【手続補正書】
【提出日】平成30年12月14日(2018.12.14)
【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】
ジェスチャ認識を実装するためのシステムであって、前記システムは、
ウェアラブルデバイス上に位置する少なくとも１つのセンサを使用して収集されるセンサデータを記憶するためのメモリであって、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、メモリと、
前記センサデータにおける２つ以上の運動ベクトルの規模を比較し、前記運動ベクトルを複数の物理的運動プロファイルと比較しないことによって前記センサデータを分析して、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている可能性を決定するように構成されている、１つ以上のプロセッサと
を備える、システム。
【請求項２】
前記１つ以上のプロセッサは、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記可能性が閾値を下回るかまたは上回るかを決定するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ以上のプロセッサは、前記ウェアラブルデバイスに搭載されるように位置している、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記１つ以上のプロセッサは、前記ウェアラブルデバイスと通信しているユーザデバイスまたは遠隔サーバに搭載されるように位置しており、前記ユーザデバイスおよび前記遠隔サーバは、前記ウェアラブルデバイスから離れて提供される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記所定のジェスチャは、前記ユーザが喫煙し、または煙草を喫煙しようとすること、食べること、飲むこと、もしくは薬を服用することを含む異なるアクティビティと関連付けられた異なるジェスチャの群から選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記少なくとも１つのセンサは、加速度計と、ジャイロスコープとを備え、前記２つ以上の運動ベクトルの規模は、（１）前記加速度計から取得される加速度ベクトルの規模、および（２）前記ジャイロスコープから取得される角速度ベクトルの規模を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記１つ以上のプロセッサは、前記加速度ベクトルの規模および／または前記角速度ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記可能性を決定するように構成されている、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記１つ以上のプロセッサは、少なくとも前記加速度ベクトルまたは前記角速度ベクトルに基づいて、前記ウェアラブルデバイスのピッチ角、ロール角、および／またはヨー角を計算することと、前記計算された角に基づいて、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記可能性を決定することとを行うように構成されている、請求項５に記載のシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのセンサは、以下：磁力計、心拍数モニタ、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、気圧計、外部温度センサ、マイクロホン、皮膚温度センサ、容量センサ、または電気皮膚反応を検出するように構成されているセンサのうちの１つ以上を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記１つ以上のプロセッサは、多次元分布関数を計算することによって前記センサデータを分析するように構成され、前記多次元分布関数は、前記所定のジェスチャの種々の側面と関連付けられた複数の特徴を備え、前記複数の特徴は、前記センサデータから抽出される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つ以上のプロセッサは、データ圧縮ステップを前記センサデータに適用するように構成され、前記データ圧縮ステップは、少なくとも、前記センサデータを伝送するために必要とされる帯域幅を減少させ、または前記センサデータの伝送中の前記ウェアラブルデバイスの電力消費量を減少させるように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのセンサは、複数の異なる周波数において前記センサデータを収集するように構成された複数のセンサを備え、前記データ圧縮ステップは、前記複数のセンサのうちの少なくとも１つがある周波数を上回って前記センサデータを収集しているとき、前記センサデータの一部を抽出するために使用され、前記１つ以上のプロセッサは、前記センサデータの前記抽出された一部を分析して、