(57)【要約】  或る時点でセンサ信号からサンプリングされた値から導き出された複数の特徴をそれぞれが含む複数のデータ・サンプルを含むデータ・レコードを、複数のクラスの１つに属するとして分類する方法であって、時間窓内のセンサ信号の時間的変化を示す選択変数を定義することと、その選択変数に関する選択基準を定義することと、選択変数の値を選択基準と比較して、複数の入力ユニットと複数の出力ユニットとを有する自己組織化マップのための入力表現を選択し、選択された入力表現に応じて時間窓内のデータ・サンプルから入力を導き出すことと、選択された入力表現に対応する自己組織化マップに、その入力を適用し、自己組織化マップの勝者の出力ユニットに基づいてデータ・レコードを分類することと、を含む方法。
2008536208.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
或る時点でセンサ信号からサンプリングされた値から導き出された複数の特徴をそれぞれが含む複数のデータ・サンプルを含むデータ・レコードを、複数のクラスの１つに属するとして分類する方法であって、
（ａ）時間窓内の前記センサ信号の時間的変化を示す選択変数を定義することと、
（ｂ）前記選択変数に関する選択基準を定義することと、
（ｃ）前記選択変数の値を前記選択基準と比較して、複数の入力ユニットと複数の出力ユニットとを有する自己組織化マップのための入力表現を選択し、前記選択された入力表現に応じて前記時間窓内の前記データ・サンプルから入力を導き出すことと、
（ｄ）前記選択された入力表現に対応する自己組織化マップに前記入力を適用し、前記自己組織化マップの勝者の出力ユニットに基づいて前記データ・レコードを分類することと
を含む方法。
【請求項２】
前記選択変数は、前記時間窓にわたって計算される前記自己組織化マップの前記出力ユニットの変動の測度である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記選択変数は、前記時間窓にわたって計算される勝者の出力ユニットにわたる確率分布の正規化されたエントロピーであり、勝者の出力ユニットに関する前記確率分布の値は、前記出力ユニットが勝者の出力ユニットであるサンプルの数が、前記時間窓内のサンプルの数で割られた値である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
時間窓のデータ・サンプルを第１のマップに適用し、前記第１のマップの出力を使用して、前記選択変数を計算することを含み、前記選択変数に基づき、前記データを分類するために前記第１のマップを使用すべきか、または第２のマップを使用するかを決定することをさらに含む前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記選択変数は、前記データ・サンプルの時間的変動の測度である請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記選択基準は、静的データ・レコードと動的データ・レコードとを区別する閾値または判定面を含み、前記静的データ・レコードは、実質的に不変の統計分布を有するセンサ信号からサンプリングされ、前記動的データ・レコードは、時間につれ変化する統計分布を有するセンサ信号からサンプリングされる前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
動的データの組であると判定されるデータ・レコードのための前記入力表現は、前記組の中の特徴の数が、前記時間窓内の各特徴の局所極値の数の合計によって割られた値として、特徴の組にわたって計算される平均ピーク時間を含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
動的データ・レコードであると判定されるデータ・レコードのための前記入力表現は、前記時間窓内のすべてのレコードにわたる、各レコードのそれぞれの特徴の値と、前記時間窓内のすべてのレコードにわたって計算されるその特徴の平均値との絶対差の合計が、前記時間窓内の極値の数によって割られた値として計算される、各特徴に関して計算される平均ピーク面積を含む請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記データ・レコードを分類することは、
ｅ）前記勝者の出力ユニットに関連付けられた関連するマップを、マップを出力ユニットに、または出力ユニットに関連するラベルに関連付けるテーブルの中で探すことと、
ｆ）前記関連するマップが、前記自己組織化マップである場合、前記勝者の出力ユニットに関連付けられたラベルを使用して前記データ・レコードを分類することと、さもなければ、
ｇ）前記データ・レコードを前記関連するマップに適用し、そのマップの勝者の出力ユニットに基づき、該データ・レコードを分類することと
を含む前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記請求項のいずれか一項に記載の方法を実施するように適合されるシステム。
【請求項１１】
１つまたは複数のセンサと、時間窓内の前記センサ信号の時間的変化を示す選択変数、および前記選択変数のための選択基準を定義するように構成されたセレクタとをそれぞれが含む複数のセンサ／処理ユニットを含み、前記セレクタは、前記選択変数の値を前記選択基準と比較して、複数の入力ユニットと複数の出力ユニットとを有する自己組織化マップのための入力表現を選択するようにさらに構成され、前記選択された入力表現に応じて前記時間窓内の前記データ・レコードから入力を導き出し、前記ユニットは、前記入力表現に対応する自己組織化マップに前記入力を適用するためのインターフェイスと、前記自己組織化マップの前記出力を中央プロセッサに伝送するための送信機とをさらに含む請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を実施するためのコンピュータ・コード命令を含むコンピュータ・プログラムを担持するコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を実施するためのコンピュータ・コード命令を含むコンピュータ・プログラムを表す電磁信号。
【請求項１４】
或る時点でセンサ信号からサンプリングされた値から導き出された複数の特徴をそれぞれが含む複数のデータ・サンプルを含むデータ・レコードを、複数のクラスの１つに属するとして分類するためのクラシファイアを訓練する方法であって、
（ａ）時間窓内の動的データ・レコードの前記特徴の時間的変化を表す、導き出された表現を計算することと、
（ｂ）前記導き出された表現を、第２の自己組織化されたマップのための入力として使用することと、
（ｃ）訓練アルゴリズムに従って前記自己組織化されたマップのパラメータを更新することと、
を含む方法。
【請求項１５】
