(57)【要約】ウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識は、ユーザの身体部位上に配置された圧力センサから圧力測定データを受け取ることを含む。圧力測定データは、ユーザによる筆記ジェスチャを示す身体部位と媒体との相互作用による身体部位の圧力の変化を示す。圧力測定データに基づいて複数の筆記シンボルのそれぞれの開始境界および終了境界が検出される。複数の筆記シンボルに関連する圧力測定データの少なくとも１つの特徴が抽出される。抽出された特徴に基づいてシンボル・パターンが検出され、シンボル・パターンに基づいて少なくとも１つの文字が検出される。検出された少なくとも１つの文字に基づいて単語が検出される。
2021532429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体部位上に配置された圧力センサから圧力測定データを受け取ることであって、前記圧力測定データは、前記ユーザによる筆記ジェスチャを示す前記身体部位と媒体との相互作用による前記身体部位の圧力の変化を示す、前記受け取ることと、
前記圧力測定データに基づいて複数の筆記シンボルのそれぞれの開始境界および終了境界を検出することと、
前記複数の筆記シンボルに関連する前記圧力測定データの少なくとも１つの特徴を抽出することと、
前記抽出された特徴に基づいてシンボル・パターンを検出することと、
前記シンボル・パターンに基づいて少なくとも１つの文字を検出することと、
前記検出された少なくとも１つの文字に基づいて単語を検出することと、
を含む、
ウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識の方法。
【請求項２】
ユーザの前記身体部位上に配置された運動センサから運動データを受け取ることをさらに含み、前記シンボル・パターンの前記検出は、前記運動データにさらに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記開始境界および終了境界の前記検出の前に、前記圧力測定データの次元を削減することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記圧力測定データの前記次元の前記削減の前に、前記圧力測定データを前処理することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記圧力測定データの前処理は、前記圧力測定データからバイアスおよび不要な周波数成分をフィルタで除去することと、前記圧力測定データをスケーリングすることと、前記圧力測定データから時間的アーティファクトを除去することと、のうちの１つまたは複数を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記抽出された特徴に基づいてコマンドを検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記抽出された特徴に基づいて仮想キーボードのシンボルを検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記抽出された特徴に基づいて前記ユーザの病状を検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの特徴は、前記圧力測定データの空間的特徴、時間的特徴、およびスペクトル的特徴のうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記シンボル・パターンの検出は、事前の統計的知識に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの文字の前記検出は、前記抽出された特徴に対する機械学習または前記圧力センサの生データに対する機械学習の少なくとも一方を、追加のセンサ・データと共に使用して実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
先行する方法の請求項のいずれか一項に記載の前記方法の全てのステップを実行するようになされる手段を含む、システム。
【請求項１３】
コンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムがコンピュータ・システム上で実行された場合に、先行する方法の請求項のいずれか一項に記載の前記方法の全てのステップを実行するための命令を含む、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、筆記認識のための方法、システム、およびコンピュータ・プログラム製品に関する。より詳細には、本発明は、ユーザの身体部位に取り付けられたウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための方法、システム、およびコンピュータ・プログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
筆記認識および手書き認識は、人類の文化において重要な役割を果たしてきた。手書き認識とは、コンピュータが手書きのコミュニケーションを受け取り、手書きのコミュニケーションを解釈する能力を指す。最近まで、筆記は、２つの必須の補助物、すなわち、紙または書字板などの筆記面と、ペン、鉛筆、または尖筆などの筆記具とに制限されていた。電子的な手書き認識では、多くの場合、特定の筆記面もしくは筆記具またはその両方を使用する必要がある。たとえば、手書き認識の一部の実装では、タッチセンサ式の筆記面または画面を使用する必要がある。筆記面および筆記具は、いつでも利用できる所にあることが多い。筆記面および筆記具が利用可能な場合でも、それらは家庭環境などの特定の環境に制限されているか、もしくは特定の照明条件を必要とするか、またはその両方であり得る。
【発明の概要】
【０００３】
例示的な実施形態は、方法、システム、およびコンピュータ・プログラム製品を提供する。ウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識の方法の一実施形態は、ユーザの身体部位上に配置された圧力センサから圧力測定データを受け取ることを含む。この実施形態では、圧力測定データは、ユーザによる筆記ジェスチャを示す身体部位と媒体との相互作用による身体部位の圧力の変化を示す。この実施形態は、圧力測定データに基づいて複数の筆記シンボルのそれぞれの開始境界および終了境界を検出することと、複数の筆記シンボルに関連する圧力測定データの少なくとも１つの特徴を抽出することと、をさらに含む。この実施形態は、抽出された特徴に基づいてシンボル・パターンを検出することと、シンボル・パターンに基づいて少なくとも１つの文字を検出することと、検出された少なくとも１つの文字に基づいて単語を検出することと、をさらに含む。
【０００４】
一実施形態は、ユーザの身体部位上に配置された運動（kinetic）センサから運動（kinetic）データを受け取ることをさらに含み、シンボル・パターンの検出は、運動データにさらに基づく。一実施形態は、開始境界および終了境界の検出の前に、圧力測定データの次元を削減することをさらに含む。一実施形態は、圧力測定データの次元の削減の前に、圧力測定データを前処理することをさらに含む。一実施形態では、圧力測定データの前処理は、圧力測定データからバイアスおよび不要な周波数成分をフィルタで除去することと、圧力測定データをスケーリングすることと、圧力測定データから時間的アーティファクトを除去することと、のうちの１つまたは複数を含む。
【０００５】
一実施形態は、抽出された特徴に基づいてコマンドを検出することをさらに含む。一実施形態は、抽出された特徴に基づいて仮想キーボードのシンボルを検出することをさらに含む。一実施形態は、抽出された特徴に基づいてユーザの病状を検出することをさらに含む。
【０００６】
一実施形態では、少なくとも１つの特徴は、圧力測定データの空間的特徴、時間的特徴、およびスペクトル的特徴のうちの１つまたは複数を含む。一実施形態では、シンボル・パターンの検出は、事前の統計的知識に基づく。一実施形態では、少なくとも１つの文字の検出は、抽出された特徴に対する機械学習または圧力センサの生データに対する機械学習の少なくとも一方を、追加のセンサ・データと共に使用して実行される。
【０００７】
一実施形態は、コンピュータ使用可能プログラム製品を含む。コンピュータ使用可能プログラム製品は、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶デバイスを含み、プログラム命令が、１つまたは複数の記憶デバイスのうちの少なくとも１つに記憶される。
【０００８】
一実施形態は、コンピュータ・システムを含む。コンピュータ・システムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のコンピュータ可読メモリと、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶デバイスと、を含み、プログラム命令が、１つまたは複数の記憶デバイスのうちの少なくとも１つに記憶されて、１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって、１つまたは複数のメモリのうちの少なくとも１つを介して実行される。
【０００９】
本発明の特徴であると考える特定の新規の特徴を、添付の特許請求の範囲に記載している。しかしながら、本発明自体、ならびに好ましい使用形態、それらのさらなる目的および利点は、例示的な実施形態の以下の詳細な説明を、添付の図面と併せて参照することによって、最もよく理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】例示的な実施形態が実装され得るデータ処理システムのネットワークのブロック図である。
【図２】例示的な実施形態が実装され得るデータ処理システムのブロック図である。
【図３】例示的な実施形態によるウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための例示的な構成のブロック図である。
【図４Ａ】例示的な実施形態によるウェアラブル検知デバイスの例示的な圧力センサ構成を示す図である。
【図４Ｂ】例示的な実施形態による図４Ａの圧力センサ構成の圧力センサ測定値の一例を示す図である。
【図５】例示的な実施形態によるウェアラブル検知デバイスの例示的な前処理動作を示す図である。
【図６Ａ】例示的な実施形態による基本形状の集約による筆記認識の一例を示す図である。