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記可能性を決定するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのセンサは、（１）前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記可能性が前記閾値を下回るとき、第１の事前決定された周波数において前記センサデータを収集し始め、または（２）前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記可能性が前記閾値を上回るとき、前記第１の事前決定された周波数と異なる第２の事前決定された周波数において前記センサデータを収集し始める、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上のセンサは、第１のセンサの群と、第２のセンサの群とを備え、前記１つ以上のプロセッサは、前記ウェアラブルデバイスの電力消費量を減少させるために、前記第１のセンサの群および前記第２のセンサの群を選択的に起動するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記第２のセンサの群は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記可能性が前記閾値を下回るとき、非アクティブであり、前記１つ以上のプロセッサは、（１）前記ウェアラブルデバイスの電源がオンにされており、かつ前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記可能性が前記閾値を上回るとき、または（２）前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っていることを決定すると、前記第２のセンサの群を選択的に起動するように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ウェアラブルデバイスは、低電力モードと精確モードとを備える複数のモードで動作するように構成され、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っているかどうかを検出する精度は、前記ウェアラブルデバイスが、前記低電力モードと比較して前記精確モードであるとき、向上させられる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
ジェスチャ認識方法であって、前記方法は、
ウェアラブルデバイス上に位置する少なくとも１つのセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、ことと、
前記センサデータにおける２つ以上の運動ベクトルの規模を比較し、前記運動ベクトルの複数の物理的運動プロファイルとの比較を要求しないことによって前記センサデータを分析して、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている可能性を決定することと
を含む、方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
本開示の他の目的および特徴は、仕様、請求項、および添付図面によって明白となるであろう。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
ジェスチャ認識方法であって、前記方法は、
ウェアラブルデバイス上に位置する少なくとも１つのセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、ことと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている確率を決定することと
を含み、
前記確率は、前記センサデータにおける運動ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記運動ベクトルを１つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
ジェスチャ認識方法。
（項目２）
ジェスチャ認識を実装するためのシステムであって、前記システムは、
ウェアラブルデバイス上に位置する少なくとも１つのセンサを使用して収集されるセンサデータを記憶するためのメモリであって、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、メモリと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている確率を決定するためのソフトウェア命令の組を実行するように構成されている１つ以上のプロセッサと
を備え、
前記確率は、前記センサデータにおける運動ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記運動ベクトルを１つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
ジェスチャ認識を実装するためのシステム。
