(57)【要約】方法は、人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップと、人から生じる無線環境の識別された特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測するとともにその人についてのデータをプリフェッチするステップとを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと
を備え、前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードが、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、
人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップと、人から生じる無線環境の識別された前記特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測するとともに前記人についてのデータをプリフェッチするステップと
を前記装置に少なくとも実行させるように構成された、装置。
【請求項２】
人から生じる無線環境の前記特性変化が、前記人の電気特性に依存する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップが、電子デバイスを追跡すること又は電子デバイスから生じる無線環境の特性変化を識別することを伴わない、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、人から生じる無線環境の識別された前記特性変化を用いて、いつ特定の人が表示装置に接近するかを予測して当該特定の人についてのデータをプリフェッチするステップを前記装置に少なくとも実行させるように構成された、いずれかの先行する請求項に記載の装置。
【請求項５】
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、延長期間にわたって無線環境データを受信するステップと、受信された前記無線環境データにおいて時系列パターン認識を実行して人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップとを前記装置に少なくとも実行させるように構成された、いずれかの先行する請求項に記載の装置。
【請求項６】
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、１以上の無線環境イベントを備えるイベントを記録するステップと、前記表示装置への人の到来を検出するステップと、いつ人が前記表示装置に接近するかを予測するための機械学習アルゴリズムへの学習入力として前記人の前記到来の前に記録された１以上の無線環境イベントを備える記録された前記イベントの組合せを用いるステップとを前記装置に少なくとも実行させるように構成された、いずれかの先行する請求項に記載の装置。
【請求項７】
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、１以上の無線環境イベントを備えるイベントを記録するステップと、規定レベルの確度で人が前記表示装置に接近することを予測するための機械学習アルゴリズムへの入力として１以上の無線環境イベントを備える記録されたイベントの組合せを用いるステップとを前記装置に少なくとも実行させるように構成された、いずれかの先行する請求項に記載の装置。
【請求項８】
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、いつ人が前記表示装置に接近するかを予測した後に、人の到来を検出して後続の予測に対する確度のレベルを増加させるように前記アルゴリズムを調整するステップ、又は人が到来しないことを特定して後続の予測に対する確度の前記レベルを低下させるように前記アルゴリズムを調整するステップを前記装置に少なくとも実行させるように構成された、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記記録されたイベントは、時刻、曜日及び１人以上の人の予定のうちの１つ以上を追加的に備える、請求項６、７又は８のいずれかに記載の装置。
【請求項１０】
前記プリフェッチデータは、前記表示装置を介した前記人に対する表示のためのデータである、いずれかの先行する請求項に記載の装置。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードがさらに、前記少なくとも１つのプロセッサとともに、前記表示装置を介した当該人に対するプリフェッチデータの表示の前に前記人の認証を前記装置に少なくとも実行させるように構成された、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記無線環境の前記変化は、空間的に分離された複数のセンサであって該センサに対する人の動きによって変化する電気特性を有する無線周波数インピーダンスネットワークを形成するように構成されたセンサによって検出される、いずれかの先行する請求項に記載の装置。
