(57)【要約】      （修正有）【課題】センサの使用を減少し、演算法を簡易化することだけでなく、さらに原始センスデータが環境や電気ノイズ及びセンサの間の違いなどに影響され易い効果が避けられ、運動検知装置のノイズ抵抗能力を向上できる運動の検知方法を提供する。【解決手段】運動検知モジュールの参考基準センサ及び複数の整合センサによりセンスデータを受取し、また定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）及び判別数学式（方向や移動回数及び速度判別数学式）を使用して運動方向、移動回数及び運動速度を求める。【選択図】図５
2006184268.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
参考基準点（ｒｐ）を有する参考基準センサと複数の対応する整合点（ｒ１、ｒ２、...ｒＮ）を有する複数の整合センサを備える運動検知モジュールを供給する工程と、
これらのセンサがサンプリングするタイミング（ｋ＝１、２、３、...）によって、繰り返し検知して参考基準センサの参考基準センスデータ（ｒｐ「ｋ」）とこれらの整合センサの整合センスデータ（ｒ１「ｋ」、ｒ２「ｋ」、...ｒＮ「ｋ」）を得る工程と、
これらのセンスデータから一段のセンスデータ長さＬをそれぞれ選出する工程と、
これらのセンスデータ長さＬを定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）し、参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒ１「Ｋ」、Ｒ２「Ｋ」、...ＲＮ「Ｋ」、ここで、Ｋ＝１、２、３、...、Ｌ）を得る工程と、
方向判別数学式により参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）に最も近い近似整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」、ここで、ｘは１、２、...、或はＮで良い）を得る工程と、
該参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」）により、参考基準点（ｒｐ）の経路に最も近い近似整合点（ｒｘ）を逆に取得し、運動検知モジュールの運動方向を得る工程とを含む運動の検知方法。
【請求項２】
これらの整合センサは、口字形、円形、半円形、門字形、菱形或は三角形のいずれかに配列できることを特徴とする請求項１記載の運動の検知方法。
【請求項３】
これらの整合センサが配列する形状は、参考基準センサを中心として、少なくとも半分の平面を亙っていることを特徴とする請求項１記載の運動の検知方法。
【請求項４】
前記方向判別数学式は、
【数１】
2006184268.tif 000008
であることを特徴とする請求項１記載の運動の検知方法。
【請求項５】
前記方向判別数学式は、
【数２】
2006184268.tif 000009
であることを特徴とする請求項１記載の運動の検知方法。
【請求項６】
前記運動検知モジュールの運動方向は、参考基準点（ｒｐ）と近似整合点（ｒｘ）とを直線に繋がり且つ前記近似整合点（ｒｘ）に向かってる方向であることを特徴とする請求項１記載の運動の検知方法。
【請求項７】
前記定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）の方法は、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ）、快速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散的コサイン変換（ＤＣＴ）、離散的ハートレー変換（ＤＨＴ）或は離散的ウェーブレット変換（ＤＷＴ）であることを特徴とする請求項１記載の運動の検知方法。
【請求項８】
参考基準点（ｒｐ）を有する参考基準センサと複数の対応する整合点（ｒ１、ｒ２、...ｒＮ）を有する複数の整合センサを備える運動検知モジュールを供給する工程と、
これらのセンサがサンプリングするタイミング（ｋ＝１、２、３、...）によって、繰り返し検知して参考基準センサの参考基準センスデータ（ｒｐ「ｋ」）とこれらの整合センサの整合センスデータ（ｒ１「ｋ」、ｒ２「ｋ」、...ｒＮ「ｋ」）を得る工程と、
これらのセンスデータから一段のセンスデータ長さＬをそれぞれ選出する工程と、
これらのセンスデータ長さＬを定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）し、参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒ１「Ｋ」、Ｒ２「Ｋ」、...ＲＮ「Ｋ」、ここで、Ｋ＝１、２、３、...、Ｌ）を得る工程と、
方向判別数学式により参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）に最も近い近似整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」、ここで、ｘは１、２、...、或はＮで良い）を得る工程と、
