(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルデバイスの1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出される複数の時間基準の特徴を取得するステップであって、前記時間基準の特徴が、複数の異種の時間スケールによってもたらされるステップと、
前記モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するために、判定ウィンドウにわたって前記時間基準の特徴を結合するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記判定ウィンドウの前記時間基準の特徴を結合するステップが、
前記複数の時間スケールのそれぞれについて、前記複数の時間スケールでもたらされる特徴に少なくとも部分的に基づき、前記判定ウィンドウにわたって活動の尤度関数値を計算するステップであって、前記活動の尤度関数値は、複数の活動分類のうちの1つを前記ユーザが遂行している尤度関数を表すステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の時間スケールのそれぞれについて、前記計算された活動の尤度関数値が、前記複数の時間スケールにわたって結合され、
前記複数の活動分類の1つまたは複数について、前記判定ウィンドウにわたって結合された前記活動の尤度関数値を、前記複数の時間スケールにわたって結合する請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記判定ウィンドウにわたって結合された前記活動の尤度関数値を前記複数の時間スケールにわたって結合するステップが、前記判定ウィンドウにわたって取得された活動の尤度関数値の結合に重み付けするステップをさらに含む請求項3に記載の方法。
【請求項５】
活動の尤度関数値を、前記複数の時間スケールについて、前記判定ウィンドウにわたって結合するステップが、時間ウィンドウ、または前記複数の時間スケールのうちの少なくとも1つに重み付け係数を適用するステップをさらに含む請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記活動を選択する前記ステップが、前記結合された時間基準の特徴をベイズ識別器に適用して、複数の活動クラスの中から活動クラスを選択するステップをさらに含む請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記判定ウィンドウが、前記複数の時間スケールのうちの少なくとも1つの整数倍である請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記信号のうちの少なくとも1つが加速度計の記録値を含む請求項1に記載の方法。
【請求項９】
前記信号が、少なくとも3つの線形の次元における加速度を示す少なくとも3つの加速度計の記録値を含む請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
ガウスの混合モデルを用いて結合確率を計算するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
前記1つまたは複数の慣性センサから受け取った前記信号からケプストラム係数を計算するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
加速度計の標準からの変動を計算するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項１３】
重力に対する加速度計の方向を計算するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項１４】
モバイルデバイスの1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出される複数の時間基準の特徴を取得する手段であって、前記時間基準の特徴が、異種の時間スケールによってもたらされる手段と、
前記モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するために、判定ウィンドウにわたって前記複数の時間基準の特徴を結合する手段と
を備える装置。
【請求項１５】
前記1つまたは複数の慣性センサが、少なくとも1つの加速度計を備える請求項14に記載の装置。
【請求項１６】
前記複数の時間基準の特徴を取得する前記手段が、
前記少なくとも1つの加速度計の少なくとも1つの出力の記録値からケプストラム係数を計算する手段をさらに備える請求項15に記載の装置。
【請求項１７】
機械可読命令を記憶した非一時的記憶媒体であって、前記機械可読命令が、モバイルデバイスのプロセッサによって、
前記モバイルデバイスの1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出されると共に異種のサンプル期間によってもたらされる複数の時間基準の特徴を取得し、
前記モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するために判定ウィンドウにわたって前記時間基準の特徴を結合するように実行可能である記憶媒体。
【請求項１８】
前記判定ウィンドウの前記時間基準の特徴を結合する前記ステップが、
時間スケールのそれぞれについて、時間スケールでもたらされる特徴に少なくとも部分的に基づき、前記判定ウィンドウにわたって活動の尤度関数値を計算し、前記活動の尤度関数値は、複数の活動クラスのうちの1つを前記ユーザが遂行している尤度関数を表すと共に、前記時間スケールにわたって前記計算された活動の尤度関数値を結合するステップと、
前記複数の活動クラスの1つまたは複数について、前記判定ウィンドウにわたって結合されている前記計算された活動の尤度関数値を、複数の時間スケールにわたって結合するステップとをさらに含む請求項17に記載の記憶媒体。
【請求項１９】
前記判定ウィンドウにわたって結合された前記活動の尤度関数値を前記複数の時間スケールにわたって結合するステップが、前記判定ウィンドウにわたって取得された活動の尤度関数値の結合に重み付けするステップをさらに含む請求項18に記載の記憶媒体。
【請求項２０】
前記時間基準の特徴が、ケプストラムフィルタリングを用いて抽出される請求項17に記載の記憶媒体。
【請求項２１】
前記非一時的記憶媒体がさらに機械可読命令を記憶しており、前記機械可読命令が、前記モバイルデバイスの前記プロセッサにより、
複数の活動クラスの中から前記推測された活動を選択することによって前記活動を推測するように実行可能である請求項17に記載の記憶媒体。
【請求項２２】
前記活動を選択する前記ステップが、前記結合された時間基準の特徴をベイズ識別器に適用して、前記複数の活動クラスの中から活動クラスを選択するステップをさらに含む請求項21に記載の記憶媒体。
【請求項２３】
前記非一時的記憶媒体がさらに機械可読命令を記憶しており、前記機械可読命令が、前記モバイルデバイスの前記プロセッサにより、
ガウスの混合モデルを用いて前記活動の尤度関数値の結合確率を計算するように実行可能である請求項17に記載の記憶媒体。
【請求項２４】
1つまたは複数の慣性センサと、
前記1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出されると共に異種の時間スケールによってもたらされる複数の時間基準の特徴を取得し、
