(57)【要約】【課題】操作面に接触若しくは近接した物体が指先であるか否かを少ない計算量で精度良く判定できる入力装置と、その指判定方法及びプログラムを提供する。【解決手段】センサ部１０の操作面に物体が接触若しくは近接した領域における検出データの二次元の分布が、二次元正規分布と仮定される。操作面に物体が接触若しくは近接した領域の輪郭は、この二次元正規分布を表す確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）が一定値と等しい条件を満たす二次元平面上の点の集合である仮想的な楕円に近似される。物体が接触若しくは近接した操作面上の領域が特定されると、当該特定された領域に含まれる検出データとその検出位置とに基づいて、この仮想的な楕円の長軸と短軸との比に応じた第１評価値Ｅ１が算出される。第１評価値Ｅ１が所定の範囲内にあるか否かに応じて、この領域に接触若しくは近接した物体が指先であるか否かが判定される。【選択図】図６
2016031672.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
操作面への物体の接触若しくは近接に応じた情報を入力する入力装置であって、
前記操作面上に分布する複数の検出位置において物体の接触若しくは近接の度合をそれぞれ検出するセンサ部と、
前記センサ部の検出結果に基づいて、前記操作面上の複数の位置における物体の接触若しくは近接の度合を示す複数の検出データを含んだ２次元データを生成する２次元データ生成部と、
前記２次元データに基づいて、物体が接触若しくは近接した前記操作面上の領域を特定する領域特定部と、
前記領域特定部によって特定された領域に対応する仮想的な楕円の長軸と短軸との比に応じた第１評価値を算出する算出部と、
前記第１評価値が第１の範囲内にある場合、前記操作面に接触若しくは近接した物体が指先であると判定し、前記第１評価値が前記第１の範囲内にない場合、当該物体が指先でないと判定する判定部とを有し、
前記仮想的な楕円は、前記領域特定部により特定された領域における前記検出データの二次元の分布を二次元正規分布と仮定した場合において、前記二次元正規分布を表す確率密度関数が一定値と等しい条件を満たす二次元平面上の点の集合であり、
前記算出部は、前記特定された領域に含まれる前記検出データとその検出位置とに基づいて前記第１評価値を算出する
ことを特徴とする入力装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記確率密度関数における所定のパラメータを、前記特定された領域に含まれる前記検出データに基づいて算出し、当該算出したパラメータに基づいて前記第１評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の入力装置。
【請求項３】
前記検出データの検出位置は、前記操作面上に設定された直交座標系における第１座標軸の座標値及び第２座標軸の座標値によって指定されており、
前記算出部は、前記第１座標軸の座標値を前記確率密度関数の第１確率変数とし、前記第２座標軸の座標値を前記確率密度関数の第２確率変数とし、前記確率密度関数が前記検出データに応じた値を持つ場合において、前記第１確率変数についての分散に応じた第１パラメータ、前記第２確率変数についての分散に応じた第２パラメータ、及び、前記第１確率変数及び前記第２確率変数についての共分散に応じた第３パラメータを算出し、当該算出した第１パラメータ、第２パラメータ及び第３パラメータに基づいて前記第１評価値を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の入力装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの差を二乗した値と前記第３パラメータの４倍の値とを加算した値が、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの和を二乗した値で除されることにより得られる数値に応じた前記第１評価値を取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の入力装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記仮想的な楕円の面積に応じた第２評価値を前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに基づいて算出し、
前記判定部は、前記第１評価値が前記第１の範囲内にありかつ前記第２評価値が第２の範囲内にある場合、前記操作面に接触若しくは近接した物体が指先であると判定し、前記第１評価値が前記第１の範囲内にない又は前記第２評価値が第２の範囲内にない場合、当該物体が指先でないと判定する
