(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルデバイスで、前記モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視することと、
前記監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出することと、
前記少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別すること、ここで、前記第１のパターンは前記少なくとも１つの条件を示す１またはそれより多くの変化するパラメータを有する信号関連のパターンを備える、と、
前記少なくとも１つの検出された条件を示すために、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータのサブセットを前記第１のパターンに関連付けることによって、前記第１のパターンと関連付けられる前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記サブセットを確定すること、
前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータは、前記監視された入力信号から少なくとも一部導かれる、と、
を備える、方法。
【請求項２】
前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記サブセットを前記確定することが、前記モバイルデバイスの中に配置された、加速度計、全地球測位システム（ＧＰＳ）対応デバイス、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ（ＷｉＦｉ）対応デバイス、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つからの前記監視された入力信号から導かれる条件を表すように、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータを関連付けることを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいて、前記入力信号を前記監視することに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理を開始することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２のパターンが、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記サブセットの前記確定に少なくとも一部応答して、前記監視された入力信号から導かれる変化するパラメータの減少したセットにおいて認識される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記処理がさらに、
前記少なくとも１つの条件の前記検出に応答して、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義する前記監視された入力信号の、スナップショットを捕捉することと、
前記スナップショットを、データベース中の前記第２のパターンと相関付けることとを備える、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つと前記スナップショットを相関付けることに関連して、前記第２のパターンの認識が試みられる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記スナップショットが、前記第１の識別されたパターンのスナップショット、前記第２のパターンのスナップショット、前記少なくとも１つのコンテキスト関連の情報の流れのスナップショット、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記スナップショットが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れの捕捉された履歴に関連して相関付けられる、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記履歴が、前記少なくとも１つの条件の前記検出の前に捕捉された期間を備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記期間が、閾値の持続時間存在する期間を備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記閾値の持続時間が、前記少なくとも１つの検出された条件に関係する持続時間を備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記データベースが、条件データベース、相関データベース、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記条件データベースが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記相関データベースが、条件相関データベース、移行相関データベース、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の情報ソースの少なくとも１つが、前記モバイルデバイス上でユーザが命令を実行すること、前記モバイルデバイス上でホストアプリケーションが命令を実行すること、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つに応答して生成される信号を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記ホストアプリケーションが、前記モバイルデバイスと関連付けられる少なくとも１つのセンサから受け取られる少なくとも１つの信号に応答して、前記命令を実行する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記確定されたサブセットが、前記第１のパターンを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
入力信号を前記監視することに関連して、前記少なくとも１つの条件と無関係な少なくとも１つのパターンを識別することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記無関係なパターンが、コンテキストラベリングタイプの処理、コンテキストラベリングタイプの処理、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つの適用を介して識別される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記無関係なパターンが、前記複数の情報ソースの中の関係する情報ソース、複数のコンテキストに関連する情報の流れの中の関係する情報の流れ、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つをユーザが識別することに関連して識別される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
少なくとも１つのプロセッサを備えるモバイルデバイスを備え、
前記少なくとも１つのプロセッサが、
前記モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視し、
前記監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出し、
前記少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別し、ここで、前記第１のパターンは、前記少なくとも１つの条件を示す１つまたはそれより多くのパラメータを有する信号関連パターンを備え、
前記少なくとも１つの検出された条件を示すために、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータのサブセットの少なくとも１つのパラメータを前記第１のパターンに関連付けることによって、前記第１のパターンと関連付けられる前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記サブセットを確定し、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータは、前記監視された入力信号から少なくとも一部導かれる、
ように構成された、装置。
【請求項２２】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいて前記入力信号を監視するための前記プロセッサに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理を開始するようにさらに構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記第２のパターンが、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記サブセットの確定に少なくとも一部起因する、前記監視された入力信号から導かれる変化するパラメータの減少したセットと関連付けられる、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記プロセッサがさらに、
前記少なくとも１つの条件の前記検出に応答して、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義する前記監視された入力信号の、スナップショットを捕捉し、
前記スナップショットを、データベース中の前記第２のパターンと相関付けるように構成される、請求項２２に記載の装置。
【請求項２５】
前記スナップショットが、前記第１の識別されたパターンのスナップショット、前記第２のパターンのスナップショット、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れのスナップショット、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つと前記スナップショットとの前記相関に関連して、前記第２のパターンの認識が試みられる、請求項２４に記載の装置。
【請求項２７】
前記スナップショットが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れの捕捉された履歴に関連して相関付けられる、請求項２４に記載の装置。
【請求項２８】
前記複数の情報ソースの少なくとも１つが、前記モバイルデバイス上でユーザが命令を実行すること、前記モバイルデバイス上でホストアプリケーションが命令を実行すること、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つに応答して生成される信号を備える、請求項２１に記載の装置。
【請求項２９】
前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記確定されたサブセットが、前記第１のパターンを備える、請求項２１に記載の装置。
【請求項３０】
前記少なくとも１つのプロセッサがさらに、前記入力信号を監視するための前記プロセッサに関連して、前記少なくとも１つの条件と無関係な少なくとも１つのパターンを識別するように構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項３１】
モバイルデバイスで、前記モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視するための手段と、
前記監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出するための手段と、
前記少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別するための手段、ここで、前記第１のパターンは、前記少なくとも１つの条件を示す１つまたはそれより多くの変化するパラメータを有する信号関連のパターンを備える、と、
前記少なくとも１つの検出された条件を示すために、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータのサブセットの少なくとも１つのパラメータを前記第１のパターンに関連付けることによって、前記第１のパターンと関連付けられる前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記サブセットを確定するための手段、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータは、前記監視された入力信号から少なくとも一部導かれる、と、
を備える、装置。
【請求項３２】
前記第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいて、前記入力信号を前記監視することに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理を開始するための手段をさらに備える、請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
前記第２のパターンが、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記サブセットの前記確定に少なくとも一部起因する、前記監視された入力信号から導かれる変化するパラメータの減少したセットと関連付けられる、請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
前記処理を開始するための前記手段がさらに、
前記少なくとも１つの条件の前記検出に応答して、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義する前記監視された入力信号の、スナップショットを捕捉するための手段と、
前記スナップショットを、データベース中の前記第２のパターンと相関付けるための手段とを備える、請求項３２に記載の装置。
【請求項３５】
時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つと前記スナップショットを相関付けることに関連して、前記第２のパターンの認識が試みられる、請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記スナップショットが、前記第１の識別されたパターンのスナップショット、前記第２のパターンのスナップショット、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れのスナップショット、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、請求項３４に記載の装置。
【請求項３７】
前記スナップショットが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れの捕捉された履歴に関連して相関付けられる、請求項３４に記載の装置。
【請求項３８】
前記履歴が、前記少なくとも１つの条件の前記検出の前に捕捉された期間を備える、請求項３７に記載の装置。
【請求項３９】