【図６Ｂ】例示的な実施形態による基本形状の集約による筆記認識の他の例を示す図である。
【図７】例示的な実施形態によるウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識の一例を示す図である。
【図８】例示的な実施形態によるウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための例示的な処理のフローチャートである。
【図９】例示的な実施形態による仮想キーボードを実装するためのウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための例示的な処理のフローチャートである。
【図１０】病状を検出するために使用されるウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための例示的な処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
例示的な実施形態では、現在利用可能なツールまたは解決策がこれらのニーズに対処しておらず、これらのニーズに適切な解決策も提供していないことを認識している。本発明の説明に使用される例示的な実施形態は、概して、上記の問題および筆記認識に関連するその他の問題に取り組み、解決する。
【００１２】
一実施形態は、ソフトウェア・アプリケーションとして実装することができる。一実施形態を実装するアプリケーションは、既存の筆記認識システムを修正したものとして、筆記認識システムと連携して動作する別個のアプリケーションもしくはデバイスまたはその両方として、スタンドアロンのアプリケーションおよびウェアラブル検知デバイスとして、あるいはそれらの何らかの組み合わせとして、構成することができる。
【００１３】
様々な実施形態では、筆記面および筆記具を必要としない、筆記認識および手書き認識のための装置、システム、および方法を説明する。１つまたは複数の実施形態では、ユーザは、手指などの身体部位に取り付けられた１つまたは複数の圧力センサを含むウェアラブル検知デバイスが装備された身体部位を使用した筆記に関連するジェスチャを実行する。特定の実施形態では、圧力センサは、任意の面と相互作用する際の手指またはその他の身体部位の圧力の変化を検出可能な任意のセンサ、たとえば、ピエゾ抵抗ひずみゲージ・センサ（ＳＧＳ：ｓｔｒａｉｎ−ｇａｕｇｅ  ｓｅｎｓｏｒ）、ピエゾ電気センサ、静電容量センサ、または色の変化に基づいて外部組織への圧力変化を示すように構成されるＬＥＤ／光検出器とすることができる。特定の例では、圧力センサは手指の爪に配備され、任意の面と相互作用する際の手指の爪の局所的な圧力、剪断力、およびねじり力のパラメータを導出する。１つまたは複数の実施形態では、圧力センサは、身体部位の圧力、張力、および圧縮力のうちの１つまたは複数の測定値を使用して、測定データを提供し得る。
【００１４】
一実施形態では、システムは、身体部位上に配置されるように構成される１つまたは複数の圧力センサを有するウェアラブル検知デバイスと、媒体と、記憶・処理ユニットと、を含む。１つまたは複数の実施形態では、身体部位は、手指の爪など、圧力センサにくっ付けることが可能な任意の身体部位であり得る。１つまたは複数の実施形態では、媒体は、身体部位が面に押し付けられた場合に圧力センサの圧力の変化を誘発する任意の面（平面または非平面など）、たとえば、テーブルまたは壁などの２Ｄ面を含むが、これに限定されない筆記用の任意の媒体とすることができる。特定の実施形態では、媒体は、布などの非剛体面、さらには空気とすることができ、空気中の身体部位の動きによって身体部位の圧力の変化が誘発される。ウェアラブル検知デバイスの圧力センサは、身体部位に加えられた圧力を検知するための任意の適切な技術、たとえば、ピエゾ抵抗センサ、またはカメラなどの光学センサを含み得る。いくつかの実施形態では、ウェアラブル検知デバイスは、加速度計またはジャイロスコープなどの１つまたは複数の追加のセンサをさらに含み得る。
【００１５】
１つまたは複数の実施形態では、ウェアラブル検知デバイスは、ユーザが手書きに関連するジェスチャを行っている間の物理的な圧力測定値をデジタル化し、デジタル化された圧力測定値を前処理して、さらなる処理のために圧力測定値を標準化する。一実施形態では、前処理された圧力測定値は、記憶・処理ユニットに送られる。この実施形態では、記憶・処理ユニットは、本明細書でさらに説明するように、ジェスチャに関連する圧力測定値を手書き出力にデコードし、結果を記憶するように構成される。
【００１６】
１つまたは複数の実施形態は、筆記を示すジェスチャの筆記認識を実現するために身体部位に配置された圧力センサおよび／または加速度計もしくはジャイロスコープなどの他のセンサを使用した筆記のための方法および装置を提供する。特定の実施形態は、文字および数字の人間からコンピュータへの翻訳を実現する。他の特定の実施形態は、タイピング用の仮想キーボードを提供する。さらに他の実施形態は、筆記認識を使用して、システムがユーザ向けに訓練または個人化された後のユーザに対する定量的な傾向把握および検査、ならびに様々な使用条件下での経時的なデータの傾向把握によって、ユーザの健康およびウェルネスの傾向を特定することを実現する。
【００１７】
本明細書に記載の１つまたは複数の実施形態は、筆記認識を利用して病状を診断すること、たとえば、手書きの特徴に基づく病状の定量的な傾向把握、ならびに統一ハンチントン病評価尺度（ＵＨＤＲＳ：ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｈｕｎｔｉｎｇｔｏｎ’ｓ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｒａｔｉｎｇ  ｓｃａｌｅ）または統一パーキンソン病評価尺度（ＵＰＤＲＳ：ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｒａｔｉｎｇ  ｓｃａｌｅ）の評価のための検査および定量的な傾向把握などを行い得る。
【００１８】
他の実施形態では、本明細書に記載の原理は、人間の手指の爪または足指の爪などの身体部位の位置検知以外の用途、またはセキュリティ、ゲーム、人間の健康監視、検査、傾向把握、および動物の健康監視のアプリケーションとのヒューマン・マシン・インターフェースのための他の位置検知に適合させることができる。
【００１９】
本明細書に記載の様々な実施形態は、ペン、手書き用の面、キーボード、またはタッチ・スクリーンを必要としない手書き装置を提供する。１つまたは複数の実施形態は、手書きを認識するために、運動学的（kinematic）特徴（たとえば、加速度測定値から抽出）と、力学的特徴（たとえば、圧力測定値から抽出）との集約を実現する。
【００２０】
例示的な実施形態は、特定のタイプの送信信号、センサ、測定値、デバイス、データ処理システム、環境、コンポーネント、およびアプリケーションに関して、単なる例として説明している。これらおよび他の類似の人工物のいかなる特定の表現（ｍａｎｉｆｅｓｔａｔｉｏｎ）も、本発明を限定することを意図するものではない。これらおよび他の類似の人工物の任意の適切な表現を、例示的な実施形態の範囲内で選択することができる。
【００２１】
さらに、例示的な実施形態は、任意のタイプのデータ、データ・ソース、またはデータ・ネットワークを介したデータ・ソースへのアクセスに関して実装され得る。任意のタイプのデータ記憶デバイスは、本発明の範囲内で、データ処理システムでローカルに、またはデータ・ネットワークを介して、本発明の一実施形態にデータを提供し得る。モバイル・デバイスを使用した一実施形態を説明する場合、モバイル・デバイスでの使用に適した任意のタイプのデータ記憶デバイスは、例示的な実施形態の範囲内で、モバイル・デバイスでローカルに、またはデータ・ネットワークを介して、そのような実施形態にデータを提供し得る。
【００２２】
例示的な実施形態は、特定のコード、設計、アーキテクチャ、プロトコル、レイアウト、回路図、およびツールを単なる例として使用して説明しており、例示的な実施形態に限定するものではない。さらに、例示的な実施形態は、説明を明確にするために単なる一例として、特定のソフトウェア、ツール、およびデータ処理環境を使用するいくつかの例で説明している。例示的な実施形態は、他の同等のまたは同様の目的の構造、システム、アプリケーション、またはアーキテクチャと共に使用され得る。たとえば、他の同等のモバイル・デバイス、構造、システム、アプリケーション、またはそれらのアーキテクチャが、本発明の範囲内で、本発明のそのような実施形態と共に使用され得る。例示的な実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせで実装され得る。
【００２３】
本開示の例は、説明を明確にするためにのみ使用されており、例示的な実施形態に限定するものではない。追加のデータ、動作、アクション、タスク、アクティビティ、および操作が本開示から考えられ、それと同じことが例示的な実施形態の範囲内で企図されている。
【００２４】
本明細書に列挙しているあらゆる利点は例にすぎず、例示的な実施形態に限定にすることを意図するものではない。追加のまたは異なる利点は、特定の例示的な実施形態によって実現され得る。さらに、特定の例示的な実施形態は、上記に列挙した利点の一部もしくは全部を有してもよく、または全く有さなくてもよい。
【００２５】
図を参照すると、特に図１および図２を参照すると、これらの図は、例示的な実施形態が実装され得るデータ処理環境の例示的な図である。図１および図２は単なる例であり、異なる実施形態が実装され得る環境に関するいかなる限定も主張または示唆することを意図するものではない。特定の実装では、以下の説明に基づいて、図示した環境に多くの変更を加え得る。
【００２６】
図１は、例示的な実施形態が実装され得るデータ処理システムのネットワークのブロック図を示している。データ処理環境１００は、例示的な実施形態が実装され得るコンピュータのネットワークである。データ処理環境１００は、ネットワーク１０２を含む。ネットワーク１０２は、データ処理環境１００内で互いに接続された様々なデバイスおよびコンピュータの間に通信リンクを提供するために使用される媒体である。ネットワーク１０２は、有線、無線通信リンク、または光ファイバ・ケーブルなどの接続を含み得る。
【００２７】
