(57)【要約】  本発明は、人体特徴データの処理方法及び装置を開示した。上記方法は、端末から送信された人体特徴情報セットを受信するステップと、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴情報セットから実行されるべきアプリケーションに対応する人体特徴データを抽出するとともに、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行うステップと、を含む。本発明に提供された技術的案によれば、クラウドにバーチャル人間の情報セットを効率的に作成することができ、バーチャル人間をビルドするアプリケーションに信頼性のある技術的サポートを提供することができる。【選択図】図１
2018504960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末から送信された人体特徴情報セットを受信するステップと、
実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、前記人体特徴情報セットから前記実行されるべきアプリケーションに対応する人体特徴データを抽出するとともに、前記人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行うステップと
を含む、
ことを特徴とする人体特徴データの処理方法。
【請求項２】
前記実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、前記人体特徴情報セットから前記人体特徴データを抽出するステップは、
前記実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、前記人体特徴データを含む使用されるべき人体特徴情報が所属する多種類の情報を確定するステップと、
確定された多種類の情報によって、前記人体特徴情報セットから前記人体特徴データを抽出するステップと
を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の人体特徴データの処理方法。
【請求項３】
前記人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行なうステップは、
前記人体特徴データに対して分類処理を行うとともに、予め設定された認識アルゴリズムを採用して、各種類の人体特徴データに対してそれぞれ解析処理を行うステップと、
前記実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、解析後の人体特徴データに対して有効性分析を行うステップと、
予め設定された相関性アルゴリズムに従って解析後の人体特徴データの間の相関性を取得するステップと
を含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の人体特徴データの処理方法。
【請求項４】
前記人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行うステップ後、
データリファクタリング処理された人体特徴データを採用して、予め設定されたイベントが発生したかを判断し、前記予め設定されたイベントの進捗状況を判断するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の人体特徴データの処理方法。
【請求項５】
前記人体特徴情報セットは、人体音声データ、人体画像データ、人体動作データにおける少なくとも１つを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のうち何れか１項に記載の人体特徴データの処理方法。
【請求項６】
端末から送信された人体特徴情報セットを受信する受信モジュールと、
実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、前記人体特徴情報セットから前記実行されるべきアプリケーションに対応する人体特徴データを抽出するとともに、前記人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行う処理モジュールと
を備える、
ことを特徴とする人体特徴データの処理装置。
【請求項７】
前記処理モジュールは、
前記実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、前記人体特徴データを含む使用されるべき人体特徴情報が所属する多種類の情報を確定する確定ユニットと、
確定された多種類の情報によって、前記人体特徴情報セットから前記人体特徴データを抽出する抽出ユニットと
を備える、
ことを特徴とする請求項６に記載の人体特徴データの処理装置。
【請求項８】
