【手続補正書】
【提出日】平成28年8月10日(2016.8.10)
【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】
非接触ジェスチャ認識のための方法であって、
関連付けられている複数の検出センサを使用して、１つ以上のジェスチャ関連信号を検出することと、
自動認識技法を使用して、前記１つ以上のジェスチャ関連信号から検出される前記非接触ジェスチャを評価することにより、前記非接触ジェスチャが、所定の組のジェスチャのうちの１つに対応するかどうかを決定することと
を含み、
前記ジェスチャの開始を決定することにおいて、開始は、標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が減少し、前記標的物体と少なくとも別のセンサとの間の距離が増加し、かつ、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さい場合に決定される、方法。
【請求項２】
前記ジェスチャを評価することは、ジェスチャの停止を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ジェスチャの停止は、所与の時点において、前記標的物体と全てのセンサとの間の距離が減少し、および／または、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さく、および／または、信号変化が前記所与の時点後の所定の複数の信号サンプルにわたり所定の閾値より小さい場合に決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各ジェスチャは、１つ以上の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）によって表される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ジェスチャを評価することは、１つ以上のＨＭＭに対する確率評価尺度を評価することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上のＨＭＭの観察行列が関連付けられている特徴は、非量子化または量子化センサ信号レベル、ｘ／ｙ／ｚ位置、距離、方向、配向、角度、および／または、これらの時間に関する一次、二次、またはより高次の導関数、あるいはそれらの任意の組み合わせである、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上のＨＭＭの観察行列が関連付けられている特徴は、２つの量子化レベルに量子化される、前記センサ信号レベルの一次導関数である、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
新しい信号サンプルまたは特徴の各々に対して、各隠れマルコフモデルの確率が更新される、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
隠れマルコフモデルの確率が事前定義された閾値を超える場合、前記認識は、停止される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
センサ配列および関連検出電極によって生成される交流電場を使用する、ジェスチャ認識のためのシステムであって、ジェスチャが、表面に接触せずに行われ、電極信号が、隠れマルコフモデルを使用して評価され、ジェスチャの決定のための開始および停止基準が決定されており、前記隠れマルコフモデルの確率を評価するために使用される特徴シーケンスは、２つの量子化レベルに量子化される、センサ信号レベルの一次導関数である、システム。
【請求項１１】
ジェスチャ認識のためのシステムであって、
関連付けられている複数の検出センサを使用して、１つ以上のジェスチャ関連信号を検出するためのセンサ配列と、
非接触ジェスチャが所定の組のジェスチャのうちの１つに対応するかどうかを決定するために、自動認識技法を使用して、前記１つ以上のジェスチャ関連信号から検出される前記ジェスチャを評価するためのモジュールと
を備え、
前記ジェスチャの開始は、標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が減少し、前記標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が増加し、かつ、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さい場合に決定される、システム。
【請求項１２】
前記ジェスチャの停止は、所与の時点において、前記標的物体と全てのセンサとの間の距離が減少し、および／または、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さく、および／または、信号変化が前記所与の時点後の所定の複数の信号サンプルにわたり所定の閾値より小さい場合に決定される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
各ジェスチャは、１つ以上の隠れマルコフモデルによって表される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
ジェスチャを評価することは、１つ以上の隠れマルコフモデルに対する確率評価尺度を評価することを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１つ以上のＨＭＭの観察行列が関連付けられている特徴は、非量子化または量子化センサ信号レベル、ｘ／ｙ／ｚ位置、距離、方向、配向、角度、および／または、これらの時間に関する一次、二次、またはさらに高次の導関数、あるいはそれらの任意の組み合わせである、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記特徴は、２つの量子化レベルに量子化される、前記センサ信号レベルの一次導関数である、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
新しい信号サンプルまたは特徴の各々に対して、各隠れマルコフモデルの確率が更新される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１８】
隠れマルコフモデルの確率が事前定義された閾値を超える場合、前記認識は、停止される、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
１つ以上の非一過性機械読み取り可能なプログラム命令を含むコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記プログラム命令は、
複数の検出センサを使用して、１つ以上のジェスチャ関連信号を受信することと、