クライアントまたはサーバは、ネットワーク１０２に接続された特定のデータ処理システムの例示的な役割にすぎず、これらのデータ処理システムの他の構成または役割を排除することを意図していない。サーバ１０４およびサーバ１０６は、ストレージ・ユニット１０８と共にネットワーク１０２に結合する。ソフトウェア・アプリケーションは、データ処理環境１００内の任意のコンピュータで実行し得る。クライアント１１０、１１２、および１１４も、ネットワーク１０２に結合される。サーバ１０４もしくは１０６、またはクライアント１１０、１１２、もしくは１１４などのデータ処理システムは、データを含み得、ソフトウェア・アプリケーションまたはソフトウェア・ツールがその上で実行され得る。
【００２８】
ウェアラブル検知デバイス１２０は、ユーザ１２２の１つまたは複数の身体部位上に配置されるように構成される、身体部位内の圧力変化を検出するための１つまたは複数の圧力センサを含む。１つまたは複数の実施形態では、ウェアラブル検知デバイス１２０は、身体部位の動きを検知するための１つまたは複数の加速度計をさらに含む。
【００２９】
単なる一例として、そのようなアーキテクチャへのいかなる限定も意味せずに、図１は、一実施形態の例示的な実装において使用可能な特定のコンポーネントを示している。たとえば、サーバ１０４および１０６、ならびにクライアント１１０、１１２、１１４は、単なる一例として、クライアント−サーバ・アーキテクチャへの限定を意味せずに、サーバおよびクライアントとして図示している。他の例として、一実施形態は、図示のようにいくつかのデータ処理システムおよびデータ・ネットワークにわたって分散させることができるが、他の実施形態は、例示的な実施形態の範囲内で単一のデータ処理システム上に実装することができる。データ処理システム１０４、１０６、１１０、１１２、および１１４はまた、クラスタ内の例示的なノード、パーティション、および一実施形態を実装するのに適したその他の構成を表す。
【００３０】
デバイス１３２は、本明細書に記載のデバイスの一例である。たとえば、デバイス１３２は、スマートフォン、スマート・ウォッチ、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、据置型または携帯型のクライアント１１０、ウェアラブル・コンピューティング・デバイス、または他の任意の適切なデバイスの形態をとることができる。特定の実施形態では、ウェアラブル検知デバイス１０２およびデバイス１３２は、ピアツーピアＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）などによって互いに直接通信する。図１の他のデータ処理システムで実行するように記載している任意のソフトウェア・アプリケーションは、デバイス１３２において同様の方法で実行するように構成することができる。図１の他のデータ処理システムにおいて記憶または生成される任意のデータまたは情報は、デバイス１３２において同様の方法で記憶または生成されるように構成することができる。
【００３１】
アプリケーション１０５は、本明細書に記載の一実施形態を実装する。データベース１０９は、図示のようにストレージ１０８に記憶されるか、または他のソース（図示せず）によって供給され得る。サーバ１０４および１０６、ストレージ・ユニット１０８、クライアント１１０、１１２、および１１４、ならびにデバイス１３２は、有線接続、無線通信プロトコル、またはその他の適切なデータ接続を使用してネットワーク１０２に結合し得る。クライアント１１０、１１２、および１１４は、たとえば、スマート・フォン、パーソナル・コンピュータ、車両コンピュータ、またはネットワーク・コンピュータであり得る。
【００３２】
図示の例では、サーバ１０４は、たとえば、ブート・ファイル、オペレーティング・システム・イメージ、およびアプリケーションなどのデータをクライアント１１０、１１２、および１１４に提供し得る。クライアント１１０、１１２、および１１４は、この例ではサーバ１０４に対するクライアントであり得る。クライアント１１０、１１２、１１４、またはそれらの何らかの組み合わせは、それら自体のデータ、ブート・ファイル、オペレーティング・システム・イメージ、およびアプリケーションを含み得る。データ処理環境１００は、図示していない追加のサーバ、クライアント、およびその他のデバイスを含み得る。
【００３３】
図示の例では、データ処理環境１００はインターネットであり得る。ネットワーク１０２は、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ：Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）およびその他のプロトコルを使用して互いに通信するネットワークおよびゲートウェイの集合体を表し得る。インターネットの中心にあるのは、データおよびメッセージをルーティングする数千の商用、政府、教育、およびその他のコンピュータ・システムを含む、メジャー・ノードまたはホスト・コンピュータの間のデータ通信リンクのバックボーンである。当然ながら、データ処理環境１００は、いくつかの異なるタイプのネットワーク、たとえば、イントラネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）などとしても実装され得る。図１は一例として意図しており、異なる例示的な実施形態へのアーキテクチャ上の制限として意図していない。
【００３４】
用途の中でもとりわけ、データ処理環境１００は、例示的な実施形態が実装され得るクライアント−サーバ環境を実装するために使用され得る。クライアント−サーバ環境は、ソフトウェア・アプリケーションおよびデータをネットワークに分散させて、アプリケーションがクライアント・データ処理システムとサーバ・データ処理システムとの間の双方向性を使用して機能するようにすることを可能にする。データ処理環境１００はまた、ネットワークに分散された相互運用可能なソフトウェア・コンポーネントが一貫性のあるビジネス・アプリケーションとして一緒にパッケージ化され得るサービス指向アーキテクチャを採用し得る。データ処理環境１００はまた、クラウドの形態を取り、最小限の管理労力またはサービスのプロバイダとの対話で迅速にプロビジョニングおよびリリースすることができる構成可能なコンピューティング・リソース（たとえば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の共有プールへの便利なオンデマンド・ネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス配信のクラウド・コンピューティング・モデルを採用し得る。
【００３５】
図２を参照すると、この図は、例示的な実施形態が実装され得るデータ処理システムのブロック図を示している。データ処理システム２００は、図１のサーバ１０４および１０６、またはクライアント１１０、１１２、および１１４などのコンピュータ、または例示的な実施形態の処理を実装したコンピュータ使用可能プログラム・コードまたは命令が配置され得る他のタイプのデバイスの一例である。
【００３６】
データ処理システム２００はまた、例示的な実施形態の処理を実装したコンピュータ使用可能プログラム・コードまたは命令が配置され得る、図１のデータ処理システム１３２などのデータ処理システムまたはその中の構成を表す。データ処理システム２００は、単なる一例として、コンピュータとして、それに限定されることなく説明する。図１のデバイス１３２などの他のデバイスの形態での実装は、本明細書に記載のデータ処理システム２００の動作および機能の概要説明から逸脱することなく、タッチ・インターフェースを追加などしてデータ処理システム２００を変更し得、さらにはデータ処理システム２００から特定の図示したコンポーネントを除外し得る。
【００３７】
図示の例では、データ処理システム２００は、ノース・ブリッジおよびメモリ・コントローラ・ハブ（ＮＢ／ＭＣＨ：Ｎｏｒｔｈ  Ｂｒｉｄｇｅ  ａｎｄ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  ｈｕｂ）２０２と、サウス・ブリッジおよび入力／出力（Ｉ／Ｏ：ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）コントローラ・ハブ（ＳＢ／ＩＣＨ：Ｓｏｕｔｈ  Ｂｒｉｄｇｅ  ａｎｄ  Ｉ／Ｏ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  ｈｕｂ）２０４とを含むハブ・アーキテクチャを採用している。処理ユニット２０６、メイン・メモリ２０８、およびグラフィック・プロセッサ２１０は、ノース・ブリッジおよびメモリ・コントローラ・ハブ（ＮＢ／ＭＣＨ）２０２に結合される。処理ユニット２０６は、１つまたは複数のプロセッサを含み得、１つまたは複数の異種プロセッサ・システムを使用して実装され得る。処理ユニット２０６は、マルチコア・プロセッサであり得る。グラフィック・プロセッサ２１０は、特定の実装では、加速グラフィック・ポート（ＡＧＰ：ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  ｇｒａｐｈｉｃｓ  ｐｏｒｔ）を介してＮＢ／ＭＣＨ２０２に結合され得る。
【００３８】
図示の例では、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）アダプタ２１２は、サウス・ブリッジおよびＩ／Ｏコントローラ・ハブ（ＳＢ／ＩＣＨ）２０４に結合される。オーディオ・アダプタ２１６、キーボードおよびマウス・アダプタ２２０、モデム２２２、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）２２４、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｅｒｉａｌ  ｂｕｓ）などのポート２３２、ならびにＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス２３４は、バス２３８を介してサウス・ブリッジおよびＩ／Ｏコントローラ・ハブ２０４に結合される。ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）またはソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）２２６およびＣＤ−ＲＯＭ２３０は、バス２４０を介してサウス・ブリッジおよびＩ／Ｏコントローラ・ハブ２０４に結合される。ＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス２３４は、たとえば、イーサネット（Ｒ）アダプタ、アドイン・カード、およびノートブック・コンピュータ用のＰＣカードを含み得る。ＰＣＩはカード・バス・コントローラを使用するが、ＰＣＩｅは使用しない。ＲＯＭ２２４は、たとえば、フラッシュ・バイナリ入力／出力システム（ＢＩＯＳ：ｂｉｎａｒｙ  ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ  ｓｙｓｔｅｍ）であり得る。ハード・ディスク・ドライブ２２６およびＣＤ−ＲＯＭ２３０は、たとえば、統合ドライブ・エレクトロニクス（ＩＤＥ：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｄｒｉｖｅ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）、シリアル・アドバンスト・テクノロジー・アタッチメント（ＳＡＴＡ：ｓｅｒｉａｌ  ａｄｖａｎｃｅｄ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）インターフェース、または外部ＳＡＴＡ（ｅＳＡＴＡ：ｅｘｔｅｒｎａｌ−ＳＡＴＡ）およびマイクロＳＡＴＡ（ｍＳＡＴＡ：ｍｉｃｒｏ−ＳＡＴＡ）などの変形を使用し得る。スーパーＩ／Ｏ（ＳＩＯ：ｓｕｐｅｒ  Ｉ／Ｏ）デバイス２３６は、バス２３８を介してサウス・ブリッジおよびＩ／Ｏコントローラ・ハブ（ＳＢ／ＩＣＨ）２０４に結合され得る。
