【手続補正書】
【提出日】平成20年11月21日(2008.11.21)
【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】
センサを搭載した携帯電話機を携行しているユーザの歩行状態を検出するセンサ搭載型携帯端末による歩行状態検出システムであって、
検出したい複数種類の歩行状態のセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、
前記センサデータ取得手段によって取得されたセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトル生成手段によって生成されたセンサデータの特徴ベクトルを学習させて特徴抽出マップを獲得する特徴抽出マップ獲得手段と、
前記特徴抽出マップ獲得手段によって獲得された特徴抽出マップから複数の歩行状態の基底センサデータを抽出する基底センサデータ抽出手段と、
前記基底センサデータ抽出手段によって取得された複数の歩行状態の基底センサデータを空間の各軸回りに回転することで擬似センサデータを生成する擬似センサデータ生成手段と、
前記擬似センサデータ生成手段によって生成された擬似センサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトル生成手段によって生成された擬似センサデータの特徴ベクトルを学習させて特徴抽出マップを獲得する特徴抽出マップ獲得手段と、
を含むことを特徴とするセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出システム。
【請求項２】
任意の歩行状態のセンサデータを獲得するセンサデータ獲得手段と、
前記センサデータ獲得手段によって生成されたセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトル生成手段によって生成されたセンサデータの特徴ベクトルを、既に獲得された複数の特徴抽出マップに入力した時の結果に基づいて歩行状態を検出する歩行状態検出手段と、
前記歩行状態検出手段によって得られたセンサデータの特徴ベクトルの分布統計量に基づいて歩行状態の強度を算出する歩行状態強度算出手段と、
を更に含むことを特徴とする請求項１記載のセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出システム。
【請求項３】
前記特徴ベクトル生成手段によって生成されたセンサデータの特徴ベクトルを特徴抽出マップに入力した時の結果に基づいて追加学習の必要性を判断する追加学習判断手段と、
前記追加学習判断手段によって追加学習の必要性が判断された場合に、センサデータの特徴ベクトルと学習済の特徴抽出マップを用いて追加学習を行い、新たに特徴抽出マップを生成する特徴抽出マップ生成手段と、
を更に含むことを特徴とする請求項２記載のセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出システム。
【請求項４】
センサを搭載した携帯電話機を携行しているユーザの歩行状態を検出するセンサ搭載型携帯端末を用いた歩行状態検出方法であって、
検出したい複数種類の歩行状態のセンサデータを取得するセンサデータ取得ステップと、
前記センサデータ取得ステップにおいて取得されたセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップと、
前記特徴ベクトル生成ステップにおいて生成されたセンサデータの特徴ベクトルを学習させて特徴抽出マップを獲得する特徴抽出マップ獲得ステップと、
前記特徴抽出マップ獲得ステップにおいて獲得された特徴抽出マップから複数の歩行状態の基底センサデータを抽出する基底センサデータ抽出ステップと、
前記基底センサデータ抽出ステップにおいて取得された複数の歩行状態の基底センサデータを空間の各軸回りに回転することで擬似センサデータを生成する擬似センサデータ生成ステップと、
前記擬似センサデータ生成ステップにおいて生成された擬似センサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップと、
前記特徴ベクトル生成ステップにおいて生成された擬似センサデータの特徴ベクトルを学習させて特徴抽出マップを獲得する特徴抽出マップ獲得ステップと、
を含むことを特徴とするセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出方法。
【請求項５】
任意の歩行状態のセンサデータを獲得するセンサデータ獲得ステップと、
前記センサデータ獲得ステップにおいて生成されたセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップと、
前記特徴ベクトル生成ステップにおいて生成されたセンサデータの特徴ベクトルを、既に獲得された複数の特徴抽出マップに入力した時の結果に基づいて歩行状態を検出する歩行状態検出ステップと、
前記歩行状態検出ステップにおいて得られたセンサデータの特徴ベクトルの分布統計量に基づいて歩行状態の強度を算出する歩行状態強度算出ステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項４記載のセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出方法。
【請求項６】
前記特徴ベクトル生成ステップにおいて生成されたセンサデータの特徴ベクトルを特徴抽出マップに入力した時の結果に基づいて追加学習の必要性を判断する追加学習判断ステップと、
前記追加学習判断ステップにおいて追加学習の必要性が判断された場合に、センサデータの特徴ベクトルと学習済の特徴抽出マップを用いて追加学習を行い、新たに特徴抽出マップを生成する特徴抽出マップ生成ステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項５記載のセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明の請求項１によるセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出システムは、
センサを搭載した携帯電話機を携行しているユーザの歩行状態を検出するセンサ搭載型携帯端末による歩行状態検出システムであって、
検出したい複数種類の歩行状態のセンサデータを取得するセンサデータ取得手段(図１６中の符号100aに対応)と、
前記センサデータ取得手段によって取得されたセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段(図１６中の符号100b,100c,100d,100e,100fに対応)と、
前記特徴ベクトル生成手段によって生成されたセンサデータの特徴ベクトルを学習させて特徴抽出マップを獲得する特徴抽出マップ獲得手段(図１６中の符号100g,100hに対応)と、
前記特徴抽出マップ獲得手段によって獲得された特徴抽出マップから複数の歩行状態の基底センサデータを抽出する基底センサデータ抽出手段(図１６中の符号100i,100jに対応)と、
前記基底センサデータ抽出手段によって取得された複数の歩行状態の基底センサデータを空間の各軸回りに回転することで擬似センサデータを生成する擬似センサデータ生成手段(図１６中の符号100kに対応)と、
