(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力ジェスチャの微細運動状態を検出するための手首に装着可能なコンピューティングデバイスであって、
（ｉ）前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの１つ以上のセンサからセンサデータを受信し、（ｉｉ）前記の受信されたセンサデータに基づいて、複数の微細運動状態の各々について現在の値を決定し、（ｉｉｉ）前記複数の微細運動状態の前記現在の値に基づいて、複数のジェスチャステップの現在のジェスチャステップを決定し、（ｉｖ）前記現在のジェスチャステップを、検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加する微細運動検出モジュールであって、前記複数の微細運動状態の各々は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの運動関連特性を示し、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスは、１つ以上の以前に検出されたジェスチャステップを含み、前記１つ以上の以前に検出されたジェスチャステップの各々は、前記複数の微細運動状態の各々についての関連付けられた以前の値により規定されている、微細運動検出モジュールと、
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、入力ジェスチャに関連付けられた入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定する入力ジェスチャ認識モジュールであって、前記入力ジェスチャモデルは、必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、入力ジェスチャ認識モジュールと、
を備え、
前記微細運動検出モジュールは、さらに、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致しないという、前記入力ジェスチャ認識モジュールによる判定に応じて、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新し、前記複数の入力ジェスチャモデルの各入力ジェスチャモデルは、対応する必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定しており、
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新することは、
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスから、最も古いジェスチャステップを除去すること
を含む、手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項２】
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定することは、検出された順番で、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスの対応する必要とされるジェスチャステップと比較することを含む、請求項１記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項３】
前記入力ジェスチャ認識モジュールは、さらに、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという判定に応じて、前記入力ジェスチャを識別する、請求項２記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項４】
前記入力ジェスチャ認識モジュールは、さらに、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという前記判定に応じて、前記入力ジェスチャのインジケーションを、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのアプリケーションに提供する、請求項３記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項５】
前記微細運動検出モジュールは、さらに、（ｉ）前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致するという、前記入力ジェスチャ認識モジュールによる判定に応じて、前記センサデータに基づいて、前記複数の微細運動状態の各々について後続の値を決定し、（ｉｉ）前記複数の微細運動状態の前記後続の値に基づいて、前記複数のジェスチャステップの後続のジェスチャステップを決定し、（ｉｉｉ）前記後続のジェスチャステップを、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加して、更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスを生成し、
前記入力ジェスチャ認識モジュールは、さらに、前記更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャに関連付けられた前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定する、請求項１記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項６】
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信することは、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの加速度計、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのジャイロスコープ、及び前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの磁力計のうちの少なくとも１つから、前記センサデータを受信することを含む、請求項１記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項７】
前記複数の微細運動状態の各々について前記現在の値を決定することは、動き微細運動状態、向き微細運動状態、回転微細運動状態、直線運動微細運動状態、衝撃微細運動状態、及び振動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、請求項１記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項８】
前記回転微細運動状態について前記現在の値を決定することは、ｘ軸に沿った第１の回転、ｙ軸に沿った第２の回転、及びｚ軸に沿った第３の回転のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、請求項７記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項９】
前記直線運動微細運動状態について前記現在の値を決定することは、ｘ軸に対応する第１の直線運動微細運動状態、ｙ軸に対応する第２の直線運動微細運動状態、及びｚ軸に対応する第３の直線運動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、請求項７記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項１０】
前記現在の値を決定することは、３次元軸に対する、動き、向き、回転、及び方向のうちの少なくとも１つを決定することを含む、請求項１記載の手首に装着可能なコンピューティングデバイス。
【請求項１１】
入力ジェスチャの微細運動状態を検出するための方法であって、
手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの１つ以上のセンサからセンサデータを受信することと、
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記の受信されたセンサデータに基づいて、複数の微細運動状態の各々について現在の値を決定することであって、前記複数の微細運動状態の各々は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの運動関連特性を示す、決定することと、
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記複数の微細運動状態の前記現在の値に基づいて、複数のジェスチャステップの現在のジェスチャステップを決定することと、
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記現在のジェスチャステップを、検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加することであって、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスは、１つ以上の以前に検出されたジェスチャステップを含み、前記１つ以上の以前に検出されたステップの各々は、前記複数の微細運動状態の各々についての関連付けられた以前の値により規定されている、付加することと、
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、入力ジェスチャに関連付けられた入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定することであって、前記入力ジェスチャモデルは、必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、判定することと、
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致しないという判定に応じて、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新することであって、前記複数の入力ジェスチャモデルの各入力ジェスチャモデルは、対応する必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、更新することと、
を含み、
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新することは、
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスから、最も古いジェスチャステップを除去すること
を含む、方法。
【請求項１２】
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定することは、検出された順番で、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスの対応する必要とされるジェスチャステップと比較することを含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという判定に応じて、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記入力ジェスチャを識別することをさらに含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致するという判定に応じて、
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記センサデータに基づいて、前記複数の微細運動状態の各々について後続の値を決定することと、
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記複数の微細運動状態の前記後続の値に基づいて、前記複数のジェスチャステップの後続のジェスチャステップを決定することと、
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記後続のジェスチャステップを、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加して、更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスを生成することと、
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャに関連付けられた前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定することと、
をさらに含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１５】
前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信することは、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの加速度計、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのジャイロスコープ、及び前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの磁力計のうちの少なくとも１つから、前記センサデータを受信することを含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の微細運動状態の各々について前記現在の値を決定することは、動き微細運動状態、向き微細運動状態、回転微細運動状態、直線運動微細運動状態、衝撃微細運動状態、及び振動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１７】
前記回転微細運動状態について前記現在の値を決定することは、ｘ軸に沿った第１の回転、ｙ軸に沿った第２の回転、及びｚ軸に沿った第３の回転のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