【請求項１３】
人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップと、人から生じる無線環境の識別された前記特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測するとともに前記人についてのデータをプリフェッチするステップとを備える方法。
【請求項１４】
前記方法が、表示のためのデータを取得するための接続帯域幅が閾値を下回る場合に実行される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記表示装置はディスプレイ及び一方向ミラーを備えたミラーであり、前記表示装置は、データを表示する前記ディスプレイがない場合にはミラーとして作用し、前記ディスプレイがデータを表示する場合にはデータが前記ミラーを介して表示される、請求項１３又は１４に記載の方法。
【請求項１６】
人から生じる無線環境の前記特性変化が、前記人の電気特性に依存する、請求項１３から１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップが、電子デバイスを追跡すること又は電子デバイスから生じる無線環境の特性変化を識別することを伴わない、請求項１３から１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
人から生じる無線環境の識別された前記特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測するとともに前記人についてのデータをプリフェッチするステップが、人から生じる無線環境の識別された前記特性変化を用いて、いつ特定の人が前記表示装置に接近するかを予測して当該特定の人についてのデータをプリフェッチすることを備える、請求項１３から１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記無線環境の前記変化は、空間的に分離された複数のセンサであって該センサに対する人の動きによって変化する電気特性を有する無線周波数インピーダンスネットワークを形成するように構成されたセンサによって検出される、請求項１３から１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップと、人から生じる無線環境の識別された前記特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測するとともに前記人についてのデータをプリフェッチするステップとを少なくとも実行するための、記憶されたプログラム命令を備える非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、表示装置を介した人に対するデータの表示を制御する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
表示装置を介して人にデータを表示することが望ましい。
【発明の概要】
【０００３】
発明の種々の、ただし必ずしも全てではない実施形態によると、人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップと、人から生じる無線環境の識別された特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測するとともにその人に対する表示装置を介した表示のためのデータをプリフェッチするステップとを備える方法が提供される。
【０００４】
ある実施例では、人から生じる無線環境の特性変化は、その人の電気特性に依存する。
【０００５】
ある実施例では、人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップは、電子デバイスを追跡すること又は電子デバイスから生じる無線環境の特性変化を識別することを伴わない。
【０００６】
ある実施例では、人から生じる無線環境の識別された特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測するとともにその人についてのデータをプリフェッチするステップは、人から生じる無線環境の識別された特性変化を用いて、いつ特定の人が表示装置に接近するかを予測するとともに当該特定の人についてのデータをプリフェッチすることを備える。
【０００７】
ある実施例では、方法は、延長期間にわたって無線環境データを受信するステップと、受信された無線環境データにおいて時系列パターン認識を実行して人から生じる無線環境の特性変化を識別するステップとを備える。
【０００８】
ある実施例では、方法は、１以上の無線環境イベントを備えるイベントを記録するステップと、表示装置への人の到来を検出するステップと、いつ人が表示装置に接近するかを予測するための機械学習アルゴリズムへの学習入力としてその人の到来の前に記録された１以上の無線環境イベントを備える記録されたイベントの組合せを用いるステップとを備える。