前記モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するために判定ウィンドウにわたって前記時間基準の特徴を結合するための1つまたは複数のプロセッサと
を備えるモバイルデバイス。
【請求項２５】
前記1つまたは複数の慣性センサが、少なくとも1つの加速度計を備える請求項24に記載のモバイルデバイス。
【請求項２６】
前記複数の時間基準の特徴が、前記受け取った信号から、1つまたは複数の特徴計算モジュールを使用して抽出されたケプストラム係数である請求項24に記載のモバイルデバイス。
【請求項２７】
前記1つまたは複数の特徴計算モジュールの時間スケールにわたって前記活動に関する尤度関数を計算するための1つまたは複数の尤度関数計算モジュールをさらに備える請求項26に記載のモバイルデバイス。
【請求項２８】
前記1つまたは複数の尤度関数計算モジュールが、前記異種の時間スケールに対して重み付け係数を適用する請求項27に記載のモバイルデバイス。
【請求項２９】
前記時間基準の特徴を判定ウィンドウにわたって結合するための前記1つまたは複数のプロセッサが、前記モバイルデバイスと同一場所にいる前記ユーザの前記活動を推測するためにベイズ識別器を実装する請求項24に記載のモバイルデバイス。
【請求項３０】
前記1つまたは複数のプロセッサが、ガウスの混合モデルを用いて、前記異種の時間スケールにわたって結合確率をさらに計算する請求項24に記載のモバイルデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に開示される主題は、モバイルデバイスにおけるユーザ活動の分類に関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォンなどの多くの移動通信デバイスが、デバイスの動きを検出するのに使用され得る加速度計などの慣性センサを含む。これらの運動は、例えばポートレートモードまたはランドスケープモードで、表示器が適切に配向され得るように、情報をユーザに表示するとき、デバイスの方向を検出するのに役立つであろう。別の実例では、スマートフォンを使用して行なわれるゲームアプリケーションは、ゲームの特性（feature）が制御され得るように、1つまたは複数の加速度計によって検出される運動に依存し得る。他の実例では、加速度計によって検出された身振りの運動は、ユーザが、マップをスクロールする、メニューをナビゲートするか、またはデバイスの操作の他の態様を制御することを可能にし得る。
【０００３】
加速度計の出力の「記録値（trace）」は、簡単なユーザインターフェースのタスクに対して支援するのには役立つが、モバイルデバイスのユーザに対して、より精巧で有意義な支援を行なうには制限がある。例えば、ユーザが活発な活動に従事していることをモバイルデバイスが検出可能であれば、ユーザの気を散らさないように、電話呼出しの着信を直ちにボイスメールに向けるのが便利であろう。別の実例では、モバイルデバイスがユーザの財布またはポケットの中にあることを検出可能であれば、バッテリー資源を浪費しないように、表示器を無効にするのが有利であろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
特定の実装形態では、方法は、モバイルデバイスの1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出される複数の時間基準の特徴を取得するステップを含み、時間基準の特徴は、異種の時間スケールによってもたらされる。この方法は、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するために、判定ウィンドウにわたって時間基準の特徴を結合するステップをさらに含む。
【０００５】
別の実装形態では、装置は、モバイルデバイスの1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出される複数の時間基準の特徴を取得するための手段を備え、時間基準の特徴は、異種の時間スケールによってもたらされる。この装置は、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するために、判定ウィンドウにわたって時間基準の特徴を結合するための手段をさらに備える。
【０００６】
別の実装形態では、製品は、機械可読命令を記憶している非一時的記憶媒体を備え、これらの命令は、モバイルデバイスの1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出される複数の時間基準の特徴を取得するように、モバイルデバイスのプロセッサによって実行可能であり、時間基準の特徴は異種のサンプル期間によってもたらされる。これらの命令は、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するために、判定ウィンドウにわたって時間基準の特徴を結合するように、プロセッサにさらに命令する。
【０００７】
別の実装形態では、モバイルデバイスは、1つまたは複数の慣性センサと、1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出される複数の時間基準の特徴を取得するための1つまたは複数のプロセッサとを備える。時間基準の特徴は、異種の時間スケールによってもたらされる。プロセッサは、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するために、判定ウィンドウにわたって時間基準の特徴を結合する。
【０００８】
限定的でなく、また網羅的でもない態様が、以下の図を参照しながら説明され、さまざまな図を通じて、同じ参照数字は同じ部分を指す。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実装形態によってモバイルデバイスに適用され得る例示の座標系を示す図である。
【図２】一実装形態による、時間基準の特徴の時間的スケーリングを用いる活動分類のための装置の図である。
【図３】一実装形態による活動分類で用いられる例示の時間スケールを示す図である。
【図４】一実装形態によるモバイルデバイスに関連した例示的コンピュータ環境を示す概略図である。
【図５】一実装形態による、時間基準の特徴の時間的スケーリングを用いるユーザ活動の分類プロセスを示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
モバイルデバイスのユーザの活動を分類するためにさまざまなモバイルデバイスに実装され得るデバイス、方法、および装置が提供される。実装形態では、モバイルデバイスの内部に含まれた加速度計などの慣性センサの1つまたは複数の出力の記録値に対して、ケプストラムフィルタリング（Cepstral filtering）を含み得る信号処理アルゴリズムが適用され得る。
【００１１】
