(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
個々人の装備の設置をモニタリングするための方法（１２００）であって、
個々人がニーリング、スタンディング、又はリーチングの姿勢を伴う装備の設置を行っているときに前記個々人をモニタリングするためにモーションセンサを用いること、
前記個々人の姿勢の定性記述の決定に使用するために、コンピュータ（１３０４）において、一定の時間間隔の間、運動センサ（１３０２）から前記個々人の動作の運動センサ入力データを収集すること、
連想メモリの分類を用いて前記個々人の姿勢を少なくともスタンディングか又はニーリングの一方として分類及び特定するため、かつ、共有された相対的属性に基づいて、少なくとも体を伸ばす動作を含む複数の所定の興味のある動作のうちの１つに対応する動作として、前記一定の時間間隔の間に捉えられた動作を分類するために、前記コンピュータ（１３０４）を使用して、前記運動センサ入力データを解析すること、
モニタリングシステム（１４１２）に対して、特定された所定の興味のある動作の通知を提供する出力を生成すること、及び
前記個々人がどれだけ長く潜在的に危険な姿勢を維持するかについての計量値を収集するために、前記個々人が特定された前記姿勢を維持する継続時間をモニタリングすること
を含む、方法（１２００）。
【請求項２】
特定された所定の興味のある動作が所定の閾値を超えた場合に、警告出力を生成することを更に含む、請求項１に記載の方法（１２００）。
【請求項３】
前記通知を受信したことに応答して、前記興味のある動作についての計量値（１０８）を収集することを更に含む、請求項１に記載の方法（１２００）。
【請求項４】
前記通知を受信したことに応答して、前記個々人による付加的な動作についての計量値（１０８）を収集することを更に含む、請求項１に記載の方法（１２００）。
【請求項５】
個々人の興味のある動作を特定するための装置（１３００）であって、
個々人がニーリング、スタンディング、又はリーチングの姿勢を伴う装備の設置を行っているときに前記個々人をモニタリングするための運動センサ（１３０２）、
前記運動センサ（１３０２）と通信するコンピュータ（１３０４）であって、前記個々人の姿勢の定性記述の決定に使用するために、一定の時間間隔の間、前記個々人の動作についての運動センサデータを前記運動センサ（１３０２）から収集するように構成された、コンピュータ（１３０４）、及び
解析アプリケーション（１３０８）を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体（１３０６）
を備え、前記解析アプリケーション（１３０８）は、前記コンピュータ（１３０４）によって実行された場合に、連想メモリの分類を用いて前記個々人の姿勢を少なくともスタンディングか又はニーリングの一方として分類及び特定するため、かつ、共有された相対的属性に基づいて、少なくとも体を伸ばす動作を含む複数の所定の興味のある動作のうちの１つに対応する動作として、前記一定の時間間隔の間に捉えられた前記個々人の動作を分類するために前記運動センサデータを解析するように構成され、さらに、実行された場合に、モニタリングシステム（１４１２）に対して、特定された所定の興味のある動作の通知を提供する出力を生成し、かつ  前記個々人がどれだけ長く潜在的に危険な姿勢を維持するかについての計量値を収集するために、前記個々人が特定された前記姿勢を維持する継続時間をモニタリングするように更に構成されている、装置（１３００）。
【請求項６】
前記コンピュータが、特定された所定の興味のある動作が所定の閾値を超えた場合に、警告出力を生成するように構成されたプロセッサ（１４１０）を備える、請求項５に記載の装置（１３００）。
【請求項７】
前記コンピュータ（１３０４）は、前記通知を受信したことに応答して、前記興味のある動作についての計量値（１０８）を収集するように更に構成される、請求項５に記載の装置（１３００）。
【請求項８】
前記コンピュータ（１３０４）は、前記通知を受信したことに応答して、前記個々人による付加的な動作についての計量値（１０８）を収集するように更に構成される、請求項５に記載の装置（１３００）。
【請求項９】
複数のデータ、及び前記複数のデータ間の複数の関連性を含む連想メモリ（１４０８）であって、前記複数のデータは関連するグループの中へ収集され、前記連想メモリ（１４０８）は、前記複数のデータ間の少なくとも間接的な関係性に基づいて問い合わせされるように構成された、連想メモリ（１４０８）を更に備え、かつ
前記コンピュータは、プロセッサ（１４１０）であって、運動入力データを受信し、前記連想メモリ（１４０８）と連動して、前記運動入力データを前記連想メモリ（１４０８）内に記憶された複数の所定の動作と比較し、前記複数の所定の動作から選択された特定の動作として前記運動入力データを分類し、かつ前記特定の動作が前記複数の所定の動作のサブセットのうちの１つに合致した場合に、モニタリングシステム（１４１２）に通知するように構成された、プロセッサ（１４１０）を備える、請求項５に記載の装置（１３００）。
【請求項１０】
前記サブセットは、前記個々人の少なくとも１つの望ましくない体勢を含む、請求項９に記載の装置（１３００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、人間でも物体でも、どの動作に対して計量値が生成されるべきかを決定するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
分類システムは、データを受信し、データを解析し、かつその後、分類器を使用してデータを既知の組に割り当てる。ここで、データの１以上の要素が、既知の組の１以上の要素に対応する。例えば、人間の動作検出分類システムにおいて、センサは人間の動作を測定し得る。これらのセンサは、それらのデータを分類システムに入力し得、その後、分類システムは、どの動作にデータが最も似ているかを決定するためにデータを解析する。そのような分類の実施例は、人間が座るか、立つか、歩くか、電話を取るか、体を曲げるか、又は何らかの他の動作を行うか否かを分類し得る。別の実施例において、分類システムは、航空機上のセンサからの入力を解析し得、かつその後、航空機が旋回を実行するか、又はフラップが展開されたか否かなどの、航空機の作動の何らかの態様を分類し得る。
【０００３】
しかしながら、幾つかの場合において、人間に関する付加的な計量値を測定することは、望ましくない可能性がある。例えば、生成される不必要なデータのために、人間の動作についての計量値を追跡することは望ましくない可能性がある。それ故、人間でも物体でも、どの動作に対して計量値が取得されるべきかを決定することができる方法及び装置が望ましい。
【発明の概要】
【０００４】
例示的な実施形態は、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための方法を提供する。方法は、コンピュータにおいて、一定の時間間隔に対する運動センサからの個々の人又は物の動作の運動センサ入力データを収集することを含む。方法は、コンピュータを使用して、一組の分類された所定の興味のある動作を有する解析アプリケーションを使用して、運動センサ入力データを解析することを更に含む。解析アプリケーションは、共有された相対的属性に基づいて、複数の所定の興味のある動作の１つに対応する動作として、一定の時間間隔の間に捉えられた動作を分類する。方法は、モニタリングシステムに対して特定された所定の興味のある動作の通知を提供する出力を生成することを更に含む。
【０００５】
例示的な実施形態は、また、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための装置を提供する。装置は、運動センサ、及び運動センサと通信するコンピュータを含む。コンピュータは、一定の時間間隔に対する個々の人又は物の動作についての運動センサからの運動センサデータを収集するように構成される。装置は、一組の分類された所定の興味のある動作を有する解析アプリケーションを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を更に含む。解析アプリケーションは、コンピュータによって実行された場合に、解析アプリケーションが、共有された相対的属性に基づいて、複数の所定の興味のある動作の１つに対応する動作として、一定の時間間隔の間に捉えられた個々の人又は物の動作を分類するように更に構成される。解析アプリケーションは、実行された場合に、モニタリングシステムに特定された所定の興味のある動作の通知を提供する出力を生成するように更に構成される。
【０００６】
例示的な実施形態はまた、システムを提供する。システムは、物体の一部の複数の物理的位置を検出するように構成された１以上のセンサを有する運動学的測定装置を含む。システムは、運動学的測定装置と通信する連想メモリを更に含み、かつ複数のデータ、及び複数のデータ間の複数の連想を備える。ここで、複数のデータは、連想グループの中へ収集され、連想メモリは、複数のデータ間の少なくとも間接的な関係性に基づいて問い合わせされるように構成される。システムは、連想メモリ及び運動学的測定装置と通信するプロセッサを更に含み、かつ運動学的測定装置から物体の運動入力データを受信し、連想メモリと連動して、運動入力データを、連想メモリ内に記憶された複数の所定の動作と比較し、運動入力データを複数の所定の動作から選択された特定の動作として分類し、かつ特定の動作が複数の所定の動作のサブセットの１つと合致した場合に、モニタリングシステムに通知するように構成される。
【０００７】
有利なことには、システムのプロセッサは、特定の動作が複数の所定の動作のサブセットの１つと合致した場合に、モニタリングシステムに物体の付加的な動作を測定させるように更に構成される。有利なことには、連想メモリと連動するプロセッサは、物体の付加的な動作の評価を出力するように構成される。好ましくは、評価はユーザによって選択された基準に基づく。好ましくは、システムは、物体の一部の複数の物理的位置を検出するように構成された１以上のセンサを有する運動学的測定装置を備える。ここで、物体は人間である。好ましくは、サブセットは、人間の少なくとも１つの望ましくない体位を含む。より好ましくは、付加的な動作は、一定の時間間隔の間の人間の全ての動作を含み、ここで、付加的な動作は、一定の時間間隔の間のサブセット内にあるそれらの動作のみを含む。好ましくは、システムは、運動学的測定装置を備え、ここで、人間の個々の身体部分がモニターされる。好ましくは、システムは、プロセッサを備え、ここで、プロセッサは、人間の動作がもはやサブセット内に無い場合に、モニタリングシステムに通知するように更に構成される。より好ましくは、プロセッサは、人間の動作がサブセットの外側にある場合に、その人間のモニタリングを止めるようにモニタリングシステムに指示命令するように更に構成される。有利なことには、連想メモリは、複数の所定の動作内に付加的な所定の動作を含み、かつ複数の所定の動作のサブセット内に更なる動作を含むように訓練されるように構成される。
【０００８】