前記処理モジュールは、
前記人体特徴データに対して分類処理を行うとともに、予め設定された認識アルゴリズムを採用して、各種類の人体特徴データに対してそれぞれ解析処理を行う解析ユニットと、
前記実行されるべきアプリケーションの要求に応じて解析後の人体特徴データに対して有効性分析を行う分析ユニットと、
予め設定された相関性アルゴリズムに従って解析後の人体特徴データの間の相関性を取得する取得ユニットと
を備える、
ことを特徴とする請求項７に記載の人体特徴データの処理装置。
【請求項９】
データリファクタリング処理された人体特徴データを採用して、予め設定されたイベントが発生したかを判断し、前記予め設定されたイベントの進捗状況を判断する判断モジュールをさらに備える、
ことを特徴とする請求項８に記載の人体特徴データの処理装置。
【請求項１０】
前記人体特徴情報セットは、人体音声データ、人体画像データ、人体動作データにおける少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項６乃至請求項９のうち何れか１項に記載の人体特徴データの処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信分野に関し、具体的には、人体特徴データの処理方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
バーチャル人間技術、即ち、人間自体デジタル化は、現在、ビッグデータ技術時代背景の下で全業界に大きく注目される情報技術先端アプリケーションの一つである。バーチャル人間技術は、人体特徴に対するビッグデータ収集に基づき、データ処理や計算を行って重要な人体特徴を抽出し、そして、人工知能の手段を介して、設備を利用して計算モデルに基づいたデジタル化された人間を実現する。バーチャル人間の動き、表情、言語などの特徴は、ディスプレイ技術を介して、収集する対象であるリアル人間に極めて似ているようにさせることが実現でき、また、他のリアル人間又はバーチャル人間と自発的に交流することもできる。
【０００３】
スマートフォンを代表とするハンディモバイル端末は、人間にとって殆ど毎日不可欠な通信・娯楽デバイスであり、その中に複数の情報収集デバイス、例えば、カメラ、地磁気回転ベクトルセンサ、マイクなどが搭載されている。そのため、スマートフォンが人体特徴ビッグデータ収集のツールとして最適である。また、ビッグデータの処理について、従来は、ハンディ端末のハードウェア仕様だけによっては、記憶や処理が困難であったが、携帯電話は広帯域移動体通信の急速な発展につれて、広帯域移動体通信ネットワーク及び強力なクラウドコンピューティングプラットフォームを介して、こられのビッグデータを記憶したりリアルタイム処理したりすることもできるようになった。従って、ハンディ端末を利用してクラウドコンピューティングプラットフォームと協力して人体特徴データの収集・抽出を実現するために効果的な技術基礎が提供された。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
然るに、関連技術において、スマートモバイル端末を介して人体特徴情報を収集し、モバイル端末とマッチングするクラウドコンピューティングプラットフォームを介して人体特徴データを処理することは未だ実現されていない。
【０００５】
本発明は、少なくとも関連技術においてスマートモバイル端末を介して人体特徴情報を収集し、モバイル端末とマッチングするクラウドコンピューティングプラットフォームを介して人体特徴データを処理することが未だ実現されていない課題を解決できる、人体特徴データの処理方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様によれば、人体特徴データ処理方法が提供される。
【０００７】
前記人体特徴データ処理方法は、端末から送信された人体特徴情報セットを受信するステップと、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴情報セットから実行されるべきアプリケーションに対応する人体特徴データを抽出するとともに、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行うステップと、を含む。
【０００８】
好ましくは、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴情報セットから人体特徴データを抽出するステップは、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴データを含む使用されるべき人体特徴情報が所属する多種類の情報を確定するステップと、確定された多種類の情報によって、人体特徴情報セットから人体特徴データを抽出するステップと、を含む。