特定の実装形態では、識別器は、モバイルデバイスの慣性センサから受け取った信号に少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスのユーザの活動状態を推測し得る。特定の実例では、特定の活動クラスを表し得るか、または暗示し得る時間基準の「特徴」を計算するため、または抽出するために、1つまたは複数の慣性センサからの信号が、特定の時間スケールにわたって処理され得る。尤度の指標は、対数尤度、または特定の活動クラスの尤度から導出された他の表現もしくは特定の活動クラスの尤度に関する他の表現などの「尤度関数」に関して記述され得ると共に、判定ウィンドウの期間中、第1の時間スケールにわたって計算され、少なくとも1つの他の時間スケールにわたって計算された類似の尤度関数と結合され得る。複数の時間スケールにわたって計算された特徴から特定の活動を推測するために、ベイズ識別器（Bayesian classifier）および/またはパターン認識が適用され得る。
【００１２】
特定の実装形態では、特徴は、慣性センサから受け取った信号から計算され得ると共に、受け取った信号を処理して解析する特定の時間スケールで計算され得る。別々の計算された特徴は、別々の(例えば異種の)時間スケールにわたって処理され得ることを理解されたい。さらに、いかなる特定の計算された特徴についても、時間スケールを変化させると、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの運動状態を特徴付けるのに用いられる特徴の有用性が変化する可能性がある。例えば、ユーザの運動状態が一定のままであれば(例えばユーザが歩いていれば)、加速度の特徴の平均の大きさは、平均値が計算される時間スケールの期間が増加するのにつれて、この活動クラスのますます正確な指標になり得る。それと対照的に、ピッチ寸法およびロール寸法のうちの1つまたは複数が計算される運動では、平均的な方向の特徴に関して逆効果がまさる可能性がある。平均的な方向の計算では、この特徴に関する時間スケールが増加するのにつれて、計算によって運動の方向の範囲が取得されなくなる可能性がある。
【００１３】
特定の実装形態では、時間基準の特徴は、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するのに用いられるために結合され得る。しかし、結合した特徴は、異種の時間スケールにわたって求められ得る。この状況では、ほんの数例を挙げると、ユーザは、例えばモバイルデバイスを保持するか、着用するか、ポケットに入れることによって、モバイルデバイスと同一場所に配置され得る。
【００１４】
図1は、一実装形態によってモバイルデバイスに適用され得る例示の座標系100を示す。図1で、座標系100は、例えば加速度計の出力信号を利用し、モバイルデバイス102などのモバイルデバイスの時間基準の特徴の時間的スケーリングを用いて、活動分類を容易にするか、または支援するために、全体的に、または部分的に用いられ得る。しかし、加速度計は、ユーザの活動が分類され得る慣性センサのほんの一例であり、本願発明の主題は、この点に限定されないことを理解されたい。慣性センサの実例には、ジャイロスコープ、磁力計、圧電デバイスなどが含まれ得る。他の実装形態では、ほんの数例を挙げると、圧力センサ、周辺光センサ、撮像センサ、温度センサなどの他のタイプのセンサが、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動状態を推測するように処理され得る出力信号を生成し得る。
【００１５】
図示のように、座標系100は、例えば3次元のデカルト座標系を備え得るが、本願発明の主題は、そのように限定されるわけではない。この示された実例では、モバイルデバイス102の運動は、例えば、3つの線形の次元または軸X、Y、およびZを基準として、例示の座標系100の原点104に対して少なくとも部分的に検出され得るか、または測定され得る加速度振動を表す。例示の座標系100は、モバイルデバイス102の本体と整列してもしなくてもよいことを理解されたい。特定の実装形態では、円筒座標系もしくは球座標系などの非デカルト座標系、または互いに直交する次元を定義し得るその他の座標系が用いられ得ることにも留意されたい。
【００１６】
やはり図1に示されるように、例えばデバイスの方向が重力に関して変化するとき、モバイルデバイス102の回転運動が、1つまたは2つの次元を基準として、少なくとも部分的に検出、または測定され得る。一実装形態では、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、または測定され得ると共に、ファイ(φ)は、矢印106で全体的に示されるように、ピッチすなわちX軸のまわりの回転を表し、タウ(τ)は、矢印108で全体的に示されるように、ロールすなわちZ軸のまわりの回転を表す。したがって、一実装形態では、3次元加速度計は、例えば、加速度振動のレベルならびに横揺れまたは縦揺れの次元に関する重力についての変化を、少なくとも部分的に検出、または測定し得ると共に、したがって、5次元の可観測性(X、Y、Z、φ、τ)をもたらす。しかし、これらは、例示の座標系100を基準として検出、または測定され得る、さまざまな運動の実例でしかなく、本願発明の主題が前述の運動または座標系に限定されるわけではない。
【００１７】
上記の議論に続いて、3次元加速度計は、例えばデバイスと同一場所にいるユーザの活動に応答して、さまざまな振動による3次元空間の加速度を検出、または測定し得る。一般的には、加速度振動は、例えば移動する車両(例えばエンジン、ホイールなど、振動、路面の凸凹など)、ユーザの歩行または走行、手または手首の微動、有酸素運動、あるいはモバイルの設定または環境に通常存在し得る他の現象に関連している可能性があるが、必ずというわけではない。
【００１８】
図2は、一実装形態による、時間基準の特徴の時間的スケーリングを用いる活動分類のための装置の図(200)である。図2では、モバイルデバイスに配置された慣性センサ205が、バッファ208に対して、電気信号または他のタイプの信号を含む出力の「記録値」を生成する。一実装形態では、慣性センサ205は、可観測性のさまざまな次元(例えばX、Y、Z、φ、τ)におけるモバイルデバイスの加速度を表す1つまたは複数の記録値を生成する加速度計であり得る。
【００１９】
バッファ208の出力端子には、特徴計算モジュール210、220、および230が結合されている。一実装形態では、特徴計算モジュールは、いくつかの時間スケールのうちの少なくとも1つに特徴が割り当てられている情報状況f1:n11、f1:n22、およびf1:n33のベクトルを表す並列の流れに達するためのケプストラムフィルタリングを含み得る信号処理アルゴリズムを適用する。一実装形態では、特徴計算モジュール210、220、および230は、異種の時間スケールを備える。例えば、特徴計算モジュール210は、特徴計算モジュール220の時間スケールの3倍であり、特徴計算モジュール230の時間スケールの5倍である時間スケールを備え得る。
【００２０】
図2の実装形態には、3つの特徴計算モジュールが示されている。他の実装形態では、2つなど、より少数の特徴計算モジュールが使用され得るか、あるいは、3、4、5もしくはさらに大きな数など、より多数の特徴計算モジュールが使用され得る。前述のように、特定の実装形態では、バッファ208に記憶された情報状況を用いて、慣性センサ205が提供する信号から1つまたは複数の特徴が抽出され得る。これらの特徴に含まれるのは、
1.ケプストラム係数(Cepstral Coefficients：CC)、
2.メル周波数ケプストラム係数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients：MFCC)、
3.デルタケプストラム係数(delta Cepstral Coefficients：dCC)、
