(57)【要約】本開示は、オブジェクトをパッシブスキャンするための装置（１００）に関する。この装置は、オブジェクトの複数の点までの距離を測定するようになっている距離感知ユニット（１１０）と、距離感知ユニット（１１０）の向きを測定するようになっている向き感知ユニット（１２０）と、測定された距離および距離感知ユニット（１１０）の測定された向きに基づいて、オブジェクトまたはシーンに関する情報を導出するようになっているプロセッサ（１４０）と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのオブジェクトをパッシブスキャンする装置（１００）であって、当該装置（１００）は：
前記少なくとも１つのオブジェクトの複数の点までの距離を測定するようになっている距離感知ユニット（１１０）と；
前記距離感知ユニット（１１０）の向きを測定するようになっている向き感知ユニット（１２０）、および／または前記距離感知ユニット（１１０）の位置を測定するようになっている位置感知ユニット（１５０）と；
前記測定された距離ならびに前記距離感知ユニット（１１０）の前記測定された向きおよび／または位置に基づいて、前記少なくとも１つのオブジェクトに関する情報を導出するようになっているプロセッサ（１４０）と、を備える、装置（１００）。
【請求項２】
前記少なくとも１つのオブジェクトに関する前記情報が、当該オブジェクトの位置、形状、傾斜、およびサイズのうちの少なくとも１つを含むか、またはそれらの少なくとも１つである、請求項１に記載の装置（１００）。
【請求項３】
前記距離感知ユニット（１１０）が、複数の距離センサ（１１０ａ，１１０ｂ）を含む、請求項１または２に記載の装置（１００）。
【請求項４】
前記装置（１００）が、ユーザの身体部分に装着されるようになっている、請求項１〜３のいずれか一項に記載の装置（１００）。
【請求項５】
前記位置感知ユニット（１５０）が、空間内の前記装置（１００）の少なくとも１つの座標を測定するようになっており、当該位置感知ユニット（１５０）が、ジオロケーション、高度測量器、屋内測位システム、およびハイブリッド測位システムのうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の装置（１００）。
【請求項６】
前記プロセッサ（１４０）が：
前記ユーザのアクティビティまたは当該ユーザの周りの環境を、前記少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された前記情報から分類するようになっている、請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置（１００）。
【請求項７】
前記装置（１００）の動きの量を測定するようになっている運動センサ（１６０）をさらに備え、
前記プロセッサ（１４０）はさらに、前記運動センサ（１６０）によって測定された動きの量が閾値を超えている場合、所定の期間中に測定された距離ならびに向きおよび／または位置を破棄するようになっている、請求項１〜６のいずれか一項に記載の装置（１００）。
【請求項８】
前記プロセッサ（１４０）は、前記測定された距離ならびに向きおよび／または位置と、格納された参照距離ならびに参照向きおよび／または位置と、の間の差が所定量よりも小さい場合、前記少なくとも１つのオブジェクトをサンプルオブジェクトの１つとして分類するようになっている、請求項１〜７のいずれか一項に記載の装置（１００）。
【請求項９】
前記プロセッサ（１４０）は：
前記測定された距離ならびに向きおよび／または位置を前記少なくとも１つのオブジェクトの空間モデルに変換し、
当該空間モデルを格納された参照空間モデルと比較し、
１つのサンプルオブジェクトの参照空間モデルが、前記空間モデルと最大の一致スコアを有する場合、前記少なくとも１つのオブジェクトをサンプルオブジェクトの１つとして分類するようになっている、請求項１〜７のいずれか一項に記載の装置（１００）。
【請求項１０】
前記参照空間モデルを格納するようになっているメモリユニット（１３０）をさらに備える、請求項８または９に記載の装置（１００）。
【請求項１１】
パッシブスキャニングデバイスによって少なくとも１つのオブジェクトをパッシブスキャンする方法であって：当該方法は、
前記少なくとも１つのオブジェクトの複数の点までの距離を測定するステップ（Ｓ２１０）と；
前記パッシブスキャニングデバイスの向きおよび／または位置を測定するステップ（Ｓ２２０）と；
前記測定された距離ならびに前記測定された向きおよび／または位置に基づいて、前記少なくとも１つのオブジェクトに関する情報を導出するステップ（Ｓ２５０）と、を含む、方法。
【請求項１２】
前記向きおよび／または位置は、前記距離を測定している間に測定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのオブジェクトに関する前記情報が、当該少なくとも１つのオブジェクトの位置、形状、傾斜、およびサイズのうちの少なくとも１つを含むか、またはそれらである、請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
ユーザのアクティビティまたは当該ユーザの周りの環境を、前記少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された前記情報から決定するステップ（Ｓ２４５）をさらに含む、請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記測定された距離ならびに前記測定された向きおよび／または位置を、前記少なくとも１つのオブジェクトの空間モデルに変換するステップと；
前記空間モデルを格納された参照空間モデルと比較するステップと：
１つのサンプルオブジェクトの前記参照空間モデルが前記空間モデルと最大の一致スコアを有する場合、前記少なくとも１つのオブジェクトをサンプルオブジェクトの１つのとして分類するステップと、をさらに含む、請求項１１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された前記情報に統計的方法を適用することによって、前記ユーザのアクティビティに関連する視距離を推定するステップをさらに含む、請求項１１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された前記情報に統計的方法を適用することによって、前記ユーザの視覚的要件を識別するステップをさらに含む、請求項１１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
視覚的要件を識別する前記ステップが：
前記少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された前記情報に基づいてユーザアクティビティを識別し、当該ユーザアクティビティに基づいて視覚的要件を識別すること；または
前記少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された前記情報に基づいてユーザアクティビティを識別し、当該ユーザアクティビティに基づいてユーザの視距離を識別し、当該ユーザの視距離に基づいて視覚的要件を識別すること、を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記視覚的要件に基づいて前記ユーザの屈折ソリューションを決定するステップであって：
当該屈折ソリューションが、屈折矯正手術のアブレーションプロファイル、眼用インプラント、および眼用レンズのうちの１つであり、
前記眼用レンズが、眼内レンズ、コンタクトレンズ、および眼鏡用レンズのうちの１つであるステップをさらに含む、請求項１１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、オブジェクトまたはシーンをスキャンする分野に関する。より具体的には、本開示は、オブジェクトまたはシーンのパッシブスキャニング装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近では、オブジェクトのアクティブスキャンがますます注目されている。オブジェクトのアクティブスキャンは、将来的な技術においてかなりの割合を占める。例えば、自動運転車は、車内に設けられたアクティブスキャニングデバイスを使用して、経路内の人や障害物などのオブジェクトを能動的にスキャンすることができる。
【０００３】
そのようなアクティブスキャニングデバイスを使用する場合、正確な操作が非常に重要である。さもなければ、アクティブスキャニングデバイスを使用した自動運転車の場合、このようなデバイスは事故を引き起こすなどの誤作動につながる。したがって、これらのスキャニングデバイスは、技術的に複雑であることが多い。さらに、通常のアクティブスキャニングデバイスでは、スキャンされたオブジェクトに対する人間の実際の関心を考慮しない。
【０００４】
アクティブスキャンは、シーンのオブジェクトまたはオブジェクトのセットの複数の点までの距離測定（測距：ranging）を容易にするアクティブコンポーネントの制御を意味している。通常は、空間内に配置された複数のセンサ（カメラなど）、または制御された方法での空間における検出器の移動および／もしくは回転、またはオブジェクトの露出点に誘発された変動（例えば、レーダ（RADAR）、ライダ（LIDER）または光コヒーレンストモグラフィ技術で、プロービングビームを動かして取得される）が必要である。
【０００５】
あるいは、スキャンアクティビティには直接関係せず、スキャン装置の直接制御下にない探査ビームまたはセンサの動きの利益を得ることによって、スキャンを実行することができる。例えば、検出器をユーザの動体部分に配置して、ユーザおよび／または身体部分の自然な動きにより、様々な角度および位置からサンプリングを実行することができる。これは、パッシブスキャンの考え方であり、パッシブスキャンとみなすことができる。
【０００６】
したがって、本開示の目的は、効率的なスキャニングデバイスを提供することである。
【発明の概要】
【０００７】
本開示の一態様によれば、少なくとも１つのオブジェクトをパッシブスキャンするための装置（すなわち、パッシブスキャニングデバイス）が提供される。この装置は、パッシブスキャニングデバイスと呼ばれることもあり、逆もまた同様である。この装置は、（ｉ）距離感知ユニット、（ｉｉ）向き感知ユニットおよび／または位置感知ユニット、ならびに（ｉｉｉ）プロセッサを備える。距離感知ユニットは、少なくとも１つのオブジェクトの、またはその上の、複数の点までの距離を測定するようになっている。向き感知ユニットは、距離感知ユニットの向きを測定するようになっている。位置感知ユニットは、距離感知ユニットの位置を測定するようになっている。プロセッサは、複数の点までの測定された距離ならびに距離感知ユニットの測定された向きおよび／または位置に基づいて、少なくとも１つのオブジェクトに関する情報を導出するようになっている。
【０００８】
ここで、オブジェクトは、当該オブジェクトの表面などの少なくとも１つの幾何学的な基本要素（geometrical primitive）を含むか、またはそれらから構成することができる。少なくとも１つのオブジェクトはシーンの一部であってもよく、当該シーンは、１つまたは複数のオブジェクトを含むか、またはそれらから構成されていてもよい。シーンは、１つまたは複数のオブジェクトが配置され使用されるコンテキストとして理解することができる。
【０００９】
上記のパッシブスキャンによれば、オブジェクトまたはシーンに関する所望の情報を依然として決定できる一方で、装置の複雑さを低減することができる。
【００１０】
少なくとも１つのオブジェクト（以下、略して「オブジェクト」と呼ばれることもある）、例えばシーンに関する情報は、オブジェクトの位置、形状、傾斜、およびサイズのうちの少なくとも１つを含むことができる。または、この情報は、オブジェクトの周りの、またはオブジェクトに関するトポグラフィを含むか、またはそれであってもよい。例えば、オブジェクトに関する情報は、当該オブジェクトの動きを含むことができる。
【００１１】
距離感知ユニットの向きは、当該距離感知ユニットが距離を測定しているとき／間に、向き感知ユニットによって測定することができる。例えば、距離感知ユニットの動きは、当該距離感知ユニットが距離を測定しているとき／間に、向き感知ユニットによって測定することができる。
【００１２】
向き感知ユニットは、位置感知ユニットに置き換えられるか、位置感知ユニットに付属しているか、または位置感知ユニットに含まれるか、あるいはその逆とすることができる。位置感知ユニットは、距離感知ユニットまたはパッシブスキャニングデバイスの位置を測定するようになっていてもよい。距離感知ユニットの位置は、当該距離感知ユニットが距離を測定しているとき／間に、位置感知ユニットによって測定することができる。例えば、距離感知ユニットの動きまたは位置は、当該距離感知ユニットが距離を測定しているとき／間に、位置感知ユニットによって測定することができる。
【００１３】
本明細書では、パッシブスキャンは、距離感知ユニットの動きに関連してオブジェクトをスキャンすること、および／または距離感知ユニットが距離を測定しているとき／間に当該距離感知ユニットの向きまたは位置を測定することとして理解することができる。例えば、パッシブスキャンは、距離感知ユニットが距離を測定しているとき／間に、当該距離感知ユニットの動きを測定することとして理解することができる。距離感知ユニットまたはパッシブスキャニングデバイスの動きは、システムまたはパッシブスキャニングデバイスそれ自体の制御下にない要因によって引き起こされ得る。例えば、距離感知ユニットまたはパッシブスキャニングデバイスの動きは、当該パッシブスキャニングデバイスを装着しているユーザが動く結果として引き起こされ得る。