前記期間が、閾値の持続時間存在する期間を備える、請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
前記閾値の持続時間が、前記少なくとも１つの検出された条件に関係する時間を備える、請求項３９に記載の装置。
【請求項４１】
前記データベースが、条件データベース、相関データベース、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、請求項３４に記載の装置。
【請求項４２】
前記複数の情報ソースの少なくとも１つが、前記モバイルデバイス上でユーザが命令を実行すること、前記モバイルデバイス上でホストアプリケーションが命令を実行すること、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つに応答して生成される信号を備える、請求項３１に記載の装置。
【請求項４３】
前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記確定されたサブセットが、前記第１のパターンを備える、請求項３１に記載の装置。
【請求項４４】
前記入力信号を前記監視することに関連して、前記少なくとも１つの条件と無関係な少なくとも１つのパターンを識別するための手段をさらに備える、請求項３１に記載の装置。
【請求項４５】
前記無関係なパターンが、コンテキストラベリングタイプの処理、コンテキストラベリングタイプの処理、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つの適用を介して識別される、請求項４４に記載の装置。
【請求項４６】
コンピュータ可読の記憶媒体であって、
モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視し、
前記監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出し、
前記少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別し、ここで、前記第１のパターンは前記少なくとも１つの条件を示す１またはそれより多くの変化するパラメータを有する信号関連のパターンを備え、
前記少なくとも１つの検出された条件を示すために、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータのサブセットを前記第１のパターンに関連付けることによって、前記第１のパターンと関連付けられる前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータの前記サブセットを確定し、前記１つまたはそれより多くの変化するパラメータは、前記監視された入力信号から少なくとも一部導かれる、
前記モバイルデバイスで専用コンピューティングプラットフォームによって実行可能な命令を記憶する、コンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項４７】
さらに、前記第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいて、前記入力信号を前記監視することに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理を開始するための命令を含む、請求項４６に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項４８】
前記処理を開始するための前記命令がさらに、
前記少なくとも１つの条件の前記検出に応答して、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義する前記監視された入力信号の、スナップショットを捕捉し、
前記スナップショットを、データベース中の前記第２のパターンと相関付けるための命令を備える、請求項４７に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項４９】
時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つに関連して、前記第２のパターンの認識が試みられる、請求項４７に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項５０】
前記スナップショットが、前記第１の識別されたパターンのスナップショット、前記第２のパターンのスナップショット、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れのスナップショット、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、請求項４８に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項５１】
前記スナップショットが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れの捕捉された履歴に関連して相関付けられる、請求項４８に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項５２】
前記記憶媒体がさらに、前記入力信号を前記監視することに関連して、前記少なくとも１つの条件と無関係な少なくとも１つのパターンを識別するための命令を含む、請求項４６に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【請求項５３】
前記無関係なパターンが、コンテキストラベリングタイプの処理、コンテキストラベリングタイプの処理、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つの適用を介して識別される、請求項５２に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本特許協力条約出願は、２０１１年１月１９日に出願された、「Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ  ｖｉａ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ」という表題の同時係属中の米国仮特許出願第６１／４３４，４００号、および、２０１１年１０月７日に出願された、「Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ  ｖｉａ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ」という表題の米国正規特許出願第１３／２６９，５１６号の利益と優先権とを主張し、これらの出願は本出願の譲受人に譲渡され、参照によって本明細書に明示的に組み込まれる。
【０００２】
加えて、２０１１年１０月７日に出願された、「ＭＡＣＨＩＮＥ  ＬＥＡＲＮＩＮＧ  ＯＦ  ＫＮＯＷＮ  ＯＲ  ＵＮＫＯＷＮ  ＭＯＴＩＯＮ  ＳＴＡＴＥＳ  ＷＩＴＨ  ＳＥＮＳＯＲ  ＦＵＳＩＯＮ」という表題の、米国特許出願第１３／２６９，５１３号（代理人整理番号第９３４９５−８２２６４５（１０２２５９）号）が同時に出願されており、この出願の開示全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００３】
本開示は全般に機械学習に関し、より詳細には、モバイル通信デバイスにおいて、またはモバイル通信デバイスと共に使用するための、パターンマッチングまたはパターン認識を介した、状況の機械学習に関する。
【背景技術】
【０００４】
モバイル通信デバイス、たとえば、携帯電話、スマートフォン、ポータブルナビゲーションユニット、ラップトップコンピュータ、携帯情報端末などが、より日常的になってきている。これらのデバイスは、たとえば、いくつかのホストアプリケーションを援助するために、種々のセンサを含み得る。必ずではないが通常、センサは、物理的な現象をアナログ信号またはデジタル信号に変換することが可能であり、モバイル通信デバイスへと組み込まれ（たとえば、内蔵されるなど）、またはそうでなければ、モバイル通信デバイスによって援助され得る（たとえば、スタンドアロンなど）。たとえば、モバイル通信デバイスは、モバイルデバイスの様々な運動状態、位置、場所、方向、周辺環境などを測定することが可能な、１つまたは複数の加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、重力計、周辺光検出器、近接センサ、温度計、位置センサ、マイクロフォン、カメラなどを特徴とし得る。センサは、用途に応じて、個々に利用されてよく、または他のセンサと組み合わせて使用されてよい。
【０００５】
センサにより可能にされる技術における、一般的で急速に伸びている市場トレンドには、たとえば、より意味のある方法で、援助し、参加し、または時には介入するために、関連付けられるユーザが何をしているか（たとえば、ユーザの活動、意図、目標など）を理解することが可能であり得る、インテリジェントな、またはスマートなモバイル通信デバイスがある。しかし、入来する大量の情報の流れを継続的に捕捉し、取得し、または処理する、増え続ける種々のまたは一式の、組み込まれまたは関連付けられたセンサの統合は、いくつかの課題を提起し得る。これらの課題は、たとえば、マルチセンサのパラメータの記録、マルチモードの情報の流れの統合、信号パターンの分類または認識の複雑さの上昇、バックグラウンド処理の帯域幅要件などを含むことがあり、これらは、ユーザの移動性によって生まれるより動的な環境に、少なくとも部分的に原因があり得る。したがって、より満足のいくユーザ体験のために、効果的かつ効率的な方式でどのように多次元センサ情報を捕捉し、統合し、またはそうでなければ処理するかは、開発の一領域であり続ける。
【０００６】
以下の図を参照しながら非限定的で非網羅的な態様が説明され、別段規定されない限り、様々な図の全体を通して、同様の参照番号は同様の部分を指す。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】ある実装形態による、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習のために使用され得る、例示的な座標系を示す図。
【図２】ある実装形態による、多次元センサ情報の流れの例示的なコンテキストプロットを示す図。
【図３】ある実装形態による、例示的な時間的パターンおよび例示的な生成された規則を示す図。
【図４】ある実装形態による、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習のための、例示的な処理のある実装形態を示す流れ図。
【図５】ある実装形態による、モバイルデバイスと関連付けられる例示的なコンピューティング環境を示す概略図。
【発明の概要】
【０００８】
例示的な実装形態は、センサの融合による、既知のまたは未知の運動状態の機械学習に関する。一実装形態では、方法は、モバイルデバイスで、モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視することと、監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出することと、少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別することと、第１のパターンと関連付けられる、監視された入力信号から少なくとも一部導かれる変化するパラメータの、サブセットを確定することとを備えてよい。
【０００９】
別の実装形態では、装置は、モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視し、監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出し、少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別し、第１のパターンと関連付けられる、監視された入力信号から少なくとも一部導かれる変化するパラメータの、サブセットを確定するための少なくとも１つのプロセッサを備えるモバイルデバイスを備えてよい。
【００１０】
さらに別の実装形態では、装置は、モバイルデバイスにおいて、モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視するための手段と、監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出するための手段と、少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別するための手段と、第１のパターンと関連付けられる、監視された入力信号から少なくとも一部導かれる変化するパラメータの、サブセットを確定するための手段とを備えてよい。
【００１１】
さらに別の実装形態では、物品は、モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視し、監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出し、少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別し、第１のパターンと関連付けられる、監視された入力信号から少なくとも一部導かれる変化するパラメータの、サブセットを確定するための、モバイルデバイスで専用コンピューティングプラットフォームによって実行可能な命令を記憶した非一時的記憶媒体を備えてよい。ただし、これらは例示的な実装形態にすぎず、特許請求される主題はこれらの特定の実装形態に限定されないことを理解されたい。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下の詳細な説明では、特許請求される主題の完全な理解を与えるために、多数の具体的な詳細が記載される。ただし、特許請求される主題は、これらの具体的な詳細を伴わず実施され得ることが当業者には理解されよう。他の例では、特許請求される主題を不明瞭にしないように、当業者には既知であろう方法、装置、またはシステムは、詳細に説明されていない。
【００１３】
モバイル通信デバイスにおいて使用するための、またはモバイル通信デバイスによる、パターンマッチングまたはパターン認識を介して１つまたは複数の状況を学習するための、１つまたは複数の動作または技法を支援または援助するように、全体または一部が実装され得る、いくつかの例示的な方法、装置、または製品が、本明細書で開示される。本明細書で使用される場合、「モバイルデバイス」、「モバイル通信デバイス」、「ワイヤレスデバイス」、「ハンドヘルドデバイス」、またはそのような用語の複数形は、交換可能に使用されることがあり、場所または位置が時折変化し得る、任意の種類の専用コンピューティングプラットフォームまたは装置を指し得る。いくつかの例では、モバイル通信デバイスは、たとえば、１つまたは複数の通信プロトコルに従った、適切な通信ネットワークを通じた情報のワイヤレス送信または受信を通して、モバイルの、または他の方式の他のデバイスと通信することが可能であり得る。例示として、本明細書では単にモバイルデバイスと呼ばれ得る専用モバイルデバイス通信デバイスは、たとえば、携帯電話、衛星電話、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、個人用エンターテイメントシステム、タブレットパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、個人用オーディオまたはビデオデバイス、個人用ナビゲーションデバイスなどを含み得る。しかし、これらは、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習に関連して利用され得るモバイルデバイスの説明のための例にすぎず、特許請求される主題はこの点において限定されないことを理解されたい。