4.デルタメル周波数ケプストラム係数(delta Mel-Frequency Cepstral Coefficients：dMFCC)、
5.加速ケプストラム係数(accel Cepstral Coefficients：d2CC)、
6.加速メル周波数ケプストラム係数(accel Mel-Frequency Cepstral Coefficients ：d2MFCC)、
7.線形予測係数(Linear Prediction Coefficients：LPC)、
8.デルタ線形予測係数(delta Linear Prediction coefficients：dLPC)、
9.加速線形予測係数(accel Linear Prediction coefficients：d2LPC)、
10.加速度計の標準からの変動、ならびに
11.加速度計のピッチおよびロール、または重力に対する加速度計の方向に関連した他の角度、
である。
【００２１】
しかし、これらは、スペクトル包絡線(例えば、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動クラスを推測するのに用いられる)を特徴付けるために信号から抽出され得る特徴の実例でしかなく、本願発明の主題がこの点に限定されるわけではないことを理解されたい。
【００２２】
慣性センサ信号のスペクトル包絡線を特徴付けるための特徴の抽出に関して、CCまたはMFCCは、波形のスペクトル包絡線のパラメータ化をもたらし得ると共に、したがって、ユーザの別々の位置に配置されたモバイルデバイスによってユーザの歩行または足取りなどの別々のタイプの運動から生じる波形を識別するのに役立ち得る。一実装形態では、CCは、対象の周波数帯に同等のエンファシス(例えば重み付け)が適用される慣性センサ信号から特徴付けられる特徴を抽出するために用いられ得る。MFCCの特徴の抽出に用いられ得るものなど、他の実装形態では、より低い周波数信号が強調され、より高い周波数信号は重視されないことがある。
【００２３】
一例では、ユーザが歩いているとき、ユーザの尻ポケットの中にあるモバイルデバイスから生じる加速度計の記録値（trace）(時間の関数としての加速器出力)は、ユーザの手中のモバイルデバイスに由来する加速度計の記録値とは異なるものであり得る。この例では、ユーザが歩いているとき、ユーザのポケットの中にあるモバイルデバイスは、垂直(±Z)の方向には明瞭で周期的な加速度を受けるが、±X方向または±Y方向の加速度はほとんど受けない可能性がある。それとは対照的に、ユーザが歩いているとき、ユーザの手中のモバイルデバイスは、例えば、垂直(±Z)の方向に受ける加速度の周期性はあまり明瞭でなく、±X方向または±Y方向に受ける加速度は増加する可能性がある。「記録値」という用語は、パラメータが表示されること、またはパラメータの連続値が用いられる必要があることを意味するものではなく、時間の関数としてパラメータの値を指すことに留意されたい。
【００２４】
一実装形態では、デルタCCは、静的CCに加えて、各CCの速度(例えば時間に対する変化率)を、オーバーラップしているウィンドウにわたって考慮に入れることにより、CCの性能を高めるために用いられ得る。加速CCは、オーバーラップしているウィンドウにわたって、1つまたは複数の静的CCの加速度(例えば時間に対する速度の変化率)をさらに考慮に入れることにより、CCの性能をさらに向上させる可能性がある。
【００２５】
複数の実装形態で、デルタMFCCおよび加速MFCCに関するパラメータが同様に適用され得る。例えば、デルタフィルタリングおよび加速フィルタリングを適用するために、慣性センサ信号が提供する対象の周波数帯のプレエンファシスフィルタリングを用いて、静的MFCCが計算され得る。次いで、1つまたは複数のMFCCの速度および加速度を(時間の関数として)求めるために、計算されたMFCCに対してデルタフィルタリングおよび加速フィルタリングが遂行され得る。
【００２６】
複数の実装形態で、基礎をなす慣性センサ信号が全極型自己回帰過程によって生成される場合には、スペクトル包絡線を特徴付けるために、線形予測係数(LPC)が用いられ得る。一実装形態では、LPCは、以前の出力サンプルの近似の一次結合として、特定の時点における慣性センサの出力信号をモデル化し得る。一例では、1つまたは複数のデータウィンドウの期間に出力信号を記述する1組の係数に対して、誤差信号が加えられ得る。
【００２７】
一実装形態では、LPCからMFCCへの1対1のマッピングが存在し得る。デルタLPCは、オーバーラップしているウィンドウにわたって各係数の速度(例えば時間の関数としての変化率)をさらに考慮に入れることにより、LPCの性能を向上し得る。加速LPCは、オーバーラップしているウィンドウにわたって各係数の加速度(例えば時間の関数としての速度の変化率)をさらに考慮に入れることにより、LPCの性能をさらに向上し得る。
【００２８】
代替実装形態では、(例えばスペクトル包絡線の特徴付けの代わりの、またはその特徴付けと結合する)他の特徴が、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を特徴付けるのに使用されるために、慣性センサ信号から抽出され得る。これらの特徴には、
1.ピッチ、
2.スペクトルエントロピー、
3.ゼロ交差レート(ZCR)、
4.スペクトル中心(SC)、
5.帯域幅(BW)、
6.帯域エネルギー(BE)、
7.スペクトルフラックス(SF)、および
8.スペクトルロールオフ(SR)、
が含まれ得る。
【００２９】
一実装形態では、慣性センサ信号からピッチが測定され得ると共に、これは、周期運動の基本周波数を定義し得る。ピッチの測定は、例えばジョギング対ランニング、早歩き対散歩など、例えば別々の速度で起こる類似の動きの活動を差別化するのに便利であり得る。
【００３０】
一実装形態では、スペクトルエントロピーが測定され得ると共に、これは、正規化して確率分布として観察されれば、慣性センサ信号の短期間の周波数スペクトルに対応し得る。例えば、スペクトルエントロピーを測定すると、信号のある程度の周期性のパラメータ化が可能になり得る。一例では、加速度計の記録値から計算されたスペクトルエントロピーがより低ければ、ユーザが、ウォーキング、ランニング、サイクリングなどの周期的活動に従事していることを示し得る。一方、スペクトルエントロピーがより高ければ、ユーザが、デバイスの操作または凹凸のある道路での自動車運転などの非周期的活動に従事していることを示し得る。
【００３１】
一実装形態では、ゼロ交差レートが測定され得ると共に、これは、慣性センサ信号が、特定の時間ウィンドウにおいてその平均値と交差する1秒当たりの回数を記述し得る。ゼロ交差レートの測定は、“正の値と負の値の間のよりゆっくりした変動によって示され得るウォーキング”対“正の値と負の値の間のより急速な変動によって示され得るランニング”など、別々の速度で変動する慣性センサ信号を生成する各運動または各デバイス位置を差別化するのに役立ち得る。
【００３２】
一実装形態では、スペクトル中心が測定され得ると共に、これは、慣性センサ信号の短期間の周波数スペクトルの中心周波数を表し得る。サブバンドスペクトル中心は、慣性センサ信号のパワースペクトルにフィルタバンクを適用し、次いで、各サブバンドに関する第1のモーメント(または重心)を計算することによって見出され得る。次いで、信号周波数の範囲が、複数のビンに分割され得る。各サブバンドに相当するビンが求められ、1つインクリメントされ得る。次いで、もたらされたヒストグラムの離散コサイン変換を計算することにより、ケプストラム係数が求められ得る。