【０００９】
好ましくは、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行うステップは、人体特徴データに対して分類処理を行うとともに、予め設定された認識アルゴリズムを採用して、各種類の人体特徴データに対してそれぞれ解析処理を行うステップと、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、解析後の人体特徴データに対して有効性分析を行うステップと、予め設定された相関性アルゴリズムに従って解析後の人体特徴データの間の相関性を取得するステップと、を含む。
【００１０】
好ましくは、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行うステップ後、データリファクタリング処理された人体特徴データを採用して、予め設定されたイベントが発生したかを判断し、予め設定されたイベントの進捗状況を判断するステップをさらに含む。
【００１１】
好ましくは、人体特徴情報セットは、人体音声データ、人体画像データ、人体動作データにおける少なくとも１つを含む。
【００１２】
本発明の他の態様によれば、人体特徴データ処理装置が提供される。
【００１３】
前記人体特徴データ処理装置は、端末から送信された人体特徴情報セットを受信する受信モジュールと、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴情報セットから実行されるべきアプリケーションに対応する人体特徴データを抽出するとともに、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行う処理モジュールとを、備える。
【００１４】
好ましくは、処理モジュールは、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴データを含む使用されるべき人体特徴情報が所属する多種類の情報を確定する確定ユニットと、確定された多種類の情報によって人体特徴情報セットから人体特徴データを抽出する抽出ユニット、とを備える。
【００１５】
好ましくは、処理モジュールは、人体特徴データに対して分類処理を行うとともに、予め設定された認識アルゴリズムを介して各種類の人体特徴データをそれぞれ解析処理する解析ユニットと、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、解析後の人体特徴データに対して有効性分析を行う分析ユニットと、予め設定された相関性アルゴリズムに従って解析後の人体特徴データの間の相関性を取得する取得ユニット、とを備える。
【００１６】
好ましくは、前記装置は、データリファクタリング処理された人体特徴データを採用して、予め設定されたイベントが発生したかを判断し、予め設定されたイベントの進捗状況を判断する判断モジュールをさらに備える。
【００１７】
好ましくは、人体特徴情報セットは、人体音声データ、人体画像データ、人体動作データにおける少なくとも１つを含む。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の実施例によれば、モバイル端末から送信された人体特徴情報セットを受信し、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴情報セットから実行されるべきアプリケーションに対応する人体特徴データを抽出するとともに、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行うことにより、関連技術における、スマートモバイル端末によって人体特徴情報を収集し、モバイル端末とマッチングするクラウドコンピューティングプラットフォームを介して人体特徴データを処理することが未だ実現されていないという問題が解決され、さらにクラウドにバーチャル人間の情報セットを効率的に作成することができ、バーチャル人間をビルドするアプリケーションに信頼性のある技術的サポートを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
ここでの図面は、本発明に対する更なる理解のために提供し、本発明の一部を構成する。本発明の例示的な実施例及びその説明は本発明を解釈するためのものであり、本発明に対して不適切な限定をしない。
【図１】本発明の実施例に係る人体特徴データ処理方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施例に係る人体特徴データ処理装置の構造ブロック図である。
【図３】本発明の好ましい実施例に係る人体特徴データ処理装置の構造ブロック図である。
【図４】本発明の好ましい実施例に係る人体特徴データ処理システムの構造ブロック図である。