【００１４】
パッシブスキャンはセンサの動きに依存しているため、必ずしもスキャンのタスクとは関係ない。この場合、スキャンオブジェクトまたはシーンの座標空間に測定値を関連付けるために、デバイスの位置および／または向きに関する情報を取得する必要がある。これは、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、位置センサなどの方向センサで実行することができる。
【００１５】
距離感知ユニットは、パッシブスキャニングデバイスとオブジェクトとの間の１つまたは複数の距離を測定するように構成することができる。例えば、距離感知ユニットは、その距離がユーザの目とオブジェクトとの間の距離である視距離に対応するか、またはそれと関連できるように装置上に設けることができる。この目的のために、距離感知ユニットは、適切な方法で較正され得る。距離感知ユニットは、当該距離感知ユニットから、少なくとも１つのオブジェクトの、またはその上の、複数の点までの１つまたは複数の距離を測定するように構成することができる。距離感知ユニットは、特定の方向の距離を測定するように構成することができる。距離感知ユニットの動きには、当該距離感知ユニットの回転が含まれ得る。このようにして、距離感知ユニットは、当該距離感知ユニットからオブジェクトまたはシーンの他の点までの距離を測定するように構成することができる。距離感知ユニットがユーザの頭部に取り付けられている場合、その動きは、ユーザの頭の動作／動きによって引き起こされ得る。距離測定を複数回実行して、パッシブスキャニングデバイス、例えばユーザの目と、少なくとも１つのオブジェクト、例えばシーンの、またはその上の、複数の点と、の間の距離を測定することができる。
【００１６】
距離感知ユニットは、レーザベースの技術、超音波ベースの技術、または任意の他の測距技術を使用することができる。距離感知ユニットは、３Ｄカメラでも構わない。距離感知ユニットによって実行される距離測定は、運動センサまたは位置センサを含み得る向き感知ユニットによって実行される向き／位置測定に関連付けることができる。
【００１７】
向き感知ユニットは、原点に対する距離感知ユニットの角度を測定するように構成することができる。角度は、向きと称され、垂直角（垂直向き）および／または水平角（水平向き）を含むように定義され得る。原点は、異なる方法で定義することができる。一例として、電源を入れたときのパッシブスキャニングデバイスの位置を原点とすることができる。あるいは、例えば、ボタンを押すことによって、またはパッシブスキャニングデバイスに制御コマンドを提供することによって、ユーザが手動で原点を設定することができる。原点は、測定された点の中央値または重心など、測定の統計から定義することが可能である。原点は、地磁気のような絶対座標系に関連して定義することができる。原点は、３次元座標系の原点と解釈することができる。これらの例において、原点におけるパッシブスキャニングデバイスの前方向は、水平および／または垂直向きを測定するためのベースラインとして利用することができる。向き感知ユニットは、加速度計、ジャイロスコープセンサ、磁力計、高度測量器、およびコンパスのうちの少なくとも１つとして実装されるか、またはそれらを含むことができる。
【００１８】
位置感知ユニットは、距離感知ユニットまたはパッシブスキャニングデバイスの位置を測定するように構成することができる。位置は、ジオロケーション、屋内の場所、または高度（例えば、高度測量器で測定）からの少なくとも１つの座標など、直接測定から導出することができる。位置感知ユニットは、原点に対する距離感知ユニットの位置を測定するようになっていてもよい。原点は、上記と同様の方法で定義することができる。この位置は、距離感知ユニットまたはパッシブスキャニングデバイスの動きを感知し、その動きに基づいて位置推定を実行すること（例えば、推測航法／経路統合など）により、非直接的に導出することができる。位置感知ユニット１５０は、ジオポジショニングセンサ、屋内（ローカル）測位システム、ハイブリッド測位システム、または推測航法もしくは経路統合のための慣性（運動）センサを実装できる間接的な位置推定ユニットの１つであるか、これらを含むことができる。ジオポジショニングセンサは、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ＧＮＳＳセンサなどの位置ベースのセンサとすることができる。
【００１９】
この装置は、メモリユニットをさらに備えることができる。メモリユニットは、パッシブスキャニングプロセスで必要な任意の適切な較正データを含むことができる。例えば、メモリは、参照距離ならびに参照向き（および／または位置）などの参照データを含むことができる。
【００２０】
メモリユニットは、オブジェクト（すなわち、サンプルオブジェクト）、シーン（すなわち、サンプルシーン）および／またはユーザアクティビティの様々なケースに関する記録を有するデータベースであり得る。例えば、様々なオブジェクトまたはシーンの典型的なデータは、参照データとしてメモリユニットに格納することができる。参照データは、オブジェクトが通常使用される状況では、オブジェクトの点の座標またはトポグラフィに対応し得る。オブジェクトの点の座標は、ある座標系におけるデータ点のセットである点群として定義することができる。３次元座標系では、これらの点は、通常、Ｘ，ＹおよびＺ座標で定義され、多くの場合、オブジェクトの外面を表すことを目的としている。例えば、デスクトップパソコン（ＰＣ）の通常の使用に関する参照データはモニタの座標点を含むことができ、モニタの座標点は、主にパッシブスキャニングデバイス前の０．５ｍ〜１．５ｍの範囲に配置され、モニタのそれと同様の形状を形成する。さらに、キーボードの座標点は、モニタの座標点よりもパッシブスキャニングデバイス１００に近く、該モニタの座標点よりも下に位置するものとして参照データに含まれ得る。同様に、限定することなくいくつかの例を挙げると、スマートフォン、ラップトップ、本、ＴＶおよびプロジェクションスクリーンの典型的な使用のための参照データを、メモリユニット１３０に格納することができる。参照データは、サンプルオブジェクトの参照距離（例えば、Ｐ）および参照向き（例えば、Ｆ，Ｑ）として格納することができる。球面座標における点と３次元デカルト座標における点との間の変換は、当該技術分野で知られている方法で実行することができる。したがって、参照データは、球面座標点または３次元デカルト座標点のいずれかとして格納することができる。参照データは、メッシュモデル、サーフェスエッジ頂点モデル（surface-edge-vertex models）、一般化円柱モデル（generalized-cylinder models）、八分木、超２次関数など、３次元の任意の他の方法の形式を有することができるが、これらの例に限定されない。メモリユニットは、測定された距離ならびに向きおよび／または位置を格納するように構成することができる。例えば参照データを格納するためのメモリユニットは、パッシブスキャニングデバイスに実装することができ、または、例えばパッシブスキャニングデバイスとは異なるデバイスの別の実体として実装することができる。
【００２１】
プロセッサは、パッシブスキャニングデバイスの動作を管理するように構成することができる。プロセッサは、少なくとも１つのオブジェクト、例えばシーンに関する情報を導出することができる。その情報には、オブジェクトの位置、形状、ポーズ、傾斜および／もしくはサイズ、または少なくとも１つのオブジェクトの他の測定値が含まれ得る。情報を導出するために、プロセッサは、距離ならびに向き（および／または位置）が測定されたオブジェクトを、サンプルオブジェクトまたはシーンの１つとして分類するように構成することができる。分離は、参照データと測定データ（測定された距離、向き、および／または位置）の点を比較することで実行することができる。例えば、プロセッサは、測定されたデータに最も関連する参照データを見つけることによってオブジェクトを分類するように構成することができる。より具体的には、プロセッサは、測定された距離ならびに向き（および／または位置）を座標点に変換し、変換された座標点をサンプルオブジェクト、例えばシーンのそれぞれの参照座標点（参照データ）と比較するように構成することができる。次に、プロセッサは、１つのサンプルオブジェクトが、変換された座標点と参照座標点との間で最大の一致数を有する場合、測定されたオブジェクトをサンプルオブジェクトの１つのとして決定することができる。このようにして、プロセッサは、サンプルオブジェクトのうちのどれが、測定されたオブジェクトとの類似度が最も高いかを決定することができる。分類を実行するプロセッサは、パッシブスキャニングデバイスまたはパッシブスキャニングデバイスとは別のデバイス（オンライン処理用のクラウドサーバなど）に実装することができる。
【００２２】
距離感知ユニットは、ユニット、例えばメインユニット（例えば、センサ）の同じ向きおよび位置から複数の距離を測定することができる複数の距離センサまたはセンサ（カメラなど）を含むことができる。距離センサは、パッシブスキャニングデバイスの前方向の距離を測定することができる一方で、他の距離センサは、他の方向、すなわち、前方向とは異なる方向の距離を測定することができる。例えば、１つまたは複数の距離センサを実装して、下向き、横向き、および／または上向きに傾斜した方向を測定することができる。したがって、開示するパッシブスキャニングデバイスは、オブジェクトが別個の部品を含むか、またはそれらからなる場合でさえ、複数のオブジェクトの、または１つのオブジェクトの複数の点の複数の距離を測定することができる。
【００２３】
パッシブスキャニングデバイスは、直接的または間接的に、ユーザの身体部分に装備することができる。例えば、パッシブスキャニングデバイスは、ユーザの頭部に、または眼鏡（spectacles/glasses）などに取り付けることができる。
【００２４】
位置感知ユニットは、パッシブスキャニングデバイスの場所および／または位置を測定するために、当該パッシブスキャニングデバイスに含めることができる。位置感知ユニットは、向き感知ユニットの一部であってもよく、またはその中に実装されていてもよく、または別個のユニットであってもよい。位置感知ユニットは、空間におけるパッシブスキャニングデバイスデバイスの少なくとも１つの座標を測定するようになっている。位置感知ユニットは、ジオロケーションシステム（全地球測位システム（ＧＰＳ）、ＧＬＯＮＡＳＳまたはＧＮＳＳセンサなど）、高度測量システム、屋内測位システム、およびハイブリッド測位システムのうちの少なくとも１つを含むことができる。標高も、ジオポジショニングセンサまたは高度測量器で測定することができる。位置感知ユニットは、パッシブスキャニングデバイスがユーザの身体部分に装着されている場合に、当該パッシブスキャニングデバイスの動き、したがってユーザの動きを測定できるようになっている。測定された位置は、少なくとも１つのオブジェクト、例えばシーンを分類するための、距離感知ユニットからの測定データを伴う入力としての役割を果たすことができる。分類のための測定位置の適用は、向き感知ユニットからの測定データの使用と同じ方法で定義することができる。
【００２５】
屋内測位システム（ＩＰＳ）は、電波、磁場、音響信号、またはモバイルデバイスによって収集されたその他の知覚情報を使用して、建物内のオブジェクトまたは人の位置を特定するシステムとして理解することができる。市場にはいくつかの商用システムがあるが、ＩＰＳシステムの標準はない。ＩＰＳは、近くのアンカーノード（ＷｉＦｉアクセスポイントなどの既知の位置を持つノード）への距離測定、磁気測位、推測航法など、さまざまなテクノロジーを使用する。ＩＰＳは、モバイルデバイスとタグを積極的に見つけるか、デバイスが感知される周囲の場所または環境のコンテキストを提供する。このシステムには他のシステムからの情報が含まれており、物理的な曖昧さを処理し、エラー補償を有効にする場合がある。デバイスの向き（スマートフォンの垂直向きから明確にするために、コンパス方向と呼ばれることが多い）の検出は、リアルタイムで取得した画像内のランドマークを検出するか、ビーコンで三辺測量を使用することで実現することができる。
【００２６】
プロセッサは、測定された動き、または少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された情報に基づいて、ユーザのアクティビティを分類することができる。例えば、測定された動きから決定された平均速度が３ｋｍ／時〜５ｋｍ／時である場合、プロセッサは、ユーザが歩いていると判断することができる。平均速度が５ｋｍ／時〜２０ｋｍ／時である場合、ユーザのアクティビティがランニングであることを結論付けることができる。平均速度が２０ｋｍ／時を超える場合、プロセッサは、ユーザが自転車や車などに乗っていることを特定することができる。上記は、アクティビティ認識と呼ぶことができる。
【００２７】
パッシブスキャニングデバイスの相対位置は、推測航法として知られる、慣性センサで測定された動きから導出することができる。例えば、加速度計を使用してデバイスの加速度を検出できるため、原点を基準にした、デバイスの空間内での予想位置を推定することができる。距離測定と組み合わせた相対位置を使用して、座標点群を構築することができる。