前記直線運動微細運動状態について前記現在の値を決定することは、ｘ軸に対応する第１の直線運動微細運動状態、ｙ軸に対応する第２の直線運動微細運動状態、及びｚ軸に対応する第３の直線運動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、請求項１６記載の方法。
【請求項１９】
前記現在の値を決定することは、３次元軸に対する、動き、向き、回転、及び方向のうちの少なくとも１つを決定することを含む、請求項１１記載の方法。
【請求項２０】
コンピューティングデバイスであって、
プロセッサと、
複数の命令を記憶しているメモリであって、前記複数の命令は、前記プロセッサにより実行されたときに、前記コンピューティングデバイスに請求項１１乃至１９いずれか一項記載の方法を実行させる、メモリと、
を備える、コンピューティングデバイス。
【請求項２１】
コンピューティングデバイスに請求項１１乃至１９いずれか一項記載の方法を実行させるプログラム。
【請求項２２】
請求項２１記載のプログラムを記憶している記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
モバイルコンピューティングデバイスは、個人的、ビジネス的、及び社会的な使用のための重要なツールになっている。技術的進歩は、モバイルコンピューティングデバイスのサイズをより小さくさせ、その処理能力を増大させたので、一部のモバイルコンピューティングデバイスは、ユーザにより手で保持される且つ／又は装着されるサイズになっている。このようなユーザ装着型モバイルコンピューティングデバイスを使用して、例えば、装着者のバイオメトリクスをモニタリングすること（例えば、バイオメトリックフィードバックデバイス）、装着者の身体活動を追跡（トラッキング）すること（例えば、フィットネストラッカデバイス）、及び／又は、デバイスの位置を追跡すること（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）ナビゲーションデバイス）等の様々な機能を実行することができる。したがって、所定のユーザ装着型モバイルコンピューティングデバイスは、ユーザの特定の場所に装着されるよう、又は、ユーザの手首等、ユーザの特定の身体部分の周りに装着されるよう、構成されることがある。
【０００２】
典型的には、現在のユーザ装着型モバイルコンピューティングデバイスは、デバイスをオン又はオフにする必要がないように、ユーザと継続的にインタラクトしている（例えば、センサにより提供されたデータを絶えず収集している）。ユーザ指示型のインタラクションに関して、ユーザ装着型モバイルコンピューティングデバイスは、ディスプレイ、ボタン等といった１つ以上の物理的ユーザインタフェースデバイスを含み得る。しかしながら、そのような物理的ユーザインタフェースデバイスは、電力及び／又はプロセッサ集約的であり得、所定の条件下において、そのような物理的ユーザインタフェースデバイスとインタラクトすることは、装着者にとって煩雑である場合がある。したがって、そのようなユーザ装着型モバイルコンピューティングデバイスは、追加的又は代替的に、ユーザ装着型モバイルコンピューティングデバイスの様々なセンサからのデータを用いたジェスチャ入力を受信して、装着者からの特定のジェスチャを検出するよう構成されることがある。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
本明細書に記載のコンセプトが、添付の図面において、限定としてではなく例として示される。図示を簡潔且つ明瞭にするために、図面に示される要素は、必ずしも縮尺通りに描かれてはいない。適切であると考えられる場合、参照ラベルは、対応する又は類似する要素を示すために、図面の間で繰り返される。
【図１】微細運動に基づく入力ジェスチャ制御のための手首に装着可能なコンピューティングデバイスの少なくとも１つの実施形態の簡略化されたブロック図。
【図２】ユーザの前腕又は手首に装着される、図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスの少なくとも１つの実施形態の簡略化された図。
【図３】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスの環境の少なくとも１つの実施形態の簡略化されたブロック図。
【図４】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより実行され得る、微細運動に基づく入力ジェスチャを用いて、手首に装着可能なコンピューティングデバイスを制御するための方法の少なくとも１つの実施形態の簡略化されたフロー図。
【図５】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスの様々なセンサにより検出され得る対応する可能な値を含む微細運動状態テーブルの例示的な実施形態の図。
【図６】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスの様々なセンサにより検出され得る、入力ジェスチャモデルの各微細運動に対応する許容入力値を含む入力ジェスチャモデルの例示的な実施形態の図。
【図７】検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスの例示的な実施形態であって、例示的な当該ジェスチャシーケンスにおける各ジェスチャステップの様々な微細運動状態についての受信された微細運動値を含む、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスの例示的な実施形態の図。
【図８】検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスの別の例示的な実施形態であって、例示的な当該ジェスチャシーケンスにおける各ジェスチャステップの様々な微細運動状態についての受信された微細運動値を含む、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスの別の例示的な実施形態の図。
【図９Ａ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るフィンガースナップ入力ジェスチャの簡略化された図。
【図９Ｂ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るフィンガースナップ入力ジェスチャの簡略化された図。
【図９Ｃ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るフィンガースナップ入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１０Ａ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るフロントハンド２回ノック入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１０Ｂ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るフロントハンド２回ノック入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１０Ｃ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るフロントハンド２回ノック入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１０Ｄ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るフロントハンド２回ノック入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１１Ａ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るバックハンド２回ノック入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１１Ｂ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るバックハンド２回ノック入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１１Ｃ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るバックハンド２回ノック入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１１Ｄ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るバックハンド２回ノック入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１２Ａ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得る手首往復回転入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１２Ｂ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得る手首往復回転入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１２Ｃ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得る手首往復回転入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１３Ａ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得る２回拍手入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１３Ｂ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得る２回拍手入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１３Ｃ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得る２回拍手入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１３Ｄ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得る２回拍手入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１４Ａ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るセレブレーション入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１４Ｂ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るセレブレーション入力ジェスチャの簡略化された図。
【図１４Ｃ】図１の手首に装着可能なコンピューティングデバイスを装着しているユーザにより行われ得るセレブレーション入力ジェスチャの簡略化された図。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
本開示のコンセプトは、様々な変更形態及び代替形態を受け入れる余地があるが、その特定の実施形態が、例として、図面に示され本明細書で詳細に説明される。しかしながら、本開示のコンセプトを、開示される特定の形態に限定する意図はなく、反対に、意図は、本開示及び添付の特許請求の範囲と整合する全ての変更形態、均等形態、及び代替形態をカバーすることにあることを理解されたい。
【０００５】
「一実施形態」、「ある実施形態」、「例示的な実施形態」等の本明細書における言及は、説明される実施形態が、特定の特徴、構造、又は特性を含み得るが、全ての実施形態が、そのような特定の特徴、構造、又は特性を含んでもよいし、又は、必ずしもそのような特定の特徴、構造、又は特性を含む必要がなくてもよいことを示す。さらに、このような語句は、必ずしも同じ実施形態を指すわけではない。さらに、特定の特徴、構造、又は特性がある実施形態との関連で記載されている場合には、明示されていようといまいと、他の実施形態との関連でそのような特徴、構造、又は特性を実装することは当業者の知識の範囲内であるとする。さらに、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」という形のリストに含まれる項目は、（Ａ）；（Ｂ）；（Ｃ）；（Ａ及びＢ）；（Ａ及びＣ）；（Ｂ及びＣ）；又は（Ａ、Ｂ、及びＣ）を意味し得ることを理解されたい。同様に、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの少なくとも１つ」という形でリストされる項目は、（Ａ）；（Ｂ）；（Ｃ）；（Ａ及びＢ）；（Ａ及びＣ）；（Ｂ及びＣ）；又は（Ａ、Ｂ、及びＣ）を意味し得る。
【０００６】
開示される実施形態は、場合に応じて、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの任意の組合せにより実装され得る。開示される実施形態はまた、１つ以上のプロセッサにより読み出されて実行され得る、１つ以上の一時的又は非一時的なマシン読み取り可能な記憶媒体（例えば、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体）により運ばれる命令又はそのような媒体に記憶される命令として実装され得る。マシン読み取り可能な記憶媒体は、マシンにより読み取ることができる形式で情報を記憶又は伝送する任意の記憶デバイス、メカニズム、又は他の物理的構造（例えば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、メディアディスク、又は他のメディアデバイス）として具現化され得る。
【０００７】