（項目３）
命令を記憶している有形コンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピュータ実装ジェスチャ認識方法を前記１つ以上のプロセッサに行わせ、前記方法は、
ウェアラブルデバイス上に位置する少なくとも１つのセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記ウェアラブルデバイスは、ユーザによって装着されるように構成されている、ことと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが所定のジェスチャを行っている確率を決定することと
を含み、
前記確率は、前記センサデータにおける運動ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記運動ベクトルを１つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
有形コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目４）
前記所定のジェスチャは、異なるアクティビティに関連付けられた異なるジェスチャの群から選択される、項目１に記載の方法。
（項目５）
少なくとも前記センサデータにおける異なる運動ベクトルの前記規模に基づいて、前記運動ベクトルを前記１つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに前記異なるアクティビティに関連付けられた前記ジェスチャを互いに区別することをさらに含む、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記少なくとも１つのセンサは、加速度計と、ジャイロスコープとを備えている、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記運動ベクトルの前記規模は、（１）前記加速度計から取得される加速度ベクトルの規模、および／または、（２）前記ジャイロスコープから取得される角速度ベクトルの規模を含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記加速度ベクトルの前記規模および／または前記角速度ベクトルの前記規模に部分的に基づいて、前記確率を決定することをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目９）
異なる期間内の前記加速度ベクトルの前記規模および／または前記角速度ベクトルの前記規模に部分的に基づいて、前記加速度ベクトルおよび／または前記角速度ベクトルを前記１つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに前記確率を決定することをさらに含む、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記加速度ベクトルおよび／または前記角速度ベクトルに基づいて、前記ウェアラブルデバイスのピッチ角、ロール角、および／またはヨー角を計算することをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目１１）
前記ピッチ角、前記ロール角、および／または前記ヨー角に基づいて、前記確率を決定することをさらに含む、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率を決定するために、異なる期間内の前記加速度ベクトルの前記規模と前記角速度ベクトルの前記規模との間の相関関係を決定することをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目１３）
前記少なくとも１つのセンサは、磁力計、心拍数モニタ、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、外部温度センサ、マイクロホン、皮膚温度センサ、容量センサ、および／または電気皮膚反応を検出するように構成されているセンサのうちの１つ以上のものをさらに備えている、項目１に記載の方法。
（項目１４）
前記センサデータは、前記１つ以上の物理的運動プロファイルに対して前記センサデータを比較することなく分析される、項目１に記載の方法。
（項目１５）
前記１つ以上の物理的運動プロファイルの形状は、前記ユーザの１つ以上の物理的ジェスチャの形状に実質的に類似している、項目１４に記載の方法。
（項目１６）
前記センサデータを分析することは、多次元分布関数を計算することをさらに含み、前記多次元分布関数は、複数の特徴の確率関数である、項目１１に記載の方法。
（項目１７）
前記複数の特徴は、前記所定のジェスチャの種々の側面に関連付けられている、項目１６に記載の方法。
（項目１８）
前記複数の特徴は、以下の特徴、すなわち、（１）前記ジェスチャ中の部分的運動の持続時間、（２）前記加速度ベクトルの前記規模、（３）前記角速度ベクトルの前記規模、（４）前記ロール角、および（５）前記ピッチ角のうちの２つ以上のものを含む、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記多次元分布関数は、前記所定のジェスチャの１つ以上の特性に関連付けられている、項目１６に記載の方法。
