(57)【要約】【課題】  本発明は、特徴を抽出し、軌跡を認識する方法および装置を提供する。【解決手段】  軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する情報処理装置であって、複数の入力サンプルポイントを含む軌跡に関するデータを取得し、２つ以上の方向領域を位置決めポイントに基づいて定義し、少なくとも１つの、前記定義された方向領域の各々に含まれる前記入力サンプルポイント群に基づいて、該方向領域に対応する分布情報を取得し、前記１つ以上の特徴を前記分布情報から獲得する。【選択図】  図４
2014154151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する情報処理装置であって、
複数の入力サンプルポイントを含む軌跡に関するデータを取得する第１の取得手段と、
２つ以上の方向領域を位置決めポイントに基づいて定義する定義手段と、
少なくとも１つの、前記定義手段に定義された方向領域の各々に含まれる前記入力サンプルポイント群に基づいて、該方向領域に対応する分布情報を取得する第２の取得手段と、
前記１つ以上の特徴を前記分布情報から獲得する第３の取得手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記位置決めポイントは、
前記軌跡に関する前記取得データの平均ポイント、
前記軌跡に関する前記取得データの中心ポイント、または
前記入力サンプルポイント群のうちの任意の入力サンプルポイントであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
少なくとも１つの前記定義手段に定義された方向領域の各々に含まれる前記入力サンプルポイント群に基づいて、該領域に対応する方向ヒストグラムを生成するように構成される生成手段をさらに、
前記第３の取得手段は、前記生成された方向ヒストグラムを前記分布情報として取得することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記生成手段はさらに、前記方向ヒストグラムを、前記軌跡を形成しているときにリアルタイムに生成して、時系列の方向ヒストグラムを獲得することを特徴とする請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記位置決めポイントは経時的に変化しないことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記位置決めポイントは経時的に変化することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
各方向ヒストグラムを時系列に生成するために使用される前記位置決めポイントは、この方向ヒストグラムを生成する時刻における最新の入力サンプルポイントであることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成手段はさらに、方向ヒストグラムのシーケンスを非リアルタイムに生成するように構成され、各方向ヒストグラムシーケンスで生成するために使用される前記位置決めポイントは変化することを特徴とする請求項３に記載の装置。
【請求項９】
前記第３の取得手段は、
少なくとも１つの、前記定義手段に定義された方向領域の各々に含まれる前記入力サンプルポイント群を計数する係数手段と、
少なくとも１つの、前記定義手段に定義された方向領域の各々に含まれる前記入力サンプルポイント群の数を示す前記方向ヒストグラムを生成するように構成される生成手段と、
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記分布を生成する前に、前記軌跡に関する前記取得データを正規化するように構成されるユニットｅ）をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する情報処理装置の制御方法であって、
第１の取得手段により、複数の入力サンプルポイントを含む軌跡に関するデータを取得する第１の取得工程と、
定義手段により、２つ以上の方向領域を位置決めポイントに基づいて定義する定義工程と、
第２の取得手段により、少なくとも１つの、前記定義された方向領域の各々に含まれる前記入力サンプルポイント群に基づいて、該方向領域に対応する分布情報を取得する第２の取得工程と、
第３の取得手段により、前記１つ以上の特徴を前記分布情報から獲得する第３の取得工程と、
を備えることを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１２】
コンピュータに読み込ませ実行させることで、前記コンピュータを請求項１に記載の情報処理装置の各手段として機能させるプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する方法および装置に関し、軌跡を認識する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、軌跡認識が、手書き文字認識およびジェスチャ認識として広く利用されている。軌跡認識の認識性能を向上させ、軌跡が混同しないようにする、特に類似の軌跡形状を持つこれらの軌跡が混同しないようにするために、隣接情報を考慮に入れる多くの軌跡認識方法が提案されている。
【０００３】
米国特許公開第６４５３０５４号明細書には、手書き文字認識方法が提案され、この手書き文字認識方法では、手書き文字、例えば数字“２”の画像を生成し、この手書き文字画像を、図１に示すように、フレーム１、フレーム２のような水平方向オーバーラップフレーム群に分割し、次にさらに、図１に示すように、各フレームを複数の垂直方向重畳領域ＢＯ，ＢＭ，ＢＭＯ，ＢＭＵ，およびＢＵに、図１に示す上側ラインＯＬ、下側ラインＵＬ、および中心ラインＭＬのような推定仮想ライティングライン群に従って小分割し、そして合計１６次元の特徴ベクトルをこれらの領域からフレームごとに抽出する。これらのライティングラインは予め推定され、これらのライティングラインは、手書き文字の全てのオーバーラップフレームについて変化させる。
【０００４】
上記特許文献の他に、幾つかの学会論文にはさらに、隣接特徴を用いる幾つかの手書き文字認識方法が提案されている。例えば、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｕｎｉｐｅｎ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，ｐｐ．２４９−２６０，２０００に掲載された“ＮＰＥＮ＋＋：ＡＮ  ＯＮ−ＬＩＮＥ  ＨＡＮＤＷＲＩＴＩＮＧ  ＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮ  ＳＹＳＴＥＭ”と題するＳ．Ｊａｅｇｅｒらによる論文は、ｎＰｅｎ＋＋手書き認識システムにおける図２に示すようなアスペクト、屈曲線状構造らしさ（ｃｕｒｌｉｎｅｓｓ）、線状構造らしさ（ｌｉｎｅｎｅｓｓ）のような幾つかの公知の隣接特徴について言及している。図２の黒塗りドットでマークされるポイントは、隣接領域の中心である現在の手書きサンプルポイントであり、隣接領域は、現在のサンプルポイントと組み合わされ、かつ中抜きドットでマークされる３個の先行するサンプルポイント、および３個の後続のサンプルポイントにより定義される。アスペクト、屈曲線状構造らしさ、線状構造らしさのようなこれらの隣接特徴は、次式の通りに定義される：