複数のクラスに属する複数の静的レコードおよび動的レコードから、複数のサンプルをサンプリングすることと、前記サンプルを、第１の自己組織化されたマップのための入力として使用することと、各レコード内で前記サンプルの時間的変動の測度を計算することと、前記測度に基づき、前記複数のレコードを静的レコードと動的レコードとに分割することとを含む請求項１４に記載のクラシファイアを訓練する方法。
【請求項１６】
複数のラベル付けされたデータ・レコードのために自己組織化されたマップの出力ユニットに関連する複数のクラスのための混同行列を計算することと、混同されていると判定されるクラスを一緒に、混同されたクラスタの前記クラスのそれぞれをさらなる自己組織化されたマップに関連付ける、混同されたクラスタにクラスタ化し、或る特定の混同されたクラスタのクラスに属するとラベル付けされたデータ・レコードを、対応するさらなる自己組織化されたマップへの入力として使用して、該マップを訓練することと、を含む請求項１４または１５に特に記載のクラシファイアを訓練する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、身体センサ・ネットワークにおける、特に、時空間データの解析のための、自己組織化マップを使用したデータ解析に関する。
【背景技術】
【０００２】
自己組織化マップは、出力ユニットの２次元アレイとしてしばしば構成される、入力空間の出力空間への非線形投影をもたらす高次元入力空間の視覚化のためのニューラル・ネットワークにおける良く知られたツールである。自己組織化マップのトレーニングと応用とは良く知られている。
【０００３】
基本的に、自己組織化マップは、入力空間の或る領域を、或る特定の出力ユニットまたは出力ユニットのグループに関連付ける。分類のために自己組織化マップを使用するため、或る出力ユニットの活性化が、自己組織化マップへの入力が、その出力ユニットに関連するクラスに属することを示すように、各出力ユニットには、対応するクラス・ラベルでラベルが付けられることが可能である。
【０００４】
身体センサ・ネットワーク、つまり、被験者の身体全体にわたって配置されたセンサのネットワークが、例えば、医療介護における、被験者の活動が監視されなければならない、いくつかの応用先において使用されることが可能である。そのような身体センサ・ネットワークは、静的データと動的データの両方の分類が扱われなければならない応用先の特定の例である。静的データは、座っていること、立っていること、または横になっていることなどの姿勢からもたらされることがあり、動的データは、歩いていること、走っていること、または自転車に乗っていることなどの活動からもたらされることがある。例えば、患者の活動の変化を介護者に知らせるための、被験者の身体上に装着されることが可能な身体センサ・ネットワークの使用が、クラスの所与の組の１つに属するものとしての静的データと動的データの両方の分類が要求される一例である。
【０００５】
自己組織化マップは、時間情報を自然にキャプチャすることはないため、入力空間が、空間構造だけでなく、時間構造も有する場合、つまり、或る特定のクラスに属する入力信号が、不変ではなく、時とともに変化する場合、或る特定の問題が生じる。その結果、時間的に変動する信号が、自己組織化されたマップの入力に与えられた場合、出力は、単に、入力の変動に応じて、時間構造の有用な処理を全く提供することなしに、変動する。
【０００６】
本発明は、本発明の態様のいくつかにおいて、独立請求項１、１０、１４、および１６に説明される。さらに、オプションの特徴が、従属請求項において説明される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
時空間自己組織化マップが、静的入力信号のための静的マップと、動的入力信号のための動的マップとの間で自動的に切り替えを行うことによって提供される。動的マップは、より広い範囲のデータが分類されることが可能であるように、入力の時間的変化の表現を使用する。マップ間の自動的切り替えは、後段の特定の実施形態と関係して説明される、入力の時間的変化の複数の測度の１つまたは複数に基づくことが可能である。
【０００９】
本発明は、次に、単に例としてのいくつかの特定の実施形態、および添付の図面を参照して説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
概要では、説明されるべき実施形態は、動的データと静的データとをともに分類する方法を提供する、分類の際に使用するための自己組織化マップの考えに基づく。そのようなデータの一例が、人間の被験者上の加速度センサから得られたデータである。歩くことまたは跳躍することのような活動が、加速度センサの少なくともいくつかからの動的信号をもたらす一方で、立っていること、または座っていることなどの様々な姿勢は、重力に対する様々なセンサの向きを表す静的信号をもたらす（静止したセンサは、もちろん、センサ・ノイズは別として、重力による加速度を測定する実質的に不変の大きさと方向の信号を生じる）。
【００１１】
両方のタイプのデータの分類は、静的マップと動的マップを別々に訓練すること、決定変数を定義すること、およびその決定変数に関する閾値に基づき、静的マップと動的マップの間で切り替えを行うことによって達せられる。これは、データがまず、動的であるまたは静的であるとして分類され、適切な自己組織化マップが、その後に使用されて、正しい姿勢または正しい活動が分類される２段階推論プロセスである。静的マップと動的マップとの間の主な違いは、それぞれの入力表現であり、すなわち、静的マップは、生のデータ・ベクトルまたは調整されたデータ・ベクトル（例えば、ローパス・フィルタリングを使用して）を使用するのに対して、動的マップは、各センサ信号の時間的変化の測度を入力として使用する。
【００１２】
図１を参照すると、或る特定の実施形態において、第１の静的マップ１１０が、入力データ１１２に応じて出力を生成する。入力データ１１２に応じたマップ１１０の出力は、モデル選択手段１１６によって、第１のマップ１１０に、または、対応する特徴抽出１１７を伴って第２の動的マップ１１８に、所与の入力データ・レコードを割り当てるのに使用される、切り替えパラメータを計算するための手段１１４によって受信される。このモデル選択アーキテクチャは、最終のマップ１２０までの、対応する特徴抽出を伴う複数のマップが使用されるように、いくつかのレイヤに関して繰り返されることが可能である。
【００１３】
特定の実施形態による時空間自己組織化マップを訓練する方法が、次に、図２を参照して説明される。訓練に備えて、いくつかのデータ・レコードを含むデータの組が、獲得される。各レコードは、所与の姿勢、または所与の活動の試行に関して記録され、その姿勢または活動に対応するクラス・ラベルでラベル付けされる。データ・レコードは、時系列のデータ・サンプルを含み、複数のサンプルをそれぞれが含む１つまたは複数の時間窓に細分されてもよい。各データ・サンプルは、複数の特徴または値のデータ・ベクトルを含み、各特徴は、サンプルが記録された時点におけるセンサのチャネル、または複数のセンサのチャネルから得られる。