（項目２０）
前記多次元分布関数は、０〜１の単一の確率値を返すように構成され、前記確率値は、各特徴の確率を表す、項目１６に記載の方法。
（項目２１）
各特徴は、個別の値によって表される、項目１６に記載の方法。
（項目２２）
各特徴は、連続したつながりに沿って測定可能である、項目１６に記載の方法。
（項目２３）
前記複数の特徴は、前記センサデータ内で符号化され、前記センサデータから抽出される、項目１６に記載の方法。
（項目２４）
２つ以上の特徴は、相関性がある、項目１６に記載の方法。
（項目２５）
前記多次元分布関数は、前記２つ以上の相関特徴を相関解除する特異値分解（ＳＶＤ）を使用することによって計算される、項目２４に記載の方法。
（項目２６）
前記ＳＶＤの使用は、前記多次元分布関数の前記確率値を計算するために必要とされる処理時間を短縮し、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率を決定するために必要とされるセンサデータの量を削減する、項目２５に記載の方法。
（項目２７）
前記多次元分布関数は、各特徴の前記相関解除された（回転させられた）１Ｄ確率密度分布を乗算することによって計算され、前記多次元分布関数ｆ（ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎ）＝ｆ（ｐ１）＊ｆ（ｐ２）＊・・・＊ｆ（ｐｎ）である、項目１６に記載の方法。
（項目２８）
前記関数ｆ（ｐ１）は、第１の特徴の１Ｄ確率密度分布であり、前記関数ｆ（ｐ２）は、第２の特徴の１Ｄ確率密度分布であり、前記関数ｆ（ｐｎ）は、ｎ番目の特徴の１Ｄ確率密度分布である、項目２７に記載の方法。
（項目２９）
各特徴の前記１Ｄ確率密度分布は、各特徴のサンプルから取得される、項目２８に記載の方法。
（項目３０）
前記サンプルサイズは、前記特徴の全てにわたって一定である、項目２９に記載の方法。
（項目３１）
前記サンプルサイズは、異なる特徴の間で可変である、項目２９に記載の方法。
（項目３２）
前記複数の特徴のうちの１つ以上のものが統計的に有意でないかどうかを決定することをさらに含む、項目１６に記載の方法。
（項目３３）
前記１つ以上の統計的に有意でない特徴は、前記所定のジェスチャと低い相関関係を有する、項目３２に記載の方法。
（項目３４）
前記多次元分布関数から前記１つ以上の統計的に有意でない特徴を除去することをさらに含む、項目３２に記載の方法。
（項目３５）
前記多次元分布関数から前記１つ以上の統計的に有意でない特徴を除去することは、前記多次元分布関数の前記確率値を計算するために必要とされる計算時間および／または能力を削減する、項目３４に記載の方法。
（項目３６）
前記センサデータを分析することは、フィルタを前記センサデータに適用することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３７）
前記フィルタは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタおよび／または無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを備えている、高次複合フィルタである、項目３７に記載の方法。
（項目３８）
前記フィルタは、カルマンフィルタまたはパークス・マクレランフィルタである、項目３７に記載の方法。
（項目３９）
前記ウェアラブルデバイスは、前記センサデータの分析のために、前記センサデータの一部または全体をユーザデバイスおよび／またはサーバに伝送するように構成されている、項目１に記載の方法。
（項目４０）
前記センサデータの伝送は、１つ以上の無線または有線通信チャネルを介する、項目１に記載の方法。
（項目４１）
前記１つ以上の無線通信チャネルは、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ）、ＷｉＦｉ、３Ｇ、および／もしくは４Ｇネットワークを備えている、項目４０に記載の方法。
（項目４２）
前記ウェアラブルデバイスが前記ユーザデバイスおよび／または前記サーバと動作可能に通信していないとき、前記ウェアラブルデバイス上のメモリに前記センサデータを記憶することをさらに含む、項目３９に記載の方法。
（項目４３）
前記ウェアラブルデバイスと前記ユーザデバイスおよび／または前記サーバとの間の動作可能な通信が再確立されたとき、前記ウェアラブルデバイスから前記ユーザデバイスおよび／または前記サーバに前記センサデータを伝送することをさらに含む、項目４２に記載の方法。
（項目４４）
データ圧縮ステップを前記センサデータに適用することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目４５）
前記センサデータの圧縮は、前記センサデータを伝送するために必要とされる帯域幅を縮小し、前記センサデータの圧縮は、前記センサデータの伝送中の前記ウェアラブルデバイスの電力消費量を削減する、項目４４に記載の方法。
