(57)【要約】【課題】光照射及び光センサによる識別において、識別性能を維持しつつ光照射による消費電力を抑えることを可能にする。【解決手段】第１の照射パターンの光照射に応じて光センサの出力情報から識別される第１の識別情報、及び、当該第１の識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて上記光センサの出力情報から識別される１つ以上の識別情報を取得する取得部と、上記１つ以上の識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する決定部と、を備える情報処理装置が提供される。上記１つ以上の照射パターンは、上記第１の照射パターンよりも、光照射のためにより大きい消費電力を要する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の照射パターンの光照射に応じて光センサの出力情報から識別される第１の識別情報、及び、当該第１の識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて前記光センサの出力情報から識別される１つ以上の識別情報を取得する取得部と、
前記１つ以上の識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する決定部と、
を備え、
前記１つ以上の照射パターンは、前記第１の照射パターンよりも、光照射のためにより大きい消費電力を要する、
情報処理装置。
【請求項２】
前記１つ以上の照射パターンは、候補となる複数の照射パターンのうちの、所定の評価基準で高く評価される照射パターンである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記所定の評価基準は、照射パターンの光照射により前記第１の識別情報が正確に識別される確度を、評価の観点として含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記確度は、照射パターンごとに、前記第１の識別情報が識別されるべき環境での当該照射パターンの光照射に応じて得られる前記光センサの出力情報と、前記第１の識別情報が識別されるべきではない環境での当該照射パターンの光照射に応じて得られる前記光センサの出力情報とからの、識別結果に基づいて、算出される、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記所定の条件は、前記１つ以上の識別情報の各々が前記第１の識別情報と一致することを含み、
前記決定部は、前記所定の条件が満たされる場合に、前記１つ以上の識別情報を前記最終的な識別情報として決定する、
請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記１つ以上の照射パターンは、少なくとも２つの照射パターンであり、
前記１つ以上の識別情報は、少なくとも２つの識別情報であり、
前記所定の条件は、前記１つ以上の識別情報が互いに一致することを含み、
前記決定部は、前記１つ以上の識別情報を前記最終的な識別情報として決定する、
請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記所定の条件が満たされない場合に、第２の照射パターンの光照射に応じて前記光センサの出力情報から識別される第２の識別情報、及び、当該第２の識別情報に対応する１つ以上の新たな照射パターンの光照射に応じて前記光センサの出力情報から識別される１つ以上の新たな識別情報を取得し、
前記決定部は、前記１つ以上の新たな識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する、
請求項１〜６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第２の照射パターンは、前記第１の照射パターンの次に選択するように予め定められた照射パターンである、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１の照射パターンは、前記第２の照射パターンよりも、光照射のためにより小さい消費電力を要する、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第２の照射パターンは、前記第１の照射パターンよりも、光照射により識別情報をより正確に識別することを可能にする照射パターンである、請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第２の照射パターンは、前記第１の識別情報に対応する前記１つ以上の照射パターンのうちの１つの照射パターンであり、
前記取得部は、前記１つの照射パターンの光照射に応じて前記光センサの出力情報から識別される１つの識別情報を、前記第２の識別情報として取得する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記第１の照射パターン及び前記１つ以上の照射パターンの各々は、照射する光の強度、光の照射時間、光の照射回数、及び照射する光の種類のうちの少なくとも１つで特徴付けられる、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記識別情報は、物体又は場所を直接的に又は間接的に示す情報である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
第１の照射パターンの光照射に応じて光センサの出力情報から識別される第１の識別情報、及び、当該第１の識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて前記光センサの出力情報から識別される１つ以上の識別情報を取得することと、
前記１つ以上の識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定することと、
を含み、
前記１つ以上の照射パターンは、前記第１の照射パターンよりも、光照射のためにより大きい消費電力を要する、
情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
第１の照射パターンの光照射に応じて光センサの出力情報から識別される第１の識別情報、及び、当該第１の識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて前記光センサの出力情報から識別される１つ以上の識別情報を取得する取得部と、
前記１つ以上の識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する決定部と、
として機能させ、
前記１つ以上の照射パターンは、前記第１の照射パターンよりも、光照射のためにより大きい消費電力を要する、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートフォンを含む携帯電話端末、タブレット端末のような様々な携帯型の端末装置が広く普及している。これらの携帯型の端末装置は、当該端末装置のユーザにより携行されるので、基本的には当該ユーザの近傍に位置する。
【０００３】
このような携帯型の端末装置にとっての望ましい振る舞い（例えば、着信時の呼出動作）は、例えば、上記ユーザがいる場所又はユーザの状況によって異なり得る。一例として、ユーザが会議室にいる場合には、端末装置は、画面表示の変更のような着信音以外の手段で、着信時の呼出動作を行うことが望ましい。よって、ユーザがいる場所又はユーザの状況は、端末装置にとっての望ましい振る舞いを決定するための重要な情報となり得る。
【０００４】
一方、端末装置が位置する場所を識別するための技術が提案されている。例えば、非特許文献１では、光照射による反射光を光センサで受光し、光センサの出力情報から、端末装置が位置する場所（換言すると、端末装置が接している物体）を識別する技術が、開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Harrison,  Chris  and  Hudson,  Scott  E.  Lightweight  Material  Detection  for  Placement-Aware  Mobile  Computing.  In  Proceedings  of  the  21st  Annual  ACM  Symposium  on  User  Interface  Software  and  Technology.  UIST  ’08.  ACM,  New  York,  NY,  279-282.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記非特許文献１に開示されるような技術を用いて、端末装置が位置する場所を識別することにより、ユーザがいる場所又はユーザの状況を推定することも可能であると考えられる。しかし、上記非特許文献１に開示される技術では、光照射による消費電力が大きいという問題がある。一方、光照射による消費電力を抑えるために光照射の回数又は照射する光の種類を減らすと、物体の識別性能が低下し得る。