【００１４】
ステップ２１０で、第１の静的マップ（ｉ＝１）が、静的データのために構築され、ステップ２１２で初期化される。ステップ２１４で、そのマップが、適切に選択されたデータを使用して訓練される。第１の静的マップは、静的データを分類する役割も、また、選択パラメータ（後段を参照）を提供する役割もするので、静的マップが、静的データ、例えば、姿勢からのデータだけで訓練されることでは、十分でないことがある。代わりに、第１のマップのための訓練データの組は、静的データに加えて、動的活動中に生じる、からのデータ、または身体構成も含まなければならない。このため、静的マップのための訓練データは、静的データと動的データの両方の入力空間全体にわたって均等にサンプリングされなければならない。しかし、実際には、入力空間全体が範囲に含められる限り、入力空間のかなりまばらなサンプリングで十分であることがある。例えば、入力データ空間全体が範囲に含められる限り、すべてのデータ・レコードから一様にサンプリングされたデータ・サンプルのランダムにサンプリングされたサブセットで十分であることがある。
【００１５】
マップの訓練自体は、自己組織化マップのための任意の従来の訓練アルゴリズムを使用して、例えば、擬似コードで表現された以下のアルゴリズムを使用して、行われることが可能である。すなわち、
１．重みベクトルｗｊ、学習レート、および近傍関数ｈｊ，ｉ（ｘ）（ｔ）の「有効幅」σ（ｔ）を初期化する。
【００１６】
２．各入力ベクトルに関して、ｘ（ｔ）（ｔは、時間ステップ指標）は、
ａ．勝者の出力ユニット、ｉ（ｔ）を決定し、
【数１】
2008536208.tif 000003
ｂ．近傍関数を計算し、
【数２】
2008536208.tif 000004
（ただし、ｄｊ，ｉは、出力ユニットｉの重みベクトルと、出力ユニットｊの重みベクトルとの間の距離である）
ｃ．勝者の出力ユニット、およびそのユニットの近傍のユニットの重みベクトルを更新し、
ｗｊ（ｔ＋１）＝ｗｊ（ｔ）＋η（ｔ）ｈｉ，ｊ（ｘ）（ｔ）（ｘ−ｗｊ（ｔ））
ｄ．「有効幅」σ（ｔ）（順序付けフレーズ）と学習レートη（ｔ）とを低減する。
【００１７】
３．収束条件が満たされるまでステップ２を繰り返し、必要な場合、入力データを再使用する。
【００１８】
静的マップの訓練が収束すると、静的マップの出力を使用して、データの組の中の各レコードに関する切り替えパラメータが計算される。この目的で、各データ・レコードのサンプルがマップに適用され、マップの出力が記録される。切り替えパラメータは、各レコードからの入力の時間的変動の測度でなければならない。特定の実施形態において、マップの出力の時間的変動の測度、つまり、各サンプルに関する勝者の出力ユニットの活性化が、入力の時間的利用可能性の測度として使用される。
【００１９】
マップの出力の時間的利用可能性のいくつかの測度が、以下のとおり、活性化された出力ユニット（ｐ）にわたる確率分布、つまり、後続の時間ステップ（ｄ）において活性化される出力ユニット間の遷移距離に基づいて計算されることが可能である。すなわち、
【数３】
2008536208.tif 000005
ただし、ベクトルｐは、活性化された出力ユニットｉ＝１．．．Ｎにわたる、時間窓内の出力ユニット活性化の確率分布を表し、Ｎは、時間窓内で与えられる数サンプルを表し、ｐ（ｉ）は、出力ユニットｉを活性化するサンプルにおける数が、Ｎで割られた値である。
【数４】
2008536208.tif 000006
ただし、Ｗは、時間窓内のサンプルの数であり、ベクトルｄの各要素ｄ（ｉ，ｉ＋１）は、時刻ｉにおいて活性化された出力ユニットと、時刻ｉ＋１において活性化された出力ユニットとの間の距離を表す。
【００２０】
正規化されたエントロピーは、０の間で変化し（静的データ）、非常に動的な入力に関して、１に近づく（１という正規化されたエントロピーは、すべての出力ユニットに関する活性化の等しい確率に相当する）。確率分布のエネルギーと最大確率とは、静的ケースに関して１という最大値を有し、動的ケースにおいてより小さい。標準偏差、変化の係数、および確率分布の平滑度は、静的ケースにおいて０という最小値を有し、動的ケースに関して増大して、平滑度は、大きい標準偏差に関して１に近づく。
【００２１】
次いで、ステップ２１８で、時間的変化の選択された測度が、閾値と比較されて、静的データと動的データとが区別され、データの組全体が、第１の静的マップのためのデータ・レコードと、第２の動的マップで分類されるためのデータ・レコードとに分けられる。静的マップと動的マップとを区別するため、単一の選択パラメータを使用して、静的入力と動的入力とが区別され、選択パラメータは、手で設定されていても、ラベル付けされた訓練データから学習されていてもよい、事前定義された閾値と比較される。
【００２２】
前段で提示される実施例において、動的マップは、選択パラメータがこの閾値を超える場合、使用されるであろう。選択閾値は、静的入力データと動的入力データの２つの母集団の選択パラメータの平均値の間のユークリッド距離から導き出されることが可能であり、あるいはベイズ推定値（つまり、平均値の不確かさで重みが付けられた平均）として導き出されてもよい。もちろん、選択の全体的な不確かさを小さくするために、複数の決定変数が使用されることも可能であり、その場合、閾値は、実質上、選択境界超曲面で実質的に置き換えられる。
【００２３】
データがステップ２１８で分けられると、ステップ２２０で、ステップ２１８において静的マップに割り当てられたデータを使用して、クラス・ラベルが、静的マップの出力ユニットに割り当てられる。訓練データが入力において与えられた際に、少なくとも１回、活性化された出力ユニットは、当該の出力ユニットを最も頻繁に活性化したクラスのラベルでラベル付けされる（ステップ２２０）。訓練のために使用されるデータ・レコードのいずれに関しても活性化されない出力ユニットは、最も近い近傍のクラス・ラベルでラベル付けされる（ステップ２２２）。最も近い近傍は、当該のユニットの１つに最も似通った重みベクトルｗを有する出力ユニットとして決定される。
【００２４】
マップが訓練され、クラス・ラベルが出力ユニットに割り当てられると、第２のマップ（ｉ＝２）を訓練するための十分なデータ・レコードが存在するかどうかが、判定される（ステップ２２４）。十分な数、例えば、データの組の中のレコードの数が、クラスの数で割られた値を超える数のレコードが存在する場合、そのデータから時間的特徴が抽出され（後段でより詳細に説明されるステップ２２６）、新たな動的マップ（すなわち、ｉ＝２）が構築され（ステップ２２８）、学習アルゴリズムが、ステップ２１２で、動的マップに関して再び開始する。不十分なレコード数しか残っていない場合、学習は停止する（ステップ２３０）。