【０００９】
ある実施例では、方法は、１以上の無線環境イベントを備えるイベントを記録するステップと、規定レベルの確度で人が接近することを予測するための機械学習アルゴリズムへの学習入力として１以上の無線環境イベントを備える記録されたイベントの組合せを用いるステップとを備える。ある実施例では、方法は、いつ人が表示装置に接近するかを予測した後に、人の到来を検出して後続の予測に対する確度のレベルを増加させるようにアルゴリズムを調整するステップ、又は人が到来しないことを特定して後続の予測に対する確度のレベルを低下させるようにアルゴリズムを調整するステップを備える。
【００１０】
ある実施例では、記録されたイベントは、時刻、曜日及び１人以上の人の予定のうちの１つ以上を追加的に備える。
【００１１】
ある実施例では、プリフェッチデータは、表示装置を介した人に対する表示のためのデータである。
【００１２】
ある実施例では、人の認証は、表示装置を介した当該人に対するプリフェッチデータの表示の前に実行される。
【００１３】
ある実施例では、方法は、表示のためのデータを取得するための接続帯域幅が閾値を下回る場合にのみ実行される。
【００１４】
ある実施例では、表示装置はディスプレイ及び一方向ミラーを備えたバスルームミラーであり、表示装置は、データを表示するディスプレイがない場合にはミラーとして作用し、ディスプレイがデータを表示する場合にはデータがミラーを介して表示される。
【００１５】
ある実施例では、装置は、上記方法を実行するための手段を備える。
【００１６】
ある実施例では、コンピュータプログラムは、プロセッサに読み込まれると上記方法を可能とする。
【００１７】
発明の種々の、ただし必ずしも全てではない実施形態によると、付随する特許請求の範囲に記載されるような実施例が提供される。
【００１８】
詳細な説明を理解するために有用な種々の実施例のより深い理解のために、例示のみを目的として添付図面がここで参照される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、表示のためのデータをプリフェッチするための方法の実施例を示す。
【図２】図２は、図１の方法を実行するのに適した装置を示す。
【図３】図３は、図２の装置が使用され得る環境を示す。
【図４】図４は、図２の装置での使用のためのセンサ構成を示す。
【図５】図５は、図２の装置に一体化されたセンサ構成を示す。
【図６】図６は、表示装置上のデータの表示を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
最新であるデータをユーザに提示可能であることが望ましい。また、そのユーザに対する個人的なデータをユーザに提示することが望ましいこともある。
【００２１】
しかし、これは、どのようなデータを提示するのか及びいつどの程度にわたってそれを提示するのかを決定するなどの多数の課題を示す。
【００２２】
どのようなデータを提示するかを決定し、それが提示されるべきか及びいつ提示されるべきかを決定し、現在のデータを取得するとともにディスプレイのユーザに満足のいくユーザエクスペリエンスを与えるような期間内に現在のデータを提示することは問題を含み得る。
【００２３】
これは、ユーザに表示装置と対話すること又はデータが取得されるまで表示装置において待機することを要することなく、人が表示装置に到達するときに自動的かつ即座に表示装置が関連のデータを人に対して表示することが望ましい場合に特に問題となる。
【００２４】
この最新データの自動的かつ即座の提示が特に有用となることが予想される１つのアプリケーションは、「スマートミラー」、例えば、関連ユーザがバスルームの鏡に近づいたときに関連の個人的データをユーザに表示し（他のユーザには表示せず）その人がバスルームの鏡から離れて移動したときに表示データを除去することができるようなバスルームのスマートミラーにある。このように、個人的データは、医療の情報であっても健康の情報であっても、自動的に、かつ表示装置がデータを表示するのをユーザが待たなければならないということなしに、ユーザに対して確実に表示され得る。
【００２５】
図１は、ユーザに対するデータの表示を制御するための方法１００の実施例を示す。図２は、方法１００を実行するように構成された表示装置２０２を備える装置２００の実施例を示す。図３は、方法１００を実行するのに適した装置２００に人３００が接近する環境３１０の実施例を示す。
【００２６】
図１を参照すると、ブロック１０２において、方法１００は、人３００から生じる無線環境の特性変化を識別するステップを備える。そして、ブロック１０４において、方法１００は、人３００から生じる無線環境の識別された特性変化を用いて、いつ人３００が表示装置２０２に接近するかを予測するとともに人３００についてのデータをプリフェッチするステップを備える。
【００２７】
幾つかのただし必ずしも全てではない実施例において、方法１００は、ブロック１０２において、人３００から生じる特性無線干渉を識別するステップ、及びブロック１０４において、人３００から生じる識別された特性無線干渉を用いて、いつ人３００が表示装置２０２に接近するかを予測するとともに人３００についてのデータをプリフェッチするステップを備える。