【０００７】
そこで、光照射及び光センサによる識別において、識別性能を維持しつつ光照射による消費電力を抑えることを可能にする仕組みが提供されることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によれば、第１の照射パターンの光照射に応じて光センサの出力情報から識別される第１の識別情報、及び、当該第１の識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて上記光センサの出力情報から識別される１つ以上の識別情報を取得する取得部と、上記１つ以上の識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する決定部と、を備える情報処理装置が提供される。上記１つ以上の照射パターンは、上記第１の照射パターンよりも、光照射のためにより大きい消費電力を要する。
【０００９】
また、上記１つ以上の照射パターンは、候補となる複数の照射パターンのうちの、所定の評価基準で高く評価される照射パターンであってもよい。
【００１０】
また、上記所定の評価基準は、照射パターンの光照射により上記第１の識別情報が正確に識別される確度を、評価の観点として含んでもよい。
【００１１】
また、上記確度は、照射パターンごとに、上記第１の識別情報が識別されるべき環境での当該照射パターンの光照射に応じて得られる上記光センサの出力情報と、上記第１の識別情報が識別されるべきではない環境での当該照射パターンの光照射に応じて得られる上記光センサの出力情報とからの、識別結果に基づいて、算出されてもよい。
【００１２】
また、上記所定の条件は、上記１つ以上の識別情報の各々が上記第１の識別情報と一致することを含み、上記決定部は、上記所定の条件が満たされる場合に、上記１つ以上の識別情報を上記最終的な識別情報として決定してもよい。
【００１３】
また、上記１つ以上の照射パターンは、少なくとも２つの照射パターンであり、上記１つ以上の識別情報は、少なくとも２つの識別情報であり、上記所定の条件は、上記１つ以上の識別情報が互いに一致することを含み、上記決定部は、上記１つ以上の識別情報を上記最終的な識別情報として決定してもよい。
【００１４】
また、上記取得部は、上記所定の条件が満たされない場合に、第２の照射パターンの光照射に応じて上記光センサの出力情報から識別される第２の識別情報、及び、当該第２の識別情報に対応する１つ以上の新たな照射パターンの光照射に応じて上記光センサの出力情報から識別される１つ以上の新たな識別情報を取得し、上記決定部は、上記１つ以上の新たな識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定してもよい。
【００１５】
また、上記第２の照射パターンは、上記第１の照射パターンの次に選択するように予め定められた照射パターンであってもよい。
【００１６】
また、上記第１の照射パターンは、上記第２の照射パターンよりも、光照射のためにより小さい消費電力を要してもよい。
【００１７】
また、上記第２の照射パターンは、上記第１の照射パターンよりも、光照射により識別情報をより正確に識別することを可能にする照射パターンであってもよい。
【００１８】
また、上記第２の照射パターンは、上記第１の識別情報に対応する上記１つ以上の照射パターンのうちの１つの照射パターンであり、上記取得部は、上記１つの照射パターンの光照射に応じて上記光センサの出力情報から識別される１つの識別情報を、上記第２の識別情報として取得してもよい。
【００１９】
また、上記第１の照射パターン及び上記１つ以上の照射パターンの各々は、照射する光の強度、光の照射時間、光の照射回数、及び照射する光の種類のうちの少なくとも１つで特徴付けられてもよい。
【００２０】
また、上記識別情報は、物体又は場所を直接的に又は間接的に示す情報であってもよい。
【００２１】
また、本発明によれば、第１の照射パターンの光照射に応じて光センサの出力情報から識別される第１の識別情報、及び、当該第１の識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて上記光センサの出力情報から識別される１つ以上の識別情報を取得することと、上記１つ以上の識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定することと、を含む情報処理方法が提供される。上記１つ以上の照射パターンは、上記第１の照射パターンよりも、光照射のためにより大きい消費電力を要する。
【００２２】
また、本発明によれば、コンピュータを、第１の照射パターンの光照射に応じて光センサの出力情報から識別される第１の識別情報、及び、当該第１の識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて上記光センサの出力情報から識別される１つ以上の識別情報を取得する取得部と、上記１つ以上の識別情報に関する所定の条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する決定部と、として機能させるためのプログラムが提供される。上記１つ以上の照射パターンは、上記第１の照射パターンよりも、光照射のためにより大きい消費電力を要する。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したように本発明によれば、光照射及び光センサによる識別において、識別性能を維持しつつ光照射による消費電力を抑えることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】ユーザ及び端末装置が位置する場所の例を説明するための説明図である。
【図２】本実施形態に係る端末装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】識別部を構成する識別器を説明するための説明図である。
【図４】本実施形態に係る識別学習処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態に係る照射パターン学習処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る識別処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】消費電力と識別成功率とに基づく理想的な照射パターンの決定の例を説明するための説明図である。
【図８】本実施形態の第１の変形例に係る照射パターン学習処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】本実施形態の第２の変形例に係る照射パターン学習処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態の第２の変形例に係る識別処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】消費電力と識別成功率との関係の一例を説明するための説明図である。
【図１２】本実施形態の第３の変形例に係る識別処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態の第４の変形例に係る識別処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下に添付の図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２６】
以降、＜＜１．背景及び技術的課題＞＞、＜＜２．端末装置の構成＞＞、＜＜３．処理の流れ＞＞、＜＜４．変形例＞＞という順序で本発明の実施形態を説明する。
【００２７】
＜＜１．技術的課題＞＞
まず、図１を参照して、本実施形態に係る技術的課題を説明する。
【００２８】
近年、スマートフォンを含む携帯電話端末、タブレット端末のような様々な携帯型の端末装置が広く普及している。これらの携帯型の端末装置は、当該端末装置のユーザにより携行されるので、基本的には当該ユーザの近傍に位置する。以下、この点について、図１を参照してより具体例に説明する。
【００２９】
図１は、ユーザ及び端末装置が位置する場所の例を説明するための説明図である。図１を参照すると、端末装置１０のユーザ２０が位置する場所についての３つのケースが示されている。例えば、ケースＡでは、端末装置１０のユーザ２０は、事務所の自席にいる。この場合に、端末装置１０は、例えば、自席の机の上に置かれている。また、ケースＢでは、ユーザ２０は、ある場所から別の場所へ移動している。この場合に、端末装置１０は、例えば、ユーザ２０の服のポケットの中にある。さらに、ケースＣでは、ユーザ２０は、会議室にいる。この場合に、端末装置１０は、例えば、会議室の机に置かれている。例えば以上のように、端末装置１０は、ユーザ２０に携行され、ユーザ２０の近傍に位置する。