【００２５】
さらなるオプションの処理ステップとして、学習が停止した時点で残されているデータを使用して、最後のマップの出力ユニットに、例えば、さもなければ、割り当てを受けない出力ユニットに、ラベルが割り当てられることが可能である。例えば、動的マップを学習するのに不十分なデータしか存在しない場合、静的マップのためにいまだに使用されていないデータを使用して、静的マップの出力ユニットにラベル付けが行われてもよい。
【００２６】
このため、動的マップのためのアルゴリズムは、基本的に、静的マップのためのアルゴリズムと同一であり、各種類のマップが異なる入力表現を使用することが異なっている。静的ケースでは、基礎をなすセンサ信号は、時間窓内で大きく変化しないものと想定されることが可能であり、したがって、静的マップのための入力を導き出すための１つの可能性は、単に、レコードの或るサンプルを選び、そのサンプルを特徴ベクトルとして使用することであると考えられる。もちろん、静的マップのための入力データを準備する多数の対応が存在し、例えば、データ・レコードが、他の任意の適切な対応でフィルタリングされることが可能である。例えば、データは、ローパス・フィルタリングされることが可能である。
【００２７】
静的マップのための入力は、信号のいずれの時間的変化（ノイズと考えられる）も無視しても差し支えない可能性がある一方で、まさにこの変化が、動的マップに対する入力信号のための基礎を形成する。原則として、或るサンプルから次のサンプルへの入力ベクトルの時間的変化の任意の測度が、例えば、或る時間窓にわたって計算される所定の数のサンプル遅延に関する自己相関関数、データ・ベクトルの分散、最大偏差、または時間的変化の他の任意の適切な測度が、適切であることがある。
【００２８】
入力信号の時間的変化の導き出された測度の２つの特定の例が、各特徴の平均値から測定された平均ピーク面積、およびセンサの各組にわたるピーク時間（窓サイズが、１にスケール変更された）である。
【数５】
2008536208.tif 000007
ただし、ｆは特徴指標を表し、ｉはサンプル指標を表し、ｓは特徴または値の組を表現する各センサの組（Ｓ）の指標を示し、Ｗは現在の窓内のレコード指標の組である。各窓内のピーク、つまり、極値の数は、ゼロ（平均値）交差の数をカウントすることによって推定されることが可能である。
【００２９】
このため、動的マップへの入力は、各センサに関して、各特徴に関する時間的変化の導き出された測度を計算することにより、または複数の特徴にわたる平均をとることにより、センサ・データから導き出されることが可能である。導き出された測度を使用して、導き出されたデータ・ベクトル（例えば、導き出された各測度に関して１つのエントリを有する）が形成され、各エントリは、自己組織化マップの入力ユニットに適用される。もちろん、入力は、これらの測度の複数から形成されてもよく、前述される測度の組み合わせを含んでもよい。また、動的マップへの入力は、静的マップから抽出された特徴、例えば、エントロピーも含んでもよい。
【００３０】
出力ユニット活性化にわたって計算される、時間的変化の代替の測度が、静的マップの各軸の中心に関する正の面積ＡＰＡ（ｔ）および負の面積ＡＮＡ（ｔ）の移動平均である。
【数６】
2008536208.tif 000008
ただし、Ωは移動される窓のサイズであり、Ｄおよびｃ（τ）は、それぞれ、マップ寸法、および所与の軸に沿った、活性化された出力ユニットの座標である。これらの特徴は、実際、マップの各象限に関する活性化されたノード軌道の平均位置を反映する。
【００３１】
現時点までの説明は、１つは静的マップ、および１つは動的マップという、２つのマップの訓練に注目してきたが、２つより多くのマップの訓練も、同様に想定される。その場合、第２の動的マップの出力を使用して、今度は、いくつかの時間窓にわたり、時間的利用可能性のさらなる測度が計算されることが可能である。例えば、限られた体力の人が階段を上ることは、その人が、ひと息入れる際に佇んでいる期間が所々に入った、階段を上る期間を生じさせる可能性がある。以上のことは、第１の静的マップの時間変化出力と同じように検出されることが可能な第２の動的マップの出力の時間変化パターンをもたらす可能性がある。そのような二次的な時間変化の振舞いが検知される場合、第３のマップが、適切な入力表現を使用してデータを分類するように訓練されることが可能である。以上のことは、１より大きいｉに関してマップを構築する、ステップ２１２とステップ２２４間からステップ２２８へのループのさらなる反復に対応する。
【００３２】
静的自己組織化マップおよび動的自己組織化マップが収束まで訓練され、それぞれのクラス・ラベルが割り当てられ、選択パラメータおよび閾値が定義されると、推論は以下の２つのステップ手続きを含む。すなわち、適切な自己組織化マップに切り替える第１のステップ、および分類のための第２のステップである。
【００３３】
これまで説明された特定の実施形態において、入力データは、第１のステップで静的マップに供給され、次いで、静的マップの出力の正規化されたエントロピー、または前述された測度の別の１つが使用されて、
（１）第２のステップにおける分類のために静的マップを使用するかどうか、または
（２）動的マップに適用されるレコード（前述される）の入力データの適切な表現を使用し、次いで、動的マップの出力が分類のために使用されるかどうかが決定される。
【００３４】
次いで、分類ステップは、勝者の出力ユニットに以前に関連付けられたクラス・ラベルの読み取りを含む。勝者の出力ユニットは、例えば、入力特徴ベクトルと、そのベクトルの重みベクトルとの間の、ドット積によって測定された、最小距離を有するユニットである。
【００３５】
特定の実施形態の推論アルゴリズムが、次に、図３を参照して説明される。データが、ステップ３１０で受信されると、ステップ３１２が、現在のマップに関して、十分な数のサンプルが受信されているかどうかを判定する。原則として、第１の静的マップは、単一のサンプルに対してしか分類を実行することができないが、実際には、静的マップの出力の時間的変化の測度として時間窓にわたってエントロピーを計算する必要性は、推論アルゴリズムが、サンプルの時間窓が到来するのを待たなければならないことを意味する。ステップ３１２で、それまでに不十分なデータが受信されていると判定された場合、アルゴリズムは、ステップ３１４で、さらなるデータが到着するのを待つ。
【００３６】
ステップ３１２または３１４における判定により、十分な量のデータが受信されている場合、アルゴリズムは、データから、第１回目の反復で、現在のマップ、つまり静的マップのための入力特徴を抽出することにとりかかる。静的マップに関して、時間窓内で収集された各サンプルを使用して、マップの勝者の出力ユニットが見出される。ステップ３２０で、現在のマップに関する切り替えパラメータが、例えば、前述されるとおり、与えられたサンプルによって活性化されたすべての出力ユニットにわたって、正規化されたエントロピーを計算して、前段で概要が述べられるとおり計算される。