【図５】本発明の好ましい実施例に係るＲＡＫＥ処理構造の概略図である。
【図６】本発明の好ましい実施例に係るデータリファクタリング過程の概略図である。
【図７】本発明の好ましい実施例に係る図４に基づくデータリファクタリング過程のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しながら実施例に基づいて本発明を詳細に説明する。なお、互いに抵触がない場合、本願発明の実施例及び実施例における特徴を組み合わせることができる。
【００２１】
図１は、本発明の実施例に係る人体特徴データ処理方法のフローチャートである。図１に示すように、該方法は以下の処理ステップを含んでもよい。
【００２２】
ステップＳ１０２：端末から送信された人体特徴情報セットを受信する。
【００２３】
ステップＳ１０４：実行されるべきアプリケーションの要求（例えば、特定されたアプリケーションを実行することによって、ユーザーがこれから風邪を引く確率を予測する）に応じて、人体特徴情報セットから実行されるべきアプリケーションに対応する人体特徴データを抽出するとともに、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行う。
【００２４】
関連技術において、スマートモバイル端末を介して人体特徴情報を収集し、モバイル端末とマッチングするクラウドコンピューティングプラットフォームを介して人体特徴データを処理することは未だ実現されていない。図１に示された方法によれば、スマートモバイル端末を介して人体特徴情報を収集し、さらにクラウドコンピューティングプラットフォームを介して人体特徴データを抽出してデータリファクタリング処理を行うことにより、関連技術における、スマートモバイル端末を介して人体特徴情報を収集し、モバイル端末とマッチングするクラウドコンピューティングプラットフォームを介して人体特徴データを処理することが未だ実現されていないという問題が解決され、さらにクラウドにバーチャル人間の情報セットを効率的に作成することができ、バーチャル人間をビルドするアプリケーションに信頼性のある技術的サポートを提供することができる。
【００２５】
好ましい実施例において、前記人体特徴情報セットには以下の少なくとも１つが含まれてもよいが、これらに限らない。
【００２６】
（１）人体音声データ、例えば、ユーザーがモバイル端末に内装されたマイクによって発声する音声データ。
【００２７】
（２）人体画像データ、例えば、ユーザーの顔表情データ。
【００２８】
（３）人体動作データ、例えば、ユーザーが予め設定された時間範囲内での活動データ。
【００２９】
好ましくは、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴情報セットから人体特徴データを抽出するステップＳ１０４は、
実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴データを含む使用されるべき人体特徴情報が所属する多種類の情報を確定するステップＳ１と、
確定された多種類の情報によって、人体特徴情報セットから人体特徴データを抽出するステップＳ２と、
を含んでもよい。
【００３０】
好ましい実施例において、スマートハンディモバイル端末、例えば、スマートフォン、ＰＡＤ、電子リーダーの内部に配置されたマイク（ＭＩＣ）、カメラ、地磁気回転ベクトルセンサ、ジャイロスコープ、スマートウォッチに搭載された体温、鼓動などのセンサによって収集された人体の音声、運動及び顔画像情報の経時変化をバックグラウンドのクラウドにひっきりなしに送信され、そのデータ量が膨大であり、データの内容も極めて豊富である。ここで、上記端末自体の機能によって収集可能なあらゆるデータを人体特徴情報セットと定義する。然るに、その中から具体的にどのデータを使用するかは、実行されるべきアプリケーションの実際の要求に従う。例えば、あるアプリケーションは、ユーザーがこれからしばらくの間に風邪を引く確率を予測するために、連続する数日間に当該ユーザーのくしゃみや咳の回数、体温、脈拍、だるい表情を取得する必要がある。ここで、連続する数日間に取得する当該ユーザーのくしゃみや咳の回数、体温、脈拍、だるい表情などを使用されるべき人体特徴情報と定義してもよい。そのうち、くしゃみと咳は音声データであり、体温、鼓動は皮膚感応データであり、だるい表情は顔画像データである。ここで、音声データ、画像データなどを使用されるべき人体特徴情報が所属する多種類の情報と定義してもよい。
【００３１】