【００３３】
一実装形態では、帯域幅が測定され得ると共に、これは、慣性センサ信号の短時間周波数スペクトルの標準偏差として表され得る。一例では、本明細書で説明されたものなどの1つまたは複数の他の測定を補完するために、慣性センサ信号の帯域幅が用いられ得る。一実装形態では、帯域エネルギーが測定され得ると共に、これらは、慣性センサ信号の短期間周波数スペクトルの別々の周波数帯のエネルギーを記述し得る。
【００３４】
さまざまな実装形態において、スペクトル中心、帯域幅および/または帯域エネルギーの測定は、例えば、慣性センサ出力信号を生成する各運動または各デバイス位置を差別化するのに役立ち得ると共に、これらの測定は、周波数スペクトルの別々の部分(例えば高周波活動対低周波活動)におけるエネルギー濃度を示し得る。いくつかの実装形態では、他の測定とともに行なわれるこれら追加の測定は、慣性センサ信号に基づいて正確な活動検出の尤度関数を向上するために用いられ得る。
【００３５】
一実装形態では、スペクトルフラックスが測定され得ると共に、これは、慣性センサ信号の2つの連続するウィンドウにわたる短時間周波数スペクトル間の差の平均値であり得る。スペクトルフラックスの測定は、例えば特定の周期的行動が変化している速度を特徴付けるのに(例えば活動レベルが短時間で著しく変化し得る有酸素活動を特徴付けるのに)用いられ得る。
【００３６】
一実装形態では、スペクトルロールオフが測定され得ると共に、この周波数より下に、信号エネルギーの特定の小部分が存在し得る。一例では、スペクトルロールオフは周波数スペクトルの形状を特徴付けるのに役立ち得ると共に、この形状は、他の測定と結合したとき、ユーザ動作を求めるのに役立ち得る。
【００３７】
一実装形態では、情報状況f1:n11、f1:n22、およびf1:n33のベクトルが、それぞれ尤度関数計算モジュール215、225、および235に送られる。尤度関数計算モジュール215、225、および235は、各特徴計算モジュールの時間スケールにわたって各活動クラス(ω)に関する尤度関数を計算する。例えば、尤度関数計算モジュール215は、特徴計算モジュール210の時間スケールを用いて、ウォーキング、ランニング、サイクリングなどのさまざまな活動に関する尤度関数を計算し得る。尤度関数計算モジュール225は、同様のやり方で、特徴計算モジュール220の時間スケールを用いて、各活動に関する尤度関数を計算し得る。さらに、尤度関数計算モジュール235は、特徴計算モジュール230の時間スケールを用いて、各活動に関する尤度関数を計算し得る。
【００３８】
尤度関数計算モジュール215、225、および235の出力状態は、ベイズ識別器を実装し得る尤度関数結合モジュール240を使用して結合され得る。一実装形態では、別々の時間スケールの特徴が統計的に独立したものとして扱われ得るという仮定がなされ得る。時間スケールに対して、ガウスの混合モデルを用いて、異種の時間スケールにわたって計算された複合確率がモデル化され得ると共に、ガウスの混合モデルでは、時間スケール内の特徴の間の相関を得るために、各組合せ構成要素の共変行列が用いられ得る。一実装形態では、システムが一旦教育されると(例えば統計モデルのパラメータが推定されると)、各時間スケール内の各活動クラスに関する尤度関数を計算することにより、分類が進行し得る。次いで、さまざまな時間スケールにわたって各活動クラスに関する尤度関数を結合するために、ベイズ識別器が使用され得る。
【００３９】
一実装形態では、各時間スケールについて各活動クラスに関する平均尤度関数を最初に計算することにより、別々の時間スケールについて各活動クラスに関する尤度関数の結合が遂行される。一実装形態では、判定ウィンドウ内のすべての時間スケールにわたって、この平均値が計算される。次いで、結合した尤度関数を形成するために、これらの平均値が、ベイズ識別器を使用して、別々の時間スケールにわたって加算され得る。次いで、活動識別器250から、最も結合度の高い尤度関数を有する分類が生成される。
【００４０】
【数１】
0005756561.tif 000002
【００４１】
上記の式および図2では、時間スケールの番号はJで示されている。J番目の時間スケールの時間ウィンドウの番号はNjで示されている。また、活動クラスの番号はMで示されている。j番目の時間スケールのi番目の時間ウィンドウで計算された特徴の確率変数/ベクトルはFi,jで示され、確率変数/ベクトルの実現はfi,jで示され、基礎をなす活動クラスを示す確率変数はΩによって識別され、また、Ωの実現は、基礎をなす活動の組{ω1、．．．、ωM}の要素である。
【００４２】
一実装形態では、別々の時間スケールにわたる各活動クラスに関する尤度関数の、より最適化された結合は、別々の時間ウィンドウおよび別々の時間スケールに対する重み付け係数の適用を伴い得る。次式のようになる。
【００４３】
【数２】
0005756561.tif 000003
【００４４】
この式で、重み付け係数αiは別々の時間ウィンドウ向けに選択され得ると共に、重み付け係数βiは別々の時間スケール向けに選択され得る。
【００４５】
図3は、一実装形態による活動分類で用いられる例示の判定ウィンドウを示す図(300)である。図3では、5つの時間ウィンドウ330および3つの時間ウィンドウ320が、判定ウィンドウ310にオーバーラップしている。一実装形態では、時間ウィンドウ310および320のそれぞれの内部で尤度関数が計算され、ベイズ識別器を使用して判定ウィンドウ310からの尤度関数と結合される。
【００４６】
図3は、判定ウィンドウ310とオーバーラップする5つの時間ウィンドウ330および3つの時間ウィンドウ320を示しているが、時間ウィンドウ320および330の別の整数倍の期間を有する判定ウィンドウを用いることに何ら支障はない。一実装形態では、例えば、第1の時間ウィンドウは判定ウィンドウの期間の2倍でよく、第2の時間ウィンドウは判定ウィンドウの4倍でよい。したがって、これは、ほんのいくつかの限定的でない異種の時間スケールの可能な実例を表すものであり、本願発明の主題がこの点に限定されるわけではないことを理解されたい。
【００４７】
図4は、例示的コンピュータ環境400の一実装形態を示す概略図であり、この環境には、慣性センサ信号に少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を分類するための1つまたは複数のプロセスを、部分的にまたは実質的に、遂行するか、または支援することができる、1つまたは複数のネットワークまたはデバイスが含まれ得る。本明細書で説明される、コンピュータ環境400に示されているさまざまなデバイスまたはネットワークのすべてもしくは一部分、プロセス、または方法は、ソフトウェアとともに、さまざまなハードウェア、ファームウェア、またはその任意の組合せを用いて実施され得ることを理解されたい。
【００４８】