【００２８】
幾つかのただし必ずしも全てではない実施例において、プリフェッチデータは、表示装置を介した人３００に対する表示のためのものである。
【００２９】
幾つかのただし必ずしも全てではない実施例において、プリフェッチデータは、追加的又は代替的に、人３００を認証するためのものである。
【００３０】
図３に示すように、人３００は、環境３１０内の異なるルート３０１、３０２、３０３及び３０４を介して装置２００に接近し得る。この実施例では、ルートの早い段階では、ルート３０１、３０２、３０３及び３０４の全ては、潜在的に装置２００に近づくようにみえる。ルートの遅い段階では、ルート３０１及び３０４は装置２００以外の異なる目的地に向かって逸れており、ルート３０２及び３０３のみがそれらの目的地として装置２００に実際に到達するルートである。
【００３１】
人３００から生じる無線環境の識別された特性変化による方法１００は、装置２００を目的地（ルート３０２、３０３）とする（又はその可能性がある）ルートに沿って人３００が装置２００に接近しているのか、又は異なる目的地（ルート３０１、３０４）に逸れているのかを見分けることができる。装置２００は、人３００から生じる無線環境の識別された特性変化を用いることによって、いつ人３００が表示装置２００に接近するのかを予測することができ、表示装置２０２を介した人に対する表示のためにデータをプリフェッチすることができる。
【００３２】
全てのルートの早い段階において、人３００は装置２００に接近しており、ある実施形態では、これは表示装置を介した人に対する表示のためのデータのプリフェッチをもたらすのに充分となり得る。ただし、例えば、人３００が装置２００に接近しているだけでなく装置２００又はそのローカルな環境を目的地としていることの確度のレベルが増加するような更なる検出を装置２００が行うまで、プリフェッチされたデータの表示は遅延されてもよい。
【００３３】
他の実施形態では、人３００が装置２００のローカルな環境のより近くに接近するまで、データのプリフェッチが遅延されてもよい。このシナリオでは、データはルート３０１及び３０４についてプリフェッチされなくてもよいが、ユーザが装置２００に向かって移動するにつれてルート３０２及び３０３についてプリフェッチされてもよく、したがって人３００が、装置２００又は目的地としての装置２００へのローカルな環境をそれらの目的地とする確度レベルが増加する。ただし、この実施形態でも、人３００が実際に表示装置２０２の前に来るまでプリフェッチデータの表示が遅延されてもよい。
【００３４】
人３００から生じる無線環境の特性変化は、例えば、人３００の電気特性に依存し得る。人の電気特性は、人が位置する空間の電気特性を変化させ、この空間の電気特性の変化は、例えば、図４及び５に示すように、例えば、センサ構成２００を用いて検出され得る。
【００３５】
人から生じる無線環境の特性変化の識別は、人に携帯される電子デバイスの追跡又は人に携帯される電子デバイスから生じる無線環境の特性変化を識別することを伴わないが、人３００自身から生じる無線環境の特性変化を識別する。
【００３６】
上述したように、プリフェッチデータが表示装置２０２に表示される前に充足される追加の条件を有することが望ましいこともある。ある状況では、これは、装置２００のローカルな環境における人の存在を検出する近接検出イベントであり得る。一方、他の実施形態では、個人的データとなり得るプリフェッチデータが誤った人に対して表示されないことを確実にする認証手順があってもよい。
【００３７】
したがって、方法１００は、人の認証を、当該人に対する表示装置２０２を介したプリフェッチデータの表示の前に、備えていてもよい。認証手順は、ユーザインタラクションを要しない自動的なものであることが望ましい。例えば、認証の一方法は、顔認識であり得る。顔認識のためのアルゴリズムは周知であり、コンピュータビジョンを用いて、顔を識別し、顔に関する画像の部分を解析して顔のパラメータを識別し、何らかの形式の解析、例えば、主成分解析を用いて、特定の顔を指定する顔のパラメータの決定された固有の組合せを、人を識別する記録に関連付けるように、人の画像を処理することを通常は伴う。プリフェッチデータはまた、人の識別子も備え、顔認識を介した人の識別とプリフェッチデータのメタデータにおいて識別された人との間に対応関係がある場合には認証が確認されてプリフェッチデータが表示される。一方、顔認識を介して特定された人のアイデンティティがプリフェッチデータのメタデータにおいて識別された人の識別に一致しない場合には、認証処理は失敗となり、プリフェッチデータは表示されない。
【００３８】
ある実施例では、方法１００は、いずれかの人の接近が検出／予測された場合に装置１００の全ての潜在的ユーザについてデータをプリフェッチするように構成され得る。あるいは、他の実施形態では、人から生じる無線環境の特性変化を識別することによって個々のユーザ間を確実に見分けることができ、特定の人から生じる無線環境の特性変化を区別することは、いつ当該特定の人が表示装置２０２に接近するかを予測するのに使用されてもよく、当該特定の人に対する表示装置２０２を介した表示のために当該特定の人（他の人ではなく）についてデータをプリフェッチするのに使用されてもよい。