なお、各端末の機能が異なるため、仮に実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、音声データ、感応データ及び画像データという３種類のデータ（即ち、上記使用されるべき人体特徴情報）を取得する必要があるとしても、端末自体の機能によって提供できるデータ（即ち、上記人体特徴情報セット）は、音声データと画像データに限られる可能性があり、又は、３種類のデータのすべてが提供され、又は、端末がこの３種類のデータ以外の他の種類のデータ（例えば、運動データ）も提供する可能性もある。従って、上記使用されるべき人体特徴情報と上記人体特徴情報セットとの共通部分を選択して人体特徴データとする必要がある。
【００３２】
好ましくは、ステップＳ１０４において、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理するステップは、以下のステップを含んでもよい。
【００３３】
ステップＳ３：人体特徴データに対して分類処理を行うとともに、予め設定された認識アルゴリズム（例えば、最大類似性アルゴリズム）を採用して、各種類の人体特徴データに対してそれぞれ解析処理を行う。
【００３４】
例えば、端末によってユーザーの声などの音声データを収集する。音声データには、ユーザーの泣き声と、笑い声と、咳声とがさらに含まれてもよい。そのため、対応の特徴認識アルゴリズムを採用して泣き声と、笑い声と、咳声とをそれぞれ解析して、泣き声と、笑い声と、咳声とを区別する。
【００３５】
ステップＳ４：実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、解析後の人体特徴データに対して有効性分析を行う。
【００３６】
例えば、端末がユーザーの声を収集する過程に、周りにいる他人の声を共に収集してアップロードする可能性が高いため、有効性分析によって、ハンディ端末ユーザーの声を他人の声と区別し、ユーザーの声だけを記憶し、他人の声をフィルタリングする。
【００３７】
ステップＳ５：予め設定された相関性アルゴリズム（例えば、パターン認識最小分散アルゴリズム）に従って解析後の人体特徴データの間の相関性を取得する。
【００３８】
例えば、ハンディ端末ユーザーの現在の通話での声が、前回の声に比べ、明らかな変化があるかどうかを判断し、さらにユーザーの身体に異常があるか否かを判断する。例えば、ユーザーが風邪を引いた場合、声がかれる可能性がある。
【００３９】
好ましい実施例において、有効データを選別した後、選別された有効データに対してデータリファクタリング処理を行う必要があり、その目的は、後続操作の要求に応じて、できるだけ有効データを分類してラベリング処理する。このようにすると、判断モジュールの作動煩雑度が効果的に抑えられ、判断効率及び正確性も向上される。
【００４０】
データリファクタリングの過程は、特徴ラベリングと、有効性ラベリングと、相関性指向ラベリングとを含んでもよい。
【００４１】
（１）特徴ラベリング：即ち、データの類型であり、例えば、音声、画像、徴候などがある。異なる特徴データは異なる認識アルゴリズムによって解析することができる。例えば、ハンディ端末ユーザーが連続数回の通話で発した音声データを連続採用し、笑い声と、泣き声と、咳声などの多種の声を区別する。
【００４２】
（２）有効性ラベリング：特徴データに対して分析を行った後、現在のデータがアプリケーションにとって有効か否かをラベリングする。勿論、常用アプリケーションの有効性ラベリンググループを作成してもよい。例えば、収集された上記ユーザーの音声データに、周りの人の声が混ざる可能性が高いため、有効性ラベリング過程を介して周りの人の声をフィルタリングし、ユーザー自身の声のみを残す。
【００４３】
（３）相関性指向ラベリング：それぞれの特徴データに対して相関計算を行うとともに、計算の結果によってこれらの特徴データの直接的相関性を表明する。例えば、ユーザーが複数回の通話で発した声を連続して収集し、ユーザーの声が益々かれてしまい、咳の回数が益々増加することを検知することにより、ユーザーがもう風邪を引き、ひいては熱が出たことを判断できる。
【００４４】
好ましくは、ステップＳ１０４において、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理した後、以下のステップが含まれてもよい。
【００４５】
ステップＳ６：データリファクタリング処理された人体特徴データを採用して、予め設定されたイベントが発生したかを判断し、予め設定されたイベントの進捗状況を判断する。
【００４６】
好ましい実施例において、上記データリファクタリング処理されて得た情報により、現在発生可能なイベント及び当該イベントの重要性を判断することができ、対応する警告及び解決手段を提供することができる。例えば、ユーザーが風邪又は熱病を患うか否かを判断するための専用のアプリケーションを予め開発してもよい。当該アプリケーションは、上記特徴分析、有効性分析及び相関性分析を実行することで、ユーザーが風邪又は熱病を患うか否かを判断することができる。患った場合、さらに対応して服薬注意や早めに受診することをヒントする解決手段をユーザーに提供する。風邪又は熱病を患う傾向が確定された場合、風邪予防のために早めに服薬するアドバイスをユーザーに提供する。