【００２８】
プロセッサは、測定された距離ならびに向き（および／または位置）からオブジェクトの位置、形状、傾斜、ポーズ、およびサイズのうちの少なくとも１つを導出するように構成することができる。プロセッサは、導出されたオブジェクトの位置、形状、傾斜、およびサイズのうちの少なくとも１つに基づいて／から、ユーザのアクティビティまたはユーザが位置する環境を決定するように構成することができる。オブジェクトの位置、形状、傾斜、ポーズ、および／またはサイズは、測定された距離ならびに向き（および／または位置）の座標点から導出することができる。座標点が３次元座標でプロットされている場合、座標点の集合がオブジェクトの輪郭を形成し、そこから位置、形状、傾斜、ポーズ、および／またはサイズを導出することができる。パッシブスキャニングデバイスの測定された位置または動きは、ユーザのアクティビティを決定するために補足することができる。例えば、オブジェクトの位置のトレースは、ユーザが屋内にいるか屋外にいるかを判断するためのヒントを提供することができる。トレースの直線の長さは、通常の室内でのアクティビティにおけるそれよりも長くなり得る。このことから、ユーザが屋外または屋内にいることを導出することができる。別の例として、ユーザまたは身体の一部の動きに関連するセンサの特徴的な動きは、アクティビティ認識の入力として機能し、ウォーキング、ランニング、読書などをしている際中の特定の加速度／回転パターンなどは、アクティビティをより適切に分類するのに役立つ。したがって、開示のパッシブスキャニングデバイスは、ユーザのアクティビティを効率的に分類することができる。
【００２９】
運動センサ、例えば慣性センサがパッシブスキャニングデバイスに含まれていてもよい。運動センサは、装置／パッシブスキャニングデバイスの動きの量を測定するように構成することができる。例えば、運動センサは、パッシブスキャニングデバイスの動きの加速度を測定するように構成することができる。例えば、運動センサは、向き感知ユニットの一部であってもよく、またはそれに実装されていてもよく、または別個の実体であってもよい。パッシブスキャニングデバイスが距離ならびに向き（および／または位置）を測定するとき、プロセッサは、動きの量および／または加速度が閾値よりも高いことを運動センサが測定した所定の期間に測定された距離ならびに向き（および／または位置）を破棄することができる。例えば、デスクトップＰＣのユーザを考えると、彼／彼女の頭部は、彼／彼女が呼び出し中の電話の音を聞いたときに、比較的高い加速度で急に動く。ユーザの注意は電話に向けられるが、それはユーザの興味の対象ではないので、彼／彼女はすぐに頭部をデスクトップＰＣに向ける。したがって、頭部を電話の方向に向ける動きの加速度は、デスクトップＰＣを利用する通常の加速度よりも高いため、プロセッサは、電話に関して測定された距離ならびに向き（および／または位置）を破棄することができる。閾値および所定の期間は、ユーザ、デバイス設定、またはパッシブスキャンの結果を必要とする外科医のような専門家によって自由に選択することができる。閾値は、距離ならびに向き（および／または位置）の測定期間中のパッシブスキャニングデバイスの平均加速度値の「Ｎ」の倍数（例えば、Ｎ倍。Ｎは、１よりも大きく、好ましくは２または３）として定義することができる。所定の期間は、パッシブスキャニングデバイスにおける距離ならびに向き（および／または位置）の測定の全期間のＭの倍数（例えば、Ｍ倍。Ｍは１よりも小さく０よりも大きく、好ましくは０．０１〜０．０５）として定義することができる。したがって、開示のパッシブスキャニングデバイスは、無意味なデータを処理するためのデバイスリソースを節約し、オブジェクトのパッシブスキャンの結果の精度を高めることができる。
【００３０】
頭／体の動き、ウォーキング、読書などの典型的なパターンのように、運動センサから直接抽出されたアクティビティ情報は、少なくとも１つのオブジェクト、例えばシーンの分類への独立した入力として機能することができる。加えて、アクティビティ情報は、デバイスのユーザインタフェースを介して、またはユーザが身につけてボディエリアネットワークを介してスキャニングデバイスに接続されている他のセンサまたはデバイス（スマートフォンまたはスマートウォッチなど）から、ユーザが直接提供することができる。
【００３１】
プロセッサは、測定された距離ならびに向き（または位置）と、格納された参照距離ならびに参照向き（および／または位置）との差が所定の値よりも小さい場合に、そのオブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトまたはシーンの１つとして分類するように構成することができる。ユーザごとに同一のオブジェクトを利用する状況が異なる場合があるため、ユーザの特性および状況に応じて、ある種のオブジェクトならびにいくつかの変動のデータを参照データとして格納できない可能性がある。したがって、測定データ（距離ならびに向き（および／または位置））と参照データとの間に差がある場合でも、特定の量の範囲の差に対してオフセット値を許容することができる。オフセット値（所定の量）の上限は、ユーザ、デバイス設定、または専門家が自由に選択することができる。上限は、オブジェクトの通常の距離に基づいて異なる方法で設定することができる。例えば、ラップトップ、ＰＣ、本、またはスマートフォンなど、ユーザから比較的近い位置で使用できるオブジェクトの上限は、テレビまたはプロジェクションなど、ユーザからより離れた位置にあるオブジェクトの上限よりも低く設定され得る。例えば、デスクトップＰＣのオフセットは最大６０ｃｍであり、６０インチのテレビのオフセットは最大３ｍである。
【００３２】
さらに、オブジェクトまたはアクティビティの制限は、例えば、ユーザがそのようなアクティビティの実行中、実行前、または実行後にユーザインタフェースを介してアクティビティのタイプを手動で示した（タグ付けした）場合に、既知のアクティビティ中に収集された測定統計から導出することができる。例えば、ユーザは、スマートフォンアプリまたはＷｅｂインターフェイスを介して測定値を確認しながら、アクティビティにタグを付けることができる。この情報を使用して、監視されている方法または監視されていない方法でアルゴリズムをトレーニングして、測定値から同様のアクティビティを自動的に認識することができる。このような認識は、測定中にすでにリアルタイムデータで行うことも、過去に収集された記録データで行うこともできる。アルゴリズムは、アクティビティをより正確に認識して分類するために、複数のユーザからのデータを組み合わせることができる。
【００３３】
プロセッサは、測定データから導出された形態学的情報を使用してオブジェクトまたはシーンを分類するように構成することができる。形態学的情報は、オブジェクトの形状、オブジェクトの構成、および／またはシーンにおけるオブジェクトの位置とすることができ、またはそれらを含むことができる。
【００３４】
プロセッサは、測定された距離ならびに向き（および／または位置）を座標点に変換し、変換された座標点を格納された参照距離ならびに向き（および／または位置）と比較し、１つのオブジェクトの参照距離ならびに向き（および／または位置）が、（他のサンプルオブジェクトと比較して）変換された座標点と最大数の一致点を有する場合、当該オブジェクトをサンプルオブジェクトの１つのオブジェクトとして分類するように構成することができる。サンプルオブジェクトのそれぞれの参照距離ならびに向き（および／または位置）は、球面座標点および／またはデカルト座標点のフォーマットで格納することができる。プロセッサは、測定された距離ならびに向き（および／または位置）を球面座標点および／またはデカルト座標点に変換し、次に、測定データのいくつの点が、サンプルオブジェクトのそれぞれの参照球面座標点および／またはデカルト座標点と一致するかをチェックするように構成することができる。プロセッサは、１つのオブジェクトの参照球面座標点および／またはデカルト座標点が、変換された座標点と一致する最大数の点を有するときに、サンプルオブジェクトの中から１つのオブジェクトを決定することができる。
【００３５】
プロセッサ１４０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）、および／または少なくとも１つの座標をオブジェクトまたはシーンの（幾何学的）空間モデルに変換し、空間モデルを格納された参照空間モデルと比較し、１つのサンプルオブジェクトまたはシーンの参照空間モデルの、空間モデルとの一致スコアが（他の参照空間モデルと比較して）最大である場合、オブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトまたはシーンの１つとして分類するように構成することができる。
【００３６】
メモリユニットは、参照空間モデルを格納するように構成することができる。
【００３７】
本開示の他の態様によれば、少なくとも１つのオブジェクトをパッシブスキャンする方法が提供される。この方法は、少なくとも１つのオブジェクトの、またはその上の、複数の点までの距離を測定するステップと、パッシブスキャニングデバイスの向きおよび／または位置を測定するステップと、測定された距離ならびに測定された向きおよび／または位置に基づいて、少なくとも１つのオブジェクトに関する情報を導出するステップと、を含む。この方法は、パッシブスキャニングデバイスによって実行することができる。パッシブスキャニングデバイスは、本明細書に記載の第１の態様による装置とすることができ、またはそれを備えることができる。
【００３８】
向きおよび／または位置は、距離を測定しながら測定することができる。
【００３９】
オブジェクトまたはシーンに関する情報には、オブジェクトの位置、形状、傾斜、およびサイズのうちの少なくとも１つが含まれ得る。例えば、オブジェクトに関する情報には、当該オブジェクトの動きが含まれ得る。
【００４０】
この方法は、複数のサンプルオブジェクトまたは参照空間モデルの参照距離ならびに参照向き（および／または位置）を格納するステップをさらに含む。この方法は、測定データを格納された参照データと比較することによって、オブジェクトに関する情報を導出するステップをさらに含むことができる。
【００４１】
距離は、複数の距離センサで測定することができる。
【００４２】
距離ならびに向き（および／または位置）は、ユーザの身体部分に取り付けられたパッシブスキャニングデバイスによって測定および決定することができる。
【００４３】
この方法は、全地球、屋内、およびハイブリッド測位システムなどの少なくとも１つを使用することにより、パッシブスキャニングデバイスの位置または動きを測定するステップをさらに含むことができる。
【００４４】
この方法は、オブジェクトに関して導出された情報から、ユーザのアクティビティまたはユーザの周りの環境を分類または決定するステップをさらに含むことができる。
【００４５】
この方法は、パッシブスキャニングデバイスの動きの量または動きの加速度を測定するステップと、測定された動きの量または加速度が閾値よりも高い、所定期間に測定された距離ならびに向き（および／または位置）を破棄するステップと、をさらに含むことができる。
【００４６】
この方法では、分類するステップは、測定された距離ならびに向き（および／または位置）と、格納された参照距離ならびに参照向き（および／または位置）と、の間の差をそれぞれ測定し、その差が所定量よりも小さい場合、オブジェクトをサンプルオブジェクトの１つとして分類することを含むことができる。
【００４７】
この方法は、測定された距離ならびに測定された向き（および／または位置）を座標点に変換するステップをさらに含むことができる。この方法は、変換された座標点を格納された参照距離ならびに参照向き（および／または位置）と比較するステップをさらに含むことができる。この方法は、１つのオブジェクトの参照距離ならびに参照向き（および／または位置）が、変換された座標点と最大数の一致点を有する場合に、オブジェクトをサンプルオブジェクトの１つとして分類するステップをさらに含むことができる。
【００４８】
この方法は、測定された距離ならびに測定された向き（および／または位置）および／または少なくとも１つの座標を、オブジェクトまたはシーンの（幾何学的）空間モデルに変換するステップと、当該空間モデルを格納された参照空間モデルと比較するステップと、１つのサンプルオブジェクトまたはシーンの参照空間モデルが空間モデルと最大の一致スコアを有する場合に、オブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトの１つとして分類するステップと、をさらに含むことができる。
【００４９】
この方法は、少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された情報に統計的方法を適用することによって、ユーザのアクティビティに関する視距離を推定するステップをさらに含むことができる。
【００５０】
この方法は、少なくとも１つのオブジェクトまたはシーンに関して導出された情報に統計的方法を適用することによって、ユーザの視覚的要件を識別するステップをさらに含むことができる。
【００５１】
視覚的要件を識別するステップは、少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された情報に基づいてユーザアクティビティを識別し、当該ユーザアクティビティに基づいて視覚的要件を識別することを含むことができる。