【００３０】
このような携帯型の端末装置にとっての望ましい振る舞い（例えば、着信時の呼出動作）は、例えば、ユーザがいる場所又はユーザの状況によって異なり得る。
【００３１】
例えば、図１のケースＡでは、ユーザ２０は自席にいるので、ユーザ２０が通話可能な状態にあり、且つ着信音を発生させてもユーザ２０に迷惑はかからないと考えられる。よって、ケースＡでは、端末装置１０は、呼出動作として、着信音を発生させることが望ましい。また、ケースＢでは、ユーザ２０は移動中であるので、ユーザ２０が通話可能か否かは不明であり、且つ着信音の発生によりユーザ２０に迷惑がかかる可能性があると考えられる。よって、ケースＢでは、端末装置１０は、呼出動作として、バイブレーションを行うことが望ましい。また、図１のケースＣでは、ユーザ２０は会議中であるので、ユーザ２０が通話不能な状態にあり、且つ着信音及び振動によりユーザ２０に迷惑がかかると考えられる。よって、ケースＢでは、端末装置１０は、呼出動作として、画面表示の変更を行うことが望ましい。
【００３２】
以上のように、ユーザがいる場所又はユーザの状況によって、端末装置にとっての望ましい振る舞いが異なる。よって、ユーザがいる場所又はユーザの状況は、端末装置にとっての望ましい振る舞いを決定するための重要な情報となり得る。
【００３３】
一方、端末装置が位置する場所を識別するための技術が提案されている。
【００３４】
例えば、端末装置が位置する場所を識別するための技術は、文献「Harrison,  Chris  and  Hudson,  Scott  E.  Lightweight  Material  Detection  for  Placement-Aware  Mobile  Computing.  In  Proceedings  of  the  21st  Annual  ACM  Symposium  on  User  Interface  Software  and  Technology.  UIST  ’08.  ACM,  New  York,  NY,  279-282.」に開示されている。当該技術によれば、光照射による反射光が光センサで受光され、当該光センサの出力情報から、端末装置が位置する場所（換言すると、端末装置が接している物体）が識別される。
【００３５】
上記文献に開示されるように技術を用いて、端末装置が位置する場所を識別することにより、ユーザがいる場所又はユーザの状況を推定することも可能であると考えられる。
【００３６】
しかし、上記文献に開示される技術では、光照射による消費電力が大きいという問題がある。一方、光照射による消費電力を抑えるために光照射の回数又は照射する光の種類を減らすと、物体の識別性能が低下し得る。
【００３７】
そこで、本実施形態では、光照射及び光センサによる識別において、識別性能を維持しつつ光照射による消費電力を抑えることを可能にする。以降、＜＜２．端末装置の構成＞＞、＜＜３．処理の流れ＞＞、＜＜４．変形例＞＞において、その具体的な内容を説明する。
【００３８】
＜＜２．端末装置の構成＞＞
図２及び３を参照して、本実施形態に係る端末装置１００の構成の一例を説明する。図２は、本実施形態に係る端末装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図２を参照すると、端末装置１００は、光照射部１１０、光センサ１２０、処理部１３０、記憶部１４０及び通信部１５０を備える。
【００３９】
（光照射部１１０）
光照射部１１０は、複数の照射パターンで光を照射する。例えば、光照射部１１０は、後述の処理部１３０（より具体的には、照射制御部１３１）による制御に応じて、各照射パターンの光を照射する。
【００４０】
上記複数の照射パターンの各々は、例えば、照射する光の強度、光の照射時間、光の照射回数、及び照射する光の種類のうちの少なくとも１つで特徴付けられる。即ち、照射パターンは、照射する光の強度、光の照射時間、光の照射回数、及び照射する光の種類のうちの１つ、又は２つ以上の組合せである。よって、当該複数の照射パターンのうちの任意の２つの照射パターンは、照射する光の強度、光の照射時間、光の照射回数、及び照射する光の種類のうちの少なくとも１つが異なる。
【００４１】
また、照射する光の種類は、青色光、緑色光、赤色光等の１つ以上の可視光、及び、紫外線、赤外線等の１つ以上の不可視光のうちの、１つ又は２つ以上の組合せである。
【００４２】
より具体的には、一例として、照射パターンは、照射する光の強度である。この場合に、光照射部１１０は、複数の強度で光を照射する。そして、照射する光は、例えば、青色光、緑色光、赤色光、紫外線及び赤外線の組合せである。照射パターンの当該一例は、以下のように示される。
【００４３】
【表１】
2014038041.tif 000003
【００４４】
上記例では、１０個の照射パターンがあり、各照射パターンは、照射する光の強度で特徴づけられる。
【００４５】
照射パターンの具体的な一例を説明したが、当然ながら、照射パターンは、照射する光の強度の代わりに、又は照射する光の強度に加えて、光の照射時間、光の照射回数、照射する光の種類等の別の要素で特徴付けられてもよい。
【００４６】
なお、光照射部１１０は、例えば、複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）及びコントローラを含む。当該複数のＬＥＤの各々は、個々の種類の光を発する。そして、各ＬＥＤについて、光照射のＯＮ／ＯＦＦ、照射する光の強度等が制御される。
【００４７】
（光センサ１２０）
光センサ１２０は、光の受光に応じて情報を出力する。例えば、光センサ１２０は、光照射部１１０により照射された光の反射光を受光し、情報を出力する。
【００４８】
まず、光センサ１２０により出力される出力情報は、端末装置１００の周囲の環境（即ち、照射された光を反射させた物体）に応じて変化する。図１を再び参照して、より具体的に説明すると、例えば、ケースＡの「自席の机」、ケースＢの「服」、及びケースＣ「会議室の机」の素材は、それぞれ「木」、「綿」及び「ガラス」である。この場合に、ケースＡであれば、光センサ１２０は、「木」に応じた情報を出力する。また、ケースＢであれば、光センサ１２０は、「綿」に応じた情報を出力する。また、ケースＣであれば、光センサ１２０は、「ガラス」に応じた情報を出力する。
【００４９】
また、光センサ１２０により出力される出力情報は、光照射部１１０により照射される光の照射パターンに応じて変化する。例えば、照射パターンが、上述した具体的な例における照射パターンｐ２（２０％）である場合と、照射パターンが、上述した例における照射パターンｐ６（６０％）である場合とでは、光センサ１２０により出力される出力情報は異なる。当該出力情報は、後述するとおり識別情報（例えば、物体）の識別に利用されるが、照射パターンによって、出力情報は変わり、その結果、正しく識別される可能性も変わる。
【００５０】
なお、光センサ１２０は、例えば、フォトレジスタ、光−周波数変換器（light-to-frequency  converter）等の光学式センサである。光センサ１２０は、１つのセンサのみに限られず、複数のセンサであってもよい。例えば、光センサ１２０は、フォトレジスタ及び光−周波数変換器であってもよい。
【００５１】
（処理部１３０）
処理部１３０は、端末装置１００の様々な機能を提供する。例えば、処理部１３０は、ＣＰＵ又はＤＳＰ等のプロセッサに相当し、記憶部１４０又は他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、上記様々な機能を提供する。処理部１３０は、照射制御部１３１、識別部１３３、識別学習部１３５、照射パターン学習部１３７及び識別情報決定部１３９を備える。
【００５２】
（照射制御部１３１）
照射制御部１３１は、光照射部１１０による光の照射を制御する。より具体的には、例えば、照射制御部１３１は、識別学習部１３５又は識別情報決定部１３９の指示に応じて、記憶部１４０に記憶されている照射パターンに関する情報から照射パターンを選択する。そして、照射制御部１３１は、光照射部１１０に、選択された照射パターンで光を照射させる。
【００５３】
（識別部１３３）
識別部１３３は、光センサ１２０の出力情報から識別情報を識別する。識別部１３３は、例えば、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）、ナイーブベイズ識別器等の教師あり学習の識別器により実装され得る。なお、識別器の学習は、識別学習部１３５により行われる。
