に関連する運動および／または人間の目に関連する運動のうちの１つまたは複数を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記被験者に関連する前記運動は、身振りに関連する運動および／または対話に関連する運動のうちの１つまたは複数を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記被験者に関連する前記運動の少なくとも一部を検出することは、
タッチスクリーン表示装置上で前記運動を読取ることと、
マウスを使用して前記運動を追跡することと、
カメラを使用して前記運動を追跡することと、および／または
視線追跡器を使用して前記運動を追跡することと、
のうちの１つまたは複数を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記運動が、各選択可能オブジェクトタイプが異なる精細化レベルに対応する、複数の選択可能オブジェクトタイプ内の複数のオブジェクトを含む拡張現実感システムとの対話を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記運動を大まかな選択として分類すると、前記複数の選択可能オブジェクトタイプのうちの１つを、より詳細な精細化レベルを有する選択可能オブジェクトタイプに精細化することをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記運動を厳密な選択として分類すると、前記選択可能オブジェクトタイプを選択することをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
計算装置に、
被験者の少なくとも一部に関連する運動を表す信号を受け取ることと、
前記運動を表す前記信号に関連するステップ応答を繰り返し分析して、前記ステップ応答のピーク時ｔｐと、前記ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさＭＰと、前記ステップ応答の減衰比ζと、前記ステップ応答の１つまたは複数の多項式極とのうちの１つまたは複数を求めることと、
前記ピーク時ｔｐ、前記推定オーバーシュートの大きさＭｐ、前記減衰比ζおよび／または１つまたは複数の前記多項式極のうちの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することと、を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１８】
被験者の少なくとも一部に関連する運動を表す前記信号は、手位置センサ、指位置センサ、中心窩注視検出器および／または視線追跡器のうちの１つまたは複数によって生成される請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１９】
選択運動制御を検出するように適応化された計算装置であって、
被験者に関連する運動の少なくとも一部を表す信号を生成するように構成された運動追跡部と、
前記信号に関連するステップ応答を繰り返し分析して、前記ステップ応答のピーク時ｔｐと、前記ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさＭｐと、前記ステップ応答の減衰比ζと、前記ステップ応答の１つまたは複数の多項式極とのうちの１つまたは複数を求めるように構成されたステップ応答分析部と、
前記ピーク時ｔｐ、前記推定オーバーシュート大きさＭｐ、前記減衰比ζおよび／または２以上の前記多項式極のうちの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類するように構成された運動分類部とを含む計算装置。
【請求項２０】
前記運動分類部はさらに、前記運動が厳密な選択として分類されるまで前記分類動作を繰り返すように構成された請求項１９に記載の計算装置。
【請求項２１】
被験者の運動に関連する選択運動制御を特定する方法であって、
計算装置が、前記被験者に関連する前記運動の少なくとも一部を検出することと、
前記計算装置が、検出された前記運動に関連するステップ応答を繰り返し分析して前記ステップ応答の減衰比ζを求めることと、
前記計算装置が、前記減衰比ζに少なくとも部分的に基づいて、前記運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することとを含む方法。
【請求項２２】
前記ステップ応答の分析が、前記ステップ応答の大きさと、前記ステップ応答の振動数と、前記減衰比ζとのうちの１つまたは複数に少なくとも部分的基づいて、２以上の多項式極を求めることをさらに含み、前記運動の分類はさらに、２以上の前記多項式極に少なくとも部分的に基づく請求項２１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、被験者の運動の検出および分類に関し、より詳細には、運動を検出し、大まかな選択か厳密な選択かに分類して、拡張現実感システムとの対話を容易にすることに関する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
被験者の運動を検出し、分類する技術について一般的に述べる。これらの様々な技術は、装置、システム、方法および／またはコンピュータプログラム製品の一部として使用することができる。
【０００３】
いくつかの実施形態では、運動を検出し、分類する方法について一般的に説明する。方法の例としては、被験者に関連する運動の少なくとも一部を検出することを含むものであってもよい。また、方法の例としては、検出された運動に関連するステップ応答を繰り返し分析して、ピーク時ｔｐを求めることを含むものであってもよい。ただし、ピーク時ｔｐとはステップ応答の大きさがピークに達する時点である。また方法の例としては、オーバーシュートの大きさＭｐを推定することを含むものであってもよい。ただし、オーバーシュートの大きさＭｐとは、ピーク時ｔｐにおけるステップ応答の大きさと、ステップ応答の目標とする大きさとの差である。また、方法の例としては、オーバーシュートの大きさＭｐに少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択と大まかな選択のいずれかに分類することを含むものであってもよい