【００１４】
前に言及されたように、モバイルデバイスは、たとえば、関連付けられるユーザの活動、意図、目標などに関するいくつかの推測を導くために、何らかの方式で、たとえば適切なアプリケーションプロセッサを介して処理され得る測定信号を提供する、一式のまたは種々のセンサを備え得る。以下でより詳細に説明されるように、いくつかの例では、推測は、ユーザ体験に関係するある特定の状況または事態を特徴付けまたは規定し得る、あるコンテキストを含み得る。コンテキストの具体的な例は、たとえば、自宅と職場の間を移動していること、航空機または車両に乗っていること、会議へ参加していること、昼食をとっていること、ジムで運動していること、テキストメッセージまたは電子メールを送信または受信していることなどを含み得るが、特許請求される主題はそのようには限定されない。以下で説明されるように、モバイルデバイスは、たとえば、関連付けられるユーザが何をしているか、何をしようとしているかなどについての、より完全な、正確な、またはそうでなければ十分な推測を行うために、他のセンサからの信号を考慮しつつ、ある特定の状況を規定する、いくつかのセンサから取得または受信される１つまたは複数の測定信号を利用することができる。モバイルデバイスは、たとえば、単に１つの可能な実装形態を例示すると、使用者の体のある部分と、適切なセンサ対応のボディエリアネットワークを介するなどして（たとえば、ポケット、ベルトクリップ、アームバンドなどの中に）同じ場所に配置されつつ、推測を行うことができる。やはり理解されるように、時には、推測は、たとえば、電子メールを送信すること、着信音を無音にすること、通話を消音することなどのような何らかの方式でモバイルデバイスを操作するユーザの入力に関連して行われてよく、これは、パターンマッチングを介した状況の学習または認識を支援または援助することができる。
【００１５】
いくつかの例では、モバイルデバイスは、たとえば、ユーザの活動、意図、目標、状況などに関する、いくつかの関係する、またはそうでなければ十分な推測を行うために、１つまたは複数の適切なパターンマッチングまたはパターン認識の技法を、全体的にまたは一部、利用または活用して、センサに関連する観測結果を分類することができる。たとえば、（たとえば、モバイルデバイスなどの）適切なアプリケーションプロセッサは、関心のある１つまたは複数の変化するパラメータ、または、１つまたは複数の情報の流れから受け取られまたは導かれるいわゆる変数を、関連付けられるユーザがある特定のコンテキストにあるかどうかを示し得る１つまたは複数のユーザに関連する移動パターンまたはセンサにより捕捉された他のパターンと、関連付けることができる。限定ではなく例として、関心のある変化するパラメータまたは変数は、たとえば、加速度、振動、ジャイロ回転、ワイヤレス接続性、周辺光の光度、温度、変動、速度、バックグラウンドノイズレベルなどを備え得る。様々な状況の機械学習に関連して全体または一部が使用され得る、いくつかのパターンマッチングまたはパターン認識の技法の具体的な例が、以下でより詳細に説明される。
【００１６】
示されたように、モバイルデバイスは、たとえば、１つまたは複数の加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、周辺光検出器、近接センサ、カメラ、マイクロフォン、温度計などのような、いくつかのセンサを含み得る。加えて、モバイルデバイスは、全地球測位システム（ＧＰＳ）、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ（ＷｉＦｉ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）対応デバイスなどのような、感知のために少なくとも一部使用され得るいくつかのデバイスを特徴とし得る。したがって、「センサ」、「センシングデバイス」、またはそのような用語の複数形は、本明細書では交換可能に使用され得ることを理解されたい。これらのセンサまたはセンシングデバイス、さらに、挙げられていない他の可能なセンサまたはデバイスは、モバイルデバイスの様々な運動状態、位置、場所、方向、周辺環境などを、適切な技法を使用して測定しつつ、種々のホストアプリケーション（たとえば、ナビゲーション、測位、通信など）が使用するための信号を提供することが可能であり得る。
【００１７】
加速度計は、たとえば、地球の中心へ向かう重力の方向を感知することができ、直交座標空間において次元または軸Ｘ、Ｙ、およびＺと呼ばれることが多い、１つ、２つ、または３つの方向に関する運動を、検出または測定することができる。任意選択で、または代替的に、加速度計はたとえば、様々な加速度の大きさの測定結果も提供することができる。重力の方向は、任意の適切な基準の枠組みに関連して、たとえば、重力ベクトルの原点または初期点が固定される、またはそれがモバイルデバイスとともに移動する座標系などにおいて、測定され得る。パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習に関連する１つまたは複数の処理を支援または援助するために、全体または一部が使用され得る例示的な座標系が、図１に関連して以下でより詳細に説明される。ジャイロスコープは、コリオリ効果を利用することができ、ロール、ピッチ、またはヨーの次元での角速度の測定結果を提供することができ、たとえば、進行方向または方位角の変化を求めるアプリケーションにおいて使用され得る。磁力計は、Ｘ、Ｙ、Ｚ次元における磁場の方向を測定することができ、たとえば、様々なナビゲーションアプリケーションにおいて、真北または絶対的な進行方向を感知するのに使用され得る。
【００１８】
上記の議論に従って、たとえば、１つまたは複数のセンサ、アプリケーション、ユーザの動作などのような種々の情報のソースから受け取られまたは取得される測定信号は、関連付けられるユーザの運動状態、活動、意図、目標、状況などの、より完全な、正確な、またはそうでなければ十分な、推測または分類を行うために、何らかの方式で統合され得る。たとえば、図１は、モバイルデバイス１０２のようなモバイルデバイスで使用するための、またはモバイルデバイスによる、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習のための、１つまたは複数の動作または技法を支援または援助するために全体または一部が使用され得る、例示的な座標系１００のある実装形態を示す。示されるように、例示的な座標系１００は、たとえば、３次元直交座標系を備え得るが、特許請求される主題はそのように限定されない。この示される例では、たとえば加速度の振動を表すモバイルデバイス１０２の運動の、１つまたは複数の並進運動的な側面または特性が、例示的な座標系１００の原点１０４に対する３つの次元または軸Ｘ、Ｙ、およびＺに関して、３Ｄ加速度計のような適切な加速度計によって、少なくとも一部検出または測定され得る。例示的な座標系１００は、モバイルデバイス１０２の本体と揃えられていても揃えられていなくてもよいことを、理解されたい。いくつかの実装形態では、非直交座標系が使用されてもよいこと、または、座標系が相互に直交する次元を定義してもよいことにも、留意されたい。
【００１９】
たとえば、重力の方向変化のような、モバイルデバイス１０２の運動の１つまたは複数の回転運動的な側面または特性も、１つまたは２つの次元に関して、適切な加速度計によって少なくとも一部検出または測定され得る。たとえば、モバイルデバイス１０２の回転運動は、座標（φ，τ）に関して検出または測定されてよく、ファイ（φ）は、１０６において矢印によって全般に示されるように、ロールまたはＸ軸の周りでの回転を表し、タウ（τ）は、１０８において全般に示されるように、ピッチまたはＹ軸の周りでの回転を表す。したがって、ここで、３Ｄ加速度計は、加速度の振動のレベルとともに、ロールまたはピッチの次元に関する重力の変化を、少なくとも一部検出または測定できるので、たとえば、５次元の観測可能性（Ｘ，Ｙ，Ｚ，φ，τ）を提供する。ただし、これらは、例示的な座標系１００に関して加速度計によって少なくとも一部検出または測定され得る様々な運動の例にすぎず、特許請求される主題は、これらの特定の運動または座標系に限定されないことを、理解されたい。
【００２０】
時には、モバイルデバイス１０２の運動の１つまたは複数の回転運動的な側面または特性は、たとえば、別の可能な実装形態を単に例示すると、適度な観測可能性を提供することが可能な適切なジャイロスコープによって、少なくとも一部検出または測定され得る。たとえば、ジャイロスコープは、１つ、２つ、または３つの次元に関して、モバイルデバイス１０２の回転運動を検出または測定することができる。したがって、ジャイロ回転は、たとえば、座標（φ，τ，ψ）に関して少なくとも一部検出または測定されてよく、ファイ（φ）はロールまたはＸ軸の周りでの回転１０６を表し、タウ（τ）はピッチまたはＹ軸の周りでの回転１０８を表し、プサイ（ψ）は１１０において全般に参照されるように、ヨーまたはＺ軸の周りでの回転を表す。ジャイロスコープは、必ずではないが通常、角加速度または振動（たとえば、単位時間の２乗あたりの角度の変化）、角速度（たとえば、単位時間あたりの角度の変化）などに関する測定結果を提供することができる。当然、例示的な座標系１００に関してジャイロスコープによって少なくとも一部検出または測定され得る様々な運動に関連する詳細は例にすぎず、特許請求される主題はそのように限定されない。
【００２１】
いくつかの実装形態では、モバイルデバイス１０２は、たとえば、周辺光検出器、近接センサ、温度センサ、気圧センサなどのような、１つまたは複数の周辺環境センサまたは同様のセンサを含み得る。たとえば、近接センサは通常、物理的な接触を伴わずに、近くの物体の存在を検出し、そのような物体までの距離を計測するなどするために、モバイルデバイス１０２上に十分に近接して配置された赤外線（ＩＲ）の放出器と受信器のペアを備え得る。近接センサは、モバイルデバイスにおいて、使用されていない時にディスプレイをオフにすること、たとえば、通話中の望ましくない入力を避けるためにタッチスクリーンを非アクティブ化することなどを、特徴とし得る。モバイルデバイス１０２のいくつかの実装形態は、たとえば、周辺光の光度の上昇を測定することを介して、薄暗く照らされた環境において、タッチスクリーンのバックライトまたはディスプレイ視認性を調整するのを助けるための、周辺光検出器を特徴とし得る。周辺環境センサは一般に知られており、ここでより詳細に説明される必要はない。
【００２２】
いくつかの例示的な実装形態では、モバイルデバイス１０２は、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習を支援または援助するために、本明細書で挙げられるセンサまたはデバイス以外の、他のタイプのセンサまたはセンシングデバイスを含み得ることを、理解されたい。たとえば、モバイルデバイス１０２は、コンテキストに関係した推測を行い、コンテキストの認識を支援または援助するなどするために、物体の光学的な運動または関連付けられる環境を記録することができる、１つまたは複数のデジタルカメラを含み得る。加えて、別の可能な例として、モバイルデバイス１０２は、マイクロフォンを装備していてよく、たとえば、ジムにいること、会話していること、音楽を聞いていること、料理をしているまたはコーヒーを入れていること、映画を見ていることなどのような、ユーザの具体的なコンテキストまたは活動と関連付けられ得る音声を感知することが可能であり得る。いくつかの例では、モバイルデバイス１０２は、前に言及されたように、たとえば、ＧＰＳ、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ対応デバイスのような、感知するために少なくとも一部使用され得る、１つまたは複数のデバイスを備え得る。たとえば、ＧＰＳ対応デバイスは、加速度計からの測定結果とともに、モバイルデバイス１０２が、自動車またはバイクに乗っていること、バスまたは列車に乗っていることなどのような、ユーザの交通の方式に関して推測を行うことを可能にし得る。当然、これらは、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習に関連して少なくとも一部使用され得るセンサに関連する例にすぎず、特許請求される主題はそのようには限定されない。
【００２３】
前に示唆されたように、より意味のある方法で、支援し、参加し、または時には介入するために、関連付けられるユーザが何をしているか（たとえば、ユーザの活動、意図、目標、状況など）をモバイルデバイスが理解できるようにするための、機械学習の手法をどのように設計または実装するかが、たとえば、開発の一領域であり続ける。いくつかの例では、管理される機械学習または管理されない機械学習などにおける学習手法は、たとえば、示されたように、１つまたは複数のセンサに関連する観測結果を分類するのを助けることができる、１つまたは複数の信号に関連するパターン認識技法（たとえば、統計的な、構造的な、など）を含み得る。必ずではないが通常、信号に関連するパターンは、複数の情報ソースに関して、多次元空間において規定または観測され得る。したがって、識別される１つまたは複数のパターンは、たとえば、複数の次元における観測結果の１つまたは複数のベクトルを介して表され得る。理解されるように、いくつかの例では、次元は、たとえば、何らかの方式で監視され得る情報ソースのセットにおける信号の属性（たとえば、変数を介して表されるものなど）に相当し得る。時には、パターン認識技法は、たとえば、１つまたは複数のパターンマッチングテンプレートを、少なくとも一部活用または利用できるが、多少一般化されたテンプレートに適合し得る変形がもしあればそれを発見するために、適用可能な分野についての何らかの事前の知識が必要であることがあり、またはそうでなければそうした知識が有用であることがある。パターンマッチングまたはパターン認識の通常の手法は、たとえば、発見されるべき特定のパターンの比較的厳格な規定を利用すること、またはそうでなければ考慮することを含み得る。たとえば、時には、一致することは、同一のパターンが、１つまたは複数の試験データセットまたは訓練データセット、適切な情報リポジトリなどにおいて発見され、または見つけられたことを示唆し得る。加えて、たとえば、１つまたは複数の適切な距離の測定基準が、全体にまたは一部、何らかの方式で適用されて、概略的なパターンマッチングまたはパターン認識を支援または援助することができる。
【００２４】
通常のパターン認識の手法は一般に、不変の既知の数の情報ソースとともに動作するプロセッサまたはアルゴリズムを利用するので、一式のセンサを介して獲得または取得された多次元の情報の流れに関するパターン認識は、いくつかの課題を提起し得る。これらの課題は、たとえば、異なる状況またはコンテキストに関係するソースの未知のまたは異なるサブセットを伴う多数の情報ソースから、パターンを検出しまたは「拾う」ことを含み得る。言い換えると、いくつかの例では、既存のパターンが、ある情報ソースに対して何らかの方式で事前に定義または規定されていない場合、そのようなパターンを検出または認識するのが多少難しいことがある。通常の手法についての別の課題は、たとえば、１つまたは複数の関係する状況を識別することと、これらの関係する状況と相関付けられる、またはそれらに対応するパターンを学習することであり得る。たとえば、ユーザの通常の「仕事の後に自宅に帰る」体験に関して、種々のセンサを介して捕捉または取得される、多次元の情報の流れについて考慮されたい。