【００３９】
メイン・メモリ２０８、ＲＯＭ２２４、またはフラッシュ・メモリ（図示せず）などのメモリは、コンピュータ使用可能記憶デバイスの一部の例である。ハード・ディスク・ドライブまたはソリッド・ステート・ドライブ２２６、ＣＤ−ＲＯＭ２３０、およびその他の同様に使用可能なデバイスは、コンピュータ使用可能記憶媒体を含むコンピュータ使用可能記憶デバイスの一部の例である。
【００４０】
オペレーティング・システムは、処理ユニット２０６上で動作する。オペレーティング・システムは、図２のデータ処理システム２００内の様々なコンポーネントの制御を調整および提供する。オペレーティング・システムは、サーバ・システム、パーソナル・コンピュータ、およびモバイル・デバイスを含むがこれらに限定されない任意のタイプのコンピューティング・プラットフォーム用の市販のオペレーティング・システムであり得る。オブジェクト指向またはその他のタイプのプログラミング・システムは、オペレーティング・システムと連携して動作し、データ処理システム２００上で実行されるプログラムまたはアプリケーションからのオペレーティング・システムの呼び出しを提供し得る。
【００４１】
オペレーティング・システム、オブジェクト指向プログラミング・システム、および図１のアプリケーション１０５などのアプリケーションまたはプログラムの命令は、ハード・ディスク・ドライブ２２６上のコード２２６Ａの形式などでストレージ・デバイス上に配置され、処理ユニット２０６による実行のために、メイン・メモリ２０８などの１つまたは複数のメモリのうちの少なくとも１つにロードされ得る。例示的な実施形態の処理は、たとえば、メイン・メモリ２０８、読み取り専用メモリ２２４などのメモリ、あるいは１つまたは複数の周辺デバイスに配置され得るコンピュータ実装命令を使用して、処理ユニット２０６によって実行され得る。
【００４２】
さらに、ある場合には、コード２２６Ａは、同様のコード２０１Ｃがストレージ・デバイス２０１Ｄに記憶されているリモート・システム２０１Ｂからネットワーク２０１Ａを介してダウンロードされ得る。他の場合では、コード２２６Ａは、ネットワーク２０１Ａを介してリモート・システム２０１Ｂにダウンロードされ得、そこで、ダウンロードされたコード２０１Ｃがストレージ・デバイス２０１Ｄに記憶される。
【００４３】
図１および図２のハードウェアは、実装によって異なり得る。フラッシュ・メモリ、同等の不揮発性メモリ、または光学ディスク・ドライブなどの他の内部ハードウェアまたは周辺デバイスが、図１および図２に示したハードウェアに加えて、またはその代わりに使用され得る。さらに、例示的な実施形態の処理は、マルチプロセッサ・データ処理システムに適用され得る。
【００４４】
一部の例示的な例では、データ処理システム２００は、オペレーティング・システム・ファイルもしくはユーザ生成データまたはその両方を記憶するための不揮発性メモリを提供するフラッシュ・メモリを備えて一般に構成される携帯情報端末（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）であり得る。バス・システムは、システム・バス、Ｉ／Ｏバス、およびＰＣＩバスなどの１つまたは複数のバスを含み得る。当然ながら、バス・システムは、任意のタイプの通信ファブリックまたはアーキテクチャを使用して実装され得、これは、そのファブリックまたはアーキテクチャに接続された様々なコンポーネントまたはデバイス間のデータの転送を実現する。
【００４５】
通信ユニットは、モデムまたはネットワーク・アダプタなど、データを送受信するために使用される１つまたは複数のデバイスを含み得る。メモリは、たとえば、メイン・メモリ２０８またはキャッシュ、たとえば、ノース・ブリッジおよびメモリ・コントローラ・ハブ２０２にあるキャッシュなどであり得る。処理ユニットは、１つまたは複数のプロセッサまたはＣＰＵを含み得る。
【００４６】
図１および図２に示した例および上記の例は、アーキテクチャ上の制限を意味するものではない。たとえば、データ処理システム２００はまた、モバイルまたはウェアラブル・デバイスの形態をとることに加えて、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、時計、車両コンピュータまたは電話デバイスであり得る。
【００４７】
コンピュータまたはデータ処理システムを仮想マシン、仮想デバイス、または仮想コンポーネントとして説明する場合、仮想マシン、仮想デバイス、または仮想コンポーネントは、データ処理システム２００内に図示した一部または全部のコンポーネントの仮想化表現を使用して、データ処理システム２００のように動作する。たとえば、仮想マシン、仮想デバイス、または仮想コンポーネントにおいて、処理ユニット２０６は、ホスト・データ処理システムで利用可能なハードウェア処理ユニット２０６の全部または一部の仮想化インスタンスとして表現され、メイン・メモリ２０８は、ホスト・データ処理システムで利用可能であり得るメイン・メモリ２０８の全部または一部の仮想化インスタンスとして表現され、ディスク２２６は、ホスト・データ処理システムで利用可能であり得るディスク２２６の全部または一部の仮想化インスタンスとして表現される。そのような場合のホスト・データ処理システムは、データ処理システム２００によって表される。
【００４８】
図３を参照すると、この図は、例示的な実施形態によるウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための例示的な構成３００のブロック図を示している。ウェアラブル検知デバイス３０２は、図１のウェアラブル検知デバイス１２０の一例である。記憶・処理ユニット３１８は、図１のクライアント１１４、デバイス１３２、サーバ１０４の一例である。アプリケーション１０５は、図１のアプリケーション１０５の一例であり、クライアント１１０、１１２、１１４、およびデバイス１３２のうちの１つまたは複数に含まれ得る。クライアント・デバイス３２０は、図１のクライアント・デバイス１１０の一例である。この実施形態では、ウェアラブル検知デバイス３０２は、ユーザの手指の爪、足指の爪などの身体部位３０４上に配置される。１つまたは複数の実施形態では、ユーザは、筆記面または書字板などの媒体面３０６に身体部位３０４で、筆記を示す動きを使用して圧力を加える。
【００４９】
この実施形態では、ウェアラブル検知デバイス３０２は、１つまたは複数の圧力センサ３０８、加速度計３１０を含む他のセンサ、前処理コンポーネント３１２、および送受信器３１４を含む。１つまたは複数の実施形態では、ウェアラブル検知デバイス３０２、記憶・処理ユニット３１８、およびクライアント・デバイス３２０のうちの１つまたは複数は、単一のデバイスに統合され得る。１つまたは複数の実施形態では、他のセンサは、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、または温度センサのうちの１つまたは複数を含み得る。特定の実施形態では、ウェアラブル検知デバイス３０２は、手などの身体部位の動きによって充電され得る、バッテリなどの電源を含み得る。
【００５０】
一実施形態では、ウェアラブル検知デバイス３０２が身体部位３０４上に配置されたユーザは、媒体面３０６上でシンボル、文字、もしくはコマンドまたはそれらの組み合わせなどの筆記形状を示す動きを使用して、媒体面３０６上でジェスチャを行う。ウェアラブル検知デバイス３０２の圧力センサ３０８は、ジェスチャの結果として身体部位３０４から圧力測定信号を受け取り、圧力測定信号を前処理コンポーネント３１２に提供する。この実施形態では、他のセンサ３１０は、ジェスチャ中の身体部位の動きの加速度計データなどの運動データを取得し、運動データを前処理コンポーネント３１２に提供し、圧力測定信号をウェアラブル検知デバイスにおける前処理ステージに入力する。
【００５１】
この実施形態では、ウェアラブル検知デバイス３０２の前処理コンポーネント３１２は、圧力測定入力および運動データ入力を前処理して、センサ読取値を標準化し、異なる反復および構成間の変動を補償する。一実施形態では、前処理は、各センサの出力電圧のばらつきを補償するための圧力入力データからの直流（ＤＣ：ｄｉｒｅｃｔ  ｃｕｒｒｅｎｔ）成分などのバイアスの除去、カルマン・フィルタなどでのフィルタリングによる不要な周波数成分の排除、圧力測定入力データのスケーリング、および時間的アーティファクトの除去、のうちの１つまたは複数を含む。
【００５２】
この実施形態では、前処理コンポーネント３１２は、前処理された圧力および運動データを送受信器３１４に送り、送受信器３１４は、前処理された圧力および運動データを、センサ・データ転送媒体３１６を介して記憶・処理ユニット３１８に送信する。特定の実施形態では、センサ・データ転送媒体３１６は、無線転送媒体である。他の特定の実施形態では、センサ・データ転送媒体３１６は、有線転送媒体である。
【００５３】