（項目４６）
前記データ圧縮ステップは、異なる測定軸に沿って前記センサデータのサンプル間の時間ベースの差を計算することを含む、項目４４に記載の方法。
（項目４７）
前記時間ベースの差は、前記ウェアラブルデバイスからユーザデバイスおよび／またはサーバに伝送される、項目４６に記載の方法。
（項目４８）
前記センサデータは、所定のビット数を使用して圧縮される、項目４４に記載の方法。
（項目４９）
前記１つ以上のセンサは、事前決定された周波数で前記センサデータを収集するように構成されている、項目１に記載の方法。
（項目５０）
前記事前決定された周波数は、前記ウェアラブルデバイスの電力消費量を最適化および／または削減するように構成されている、項目４９に記載の方法。
（項目５１）
前記事前決定された周波数は、約１０Ｈｚ〜約２０Ｈｚに及ぶ、項目４９に記載の方法。
（項目５２）
前記１つ以上のセンサは、前記ユーザが前記ジェスチャを行っている前記確率が所定の閾値を下回るとき、第１の事前決定された周波数で前記センサデータを収集するように構成されている、項目４９に記載の方法。
（項目５３）
前記１つ以上のセンサは、前記ユーザが前記ジェスチャを行っている前記確率が所定の閾値を上回るとき、第２の事前決定された周波数で前記センサデータを収集するように構成されている、項目５２に記載の方法。
（項目５４）
前記第２の事前決定された周波数は、前記第１の事前決定された周波数より高いかまたはそれに等しい、項目５３に記載の方法。
（項目５５）
前記１つ以上のセンサは、事前決定された持続時間にわたって前記センサデータを収集するように構成されている、項目４９に記載の方法。
（項目５６）
前記１つ以上のセンサは、前記ウェアラブルデバイスの電源がオンにされているとき、リアルタイムで連続的に前記センサデータを収集するように構成されている、項目４９に記載の方法。
（項目５７）
前記１つ以上のセンサは、第１のセンサの群と、第２のセンサの群とを備え、前記方法は、前記ウェアラブルデバイスの電力消費量を削減するために、前記第１のセンサの群および前記第２のセンサの群を選択的に起動することをさらに含む、項目４９に記載の方法。
（項目５８）
前記収集されたセンサデータの量を削減するために、前記第１のセンサの群および前記第２のセンサの群を選択的に起動することをさらに含む、項目５７に記載の方法。
（項目５９）
前記センサデータの量の削減は、前記センサデータのより高速の分析／処理を可能にし、前記センサデータを記憶するために必要とされるメモリの量を削減する、項目５８に記載の方法。
（項目６０）
前記第１のセンサの群は、前記ウェアラブルデバイスの電源がオンにされているときに起動される、項目５７に記載の方法。
（項目６１）
前記第１のセンサの群は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率を決定するために使用される、項目６０に記載の方法。
（項目６２）
前記第２のセンサの群は、前記ユーザが前記ジェスチャを行っている前記確率が所定の閾値を下回るとき、非アクティブである、項目５７に記載の方法。
（項目６３）
前記第２のセンサの群は、前記ウェアラブルデバイスの電源がオンにされており、かつ前記ユーザが前記ジェスチャを行っている前記確率が所定の閾値を上回るとき、選択的に起動される、項目５７に記載の方法。
（項目６４）
前記第２のセンサの群は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っていることを決定すると、選択的に起動される、項目６４に記載の方法。
（項目６５）
前記第２のセンサの群は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っていることを確認し、前記ジェスチャを監視し、前記ジェスチャに関する追加のセンサデータを収集するために、追加のセンサデータを収集するために起動、される、項目６４に記載の方法。
（項目６６）
前記ウェアラブルデバイスは、複数のエネルギーおよび／または性能モードで動作するように構成されている、項目１に記載の方法。
（項目６７）
前記複数のモードは、少なくとも前記ウェアラブルデバイス内の加速度計がオンにされる低電力モードを含む、項目６６に記載の方法。
（項目６８）
前記ウェアラブルデバイスは、前記ウェアラブルデバイスが前記低電力モードであるとき、低い電力消費量を有する、項目６７に記載の方法。
（項目６９）
前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っているかどうかを検出する精度は、前記ウェアラブルデバイスが前記低電力モードであるとき、低減させられる、項目６８に記載の方法。
（項目７０）
前記複数のモードは、前記センサの全てがオンにされる精確モードを含む、項目６６に記載の方法。
（項目７１）
前記ウェアラブルデバイスは、前記ウェアラブルデバイスが前記精確モードであるとき、高い電力消費量を有する、項目７０に記載の方法。
（項目７２）
前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っているかどうかを検出する精度は、前記ウェアラブルデバイスが前記精確モードであるとき、向上させられる、項目７１に記載の方法。