【００３７】
判定ノード３２２で、アルゴリズムは、切り替えパラメータが、あらかじめ決定された閾値未満であるかどうか判定する（正規化されたエントロピーの場合、エネルギー、最大確率、または平均距離が、切り替えパラメータとして使用され、標準偏差の場合、確率分布の変化または平滑度の係数が、切り替えパラメータとして使用されて、ステップ３２２は閾値が超えられたかどうかを試験する）。ステップ３２２における試験が肯定的であった場合、センサ・データは、静的な基礎をなす統計分布から来るものと考えられ、静的マップが分類のために使用されて、ステップ３１８において決定された現在のクラス・ラベルを出力する。時間限度のサンプルがマップに与えられた際に、見込まれるとおり、複数の出力ユニットが勝者の出力ユニットである場合、最も頻繁に活性化されている出力ユニットが選ばれて、クラス・ラベルが決定される。
【００３８】
ステップ３２２における試験が否定的であった場合、カウンタｉが１だけ増分され、次の動的マップを使用してデータが分類される。アルゴリズムは、ステップ３１２にループバックして、現在の動的マップのために十分なデータが受信されているかどうかを判定する。実際には、データ・サンプルの時間窓が、アルゴリズムが、第１のマップを処理することを始める前に受信されているので、アルゴリズムは、通常は、この段階でステップ３１６に直接に進み、現在の動的マップのための特徴を抽出する。前述されるとおり、これは、時間窓にわたって計算されるデータ・サンプルの時間的変化の測度である。
【００３９】
ステップ３１６における特徴抽出は、通常、時間窓に関する特徴の単一のサンプルをもたらし、このサンプルが、ステップ３１８で動的マップに適用されて、マップの勝者の出力ユニットが見出される。２つだけのマップが使用される場合、勝者の出力ユニットを使用して、与えられたサンプルに対応するマップｉのクラス・ラベルが決定され、アルゴリズムは、ステップ３２４に直接に進み、クラス・ラベルを出力する。
【００４０】
他方、複数の動的マップが使用される場合、ステップ３１２および３１４は、いくつかの時間窓が到来するのを待ってから、ステップ３１６に進む。そうすることの理由は、データの時間的変化を表す、導き出された測度のいくつかのサンプルが、次のマップのための切り替えパラメータを計算することができるように、動的マップに与えられなければならないからである。十分なデータが受信されると、ステップ３１６で、受信された各時間窓に関して１つの、いくつかのサンプルが抽出され、ステップ３１８で、マップに与えられ、ステップ３２０で、そのマップの出力を使用して切り替えパラメータが計算され、次いで、ステップ３２２で、その切り替えパラメータを使用して、前述されるとおり、現在のマップの出力を使用するか、またはさらなるマップを参照するかが決定される。明らかに、アルゴリズムが反復されることが可能な最大回数は、分類のために使用されるべき順次マップの数によって決定される。
【００４１】
いくつかの代替の実施形態が、次に、図４および図５を参照して説明される。
【００４２】
第１の代替の実施形態において、切り替えパラメータ、または複数の切り替えパラメータ４１２が、データ自体の時間的変化の任意の適切な測度を使用して、データ４１０から直接に計算される。例えば、前段で定義された平均ピーク面積またはピーク時間を使用して、データが静的であるか、または動的であるかを判定する比較が形成されることが可能である。また、時間的変化のいくつかの他の測度、例えば、時間窓にわたって計算された、サンプリングされた特徴の分散、または所与のサンプル遅延における適切な自己相関も、使用されることが可能である。特に、加速度センサで使用されることが可能な他の測度が、移動の最大加速度または速度（積分された加速度）である。
【００４３】
次いで、測度の１つまたは複数が、モデル選択４１４において使用されて、それらの測度が、閾値または判定面と比較されて、いずれのマップを使用するかについての決定が行われる。データが静的であると判定された場合、適切な特徴が抽出された（４１６）後、第１の静的マップ４１８が使用される。データが動的であると判定された場合、適切な特徴抽出（４２０）の後、動的マップ４２２が選択される。また、対応する特徴抽出（４２４）を伴う、いくつかのオプションのさらなる動的マップ４２６が、動的データを細分して、実施されてもよい。動的データの細分は、例えば、対応するマップに関連付けられた、選択パラメータのいくつかの連続した範囲に基づいてもよい。
【００４４】
図４の代替の実施形態のマップを訓練するため、図２を参照して説明される訓練アルゴリズムと基本的に同一の訓練アルゴリズムが、使用されることが可能であり、ステップ２１８とステップ２２０とが、ステップ２１２とステップ２１４との間に移される。さらに、訓練データにラベル付けが行われるため、静的データと動的データとの間の区別が、クラス・ラベルに基づいて行われることが可能であり（例えば、座っていることが静的であり、走っていることが動的である）、したがって、各データ・レコードに関して別々の切り替えパラメータを計算する（２１６）必要が、全くないことがある。切り替えパラメータはセンサ・データ上で直接に計算されるので、推論もまた単純化される。適切なマップがデータに基づいて直接に選択され、次いで、適切な特徴抽出の後に、分類のために使用されることが可能である。
【００４５】
図５における代替の実施形態は、特定の実施形態と、図４の代替の実施形態との組み合わせを表す。データ５１０が、静的マップ５１２によって最初に受信され、静的マップ５１２の出力を使用して、切り替えパラメータ、または複数の切り替えパラメータが計算される（５１４）。次いで、それらの切り替えパラメータが、対応する特徴抽出５１６を伴って、静的マップ５１２と、１つまたは複数の動的マップ５１４との間のモデル選択のために直接に使用される。同様に訓練して、マップは、前述される学習アルゴリズムの組み合わせであり、図２の学習アルゴリズムが、第１のマップのために使用され、ステップ２１６とステップ２１８とが上方に移されたアルゴリズムが、動的マップのために使用される。推論は、複数の代替のマップの１つが、切り替えパラメータに基づいて選択されるという点で、図４の代替の実施形態と同様である。しかし、推論アルゴリズムは、特定の実施形態におけるようにマップのパイプライン化は存在しないものの、静的マップの出力を使用して、切り替えパラメータが計算されるという点で、特定の実施形態の推論アルゴリズムに似通ってもいる。
【００４６】
ＳＴＳＯＭ（または均等には、ＳＯＭ）が、データの良好な表現をもたらすために、十分な数の出力ユニットが提供されることが必要である。例えば、不十分な数の出力ユニットが提供された場合、ＳＴＳＯＭは不十分な表現能力を有し、その結果、出力ユニットが、いくつかのクラスによって活性化される表現を与える可能性がある。このため、これらのクラスは、ＳＴＳＯＭに関する限り混同されている。この問題に対処する１つの対応は、単に、出力ユニットの全体的な数を増やすことである。しかし、そうすることは計算コストが高くつく。