該参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」）により、参考基準点（ｒｐ）の経路に最も近い近似整合点（ｒｘ）を逆に取得し、運動検知モジュールの運動方向を得る工程と、
参考基準センスデータ（ｒｐ「ｋ」）の一部と最も近い近似整合点のセンスデータ（ｒｘ「Ｋ」）を移動回数判別数学式に代入して、該速度判別数学式を最少値にする移動回数（ｍ）を得る工程と、
該移動回数（ｍ）を速度判別数学式に代入することより、運動検知モジュールの運動速度を得る工程とを含む運動の検知方法。
【請求項９】
これらの整合センサは、口字形、円形、半円形、門字形、菱形或は三角形のいずれかに配列できることを特徴とする請求項８記載の運動の検知方法。
【請求項１０】
これらの整合センサが配列する形状は、参考基準センサを中心として、少なくとも半分の平面を亙っていることを特徴とする請求項８記載の運動の検知方法。
【請求項１１】
前記方向判別数学式は、
【数１】
2006184268.tif 000010
であることを特徴とする請求項８記載の運動の検知方法。
【請求項１２】
前記方向判別数学式は、
【数２】
2006184268.tif 000011
であることを特徴とする請求項８記載の運動の検知方法。
【請求項１３】
前記運動検知モジュールの運動方向は、参考基準点（ｒｐ）と近似整合点（ｒｘ）とを直線に繋がり且つ前記近似整合点（ｒｘ）に向かっている方向であることを特徴とする請求項８記載の運動の検知方法。
【請求項１４】
前記定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）の方法は、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ）、快速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散的コサイン変換（ＤＣＴ）、離散的ハートレー変換（ＤＨＴ）或は離散的ウェーブレット変換（ＤＷＴ）であることを特徴とする請求項８記載の運動の検知方法。
【請求項１５】
前記移動回数判別数学式は、
【数３】
2006184268.tif 000012
ここで、Ｄはデータ特性に応じて選出した定数であり、ｓはデータ特性に応じて選出した定数であり、並びに、ｍは未知数であることを特徴とする請求項８記載の運動の検知方法。
【請求項１６】
前記Ｄの推薦値の範囲は、Ｌ／４  ＜  Ｄ  ＜  Ｌ／２であり、ｓの推薦値の範囲は、ｓ  ＜  Ｌ／４であり、並びに、ｍの範囲は０  ＜  ｍ  ＜  Ｌ−Ｄ＋１であることを特徴とする請求項１５記載の運動の検知方法。
【請求項１７】
前記速度判別数学式は、
Ｖ＝Ｄｉｓｔａｎｃｅ／（ｍ  ×△ｔ）
ここで，Ｄｉｓｔａｎｃｅは参考基準点（ｒｐ）と近似整合点（ｒｘ）の距離であり、△ｔ  は二つの連続サンプリング動作（ｓａｍｐｌｉｎｇ  ａｃｔｉｏｎｓ）の間の時間周期（ｔｉｍｅ  ｐｅｒｉｏｄ）であることを特徴とする請求項８記載の運動の検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運動の検知方法に係わり、とくに、運動検知モジュールのセンサにより、また定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）及び判別数学式の使いに合せ、運動検知モジュールの運動方向及び速度を精確的に求める運動の検知方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般には、光学式運動検知機（例えば、市販の光学式マウス）は、映像センサアレイ（Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ａｒｒａｙ）でモジュール運動がある表面の連続アレイ映像情報を受取し、アナログ／デジタル変換器（Ａ／Ｄ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）によってアナログ信号をデジタル信号に変換し、さらに、デジタル信号プロセサー（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ：ＤＳＰ）によって各連続アレイ映像の間から関わる情報を得て、また得られた関わる情報によって該運動検知機の偏移情報を判別する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、ＤＳＰ演算処理部分において、前記一般の光学式運動検知機が採択する連続アレイ映像整合（Ｉｍａｇｅ−Ｍａｔｃｈｉｎｇ）は、ともにブロック整合（Ｂｌｏｃｋ−Ｍａｔｃｈｉｎｇ）で運動検知機の運動を判断する。図１に示されるように、従来の運動検知機の移動方向を判断する図である。