例示的な実施形態の特徴と考えられる新規の機能は、添付の特許請求の範囲に規定される。しかしながら、実施形態と、好ましい使用モード、更にはその目的と特徴は、添付図面を参照しながら本発明の一実施形態の以下の詳細な説明を読むことにより最もよく理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】例示的な一実施形態による、運動学的検出システムの一使用例を図示している。
【図２】例示的な一実施形態による、分類システムの一実施例を図示している。
【図３】例示的な一実施形態による、使用されている運動学的検出システムの一実施例を図示している。
【図４】例示的な一実施形態による、リーチング（ｒｅａｃｈｉｎｇ）として分類された予め記録された活動の一実施例を図示している。
【図５】例示的な一実施形態による、スタンディング（ｓｔａｎｄｉｎｇ）として分類された予め記録された活動の一実施例を図示している。
【図６】例示的な一実施形態による、ニーリング（ｋｎｅｅｌｉｎｇ）として分類された予め記録された活動の一実施例を図示している。
【図７】例示的な一実施形態による、活動を分類システムの中へ挿入することの一実施例を図示している。
【図８】例示的な一実施形態による、活動をモニタリングすることの一実施例を図示している。
【図９】例示的な一実施形態による、連想メモリを使用して計量値を収集するためのシステムの一実施例を図示している。
【図１０】例示的な一実施形態による、結果カテゴリーとしての結果とのエンティティーの比較の一実施例を図示している。
【図１１】例示的な一実施形態による、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための方法の流れ図である。
【図１２】例示的な一実施例による、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための方法の別の流れ図である。
【図１３】例示的な一実施形態による、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための装置である。
【図１４】例示的な一実施形態による、特定の動作が複数の所定の動作のサブセットの１つと合致する場合に、モニタリングシステムに通知するためのシステムである。
【図１５】例示的な一実施形態による、データ処理システムを図示している。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
例示的な実施形態は、人間の特定の位置に関する正確な測定値又は計量値を取得することは、見るために物理的に存在する誰かを有することなしに集めることが、しばしば、困難であることを認識し、かつ考慮に入れている。例えば、人間がその位置にいる間に起こり得る潜在的危害を最小化するように個々の人又は物を教育するために、どれだけ長く個々の人又は物がぎこちない位置を維持するかを特定することは望ましい可能性がある。更に、多くの位置は、繰り返して、又は不正確に行われる場合に危害をもたらし得る。悪い姿勢に対する怪我の危険性は、製造施設内で増加し得、ここで、従業員は、装備及び部品を設置する場合に、曲げ、伸ばし、かつ延伸するように要求される。例示的な実施形態の１つの目標は、従業員が気付いていないかもしれない危険な物理的挙動に関して従業員を教育するつもりで、どれだけ長く従業員がこれらの種の位置にいるかを、我々が理解する助けとなることである。
【００１１】
例示的な実施形態は、また、特定の体位がそれらの性質のために特定することが困難であり得ることを認識している。そのような体位は、測定することが困難であり得る。例示的な実施形態は、モニターするために位置を測定することが困難であることを選び出すことができる。例示的な実施形態は、人間にそのような挙動及び捉えられた彼らの位置を実演させることによって、挙動を表現することが困難であることをコンピュータに取り込むことによって、この目標を達成し得る。実演された挙動は、分類システムを訓練するために使用される。それ故、位置の詳細な数学的表現は避けることができる。この機能は、以下に説明される。
【００１２】
過去において、製造設定内の人間の体位をモニタリングすることは、彼らが特定の活動を実行する際に、誰かに別の人間を見させることを含む。典型的には、観察者の役割は、活動が実行される際に、特定の位置に関する計量値を収集することである。これらの計量値の１つの例は、どれだけ長く人間が与えられた種類の体位にあるかということである。
【００１３】
この解決法は、非常に上手くは働かない。第１に、観察するために付加的なマンパワーが必要であり、それは可能性としては望ましくない量の付加的なマンパワーである。第２に、観察されている人間は、しばしば、彼らが観察されていることを知っているので、その人間は、彼らが一人であるような場合と同じやり方で活動を実行しない傾向がある。付加的に、人間の観察者は、長い期間にわたり観察する場合にエラーを起こしがちである。また更に、人間の観察者は、収集された計量値を歪ませ得る認識の偏りを有し得る。
【００１４】
別の過去のモニタリング技術は、ビデオカメラの使用を介して活動をモニターすることであった。しかしながら、この解決法は、未だ、人間のモニターを必要とし、かつ誰かの物理的な存在を有するよりも主観性が少ない傾向があった。カメラが特定の位置に関して沢山の情報を獲得できる一方で、未だに、その結果を解釈するためにカメラの反対側に誰かが存在することを必要とする。更に、多くの状況において、ビデオカメラの使用は妨げられ、又は許されない。また更に、人々は、仕事場にいる間に、ビデオカメラが彼らを見ていることを好まない。
【００１５】
例示的な実施形態は、これらの過去の欠点を認識し、かつこれらの欠点を克服するための方法及び装置を提供する。具体的には、例示的な実施形態がもし望ましければカメラを使用して実施され得るけれども、カメラに反して、例示的な実施形態は、動作検知入力装置を用いて活動をモニターする。本明細書において使用されるように、動作検知入力装置は、その周囲に関する物体の位置における変化、又は物体に関する周囲における変化を検出するために使用される装置である。
【００１６】
望ましい間隔において、動作検知入力装置は、特定の位置にある個々の人又は物のフレーム又は複数のフレームを記録し得、かつその後、以前に記録した活動に対して位置を分類するために、その情報を連想メモリの中へ転送する。「連想メモリ」という用語は、図１５のデータ処理システム１５００の文脈において、以下に正式に定義される一方で、短く、連想メモリは、直接的な相関性よりもむしろ関係性に基づいて新しい洞察を獲得するという関心において、情報が関連グループの中へ収集される装置である。「分類」は、カテゴリーの身分が既に知られている観察（又は例）を含んでいるデータの一訓練組を基礎として、一組のカテゴリーのどれに対して新しい観察が所属するかを特定する作業である。例示的な実施形態は、この情報を使用して、協力的なユーザのモニターされた物理的活動に関する計量値を提供する。例示的な実施形態の１つの新規な態様は、動作検知入力装置から収集したフレームを使用して、人間がどの位置にあるかを検出し、及びその位置に対する計量値が集められるべきか否かを決定する能力である。フレームが捉えられた後で、例示的な実施形態は、フレームを予め記録された活動とマッチングさせるために、連想メモリの分類を使用する。分類が位置の一具体的組の１つと合致する場合に、その位置と関係する計量値が集められ得る。さもなければ、モニタリングは、計量値を生成することなしに継続し得、それによって時間及びデータ資源を節約する。
【００１７】
それ故、例示的な実施形態は、連想メモリに結合されたフレームを使用し、特定の位置を特定し、かつそれを予め記録された活動を用いて分類することによって、それを正確に測定する。例示的な実施形態は、数学的に説明された位置の直接的なマッチングを実行しないが、代わりに位置の属性にマッチングすることを試みる。
【００１８】
別の言い方をすれば、例示的な実施形態の新規な態様は、人間の位置を解釈し、かつその位置が、ユーザによって以前に特定された活動に基づいて、測定されるべきものであるか否かを決定する能力である。この能力は、さもなければ測定又は獲得することが困難であり得る活動の定量化を可能にする。
【００１９】
例示的な実施形態は他の利点を有する。例えば、例示的な実施形態は、控えめなやり方において作動し得、観察されている参加者にとってほぼ見えない。ユーザが時間に先立って観察を知らされるべき一方で、例示的な実施形態の作動は、より侵略的でないものとなる。別の実施例において、例示的な実施形態は、安価なハードウェア及び集中型のソフトウェアを利用する。別の実施例において、例示的な実施形態はプログラムされていない多くの状況において機能することができるので、例示的な実施形態は柔軟である。別の実施例において、例示的な実施形態が種々の活動を測定するために使用する特徴は、可能であればリアルタイムで、必要に応じてアップデートされ、変化され、又は改良され得る。別の実施例において、一旦、構成されると、人間の介入は必要でなくなる。例示的な実施形態は、完全に自動化され得る。
【００２０】
別の実施例において、例示的な実施形態は、人間の動作をモニタリングすることだけに限定されず、他の人間でないものの動作に対しても同様に適用され得る。例えば、例示的な実施形態は、動物の動作又はロボットの動作が入力装置によって検出され得ると想定する場合に、それらの動作を追跡するために使用され得る。例示的な実施形態は、その分類を改良することによって学習する能力を有する。この例示的な実施形態は、活動をモニタリングする、より古い、かつより面倒な技術に取って代わることができる。例示的な実施形態は、独立し、かつ普遍的に展開可能な主題である。
【００２１】
例示的な実施形態は、これらのプロセスを完了するために人が使用する基本ライセンスのコア技術よりもむしろ、連想メモリの分類を使用する動作検知入力装置の新規な適用を表す。例示的な実施形態は、連想メモリの分類の実施例を使用して、観察を分類する能力を含む。しかしながら、例示的な実施形態は、任意の種類の分類機構を用いて達成され得、かつ連想メモリの使用だけに限定されない。
【００２２】
例示的な実施形態は、動作検知入力装置に対するインターフェースを使用することによって、動作を検出する能力を含む。インターフェースは、範囲及び機能性において変化し得るが、動作検知入力装置が取り扱うことができるいかなる容量においても、動作の座標を画定する作業を保存する。
【００２３】
例示的な実施形態は、発明がモニターすることができる活動又は位置のタイプを限定しない。例示的な実施形態は、前記活動又は位置に関して発明が収集することができる計量値のタイプを限定しない。例示的な実施形態は、前記活動又は位置に関して発明がモニターすることができる人間の数を限定しない。例示的な実施形態は、モニタリングフェーズの間の間隔サイクルについての時間制約を定義しない。図１は、例示的な一実施形態による、運動学的検出システムの一使用例を図示している。図１において示される運動学的検出システム１０２の使用は、クレームされた発明を必ずしも限定せず、むしろ例示的な実施形態の１つの可能な使用を示すだけである。例示的な実施形態に対する付加的な使用は、以下に説明される。
【００２４】