【００４７】
図２は、本発明の実施例に係る人体特徴データ処理装置の構造ブロック図である。図２に示されたように、当該人体特徴データ処理装置は、端末から送信された人体特徴情報セットを受信する受信モジュール１０と、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴情報セットから実行されるべきアプリケーションに対応する人体特徴データを抽出するとともに、人体特徴データに対してデータリファクタリング処理を行う処理モジュール２０とを備えてもよい。
【００４８】
図２に示された装置を採用し、関連技術における、スマートモバイル端末によって人体特徴情報を収集し、モバイル端末とマッチングするクラウドコンピューティングプラットフォームを介して人体特徴データを処理することが未だ実現されていないという問題が解決され、さらにクラウドにバーチャル人間の情報セットを効率的に作成することができ、バーチャル人間をビルドするアプリケーションに信頼性のある技術的サポートを提供することができる。
【００４９】
好ましい実施過程において、上記人体特徴情報セットには以下の少なくとも１つが含まれてもよいが、これに限らない。
【００５０】
（１）人体音声データ、例えば、ユーザーがモバイル端末に内装されたマイクによって発声する音声データ。
【００５１】
（２）人体画像データ、例えば、ユーザーの顔表情データ。
【００５２】
（３）人体動作データ、例えば、ユーザーが予め設定された時間範囲内の活動データ。
【００５３】
好ましくは、処理モジュール２０は、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、人体特徴データを含む使用されるべき人体特徴情報が所属する多種類の情報を確定する確定ユニット（図示せず）と、確定された多種類の情報によって、人体特徴情報セットから人体特徴データを抽出する情報を確定する確定ユニット（図示せず）とを備えてもよい。
【００５４】
好ましくは、処理モジュール２０は、人体特徴データに対して分類処理を行うとともに、予め設定された認識アルゴリズムを採用して、各種類の人体特徴データに対してそれぞれ解析処理する解析ユニット（図示せず）と、実行されるべきアプリケーションの要求に応じて、解析後の人体特徴データに対して有効性分析を行う分析ユニット（図示せず）と、予め設定された相関性アルゴリズムに従って解析後の人体特徴データの間の相関性を取得する取得ユニット（図示せず）とを備えてもよい。
【００５５】
好ましくは、図３に示されたように、上記装置は、データリファクタリング処理された人体特徴データを採用して、予め設定されたイベントが発生したかを判断し、予め設定されたイベントの進捗状況を判断する判断モジュール３０を備えてもよい。
【００５６】
図４は、本発明の好ましい実施例に係る人体特徴データ処理システムの構造ブロック図である。図４に示すように、本発明の好ましい実施例において、ハンディ端末側に、マイク、カメラ、加速度センサ、体表センサ及び地磁気センサなどの部品が含まれてもよい。これらの部品に対する管理及び制御は、データ収集及び送信制御システムによって一括に行う。人体特徴情報を効果的に抽出するために、データ処理モジュール（前記確定ユニットと抽出ユニットとに相当する）が設置される。当該データ処理モジュールはＲＡＫＥと命名され、その意味はくま手である。くま手により、大量のデータにおけるそれぞれのアプリケーションに対応するデータを分離することができ、後続のデータリファクタリングモジュールに送信し、分離されたデータに対してデータリファクタリング処理を行うように設置し、人体情報関連を作る。さらに、データリファクタリング処理されたデータを判断モジュールに送信し、また、データリファクタリング処理された人体特徴データを採用して、予め設定されたイベントが発生したかを判断し、予め設定されたイベントの進捗状況を判断することができる。
【００５７】
図５は、本発明の好ましい実施例によるＲＡＫＥ処理構造の概略図である。図５に示すように、ＲＡＫＥの作用は、複数のアプリケーションのそれぞれ異なる要求に応じてくま手の規格を決め、様々な度合いの人体特徴有効データを抽出する。当該くま手によって抽出及び分類操作を効果的に実行することができる。
【００５８】
くま手の歯のそれぞれが１種の人体特徴類別を表してもよい。くま手の歯の間に存在する横バーが特徴データ収集の時間帯であってもよい。くま手の歯の太さや長さなどの寸法が人体特徴の認識深度を表してもよい。くま手の歯とくま手の歯との間の距離が調整可能であることが、それぞれの人体特徴データが時間上の相関程度を表し、くま手の歯の太さが調整可能であることが、人体特徴認識アルゴリズムの深度を表する。