この実施形態では、記憶・処理ユニット３１８のアプリケーション１０５は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の次元を削減する。１つまたは複数の実施形態では、アプリケーション１０５は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方をより低いデータ・ランクに下げて、データをより表現可能（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｂｌｅ）にするか、またはデータのアーティファクトを除去する。１つまたは複数の実施形態では、アプリケーション１０５は、データを独立成分基底に移すことにより、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の次元を削減する。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、主成分分析（ＰＣＡ：ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）または独立成分分析（ＩＣＡ：ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）などの１つまたは複数の次元削減アルゴリズム、あるいは特徴選択アルゴリズムを使用して、ｘ軸およびｙ軸に沿った圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の次元を削減する。
【００５４】
この実施形態では、アプリケーション１０５は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方から筆記シンボル開始および終了境界を検出する。筆記認識では、書かれたシンボルの開始および終了を正確に検出することが必要である。一実施形態では、身体部位３０４が定常状態にあって、必ずしも圧力センサ３０８の圧力変化が最小の状態にはない状態を、基準状態またはオフ状態と見なす。オフ状態からの逸脱は、オン状態と定義する。特定の実施形態では、基準状態からの逸脱は、エッジ検出アルゴリズムによって、たとえば、定常状態レベルを超える信号を閾値処理することによって、または訓練済みのデータを使用して信号パターンに基づいて開始／終了の確率を提供し、したがって閾値を有する必要がない機械学習ツールを使用することによって、行われる。複数の圧力センサが同時に変形する特定の実施形態では、圧力測定信号の総和平均から構成される包絡線を使用して、基準状態からの逸脱を検出し得る。
【００５５】
この実施形態では、アプリケーション１０５は、検出された筆記シンボル開始および終了境界に基づいて、ジェスチャごとの特徴を抽出する。生の圧力測定データもしくは運動データまたはその両方を使用することに加えて、アプリケーション１０５は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方から空間的、時間的、およびスペクトル的特徴を抽出する。空間的特徴は、圧力センサ３０８の位置に関する事前情報に基づく。時間的特徴は、圧力測定データのその境界における生の信号パターンと、たとえば、平均、標準偏差、信号ピーク振幅、平均振幅、および持続時間などの統計モーメントを含む、この生データに基づく任意の統計的尺度と、を含むことができる。スペクトル的特徴は、ピーク周波数および中央値周波数などの異なる周波数での信号挙動に関する情報を含む。特定の実施形態では、他の時間的特徴のセットを、連続するジェスチャ間の関係によって導出することができる。たとえば、アプリケーション１０５は、ジェスチャの開始および終了による調整ジェスチャ間の遅延、または連続するジェスチャ間の信号波の相関を導出し得る。
【００５６】
この実施形態では、アプリケーション１０５は、分類アルゴリズムを使用して、ジェスチャの抽出された特徴によって示されるシンボルを認識する分類器コンポーネントを含む。一実施形態では、分類アルゴリズムは、抽出された特徴を使用して、形状、文字、句読点、およびバックスペース、スペースなどのコマンドを含むジェスチャの２次元シンボルの情報をデコードする。特定の実施形態では、分類器コンポーネントは、ニューラル・ネットワークなどのディープ・ラーニングに基づく技術を分類に使用し得る。
【００５７】
特定の実施形態では、分類アルゴリズムは、訓練または較正処理の出力に基づく教師ありアルゴリズム、ジェスチャに関連する事前知識に基づく教師なしアルゴリズム、または教師ありアルゴリズムと教師なしアルゴリズムとの組み合わせとすることができる。特定の実施形態では、分類アルゴリズムは、加速度計またはジャイロスコープなどの運動データを受け取る追加のセンサを含むことができる。
【００５８】
一実施形態では、訓練済みのシンボル・データベースを使用して、文字、句読点、またはコマンドを構成する様々なシンボルのパターンを記憶する。特定の実施形態では、データベースは、分類器によって使用されるシンボル特徴も記憶する。一実施形態では、アプリケーション１０５は、標準値、最大および最小の特徴値を含む、身体部位３０４の生理学的な動きの制約を考慮したジェスチャに関連する事前知識に基づいて、シンボルを分類する。この実施形態では、事前知識はシンボルの関数に変換される。一実施形態では、アプリケーション１０５は、加速度計およびジャイロスコープのデータなどの他のセンサ３１０からの運動データを集約し、圧力センサ・データに加えて分類器コンポーネントに提供することによって、分類器は、より正確にシンボル開始および終了を検出し、空間内の手指位置を推定して、より正確な筆記認識を実現することが可能になる。
【００５９】
この実施形態では、アプリケーション１０５は、文字検出アルゴリズムを使用して、シンボルから１つまたは複数の文字、句読点、およびコマンドを特定する。特定の実施形態では、文字検出アルゴリズムは、シンボル間の遅延などのシンボル間の特徴を含む抽出された特徴と、その他のセンサ・データとを使用して、文字／句読点／コマンドを推定する。特定の実施形態では、文字検出アルゴリズムは、訓練／較正フェーズに基づく事前知識、または文字／句読点／コマンドを構成するシンボルに関する事前の統計的知識を使用する。特定の実施形態では、ジェスチャによって示される筆記は、キーボードの文字／句読点をシミュレートすることができる。特定の実施形態では、視覚的フィードバックに応じて、たとえば、単語の繰り返し、単語の削除などのコマンドを与えることができる。特定の実施形態では、文字検出アルゴリズムは、形状を文字に埋め込むことが可能な、隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）またはニューラル・ネットワークなどの機械学習アルゴリズムに基づく。
【００６０】
この実施形態では、アプリケーション１０５は、単語検出アルゴリズムを使用して、検出された文字、検出された句読点、およびそれらのそれぞれの特徴に基づいて単語を検出する。たとえば、新しい単語の開始および終了は、文字間の待ち時間を利用することによって、または通常のもしくは専用の句読点記号によって、識別することができる。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、統計的な事前の単語知識に基づく自動修正メカニズムを適用して、自動スペリングおよび文脈を使用するなどして単語を検出する。他の特定の実施形態では、各単語について、別の類似した綴りの検討結果、および文字の統計的信頼度を、正しい単語を選択するための専用のシンボルを有するグラフィカル・ユーザ・インターフェース内でユーザに提示することができる。他の特定の実施形態では、たとえば、単語の削除、単語の再入力、または複数の単語選択肢からの選択などの、システムの制御コマンドを提供するグラフィカル・ユーザ・インターフェースが提示される。特定の実施形態では、単語事前知識は、あらゆる単語を網羅した辞書（ｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｗｏｒｄ  ｆｕｌｌ  ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ）、単語内の文字の確率に関する統計的事前確率、前の文字に基づく文字の条件付き確率、文脈、視覚的もしくは聴覚的手がかり、または異なる単語間の関係、あるいはそれらの組み合わせを含むことができる。特定の実施形態では、単語／文検出アルゴリズムは、文字を単語および文に埋め込むことが可能な、隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ）またはニューラル・ネットワークなどの機械学習アルゴリズムに基づく。
【００６１】
この実施形態では、単語が認識された後、記憶・処理ユニット３１８は、認識された単語をクライアント・デバイス３２０に送る。図３の特定の実施形態では、クライアント・デバイス３２０は、ディスプレイ３２２、プロセッサ３２４、メモリ３２６、およびクライアント・アプリケーション３２８を含む。プロセッサ３２４は、メモリ３２６に記憶されたソフトウェア命令を実行して、本明細書に記載のクライアント・デバイス３２０の１つまたは複数の動作を実行するように構成される。この実施形態では、クライアント・アプリケーション３２８は、認識された単語を受け取り、認識された単語をディスプレイ３２２のグラフィカル・ユーザ・インターフェース内に表示するように構成される。
【００６２】
図４Ａを参照すると、この図は、例示的な実施形態によるウェアラブル検知デバイス３０２の例示的な圧力センサ構成４００を示している。図４の実施形態では、ウェアラブル検知デバイス３０２は、身体部位３０４上に配置された第１の（左）圧力センサ３０８Ａ、第２の（中央）圧力センサ３０８Ｂ、および第３の（右）圧力センサ３０８Ｃを含む。図４Ａの特定の実施形態では、第１の圧力センサ３０８Ａ、第２の圧力センサ３０８Ｂ、および第３の圧力センサ３０８Ｃは、手指の爪甲上に配置される。特定の実施形態では、第１の圧力センサ３０８Ａ、第２の圧力センサ３０８Ｂ、および第３の圧力センサ３０８Ｃは、それぞれひずみゲージ・センサである。圧力測定出力４０２は、身体部位３０４が面に押し付けられている間の第１の圧力センサ３０８Ａ、第２の圧力センサ３０８Ｂ、および第３の圧力センサ３０８Ｃのそれぞれの圧力測定値の合計を表すものとして示される。この実施形態では、圧力測定出力のより暗い領域は、面に加えられたより大きな圧力を表す。
【００６３】
図４Ｂを参照すると、この図は、例示的な実施形態による図４Ａの圧力センサ構成４００の圧力センサ測定値４５０の一例を示している。この実施形態では、第１の圧力センサ（左ＳＧＳ）３０８Ａ、第２の圧力センサ（中央ＳＧＳ）３０８Ｂ、および第３の圧力センサ（右ＳＧＳ）３０８Ｃのそれぞれについて、回転角度４５２軸をセンサ変形量軸４５４に対してプロットしており、非屈曲状態の第３の圧力センサ（右ＳＧＳ）３０８Ｃと、最大の力が加えられた最大屈曲状態の第１の圧力センサ（左ＳＧＳ）３０８Ａとを示している。図４Ｂはさらに、第１の圧力センサ（左ＳＧＳ）３０８Ａ、第２の圧力センサ（中央ＳＧＳ）３０８Ｂ、および第３の圧力センサ（右ＳＧＳ）３０８Ｃのそれぞれについての平均力プロット４５６および正規変形量プロット４５８を含む。