【００５４】
例えば、上記識別情報は、物体又は場所を直接的に又は間接的に示す情報である。より具体的には、例えば、図１の例を用いると、識別情報は、「自席の机」、「服」又は「会議室の机」である。
【００５５】
図１の例を用いて具体的な識別の例を説明する。例えば、ケースＡのように端末装置１００が自席の机の上に置かれている場合に、光センサ１２０は、自席の机の素材である「木」に応じた出力情報を出力する。そして、識別部１３３は、当該出力情報から、「自席の机」を識別情報として識別する。また、例えば、ケースＢのように端末装置１００がユーザの服のポケットの中にある場合に、光センサ１２０は、服の素材である「綿」に応じた出力情報を出力する。そして、識別部１３３は、当該出力情報から、「服」を識別情報として識別する。また、例えば、ケースＣのように端末装置１００が会議室の机の上に置かれている場合に、光センサ１２０は、会議室の机の素材である「ガラス」に応じた出力情報を出力する。そして、識別部１３３は、当該出力情報から、「会議室の机」を識別情報として識別する。
【００５６】
また、より具体的には、例えば、識別部１３３は、複数の物体（即ち、識別情報）のうちの１つと複数の照射パターンの１つとの組合せに対応する個々の識別器から構成される。即ち、識別部１３３は、物体の数×照射パターンの数の識別器から構成される。以下、この点について、図３を参照してより具体的に説明する。
【００５７】
図３は、識別部１３３を構成する識別器を説明するための説明図である。図３を参照すると、Ｌ個の物体（即ち、識別情報）ｆ１〜ｆＬのうちの１つであるｆｋ及びＮ個の照射パターンｐ１〜ｐＮのうちの１つであるｐｉにそれぞれ対応する個々の識別器ｃ（ｆｋ，ｐｉ）（ｋ＝１，２，…，Ｌ、ｉ＝１，２，…，Ｎ）が示されている。識別器ｃ（ｆｋ，ｐｉ）は、照射パターンｐｉの光照射に応じた光センサ１２０の出力情報から、当該出力情報が物体ｆｋに対応する出力情報であるか否かを判定する。一例として、出力情報が物体ｆｋに対応する出力情報である場合には１を出力し、そうでなければ０を出力する。
【００５８】
例えば、識別部１３３は、ある照射パターンｐａの光照射に応じた光センサ１２０の出力情報を取得すると、照射パターンｐａに対応するＬ個の識別器ｃ（ｆｋ，ｐａ）（ｋ＝１，２，…，Ｌ）の各々に当該出力情報を入力する。すると、Ｌ個の識別器ｃ（ｆｋ，ｐａ）の各々が、例えば、１又は０を出力する。ここで、例えば、Ｌ個の識別器のうちの物体ｆｂに対応する識別器だけが１を出力し、その他の識別器が０を出力した場合には、識別部１３３は、物体ｆｂを識別する。即ち、識別部１３３は、識別情報ｆｒｅｓｕｌｔとして、物体ｆｂを識別する。
【００５９】
なお、例えば、Ｌ個の識別器のうちの２つ以上の識別器が１を出力した場合、又は、Ｌ個の識別器のうちのいずれの識別器も１を出力しない場合には、識別部１３３は、物体の識別に失敗する。前者の場合は、エラーを意味する失敗であり、後者の場合は、識別不能を意味する失敗である。
【００６０】
（識別学習部１３５）
識別学習部１３５は、識別部１３３による識別のための学習を行う。例えば、識別学習部１３５は、学習用の教師データを蓄積し、その後当該学習用の教師データを用いて機械学習を行う。
【００６１】
例えば、識別学習部１３５は、光センサ１２０から出力される出力情報と、当該出力情報により識別部１３３（識別器）により識別されるべき理想的な識別情報との組合せを、学習用の教師データとして蓄積する。より具体的には、識別学習部１３５は、各物体への各照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報を取得する。そして、識別学習部１３５は、取得した出力情報と、識別部１３３の理想的な識別情報（即ち、識別器の理想的な出力）との組合せを対応付けることにより、学習用の教師データを生成する。例えば、ある物体ｆｂにある照射パターンｐａの光照射を行った場合には、上記理想的な識別情報は物体ｆｂである。この場合に、例えば、識別器による理想的な出力として、識別器ｃ（ｆｂ，ｐａ）の出力が１であり、その他の識別器ｃ（ｆｋ，ｐａ）の出力が０である。このように、識別学習部１３５は、個々の学習用の教師データを生成し、蓄積する。識別学習部１３５は、蓄積した学習用の教師データを記憶部１４０に記憶させる。
【００６２】
そして、識別学習部１３５は、蓄積された学習用データを用いて、ＳＶＭ、ナイーブベイズ等の機械学習を行う。
【００６３】
（照射パターン学習部１３７）
照射パターン学習部１３７は、各識別情報に対応する理想的な照射パターンを学習する。当該理想的な照射パターンは、例えば、候補となる複数の照射パターンのうちの、所定の評価基準で高く評価される照射パターンである。
【００６４】
例えば、上記所定の評価基準は、照射パターンの光照射により対象の識別情報が正確に識別される確度を、評価の観点として含む。即ち、当該所定の評価基準によれば、識別部１３３に対象の識別情報をより正確に識別させることが可能な照射パターンが、より高く評価される。例えば、「対象の識別情報が正確に識別される」とは、「対象の識別情報が識別されるべき環境での光センサ１２０の出力情報から、対象の識別情報が識別され、且つ、対象の識別情報が識別されるべきではない環境での光センサ１２０の出力情報から、対象の識別情報が識別されない」ことである。
【００６５】
一例として、上記確度は、照射パターンごとに、対象の識別情報が識別されるべき環境での上記照射パターンの光照射に応じて得られる光センサ１２０の出力情報と、対象の識別情報が識別されるべきではない環境での上記照射パターンの光照射に応じて得られる光センサ１２０の出力情報とからの、識別結果に基づいて、算出される。より具体的に、照射パターンｐａの光照射により対象の識別情報（即ち、対象の物体ｆｂ）が正確に識別される確度を説明する。当該確度は、物体ｆｂへの照射パターンｐａの光照射に応じて、物体ｆｂが識別され、物体ｆｂ以外の物体ｆｋへの照射パターンｐａの光照射に応じて、物体ｆｂ以外の物体ｆｋが識別される、確率である。換言すると、上記確度は、物体ｆｂへの照射パターンｐａの光照射に応じて、識別器ｃ（ｆｂ，ｐａ）が１を出力し、物体ｆｂ以外の物体ｆｋへの照射パターンｐａの光照射に応じて、識別器ｃ（ｆｂ，ｐａ）が０を出力する、確率である。例えば、このような確率を最大化する照射パターンｐｉが、物体ｆｂに対する理想的な照射パターンとなる。
【００６６】
照射パターン学習部１３７は、例えば、識別学習部１３５により蓄積された学習データ一部又は全部を用いて、識別情報（即ち、各物体ｆｋ）ごとに、各照射パターンｐｉの上記確度を算出する。そして、照射パターン学習部１３７は、識別情報（即ち、各物体ｆｋ）ごとに、最大の確度を伴う照射パターンｐｉを理想的な照射パターンとして決定する。
【００６７】
照射パターン学習部１３７は、各識別情報に対応する理想的な照射パターンの情報を記憶部１４０に記憶させる。
【００６８】
なお、理想的な照射パターンは、１つの照射パターンであるものとして説明した。しかしながら、理想的な照射パターンは２つ以上の照射パターンを含んでもよい。
【００６９】
（識別情報決定部１３９）
−仮識別情報の取得
識別情報決定部１３９は、第１の照射パターン（以下、「仮照射パターン」と呼ぶ）の光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される第１の識別情報（以下、「仮識別情報」）を取得する。
【００７０】
より具体的には、例えば、識別情報決定部１３９は、候補となる照射パターンのうちの所定の照射パターンを、仮照射パターンとして選択する。そして、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、選択された仮照射パターンで光を照射させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から仮識別情報を識別させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別された仮識別情報を取得する。
【００７１】
なお、仮照射パターンとして１回目に選択される照射パターンは、例えば、候補となる照射パターンのうちの、光照射のためにより小さい消費電力を要する照射パターンである。一例として、当該照射パターンは、候補となる照射パターンのうちの、最も消費電力の小さい照射パターンである。または、上記照射パターンは、候補となる照射パターンのうちの、いずれの識別情報についても所定の閾値を超える確度を伴い且つより消費電力の小さい照射パターン（即ち、最低限の確度を伴いつつ、より小さい消費電力を要する照射パターン）であってもよい。
【００７２】
また、仮照射パターンとして２回目以降に選択される照射パターンは、後述の「−再帰的な処理」において説明される新たな仮照射パターンと同様に選択される。
【００７３】