【００３９】
いつ人又は特定の人が表示装置２０２に接近するかを検出するために、方法１００は、延長期間にわたって無線環境データを収集すること、その後、人から生じる無線環境の変化を同時に識別するように、同時に受信された無線環境データの時系列パターン認識を実行することを備え得る。これにより、方法１００が、同時時系列パターン認識を用いて、いつ人又は特定の人が表示装置２０２に接近するかを予測するとともに表示のためにデータをプリフェッチすることが可能となる。
【００４０】
図２に、方法１００を実行するのに適した装置２００の実施例を示す。装置２００は、コントローラ２１１、表示装置２０２、通信インターフェース２０６及びセンサインターフェース２０４を備える。
【００４１】
コントローラ２１１は、センサインターフェース２０４によって供給される無線環境データが、人３００が表示装置２００に接近することを示す場合に識別イベントの検出をもたらすように構成される。これは、人３００から生じる無線環境の特性変化を識別することを可能とする。
【００４２】
この実施例では通信インターフェース２０６及びセンサインターフェース２０４は個別のインターフェースとして示されるが、他の実施例では単一のインターフェースが双方の機能を同時に実行してもよい。
【００４３】
そして、コントローラ２１１は、接近する人に対する表示装置２０２を介した表示のためのデータのプリフェッチをもたらす。このように、コントローラ２１１は、人３００から生じる無線環境の識別された特性変化を用いて、いつ人が表示装置２０２に接近するかを予測するとともに人３００に対する表示装置２０２を介した表示のためのデータをプリフェッチする。
【００４４】
前述したように、コントローラ２１１は人の接近が検出されると全ての関連データのプリフェッチを要求するように構成されてもよいし、コントローラ２１１はセンサデータを見分け、特定の人を識別して当該特定の人についてのデータのプリフェッチを要求するように構成されてもよい。
【００４５】
データのプリフェッチは、この実施例では、リモートネットワーク２３０の一部であるリモートデータベース２３２と通信リンク２４０を介して通信する通信インターフェース２０６を介して実現される。
【００４６】
この実施例では、コントローラ２１１は、通信インターフェース２０６を用いてリモートデータベース２３２にデータを要求する。リモートデータベース２３２は、通信インターフェース２０６を介してデータをコントローラ２１１に供給することによって応答する。そして、コントローラ２１１は、データを表示するための条件が充足された場合に表示装置２０２に受信データを表示させる。前述したように、これらの条件は、人が表示装置２０２に対するローカルな環境にあることの検出を必要とし、及び／又は例えば顔認識を介した特定の人の認証を必要とし得る。後者の実施例では、センサインターフェース２０４を介してデータをコントローラ２１１に供給するカメラが必要となる。
【００４７】
幾つかの、ただし必ずしも全てではない実施例において、コントローラ２１１は、表示のためにデータを条件付きでプリフェッチするように構成され得る。例えば、コントローラ２１１は、通信インターフェース２０６とデータベース２３２の間の通信リンク２４０が表示のためにコントローラ２１１にデータを迅速にダウンロードするには不充分であることを検出した場合のみ人に対するデータをプリフェッチし得る。すなわち、状況によっては、コントローラ２１１は図１に示す方法１００を常時実行するように構成されてもよく、他の実施形態では、彼らが表示装置２０２の前にいる場合に、通信リンク２４０の低速性その他から生じる、人に対するデータの取得及び表示に遅延がある可能性がある場合に、図１に示す方法１００を実行するように構成されるだけでよい。
【００４８】
コントローラ２１１は、例えば、通信リンク２４０の接続帯域幅についての閾値を用いて、表示のためのデータを取得するための接続帯域幅が閾値を下回る場合に図１に示すような方法１００を実行するだけでよい。
【００４９】
コントローラ２１１は、幾つかの、ただし必ずしも全てではない実施例において、センサインターフェース２０４を介して供給される無線環境データから人を識別するその能力を向上するように、機械学習を実行するように構成され得る。
【００５０】