図面において、いくつかの構造的特徴又は方法的特徴が、特定の配置及び／又は順番で示され得る。しかしながら、そのような特定の配置及び／又は順番が必須とされるわけではないことを理解されたい。そうではなく、いくつかの実施形態においては、そのような特徴は、例示される図面に示される態様及び／又は順番と異なる態様及び／又は順番で構成されることもある。さらに、特定の図面内に構造的特徴又は方法的特徴が含まれることは、そのような特徴が全ての実施形態において必要とされることを意味しないし、いくつかの実施形態においては、そのような特徴が含まれないことを意味しない、又はそのような特徴が他の特徴と組み合わされないことを意味しない。
【０００８】
次に図１を参照すると、例示的な実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、微細運動（micro-motion）に基づく入力ジェスチャを検出するよう構成されている。微細運動は、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の様々なハードウェアベースのセンサ及び／又はソフトウェアベースのセンサを使用して検出され得る、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の運動関連特性（motion-related  characteristics）（例えば、動き、向き、衝撃等）であり、これらは、組み合わされると、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００のジェスチャを規定し得る（すなわち、個々の微細運動は、ジェスチャ全体の構成要素である）。使用中、以下で詳細に説明されるように、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、微細運動を検出し、検出された微細運動を、各々が入力ジェスチャを規定している複数の入力モデルジェスチャと比較する。各入力ジェスチャモデルは、複数の必要とされるジェスチャステップ、又は、ジェスチャシーケンスから構成され、これらの必要とされるジェスチャステップは、微細運動と、微細運動の各々についての許容値と、のグループにより規定され、これらの必要とされるジェスチャステップが、予め定められた順番で行われて検出された場合、これらの必要とされるジェスチャステップは、入力ジェスチャの検出をもたらす。結果として、この入力ジェスチャは、例えば、この検出された入力ジェスチャにマッピングされた予め規定されたアクションを有する現在実行中のアプリケーションにより、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００のアクション又はイベントを駆動することができる。
【０００９】
いくつかの実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、ユーザの手首及び／又は前腕に若しくはユーザの手首及び／又は前腕の周りに装着可能であり、本明細書に記載の様々な機能を実行することができる任意のタイプのモバイルコンピューティングデバイスとして具現化され得、このようなモバイルコンピューティングデバイスは、手首に装着可能なコンピューティングデバイス、スマートウォッチ、手首に装着可能なコンシューマ電子デバイス、又は、ユーザの手首及び／又は前腕に若しくはユーザの手首及び／又は前腕の周りに装着可能である任意の他のタイプのコンピューティングデバイスを含むが、これらに限定されるものではない。例えば、いくつかの実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、図２に示される、ユーザの手首２００に例示的に装着されるスマートブレスレットとして具現化され得る。もちろん、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の手首２００での装着に適応するために、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、手首、前腕、又は、ユーザの身体の何らかの他の部分を受け入れるよう構成されている開口を含む、ブレスレット、腕時計、又は任意の他の物品の形状であってよい。いくつかの実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、手首２００の周りに装着されるよう構成されているリング又は他のタイプのエンクロージャに収容され得る。
【００１０】
使用中、ユーザは、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００とインタラクトして、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の１つ以上の態様及び／又は特性を制御することができる。そうするために、ユーザは、自身の腕を動かすことができる、又は、手首の以前の位置に対する手首２００の位置又は動きに影響を及ぼす別の身体アクションを行うことができる。例えば、ユーザは、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の向き又は位置が変化するように（すなわち、ユーザの手首２００に対して動かされるように）、ユーザの手首２００、前腕、手等を、上げる／下げる、伸ばす／縮める、又は、回転することができる。手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の各運動は、図２に示されるような、「ｘ」座標、「ｙ」座標、及び「ｚ」座標を決定するためのｘ軸２０２、ｙ軸２０４、及びｚ軸２０６を含む３次元軸に基づいて例示的に決定されるいくつかの微細運動状態に変換される。さらに、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の運動は、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の様々なセンサを使用して決定され得る。
【００１１】
図１を再度参照すると、例示的な手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、プロセッサ１０２、入力／出力（Ｉ／Ｏ）サブシステム１０４、メモリ１０６、複数のセンサ１０８、及びデータストレージ１１６を含む。もちろん、他の実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、サーバ、ルータ、スイッチ、又は他のネットワークデバイスにおいて一般に見つけられるもの等の代替又は追加のコンポーネントを含んでもよい。さらに、いくつかの実施形態において、例示的なコンポーネントのうちの１つ以上は、別のコンポーネントに組み込まれてもよいし、別のコンポーネントの一部を形成してもよい。例えば、メモリ１０６又はその一部は、いくつかの実施形態において、１つ以上のプロセッサ１０２に組み込まれてもよい。
【００１２】
プロセッサ１０２は、本明細書に記載の機能を実行することができる任意のタイプのプロセッサとして具現化され得る。プロセッサ１０２は、１つ以上のシングルコアプロセッサ若しくはマルチコアプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラ、又は、他のプロセッサ若しくは処理／制御回路として具現化され得る。メモリ１０６は、本明細書に記載の機能を実行することができる任意のタイプの揮発性メモリ、不揮発性メモリ、又はデータストレージとして具現化され得る。動作中、メモリ１０６は、オペレーティングシステム、アプリケーション、プログラム、ライブラリ、及びドライバ等の、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の動作中に使用される様々なソフトウェア及びデータを記憶することができる。メモリ１０６は、Ｉ／Ｏサブシステム１０４を介して、プロセッサ１０２に通信可能に接続される。Ｉ／Ｏサブシステム１０４は、プロセッサ１０２、メモリ１０６、及び、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の他のコンポーネントに対する入力／出力動作を円滑にするための回路及び／又はコンポーネントとして具現化され得る。例えば、Ｉ／Ｏサブシステム１０４は、メモリコントローラハブ、入力／出力制御ハブ、ファームウェアデバイス、通信リンク（すなわち、ポイントツーポイントリンク、バスリンク、ワイヤ、ケーブル、ライトガイド、プリント回路基板トレース等）、及び／又は、入力／出力動作を円滑にするための他のコンポーネント及びサブシステムとして具現化され得る、又は、これらを含み得る。いくつかの実施形態において、Ｉ／Ｏサブシステム１０４は、システムオンチップ（ＳｏＣ）の一部を形成し、プロセッサ１０２、メモリ１０６、及び、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の他のコンポーネントとともに、単一の集積回路チップ上に組み込まれてもよい。
【００１３】
データストレージ１１６は、例えば、メモリデバイス、メモリ回路、メモリカード、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、又は他のデータ記憶デバイス等の、データの短期記憶又は長期記憶のために構成された任意のタイプの１つ以上のデバイスとして具現化され得る。データストレージ１１６及び／又はメモリ１０６は、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の動作中に有用な様々な他のデータを記憶することができる。さらに、例示的なデータストレージ１１６は、検出された微細運動状態を入力ジェスチャにマッチングするための複数の入力ジェスチャモデル１１８を含む。以下でより詳細に説明されるように、入力ジェスチャモデル１１８における各入力ジェスチャモデルは、別個のジェスチャステップのジェスチャシーケンスであって、対応する微細運動状態と、当該ジェスチャシーケンスにおける各ジェスチャステップにおける各微細運動状態についての許容値と、を含む別個のジェスチャステップのジェスチャシーケンス（例えば、図６参照）により規定される。そのようなものとして、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、入力ジェスチャモデル１１８における特定の入力ジェスチャモデルの各ジェスチャステップが、対応するジェスチャシーケンスにおいて行われたときに、入力ジェスチャを検出することができる。
【００１４】
従来のモバイルコンピューティングデバイスジェスチャ検出モデル（例えば、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）、ダイナミックタイムワーピング（ＤＴＷ）、有限状態機械（ＦＳＭ））と異なり（これらは、計算が重い（例えばＨＭＭ）、モデルサイズが大きい（例えばＤＴＭ）、又は、ボキャブラリの拡張性が高くない（例えば、ＦＳＭ）ものであり得る）、例示的な入力ジェスチャモデル１１８は、抽象的な特徴量（例えば、最大、最小、ゼロ交差率等）を使用せず、代わりに、入力ジェスチャを検出することができる元となる、ユーザの手首２００の微細運動の物理的意味（例えば、動き、回転、向き、衝撃等）に依拠して、計算を実行する。したがって、各入力ジェスチャモデルのサイズ、結果として入力ジェスチャモデル１１８は集合的に（すなわち、ジェスチャボキャブラリ）は、ＨＭＭ及びＤＴＷよりも小さいものであり得る。さらに、ジェスチャボキャブラリは、入力ジェスチャモデル１１８のうちの１つ以上を編集又は追加することにより、調整及び／又は拡張され得る。具体的な入力ジェスチャモデル１１８は、具体的な実施形態に応じて変わり得ることを理解されたい。
【００１５】
図１に示されるように、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００はまた、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の加速度、向き、及び／又は他の慣性特性に関連付けられたデータ（すなわち信号）を収集するよう構成されている１つ以上のセンサ１０８を含む。もちろん、いくつかの実施形態において、センサ１０８は、本明細書に記載の機能及び／又は手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の他の機能を実行する際に手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００により使用され得る他のデータも収集することができる。したがって、様々な実施形態において、センサ１０８は、例えば、バイオメトリックセンサ、近接センサ、光学センサ、光センサ、オーディオセンサ、温度センサ、動きセンサ、圧電センサ、位置センサ、及び／又は、本明細書に記載の機能を実行することができる他のタイプのセンサとして具現化され得る、又は、これらを含み得る。もちろん、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００はまた、（例えば、検知された信号を収集及び／又は調節するために）１つ以上のセンサ１０８の使用を容易にするよう構成されている追加のコンポーネント及び／又はデバイスを含んでもよい。
【００１６】