−１つ以上の識別情報の取得
また、識別情報決定部１３９は、上記仮識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される１つ以上の識別情報（以下、「追加識別情報」）を取得する。
【００７４】
上記１つ以上の照射パターンは、例えば、上記理想的な照射パターンである。即ち、識別情報決定部１３９は、上記仮照射パターンに対応する理想的な照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される追加識別情報を取得する。
【００７５】
より具体的には、例えば、記憶部１４０は、各識別情報に対応する理想的な照射パターンを記憶している。よって、識別情報決定部１３９は、記憶部１４０に記憶された情報から、仮識別情報に対応する理想的な照射パターンを特定する。そして、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、特定された理想的な照射パターンで光を照射させる。さらに、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から追加識別情報を識別させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別された追加識別情報を取得する。
【００７６】
−最終的な識別情報の決定
また、識別情報決定部１３９は、上記１つ以上の追加識別情報に関する所定の条件（以下、「最終決定条件」と呼ぶ）が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する。
【００７７】
より具体的には、例えば、上記最終決定条件は、上記１つ以上の追加識別情報の各々が仮識別情報と一致することを含む。そして、識別情報決定部１３９は、上記最終決定条件が満たされる場合に、上記１つ以上の追加識別情報を最終的な識別情報として決定する。
【００７８】
このような最終的な識別情報の決定により、識別性能が維持される。より具体的には、基本的には、仮識別情報（例えば、物体ｆｂ）が正しい場合には、当該仮識別情報に対応する理想的な照射パターンを用いて識別された追加識別情報も、高い確率で正しい識別情報（例えば、物体ｆｂ）になる。よって、仮識別情報と追加識別情報とが一致する。一方、仮識別情報（例えば、物体ｆｂ）が正しくない場合には、当該仮識別情報に対応する理想的な照射パターンを用いて識別された追加識別情報は、高い確率で別の識別情報（例えば、物体ｆｂ以外の物体ｆｋ）になる。よって、仮識別情報と追加識別情報とが一致しない。このように、仮識別情報が追加識別情報により正しく検証されるので、最終的な識別情報は高い確率で正しくなる。即ち、識別性能が維持される。
【００７９】
また、このような最終的な識別情報の決定により、消費電力が抑えられる。より具体的には、上述したように、より小さい消費電力を要する仮照射パターンの光照射と、理想的な照射パターンの光照射との２つの光照射のみで、最終的な識別情報が決定され得る。よって、様々な照射パターンでの光照射が回避され得る。その結果、光照射による消費電力が抑えられ得る。
【００８０】
−再帰的な処理
なお、上記最終決定条件が満たされない場合もある。この場合に、識別情報決定部１３９は、仮識別情報及び追加識別情報の取得、及び最終的な識別情報の決定の処理を繰り返す。
【００８１】
例えば、識別情報決定部１３９は、上記最終決定条件が満たされない場合に、第２の照射パターン（以下、「新たな仮照射パターン」と呼ぶ）の光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される第２の識別情報（以下、「新たな仮識別情報」）を取得する。
【００８２】
例えば、上記新たな仮照射パターンは、仮照射パターンの次に選択するように予め定められた照射パターンである。より具体的には、例えば、候補となる仮照射パターンから仮照射パターンをどのような順序で選択するかが、予め定められている。よって、識別情報決定部１３９は、所定の順序に従って、前回の仮照射パターンの次の仮照射パターンを、新たな仮照射パターンとして選択する。
【００８３】
また、例えば、上記仮照射パターンは、上記新たな仮照射パターンよりも、光照射のためにより小さい消費電力を要する。より具体的には、例えば、候補となる照射パターンのうちの、光照射のためにより小さい消費電力を要する照射パターンから、仮照射パターンとして選択されることが、予め定められている。これにより、仮照射パターンの光照射に要する消費電力をより小さくすることが可能になる。
【００８４】
また、例えば、識別情報決定部１３９は、上記最終決定条件が満たされない場合に、上記新たな仮識別情報に対応する１つ以上の新たな照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される１つ以上の新たな識別情報（以下、「新たな追加識別情報」と呼ぶ）を取得する。この点については、追加識別情報について上述した内容と同様である。
【００８５】
そして、例えば、識別情報決定部１３９は、上記１つ以上の新たな追加識別情報に関する最終識別条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する。この点についても、最終識別条件及び最終的な識別情報について上述した内容と同様である。
【００８６】
（記憶部１４０）
記憶部１４０は、端末装置１００の動作のためのプログラム及びデータを記憶する。記憶部１４０は、例えばハードディスク又は半導体メモリ等の記憶媒体を含む。
【００８７】
また、例えば、記憶部１４０は、光照射部１１０による光照射の照射パターンに関する情報を記憶する。また、記憶部１４０は、識別学習部１３５により蓄積される学習用の教師データを記憶する。また、記憶部１４０は、各識別情報に対応する理想的な照射パターンの情報を記憶する。
【００８８】
（通信部１５０）
通信部１５０は、他の装置と通信する。例えば、通信部１５０は、いずれかの基地局との無線通信を介して、別の端末装置と通信する。
【００８９】
＜＜３．処理の流れ＞＞
続いて、図４〜図６を参照して、本実施形態に係る各情報処理の一例を説明する。より具体的には、識別学習処理の一例、照射パターン学習処理の一例、及び識別処理の一例を説明する。
【００９０】
＜３．１．識別学習処理の流れ＞＞
まず、図４を参照して、本実施形態に係る識別学習処理の一例を説明する。図４は、本実施形態に係る識別学習処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【００９１】
まず、ステップＳ２０１で、識別学習部１３５は、識別情報として物体ｆｋ（ｋ＝１，２，…，Ｌ）を選択する。
【００９２】
また、ステップＳ２０３で、識別学習部１３５は、照射パターンｐｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を選択する。ここで、端末装置２００は、選択された物体ｆｋ上に配置されているものとする。
【００９３】
次に、ステップＳ２０５で、識別学習部１３５は、光照射部１１０に、選択された照射パターンｐｉで光を照射させる。そして、ステップＳ２０７で、光センサ１２０は、照射パターンｐｉで照射された光の反射光を受光して、出力情報を出力し、識別学習部１３５は、当該出力情報を取得する。
【００９４】
その後、ステップＳ２０９で、識別学習部１３５は、取得された出力情報と、理想的な識別情報（即ち、物体ｆｋ）とを対応付けることにより、学習用の教師データを生成する。
【００９５】
そして、ステップＳ２１１で、識別学習部１３５は、照射パターンｐｉの学習用の教師データの生成をｍ回反復したかを判定する。ｍ回反復していれば、処理はステップＳ２１３へ進む。そうでなければ、処理ステップＳ２０５へ戻る。
【００９６】
そして、ステップＳ２１３で、識別学習部１３５は、全ての照射パターンｐｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）についての学習用の教師データが生成されたかを判定する。当該学習用の教師データが生成されていれば、処理はステップＳ２１３へ進む。そうでなければ、処理はステップＳ２０３へ戻る。
【００９７】
そして、ステップＳ２１５で、識別学習部１３５は、蓄積された教師データを用いて、照射パターンｐｉごとに識別器の機械学習を行う。即ち、識別学習部１３５は、照射パターンｐｉごとに、当該照射パターンｐｉに対応する教師データを用いて、照射パターンｐｉに対応するＬ個の識別器ｃ（ｆｋ，ｐｉ）（ｋ＝１，２，…，Ｌ）の機械学習を行う。
【００９８】
その後、ステップＳ２１７で、識別学習部１３５は、全ての物体ｐｉについての学習が完了したかを判定する。当該学習が完了していれば、処理は終了する。そうでなければ、処理はステップＳ２０１へ戻る。
【００９９】
＜３．２．照射パターン学習処理の流れ＞＞