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の入力装置。
【請求項６】
前記算出部は、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの和に応じた前記第２評価値を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の入力装置。
【請求項７】
操作面上に分布する複数の検出位置において物体の接触若しくは近接の度合をそれぞれ検出するセンサの検出結果を入力したコンピュータが、当該検出結果に基づいて、当該物体が指先であるか否かを判定する指判定方法であって、
前記センサの検出結果に基づいて、前記操作面上の複数の位置における物体の接触若しくは近接の度合を示す複数の検出データを含んだ２次元データを生成するステップと、
前記２次元データに基づいて、物体が接触若しくは近接した前記操作面上の領域を特定するステップと、
前記特定された領域に対応する仮想的な楕円の長軸と短軸との比に応じた第１評価値を算出するステップと、
前記第１評価値が第１の範囲内にある場合、前記操作面に接触若しくは近接した物体が指先であると判定し、前記第１評価値が前記第１の範囲内にない場合、当該物体が指先でないと判定するステップと
を有し、
前記仮想的な楕円は、前記領域を特定するステップで特定された領域における前記検出データの二次元の分布を二次元正規分布と仮定した場合において、前記二次元正規分布を表す確率密度関数が一定値と等しい条件を満たす二次元平面上の点の集合であり、
前記第１評価値を算出するステップにおいては、前記特定された領域に含まれる前記検出データとその検出位置とに基づいて前記第１評価値を算出する
ことを特徴とする指判定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の指判定方法における各ステップをコンピュータにおいて実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ等の各種の情報機器において情報の入力に用いられる入力装置に係り、特に、指やペンなどの物体が操作面に接触若しくは近接した領域を特定し、その特定した領域に基づいて情報を入力する入力装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ノートブック型ＰＣやタブレット端末、スマートフォンなどの情報機器の入力インターフェースとして、指やペンなどの物体の接触位置を検出するセンサを備えたタッチパッドやタッチパネルなどの装置が広く普及している。物体の接触位置を検出するセンサには、抵抗膜方式や静電容量方式など種々のタイプが存在するが、近年では、複数の接触箇所を検出する「マルチタッチ」への対応が可能な静電容量方式のセンサの採用が増加している。
【０００３】
下記の特許文献１には、格子状に直交した導電線間のキャパシタンスの変化を検出する２次元センサマトリクスを用いて指等の接触位置を検出するマルチタッチ・デジタイザ・システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−５０１２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、マルチタッチ式のセンサにおいては、指先が操作面に触れた場合と、指先でない手の一部（掌や指の腹など）や他の物体が操作面に触れた場合とを正しく識別することが求められる。操作面に触れた物体が指先であるか否かを正しく判定できないと、ユーザの意図していない指示が入力され易くなり、使用性が低下する。
【０００６】
上記特許文献１では、２次元センサマトリクスによって検出されたタッチ領域がユーザの指先であるか否かを識別するために、タッチ領域のアスペクト比を利用する方法が記載されている。タッチ領域が指先によるものでない場合、その形状は、指先によるタッチ領域に比べて細長い楕円になり易いことが知られている。上記特許文献１の方法では、この楕円形状としての特徴を、タッチ領域の短軸内の導電線数に対する長軸内の導電線数の比（形状尺度）に基づいて推定している。しかしながら、楕円の長軸及び短軸が導電線の方向に対して斜めに傾いている場合、上記特許文献１に記載される方法では、楕円としての形状を正しく推定できないという問題がある。すなわち、実際のタッチ領域の形状が細長い楕円であっても、導電線に対する長軸及び短軸の傾きが４５度に近くなると、円に近い形状として推定されてしまう。
【０００７】
