(57)【要約】【課題】特段の操作をユーザに強いることなく、端末への高精度な入力操作を可能とする。【解決手段】認識装置１では、ユーザによる端末３の把持状態を示す把持データが、予め記憶された把持状態に該当するか否かを認識することにより端末３への入力操作を実現させるので、ユーザに対して特段の操作が強いられない。また、把持データの時間変動データを算出し、算出された時間変動データから統計的手法により算出した確率密度関数と基準確率密度関数との分布の類似度を表す特徴ベクトルを、把持状態を認識するための把持状態情報として記憶するので、把持データを検出するための検出装置固有の事情に起因するノイズや、その他の突発的なノイズに対してロバストである。そして、種々のノイズに対してロバストな把持状態情報に基づき、把持状態が認識されるので、高精度な認識処理に基づく端末への入力が実現される。【選択図】図４
2014002655.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによる端末の把持状態を示し該端末において時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群に基づき、ユーザによる端末の把持状態を認識する認識装置であって、
第１の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を第１把持データ群として取得する第１把持データ取得手段と、
前記把持データ群に含まれる各時刻における前記把持データの時間変動を示す時間変動データの群からなる時間変動把持データであって、前記第１把持データ取得手段により取得された第１把持データ群に基づく前記時間変動把持データを第１時間変動把持データとして算出する第１時間変動把持データ算出手段と、
時間変動把持データに示される時間変動の変動状態を示す確率密度関数であって、前記第１時間変動把持データ算出手段により算出された第１時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を第１確率密度関数として生成する第１確率密度関数生成手段と、
基準とする基準時間変動把持データに基づき生成された確率密度関数である基準確率密度関数と、前記第１確率密度関数生成手段により生成された第１確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された該分布の類似度を第１特徴ベクトルとして規定する第１特徴ベクトル規定手段と、
前記第１特徴ベクトル規定手段により生成された第１の特徴ベクトルを含む第１の把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶手段に記憶させる把持状態情報格納手段と、
第２の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を第２把持データ群として取得する第２把持データ取得手段と、
前記第２把持データ取得手段により取得された第２把持データ群に基づく前記時間変動把持データを第２時間変動把持データとして算出する第２時間変動把持データ算出手段と、
前記第２時間変動把持データ算出手段により算出された第２時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を、第２確率密度関数として生成する第２確率密度関数生成手段と、
前記基準確率密度関数と、前記第２確率密度関数生成手段により生成された第２確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を第２特徴ベクトルとして規定する第２特徴ベクトル規定手段と、
前記第２特徴ベクトル規定手段により規定された第２特徴ベクトルと、前記把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す類似尺度を算出する類似尺度算出手段と、
前記類似尺度算出手段により算出された類似尺度が所定の閾値以上である場合に、前記第２の把持状態が前記第１の把持状態に該当すると判定する判定手段と、
を備える認識装置。
【請求項２】
第３の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を更新用把持データ群として取得する更新用把持データ取得手段と、
前記更新用把持データ取得手段により取得された更新用把持データ群に基づく前記時間変動把持データを、更新用時間変動把持データとして算出する更新用時間変動把持データ算出手段と、
前記更新用時間変動把持データ算出手段により算出された更新用時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を、更新用確率密度関数として生成する更新用確率密度関数生成手段と、
前記基準確率密度関数と、前記更新用確率密度関数生成手段により生成された更新用確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を更新用特徴ベクトルとして規定する更新用特徴ベクトル規定手段と、
第４の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を更新検証用把持データ群として取得する更新検証用把持データ取得手段と、
前記更新検証用把持データ取得手段により取得された更新検証用把持データ群に基づく前記時間変動把持データを更新検証用時間変動把持データとして算出する更新検証用時間変動把持データ算出手段と、
前記更新検証用時間変動把持データ算出手段により算出された更新検証用時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を、更新検証用確率密度関数として生成する更新検証用確率密度関数生成手段と、
前記基準確率密度関数と、前記更新検証用確率密度関数生成手段により生成された更新検証用確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を更新検証用特徴ベクトルとして規定する更新検証用特徴ベクトル規定手段と、
前記更新検証用特徴ベクトル規定手段により規定された更新検証用特徴ベクトルと、前記把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す第１の類似尺度を算出し、前記更新検証用特徴ベクトルと、前記更新用特徴ベクトル規定手段により規定された更新用特徴ベクトルとの類似度合いを示す第２の類似尺度を算出する第２類似尺度算出手段と、
前記第２類似尺度算出手段により算出された前記第１の類似尺度より前記第２の類似尺度の方が大きいか否かを判定する第２判定手段と、
前記第２判定手段により前記第１の類似尺度より前記第２の類似尺度の方が大きいと判定された場合に、前記把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報を、前記更新用特徴ベクトルを含む第３の把持状態情報に更新する更新手段と、
を更に備える請求項１に記載の認識装置。
【請求項３】
前記把持データ群を前記時間変動把持データの算出に用いる前に、該把持データ群に含まれる前記把持データにおける、当該把持データの検出に係る過渡状態に起因するノイズ、パルスノイズ、当該把持データに対するウェーブレットシュリンケージにより除去可能なノイズ、当該把持データの検出に係る直流成分に起因するノイズ及びガウスノイズのうちの少なくとも１つを除去するノイズ除去手段を更に備える、
請求項１または２に記載の認識装置。
【請求項４】
ユーザによる端末の把持状態を示し該端末において時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群に基づき、ユーザによる端末の把持状態を認識する認識装置における認識方法であって、
第１の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を第１把持データ群として取得する第１把持データ取得ステップと、
前記把持データ群に含まれる各時刻における前記把持データの時間変動を示す時間変動データの群からなる時間変動把持データであって、前記第１把持データ取得ステップにおいて取得された第１把持データ群に基づく前記時間変動把持データを第１時間変動把持データとして算出する第１時間変動把持データ算出ステップと、
時間変動把持データに示される時間変動の変動状態を示す確率密度関数であって、前記第１時間変動把持データ算出ステップにおいて算出された第１時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を第１確率密度関数として生成する第１確率密度関数生成ステップと、
基準とする基準時間変動把持データに基づき生成された確率密度関数である基準確率密度関数と、前記第１確率密度関数生成ステップにおいて生成された第１確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された該分布の類似度を第１特徴ベクトルとして規定する第１特徴ベクトル規定ステップと、
前記第１特徴ベクトル規定ステップにおいて生成された第１の特徴ベクトルを含む第１の把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶手段に記憶させる把持状態情報格納ステップと、
第２の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を第２把持データ群として取得する第２把持データ取得ステップと、