アスペクト：
【０００５】
【数１】
2014154151.tif 000003
【０００６】
屈曲線状構造らしさ：
【０００７】
【数２】
2014154151.tif 000004
【０００８】
および
線状構造らしさ：
【０００９】
【数３】
2014154151.tif 000005
【００１０】
米国特許出願公開第２０１１／０２２２７２６号明細書には、ジェスチャを、手のひらの重心をフレームごとに算出することにより認識する方法が開示されている。この方法では、複数のフレームにおける重心に対する重心位置座標の分散を用いて、パターンを判別する。この場合、隣接領域は、全ての重心を含む領域として定義される。
【００１１】
上述の先行技術文献に開示されるこれらの方法の不具合は、以下のように説明される。米国特許公開第６４５３０５４号明細書では、特徴計算の有効性が、仮想的なライティングラインの推定の信頼度に大きく依存している。仮想的なライティングラインを推定するアルゴリズムの性能が低い場合、有効性が失われる可能性がある。Ｓ．Ｊａｅｇｅｒらによる論文では、上記米国特許公開第６４５３０５４号明細書と比較して、隣接領域の長さ、または範囲が固定され、かつ簡単に決定される。したがって、隣接領域を推測するアルゴリズムが複雑にならない。しかしながら、この方法の計算負荷は、多数回の乗算演算および除算演算が、隣接領域を定義した後の特徴計算中に必ず使用されるので、非常に重い。米国特許出願公開第２０１１／０２２２７２６号明細書に開示される方法では、隣接領域の定義が極めて簡単であり、この方法では、１つの隣接領域を定義すればよい。すなわち、この方法では、複数のフレームにおけるこれらの重心の全てを、１つよりも多くの隣接領域に分割する訳ではない。さらに、重心位置座標の分散は、複数のフレームが蓄積された後に計算され、この分散をフレームごとに計算することができない、別の表現をすると、この分散をリアルタイムに計算することができない。このように、隣接情報が簡単であるので、このジェスチャ認識方法の認識性能の向上が低く抑えられてしまう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】米国特許公開第６４５３０５４号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１１／０２２２７２６号明細書
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】Ｓ．Ｊａｅｇｅｒ，ｅｔ  ａｌ．，“ＮＰＥＮ＋＋：ＡＮ  ＯＮ−ＬＩＮＥ  ＨＡＮＤＷＲＩＴＩＮＧ  ＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮ  ＳＹＳＴＥＭ”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｕｎｉｐｅｎ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，ｐｐ．２４９−２６０，２０００
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
したがって、認識性能を、隣接領域を推測する複雑なアルゴリズムを用いることなく、かつ計算負荷を重くすることなく向上させることができる新規の特徴抽出方法、および新規の軌跡認識方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記技術的問題を解決するために、本発明は、軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する情報処理装置であって、複数の入力サンプルポイントを含む軌跡に関するデータを取得する第１の取得手段と、２つ以上の方向領域を位置決めポイントに基づいて定義する定義手段と、少なくとも１つの、前記定義手段に定義された方向領域の各々に含まれる前記入力サンプルポイント群に基づいて、該方向領域に対応する分布情報を取得する第２の取得手段と、前記１つ以上の特徴を前記分布情報から獲得する第３の取得手段とを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】手書き文字の画像を水平方向オーバーラップフレーム群に分割し、次に各フレームをさらに、複数の垂直方向重畳領域に分割する構成の先行技術における手書き文字認識方法を示している。
【図２】先行技術において使用される幾つかの隣接特徴、すなわちアスペクトＡ（ｔ）、屈曲線状構造らしさＣ（ｔ）、および線状構造らしさＬ（ｔ）を示している。
【図３】本発明の実施形態を実現することができるコンピュータシステムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の例示的な実施形態による軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する方法を示すフローチャートである。
【図５】Ａ手書き文字認識に使用される特徴を抽出する特定の方法を例示的に示している。  Ｂ手書き文字認識に使用される特徴を抽出する特定の方法を例示的に示している。
【００１７】
Ｃ手書き文字認識に使用される特徴を抽出する特定の方法を例示的に示している。  Ｄ手書き文字認識に使用される特徴を抽出する特定の方法を例示的に示している。
【図６】位置決めポイントとして使用される手書き文字軌跡の中央ポイントまたは中心ポイントを例示的に示している。
【図７】Ａ事前定義方向領域群の例を例示的に示している。  Ｂ事前定義方向領域群の別の例を例示的に示している。  Ｃ事前定義方向領域群のさらに別の例を例示的に示している。  Ｄ事前定義方向領域群のさらに別の例を例示的に示している。  Ｅ事前定義方向領域群のさらに別の例を例示的に示している。  Ｆ事前定義方向領域群のさらに別の例を例示的に示している。  Ｇ事前定義方向領域群のさらに別の例を例示的に示している。  Ｈ事前定義方向領域群のさらに別の例を例示的に示している。
【図８】Ａ方向ヒストグラムのシーケンスを生成しているときの位置決めポイント群の位置を例示的に示している。  Ｂ方向ヒストグラムのシーケンスを生成しているときの位置決めポイント群の位置を例示的に示している。