【０００４】
他のいくつかの実施形態では、コンピュータプログラム製品について一般的に説明する。実施形態の例としては、１つまたは複数の演算処理ユニットによって実行されると、被験者の少なくとも一部に関連する運動を表す信号を、計算プラットフォームが受け取ることができるように動作可能なコンピュータ可読命令が記憶された信号担持媒体を含むものであってもよい。また他の命令は、計算プラットフォームが、運動を表す信号に関連するステップ応答を繰り返し分析し、ステップ応答のピーク時ｔｐ、ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさＭｐ、ステップ応答の減衰比ζおよび／またはステップ応答の１つまたは複数の多項式極を求めることができるようにするものであってもよい。また他の命令は、計算プラットフォームが、ピーク時ｔｐと、推定オーバーシュートの大きさＭｐと、減衰比ζおよび／または２つ以上の多項式極とのうちの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択と大まかな選択とに分類することができるようにするものであってもよい。
【０００５】
他のいくつかの実施形態では、計算装置について一般的に説明する。実施形態の例としては、被験者に関連する運動の少なくとも一部を表す信号を生成するように構成された運動追跡部を含んでいてもよい。実施形態としては、信号に関連するステップ応答を繰り返し分析し、ステップ応答のピーク時ｔｐ、ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさＭｐ、ステップ応答の減衰比ζおよび／またはステップ応答の１つまたは複数の多項式極、を求めるステップ応答分析部を含むものであってもよい。実施形態としては、ピーク時ｔｐ、推定オーバーシュート大きさＭｐ、減衰比ζ、および／または２つ以上の多項式極に少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類するように構成された運動分類部を含むものであってもよい。
【０００６】
いくつかの実施形態では、被験者の運動に関連する選択運動制御を特定する方法について一般的に説明する。方法の例としては、被験者に関連する運動の少なくとも一部を検出することを含むものであってもよい。また、実施形態によっては、検出された運動に関連するステップ応答を繰り返し分析し、ステップ応答の減衰比ζを求めることを含むものであってもよい。実施形態によっては、減衰比ζに少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することを含むものであってもよい。
【０００７】
上記の概要は、例示のみを目的とするものであって、決して限定的なものではない。図面および以下の詳細な説明を参照すれば、上記の例示の態様、実施形態および特徴に加え、他の態様、実施形態および特徴も明らかになるであろう。
【０００８】
本開示の下記およびその他の特徴は、以下の説明および特許請求の範囲を添付図面とともに読めばより十分に明らかになろう。図面は、開示に係る実施形態をいくつか示すに過ぎず、したがって、開示の範囲を限定するものとみなすべきではないという了解の上で、本開示について添付図面を用いてより具体的かつ詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】運動検出および分類のためのシステムの一例を示すブロック図である。
【図２】運動の検出および分類に有用と考えられるいくつかの多項式極を表すＳ面表現の一例を示すグラフである。
【図３】運動を検出し、分類するいくつかの方法を例示するフローチャートである。
【図４】運動を検出し、分類する他のいくつかの方法を例示するフローチャートである。
【図５】運動を検出し、分類する他のいくつかの方法を例示するフローチャートである。
【図６】コンピュータプログラム製品の一例を示すブロック図である。
【図７】すべて本開示の少なくともいくつかの実施形態により構成された、運動の検出および分類の実施のために構成可能な計算装置の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の詳細な説明では、その一部をなす添付図面を参照する。図面では、同様の符号は、文脈により特に指示のない限り、一般に同様のコンポーネントを示す。以下の詳細な説明、図面および特許請求の範囲で述べる例示の実施形態は、限定的なものではない。本明細書に記載の主題の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の実施形態を使用することができ、その他の変更を加えることができる。本明細書で一般的に説明し、図面に示す本開示の態様は、様々な異なる構成で、構成、代替、組み合わせ、および設計することができ、それらすべては、明示的に企図され、本開示の一部を成す。
【００１１】
本開示は、特に、被験者の運動の検出と分類に関する方法、システム、装置、および／または機器に関し、より詳細には運動を検出し、大まかな選択か厳密な選択かに分類して、拡張現実感（ＡＲ）システムとの対話を容易にすることに関する。
【００１２】
本開示は、既存のＡＲユーザインタフェースの目標が、環境との広範で滑らかな対話をユーザに提供することであるものと企図する。そのようなＡＲシステムの望ましいコンポーネントは、自然なユーザインタフェースであると考えられる。ユーザが選択しようと意図している対象や、そのユーザが大まかな選択または大体の選択ではなく、厳密な選択を行いたいと考えている可能性のある時点を把握することは、ＡＲユーザインタフェースにとって有益であろう。
【００１３】