前記第２把持データ取得ステップにおいて取得された第２把持データ群に基づく前記時間変動把持データを第２時間変動把持データとして算出する第２時間変動把持データ算出ステップと、
前記第２時間変動把持データ算出ステップにおいて算出された第２時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を、第２確率密度関数として生成する第２確率密度関数生成ステップと、
前記基準確率密度関数と、前記第２確率密度関数生成ステップにおいて生成された第２確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を第２特徴ベクトルとして規定する第２特徴ベクトル規定ステップと、
前記第２特徴ベクトル規定ステップにおいて規定された第２特徴ベクトルと、前記把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す類似尺度を算出する類似尺度算出ステップと、
前記類似尺度算出ステップにおいて算出された類似尺度が所定の閾値以上である場合に、前記第２の把持状態が前記第１の把持状態に該当すると判定する判定ステップと、
を有する認識方法。
【請求項５】
第３の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を更新用把持データ群として取得する更新用把持データ取得ステップと、
前記更新用把持データ取得ステップにおいて取得された更新用把持データ群に基づく前記時間変動把持データを、更新用時間変動把持データとして算出する更新用時間変動把持データ算出ステップと、
前記更新用時間変動把持データ算出ステップにおいて算出された更新用時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を、更新用確率密度関数として生成する更新用確率密度関数生成ステップと、
前記基準確率密度関数と、前記更新用確率密度関数生成ステップにおいて生成された更新用確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を更新用特徴ベクトルとして規定する更新用特徴ベクトル規定ステップと、
第４の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を更新検証用把持データ群として取得する更新検証用把持データ取得ステップと、
前記更新検証用把持データ取得ステップにおいて取得された更新検証用把持データ群に基づく前記時間変動把持データを、更新検証用時間変動把持データとして算出する更新検証用時間変動把持データ算出ステップと、
前記更新検証用時間変動把持データ算出ステップにおいて算出された更新検証用時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を、更新検証用確率密度関数として生成する更新検証用確率密度関数生成ステップと、
前記基準確率密度関数と、前記更新検証用確率密度関数生成ステップにおいて生成された更新検証用確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を更新検証用特徴ベクトルとして規定する更新検証用特徴ベクトル規定ステップと、
前記更新検証用特徴ベクトル規定ステップにおいて規定された更新検証用特徴ベクトルと、前記把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す第１の類似尺度を算出し、前記更新検証用特徴ベクトルと、前記更新用特徴ベクトル規定ステップにおいて規定された更新用特徴ベクトルとの類似度合いを示す第２の類似尺度を算出する第２類似尺度算出ステップと、
前記第２類似尺度算出ステップにおいて算出された前記第１の類似尺度より前記第２の類似尺度の方が大きいか否かを判定する第２判定ステップと、
前記第２判定ステップにおいて前記第１の類似尺度より前記第２の類似尺度の方が大きいと判定された場合に、前記把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報を、前記更新用特徴ベクトルを含む第３の把持状態情報に更新する更新ステップと、
を更に有する請求項４に記載の認識方法。
【請求項６】
端末と、ユーザによる前記端末の把持状態を示し該端末において時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群に基づき、ユーザによる端末の把持状態を認識する認識装置と、を含む認識システムであって、
前記端末は、
前記把持データを検出する検出手段と、
前記検出手段により時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群を前記認識装置に送信する送信手段と、
を備え、
前記認識装置は、
第１の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を第１把持データ群として取得する第１把持データ取得手段と、
前記把持データ群に含まれる各時刻における前記把持データの時間変動を示す時間変動データの群からなる時間変動把持データであって、前記第１把持データ取得手段により取得された第１把持データ群に基づく前記時間変動把持データを第１時間変動把持データとして算出する第１時間変動把持データ算出手段と、
時間変動把持データに示される時間変動の変動状態を示す確率密度関数であって、前記第１時間変動把持データ算出手段により算出された第１時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を第１確率密度関数として生成する第１確率密度関数生成手段と、
基準とする基準時間変動把持データに基づき生成された確率密度関数である基準確率密度関数と、前記第１確率密度関数生成手段により生成された第１確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された該分布の類似度を第１特徴ベクトルとして規定する第１特徴ベクトル規定手段と、
前記第１特徴ベクトル規定手段により生成された第１の特徴ベクトルを含む第１の把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶手段に記憶させる把持状態情報格納手段と、
第２の把持状態に基づき取得された前記把持データ群を第２把持データ群として取得する第２把持データ取得手段と、
前記第２把持データ取得手段により取得された第２把持データ群に基づく前記時間変動把持データを第２時間変動把持データとして算出する第２時間変動把持データ算出手段と、
前記第２時間変動把持データ算出手段により算出された第２時間変動把持データに基づく前記確率密度関数を、第２確率密度関数として生成する第２確率密度関数生成手段と、
前記基準確率密度関数と、前記第２確率密度関数生成手段により生成された第２確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を第２特徴ベクトルとして規定する第２特徴ベクトル規定手段と、
前記第２特徴ベクトル規定手段により規定された第２特徴ベクトルと、前記把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す類似尺度を算出する類似尺度算出手段と、
前記類似尺度算出手段により算出された類似尺度が所定の閾値以上である場合に、前記第２の把持状態が前記第１の把持状態に該当すると判定する判定手段と、
を備える認識システム。
【請求項７】
前記認識装置は、
前記判定手段による判定の結果に関する認識情報を前記端末に送信する認識情報送信手段を更に備え、
前記端末は、
前記認識装置から送信された認識情報を受信する認識情報受信手段と、
前記認識情報受信手段により受信された認識情報に応じた所定の処理を実行する実行手段と、を更に備える、
請求項６に記載の認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識装置、認識方法及び認識システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、キー入力やタッチパネルの操作以外の手段により、端末に対して所定のコマンド入力を与える技術があった。例えば、端末に加速度センサやジャイロセンサといったセンサを設け、ユーザが端末を保持しながら動かすことにより所定の動作状態がセンサにより検出されると、端末に対して所定のコマンド入力が与えられる技術が知られている。また、ユーザの指紋を検出して、予め登録されている指紋に該当する場合に認証を行うといった技術が知られている。この技術は、所定の指紋のパターン検出をもって入力コマンドとするものである。また、携帯電話の筐体の側面に設けられたセンサにより、ユーザによる携帯電話機の掴み方を検出し、検出した保持パターンが予め登録された登録パターンに一致した場合に、決済を実行する認証方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−７７２２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術では、端末に所望の入力を与えるために、所定のアクションをユーザに強いるものであったので、ユーザがそのようなアクションを実施できない状況にあっては使用できなかった。