コンピュータ環境400は、例えばモバイルデバイス402を含み得ると共に、モバイルデバイス402は、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、無線センサネットワークなどの適切な通信ネットワークを介して、移動式または非移動式の任意数の他のデバイスに通信結合され得る。一実装形態では、モバイルデバイス402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できる任意の電子デバイス、装置、または機械を表し得る。例えば、モバイルデバイス402は、例えば携帯電話、人工衛星電話、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、個人の娯楽システム、電子書籍端末、タブレット型パーソナルコンピュータ(PC)、個人のオーディオデバイスまたはビデオデバイス、個人のナビゲーションデバイスなどに関連した1つまたは複数のコンピュータデバイスまたはプラットフォームを含み得る。特定の例示的実装形態では、モバイルデバイス402は、別のデバイスの中で用いるために動作可能な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。図示されていないが、任意選択で、またはその代わりに、モバイルの、またはモバイルデバイス402に通信結合された、コンピュータ環境400に関連する1つまたは複数のプロセスを助長するため、または支援するための追加のデバイスが存在し得る。したがって、特に明記しない限り、議論を単純化するために、モバイルデバイス402を参照しながら以下で説明されるさまざまな機能、要素、構成要素などは、例示のコンピュータ環境400に関連した1つまたは複数のプロセスを支援するように、図示されていない他のデバイスにも適用され得る。
【００４９】
コンピュータ環境400には、例えば、位置決めシステム、位置ベースのサービスなどに関連した、1つまたは複数の無線信号に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイス402に関する位置または配置の情報をもたらすことができる、さまざま計算リソースまたは通信リソースが含まれ得る。図示されていないが、特定の例示的実装形態では、モバイルデバイス402は、例えば、方向情報、位置情報などのすべてまたは一部分を(例えば三辺測量、ヒートマップ署名照合などによって)取得するか、またはもたらすことができる位置認識ユニットまたは追跡ユニットを含み得る。このような情報は、ユーザの指示に応答して運動制御された1つまたは複数のプロセスを支援して供給され得るか、そうでなければ、例えば1つまたは複数のしきい値などの他の適切な情報または求められる情報とともに記憶装置404に記憶され得る。
【００５０】
記憶装置404は、任意の適切な情報または求められる情報の記憶媒体を表し得る。記憶装置404は、例えば主記憶装置406および補助記憶装置408を含み得る。主記憶装置406は、例えばランダムアクセスメモリ、読出し専用メモリなどを含み得る。この例では、主記憶装置406は、処理ユニット410と分離して示されているが、主記憶装置406のすべてまたは一部分が、処理ユニット410の内部に設けられ得るか、そうでなければ、処理ユニット410と一緒に配置され/結合され得ることを理解されたい。補助記憶装置408は、例えば主記憶装置のものと同一もしくは類似のタイプの記憶装置、または、例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、固体記憶装置ドライブなどの1つもしくは複数の情報記憶装置もしくは情報記憶システムを含み得る。特定の実装形態では、補助記憶装置408は、非一時的コンピュータ可読媒体412を動作可能に受容することができるか、そうでなければこれに結合することができる。
【００５１】
コンピュータ可読媒体412は、例えば、コンピュータ環境400に関連した1つまたは複数のデバイスに関する情報、コードまたは命令(例えば製品など)へのアクセスを記憶するか、または供給することができる任意の媒体を含み得る。例えば、コンピュータ可読媒体412は、処理ユニット410によって用意され得るか、またはアクセスされ得る。そのため、特定の例示的実装形態では、これらの方法または装置は、全体的または部分的に、コンピュータ可読媒体の形態をとり得ると共に、これに記憶され得るコンピュータ実行可能命令が、少なくとも1つの処理ユニットまたは他の類似の回路によって実行されると、処理ユニット410または他の類似の回路が、位置割出しプロセスのすべてまたは各部分、センサベースの測定またはセンサに支援された測定(例えば加速度、減速度、方向、傾斜、回転など)、慣性センサ信号からの特徴の抽出/計算、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動の分類、または何らかの類似のプロセスを遂行することができるようになり、モバイルデバイス402の静止検出(rest detection)を助長するか、または支援する。特定の例示的実装形態では、処理ユニット410は、通信、ゲームなどの他の機能を遂行するか、または支援する能力があり得る。
【００５２】
処理ユニット410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施され得る。処理ユニット410は、情報を計算する技法またはプロセスの少なくとも一部分を遂行することができる1つまたは複数の回路を表し得る。限定するものでない一例として、処理ユニット410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、デジタル信号プロセッサ、プログラマブルロジックデバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイなど、またはその任意の組合せを含み得る。
【００５３】
モバイルデバイス402は、コンピュータ環境400に関連した1つまたは複数のプロセスを助長するか、または支援するために、例えば1つまたは複数の加速度計413、または磁気コンパス、ジャイロスコープ、ビデオセンサ、比重計などのさまざまな他のセンサ414など、さまざまな構成要素または回路を含み得る。例えば、このようなセンサは、処理ユニット410に対してアナログ信号またはデジタル信号を供給し得る。図示されていないが、モバイルデバイス402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変換器(ADC)を含み得ることに留意されたい。任意選択で、またはその代わりに、このようなセンサは、それぞれの出力信号をデジタル化するように指定された(例えば内部にあるものなどの)ADCを含み得るが、本願発明の主題はそのように限定されるわけではない。
【００５４】
図示されていないが、モバイルデバイス402は、前述のように、例えば加速度計の測定情報(例えば加速度計の記録値)などの適切な情報または求められる情報を収集するために、記憶装置または情報バッファをさらに含み得る。モバイルデバイスは、例えばモバイルデバイス402の構成要素または回路のいくつかまたはすべてに電力を供給するために、電源をさらに含み得る。電源は、例えばバッテリーなどの携帯用電源であり得るか、または(例えば家、充電スタンド、自動車などの)コンセントなどの固定電源を備え得る。電源は、モバイルデバイス402に一体化され得る(例えばビルトインなど)か、そうでなければモバイルデバイス402によって支持され得る(例えばスタンドアローンなど)ことを理解されたい。
【００５５】
モバイルデバイス402は、さまざまな回路を互いに動作可能に結合するための1つまたは複数の接続バス416(例えばバス、線、導体、光ファイバなど)と、ユーザ入力を受け取り、センサ関連の信号測定を助長し、もしくは支援し、またはユーザに情報を供給するためのユーザインターフェース418(例えば表示器、タッチスクリーン、キーパッド、ボタン、ノブ、マイクロホン、スピーカ、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402は、示されたような1つまたは複数の適切な通信ネットワークを通じて、1つまたは複数の他のデバイスまたはシステムと通信することを可能にするための通信インターフェース420(例えば無線送信器または受信器、モデム、アンテナなど)をさらに含み得る。