ブロック整合はＡ／Ｄ変換してからの映像データを各ブロック毎がｎ×ｎの大きさのブロック（Ｂｌｏｃｋ）（最も小さいのがセンサ自体を単位として、即ち、１×１で）に分割し、また目前のフレームＡ１上の各ブロックの映像を整合し、前の一つの参考フレーム（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｆｒａｍｅ）Ａ２内の各ブロック或は異なる演算法によって所定される関わるブロックに対して、整合及びある程度の演算判断を経てから、二次元空間の偏移量Ｍ１（目前のフレームＡ１の偏移量）を獲得する。しかし、映像センサアレイは作製の原因で、各センサの間に常に特性の違いによる均一性の問題がある。また、回路自体のノイズ、関連光学機構の製造誤差及び生産校正誤差などが、いずれも演算判断直前のセンサアレイより生じる連続アレイ映像情報が微小の誤差になり、このような誤差は後続演算及び判断の誤差になり易く、運動方向及び速度判断の誤差になる事態を招く。
【０００４】
前記問題を解決するために、一般には、運動検知機のメーカーは、以下のような二つの解決方法を提案している。
１）消極的にこれらの誤差のあるフレーム（ｆｒａｍｅ）を捨て、マウスのカーソルをそのまま元の位置に保持させ、如何なる移動もしないが、運動検知機の出力がジャンプ（Ｊｕｍｐ）の現象を生じられるようになる、
２）まだこの誤差のあるフレームを用い整合するが、如何なる正確な方向の判断能力はないので、判断された運動軌跡フラッタ或は移動の誤りの現象が生じ易い。
【０００５】
他一種の方法は、先の複数枚の連続フレーム映像情報（ｆｒａｍｅ  ｉｍａｇｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）の間の関連性でそろそろ発生しようとする運動を推定（Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）或は予測し、実際に検知された連続フレーム映像情報（ｆｒａｍｅ  ｉｍａｇｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）の演算より得られた運動情報に比べ、比較された違いに対してある程度の補正をした後に、最後の運動判別情報にする。
【０００６】
しかしながら、前記方法は均一性の良いセンサアレイ（Ｓｅｎｓｏｒ  Ａｒｒａｙ）及び比較的に複雑な演算式が必要である。
【０００７】
以上のように、前記従来の運動の検知方法は、実際の使用上には、不便や欠点を明らかに有し、改良が期待されていることが分る。
【０００８】
そのため、本発明者は、前記欠点が改良できるのを感心して、長年以来この領域で積み立てた経験により、専念な観察かつ研究をし、さらに学術理論の運用に合せ、やっと合理な設計且つ前記の欠点を有効に改良できた本発明を提案した。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明が解決しようとする問題は、運動検知モジュールの参考基準センサ及び複数の整合センサによりセンスデータを受取り、また定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）及び数学式の使いに合せることで、センサの使用を減少し並びに従来の複雑な演算法を簡易化することだけでなく、さらに原始センスデータが光学機構や生産プロセスや電気ノイズ及びセンサの間の違いなどに影響され易い効果を大幅に低下し、運動検知装置のノイズ抵抗能力を向上できる運動の検知方法及び装置を提供する。
【００１０】
前記の技術問題を解決するために、本発明の一つの方法によれば、先ず、参考基準点（ｒｐ）を有する参考基準センサと複数の対応する整合点（ｒ１、ｒ２、...ｒＮ）を有する複数の整合センサを備える運動検知モジュールを供給する工程と、次に、これらのセンサがサンプリングするタイミング（ｋ＝１、２、３、...）によって、繰り返し検知して参考基準センサの参考基準センスデータ（ｒｐ「ｋ」）とこれらの整合センサの整合センスデータ（ｒ１「ｋ」、ｒ２「ｋ」、...ｒＮ「ｋ」）を得る工程と、次に、これらのセンスデータから一段のセンスデータ長さＬをそれぞれ選出する工程と、次に、これらのセンスデータ長さＬに定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を演算し、参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒ１「Ｋ」、Ｒ２「Ｋ」、...ＲＮ「Ｋ」、ここで、Ｋ＝１、２、３、...、Ｌ）を得る工程と、次に、方向判別数学式により参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）に最も近い近似整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」、ここで、ｘは１、２、...、或はＮで良い）を得る工程と、最後に、該参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」）により、参考基準点（ｒｐ）の経路に最も近い近似整合点（ｒｘ）を逆に取得し、運動検知モジュールの運動方向を得る工程とを含む運動の検知方法を提供する。