短い概要において、例示的な実施形態は、（動作検知入力装置としてまた特徴付けられ得る）運動学的検出システム１０２を用いて、１以上の個々の人又は物１００の活動をモニターする。設定された間隔において、運動学的検出システム１０２は、特定の位置にある１以上の個々の人又は物１００のフレーム又は複数のフレームを記録し、かつその後、以前に記録された活動１０６に対してその情報を分類するために、その情報を連想メモリ１０４の中へ転送する。例示的な実施形態は、この情報を使用して、モニターされることが望ましい特定の活動に関する計量値を提供する。例示的な一実施形態において、計量値１０８は、モニターすることが望ましいと考えられる特定の活動のみに対してだけ取得される。
【００２５】
より詳細には、図１において示される例示的な使用は、運動学的検出システム１０２から収集したデータを使用して、１以上の個々の人又は物１００の動作又は測定された位置を追跡することを含む。１以上の個々の人又は物１００は、長時間にわたり複数の位置を実演する単一の個々の人又は物であり得、又は（彼らの各々が追跡される）複数の種々の位置にある複数の人々であり得る。
【００２６】
測定された位置は、連想メモリ１０４が最も良く理解するプログラムの動作を使用して、連想メモリ１０４の中へ転送される。それ故、例えば、運動学的検出システム１０２は、数学的な位置データを連想メモリ１０４に送らないかもしれないが、代わりに相対的な位置の定性記述を連想メモリ１０４に送る。より具体的な実施例において、運動学的検出システム１０２は、人間の右ひざの位置を表す入力を、「幾らか＿下＿腰」として送り得る。その後、連想メモリ１０４は、この及び他の定性記述を取得することができ、かつそれらを訓練データと比較して、以下に更に説明されるように、人間がひざまずいて（ニーリングして）いると分類する。ニーリングの例は、図１において人間１１０によって実演されている。今度は、人間１１２が立って（スタンディングして）いることを実演し、かつ人間１１４が体を伸ばして（リーチングして）いることを実演する。代替的で例示的な実施形態において、何らかの他の介在するハードウェア若しくはソフトウェア、又は連想メモリそれ自身が、運動学的検出システム１０２から数学的な位置データ若しくは座標データを取得し得、かつ上述されたように、そのようなデータを定性記述の中へ翻訳し得る。
【００２７】
処理及びデータ記憶の要件を低減させるために、又は単に集められた報告書の量を低減させるために、特定の位置若しくは動作のみがモニターされることが望ましい可能性がある。それ故、例示的な実施形態は、それに対して計量値が望ましい可能性がある一具体的組の位置又は動作についての計量値１０８を取得するために、始動され得る。例えば、計量値１０８は、人間が特定の位置で費やす時間の量、人間が特定の位置で費やす作業日にわたる全時間量、特定の位置で費やした最も長い時間、特定の位置で費やした平均時間、又は任意の他の望ましい計量値であり得る。
【００２８】
例えば、やむを得ずクレームされた発明を限定することなしに、例示的な実施形態は、検出された動作が、テキストメッセージを送る、電話で話す、歩く、体を曲げる、体を伸ばす、手すりを使用する、又は任意の他の特定の物理的な活動に言及しているか否かを決定するために使用され得る。一組の可能な結果は、「テキストメッセージを送る、電話で話す、歩く、又は手すりを使用する」であり得る。検出された動作がこの組の一メンバーに言及するか否かの決定が行われる。この決定は、カテゴリーの身分が知られている観察又は例を含むデータの一訓練組を基礎として、連想メモリを使用して行われる。言い換えると、連想メモリは、特定の組の入力データを、「テキストメッセージを送る」又は何らかの他の位置、動作、若しくは活動に関連するとして認識するように訓練されてきた。
【００２９】
例示的な一実施形態において、計量値１０８は、「ニーリング」の活動に対してのみ望ましい。分類された位置が「ニーリング」である限り、その後、長時間にわたる人間の動作に関する計量値１０８が取得され得る。さもなければ、計量値１０８は取得されない。代替的に、３つの活動、すなわち、スタンディング、ニーリング、及びリーチングに対して計量値１０８を取得することが望ましいが、他の活動に対しては望ましくない可能性がある。再び、例えば、計量値１０８は、人間が特定の位置で費やす時間の量、人間が特定の位置で費やす作業日にわたる全時間量、特定の位置で費やした最も長い時間、特定の位置で費やした平均時間、又は任意の他の望ましい計量値であり得る。
【００３０】
例示的な実施形態において使用される装置に戻ると、運動学的検出システム１０２は、その周囲に関する物体の位置における変化、又は物体に関する周囲における変化を検出するために使用される任意の装置であり得る。必ずしも特許請求の範囲を限定しない具体的な実施例において、運動学的検出システム１０２は、在庫からすぐに購入可能な製品であり得る。運動学的検出システム１０２は、通常、例えば、図３におけるように、ビデオゲームをプレイするために使用され得る。しかしながら、運動学的検出システム１０２は、加速度計、カメラシステム、又は領域内の１以上の人間又は物体の動作を検出するための任意の他の適切な技術であり得る。それ故、例えば、運動学的検出システム１０２は、ロボットの位置を追跡するために使用され得る。この場合において、例示的な実施形態は、ロボットの動作が設計パラメータ内にあるか否かを決定し得る。
【００３１】
図２は、例示的な一実施形態による、分類システムの一実施例を図示している。図２の分類２００は、本明細書において使用されるような分類の原理を示しており、それは必ずしも例示的な実施形態ではない。言い換えると、分類２００は、図１に関して説明されたように、ユーザ若しくは装置の特定の動作、位置、又は活動に対する計量値を何時取得するべきかを決定することに関して、例示的な実施形態を実施するために使用され得る分類の原理を示している。
【００３２】
注意は、先ず、「分類」という用語によって何が意味されるかに向けられる。「分類」は、本明細書において使用されるように、新しい観察の特性を既知の組の特性と比較することによって、新しい観察が物体のどのグループに所属するかを、特定する能力、又は特定する作動として定義される。例示的な実施形態において使用されるように、既知の特性はシステムを訓練することによって規定される。「システムを訓練すること」は、本明細書において使用されるように、既知の組のメンバーの特性をシステムに提供することとして定義される。言い換えると、システムを訓練することは、特定の位置が「どのように見えるか」、又はむしろ、特定の位置の特性が何であるかに関してシステムを指導する。システムが訓練される場合に、その後、システムは、新しい観察の特性を既知の組のメンバーの特性と素早く比較して、かつその後、新しい観察を、新しい観察の特性と最も緊密に合致する既知の組のメンバーの１つとして同等に扱う。本明細書において使用されるように、「システム」又は「例示的な実施形態」は、プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及び／又は可能性としては本明細書において説明される動作捕捉及び分類システムを実施するためのプログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む、例示的な実施形態を実施するために使用される、又は使用可能な他の物理的装備を言及する。
【００３３】
図２に戻ると、この図面は、電子メールシステムに関する分類の実施例を示している。この場合において、システムは、特定の特性に基づいて、入ってくる電子メールを、保持される電子メール又はジャンク電子メールのいずれであるかを分類する。それ故、分類２００は、既知の組のメンバーにおける２つの既知のメンバーを有する。これらの既知のメンバーは、保持される電子メール２０２及びジャンク電子メール２０４である。システムは、保持される電子メール２０２の第１の特性及びジャンク電子メール２０４の第２の特性を規定することによって訓練された。その後、システムは、入ってくる電子メールである新しい観察の第３の特性を、保持される電子メール２０２の第１の特性及びジャンク電子メール２０４の第２の特性と比較するようにプログラムされる。その後、新しい観察は、保持される電子メール２０２又はジャンク電子メール２０４のいずれに所属するか分類される。
【００３４】
再び、保持される電子メール２０２又はジャンク電子メール２０４の各々のカテゴリーを作り上げる特性は、既に知られている。例えば、保持される電子メール２０２は、典型的には、認識された送り手から来る。それ故、保持される電子メール２０２は、１つの特性として、認識された送り手を有する。他の特性がまた可能である。逆に、ジャンク電子メール２０４は、典型的には、それが認識された送り手から来ないという特性を有する。ジャンク電子メール２０４は、また、しばしば、製品又はサービスを売るための懇願において使用される言葉の存在などの、他の特性を有する。新しい観察の特性とメンバーの既知の組のメンバーの特性との間の共通の合致の数に応じて、システムは、入ってくる電子メールを判別するために適切なカテゴリーを規定する。
【００３５】
機械学習の専門用語において、分類システムは、管理された学習、すなわち、正しく特定された観察の一訓練組が利用可能である学習の例であると考えられる。対応する管理されない手順は、クラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）又はクラスター解析として知られる。クラスター解析は、固有の類似性の何らかの測定に基づいて、データをカテゴリーの中へグループ化することを含み得る。測定の実施例は、多次元ベクトル空間におけるベクトルとして考えられる、過程の間の距離を含む。
【００３６】
図３は、例示的な一実施形態による、使用されている運動学的検出システムの一実施例を図示している。運動学的検出システム３００は、図１の運動学的検出システム１０２であってもよい。ユーザ３０２の動作は、図２の分類２００によって示されたものに類似したやり方で、分類システムを使用するシステムによって分類され得る。
【００３７】
上述されたように、例示的な実施形態は、ユーザ３０２の動作に対して運動学的検出システム３００を使用し得る。図１の運動学的検出システム１０２などの動作検知入力装置は、彼又は彼女の周囲３０４に関するユーザ３０２の位置における変化を検出するために、運動学的検出システム３００の一部として使用され得る。
【００３８】
典型的には、運動学的検出システム３００などの動作検知入力装置は、検出された動作が生じる場所のデカルト座標を表示するソフトウェアを含む。この表示は、スティックパーソン（ｓｔｉｃｋ  ｐｅｒｓｏｎ）３０６などのスティックパーソンの形態をとり得、又は視覚的には全く表現されない可能性もある。いずれの場合においても、例示的な実施形態は、ユーザ３０２の動作を計算するために、測定された座標を使用し得る。
【００３９】
対象者の動作を測定するために、例示的な実施形態は、全てのパーティーによって共有される位置の座標を相互に関連付けし得、すなわち、例示的な実施形態は、手の動作を手の動作と比較し得る。測定値は、望ましければ更に正規化され得る。例えば、例示的な実施形態は、また、測定値を正規化することにおいて、中央の腰から脊髄までなどの、相対的に静的な身体の部分間の距離を使用し得る。