本開示は、さらに、選択運動制御と呼ばれる現象を人間が無意識に用いることを企図している。選択運動制御は、人体の動的ばね定数に対して、速さを犠牲にして精度を増すように警告する体内神経系フィードバックに関係する。たとえば、絵の広い領域を描くときは、身体が大まかな動きができるように筋肉は弛緩したままである。画家が絵の細かい部分を描こうとするときは、微妙な動きのみができるように、筋肉が緊張する。このような微妙な動きは、より高いばね定数に起因して、より高い振動数の振動を有することがある。同様に、射撃者が銃を的に照準を定め始めるとき、身体が的の中心に狙いを定めることができるように、筋肉は弛緩したままである。しかし、銃が中心付近に向けられると、筋肉は緊張して微妙な動きのみを可能にする。選択運動制御の効果は、このような画家や射撃者の例から容易にわかる。
【００１４】
本明細書では、ユーザの身体部分の振動振幅および／または振動数の変化の検出を利用して、ユーザが、ユーザにとって重要である可能性がある選択項目または領域に近づいた時点を判断することができる方法、システム、装置および／または機器が提供される。
【００１５】
図１は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による、運動検出および分類のためのシステムの一例を示すブロック図である。基本構成では、システムの一例は、人間の身体部分（たとえば手、指および／または目）の、第１の点（たとえばＡ点）から第２の点（たとえばＢ点）への動き１０を検出するように構成することができる。動き１０は、ユーザ入力装置１２によって受付けおよび／または検出することができ、その動き１０は計算装置１４によって分類することができる。分類された動き２４は、拡張現実感システム１６へ送られ、ユーザに拡張現実感システム１６との自然で滑らかな対話を提供することができる。
【００１６】
１つまたは複数のユーザ入力装置１２を、ユーザに関連する動き１０（たとえばユーザに関連する人体部分の動き）を受付けおよび／または追跡するように構成することができる。ユーザ入力装置１２は、たとえばタッチパッド、マウス、カメラ、および／またはトラッキング装置などを含むことができる。ユーザ入力装置（複数可）１２は、１つまたは複数の計算装置１４と通信するように構成することができる。計算装置１４の一例としては、運動追跡部１８、ステップ応答分析部２０および／または運動分類部２２を含むことができる。運動追跡部１８は、ユーザ入力装置（複数可）１２と通信するように構成され、ユーザに関連する運動１０を追跡する働きをすることができる。運動追跡部１８は、追跡された動き１０を、追跡された動き１０を表す電気信号に変換するように適応化させることができる。ステップ分析部２０は、少なくとも追跡された動き１０（またはそれを表す信号）に基づいて、追跡された動きのステップ応答の特徴を示すように構成することができる。
【００１７】
このステップ応答をステップ応答分析部２０および／または運動分類部２２で分析して、動き１０の分類に役立つ可能性のある１つまたは複数の値を特定またはその他の方法で求めることができる。このような値は、ステップ応答と関連付けることができ、ピーク時ｔｐ、オーバーシュートの大きさＭｐ、減衰比ζおよび／または多項式の極および／またはゼロ点などを含むことができる。ステップ応答分析部２０は、たとえば、Ａ点からＢ点までの動き１０を表すことができる二次ステップ応答を分析するように構成することができる。動きの最終目的地点は未知である可能性があるため、計算装置１４は、ピーク時ｔｐを求めるように構成してもよい。オーバーシュートの大きさＭｐは、振動が始まってから推定することができる。これらの値は、動き１０の最終目的点と、動き１０が選択を行うために意図している精度とに関する情報を伝えることができる。たとえば、Ｍｐが比較的小さい値の場合、ユーザはより精緻な選択を行おうとしている可能性があり、拡張現実感システム１６は、選択格子を動的に精細化したり、振動の中心領域にある微細な特徴を強調表示したりすることができる。これによって、ユーザが意図した選択を行う手助けをすることができる。
【００１８】
さらに、ステップ応答分析部２０は、Ａ点からＢ点までの動き１０を表すことができる複数のステップ応答関数を表すこともできる。これらのステップ応答関数は、異なる減衰比ζ（または減衰係数）を有するステップ応答を表す。選択運動制御の故に、動きを別様に解釈することができる。たとえば、ζ＝１では、動きがきわめて慎重に行われていたり、描かれる線が細い線であったり、選択がきわめて厳密に行われていたり場合がある。ζがゼロに向かう傾向にあるとき、動き１０はより多く振動を受けることがある。その場合、ユーザは自分の選択に関してそれほど細心の注意を払っているわけではなかったり、広い領域を選択または作用しようとしていたりする可能性がある。
【００１９】
運動分類部２２は、ステップ応答に関連する１つまたは複数の値に基づき、動き１０の適切な分類を決定し、分類された運動２４を拡張現実感システム１６に送るように適応化することができる。
【００２０】
図２は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による運動検出および分類に有用であると考えられるいくつかの多項式極の、ｓ面表現２６の一例を示すグラフである。例としては、ステップ応答を、ｓ空間における多項式の極／ゼロ点（図２において「Ｘ」で示す各極）に当てはめることによって、より完全な分類を行うこともできる。多項式の極／ゼロ点は、ｓｎ−ｘの形を有するステップ応答多項式の最下部にある各項に相当するものとすることができる。
【００２１】
例として、二次系のステップ応答を分析することができる。二次系の伝達関数の一例は、式
【００２２】
【数１】
0005421466.tif 000002
で表すことができる。ここで、ωｎは非減衰固有振動数を表し、
【００２３】
【数２】
0005421466.tif 000003
は減衰振動数を表し、ζは減衰比を表す。例として、極は角度θに位置することができる。ここで、θ＝ｓ面の虚軸からｓｉｎ−１ζである。また、極は実軸に沿ってゼロ点から距離ωｄζ、および虚軸に沿ってゼロ点から距離ωｄに位置することができる。二次系の例によっては、オーバーシュートの大きさは、０≦ζ≦０．６の範囲の減衰比で式