【００６４】
図５を参照すると、この図は、例示的な実施形態によるウェアラブル検知デバイス３０２の例示的な前処理動作５００を示している。図５の実施形態では、第１の圧力センサ（左ＳＧＳ）３０８Ａの第１の圧力センサ測定値プロット５０２と、第２の圧力センサ（中央ＳＧＳ）３０８Ｂの第２の圧力センサ測定値プロット５０４と、第３の圧力センサ（右ＳＧＳ）３０８Ｃの第３の圧力センサ測定値プロット５０６とを、それぞれの圧力センサの各々の測定値のプロットを前処理する前と、前処理した後とを含めて図示している。図５の実施形態では、前処理は、第１の圧力センサ（左ＳＧＳ）３０８Ａ、第２の圧力センサ（中央ＳＧＳ）３０８Ｂ、および第３の圧力センサ（右ＳＧＳ）３０８Ｃのそれぞれの圧力測定信号に対するフィルタリング、バイアスの低減、想定外の周波数成分の低減、およびノイズの低減を含む。図５の特定の実施形態では、バイアスを排除するためにカルマン・フィルタが適用される。
【００６５】
図６Ａを参照すると、この図は、例示的な実施形態による基本形状の集約による筆記認識の一例６００を示している。図６Ａの実施形態では、筆記シンボル形状６０２を、関連する圧力センサ信号値６０４と共に示している。図６Ａの実施形態では、基本シンボル形状の集約による大文字の手書きの認識を示しており、各大文字は、文字を形成するために集約されたシンボルの検出によって認識される。図６Ａの実施形態では、基本シンボル・ジェスチャによる「ＩＢＭ」を形成する大文字の手書きの一例６０６を、対応するｘおよびｙ圧力センサ値と共に示している。圧力センサ値は、特定の文字「ＩＢＭ」をデコードするために、訓練または較正から得られるパターンのデータベース／辞書と比較される。辞書およびパターン・マッチング・アルゴリズムを使用して、アプリケーション１０５は、シンボル（形状）１、２、３をデコードし、次いでそれらを、文字に関する時間的特徴および統計的知識を使用して組み合わせ、この例ではシンボル１、２、３は大文字Ｉを構成する。
【００６６】
図６Ｂを参照すると、この図は、例示的な実施形態による基本形状の集約による筆記認識の他の例６５０を示している。図６Ｂの実施形態では、基本シンボル形状の集約による筆記体文字の手書きの認識を示しており、各筆記体文字は、各文字パターンと、各文字の開始および終了との検出によって認識される。図６Ｂの実施形態では、筆記体文字形状６５４を、関連する圧力センサ信号値６５２と共に示している。図６Ｂの実施形態では、基本シンボル・ジェスチャによる「ｉｂｍ」を形成する筆記体文字の手書きの一例６５６を、対応するｘおよびｙ圧力センサ値と共に示している。圧力センサ値は、特定の文字「ｉｂｍ」をデコードするために、訓練または較正から得られる文字パターンのデータベースと比較される。
【００６７】
図７を参照すると、この図は、例示的な実施形態によるウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識の一例を示している。例７００では、ウェアラブル検知デバイス３０２を身体部位３０４上に配置されたユーザのジェスチャによる「Ｃａｌｌ  ｍｅ  Ｉｓｈｍａｅｌ」というフレーズの筆記中におけるウェアラブル検知デバイス３０２からの圧力センサ測定値７０２を、第１の圧力センサ（左ＳＧＳ）３０８Ａ、第２の圧力センサ（中央ＳＧＳ）３０８Ｂ、および第３の圧力センサ（右ＳＧＳ）３０８Ｃのそれぞれについて示している。例７００はさらに、そのフレーズの筆記中のウェアラブル検知デバイス３０２の加速度計からの加速度測定値７０４を示している。この実施形態では、圧力センサ測定値７０２はアプリケーション１０５の圧力／力学的特徴抽出コンポーネント７０６に提供され、これは圧力センサ測定値７０２から１つまたは複数の圧力／力学的特徴を抽出するように構成される。加速度測定値７０４は運動（kinetic）特徴抽出コンポーネント７０８に提供され、これは加速度測定値７０４から単語間の小休止、時間、または専用ジェスチャなどの１つまたは複数の運動（kinetic）特徴を抽出するように構成される。この実施形態では、抽出された圧力／力学的特徴および抽出された運動特徴は、アプリケーション１０５の分類器コンポーネント７１０に提供される。分類器コンポーネント７１０は、抽出された圧力／力学的特徴および抽出された運動特徴を使用して圧力測定値７０２および加速度測定値７０４を分類することによって、「Ｃａｌｌ  ｍｅ  Ｉｓｈｍａｅｌ」の出力７１２を生成するように構成される。
【００６８】
図８を参照すると、この図は、例示的な実施形態によるウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための例示的な処理のフローチャートを示している。処理８００は、図１または図３のアプリケーション１０５に実装することができる。ブロック８０２において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、身体部位３０４上に配置された１つまたは複数の圧力センサから圧力センサ・データを受け取る。ブロック８０４において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、ウェアラブル検知デバイス３０２の１つまたは複数の加速度計から加速度計データを受け取る。
【００６９】
ブロック８０６において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、圧力センサ・データおよび加速度計データを前処理して、センサ読取値を標準化し、もしくは異なる反復および構成間の変動を補償し、またはその両方を行う。一実施形態では、前処理は、各センサの出力電圧のばらつきを補償するための圧力入力データからのＤＣ成分の除去、圧力測定入力データのスケーリング、および時間的アーティファクトの除去のうちの１つまたは複数を含む。
【００７０】
ブロック８０８において、アプリケーション１０５は、前処理された圧力センサ・データもしくは加速度計データまたはその両方の次元を削減する。１つまたは複数の実施形態では、アプリケーション１０５は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方をより低いデータ・ランクに下げて、データをより表現可能にするか、またはデータのアーティファクトを除去する。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、ＰＣＡまたはＩＣＡなどの１つまたは複数の次元削減アルゴリズムを使用して、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の次元を削減する。
【００７１】
ブロック８１０において、アプリケーション１０５は、圧力センサ・データもしくは加速度計データまたはその両方から筆記シンボル開始および終了境界を検出する。ブロック８１２において、アプリケーション１０５は、検出されたシンボル開始および終了境界に基づいて、各ジェスチャの特徴を抽出する。１つまたは複数の実施形態では、特徴は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の空間的、時間的、およびスペクトル的特徴を含む。空間的特徴は、圧力センサ３０８の位置に関する事前情報に基づく。時間的特徴は、圧力測定データのその境界における生の信号パターンと、たとえば、平均、標準偏差、信号ピーク振幅、平均振幅、および持続時間などの統計モーメントを含む、この生データに基づく任意の統計的尺度と、を含むことができる。スペクトル的特徴は、ピーク周波数および中央値周波数などの異なる周波数での信号挙動に関する情報を含む。特定の実施形態では、他の時間的特徴のセットを、連続するジェスチャ間の関係によって導出することができる。たとえば、アプリケーション１０５は、ジェスチャの開始および終了による調整ジェスチャ間の遅延、または連続するジェスチャ間の信号波の相関を導出し得る。
【００７２】
ブロック８１４において、アプリケーション１０５は、ジェスチャの抽出された特徴からシンボル・パターンを検出する。ブロック８１６において、アプリケーション１０５は、検出されたシンボルを使用して、検出されたシンボルの集約に基づいて、文字、句読点、もしくはコマンドまたはそれらの組み合わせを検出する。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、訓練／較正フェーズに基づく事前知識、または文字／句読点／コマンドを構成するシンボルに関する事前の統計的知識を使用する。特定の実施形態では、文字検出は、ＨＭＭまたはニューラル・ネットワークなどの機械学習アルゴリズムに基づく。
【００７３】
８１８において、アプリケーション１０５は、単語検出アルゴリズムを使用して、検出された文字、検出された句読点、およびそれらのそれぞれの特徴に基づいて、単語を検出する。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、統計的な事前の単語知識に基づいて単語を検出する。ブロック８２０において、アプリケーション１０５は、検出された単語を出力する。その後、処理８００は終了する。
【００７４】
図９を参照すると、この図は、例示的な実施形態による仮想キーボードを実装するためのウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための例示的な処理のフローチャートを示している。処理９００は、図１または図３のアプリケーション１０５に実装することができる。図９の実施形態では、ユーザのジェスチャが仮想キーボード上でのタイピングとして解釈される仮想キーボードが実装される。ブロック９０２において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、身体部位３０４上に配置された１つまたは複数の圧力センサから圧力センサ・データを受け取る。ブロック９０４において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、ウェアラブル検知デバイス３０２の１つまたは複数の加速度計から加速度計データを受け取る。
【００７５】
ブロック９０６において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、圧力センサ・データおよび加速度計データを前処理して、センサ読取値を標準化し、もしくは異なる反復および構成間の変動を補償し、またはその両方を行う。一実施形態では、前処理は、各センサの出力電圧のばらつきを補償するための圧力入力データからのＤＣ成分の除去、圧力測定入力データのスケーリング、および時間的アーティファクトの除去のうちの１つまたは複数を含む。