例えば、コントローラ２１１は、１以上の無線環境イベントを備えるイベントを記録するように構成され、表示装置２０２における人の到来を検出するように構成され得る。そして、コントローラ２１１は、いつ人が接近するのかを予測するための機械学習アルゴリズムに対する学習入力として、人の到来の前に記録される１以上の干渉イベントを備える記録イベントの組合せを用いるように構成され得る。標準的には、機械学習アルゴリズムはセンサインターフェース２０４から干渉データを受信し、干渉イベントを識別するように受信データを処理し、その後、特定のレベルの確度で人（又は特定の人）の存在を検出する。人が接近していることを機械学習アルゴリズムが所定レベルの確度で検出し、その後の人の到来の検出があることから機械学習アルゴリズムが正しい場合には、機械学習アルゴリズムは「ヒット（ｈｉｔ）」を有し、それは同じ入力データに基づく後続の予測に対する確度のレベルを増加させるように調整される。一方、機械学習アルゴリズムが「ミス（ｍｉｓｓ）」を有し、人の到来の検出において正しくない場合には、機械学習アルゴリズムは同じ入力データを用いる人の到来の後続の予測に対する確度のレベルを低下させるように調整される。
【００５１】
幾つかの、ただし必ずしも全てではない実施例において、学習アルゴリズムは、例えば、時刻、曜日及び／又は特定の人に対する予定のような追加のデータで補完されてもよい。このように、学習アルゴリズムは、人が表示装置２０２に接近する可能性をインテリジェントに考慮することができる。
【００５２】
機械学習アルゴリズムの実施は、例えば、ニューラルネットワーク、又は例えば隠れマルコフモデルを用いることによって可能となる。
【００５３】
図４及び５は、人から生じた無線環境の変化を検知するように構成された様々なセンサ構成２８０を示す。この無線環境データは、装置２００のセンサインターフェース２０４に対するセンサデータとして供給される。
【００５４】
この実施例では、様々なセンサ構成２８０が、人から生じる無線干渉の変化を検知するように構成される。この無線干渉データは、装置２００のセンサインターフェース２０４に対するセンサデータとして供給される。
【００５５】
センサ構成２８０は、１以上のセンサ２６０を備える。通常、センサ２６０は、センサ２６０によって収集される無線環境データの幾らかの空間解像度があるように、それらが空間に分離されることにおいて空間ダイバシティを有する。センサ２６０は、例えば、環境３１０との組合せにおいて、無線周波数においてインピーダンスネットワークを形成する無線アンテナ装置であり得る。このネットワークへの電気特性を有する人３００の接近は、例えば、インピーダンスの変化として検出され得る当該ネットワークのインピーダンス特性の変化をもたらすことになる。このように、人３００のから生じる無線環境データを収集することができる。この無線環境データは、人の電気特性及びそれらがどのようにして既存のインピーダンスネットワークと干渉するのかに依存する。
【００５６】
図４の実施例では、センサ構成２８０は、環境３１０にわたって分散されたセンサ２６０を備える分散構成である。実際の実施形態では、図示するセンサ数よりも多い又は少ないセンサがあり得る。この実施例では、相互間で、最終的にはセンサインターフェース２０４を介して装置２００と通信する（２６２）ように構成される。この実施例では、センサ２６０は、その後にセンサインターフェース２０４と通信するセンサでもあるノードに一方から他方へのデイジーチェーンとして通信するように配置される。一方、他の実施例では、センサインターフェース２０４は、センサ２６０の各々がセンサインターフェース２０４と直接個々に通信するような中央ノードであってもよい。
【００５７】
図５の実施例では、センサ構成２８０は、装置２００内に一体化され、この実施例では表示装置２０２内に一体化されたセンサ２６０を備える。
【００５８】
図５に示すセンサ２６０は無線環境センサでもあるが、センサ構成２８０は、追加的又は代替的に、表示装置２０２に非常に近い人又は特定の人の存在を検出するのに使用される近接センサを装置２００内に備え得ることが理解されるべきである。
【００５９】
他の実施例では、センサ構成２８０は、装置２００内に一体化されたセンサ２６０及び環境３１０にわたって分散されたセンサ２６０を備える。
【００６０】
図６に、プリフェッチデータ２７０を表示している表示装置２０２を示す。前述したように、プリフェッチデータ２７０を取得するための条件は、装置２００に接近している人が無線環境の変化を用いて検出されることである。追加的に、例えば、表示装置２００に近い人（又は特定の人）の検出に基づいてプリフェッチデータ２７０がいつ表示されるかを制御する条件があってもよい。データ２７０が表示装置２０２によっていつ表示されなくなるかを決定する条件があってもよい。例えば、それは制限された継続時間のみにわたって表示されてもよいし、以前に表示装置２０２の前にいた人が表示装置２０２の前からいなくなることが検出された場合にデータ２７０の表示が終了してもよい。
【００６１】
図６の実施例では、表示装置２０２は、ミラーであり、例えば、ディスプレイ（不図示）及び一方向ミラー２８０を備えるバスルームのミラーである。一方向ミラー２８０は、ディスプレイの前方にある。ディスプレイがデータ２７０を表示していない場合、表示装置２０２はミラーとして作用する。ディスプレイがプリフェッチデータ２７０を表示する場合、このプリフェッチデータは、それが表示される領域においてミラー２８０を介して視認可能となる。
【００６２】