また、指紋のパターンの入力により端末に入力する技術においても、指紋をセンサに読み取らせるための特定の動作をユーザに強いるものであり、その操作はユーザにとって負担であった。また、特許文献１に記載された技術におけるセンサは、当該センサが操作されたか否かを検出するだけのものであるので、この技術では高精度な判定は不可能であった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、特段の操作をユーザに強いることなく、端末への高精度な入力操作が可能な認識装置、認識方法及び認識システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る認識装置は、ユーザによる端末の把持状態を示し該端末において時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群に基づき、ユーザによる端末の把持状態を認識する認識装置であって、第１の把持状態に基づき取得された把持データ群を第１把持データ群として取得する第１把持データ取得手段と、把持データ群に含まれる各時刻における把持データの時間変動を示す時間変動データの群からなる時間変動把持データであって、第１把持データ取得手段により取得された第１把持データ群に基づく時間変動把持データを第１時間変動把持データとして算出する第１時間変動把持データ算出手段と、時間変動把持データに示される時間変動の変動状態を示す確率密度関数であって、第１時間変動把持データ算出手段により算出された第１時間変動把持データに基づく確率密度関数を第１確率密度関数として生成する第１確率密度関数生成手段と、基準とする基準時間変動把持データに基づき生成された確率密度関数である基準確率密度関数と、第１確率密度関数生成手段により生成された第１確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された該分布の類似度を第１特徴ベクトルとして規定する第１特徴ベクトル規定手段と、第１特徴ベクトル規定手段により生成された第１の特徴ベクトルを含む第１の把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶手段に記憶させる把持状態情報格納手段と、第２の把持状態に基づき取得された把持データ群を第２把持データ群として取得する第２把持データ取得手段と、第２把持データ取得手段により取得された第２把持データ群に基づく時間変動把持データを第２時間変動把持データとして算出する第２時間変動把持データ算出手段と、第２時間変動把持データ算出手段により算出された第２時間変動把持データに基づく確率密度関数を、第２確率密度関数として生成する第２確率密度関数生成手段と、基準確率密度関数と、第２確率密度関数生成手段により生成された第２確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を第２特徴ベクトルとして規定する第２特徴ベクトル規定手段と、第２特徴ベクトル規定手段により規定された第２特徴ベクトルと、把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す類似尺度を算出する類似尺度算出手段と、類似尺度算出手段により算出された類似尺度が所定の閾値以上である場合に、第２の把持状態が第１の把持状態に該当すると判定する判定手段と、を備える。
【０００７】
また、上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る認識方法は、ユーザによる端末の把持状態を示し該端末において時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群に基づき、ユーザによる端末の把持状態を認識する認識装置における認識方法であって、第１の把持状態に基づき取得された把持データ群を第１把持データ群として取得する第１把持データ取得ステップと、把持データ群に含まれる各時刻における把持データの時間変動を示す時間変動データの群からなる時間変動把持データであって、第１把持データ取得ステップにおいて取得された第１把持データ群に基づく時間変動把持データを第１時間変動把持データとして算出する第１時間変動把持データ算出ステップと、時間変動把持データに示される時間変動の変動状態を示す確率密度関数であって、第１時間変動把持データ算出ステップにおいて算出された第１時間変動把持データに基づく確率密度関数を第１確率密度関数として生成する第１確率密度関数生成ステップと、基準とする基準時間変動把持データに基づき生成された確率密度関数である基準確率密度関数と、第１確率密度関数生成ステップにおいて生成された第１確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された該分布の類似度を第１特徴ベクトルとして規定する第１特徴ベクトル規定ステップと、第１特徴ベクトル規定ステップにおいて生成された第１の特徴ベクトルを含む第１の把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶手段に記憶させる把持状態情報格納ステップと、第２の把持状態に基づき取得された把持データ群を第２把持データ群として取得する第２把持データ取得ステップと、第２把持データ取得ステップにおいて取得された第２把持データ群に基づく時間変動把持データを第２時間変動把持データとして算出する第２時間変動把持データ算出ステップと、第２時間変動把持データ算出ステップにおいて算出された第２時間変動把持データに基づく確率密度関数を、第２確率密度関数として生成する第２確率密度関数生成ステップと、基準確率密度関数と、第２確率密度関数生成ステップにおいて生成された第２確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を第２特徴ベクトルとして規定する第２特徴ベクトル規定ステップと、第２特徴ベクトル規定ステップにおいて規定された第２特徴ベクトルと、把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す類似尺度を算出する類似尺度算出ステップと、類似尺度算出ステップにおいて算出された類似尺度が所定の閾値以上である場合に、第２の把持状態が第１の把持状態に該当すると判定する判定ステップと、を有する。
【０００８】
また、上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る認識システムは、端末と、ユーザによる端末の把持状態を示し該端末において時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群に基づき、ユーザによる端末の把持状態を認識する認識装置と、を含む認識システムであって、端末は、把持データを検出する検出手段と、検出手段により時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群を認識装置に送信する送信手段と、を備え、認識装置は、第１の把持状態に基づき取得された把持データ群を第１把持データ群として取得する第１把持データ取得手段と、把持データ群に含まれる各時刻における把持データの時間変動を示す時間変動データの群からなる時間変動把持データであって、第１把持データ取得手段により取得された第１把持データ群に基づく時間変動把持データを第１時間変動把持データとして算出する第１時間変動把持データ算出手段と、時間変動把持データに示される時間変動の変動状態を示す確率密度関数であって、第１時間変動把持データ算出手段により算出された第１時間変動把持データに基づく確率密度関数を第１確率密度関数として生成する第１確率密度関数生成手段と、基準とする基準時間変動把持データに基づき生成された確率密度関数である基準確率密度関数と、第１確率密度関数生成手段により生成された第１確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された該分布の類似度を第１特徴ベクトルとして規定する第１特徴ベクトル規定手段と、第１特徴ベクトル規定手段により生成された第１の特徴ベクトルを含む第１の把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶手段に記憶させる把持状態情報格納手段と、第２の把持状態に基づき取得された把持データ群を第２把持データ群として取得する第２把持データ取得手段と、第２把持データ取得手段により取得された第２把持データ群に基づく時間変動把持データを第２時間変動把持データとして算出する第２時間変動把持データ算出手段と、第２時間変動把持データ算出手段により算出された第２時間変動把持データに基づく確率密度関数を、第２確率密度関数として生成する第２確率密度関数生成手段と、基準確率密度関数と、第２確率密度関数生成手段により生成された第２確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を第２特徴ベクトルとして規定する第２特徴ベクトル規定手段と、第２特徴ベクトル規定手段により規定された第２特徴ベクトルと、把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す類似尺度を算出する類似尺度算出手段と、類似尺度算出手段により算出された類似尺度が所定の閾値以上である場合に、第２の把持状態が第１の把持状態に該当すると判定する判定手段と、を備える。