このような楕円の推定の不正確さを改善するため、例えば、タッチ領域の輪郭線に近似する楕円の方程式を最小二乗法やガウス・ニュートン法などを用いて導出する方法も考えられる。しかしながら、楕円方程式を導出するこれらの方法は計算量が多く、演算時間が長くなるという問題や、演算能力の高いハードウェアが必要になるという問題がある。また、タッチ領域の輪郭線付近のデータのみから楕円方程式が導出されることから、ノイズ等によって輪郭線付近のデータが局所的に乱れている場合、楕円方程式の推定に大きな誤差が生じてしまうという問題もある。
【０００８】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、操作面に接触若しくは近接した物体が指先であるか否かを少ない計算量で精度良く判定できる入力装置と、その指判定方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の観点は、操作面への物体の接触若しくは近接に応じた情報を入力する入力装置に関する。この入力装置は、前記操作面上に分布する複数の検出位置において物体の接触若しくは近接の度合をそれぞれ検出するセンサ部と、前記センサ部の検出結果に基づいて、前記操作面上の複数の位置における物体の接触若しくは近接の度合を示す複数の検出データを含んだ２次元データを生成する２次元データ生成部と、前記２次元データに基づいて、物体が接触若しくは近接した前記操作面上の領域を特定する領域特定部と、前記領域特定部によって特定された領域に対応する仮想的な楕円の長軸と短軸との比に応じた第１評価値を算出する算出部と、前記第１評価値が第１の範囲内にある場合、前記操作面に接触若しくは近接した物体が指先であると判定し、前記第１評価値が前記第１の範囲内にない場合、当該物体が指先でないと判定する判定部とを有する。前記仮想的な楕円は、前記領域特定部により特定された領域における前記検出データの二次元の分布を二次元正規分布と仮定した場合において、前記二次元正規分布を表す確率密度関数が一定値と等しい条件を満たす二次元平面上の点の集合である。前記算出部は、前記特定された領域に含まれる前記検出データとその検出位置とに基づいて前記第１評価値を算出する。
【００１０】
上記第１の観点に係る発明では、前記操作面に物体が接触若しくは近接した領域における前記検出データの二次元の分布が、二次元正規分布と仮定される。前記操作面に物体が接触若しくは近接した領域の輪郭は、この二次元正規分布を表す確率密度関数が一定値と等しい条件を満たす二次元平面上の点の集合である仮想的な楕円に近似される。物体が接触若しくは近接した前記操作面上の領域が特定されると、当該特定された領域に含まれる前記検出データとその検出位置とに基づいて、この仮想的な楕円の長軸と短軸との比に応じた前記第１評価値が算出される。前記第１評価値が前記第１の範囲内にあるか否かに応じて、前記物体が指先であるか否かが判定される。
従って、楕円の方程式を導出する複雑で計算量の多い処理を行うことなく、楕円の形状の特徴を表した前記第１評価値が算出される。
また、物体が接触若しくは近接した前記操作面上の領域に含まれる前記検出データとその検出位置とに基づいて算出される前記第１評価値は、当該領域の輪郭線付近の情報のみに基づいて導出される楕円の方程式に比べて、楕円の形状の特徴を精度良く表す。そのため、楕円の方程式を導出する方法に比べて、指先の判定精度が向上する。
【００１１】
好適に、前記算出部は、前記確率密度関数における所定のパラメータを、前記特定された領域に含まれる前記検出データに基づいて算出してよい。前記算出部は、当該算出したパラメータに基づいて前記第１評価値を算出してよい。
上記の構成によれば、二次元正規分布を表す確率密度関数における所定のパラメータに基づいて前記第１評価値が算出されるため、楕円の方程式を導出する場合に比べて計算量が少なくなる。
【００１２】
例えば、前記検出データの検出位置は、前記操作面上に設定された直交座標系における第１座標軸の座標値及び第２座標軸の座標値によって指定されてよい。前記算出部は、前記第１座標軸の座標値を前記確率密度関数の第１確率変数とし、前記第２座標軸の座標値を前記確率密度関数の第２確率変数とし、前記確率密度関数が前記検出データに応じた値を持つ場合において、前記第１確率変数についての分散に応じた第１パラメータ、前記第２確率変数についての分散に応じた第２パラメータ、及び、前記第１確率変数及び前記第２確率変数についての共分散に応じた第３パラメータを算出してよい。前記算出部は、当該算出した第１パラメータ、第２パラメータ及び第３パラメータに基づいて、前記第１評価値を算出してよい。