【００４０】
図４、図５、及び図６は、全て、予め記録された活動の例を示している。予め記録された活動は、図１の連想メモリ１０４などの連想メモリを訓練するために使用され、それによって、連想メモリ又はプロセッサは、未知の入力データを予め記録された活動の１つとして分類するために、未知の入力データを既知の予め記録された活動と比較することができる。分類の実施例は、図２において示されている。入力データは、図３の運動学的検出システム３００などの動作入力装置から導くことができる。
【００４１】
より具体的には、図４は、例示的な一実施形態による、リーチング（ｒｅａｃｈｉｎｇ）として分類された予め記録された活動の一実施例を図示している。図５は、例示的な一実施形態による、スタンディング（ｓｔａｎｄｉｎｇ）として分類された予め記録された活動の一実施例を図示している。図６は、例示的な一実施形態による、ニーリング（ｋｎｅｅｌｉｎｇ）として分類された予め記録された活動の一実施例を図示している。
【００４２】
未知の入力データと予め記録された活動とのマッチングの質を改良するために、連想メモリは、与えられた興味のある活動を構成するものの複数の例を用いて訓練されることができる。それ故、例えば、図４において示されるように、全ての４つの位置はいくらか互いに異なっているが、位置４００、位置４０２、位置４０４、及び位置４０６は、全てリーチングの例である。同様に、図５において示されるように、全ての４つの位置はいくらか互いに異なっているが、位置５００、位置５０２、位置５０４、及び位置５０６は、全てスタンディングの例である。同様に、図６において示されるように、全ての４つの位置はいくらか互いに異なっているが、位置６００、位置６０２、位置６０４、及び位置６０６は、全てニーリングの例である。図６の場合において、ニーリングの例は、運動学的検出システム３００に関して種々の角度において取得されており、それによって、連想メモリは種々の角度から同じ位置を認識することができることに注意せよ。
【００４３】
注意は今や、一旦、連想メモリが、図４から図６において示されるもののように、未知の入力を興味のある位置の１つに上手く分類した後で、何が行われるかに向けられる。例示的な実施形態の目的は、運動学的検出システム又は他の動作検知入力装置を使用して、個々の人又は物が特定の位置にあるか否かを検出し、かつその位置に関する計量値を集めることである。この特定の目的を達成するために、例示的な実施形態は、活動の予め記録されたリストを記憶するために、連想メモリを使用し得る。各々の活動は、それに対してユーザが計量値を収集したい位置又は複数の位置を含む。
【００４４】
その後、モニタリングフェーズの間に、個々の人又は物の動作は、連想メモリの分類によって周期的に試験され得、それらが予め記録された活動における任意の位置に合致するか否かを見る。合致が存在する場合、例示的な実施形態は、モニターされている個々の人又は物が特定の位置を維持する限りにおいて、その位置に関する計量値を収集する。
【００４５】
全体のプロセスは、少しの論理的なステップを含む。明瞭さのために、以下の実施例は、何らかの装備の個別の設置をモニタリングする実施例を使用する各々のステップを表し、それは、ニーリング、スタンディング、及びリーチングの位置を含む。例示的な実施形態は、これらの位置に関する計量値を集める。この実施例に対して、収集された計量値は、個々の人又は物が各々の位置を維持する継続時間である。しかしながら、この具体的な実施例は、必ずしもクレームされた発明又は本明細書で説明される他の例示的な実施形態を限定せず、本明細書のどこかで説明されるように多くの他の実施例が可能であることに注意せよ。
【００４６】
この特定の例示的な実施形態において、第１のステップは、それに対してユーザが計量値を収集したい位置を特定することである。これらの位置は、「靴ひもを結ぶ」などの全ての動作又は活動の一部であり得、又はそれらは、「ニーリング」などの静的な位置と同じくらい単純であり得る。
【００４７】
いずれの場合においても、次の第２にステップにおいて、ユーザは、運動センサの前の各々の動作を実演し、かつそれらをそれぞれ記録する。これらの記録は、連想メモリの分類に対する基礎となる。この設置の実施例に対して、それに対して計量値が特定されるべき位置は、ニーリング、スタンディング、及びリーチングである。これらの位置に対する計量値は、それらの継続時間である。
【００４８】
この第２のステップにおいて表される活動の記録の目的は、どの位置又は複数の位置が収集された計量値を必要とするかを、分類システムに告げることである。この第２のステップの間に、ユーザは、特定の位置が捉えられる程度に、各々の活動を実演することだけを必要とする。
【００４９】
例えば、体を伸ばして（ｒｅａｃｈｉｎｇ）いる誰かに関係する計量値を集めることが望まれる場合に、人は、図４において概念化されたように、リーチング動作において２、３回だけ身体を伸ばすことによって、リーチングを実演することができる。例えば、ユーザは、手荷物棚を航空機の客室の中へ設置することをシミュレートすることができる。ユーザは、図５及び図６においてそれぞれ概念化されたように、他の位置、スタンディング及びニーリングに対してこのプロセスを繰り返す。
【００５０】
各々の活動は、種々の人々を使用して２、３回だけ実演され得、かつ種々の角度から記憶され得る。複数の種々の人々の各々による複数の実演は、連想メモリに各々の望ましい結果に対する詳しい記述を提供する。
【００５１】
図７は、例示的な一実施形態による、活動を分類システムの中へ挿入することの一実施例を図示している。図７は、上で開始されたプロセスの第３のステップを示し、それは連想メモリを訓練することである。（興味のある位置を特定する）第１のステップ、及び（連想メモリを訓練するために位置の例を実演する）第２のステップは、図４から図６に関して上述された。例えば、連想メモリ７００は、図１の連想メモリ１０４であり得る。例えば、分類システム７０２は、図２の分類２００を実行するために使用され得る。例えば、リーチング７０４、スタンディング７０６、及びニーリング７０８の実演された入力は、図４、図５、及び図６においてそれぞれ示されたものであり得る。
【００５２】
上と同様に述べると、ステップ２において表された予め記録された活動は、分類システムを訓練するために使用されるトゥルースデータ（ｔｒｕｔｈ  ｄａｔａ）を表し、分類システムは、連想メモリ７００の分類システム７０２であり得る。各々の記録は、結果７１０、結果７１２、及び結果７１４などの結果が付随し、動作の意図を表現する。訓練フェーズの間に、捉えられた対応する位置を分類するために、連想メモリ７００は、各々の記録の結果を捉えられた対応する位置に関連付ける。マッチングがある場合、結果は、分類が戻すものである。この場合、結果は「分類器」として知られる。
【００５３】
例示的な実施形態は、位置を一連の動作として捉えるので、基本的な分類はより柔軟である。この技術は、個々の人又は物は実際に活動を行っていたと結論付けるために、活動の間の任意のポイントにおいてマッチングが生じることを可能にする。結果として、例示的な実施形態は、そのニュアンスよりはむしろ、活動の力学を強調する。それ故、この技術は、個々の人又は物の身体部分の精密な位置を追跡するよりも少ない処理能力を使用する。一旦、訓練が完了すると、例示的な実施形態は、捉えられたデータを連想メモリの中へ挿入し、ここで、その後、新しい観察が収集されたデータに対して分類され、特定の結果を決定し、かつ必要であれば計量値を集める。設置の実施例に対して、分類システムは、ニーリング、スタンディング、及びリーチングの予め記録された活動を使用して、システムを訓練する。この訓練は、再び、プロセスにおける第３のステップである。図７において示されるように、完全な組が連想メモリ７００の分類システム７０２の中へ挿入される。
【００５４】
図８は、例示的な一実施形態による、活動をモニタリングすることの一実施例を図示している。モニタリングは、上で開始されたプロセスにおける第４のステップを表し、第１及び第２のステップは図４から図６に関して説明され、かつ第３のステップは図７に関して説明された。例えば、運動学的検出システム８００は、図３の運動学的検出システム３００であってもよい。運動学的検出システム８００は、また、動作検知入力装置と呼ばれる。
【００５５】
モニタリングの第４のステップの間に、システムは、運動学的検出システム８００から情報を周期的に収集する。システムは、システムがどのように構成されるかに応じて、この情報を単一のフレーム又は複数のフレームとして収集し得る。フレーム又は複数のフレームは、センサが問い合わせされた時間において運動センサが見るものの現在のスナップショットを提供する。目標は、個々の人又は物が何らかの位置、おそらくそれに対して計量値が収集され得る予め特定された位置にあるか否かを決定することである。
【００５６】
第５のステップは、連想メモリの分類又は何らかの他の分類システムを使用して、捉えられた位置を特定することである。連想メモリは、人間８０２の未知の位置の特性を、以前に記録された既知の位置のそれらの特性とマッチングすることによって、人間８０２の位置を分類する。人間８０２は、例えば、予め記録された活動などの訓練内の位置を実演した同じ人間である必要はないことに注意せよ。いずれにせよ、システムは、未知の位置を状況に応じて適切に分類する。分類システムが任意の予め記録された活動と合致しない場合に、その後、分類システムは、空の結果を返し、かつしたがって計量値は収集されない。
【００５７】
図８は、人間８０２がニーリングしていることを示している。運動学的検出システム８００は、人間８０２がニーリングしていると分類する。ニーリングしている時間（興味のある計量値）は、ステップ６内の計量値の収集の間に記録されるべきであるため、人間８０２がニーリングに費やしている時間の量は追跡される。この時間は、連続的である必要はない。例えば、人間８０２は、一時的にニーリングし、一時的にスタンディングすることができ、それによって、計量値はもはや記録されず、再びニーリングする間にニーリングに費やしている時間が記録され、一時的にリーチングし、それによって、計量値はもはや記録されず、かつその後、３回目のニーリングをしている間にニーリングに費やしている時間が記録される。それ故、図８は、３つの異なる時間、すなわち時間８０４、時間８０６、及び時間８０８の間に、ニーリングに費やされている時間の量が記録されることを示している。
【００５８】
計量値の収集は、モニターされている個々の人又は物が興味のある位置を維持する限りにおいて継続する。収集していない場合に、方法は、ステップ３において概説されたようにモニタリングフェーズに戻り、かつシステムが停止するように指示されるまで継続する。
【００５９】
図９は、例示的な一実施形態による、連想メモリを使用して計量値を収集するためのシステムの一実施例を図示している。例えば、運動学的検出システム９００は、図１の運動学的検出システム１０２、又は図３の運動学的検出システム３００、又は図８の運動学的検出システム８００であり得る。運動学的検出装置９００において使用されるコンピュータ又はプロセッサは、図１５のデータ処理システム１５００を使用して実装され得る。