【０００９】
上記形態によれば、ユーザによる端末の把持状態を示す把持データの認識により端末への入力操作を実現させるので、ユーザに対して特段の操作が強いられない。また、把持データの時間変動を示す時間変動データから統計的手法により算出した確率密度関数と、基準確率密度関数との分布の類似度を表す特徴ベクトルを、把持状態を認識するための把持状態情報として記憶するので、把持データを検出するための検出装置固有の事情に起因するノイズや、その他の突発的なノイズに対してロバストである。そして、種々のノイズに対してロバストな把持状態情報に基づき、把持状態が認識されるので、高精度な認識処理に基づく端末への入力が実現される。
【００１０】
さらに別の形態に係る認識装置は、第３の把持状態に基づき取得された把持データ群を更新用把持データ群として取得する更新用把持データ取得手段と、更新用把持データ取得手段により取得された更新用把持データ群に基づく時間変動把持データを、更新用時間変動把持データとして算出する更新用時間変動把持データ算出手段と、更新用時間変動把持データ算出手段により算出された更新用時間変動把持データに基づく確率密度関数を、更新用確率密度関数として生成する更新用確率密度関数生成手段と、基準確率密度関数と、更新用確率密度関数生成手段により生成された更新用確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を更新用特徴ベクトルとして規定する更新用特徴ベクトル規定手段と、第４の把持状態に基づき取得された把持データ群を更新検証用把持データ群として取得する更新検証用把持データ取得手段と、更新検証用把持データ取得手段により取得された更新検証用把持データ群に基づく時間変動把持データを更新検証用時間変動把持データとして算出する更新検証用時間変動把持データ算出手段と、更新検証用時間変動把持データ算出手段により算出された更新検証用時間変動把持データに基づく確率密度関数を、更新検証用確率密度関数として生成する更新検証用確率密度関数生成手段と、基準確率密度関数と、更新検証用確率密度関数生成手段により生成された更新検証用確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を更新検証用特徴ベクトルとして規定する更新検証用特徴ベクトル規定手段と、更新検証用特徴ベクトル規定手段により規定された更新検証用特徴ベクトルと、把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す第１の類似尺度を算出し、更新検証用特徴ベクトルと、更新用特徴ベクトル規定手段により規定された更新用特徴ベクトルとの類似度合いを示す第２の類似尺度を算出する第２類似尺度算出手段と、第２類似尺度算出手段により算出された第１の類似尺度より第２の類似尺度の方が大きいか否かを判定する第２判定手段と、第２判定手段により第１の類似尺度より第２の類似尺度の方が大きいと判定された場合に、把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報を、更新用特徴ベクトルを含む第３の把持状態情報に更新する更新手段と、を更に備える。
【００１１】
さらに別の形態に係る認識方法は、第３の把持状態に基づき取得された把持データ群を更新用把持データ群として取得する更新用把持データ取得ステップと、更新用把持データ取得ステップにおいて取得された更新用把持データ群に基づく時間変動把持データを、更新用時間変動把持データとして算出する更新用時間変動把持データ算出ステップと、更新用時間変動把持データ算出ステップにおいて算出された更新用時間変動把持データに基づく確率密度関数を、更新用確率密度関数として生成する更新用確率密度関数生成ステップと、基準確率密度関数と、更新用確率密度関数生成ステップにおいて生成された更新用確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を更新用特徴ベクトルとして規定する更新用特徴ベクトル規定ステップと、第４の把持状態に基づき取得された把持データ群を更新検証用把持データ群として取得する更新検証用把持データ取得ステップと、更新検証用把持データ取得ステップにおいて取得された更新検証用把持データ群に基づく時間変動把持データを、更新検証用時間変動把持データとして算出する更新検証用時間変動把持データ算出ステップと、更新検証用時間変動把持データ算出ステップにおいて算出された更新検証用時間変動把持データに基づく確率密度関数を、更新検証用確率密度関数として生成する更新検証用確率密度関数生成ステップと、基準確率密度関数と、更新検証用確率密度関数生成ステップにおいて生成された更新検証用確率密度関数との分布の類似度を算出し、算出された分布の類似度を更新検証用特徴ベクトルとして規定する更新検証用特徴ベクトル規定ステップと、更新検証用特徴ベクトル規定ステップにおいて規定された更新検証用特徴ベクトルと、把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す第１の類似尺度を算出し、更新検証用特徴ベクトルと、更新用特徴ベクトル規定ステップにおいて規定された更新用特徴ベクトルとの類似度合いを示す第２の類似尺度を算出する第２類似尺度算出ステップと、第２類似尺度算出ステップにおいて算出された第１の類似尺度より第２の類似尺度の方が大きいか否かを判定する第２判定ステップと、第２判定ステップにおいて第１の類似尺度より第２の類似尺度の方が大きいと判定された場合に、把持状態情報記憶手段に記憶された第１の把持状態情報を、更新用特徴ベクトルを含む第３の把持状態情報に更新する更新ステップと、を更に有する。
【００１２】
上記形態によれば、第４の把持状態に基づく更新検証用把持データから算出された特徴ベクトルが、第１の把持状態に基づく特徴ベクトルに類似する度合いによりも、第３の把持状態に基づく特徴ベクトルに類似する度合いの方が高い場合に、把持状態を認識するための情報として把持状態情報記憶手段に記憶されていた第１の把持状態情報が、第３の把持状態に基づく特徴ベクトルを含む第３の把持状態情報に更新される。これにより、把持状態を認識するための情報として適切な把持状態情報が把持状態情報記憶手段に格納される。従って、例えば、第１の把持状態に該当すると判定された第２の把持状態に基づく第２の把持データを第３の把持データとして採用することにより、把持状態の認識のために参照される把持情報を、例えば経年的な変化に応じて、適切な情報に保つことができる。
【００１３】
さらに別の形態に係る認識装置では、把持データ群を時間変動把持データの算出に用いる前に、該把持データ群に含まれる把持データにおける、当該把持データの検出に係る過渡状態に起因するノイズ、パルスノイズ、当該把持データに対するウェーブレットシュリンケージにより除去可能なノイズ、当該把持データの検出に係る直流成分に起因するノイズ及びガウスノイズのうちの少なくとも１つを除去するノイズ除去手段を更に備えることとしてもよい。
【００１４】
上記形態によれば、時間変動把持データの算出の前に、把持データからノイズが除去されるので、時間変動把持データの精度及び時間変動把持データに基づき算出される種々の確率分布の精度が向上される。
【００１５】
さらに別の形態に係る認識システムでは、認識装置は、判定手段による判定の結果に関する認識情報を端末に送信する認識情報送信手段を更に備え、端末は、認証装置から送信された認識情報を受信する認識情報受信手段と、認識情報受信手段により受信された認識情報に応じた所定の処理を実行する実行手段と、を更に備えることとしてもよい。
【００１６】
上記形態によれば、特段の操作をユーザに強いることなく、例えば、端末におけるユーザ認証といった所定の処理を実現できる。
【発明の効果】
【００１７】
特段の操作をユーザに強いることなく、端末への高精度な入力操作が可能な認識装置、認識方法及び認識システムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】認識システムの装置構成を示す図である。
【図２】端末における圧力センサの配置を示す模式図である。
【図３】端末の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】認識装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図５】認識装置のハードブロック図である。
【図６】認識システムにおける認識方法の処理内容を示すタイミングチャートである。
【図７】認識システムにおける認識方法の処理内容を示すタイミングチャートである。
【図８】認識システムにおける認識方法の処理内容を示すタイミングチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明に係る認識装置、認識方法及び認識システムの実施形態について図面を参照して説明する。なお、可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００２０】
図１は、認識システムの装置構成を示す図である。認識システム１００は、認識装置１及び端末３を含む。認識装置１は、ネットワークＮを介して端末３と通信可能であって、ユーザによる端末３の把持状態を示すデータであって端末３において時系列に検出された複数の把持データを含む把持データ群に基づき、ユーザによる端末３の把持状態を認識する装置である。認識装置１は、例えば、端末３の把持状態に基づき、端末を把持するユーザが予め登録されたユーザに該当するか否かを判定することにより、ユーザの認証を実施する装置であることができる。