図２に戻って参照すると、コントローラ２１１の実施形態は、コントローラ回路としてのものであってもよい。コントローラ２１１は、ハードウェア単独で実施されてもよいし、ファームウェアを含むソフトウェア単独で所定の側面を有してもよいし、ハードウェア及びソフトウェア（ファームウェアを含む）の組合せであってもよい。
【００６３】
図２に示すように、コントローラ２１１は、汎用又は特殊用途プロセッサ２２０において、そのようなプロセッサ２２０によって実行されるコンピュータ可読記憶媒体（ディスク、メモリなど）に記憶され得るコンピュータプログラム２２４の実行可能な命令を用いることによってハードウェアの機能を可能とする命令を用いて実施され得る。
【００６４】
プロセッサ２２０は、メモリ２２２から読み出し、メモリ２２２に書き込むように構成される。プロセッサ２２０はまた、データ及び／又はコマンドがプロセッサ２２０によって出力される出力インターフェース並びにデータ及び／又はコマンドがプロセッサ２２０に入力される入力インターフェースを備え得る。
【００６５】
メモリ２２２は、プロセッサ２２０に読み込まれると装置２００の動作を制御するコンピュータプログラム命令（コンピュータプログラムコード）を備えるコンピュータプログラム２２４を記憶する。コンピュータプログラム２２４のコンピュータプログラム命令は、例えば、図１に示すような方法１００を装置が実行することを可能とするロジック及びルーチンを提供する。メモリ２２２を読み出すことによって、プロセッサ２２０は、コンピュータプログラム２２４を読み込み、実行することができる。
【００６６】
したがって、装置２００は、
少なくとも１つのプロセッサ２２０、及び
コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリ２２２
を備え、少なくとも１つのメモリ２２２及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサ２２０とともに、
人から生じる無線環境の特性変化を識別すること、及び
人から生じる無線環境の識別された特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測して人に対する表示装置を介した表示のためのデータをプリフェッチすること
を装置２００に少なくとも実行させるように構成される。
【００６７】
図２に示すように、コンピュータプログラム２２４は、任意の適切な配信メカニズム２２６を介して装置２００に到着し得る。配信メカニズム２２６は、例えば、非コンピュータ可読記憶媒体、コンピュータプログラム製品、メモリデバイス、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）又はデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などの記録媒体、コンピュータプログラム２２４を有体的に具現化する製造物であり得る。配信メカニズムは、コンピュータプログラム２２４を確実に転送するように構成された信号であってもよい。装置２００は、コンピュータプログラム２２４をコンピュータデータ信号として伝搬又は送信することができる。
【００６８】
メモリ２２２は単一の部品／回路として示されているが、その一部又は全部が一体化／着脱可能化され及び／又は永久的／準永久的な／動的／キャッシュ化されたストレージを提供し得る１以上の別個の部品／回路として実施されてもよい。
【００６９】
プロセッサ２２０は単一の部品／回路として示されているが、その一部又は全部が一体化／着脱可能化され得る１以上の別個の部品／回路として実施されてもよい。プロセッサ２２０は、単一コア又はマルチコアプロセッサであり得る。
【００７０】
「コンピュータ可読記憶媒体」、「コンピュータプログラム製品」、「有体的に具現化されたコンピュータプログラム」など又は「コントローラ」、「コンピュータ」、「プロセッサ」などの文言は、単一／複数のプロセッサアーキテクチャ及び逐次的（Ｖｏｎ  Ｎｅｕｍａｎｎ）／並列アーキテクチャのような様々なアーキテクチャを有するコンピュータだけでなく、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け回路（ＡＳＩＣ）、信号処理デバイス及び他の処理回路のような特化された回路も包含するものと理解されるべきである。コンピュータプログラム、命令、コードなどの文言は、例えば、プロセッサに対する命令であれ、固定機能デバイス、ゲートアレイ若しくはプログラマブルロジックデバイスなどに対する構成設定であれ、ハードウェアデバイスのプログラム可能なコンテンツのようなプログラム可能なプロセッサのためのソフトウェア又はファームウェアを包含するものと理解されるべきである。
【００７１】
本願において使用されるように、用語「回路」は、以下の全てを言及する：
（ａ）ハードウェアのみの回路実装（アナログ及び／又はデジタル回路のみでの実装など）、
（ｂ）（ｉ）プロセッサの組合せ又は（ｉｉ）携帯電話又はサーバのような装置に種々の機能を実行させるように共に作用するプロセッサ／ソフトウェア（デジタル信号プロセッサを含む）、ソフトウェア及びメモリの部分、などの（適用可能な）回路及びソフトウェア（及び／又はファームウェア）の組合せ、並びに