この場合、前記算出部は、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの差を二乗した値と前記第３パラメータの４倍の値とを加算した値が、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの和を二乗した値で除されることにより得られる数値に応じた前記第１評価値を取得してよい。
【００１３】
好適に、前記算出部は、前記仮想的な楕円の面積に応じた第２評価値を前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに基づいて算出してよい。前記判定部は、前記第１評価値が前記第１の範囲内にありかつ前記第２評価値が第２の範囲内にある場合、前記操作面に接触若しくは近接した物体が指先であると判定し、前記第１評価値が前記第１の範囲内にない又は前記第２評価値が第２の範囲内にない場合、当該物体が指先でないと判定してよい。
この場合、前記算出部は、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの和に応じた前記第２評価値を算出してよい。
上記の構成によれば、指先の判定において前記仮想的な楕円の面積が更に加味されるため、当該判定の精度が向上する。また、前記仮想的な楕円の面積に応じた前記第２評価値が前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに基づいて算出されるため、前記第２評価値の算出に伴う計算量の増大は微小に抑えられる。
【００１４】
本発明の第２の観点は、操作面上に分布する複数の検出位置において物体の接触若しくは近接の度合をそれぞれ検出するセンサの検出結果を入力したコンピュータが、当該検出結果に基づいて、当該物体が指先であるか否かを判定する指判定方法に関する。この指判定方法は、前記センサの検出結果に基づいて、前記操作面上の複数の位置における物体の接触若しくは近接の度合を示す複数の検出データを含んだ２次元データを生成するステップと、前記２次元データに基づいて、物体が接触若しくは近接した前記操作面上の領域を特定するステップと、前記特定された領域に対応する仮想的な楕円の長軸と短軸との比に応じた第１評価値を算出するステップと、前記第１評価値が第１の範囲内にある場合、前記操作面に接触若しくは近接した物体が指先であると判定し、前記第１評価値が前記第１の範囲内にない場合、当該物体が指先でないと判定するステップとを有する。前記仮想的な楕円は、前記領域を特定するステップで特定された領域における前記検出データの二次元の分布を二次元正規分布と仮定した場合において、前記二次元正規分布を表す確率密度関数が一定値と等しい条件を満たす二次元平面上の点の集合である。前記第１評価値を算出するステップにおいては、前記特定された領域に含まれる前記検出データとその検出位置とに基づいて前記第１評価値を算出する。
【００１５】
本発明の第３の観点に係る発明は、前記第２の観点に係る指判定方法における各ステップをコンピュータにおいて実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、物体が接触若しくは近接した領域の輪郭線の方程式を導出する方法に比べて、操作面に接触若しくは近接した物体が指先であるか否かを少ない計算量で精度良く判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る入力装置の構成の一例を示す図である。
【図２】二次元正規分布を表す確率密度関数のグラフの一例を示す図である。
【図３】入力装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】２次元データの２値化の例を示す図である。図４Ａは２値化される前の２次元データを示し、図４Ｂは２値化された後の２次元データを示す。
【図５】２値化された２次元データに基づいて物体の接触・近接領域が特定される例を示す図である。図５Ａは２値化された２次元データを示し、図５Ｂは物体の接触・近接領域が特定された状態を示す。
【図６】指判定処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】指判定処理の他の例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は、本発明の実施形態に係る入力装置の構成の一例を示す図である。
図１に示す入力装置は、センサ部１０と、処理部２０と、記憶部３０と、インターフェース部４０を有する。本実施形態に係る入力装置は、センサが設けられた操作面に指やペンなどの物体を接触若しくは近接させることによって、その接触若しくは近接の位置に応じた情報を入力する装置である。なお、本明細書における「近接」とは、接触した状態で近くにあることと、接触しない状態で近くにあることを両方含む。