例示的な実施形態において、センサ１０８は、手首２００に対する手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の回転、衝撃、向き、及び動きを決定するための加速度計１１０、ジャイロスコープ１１２、及び／又は磁力計１１４を含む。もちろん、いくつかの実施形態において、センサ１０８は、複数の加速度計、複数のジャイロスコープ、及び／若しくは複数の磁力計、並びに／又は、加速度計１１０及び磁力計１１４からの入力に基づいて手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の角速度を計算するよう構成されているソフトウェアジャイロスコープセンサ等の他のセンサを含んでもよい。加速度計１１０は、（例えば、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の３次元軸の各々に沿った）手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の加速度及び／又は他の動きを測定するよう構成されている任意のセンサ、回路、及び／又は他のコンポーネントとして具現化され得る。ジャイロスコープ１１２は、予め規定された座標系に対する手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の角度方向を測定するよう構成されている任意のセンサ、回路、及び／又は他のコンポーネントとして具現化され得る。すなわち、ジャイロスコープ１１２は、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００のロール、ピッチ、及び／又はヨーを測定することができる。磁力計１１４は、磁場を測定するよう構成されている任意のセンサ、回路、及び／又は他のコンポーネント（例えば、コンパス）、及び／又は、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００が向いている（例えば、真北に対する）方向を決定するのに有用な他の情報を測定するよう構成されている任意のセンサ、回路、及び／又は他のコンポーネントとして具現化され得る。もちろん、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００はまた、センサ１０８の使用を容易にするよう構成されているコンポーネント及び／又はデバイス（例えば、慣性測定ユニット）を含んでもよい。
【００１７】
いくつかの実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、１つ以上のユーザインタフェースデバイス１２０をさらに含んでもよい。ユーザインタフェースデバイス１２０は、ボタン、ディスプレイ（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ））、タッチスクリーン（例えば、静電容量式、赤外線式、光学式、抵抗式等）、調整可能なノブ、調整可能なスライダ、スイッチ、ライト（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ））、カメラ、マイクロフォン、スピーカ、及び／又は、ユーザ入力を受信する且つ／又は出力をユーザに提供することができる任意の他のタイプのデバイス等、物理的ユーザインタフェースデバイスを介してユーザからの入力を受信する且つ／又は出力をユーザに提供するよう構成されている任意のタイプの１つ以上のデバイスとして具現化され得る。
【００１８】
いくつかの実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、通信回路１２２をさらに含んでもよい。通信回路１２２は、ネットワーク（図示せず）を介する、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００と他のリモートデバイスとの間の通信を可能にすることができる任意の通信回路、デバイス、又はこれらの集合として具現化され得る。通信回路１２２は、任意の１つ以上の通信技術（例えば、無線通信又は有線通信）及び関連付けられたプロトコル（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ＷｉＭＡＸ（登録商標）等）を使用して、そのような通信を実施するよう構成され得る。
【００１９】
次に図３を参照すると、使用中、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、入力ジェスチャを検出するための環境３００を確立する。手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の例示的な環境３００は、センサデータ処理モジュール３１０、微細運動検出モジュール３１６、及び入力ジェスチャ認識モジュール３１８を含む。さらに、例示的な環境３００は、センサデータ・データベース３０２、微細運動データベース３０４、及び入力ジェスチャモデルデータベース３０６を含み、これらの各々は、例示的な環境３００のこれらのモジュール及び／又はサブモジュールのうちの１つ以上によりアクセスされ得る。
【００２０】
環境３００のこれらのモジュール、ロジック、及び他のコンポーネントの各々は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組合せとして具現化され得る。例えば、環境３００のこれらのモジュール、ロジック、及び他のコンポーネントの各々は、プロセッサ１０２又は手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の他のハードウェアコンポーネントの一部を形成してもよいし、プロセッサ１０２又は手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の他のハードウェアコンポーネントにより確立されてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、環境３００のこれらのモジュールのうちの１つ以上は、回路、又は、電気デバイスの集合（例えば、センサデータ処理回路、入力ジェスチャ認識回路、微細運動検出回路等）として具現化され得る。手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、記載の明瞭さのために図３には示されていない、コンピューティングデバイスにおいて一般に見つけられる他のコンポーネント、サブコンポーネント、モジュール、サブモジュール、及びデバイスを含んでもよいことを理解されたい。さらに、いくつかの実施形態において、これらの例示的なモジュールのうちの１つ以上は、独立モジュールであってもよいし、別のモジュールの一部を形成してもよい。
【００２１】
センサデータ処理モジュール３１０は、センサ１０８により捕捉されたセンサデータを処理し、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の以前に決定された位置に対する、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の現在の回転、動き、方向、向き、及び／又は他のジェスチャ態様を決定するよう構成されている。詳細には、センサデータ処理モジュール３１０は、センサ１０８のうちの１つ以上により捕捉されたセンサデータ信号を収集するセンサデータ収集モジュール３１２と、収集されたセンサデータ信号を処理するセンサデータ処理モジュール３１４と、を含む。いくつかの実施形態において、センサデータ収集モジュール３１２は、収集されたセンサデータ信号をセンサデータ・データベース３０２に記憶するよう構成され得る。さらに、いくつかの実施形態において、センサデータ処理モジュール３１４は、さらなる処理のために、センサデータ信号を増幅、フィルタリング、分離、励起、量子化、線形化、変換、又は操作することにより、センサデータ信号を処理又は調節するよう構成され得る。例えば、いくつかの実施形態において、センサデータ処理モジュール３１４は、高周波数ノイズを低減させるためのフィルタを含み得る。いくつかの実施形態において、センサデータ処理モジュール３１４は、処理されたセンサデータ信号をセンサデータ・データベース３０２に記憶するよう構成され得る。
【００２２】
微細運動検出モジュール３１６は、センサデータ・データベースに記憶されている処理されたセンサデータ信号等のセンサデータ信号に基づいて、微細運動を検出し、ステップとしての微細運動を、入力ジェスチャモデル（例えば、入力ジェスチャモデル１１８）に対する検出済みのステップのシーケンスに付加するよう構成されている。例えば、微細運動検出モジュール３１６は、加速度計１１０、ジャイロスコープ１１２、及び／又は磁力計１１４により提供されたセンサデータ信号に基づいて、微細運動を決定するよう構成され得る。そうするために、微細運動検出モジュール３１６は、センサデータ信号を、いくつかの実施形態において微細運動データベース３０４に記憶され得る予め定められた微細運動のセットと比較するよう構成され得る。例えば、図５の微細運動状態テーブル５００の例示的な実施形態において、微細運動状態テーブル５００は、様々な微細運動状態５０２と、センサデータ信号に基づいて微細運動状態５０２の各々について決定され得る対応する許容値５０４と、を含む。許容値５０４は、数値（例えば、向き又は動きを示す数値）、又は、基礎をなす数値に基づく定性値（例えば、「遅く動いている」、「速く動いている」等）として規定され得ることを理解されたい。いくつかの実施形態において、微細運動状態テーブル５００は、微細運動データベース３０４に記憶され得る。
【００２３】
例示的な微細運動状態テーブル５００は、動き微細運動状態５０６、向き微細運動状態５０８、回転−ｘ微細運動状態５１０、回転−ｙ微細運動状態５１２、回転−ｚ微細運動状態５１４、直線運動−ｘ微細運動状態５１６、直線運動−ｙ微細運動状態５１８、直線運動−ｚ微細運動状態５２０、衝撃微細運動状態５２２、及び振動微細運動状態５２４を含む。動き微細運動状態５０６は、次の３つの可能な動き状態値を含む：静止している（すなわち、おおむね動きなし）、遅く動いている、及び速く動いている。向き微細運動状態５０８は、次の７つの可能な向き状態値を含む：正Ｘ向き状態、正Ｙ向き状態、正Ｚ向き状態、負Ｘ向き状態、負Ｙ向き状態、負Ｚ向き状態、及び未知向き状態。
【００２４】
回転−ｘ微細運動状態５１０は、次の３つの可能な回転値を含む：遅い、速い、及びなし。遅いという値及び速いという値は、ｘ軸２０２に対する手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の回転に基づく正又は負の値であり得る（例えば、ｘ軸２０２に沿った負Ｘ方向において遅い、又は、ｘ軸２０２に沿った正Ｘ方向において速い）。回転−ｙ微細運動状態５１２は、次の３つの可能な回転値を含む：遅い、速い、及びなし。遅いという値及び速いという値は、ｙ軸２０４に対する手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の回転に基づく正又は負の値であり得る（例えば、ｙ軸２０４に沿った負Ｙ方向において遅い、又は、ｙ軸２０４に沿った正Ｙ方向において速い）。回転−ｚ微細運動状態５１４は、次の３つの可能な回転値を含む：遅い、速い、及びなし。遅いという値及び速いという値は、ｚ軸２０６に対する手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００の回転に基づく正又は負の値であり得る（例えば、ｚ軸２０６に沿った負Ｚ方向において遅い、又は、ｚ軸２０６に沿った正Ｚ方向において速い）。
【００２５】
直線運動−ｘ微細運動状態５１６は、次の３つの可能な値を含む：正Ｘ直線運動、負Ｘ直線運動、及びなし（例えば、ｘ軸２０２に対する直線運動なし）。直線運動−ｙ微細運動状態５１８は、次の３つの可能な値を含む：正Ｙ直線運動、負Ｙ直線運動、及びなし（例えば、ｙ軸２０４に対する直線運動なし）。直線運動−ｚ微細運動状態５２０は、次の３つの可能な値を含む：正Ｚ直線運動、負Ｚ直線運動、及びなし（例えば、ｚ軸２０６に対する直線運動なし）。衝撃微細運動状態５２２は、次の３つの可能な値を含む：なし、小さい、及び大きい。振動微細運動状態５２４は、次の２つの可能な値を含む：イエス（すなわち振動している）及びノー（すなわち振動していない）。
【００２６】
図３を再度参照すると、微細運動検出モジュール３１６は、複数の予め定められた閾値に基づいて、微細運動状態のこれらの値を決定することができる。いくつかの実施形態において、複数の閾値のうちの１つ以上は、例えば、過去の微細運動状態の分析及びその結果に基づいて、時間とともに変えられ得る。例えば、いくつかの実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、予め定められた時間枠（例えば１秒）内で捕捉された、３つの軸にわたる加速度データのいくつかの標準偏差に基づいて、微細運動状態５０６を決定することができる。そのような実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、いくつかの標準偏差が４０ｍｇ（ｇは重力加速度）より小さい場合、動き微細運動状態５０６が「静止している」であると決定することができる。さらに、微細運動状態検出モジュール３１６は、いくつかの標準偏差が６０ｍｇより大きく３００ｍｇより小さい場合、動き微細運動状態５０６が「遅く動いている」であると決定し、いくつかの標準偏差が３００ｍｇ以上である場合、動き微細運動状態５０６が「速く動いている」であると決定することができる。
【００２７】
同様に、いくつかの実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、３軸加速度データに基づいて、向き微細運動状態５０８を決定することができる。例えば、微細運動検出モジュール３１６は、動き微細運動状態５０６が「静止している」又は「遅く動いている」に等しいときにどの軸が最大の絶対値を有するかに基づいて、向き微細運動状態５０８を決定することができ、動き微細運動状態５０６が「速く動いている」に等しい場合、向き微細運動状態５０８が未知であると決定することができる。追加的又は代替的に、いくつかの実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、予め定められた時間枠（例えば２秒）内で捕捉された、計算又は検知された３軸ジャイロデータの積分（integration）に基づいて、回転微細運動状態（すなわち、回転−ｘ微細運動状態５１０、回転−ｙ微細運動状態５１２、及び回転−ｚ微細運動状態５１４）を決定してもよい。そのような実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、積分の絶対値が毎秒５度より小さい場合、回転微細運動状態が回転なしに等しいと決定することができ、積分の絶対値が毎秒５度以上であり毎秒１０度より小さい場合、回転微細運動状態が遅い回転に等しいと決定することができ、積分の絶対値が毎秒１０度以上である場合、回転微細運動状態が速い回転に等しいと決定することができる。
【００２８】