【００５６】
図5は、一実装形態による、時間基準の特徴の時間的スケーリングを用いるユーザ活動の分類プロセスを示す流れ図(450)である。図4の実施形態は、図5の方法を遂行するのに適切であり得るが、構造および構成要素の代替機構を用いてこの方法を遂行することに何ら支障はない。この方法はブロック460で始まり、このブロックは、モバイルデバイスの1つまたは複数の慣性センサから受け取った信号から抽出される複数の時間基準の特徴を取得するステップを含む。ブロック460では、時間基準の特徴は、異種の時間スケールによってもたらされる。この方法は470に続き、このブロックは、判定ウィンドウにわたって時間基準の特徴を結合して、モバイルデバイスと同一場所にいるユーザの活動を推測するステップを含む。
【００５７】
本明細書で説明される方法は、特定の特徴または実例による用途に依拠して、さまざまな手段によって実施され得る。例えば、このような方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、個別論理回路/固定論理回路、それらの任意の組合せなどで実施され得る。例えば、ハードウェアまたは論理回路の実装形態では、処理ユニットは、ほんの数例を挙げると、1つまたは複数の特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタル信号プロセッサ(DSP)、デジタル信号処理装置(DSPD)、プログラマブルロジックデバイス(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遂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、またはそれらの組合せの内部に実装され得る。
【００５８】
ファームウェアまたはソフトウェアの実装形態については、この方法は、本明細書で説明された機能を遂行する命令を有するモジュール(例えばプロシージャ、機能など)で実施され得る。具体的に命令を実施する任意の機械可読媒体が、本明細書で説明された方法を実施するのに使用され得る。例えば、ソフトウェアコードは、記憶装置に記憶され、プロセッサによって実行され得る。記憶装置は、プロセッサの内部で、またはプロセッサの外部で実施され得る。本明細書に用いられる「記憶装置」という用語は、任意のタイプの長期記憶装置、短期記憶装置、揮発性記憶装置、不揮発性記憶装置、または他の記憶装置を指し、いかなる記憶装置の特定のタイプもしくは記憶装置の数、または記憶が格納される媒体のタイプにも限定されない。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1つ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データまたは情報を表す信号を記憶し得る。例えば、データまたは情報を表す電子信号は、記憶媒体(例えば記憶装置)の一部分に、このような記憶媒体の一部分の状態に影響を及ぼす、または状態を変化させることにより、2進情報(例えば1と0)として、データまたは情報を表すように「記憶」され得る。そのため、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分のこのような状態変化は、記憶媒体の、別の状態または別のものへの変換を構成する。
【００５９】
示されたように、1つまたは複数の例示的実装形態では、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、個別論理回路/固定論理回路、それらのいくつかの組合せなどで実施され得る。ソフトウェアで実施される場合、これら機能は、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入手可能な物理的媒体であり得る。限定するものではない一例として、このようなコンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMまたは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、あるいは所望のプログラムコードを命令またはデータ構造の形で記憶するために用いることができて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ることができる。本明細書で使用される磁気ディスクおよび光ディスク(disk and disc)は、コンパクトディスク（登録商標）(CD)、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多用途ディスク(DVD)、フロッピー（登録商標）ディスクおよびブルーレイディスクを含み、磁気ディスクが、通常、データを磁気的に再現するのに対して、光ディスクはレーザを用いてデータを光学的に再現する。
【００６０】
上記で論じたように、モバイルデバイスは、1つまたは複数の無線通信技法を用い、さまざまな通信ネットワークを通じて、情報の無線の送信または受信によって1つまたは複数の他のデバイスと通信する能力があり得る。ここで、無線通信技法は、例えば無線広域ネットワーク(WWAN)、無線ローカルエリアネットワーク(WLAN)、無線パーソナルエリアネットワーク(WPAN)などを用いて実施され得る。「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、互換性があるように用いられ得る。WWANは、符号分割多重接続(CDMA)ネットワーク、時分割多重接続(TDMA)ネットワーク、周波数分割多重接続(FDMA)ネットワーク、直交周波数分割多重接続(OFDMA)ネットワーク、単一搬送波の周波数分割多重接続(SC-FDMA)ネットワーク、ロングタームエボリューション(LTE（登録商標）)ネットワーク、WiMAX（登録商標）(IEEE 802.16)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ると、cdma2000、広帯域CDMA(WCDMA（登録商標）)、時分割同期コード分割多重接続(TD-SCDMA)などの1つまたは複数の無線接続技術(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規格に従って実施される技術を含み得る。TDMAネットワークは、広域自動車通信システム(GSM（登録商標）)、デジタル先進携帯電話システム(D-AMPS)、または他のいくつかのRATを実装し得る。GSM（登録商標）およびW-CDMAは、「第3世代パートナーシッププロジェクト」(3GPP（登録商標）)という名称の協会からの文書に説明されている。cdma2000は、「第3世代パートナーシッププロジェクト2」(3GPP（登録商標）2)という名称の協会から文書に説明されている。3GPP（登録商標）および3GPP（登録商標）2の文書は公に入手可能である。WLANは、IEEE 802.11xネットワークを含み得ると共に、WPANは、例えばブルートゥースネットワーク、IEEE 802.15x、または他のいくつかのタイプのネットワークを含み得る。これらの技法は、WWAN、WLAN、またはWPANの任意の組合せとともに実施され得る。無線通信ネットワークは、例えばロングタームエボリューション(LTE（登録商標）)、LTE（登録商標）-Advanced、WiMAX（登録商標）、ウルトラモバイルブロードバンド(UMB)など、いわゆる次世代技術(例えば「4G」)を含み得る。