【００２５】
限定ではなく例として、いくつかのシミュレーションまたは実験に関連して捕捉または取得される、多次元センサ情報の流れの例示的なコンテキストのプロット２００が、図２に示される。この例では、多次元センサ情報の流れが、たとえば、加速度計、ＷｉＦｉ、周辺光検出器、およびマイクロフォンのような一式のセンサを介して、ユーザの「職場→駐車場→運転→自宅」という一連の行動（たとえば、午後５時から６時の間などの）に対して、捕捉される。ここで、単にいくつか例を示すと、加速度の振動は、たとえば、ユーザが運転していることまたは歩いていることを示すことができ、ＷｉＦｉ接続性の喪失は、ユーザがもはや仕事中ではない（たとえば、仕事に関連するネットワークまたはサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）などに接続されていない）ことを示すことができ、周辺光検出器は、ユーザが外にいること、またはより明るい屋外の環境にいることを感知することができ、マイクロフォンは、コンテキストに関係する推測（たとえば、運転など）のためのバックグラウンドノイズを感知することができる、などである。当然、特許請求される主題はそのように限定されない。
【００２６】
理解されるように、ユーザに関連する事象または条件（たとえば、歩いている、運転している、絶え間なく動いているなど）を示す、センサによって記録されるパラメータが多様であることに少なくとも一部起因する、情報の流れの次元の増大によって、事前に定義されたテンプレートまたは他の方式のテンプレートに対する正確なまたは概略的な一致を発見することが、かなり難しいことがある。言い換えると、時には、多次元センサ情報の流れと関連付けられる、比較的多数の変化するパラメータまたは変数は、記録し、相関付け、処理し、関連付けることなどが難しいことがあり、これは転じて、十分な精度で、様々な状況に反応し、関係する推測を行い、またはそうでなければコンテキストを認識することについての、モバイルデバイスの能力を制限し得る。加えて、いくつかの変化するパラメータまたは変数は、特定のユーザの状況またはコンテキストとは無関係であることがあり、この場合、以下で説明されるように、１つまたは複数の対応する無関係なパターンを無視し、または考慮から外すために、無関係のまたは偶発的な変数を識別することが、重要でありまたはそうでなければ有用であり得る。
【００２７】
前に示唆されたように、センサ情報の多次元の流れと関連付けられ得る、すべてのまたは大半の変化するパラメータまたは変数を継続的に記録または監視することは、計算集約的であり、リソースを消費し、時には処理が困難であり、またはそうでなければ、パターンマッチングまたはパターン認識に対して決して効率的または有効ではない手法であり得る。したがって、理解されるように、すべてのまたは大半の可能なパターンまたは既存のパターンを照合または認識するために、すべてのまたは大半の情報の流れに関連する変数を継続的に記録するのではなく、モバイルデバイスは、たとえば、関心のある１つまたは複数の条件または事象を監視することができる。限定ではなく例として、条件または事象は、たとえば、単にいくつか例を挙げると、時間、曜日、ホストアプリケーションの状態または動作、モバイルデバイスを操作するユーザの動作（たとえば、着信音を無音にする、通話を消音する、テキストメッセージを送信するなど）などを含み得る。以下でより詳細に説明されるように、ある実装形態では、これらの１つまたは複数の条件または事象を検出すると、または検出した後、モバイルデバイスは、たとえば、検出された条件または事象に関連して発生する、特定の信号に関連するパターンの認識を試みるための処理を、選択的に開始することができる。
【００２８】
より具体的には、ある条件または事象と関連付けられる、１つまたは複数の変化するパラメータまたは変数のサブセットが、たとえば、何らかの方式で確定され、適切なデータベースに記憶され得る。以下で説明されるように、そのようなサブセットは、たとえば、単に１つの可能な実装形態を例示すると、ある検出された条件または事象に対応する、明確な信号に関連するパターンを備え得る。そのような条件または事象に関連するパターンは、たとえば、その条件または事象を表すように、具体的な、明確な、またはそうでなければ適切なパターンを有する対応するパラメータまたは変数を関連付けることによって、確定され得る。そのような条件または事象に関連するパターンの、次の発生またはそうでなければ適切な発生において、関連付けられるセンサの挙動を表す、１つまたは複数の他の同時発生する、信号に関連するパターンの電子的な「スナップショット」が捕捉され得る。適切なプロセッサは次いで、ある条件または事象に関連するパターンが発生するたびに、たとえば、任意の適切なパターンマッチング処理またはアルゴリズムを使用して、全体または一部「スナップショット」を利用することによって、１つまたは複数の他の信号に関連するパターンにおいて、正確なまたは概略的なパターンの一致を探索または検索することができる。
【００２９】
例示すると、ユーザは、着信音を無音にする、または通話を消音することがあり、これがたとえば、関心のある条件または事象を備えることがあり、その瞬間、監視される情報の流れと関連付けられる１つまたは複数のセンサの「スナップショット」およびセンサのそれぞれの電子的な挙動（たとえば、関連付けられる信号パターンなど）が、捕捉され適切なデータベースに記憶され得る。理解されるように、監視される情報の流れは、たとえば、モバイルデバイスと関連付けられる１つまたは複数のセンサによって取得され、１つまたは複数のコンテキストに関連する情報の流れを定義する、１つまたは複数の入力信号を備え得る。モバイルデバイスは次いで、たとえば、通話が無音にされるたびに、記憶された信号に関連するパターンのセットの中から、通話を無音にすることと一緒に発生するパターンを検索することができ、通話のボイスメールへのルーティングのような、適切な動作を開始することができる。言い換えると、ある特定の条件または事象（たとえば、着信音を無音にすること、通話を消音することなど）を表す、変化するパラメータまたは変数（たとえば、次元など）のサブセットを確定することによって、多次元センサ情報の流れと関連付けられる変数のセットが、有利なことに減らされ得る。これによって、パターンマッチング処理が変数の残りのセットまたは減らされたセットにおいて実行されるので、パターンマッチングがより扱いやすくなり、またはそうでなければ、より効果的なまたは効率的なパターン認識が可能になり得る。そして、より扱いやすい手法は、たとえば、ユーザの活動、意図、目標などに関係する具体的な状況を特徴付ける、関心のある条件または事象の機械学習（たとえば、モバイルデバイスと関連付けられるプロセッサなどを介した）を支援または援助できるので、適切な動作が、リアルタイムでモバイルデバイスによって開始され得る。たとえば、モバイルデバイスは、学習された状況が騒がしい周辺環境を示す場合、着信した通話に応答して着信音をより大きく鳴らすことができ、または、ユーザが気をそらされたくない可能性があることを学習された状況が示す場合、着信音を無音にして、着信した通話をボイスメールにルーティングすることができ、または、アプリケーションを使用するというユーザの意図を学習された状況が示す場合、アプリケーションを起動することができる、などである。この文脈では、「リアルタイム」とは、電子通信さらには他の情報または信号処理が原因である時間の長さだけ遅延されている可能性のある、データまたは情報の適時性の程度を指し得る。当然、ある特定の条件または事象、ユーザの動作、または対応するパターンに関連する詳細は例にすぎず、特許請求される主題は、これらの点において限定されない。
【００３０】
以下でより詳細に説明されるように、関心のある条件または事象に関連して捕捉される信号の挙動を表す「スナップショット」は、いくつかのタイプの異なる信号に関連するパターンのいずれか１つを備えることがあり、またはそうでなければ、そのいずれか１つと相関付けられることがある。いくつかの例では、パターンの具体的なタイプは、たとえば、１つまたは複数の時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、または関係的パターンを含み得るが、特許請求される主題はそのように限定されない。たとえば、全体にまたは一部、これらのパターンさらには挙げられていない他のパターンの任意の適切な組合せも利用され得る。
【００３１】
時間的パターンは、たとえば、時間に関連するパラメータまたは特性によって少なくとも一部定義される、信号に関連するパターンを備え得る。たとえば、時間的パターンは、一日に何回か発生する、または毎日発生するなどする可能性の高い、反復的な状況と関連付けられ得る。時間的パターンは非周期的に起こることがあり、つまり、反復の周期が未知であり得ること、たとえば、一日あたり数回であるが時間は未知、平日のみ、一週あたり一日などであり得ることを、理解されたい。いくつかの例では、時間的パターンは、ある閾値の持続時間存在しまたは続く、１つまたは複数の事象または条件を備えることがあり、またはそれらと関連付けられることがある。閾値の持続時間は、たとえば、実験的に決定されて事前に定義されてよく、またはそうでなければ、何らかの方式で動的に定義されてよい。いくつかの例では、閾値は、単に１つの可能な実装形態を例示すると、たとえば、検出された条件に関係する持続時間を備え得る。限定ではなく例として、たとえば、ユーザが運転しているというコンテキストでは、関係する閾値は、数分ではなく数十分（たとえば、１０分から１５分の間など）の範囲にあってよい。それは、人々は必ずではないが通常、駐車の前に一度に１分よりも長く運転するからである。当然、特許請求される主題は、そのような閾値の持続時間に限定されない。
【００３２】
動作と相関付けられるパターンは、たとえば、ある特定のコンテキストをユーザの挙動または動作と関連付けることができる、信号に関連するパターンを備え得る。たとえば、１つまたは複数のユーザ動作が、何らかの方式で観測または記憶されてよく、ある動作とある特定のコンテキストとの間に相関があるかどうかを判定するために、後で評価されてよい。例示として、たとえば、ユーザが着信する通話を無視または消音するというパターンが記録または評価されて、ユーザが会議中であるかどうか、またはそうでなければユーザが遮られるべきではないかどうかを判定することができる。
【００３３】
移行と相関付けられるパターンは、たとえば、ユーザが自動車を運転していることと、駐車場の中を歩いていることとの移行のような、コンテキストとコンテキストの間の観測された移行を特徴付けまたは定義することができる、信号に関連するパターンを備え得る。関係的パターンは、たとえば、複数のコンテキストの間の可能性のある関係を特徴付けまたは定義することができる、信号に関連するパターンを備え得る。たとえば、ユーザが運転している場合、「位置」というコンテキストは、Ｘ→Ｘ’、Ｙ→Ｙ’などのように連続的に変化することがあり、一方「運転している」というコンテキストは同じままであり得る。様々な信号に関連するパターンまたはそれぞれのパターン識別技法の具体的な例が、以下でより詳細に説明される。
【００３４】
前に示唆されたように、信号に関連するパターンは、たとえば、センサに関連する情報の多次元の流れから導かれる１つまたは複数の信号サンプル値を介して表され得る、関心のあるいくつかの変化するパラメータまたは変数を備え得る。いくつかの例では、信号サンプル値は、たとえば、適切な技法を使用して１つまたは複数の関連付けられるセンサを介して取得される、測定信号から導かれ得る。ある実装形態では、１つまたは複数の変化するパラメータまたは変数に少なくとも一部基づいて、１つまたは複数の適切なパターンが、たとえば、上で論じられた信号に関連する挙動の電子的な「スナップショット」などに関連して、適切な方式で検出または識別され得る。たとえば、時間的パターンは、時間、曜日、所与の数字の時間または分ごとなどのような、所与の状況において、または所与の状況の周りで繰り返す、異なる変数を表す信号サンプル値を監視することを介して少なくとも一部識別され得るが、特許請求される主題はそのように限定されない。前に言及されたように、パターンは、運転することに対してある数の分、映画を見ることに対してある数の時間などのような、あるユーザに関連する条件と関係のある閾値の持続時間だけ、続きまたは存在し得る。やはり示されたように、時には、パターンが最小のまたは閾値の期間続きまたは存在しない限り、たとえば、導かれた信号サンプル値は、実際のパターンを備えないことがあり、またはそうでなければ実際のパターンを示さないことがあることにも、留意されたい。
【００３５】
ある実装形態では、たとえば、変数の所与のサブセットが時間的に反復する値を有する場合、時間的パターンは、ある特定の状況に相当し、またはそれと相関することがある。ただし、時には、サブセットの濃度が未知である場合、ある特定のユーザの状況と関係し得る変数のサブセットを識別することは、困難であり得る。説明のために、必ずではないが通常、セットの濃度とは、セット中の要素の数の尺度を指し得る。したがって、上で論じられたように、たとえば、多次元情報の流れの変数の少なくとも１つのサブセットを確定することに少なくとも一部起因する、より少数の変数の中の反復的パターンを識別することが、有益であることがわかり得る。１つの特定のシミュレーションまたは実験に関連して反復的な値を介して観測される時間的パターン３００と、時間的パターンに少なくとも一部基づいて導かれまたは生成される、特定のユーザの状況に適用可能な、またはそれに関係する規則３０２との具体的な例が、図３に示される。理解されるように、コンテキストに関連する多次元センサの流れから導かれる反復的な値は、たとえば、「ジムで走っている」状況を識別することと関係する、加速度計、マイクロフォン、および位置センサ（たとえば、ＧＰＳ対応のものなど）を介してサンプリングされる値を備えてよく、上記の状況は、規則として、導かれて後で指定され得る。この例では、単に１つの可能な実装形態を例示すると、加速度計、マイクロフォン、および位置センサに関連する変数は、状況を識別することに関係する反復的な値を有するが、その時間は何らかの方式で、たとえば毎日変化し得る。サンプリングされる情報の流れの、比較的大きなまたは豊富な次元を確保することで、多様な対応するパターンを介して、ユーザ体験に関係する様々な状況の学習を、支援または援助できることに留意されたい。当然、時間的パターンまたはパターン識別に関連する詳細は例にすぎず、特許請求される主題はそうした例に限定されない。
【００３６】