【図９】Ａ方向ヒストグラムのシーケンスを、リアルタイムで計数を行ないながら、そして非リアルタイムで計数を行ないながら、生成する様子を例示的に示している。  Ｂ方向ヒストグラムのシーケンスを、リアルタイムで計数を行ないながら、そして非リアルタイムで計数を行ないながら、生成する様子を例示的に示している。
【図１０】Ａ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ１において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｂ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ２において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｃ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ３において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｄ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ４において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。
【図１１】Ａ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ１において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｂ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ２において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｃ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ３において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｄ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ４において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。
【図１２】Ａ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ１において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｂ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ２において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｃ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ３において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｄ方向ヒストグラムのシーケンスを、時刻ｔ４において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。
【図１３】Ａ方向ヒストグラムを、時刻ｔ１において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｂ方向ヒストグラムを、時刻ｔ２において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｃ方向ヒストグラムを、時刻ｔ３において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。  Ｄ方向ヒストグラムを、時刻ｔ４において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。
【図１４】本発明の例示的な実施形態による軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する装置を示すブロック図である。
【図１５】本発明の例示的な実施形態による軌跡を認識する方法を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の例示的な実施形態による軌跡を認識する装置を示すブロック図である。
【図１７】計算時間を基準１と本発明の２つの実施形態との間で比較した様子を示している。
【図１８】認識速度を、基準２と、基準２の特徴と組み合わせた本発明の幾つかの実施形態との間で比較した様子を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の好適な実施形態について、図面を参照しながら以下に詳細に説明する。本発明に必要ではない詳細および機能は、本発明に対する理解に混乱が生じないように省略している。以下図面において、同じ参照番号および文はが、これらの図の同様のアイテムを指す。
【００１９】
本開示では、“第１”，“第２”などの用語は、要素群またはステップ群の違いを明確にするためにのみ用いられ、時間的な順序、嗜好、または重要度を示すために用いられるのではない。
【００２０】
まず、本開示に関連する幾つかの用語の意味について説明する。
【００２１】
本発明では、認識対象の軌跡は、複数の入力サンプルポイントで表わされる。手書き文字認識の場合、これらのサンプルポイントは、軌跡が手書き中に入力される２次元平面または３次元空間において特定の時間間隔で取得されるポイント群とすることができる。ジェスチャ認識の場合、ジェスチャは動画像として記録され、これらのサンプルポイントは、当該動画像のそれぞれのフレームから検出される代表ポイント群とすることができる。これらの代表ポイントは単に、例えばそれぞれのフレームにおける手のひらの重心とすることができる。別の構成として、当該代表ポイントは、ｎ次元特徴空間（ｎ≧２）における１つのポイントとすることができる。手書き文字認識において取得されるこれらのサンプルポイントは、ｎ次元特徴空間（ｎ≧２）におけるポイント群とすることもできる。
【００２２】
本発明によれば、これらのサンプルポイントが定義されるｎ次元空間（ｎ≧２）（幾何学空間または特徴空間の何れかの空間）は、位置決めポイントを基準とする２つ以上の領域に分割する必要があり、これらの分割領域は、本出願では、“ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ  ｓｅｃｔｉｏｎｓ（方向領域群）”と表記される。
【００２３】
本出願において説明される“ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ（方向ヒストグラム）”は、少なくとも１つの方向領域における軌跡のサンプルポイント群の分布を表わすヒストグラムとして定義される。当該分布は、少なくとも１つの方向領域におけるサンプルポイント群の数、位置、方向などに関する統計情報を表わすことができる。