【００６０】
例示的な実施形態のうちの１つの可能な物理的な実施形態は、図９において示されているが、他の物理的な実施形態も可能である。示されているように、運動学的検出システム９００は、可能性として連想メモリを含んで、例示的な実施形態を実施するために使用されるソフトウェアを実行するプロセッサ９０４に接続された運動センサ９０２を使用する。コンピュータが含むプロセッサ９０４は、装置が訓練モード又はモニターモードのいずれにあるかを表示するために使用されるモード表示器９０６を含み得る。コンピュータは、また、どの活動が訓練されるべきかを表示する活動表示器９０８を含み得る。
【００６１】
運動学的検出システム９００は、随意の電源コード９１０又はバッテリを含み得る。運動学的検出システム９００は、また、運動学的検出システム９００をネットワークに接続する随意のネットワークコード９１２又は無線装置を含み得る。いずれにせよ、運動学的検出システム９００は、連想メモリ、データベース、又は例示的な実施形態を実施するために使用される任意の他のシステムと通信し得る。しかしながら、幾つかの例示的な実施形態において、使用される全てのソフトウェアは、プロセッサ９０４自身の内部に含まれ得る。他の例示的な実施形態において、ソフトウェアは、代わりに、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として具現化され得る。
【００６２】
運動学的検出システム９００は、随意の装置又は物体を含み得る。例えば、運動学的検出装置９００は、随意のスタンド（ｓｔａｎｄ）９１４を含み得、又は運動センサ９０２が容易に動作を観察できるどこかに配置され得る。運動学的検出システム９００は、また、スクリーン９１６、又は出力を報告又は表示するために使用される、プリンター若しくは他の表示器などの何らかの他の出力装置を含み得る。随意に、プラグインプリンター９１８が、報告書、計量値、又は他の出力をプリントアウトするために提供され得る。
【００６３】
最後に、随意のプラグインラップトップ９２０、タブレット、携帯電話、又は他のコンピュータシステムが、運動学的検出システム９００を構成し、又は最適化する助けとなるために使用され得る。加えて、プラグインラップトップ９２０は、また、ソフトウェアを望ましいようにアップデートするために使用され得る。プロセッサ９０４又はプラグインラップトップ９２０のいずれかが、人間の又は物体の位置についての計量値を収集するためのシステムの一部として使用され得る。それ故、例えば、プロセッサ９０４又はプラグインラップトップ９２０のいずれかは、上述されたように、人間又は物体をモニターし、その人間又は物体の位置を分類し、かつその後、その人間又は物体の具体的な位置についての計量値を収集するために、これらの装置のいずれかに接続された連想メモリと連動して使用され得る。
【００６４】
言い換えると、例示的な実施形態のうちの１つの可能性のある実施形態が、図９において示されている。示されているように、運動学的検出システム９００は、例示的な実施形態を実施するために有用なソフトウェアを含むＣＰＵ装置に接続された運動センサ９０２を使用する。ＣＰＵ装置は、モードをスイッチするために使用されるモード表示器９０６を有し得る。例えば、ＣＰＵ装置は、訓練又はモニタリングに対して設定され得る。活動表示器９０８は、ユーザが、どの活動に対してシステムが訓練されているかを特定する目的で、所定の活動を選択することを可能にし得る。例えば、これらの表示器は、どの活動が捉えられるかを説明する補足的なリストに対応することができる。例示的な実施形態は、随意の電源コード９１０又はバッテリを含み得る。例示的な実施形態は、また、随意のネットワークコード９１２、又はそれをネットワークに接続する無線装置を含み得、したがって、連想メモリ、データベース、又は任意の他のシステム認識情報が評価され得る。しかしながら、例示的な実施形態に対する全ての必要なソフトウェアを、ＣＰＵ装置自身の内部に配置することが可能である。
【００６５】
例示的な実施形態は、随意のスタンド９１４を含み得、又は他の安全な場所に配置され得る。例示的な実施形態は、それが集めた計量値の結果を表示するために使用されるスクリーン９０６などの報告書の出力を含み得る。随意のプラグインラップトップ９２０は、例示的な実施形態を構成し、アップデートし、又は最適化する助けとなるために使用され得る。別のオプションは、随意のプラグインプリンター９１８を含むことであり、ユーザが現場で報告書又は計量値のハードコピーにアクセスすることを可能にする。
【００６６】
図９において示される例示的な実施形態は、種々の例示的な実施形態が実施されるやり方に対して物理的又は構造的な限定を意図するものではない。図示された構成要素に加えて又は代えて、他の構成要素が使用され得る。一部の例示的な実施形態では、幾つかの構成要素は不要である。また、ブロックは、幾つかの機能的な構成要素を示すために提示される。種々の例示的な実施形態において実施される場合、これらのブロックの１以上は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。
【００６７】
図１０は、例示的な一実施形態による、結果カテゴリーとしての結果とのエンティティーの比較の一実施例を図示している。エンティティー比較装置１０００は、図４から図９に関して上述されたように、図１の連想メモリ１０４などの連想メモリが、どのようにして一組の訓練位置に対して未知の入力を分類することができるかの一実施例である。
【００６８】
例示的な実施形態の１つの可能な実施態様は、安価な運動センサを使用して興味のある活動を捉えること、及び構造化された問い合わせ言語（ＳＱＬ）のデータベースを使用してそれらを記録することである。その後、連想メモリは、予め記録されたものに対して、運動センサによって供給された新しい観察を分類するために使用され得る。
【００６９】
この実施態様に対して、ユーザは、予め定義されたデータベースを設定し、かつ運動センサによって捉えられた訓練データを挿入する。訓練データの結果は、それに対して計量値が望まれた各々の位置に対応して、適切にラベルが付けられる。その後、連想メモリを使用して、ユーザは、このデータを、それに対して新しい観察を分類する目的で、連想メモリの中へ取り込む。データの結果は、一般分類器として使用され得る。
【００７０】
一旦、取り込まれると、ユーザは、システムに運動センサから動作データを周期的に獲得させ、かつそのように他の動作を探すために捉えられたデータについてのエンティティーの比較を実行させることができる。エンティティーの比較の結果カテゴリーは、「結果」に対して設定される。結果として、新しい観察は、図１０において示されるように、動作の結果を用いて新しい観察が最も特定するところの動作を採用し得る。例えば、それ故、「リーチング」の結果１００４に所属する共通の属性１００２の組は、新しい観察１００６のそれらの属性に合致する。スコア１００８は、０から１のスケール上にあり得、かつ実演された位置又は活動の属性に対する未知の入力の属性のマッチングの近接性を表す。他のスコアの形態又はスケールが、スコア１００８に対して使用されてもよい。
【００７１】
典型的には、エンティティーの比較の結果は、元々の又は探されたエンティティーに対して「似ている」若しくは「類似する」エンティティーの順序付きリストである。連想メモリは、リストを形式化するために、これらのエンティティーの間の合致する属性の全てを収集する。そのリストの順序は、合致する属性の重要度に応じる。付加的に、そのランキング又はスコアは、見つかった属性の数と関連する。
【００７２】
より明確な結果に対して、システムは、結果カテゴリーとして予め定義された結果を使用して、エンティティーの比較を実行することができる。記憶装置は、各々のエンティティーに、それ自身を、ニーリング、スタンディング、又はリーチングなどの特定の結果と関連付けさせるように予め構成されることができる。この技術は、この場合は、一般分類器としての結果である、結果カテゴリーを使用して新しい観察を分類する効果的なやり方である。
【００７３】
例示的な実施形態は、民間企業、政府、又は従業員がどのようにして彼らの日々の作業を行っているかに関する関心を有する計量値を収集することに興味がある他の組織に対して適用可能である。例示的な実施形態は、大規模な製造業者がそのような計量値を非侵襲的に収集することを可能にする。
【００７４】
例えば、労働協約を結んだスタッフを採用し、又は組合規制に支配される任意の会社は、例示的な実施形態を利用することができる。データは、押し付けがましくなく収集され、かつ具体的な個々の人又は物を特定することが物理的に不可能なやり方において記録される。これらの利点は、ビデオによる個々の人又は物のモニタリングが禁止されている作業環境において、モニタリング及び計量値集めを可能にする。
【００７５】
例示的な実施形態は、そのようにすることが困難であり得る領域内の活動をモニターし、かつ測定する効果的なやり方を提供する。更に、例示的な実施形態は、任意の他のやり方で測定することが困難な位置に対する計量値を提供することができる。
【００７６】
例示的な実施形態は、どれだけ長く従業員が潜在的に危険な位置を維持するかについての計量値を収集する安価なやり方を提供し、それによって、増加する医療費を避けることができる。例示的な実施形態は、安全な計量値を集めるために使用されることができ、それは、会社が、安全目標を測定しようとする場合に、結果を定量化するために使用することができる。例示的な実施形態は、安全目標を基準に基づいて評価し、かつ良い姿勢と悪い姿勢の例を見せるために、工場内で使用されることができる。例示的な実施形態は、それらを妨げるつもりで、繰り返される動作を原因とする怪我の頻度を測定するために使用されることができる。例示的な実施形態は、従業員を教育するつもりで、オフィスビル内においてどれ位の頻度で誤ったエルゴノミクス（ｅｒｇｏｎｏｍｉｃｓ）が生じるかを測定するために使用され得る。例示的な実施形態は、さもなければ測定することが不可能な位置についての計量値を提供することができる。この事実は、管理者が、特定の製造作業が害をもたらし得ると疑う場所において利用され得る。他の利点が存在する。
【００７７】
図１１は、例示的な一実施形態による、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための方法の流れ図である。方法１１００は、図４から図８に関して説明された６つのステップの統合であり得る。しかしながら、より多い又はより少ない作動が実行され得る。方法１１００は、図８及び図９と同様に、図１から図３において説明された任意のシステムを使用して実施され得る。例えば、「システム」に対する言及は、以下に説明される作動を実行するための別の装置を言及し得る場合であっても、図９のシステム９００に対するものであり得る。
【００７８】
方法１１００は、システムが測定する位置を特定することから開始し得る（作動１１０２）。これらの位置は、人間又は物体の位置又は活動であり得る。その後、システムは、特定された位置を記録する（作動１１０４）。特定された位置は、後にモニターされるべき位置又は活動を実行するユーザ又は物体によって記録され得る。方法１１００は、記録された位置を使用して連想メモリの分類を訓練することによって継続する（作動１１０６）。連想メモリは、連想メモリに、記録された位置を取り込むように指示命令することによって訓練され得る。