【００５２】
視覚的要件を識別するステップは、少なくとも１つのオブジェクトに関して導出された情報に基づいてユーザアクティビティを識別し、当該ユーザアクティビティに基づいてユーザの視距離を識別し、当該ユーザの視距離に基づいて視覚的要件を識別することを含むことができる。
【００５３】
この方法はさらに、視覚的要件に基づいてユーザの屈折ソリューションを決定するステップであって、当該屈折ソリューションが、屈折矯正手術のアブレーションプロファイル、眼用インプラント、および眼用レンズのうちの１つであり、眼用レンズが、眼内レンズ、コンタクトレンズ、および眼鏡用レンズのうちの１つであるステップをさらに含むことができる。
【００５４】
この方法の特定の例または説明は、本開示におけるパッシブスキャニングデバイスについての上記の説明によって補足され得る。
【００５５】
以下に、図面に示される例示的な実装を参照して本開示をさらに説明する。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本開示によるパッシブスキャニングデバイスの一例を示す図である。
【図２】本開示の方法に対応するフロー図を示す図である。
【図３】本開示による距離感知ユニット１１０の一例を示す図である。
【図４】距離感知ユニット１１０によって実行され得る方法に対応するフロー図を示す図である。
【図５】オブジェクトのパッシブスキャンの概念を示す図である。
【図６】オブジェクトの向きおよび／または位置を測定することによるパッシブスキャンの例を示す図である。
【図７】オブジェクトまたはシーンの測定データのプロット点（または点群）の例を示す図である。
【図８ａ】デスクトップパソコンを利用するユーザアクティビティの測定の一例を示す図である。
【図８ｂ】デスクトップパソコンを利用するユーザアクティビティの測定の一例を示す図である。
【図９ａ】ラップトップコンピュータを利用するユーザアクティビティの測定の一例を示す図である。
【図９ｂ】ラップトップコンピュータを利用するユーザアクティビティの測定の一例を示す図である。
【図１０】距離感知ユニット１１０に含まれる複数の距離センサを使用したオブジェクトのパッシブスキャンの一例を示す図である。
【図１１】複数の距離センサ１１０ａ，１１０ｂを使用したオブジェクト５２０のパッシブスキャンの一例を示す図である。
【図１２】パッシブスキャニングデバイス１００からの距離ならびに向き（および／または位置）の測定値を組み合わせることにより、眼鏡のつるに装着するウェアラブルデバイスを用いたパッシブスキャンで得られたオブジェクト（オブジェクトの表面）のマッピングの例を示す図である。
【図１３】パッシブスキャニングデバイス１００または向き感知ユニット１２０によって測定され得る、パッシブスキャニングデバイス１００または距離感知ユニット１１０の向きのタイプを示す図である。
【図１４】オブジェクトまたはシーンを分類するための例示的なフローを示す図である。
【図１５】サンプルオブジェクトの参照データの２次元座標にプロットされた点の例を示す図である。
【図１６】サンプルオブジェクトの参照データの２次元座標で許容されるオフセットの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５７】
以下の記載では、限定ではなく説明の目的で、本開示の完全な理解を提供するために特定の詳細を示している。本開示がこれらの特定の詳細から逸脱する他の実装で実施され得ることが、当業者には明らかであろう。
【００５８】
当業者はさらに、本明細書で以下に説明する機能が、個々のハードウェア回路を使用して、例えばプログラムされたマイクロプロセッサまたは汎用コンピュータなどの１つまたは複数のプロセッサと連携して機能するソフトウェアを使用して、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を使用して、および／または、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を使用して実装され得ることを理解するであろう。さらに、本開示が方法として説明される場合、それはまた、コンピュータプロセッサ構成およびプロセッサ構成に結合されたメモリ構成において具体化されてもよく、メモリ構成は、１つまたは複数のプログラムまたは対応するコードで符号化または格納され、プロセッサ構成によって実行されたときに、本明細書に開示される方法をプロセッサ構成に実行または制御させる。
【００５９】
図１は、本開示によるパッシブスキャニングデバイスの一例を示す。この例では、パッシブスキャニングデバイス１００は、距離感知ユニット１１０、向き感知ユニット１２０、および／またはプロセッサ１４０を備える。パッシブスキャニングデバイス１００は、任意に、メモリユニット１３０、位置感知ユニット１５０、および／または運動センサ１６０をさらに備えることができる。向き感知ユニット１２０の代わりに、またはそれに加えて、位置感知ユニット１５０を必須の構成要素とすることができ、前者の場合、向き感知ユニット１２０を任意の構成要素とすることができる。パッシブスキャニングデバイス１００は、ユーザの身体部分に装着することができる。パッシブスキャニングデバイス１００は、ユーザの頭部または眼鏡（spectacles/glasses）などに取り付けることができる。向き感知ユニット１２０は、位置感知ユニット１５０で置き換えることも、それに付随させることも、あるいはそれに含めることもできる。運動センサ１６０は、以下で説明するように、動作センサ２０として距離感知ユニット１１０に含まれていてもよい。
【００６０】
距離感知ユニット１１０は、対象物の複数の点までの距離を測定するように構成することができる。距離感知ユニット１１０は、パッシブスキャニングデバイス１００と対象物との間の距離を測定するように構成することができる。例えば、距離感知ユニット１１０は、その距離がユーザの目とオブジェクトとの間の距離である視距離に対応または関連することができるように、パッシブスキャニングデバイス１００に装備することができる。距離感知ユニット１１０は、該距離感知ユニット１１０から、オブジェクトまたはシーンの、またはその上の、１つまたは複数の点までの、１つまたは複数の距離を測定するように構成することができる。距離感知ユニット１１０は、特定の方向の距離を測定するように構成することができる。この例では、動きには、距離感知ユニットの回転および／または変位が含まれる。したがって、距離感知ユニット１１０は、該距離感知ユニット１１０から、オブジェクトまたはシーンの他の点までの距離を測定するように構成することができる。距離感知ユニット１１０がユーザの頭部に取り付けられる場合、ユーザの自然な頭の動きによって動作が引き起こされる可能性がある。距離の測定を複数回実行して、パッシブスキャニングデバイス１００、例えばユーザの目と、オブジェクトまたはシーンの複数の点と、の間の距離を測定することができる。
【００６１】
距離感知ユニット１１０は、複数の距離センサまたは複数の距離を測定できるセンサ（カメラなど）を含むことができる。１つの距離センサは、パッシブスキャニングデバイス１００の前方向の距離を測定することができ、一方で、他の距離センサは、前方向以外の他の方向の距離を測定することができる。例えば、１つまたは複数の距離センサを実装して、下方向、横方向、および／または上方向の距離を測定することができる。したがって、開示されるパッシブスキャニングデバイス１００は、オブジェクトが別個の部品からなる場合でさえ、複数のオブジェクトまたはオブジェクトの複数の点の複数の距離を測定することができる。
【００６２】
向き感知ユニット１２０は、距離感知ユニット１１０の向きを決定するように構成することができる。向き感知ユニット１２０は、原点に対する距離感知ユニット１１０の角度を測定するように構成することができる。角度は、垂直角度（垂直向き）および／または水平角度（水平向き）を含むように定義することができる。原点は、様々な方法で定義され得る。一例として、電源を入れたときのパッシブスキャニングデバイス１００の位置を原点とすることができる。あるいは、例えば、ボタンを押すことによって、またはパッシブスキャニングデバイス１００に制御コマンドを提供することによって、ユーザが手動で原点を設定することができる。原点は、点のセットから統計的に導出することができる。原点は、地球磁場のような絶対座標系に関連して定義されてもよい。原点は、３次元座標系の原点と解釈することができる。これらの例において、原点におけるパッシブスキャニングデバイス１００の前方向は、水平および／または垂直向きを測定するためのベースラインとして利用することができる。向き感知ユニット１２０は、加速度計、ジャイロスコープセンサ、磁力計、高度測量器、およびコンパスのうちの少なくとも１つとして実装されるか、またはそれらを備えることができる。
【００６３】
メモリユニット１３０は、パッシブスキャニングプロセスで必要な任意の適切な較正データを含むことができる。例えば、メモリユニット１３０は、参照距離ならびに参照向き（および／または参照位置）などの参照データを含むことができる。メモリユニット１３０は、オブジェクト（すなわち、サンプルオブジェクト）、シーン（すなわち、サンプルシーン）および／またはユーザアクティビティの様々なケースに関する記録を有するデータベースであり得る。例えば、様々なオブジェクトまたはシーンの典型的なデータは、参照データとしてメモリユニット１３０に格納することができる。参照データは、オブジェクトが通常使用される状況では、オブジェクトの点または地形の座標に対応し得る。オブジェクトの点の座標は、ある座標系におけるデータポイントのセットである点群として定義することができる。３次元座標系では、これらの点は、通常、Ｘ，ＹおよびＺ座標で定義され、多くの場合、オブジェクトの外面を表すことを目的としている。例えば、デスクトップパソコン（ＰＣ）の通常の使用に関する参照データはモニタの座標点を含むことができ、モニタの座標点は、主にパッシブスキャニングデバイスの前の０．５ｍ〜１．５ｍの範囲に配置され、モニタのそれと同様の形状を形成する。さらに、キーボードの座標点は、モニタの座標点よりもパッシブスキャニングデバイス１００に近く、該モニタの座標点よりも下に位置するものとして参照データに含まれ得る。同様に、スマートフォン、ラップトップ、本、ＴＶおよびプロジェクションスクリーンの典型的な使用のための参照データは、メモリユニット１３０に格納することができる。参照データは、サンプルオブジェクトの参照距離（例えば、Ｐ）および参照向き（例えば、Ｆ，Ｑ）として格納することができ、これらは球面座標点に対応し得る。球面座標点は、既知の数学的方法で３次元デカルト座標の点に変換することができる。メモリユニット１３０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）を記憶することができる。メモリユニット１３０は、パッシブスキャニングデバイス１００とは異なるデバイスで、またはパッシブスキャニングデバイス１００中に、またはパッシブスキャニングデバイス１００の一部として実装することができる。参照データは、メッシュモデル、サーフェスエッジ頂点モデル（surface-edge-vertex models）、一般化円柱モデル（generalized-cylinder models）、八分木、超２次関数など、その他の３次元の方法の形式を有することができるが、例示の形式に限定されない。メモリユニット１３０は、参照空間モデルを格納するように構成することができる。
【００６４】
プロセッサ１４０は、パッシブスキャニングデバイス１００の動作を管理することができる。プロセッサ１４０は、オブジェクトまたはシーンに関する情報を導出することができる。情報には、オブジェクトまたはシーンの位置、形状、傾斜、サイズ、ポーズ、および／または種類が含まれ得る。あるいは、情報は、オブジェクトの周囲またはオブジェクトについての地形を含むことができ、またはオブジェクトの周囲またはオブジェクトについての地形とすることができる。情報を導出するために、プロセッサ１４０は、距離ならびに向き（および／または位置）が測定されるオブジェクトを、サンプルオブジェクトまたはシーンの１つとして分類することができる。分類は、参照データと測定データ（すなわち、測定した距離ならびに向き（および／または位置））の点を比較することで実行することができる。例えば、プロセッサ１４０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）に最も関連するデータを見つけることにより、オブジェクトを分類することができる。より具体的には、プロセッサ１４０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）を座標点に変換し、変換された座標点をサンプルオブジェクトまたはシーンのそれぞれの参照座標点（参照データ）と比較することができ、プロセッサ１４０は、変換された座標点と参照座標点との間の一致数が最も多い場合、測定されたオブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトまたはシーンの１つとして決定することができる。プロセッサ１４０は、座標点をオブジェクトの幾何学的モデルに変換し、測定されたオブジェクトを較正データからのテンプレートと照合することによってオブジェクトまたはシーンを決定することができる。分類を実行するプロセッサ１４０は、パッシブスキャニングデバイス１００とは異なるデバイス（オンライン処理のためのクラウドサーバなど）で、またはパッシブスキャニングデバイス１００内に／またはその一部として実装されてもよい。