【００２１】
端末３は、例えば、携帯電話機に例示されるような移動端末であることができる。端末３は、使用状態においてユーザに把持される。そして、端末３は、ユーザによる把持状態を検出するためのセンサを備える。端末３に備えられるセンサは、例えば圧力センサである。
【００２２】
図２は、端末３における圧力センサｄの配置を示す模式図である。図２に示すように、端末３は、筐体の底面ｐＢ、側面ｐＳ１，ｐＳ２に、計Ｎ個の圧力センサを有する。具体的には、底面ｐＢにおける端部近傍に、複数のセンサｄｎ１＋１，ｄｎ１＋２，ｄｎ１＋３，・・，ｄｎ２，ｄｎ２＋１，ｄｎ２＋２，ｄｎ２＋３，・・ｄｎ３がアレイ状に設けられている。また、側面ｐＳ１，ｐＳ２のそれぞれに、複数のセンサｄ１，ｄ２，ｄ３，・・，ｄｎ１，ｄｎ３＋１，ｄｎ３＋２，ｄｎ３＋３，・・ｄＮがアレイ状に設けられている。なお、本実施形態では、端末３が備えるセンサは複数の圧力センサであるが、加速度センサ、ジャイロセンサ等であってもよい。
【００２３】
続いて、認識装置１の説明に先立って、端末３の機能について説明する。図３は、端末３の機能的構成を示すブロック図である。端末３は、検出部３１（検出手段）、送信部３２（送信手段）、認識情報受信部３３（認識情報受信手段）及び実行部３４（実行手段）を備える。
【００２４】
検出部３１は、ユーザによる端末３の把持状態を示す把持データを検出する部分である。具体的には、把持データは、図２に示したＮ個のセンサｄ１〜ｄＮの各々により時系列に検出される。検出部３１は、時刻ｔにおけるｉ番目のセンサから把持データｆｉ（ｔ）を取得する。そして、時系列に検出された把持データ群ｆｔは、式（１）のように表される。
【数１】
2014002655.tif 000003
検出部３１は、取得した把持データ群ｆｔを送信部３２に送出する。
【００２５】
送信部３２は、把持データ群ｆｔを認識装置に送信する部分である。
【００２６】
認識情報受信部３３は、認証装置１から送信された認識情報を受信する部分である。認識情報は、例えば、送信した把持データ群ｆｔにより示される把持状態が、予め認識装置１において記憶されていた所定の把持状態に該当するか否かの判定結果に関する情報、判定結果に基づくユーザ認証の結果に関する情報等を含むことができる。
【００２７】
実行部３４は、認識情報受信部３３により受信された認識情報に応じた所定の処理を実行する部分である。例えば、認識システム１００が、送信した把持データ群ｆｔにより示される把持状態が所定の把持状態に該当することをもって、端末３に対して所定のコマンド入力とするようなシステムである場合には、実行部３４は、当該コマンドに応じた所定処理を実行する。
【００２８】
また、認識システム１００が、送信した把持データ群ｆｔにより示される把持状態が所定の把持状態に該当することをもってユーザ認証を行うようなシステムである場合には、実行部３４は、端末３を当該ユーザによるログイン状態に制御する。
【００２９】
次に、図４を参照して、認識装置１の機能について説明する。図４は、認識装置１の機能的構成を示すブロック図である。認識装置１は、把持データ取得部１１（第１把持データ取得手段、第２把持データ取得手段、更新用把持データ取得手段、更新検証用把持データ取得手段）、ノイズ除去部１２（ノイズ除去手段）、時間変動把持データ算出部１３（第１時間変動把持データ算出手段、第２時間変動把持データ算出手段、更新用時間変動把持データ算出手段、更新検証用時間変動把持データ算出手段）、確率密度関数生成部１４（第１確率密度関数生成手段、第２確率密度関数生成手段、更新用確率密度関数生成手段、更新検証用確率密度関数生成手段）、特徴ベクトル規定部１５（第１特徴ベクトル規定手段、第２特徴ベクトル規定手段、更新用特徴ベクトル規定手段、更新検証用特徴ベクトル規定手段）、把持状態情報格納部１７（把持状態情報格納手段）、把持状態情報記憶部１８（把持状態情報記憶手段）、類似尺度算出部１９（類似尺度算出手段）、判定部２０（判定手段）、認識情報送信部２１（認識情報送信手段）、第２類似尺度算出部２２（第２類似尺度算出手段）、第２判定部２３（第２判定手段）及び更新部２４（更新手段）を備える。
【００３０】
図５は、認識装置１のハードウエア構成図である。認識装置１は、物理的には、図５に示すように、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、データ送受信デバイスである通信モジュール１０４、ハードディスク、フラッシュメモリ等の補助記憶装置１０５、入力デバイスであるキーボード等の入力装置１０６、ディスプレイ等の出力装置１０７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図４に示した各機能は、図５に示すＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウエア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０４、入力装置１０６、出力装置１０７を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、図３に示した端末３も同様に、コンピュータシステムとして構成される。再び、図４を参照して、認識装置１の各機能部について説明する。
【００３１】
再び、図４を参照して、認識装置１の各機能部について説明する。まず、ユーザによる端末３の把持状態が所定の把持状態に該当するか否かを認識するためのシステムにあって、所定の把持状態を示す把持状態情報を得るための処理における各機能部の機能について説明する。なお、以下の説明において、所定の把持状態を「第１の把持状態」とする。
【００３２】
把持データ取得部１１は、端末３から送信された時系列の把持データを含む把持データ群を取得する部分である。ここでは、把持データ取得部１１は、第１の把持状態に基づき取得された把持データ群を第１把持データ群として取得する。第１の把持状態に基づき取得された第１把持データ群は、いわゆる学習用把持データとして扱われるものであって、式（１）により示される。
【００３３】
ノイズ除去部１２は、把持データ群に含まれる把持データのノイズを除去する部分である。ノイズ除去部１２は、当該把持データの検出に係る過渡状態に起因するノイズ、パルスノイズ、当該把持データに対するウェーブレットシュリンケージにより除去可能なノイズ、当該把持データの検出に係る直流成分に起因するノイズ及びガウスノイズのうちの少なくとも１つを除去できる。本実施形態では、ノイズ除去部１２は、第１把持データ群に含まれる把持データについて、これらのノイズの全てを除去することとする。以下に、ノイズの除去について具体的に説明する。
【００３４】
ノイズ除去部１２は、当該把持データの検出に係る過渡状態に起因するノイズを以下のように除去する。即ち、把持データｆｉ（ｔ）が取得された時間をＴＳ≦ｔ≦Ｔｅとすると、ノイズ除去部１２は、式（２）に示すように、データの検出における過渡状態にあるデータ取得開始直後及びデータ取得終了直前の時間δｔにおいて取得されたデータを除去する。
【数２】
2014002655.tif 000004
【００３５】
次に、ノイズ除去部１２は、パルスノイズを以下のように除去する。即ち、把持データｆｉ（ｔ）が式（３）に示す条件を満たした場合は、把持データがパルスを含むものと判断できるので、ノイズ除去部１２は、式（３）の条件を満たした把持データｆｉ（ｔ）が取得された時刻ｔに取得された全把持データを、処理対象から除外する。
【数３】
2014002655.tif 000005
【００３６】
続いて、ノイズ除去部１２は、把持データに対してウェーブレットシュリンケージによるノイズ除去を実施する。以下にウェーブレットシュリンケージによるノイズ除去を説明する。把持データｆｉ（ｔ）をウェーブレット基底関数φｊｋ（ｔ）で展開した時のウェーブレット係数ｄｊｋは、式（４）にように表される。
【数４】
2014002655.tif 000006
そして、このウェーブレット係数に基づき推定されるノイズの標準偏差δは、式（５）により表される。
【数５】
2014002655.tif 000007
また、ノイズの標準偏差δに基づき閾値λを式（６）のように算出する。
【数６】
2014002655.tif 000008
ただし、式（６）におけるＮはウェーブレット係数の総数を表す。そして、この閾値λを用いて式（７）に示すＳｏｆｔ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ処理を施す。
【数７】
2014002655.tif 000009
さらに、ノイズ除去部１２は、式（７）により処理されたウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換し、式（８）に示されるような、ノイズ除去された把持データを算出する。
【数８】
2014002655.tif 000010
なお、式（８）における左辺を、以下の説明において、ｆ＾ｉ（ｔ）と記す。
【００３７】
つぎに、ノイズ除去部１２は、当該把持データの検出に係る直流成分に起因するノイズを除去する。即ち、ノイズ除去部１２は、式（９）に示すように、把持データの時間平均を減算して、把持データの交流成分を算出する。
【数９】
2014002655.tif 000011