前記擬似センサデータ生成手段によって生成された擬似センサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段(図１６中の符号100b,100c,100d,100e,100fに対応)と、
前記特徴ベクトル生成手段によって生成された擬似センサデータの特徴ベクトルを学習させて特徴抽出マップを獲得する特徴抽出マップ獲得手段(図１６中の符号100g,100hに対応)と、
を含むことを特徴とする。このような構成によれば、センサ搭載型携帯電話機の携行方法に制約を与えることなく、個人の歩行形態に応じて歩行状態を検出することができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本発明の請求項２によるセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出システムは、請求項１において、
任意の歩行状態のセンサデータを獲得するセンサデータ獲得手段(図１６中の符号100mに対応)と、
前記センサデータ獲得手段によって生成されたセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段(図１６中の符号100b,100c,100d,100e,100fに対応)と、
前記特徴ベクトル生成手段によって生成されたセンサデータの特徴ベクトルを、既に獲得された複数の特徴抽出マップに入力した時の結果に基づいて歩行状態を検出する歩行状態検出手段(図１６中の符号100g,100n,100pに対応)と、
前記歩行状態検出手段によって得られたセンサデータの特徴ベクトルの分布統計量に基づいて歩行状態の強度を算出する歩行状態強度算出手段(図１６中の符号100sに対応)と、
を更に含むことを特徴とする。このように構成すれば、検出した歩行状態に応じて運動強度や消費カロリーを算出することができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の請求項３によるセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出システムは、請求項２において、
前記特徴ベクトル生成手段によって生成されたセンサデータの特徴ベクトルを特徴抽出マップに入力した時の結果に基づいて追加学習の必要性を判断する追加学習判断手段(図１６中の符号100t,100uに対応)と、
前記追加学習判断手段によって追加学習の必要性が判断された場合に、センサデータの特徴ベクトルと学習済の特徴抽出マップを用いて追加学習を行い、新たに特徴抽出マップを生成する特徴抽出マップ生成手段(図１６中の符号100g,100h,100r,100qに対応)と、
を更に含むことを特徴とする。このように構成すれば、個人の歩行形態の経年変化にも対応できる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の請求項４によるセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出方法は、
センサを搭載した携帯電話機を携行しているユーザの歩行状態を検出するセンサ搭載型携帯端末を用いた歩行状態検出方法であって、
検出したい複数種類の歩行状態のセンサデータを取得するセンサデータ取得ステップ(図５中の符号C-1-1に対応)と、
前記センサデータ取得ステップにおいて取得されたセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップ(図５中の符号C-1-2, C-1-3, C-1-4, C-1-5, C-1-6, C-1-7に対応)と、
前記特徴ベクトル生成ステップにおいて生成されたセンサデータの特徴ベクトルを学習させて特徴抽出マップを獲得する特徴抽出マップ獲得ステップ(図５中の符号C-1-8, C-1-9, C-1-10に対応)と、
前記特徴抽出マップ獲得ステップにおいて獲得された特徴抽出マップから複数の歩行状態の基底センサデータを抽出する基底センサデータ抽出ステップ(図５中の符号C-1-11に対応)と、
前記基底センサデータ抽出ステップにおいて取得された複数の歩行状態の基底センサデータを空間の各軸回りに回転することで擬似センサデータを生成する擬似センサデータ生成ステップ(図１３中の符号C-2-1に対応)と、
前記擬似センサデータ生成ステップにおいて生成された擬似センサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップ(図１３中の符号C-2-1, C-2-2, C-2-3, C-2-4, C-2-5に対応)と、
前記特徴ベクトル生成ステップにおいて生成された擬似センサデータの特徴ベクトルを学習させて特徴抽出マップを獲得する特徴抽出マップ獲得ステップ(図１３中の符号C-2-6, C-2-7, C-2-8に対応)と、
を含むことを特徴とする。このような構成によれば、センサ搭載型携帯電話機の携行方法に制約を与えることなく、個人の歩行形態に応じて歩行状態を検出することができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の請求項５によるセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出方法は、請求項４において、
任意の歩行状態のセンサデータを獲得するセンサデータ獲得ステップ(図１４中の符号C-3-1, C-3-2, C-3-3に対応)と、
前記センサデータ獲得ステップにおいて生成されたセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップ(図１４中の符号C-3-4, C-3-5, C-3-6, C-3-7に対応)と、
前記特徴ベクトル生成ステップにおいて生成されたセンサデータの特徴ベクトルを、既に獲得された複数の特徴抽出マップに入力した時の結果に基づいて歩行状態を検出する歩行状態検出ステップ(図１４中の符号C-3-8, C-3-9に対応)と、
前記歩行状態検出ステップにおいて得られたセンサデータの特徴ベクトルの分布統計量に基づいて歩行状態の強度を算出する歩行状態強度算出ステップ(図１４中の符号C-3-10に対応)と、
を更に含むことを特徴とする。このように構成すれば、検出した歩行状態に応じて運動強度や消費カロリーを算出することができる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の請求項６によるセンサ搭載型携帯電話機による歩行状態検出方法は、請求項５において、
前記特徴ベクトル生成ステップにおいて生成されたセンサデータの特徴ベクトルを特徴抽出マップに入力した時の結果に基づいて追加学習の必要性を判断する追加学習判断ステップ(図１５中の符号C-4-1に対応)と、
前記追加学習判断ステップにおいて追加学習の必要性が判断された場合に、センサデータの特徴ベクトルと学習済の特徴抽出マップを用いて追加学習を行い、新たに特徴抽出マップを生成する特徴抽出マップ生成ステップ(図１５中の符号C-4-2, C-4-3, C-4-4に対応)と、
を更に含むことを特徴とする。このように構成すれば、個人の歩行形態の経年変化にも対応できる。