追加的又は代替的に、いくつかの実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、予め定められた時間枠（例えば０．１秒）内で捕捉された、平均が除かれた３軸加速度の積分に基づいて、直線運動微細運動状態（すなわち、直線運動−ｘ微細運動状態５１６、直線運動−ｙ微細運動状態５１８、直線運動−ｚ微細運動状態５２０）を決定してもよい。そのような実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、積分の絶対値が７０ｍｇ（ｇは重力加速度）より小さい場合、直線運動微細運動状態が直線運動なしに等しいと決定することができ、積分の絶対値が７０ｍｇ以上である場合、直線運動微細運動状態が直線運動に等しいと決定することができる。
【００２９】
いくつかの実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、追加的又は代替的に、予め定められた時間枠（例えば０．０５秒）内で捕捉された加速度の大きさの標準偏差に基づいて、衝撃微細運動状態５２２を決定してもよい。そのような実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、標準偏差が２００ｍｇ（ｇは重力加速度）より小さい場合、衝撃微細運動状態５２２が衝撃なしに等しいと決定することができ、標準偏差が３００ｍｇより大きく１０００ｍｇ以下である場合、衝撃微細運動状態５２２が小さい衝撃に等しいと決定することができ、標準偏差が１０００ｍｇより大きい場合、衝撃微細運動状態５２２が大きい衝撃に等しいと決定することができる。
【００３０】
追加的又は代替的に、いくつかの実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、予め定められた時間枠（例えば０．５秒）内で捕捉された加速度の大きさのいくつかの重力クロス回数（gravity  cross-counts）に基づいて、振動微細運動状態５２４を決定してもよい。そのような実施形態において、微細運動検出モジュール３１６は、いくつかの重力クロス回数が８より小さい場合、振動微細運動状態５２４が「振動していない」であると決定することができ、いくつかの重力クロス回数が８以上である場合、振動微細運動状態５２４が「振動している」であると決定することができる。
【００３１】
図３を再度参照すると、入力ジェスチャ認識モジュール３１８は、検出された微細運動に基づいて、入力ジェスチャを検出するよう構成されている。そうするために、入力ジェスチャ認識モジュール３１８は、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスを、入力ジェスチャモデル（例えば、入力ジェスチャモデル１１８）の必要とされるジェスチャステップと比較するよう構成されている。上述したように、入力ジェスチャモデルのジェスチャシーケンスにおける各ジェスチャステップは、複数の微細運動、及び、関連付けられた許容値（例えば、センサデータ信号から解釈された値）、として具現化される。すなわち、各入力ジェスチャモデルは、各入力ジェスチャについて予め規定されたジェスチャステップのジェスチャシーケンスとして具現化され、各ジェスチャステップは、対応する入力ジェスチャにおけるその特定のジェスチャステップを構成又は規定する微細運動についての許容値を含む。したがって、入力ジェスチャを検出するために、入力ジェスチャ認識モジュール３１８は、検出された微細運動に基づいて、入力ジェスチャモデル１１８のうちの特定の入力ジェスチャモデルにおける各ジェスチャステップが順番通りに行われたかどうかを判定する。
【００３２】
例えば、次に図６を参照すると、フィンガースナップ（指を鳴らす動作）入力ジェスチャ（図９Ａ〜図９Ｃ参照）についてのフィンガースナップ入力ジェスチャモデル６００の例示的な実施形態（これは、以下でさらに詳細に説明される）は、６つのジェスチャステップ６０４〜６１４（すなわち、第１ジェスチャステップ６０４、第２ジェスチャステップ６０６、第３ジェスチャステップ６０８、第４ジェスチャステップ６１０、第５ジェスチャステップ６１２、及び第６ジェスチャステップ６１４）からなる必要とされるジェスチャステップのシーケンス６０２を含む。フィンガースナップ入力ジェスチャモデル６００の各ジェスチャステップは、複数の微細運動状態５０２と当該ジェスチャステップについての対応する許容値とにより規定される。そのようなものとして、入力ジェスチャ認識モジュール３１８は、これらのジェスチャステップの各々についての各微細運動状態５０２についての値がフィンガースナップ入力ジェスチャモデル６００に合致すると判定すると、フィンガースナップジェスチャを検出することができる。入力ジェスチャを検出すると、入力ジェスチャ認識モジュール３１８は、例えば、アプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）を介して、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００上で現在実行中のソフトウェアアプリケーションにインジケーションを提供することができる。それに応じて、ソフトウェアプリケーションは、インジケーションに基づいて、所望のタスクを実行することができる。
【００３３】
例えば、第１ジェスチャステップ６０４（すなわちジェスチャステップ１）は、動き微細運動状態５０６が「静止している（すなわち動きなし）」であること；向き微細運動状態５０８が、正Ｚ向き、負Ｘ向き、及び負Ｙ向きのうちの１つであること；回転−ｘ微細運動状態５１０がなし（すなわちｘ軸２０２に沿った回転なし）であること；直線運動−ｘ微細運動状態５１６、直線運動−ｙ微細運動状態５１８、及び直線運動−ｚ微細運動状態５２０がなし（すなわち直線運動なし）であること；衝撃微細運動状態５２２がなしであること；及び、振動微細運動状態５２４がノー（すなわち振動していない）であること；を必要とする。さらに、回転−ｙ微細運動状態５１２及び回転−ｚ微細運動状態５１４は、第１ジェスチャステップ６０４に適用されない。すなわち、回転−ｙ微細運動状態５１２に対応する値及び回転−ｚ微細運動状態５１４に対応する値は、第１ジェスチャステップ６０４では問題とならない。
【００３４】
異なる入力ジェスチャは、より少ない又はさらなるジェスチャステップを有することもあるし、さらなる、より少ない、又は代替の対応する許容値を含むこともあることを理解されたい。いくつかの実施形態において、他の入力ジェスチャモデルの微細運動状態は、さらなる又は代替の微細運動状態を含むことがあることをさらに理解されたい。例えば、例示的なフィンガースナップ入力ジェスチャモデル６００は、さらなる微細運動状態として、ステップの間で経過し得る最大時間量（すなわち継続時間閾値）を示す最大デルタ時間（maximum  delta  time）６１６を含む。
【００３５】
次に図４を参照すると、使用中、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、入力ジェスチャに基づいて微細運動を検出するための方法４００を実行することができる。例示的な方法４００は、図４のブロック４０２で開始し、ブロック４０２において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、何らかの微細運動関連センサデータが受信されたかどうかを判定する。すなわち、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、微細運動に対応するセンサデータ（すなわちセンサデータ信号）が、センサ１０８（例えば、加速度計１１０、ジャイロスコープ１１２、磁力計１１４等）により検知され、処理のために手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００により収集されたかどうかを判定する。いくつかの実施形態において、微細運動関連センサデータは、例えば、タイマによりトリガされ得る等、予め定められた時間間隔で収集され得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施形態において、微細運動関連センサデータは、例えば、微細運動が検出されたことによって等、イベントが発生すると、収集され得る（すなわち、イベント駆動型）。微細運動関連センサデータが収集されなかった場合、方法４００は、ブロック４０２にループバックして、受信される微細運動関連センサデータをモニタリングし続ける。微細運動関連センサデータが収集された場合、方法４００は、ブロック４０４に進む。
【００３６】
ブロック４０４において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、収集された微細運動センサデータに基づいて、各微細運動状態について値を決定する。いくつかの実施形態において、この値を決定するために、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、ブロック４０６において、増幅、フィルタリング、変換、分離、及び／又は、任意の他の信号調節方法の適用によって、微細運動センサデータから微細運動状態値を生成することにより、微細運動データ信号を処理又は調節することができる。そのような実施形態において、例えば、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、加速度計１１０、ジャイロスコープ１１２、及び／又は磁力計１１４から受信された微細運動センサデータを処理することができる。ブロック４０８において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、ブロック４０４において各微細運動状態について決定された値に基づいて、現在のジェスチャステップを決定する。
【００３７】
ブロック４１０において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、ブロック４０８において決定された現在のジェスチャステップを、検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加する。例えば、図７を参照すると、３つのジェスチャステップ７０２〜７０６を含む検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンス７００の例示的な実施形態において、第３ジェスチャステップ７０６は、第３ジェスチャステップ７０６を囲むハイライトされた矩形により示されるように、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンス７００に付加された現在のジェスチャステップに対応する。
【００３８】
図４を再度参照すると、ブロック４１２において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、検出済みのジェスチャステップのシーケンスを、入力ジェスチャモデル１１８の各々と比較する。ブロック４１４において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、この比較が、入力ジェスチャの合致をもたらしたかどうかを判定する。すなわち、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスのジェスチャステップと、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスの微細運動状態についての対応する微細運動値と、が、入力ジェスチャモデル１１８のうちのいずれかの入力ジェスチャモデルのジェスチャステップと、入力ジェスチャモデル１１８のうちのいずれかの入力ジェスチャモデルの微細運動状態についての対応する許容微細運動値と、に合致するかどうかを判定する。
【００３９】
例えば、上述したように、図６の例示的なフィンガースナップ入力ジェスチャモデル６００において、入力ジェスチャは、６つのジェスチャステップ６０４〜６１４の各々が、フィンガースナップ入力ジェスチャモデル６００（すなわち、必要とされるジェスチャステップのシーケンス６０２）により規定されている順番で行われたときに、検出され得る。したがって、例えば、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、図７の検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンス７００（すなわち、第１ジェスチャステップ７０２、第２ジェスチャステップ７０４、及び第３ジェスチャステップ７０６）を、例示的なフィンガースナップ入力ジェスチャモデル６００を含み得る各入力ジェスチャモデルと比較することができる。
【００４０】
図４を再度参照すると、ブロック４１４において、入力ジェスチャの合致がなかったと手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００が判定した場合、方法４００は、ブロック４１６に進む。ブロック４１６において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、検出済みのジェスチャステップのシーケンスのジェスチャステップと、検出済みのジェスチャステップのシーケンスの対応する微細運動値と、が、入力ジェスチャモデル１１８のうちのいずれかの入力ジェスチャモデルのジェスチャステップと、入力ジェスチャモデル１１８のうちのいずれかの入力ジェスチャモデルの許容微細運動値と、の少なくとも一部に合致するかどうかを判定する。そうするために、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、ブロック４１６における比較中に、検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している入力ジェスチャモデルの少なくとも第１の数のジェスチャステップに対応するかどうか（すなわち、ここでは、入力ジェスチャモデルのジェスチャステップの第１の数は、検出済みのジェスチャステップのシーケンスにおける検出済みのジェスチャステップの数に対応する）を判定する。
【００４１】