【００２４】
【数３】
0005421466.tif 000004
を用いて推定することができる。
【００２５】
例として、動きのステップ応答は２個ないし４個の極と、場合によっては１つまたは複数の上部ゼロ点を有することができる。このような多項式極は、振動数、減衰および／または大きさから導き出すことができ、これらを特徴づけることができる。極がｓ面グラフ２６の左に移動するにつれて（すなわち実成分が少なくなるにつれて）、ユーザはその運動をより多く選択運動制御によって減衰させている可能性があり、より精細な選択を行おうとしている可能性がある。振動数が増加し、極がｓ面グラフ２６の上部に向かって移動するにつれ（すなわち虚成分が大きくなるにつれて）、ユーザはその最終選択点に近づいている可能性がある。このようにして、動きの分類がより容易になる。
【００２６】
図３は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による運動検出および分類方法１００の例を示すフローチャートである。例示の方法１００は、ブロック１１０、１２０、１３０および／または１４０で示す動作、機能、またはアクションの一つまたは複数を含むことができる。
【００２７】
処理はブロック１１０で開始することができ、被験者（またはその一部）の運動の検出を含むことができる。運動は、たとえばタッチパッド、マウス、カメラおよび／またはトラッキング装置などのユーザ入力装置で検出することができる。ブロック１１０に続いてブロック１２０を行うことができる。
【００２８】
ブロック１２０は、運動に関連するステップ応答の反復的な分析を含むことができる。分析動作は、たとえばステップ応答分析部を備え得る計算装置によって実行することができる。一般に、一般システムの入力（たとえば１つの位置から他の位置への動きおよび／または運動）がきわめて短時間にゼロから目標値に変化するときに、ステップ応答によって一般システムの出力の時間挙動を表すことができる。ここで、このような変化は１つの位置から他の位置への動きを表す。ステップ応答によって、初期位置から目的の位置に移動せよという、ユーザのユーザ自身の身体への命令に対する身体的反応を表すこともできる。ユーザの所望の運動が、初期位置と最終位置とを有する「ステップ」であり、ユーザの所望の運動が一方から他方への直接遷移である可能性があるのに対し、ユーザの身体、したがって入力装置の物理的反応は、物理的質量とやわらかさによって制約され、それによって応答が完全なステップとはならない可能性がある。したがって、ステップ応答は、ユーザがＡ点からＢ点への変化を示すにつれてたどる運動経路とすることができる。ステップ応答は、立ち上がり時間（最終位置までの経路の９０％に達するまでの時間）と、オーバーシュート（その動きが意図された最終位置をどれだけ超えるか）と、ユーザがオーバーシュートを修正しようとするときの振動とを含むことができる。ユーザがきわめて慎重であろうとする例では、振動がない可能性があるが、立ち上がり時間に到達するまでの時間が比較的かかり、加速と減速の形状を、正確な特徴項に対する正準ステップ応答に一致させることができる。これは、ピーク時ｔｐを求めるのに役立つ可能性がある。ピーク時ｔｐは、ステップ応答の大きさがピークに達する時間とすることができる。ブロック１２０に続いてブロック１３０を行うことができる。
【００２９】
ブロック１３０では、オーバーシュートの大きさＭｐを推定することができる。この推定動作は、たとえばステップ応答分析部を備え得る計算装置によって行うことができる。そのような計算装置は、ブロック１２０に関して述べたのと同じ計算装置であってもよく、異なる計算装置であってもよい。オーバーシュートの大きさＭｐは、ピーク時ｔｐにおけるステップ応答の大きさとステップ応答の所定の大きさとの相違とすることができる。ブロック１３０に続いてブロック１４０を行うことができる。
【００３０】
ブロック１４０は、オーバーシュートの大きさＭｐに少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することを含むことができる。この分類動作は、たとえば運動分類部を備え得る計算装置によって行うことができる。そのような計算装置は、ブロック１２０および／または１３０に関して述べたのと同じ演算装置であってもよく、異なる装置であってもよい。実施形態によっては、方法１００は、運動が大まかな選択に分類された場合に分類（ブロック１４０）動作を繰り返すことをさらに含んでもよい。
【００３１】
実施形態によっては、方法１００はさらに、運動に関連するステップ応答を分析してステップ応答の減衰比ζを求めることを含んでいてもよい。一般に、減衰比によって、ステップ応答が定常状態に向かって減衰していくときに系がどれだけ大きく振動するかが求まる。実施形態によっては、少なくとも減衰比ζに基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択か分類することができる。実施形態によっては、運動が大まかな選択に分類された場合、分類動作を繰り返すことを含んでいてもよい。
【００３２】
実施形態によっては、方法１００はさらに、運動に関連するステップ応答を分析し、ステップ応答の大きさと、ステップ応答の振動数と、減衰比ζとに少なくとも部分的に基づいて、２つ以上の多項式極を求めてもよい。また、例としては、検出された運動をいくつかの応答候補（一次、二次および／または三次応答など）と比較し、どの応答次数が所望の適合であるかを判断することによって、極を求めてよい。次数が求まったら（場合によっては、次数は常に同じとみなしてもよい）、以下に述べるように、最小二乗適合法によってパラメータを求め、ζやＷｎなどの項を、単純化された関係から抽出することができる。実施形態によっては、２つ以上の多項式極に少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類してもよい。また、例としては、たとえば極の実成分の大きさと虚成分の大きさとを分け、それらの極の実成分を選択適合度の尺度として使用することによって、分類を行うこともできる。例として、極の実成分がより負であるほど、選択は精細になる。実施形態によっては、運動が大まかな選択に分類された場合、分類動作を繰り返すことを含んでもよい。