（項目７３）
前記センサデータは、前記ウェアラブルデバイスがアイドルモードまたは充電モードであるとき、分析または伝送されない、項目１に記載の方法。
（項目７４）
前記センサデータは、以下のパラメータ、すなわち、（１）前記ユーザが前記ジェスチャを行うために使用するアクティブな手、（２）前記ユーザのパルスパターン、（３）前記ユーザの場所、（４）前記ウェアラブルデバイスおよび／またはユーザデバイスの識別子、および、（５）前記ジェスチャに関する前記ユーザの行動統計のうちの少なくとも１つを含む、項目１に記載の方法。
（項目７５）
前記パラメータのうちの前記１つ以上のものに基づいて、前記ユーザの識別を認証することをさらに含む、項目７４に記載の方法。
（項目７６）
前記ユーザが異なる時刻および／または異なる地理的場所において前記所定のジェスチャを行っている前記確率を決定することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目７７）
前記異なる時刻および／または前記異なる地理的場所に基づいて、前記センサデータ収集の周波数を調節することをさらに含む、項目７６に記載の方法。
（項目７８）
前記センサデータ収集の前記周波数は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率が事前決定された閾値を上回る時刻および／または地理的場所において増加させられる、項目７７に記載の方法。
（項目７９）
前記センサデータ収集の前記周波数は、前記ユーザが前記所定のジェスチャを行っている前記確率が事前決定された閾値を下回る時刻および／または地理的場所において低減させられる、項目７７に記載の方法。
（項目８０）
前記ユーザが異なる時刻および／または異なる地理的場所において前記所定のジェスチャを行っている前記確率に基づいて、前記センサのうちの１つ以上のものを選択的に起動することをさらに含む、項目７７に記載の方法。
（項目８１）
喫煙ジェスチャを検出する方法であって、前記方法は、
少なくとも１つのセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記センサは、ユーザによって装着されるように構成されているウェアラブルデバイス上に位置する多軸加速度計を備えている、ことと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが喫煙している確率を決定することと
を含み、
前記確率は、前記センサデータにおける加速度ベクトルの規模に部分的に基づいて、運動ベクトルを１つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
喫煙ジェスチャを検出する方法。
（項目８２）
ジェスチャ認識を実装するためのシステムであって、前記システムは、
１つ以上のセンサを使用して収集されるセンサデータを記憶するためのメモリであって、前記センサは、ユーザによって装着されるように構成されているウェアラブルデバイス上に位置する多軸加速度計を備えている、メモリと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが喫煙している確率を決定するためのソフトウェア命令の組を実行するように構成されている１つ以上のプロセッサと
を備え、
前記確率は、前記センサデータにおける加速度ベクトルの規模に部分的に基づいて、運動ベクトルを１つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
ジェスチャ認識を実装するためのシステム。
（項目８３）
命令を記憶している有形コンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピュータ実装ジェスチャ認識方法を前記１つ以上のプロセッサに行わせ、前記命令は、
１つ以上のセンサを使用して収集されるセンサデータを取得することであって、前記センサは、ユーザによって装着されるように構成されているウェアラブルデバイス上に位置する多軸加速度計を備えている、ことと、
前記センサデータを分析し、前記ユーザが喫煙している確率を決定することと
を含み、
前記確率は、前記センサデータにおける加速度ベクトルの規模に部分的に基づいて、前記運動ベクトルを１つ以上の物理的運動プロファイルと比較することなしに決定される、
有形コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目８４）
前記センサデータを分析することは、前記ユーザが煙草を吸煙している確率を決定するために、前記センサデータにおける１つ以上の特徴を分析することを含む、項目８１に記載の方法。
（項目８５）
前記特徴は、以下、すなわち、（１）潜在的な煙草が前記ユーザの口の中で検出される持続時間、（２）前記ユーザの腕のロール角、（３）前記喫煙者の腕のピッチ角、（４）潜在的な煙草吸煙持続時間、（５）連続した潜在的な吸煙間の持続時間、（６）前記ユーザが煙草を吸煙し終えるために要する潜在的な吸煙の回数、（７）前記加速度ベクトルの前記規模、（８）前記ユーザの腕の速度、（９）腕から口へのジェスチャに対応する吸入領域、および／または、（１０）口から腕を下ろすジェスチャに対応する吐出領域のうちの少なくとも１つを含む、項目８４に記載の方法。