【００１１】
前記の技術問題を解決するために、本発明の他一つの方法によれば、先ず、参考基準点（ｒｐ）を有する参考基準センサと複数の対応する整合点（ｒ１、ｒ２、...ｒＮ）を有する複数の整合センサを備える運動検知モジュールを供給する工程と、次に、これらのセンサがサンプリングするタイミング（ｋ＝１、２、３、...）によって、繰り返し検知して参考基準センサの参考基準センスデータ（ｒｐ「ｋ」）とこれらの整合センサの整合センスデータ（ｒ１「ｋ」、ｒ２「ｋ」、...ｒＮ「ｋ」）を得る工程と、次に、これらのセンスデータから一段のセンスデータ長さＬをそれぞれ選出する工程と、次に、これらのセンスデータ長さＬを定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）し、参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒ１「Ｋ」、Ｒ２「Ｋ」、...ＲＮ「Ｋ」、ここで、Ｋ＝１、２、３、...、Ｌ）を得る工程と、次に、方向判別数学式により参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）に最も近い近似整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」、ここで、ｘは１、２、...、或はＮで良い）を得る工程と、次に、該参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」）により、参考基準点（ｒｐ）の経路に最も近い近似整合点（ｒｘ）を逆に取得し、運動検知モジュールの運動方向を得る工程と、次に、参考基準センスデータ（ｒｐ「ｋ」）の一部と最も近い近似整合点のセンスデータ（ｒｘ「Ｋ」）を移動回数判別数学式に代入して、該速度判別数学式を最少値にする移動回数（ｍ）を得る工程と、最後に、該移動回数（ｍ）を速度判別数学式に代入することより、運動検知モジュールの運動速度を得る工程とを含む運動の検知方法を提供する。
【００１２】
本発明が所定の目的を達成するために採用する技術手段及びその効果をさらに詳細的で具体的に説明するために、以下に本発明に関わる詳しい説明及び添付図面を参照することにより、深く且つ具体的な理解を得られるが、それらの添付図面が参考及び説明のみに使われ、本発明の主張範囲を狭義的に局限するものではないことは言うまでもないことである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図２は本発明の運動の検知方法の運動方向判別を示すフローチャートである。該フローチャートから分るように、本発明は、運動の検知方法を提供しており、以下のような工程を含む。先ず、参考基準点（ｒｐ）を有する参考基準センサ１０と複数の対応する整合点（ｒ１、ｒ２、...ｒＮ）を有する複数の整合センサ１１を備える運動検知モジュール１を供給する（Ｓ２００）。
【００１４】
次に、周辺のこれらの整合センサ１１と中央の参考基準センサ１０が建ている接続が重複でなければ（重複であると、参考基準センサ１０に最も近いものを主にし）、且つ参考基準センサ１０を中心として、これらの整合センサ１１が配列する形状が少なくとも半分の平面を亙っている場合に、これらの整合センサ１１は、口字形（図３に示されるように）、円形、半円形、門字形、菱形或は三角形（図４に示されるように）のいずれかに配列しても良いが、前記配列方式は本発明を局限するものではない。また、運動検知モジュール１は、光学式スキャンナーや光学式ペンや光学式マウスに応用でき、或は如何なる光学を応用する必要がある運動検知モジュールも本発明を適応できる。
【００１５】
次に、これらのセンサ１０、１１がサンプリングするタイミング（ｋ＝１、２、３、...）によって、繰り返し検知して参考基準センサ１０の参考基準センスデータ（ｒｐ「ｋ」）とこれらの整合センサ１１の整合センスデータ（ｒ１「ｋ」、ｒ２「ｋ」、...ｒＮ「ｋ」）を得る（Ｓ２０２）。次に、これらのセンスデータから一段のセンスデータ長さＬをそれぞれ選出する（Ｓ２０４）。次に、これらのセンスデータ長さＬを定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）し、参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒ１「Ｋ」、Ｒ２「Ｋ」、...ＲＮ「Ｋ」、ここで、Ｋ＝１、２、３、...