【００３３】
例によっては、より大きな負の実成分を有する多項式極が、厳密な選択として分類される確率がより高いことを示すものと規定してもよい。同様に、例として、より大きな正の実成分を有する多項式極が、大まかな選択として分類される確率がより高いものと規定してもよい。また、例として、ゼロより大きい実成分をきわめて大まかな選択または概括的な選択（たとえばユーザが広い領域を彩色および／または選択しようとしている場合）として分類してもよい。実成分が負になるにつれて、選択はより精細な選択を示すものとすることができる。
【００３４】
実施形態によっては、より大きな振動数を有するステップ応答が、厳密な選択として分類される確率がより高いことを示すことができる。同様に、より小さい振動数を有するステップ応答が、大まかな選択として分類される確率がより高いことを示すことができる。このことは、上記において、ｓ空間分析における減衰比と振動数との関係によってわかる。例として、より精密な選択をする人は筋肉を緊張させることがあり、やわらかさの減少に起因して動きの共鳴振動数が増加する。
【００３５】
いくつかの実施形態は、人間の身体部分の運動を検出することに関する。人間のどのような運動でも検出し分類することができるが、例としては、人間の手、指および／または目などがある。また、運動としては、身振り、行動、対話などがある。例として、タッチスクリーンディスプレイ上の運動の読み取り、マウスを使用した運動の追跡、カメラを使用した運動の追跡および／または視線追跡器を使用した運動の追跡など、多くの方法で運動を検出することができる。その他の多くの運動検出器も実施可能である。
【００３６】
例として、運動は異なる種類の複数のオブジェクトを有するＡＲシステムとの対話を含むことができる。また、例として、ＡＲコンピュータ支援設計システムによって、表面、稜および／または頂点を有する仮想立体オブジェクトを表示してもよい。選択可能な各種類は、異なる精細化レベルに対応していてもよい。いくつかの実施形態は、運動を大まかな選択として分類すると、指示された領域内の表面および／または指示された領域内の複数の構成要素など、より広い構成要素を選択することができる。いくつかの実施形態は、運動を厳密な選択として分類すると、稜や頂点などのより精細な構成要素を選択することができる。このようにして、ユーザの選択運動を用いてそのユーザの意図を判断するとともに、より自然なＡＲを体験させることができる。
【００３７】
図４は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による、運動を検出し分類する例示の方法１５０を示す図である。例示の方法１５０は、ブロック１６０、１７０および／または１８０で示すように、１つまたは複数の動作、機能、またはアクションを含むことができる。
【００３８】
処理は、被験者（またはその一部）の運動の検出を含み得るブロック１６０で開始することができる。運動は、たとえばタッチパッド、マウス、カメラおよび／またはトラッキング装置などのユーザ入力装置によって検出することができる。ブロック１６０に続いてブロック１７０を実行することができる。
【００３９】
ブロック１７０は、運動に関連するステップ応答を繰り返し分析することを含んでもよい。この分析動作によって、ステップ応答の減衰比ζを求めることができる。分析動作は、たとえばステップ応答分析部を備え得る計算装置によって実行してもよい。ブロック１７０に続いてブロック１８０を実行することができる。
【００４０】
ブロック１８０は、減衰比ζに少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することを含むことができる。例として、ステップ応答関数の負の実成分を、選択適合度の尺度として使用してもよい。また、いくつかの二次応答の例では、選択適合度の尺度は、減衰比に検出された固有振動数を乗じた値、すなわちｗｎζとすることができる。例として、選択適合度の尺度は単に減衰比であってもよいため、減衰比を（たとえば前記のオーバーシュート関係によって）検出することも有用である。選択適合度の尺度が高くなる傾向にある（たとえばζを使用する場合、ζ＝１に近づいている）とき、きわめて厳密な選択および／または描画を行おうとしている可能性がある。選択適合度の尺度が低くなる傾向にある（たとえばζを使用する場合、ζ＝０．５以下に近づいている）とき、ユーザは大まかな選択を行おうとしている可能性がある。例として、ユーザがオブジェクトを選択しようとしており、ζ＝０．２である場合、ユーザはある領域を大まかに指示しようとしている可能性があり、分類によって、その身振り領域内の選択可能な多くのオブジェクトまたは大きなオブジェクトを選択することを示すことができる。また、例として、ユーザがオブジェクトを選択しようとしており、ζ＝０．９５である場合、ユーザはきわめて具体的であろうと試みている可能性があり、分類によって、より精密または限定された選択可能オブジェクトを優先し、大きなまたは概略的な選択可能オブジェクトを無視すべきであることを示すことができる。この分類動作は、たとえば運動分類部を備える計算装置によって実行することができる。そのような計算装置は、ブロック１７０に関して説明したのと同じ計算装置でも異なる計算装置でもよい。
【００４１】
図５は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による、運動の検出・分類方法２００の例を示すフローチャートである。例示の方法２００は、ブロック２１０、２２０および／または２３０に示すように、１つまたは複数の動作、機能またはアクションを含むことができる。
【００４２】
処理は、被験者（またはその一部）の運動を表す信号の生成を含むことができるブロック２１０で開始する。実施例によっては、運動を表す信号は、図１に関して図示し説明したように、ユーザ入力装置１２によって生成してもよい。ブロック２１０に続いてブロック２２０を実行することができる。