（項目８６）
前記センサデータから前記特徴を抽出することをさらに含む、項目８５に記載の方法。
（項目８７）
１つ以上のユーザ入力に基づいて、前記ユーザが喫煙している前記確率を調節することをさらに含む、項目８１に記載の方法。
（項目８８）
前記ユーザ入力は、（１）前記ユーザが喫煙しなかったことを示す入力信号、（２）前記ユーザが喫煙していたことを示す入力信号、および、（３）前記ユーザが喫煙していたが、前記喫煙ジェスチャが認識または検出されなかったことを示す入力信号を含む、項目８７に記載の方法。
（項目８９）
前記分析されたセンサデータおよび前記１つ以上のユーザ入力に基づいて、前記ユーザのためのユーザ構成ファイル（ＵＣＦ）を生成することをさらに含む、項目８８に記載の方法。
（項目９０）
前記ＵＣＦは、複数のユーザに対して一般的である、項目８９に記載の方法。
（項目９１）
前記ＵＣＦは、ある期間後、各ユーザに固有になる、項目８９に記載の方法。
（項目９２）
前記ＵＣＦは、前記ユーザの行動に応じて、時間と共に適合および変化するように構成されている、項目９１に記載の方法。
（項目９３）
前記ＵＣＦは、喫煙以外の異なるアクティビティに関連付けられたユーザパラメータのリストを備えている、項目９１に記載の方法。
（項目９４）
前記異なるアクティビティは、以下、すなわち、立つこと、歩くこと、座ること、運転すること、飲むこと、食べること、および／または、立っているかもしくは座っている間に寄り掛かかることのうちの少なくとも１つを含む、項目９３に記載の方法。
（項目９５）
前記ユーザの喫煙が事前決定された期間にわたって検出されなかったとき、前記ＵＣＦを動的に変更することをさらに含む、項目８９に記載の方法。
（項目９６）
前記ＵＣＦは、前記ユーザの喫煙行動の変化を反映するように動的に変更される、項目９５に記載の方法。
（項目９７）
前記センサデータから抽出されるロール角、ピッチ角、および／またはヨー角に基づいて、前記ユーザが右手もしくは左手で喫煙しているかどうかを決定することをさらに含む、項目８９に記載の方法。
（項目９８）
前記ユーザの前記左／右手情報で前記ＵＣＦを更新することをさらに含む、項目９７に記載の方法。
（項目９９）
前記確率は、１つ以上の喫煙特性に関連付けられた多次元分布関数を使用して決定される、項目８１に記載の方法。
（項目１００）
前記１つ以上の喫煙特性は、前記ユーザが１回以上煙草を吸煙することを含む、項目９９に記載の方法。
（項目１０１）
各吸煙に対する前記多次元分布関数を生成することをさらに含む、項目１００に記載の方法。
（項目１０２）
（１）いくつかの潜在的な吸煙、（２）各潜在的な吸煙に対する前記多次元分布関数、および（３）前記いくつかの潜在的な吸煙が生じる持続時間に基づいて、前記ユーザが喫煙している前記確率を決定することをさらに含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０３）
前記いくつかの潜在的な吸煙に対する前記多次元分布関数の総和が、事前決定された確率閾値以上かどうかを決定することをさらに含む、項目１０２に記載の方法。
（項目１０４）
前記総和が前記事前決定された確率閾値以上のとき、前記ユーザが喫煙しており、前記総和が前記事前決定された確率閾値未満であるとき、前記ユーザが喫煙していないことを決定することをさらに含む、項目１０３に記載の方法。
（項目１０５）
前記ユーザは、事前決定された回数の吸煙事前決定された期間内で検出されたとき、喫煙していると決定される、項目１０４に記載の方法。
（項目１０６）
前記潜在的な吸煙に関連付けられる前記ロールおよびピッチ角を分析し、そのロールおよびピッチ角が事前決定されたロール／ピッチ閾値外になる前記吸煙を破棄することをさらに含む、項目１０２に記載の方法。
（項目１０７）
前記潜在的な吸煙間の持続時間を分析し、前記持続時間が事前決定された期間外になる前記吸煙を破棄することをさらに含む、項目１０２に記載の方法。
（項目１０８）
前記ユーザが異なる時刻および／または異なる地理的場所において喫煙する前記確率を決定することをさらに含む、項目８１に記載の方法。
（項目１０９）
前記異なる時刻および／または前記異なる地理的場所に基づいて、前記センサデータ収集の周波数を調節することをさらに含む、項目１０８に記載の方法。
（項目１１０）
前記センサデータ収集の前記周波数は、前記ユーザが喫煙している前記確率が事前決定された閾値を上回る時刻および／または地理的場所において増加させられる、項目１０９に記載の方法。
（項目１１１）
前記センサデータ収集の前記周波数は、前記ユーザが喫煙している前記確率が事前決定された閾値を下回る時刻および／または地理的場所において低減させられる、項目１０９に記載の方法。
（項目１１２）
前記ユーザが異なる時刻および／または異なる地理的場所において喫煙する前記確率に基づいて、前記センサのうちの１つ以上のものを選択的に起動することをさらに含む、項目１０８に記載の方法。