、Ｌ）を得る（Ｓ２０６）、その中では、定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）の方式は、離散的フーリエ変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＦＴ）、快速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＦＦＴ）、離散的コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ）、離散的ハートレー変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｈａｒｔｌｅｙ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＨＴ）或は離散的ウェーブレット変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＷＴ）で良いが、前記定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）の方式は、本発明を局限するものではない、即ち、タイム定義域（Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ）を周波定義域（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ）に変換、或は其の他の信号変化特性を表現できる定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）の方法であれば、ともに本発明に応用できる。
【００１６】
定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）をする前の各センサの空間域（ｓｐａｃｅ  ｄｏｍａｉｎ）データは、光学機構や生産プロセスや電気ノイズ及びセンサの間の違いなどの影響のため、経過した軌跡が同じであっても、獲得した映像データが異なり、かつそれぞれの誤差源はランダムに生じられるので、その特性を統合し難く、後ろ続き運動判断の誤差になり易い。
【００１７】
一方、センサが経過した軌跡が元の参考点の軌跡と一致であると、光学機構や生産プロセスや電気ノイズ及びセンサの間の違いなどの影響を受け、空間域データに多少の違いを生じても、定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）をしたのデータは、極めて高い相似性を維持できる。
【００１８】
次に、方向判別数学式により参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）に最も近い近似整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」、ここで、ｘは１、２、...、或はＮで良い）を得る（Ｓ２０８）、その中では、方向判別数学式は下式のようである。
【数１】
2006184268.tif 000003
或は
【数２】
2006184268.tif 000004
ここで、ｎ  ＝  １、  ２、  ...  、  Ｎ。前記数学式より、前記方向判別数学式が最も小さい標準値（ｍｉｎｉｍｕｍｃｒｉｔｅｒｉａ）になる索引（ｉｎｄｅｘ）ｎを探し出し、ｘとする。
【００１９】
そして、該参考基準域データ（ＲＰ「Ｋ」）と整合域データ（Ｒｘ「Ｋ」）により、参考基準点（ｒｐ）の経路に最も近い近似整合点（ｒｘ）を逆に取得し、運動検知モジュール１の運動方向を得る（Ｓ２１０）、ここで、運動検知モジュール１の運動方向は、参考基準点（ｒｐ）と近似整合点（ｒｘ）とを直線に繋がり且つこの近似整合点（ｒｘ）に向かっている方向である。
【００２０】
前記採択した整合方式は、定義域中のエネルギーが最も近いものである。例えば（本発明を局限するわけではない）、
ｒｐ「ｋ」は、参考基準センサ１０が受取るデータシーケンス（ｔｈｅ  ｃａｐｔｕｒｅｄ  ｄａｔａ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ）である。
ｒ１「ｋ」は、整合センサ１１中の第１のセンサが受取るデータシーケンスである、
ｒ２「ｋ」は、整合センサ１１中の第２のセンサが受取るデータシーケンスである、
...、
ｒＮ「ｋ」は、整合センサ１１中の第Ｎのセンサが受取るデータシーケンスである。
ここで、ｋはタイミングシーケンス（Ｔｉｍｉｎｇ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ）の索引であり、Ｎは全ての整合センサ１１の数である。
【００２１】
そして、前記同じデータシーケンスのある片段（ｓｅｇｍｅｎｔ）長さＬを選出し、即ち、
ｒｐ［ｄ＋１］、  ｒｐ［ｄ＋２］、  ...  、  ｒｐ［ｄ＋Ｌ］、
ｒ１［ｄ＋１］、  ｒ１［ｄ＋２］、  ...  、  ｒ１［ｄ＋Ｌ］、
...；
ｒＮ［ｄ＋１］、  ｒＮ［ｄ＋２］、  ...、  ｒＮ［ｄ＋Ｌ］、
ここで、ｄはいずれか一つの数値（ａｒｂｉｔｒａｒｙ  ｎｕｍｂｅｒ）で、即ち、ある瞬間で運動検知しようとする参考タイミングであり、つまり、ｄはタイミング索引（ｔｉｍｉｎｇ  ｉｎｄｅｘ）からいずれか一つの数値を選出でき、且つ、ｄは運動検知演算（ｍｏｔｉｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ）をした後に、予め定義する数値（ｐｒｅ−ｄｅｆｉｎｅｄ  ｎｕｍｂｅｒ）に増加される。