非接触ジェスチャが所定の組のジェスチャのうちの１つに対応するかどうかを決定するために、自動認識技法を使用して、前記１つ以上のジェスチャ関連信号から検出される前記ジェスチャを評価することと
を行うためのものであり、
ジェスチャの開始は、標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が減少し、前記標的物体と少なくとも１つの他のセンサとの間の距離が増加し、かつ、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さい場合に決定される、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
前記ジェスチャの停止は、所与の時点において、前記標的物体と全てのセンサとの間の距離が減少し、および／または、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さく、および／または、信号変化が前記所与の時点後の所定の複数の信号サンプルにわたり所定の閾値より小さい場合に決定される、請求項１９に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２１】
各ジェスチャは、１つ以上の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）によって表される、請求項１９に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２２】
ジェスチャを評価することは、１つ以上のＨＭＭに対する確率評価尺度を評価することを含む、請求項２１に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２３】
前記１つ以上のＨＭＭの観察行列が関連付けられている特徴は、非量子化または量子化センサ信号レベル、ｘ／ｙ／ｚ位置、距離、方向、配向、角度、および／または、これらの時間に関する一次、二次、またはさらに高次の導関数、あるいはそれらの任意の組み合わせである、請求項２１に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２４】
前記特徴は、２つの量子化レベルに量子化される、前記センサ信号レベルの一次導関数である、請求項２１に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２５】
新しい信号サンプルまたは特徴の各々に対して、各隠れマルコフモデルの確率が更新される、請求項２２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２６】
隠れマルコフモデルの確率が事前定義された閾値を超える場合、前記認識は、停止される、請求項２５に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２７】
ジェスチャ認識のためのシステムであって、
関連付けられている複数の検出センサを使用して、１つ以上のジェスチャ関連信号を検出するためのセンサ配列と、
非接触ジェスチャが所定の組のジェスチャのうちの１つに対応するかどうかを決定するために、自動認識技法を使用して、前記１つ以上のジェスチャ関連信号から検出される前記ジェスチャを評価するためのモジュールと
を備え、
各ジェスチャは、１つ以上の隠れマルコフモデルによって表され、１つ以上のＨＭＭの観察行列が関連付けられている特徴は、２つの量子化レベルに量子化されるセンサ信号レベルの一次導関数である、システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
いくつかの実施形態では、ジェスチャの開始は、標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が減少し、標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が増加し、かつ、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さい場合に、決定される。いくつかの実施形態では、ジェスチャの停止は、所与の時点において、標的物体と全てのセンサとの間の距離が減少し、および／または所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さく、および／または信号変化が所与の時点後の所定の複数の信号サンプルにわたり所定の閾値より小さい場合に決定される。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
ジェスチャ認識のための方法であって、
関連付けられている複数の検出センサを使用して、１つ以上のジェスチャ関連信号を検出することと、
自動認識技法を使用して、前記１つ以上のジェスチャ関連信号から検出されるジェスチャを評価することにより、前記ジェスチャが、所定の組のジェスチャのうちの１つに対応するかどうかを決定することと
を含む、方法。
（項目２）
前記ジェスチャを評価することは、ジェスチャの開始および停止を決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記ジェスチャを評価することは、ジェスチャの停止を決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記ジェスチャの開始を決定することにおいて、開始は、標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が減少し、前記標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が増加し、かつ、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さい場合に決定される、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記ジェスチャの停止は、所与の時点において、前記標的物体と全てのセンサとの間の距離が減少し、および／または、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さく、および／または、信号変化が前記所与の時点後の所定の複数の信号サンプルにわたり所定の閾値より小さい場合に決定される、項目１に記載の方法。
（項目６）
各ジェスチャは、１つ以上の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）によって表される、項目１に記載の方法。
（項目７）
ジェスチャを評価することは、１つ以上のＨＭＭに対する確率評価尺度を評価することを含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記ＨＭＭの観察行列が関連付けられている特徴は、非量子化または量子化センサ信号レベル、ｘ／ｙ／ｚ位置、距離、方向、配向、角度、および／または、これらの時間に関する一次、二次、またはより高次の導関数、あるいはそれらの任意の組み合わせである、項目６に記載の方法。