【００４３】
ブロック２２０は、信号に関連するステップ応答を繰り返し分析し、ステップ応答のピーク時ｔｐ、ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさＭｐ、ステップ応答の減衰比ζおよび／またはステップ応答の１つまたは複数の多項式極を求めることを含んでいてもよい。ある実施例では（たとえば図１参照）、計算装置１４を、ブロック２２０で生成された信号を受け取り、本明細書に記載のように受け取った信号を分析してステップ応答の様々な特性を特定するように適応化してもよい。ブロック２２０に続いてブロック２３０を実行することができる。
【００４４】
ブロック２３０は、ピーク時ｔｐ、推定オーバーシュートの大きさＭｐ、減衰比ζおよび／または１つまたは複数の多項式極に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することを含んでいてもよい。実施形態によっては、方法２００は、運動が厳密な選択として分類されるまで、分析（ブロック２２０）と分類（ブロック２３０）動作を繰り返すことも含んでいてもよい。実施例によっては（図１参照）、計算装置１４はさらに、ブロック２３０から特定されたステップ応答の特性を特定のタイプの運動として分類するように適応化してもよい。
【００４５】
図６に、本明細書に記載の少なくともいくつかの実施形態により構成された例示のコンピュータプログラム製品３００のブロック図を示す。図６に示すように、いくつかの例では、コンピュータプログラム製品３００は、機械可読命令３０４も含む信号担持媒体３０２を含んでもよい。命令３０４は、被験者の少なくとも一部の運動を表す信号を受け取るように適応化することができる。また、命令３０４は、信号に関連するステップ応答を繰り返し分析してピーク時ｔｐ、推定オーバーシュートの大きさＭｐ、減衰比ζおよび／またはステップ応答の１つまたは複数の多項式極を求めるように適応化することもできる。さらに、命令３０４は、ピーク時ｔｐ、推定オーバーシュートの大きさＭｐ、減衰比ζおよび／または２つ以上の多項式極に少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類するように適応化することもできる。例として、被験者の運動を表す信号は、手位置センサ、指位置センサ、中心窩注視検出器および／または視線追跡器によって生成することができる。
【００４６】
また図６では、例として、コンピュータ製品３００は、コンピュータ可読媒体３０６、記録可能媒体３０８、および通信媒体３１０のうちの一つまたは複数を含むことができる。これらの要素を囲む破線で、信号担持媒体３０２に含まれる異なる種類の媒体を示すが、これらには限定されない。これらの種類の媒体によって、論理素子で実行される命令３０４を配布することができる。コンピュータ可読媒体３０６および記録可能媒体３０８としては、フレキシブルディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ディジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ディジタルテープ、コンピュータメモリなどがあるが、これらには限定されない。通信媒体３１０としては、ディジタルおよび／またはアナログ通信媒体（たとえば光ファイバケーブル、導波路、有線通信回線、無線通信回線など）があるが、これらには限定されない。
【００４７】
図７は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による、運動検出および分類の実施態様のために構成可能な計算装置の一例を示すブロック図である。きわめて基本的な構成４０１では、計算装置４００は典型的には、１つまたは複数のプロセッサ４１０とシステムメモリ４２０を含むものであってもよい。プロセッサ４１０とシステムメモリ４２０との間の通信に、メモリバス４３０を使用することができる。
【００４８】
所望の構成に応じて、プロセッサ４１０は、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ），ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはこれらの任意の組み合わせを含むことができるが、これらには限定されない。プロセッサ４１０は、一次キャッシュ４１１および二次キャッシュ４１２などの１つまたは複数のキャッシュ階層と、プロセッサコア４１３と、レジスタ４１４とを備えることができる。プロセッサコア４１３は、算術論理演算ユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ）、ディジタル信号処理コア（ＤＳＰコア）、またはこれらの任意の組み合わせを含むことができる。プロセッサ４１０と共にメモリコントローラ４１５も使用することができ、あるいは実施態様によっては、メモリコントローラ４１５をプロセッサ４１０の内部要素とすることもできる。
【００４９】
所望の構成に応じて、システムメモリ４２０は、揮発性メモリ（ＲＡＭなど）、不揮発性メモリ（ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、またはこれらの組み合わせなどの、任意の種類のものとすることができるが、これらには限定されない。システムメモリ４２０には、典型的には、オペレーティングシステム４２１、１つまたは複数のアプリケーション４２２、およびプログラムデータ４２４が含まれる。アプリケーション４２２は、被験者の運動に関連する選択運動制御の特定および／または検出を行うように構成可能な選択運動制御検出アルゴリズム４２３を含むことができる。プログラムデータ４２４は、被験者の運動に関連する選択運動制御の特定および／または検出を行うのに有用と考えられる選択運動動制御データ４２５を含むことができる。実施形態によっては、アプリケーション４２２は、本明細書に記載の技術により、人間の運動を検出、分析および／または大まかな選択か厳密な選択かに分類することができるように、オペレーティングシステム４２１上でプログラムデータ４２４を使用して運動するように構成可能である。