【００２２】
その後に、前記データシーケンスを変換（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）し、以下の変換データを得る。
ＲＰ［１］、  ＲＰ  ［２］、  ...  ，ＲＰ  ［Ｌ］、
Ｒ１［１］、Ｒ１［２］、  ...  、  Ｒ１［Ｌ］、
...、
ＲＮ［１］、  ＲＮ［２］、  ...  、  ＲＮ［Ｌ］、
【００２３】
その後に、下式（ｆｏｒｍｕｌａ）より参考基準点の運動軌跡（ｍｏｖｅｍｅｎｔ  ｔｒａｃｅ）に最も近い整合点を得る。その数学式は以下のようである。
【数１】
2006184268.tif 000005
或は
【数２】
2006184268.tif 000006
ここで、ｎ  ＝  １、  ２、  ...  、  Ｎ。前記参考基準点に最も似合う索引（ｉｎｄｅｘ）ｎを探し出し、ｘとすると、ｒｐとｒｘの連線方向は、運動モジュールの運動方向である。
【００２４】
図５は本発明の運動の検知方法の運動方向及び速度判別を示すフローチャートである。該フローチャートから分るように、ステップＳ３００〜Ｓ３１０は、図２で記述したステップＳ２００〜Ｓ２１０と同じ、その目的は、運動モジュール１の運動方向を獲得することである。
【００２５】
次に、参考基準センスデータ（ｒｐ「ｋ」）の一部と複数回の移動を経過した整合センスデータ（ｒｘ「Ｋ」）を移動回数判別数学式に代入して、該速度判別数学式を最少値にする移動回数（ｍ）を得る（Ｓ３１２）、ここで、移動回数判別数学式は以下のようである。
【数３】
2006184268.tif 000007
ここで、Ｄはデータ特性に応じて選出した定数であり、その推薦値の範囲は、Ｌ／４  ＜  Ｄ  ＜  Ｌ／２であり、ｓはデータ特性に応じて選出した定数であり、その推薦値の範囲は、ｓ  ＜  Ｌ／４であり、並びに、ｍは未知数であり、その範囲は０  ＜  ｍ  ＜  Ｌ−Ｄ＋１である。しかし、前記推薦値は本発明の数学式の使用を局限するものではない。
【００２６】
次に、該移動回数（ｍ）を速度判別数学式に代入することより、運動検知モジュール１の運動速度を得る（Ｓ３１４）。ここで、速度判別数学式は以下のようである。
Ｖ＝Ｄｉｓｔａｎｃｅ／（ｍ  ×△ｔ）
ここで，Ｄｉｓｔａｎｃｅは参考基準点（ｒｐ）と近似整合点（ｒｘ）の距離であり、△ｔ  は二つの連続サンプリング動作（ｓａｍｐｌｉｎｇ  ａｃｔｉｏｎｓ）の間の時間周期（ｔｉｍｅ  ｐｅｒｉｏｄ）である。
【００２７】
以上のように、本発明が提供する運動の検知方法は、運動検知モジュール１の参考基準センサ１０及び複数の整合センサ１１によりセンスデータを受取り、また定義域変換（Ｄｏｍａｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）及び関連数式（方向や移動回数及び速度判別数学式）の使いに合せることで、センサの使用を減少し（均一性の良いセンサを使う必要はない）並びに従来の複雑な演算法を簡易化することだけでなく、さらに原始センスデータが環境や電気ノイズ及びセンサの間の違いなどに影響され易いことが避けられ、運動検知モジュール１の運動方向及び速度を精確的に求められる。
【００２８】
そのため、本発明は珍しい新規の発明製品であり、新規性及び進歩性を備え、フルに特許発明の要件を満たすので、法に従って出願を提起するが、ご査察の上、本発明のことを早期に公開されるよう、宜しくお願い申し上げたいことである。
【００２９】
しかし、前記に開示されたそれぞれの具体的な構成は、単に本発明の実施可能な実施例に過ぎなく、本発明の特徴を局限するものではなく、いずれの当該分野における通常の知識を有する専門家が本発明の分野の中で、適当に変更や修飾などを実施できるが、それらの実施のことが本発明の主張範囲内に納入されるべきことは言うまでもないことである。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】従来の運動検知モジュールの移動方向を示す図である。
【図２】本発明の運動の検知方法の運動方向判別を示すフローチャートである。を示す図である。
【図３】本発明のセンサの配列形状の第１実施例を示す図である。
【図４】本発明のセンサの配列形状の第２実施例を示す図である。
【図５】本発明の運動の検知方法の運動方向及び速度判別を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３１】
Ａ１  目前のフレーム
Ａ２  参考フレーム
Ｍ１  偏移量
１  運動検知モジュール
１０  参考基準センサ
１１  整合センサ
【図１】
2006184268.tif 000013
【図２】
2006184268.tif 000014
【図３】
2006184268.tif 000015
【図４】
2006184268.tif 000016
【図５】
2006184268.tif 000017