次に、図５を参照して、本実施形態に係る照射パターン学習処理の一例を説明する。図５は、本実施形態に係る照射パターン学習処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。当該照射パターン学習処理は、識別情報（即ち、物体）ごとに実行される。
【０１００】
まず、ステップＳ３０１で、照射パターン学習部１３７は、対象となる物体の識別器グループを特定する。ここで、例えば、対象となる物体を物体ｆｂとすると、ｃ（ｆｂ，ｐｉ）（ｉ＝１，２，…，Ｎ）が選択される。
【０１０１】
次に、ステップＳ３０３で、照射パターン学習部１３７は、照射パターンｐｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を選択する。
【０１０２】
そして、ステップＳ３０５で、照射パターン学習部１３７は、選択された照射パターンｐｉについての学習用の教師データの一部（例えば、任意の物体ｆと選択された照射パターンｐｉとに対応する教師データのうちの、１０％）をランダムに抽出する。例えば、１つの物体及び１つの照射パターンについて蓄積された教師データの数ｍとすると、抽出される教師データの数は、ｍ×１０％である。
【０１０３】
次に、ステップＳ３０７で、照射パターン学習部１３７は、学習用の教師データを選択する。そして、ステップＳ３０９で、照射パターン学習部１３７は、選択された教師データの光センサ１２０の出力情報を、対象となる物体ｆｂ及び選択された照射パターンｐｉに対応する識別器ｃ（ｆｂ，ｐｉ）に入力する。
【０１０４】
そして、ステップＳ３１１で、照射パターン学習部１３７は、識別器ｃ（ｆｂ，ｐｉ）の出力と、教師データにおける識別器ｃ（ｆｂ，ｐｉ）の理想的な出力（例えば、１）とが一致するかを、判定する。これらの出力が一致していれば、処理はステップＳ３１３へ進む。そうでなければ、処理はステップＳ３１５へ進む。
【０１０５】
ステップＳ３１３で、照射パターン学習部１３７は、選択された照射パターンについての識別成功回数を１だけ増加させる。即ち、識別器ｃ（ｆｂ，ｐｉ）が、対象の物体ｆｂとそれ以外の物体ｆｋとの判別に成功すれば、識別成功回数が、１だけ増加する。
【０１０６】
ステップＳ３１５で、照射パターン学習部１３７は、抽出された学習用の教師データが残っているかを判定する。当該教師データが残っていれば、処理はステップＳ３０７へ戻る。そうでなければ、処理はステップＳ３１７へ進む。
【０１０７】
ステップＳ３１７で、照射パターン学習部１３７は、抽出された学習用の教師データの数、及び選択された照射パターンについての識別成功回数から、当該照射パターンについての識別成功率を算出する。
【０１０８】
ステップＳ３１９で、照射パターン学習部１３７は、全ての照射パターンｐｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）についての識別成功率の算出が完了したかを判定する。当該算出が完了していれば、処理はステップＳ３２１へ進む。そうでなければ、処理はステップＳ３０３へ戻る。
【０１０９】
ステップＳ３２１で、照射パターン学習部１３７は、全ての照射パターンのうちの、最大の識別成功率を伴う照射パターンを、対象となる物体ｆｂに対する理想的な照射パターンとして決定する。そして、処理は終了する。
【０１１０】
＜３．３．識別処理の流れ＞＞
次に、図６を参照して、本実施形態に係る識別処理の一例を説明する。図６は、本実施形態に係る識別処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０１１１】
まず、ステップＳ４０１で、識別情報決定部１３９は、候補となる照射パターンのうちの所定の照射パターンを、仮照射パターンとして選択する。
【０１１２】
次に、ステップＳ４０３で、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、選択された仮照射パターンで光を照射させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から仮識別情報（物体）を識別させる。
【０１１３】
次に、ステップＳ４０５で、識別情報決定部１３９は、記憶部１４０に記憶された情報から、仮識別情報に対応する理想的な照射パターンを特定する。
【０１１４】
そして、ステップＳ４０７で、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、特定された理想的な照射パターンで光を照射させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から追加識別情報（物体）を識別させる。
【０１１５】
そして、ステップＳ４０９で、識別情報決定部１３９は、追加識別情報と仮識別情報とが一致するかを判定する。追加識別情報と仮識別情報とが一致すれば、処理はステップＳ４１１へ進む。そうでなければ、処理はステップＳ４１３へ進む。
【０１１６】
ステップＳ４１１で、識別情報決定部１３９は、追加識別情報を最終的な識別情報として決定する。そして、処理は終了する。
【０１１７】
ステップＳ４１３で、識別情報決定部１３９は、仮照射パターンの候補となる照射パターンが残っているかを判定する。当該候補となる照射パターンが残っていれば、処理はステップＳ４１５へ進む。そうでなければ、処理は終了する。
【０１１８】
ステップＳ４１５で、識別情報決定部１３９は、所定の順序に従って、前回の仮照射パターンの次の照射パターンを、新たな仮照射パターンとして選択する。
【０１１９】
＜＜４．変形例＞＞
続いて、図７〜図１２を参照して、本実施形態の第１〜第４の変形例を説明する。なお、各変形例では、上述した本実施形態との相違点を中心に説明する。
【０１２０】
＜４．１．第１の変形例＞
まず、図７及び図８を参照して、本実施形態の第１の変形例を説明する。上述した本実施形態によれば、仮識別情報に対応する理想的な照射パターンは、候補となる複数の照射パターンの光照射のうちの、所定の評価基準で高く評価される照射パターンである。そして、当該所定の評価基準は、照射パターンの光照射により対象の識別情報が正確に識別される確度を、評価の観点として含む。これに対して、本実施形態の第１の変形例では、上記所定の評価基準は、照射パターンの光照射に要する消費電力を、評価の観点としてさらに含む。以下、第１の変形例についてより具体的に説明する。
【０１２１】
（照射パターン学習部１３７）
照射パターン学習部１３７は、各識別情報に対応する理想的な照射パターンを学習する。当該理想的な照射パターンは、例えば、候補となる複数の照射パターンの光照射のうちの、所定の評価基準で高く評価される照射パターンである。
【０１２２】
上記所定の評価基準は、照射パターンの光照射により対象の識別情報が正確に識別される確度を、評価の観点として含む。また、とりわけ本実施形態の第１の変形例では、上記所定の評価基準は、照射パターンの光照射に要する消費電力を、評価の観点としてさらに含む。即ち、照射パターン学習部１３７は、全ての照射パターンのうちの、上記確度及び上記消費電力の組合せで高く評価される照射パターンを、理想的な照射パターンとして決定する。この点について図７を参照してより具体的に説明する。
【０１２３】
図７は、消費電力と識別成功率とに基づく理想的な照射パターンの決定の例を説明するための説明図である。図７を参照すると、照射パターンｐ１〜ｐ１０の識別成功率が示されている。照射パターンｐ１〜ｐ１０は、例えば、上述したような、最大出力に対する出力の比率で１０％〜１００％の照射パターンである。例えば、図７に示されるように、照射パターンｐ１〜ｐ６では、光照射の強度（即ち、消費電力）を上げると、識別成功率も上がっている。一方で、照射パターンｐ６〜ｐ１０までは、光照射の強度（即ち、消費電力）を上げたとしても、識別成功率はほとんど上がらない。このような場合に、例えば、照射パターン学習部１３７は、照射パターンｐ６を理想的な照射パターンとして決定する。即ち、決定される理想的な照射パターンは、より小さい消費電力を要する照射パターンとの関係で、消費電力（又は光照射の強度）の増分に対する識別成功率の増分の割合が所定の閾値を超え、且つ識別成功率がより高い、照射パターンである。
【０１２４】
以上、理想的な照射パターンの決定の一例を説明したが、当然ながら、消費電力及び確度の両方を考慮した別の決定の手法が用いられ得る。
【０１２５】
上記評価基準によって、理想的な照射パターンの光照射に要する消費電力を抑えることができる。よって、光照射及び光センサによる識別において、消費電力をさらに抑えることができる。
【０１２６】
（照射パターン学習処理の流れ）