【００２４】
（コンピュータシステムのハードウェア構成）
図３は、本発明の種々の実施形態を実現することができるコンピュータシステム１０００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２５】
図３に示すように、コンピュータシステムはコンピュータ１１１０を備える。コンピュータ１１１０は、処理ユニット１１２０と、システムメモリ１１３０と、非着脱式不揮発性メモリインターフェース１１４０と、着脱式不揮発性メモリインターフェース１１５０と、ユーザ入力インターフェース１１６０と、ネットワークインターフェース１１７０と、ビデオインターフェース１１９０と、出力周辺インターフェース１１９５と、を備え、これらの構成要素は、システムバス１１２１を介して接続される。
【００２６】
システムメモリ１１３０は、ＲＯＭ（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ：リードオンリメモリ）１１３１およびＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ：ランダムアクセスメモリ）１１３２を備える。ＢＩＯＳ（ｂａｓｉｃ  ｉｎｐｕｔ  ｏｕｔｐｕｔ  ｓｙｓｔｅｍ：基本入出力システム）１１３３はＲＯＭ１１３１に常駐する。オペレーティングシステム１１３４、アプリケーションプログラム群１１３５、他のプログラムモジュール群１１３６、および幾つかのプログラムデータ１１３７は、ＲＡＭ１１３２に常駐する。
【００２７】
ハードディスクのような非着脱式不揮発性メモリ１１４１は、非着脱式不揮発性メモリインターフェース１１４０に接続される。非着脱式不揮発性メモリ１１４１は、例えばオペレーティングシステム１１４４、アプリケーションプログラム群１１４５、他のプログラムモジュール群１１４６、および幾つかのプログラムデータ１１４７を格納することができる。
【００２８】
フロッピー（登録商標）ドライブ１１５１およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１１５５のような着脱式不揮発性メモリは、着脱式不揮発性メモリインターフェース１１５０に接続される。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク１１５２はフロッピー（登録商標）ドライブ１１５１に挿入することができ、ＣＤ（ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ：コンパクトディスク）１１５６は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１５５に挿入することができる。
【００２９】
マイクロホン１１６１およびキーボード１１６２のような入力デバイス群は、ユーザ入力インターフェース１１６０に接続される。
【００３０】
コンピュータ１１１０は、リモートコンピュータ１１８０にネットワークインターフェース１１７０を介して接続することができる。例えば、ネットワークインターフェース１１７０はリモートコンピュータ１１８０にローカルエリアネットワーク１１７１を介して接続することができる。別の構成として、ネットワークインターフェース１１７０はモデム（モジュレータ−デモジュレータ）１１７２に接続することができ、モデム１１７２は、リモートコンピュータ１１８０にワイドエリアネットワーク１１７３を介して接続される。
【００３１】
リモートコンピュータ１１８０は、リモートアプリケーションプログラム群１１８５を格納するハードディスクのようなメモリ１１８１を備えることができる。
【００３２】
ビデオインターフェース１１９０はモニタ１１９１に接続される。
【００３３】
出力周辺インターフェース１１９５は、プリンタ１１９６およびスピーカ群１１９７に接続される。
【００３４】
図３に示すコンピュータシステムは、単なる例示に過ぎず、かつ本発明、本発明の用途、または使用形態を決して限定するものではない。
【００３５】
図３に示すコンピュータシステムは、これらの実施形態のうちの任意の実施形態に、スタンドアローン型コンピュータとして、または装置内の処理システムとして、場合によっては、１つ以上の不要な構成要素を取り除いた状態で、または１つ以上のさらに別の構成要素を追加した状態で適用することができる。
【００３６】
（軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する方法および装置）
図４は、本発明の１つの実施形態による軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する方法を示すフローチャートである。
【００３７】
図４に示すように、ステップ４１０では、複数の入力サンプルポイントを含む軌跡に関するデータを取得する。
【００３８】
上に説明したように、軌跡が手書き文字を表わしている場合、これらのサンプルポイントは、軌跡が手書き中に入力される２次元平面または３次元空間において特定の時間間隔で取得されるポイント群とすることができる。この場合、これらのサンプルポイントの全てを２次元平面または３次元空間で定義し、次に、定義済みのこれらのサンプルポイントを、以下に説明するように、２つ以上の方向領域に分割する。
【００３９】
１つの実施形態では、軌跡がジェスチャを表わしている場合、ステップ４１０では、ジェスチャの動画像を取得し、代表ポイントを取得動画像のフレームごとに、軌跡の入力サンプルポイントとして検出する。この場合、これらのサンプルポイントの全てをさらに、２次元平面または３次元空間で定義し、次に、定義済みのこれらのサンプルポイントをさらに、以下に説明するように、２つ以上の方向領域に分割する。次に、ジェスチャの軌跡は、手書き文字軌跡と同じようにして特徴付けることができる。
【００４０】
ステップ４２０では、２つ以上の方向領域を位置決めポイントに基づいて事前定義する。
【００４１】
上に説明したように、これらの方向領域は、これらのサンプルポイントが位置決めポイントを基準とした所定の方法で定義されるｎ次元空間（ｎ≧２）を分割することにより事前定義される。
【００４２】
１つの実施形態では、位置決めポイントは、入力サンプルポイント群のうちの任意の入力サンプルポイントに一致させることができる。別の実施形態では、位置決めポイントは、軌跡に関する取得データの平均ポイントとするか、または軌跡に関する取得データの中心ポイントとすることができる。位置決めポイントは、必ずしも固定ポイントではなく、時間とともに変化して、後で説明するように、方向ヒストグラムの時間軸情報を表わすことができる。
【００４３】
ステップ４３０では、少なくとも１つの事前定義方向領域に関する（方向ヒストグラムのような）分布を、少なくとも１つの事前定義方向領域の各々に含まれる入力サンプルポイント群に基づいて取得する。
【００４４】