【００６５】
プロセッサ１４０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）から、オブジェクトまたはシーンの位置、形状、傾斜、ポーズ、およびサイズのうちの少なくとも１つを導出することができる。プロセッサ１４０は、オブジェクトまたはシーンの位置、形状、傾斜、ポーズおよびサイズのうちの導出された少なくとも１つに基づいて、ユーザのアクティビティまたはユーザが位置する環境を決定することができる。オブジェクトの位置、形状、傾斜、および／またはサイズは、測定された距離ならびに向き（および／または位置）の座標点から導出することができる。座標点が３次元座標でプロットされている場合、座標点の集合はオブジェクトの輪郭を形成し、そこから位置、形状、傾斜、ポーズ、および／またはサイズを導出することができる。
【００６６】
プロセッサ１４０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）と格納された参照距離ならびに参照向き（および／または位置）との差が所定量よりも小さい場合、オブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトまたはシーンの１つとして分類することができる。ユーザごとに同一のオブジェクトを使用する状況が異なる場合があるため、ユーザの特性および状況に応じて、ある種のオブジェクトならびにいくつかの変動のデータを参照データとして格納できない可能性がある。したがって、測定データ（距離ならびに方向（および／または位置））と参照データとの間に差がある場合でも、ある程度の範囲の差に対してオフセット値を許容することができる。オフセット値（所定量）の上限は、ユーザ、デバイス設定、医師または外科医が自由に選択することができる。上限は、オブジェクトの通常の距離に基づいて異なる方法で設定することができる。例えば、ラップトップ、ＰＣ、本、スマートフォンなど、ユーザから比較的近い位置で使用できるオブジェクトの上限は、テレビやプロジェクションスクリーンなど、通常、ユーザから離れた場所にあるオブジェクトの上限よりも低く設定され得る。例えば、デスクトップＰＣのオフセットは最大６０センチメートルであり、６０インチのテレビのオフセットは最大３メートルである。
【００６７】
プロセッサ１４０は、以下を使用してオブジェクトまたはシーンを分類するように構成することができる。形態学的情報は、オブジェクトの形状、オブジェクトの構成、および／またはシーンにおけるオブジェクトの位置とすることができ、またはそれらを含むことができる。
【００６８】
プロセッサ１４０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）を座標点に変換し、変換された座標点を格納された参照距離ならびに向き（および／または位置）と比較し、１つのオブジェクトの参照距離ならびに向き（および／または位置）が、変換された座標点と最大数の一致点を有する場合、当該オブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトまたはシーンの１つのオブジェクトとして分類することができる。サンプルオブジェクトまたはシーンのそれぞれの参照距離ならびに向き（および／または位置）は、球面座標点および／またはデカルト座標点のフォーマットで格納することができる。プロセッサ１４０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）を球面座標点および／またはデカルト座標点に変換することができる。次に、プロセッサ１４０は、測定データのいくつの点が、サンプルオブジェクトまたはシーンのそれぞれの参照球面座標点および／またはデカルト座標点と一致するかをチェックすることができる。プロセッサ１４０は、１つのオブジェクトまたはシーンの参照球面座標点および／またはデカルト座標点が、変換された座標点と一致する最大数の点を有するときに、サンプルオブジェクトまたはシーンの中から１つのオブジェクトを決定することができる。パッシブスキャニングデバイス１００が変換された座標点に一致する点の数をチェックする場合、上記のオフセットが参照データに許容される場合がある。
【００６９】
プロセッサ１４０は、測定された距離ならびに向き（および／または位置）および／または少なくとも１つの座標をオブジェクトまたはシーンの空間モデルに変換し、空間モデルを格納された参照空間モデルと比較し、１つのサンプルオブジェクトまたはシーンの参照空間モデルの、空間モデルとの一致スコアが最大である場合、オブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトまたはシーンの１つとして分類するように構成することができる。
【００７０】
サンプルのシーンまたはオブジェクトは、座標系の点群として定義することができる。点群（クラウドポイントまたはポイントクラウド）は、幾何学的な基本要素（例えば、円柱、それらのパラメーターを有する立方体）のセット、位置、ポーズ、および／またはオブジェクト（例えば、それらの位置、ポーズなどを有するラップトップ、机の表面など）とすることができる。
【００７１】
パッシブスキャニングデバイス１００は、該パッシブスキャニングデバイス１００の場所および／または位置を測定するために、位置感知ユニット１５０を任意に含むことができる。位置感知ユニット１５０は、向き感知ユニット１２０の一部であってもよく、またはその中に実装されてもよく、または別個のユニットであってもよい。位置感知ユニット１５０は、空間内のパッシブスキャニングデバイスの少なくとも１つの座標を測定するようになっていてもよい。位置感知ユニット１５０は、全地球測位システム（ＧＰＳ）、ＧＬＯＮＡＳＳまたはＧＮＳＳセンサなどのジオロケーションシステム、屋内測位システム、およびハイブリッド測位システムのうちの少なくとも１つを含むことができる。高度もまた、測位センサから、または高度測量器で測定することができる。位置感知ユニット１５０は、パッシブスキャニングデバイス１００がユーザの身体部分に装着されているとき、ユーザの動きを測定するようになっていてもよい。位置感知ユニット１５０は、距離感知ユニット１１０またはパッシブスキャニングデバイス１００の位置を測定するように構成することができる。位置は、ジオロケーション、屋内の場所、または（高度測量器からの）高度からの少なくとも１つの座標のように、直接測定から導出することができる。位置感知ユニット１５０は、原点に対する距離感知ユニット１１０の位置を測定するようになっていてもよい。原点は、上記と同様に定義することができる。位置は、距離感知ユニット１１０またはパッシブスキャニングデバイス１００の動きを感知し、その動きに基づいて位置推定を実行すること（例えば、推測航法／経路統合）によって間接的に導出することができる。位置感知ユニット１５０は、ジオポジショニングセンサ、屋内（ローカル）測位システム、ハイブリッド測位システム、または推測航法もしくは経路統合のための慣性（運動）センサを実装できる間接的な位置推定ユニットの１つであるか、これらを含むことができる。ジオポジショニングセンサは、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ＧＮＳＳセンサなどの位置ベースのセンサとすることができる。測定位置は、オブジェクトまたはシーンの分類のための、距離感知ユニットからの測定データを含む入力としての役割を果たすことができる。分類のための測定位置の適用は、向き感知ユニット１２０からの測定データの使用と同じ方法で定義することができる。
【００７２】
位置感知ユニット１５０は、距離感知ユニット１１０またはパッシブスキャニングデバイス１００の位置を測定するようになっていてもよい。距離感知ユニット１１０の位置は、該距離感知ユニット１１０が距離を測定しているとき／その間に、位置感知ユニット１５０によって測定することができる。例えば、距離感知ユニット１１０が距離を測定するとき／その間に、該距離感知ユニット１１０の移動または位置は、位置感知ユニット１５０によって測定することができる。
【００７３】
プロセッサ１４０は、測定された動きまたは測定から得られた情報に基づいて、ユーザのアクティビティを分類することができる。例えば、測定された動きから決定された平均速度が３ｋｍ／時〜５ｋｍ／時の間である場合、プロセッサ１４０は、ユーザが歩いていると決定することができる。平均速度が５ｋｍ／時から２０ｋｍ／時である場合、ユーザのアクティビティはランニングである可能性がある。平均速度が２０ｋｍ／時を超える場合、プロセッサ１４０は、ユーザが車などに乗っていることを特定することができる。測定された場所または位置は、ユーザのアクティビティを決定するために補足することができる。例えば、オブジェクトの場所または位置のトレースは、ユーザが屋内環境にいるか屋外環境にいるかを判断するためのヒントを提供することができる。トレースの直線の長さが通常の屋内アクティビティのそれよりも長い場合は、ユーザのアクティビティが屋外アクティビティであることを示すものとみなすことができる。したがって、開示されるパッシブスキャニングデバイス１００は、ユーザのアクティビティを効率的かつ正確に分類することができる。パッシブスキャニングデバイス１００の相対位置は、推測航法として知られている慣性センサで測定された動きから導出することができる。例えば、加速度計または運動センサ１６０を用いてデバイスの加速度を検出できることにより、原点に対する空間におけるデバイスの予想される位置を推定することが可能になる。距離測定と組み合わせた相対位置を使用して、座標点群を構築することができる。
【００７４】
パッシブスキャニングデバイス１００は、任意に、パッシブスキャニングデバイス１００の動きの加速度を測定するための運動センサ１６０を含むことができる。例えば、運動センサ１６０は、向き感知ユニット１２０または距離感知ユニット１１０の一部であるか、またはその中に実装されていてもよい。パッシブスキャニングデバイス１００が距離ならびに向き（および／または位置）を測定するとき、プロセッサ１４０は、運動センサ１６０によって測定された加速度または運動量が閾値よりも高い、所定の期間に測定された距離ならびに向き（および／または位置）を破棄することができる。例えば、デスクトップＰＣのユーザが電話の音を聞いたときに、比較的高い加速度で、突然、ユーザの頭が動く状況を想像してみてほしい。ユーザの注意は電話に向けられるが、ユーザの興味の対象ではないため、その後、すぐに頭をデスクトップＰＣに向けるであろう。したがって、電話の方向を見つめる動きの加速度は、デスクトップＰＣの利用中に発生する通常の加速度よりも高いので、プロセッサ１４０は、電話で測定された距離ならびに向き（および／または位置）を破棄することができる。閾値および所定の期間は、パッシブスキャンの結果を評価することを意図するユーザ、デバイス設定、医師または外科医によって自由に選択することができる。閾値は、距離ならびに向き（および／または位置）の測定の一期間中のパッシブスキャニングデバイスの平均加速度の「Ｎ」の倍数として定義することができる（例えば、Ｎ倍。ここで、Ｎは１より大きく、好ましくは２または３）。所定の期間は、パッシブスキャニングデバイス１００にける距離ならびに向き（および／または位置）の測定の全期間のＭの倍数として定義することができる（例えば、Ｍ倍。ここで、Ｍは０超１未満であり、好ましくは０．０１〜０．０５）。したがって、開示されたパッシブスキャニングデバイス１００は、無意味なデータを処理するためのデバイスリソースを節約し、オブジェクトのパッシブスキャンの結果の精度を向上させることができる。頭／体の動き、ウォーキング、読書などの典型的なパターンのように、運動センサから直接抽出された滑動情報は、オブジェクトまたはシーンの分類への独立した入力として機能することができる。
【００７５】
図２は、本開示の方法によるフロー図を示す。この方法では、オブジェクトまたはシーンの複数の点までの距離を測定することができる（Ｓ２１０）。パッシブスキャニングデバイス１００の向き（および／または位置）は、距離を測定する前後に、または同時に決定することができる（Ｓ２２０）。測定データ（測定された距離ならびに向き（および／または位置））に基づいて、オブジェクトに関する情報を導出することができる（Ｓ２５０）。
【００７６】
距離ならびに向き（および／または位置）は、ユーザの身体部分に装着されたパッシブスキャニングデバイス１００によって測定および決定することができる。
【００７７】
オブジェクトに関する情報は、オブジェクトまたはシーンの位置、形状、傾斜、ポーズ、およびサイズ、例えばオブジェクトの動きのうちの少なくとも１つを含むか、またはそれらの少なくとも１つである。
【００７８】
測定された距離ならびに向き（および／または位置）は、メモリユニット１３０に記録することができる。測定データは、球面座標の距離（例えば、Ｐ）および向き（例えば、Ｆ，Ｑ）として記録することができる。したがって、測定された距離ならびに向き（および／または位置）の組み合わせは、空間内にプロットされた点を形成することができる。サンプルオブジェクトまたはシーンの参照距離ならびに参照向き（および／または位置）を含む参照データは、メモリユニット１３０に格納することができる（Ｓ２３０）。参照データは、距離ならびに向き（および／または位置）の測定値に先立って、メモリユニット１３０に格納しておくことも可能である。