【００１９】
［センサ部１０］
センサ部１０は、操作面に分布する複数の検出位置において、指やペンなどの物体の接触若しくは近接の度合をそれぞれ検出する。例えばセンサ部１０は、物体の近接に応じて静電容量が変化するキャパシタ（容量性センサ素子）１２がマトリクス状に形成されたセンサマトリクス１１と、キャパシタ１２の静電容量に応じた検出データを生成する検出データ生成部１３と、キャパシタ１２に駆動電圧を印加する駆動部１４を有する。
【００２０】
センサマトリクス１１は、縦方向に延在した複数の駆動電極Ｌxと、横方向に延在した複数の検出電極Ｌyを備える。複数の駆動電極Ｌxは横方向へ平行に並び、複数の検出電極Ｌyは縦方向へ平行に並ぶ。複数の駆動電極Ｌxと複数の検出電極Ｌyが格子状に交差しており、互いに絶縁されている。駆動電極Ｌxと検出電極Ｌyの交差部付近に、容量性センサ素子としてのキャパシタ１２が形成される。なお、図１の例では電極（Ｌx，Ｌy）の形状が短冊状に描かれているが、他の任意の形状（ダイヤモンドパターンなど）でもよい。
【００２１】
駆動部１４は、センサマトリクス１１の各キャパシタ１２に駆動電圧を印加する回路である。具体的には、駆動部１４は、処理部２０の制御に従って、複数の駆動電極Ｌｘから順番に一の駆動電極Ｌxを選択し、当該選択した一の駆動電極Ｌｘの電位を周期的に変化させる。駆動電極Ｌxの電位が所定の範囲で変化することにより、この駆動電極Ｌxと検出電極Ｌyとの交差点付近に形成されたキャパシタ１２に印加される駆動電圧が所定の範囲で変化し、キャパシタ１２において充電や放電が生じる。
【００２２】
検出データ生成部１３は、駆動部１４による駆動電圧の印加に伴ってキャパシタ１２が充電又は放電される際に各検出電極Ｌyにおいて伝送される電荷に応じた検出データを生成する。すなわち、検出データ生成部１３は、駆動部１４の駆動電圧の周期的な変化と同期したタイミングで、各検出電極Ｌyにおいて伝送される電荷をサンプリングし、そのサンプリングの結果に応じた検出データを生成する。
【００２３】
例えば、検出データ生成部１３は、キャパシタ１２の静電容量に応じた電圧を出力する静電容量−電圧変換回路（ＣＶ変換回路）と、ＣＶ変換回路の出力信号をデジタル信号に変換し、検出データとして出力するアナログ−デジタル変換回路（ＡＤ変換回路）を有する。
ＣＶ変換回路は、駆動部１４の駆動電圧が周期的に変化してキャパシタ１２が充電又は放電される度に、処理部２０の制御に従って、検出電極Ｌyにおいて伝送される電荷をサンプリングする。具体的には、ＣＶ変換回路は、検出電極Ｌyにおいて正又は負の電荷が伝送される度に、この電荷若しくはこれに比例した電荷を参照用のキャパシタに移送し、参照用のキャパシタに発生する電圧に応じた信号を出力する。例えば、ＣＶ変換回路は、検出電極Ｌyにおいて周期的に伝送される電荷若しくはこれに比例した電荷の積算値や平均値に応じた信号を出力する。ＡＤ変換回路は、処理部２０の制御に従って、ＣＶ変換回路の出力信号を所定の周期でデジタル信号に変換し、検出データとして出力する。
【００２４】
なお、上述の例において示したセンサ部１０は、電極間（Ｌx，Ｌy）に生じる静電容量（相互容量）の変化によって物体の近接を検出するものであるが、この例に限らず、他の種々の方式によって物体の近接を検出してもよい。例えば、センサ部１０は、物体の接近によって電極とグランドの間に生じる静電容量（自己容量）を検出する方式でもよい。自己容量を検出する方式の場合、検出電極に駆動電圧が印加される。また、センサ部１０は、静電容量方式に限定されるものではなく、例えば抵抗膜方式や電磁誘導式などでもよい。
【００２５】
［処理部２０］
処理部２０は、入力装置の全体的な動作を制御する回路であり、例えば、記憶部３０に格納されるプログラムの命令コードに従って処理を行うコンピュータや、特定の機能を実現するロジック回路を含んで構成される。処理部２０の処理は、その全てをコンピュータにおいてプログラムに基づいて実現してもよいし、その一部若しくは全部を専用のロジック回路で実現してもよい。
【００２６】
図１の例において、処理部２０は、タイミング制御部２１と、２次元データ生成部２２と、領域特定部２３と、算出部２４と、判定部２５と、座標演算部２６を有する。
【００２７】
タイミング制御部２１は、センサ部１０における検出のタイミングを制御する。具体的には、タイミング制御部２１は、駆動部１４における駆動電極の選択とパルス電圧の発生、並びに、検出データ生成部１３における検出電極の選択と検出データの生成が適切なタイミングで行われるように、これらの回路を制御する。
【００２８】
２次元データ生成部２２は、センサ部１０の検出結果に基づいて、操作面の複数の位置における物体の接触若しくは近接の度合を示す複数の検出データを含んだ２次元データを生成し、記憶部３０の２次元データメモリ３１に格納する。