【００４７】
それほどコストが大きくない戦略は、適応型の局所的拡張を実行して、ゼロからの、より大きいマップの再構築を回避することである。この目的で開発された既存の戦略には、Ｒａｕｂｅｒ  Ａ、Ｍｅｒｋｌ  Ｄ、Ｄｉｔｔｅｎｂａｃｈ  Ｍによる「Ｇｒｏｗｉｎｇ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｓｅｌｆ‐Ｏｒｇａｎｉｓｉｎｇ  Ｍａｐ（ＧＨ‐ＳＯＭ）」（Ｔｈｅ  ｇｒｏｗｉｎｇ  ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｓｅｌｆ‐ｏｒｇａｎｉｓｉｎｇ  ｍａｐ：ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｈｉｇｈ‐ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｄａｔａ．ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ２００２；１３（６）：１３３１〜１３４１）が含まれる。ＧＨ‐ＳＯＭは、Ｆｒｉｔｚｋｅによって提案されるグリッドの概念（Ｇｒｏｗｉｎｇ  ｇｒｉｄ：ａ  ｓｅｌｆ‐ｏｒｇａｎｉｓｉｎｇ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｗｉｔｈ  ｃｏｎｓｔａｎｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｈｏｏｄ  ｒａｎｇｅ  ａｎｄ  ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  ｓｔｒｅｎｇｔｈ．Ｎｅｕｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｌｅｔｔｅｒｓ  １９９５；２（５）：９〜１３）を組み込み、重みベクトルと入力ベクトルとの間に最大の偏差を有するユニットの間に、ニューロンの新たな行または列を適応的に挿入する。出力ユニットの重みベクトルは、次いで、それらのユニットの近傍の平均で初期設定される。また、方法は、高い量子化誤りを有する各出力ユニットをマルチレイヤＳＯＭで拡張することも可能にする。別のアプローチは、ｋ個の平均値のサブクラスタを使用して、各ニューロンを拡張して、マップ上のプロトタイプ・ベクトルの上書きを回避する、ｖａｎ  Ｌａｅｒｈｏｖｅｎ  Ｋ．「Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ｔｈｅ  ｓｅｌｆ‐ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐ  ａｎｄ  ｋ‐ｍｅａｎｓ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｆｏｒ  ｏｎ‐ｌｉｎｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｅｎｓｏｒ  ｄａｔａ．」Ｉｎ：Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ２００１；４６４〜４６９によって提案される。
【００４８】
これらの方法の問題は、ノードの拡張が、クラス情報を直接に考慮に入れず、したがって、分類精度が必ずしも向上させられないことがあることである。したがって、前述されるＳＴＳＯＭアルゴリズムのさらなる特徴として、クラス固有の出力ユニット拡張スキームが後段で説明され、つまり、或る出力ユニットが拡張されると、同一のクラスに属する他のすべての出力ユニットも拡張される。このアプローチは、クラス情報を使用して、出力ユニットの拡張を誘導するため、より効率的である。
【００４９】
後段で説明されるアルゴリズムは、標準のＳＯＭにも同様に適用可能であるものと理解され、このことは、アルゴリズムが、とりわけ、従来のＳＯＭに対応する、ＳＴＳＯＭの静的レイヤに適用されるため、後段の説明から明白である。しかし、ＳＴＳＯＭの文脈において、出力ユニットの拡張は、異なるクラスからのデータによる妥当なレベルのサポートが存在する場合にだけ実行される。このことは、動的クラスの遷移に対応する出力ユニットの拡張を回避するので重要である。
【００５０】
アルゴリズムの第１のステップは、元の信号またはデータ・レコードの特徴ベクトルに基づいて、静的マップを生成することである。静的マップが生成されると、混同行列が、このマップだけに基づいて構築される。混同行列は、分類システムから獲得された実際の分類、および予測された分類についての情報を含む。行列の対角要素は正しい分類の数、すなわち、クラシファイアが、実際のクラスと同一の予測されたクラスを戻すケースを表す。非対角要素は誤った分類の数を表し、クラス重複の表れとして使用されることが可能である。
【００５１】
次のステップは、クラス重複を識別して、組み合わされたクラスの組を形成することである。このことを実現する１つの方法は、各行を単集合クラスタとして扱い、次いで、クラスタを連続的にマージして、樹状図（Ｇｏｄｂｏｌｅ  Ｓ、Ｓａｒａｗａｇｉ  Ｓ、Ｃｈａｋｒａｂａｒｔｉ  Ｓ．「Ｓｃａｌｉｎｇ  ｍｕｌｔｉ‐ｃｌａｓｓ  ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｉｎｔｅｒｅ‐ｃｌａｓｓ  ｃｏｎｆｕｓｉｏｎ」Ｉｎ：Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｅｉｇｈｔｈ  ＡＣＭＳＩＧＫＤＤ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ  ２００２；５１３〜５１８）を形成する階層クラスタ化を使用することである。距離測度（または類似性測度）は、クラス・ペア間の混同行列の非対角要素に基づくことが可能である。混同行列は非対称的なので、単一リンク階層クラスタ化が使用される。各ステップにおいて、最も近い２つのメンバが最小の距離を有する２つのクラスタが、マージされる。組み合わされたクラスを表すサブグループが、クラスタ間距離が急激に増大するポイントにおいて出力樹状図に閾値を適用することにより、形成されることが可能である。
【００５２】
ＳＴＳＯＭアルゴリズムの後続のステップは、動的マップを導入することにより、または適応型の出力ユニット拡張を介して、説明されるアルゴリズムを使用して、クラス重複を分離することである。静的活性化を動的活性化から分けるのに、例えば、正規化された指標エントロピーが使用されることが可能である。そうすることは、動的クラスに関連付けられた活性化を動的マップにアップグレードし、動的クラスと一緒にクラスタ化された静的クラスが、明確に分類されているようにする可能性がある。動的クラスが、複数の静的クラスと重複している場合、前述される適応型の出力ユニット拡張は、動的クラスが、動的マップへフィルタリングされて除かれた後、残っている静的クラスに適用されることが可能である。