【００７９】
任意に、パッシブスキャニングデバイス１００の位置の測定を実行することができる（Ｓ２４２）。位置の測定は、測定の持続時間と組み合わせて、パッシブスキャニングデバイス１００の速度を測定する結果となり得る。位置の測定は、パッシブスキャニングデバイス１００の動きのトレースを提供することができる。測定された位置、速度、および／またはトレースは、測定されたデータに加えて、オブジェクトを分類するために、またはパッシブスキャニングデバイス１００の周囲の環境を特定するために使用することができる。これにより、分類の精度を向上させることができる。
【００８０】
任意に、オブジェクトまたはシーンの位置、形状、傾斜、ポーズ、およびサイズのうちの少なくとも１つに関する情報の導出、例えば、オブジェクトの動きは、オブジェクトの測定データのプロットされた点に基づいて実行されてもよい。測定データに加えてオブジェクトまたはシーンの導出された情報を使用して、ユーザのアクティビティまたはパッシブスキャニングデバイス１００またはユーザの周囲の環境を分類することができる（Ｓ２４５）。
【００８１】
任意に、パッシブスキャニングデバイス１００の動きの量の測定を実行することができる（Ｓ２４７）。測定された動きの量は、測定データを破棄するための指標として使用することができる（Ｓ２４８）。上述したように、パッシブスキャニングデバイス１００の閾値よりも高い加速度は、より高い加速度が測定される／測定された所定の期間中の測定データを破棄する必要性の指標となり得る。
【００８２】
任意に、オブジェクトまたはシーンに関する情報の導出は、測定された距離ならびに測定された向き（および／または位置）を座標点に変換し、変換された座標点を格納された参照距離ならびに参照向き（および／または位置）と比較し、１つのオブジェクトまたはシーンの参照距離ならびに参照向き（および/または位置）が、変換された座標点と最大数の一致点を有する場合、オブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトまたはシーンの１つのオブジェクトとして分類すること、を含むステップを含むか、それらのステップで置き換えることができる。
【００８３】
任意に、オブジェクトまたはシーンに関する情報の導出は、測定された距離ならびに測定された向き（および／または位置）、および／または少なくとも１つの座標をオブジェクトまたはシーンの空間モデルに変換し、空間モデルを格納された参照空間モデルと比較し、１つのサンプルオブジェクトまたはシーンの参照空間モデルが空間モデルと最大の一致スコアを有する場合、当該オブジェクトまたはシーンをサンプルオブジェクトまたはシーンの１つとして分類すること、を含むステップを含むか、またはそれらのステップで置き換えることができる。
【００８４】
任意に、この方法は、オブジェクトまたはシーンに関する導出情報に統計的方法を適用することによって、ユーザの視覚的要件を識別すること（Ｓ２５２）をさらに含むことができる。この方法は、決定されたユーザのアクティビティまたは環境に統計的方法を適用することによって、ユーザの視覚的要件を識別すること（Ｓ２５２）をさらに含むことができる。統計的方法では、頻度が所定の値以上の測定値から導出された場合、１以上の重みが導出情報に適用されるが、頻度が所定の値よりも低い測定値から導出された場合、導出された情報には、０に等しいか、０より大きく１より小さい重みが適用される。
【００８５】
任意に、この方法は、点の座標および／またはシーンの幾何学的モデルおよびユーザによって実行されたアクティビティに基づいて、視距離を決定すること（Ｓ２４６）をさらに含むことができる。例えば、シーンがパソコンのデスクトップとして認識され、アクティビティがコンピュータワークとして分類される場合、関連する視距離は、ユーザの目からコンピュータのディスプレイまでの距離であり、幾何モデルまたは空間内の点のセットで表される。
【００８６】
任意に、この方法は、視覚的要件に基づいてユーザの屈折ソリューションを決定すること（Ｓ２５４）を含むことができ、屈折ソリューションは、屈折矯正手術のアブレーションプロファイル、眼用インプラント、および眼用レンズのうちの１つであり、眼用レンズは、眼内レンズ、コンタクトレンズ、眼鏡用レンズのいずれかである。
【００８７】
任意に記載されたステップ（Ｓ２４２、Ｓ２４５、Ｓ２４６、Ｓ２４７および／またはＳ２４８）の結果とともに、オブジェクトの分類（Ｓ２５０）をより正確に行うことができる。
【００８８】
図３は、本開示による距離感知ユニット１１０の一例を示す。距離感知ユニット１１０は、距離センサ（または、複数の距離センサ）５、メモリユニット７、および／または処理ユニット１０を備えることができる。メモリユニット７および／または処理ユニット１０の機能は、上述のパッシブスキャニングデバイス１００のプロセッサ１３０およびメモリ１４０によって実行することができ、メモリユニット７および／または処理ユニット１０は、距離感知ユニット１において省略されてもよい。任意に、距離感知ユニット１１０は、アイモニターユニット１５、動作センサ２０、周囲光センサ、および／またはユーザインタフェース３０を備えることができる。距離感知ユニット１１０の様々なユニット５、７、１０、１５、２０、２５は、同一のデバイス１１０で実現することができ、あるいは２つ以上の別個のデバイスに分散させて距離感知ユニット１１０を形成することができる。ここで、距離感知ユニット１１０のさらなる詳細を、図４を参照して説明する。
【００８９】
図４は、特定の視距離測定値に重みを付け、優先順位を付け、または破棄するために、距離感知ユニット１１０によって実行され得る方法に対応するフロー図を示す。ステップＳ１０において、距離センサ５は、１つまたは複数の視距離を測定することができる。これらの距離は、被験者（すなわち、ユーザ）と被験者の視認方向における１つまたは複数のオブジェクトとの間の距離である。ステップＳ７において、メモリユニット７は、測定された視距離を視距離のセットに格納することができる。ステップＳ１１において、処理ユニット１０は、測定された視距離のセットから、測定された視距離の統計的分布を決定する。
【００９０】
以下では、図４に示すいくつかの任意のステップについて説明する。これらの任意のステップは、通常、改善された、例えば、より正確な評価につながる。例えば、アイモニターユニット１５は、任意のステップＳ１５において、距離測定センサの方向、例えば視認方向に対する被験者の目の方向を検出する。ステップＳ１６において、処理ユニット１０は、距離測定センサの方向、例えば視認方向に対する被験者の目の方向に基づいて、測定された視距離のセットから測定された視距離を統計的に重み付け、選択し、または破棄する。測定された視距離を破棄する代わりに、処理ユニット１０は、価値があると見なされる特定の視距離を選択するか、または被験者の好ましい視距離を選択するか、または測定された視距離に１よりも小さいまたは大きい重み係数で重み付けすることができる。任意のステップＳ２０において、動作センサ２０は、被験者の体の動きを測定する。この例では、動作センサ２０は、加速度計および／またはジャイロスコープを含んでも含まなくてもよいが、例えば、磁力計、高度測量器、歩数計、またはジオポジショニングデバイスなどの異なるセンサをさらに含んでも含まなくてもよい。任意のステップＳ２１において、処理ユニット１０は、測定された動きに基づいて、測定された視距離のセットから測定された視距離を統計的に重み付け、選択し、または破棄する。被験者の頭が少なくとも実質的に安定して測定するオブジェクトを指し示している場合、当該オブジェクトまでの距離が測定され、１以上の係数で重み付けされる。被験者の注意がそらされている場合、例えば、被験者の頭がオブジェクトの周りを少なくともほぼ一定に動いている場合、測定された距離は１より小さい係数で重み付けされるか、破棄されるため、全体的な統計分布では考慮されない。
【００９１】
任意のステップＳ２５では、追加のカラーセンサーを使用して拡張され得る周囲光センサ２５が、周囲光および／または光強度および／または被験者の視認方向のスペクトルコンテンツを測定する。処理ユニット１０は、任意のステップＳ２６において、測定された周囲光、光強度および／またはスペクトル内容に基づいて、測定された視距離のセットから測定された視距離を統計的に重み付け、選択し、または破棄する。周囲光は、被験者の目の調節と焦点深度に影響を与える。明るい照明下では、被験者の瞳孔が狭くなって被験者の焦点深度が大幅に増加すると、測定された視距離は優先順位が低くなり、１より小さい値で重み付けされる。薄暗い光を検討するとき、例えば、被験者が本を読んでいて、薄暗い照明に関連する周囲光に対応して対象の瞳孔が拡張している場合、測定された視距離は優先され、１より高い値で重み付けされる。
【００９２】
任意のステップＳ３０では、ユーザインタフェース３０がユーザ入力を受け取る。任意のステップＳ３１では、処理ユニット１０が、ユーザ入力に基づいて、測定された視距離のセットから測定された視距離を重み付け、選択し、または破棄する。被験者は、測定された視距離を重み付け、選択し、または破棄するために、距離感知ユニット１１０を、付属装置を、あるいは距離感知ユニット１１０を構成する眼鏡をタップすることができる。被験者の入力はさらに、頭部運動センサによって検出される頷きや揺れなどの頭のジェスチャーとすることができ、アイモニタリングデバイスによって検出される被験者または眼球の動きなどとすることができる。例えば、このような調整されたアイモニタリングデバイスが原因で、被験者が測定対象のオブジェクトから逸れて測定された視距離を破棄し、測定結果が直接破棄される場合がある。別の例では、被験者が彼または彼女の手をセンサの前に置いて手を振るジェスチャーをするか、あるいは彼または彼女の手を距離感知ユニット１１０の前に数秒間維持し、測定された視距離を破棄または重み付けすることができる。
【００９３】
前述の重み付けまたは破棄のステップの１つまたは複数、例えばそのすべては、互いに独立して、または共通の処理ステップで一緒に実行することができる。
【００９４】
処理ユニット１０は、任意のステップＳ３５において、測定された視距離のセットからの測定された視距離の統計的分布に統計的方法を適用することにより、標的屈折率を計算することができる。
【００９５】
図５は、オブジェクトのパッシブスキャンの概念を示している。この図では、人体または体の一部、例えば（デバイスが配置されている）頭などの自然な動きを使用して、距離感知ユニット１１０で物体５２０または環境（すなわち、シーン）をスキャンする概念が描かれている。オブジェクト（または、シーン）のパッシブスキャンでは、距離感知ユニット１１０からの測定に加えて、向き感知ユニット１２０および／または位置感知ユニット１５０からの測定を使用することができる。任意に、位置センサだけでなく、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計などの運動センサが、向き感知ユニット１２０の内部または外部に実装されていてもよい。位置感知ユニット１５０は、ジオポジショニングデバイス、屋内およびハイブリッド測位システムのうちの少なくとも１つとして実現することができる。向き感知ユニット１２０は、原点におけるベースライン５３０に対して垂直および／または水平に向きを測定することができる。
【００９６】
同図では、本を読んでいるユーザを例示している。図５（ａ）は、オブジェクト５２０の複数の点までの距離の測定、およびベースライン５３０に対する複数の点の垂直向きの測定を示している。図５（ｂ）は、物体５２０の複数の点までの距離の測定、およびベースライン５３０に対する複数の点の水平向きの測定を示している。
【００９７】
パッシブスキャニングデバイス１００はユーザの頭に装着されているので、読書中の頭の自然な動きによって、センサがシーンの様々な点およびオブジェクト５２０にさらされる。測定された距離は、センサ１００の向きおよび／または位置とともに記録される。例えば、ユーザが本を読むとき、ユーザは、通常、テキストおよびページに合わせて頭をわずかに移動（回転）させる。本の異なる点までの距離は、パッシブスキャニングデバイス１００内の距離感知ユニットによって推定することができる。図５（ａ）に示すように、距離のそれぞれの垂直向き（角度）は、向き感知ユニット１２０によって推定することができる。例えば、垂直向きは、重力場に対する角度を測定することができる加速度計を使用して推定することができる。図５（ｂ）において、各距離の水平向き（角度）は、向き感知ユニット１２０によって推定することができる。例えば、水平向きは、地磁気の方向に対する角度を測定することができる磁力計（またはコンパス）を使用して測定することができる。距離と向きの測定値を組み合わせることにより、本のスキャンされた点を（ユーザまたはパッシブスキャニングデバイスに対して）３Ｄ空間に配置することができる。３Ｄ空間（座標）内に位置する点は、本の形状、本の角度（傾斜）、本までの距離、および／または本のサイズに関する情報を提供する。この情報から、測定されたデータを使用して、例えば、読書への興味またはアクティビティなど、関心のあるオブジェクトまたはユーザのアクティビティを特徴付け、または分類するように、距離測定値を物理的な世界に関連付けることが可能である。ユーザの目に対するデバイス１００の位置を知ることにより、オブジェクト５２０までの視距離を推定することが可能である。ユーザの目に対するデバイス１００の位置は、所定の装着状態により、または較正データから知ることができる。