【００２９】
例えば２次元データ生成部２２は、センサ部１０から出力される検出データを、行列形式の２次元データとして記憶部３０の記憶領域（現在値メモリ）に格納する。２次元データ生成部２２は、現在値メモリに格納した２次元データの各検出データと、記憶部３０の別の記憶領域（基準値メモリ）に予め格納した２次元データの各検出データとの差を、相互に対応する検出データについてそれぞれ演算する。２次元データ生成部２２は、それらの演算結果を、記憶部３０の２次元データメモリ３１に行列形式で格納する。
【００３０】
基準値メモリには、操作面に何も接触若しくは近接していない状態でセンサ部１０から出力された検出データが予め記憶されている。そのため、２次元データ生成部２２によって２次元データメモリ３１に書き込まれる２次元データは、物体が操作面に接触若しくは近接していない状態からの変化量を表す。
【００３１】
なお、２次元データ生成部２２において生成する２次元データは、上述のように未接触状態からの変化量を表すデータに限定されず、センサ部１０において出力される検出データと同じものでもよい。
【００３２】
領域特定部２３は、２次元データ生成部２２によって２次元データメモリ３１に書き込まれた２次元データに基づいて、物体が接触若しくは近接した操作面上の領域を特定し、特定した領域に関する情報を記憶部３０の領域情報メモリ３３に格納する。
【００３３】
例えば、領域特定部２３は、記憶部３０の２次元データメモリ３１に格納された２次元データに含まれる各検出データを、物体の接触若しくは近接が有るか否かを示す２値化データ（オンデータ又はオフデータ）にそれぞれ変換し、その変換結果を記憶部３０の２次元データメモリ３２に格納する。具体的には、領域特定部２３は、２次元データメモリ３１の検出データを所定のしきい値と比較し、当該比較結果に応じた値を持つ２値化データに変換する。
【００３４】
２値化された２次元データが得られると、領域特定部２３はこの２次元データに基づいて、操作面における個々の物体の接触領域若しくは近接領域を特定する。具体的には、領域特定部２３は、２値化された２次元データを端から順番に走査して、物体の接触若しくは近接が有ることを示す２値化データ（オンデータ）を検索する。走査によってオンデータが見つかると、領域特定部２３は、そのオンデータを始点として、オンデータが集合した領域の輪郭を追跡する。輪郭の追跡の結果として再び始点に戻ると、領域特定部２３は、閉じた輪郭によって囲まれた領域を物体の接触・近接領域として特定し、その領域に固有のラベルを割り当てる。そして、領域特定部２３は、固有のラベルを割り当てた領域に属する２値化データをオフデータに変更し、再度、２値化された２次元データを端から順番に走査する。走査によってまたオンデータが見つかると、領域特定部２３は、上述と同様に輪郭追跡を行い、オンデータの集合領域を特定して、固有のラベルを割り当てる。領域特定部２３は、この処理を繰り返すことにより、操作面上における物体の接触・近接領域をそれぞれ特定し、各領域に固有のラベルを割り当てる。
【００３５】
算出部２４は、領域特定部２３によって特定された領域に対応する仮想的な楕円の長軸と短軸との比に応じた第１評価値Ｅ１を算出する。この仮想的な楕円は、領域特定部２３により特定された領域における検出データの二次元の分布を二次元正規分布と仮定した場合において、二次元正規分布を表す確率密度関数が一定値と等しい条件を満たす二次元平面上の点の集合（等高線）である。算出部２４は、領域特定部２３によって特定された領域に含まれる検出データとその検出位置とに基づいて、この仮想的な楕円の形状の特徴を表す第１評価値Ｅ１を算出する。
【００３６】
図２は、二次元正規分布を表す確率密度関数のグラフの一例を示す図である。「ｆ（ｘ，ｙ）」は二次元正規分布の確率密度関数を示し、「ｘ」，「ｙ」は確率変数を示す。図２の例において、直交座標系を構成するｘ軸，ｙ軸の座標値は確率変数ｘ，ｙに対応し、ｘ軸，ｙ軸に対して垂直な座標軸の座標値は確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）に対応する。
【００３７】
指先が接触若しくは近接した領域における検出データ（物体の接触度合若しくは近接度合の検出結果を示すデータ）の分布は、図２に示すような二次元正規分布に近似する傾向がある。すなわち、センサ部１０の操作面上に設定された直交座標系におけるｘ軸の座標値を確率変数ｘとし、当該直交座標系におけるｙ軸の座標値を確率変数ｙとした場合、当該直交座標系の座標（ｘ，ｙ）における検出データは、二次元正規分布の確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）に応じた値を有する傾向がある。