ある実装形態では、たとえば、動作と相関付けられるパターンは、１つまたは複数の変数がそれら自体あるパターンを示す場合、たとえば、上で言及されたようにユーザが会議中に１つまたは複数の着信した通話を無音にした場合、同一のまたは同様のユーザ動作に対して対応付けを割り当てることができる。したがって、動作と相関付けられるパターンは、たとえば、事象のデータベースに１つまたは複数のユーザ動作を記録し、すべてのまたは一部の監視されたソースを連続的な「コンテキストの流れ」として適切なデータベースに記録することによって、識別または検出され得る。コンテキストの流れは、たとえば、事前に処理されたまたは他の方式の多次元センサ情報（たとえば、歩いている、運転しているなど）、より高い水準の状況（たとえば、会議中である、運転して仕事に向かっている、駐車場の中を歩いているなど）を備え得る。ここで、コンテキストの流れの「スナップショット」は、たとえば、前に言及されたように、所与の関心のある条件または事象が発生した時、または発生した後など、何らかの方式で捕捉され得る。いくつかの例では、たとえば、関心のある条件または事象の発生の前のいくらかの持続時間の、コンテキストの流れの履歴を考慮するのが有用であり得る。１つの可能な例として、条件または事象とコンテキストの流れとの相関を備える「スナップショット」は、事象相関データベースのような適切なデータベースに記憶され得る。事象相関データベースは、たとえば、複数回またはそうでなければ十分な回数発生した同一の事象に対応する、またはそれと相関する、１つまたは複数のコンテキストの流れに関するパターンマッチングまたはパターン認識のために、後でアクセスされ分析され得る。
【００３７】
いくつかの実装形態では、１つまたは複数の調整可能なパラメータが、動作と相関付けられた、または他の方式の、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習に関連して、少なくとも一部利用され得る。調整可能なパラメータの例は、動作と相関付けられる状況に関係する履歴の持続時間を含み得るが、特許請求される主題はそのように限定されない。調整可能なパラメータは、異なる状況に対しては異なっていてよいことに留意されたい。たとえば、ある状況では、瞬時的な、またはその他の適切なコンテキストのセットに関係があることがあり、一方他の状況では、履歴の捕捉された持続時間が、ある動作と相関付けられるパターンを発見するのに必要であり、またはそうでなければ有用であり得る。時間的パターンと同様に、動作と相関付けられるパターンは、いくつかの無関係な情報ソースによって損害を受け、またはそうでなければ何らかの方式で影響を受けることがある。したがって、多次元情報の流れと関連付けられるあるセンサに関連する情報が、ある特定のユーザの状況に関係があるか、または偶発的であるかを判定するのが、有用であり得る。たとえば、ある特定の状況に対応する、原因となるコンテキストのセットが、関係するコンテキスト情報またはソースのサブセットを識別するために、ユーザに提示され得る。多次元情報の流れに関して無関係の情報ソースを識別するいくつかの例が、以下でより詳細に説明される。
【００３８】
動作と相関付けられるパターンは、たとえば、状況自体をタギングまたはラベリングすることなく、様々な状況において１つまたは複数のユーザ動作を識別する際に、有用であり得る。たとえば、ユーザが「ジムで運動している」ことをモバイルデバイスが知らない場合でも、ある閾値の持続時間を超えて（たとえば、１０分よりも長く、など）存在しまたは続く「走っている」に運動状態が相当すればユーザが１つまたは複数の着信する通話を無音にすることを知っていることで、十分であり得る。加えて、ここで、半教師付き学習手法が、たとえば、発見された状況に関する比較的高水準の推論を可能にするために、検出された関心のある条件または事象をラベリングするのにユーザを関与させることによって、有利に利用され得る。当然、特定の動作と相関付けられるパターンに関連する詳細は例にすぎず、特許請求される主題はそうした例に限定されない。
【００３９】
前に言及されたように、１つまたは複数の移行と相関付けられるパターンは、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習を支援または援助するために、少なくとも一部使用され得る。コンテキスト間の移行は、たとえば、ユーザ体験に関係する特定の状況に対応する、関心のある条件または事象を示すものであり得る。たとえば、関連付けられるユーザの運動状態が「歩いている」から「運転している」に変化した場合、目的地を判定または推測するために、いくつかの適切なまたは適用可能な情報ソースが監視され得る。任意の次元において移行が発生した場合に他の属性または変数の状態または挙動が捕捉されるように、たとえば、適切なまたは適用可能なセットの中の属性または変数に対応する、任意の適切な次元における関心のある条件または事象を検出するために、情報ソースが監視され得る。したがって、属性または変数の残りのパターンは、たとえば、上で論じられた電子的な「スナップショット」などに関連して、関係のある移行に基づく状況を捕捉することができる。ここで、以下で説明されるように、意味のあるパターン識別を支援または援助するために、たとえば、１つまたは複数の無関係なソースも識別または除去されてよい。
【００４０】
前に示唆されたように、関係的パターンは、たとえば、関心のある２つ以上の変数の絶対的な値または他の値のパターンではなく、それらの変数の間の可能な関係を定義しまたは特徴付けることによって、状況学習を支援または援助することができる。例示すると、受信されたＷｉＦｉ対応ＳＳＩＤが同じままであり、たとえば、「オフィスの中」という状況が「会議中」に変化した場合に発生する、Ｘ→Ｘ’の位置の変化（たとえば、住所の変化などを介した）は、「別の建物で会議に参加している」に対応するパターンを表し得る。別の可能な例として、たとえば、位置が変化しないままである時の、運動状態の変化、たとえば跳躍中からジョギング中への変化は、「ジムの中にいる」に対応する状況を示すものであり得る。当然、特許請求される主題は、例示された特定のパターンまたは状況に限定されない。
【００４１】
いくつかの例では、関係的パターンは、たとえば、１つまたは複数の関連付けられる特性を介して、少なくとも一部識別され得る。たとえば、関係的パターンと関連付けられるいくつかの変数は、少なくとも最小の持続時間発生する、いわゆる「不変のコンテキスト」を有し得る。例示すると、前に言及されたように、「運転している」というコンテキストは、少なくとも１５分間発生または存在し得る。加えて、関係的パターンと関連付けられる１つまたは複数の変数は、たとえば、位置の継続的な変化、または、「運転している」というコンテキストの間のＸ→Ｘ’の位置の変化（たとえば、最初から最後までなど）のような、変化するコンテキストを示し、または表し得る。ここで、これらの観測された変数は、関係的パターンの適切な特性として、少なくとも一部考慮され得る。時には、たとえば、ある特定の検出されたパターンの変化したコンテキストと、ある持続時間不変であるコンテキストとの組合せが、関係のある関係的パターンの特性を備え得る。たとえば、「自宅から職場まで運転している」は、上で論じられた「運転している」および「位置の変化」のパターンに対応する状況を備え得るが、特許請求される主題はそのように限定されない。
【００４２】
いくつかの例では、不変のコンテキストおよび変化するコンテキストを表す変数を区別するためのある先験的な知識は必要ではないことがあり、またはそうでなければ有用ではないことがあることを、理解されたい。加えて、不変のコンテキストと変化するコンテキストの両方が、同時発生または存在せず、有効な関係的パターンを識別しないことがあることに留意されたい。いくつかの例では、たとえば、変数の間に双方向の関係的パターンがもしあれば、逆の関係としてモデル化され得る。たとえば、変化する位置を伴う不変の運動状態、または変化する運動状態を伴う不変の位置は、変数「運動状態」と「位置」との間の１つまたは複数の逆の関係性としてモデル化される可能性があり得る。したがって、１つまたは複数の適切なパターンマッチング処理またはアルゴリズムは、適用可能な変数空間の指数関数的な検索よりも少ない数の検索で、いずれかのパターンを認識しまたは「拾う」ことが可能であり得る。当然、関係的パターンまたはパターン識別の特性に関連する詳細は例にすぎず、特許請求される主題はそのように限定されない。
【００４３】
前に言及されたように、１つまたは複数の関係する状況が、関心のある変化するパラメータまたは変数の１つまたは複数のサブセットを介して、少なくとも一部識別され得る。ただし、様々な状況に対応する変数の関係するサブセットを識別することは、統計的なまたは他の、いくつかの課題を提起し得る。たとえば、変数の関係するサブセットを識別することは、非決定性多項式時間困難タイプ（ＮＰ困難）問題を主要部に伴う網羅的な検索に多少類似することがあり、このことは、識別を、計算労力がかかるものにし、またはそうでなければより複雑にし得る。これらの課題に加えて、１つまたは複数の論理演算子に関する知識が欠けていること、または不十分であることが、タスクの複雑さに加わり得る。例示すると、論理演算子が未知である場合、たとえば、「位置Ｘ  ＡＮＤ  運動状態Ｙ」または「位置Ｘ  ＡＮＤ  ＮＯＴ  運動状態Ｙ」が関連するパターンを備えるかどうかを判定するのは難しいことがある。当然、特許請求される主題は、これらの特定のパターンまたは論理演算子に限定されない。
【００４４】
したがって、以下で論じられるように、ユーザの体験に関係する様々な状況に対応する変数のサブセットを識別するために、１つまたは複数の手法が、少なくとも一部、有利に利用され得る。たとえば、ある実装形態では、１つまたは複数の適切な変数が、パターンについて個別に監視され得る。上で論じられたように、関心のある変数の少なくとも１つのサブセットを確定することができ、たとえば、確定された変数のサブセットの中にパターンがある場合、変数の第２のサブセットの中の１つまたは複数のパターンが識別され得る。限定ではなく例として、モバイルデバイスと関連付けられるアプリケーションプロセッサは、たとえば１つの可能な例示として運動状態が「運転している」に対応する場合、どの他の変数がパターンを有するかを観測することができる。ここで、たとえば、１つまたは複数のサブセットの濃度が、１つまたは複数の適切な実験的なパラメータを介して、表現または定義され得る。たとえば、いくつかの例では、ｋ平均クラスタリングにおけるｋ近傍法による分類処理またはアルゴリズムの、「ｋ」という値と同様のパラメータが使用され得るが、特許請求される主題はそのように限定されない。時には、たとえば１つの変数の、比較的少数の変数の確定されたサブセットは、たとえば、関連するパターンを識別するには不十分であることがあることを、理解されたい。たとえば、「運転している」と関連付けられる、またはそれに対応する１つの変数を確定することは、意味のあるパターン識別において有益ではないことがある。
【００４５】
前に言及されたように、いくつかの例では、パターンマッチングを介した状況の機械学習を支援または援助するために、たとえば、１つまたは複数の無関係なパターンを識別するのが有益であり得る。本明細書で使用される場合、「無関係なパターン」は、ユーザの体験に関係する状況または事態を識別する可能性がより低い、１つまたは複数の信号に関連するパターンを指し得る。たとえば、南カリフォルニア（たとえば、サンディエゴなど）のような晴天の多い地理的領域においてユーザが通常日中に通勤する場合、無関係なパターンは、「通勤で運転している」という状況を識別することに関する、周辺光検出器（たとえば、無関係なソースなど）を介して検出された、「晴天」の条件を含み得る。ここで、それぞれの加速度計、ＧＰＳ、および場合によってはＷｉＦｉを介して捕捉されまたはそうでなければ取得された、センサ情報の多次元の流れから導かれる１つまたは複数の変数が、「通勤で運転している」という状況を識別するより高い可能性を有し得る。したがって、これらの変数は、周辺光検出器からの測定信号に関連して導かれた変数よりも有用であることが分かる可能性があり、周辺光検出器からの測定信号は、適切な方式で除去され、またはそうでなければ無視され得る。当然、特許請求される主題は、特定のパターンまたは情報ソースに限定されない。
【００４６】
ある実装形態では、無関係なパターンは、たとえば、コンテキストまたは状況の情報に対する１つまたは複数の適用可能な意味的なラベルの決定に適切な、１つまたは複数のヒューマンコンピューテーションモデルを介して、識別され得る。たとえば、ある特定のコンテキスト情報のあるパターンが識別されると、またはそのパターンに遭遇すると、ユーザは、（たとえば、ユーザディスプレイ、タッチスクリーン、音声コマンドなどを介して）そのようなパターンに対する適切なラベルを提供するための選択肢を提示され得る。たとえば、ラベルは、コンテキストラベリングタイプの処理、コンテキストラベリングタイプの処理、またはこれらの任意の組合せに関連して、提供され得る。適切にラベリングされた情報は次いで、有効なまたは効率的なパターン認識のために情報がシステムへフィードバックされるのを可能にするために、機械学習において１つまたは複数の訓練データセットの中で、少なくとも一部使用され得る。その後、同様のパターンが、たとえば初期ユーザ入力を介して学習されたラベルなどに従って、適切なプロセッサによって同様にラベリングされ得る。１つまたは複数のラベルの正確性は、任意の適切なヒューマンコンピューテーションモデルにおいて少なくとも一部使用される、任意の適切な最適化技法を介して、時間とともに改善され得る。コンテキストラベリングの例は、たとえば、カメラの視野のような他のコンテキストを提供すること、砂浜に対応する位置を提供すること、「濡れていること」を検出することなどによって、ある特定の加速度計のパターンを「サーフィン」というコンテキストと関連付けることを含み得る。状況ラベリングは、たとえば、「仕事中」という状況に関連して、位置、時間、曜日、またはＷｉＦｉネットワーク接続性のパターンをラベリングすることに関する、ユーザの入力を求めることを備え得る。したがって、１つまたは複数のヒューマンコンピューテーションモデルを少なくとも一部使用した、意味のあるコンテキストまたは状況の情報のラベリングは、より満足のいくユーザ体験のために、たとえば、ラベルの整合性の改善、複雑なパターン識別、コンテキストの認識などを可能にし得る。したがって、これらの１つまたは複数の機械学習の手法に少なくとも一部基づいて、たとえば、モバイルデバイスと関連付けられるプロセッサのような適切なプロセッサのパターンマッチングまたはパターン認識の挙動が、有利に考案され得る。
【００４７】
ここで、モバイル通信デバイスとともに使用するための、またはモバイル通信デバイスによる、パターンマッチングまたはパターン認識を介した１つまたは複数の状況の学習のために、全体または一部が実施され得る、例示的な処理４００のある実装形態を示す流れ図である、図４へ注意が向けられる。１つまたは複数の動作が、同時に、またはある順序に関して、示されまたは説明されていても、他の順序または同時の動作が利用されてもよいことを、理解されたい。加えて、以下の説明は、いくつかの他の図に示される特定の態様はまた特徴に言及するが、１つまたは複数の動作は、他の態様または特徴とともに実行され得る。
【００４８】
例示的な処理４００は、動作４０２において、たとえば、モバイルデバイスで、そのようなモバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの１つまたは複数の入力信号を監視することによって開始し得る。たとえば、入力信号は、モバイルデバイスと関連付けられる一式のまたは種々のセンサもしくはセンシングデバイスによってサンプリングまたは取得される、多次元情報の流れから導かれる測定信号を介して、少なくとも一部監視され得る。前に言及されたように、関連付けられるセンサは、たとえば、１つまたは複数の加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、周辺光検出器、近接センサ、温度計、位置センサ、マイクロフォン、デジタルカメラなどを含み得る。動作４０４に関して、関心のある少なくとも１つの条件または事象は、たとえば、監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて検出され得る。やはり示されたように、これらの１つまたは複数の監視された入力信号は、たとえば、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義することができる。限定ではなく例として、関心のある条件または事象は、たとえば、単にいくつか例を挙げると、時間、曜日、ホストアプリケーションの状態または動作、モバイルデバイスを操作するユーザの動作（たとえば、着信音を無音にする、通話を消音する、テキストメッセージを送信するなど）などを含み得る。