【００５３】
このクラス分離プロセスにおける最終ステップは、静的‐静的重複（すなわち、混同されているとクラスタ化された静的クラス間のクラス重複）を解決することである。そうすることは、前述される出力ユニット拡張によって達せられることが可能である。
【００５４】
ＳＴＳＯＭアルゴリズムに適用される出力ユニット拡張の特定の例が、モデル学習とモデル推論の両方に関して、後段で提供される。
【００５５】
（モデル学習）
１）標準のＳＯＭ訓練アルゴリズムを使用して静的マップを訓練する。
２）（ａ）訓練セット上で静的マップを適用し、各出力ユニットの活性化頻度を記録に残すこと、
（ｂ）指定された閾値より低い活性化頻度を有する出力ユニットのラベルを剪定して除くこと、
（ｃ）ラベル付けされていない出力ユニットに、最も近いラベル付けされた近傍のラベルを使用して、ラベルを割り当てること
により、各出力ユニットにクラス・ラベルを割り当てる。
３）（ａ）訓練セットに静的マップを適用すること、
（ｂ）混同行列を計算すること、
（ｃ）クラス間距離のリストを作成して、指定された閾値より大きい値を有するペアだけを保持すること、
（ｄ）距離リストに基づく単一リンク・クラスタ化を実行すること、
（ｅ）それぞれの独立したスパニング・ツリーを、混同されたクラスのサブクラスタとして表現すること
により、混同されたクラスのサブクラスタを形成する。
４）距離リストが空である場合、ステップ２（ａ）とステップ２（ｃ）とを繰り返すことにより、静的マップに再ラベル付けを行い、マップを出力して、終了する。さもなければ、混同されたサブクラスタの中のクラスの指標エントロピーを計算する。
５）動的マップ訓練のためのデータ・サンプルを抽出する
（ａ）固定の窓Ωｅにわたって計算された指標エントロピーを使用して、混同されたクラスのデータを分割する、
（ｂ）最大数のデータ・サンプルを有する区画の対応するエントロピーに基づき、混同されたクラスが、静的クラスであるか、または動的クラスであるかを判定する。
６）動的クラスに対応するサンプルを求めて、静的マップの出力に対して特徴抽出を実行し、それらのサンプルを使用して動的マップを構築する。
７）混同された静的クラスの各サブクラスタに関して、より高位のレイヤの静的マップを作成し、クラス−マップ指標を格納する整数アレイを割り当てる。
８）モデル推論のために、ラベル付けされたマップ、エントロピー閾値、窓サイズ、使用される特徴、およびクラス−マップ指標を記録に残す。
【００５６】
（モデル推論）
１．各入力ベクトル、ｘｓ（ｔ）（ｔは、時間ステップ指標）に関して、静的マップｓの勝者の出力ユニット、ｉｓ（ｔ）を決定する。
２．固定の窓Ωｅにわたる指標エントロピーを計算する。
３．エントロピーが、指定された閾値より高い場合、
動的マップｄに関する入力ベクトルｘｄ（ｔ）を計算し、
勝者の出力ユニット、ｉｄ（ｔ）を決定し、
その出力ユニット、ｉｄ（ｔ）のラベルを出力する。
さもなければ、
（ａ）出力ユニットｉｓ（ｔ）のラベル、およびクラス−マップ指標を使用して、以下のとおり、適切な静的マップを決定する。すなわち、
ｈ＝クラス−マップ［ラベル（ｉｓ（ｔ））］
である。
（ｂ）マップｈがマップｓと同一である場合、出力ユニットｉｓ（ｔ）のラベルを出力し、さもなければ、
入力ベクトルｉｓ（ｔ）に基づいて出力し、静的マップｈの勝者のニューロン、ｉｈ（ｔ）を決定し、
出力ユニットｉｈ（ｔ）のラベルを出力する。
【００５７】
適用される、前述されるＳＴＳＯＭアルゴリズムの特定の実施例が、次に、加速度センサ４６ａないし４６ｇの組が、身体上の様々な位置に取り付けられた人間の被験者４４を示す図６を参照して説明される。アルゴリズムを使用して、被験者の身体上の加速度センサから、被験者の姿勢または活動が推論される。
【００５８】
センサ４６ａないし４６ｇは、重力による一定の加速度も含め、センサ位置における身体の加速度を検出する。各センサは、３つの垂直軸に沿った加速度を測定し、したがって、センサ信号の一定の成分から、重力に対するセンサの向きを導き出すとともに、加速度信号の時間的変化から、被験者の動きに関する情報を導き出すことも可能である。
【００５９】
図６に示されるとおり、センサは、身体全体にわたって位置付けられ（各肩、各肘、各手首、各膝、および各足首に関して１つ）、十分な処理能力の中央プロセッサに伝送される、合計で３６のチャネルまたは特徴（センサ当たり３つ）をもたらす。他のセンサ構成も同様に想定されるものと理解されたい。例えば、センサは、身体の半分にだけ配置されてもよく（例えば、センサ４６ｇないし４６ｌだけを使用して）、あるいは当該のクラス間で最適な区別をもたらすように位置付けられてもよい。自己組織化マップの計算および選択パラメータの計算の両方に関連する比較的小さい計算上の負担からして、任意の市販のパーソナル・コンピュータ、またはハンドヘルド・コンピュータでさえ、その作業に十分であるはずであり、実際、マイクロ・コントローラで十分であることがある。
【００６０】
具体的には、信号は、５０Ｈｚでサンプリングされ、５０個のサンプルの時間窓内で分析される。一般に、１秒ないし２秒の窓サイズが、本明細書で説明される特定の応用例に適切である。静的マップおよび動的マップの入力ユニットの数は、使用される入力表現に依存する。例えば、単一のサンプルが静的マップのために使用され、平均ピーク面積が動的マップのために使用される場合、特徴ベクトルを受け取る入力ユニットの数は、センサ・チャネルの数、つまり、図３の実施例において３６と等しくなる。静的マップの出力ユニットは、４×４の長方形グリッドとして配置され、このため、最大で１６までの異なるクラスが、キャプチャされることが可能である。動的マップの出力ユニットは、６×６の長方形グリッドとして配置され、このため、３６までの異なる活動が、このマップによってキャプチャされることが可能である。実際には、出力ユニットにわたるクラスの分布は、最適状態に及ばない傾向にあり、したがって、格納されることが可能なクラスの有効数は、以上に述べられた最大数より少ない。出力ユニットは、特定の実施例において長方形グリッド上に配置されているが、出力ユニットの他の幾何学的配置も使用されてもよいことが、当業者には明白であろう。
【００６１】
代替の埋め込まれた実施形態では、自己組織化されたマップ（例えば、静的および動的）の組が、単一の回路基板上で加速度センサと一緒に提供される。自己組織化されたマップ（マップ選択アルゴリズムを含む）は、適切にプログラミングされた集積回路またはチップの上で実施されることが可能である。代替として、アナログ実施形態も想定される。
【００６２】