【００５９】
例えば、あるアプリケーションはユーザーがこれからしばらくの間に風邪を引く確率を予測するために、連続する数日間に当該ユーザーのくしゃみや咳の回数、体温、脈拍、だるい表情を取得する必要がある。そのうち、くしゃみと咳は音声データであり、体温、鼓動は皮膚感応データであり、だるい表情は顔画像データである。これらのデータは何れもＲＡＫＥのくま手の歯としてもよい。咳及び体温変化時間と、人のだるい表情時間との関係がくま手の横レバーである。
【００６０】
咳、くしゃみと体温上昇の時間が高度に一致する場合、当該ユーザーに風邪の症状が見られる確率が非常に高いと判定できる。しかし、両方の直接な時間相関度が比較的に低い場合、風邪を引く確率が中等と見なされ、両方の相関度が０に近い場合、風邪を引く確率が非常に低いと判断される。特定されたアプリケーションがあって当該ユーザーが風邪を引いた原因を深く分析する必要がある場合、咳の音質、体温の経時変化関係及び心拍数データという３つのくま手の歯に、さらに複雑な認識アルゴリズムを実行する必要がある。例えば、咳の原因が上気道感染か、それとも肺感染かを判断するように、咳音声データに肺葉細動の特徴音声が存在するか否かを認識する。体温が単位時間内における変化程度を併せて、現在炎症が存在することと、炎症の厳しさを判断する。心拍数データを分析することにより、早期収縮、心室細動などの異常心電データが存在するか否かことを判断して、さらに心筋に炎症が発生したか否かを判断し、現在ユーザーが引く可能性がある風邪の種類及びその厳しさを提供する。当該ユーザーが患った病気が上気道感染であるか、肺感染であるか、それとも心筋炎であるかを判断して、対応する警告や解決手段を提供する。
【００６１】
ＲＡＫＥによって有効データが選別された後、データリファクタリングモジュール（上記解析ユニット、分析ユニット及び取得ユニットに相当する）を介してデータリファクタリング処理を行う必要がある。リファクタリングの目的は、できるだけ判断モジュールの要求に応じて、有効データを分類してラベリング処理する。このように、判断モジュールの作動煩雑度が効果的に抑えられ、判断効率及び正確性も向上される。
【００６２】
データリファクタリングモジュールは、特徴ラベリングと、有効性ラベリングと、相関性指向ラベリングとを含んでもよい。
【００６３】
（１）特徴ラベリング：即ち、データの類型であり、例えば、音声、画像、徴候などがある。異なる特徴データは異なる認識アルゴリズムによって解析することができる。具体的に採用される認識アルゴリズムは、関連技術における標準アルゴリズムを選択してよいが、ここでは省略する。
【００６４】
（２）有効性ラベリング：特徴データに対して分析を行った後、相関性分析結果を併せて、現在のデータがアプリケーションにとって有効か否かをラベリングする。勿論、常用アプリケーションの有効性ラベリンググループを作成してもよい。
【００６５】
（３）相関性指向ラベリング：それぞれの特徴データを相関計算し、計算の結果に基づいてこれらの特徴データの直接の相関性を明示することができる。具体的に採用する認識アルゴリズムは、関連技術における標準アルゴリズムを選択してよく、ここは省略する。
【００６６】
図６は、本発明の好ましい実施例に係るデータリファクタリング過程の概略図である。図６に示すように、分類後のデータ内容に対して特徴ラベリング、有効性ラベリング及び相関性指向ラベリングすることによって、さらにハンディ端末を利用してクラウドコンピューティングプラットフォームと協力して人体特徴データの収集を実現するために効果的な技術基礎を提供する。例えば、まず、ハンディ端末ユーザーが複数回連続の通話で発した音声データを連続採用し、笑い声と、泣き声と、咳声などの多種の声を区別し、各種類の声にそれぞれ特徴ラベルを付ける。次に、収集された上記ユーザーの音声データに周りの人の声が混ぜる可能性が高いため、有効性ラベリング過程によって周りの人の声をフィルタリングして、ユーザー自身の声のみを残す必要があり、さらに有効性ラベルを付ける。そして、ユーザーが複数回の通話で発した声を連続収集して、ユーザーの声が益々かれてしまい、咳の回数が益々増加することを見つけることによって、ユーザーが風邪を引き、ひいては熱が出たことが判断され、相関性指向ラベルを付ける。
【００６７】