例えば、図６及び図７を再度参照すると、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、３つのジェスチャステップからなる、図７の検出済みのジェスチャステップのシーケンス７００を、必要とされるジェスチャステップのシーケンス６０２の始めの３つのステップと比較することができる。図６の例示的な必要とされるジェスチャステップのシーケンス６０２において、第３ジェスチャステップ６０８（すなわちジェスチャステップ３）は、動き微細運動状態５０６が速く動いている動きであること；向き微細運動状態５０８が未知であること；回転−ｘ微細運動状態５１０がｘ軸２０２に沿った速い回転であること；直線運動−ｘ微細運動状態５１６、直線運動−ｙ微細運動状態５１８、及び直線運動−ｚ微細運動状態５２０がなし（すなわち直線運動なし）であること；衝撃微細運動状態５２２が「小さい」又は「大きい」であること；及び、振動微細運動状態５２４がノー（すなわち振動していない）であること；を必要とする。第１ジェスチャステップ６０４と同様に、第３ジェスチャステップ６０８の回転−ｙ微細運動状態５１２及び回転−ｚ微細運動状態５１４は適用されない。さらに、第３ジェスチャステップ６０８は、２００ミリ秒という最大デルタ時間を有する。すなわち、第２ジェスチャステップ６０６と第３ジェスチャステップ６０８との間の時間量（例えば、図７の第３ジェスチャステップ７０６の最大デルタ時間６１６）が、最大デルタ時間（例えば２００ｍｓ）を超えている場合、ジェスチャステップは合致しないであろう。図７に示されるように、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンス７００の第３ジェスチャステップ７０６は、必要とされるジェスチャステップのシーケンス６０２の第３ジェスチャステップ６０８の微細運動状態についての許容値を含む。さらに、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンス７００の第１ジェスチャステップ７０２及び第２ジェスチャステップ７０４の各々は、必要とされるジェスチャステップのシーケンス６０２の第１ジェスチャステップ６０４及び第２ジェスチャステップ６０６の微細運動状態についての許容値を含む。
【００４２】
したがって、図４を再度参照すると、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスの各ジェスチャステップが、少なくとも１つの入力ジェスチャモデル１１８の必要とされるジェスチャステップのジェスチャシーケンスの各ジェスチャステップの微細運動状態についての許容値を含むそのような実施形態において、方法４００は、ブロック４１６からブロック４０２に戻って、受信される微細運動関連センサデータをモニタリングし続ける。一方、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスが、入力ジェスチャモデル１１８のうちのいずれかの入力ジェスチャモデルの必要とされるジェスチャステップのジェスチャシーケンスの各ジェスチャステップの微細運動状態についての許容値を含まない場合、方法４００は、ブロック４２０に進む。ブロック４２０において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、ブロック４０２に戻って受信される微細運動関連センサデータをモニタリングし続ける前に、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスを更新する。例えば、いくつかの実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスをクリアすること、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスにおいて、ブロック４１０にて付加された最も直近に付加されたジェスチャステップのみを保つこと、又は、検出済みのジェスチャステップのシーケンスにおいて最も古いジェスチャステップを除去すること、が可能である。１つ以上のジェスチャステップが、検出済みのジェスチャステップのシーケンスにおいて残存するそのような実施形態において、方法４００は、ブロック４１２に戻って、更新された検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスと入力ジェスチャモデル１１８との比較を実行することができる。
【００４３】
ブロック４１４において、入力ジェスチャの合致があったと手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００が判定した場合、方法４００は、ブロック４１８に進み、ブロック４１８において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、合致した入力ジェスチャのインジケーションを提供する。例えば、手首に装着可能なコンピューティングデバイスは、例えば、ＡＰＩを介して、合致した入力ジェスチャのインジケーションをアプリケーションに提供することができる。追加的又は代替的に、いくつかの実施形態において、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、入力ジェスチャが識別されたというインジケーション（例えば、触覚インジケーション、可聴インジケーション、又は視覚的インジケーション）をユーザに提供してもよい。
【００４４】
次に図８を参照すると、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンス８００の例示的な実施形態は、６つのジェスチャステップ８０２〜８１２（すなわち、第１ジェスチャステップ８０２、第２ジェスチャステップ８０４、第３ジェスチャステップ８０６、第４ジェスチャステップ８０８、第５ジェスチャステップ８１０、及び第６ジェスチャステップ８１２）を含む。第６ジェスチャステップ６１２を囲むハイライトされた矩形により示される第６ジェスチャステップ８１２は、図４のブロック４１０において微細運動値が検出済みのジェスチャステップのシーケンス８００に付加されたジェスチャステップに対応する。そのようなものとして、図４のブロック４１６を再度参照すると、手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００は、６つのジェスチャステップからなる、図８の検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンス８００を、検出された順番で、必要とされるジェスチャステップのジェスチャシーケンス６０２の６つの全てのジェスチャステップと、比較することができる。図６及び図８に示されるように、検出済みのジェスチャステップのジェスチャシーケンスの各ジェスチャステップは、必要とされるジェスチャステップのジェスチャシーケンス６０２の各ジェスチャステップの微細運動状態についての許容値を含む。結果として、入力ジェスチャの合致が検出される。したがって、図４を再度参照すると、そのような実施形態において、方法４００は、ブロック４２０に進んで検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新する前に、上述したブロック４１８に進む。
【００４５】
次に図９Ａ〜図９Ｃを参照すると、フィンガースナップ入力ジェスチャの例示的な実施形態は、フィンガースナップ入力ジェスチャ中に手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００がユーザの手首２００に装着されていることを含む。図９Ａ〜図９Ｃの例示的なフィンガースナップ入力ジェスチャは、フィンガースナップ入力ジェスチャを行うための初期の開始の手の向きであり得る、図９Ａに示される第１のフィンガースナップの手の向き９００、フィンガースナップ入力ジェスチャを行っている間の中間の手の向きであり得る、図９Ｂに示される第２のフィンガースナップの手の向き９１０、及び、フィンガースナップ入力ジェスチャの完了時の最終の手の向きであり得る、図９Ｃに示される第３のフィンガースナップの手の向き９２０を含む。
【００４６】
次に図１０Ａ〜図１０Ｄを参照すると、フロントハンド（front-hand）２回ノック入力ジェスチャの例示的な実施形態は、フロントハンド２回ノック入力ジェスチャ中に手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００がユーザの手首２００に装着されていることを含む。図１０Ａ〜図１０Ｄの例示的なフロントハンド２回ノック入力ジェスチャは、テーブル表面等の表面１００２上へのフロントハンド２回ノック入力ジェスチャを行うための初期の開始の手の向きであり得る、図１０Ａの第１のフロントハンド２回ノックの手の向き１０００を含む。次に図１０Ｂを参照すると、第２のフロントハンド２回ノックの手の向き１０１０は、表面１００２に面する、ユーザの指関節部が、表面１００２と一瞬の間接触するように、手首２００が下げられたことを示している。図１０Ｃにおいて、図１０Ｃの第３のフロントハンド２回ノックの手の向き１０２０は、図１０Ａの第１のフロントハンド２回ノックの手の向き１０００におおむね戻るようにユーザが手首２００を上げたことを示している。図１０Ｄにおいて、図１０Ｄの第４のフロントハンド２回ノックの手の向き１０３０は、表面１００２に面する、ユーザの指関節部が、表面１００２と接触するように、ユーザが手首を再度下げたことを示している。
【００４７】
次に図１１Ａ〜図１１Ｄを参照すると、バックハンド（backhand）２回ノック入力ジェスチャの例示的な実施形態は、バックハンド２回ノック入力ジェスチャ中に手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００がユーザの手首２００に装着されていることを含む。図１１Ａ〜図１１Ｄの例示的なバックハンド２回ノック入力ジェスチャは、表面１００２上へのバックハンド２回ノック入力ジェスチャを行うための初期の開始の手の向きであり得る、図１１Ａの第１のバックハンド２回ノックの手の向き１１００を含む。次に図１１Ｂを参照すると、第２のバックハンド２回ノックの手の向き１１１０は、表面１００２に面する、ユーザの指関節部が、表面１００２と一瞬の間接触するように、手首２００が下げられたことを示している。図１１Ｃにおいて、図１１Ｃのバックハンド２回ノックの手の向き１１２０は、図１１Ａの第１のバックハンド２回ノックの手の向き１１００におおむね戻るようにユーザが手首２００を上げたことを示している。図１１Ｄにおいて、図１１Ｄの第４のバックハンド２回ノックの手の向き１１３０は、表面１００２に面する、ユーザの指関節部が、表面１００２と接触するように、ユーザが手首を再度下げたことを示している。
【００４８】
次に図１２Ａ〜図１２Ｃを参照すると、手首往復回転入力ジェスチャの例示的な実施形態は、手首往復回転入力ジェスチャ中に手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００がユーザの手首２００に装着されていることを含む。図１２Ａ〜図１２Ｃの例示的な手首往復回転入力ジェスチャは、手首往復回転入力ジェスチャを行うための初期の開始の手の向きであり得る、図１２Ａの第１の手首往復回転の手の向き１２００、ユーザの手首２００がｘ軸２０２周りに回転されたことを示す、手首往復回転入力ジェスチャを行っている間の中間の手の向きであり得る、図１２Ｂの第２の手首往復回転の手の向き１２１０、及び、第１の手首往復回転の手の向き１２００におおむね戻るように、手首２００がｘ軸２０２周りに逆回転されたことを示す、手首往復回転入力ジェスチャの完了時の最終の手の向きであり得る、図１２に示される第３の手首往復回転の手の向き１２２０を含む。
【００４９】
次に図１３Ａ〜図１３Ｄを参照すると、２回拍手入力ジェスチャの例示的な実施形態は、２回拍手入力ジェスチャ中に手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００がユーザの手首２００に装着されていることを含む。図１３Ａ〜図１３Ｄの例示的な２回拍手入力ジェスチャは、何らかの距離だけ初期には離されているユーザの各手を示す、図１３Ａに示される第１の２回拍手の手の向き１３００を含み、第１の２回拍手の手の向き１３００は、２回拍手入力ジェスチャを行うための初期の開始の手の向きであり得る。図１３Ｂにおいて、第２の２回拍手の手の向き１３１０は、ユーザの両手のひらが、図１３Ａの第３の２回拍手の手の向き１３２０に示されるように再度離される前に、互いとある時間期間の間接触したことを示している。最後に、図１３Ｄにおいて、第４の２回拍手の手の向き１３３０は、ユーザの両手のひらが、互いと再度接触したことを示している。
【００５０】
次に図１４Ａ〜図１４Ｃを参照すると、セレブレーション入力ジェスチャの例示的な実施形態は、セレブレーション入力ジェスチャ中に手首に装着可能なコンピューティングデバイス１００がユーザの手首２００に装着されていることを含む。図１４Ａ〜図１４Ｃの例示的なセレブレーション入力ジェスチャは、図１４Ａに示される第１のセレブレーションの手の向き１４００を含み、第１のセレブレーションの手の向き１４００において、ユーザの手首２００は、ユーザの側方で静止しており、第１のセレブレーションの手の向き１４００は、セレブレーション入力ジェスチャを行うための初期の開始の手の向きであり得る。図１４Ｂにおいて、第２のセレブレーションの手の向き１４１０は、おおむね肩より上の高さレベルまで手首２００が上げられたことを示しており、第２のセレブレーションの手の向き１４１０は、セレブレーション入力ジェスチャを行っている間の中間の手の向きであり得る。最後に、図１４Ｃは、セレブレーション入力ジェスチャの完了時の最終の手の向きであり得る第３のセレブレーションの手の向き１４２０を示しており、第３のセレブレーションの手の向き１４２０において、手首２００は、第１のセレブレーションの手の向き１４００よりも高く第２のセレブレーションの手の向き１４１０よりも低いレベルまで下げられている。
【００５１】
前述したように、各入力ジェスチャは、対応する入力ジェスチャモデルを有する。したがって、図９Ａ〜図９Ｃのフィンガースナップ入力ジェスチャ、フロントハンド２回ノック入力ジェスチャ、バックハンド２回ノック入力ジェスチャ、手首往復回転入力ジェスチャ、２回拍手入力ジェスチャ、及びセレブレーションジェスチャ入力ジェスチャの各々が検出される実施形態において、各入力ジェスチャは、フィンガースナップ入力ジェスチャモデル、フロントハンド２回ノック入力ジェスチャモデル等といった対応するモデルを有する。