（ｃ）ソフトウェア又はファームウェアが物理的に存在しなくても、動作のためにソフトウェア又はファームウェアを必要とするマイクロプロセッサ又はマイクロプロセッサの部分などの回路。
この「回路」の定義は、いずれかの請求項を含む本願におけるこの用語の全ての使用に当てはまる。更なる実施例として、本願で使用されるように、用語「回路」は、単にプロセッサ（又は複数のプロセッサ）又はプロセッサの部分並びにその（又はそれらの）付随するソフトウェア及び／又はファームウェアの実施も包含することになる。用語「回路」は、例えばそして特定の請求項の要素に適用可能な場合、携帯電話のためのベースバンド集積回路若しくはアプリケーションプロセッサ集積回路、又はサーバ、セルラネットワークデバイス若しくは他のネットワークデバイスにおける同様の集積回路も包含することになる。
【００７２】
図１に示すブロックは、方法におけるステップ及び／又はコンピュータプログラム２２４におけるコードのセクションを表し得る。ブロックに対する特定の順序の説明はブロックに対する必要又は好適な順序があることを必ずしも示唆するものではなく、ブロックの順序及び構成は変わり得る。またさらに、幾つかのブロックは省略可能となり得る。
【００７３】
図における構成の相互接続は、必ずしもそれらの構成が接続又は直接に接続されることを意味するものではない。それらは動作可能に結合されていればよく、任意の数又は組合せの介在要素が存在し得る（介在要素がないことも含む）。
【００７４】
構造的特徴を説明したが、それは、その機能又はそれらの機能が明示的に記載されるか暗示的に記載されるかにかかわらず、構造的特徴の１以上の機能を実行するための手段によって置換され得る。
【００７５】
例えば、装置２００は、人から生じる無線環境の特性変化を識別する手段、及び人から生じる無線環境の識別された特性変化を用いて、いつ人が表示装置に接近するかを予測し、人に対する表示装置を介した表示のためのデータをプリフェッチする手段を備える。
【００７６】
ここで使用されるように、「モジュール」は、末端製造者又はユーザによって付加されることになる特定の部品／構成要素を除くユニット（部）又は装置をいう。装置２００、コントローラ２１１及び／又は表示装置２０２は、モジュールであり得る。
【００７７】
用語「備える」は、この書類においては、排他的な意味ではなく包含的な意味で使用される。すなわち、ＸはＹを備えるといういずれの文言も、Ｘは１つのＹのみを備えてもよいし、２以上のＹを備えもよいことを示す。「備える」を排他的な意味で使用することが意図される場合には、「１つのみしか備えない」との言及によって又は「からなる」を用いることによって文脈から明らかなものとされる。
【００７８】
この簡潔な説明において、種々の実施例に対して参照がなされた。実施例に関係する構成又は機能の説明は、それらの構成又は機能がその実施例に存在することを示す。文章における用語「ｅｘａｍｐｌｅ」若しくは「ｆｏｒ  ｅｘａｍｐｌｅ」又は「ｍａｙ」の使用は、明記されているか否かにかかわらず、そのような構成又は機能が実施例として記載されているか否かにかかわらず少なくとも記載の実施例には存在すること、及びそれらが、必ずしもではないが、他の実施例の一部又は全部に存在し得ることを示す。したがって、「ｅｘａｍｐｌｅ」、「ｆｏｒ  ｅｘａｍｐｌｅ」又は「ｍａｙ」は、ある分類の実施例における特定の事例のことをいうものである。事例の特性は、当該事例のみの特性、その分類の特性、又はその分類の事例の一部であるが全てではないものを含むその分類の小分類の特性であり得る。したがって、１つの実施例を参照するが他の実施例を参照しないで説明される構成は、可能であれば、当該他の実施例において使用され得るが、必ずしも当該他の実施例で使用されなければならないわけではないことが暗に開示される。
【００７９】
先行の段落において種々の実施例を参照して本発明の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載される発明の範囲を離れることなく、与えられる実施例に対する変形がなされ得ることが理解されるべきである。
【００８０】
先行する説明に記載される構成は、明示的に説明した組合せ以外の組合せにおいて使用され得る。
【００８１】
特定の構成を参照して機能を説明したが、それらの機能は、記載されているか否かにかかわらず他の構成によって実行可能となり得る。
【００８２】
特定の実施形態を参照して構成を説明したが、これらの構成は、記載されているか否かにかかわらず他の実施形態において存在することもある。
【００８３】
上記明細書において特段に重要なものと考えられる発明の構成に着目するように努めているが、出願人は、特段の強調がなされているか否かにかかわらず、上記に言及され及び／又は図示されたいずれかの特許可能な構成又は構成の組合せに関して保護を特許請求することが理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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