なお、式（９）におけるＴは、時系列の把持データからなる把持データ群が取得された時間を表す。
【００３８】
さらに、ノイズ除去部１２は、ガウスノイズを除去する。即ち、ノイズ除去部１２は、式（１０）に示すように、ガウス関数Ｇａｕｓｓ（ｔｎｅ，σ）とのコンボリューションによりデータを平滑化し、把持データからガウスノイズを除去する。
【数１０】
2014002655.tif 000012
なお、σはガウス関数のハイパーパラメータを表し、ｔｎｅは時間ｔの近傍を表す。
【００３９】
時間変動把持データ算出部１３は、把持データ群に含まれる各時刻における把持データの時間変動を示す時間変動データの群からなる時間変動把持データを算出する部分である。時間変動データは、一の時刻における把持データと時系列において直前に取得された把持データとの差分データである。ここでは、時間変動把持データ算出部１３は、ノイズ除去部１２によりノイズが除去された第１把持データ群に基づく時間変動把持データを第１時間変動把持データとして算出する。例えば、時間変動把持データ算出部１３は、式（１０）により得られた把持データを用いて、式（１１）に示すように時間変動データｙｉ（ｔ）を算出する。
【数１１】
2014002655.tif 000013
そして、Ｎ個のセンサ全てにより取得された把持データの時間変動データは、式（１２）により表される。
【数１２】
2014002655.tif 000014
【００４０】
確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データに示される時間変動の変動状態を示す確率密度関数を生成する部分である。ここでは、確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データ算出部１３により算出された第１時間変動把持データに基づく確率密度関数を第１確率密度関数として生成する。確率密度関数生成部１４による第１確率密度関数の生成を、以下に具体的に説明する。
【００４１】
時間変動把持データ算出部１３により算出された第１時間変動把持データは、式（１３）により表される。
【数１３】
2014002655.tif 000015
【００４２】
本実施形態では、第１時間変動把持データの頻度分布（ヒストグラム）から算出される確率密度関数と、事前に登録済みの基準時間変動把持データに基づく確率密度関数（基準確率密度関数）との確率分布の相違度であるＪＳ情報量を算出する。
【００４３】
まず、確率密度関数生成部１４は、式（１４）及び式（１５）に示すように、センサｉの時間方向ヒストグラムｈｉｓｔｉ（ｋ）を生成する。
【数１４】
2014002655.tif 000016
【数１５】
2014002655.tif 000017
ただし、ｒ（ｋ）は、ヒストグラムにおけるｋ番目の刻み値を表す。そして、確率密度関数生成部１４は、式（１６）に示すように、確率密度関数ＰＤＦを算出する。
【数１６】
2014002655.tif 000018
【００４４】
特徴ベクトル規定部１５は、基準とする基準時間変動把持データに基づき生成された確率密度関数である基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された確率密度関数とに基づきＪＳ情報量を算出する。ＪＳ情報量は、２つの確率密度関数の分布の類似度を示すものとして定義される。ここでは、特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された第１確率密度関数との分布の類似度として定義されるＪＳ情報量を算出する。
【００４５】
具体的には、特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数ＰＤＦｉ（ｒ（ｋ）｜ＹＴｓｔｄ）を用いて、第１確率密度関数ＰＤＦｉ（ｒ（ｋ）｜ＹＴ）との確率分布の相違度としてＪＳ情報量ＤＪＳ（ｉ）（ＰＤＦｉ（ｒ（ｋ）｜ＹＴ）｜｜ＰＤＦｉ（ｒ（ｋ）｜ＹＴｓｔｄ））を算出する。ＪＳ情報量は、式（１７）のように定義される。
【数１７】
2014002655.tif 000019
なお、式（１７）におけるＲ（ｘ）は、Ｒ（ｘ）＝（Ｐ（ｘ）＋Ｑ（ｘ））／２である。
【００４６】
そして、特徴ベクトル規定部１５は、算出された分布の類似度を特徴ベクトルとして規定する。具体的には、特徴ベクトル規定部１５は、ＪＳ情報量を特徴ベクトルとして規定する。ここでは、特徴ベクトル規定部１５は、第１確率密度関数に基づくＪＳ情報量の算出を、把持データを取得するための全てのセンサ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）について実施して、式（１８）に示されるＪＳ情報量特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴ）を、第１特徴ベクトルとして規定する。
【数１８】
2014002655.tif 000020
【００４７】
把持状態情報格納部１６は、特徴ベクトル規定部により生成された特徴ベクトルを含む把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶部１８に記憶させる。把持状態情報記憶部１８は、把持状態情報等を記憶するための記憶手段である。ここでは、把持状態情報格納部１６は、特徴ベクトル規定部１５により生成された第１特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴ）を含む第１の把持状態情報を、把持状態識別の際の照合用データ（第１の把持状態情報）として把持状態情報記憶部１８に格納する。
【００４８】
次に、図６を参照して、認識システム１００及び認識装置１における認識方法の処理内容を説明する。
【００４９】
まず、検出部３１は、第１の把持データを検出する（Ｓ１）。第１の把持データは、把持状態の認識の際の照合用データの基となるデータであって、第１の把持状態に基づき取得されたものである。続いて、送信部３２は、時系列の把持データからなる第１の把持データ群を認識装置１に送信する（Ｓ２）。
【００５０】
第１の把持データ群が端末３から送信されると、把持データ取得部１１は、第１の把持状態に基づき取得された第１把持データ群を取得する（Ｓ３）。次に、ノイズ除去部１２は、第１把持データ群に含まれる把持データに含まれる種々のノイズを除去する（Ｓ４）。続いて、時間変動把持データ算出部１３は、ステップＳ４においてノイズ除去部１２によりノイズが除去された第１把持データ群に基づく時間変動把持データを第１時間変動把持データとして算出する（Ｓ５）。
【００５１】
次に、確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データ算出部１３により算出された第１時間変動把持データに基づく確率密度関数を第１確率密度関数として生成する（Ｓ６）。続いて、特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された第１確率密度関数との分布の類似度として定義されるＪＳ情報量を算出する。更に続いて、特徴ベクトル規定部１５は、第１確率密度関数に基づき算出されたＪＳ情報量の算出を、把持データを取得するための全てのセンサ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）について実施して、ＪＳ情報量特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴ）を、第１特徴ベクトルとして規定する（Ｓ７）。
【００５２】
そして、把持状態情報格納部１７は、特徴ベクトル規定部１５により生成された第１特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴ）を含む第１の把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶部１８に記憶させる（Ｓ８）。
【００５３】
次に、ユーザによる端末３の把持状態が所定の把持状態に該当するか否かを認識するためのシステムにあって、ユーザによる端末３の把持状態が認識装置１に記憶された所定の把持状態に該当するか否かを判定する処理における各機能部の機能について説明する。なお、以下の説明において、判定及び検証の対象となる把持状態を「第２の把持状態」とする。
【００５４】
把持データ取得部１１は、第２の把持状態に基づき取得された把持データ群を第２把持データ群として取得する。即ち、第２把持データ群は、判定及び検証の対象となる検証用把持データである。第２の把持データ群は、第２の把持状態でユーザに把持された端末３において検出部３１により検出され、さらに送信部３２により送信されたデータである。
【００５５】
ノイズ除去部１２は、把持データ取得部１１により取得された第２把持データ群に含まれる把持データに含まれるノイズを、第１の把持データ群と同様に除去する。
【００５６】
時間変動把持データ算出部１３は、ノイズ除去部１２によりノイズが除去された第２把持データ群に基づく時間変動把持データを第２時間変動把持データとして算出する。ここで算出された第２時間変動把持データは、式（１９）により示される。なお、式（１９）及びその他の式において、文字Ｖは、第２の把持状態に基づく検証用のデータに関するものであることを意味する。
【数１９】
2014002655.tif 000021
【００５７】