【００５２】
例
本明細書で開示されている技術の例示的な例が、以下で提供される。このような技術の実施形態は、以下に記載の例の任意の１つ以上及び任意の組合せを含み得る。
【００５３】
例１は、入力ジェスチャの微細運動状態を検出するための手首に装着可能なコンピューティングデバイスであって、（ｉ）前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの１つ以上のセンサからセンサデータを受信し、（ｉｉ）前記の受信されたセンサデータに基づいて、複数の微細運動状態の各々について現在の値を決定し、（ｉｉｉ）前記複数の微細運動状態の前記現在の値に基づいて、複数のジェスチャステップの現在のジェスチャステップを決定し、（ｉｖ）前記現在のジェスチャステップを、検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加する微細運動検出モジュールであって、前記複数の微細運動状態の各々は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの運動関連特性を示し、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスは、１つ以上の以前に検出されたジェスチャステップを含み、前記１つ以上の以前に検出されたジェスチャステップの各々は、前記複数の微細運動状態の各々についての関連付けられた以前の値により規定されている、微細運動検出モジュールと、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、入力ジェスチャに関連付けられた入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定する入力ジェスチャ認識モジュールであって、前記入力ジェスチャモデルは、必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、入力ジェスチャ認識モジュールと、を備える、手首に装着可能なコンピューティングデバイスを含む。
【００５４】
例２は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定することが、検出された順番で、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスの対応する必要とされるジェスチャステップと比較することを含む、例１の主題を含む。
【００５５】
例３は、前記入力ジェスチャ認識モジュールが、さらに、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという判定に応じて、前記入力ジェスチャを識別する、例１又は２の主題を含む。
【００５６】
例４は、前記入力ジェスチャ認識モジュールが、さらに、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという前記判定に応じて、前記入力ジェスチャのインジケーションを、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのアプリケーションに提供する、例１乃至３いずれかの主題を含む。
【００５７】
例５は、前記微細運動検出モジュールが、さらに、（ｉ）前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致するという、前記入力ジェスチャ認識モジュールによる判定に応じて、前記センサデータに基づいて、前記複数の微細運動状態の各々について後続の値を決定し、（ｉｉ）前記複数の微細運動状態の前記後続の値に基づいて、前記複数のジェスチャステップの後続のジェスチャステップを決定し、（ｉｉｉ）前記後続のジェスチャステップを、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加して、更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスを生成し、前記入力ジェスチャ認識モジュールが、さらに、前記更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャに関連付けられた前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定する、例１乃至４いずれかの主題を含む。
【００５８】
例６は、前記微細運動検出モジュールが、さらに、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致しないという、前記入力ジェスチャ認識モジュールによる判定に応じて、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新し、前記複数の入力ジェスチャモデルの各入力ジェスチャモデルが、対応する必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、例１乃至５いずれかの主題を含む。
【００５９】
例７は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新することが、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスをクリアすること、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスにおいて、最も直近に付加されたジェスチャステップのみを保つこと、又は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスから、最も古いジェスチャステップを除去することを含む、例１乃至６いずれかの主題を含む。
【００６０】
例８は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信することが、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの加速度計から前記センサデータを受信することを含む、例１乃至７いずれかの主題を含む。
【００６１】
例９は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信することが、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのジャイロスコープから前記センサデータを受信することを含む、例１乃至８いずれかの主題を含む。
【００６２】
例１０は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信することが、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの磁力計から前記センサデータを受信することを含む、例１乃至９いずれかの主題を含む。
【００６３】
例１１は、前記複数の微細運動状態の各々について前記現在の値を決定することが、動き微細運動状態、向き微細運動状態、回転微細運動状態、直線運動微細運動状態、衝撃微細運動状態、及び振動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、例１乃至１０いずれかの主題を含む。
【００６４】
例１２は、前記回転微細運動状態について前記現在の値を決定することが、ｘ軸に沿った第１の回転、ｙ軸に沿った第２の回転、及びｚ軸に沿った第３の回転のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、例１乃至１１いずれかの主題を含む。
【００６５】
例１３は、前記直線運動微細運動状態について前記現在の値を決定することが、ｘ軸に対応する第１の直線運動微細運動状態、ｙ軸に対応する第２の直線運動微細運動状態、及びｚ軸に対応する第３の直線運動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、例１乃至１２いずれかの主題を含む。
【００６６】
例１４は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、前記入力ジェスチャモデルの各ジェスチャステップと比較することが、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、フィンガースナップ入力ジェスチャモデル、フロントハンド２回ノック入力ジェスチャモデル、バックハンド２回ノック入力ジェスチャモデル、手首往復回転入力ジェスチャモデル、２回拍手入力ジェスチャモデル、及びセレブレーションジェスチャ入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つと比較することを含む、例１乃至１３いずれかの主題を含む。
【００６７】
例１５は、前記現在の値を決定することが、３次元軸に対する、動き、向き、回転、及び方向のうちの少なくとも１つを決定することを含む、例１乃至１４いずれかの主題を含む。
【００６８】
例１６は、入力ジェスチャの微細運動状態を検出するための方法であって、手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの１つ以上のセンサからセンサデータを受信することと、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記の受信されたセンサデータに基づいて、複数の微細運動状態の各々について現在の値を決定することであって、前記複数の微細運動状態の各々は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの運動関連特性を示す、決定することと、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記複数の微細運動状態の前記現在の値に基づいて、複数のジェスチャステップの現在のジェスチャステップを決定することと、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記現在のジェスチャステップを、検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加することであって、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスは、１つ以上の以前に検出されたジェスチャステップを含み、前記１つ以上の以前に検出されたステップの各々は、前記複数の微細運動状態の各々についての関連付けられた以前の値により規定されている、付加することと、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、入力ジェスチャに関連付けられた入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定することであって、前記入力ジェスチャモデルは、必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、判定することと、を含む、方法を含む。
【００６９】
例１７は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定することが、検出された順番で、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスの対応する必要とされるジェスチャステップと比較することを含む、例１６の主題を含む。
【００７０】
例１８は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという判定に応じて、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記入力ジェスチャを識別することをさらに含む、例１６又は１７の主題を含む。
【００７１】
例１９は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという前記判定に応じて、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記入力ジェスチャのインジケーションを、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのアプリケーションに提供することをさらに含む、例１６乃至１８いずれかの主題を含む。
【００７２】
例２０は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致するという判定に応じて、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記センサデータに基づいて、前記複数の微細運動状態の各々について後続の値を決定することと、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記複数の微細運動状態の前記後続の値に基づいて、前記複数のジェスチャステップの後続のジェスチャステップを決定することと、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記後続のジェスチャステップを、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加して、更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスを生成することと、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスにより、前記更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャに関連付けられた前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定することと、をさらに含む、例１６乃至１９いずれかの主題を含む。
【００７３】