次に、図８を参照して、本実施形態の第１の変形例に係る照射パターン学習処理の一例を説明する。図８は、本実施形態の第１の変形例に係る照射パターン学習処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。当該照射パターン学習処理は、識別情報（即ち、物体）ごとに実行される。ここでは、第１の変形例に係る例と図５を参照して説明した例との差分である、ステップＳ３３１のみを説明する。
【０１２７】
ステップＳ３３１で、照射パターン学習部１３７は、全ての照射パターンのうちの、識別成功率及び消費電力の組合せで高く評価される照射パターンを、理想的な照射パターンとして決定する。
【０１２８】
＜４．２．第２の変形例＞
次に、図９及び図１０を参照して、本実施形態の第２の変形例を説明する。上述した本実施形態によれば、仮識別情報と追加識別情報とが一致する場合に、最終的な識別情報が決定される。これに対して、本実施形態の第２の変形例では、２つ以上の追加識別情報が互いに一致する場合に、最終的な識別情報が決定される。以下、第２の変形例についてより具体的に説明する。
【０１２９】
（照射パターン学習部１３７）
とりわけ本実施形態の第２の変形例では、照射パターン学習部１３７は、例えば、各識別情報に対応する理想的な照射パターンを学習する代わりに、各識別情報に対応する照射パターン列を学習する。例えば、当該照射パターン列は、上記所定の評価基準に従って順位付けされた照射パターンの列である。より具体的には、照射パターン学習部１３７は、各識別情報（即ち、各物体ｆｋ）について、識別成功率に従って順位付けされた照射パターンの列を、照射パターン列として決定する。
【０１３０】
また、照射パターン学習部１３７は、例えば、各識別情報に対応する理想的な照射パターンの情報の代わりに、各識別情報に対応する照射パターン列の情報を記憶部１４０に記憶させる。
【０１３１】
（識別情報決定部１３９）
−１つ以上の識別情報の取得
識別情報決定部１３９は、上記仮識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される１つ以上の追加識別情報を取得する。
【０１３２】
とりわけ本実施形態の第２の変形例では、上記１つ以上の照射パターンは、２つ以上の照射パターンであり、上記１つ以上の追加識別情報は、２つ以上の追加識別情報である。即ち、識別情報決定部１３９は、上記仮照射パターンに対応する２つ以上の照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される２つ以上の追加識別情報を取得する。
【０１３３】
より具体的には、例えば、記憶部１４０は、各識別情報に対応する照射パターン列を記憶している。よって、識別情報決定部１３９は、記憶部１４０に記憶された情報から、例えば２つの照射パターンを選択する。当該２つの照射パターンは、例えば、照射パターン列の中で、上記所定の評価基準に従った順位において１位の照射パターン及び２位の照射パターンである。当該１位の照射パターンは、上記理想的な照射パターンとも言える。次に、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、選択された１位の照射パターンで光を照射させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から追加識別情報を識別させる。また、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、選択された２位の照射パターンで光を照射させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から追加識別情報を識別させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別された２つの追加識別情報を取得する。
【０１３４】
−最終的な識別情報の決定
また、識別情報決定部１３９は、上記１つ以上の追加識別情報に関する最終決定条件が満たされる場合に、最終的な識別情報を決定する。
【０１３５】
上述したように、上記１つ以上の追加識別情報は、２つ以上の追加識別情報である。そして、とりわけ本実施形態の第２の変形例では、上記最終決定条件は、上記１つ以上の追加識別情報（即ち、２つ以上の追加識別情報）が互いに一致することを含む。そして、識別情報決定部１３９は、上記最終決定条件が満たされる場合に、上記１つ以上の追加識別情報（即ち、２つ以上のの追加識別情報）を最終的な識別情報として決定する。
【０１３６】
例えば、仮識別情報が正しい場合には、高い確率で、２つ以上の識別情報も正しくなる。一方、仮識別情報が正しくない場合には、高い確率で、２つ以上の識別情報の各々は、仮識別情報とは異なる。ここで、当該２つ以上の識別情報の各々が正しいとは限らない。しかし、当該２つ以上の識別情報が一致する場合には、当該２つ以上の識別情報の各々が正しい可能性がかなり高い。よって、最終的な識別情報は高い確率で正しくなる。即ち、識別性能が維持される。
【０１３７】
また、仮識別情報が正しくない場合であっても、再帰的な処理が実行される可能性が低くなるので、光照射による消費電力がさらに抑えられ得る。
【０１３８】
（照射パターン学習処理の流れ）
次に、図９を参照して、本実施形態の第２の変形例に係る照射パターン学習処理の一例を説明する。図９は、本実施形態の第２の変形例に係る照射パターン学習処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。当該照射パターン学習処理は、識別情報（即ち、物体）ごとに実行される。ここでは、第２の変形例に係る例と図５を参照して説明した例との差分である、ステップＳ３４１のみを説明する。
【０１３９】
ステップＳ３４１で、照射パターン学習部１３７は、識別成功率に従って順位付けされた照射パターンの列を、対象となる物体ｆｂに対する照射パターン列として決定する。
【０１４０】
（識別処理の流れ）
次に、図１０を参照して、本実施形態の第２の変形例に係る識別処理の一例を説明する。図１０は、本実施形態の第２の変形例に係る識別処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、第２の変形例に係る例と図６を参照して説明した例との差分である、ステップＳ４３１〜Ｓ４３９のみを説明する。
【０１４１】
ステップＳ４３１で、識別情報決定部１３９は、仮識別情報に対応する照射パターン列から、１位の照射パターン及び２位の照射パターンを選択する。
【０１４２】
そして、ステップＳ４３３で、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、選択された１位の照射パターンで光を照射させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から追加識別情報（以下、「１位追加識別情報」と呼ぶ）を識別させる。
【０１４３】
また、ステップＳ４３５で、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、選択された２位の照射パターンで光を照射させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から追加識別情報（以下、「２位追加識別情報」と呼ぶ）を識別させる。
【０１４４】
そして、ステップＳ４３７で、識別情報決定部１３９は、１位追加識別情報と２位追加識別情報とが一致するかを判定する。１位追加識別情報と２位追加識別情報とが一致すれば、処理はステップＳ４３９へ進む。そうでなければ、処理はステップＳ４１３へ進む。
【０１４５】
ステップＳ４３９で、識別情報決定部１３９は、１位追加識別情報（又は２位追加識別情報）を最終的な識別情報として決定する。そして、処理は終了する。
【０１４６】
＜４．３．第３の変形例＞
次に、図１１及び図１２を参照して、本実施形態の第３の変形例を説明する。上述した本実施形態によれば、上記最終決定条件が満たされない場合に、新たな仮照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される新たな仮識別情報が取得される。そして、上記新たな仮照射パターンは、仮照射パターンの次に選択するように予め定められた照射パターンである。これに対して、本実施形態の第３の変形例では、上記新たな仮照射パターンは、上記仮照射パターンよりも、光照射により識別情報をより正確に識別することを可能にする照射パターンである。以下、第３の変形例についてより具体的に説明する。
【０１４７】
（照射パターン学習部１３７）
本実施形態の第３の変形例では、照射パターン学習部１３７は、例えば、各識別情報に対応する理想的な照射パターンを学習する代わりに、各識別情報に対応する照射パターン列を学習する。この点については、例えば、本実施形態の第２の変形例と同様である。
【０１４８】
（識別情報決定部１３９）
−１つ以上の識別情報の取得
識別情報決定部１３９は、上記仮識別情報に対応する１つ以上の照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される１つ以上の追加識別情報を取得する。