【００５０】
計算装置４００は、基本構成４０１と必要な任意の装置およびインタフェースとの通信を容易にするように、追加の機構並びに機能および追加のインタフェースを有することができる。たとえば、バス／インタフェースコントローラ４４０を使用して、記憶装置インタフェースバス４４１を介した基本構成４０１と１つまたは複数のデータ記憶装置４０５との通信を容易にすることができる。データ記憶装置４５０は、取外し可能記憶装置４５１、取外し不能記憶装置４５２、またはこれらの組み合わせとすることができる。取外し可能記憶装置および取外し不能記憶装置の例としては、フレキシブルディスクドライブやハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスク装置、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブやディジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブなどの光学ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、テープドライブなどがある。コンピュータ記憶媒体の例としては、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールまたはその他のデータなどの情報の記録の任意の方法または技術で実施された、揮発性および不揮発性、取外し可能および取外し不能媒体などがある。
【００５１】
システムメモリ４０２、取外し可能記憶装置４５１、および取外し不能記憶装置４５２はすべて、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体としては、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、またはその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、またはその他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、またはその他の磁気記憶装置、または所望の情報を記憶するために使用でき、計算装置４００がアクセス可能なその他の任意の媒体があるが、これらには限定されない。このようなコンピュータ記憶媒体はいずれも装置４００の一部とすることができる。
【００５２】
計算装置４００は、様々なインタフェース装置（たとえば出力インタフェース、周辺装置インタフェースおよび通信インタフェースなど）から基本構成４０１へのバス／インタフェースコントローラ４４０を介した通信を容易にするためのインタフェースバス４４２も含むことができる。出力装置４６０の例としては、グラフィクス処理ユニット４６１および音声処理ユニット４６２などがあり、これらを１つまたは複数のＡ／Ｖポート４６３を介して表示装置やスピーカなどの様々な外部装置と通信するように構成することができる。周辺装置インタフェース４７０の例としては、シリアルインタフェースコントローラ４７１やパラレルインタフェース４７２などがあり、これらを、入力装置（たとえばキーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置など）またはその他の周辺装置（たとえばプリンタ、スキャナなど）などの外部装置と１つまたは複数のＩ／Ｏポート４７３を介して通信するように構成することができる。通信装置４８０の例としては、ネットワークコントローラ４８１があり、１つまたは複数の他の計算装置４９０との１つまたは複数の通信ポート４８２を介したネットワーク通信による通信を容易にするように構成することができる。この通信接続は、通信媒体の一例である。通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または搬送波またはその他の伝送手段など変調データ信号の形態のその他のデータによって実施することができ、あらゆる情報配信媒体を含む。「変調データ信号」は、信号内の情報を符号化するように設定または変更された特徴のうちの１つまたは複数の特徴を有する信号とすることができる。たとえば、通信媒体は、有線ネットワークや直接有線接続などの有線媒体、音波、電波（ＲＦ）、赤外線（ＩＲ）およびその他の無線媒体などの無線媒体を含むことができる。本明細書で使用するコンピュータ可読媒体という用語は、記憶媒体と通信媒体の両方を含むことができる。
【００５３】
計算装置４００は、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルメディアプレイヤ装置、無線ウェブ視聴装置、パーソナルハンドセット装置、特定用途向け装置、ハイブリッド装置など、前述の機能のいずれかを備える小型携帯（移動型）電子装置の一部として実施することができる。計算装置４００は、ラップトップコンピュータ構成とラップトップ以外のコンピュータ構成の両方を含む、パーソナルコンピュータとして実施することもできる。
【００５４】
本明細書に記載された主題は、様々なコンポーネントをしばしば例示しており、これらのコンポーネントは、他の様々なコンポーネントに包含されるか、または他の様々なコンポーネントに接続される。そのように図示されたアーキテクチャは、単に例にすぎず、実際には、同じ機能を実現する多くの他のアーキテクチャが実施可能であることが理解されよう。概念的な意味で、同じ機能を実現するコンポーネントの任意の構成は、所望の機能が実現されるように効果的に「関連付け」される。したがって、特定の機能を実現するために組み合わされた、本明細書における任意の２つのコンポーネントは、アーキテクチャまたは中間のコンポーネントにかかわらず、所望の機能が実現されるように、お互いに「関連付け」されていると見ることができる。同様に、そのように関連付けされた任意の２つのコンポーネントは、所望の機能を実現するために、互いに「動作可能に接続」または「動作可能に結合」されていると見なすこともでき、そのように関連付け可能な任意の２つのコンポーネントは、所望の機能を実現するために、互いに「動作可能に結合できる」と見なすこともできる。動作可能に結合できる場合の具体例には、物理的にかみ合わせ可能な、および／もしくは物理的に相互作用するコンポーネント、ならびに／またはワイヤレスに相互作用可能な、および／もしくはワイヤレスに相互作用するコンポーネント、ならびに／または論理的に相互作用する、および／もしくは論理的に相互作用可能なコンポーネントが含まれるが、それらに限定されない。