【００７９】
次に、システムは、動作検知入力装置又は運動学的検出装置を使用して人間又は物体の位置をモニターする（作動１１０８）。これらの作動は、図８に関して説明される。その後、システムは、連想メモリの分類を使用して、入力データによって表された人間又は物体の位置を特定する（作動１１１０）。この作動は、また、図８に関して説明される。位置が、特定された位置の１つである場合に、その後、その位置に対して計量値が収集される（作動１１１２）。この作動は、また、図８に関して説明される。
【００８０】
その後、モニタリングを継続するか否かの決定が行われる（作動１１１４）。モニタリングが継続される場合に、その後、方法１１００は作動１１０８に戻り、かつ継続する。モニタリングが継続されない場合に、その後、プロセスは終了し得る。
【００８１】
図１１において示される例示的な実施形態は、種々の例示的な実施形態が実施されるやり方に対して物理的又は構造的な限定を意図するものではない。図示された構成要素に加えて又は代えて、他の構成要素が使用され得る。一部の例示的な実施形態では、幾つかの構成要素は不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的な構成要素を示すために提示される。種々の例示的な実施形態において実施される場合、これらのブロックの１以上は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。
【００８２】
図１２は、例示的な一実施形態による、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための方法の別の流れ図である。方法１２００は、方法１１００の変形例である。それ故、方法１１００は、図４から図８に関して説明された６つのステップの統合であり得る。しかしながら、より多い又はより少ない作動が実行され得る。方法１１００は、図８及び図９と同様に、図１から図３において説明された任意のシステムを使用して実施され得る。例えば、「システム」に対する言及は、以下に説明される作動を実行するための別の装置に言及し得る場合であっても、図９のシステム９００に対するものであり得る。
【００８３】
方法１２００は、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための方法として特徴付けられる。方法１２００は、コンピュータにおいて、一定の時間間隔に対する運動センサからの個々の人又は物の動作の運動センサ入力データを収集することを含み得る（作動１２０２）。次に、方法１２００は、コンピュータを使用して、一組の分類された所定の興味のある動作を有する解析アプリケーションを使用して、運動センサ入力データを解析することを含み得、ここで、解析アプリケーションは、共有された相対的属性に基づいて、複数の所定の興味のある動作の１つに対応する動作として、一定の時間間隔の間に捉えられた動作を分類する（作動１２０４）。次に、方法１２００は、モニタリングシステムに、特定された所定の興味のある動作の通知を提供する出力を生成することを含み得る。プロセスは、その後終了し得る。
【００８４】
しかしながら、方法１２００は、変形され得、かつより多くの又はより少ない作動を含み得る。例えば、方法１２００は、特定された所定の興味のある動作が所定の閾値を超えた場合に、警告出力を生成するシステムを更に含み得る。方法１２００は、通知を受信することに応答して、興味のある動作についての計量値を収集することを更に含み得る。方法１２００は、通知を受信することに応答して、個々の人又は物による付加的な動作についての計量値を収集することを更に含み得る。
【００８５】
図１２において示される例示的な実施形態は、種々の例示的な実施形態が実施されるやり方に対して物理的又は構造的な限定を意図するものではない。図示された構成要素に加えて又は代えて、他の構成要素が使用され得る。一部の例示的な実施形態では、幾つかの構成要素は不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的な構成要素を示すために提示される。種々の例示的な実施形態において実施される場合、これらのブロックの１以上は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。
【００８６】
図１３は、例示的な一実施形態による、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための装置である。装置１３００は、図９のシステム９００の変形例であり得る。装置１３００は、個々の人又は物の興味のある動作を特定するための装置として特徴付けられる。装置１３００は、運動センサ１３０２を含み得る。運動センサ１３０２は、非侵襲的であり得る装置１３００は、また、運動センサと通信するコンピュータ１３０４を含み得、コンピュータ１３０４は、一定の時間間隔に対して個々の人又は物の動作について、運動センサ１３０２から運動センサデータを収集するように構成されている。例えば、コンピュータ１３０４は、図１５のデータ処理システム１５００であってもよい。
【００８７】
装置１３００は、また、一組の分類された所定の興味のある動作を有する解析アプリケーション１３０８を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体１３０６を含み得る。解析アプリケーション１３０８は、コンピュータ１３０４によって実行された場合に、共有された相対的属性に基づいて、複数の所定の興味のある動作の１つに対応する動作として、一定の時間間隔の間に取得された個々の人又は物の動作を分類するように更に構成され得る。解析アプリケーション１３０８は、実行された場合に、モニタリングシステムに、特定された所定の興味のある動作の通知を提供する出力を生成するように更に構成され得る。
【００８８】
装置１３００は、変形され得る。例えば、プロセッサは、特定された所定の興味のある動作が所定の閾値を超えた場合に、警告出力を生成するように更に構成され得る。コンピュータ１３０４は、通知を受信することに応答して、興味のある動作についての計量値を収集することを更に含み得る。コンピュータ１３０４は、通知を受信することに応答して、個々の人又は物による付加的な動作についての計量値を収集することを更に含み得る。
【００８９】
図１３において示される例示的な実施形態は、種々の例示的な実施形態が実施されるやり方に対して物理的又は構造的な限定を意図するものではない。図示された構成要素に加えて又は代えて、他の構成要素が使用され得る。一部の例示的な実施形態では、幾つかの構成要素は不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的な構成要素を示すために提示される。種々の例示的な実施形態において実施される場合、これらのブロックの１以上は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。
【００９０】
図１４は、例示的な一実施形態による、特定の動作が複数の所定の動作のサブセットの１つと合致する場合にモニタリングシステムに通知するためのシステムである。システム１４００は、図９のシステム９００の変形例であり得る。
【００９１】
システム１４００は、物体１４０６の一部の複数の物理的位置を検出するように構成された１以上のセンサ１４０４を有する運動学的測定装置１４０２を含み得る。システム１４００は、また、運動学的測定装置１４０２と通信する連想メモリ１４０８を含み得る。連想メモリ１４０８は、複数のデータ、及び複数のデータ間の複数の関連性を含み得る。複数のデータは、関連するグループの中へ収集される。連想メモリは、複数のデータ間の少なくとも間接的な関係性に基づいて問い合わせされるように構成される。
【００９２】
システム１４００は、プロセッサ１４１０を更に含み得る。プロセッサ１４１０は、連想メモリ１４０８及び運動学的測定装置１４０２と通信し得る。プロセッサ１４１０は、運動学的測定装置１４０２から物体の運動入力データを受信し、連想メモリ１４０８と連動して、運動入力データを、連想メモリ１４０８内に記憶された複数の所定の動作と比較し、運動入力データを複数の所定の動作から選択された特定の動作として分類し、かつ特定の動作が複数の所定の動作のサブセットの１つと合致した場合に、モニタリングシステム１４１２に通知するように構成され得る。モニタリングシステム１４１２は、所定の動作に対する計量値をモニターするように構成され得る。
【００９３】
例えば、プロセッサ１４１０は、特定の動作が複数の所定の動作のサブセットの１つと合致した場合に、モニタリングシステム１４１２に物体の付加的な動作を測定させるように更に構成され得る。モニタリングシステム１４１２は、物体が所定の位置において費やした時間の量をモニターするように構成され得る。
【００９４】
別の例示的な実施形態において、プロセッサ１４１０は、連想メモリ１４０８と連動して、物体の付加的な動作の評価を出力するように構成され得る。例示的な一実施形態において、サブセットは、ユーザによって選択された基準に基づき得る。
【００９５】
例示的な一実施形態において、物体は人間であってもよい。例示的な一実施形態において、サブセットは、人間の少なくとも１つの望ましくない体位であり得る。例示的な一実施形態において、付加的な動作は、一定の時間間隔の間の人間の全ての動作であり得る。例示的な一実施形態において、付加的な動作は、一定の時間間隔の間のサブセット内のそれらの動作のみであり得る。
【００９６】
例示的な一実施形態において、モニタリングシステム１４１２は、人間の個々の人又は物の身体部分の動作をモニターし得る。例示的な一実施形態において、プロセッサ１４１０は、人間の動作がもはやサブセット内に無い場合に、モニタリングシステム１４１２に通知するように更に構成され得る。
【００９７】
例示的な一実施形態において、プロセッサ１４１０は、人間の動作がサブセットの外側である場合に、モニタリングシステム１４１２に、人間のモニタリングを止めるように指示命令するように更に構成され得る。例示的な一実施形態において、連想メモリ１４０８は、複数の所定の動作内に付加的な所定の動作を含み、かつ複数の所定の動作のサブセット内に更なる動作を含むように訓練されるように構成され得る。
【００９８】
他の代替例がまた可能である。それ故、図１４において示される例示的な実施形態は、種々の例示的な実施形態が実施されるやり方に対して物理的又は構造的な限定を意図するものではない。図示された構成要素に加えて又は代えて、他の構成要素が使用され得る。一部の例示的な実施形態では、幾つかの構成要素は不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的な構成要素を示すために提示される。種々の例示的な実施形態において実施される場合、これらのブロックの１以上は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。