【０１４９】
とりわけ本実施形態の第３の変形例では、例えば、上記１つ以上の照射パターンは、照射パターン列の中で、上記所定の評価基準に従って順位付けにおいて１位の照射パターンである。
【０１５０】
−再帰的な処理
識別情報決定部１３９は、上記最終決定条件が満たされない場合に、新たな仮照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される新たな仮識別情報を取得する。
【０１５１】
とりわけ本実施形態の第３の変形例では、上記新たな仮照射パターンは、上記仮照射パターンよりも、光照射により識別情報をより正確に識別することを可能にする照射パターンである。より具体的には、例えば、識別情報決定部１３９は、既に識別されている追加識別情報に対応する照射パターン列から、選択された仮照射パターンよりもより識別成功率が高い照射パターンを、新たな仮照射パターンとして選択する。このような選択により、新たな仮識別情報が正しく識別される可能性をより確実に高めることができる。以下、この点について図１１を参照してより具体的に説明する。
【０１５２】
図１１は、消費電力と識別成功率との関係の一例を説明するための説明図である。図１１を参照すると、照射パターンｐ１〜ｐ１０の識別成功率が示されている。照射パターンｐ１〜ｐ１０は、例えば、上述したような、最大出力に対する出力の比率で１０％〜１００％の照射パターンである。例えば、図１１に示される例では、図７に示される例とは異なり、光照射の強度（即ち、消費電力）を上げたとしても、識別成功率が下がる場合もある。例えば、照射パターンを、照射パターンｐ２（２０％の比率に対応）から照射パターンｐ３（３０％の比率に対応）に変えた場合には、識別成功率は下がる。また、例えば、照射パターンを、照射パターンｐ４（４０％の比率に対応）から照射パターンｐ５（５０％の比率に対応）に変えた場合にも、識別成功率は下がる。
【０１５３】
図１１の例では、上述した本実施形態のように、候補となる照射パターンのうち、光照射のためにより小さい消費電力を要する照射パターンを、仮照射パターンとして順々に選択する場合に、新たな仮照射パターンを選択したとしても、識別成功率が下がることもある。その結果、再帰処理の回数がむやみに増えてしまうおそれがある。
【０１５４】
しかし、本実施形態の第３の変形例のように、前回の仮照射パターンよりもより識別成功率が高い照射パターンを、新たな仮照射パターンとして選択することで、このように再帰処理の回数がむやみに増えることを回避できる。例えば、図１１の例において、識別情報決定部１３９は、前回の仮照射パターンが照射パターンｐ２である場合に、照射パターンｐ４を新たな仮照射パターンとして選択する。また、例えば、識別情報決定部１３９は、前回の仮照射パターンが照射パターンｐ４である場合に、照射パターンｐ６を新たな仮照射パターンとして選択する。
【０１５５】
（照射パターン学習処理の流れ）
本実施形態の第３の変形例に係る照射パターン学習処理は、本実施形態の第２の変形例に係る照射パターン学習処理と同様である。
【０１５６】
（識別処理の流れ）
次に、図１２を参照して、本実施形態の第３の変形例に係る識別処理の一例を説明する。図１２は、本実施形態の第３の変形例に係る識別処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、第３の変形例に係る例と図６を参照して説明した例との差分である、ステップＳ４５１、Ｓ４５３、Ｓ４５５のみを説明する。
【０１５７】
ステップＳ４５１で、識別情報決定部１３９は、仮識別情報に対応する照射パターン列から、上記所定の評価基準に従った順位において１位の照射パターンを選択する。
【０１５８】
ステップＳ４５３で、識別情報決定部１３９は、光照射部１１０に、選択された１位の照射パターンで光を照射させる。そして、識別情報決定部１３９は、識別部１３３に、この光照射に応じて光センサ１２０から出力される出力情報から追加識別情報（物体）を識別させる。
【０１５９】
ステップＳ４５５で、識別情報決定部１３９は、既に識別されている追加識別情報に対応する照射パターン列から、選択された仮照射パターンよりもより識別成功率が高い照射パターンを、新たな仮照射パターンとして選択する。
【０１６０】
＜４．４．第４の変形例＞
次に、図１３を参照して、本実施形態の第４の変形例を説明する。上述した本実施形態によれば、上記最終決定条件が満たされない場合に、新たな仮照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される新たな仮識別情報が取得される。これに対して、本実施形態の第４の変形例では、既に取得されている１つの追加識別情報が、新たな仮識別情報として利用される。以下、第４の変形例についてより具体的に説明する。
【０１６１】
（識別情報決定部１３９）
−再帰的な処理
識別情報決定部１３９は、上記最終決定条件が満たされない場合に、新たな仮照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される新たな仮識別情報を取得する。
【０１６２】
とりわけ本実施形態の第４の変形例では、上記新たな仮照射パターンは、上記仮識別情報に対応する上記１つ以上の照射パターンのうちの１つの照射パターンである。そして、識別情報決定部１３９は、上記１つの照射パターンの光照射に応じて光センサ１２０の出力情報から識別される１つの識別情報を、新たな仮識別情報として取得する。即ち、上記新たな照射パターンは、上記仮識別情報に対応する理想的な照射パターンであり、識別情報決定部１３９は、既に取得されている１つの追加識別情報を、新たな仮識別情報として利用する。
【０１６３】
これにより、新たな仮照射パターンでの光照射が不要になるので、再帰処理に伴う消費電力を抑えることができる。即ち、光照射による消費電力がさらに抑えられ得る。
【０１６４】
（識別処理の流れ）
次に、図１３を参照して、本実施形態の第４の変形例に係る識別処理の一例を説明する。図１３は、本実施形態の第４の変形例に係る識別処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、第４の変形例に係る例と図６を参照して説明した例との差分である、ステップＳ４７１、Ｓ４７３のみを説明する。
【０１６５】
ステップＳ４７１で、識別情報決定部１３９は、仮識別情報に対応する理想的な照射パターンが仮照射パターンとしてまだ選択されていないかを判定する。理想的な照射パターンが仮照射パターンとしてまだ選択されていなければ、処理はステップＳ４７３へ進む。そうでなければ、処理は終了する。
【０１６６】
ステップＳ４７３で、識別情報決定部１３９は、追加識別情報を新たな仮識別情報として取得する。そして、処理はステップＳ４０５へ戻る。
【０１６７】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１６８】
例えば、本明細書の情報処理における処理ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に実行されなくてよい。例えば、情報処理における処理ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で実行されても、並列的に実行されてもよい。
【０１６９】
また、端末装置のような情報処理装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のハードウェアに、上記情報処理装置の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
【符号の説明】
【０１７０】
１００    端末装置
１１０    光照射部
１２０    光センサ
１３０    処理部
１３１    照射制御部
１３３    識別部
１３５    識別学習部
１３７    照射パターン学習部
１３９    識別情報決定部
１４０    記憶部
１５０    通信部
【図１】
2014038041.tif 000004
【図２】
2014038041.tif 000005
【図３】
2014038041.tif 000006
【図４】
2014038041.tif 000007
【図５】
2014038041.tif 000008
【図６】
2014038041.tif 000009
【図７】
2014038041.tif 000010
【図８】
2014038041.tif 000011
【図９】
2014038041.tif 000012
【図１０】
2014038041.tif 000013
【図１１】
2014038041.tif 000014
【図１２】
2014038041.tif 000015
【図１３】
2014038041.tif 000016