１つの実施形態では、ステップ４３０において、方向ヒストグラムを、軌跡の形成時にリアルタイムに生成して、時系列の方向ヒストグラムを獲得する。この場合、各方向ヒストグラムに対応する位置決めポイントは、経時的に変化しないポイント、または経時的に変化するポイントとすることができる。各方向ヒストグラムを時系列に生成するために使用される位置決めポイントが経時的に変化する場合、当該位置決めポイントは、この方向ヒストグラムの生成時の最新のサンプルポイントとすることができる。
【００４５】
さらに、実際には、方向ヒストグラムをリアルタイムに生成する場合、本発明の方法は、事前定義した方向領域が唯一の方向領域である場合でも、すなわちサンプルポイント群が定義されるｎ次元空間が分割されない場合でも、有用となり得る。唯一の方向領域とは、ｎ次元空間全体のことである。方向ヒストグラム群のシーケンスは、唯一の方向領域におけるサンプルポイント群の数、位置、方向などに関する情報の時間的分散を表わすことができ、この時間的分散をさらに利用して、軌跡を認識することができる。
【００４６】
別の実施形態では、１つ以上の方向ヒストグラムは、非リアルタイムに生成することができる。すなわち、１つ以上の方向ヒストグラムは、軌跡入力が終了した後に生成することができる。方向ヒストグラム群のシーケンスは、非リアルタイムに生成することができ、各方向ヒストグラムをシーケンスで生成するために使用される位置決めポイント群は変化する。位置決めポイントが経時的に変化しない場合、唯一の方向ヒストグラムは、非リアルタイムに生成することができる。
【００４７】
上に説明したように、方向ヒストグラムは、少なくとも１つの方向領域におけるサンプルポイント群の数、位置、方向などの統計情報を表わすことができる。
【００４８】
１つの事例では、ステップ４３０において、少なくとも１つの事前定義方向領域の各々に含まれる入力サンプルポイント群を計数し、少なくとも１つの事前定義方向領域の各々に含まれる入力サンプルポイント群の数を示す方向ヒストグラムを生成する。特定の例では、各事前定義方向領域の入力サンプルポイント群を計数する。次に、第１方向領域の入力サンプルポイント群の数を方向ヒストグラムの第１ビンに格納し、第２方向領域の入力サンプルポイント群の数を方向ヒストグラムの第２ビンに格納する。全ての方向領域の入力サンプルポイント群の数の全部を格納した後、方向ヒストグラムを生成する。勿論、方向ヒストグラムは、これらの方向領域の一部（少なくとも１つの方向領域）のみを用いて生成してもよい。
【００４９】
別の事例では、方向ヒストグラムは、入力サンプルポイント群に関する位置情報を考慮に入れることにより、例えば少なくとも１つの事前定義方向領域の各々に含まれる位置決めポイントとそれぞれの入力サンプルポイントとの間の距離または座標を合計することにより生成することができる。
【００５０】
別の事例では、方向ヒストグラムは、位置決めポイントに対する入力サンプルポイント群に関する方向情報を考慮に入れることにより生成することができる。例えば、方向ヒストグラムは、基準ライン（例えば、認識空間における水平ライン、垂直ライン、または任意の真っ直ぐなライン）と、少なくとも１つの事前定義方向領域の各々に含まれる位置決めポイントおよびそれぞれの入力サンプルポイントを結ぶラインとがなす角度を合計することにより生成することができる。
【００５１】
別の事例では、方向ヒストグラムは、サンプルポイント群に関する数情報、距離情報、および方向情報のうちの２つの情報、または全ての情報の組み合わせを考慮に入れることにより生成することができる。
【００５２】
さらに、幾つかの事例では、当該方法において、方向ヒストグラムを生成する前に、軌跡に関する取得データを正規化することができる。１つの実施形態では、正規化ステップにおいて、入力速度を、軌跡に関する取得データから学習し、入力速度パラメータを学習入力速度に基づいて抽出し、軌跡の入力サンプルポイント群を、抽出入力速度パラメータに基づいて正規化することができる。軌跡に関する取得データは、入力サンプルポイント群の数、入力時間長、および入力サンプルポイント群の座標を含むことができる。学習ステップでは、現在の入力速度を、軌跡の入力サンプルポイント群に基づいて、例えば入力サンプルポイント群の数、入力時間長、および入力サンプルポイント群の座標に基づいて推定し、そして現在の入力速度を、過去の入力速度を用いて平滑処理することができる。平滑処理は次の方程式を用いて実行することができる：
Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｓｐｅｅｄｎｅｗ＝ρ＊Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｓｐｅｅｄｏｌｄ＋（１−ρ）＊ｈｉｓｔｏｒｙ＿ｓｐｅｅｄ
式中、０≦ρ≦１の関係がある。ρの値は、実験から得られる実験値とすることができる。
【００５３】
別の実施形態では、正規化ステップは、補間アルゴリズム、消去アルゴリズム、またはリサンプリングアルゴリズムを用いて、軌跡の入力サンプルポイント群を変化させることにより実行することもできる。
【００５４】
ステップ４４０では、１つ以上の特徴を、方向ヒストグラムのような、既に取得している分布から獲得することができる。
【００５５】
例えば、方向ヒストグラムのビン群の全ては、特徴ベクトルとして、すなわち軌跡を認識するために使用される特徴として直接出力することができる。別の事例では、方向ヒストグラムの幾つかのビンを組み合わせることができ、次に、組み合わせたビン、および他の未組み合わせのビンを特徴ベクトルとして用いることができる。さらに、幾つかの事例では、１つ以上の特徴を方向ヒストグラムから獲得した後、獲得したこれらの特徴をさらに、特徴正規化方法、特徴削減方法、または特徴選択方法を用いることにより処理することができる。
【００５６】
次に、本発明のこの特徴抽出方法を容易に理解することができるようにするために、手書き文字認識に使用される特徴を抽出する幾つかの特定の例を提示する。これらの例では、認識対象の文字は、２次元平面に筆記され、これらの軌跡の入力サンプルポイントは、手書き中にこの２次元平面で特定の時間間隔で取得される入力ポイント群である。さらに、説明を簡単にするために、以下の例では、これらの方向ヒストグラムは、各事前定義方向領域に含まれる入力サンプルポイント群を計数することにより生成される。当業者であれば、本発明はこれらの例に限定されないことを理解できるであろう。
【００５７】
図５Ａは、英語で“ｐｅｏｐｌｅ”を意味する認識対象の手書き漢字“人”の軌跡を例示的に示している。図５Ｂの十字星印でマークされた位置決めポイントＰは、サンプルポイントに一致するように定義される。図５Ｃに示すように、手書き平面を、位置決めポイントＰで交差する垂直ライン“｜”および水平ライン“―”で分割して、４つの方向領域、すなわちｓ１、ｓ２、ｓ３、およびｓ４を事前定義する。これらの４つの方向領域のそれぞれにおけるサンプルポイント群を計数することにより、図５Ｄに示す方向ヒストグラムを生成する。最後に、特徴ベクトル［５，０，８，８］を、手書き文字認識に使用される特徴として獲得することができる。この特徴ベクトルは、この手書き文字のサンプルポイント群の合計数により正規化することができ、この場合、特徴ベクトルは、［５／２１，０，８／２１，８／２１］とすることができる。