【００４９】
少なくとも１つの条件または事象を検出すると、動作４０６において、第１のパターンが、少なくとも１つの検出された条件または事象に少なくとも一部基づいて、識別され得る。たとえば、前に言及されたように、第１のパターンは、そのような条件または事象を表し得る、またはそうでなければそれに対応し得る、関心のある１つまたは複数の変化するパラメータまたは変数を有する、明確な信号に関連するパターンを備え得る。動作４０８において、１つまたは複数の変化するパラメータまたは変数は、何らかの方式で、たとえば、１つまたは複数の信号サンプル値を有する適切なサブセットにおいて確定されてよく、適切なデータベースに記憶されてよい。いくつかの例では、１つの可能な例として、サブセットは、たとえば、ある検出された条件または事象を表すように、パラメータまたは変数を、特定の、明確な、またはそうでなければ適切なパターンと関連付けることによって、確定され得る。やはり示されたように、ある特定の条件または事象を表す変化するパラメータまたは変数のサブセットを確定することによって、多次元センサ情報の流れと関連付けられる変数のセットは、有利なことに減らされ得る。
【００５０】
動作４１０に関して、第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいてこれらの入力信号を監視することに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理が、開始され得る。たとえば、第１のパターン（たとえば、条件または事象に関連するパターン）の次の発生、またはそうでなければ適切な発生において、第１のパターンと同時に発生し関連付けられるセンサの挙動を表す、第２のパターンの「スナップショット」が電子的に捕捉され得る。「スナップショット」は、たとえば、第１のパターン、第２のパターン、センサ情報の流れ、またはこれらの任意の組合せを備え得る。モバイルデバイスは、たとえば、第１のまたは条件に関連するパターンが発生する適切な時に毎回、たとえば、そのような「スナップショット」を全体または一部利用することによって、第２のパターンに関する、正確なまたは概略的なパターンマッチングを実行することができる。やはり示されたように、「スナップショット」に関連するパターンマッチングまたはパターン認識が、いくつかのタイプの異なるパターンに関連して、少なくとも一部実行され得る。たとえば、パターンのタイプは、時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せを含み得る。前に言及されたように、これによって、たとえば、パターンマッチングまたはパターン認識がより扱いやすくなり得る。それは、多次元センサ情報の流れと関連付けられる１つまたは複数の入力信号から導かれる、変化するパラメータまたは変数の減らされたセットにおいて、処理が有利に実行され得るからである。第２のパターンを認識すると、モバイルデバイスは、騒がしい周辺環境において着信した通話に応答して着信音を大きくすること、ユーザが会議中である場合に着信音を無音にし着信した通話をボイスメールへルーティングすること、ユーザが使用を意図している場合にアプリケーションを起動することなどのような、適切な動作を開始することができる。
【００５１】
図５は、パターンマッチングまたはパターン認識を介した状況の機械学習のための１つまたは複数の処理を、部分的にまたは実質的に実施または支援することが可能な、１つまたは複数のネットワークまたはデバイスを含み得る、例示的なコンピューティング環境５００のある実装形態を示す概略図である。本明細書で説明されるような、コンピューティング環境５００に示される様々なデバイスもしくはネットワーク、処理、または方法のすべてまたは一部は、ソフトウェアとともに、様々なハードウェア、ファームウェア、またはこれらの任意の組合せを使用して実装され得ることを理解されたい。
【００５２】
コンピューティング環境５００は、たとえば、携帯電話ネットワーク、インターネット、モバイルアドホックネットワーク、ワイヤレスセンサネットワークなどのような、適切な通信ネットワークを介して、モバイルまたは他の方式の任意の数の他のデバイスへ通信可能に結合され得る、モバイルデバイス５０２を含み得る。ある実装形態では、モバイルデバイス５０２は、任意の適切な通信ネットワークを通じて情報を交換することが可能であり得る、任意の電子デバイス、家電機器、または機械の代表であり得る。たとえば、モバイルデバイス５０２は、たとえば、携帯電話、衛星電話、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、個人用エンターテイメントシステム、電子書籍リーダ、タブレットパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、個人用オーディオまたはビデオデバイス、個人用ナビゲーションデバイスなどと関連付けられる、１つまたは複数のコンピューティングデバイスまたはプラットフォームを含み得る。ある例示的な実装形態では、モバイルデバイス５０２は、別のデバイスにおける使用が動作可能に実現され得る１つまたは複数の集積回路、回路基板などの形態をとり得る。したがって、別段述べられない限り、議論を簡単にするために、様々な機能、要素、コンポーネントなどは、モバイルデバイス５０２に関して以下で説明され、例示的なコンピューティング環境５００と関連付けられる１つまたは複数の処理を援助するために、示されていない他のデバイスにも適用可能であり得る。
【００５３】
示されていないが、任意選択でまたは代替的に、コンピューティング環境５００と関連付けられる１つまたは複数の処理を支援し、またはそうでなければ援助するために、モバイルデバイス５０２に通信可能に結合された、モバイルまたは他の方式の追加のデバイスが存在し得る。たとえば、コンピューティング環境５００は、測位システム、位置に基づくサービスなどと関連付けられる、１つまたは複数のワイヤレス信号に少なくとも一部基づいて、モバイルデバイス５０２に関する場所または位置の情報を提供することが可能な、様々なコンピューティングリソースまたは通信リソースを含み得る。例示すると、いくつか例示的な実装形態では、モバイルデバイス５０２は、たとえば、方向、場所、または位置の情報のすべてまたは一部を取得または提供することが可能な、１つまたは複数の位置デバイスを含み得る。そのような情報は、たとえば、１つまたは複数の信号に関連するパターン、テンプレート、規則、スナップショット、データベースなどのような他の適切なまたは所望の情報とともに、運動により制御されたまたは他の方式の、メモリ５０４に記憶され得るユーザの命令に応答して、１つまたは複数の処理を援助するように提供され得る。
【００５４】
メモリ５０４は、任意の適切なまたは所望の情報記憶媒体を表し得る。たとえば、メモリ５０４は、一次メモリ５０６と二次メモリ５０８とを含み得る。たとえば、一次メモリ５０６は、ランダムアクセスメモリ、読取り専用メモリなどを含み得る。この例では処理ユニット５１０とは別個であるものとして示されているが、一次メモリ５０６のすべてまたは一部は、処理ユニット５１０内に設けられてよく、またはそうでなければ処理ユニット５１０と併設／結合されてよいことを理解されたい。たとえば、二次メモリ５０８は、一次メモリまたは１つまたは複数の情報記憶デバイスもしくはシステム、たとえば、ディスクドライブ、光ディスクドライブ、テープドライブ、ソリッドステートメモリドライブなどと、同じまたは同様のタイプのメモリを含み得る。いくつかの実装形態では、二次メモリ５０８は、コンピュータ可読媒体５１２を動作可能に受け入れることができ、またはそうでなければ、コンピュータ可読媒体５１２への結合を可能にされてよい。
【００５５】
コンピュータ可読媒体５１２は、たとえば、動作環境５００と関連付けられる１つまたは複数のデバイスのための情報、コード、または命令を記憶することができ、またはそれらへのアクセスを提供することができる、任意の媒体（たとえば、製品など）を含み得る。たとえば、コンピュータ可読媒体５１２は、処理ユニット５１０によって提供またはアクセスされ得る。したがって、いくつかの例示的な実装形態では、方法または装置は、少なくとも１つの処理ユニットまたは他の同様の回路によって実行されると、処理ユニット５１０または他の同様の回路が、位置測定処理、センサに基づくもしくはセンサにより援助される測定（たとえば、加速度、減速度、方向、傾き、回転、距離、光度など）、または任意の同様の処理のすべてまたは一部を実行して、モバイルデバイス５０２のジェスチャー検出を支援する、またはそうでなければ援助することを可能にし得るコンピュータ実施可能命令を記憶し得る、コンピュータ可読媒体の形式を、全体または一部がとり得る。ある例示的な実装形態では、処理ユニット５１０は、通信、ゲームなどのような、他の機能を実行または援助することが可能であり得る。
【００５６】
メモリ５０４、コンピュータ可読媒体５１２などのような記憶媒体は、必ずではないが通常、非一時的であり得て、または非一時的デバイスを備え得ることを、理解されたい。この文脈では、非一時的記憶媒体は、たとえば、物理的または有形なデバイスを含んでよく、これは、デバイスが実体のある物理的な形態を有することを意味するが、デバイスは状態を変化させることができる。たとえば、１つの可能な実装形態を例示すると、０という形式で情報を表す１つまたは複数の電子的なバイナリデジタル信号は、全体または一部、１という形式のバイナリデジタル電子信号として情報を表すように、状態を変化させることができる。したがって、「非一時的」とは、たとえば、この状態の変化にも関わらず有形なままである、任意の媒体またはデバイスを指し得る。
【００５７】
処理ユニット５１０は、ハードウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組合せで実装され得る。処理ユニット５１０は、情報コンピューティングの技法または処理の少なくとも一部を実行することが可能な、１つまたは複数の回路の代表であり得る。限定ではなく例として、処理ユニット５１０は、１つまたは複数のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路、デジタルシグナルプロセッサ、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイなど、またはこれらの任意の組合せを含み得る。
【００５８】
モバイルデバイス５０２は、動作環境５００と関連付けられる１つまたは複数の処理を支援し、またはそうでなければ援助するために、たとえば、１つまたは複数の加速度計５１４、周辺光センサもしくは検出器５１６、近接センサ５１８、または、ジャイロスコープ、磁力計、マイクロフォン、カメラ、ＧＰＳ、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ対応デバイスなどのような様々な他のセンサ５２０のような、様々なコンポーネントまたは回路を含み得る。たとえば、そのようなセンサは、処理ユニット５１０にアナログ信号またはデジタル信号を提供することができる。示されていないが、モバイルデバイス５０２は、１つまたは複数のセンサからのアナログ信号をデジタル化するための、アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）を含み得ることに留意されたい。任意選択で、または代替的に、そのようなセンサは、それぞれの出力信号をデジタル化するための、指定された（たとえば内部などの）ＡＤＣを含み得るが、特許請求される主題はそのように限定されない。
【００５９】
示されていないが、モバイルデバイス５０２はまた、たとえば、慣性センサまたは周辺環境センサの測定結果情報のような、適切なまたは所望の情報を収集するためのメモリまたは情報バッファと、コンポーネントまたは回路の一部またはすべてに電力を提供するための電源とを含み得る。電源は、たとえば電池のような持ち運び可能な電源であってよく、または、コンセント（たとえば、家屋、充電ステーション、自動車などの中の）のような固定された電源を備えてよい。電源は、モバイルデバイス５０２に統合されて（たとえば、内蔵されるなど）よく、またはそうでなければ、モバイルデバイス５０２によって援助されてよい（たとえば、スタンドアロンなど）ことを理解されたい。
【００６０】
モバイルデバイス５０２は、様々な回路を一緒に動作可能に結合するための、１つまたは複数の接続５２２（たとえば、バス、配線、導体、光ファイバなど）と、ユーザ入力を受け取り、センサの測定を支援もしくは援助し、または情報をユーザに提供するための、ユーザインターフェース５２４（たとえば、ディスプレイ、タッチスクリーン、キーパッド、ボタン、ノブ、マイクロフォン、スピーカー、トラックボール、データポートなど）とを含み得る。モバイルデバイス５０２はさらに、示されたように、１つまたは複数の適切な通信ネットワークを通じた１つまたは複数の他のデバイスまたはシステムとの通信を可能にするための、通信インターフェース５２６（たとえば、ワイヤレス送信機または受信機、モデム、アンテナなど）を含み得る。
【００６１】
本明細書で説明された方法は、特定の特徴または例に従って、適用例に応じて様々な手段によって実装され得る。たとえば、そのような方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、個別／固定の論理回路、またはこれらの任意の組合せなどで実装され得る。ハードウェアまたは論理回路の実装形態では、たとえば、処理ユニットは、単にいくつか例を挙げると、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、デジタルシグナルプロセシングデバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本明細書で説明された機能を実行するように設計された他のデバイスもしくはユニット、または、これらの組合せの中で実装され得る。
【００６２】
ファームウェアまたはソフトウェアの実装形態の場合、方法は、本明細書で説明された機能を実行する命令を有するモジュール（たとえば、プロシージャ、関数など）によって実装され得る。命令を有形に具現化するいずれの機械可読媒体も、本明細書で説明される方法の実施において使用され得る。たとえば、ソフトウェアコードは、メモリに記憶され、プロセッサによって実行され得る。メモリは、プロセッサの内部またはプロセッサの外部に実装され得る。本明細書で使用される「メモリ」という用語は、長期メモリ、短期メモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、または他のメモリのいずれかのタイプを指し、メモリの特定のタイプもしくはメモリの数、またはメモリが記憶される媒体のタイプについて限定されない。少なくともいくつかの実装形態では、本明細書で説明された記憶媒体の一部分または複数の部分が、記憶媒体の特定の状態によって表されるような、データまたは情報を表す信号を記憶することができる。たとえば、データまたは情報を表す電気信号は、バイナリ情報（たとえば、１および０）としてデータまたは情報を表すように、記憶媒体のそのような部分の状態に影響を与え、またはそれを変更することによって、記憶媒体（たとえば、メモリ）の一部に「記憶」され得る。したがって、ある特定の実装形態では、データまたは情報を表す信号を記憶するための、記憶媒体の一部の状態のそのような変化は、異なる状態または物への記憶媒体の変換の要素となる。