【００９８】
分類されたアクティビティについてユーザが直接関心のないオブジェクト（たとえば、壁）への点は、主な関心のあるオブジェクト（たとえば、本）までの視距離の推定には考慮されない。しかしながら、他のオブジェクトまでの距離は、シーンに関する追加情報を提供することができる。この図では、壁のために測定された座標点は、パッシブスキャニングデバイス１００がシーンを分類するときに考慮に入れることができる。例えば、分類されたオブジェクト（この図では、本であり得る）と共に、壁の座標点は、屋内で本を読んでいるユーザのシーンに分類を導くことができる。
【００９９】
図６は、オブジェクトの向きおよび／または位置を測定することによるパッシブスキャンの例を示している。オブジェクトのスキャンを得るために、オブジェクト（表面）上の位置に関連してオブジェクト（表面）の特性を測定する必要がある。オブジェクトのジオメトリをスキャンする場合、オブジェクトまでの距離は、オブジェクトおよび／または測定デバイスの座標系に関連する。３Ｄ空間では、オブジェクト（例えば、シーン）に対するパッシブスキャニングデバイス１００または距離感知ユニット１１０の向きおよび／または位置は、オブジェクトをパッシブスキャンするために測定する必要がある場合がある。
【０１００】
図６（ａ）を参照すると、距離感知ユニット１１０の方向（すなわち、向き）が制限されている（または、一定のままであると想定される）場合、オブジェクトは、距離感知ユニット１１０の測定位置（たとえば、位置０，１，２）によってスキャンすることができる。示されるように、オブジェクトの点は、距離感知ユニット１１０および位置感知ユニット１５０によって測定することができる。測定された点は座標系にプロットされる。
【０１０１】
図６（ｂ）を参照すると、距離感知ユニット１１０の位置が制限されている（または、一定のままであると想定される）場合、オブジェクトは、距離感知ユニット１１０の測定方向（例えば、方向０，１，２）によってスキャンすることができる。人間はシーンを調査するために頭を回転させる傾向があるため、これは、多くの視覚アクティビティのためにユーザの頭に取り付けられるデバイスにとって最も自然な状況である。図示のように、オブジェクトの点は、距離感知ユニット１１０および向き感知ユニット１２０によって測定され得る。測定された点は、座標系にプロットすることができる。
【０１０２】
図６（ｃ）を参照すると、距離感知ユニット１１０の位置および向きが制限されている（または、一定のままであると想定される）場合、距離感知ユニット１１０の測定方向（例えば、方向０，１，２）および測定位置（例えば、位置０，１，２）により、オブジェクトをスキャンすることができる。図示のように、オブジェクトの点は、距離感知ユニット１１０、向き感知ユニット１２０、および位置感知ユニット１５０によって測定することができる。測定された点は、座標系にプロットすることができる。
【０１０３】
示されるように、パッシブスキャニングデバイス１００または距離感知ユニット１１０の向きおよび／または位置を制限する任意の条件でも、オブジェクト（例えば、シーン）の監視またはスキャンは実現可能である。すなわち、オブジェクトまたはシーンを監視するためのセンサのアクティブな制御は省略することができる。
【０１０４】
向きは慣性センサで監視することができる（例えば、加速度計は、地球の重力場の方向、つまり鉛直角を提供し、磁力計は、地球の磁場の方向、ほとんどは水平角、一部は鉛直角を示す）。方向の測定中、アーチファクトを減らすためにジャイロスコープを使用することができる。複数の運動センサの測定値は、精度を向上させるために、いわゆるフュージョンアルゴリズムの助けを借りて組み合わせることができる。位置は、ジオロケーション、屋内の場所、高度測量器からの少なくとも１つの座標などの直接測定から導出することができ、あるいは、センサの動きを感知し、動きから位置推定を行うこと（推測航法／経路統合）で間接的に導出することができる。
【０１０５】
追加情報としての反射に関するスペクトル情報を含む物体光反射特性も測定して、物体認識（オブジェクトのパッシブスキャン）に使用することができる。
【０１０６】
図７は、オブジェクトまたはシーンの測定データのプロット点（または点群）の例を示している。この図では、距離ならびに向き（および／または位置）を含む測定データから導出された点が、シーンの垂直クロスカットの２次元座標にプロットされている。点は、加速度計で測定された重力場の方向と組み合わせた距離測定に基づいてマッピングされている。この図は、タブレットとデスクトップコンピュータを使用したアクティビティのプロット点の結果を示している。タブレットコンピュータを使用するアクティビティでは、プロットされた点は、タブレットコンピュータの画面の傾きとユーザからの距離を反映している。デスクトップコンピュータを使用しているユーザのアクティビティでは、プロットされた点は、垂直に立っているコンピュータモニタとユーザから／までの比較的長い距離を反映している。
【０１０７】
この図では、重要ではないプロット点も半透明の淡色で表示し、重要なプロット点は鮮明に表示している。すなわち、プロットされた点の出現頻度によっては、プロットされた点の色が淡い場合や鮮やかな場合がある。パッシブスキャンを簡略化するために、オブジェクトまたはオブジェクトの分類で重要なプロット点を考慮に入れることができる一方で、重要ではないプロット点は分類で無視することができる。例えば、座標の所定の領域にプロットされた点の頻度が、他の領域にプロットされた点の頻度の平均よりも低い場合、所定の領域にプロットされた点は、分類の考慮から除外することができる。
【０１０８】
本開示によれば、シーンを構成する１つまたは複数のオブジェクトをモデル化および／または分類すると、読書、スマートフォンの使用、ＰＣの使用、テレビの視聴、他者との会話などのユーザのアクティビティを同様に分類することができる。
【０１０９】
図８は、デスクトップパパソコンを利用するユーザアクティビティの測定例を示している。図８（ａ）は、パッシブスキャンニングデバイスで実行できる様々な測定の結果を示している。図８（ｂ）は、デスクトップパソコンの点の測定された距離と測定された垂直向きを反映することにより、２次元座標に点群（または、プロットされた点）を示している。
【０１１０】
図８（ａ）を参照すると、距離および各距離の出現率は、パッシブスキャニングデバイス１００によって測定することができる。０．６ｍから０．７ｍまでの距離の出現が測定距離のかなりの割合を占めるため、０．６ｍから０．７ｍまでの距離を、オブジェクトの作動距離（ユーザと対象のオブジェクトとの間の距離）として決定することができる。有意な割合を構成する距離の垂直方向が測定されており、測定中にユーザがほとんど前を向いていたことが示されている。垂直方向と有意な割合を構成する距離との組み合わせは、オブジェクトの傾きも示すことができる。この図の例は、オブジェクトが垂直方向に平坦であることを示している。オブジェクトが置かれている環境の周囲光と頭の動きの量を測定し、オブジェクト（または、シーン）およびユーザのアクティビティを分類するために考慮する。
【０１１１】
図８（ｂ）を参照すると、測定データに基づく点が、図７と同様に、シーンの２次元垂直クロスカットにプロットされている。ｘ軸は、オブジェクトの点の水平座標を示し、ｙ軸は、垂直座標を示している。プロットされた点は、垂直に立つコンピュータモニタと、机の上のキーボードと、を示している。
【０１１２】
図９は、ラップトップコンピュータを利用したユーザアクティビティの測定例を示している。プロットの意味は、図８と同様である。図９（ａ）は、パッシブスキャニングデバイス１００において実行され得る様々な測定の結果を示している。図９（ｂ）は、ラップトップコンピュータの点の測定された距離と測定された垂直向きを反映することにより、２次元座標にプロットされた点を示している。
【０１１３】
図９（ａ）を参照すると、距離および各距離の出現は、パッシブスキャニングデバイス１００によって測定することができる。０．４ｍから０．５ｍまでの距離の出現が測定距離のかなりの割合を占めるため、０．４ｍから０．５ｍまでの距離を、オブジェクトの作動距離（ユーザと対象のオブジェクトとの間の距離）として決定することができる。頭の屈曲角度（デバイスのピッチ）を測定し、測定中にユーザが主に２０度下を向いていたことを示すことができる。垂直方向と有意な割合を構成する距離との組み合わせも、オブジェクトの傾きを示すことができる。この図の例は、オブジェクトの一部が約３０度傾いていることを示している。オブジェクトが置かれている環境の周囲光と頭の動きの量を測定して、オブジェクトおよびユーザのアクティビティを分類するために考慮する。
【０１１４】
図９（ｂ）を参照すると、測定データに基づく点が、デバイスの２次元座標系にプロットされている。ｘ軸は、オブジェクトの点の水平座標を示し、ｙ軸は、垂直座標を示している。プロットされた点は、本またはラップトップコンピュータのスクリーンなどの傾斜面を示している。
【０１１５】
図１０は、距離感知ユニット１１０に含まれる複数（この例では２つ）の距離センサを使用したオブジェクトのパッシブスキャンの一例を示している。距離感知ユニット１１０は、単一のセンタまたは複数の測定を同時に実行するためのセンサアレイから構成することができる。センサアレイは、複数の距離センサを含むか、またはそれらによって形成することができる。例えば、センサアレイは、測距用の９つのゾーンを有するレーザベースの飛行時間（ＴｏＦ）センサによって実現することができる。センサアレイの測定値を組み合わせて、パッシブスキャニングデバイス１００が配置されている環境に関する情報を強化することができる。距離感知ユニット１１０は、レーザベースの技術、超音波ベースの技術、または任意の他の測距技術を使用することができる。距離感知ユニット１１０は、３Ｄカメラであってもよい。距離感知ユニット１１０によって実行される距離測定は、運動センサまたは位置センサを含み得る向き感知ユニット１２０によって実行される向き／位置測定に関連することができる。
【０１１６】
図を参照すると、パッシブスキャニングデバイス１００は、例示的に、２つの距離センサを備えている。第１の距離センサ１１０ａは、当該第１の距離センサ１１０ａによって測定された距離がユーザとオブジェクトとの間の距離に対応し得るように、デバイス１００の前方方向の距離を測定するように構成および配置することができる。第１のオブジェクト５２０ａは、ユーザの視線上に位置するので、第１の距離センサ１１０ａは、デバイス１００（または、ユーザ）から第１のオブジェクト５２０ａの点までの距離を測定することができる。第２の距離センサ１１０ｂは、当該第２の距離センサ１１０ｂによってユーザの視線上に正確にない第２のオブジェクト５２０ｂを測定できるように、デバイス１００のわずかに下方向の距離を測定するように実装および配置することができる。例えば、ラップトップコンピュータを使用しているユーザは。通常、ほとんどの場合画面を見る。したがって、パッシブスキャニングデバイス１００の距離感知ユニット１１０は、主に、ラップトップコンピュータのスクリーンまでの距離を測定することができ、これにより、傾斜スクリーンの輪郭を有する点群（または、プロットされた点）をもたらすことができる。ラップトップコンピュータはキーボード部分も有し得るが、ユーザは数回しか見下ろさないため、キーボードまでの距離は、距離センサ１１０によって時折しか測定されない場合がある。したがって、第２の物体５２０ｂまでの距離は重要ではないので、距離センサ１１０によって測定されたデータは無視される可能性が高い。この場合、第２の距離センサ１１０ｂは、ユーザの注意が主にラップトップコンピュータの画面に向けられている場合でも、ラップトップコンピュータのキーボードの点までの距離を測定することができる。結果として、複数の距離センサ１１０ａ，１１０ｂを含むパッシブスキャニングデバイス１００は、環境またはユーザの周囲にあるオブジェクトを測定することができ、シーン（または、オブジェクト）またはアクティビティをモデリングおよび分類するためのより正確な結果を得ることができる。
【０１１７】
図１１は、複数の距離センサ１１０ａ，１１０ｂを使用したオブジェクト５２０のパッシブスキャンの一例を示している。２つ以上の距離センサを備える距離感知ユニット１１０は、スキャン（測定）されるオブジェクトのサイズが比較的大きい場合に有益であり得る。図を参照すると、前方向の距離を測定するための第１の距離センサ１１０ａは、ユーザが注視しているオブジェクト５２０の点を測定することができる。同時に、やや下向きの距離を測定するための第２の距離センサ１１０ｂは、オブジェクト５２０の他の点を測定することができる。単純な幾何学的評価により、例えば、画像に表示されているオブジェクト／表面の角度を計算することができる。その結果、２つ以上の距離センサを有するパッシブスキャニングデバイス１００は、オブジェクト５２０（またはシーン）のパッシブスキャン、モニタリングおよび分類の精度および速度を向上させることができる。
【０１１８】
図１１（ａ）は、パッシブスキャニングデバイス１００または複数の距離センサ１１０ａおよび１１０ｂを有する距離感知ユニット１１０を使用した、（水平なオブジェクトの）表面のスキャンの一例を示している。図１１（ｂ）は、パッシブスキャニングデバイス１００または複数の距離センサ１１０ａおよび１１０ｂを有する距離感知ユニット１１０を使用した、（垂直なオブジェクトの）表面のスキャンの一例を示している。
【０１１９】