【００５８】
図５Ｂでは、位置決めポイントＰは、手書き文字軌跡のサンプルポイント群のうちの１つのサンプルポイントに一致する。しかしながら、上に説明したように、位置決めポイントＰの位置は、これに限定されない。位置決めポイントＰは、手書き文字軌跡のサンプルポイントのような、手書き平面に存在する任意のポイントに、または図６に示すように、手書き文字軌跡の中央ポイントまたは中心ポイントに設定することができる。
【００５９】
これらの方向領域の事前定義はフレキシブルに行なわれる。図７Ａ〜７Ｈは、事前定義された方向領域群についての幾つかの例を示している。手書き平面は、種々の方法で分割することにより、多数の種類の方向領域を定義することができる。図７Ａでは、１本の水平ラインが位置決めポイントと手書き平面で交差することにより、２つの方向領域を定義する、すなわち一方の方向領域が手書き平面の上部にあり、他方の方向領域が手書き平面の下部にある。図７Ｂでは、１本の垂直ラインが位置決めポイントと交差して、手書き平面を分割するので、一方の方向領域が手書き平面の左側にあり、他方の方向領域が手書き平面の右側にある。図７Ｃでは、１本の水平ライン、および１本の垂直ラインが共に、位置決めポイントと交差することにより、４つの方向領域、すなわちｓ１、ｓ２、ｓ３、およびｓ４を定義する。交差する水平ラインおよび垂直ラインの他に、図７Ｄはさらに、水平ラインに対して４５度および１３５度の角度で傾斜し、かつ共に位置決めポイントと交差する傾斜ライン（“／”）および傾斜ライン（“＼”）を用いることにより、８個の方向領域を定義する。図７Ｅでは、平面を、位置決めポイントと交差する１本の水平ライン、および位置決めポイントを中心とする円で分割することにより、４つの方向領域ｓ１〜ｓ４を定義する。図７Ｆおよび図７Ｇはそれぞれ、３本の並列水平ラインおよび３本の並列垂直ラインを一定間隔で用いることにより、４つの方向領域を定義する。図７Ｈでは、平面を、３本の並列水平ラインおよび３本の並列垂直ラインで分割することにより、合計１６個の方向領域を定義する。
【００６０】
上に説明したように、方向ヒストグラム群のシーケンスをリアルタイムに、または非リアルタイムに生成して、軌跡に関する時間軸情報を表わすことができる。Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌ（隠れマルコフモデル）またはＤｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ（ダイナミックタイムワーピング）を用いて時間に依存した特徴シーケンスを認識する認識方法が近年、非常に普及しており、方向ヒストグラム群のシーケンスを生成するこのような方法は、これらの認識方法と良好に結び付けることができる。
【００６１】
方向ヒストグラム群のシーケンスをリアルタイムに生成する場合、位置決めポイントは経時的に変化するポイントとするか、または経時的に変化しないポイントとすることができる。同じ事を、方向ヒストグラム群のシーケンスを非リアルタイムに生成する場合に当てはめることができる。すなわち、方向ヒストグラム群のシーケンスを生成するためには４つの方式がある、すなわち位置決めポイントが経時的に変化するリアルタイム方式、位置決めポイントが経時的に変化しないリアルタイム方式、位置決めポイントが経時的に変化する非リアルタイム方式、および位置決めポイントが経時的に変化しない非リアルタイム方式がある。以下に、方向ヒストグラム群のシーケンスを生成するこれらの方法の特定の例を提示する。
【００６２】
図８Ａでは、位置決めポイントは、手書き時間全体に亘って経時的に変化することがなく、かつ固定されている。図８Ｂでは、位置決めポイントは経時的に変化し、かつ異なる手書き時刻で変化する。位置決めポイントは、時刻順にＰ１〜Ｐ４に変化し、文字をＰ１からＰ２、Ｐ３に徐々に移して手書きし、最後に、Ｐ４に移して手書きする。したがって、これらの方向領域も、経時的に変化するようにして変化する。
【００６３】
図９Ａおよび９Ｂは、方向ヒストグラム群のシーケンスを、リアルタイムで計数を行ないながら、そして非リアルタイムで計数を行ないながらそれぞれ生成する様子を例示的に示している。リアルタイムで計数を行なう方法では、位置決めポイントＰは、現在の手書きサンプルポイントに位置し、そして手書き文字の手書き順に従って、過去および現在のサンプルポイントのみを用いて計数を行なうことにより、方向ヒストグラムを生成する。非リアルタイムで計数を行なう方法では、過去および現在の手書きサンプルポイントの他に、位置決めポイントがサンプルポイントＰに位置するときに、将来時点の手書きサンプルポイントをさらに用いて計数を行なう。したがって、当該計数は、手書き文字の手書き作業が終了するまで遅らせる必要がある。リアルタイムで計数を行なう方法の速度が、非リアルタイムで計数を行なう方法よりも速いことは明らかである。
【００６４】
図１０Ａ〜１０Ｄは、方向ヒストグラム群のシーケンスを、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、およびｔ４において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。図１１Ａ〜１１Ｄは、方向ヒストグラム群のシーケンスを、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、およびｔ４において、リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。図１２Ａ〜１２Ｄは、方向ヒストグラム群のシーケンスを、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、およびｔ４において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化する状態で生成する様子を例示的に示している。図１３Ａ〜１３Ｄは、方向ヒストグラム群を、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、およびｔ４において、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない状態で生成する様子を例示的に示している。図１０Ａ〜１０Ｄ、図１１Ａ〜１１Ｄ、図１２Ａ〜１２Ｄ、および図１３Ａ〜１３Ｄの各図では、上側部分が、現在時刻における軌跡、位置決めポイント、および方向領域群を示し、下側部分が、計数を行ないながら生成される対応する方向ヒストグラムを示している。この場合、位置決めポイントに一致するサンプルポイントは計数しない。図１３Ａ〜１３Ｄから、非リアルタイムで計数を行ないながら位置決めポイントが経時的に変化しない場合、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、およびｔ４における方向ヒストグラムは互いに同じであることが分かる。すなわち、この事例では、方向ヒストグラム群のシーケンスを異なる時刻で生成する必要がなく、唯一の方向ヒストグラムを生成するだけでよい。