【００６３】
示されたように、１つまたは複数の例示的な実装形態では、説明された機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、個別／固定の論理回路、これらの何らかの組合せなどで実装され得る。ソフトウェアで実装される場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとして、物理的なコンピュータ可読媒体に記憶され得る。コンピュータ可読媒体は、物理的なコンピュータ記憶媒体を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な物理媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または、命令もしくはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを記憶するために使用されコンピュータまたはそのプロセッサによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を備え得る。本明細書で使用されるディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザディスク（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）およびブルーレイ（登録商標）ディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザで光学的に再生する。
【００６４】
上で論じられたように、モバイルデバイスは、１つまたは複数のワイヤレス通信技法を使用して、様々な通信ネットワークを通じた情報のワイヤレス送信または受信を介して、１つまたは複数の他のデバイスと通信することが可能であり得る。ここで、たとえば、ワイヤレス通信技法は、ワイヤレスワイドエリアネットワーク（ＷＷＡＮ）、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、ワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）などを使用して、実装され得る。「ネットワーク」および「システム」という用語は、本明細書では交換可能に使用され得る。ＷＷＡＮは、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、時間分割多元接続（ＴＤＭＡ）ネットワーク、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）ネットワーク、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）ネットワーク、シングルキャリア周波数分割多元接続（ＳＣ−ＦＤＭＡ）ネットワーク、Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）ネットワーク、ＷｉＭＡＸ（ＩＥＥＥ８０２．１６）ネットワークなどであり得る。ＣＤＭＡネットワークは、ほんのいくつかの無線技術を挙げれば、ｃｄｍａ２０００、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）、時分割同期符号分割多元接続（ＴＤ−ＳＣＤＭＡ）のような、１つまたは複数の無線アクセス技術（ＲＡＴ）を実装し得る。ここで、ｃｄｍａ２０００は、ＩＳ−９５規格、ＩＳ−２０００規格、およびＩＳ−８５６規格に従って実装される技術を含み得る。ＴＤＭＡネットワークは、Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＧＳＭ（登録商標））、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ（Ｄ−ＡＭＰＳ）、または何らかの他のＲＡＴを実装することができる。ＧＳＭおよびＷ−ＣＤＭＡは、「３ｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ  Ｐｒｏｊｅｃｔ」（３ＧＰＰ）という名称の組織からの文書に記載されている。Ｃｄｍａ２０００は、「３ｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ  Ｐｒｏｊｅｃｔ２」（３ＧＰＰ２）という名称の組織からの文書に記載されている。３ＧＰＰおよび３ＧＰＰ２の文書は公に入手可能である。たとえば、ＷＬＡＮは、ＩＥＥＥ  ８０２．１１ｘネットワークを含んでよく、ＷＰＡＮは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈネットワーク、ＩＥＥＥ  ８０２．１５ｘネットワーク、または他の何らかのタイプのネットワークを含んでよい。本技法はまた、ＷＷＡＮ、ＷＬＡＮ、またはＷＰＡＮの任意の組合せに関連して実装され得る。ワイヤレス通信ネットワークは、たとえば、Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）、Ａｄｖａｎｃｅｄ  ＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ、Ｕｌｔｒａ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｂｒｏａｄｂａｎｄ（ＵＭＢ）などのような、いわゆる次世代技術（たとえば、「４Ｇ」）を含み得る。
【００６５】
１つの特定の実装形態では、モバイルデバイスは、たとえば、モバイルデバイスの位置、方向、速度、状況などを推定する目的でモバイルデバイスとの通信を支援または援助する、１つまたは複数のフェムトセルと通信することが可能であり得る。本明細書で使用される場合、「フェムトセル」は、たとえば、デジタル加入者線（ＤＳＬ）またはケーブルのようなブロードバンドを介して、たとえば、サービスプロバイダのネットワークへ接続することを可能にされ得る、１つまたは複数のより小型のセルラー基地局を指し得る。必ずではないが通常、フェムトセルは、たとえば、多くの可能性の中からほんのいくつか例を挙げると、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＵＴＭＳ）、Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）、Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ−Ｄａｔａ  ＯｐｔｉｍｉｚｅｄまたはＥｖｏｌｕｔｉｏｎ−Ｄａｔａ  ｏｎｌｙ（ＥＶ−ＤＯ）、ＧＳＭ、Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ  Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ  ｆｏｒ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ａｃｃｅｓｓ（ＷｉＭＡＸ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）２０００、または時分割同期符号分割多元接続（ＴＤ−ＳＣＤＭＡ）のような、様々なタイプの通信技術を利用することができ、またはそうでなければ、そのような技術に適合することができる。ある実装形態では、たとえば、フェムトセルは統合されたＷｉＦｉを備え得る。しかし、フェムトセルに関するそのような詳細は例にすぎず、特許請求される主題はそのように限定されない。
【００６６】
また、コンピュータ可読コードまたは命令は、送信機から受信機へ、物理的な伝送媒体を通じて信号を介して（たとえば、電気デジタル信号を介して）送信され得る。たとえば、ソフトウェアは、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または、赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術の物理的なコンポーネントを使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信され得る。上記の組合せも、物理的な伝送媒体の範囲内に含まれ得る。そのようなコンピュータ命令またはデータは、異なる時に（たとえば、第１の時および第２の時に）、一部（たとえば、第１の部分および第２の部分）が送信され得る。この発明を実施するための形態のいくつかの部分は、特定の装置または専用のコンピューティングデバイスもしくはプラットフォームのメモリ内に記憶されるバイナリデジタル信号に対する操作の、アルゴリズムまたは記号表現に関して提示されている。この特定の明細書の文脈では、特定の装置などの用語は、プログラムソフトウェアからの命令に従って特定の機能を実行するようにプログラムされた後の、汎用コンピュータを含む。アルゴリズムの説明または記号表現は、信号処理または関連技術の当業者が、自身の成果の本質を他の当業者に伝達するために使用する技法の例である。アルゴリズムは、本明細書では、また一般に、所望の結果をもたらす自己無撞着な一連の演算または同様の信号処理であると考えられる。この文脈では、演算または処理は、物理量の物理的な操作に関わる。必ずではないが通常、そのような量は、格納、転送、結合、比較、または他の操作が可能な、電気信号または磁気信号の形態をとり得る。
【００６７】
主に一般的に使用されているという理由で、そのような信号をビット、情報、値、要素、記号、文字、変数、項、数、数字などと呼ぶことが時々便利であることが分かっている。ただし、これらおよび同様の用語はすべて、適切な物理量と関連付けられるべきであり、便宜的なラベルにすぎないことを理解されたい。別段に明記されていない限り、上記の議論から明らかなように、本明細書全体にわたって、「処理する」、「算出する」、「計算する」、「判定する」、「解明する」、「識別する」、「関連付ける」、「測定する」、「実行する」などの用語を利用する議論は、専用コンピュータまたは同様の専用電子コンピューティングデバイスのような、特定の装置の動作またはプロセスを指すことを理解されたい。したがって、本明細書の文脈では、専用コンピュータまたは同様の専用電子コンピューティングデバイスは、専用コンピュータまたは同様の専用電子コンピューティングデバイスのメモリ、レジスタ、または他の情報記憶デバイス、送信デバイス、またはディスプレイデバイス内の、電子的、電気的、または磁気的な物理量として通常表される信号を操作または変換することが可能である。
【００６８】
本明細書で使用される「および」および「または」という用語は、そのような用語が使用される文脈に少なくとも一部依存することも予想される、様々な意味を含み得る。通常、「または」がＡ、ＢまたはＣなどの列挙を関連付けるために使用される場合、包含的な意味で使用される場合はＡ、Ｂ、およびＣを意味し、さらに、排他的な意味で使用される場合はＡ、ＢまたはＣを意味するものとする。加えて、本明細書で使用される「１つまたは複数」という用語は、単数形の任意の機能、構造、または特性を説明するために使用されることがあり、または機能、構造または特性の何らかの組合せについて説明するために使用されることもある。しかし、これは説明のための例にすぎないこと、および特許請求される主題がこの例に限定されないことに留意されたい。
【００６９】
いくつかの例示的な技法が、様々な方法またはシステムを使用して本明細書で説明され示されてきたが、特許請求される主題を逸脱することなく、他の様々な変形が行われてよく、等価物が置換されてよいことを、当業者は理解されたい。さらに、本明細書で説明される中心的な概念から逸脱することなく、特許請求される主題の教示に具体的な状況を適合させるために、多くの変更が行われ得る。したがって、特許請求される主題は、開示された特定の例に限定されず、そのような特許請求される主題はまた、添付の特許請求の範囲の範囲内に入るすべての実装形態と、その等価物とを含み得ることが意図される。
以下に、本願に最初に添付された特許請求の範囲に記載の発明を付記する。
［Ｃ１］
モバイルデバイスで、前記モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視することと、
前記監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出することと、
前記少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別することと、
前記第１のパターンと関連付けられる、前記監視された入力信号から少なくとも一部導かれる変化するパラメータの、サブセットを確定することとを備える、方法。
［Ｃ２］
変化するパラメータの前記サブセットを確定することが、変化するパラメータの前記サブセットの少なくとも１つのパラメータを、前記少なくとも１つの検出された条件を表すように前記第１のパターンと関連付けることを備える、［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ３］
変化するパラメータの前記サブセットを前記確定することが、前記モバイルデバイスの中に配置された、加速度計、全地球測位システム（ＧＰＳ）対応デバイス、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ（ＷｉＦｉ）対応デバイス、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つからの前記監視された入力信号から導かれる条件を表すように、前記変化するパラメータを関連付けることを備える、［Ｃ２］に記載の方法。
［Ｃ４］
前記第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいて、前記入力信号を前記監視することに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理を開始することをさらに備える、［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ５］
前記第２のパターンが、変化するパラメータの前記サブセットの前記確定に少なくとも一部応答して、前記監視された入力信号から導かれる変化するパラメータの減少したセットにおいて認識される、［Ｃ４］に記載の方法。
［Ｃ６］
前記処理がさらに、
前記少なくとも１つの条件の前記検出に応答して、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義する前記監視された入力信号の、スナップショットを捕捉することと、
前記スナップショットを、データベース中の前記第２のパターンと相関付けることとを備える、［Ｃ４］に記載の方法。
［Ｃ７］
時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つと前記スナップショットを相関付けることに関連して、前記第２のパターンの認識が試みられる、［Ｃ６］に記載の方法。