図１２は、パッシブスキャニングデバイス１００からの距離ならびに向き（および／または位置）の測定値を組み合わせることにより、眼鏡のつるに装着されたウェアラブルデバイスを用いたパッシブスキャンで得られたオブジェクト（オブジェクトの表面）のマッピングの例を示す。図の水平方向の寸法はメートルでの水平距離を示し、垂直方向の寸法はメートルでの垂直距離を示している。破線の十字の中心は、パッシブスキャニング装置１００または距離感知ユニット１１０の位置である。黒線が引かれた円は、距離センサ１１０ａのＴＯＦの測定値を示し、黒線のない円は、距離センサ１１０ｂのＴＯＦの測定値を示している。
【０１２０】
多くのアプリケーションでは、ユーザの視覚的な要件を理解できることが重要である。例えば、眼鏡または眼内レンズをより適切に設計するには、ユーザの視覚的なライフスタイル：すなわち、ユーザが、読書、テレビの視聴、コンピュータの操作などに費やす時間を理解する必要がある。そのようなアクティビティの対象となるオブジェクトまでの典型的な視距離はどれくらいであるのか？視覚的な動作は、ユーザの目の近くに取り付けられ、ユーザが見ているシーンをスキャンして、表示距離、時間、条件、ならびにユーザの動き、周囲光、色などに関する追加情報の統計を導出することができる、携帯性に優れた目立たないウェアラブルデバイスを使用して調査することができる。このような情報は、ユーザの毎日のアクティビティ中に継続的に収集でき、特定の方法で分析して、眼科用レンズおよび眼内レンズ、屈折治療などの個別の視覚ソリューションを設計するために使用することができる。
【０１２１】
本明細書で説明する装置およびデバイスは、そのような情報を収集および評価する効率的な方法を容易にする。
【０１２２】
図１１（ａ）を参照すると、垂直面（例えば、壁）の測定値のマッピングが示されている。図１１（ｂ）を参照すると、水平面（例えば、机）の測定値のマッピングが示されている。
【０１２３】
図１１（ｃ）を参照すると、オフィスのデスクトップコンピュータの測定値のマッピングが示されている。図１１（ｄ）を参照すると、画面が壁に近いデスクトップコンピュータの測定値のマッピングが示されている。図１１（ｄ）では、デスクトップコンピュータのモニタの後ろの壁もスキャンされている。
【０１２４】
図１１（ｅ）を参照すると、ラップトップコンピュータの測定値のマッピングが示されている。図１１（ｆ）を参照すると、本の測定値のマッピングが示されている。
【０１２５】
図１３は、パッシブスキャニングデバイス１００または向き感知ユニット１２０によって測定され得る、パッシブスキャニングデバイス１００または距離感知ユニット１１０の向きのタイプを示している。ヨー方向（回転）は、垂直軸の周りの回転として定義することができ、パッシブスキャニングデバイス１００がユーザの頭に取り付けられたときの頭の回転を反映する。ピッチ方向（回転）は、ピッチ軸の周りの回転として定義することができ、パッシブスキャニングデバイス１００がユーザの頭に取り付けられたときの頭の屈曲を反映する。ピッチ軸は、その原点が重心にあると定義することができ、パッシブスキャニングデバイス１００の側面から引かれた線に平行に、右に向けられている。ロール方向（回転）は、ロール軸の周りの回転として定義することができ、パッシブスキャニングデバイス１００がユーザの頭に取り付けられたときの頭の側屈を反映する。ロール軸は、その原点が重心にあると定義することができ、パッシブスキャニングデバイス１００に平行に、前方に向けられている。
【０１２６】
図１４は、オブジェクトまたはシーンを分類するための例示的なフローを示している。
【０１２７】
点群は、パッシブスキャニングデバイス１００によって測定することができ、またはパッシブスキャニングデバイス１００の測定値から導出することができる（Ｓ１４１０）。測定値には、シーン内の１つまたは複数のオブジェクトまでの距離、ならびにパッシブスキャニングデバイス１００（または、距離感知ユニット１１０）の向き（および／または位置）が含まれ得る。測定値は、１つ以上のオブジェクトに関連する座標系の点群に変換することができる。
【０１２８】
点群は、幾何学的な基本要素（geometrical primitives）で構成されるモデルに変換することができる（Ｓ１４２０）。幾何学的な基本要素は、シーン内の１つまたは複数のオブジェクトの表面を示すことができる。
【０１２９】
シーンでは、１つまたは複数のオブジェクトを識別し、次いで、識別された１つまたは複数のオブジェクトに基づいてシーンを分類することができる（Ｓ１４４０）。シーンは、ユーザのアクティビティおよび／またはユーザの環境として定義することができる。
【０１３０】
任意に、少なくとも１つの運動パターン、周囲光、オブジェクトの反射率、オブジェクトの輪郭、オブジェクトの色、または頭部屈曲のうちの少なくとも１つに関する情報は、パッシブスキャニングデバイス１００または該パッシブスキャニングデバイス１００に接続された補助機器によってさらに測定することができる（Ｓ１４３０）。次に、シーンを分類するときにこの情報を考慮してもよい（Ｓ１４４０）。
【０１３１】
幾何学的な基本要素または分類されたシーンに基づいて、作動距離、視距離および／または作動環境などの情報を導出することができる。この情報は、統計的方法で較正され、ユーザの屈折ソリューションを特定するために使用することができる（Ｓ１４５０）。
【０１３２】
図１５は、サンプルオブジェクトの参照データの２次元座標にプロットされた点の例を示している。参照データは、様々なタイプのサンプルオブジェクトに対して定義することができる。この図では、サンプルオブジェクトの参照データが２次元座標でプロットされている。例えば、この図では、本１１１０、デスクトップＰＣ画面１１２０、３０インチＴＶ１１３０、４０インチＴＶ１１４０、５０インチＴＶ１１５０、および投影画面１１６０の参照データがプロットされている。参照データには、参照距離、参照垂直向き、および参照垂直向きが含まれ得るため、参照データの点を３次元座標でプロットすることも可能である。
【０１３３】
それにも関わらず、この図では、表示と説明を容易にするために、参照データを２次元座標で表している。この図では、０．２ｍから０．６ｍの間の距離で測定データがプロットされている。プロットされた点は、デスクトップＰＣ１１２０の参照データとほぼ一致している。したがって、パッシブスキャニングデバイス１００によって測定されたオブジェクトは、デスクトップＰＣとして分類することができる。
【０１３４】
パッシブスキャニングデバイス１００によって知覚される３Ｄオブジェクトは、複数の表面から構成され得る。パッシブスキャニングデバイス１００の位置が３Ｄオブジェクトの周りで変化するときに、３Ｄオブジェクトの表面をスキャンすることができ、表面の点を測定することができる。３Ｄオブジェクトの測定値には、表面の点だけでなく、表面の相互配置も含むことができる。この場合、参照データは、表面のオブジェクト形状および表面の相互配置の例を含むことができる。
【０１３５】
パッシブスキャニングデバイス１００の測定値から、オブジェクトの形状、オブジェクトのポーズ、および／またはオブジェクトの位置を構成するオブジェクトに関する情報を取得することができる。複雑なオブジェクトのモデルは、３Ｄの基本要素（primitives）（リジッドオブジェクト）およびそれらの空間関係で構成することができる。例えば、オブジェクトが人体の場合、頭、胴、腕、脚などの基本要素でモデルを構成することができる。次に、空間関係（自由度）を生理学的制限によって定義する。そのような空間関係は、参照データで考慮に入れることができる。したがって、オブジェクトとしての人体からの派生情報は、距離、ポーズ、向きなどであり、参照データとしての対応するデータをメモリユニット１３０に格納することができる。
【０１３６】
複雑なオブジェクトのもう１つの例は、ラップトップコンピュータである。ラップトップコンピュータは、通常、固定モニタと固定本体とで構成され、ユーザの好みに応じてそれらの間の角度を変えることができる。この場合、モデルは、これら２つの（モニタおよび本体の）基本要素を使用して、角度の単一の変数関係として表すことができる。導出される情報は、モニタのサイズとアスペクト比、モニタと本体との間の角度、およびラップトップの位置とポーズである。
【０１３７】
３Ｄシーンは、３Ｄオブジェクト（基本要素または複合要素）のセットで構成される。シーンモデルは、オブジェクトの存在、オブジェクトの形状、オブジェクトのポーズ、オブジェクトの空間関係で構成される。ここで、「ポーズ」という用語は、オブジェクトの位置および向きを含む。したがって、シーン認識では、構成オブジェクトのセットと、空間でのそれらの配置と、の認識が必要である。
【０１３８】
シーン認識はさらに、ユーザのアクティビティを導出することを可能にする。例えば、特定のポーズ（モニタがユーザの方を向く）で、特定の状態（ラップトップの蓋が開いている）で、表示スペースの特定の領域内（腕が届く範囲内）にあるラップトップを識別すると、ユーザがラップトップで作業していることを示唆することができる。別の例では、パッシブスキャニングデバイス１００の回転が比較的限定された範囲である、２０×３０ｃｍのサイズの、ユーザの頭の周りの近距離（読み取り距離）にあるオブジェクトの存在は、オブジェクトを本として識別し、シーン（または、アクティビティ）を読書として識別することができる。
【０１３９】
図１６は、サンプルオブジェクトの参照データの２次元座標で許容されるオフセットの例を示している。ユーザの特性およびユーザの周囲の状況は変化する可能性があるため、変化する特性および状況によっては、参照データにすべてのサンプルオブジェクトの十分なデータを含めることができない場合がある。したがって、パッシブスキャニングデバイス１００の測定データを参照データと比較するとき、測定データと参照データとの間のオフセットを許容することができ、オフセットの範囲内の測定データは、参照データと一致すると判断することができる。その結果、サンプルオブジェクトの特定の変化する特性および状況の参照データの欠如を補うことができる。
【０１４０】
例えば、０．４ｍから０．６ｍの距離にあるオブジェクトの参照データでは、水平方向に「ａ」、垂直方向に「ｂ」のオフセットが許可され得る。シーン上のオブジェクトの位置に許容される変動は、特定のユーザおよび複数のユーザについて収集された統計に基づいて決定することができる。変化する特性および状況に応じて通常ユーザの近くに配置されたサンプルオブジェクトの変化は、ユーザからより離れた場所にあるサンプルオブジェクトの変化に比べて、比較的小さい場合がある。通常、ユーザから６ｍ離れた位置にあるサンプルオブジェクトの許容オフセットは、「ｃ」であり、「ａ」の値よりも大きい場合がある。ユーザから６ｍの位置にあるサンプルオブジェクトの垂直オフセットも、「ｂ」の値よりも大きい場合がある。
【０１４１】
本明細書で説明する技法によれば、複雑なデバイスやプロセッサでの過度の計算を必要とすることなく、ユーザの関心のあるオブジェクトをスキャンすることが可能である。開示された装置は、ユーザの日常生活におけるユーザの環境またはアクティビティを推定するために利用することができる。ユーザの環境またはアクティビティに関する情報を利用して必要なユーザのビジョンを引き出し、屈折ソリューションについてアドバイスすることができる。
【０１４２】
上述の実施形態は単なる例示であり、本開示の原理が他の実装で実施されてもよいことが理解されよう。
【０１４３】
本明細書に提示される技術の利点は、前述の説明から十分に理解されると考えられ、その例示的な態様の形態、構造、および配置において、本発明の範囲から逸脱することなく、またはその有利な効果のすべての犠牲にすることなく、様々な変更を加えることができることは明らかである。本明細書に提示される技術は多くの方法で変更することができ、本開示は、以下の特許請求の範囲によってのみ限定されるべきであることが認識されるであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５（ａ）】
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【図５（ｂ）】
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【図６】
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【図７】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２（ａ）】
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【図１２（ｂ）】
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【図１２（ｃ）】
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【図１２（ｄ）】
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【図１２（ｅ）】
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【図１２（ｆ）】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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