【００６５】
図１４は、本発明の１つの実施形態による軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する装置１４００を示すブロック図である。
【００６６】
図１４に示すように、軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を抽出する装置１４００は、取得ユニット１４１０と、事前定義ユニット１４２０と、生成ユニット１４３０と、獲得ユニット１４４０と、を備える。
【００６７】
さらに詳細には、取得ユニット１４１０は、複数の入力サンプルポイントを含む軌跡に関するデータを取得するように構成される。
【００６８】
事前定義ユニット１４２０は、２つ以上の方向領域を、位置決めポイントに基づいて事前に定義するように構成される。
【００６９】
生成ユニット１４３０は、少なくとも１つの事前定義方向領域の分布を、少なくとも１つの事前定義方向領域の各々に含まれる入力サンプルポイント群に基づいて生成するように構成される。
【００７０】
獲得ユニット１４４０は、１つ以上の特徴を当該分布から獲得するように構成される。
【００７１】
装置１４００のそれぞれのユニットは、図４のフローチャートに示すそれぞれのステップを実行するように構成することができる。
【００７２】
上述の方法および装置は、１つ以上の特徴を簡単な方法で、高い効率で、かつ軽い計算負荷で抽出することができる。抽出した特徴を用いて軌跡を認識する、軌跡を認識するために使用されるモデルをトレーニングするなどが可能である。
【００７３】
次に、軌跡を認識する方法および装置について詳細に説明する。
【００７４】
（軌跡を認識する方法および装置）
図１５は、本発明の１つの実施形態による軌跡を認識する方法を示すフローチャートである。
【００７５】
図１５に示すように、ステップ１５１０では、軌跡を認識するために使用される１つ以上の特徴を、図４を参照して上に説明した上述の特徴抽出方法を実行することにより抽出する。
【００７６】
ステップ１５２０では、軌跡を、抽出した１つ以上の特徴を少なくとも用いることにより認識する。
【００７７】
幾つかの例では、軌跡は、ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌ（ＨＭＭ）を用いた認識装置、Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ（ダイナミックタイムワーピング）を用いた認識装置、またはｋ−最近傍法を用いた認識装置のような公知の認識装置を用いて認識することができる。その結果、認識候補（群）または格子状ネットワークを出力することができる。
【００７８】
幾つかの例では、軌跡認識方法において、本発明に従って抽出される特徴を他の周知の特徴と組み合わせて用いることができる。他の周知の特徴を、既存の特徴抽出方法をステップ１５２０の前に用いることにより獲得する。
【００７９】
図１６は、本発明の１つの実施形態による軌跡を認識する装置１６００を示すブロック図である。
【００８０】
図１６に示すように、軌跡を認識する装置１６００は、図１４に示すような上記装置１４００と、認識ユニット１６１０と、を備える。
【００８１】
さらに詳細には、上記装置１４００を用いて、１つ以上の特徴を抽出し、１つ以上の特徴を用いて軌跡を認識することができる。
【００８２】
認識ユニット１６１０は、軌跡を、抽出した１つ以上の特徴を少なくとも用いることにより認識するように構成される。
【００８３】
装置１６００のそれぞれのユニットは、図１５のフローチャートに示すそれぞれのステップを実行するように構成することができる。
【００８４】
（実験）
以下に、幾つかの実験について詳細に説明することとし、これらの実験から、本発明の技術的効果が先行技術よりも優れていることを立証することができる。
【００８５】
これらの実験は、７９人の書き手による手書きのトレーニング用データ、および２０人の書き手による手書きの評価用データを用いて行なわれる。使用する認識装置はＨＭＭに基づいている。
【００８６】
最初の３回の実験では、位置決めポイントは経時的に変化し、かつ手書き文字軌跡のデータの各サンプルポイントに一致する。
【００８７】
第１の実験では、ＨＭＭを用いた手書き文字認識システムを使用して、本発明の有効性を立証する。基準１のシステムは、公知の１１次元ｎＰｅｎ特徴分析パッケージを用い、本発明のシステムは、図７Ｄに示すような事前定義方向領域群を用いる。この実験から、より少ない次元数、すなわち８次元を用いる本発明の認識性能が、公知の１１次元ｎＰｅｎ特徴分析パッケージよりも優れている、すなわち９２．１１％と９１．９１％という結果が得られた。
【００８８】
第２の実験では、計算負荷を基準１と本発明の２つの実施形態との間で比較する。図１７の“水平＋垂直”で指示される一方の実施形態は、図７Ｃに示す事前定義方向領域群を用い、図１７の“水平＋垂直＋４５°傾斜＋１３５°傾斜”で指示される他方の実施形態は、図７Ｄに示す事前定義方向領域群を用いる。カウント作業は、図９Ｂに示す非リアルタイム方式に基づいている。合計５６４００の手書き文字を用いて、合計計算時間を集計する。図１７に示すように、本発明の２つの実施形態の合計計算時間はそれぞれ、９および１１であり、これらの時間は、基準１の時間、すなわち５４７と比べると遥かに短い。
【００８９】
第３の実験では、他の従来の特徴と組み合わせた本発明の有効性を立証するために、基本座標（ｘ、ｙ）から求めた６次元座標特徴ベクトルを基準２として用いる手書き文字認識システムを用いる。図１８では、“垂直”で指示される実施形態は、図７Ｂに示す事前定義方向領域群を用い、“水平”で指示される実施形態は、図７Ａに示す事前定義方向領域群を用い、“水平＋垂直”で指示される実施形態は、図７Ｃに示す事前定義方向領域群を用い、“水平＋垂直＋４５°傾斜＋１３５°傾斜”で指示される実施形態は、図７Ｄに示す事前定義方向領域群を用いる。
【００９０】
図９Ａおよび図９Ｂにそれぞれ示すリアルタイムで計数を行なう方法、および非リアルタイムで計数を行なう方法の両方を評価する。認識性能、すなわち認識速度は、基準２の特徴を本発明における任意の種類の事前定義方向領域群に従って抽出される特徴と組み合わせることにより向上させることができることが分かる。最大の向上点は、基準２の９３．０９％から、本発明の非リアルタイムで計数を行なう方法を用いる“水平＋垂直”システムの９４．０４％に増加することである。“８”と“Ｂ”，“ｎ”  と“ｍ”，“ｎ”  と“ｈ”，“ｑ”  と“ｇ”，および“ｃ”  と“（”のような多くの混同し易い文字は、本発明に従って抽出される特徴を付加することにより正しく認識される。