確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データ算出部１３により算出された第２時間変動把持データに基づく確率密度関数を第２確率密度関数として生成する。
【００５８】
特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された第２確率密度関数との分布の類似度として定義されるＪＳ情報量を算出する。さらに、特徴ベクトル規定部１５は、第２確率密度関数に基づくＪＳ情報量の算出を、把持データを取得するための全てのセンサ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）について実施して、第１特徴ベクトルと同様に、全てのセンサに関するＮ個のＪＳ情報量からなるＪＳ情報量特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴｖ）を、第２特徴ベクトルとして規定する。
【００５９】
類似尺度算出部１９は、特徴ベクトル規定部１９により規定された第２特徴ベクトルと、把持状態情報記憶部１８に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す類似尺度を算出する。具体的には、類似尺度算出部１９は、例えば、式（２１）により、類似尺度Ｓｉｍ（ＪＳＤ（ＹＴｖ），ＪＳＤ（ＹＴ））を算出する。なお、式（２１）では、類似尺度をＪＳ情報量特徴ベクトルのユークリッド距離として算出しているが、類似尺度の算出はこの手法に限定されない。
【００６０】
判定部２０は、類似尺度算出部１９により算出された類似尺度が所定の閾値以上である場合に、第２の把持状態が第１の把持状態に該当すると判定する。具体的には、判定部２０は、類似尺度Ｓｉｍ（ＪＳＤ（ＹＴｖ），ＪＳＤ（ＹＴ））が所定の閾値Ｔｈｊｕｄｇｅ以上であるか否かを判定する。
【数２０】
2014002655.tif 000022
【数２１】
2014002655.tif 000023
【００６１】
認識情報送信部２１は、判定部２０による判定の結果に関する認識情報を端末３に送信する。例えば、認識システム１００が端末３のユーザ認証を行うようなシステムである場合には、端末３の正当なユーザの把持状態を第１の把持状態として認識装置に予め登録しておき、ユーザの認証時の把持状態を第２の把持状態として、認識装置１における認識処理が実行される。この場合には、認識情報は、ユーザ認証の結果に関する情報であることができる。
【００６２】
次に、図７を参照して、認識システム１００及び認識装置１における認識方法の処理内容を説明する。
【００６３】
まず、検出部３１は、第２の把持データを検出する（Ｓ１１）。第２の把持データは、把持状態の認識処理における判定及び検証用のデータの基となるデータであって、第２の把持状態に基づき取得されたものである。続いて、送信部３２は、時系列の把持データからなる第２の把持データ群を認識装置１に送信する（Ｓ１２）。
【００６４】
第２の把持データ群が端末３から送信されると、把持データ取得部１１は、第２の把持状態に基づき取得された第２把持データ群を取得する（Ｓ１３）。次に、ノイズ除去部１２は、第２把持データ群に含まれる把持データに含まれる種々のノイズを除去する（Ｓ１４）。続いて、時間変動把持データ算出部１３は、ステップＳ１４においてノイズ除去部１２によりノイズが除去された第２把持データ群に基づく時間変動把持データを第２時間変動把持データとして算出する（Ｓ１５）。そして、確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データ算出部１３により算出された第２時間変動把持データに基づく確率密度関数を第２確率密度関数として生成する（Ｓ１６）。
【００６５】
次に、特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された第２確率密度関数との分布の類似度として定義されるＪＳ情報量を算出する。さらに、特徴ベクトル規定部１５は、第２確率密度関数に基づくＪＳ情報量の算出を、把持データを取得するための全てのセンサ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）について実施して、第１特徴ベクトルと同様に、全てのセンサに関するＮ個のＪＳ情報量からなるＪＳ情報量特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴｖ）を、第２特徴ベクトルとして規定する（Ｓ１７）。
【００６６】
次に、類似尺度算出部１９は、特徴ベクトル規定部１９により規定された第２特徴ベクトルと、把持状態情報記憶部１８に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す類似尺度を算出する（Ｓ１８）。続いて、判定部２０は、類似尺度算出部１９により算出された類似尺度が所定の閾値以上である場合に、第２の把持状態が第１の把持状態に該当すると判定する（Ｓ１９）。そして、認識情報送信部２１は、判定部２０による判定の結果に関する認識情報を端末３に送信する（Ｓ１８）。
【００６７】
続いて、認識情報受信部３３は、認証装置１から送信された認識情報を受信する（Ｓ１９）。そして、実行部３４は、認識情報受信部３３により受信された認識情報に応じた所定の処理を実行する（Ｓ２０）。
【００６８】
このように、ユーザによる端末３の把持状態を示す把持データに応じて、端末３において所定の処理を実行させることができるので、ユーザに対して特段の操作を強いることなく、端末３の把持のみにより端末３に対する入力が実現する。
【００６９】
次に、ユーザによる端末３の把持状態が所定の把持状態に該当するか否かを認識するためのシステムにあって、照合用の把持状態情報の更新処理における各機能部の機能について説明する。なお、以下の説明において、更新用の把持状態情報の基となる把持状態を「第３の把持状態」とし、更新用の把持状態情報による更新を実施するか否かを検証するための把持状態を「第４の把持状態」とする。
【００７０】
把持データ取得部１１は、第３の把持状態に基づき取得された把持データ群を更新用把持データ群として取得する。更新用把持データ群は、第３の把持状態でユーザに把持された端末３において検出部３１により検出され、さらに送信部３２により送信されたデータである。
【００７１】
ノイズ除去部１２は、把持データ取得部１１により取得された更新用把持データ群に含まれる把持データに含まれるノイズを、第１の把持データ群と同様に除去する。
【００７２】
時間変動把持データ算出部１３は、ノイズ除去部１２によりノイズが除去された更新用把持データ群に基づく時間変動把持データを更新用時間変動把持データとして算出する。
【００７３】
確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データ算出部１３により算出された更新用時間変動把持データに基づく確率密度関数を更新用確率密度関数として生成する。
【００７４】
特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された更新用確率密度関数との分布の類似度として定義されるＪＳ情報量を算出する。更に、特徴ベクトル規定部１５は、更新用確率密度関数に基づき算出されたＪＳ情報量の算出を、把持データを取得するための全てのセンサ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）について実施して、ＪＳ情報量特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴＵ）を、更新用特徴ベクトルとして規定する。
【００７５】
把持状態情報格納部１７は、特徴ベクトル規定部１５により規定された更新用特徴ベクトルを含む第３の把持状態情報を、把持状態情報記憶部１８に記憶させる。
【００７６】
なお、第１の把持状態に該当すると判定された第２の把持状態を第３の把持状態と見なすこととして、第２の把持データ群を更新用把持データ群として用いて、以上説明した把持データ取得部１１による更新用把持データ群の取得から、事後確率分布算出部１６による更新用事後確率分布の算出に至る処理を実施することとしてもよい。
【００７７】
また、把持データ取得部１１は、更新用の把持状態情報による更新を実施するか否かを検証するための第４の把持状態に基づき取得された把持データ群を更新検証用把持データ群として取得する。更新検証用把持データ群は、第４の把持状態でユーザに把持された端末３において検出部３１により検出され、さらに送信部３２により送信されたデータである。
【００７８】
ノイズ除去部１２は、把持データ取得部１１により取得された更新検証用把持データ群に含まれる把持データに含まれるノイズを、第１の把持データ群と同様に除去する。
【００７９】
時間変動把持データ算出部１３は、ノイズ除去部１２によりノイズが除去された更新検証用把持データ群に基づく時間変動把持データを更新検証用時間変動把持データとして算出する。
【００８０】
確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データ算出部１３により算出された更新検証用時間変動把持データに基づく確率密度関数を更新検証用確率密度関数として生成する。
【００８１】