【００９９】
ここで図１５を参照すると、データ処理システムが例示的な実施形態に従って示されている。図１５のデータ処理システム１５００は、図１の運動学的検出システム１０２、図９の作動１２０４若しくは随意のプラグインラップトップ９２０、図１３のコンピュータ１３０４、図１４のプロセッサ１４１０、図１５のコンピュータ可読媒体１５２０、又は本明細書において開示される任意の他のモジュール若しくはシステム若しくはプロセスなどの、例示的な実施形態を実施するために使用され得るデータ処理システムの一実施例である。この例示的な実施例において、データ処理システム１５００は、プロセッサユニット１５０４、メモリ１５０６、永続記憶装置１５０８、通信ユニット１５１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１５１２、及びディスプレー１５１４の間の通信を提供する、通信ファブリック１５０２を含む。
【０１００】
プロセッサユニット１５０４は、メモリ１５０６に読み込まれ得るソフトウェアに対する指示命令を実行する役割を果たす。このソフトウェアは、本明細書のどこかで開示された任意の連想メモリ、又は本明細書のどこかで開示されたプロセスを実施するためのソフトウェアであり得る。それ故、例えば、メモリ１５０６の中にロードされるソフトウェアは、図１１の方法１１００、図１２の方法１２００を実行するための、又は図４から図８に関して上述された６つのステップを実施するためのソフトウェアであり得る。プロセッサユニット１５０４は、特定の実行形態に応じて、いくつかのプロセッサ、マルチプロセッサコア、又は他の何らかの種類のプロセッサであり得る。任意は、本明細書の中においてアイテムとの関連で使用されるように、１以上のアイテムを意味する。更に、プロセッサユニット１５０４は、単一のチップ上に主要プロセッサと共に１以上の二次プロセッサが存在する、任意の数の異種プロセッサシステムを使用して実施されてもよい。別の例示的な実施例のように、プロセッサユニット１５０４は、同じタイプの複数のプロセッサを含む対称なマルチプロセッサシステムであり得る。
【０１０１】
メモリ１５０６及び永続記憶装置１５０８は、記憶装置１５１６の実施例である。記憶装置は、一時的及び／又は恒久的に、限定する訳ではないが例としてはデータ、機能的な形態のプログラムコード及び／又は他の適切な情報といった情報の保存が可能な、任意のハードウェアである。記憶装置１５１６はまた、これらの実施例において、コンピュータ可読記憶装置として言及され得る。これらの実施例において、メモリ１５０６は、例えば、ランダムアクセスメモリ、又は任意の他の適切な揮発性若しくは不揮発性の記憶装置であり得る。永続記憶装置１５０８は、特定の実装に応じて様々な形をとることができる。例えば、永続記憶装置１５０８は、１以上の構成要素又は装置を含み得る。例えば、永続記憶装置１５０８は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書換え可能な光ディスク、書換え可能な磁気テープ、又は上述の何らかの組み合わせであり得る。永続記憶装置１５０８によって使用される媒体はまた、取り外し可能である。例えば、取り外し可能なハードドライブは、永続記憶装置１５０８のために使用され得る。
【０１０２】
これらの実施例において、通信ユニット１５１０は、他のデータ処理システム又は装置との通信を提供する。これらの実施例では、通信ユニット１５１０はネットワークインターフェースカードである。通信ユニット１５１０は、物理的及び無線の通信リンクのいずれか一方又は両方を使用することによって、通信を提供することができる。
【０１０３】
入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１５１２は、データ処理システム１５００と接続され得る他の装置とのデータの入力及び出力を可能にする。例えば、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１５１２は、キーボード、マウス、及び／又は何らかの他の適切な入力装置を介して、ユーザ入力に対する接続を提供し得る。さらに、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１５１２は、出力をプリンターに送ることができる。ディスプレー１５１４は、ユーザに情報を表示するためのメカニズムを提供する。
【０１０４】
オペレーティングシステムに対する指示命令、アプリケーション、及び／又はプログラムは、記憶装置１５１６の中に配置され得、それらは、通信ファブリック１５０２を介して、プロセッサユニット１５０４との通信を行う。これらの例示的な実施例において、指示命令は、永続記憶装置１５０８において機能的な形を有する。これらの指示命令は、プロセッサユニット１５０４によって実行されるために、メモリ１５０６の中へロードされ得る。種々の実施形態のプロセスは、コンピュータ実施可能指示命令を使用して、プロセッサユニット１５０４によって実行され得、それはメモリ１５０６などのメモリの中に配置され得る。
【０１０５】
これらの指令は、プログラムコード、コンピュータ使用可能プログラムコード、又はコンピュータ可読プログラムコードと称され、プロセッサユニット１５０４内のプロセッサによって読み取られ、実行され得る。種々の実施形態のプログラムコードは、メモリ１５０６又は永続記憶装置１５０８といった種々の物理的な又はコンピュータ可読の記憶媒体上に具現化され得る。
【０１０６】
プログラムコード１５１８は、選択的に着脱可能なコンピュータ可読媒体１５２０上に機能的な形態で配置され、かつ、プロセッサユニット１５０４による実行のために、データ処理システム１５００に読み込まれるか、又は送信され得る。プログラムコード１５１８及びコンピュータ可読媒体１５２０は、これらの実施例において、コンピュータプログラム製品１５２２を形成する。一実施例において、コンピュータ可読媒体１５２０は、コンピュータ可読記憶媒体１５２４又はコンピュータ可読信号媒体１５２６であり得る。例えば、コンピュータ可読記憶媒体１５２４は、ドライブ又は他の装置の中へ挿入され、又は配置される光学式又は磁気的ディスクを含み得、それらは、永続記憶装置１５０８の部分である、ハードドライブなどの記憶装置に移送されるための、永続記憶装置１５０８の部分である。コンピュータ可読記憶媒体１５２４はまた、データ処理システム１５００に接続される、ハードドライブ、サムドライブ、又はフラッシュメモリなどの、永続記憶装置の形をとり得る。いくつかの例において、コンピュータ可読記憶媒体１５２４は、データ処理システム１５００から取り外すことができないかもしれない。
【０１０７】
代替的に、プログラムコード１５１８は、コンピュータ可読信号媒体１５２６を用いてデータ処理システム１５００に転送可能である。コンピュータ可読信号媒体１５２６は、例えば、プログラムコード１５１８を含む伝播されたデータ信号であってもよい。例えば、コンピュータ可読信号媒体１５２６は、電磁信号、光信号、及び／又は他の任意の好適なタイプの信号であってもよい。これらの信号は、無線通信リンク、光ファイバケーブル、同軸ケーブル、有線などの通信リンク、及び／又は他の任意の好適なタイプの通信リンクによって送信され得る。言い換えると、通信リンク及び／又は接続は、例示的な実施例の中において、物理的又は無線であり得る。
【０１０８】
いくつかの例示的な実施形態の中において、プログラムコード１５１８は、データ処理システム１５００の範囲内での使用に対して、別の装置又はデータ処理システムから、コンピュータ可読信号媒体１５２６を通して、ネットワークをわたり永続的記憶装置１５０８へダウンロードされ得る。例えば、サーバデータ処理システムの中のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されるプログラムコードは、サーバからネットワークをわたりデータ処理システム１５００へダウンロードされ得る。プログラムコード１５１８を提供するデータ処理システムは、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、又はプログラムコード１５１８を記憶し、かつ送信することができる何らかの他の装置であり得る。
【０１０９】
データ処理システム１５００に関して例示されている種々の構成要素は、種々の実施形態が実装され得る様態に構造的な制限を設けることを意図していない。種々の例示的な実施形態は、データ処理システム１５００に対して示されたものに加えて及び／又はそれに代えて、構成要素を含むデータ処理システムの中に実装され得る。図１５の中において示される他の構成要素は、示されている例示的な実施例から変化されることができる。種々の実施形態が、プログラムコードを実行することができる任意のハードウェア装置又はシステムを使用して実装され得る。１つの実施例として、データ処理システムは、無機的な構成要素と統合された有機的な構成要素を含み得、及び／又は人間以外の有機的な構成要素で全体的に構成されてよい。例えば、記憶装置は、有機的な半導体からなり得る。
【０１１０】
別の例示的な実施例において、プロセッサユニット１５０４は、特定の使用のために製造又は構成される、回路を有するハードウェアユニットの形をとり得る。このタイプのハードウェアは、プログラムコードが、作動を実行するように構成された記憶装置からメモリの中へロードされる必要性なしに、作動を実行し得る。
【０１１１】
例えば、プロセッサユニット１５０４がハードウェアユニットの形をとる場合、プロセッサユニット１５０４は、回路システム、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能論理装置、又は任意の数の作動を実行するよう構成された他の適切なタイプのハードウェアの形をとることができる。プログラマバル論理デバイスにより、デバイスは任意の数の作業を実行するように構成されている。デバイスは後で再構成することができるか、又は任意の数の作業を実行するように恒久的に構成することができる。例えば、プログラム可能論理装置の例として、プログラム可能論理アレイ、プログラム可能アレイ論理、フィールドプログラム可能論理アレイ、フィールドプログラム可能ゲートアレイ、及び他の適切なハードウェア装置が挙げられる。このタイプの実装を伴って、プログラムコード１５１８は、種々の実施形態に対する処理がハードウェアユニットの中に実装されるので、省略され得る。
【０１１２】
さらに別の例示的な実施例において、プロセッサユニット１５０４は、コンピュータ及びハードウェアユニットの中で見られる、プロセッサの組み合わせを使用して実装され得る。プロセッサユニット１５０４は、プログラムコード１５１８を実行するように構成される、任意の数のハードウェアユニット及び任意の数のプロセッサを有し得る。この描かれた実施例を伴って、プロセッサのうちのいくつかは、他のプロセッサが任意の数のプロセッサの中において実装され得る一方で、任意の数のハードウェアユニットの中において実装され得る。
【０１１３】