【００９１】
第４の実験では、図１２Ａ〜１２Ｄに示す位置決めポイントが経時的に変化する第１の方法の認識性能と、図１３Ａ〜１３Ｄに示す位置決めポイントが経時的に変化しない第２の方法の認識性能とを比較する。これらの方法の両方を、上に基準２として説明した６次元座標特徴ベクトルと組み合わせる。これらの方法では共に、図７Ｃに示す“水平＋垂直”の同じ事前定義方向領域群を用いる。これらの方法では共に、サンプルポイント群を非リアルタイムで計数する。唯一の違いは、これらの位置決めポイントの位置である。第１の方法では、図１２Ａ〜１２Ｄに示すように、位置決めポイントは経時的に変化し、かつ手書き文字軌跡の各サンプルポイントに一致する。これとは異なり、第２の方法では、位置決めポイントは、手書き文字軌跡の中央ポイントに固定される。この実験から、認識性能は９４．０４％（第１の方法）と９０．４４％（第２の方法）という結果になった。位置決めポイントが経時的に変化する第１の方法では、第２の方法よりも多くの情報を考慮に入れることができるので、認識性能をさらに向上させることができる。
【００９２】
したがって、この実験結果から、本発明による方法を用いることにより、認識性能が向上し、計算負荷が大幅に低減することを立証することができる。
【００９３】
上に説明したユニット群の全ては、本開示において説明されるプロセス群を実行する例示的および／または好適なモジュールである。これらのユニットは、ハードウェアユニット（フィールドプログラマブルゲートアレイ、デジタル信号プロセッサ、特殊用途向け集積回路などのような）および／またはソフトウェアモジュール（コンピュータ可読プログラムのような）とすることができる。種々のステップを実行するこれらのユニットは、上に網羅的に説明されていない。しかしながら、特定のプロセスを実行するステップが行なわれる場合、同じプロセスを実行する対応する機能モジュールまたはユニット（ハードウェアおよび／またはソフトウェアにより実現される）を設けることができる。説明してきたステップ群、およびこれらのステップに対応するユニット群を全て組み合わせることによる技術的解決策は、これらのステップおよびユニットが構成するこれらの技術的解決策が完全であり、かつ適用可能である限り、本出願の開示に含まれる。
【００９４】
本発明の方法および装置は、多くの様式で実施することができる。例えば、本発明の方法および装置は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはこれらの要素の任意の組み合わせにより実施することができる。当該方法のステップ群について上に記載される順番は、単なる例示に過ぎず、本発明の方法のこれらのステップは、異なる意味が明確に記載されていない限り、上に詳細に記載される順番に限定されない。その他、幾つかの実施形態では、本発明は、記録媒体に記録されるプログラム群として具体的に実施することもでき、これらのプログラムとして、本発明による方法を実行する機械可読命令を挙げることができる。したがって、本発明はさらに、本発明による方法を実行するプログラムを格納する記録媒体を含む。
【００９５】
本発明の幾つかの特定の実施形態を、種々の例を用いて詳細に示してきたが、当業者であれば、上記のこれらの例は、例示に過ぎず、本発明の範囲を限定するものではないことを理解されたい。当業者であれば、上記のこれらの実施形態は、本発明の範囲および思想から逸脱しない限り、変更することができることを理解されたい。本発明の範囲は添付の請求項により規定される。
【符号の説明】
【００９６】
１０００  コンピュータシステム
１１１０  コンピュータ
１１２０  処理ユニット
１１２１  システムバス
１１３０  システムメモリ
１１３１  ＲＯＭ
１１３２  ＲＡＭ
１１３３  ＢＩＯＳ
１１３４  オペレーティングシステム
１１３５  アプリケーションプログラム
１１３６，１１４６  他のプログラムモジュール
１１３７  プログラムデータ
１１４０  非着脱式不揮発性メモリインターフェース
１１４１  非着脱式不揮発性メモリ
１１４５  アプリケーションプログラム
１１４７  プログラムデータ
１１５０  着脱式不揮発性メモリインターフェース
１１５１  フロッピー（登録商標）ドライブ
１１５２  フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク
１１５５  ＣＤ−ＲＯＭドライブ
１１５６  ＣＤ
１１６０  ユーザ入力インターフェース
１１６１  マイクロホン
１１６２  キーボード
１１７０  ネットワークインターフェース
１１７１  ローカルエリアネットワーク
１１７２  モデム
１１７３  ワイドエリアネットワーク
１１８０  リモートコンピュータ
１１８１  メモリ
１１８５  リモートアプリケーションプログラム
１１９０  ビデオインターフェース
１１９１  モニタ
１１９５  出力周辺インターフェース
１１９６  プリンタ
１１９７  スピーカ
１４００，１６００  装置
１４１０  取得ユニット
１４２０  事前定義ユニット
１４３０  生成ユニット
１４４０  獲得ユニット
１６１０  認識ユニット
Ｐ、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４  位置決めポイント
Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４  方向領域
ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４  時刻
ρ  実験値
【図１】
2014154151.tif 000006
【図２】
2014154151.tif 000007
【図３】
2014154151.tif 000008
【図４】
2014154151.tif 000009
【図５】
2014154151.tif 000010
【図６】
2014154151.tif 000011
【図７】
2014154151.tif 000012
【図８】
2014154151.tif 000013
【図９】
2014154151.tif 000014
【図１０】
2014154151.tif 000015
【図１１】
2014154151.tif 000016
【図１２】
2014154151.tif 000017
【図１３】
2014154151.tif 000018
【図１４】
2014154151.tif 000019
【図１５】
2014154151.tif 000020
【図１６】
2014154151.tif 000021
【図１７】
2014154151.tif 000022
【図１８】
2014154151.tif 000023