【００６１】
特定の一実装形態では、モバイルデバイスは、例えばその位置、方向、速度、加速度などを推定するために、モバイルデバイスとの通信を助長するか、または支援する、1つまたは複数のフェムトセルと通信する能力があり得る。例えば、本明細書で用いられる「フェムトセル」は、例えばデジタル加入者回線(DSL)またはケーブルなどの広帯域ネットワークを介して、サービスプロバイダのネットワークへの接続を可能にされ得る1つまたは複数のより小さなサイズのセルラー基地局を指し得る。一般的には、必ずというわけではなく、フェムトセルは、可能な多数のものからほんの数例を挙げると、例えばユニバーサル移動体通信システム(UTMS)、ロングタームエボリューション(LTE（登録商標）)、エボリューションデータオプティマイズドまたはエボリューションデータオンリー(EV-DO)、GSM（登録商標）、ワールドワイドインターオペラビリティフォーマイクロウェーブアクセス(WiMAX（登録商標）)、符号分割多重アクセス(CDMA)-2000、または時分割同期コード分割多重接続(TD-SCDMA)などのさまざまなタイプの通信技術を利用し得るか、そうでなければこれらの通信技術に適合し得る。特定の実装形態では、フェムトセルは、例えば一体化されたWiFiを含み得る。しかし、フェムトセルに関するこのような詳細は単なる実例であり、本願発明の主題はそのように限定されない。
【００６２】
また、コンピュータ可読のコードまたは命令は、信号によって(例えば電気的デジタル信号によって)、送信器から受信器へ、物理的伝送媒体を通じて伝送され得る。例えば、ソフトウェアは、ウェブサイト、サーバ、または他の遠隔のソースから、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、撚線対、デジタル加入者線(DSL)、または赤外線、無線、およびマイクロ波などの無線技術の物理的構成要素を用いて伝送され得る。上記のものの組合せも、物理的伝送媒体の範囲内に含まれ得る。このようなコンピュータ命令またはデータは、別々の時間(例えば1回目と2回目)に、各部分(例えば第1の部分と第2の部分)で伝送され得る。この詳細な説明のいくつかの部分は、特定の装置または専用コンピュータデバイスまたはプラットフォームの記憶装置の内部に記憶された2値デジタル信号に対する操作のアルゴリズムまたは記号による表示に関して示される。この特定の明細書の文脈では、特定の装置などの用語には、一旦プログラムされるとプログラムソフトウェアからの命令に応じて特定の機能を遂行する汎用コンピュータが含まれる。アルゴリズムの説明または記号による表示は、当業者が、信号処理に用いる技法、または業務の中味を他の当業者に送るための関連技術の実例である。アルゴリズムは、ここでは、また一般に、所望の結果に至る首尾一貫した一連の操作、または類似の信号処理であると考えられる。この状況では、操作または処理は、物理量の物理的操作を伴う。一般的には、必ずというわけではなく、このような量は、記憶、伝達、結合、比較、または処理が可能な電気信号または磁気信号の形をとり得る。
【００６３】
主に共通使用の理由で、このような信号を、ビット、情報、値、要素、シンボル、文字、変数、項、数、数字などとして言及することが、時には好都合であることが判明している。しかし、これらの用語または類似の用語のすべてが、適切な物理量に関連付けられるべきであり、好都合な名札でしかないことを理解されたい。特に別記しない限り、上記の議論から明らかなように、本明細書を通じて、「処理する」、「計算する」、「判断する」、「確認する」、「識別する」、「関連付ける」、「測定する」、「遂行する」などの用語を利用する議論は、専用コンピュータまたは類似の専用電子コンピュータデバイスなどの特定の装置の動作または処理を指すものと理解される。したがって、本明細書の状況では、専用コンピュータまたは類似の専用電子コンピュータデバイスは、専用コンピュータまたは類似の専用電子コンピュータデバイスの記憶装置、レジスタ、または他の情報記憶装置、情報伝達装置、もしくは情報表示装置の内部の物理的な電子量、電気量、または磁気量として一般的に表された信号を処理するか、または変換することができる。
【００６４】
本明細書で用いられる「および」および「または」という用語は、このような用語が用いられている状況に少なくとも部分的に依拠するものと同様に予期される、さまざまな意味を含み得る。一般的には、「または」が、A、B、またはC、など、リストを関連付けるのに用いられた場合には、包含的な意味で使用されるA、B、およびC、ならびに排他的な意味で使用されるA、B、またはCを意味するように意図される。さらに、本明細書で用いられる「1つまたは複数の」という用語は、単数の任意の特徴、構造、または特性を説明するのに用いられ得るか、あるいは特徴、構造、または特性のいくつかの組合せを説明するのに用いられ得る。しかし、これは説明に役立つ実例でしかなく、本願発明の主題は、この実例に限定されないことに留意されたい。
【００６５】
本明細書では、特定の例示的技法が、さまざまな方法またはシステムを用いて説明されまた示されてきたが、本願発明の主題から逸脱することなく、さまざまな他の変更が行なわれ得ると共に、また等価物が代用され得ることが当業者には理解されよう。さらに、特定の状況を、本願発明の主題の教示に適応させるために、本明細書で説明された主要概念から逸脱することなく多くの変更が行なわれ得る。したがって、本願発明の主題は、開示された特定の実例に限定されず、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およびその等価物をさらに含み得るように意図されている。
【符号の説明】
【００６６】
100  座標系
102  モバイルデバイス
104  原点
106  矢印
108  矢印
200  活動分類のための装置の図
205  慣性センサ
208  バッファ
210  特徴計算モジュール
215  尤度関数計算モジュール
220  特徴計算モジュール
225  尤度関数計算モジュール
230  特徴計算モジュール
235  尤度関数計算モジュール
240  尤度関数結合モジュール
250  活動識別器
300  判定ウィンドウを示す図
310  判定ウィンドウ
320  時間ウィンドウ
330  時間ウィンドウ
400  コンピュータ環境
402  モバイルデバイス
404  記憶装置
406  主記憶装置
408  補助記憶装置
410  処理ユニット
412  コンピュータ可読記憶装置
413  加速度計
414  他のセンサ
416  接続バス
418  ユーザインターフェース
420  通信インターフェース
450  ユーザ活動の分類プロセスを示す流れ図
460  ユーザ活動の分類プロセスのブロック
470  ユーザ活動の分類プロセスのブロック
【図４】
0005756561.tif 000004
【図５】
0005756561.tif 000005
【図１】
0005756561.tif 000006
【図２】
0005756561.tif 000007
【図３】
0005756561.tif 000008