【００７６】
ブロック９０８において、アプリケーション１０５は、前処理された圧力センサ・データもしくは加速度計データまたはその両方の次元を削減する。１つまたは複数の実施形態では、アプリケーション１０５は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方をより低いデータ・ランクに下げて、データをより表現可能にするか、またはデータのアーティファクトを除去する。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、ＰＣＡまたはＩＣＡなどの１つまたは複数の次元削減アルゴリズムを使用して、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の次元を削減する。
【００７７】
ブロック９１０において、アプリケーション１０５は、圧力センサ・データもしくは加速度計データまたはその両方から、仮想キーボード手指基準開始位置ならびにシンボルの開始および終了境界を検出する。ブロック９１２において、アプリケーション１０５は、ジェスチャに関連する各手指位置および圧力測定データの特徴を抽出する。１つまたは複数の実施形態では、特徴は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の空間的、時間的、およびスペクトル的特徴を含む。
【００７８】
ブロック９１４において、アプリケーション１０５は、ジェスチャの抽出された特徴からシンボル・パターンを検出する。ブロック９１６において、アプリケーション１０５は、検出されたシンボルを使用して、検出されたシンボルの集約に基づいて、文字、文、句読点、もしくはコマンドまたはそれらの組み合わせを検出する。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、文字、単語、文、句読点およびコマンドの事前知識を有する訓練済みのキーボード／文字辞書、キーボード構成に関する事前知識、および加速度計データのうちの１つまたは複数を使用して、文字、文、句読点、もしくはコマンドまたはそれらの組み合わせを検出する。
【００７９】
９１８において、アプリケーション１０５は、検出された文字、文、および句読点に基づいて、単語および文を検出する。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、統計的な事前の単語知識に基づいて単語を検出する。ブロック９２０において、アプリケーション１０５は、検出された単語および文を出力する。その後、処理９００は終了する。
【００８０】
図１０を参照すると、この図は、例示的な実施形態による変性病状診断を実装するためのウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のための例示的な処理のフローチャートを示している。特定の実施形態では、変性病状は、統一ハンチントン病評価尺度（ＵＨＤＲＳ）スコアまたは統一パーキンソン病評価尺度（ＵＰＤＲＳ）スコアによって測定される。他の実施形態では、変性病状は、変性病状を示す他の任意の適切な医療スコアを使用し得る。処理１０００は、図１または図３のアプリケーション１０５に実装することができる。図１０の実施形態では、ＵＨＤＲＳ、ＵＰＤＲＳまたはその他の病状検査が実装され、ユーザのジェスチャは、ＵＨＤＲＳ、ＵＰＤＲＳまたはその他の人の医療スコア評価の尺度として解釈される。ブロック１００２において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、身体部位３０４上に配置された１つまたは複数の圧力センサから圧力センサ・データを受け取る。ブロック１００４において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、ウェアラブル検知デバイス３０２の１つまたは複数の追加のセンサから加速度計データなどの追加のセンサ・データを受け取る。
【００８１】
ブロック１１０６において、ウェアラブル検知デバイス３０２は、圧力センサ・データおよび追加のセンサ・データを前処理して、センサ読取値を標準化し、もしくは異なる反復および構成間の変動を補償し、またはその両方を行う。一実施形態では、前処理は、各センサの出力電圧のばらつきを補償するための圧力入力データからのＤＣ成分バイアスなどのバイアスの除去、圧力測定入力データのスケーリング、および時間的アーティファクトの除去のうちの１つまたは複数を含む。
【００８２】
ブロック１００８において、アプリケーション１０５は、前処理された圧力センサ・データもしくは追加のセンサ・データまたはその両方の次元を削減する。１つまたは複数の実施形態では、アプリケーション１０５は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方をより低いデータ・ランクに下げて、データをより表現可能にするか、またはデータのアーティファクトを除去する。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、ＰＣＡまたはＩＣＡなどの１つまたは複数の次元削減アルゴリズムを使用して、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の次元を削減する。
【００８３】
ブロック１０１０において、アプリケーション１０５は、圧力センサ・データもしくは加速度計データまたはその両方から文字またはその他のシンボルの開始および終了境界を検出する。ブロック１０１２において、アプリケーション１０５は、事前知識データベース／訓練に関するジェスチャに関連する各センサ位置および圧力測定データの特徴を抽出する。１つまたは複数の実施形態では、特徴は、圧力測定データもしくは運動データまたはその両方の空間的、時間的、およびスペクトル的特徴を含む。
【００８４】
ブロック１０１４において、アプリケーション１０５は、抽出された特徴を臨床スコアと相関させる。特定の実施形態では、アプリケーション１０５は、ＵＨＤＲＳ、ＵＰＤＲＳ、もしくはその他の医療検査から訓練されたシステムからの訓練済みシステム、個人向けのＵＨＤＲＳ、ＵＰＤＲＳ、もしくはその他の医療スコア・データベースからの事前知識、または較正基準からのひずみゲージおよび加速度計のデータ、あるいはそれらの組み合わせのうちの１つまたは複数に基づいて、抽出された特徴を臨床スコアと相関させる。ブロック１０１６において、アプリケーション１０５は、ＵＨＤＲＳスコア、ＵＰＤＲＳスコア、または筆記特徴に相関し得るその他の医療スコアを推定する。ブロック１０１８において、アプリケーション１０５は、ＵＨＤＲＳ、ＵＰＤＲＳ、またはその他の医療診断スコアを出力する。その後、処理１０００は終了する。
【００８５】
このように、例示的な実施形態では、ウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識のためのコンピュータ実装方法、システムまたは装置、およびコンピュータ・プログラム製品、ならびにその他の関連する特徴、機能、または動作を提供している。一実施形態またはその一部をあるタイプのデバイスに関して説明する場合、コンピュータ実装方法、システムもしくは装置、コンピュータ・プログラム製品、またはそれらの一部は、そのタイプのデバイスの適切かつ同等な表現と共に使用するように適合または構成される。
【００８６】
一実施形態をアプリケーションに実装されるものとして説明する場合、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ：Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）モデルでのアプリケーションの配信は、例示的な実施形態の範囲内で企図している。ＳａａＳモデルでは、一実施形態を実装するアプリケーションの機能は、クラウド・インフラストラクチャでアプリケーションを実行することによって、ユーザに提供される。ユーザは、様々なクライアント・デバイスを使用して、Ｗｅｂブラウザ（たとえば、Ｗｅｂベースの電子メール）などのシン・クライアント・インターフェース、またはその他の軽量クライアント・アプリケーションを介して、アプリケーションにアクセスすることができる。ユーザは、クラウド・インフラストラクチャのネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含む、基盤となるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしない。いくつかのケースでは、ユーザは、ＳａａＳアプリケーションの機能すら管理も制御もしない場合がある。他のいくつかのケースでは、アプリケーションのＳａａＳ実装は、制限されたユーザ固有のアプリケーション構成設定の可能な例外を許可し得る。
【００８７】
本発明は、他のデータ、センサ、コンピュータ・システム、アルゴリズム、傾向把握または機械学習／人工知能が部分的に内蔵または併用される、任意の可能な統合の技術的詳細レベルのシステム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品またはそれらの組み合わせであり得る。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有するコンピュータ可読記憶媒体（または複数の媒体）を含み得る。
【００８８】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のために命令を保持および記憶可能な有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば、限定はしないが、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光学記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、またはこれらの任意の適切な組み合わせであり得る。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｐｏｒｔａｂｌｅ  ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｃ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  ｄｉｓｋ）、メモリー・スティック（Ｒ）、フレキシブル・ディスク、命令が記録されたパンチ・カードまたは溝の隆起構造などの機械的にコード化されたデバイス、およびこれらの任意の適切な組み合わせが含まれる。コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書で使用する場合、たとえば、電波またはその他の自由に伝搬する電磁波、導波管もしくはその他の伝送媒体を伝搬する電磁波（たとえば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、または有線で伝送される電気信号など、一過性の信号自体であると解釈されるべきではない。