特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された更新検証用確率密度関数との分布の類似度として定義されるＪＳ情報量を算出する。更に、特徴ベクトル規定部１５は、更新検証用確率密度関数に基づき算出されたＪＳ情報量の算出を、把持データを取得するための全てのセンサ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）について実施して、ＪＳ情報量特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴｖ）を、更新検証用特徴ベクトルとして規定する。
【００８２】
第２類似尺度算出部２２は、特徴ベクトル規定部１５により規定された更新検証用特徴ベクトルと、把持状態情報記憶部１８に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す第１の類似尺度Ｓｉｍ（ＪＳＤ（ＹＴｖ），ＪＳＤ（ＹＴ））を算出する。また、第２類似尺度算出部２２は、更新検証用特徴ベクトルと、特徴ベクトル規定部１５により規定された更新用特徴ベクトルとの類似度合いを示す第２の類似尺度Ｓｉｍ（ＪＳＤ（ＹＴｖ），ＪＳＤ（ＹＴＵ））をそれぞれ算出する。第１及び第２の類似尺度は、例えば、式（２１）により算出される。
【００８３】
第２判定部２３は、第２類似尺度算出部２２により算出された第１の類似尺度より第２の類似尺度の方が大きいか否かを判定する。具体的には、第２判定部２３は、式（２２）及び式（２３）に示すように、第１の類似性尺度より第２の類似性尺度の方が大きいか否かを判定する。
【数２２】
2014002655.tif 000024
【数２３】
2014002655.tif 000025
【００８４】
更新部２４は、第２判定部２３により第１の類似尺度より第２の類似尺度の方が大きいと判定された場合に、把持状態情報記憶部１８に記憶された第１の把持状態情報を、更新用特徴ベクトルを含む第３の把持状態情報に更新する。
【００８５】
次に、図８を参照して、照合用の把持状態情報の更新処理における処理内容を説明する。
【００８６】
まず、検出部３１は、更新用把持データを検出する（Ｓ３１）。更新用把持データは、第３の把持状態に基づき取得されたものである。続いて、送信部３２は、時系列の把持データからなる更新用把持データ群を認識装置１に送信する（Ｓ３２）。
【００８７】
更新用把持データ群が端末３から送信されると、把持データ取得部１１は、第３の把持状態に基づき取得された更新用把持データ群を取得する（Ｓ３３）。次に、ノイズ除去部１２は、更新用把持データ群に含まれる把持データに含まれる種々のノイズを除去する（Ｓ３４）。続いて、時間変動把持データ算出部１３は、ステップＳ３４においてノイズ除去部１２によりノイズが除去された把持データ群に基づく時間変動把持データを更新用時間変動把持データとして算出する（Ｓ３５）。
【００８８】
次に、確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データ算出部１３により算出された更新用時間変動把持データに基づく確率密度関数を更新用確率密度関数として生成する（Ｓ３６）。続いて、特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された更新用確率密度関数との分布の類似度として定義されるＪＳ情報量を算出する。更に続いて、特徴ベクトル規定部１５は、更新用確率密度関数に基づき算出されたＪＳ情報量の算出を、把持データを取得するための全てのセンサ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）について実施して、ＪＳ情報量特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴＵ）を、更新用特徴ベクトルとして規定する（Ｓ３７）。
【００８９】
そして、把持状態情報格納部１７は、特徴ベクトル規定部１５により生成された更新用特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴＵ）を含む第３の把持状態情報を、把持状態を認識するための情報として、把持状態情報記憶部１８に記憶させる（Ｓ３８）。
【００９０】
一方、検出部３１は、更新検証用把持データを検出する（Ｓ４１）。更新検証用把持データは、第４の把持状態に基づき取得されたものである。続いて、送信部３２は、時系列の把持データからなる更新検証用把持データ群を認識装置１に送信する（Ｓ４２）。
【００９１】
更新検証用把持データ群が端末３から送信されると、把持データ取得部１１は、第４の把持状態に基づき取得された更新検証用把持データ群を取得する（Ｓ４３）。次に、ノイズ除去部１２は、更新検証用把持データ群に含まれる把持データに含まれる種々のノイズを除去する（Ｓ４４）。続いて、時間変動把持データ算出部１３は、ステップＳ４４においてノイズ除去部１２によりノイズが除去された把持データ群に基づく時間変動把持データを更新検証用時間変動把持データとして算出する（Ｓ４５）。
【００９２】
次に、確率密度関数生成部１４は、時間変動把持データ算出部１３により算出された更新検証用時間変動把持データに基づく確率密度関数を更新検証用確率密度関数として生成する（Ｓ４６）。続いて、特徴ベクトル規定部１５は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部１４により生成された更新検証用確率密度関数との分布の類似度として定義されるＪＳ情報量を算出する。更に、特徴ベクトル規定部１５は、更新検証用確率密度関数に基づき算出されたＪＳ情報量の算出を、把持データを取得するための全てのセンサ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）について実施して、ＪＳ情報量特徴ベクトルＪＳＤ（ＹＴ）を、更新検証用特徴ベクトルとして規定する（Ｓ４７）。
【００９３】
次に、第２類似尺度算出部２２は、特徴ベクトル規定部１５により規定された更新検証用特徴ベクトルと、把持状態情報記憶部１８に記憶された第１の把持状態情報に含まれる第１特徴ベクトルとの類似度合いを示す第１の類似尺度Ｓｉｍ（ＪＳＤ（ＹＴｖ），ＪＳＤ（ＹＴ））、及び更新検証用特徴ベクトルと、特徴ベクトル規定部１５により規定された更新用特徴ベクトルとの類似度合いを示す第２の類似尺度Ｓｉｍ（ＪＳＤ（ＹＴｖ），ＪＳＤ（ＹＴＵ））をそれぞれ算出する（Ｓ４８）。
【００９４】
続いて、第２判定部２３は、第２類似尺度算出部２２により算出された第１の類似尺度より第２の類似尺度の方が大きいか否かを判定する（Ｓ４９）。そして、ステップＳ４９において、第１の類似尺度より第２の類似尺度の方が大きいと判定された場合に、更新部２４は、把持状態情報記憶部１８に記憶された第１の把持状態情報を、更新用特徴ベクトルを含む第３の把持状態情報に更新する（Ｓ５０）。
【００９５】
以上のように把持状態情報の更新処理が行われることにより、把持状態を認識するための情報として適切な把持状態情報が把持状態情報記憶部１８に格納される。従って、例えば、第１の把持状態に該当すると判定された第２の把持状態に基づく第２の把持データを更新用把持データとして採用することにより、把持状態の認識のために参照される把持状態情報を、例えば経年的な変化に応じて、適切な情報に保つことができる。
【００９６】
本実施形態の認識装置１、認識方法及び認識システムによれば、ユーザによる端末３の把持状態を示す把持データの認識により端末３への入力操作を実現させるので、ユーザに対して特段の操作が強いられない。また、把持データの時間変動を示す時間変動データから統計的手法により算出した確率密度関数と、基準確率密度関数との分布の類似度を表す特徴ベクトルを、把持状態を認識するための把持状態情報として記憶するので、把持データを検出するための検出装置固有の事情に起因するノイズや、その他の突発的なノイズに対してロバストである。そして、種々のノイズに対してロバストな把持状態情報に基づき、把持状態が認識されるので、高精度な認識処理に基づく端末３への入力が実現される。
【００９７】
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【符号の説明】
【００９８】
１…認識装置、１００…認識システム、３…端末、１１…把持データ取得部、１２…ノイズ除去部、１３…時間変動把持データ算出部、１４…確率密度関数生成部、１５…特徴ベクトル規定部、１６…把持状態情報格納部、１８…把持状態情報記憶部、１９…類似尺度算出部、２０…判定部、２１…認識情報送信部、２２…第２類似尺度算出部、２３…第２判定部、２４…更新部、３１…検出部、３２…送信部、３３…認識情報受信部、３４…実行部。
【図１】
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【図２】
2014002655.tif 000027
【図３】
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【図４】
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【図５】
2014002655.tif 000030
【図６】
2014002655.tif 000031
【図７】
2014002655.tif 000032
【図８】
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