（項目９）
前記特徴は、２つの量子化レベルに量子化される、前記センサ信号レベルの一次導関数である、項目８に記載の方法。
（項目１０）
新しい信号サンプルまたは特徴の各々に対して、各隠れマルコフモデルの確率が更新される、項目７に記載の方法。
（項目１１）
隠れマルコフモデルの確率が事前定義された閾値を超える場合、前記認識は、停止される、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
センサ配列および関連検出電極によって生成される交流電場を使用する、ジェスチャ認識のためのシステムであって、電極信号が、隠れマルコフモデルを使用して評価され、ジェスチャの決定のための開始および停止基準が決定されている、システム。
（項目１３）
前記隠れマルコフモデルの確率を評価するために使用される特徴シーケンスは、２つの量子化レベルに量子化される、前記センサ信号レベルの一次導関数である、項目１２に記載のシステム。
（項目１４）
ジェスチャ認識のためのシステムであって、
関連付けられている複数の検出センサを使用して、１つ以上のジェスチャ関連信号を検出するためのセンサ配列と、
ジェスチャが所定の組のジェスチャのうちの１つに対応するかどうかを決定するために、自動認識技法を使用して、前記１つ以上のジェスチャ関連信号から検出される前記ジェスチャを評価するためのモジュールと
を備えている、システム。
（項目１５）
前記ジェスチャの開始は、標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が減少し、前記標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が増加し、かつ、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さい場合に決定される、項目１４に記載のシステム。
（項目１６）
前記ジェスチャの停止は、所与の時点において、前記標的物体と全てのセンサとの間の距離が減少し、および／または、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さく、および／または、信号変化が前記所与の時点後の所定の複数の信号サンプルにわたり所定の閾値より小さい場合に決定される、項目１４に記載のシステム。
（項目１７）
各ジェスチャは、１つ以上の隠れマルコフモデルによって表される、項目１４に記載のシステム。
（項目１８）
ジェスチャを評価することは、１つ以上の隠れマルコフモデルに対する確率評価尺度を評価することを含む、項目１７に記載のシステム。
（項目１９）
前記ＨＭＭの観察行列が関連付けられている特徴は、非量子化または量子化センサ信号レベル、ｘ／ｙ／ｚ位置、距離、方向、配向、角度、および／または、これらの時間に関する一次、二次、またはさらに高次の導関数、あるいはそれらの任意の組み合わせである、項目１７に記載のシステム。
（項目２０）
前記特徴は、２つの量子化レベルに量子化される、前記センサ信号レベルの一次導関数である、項目１９に記載のシステム。
（項目２１）
新しい信号サンプルまたは特徴の各々に対して、各隠れマルコフモデルの確率が更新される、項目１８に記載のシステム。
（項目２２）
隠れマルコフモデルの確率が事前定義された閾値を超える場合、前記認識は、停止される、項目２１に記載のシステム。
（項目２３）
１つ以上の非一過性機械読み取り可能なプログラム命令を含むコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記プログラム命令は、
複数の検出センサを使用して、１つ以上のジェスチャ関連信号を受信することと、
ジェスチャが所定の組のジェスチャのうちの１つに対応するかどうかを決定するために、自動認識技法を使用して、前記１つ以上のジェスチャ関連信号から検出される前記ジェスチャを評価することと
を行うためのものである、コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目２４）
ジェスチャの開始は、標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が減少し、前記標的物体と少なくとも１つのセンサとの間の距離が増加し、かつ、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さい場合に決定される、項目２３に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目２５）
前記ジェスチャの停止は、所与の時点において、前記標的物体と全てのセンサとの間の距離が減少し、および／または、所定の複数の信号サンプルにわたる短期間変動または同等の評価尺度が閾値より小さく、および／または、信号変化が前記所与の時点後の所定の複数の信号サンプルにわたり所定の閾値より小さい場合に決定される、項目２３に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目２６）
各ジェスチャは、１つ以上の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）によって表される、項目２３に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目２７）
ジェスチャを評価することは、１つ以上のＨＭＭに対する確率評価尺度を評価することを含む、項目２６に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目２８）
前記ＨＭＭの観察行列が関連付けられている特徴は、非量子化または量子化センサ信号レベル、ｘ／ｙ／ｚ位置、距離、方向、配向、角度、および／または、これらの時間に関する一次、二次、またはさらに高次の導関数、あるいはそれらの任意の組み合わせである、項目２６に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目２９）
前記特徴は、２つの量子化レベルに量子化される、前記センサ信号レベルの一次導関数である、項目２８に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目３０）
新しい信号サンプルまたは特徴の各々に対して、各隠れマルコフモデルの確率が更新される、項目２７に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目３１）
隠れマルコフモデルの確率が事前定義された閾値を超える場合、前記認識は、停止される、項目３０に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。