【００５５】
本明細書における実質的にすべての複数形および／または単数形の用語の使用に対して、当業者は、状況および／または用途に適切なように、複数形から単数形に、および／または単数形から複数形に変換することができる。様々な単数形／複数形の置き換えは、理解しやすいように、本明細書で明確に説明することができる。
【００５６】
通常、本明細書において、特に添付の特許請求の範囲（たとえば、添付の特許請求の範囲の本体部）において使用される用語は、全体を通じて「オープンな（ｏｐｅｎ）」用語として意図されていることが、当業者には理解されよう（たとえば、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は、「含むがそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」と解釈されるべきであり、用語「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、「少なくとも有する（ｈａｖｉｎｇ  ａｔ  ｌｅａｓｔ）」と解釈されるべきであり、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は、「含むがそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｅｓ  ｂｕｔ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」と解釈されるべきである、など）。導入される請求項で具体的な数の記載が意図される場合、そのような意図は、当該請求項において明示的に記載されることになり、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しないことが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、理解の一助として、添付の特許請求の範囲は、導入句「少なくとも１つの（ａｔ  ｌｅａｓｔ  ｏｎｅ）」および「１つまたは複数の（ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ）」を使用して請求項の記載を導くことを含む場合がある。しかし、そのような句の使用は、同一の請求項が、導入句「１つまたは複数の」または「少なくとも１つの」および「ａ」または「ａｎ」などの不定冠詞を含む場合であっても、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、単に１つのそのような記載を含む発明に限定する、ということを示唆していると解釈されるべきではない（たとえば、「ａ」および／または「ａｎ」は、通常、「少なくとも１つの」または「１つまたは複数の」を意味すると解釈されるべきである）。同じことが、請求項の記載を導入するのに使用される定冠詞の使用にも当てはまる。また、導入される請求項の記載で具体的な数が明示的に記載されている場合でも、そのような記載は、通常、少なくとも記載された数を意味すると解釈されるべきであることが、当業者には理解されよう（たとえば、他の修飾語なしでの「２つの記載（ｔｗｏ  ｒｅｃｉｔａｔｉｏｎｓ）」の単なる記載は、通常、少なくとも２つの記載、または２つ以上の記載を意味する）。さらに、「Ａ、ＢおよびＣ、などの少なくとも１つ」に類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている（たとえば、「Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、Ｂ、およびＣを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない）。「Ａ、Ｂ、またはＣ、などの少なくとも１つ」に類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている（たとえば、「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、Ｂ、およびＣを共に、など���有するシステムを含むが、それに限定されない）。２つ以上の代替用語を提示する事実上いかなる離接する語および／または句も、明細書、特許請求の範囲、または図面のどこにあっても、当該用語の一方（ｏｎｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｔｅｒｍｓ）、当該用語のいずれか（ｅｉｔｈｅｒ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｔｅｒｍｓ）、または両方の用語（ｂｏｔｈ  ｔｅｒｍｓ）を含む可能性を企図すると理解されるべきであることが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、句「ＡまたはＢ」は、「Ａ」または「Ｂ」あるいは「ＡおよびＢ」の可能性を含むことが理解されよう。
【００５７】
本明細書では、様々な態様および実施形態について述べたが、当業者には他の態様および実施形態も明らかであろう。本明細書で開示した様々な態様および実施形態は、例示を目的としたものであり、限定的なものではなく、真の範囲および趣旨は特許請求の範囲によって示される。
【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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