それぞれの埋め込まれたセンサ／処理ユニットは、そのユニット独自の３つのチャネル・センサ信号に関する選択およびマップ処理を行い、自己組織化されたマップの出力だけを中央プロセッサに伝送する。４×４の静的マップおよび６×６の動的マップの実施例では、単純な伝送スキームにおいて自己組織化マップの勝者の出力ユニットのＩＤを伝送するのに、時間窓当たり６ビットだけしか要求されない。このため、６ビットのバイナリ・ワードを使用して、各出力ユニットを識別するラベルが符号化されてもよく、勝者の出力ユニットのラベルだけが、各時間窓の間に伝送される。以上のことは、デジタル化されたセンサ信号を伝送するための要件と比べて、中央プロセッサへの伝送に要求される電力および帯域幅の大幅な節約である（例えば、１６だけのデジタル化レベル、および５０個のサンプルの時間窓を想定すると、時間窓中に収集された生のデータを伝送するのに、４×５０＝２００ビットが、要求される）。また、他のより効率的な伝送スキームも想定され、例えば、埋め込まれたユニットが、勝者の出力ユニットが変わった場合にだけ、信号を伝送することが可能である。
【００６３】
前述されるとおり、それぞれの組み込まれた自己組織化されたマップの出力は、中央プロセッサに伝送される。埋め込まれた実施形態では、埋め込まれた、自己組織化されたマップの１つが、マスタの役割をして、分類結果を生成するために、その他のすべての自己組織化されたマップの出力を受け取る。代替として、パーソナル・コンピュータまたはハンドヘルド・コンピュータなどの、より強力なプロセッサへの自己組織化されたマップの出力の伝送が想定されて、個々の出力のより複雑な処理、およびさらなるデータ融合を可能にする。例えば、ベイズ・クラシファイアが、個々の自己組織化されたマップ出力に基づく分類のために使用されることが可能であり、このことは、各マップの出力、または他の任意の情報源に関連する不確かさが、考慮に入れられることを可能にするであろう。
【００６４】
前述される分類アルゴリズム、および、特に、加速度の（したがって、さらに、向きの）センサの組に関する実施形態は、人の活動の監視が重要である、一連の分野において適用されることが可能である。例えば、医療介護において、コンテキスト情報が、一般に重要である。例えば、生理学的信号がサンプリングされる患者の活動の確実な検出が、これらの信号の正しい解釈に重要である。速い心拍、および劣化した心電図信号の根源的な原因は、患者の活発な動き、および不整脈によって引き起こされている可能性がある。このため、提案される分類アルゴリズムは、臨床結果のより確実な検出のために、そのような臨床監視技術と併せて使用されることが可能である。
【００６５】
一連の活動の検出は、それ自体でも、さらなる生理学的測定のためのコンテキストを提供するためにも、在宅介護において患者を監視する際に特に重要である。したがって、提案される分類アルゴリズムは、自宅で生活している患者が監視されることが可能であり、適切な措置がとられることが、処理された測定値がそうすることが必要であることを示す場合に、可能である、遠隔医療において特定の用途を見出す。食べること、飲むこと、読むこと、または休むことなどの、時間的および空間的に様々な日々の生活活動の両方の識別に関する活動情報が検出されることが可能であり、さらに、動揺、落ち着きのなさ、または行ったり来たりすることなどの、情動と関係する活動状態が識別されてもよい。異常な個々のイベントまたは活動の検出は、医療介護および社会的介護の監視によって虚弱者および高齢者のために独立した生活を維持する文脈で、極めて貴重であり得る。
【００６６】
また、加速度センサから得られた信号は、人のジェスチャを導き出すのに使用されることも可能であり、新奇なユーザ・インターフェイスとして使用されてもよい。様々な手の動きおよび身体の動きが、デバイスまたはプロセスを制御するための、例えば、自宅環境において電気器具をオンにする、またはオフにするための、またはコンピュータ・スクリーン上でウインドウを移動するための様々な入力コマンドとして解釈されることが可能である。エンターテイメントのために、検出されたジェスチャ情報はシンセサイザに供給されて、電子音楽を生成することが可能であり、あるいは、ジェスチャは、コンピュータ・ゲームに対する入力インターフェイスとして使用されることが可能である。ジェスチャ認識のさらなる応用先は、動きの正確な検出が、研修外科医の技能評価に重要である外科研修にある。特に、手のジェスチャの分析が、外科技能評価のための新たなアプローチをもたらすことがある。この場合、手および指の３次元の位置が、光センサまたは電磁センサ、および／またはサイバグラブを使用して獲得されることが可能であり、センサからの出力が、適宜、静的自己組織化マップまたは動的自己組織化マップへの入力として使用されることが可能である。
【００６７】
活動認識またはジェスチャ認識においてユーザ間で一般化を実現することは、ユーザ依存の特徴が除去されることを要求する。他方、バイオメトリクスの応用例では、これらのユーザ依存の特徴は、ユーザ識別のための入力として使用されてもよい。例えば、ユーザ固有の歩容情報が、既存のセキュリティ・システムを強化するため、および容易に入手可能なバイオメトリック入力源を使用して健康または体力を監視するための可能なソリューションであることもある。
【００６８】
最後に、人間の動きの監視に加えて、提案されるアルゴリズムは、家庭環境に配備されたセンサが関与する物体監視、環境監視、または対話監視のために使用されることが可能である。例えば、提案されるアルゴリズムは、自宅環境における水、ガス、および電気器具の使用の要約された挙動プロファイルを生成するのに使用されてもよい。次いで、これらのプロファイルは、居住者の安寧を示し、予測するのに使用されることが可能である。
【００６９】
前述の実施形態は、時空間分類方法を説明する。そのような方法は、前段で具体的に述べられた文脈に加えて、いくつかの文脈で使用されることが可能であることが、当業者には理解されよう。前述の特定の実施形態は、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明を、単に例として示すことを意図している。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】或る特定の実施形態を示すブロック図である。
【図２】その特定の実施形態による時空間自己組織化マップの訓練の方法を示す流れ図である。
【図３】時空間自己組織化マップを適用する方法を示す流れ図である。
【図４】代替の実施形態を示すブロック図である。
【図５】代替の実施形態を示すブロック図である。
【図６】人間の被験者上の複数のセンサの位置付けを示す概略図である。
【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】
2008536208.tif 000015
2008536208.tif 000016