別の実施例として、データ処理システム１５００の中の記憶装置は、データを記憶し得る任意のハードウェア装置である。メモリ１５０６、永続記憶装置１５０８、及びコンピュータ可読媒体１５２０は、触知可能な形の記憶装置の実施例である。別の実施例において、バスシステムは、通信ファブリック１５０２を実装するために使用され得、かつシステムバス又は入力／出力バスなどの、１以上のバスからなり得る。無論、バスシステムは、バスシステムに取り付けられる種々の構成要素又は装置の間のデータの移送を提供する、任意の適切なタイプのアーキテクチャを使用して実装され得る。付加的に、通信ユニットは、モデム又はネットワークアダプターなどの、データを送信及び受信するために使用される１以上の装置を含み得る。さらに、例えば、メモリは、メモリ１５０６又はキャッシュであり得、それらは、通信ファブリック１５０２の中に存在し得る、インターフェース及びメモリコントローラハブの中で見つかるものなどである。
【０１１４】
データ処理システム１５００はまた、（図示せぬ）少なくとも１つの連想メモリ１５２８を含み得る。連想メモリ１５２８は、図１の連想メモリ１０４、図７の連想メモリ７００、図１３の解析アプリケーション１３０８、図１４の連想メモリ１４０８、又は本明細書のどこかで説明された他の連想メモリであり得、かつ本明細書のどこかで説明された特性を有し得る。連想メモリ１５２８は、通信ファブリック１５０２と通信することができる。連想メモリ１５２８は、また、記憶装置１５１６と通信することができ、又は幾つかの例示的な実施形態において、記憶装置１５１６の部分として考えることができる。１つの連想メモリ１５２８が示された一方で、付加的な連想メモリが存在してもよい。
【０１１５】
本明細書において使用されたように、「連想メモリ」という用語は、複数のデータ、及び複数のデータ間の複数の関連性を言及する。複数のデータ、及び複数の関連性は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶され得る。複数のデータは、関連するグループの中へ収集され得る。連想メモリは、複数のデータ間の直接的な相互関係に加えて、複数のデータ間の少なくとも間接的な関係性に基づいて問い合わせされるように構成され得る。それ故、連想メモリは、もっぱら直接的な関係性に基づいて、もっぱら少なくとも間接的な関係性に基づいて、同様に直接的及び少なくとも間接的な関係性の組み合わせに基づいて、問い合わせされるように構成され得る。連想メモリは、内容アドレス記憶装置であり得る。
【０１１６】
それ故、連想メモリは、複数のデータ、及び複数のデータ間の複数の関連性として特徴付けられ得る。複数のデータは、関連するグループの中へ収集され得る。更に、連想メモリは、直接的及び少なくとも間接的な関係性を含むグループから、又は複数のデータ間の直接的な相互関係に加えて複数のデータ間から選択された、少なくとも一つの関係性に基づいて問い合わせされるように構成され得る。連想メモリは、またソフトウェアの形態をとり得る。それ故、連想メモリは、また、それによって情報が、直接的な相互関係よりもむしろ関係性に基づいて新しい洞察を獲得する興味のある関連グループの中へ収集される、プロセスと考えられ得る。連想メモリは、また、特殊化したプロセッサ又はフィールドプログラマブルゲートアレイなどの、ハードウェアの形態をとり得る。
【０１１７】
本明細書において使用されているように、「エンティティー」という用語は、明確な分離された存在である物体を言及するが、そのような存在は物質的な存在である必要はない。それ故、抽象的な概念及び合法的な構成概念が、エンティティーであるとみなされ得る。本明細書において使用されるように、エンティティーは生きているものである必要はない。連想メモリは、エンティティーと共に働く。
【０１１８】
種々の例示的な実施形態は、全体的にハードウェアの実施形態、全体的にソフトウェアの実施形態、又はハードウェア及びソフトウェアの要素の両方を含む実施形態の形をとることができる。幾つかの実施形態は、ソフトウェアの中に実装され、それは、例えば、ファームウェア、常駐ソフトウェア、及びマイクロコードなどを含むが、それらの形に限定されるものではない。
【０１１９】
さらに、種々の実施形態は、指示命令を実行するコンピュータ、又は任意の装置若しくはシステムによって使用され、又はそれらと接続されるプログラムコードを提供する、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体から、アクセス可能なコンピュータプログラム製品の形をとることができる。この開示の目的に対して、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体は、概して、指示命令実行システム、機構、又は装置によって使用され、又はそれらと接続されるプログラムを、含み、記憶し、通信し、伝播し、又は移送することができる、任意の触知可能な機構であり得る。
【０１２０】
コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体は、例えば、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線の、又は半導体システム若しくは伝播媒体であり得るが、それらに限定されるものではない。コンピュータ可読媒体の非限定的な実施例は、半導体の又は固体のメモリ、磁気タイプ、取り外し可能コンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＮ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、固い磁気ディスク、及び光ディスクを含む。光ディスクには、コンパクトディスク  ―  リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク  ―  リード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、及びＤＶＤなどが含まれ得る。
【０１２１】
更に、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読又は使用可能プログラムコードがコンピュータで実行される場合、このコンピュータ可読又は使用可能プログラムコードの実行が、コンピュータに通信リンクをわたって別のコンピュータ可読又は使用可能プログラムコードを送信させるように、コンピュータ可読又は使用可能プログラムコードを含み得、又は記憶し得る。この通信リンクは、例えば、非限定的に、物理的又は無線の媒体を使用し得る。
【０１２２】
コンピュータ可読又はコンピュータ使用可能プログラムコードを記憶し及び／又は実行するために適切なデータ処理システムは、システムバスなどの通信ファブリックを介して、メモリ要素と直接的に又は間接的に結合される、１以上のプロセッサを含む。メモリ要素は、プログラムコードの実際の実行の間に採用される局所的なメモリ、大容量記憶装置、及びキャッシュメモリを含み得、それらは、コードの実行の間に大容量記憶装置からコードが回収され得る回数を低減させるために、少なくともいくつかのコンピュータ可読又はコンピュータ使用可能プログラムコードの一時的な記憶を提供する。
【０１２３】
入力／出力又はＩ／Ｏ装置は、直接的に、又はＩ／Ｏコントローラに介入することを通して、システムに結合され得る。例えば、これらの装置はキーボード、タッチスクリーンディスプレー、及びポインティング装置を含み得るが、それらに限定されるものではない。種々の通信アダプターはまた、データ処理システムが、プライベート又はパブリックネットワークに介入することを通して、他のデータ処理システム、又は遠隔プリンター、又は記憶装置と結合されることを可能にするために、システムに結合され得る。モデム及びネットワークアダプターの非限定的な実施例は、現在、購入することができるタイプの通信アダプターのうちのほんの少しである。
【０１２４】
上述した種々の例示的な実施形態の記載は、例示及び説明を目的とするものであり、完全な説明であること、又はこれらの実施形態を開示された形態に限定することを意図していない。当業者には、多数の修正例及び変形例が明らかであろう。更に、異なる例示的な実施形態は、他の例示的な実施形態とは異なる特徴を提供することができる。選択された１以上の実施形態は、実施形態の原理、実際の用途を最もよく説明するため、及び他の当業者に対し、様々な実施形態の開示内容と、考慮される特定の用途に適した様々な修正との理解を促すために選択及び記述されている。
【符号の説明】
【０１２５】
１００  １以上の個々の人又は物
１０２  運動学的検出システム
１０４  連想メモリ
１０６  以前に記録された活動
１０８  計量値
１１０  ニーリングしている人間
１１２  スタンディングしている人間
１１４  リーチングしている人間
２００  分類
２０２  保持される電子メール
２０４  ジャンク電子メール
３００  運動学的検出システム
３０２  ユーザ
３０４  周囲
３０６  スティックパーソン
４００〜６０６  位置
７００  連想メモリ
７０２  分類システム
７０４  リーチング
７０６  スタンディング
７０８  ニーリング
７１０〜７１４  結果
８００  運動学的検出システム
８０２  人間
８０４〜８０８  時間
９００  運動学的検出システム
９０２  運動センサ
９０４  プロセッサ
９０６  モード表示器
９０８  活動表示器
９１０  随意の電源コード
９１２  随意のネットワークコード
９１４  随意のスタンド
９１６  スクリーン
９１８  随意のプラグインプリンター
９２０  随意のプラグインラップトップ
１０００  エンティティー比較装置
１００２  共通の属性
１００４  結果
１００６  新しい観察
１００８  スコア
１１００  方法
１１０２〜１１１４  作動
１２００  方法
１２０２〜１２０６  作動
１３００  装置
１３０２  運動センサ
１３０６  非一時的コンピュータ可読記憶媒体
１３０８  解析アプリケーション
１４００  システム
１４０２  運動学的測定装置
１４０４  １以上のセンサ
１４０６  物体
１４０８  連想メモリ
１４１０  プロセッサ
１４１２  モニタリングシステム
１５００  データ処理システム
１５０２  通信ファブリック
１５０４  プロセッサユニット
１５０６  メモリ
１５０８  永続記憶装置
１５１０  通信ユニット
１５１２  入力／出力ユニット
１５１４  ディスプレー
１５１６  記憶装置
１５１８  プログラムコード
１５２０  コンピュータ可読媒体
１５２２  コンピュータプログラム製品
１５２４  コンピュータ可読記憶媒体
１５２６  コンピュータ可読信号媒体
１５２８  連想メモリ
【図１】
0006591232.tif 000002
【図２】
0006591232.tif 000003
【図３】
0006591232.tif 000004
【図４】
0006591232.tif 000005
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
0006591232.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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