［Ｃ８］
前記スナップショットが、前記第１の識別されたパターンのスナップショット、前記第２のパターンのスナップショット、前記少なくとも１つのコンテキスト関連の情報の流れのスナップショット、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、［Ｃ６］に記載の方法。
［Ｃ９］
前記スナップショットが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れの捕捉された履歴に関連して相関付けられる、［Ｃ６］に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記履歴が、前記少なくとも１つの条件の前記検出の前に捕捉された期間を備える、［Ｃ９］に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記期間が、閾値の持続時間存在する期間を備える、［Ｃ１０］に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記閾値の持続時間が、前記少なくとも１つの検出された条件に関係する持続時間を備える、［Ｃ１１］に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記データベースが、条件データベース、相関データベース、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、［Ｃ６］に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記条件データベースが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを備える、［Ｃ１３］に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記相関データベースが、条件相関データベース、移行相関データベース、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、［Ｃ１３］に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記複数の情報ソースの少なくとも１つが、前記モバイルデバイス上でユーザが命令を実行すること、前記モバイルデバイス上でホストアプリケーションが命令を実行すること、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つに応答して生成される信号を備える、［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ１７］
前記ホストアプリケーションが、前記モバイルデバイスと関連付けられる少なくとも１つのセンサから受け取られる少なくとも１つの信号に応答して、前記命令を実行する、［Ｃ１６］に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記変化するパラメータの前記確定されたサブセットが、前記第１のパターンを備える、［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ１９］
入力信号を前記監視することに関連して、前記少なくとも１つの条件と無関係な少なくとも１つのパターンを識別することをさらに備える、［Ｃ１］に記載の方法。
［Ｃ２０］
前記無関係なパターンが、コンテキストラベリングタイプの処理、コンテキストラベリングタイプの処理、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つの適用を介して識別される、［Ｃ１９］に記載の方法。
［Ｃ２１］
前記無関係なパターンが、前記複数の情報ソースの中の関係する情報ソース、複数のコンテキストに関連する情報の流れの中の関係する情報の流れ、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つをユーザが識別することに関連して識別される、［Ｃ１９］に記載の方法。
［Ｃ２２］
少なくとも１つのプロセッサを備え、前記少なくとも１つのプロセッサが、
前記モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視し、
前記監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出し、
前記少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別し、
前記第１のパターンと関連付けられる、前記監視された入力信号から少なくとも一部導かれる変化するパラメータの、サブセットを確定するように構成される、装置。
［Ｃ２３］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいて前記入力信号を監視するための前記プロセッサに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理を開始するようにさらに構成される、［Ｃ２２］に記載の装置。
［Ｃ２４］
前記第２のパターンが、変化するパラメータの前記サブセットの確定に少なくとも一部起因する、前記監視された入力信号から導かれる変化するパラメータの減少したセットと関連付けられる、［Ｃ２３］に記載の装置。
［Ｃ２５］
前記プロセッサがさらに、
前記少なくとも１つの条件の前記検出に応答して、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義する前記監視された入力信号の、スナップショットを捕捉し、
前記スナップショットを、データベース中の前記第２のパターンと相関付けるように構成される、［Ｃ２３］に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記スナップショットが、前記第１の識別されたパターンのスナップショット、前記第２のパターンのスナップショット、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れのスナップショット、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、［Ｃ２５］に記載の装置。
［Ｃ２７］
時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つと前記スナップショットとの前記相関に関連して、前記第２のパターンの認識が試みられる、［Ｃ２５］に記載の装置。
［Ｃ２８］
前記スナップショットが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れの捕捉された履歴に関連して相関付けられる、［Ｃ２５］に記載の装置。
［Ｃ２９］
前記複数の情報ソースの少なくとも１つが、前記モバイルデバイス上でユーザが命令を実行すること、前記モバイルデバイス上でホストアプリケーションが命令を実行すること、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つに応答して生成される信号を備える、［Ｃ２２］に記載の装置。
［Ｃ３０］
前記変化するパラメータの前記確定されたサブセットが、前記第１のパターンを備える、［Ｃ２２］に記載の装置。
［Ｃ３１］
前記少なくとも１つのプロセッサがさらに、前記入力信号を監視するための前記プロセッサに関連して、前記少なくとも１つの条件と無関係な少なくとも１つのパターンを識別するように構成される、［Ｃ２２］に記載の装置。
［Ｃ３２］
モバイルデバイスで、前記モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視するための手段と、
前記監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出するための手段と、
前記少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別するための手段と、
前記第１のパターンと関連付けられる、前記変化するパラメータが、前記監視された入力信号から少なくとも一部導かれる変化するパラメータの、サブセットを確定するための手段とを備える、装置。
［Ｃ３３］
変化するパラメータの前記サブセットを確定するための前記手段が、変化するパラメータの前記サブセットの少なくとも１つのパラメータを、前記少なくとも１つの検出された条件を表すように前記第１のパターンと関連付けるための手段を備える、［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ３４］
前記第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいて、前記入力信号を前記監視することに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理を開始するための手段をさらに備える、［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ３５］
前記第２のパターンが、変化するパラメータの前記サブセットの前記確定に少なくとも一部起因する、前記監視された入力信号から導かれる変化するパラメータの減少したセットと関連付けられる、［Ｃ３４］に記載の装置。
［Ｃ３６］
前記処理を開始するための前記手段がさらに、
前記少なくとも１つの条件の前記検出に応答して、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義する前記監視された入力信号の、スナップショットを捕捉するための手段と、
前記スナップショットを、データベース中の前記第２のパターンと相関付けるための手段とを備える、［Ｃ３４］に記載の装置。
［Ｃ３７］
時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つと前記スナップショットを相関付けることに関連して、前記第２のパターンの認識が試みられる、［Ｃ３６］に記載の装置。
［Ｃ３８］
前記スナップショットが、前記第１の識別されたパターンのスナップショット、前記第２のパターンのスナップショット、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れのスナップショット、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、［Ｃ３６］に記載の装置。
［Ｃ３９］
前記スナップショットが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れの捕捉された履歴に関連して相関付けられる、［Ｃ３６］に記載の装置。
［Ｃ４０］
前記履歴が、前記少なくとも１つの条件の前記検出の前に捕捉された期間を備える、［Ｃ３９］に記載の装置。
［Ｃ４１］
前記期間が、閾値の持続時間存在する期間を備える、［Ｃ４０］に記載の装置。
［Ｃ４２］
前記閾値の持続時間が、前記少なくとも１つの検出された条件に関係する時間を備える、［Ｃ４１］に記載の装置。
［Ｃ４３］
前記データベースが、条件データベース、相関データベース、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、［Ｃ３６］に記載の装置。
［Ｃ４４］
前記複数の情報ソースの少なくとも１つが、前記モバイルデバイス上でユーザが命令を実行すること、前記モバイルデバイス上でホストアプリケーションが命令を実行すること、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つに応答して生成される信号を備える、［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ４５］
前記変化するパラメータの前記確定されたサブセットが、前記第１のパターンを備える、［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ４６］
前記入力信号を前記監視することに関連して、前記少なくとも１つの条件と無関係な少なくとも１つのパターンを識別するための手段をさらに備える、［Ｃ３２］に記載の装置。
［Ｃ４７］
前記無関係なパターンが、コンテキストラベリングタイプの処理、コンテキストラベリングタイプの処理、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つの適用を介して識別される、［Ｃ４６］に記載の装置。
［Ｃ４８］
非一時的記憶媒体を備え、前記非一時的記憶媒体が、
前記モバイルデバイスと関連付けられる複数の情報ソースからの入力信号を監視し、
前記監視された入力信号の少なくとも１つに少なくとも一部基づいて、少なくとも１つの条件を検出し、
前記少なくとも１つの検出された条件に少なくとも一部基づいて、第１のパターンを識別し、
前記第１のパターンと関連付けられる、前記監視された入力信号から少なくとも一部導かれる変化するパラメータの、サブセットを確定するための、モバイルデバイスで専用コンピューティングプラットフォームによって実行可能な命令を記憶する、物品。
［Ｃ４９］
前記記憶媒体がさらに、前記第１の識別されたパターンに少なくとも一部基づいて、前記入力信号を前記監視することに関連して、第２のパターンの認識を試みるための処理を開始するための命令を含む、［Ｃ４８］に記載の物品。
［Ｃ５０］
前記処理を開始するための前記命令がさらに、
前記少なくとも１つの条件の前記検出に応答して、少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れを定義する前記監視された入力信号の、スナップショットを捕捉し、
前記スナップショットを、データベース中の前記第２のパターンと相関付けるための命令を備える、［Ｃ４９］に記載の物品。
［Ｃ５１］
時間的パターン、動作と相関付けられるパターン、移行と相関付けられるパターン、関係的パターン、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つに関連して、前記第２のパターンの認識が試みられる、［Ｃ４９］に記載の物品。
［Ｃ５２］
前記スナップショットが、前記第１の識別されたパターンのスナップショット、前記第２のパターンのスナップショット、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れのスナップショット、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つを備える、［Ｃ５０］に記載の物品。
［Ｃ５３］
前記スナップショットが、前記少なくとも１つのコンテキストに関連する情報の流れの捕捉された履歴に関連して相関付けられる、［Ｃ５０］に記載の物品。
［Ｃ５４］
前記記憶媒体がさらに、前記入力信号を前記監視することに関連して、前記少なくとも１つの条件と無関係な少なくとも１つのパターンを識別するための命令を含む、［Ｃ４８］に記載の物品。
［Ｃ５５］
前記無関係なパターンが、コンテキストラベリングタイプの処理、コンテキストラベリングタイプの処理、またはこれらの任意の組合せのうちの少なくとも１つの適用を介して識別される、［Ｃ５４］に記載の物品。
【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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