例２１は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致しないという判定に応じて、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新することであって、前記複数の入力ジェスチャモデルの各入力ジェスチャモデルが、対応する必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、更新することをさらに含む、例１６乃至２０いずれかの主題を含む。
【００７４】
例２２は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新することが、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスをクリアすること、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスにおいて、最も直近に付加されたジェスチャステップのみを保つこと、又は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスから、最も古いジェスチャステップを除去することを含む、例１６乃至２１いずれかの主題を含む。
【００７５】
例２３は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信することが、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの加速度計から前記センサデータを受信することを含む、例１６乃至２２いずれかの主題を含む。
【００７６】
例２４は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信することが、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのジャイロスコープから前記センサデータを受信することを含む、例１６乃至２３いずれかの主題を含む。
【００７７】
例２５は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信することが、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの磁力計から前記センサデータを受信することを含む、例１６乃至２４いずれかの主題を含む。
【００７８】
例２６は、前記複数の微細運動状態の各々について前記現在の値を決定することが、動き微細運動状態、向き微細運動状態、回転微細運動状態、直線運動微細運動状態、衝撃微細運動状態、及び振動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、例１６乃至２５いずれかの主題を含む。
【００７９】
例２７は、前記回転微細運動状態について前記現在の値を決定することが、ｘ軸に沿った第１の回転、ｙ軸に沿った第２の回転、及びｚ軸に沿った第３の回転のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、例１６乃至２６いずれかの主題を含む。
【００８０】
例２８は、前記直線運動微細運動状態について前記現在の値を決定することが、ｘ軸に対応する第１の直線運動微細運動状態、ｙ軸に対応する第２の直線運動微細運動状態、及びｚ軸に対応する第３の直線運動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定することを含む、例１６乃至２７いずれかの主題を含む。
【００８１】
例２９は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、前記入力ジェスチャモデルの各ジェスチャステップと比較することが、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、フィンガースナップ入力ジェスチャモデル、フロントハンド２回ノック入力ジェスチャモデル、バックハンド２回ノック入力ジェスチャモデル、手首往復回転入力ジェスチャモデル、２回拍手入力ジェスチャモデル、及びセレブレーションジェスチャ入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つと比較することを含む、例１６乃至２８いずれかの主題を含む。
【００８２】
例３０は、前記現在の値を決定することが、３次元軸に対する、動き、向き、回転、及び方向のうちの少なくとも１つを決定することを含む、例１６乃至２９いずれかの主題を含む。
【００８３】
例３１は、コンピューティングデバイスであって、プロセッサと、複数の命令を記憶しているメモリであって、前記複数の命令は、前記プロセッサにより実行されたときに、前記コンピューティングデバイスに例１６乃至３０いずれかの方法を実行させる、メモリと、を備える、コンピューティングデバイスを含む。
【００８４】
例３２は、複数の命令を記憶している１つ以上のマシン読み取り可能な記憶媒体であって、前記複数の命令が実行されたことに応じて、前記複数の命令は、コンピューティングデバイスが例１６乃至３０いずれかの方法を実行することを生じさせる、１つ以上のマシン読み取り可能な記憶媒体を含む。
【００８５】
例３３は、入力ジェスチャの微細運動状態を検出するための手首に装着可能なコンピューティングデバイスであって、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの１つ以上のセンサからセンサデータを受信する手段と、前記の受信されたセンサデータに基づいて、複数の微細運動状態の各々について現在の値を決定する手段であって、前記複数の微細運動状態の各々は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの運動関連特性を示す、手段と、前記複数の微細運動状態の前記現在の値に基づいて、複数のジェスチャステップの現在のジェスチャステップを決定する手段と、前記現在のジェスチャステップを、検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加する手段であって、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスは、１つ以上の以前に検出されたジェスチャステップを含み、前記１つ以上の以前に検出されたジェスチャステップの各々は、前記複数の微細運動状態の各々についての関連付けられた以前の値により規定されている、手段と、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、入力ジェスチャに関連付けられた入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定する手段であって、前記入力ジェスチャモデルは、必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、手段と、を備える、手首に装着可能なコンピューティングデバイスを含む。
【００８６】
例３４は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定する前記手段が、検出された順番で、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスの対応する必要とされるジェスチャステップと比較する手段を含む、例３３の主題を含む。
【００８７】
例３５は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという判定に応じて、前記入力ジェスチャを識別する手段をさらに備える、例３３又は３４の主題を含む。
【００８８】
例３６は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスに順番通りに合致するという前記判定に応じて、前記入力ジェスチャのインジケーションを、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのアプリケーションに提供する手段をさらに備える、例３３乃至３５いずれかの主題を含む。
【００８９】
例３７は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致するという判定に応じて、前記センサデータに基づいて、前記複数の微細運動状態の各々について後続の値を決定する手段と、前記複数の微細運動状態の前記後続の値に基づいて、前記複数のジェスチャステップの後続のジェスチャステップを決定する手段と、前記後続のジェスチャステップを、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスに付加して、更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスを生成する手段と、前記更新された検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、前記入力ジェスチャに関連付けられた前記入力ジェスチャモデルに合致するかどうかを判定する手段と、をさらに備える、例３３乃至３６いずれかの主題を含む。
【００９０】
例３８は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスが、複数の入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つの入力ジェスチャモデルの少なくとも一部に合致しないという判定に応じて、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新する手段であって、前記複数の入力ジェスチャモデルの各入力ジェスチャモデルが、対応する必要とされるジェスチャステップの必要とされるシーケンスを規定している、手段をさらに備える、例３３乃至３７いずれかの主題を含む。
【００９１】
例３９は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスを更新する前記手段が、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスをクリアする手段、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスにおいて、最も直近に付加されたジェスチャステップのみを保つ手段、又は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスから、最も古いジェスチャステップを除去する手段を含む、例３３乃至３８いずれかの主題を含む。
【００９２】
例４０は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信する前記手段が、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの加速度計から前記センサデータを受信する手段を含む、例３３乃至３９いずれかの主題を含む。
【００９３】
例４１は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信する前記手段が、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスのジャイロスコープから前記センサデータを受信する手段を含む、例３３乃至４０いずれかの主題を含む。
【００９４】
例４２は、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの前記１つ以上のセンサから前記センサデータを受信する前記手段が、前記手首に装着可能なコンピューティングデバイスの磁力計から前記センサデータを受信する手段を含む、例３３乃至４１いずれかの主題を含む。
【００９５】
例４３は、前記複数の微細運動状態の各々について前記現在の値を決定する前記手段が、動き微細運動状態、向き微細運動状態、回転微細運動状態、直線運動微細運動状態、衝撃微細運動状態、及び振動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定する手段を含む、例３３乃至４２いずれかの主題を含む。
【００９６】
例４４は、前記回転微細運動状態について前記現在の値を決定する前記手段が、ｘ軸に沿った第１の回転、ｙ軸に沿った第２の回転、及びｚ軸に沿った第３の回転のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定する手段を含む、例３３乃至４３いずれかの主題を含む。
【００９７】
例４５は、前記直線運動微細運動状態について前記現在の値を決定する前記手段が、ｘ軸に対応する第１の直線運動微細運動状態、ｙ軸に対応する第２の直線運動微細運動状態、及びｚ軸に対応する第３の直線運動微細運動状態のうちの少なくとも１つについて現在の値を決定する手段を含む、例３３乃至４４いずれかの主題を含む。
【００９８】
例４６は、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、前記入力ジェスチャモデルの各ジェスチャステップと比較する前記手段が、前記検出済みのジェスチャステップのシーケンスの各検出済みのジェスチャステップを、フィンガースナップ入力ジェスチャモデル、フロントハンド２回ノック入力ジェスチャモデル、バックハンド２回ノック入力ジェスチャモデル、手首往復回転入力ジェスチャモデル、２回拍手入力ジェスチャモデル、及びセレブレーションジェスチャ入力ジェスチャモデルのうちの少なくとも１つと比較する手段を含む、例３３乃至４５いずれかの主題を含む。
【００９９】
例４７は、前記現在の値を決定する前記手段が、３次元軸に対する、動き、向き、回転、及び方向のうちの少なくとも１つを決定する手段を含む、例３３乃至４６いずれかの主題を含む。
【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】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１３Ｄ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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