【００８９】
本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれの計算／処理デバイスに、あるいは、たとえば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくは無線ネットワーク、またはそれらの組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータまたは外部記憶デバイスにダウンロードすることができる。ネットワークは、銅線伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバまたはそれらの組み合わせを含み得る。各計算／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、コンピュータ可読プログラム命令を転送して、それぞれの計算／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶する。
【００９０】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ−ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路用の構成データ、あるいはＳｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソース・コードまたはオブジェクト・コードであり得る。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上かつ部分的にリモート・コンピュータ上で、あるいは完全にリモート・コンピュータまたはサーバ上で実行し得る。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続され得、または（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに接続され得る。一部の実施形態では、たとえば、プログラマブル論理回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ａｒｒａｙ）を含む電子回路は、本発明の態様を実行するために、電子回路を個人向けにするためのコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して、コンピュータ可読プログラム命令を実行し得る。
【００９１】
本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照して本明細書で説明している。フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、およびフローチャート図もしくはブロック図またはその両方におけるブロックの組み合わせが、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できることは理解されよう。
【００９２】
これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはその他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供して、コンピュータまたはその他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行された命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実装するための手段を生成するようなマシンを生成し得る。また、これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為の態様を実装する命令を含む製造品を含むような特定の方法で機能するように、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、もしくはその他のデバイスまたはそれらの組み合わせに指示することが可能なコンピュータ可読記憶媒体に記憶され得る。
【００９３】
また、コンピュータ可読プログラム命令をコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイスにロードして、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させることによって、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイス上で実行された命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実装するようなコンピュータ実装処理を生成し得る。
【００９４】
図中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能性、および動作を示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理的機能（複数可）を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表し得る。一部の代替的実装では、ブロックに示す機能は、図に示す順序以外で行われ得る。たとえば、関与する機能性に応じて、連続して示す２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行され得、またはそれらのブロックは、場合により逆の順序で実行され得る。ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくはフローチャート図またはその両方におけるブロックの組み合わせは、指定された機能または行為を実行するか、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実行する専用のハードウェア・ベースのシステムによって実装できることにも留意されたい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】令和3年5月10日(2021.5.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体部位上に配置された圧力センサから圧力測定データを受け取ることであって、前記圧力測定データは、前記ユーザによる筆記ジェスチャを示す前記身体部位と媒体との相互作用による前記身体部位の圧力の変化を示す、前記受け取ることと、
前記圧力測定データに基づいて複数の筆記シンボルのそれぞれの開始境界および終了境界を検出することと、
前記複数の筆記シンボルに関連する前記圧力測定データの少なくとも１つの特徴を抽出することと、
前記抽出された特徴に基づいてシンボル・パターンを検出することと、
前記シンボル・パターンに基づいて少なくとも１つの文字を検出することと、
前記検出された少なくとも１つの文字に基づいて単語を検出することと、
を含む、
ウェアラブル圧力検知デバイスを使用した筆記認識の方法。
【請求項２】
ユーザの前記身体部位上に配置された運動センサから運動データを受け取ることをさらに含み、前記シンボル・パターンの前記検出は、前記運動データにさらに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記開始境界および終了境界の前記検出の前に、前記圧力測定データの次元を削減することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記圧力測定データの前記次元の前記削減の前に、前記圧力測定データを前処理することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記圧力測定データの前処理は、前記圧力測定データからバイアスおよび不要な周波数成分をフィルタで除去することと、前記圧力測定データをスケーリングすることと、前記圧力測定データから時間的アーティファクトを除去することと、のうちの１つまたは複数を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記抽出された特徴に基づいてコマンドを検出すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記抽出された特徴に基づいて仮想キーボードのシンボルを検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記抽出された特徴に基づいて前記ユーザの病状を検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの特徴は、前記圧力測定データの空間的特徴、時間的特徴、およびスペクトル的特徴のうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記シンボル・パターンの検出は、事前の統計的知識に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの文字の前記検出は、前記抽出された特徴に対する機械学習または前記圧力センサの生データに対する機械学習の少なくとも一方を、追加のセンサ・データと共に使用して実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
方法の請求項１〜１１のいずれか一項に記載の前記方法の全てのステップを実行するようになされる手段を含む、システム。
【請求項１３】
コンピュータ・プログラムであって、コンピュータ・システムに、方法の請求項１〜１１のいずれか一項に記載の前記方法の全てのステップを実行させるための、コンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
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