図７は、本発明の好ましい実施例の図４のデータリファクタリング過程のフローチャートである。図７に示すように、当該フローには以下の処理ステップが含まれてもよい。即ち、クラウドサーバーが端末から送信された人体特徴の原始データパックを受信した後、人体特徴の原始データパックに対して解凍処理を行う。クラウドサーバーが送信データの正確性を確定すると、ＲＡＫＥの起動を準備する。クラウドサーバーはアプリケーションの要求（例えば、端末ユーザーが既に風邪を引いたか、又は風邪を引く可能性が高いことを確定するアプリケーション）に応じて、相関度、特徴データを定義し、深度のアルゴリズムを認識し、ＲＡＫＥの設定を行って起動する。ＲＡＫＥは、更新された人体特徴データを出力し、データを圧縮してデータリファクタリングモジュールに提供する。データリファクタリングモジュールは、判断モジュールの要求（例えば、端末ユーザーが既に風邪を引いたかを判断する）に応じて、対応のデータパックを解凍し（特徴認識アルゴリズムを起動し）、収集された声から端末ユーザーの話す声及び咳声を解析し、さらに特徴ラベルを付ける必要があることが確定される。データ有効性の認識が完成した後、データリファクタリングモジュールは収集された話す声及び咳声が確実に端末ユーザーが発したものであることを確認すると、有効特徴であると確定し、さらに有効性ラベルを付ける必要があることが確定される。さもなければ、端末ユーザー以外の他人が発した声をもって非有効特徴ベースを作成する必要があり、データリファクタリングモジュールは異なる特徴データを算出した後の相関性データを出力し、端末ユーザーが複数回連続の通話で発した話す声及び咳声の変化状況を統計する。最後に、特徴認識の分析結果と、有効性認識の分析結果と、相関性認識の分析結果のそれぞれによって、特徴ラベル、有効性ラベル及び相関性ラベルを作り、さらに特徴データ、有効性データ及び相関性データに対してカプセル化処理を行う。
【００６８】
上記記載から、上記実施例によれば以下の技術的効果（なお、これらの効果は、ある好ましい実施例によって実現される効果である）を奏することが見つけられる。即ち、本発明の実施例が提供した技術的案によれば、スマートハンディ端末設備に搭載されたカメラ、マイク、加速度センサ及びジャイロスコープなどの設備を利用し、人体の日常環境での音声、顔表情及び動作慣習に関する情報をそれぞれ収集し、これらの情報をバックグラウンドのクラウドコンピューティングプラットフォームに転送する。クラウドコンピューティングプラットフォームは、予め設定されたモデルマッチングアルゴリズムを介して受信した人体情報を処理して、クラウドにて有効な人体特徴データベースを組み合わせる。当該データベースは、リアル人物に対等するバーチャル人物のビルディングのために人体特徴データサポートを提供する。
【００６９】
明らかに、当業者であれば、上記本発明における各モジュール又は各ステップが共通の計算装置によって実現されることを理解すべきであり、各モジュール又は各ステップは１つの計算装置に集積されてもよく、又は複数の計算装置からなるネットワークに分布されてもよい。選択的には、各モジュール又は各ステップは計算装置が実行可能なプログラムコードによって実現されてもよい。従って、メモリー装置に記憶して計算装置によって実行することができる。また、ある状況では、開示された又は記載されたステップを、ここで記載の順次と異なる順次によって実行してもよい。又は、それぞれを集積回路モジュールと作成してもよい。又は、それらうちの複数のモジュール又はステップを１つの集積回路モジュールと作成することによって実現してもよい。このように、本発明は何れの特定されたハードウェアとソフトウェアとの組み合わせに限らない。
【００７０】
上記内容はただ本発明の好ましい実施例に過ぎず、本発明を制限しない。当業者であれば、本発明に対して各種の変更や変化を実施してもよい。本発明の思想及び原則を超えない範囲で、何れの補正、対等する取替、改良などはすべて本発明の保護範囲内に含まれるべきである。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
上記記載のように、本発明の実施例が提供する人体特徴データの処理方法及び装置は以下の有益的な効果を奏する。即ち、スマートハンディ端末設備に搭載されたカメラ、マイク、加速度センサ及びジャイロスコープなどの設備を利用して、人体の日常環境での音声、顔表情及び動作慣習に関する情報をそれぞれ収集し、これらの情報をバックグラウンドのクラウドコンピューティングプラットフォームに転送する。クラウドコンピューティングプラットフォームは、予め設定されたモデルマッチングアルゴリズムを介して受信した人体情報を処理して、クラウドにて有効的な人体特徴データベースを組み合わせる。当該データベースは、リアル人物に対等するバーチャル人物のビルディングのために人体特徴データサポートを提供する。
【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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【国際調査報告】
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