【００３８】
以下、二次元正規分布の確率密度関数の等高線が、図２の下側において表すように楕円となることを説明する。そして、この楕円の長軸と短軸との比が、二次元正規分布の確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）を規定するパラメータ（母数）によって算出できることを示す。
【００３９】
２次元正規分布の確率密度関数ｆ（Ｘ）は、次の式で表される。
【００４０】
【数１】
2016031672.tif 000003
【００４１】
式（１）において、「Ｘ」は確率変数行列、「μ」は平均値行列、「Ｓ」は分散共分散行列をそれぞれ示す。この確率変数行列Ｘ、平均値行列μ、分散共分散行列Ｓは、次の式で表される。
【００４２】
【数２】
2016031672.tif 000004
【００４３】
式（３）における「μｘ」は確率変数ｘについての平均値を示し、「μｙ」は確率変数ｙについての平均値を示す。また、式（４）における「σｘ２」は確率変数ｘについての分散を示し、「σｙ２」は確率変数ｙについての分散を示し、「σｘｙ」は確率変数ｘ及びｙについての共分散を示す。分散σｘ２、分散σｙ２、共分散σｘｙは、それぞれ次の式で表される。
【００４４】
【数３】
2016031672.tif 000005
【００４５】
式（５）〜（７）において、「Ｚ（ｘ，ｙ）」は、二次元正規分布に近似される二次元データの各サンプル値を示し、本実施形態では、２次元データメモリ３１に格納される２次元データの各検出データに対応する。
【００４６】
式（１）における分散共分散行列Ｓの逆行列Ｓ−１と行列式｜Ｓ｜は、それぞれ次の式で表される。
【００４７】
【数４】
2016031672.tif 000006
【００４８】
この式（８），（９）を式（１）に代入して整理すると、確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）は次の式で表される。
【００４９】
【数５】
2016031672.tif 000007
【００５０】
式（１０）は、更に次の式のように変形できる。
【００５１】
【数６】
2016031672.tif 000008
【００５２】
式（１１）における定数「ρ」は、次の式で表される。
【００５３】
【数７】
2016031672.tif 000009
【００５４】
式（１１）に示す確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）が一定の値ｃに等しいものとすると、式（１１）は次式のように変形できる。
【００５５】
【数８】
2016031672.tif 000010
【００５６】
ここで、確率変数ｘ，ｙを、次式に示す変数ｘｅ，ｙｅに置換する。
【００５７】
【数９】
2016031672.tif 000011
【００５８】
また、式（１３）における左辺は定数なので、これを「Ｃ」と置く。そうすると、式（１１）は、更に次のように変形できる。
【００５９】
【数１０】
2016031672.tif 000012
【００６０】
式（１６）は、直交座標系の座標軸（ｘ軸、ｙ軸）に対して長軸及び短軸が傾いている楕円の方程式を表す。従って、二次元正規分布の確率密度関数の等高線が、図２の下側の２次元平面において表すように楕円となることが分かる。
【００６１】
共分散σｘｙがゼロの場合、式（１２）の関係から定数「ρ」はゼロとなる。式（１１）において「ρ」をゼロとすると、式（１１）に示す楕円の方程式は次式のようになる。
【００６２】
【数１１】
2016031672.tif 000013
【００６３】
式（１７）は、直交座標系の座標軸（ｘ軸、ｙ軸）に対して長軸及び短軸が傾いていない（長軸及び短軸が座標軸と平行若しくは直交している）楕円の方程式を表す。従って、共分散σｘｙは、直交座標系の座標軸に対する楕円の傾きに関与するパラメータであると考えられる。
【００６４】
ここで、座標軸に対して傾きのない楕円について座標軸の回転を行うことにより、式（１６）で表されるように、座標軸に対して傾いた楕円になったとする。楕円の傾きがない座標系における変数を「ｕ」「ｖ」とすると、この回転変換は次式のように表される。
【００６５】
【数１２】
2016031672.tif 000014
【００６６】
また、確率変数Ｘと確率変数Ｙとの間の変換は、次のように表すことができる。
【００６７】
【数１３】
2016031672.tif 000015
【００６８】
式（１９）において、「ａ」は定数ベクトルを示し、「Ｂ」は係数行列を示す。
【００６９】
確率変数Ｘについての平均値行列μは、次式で表される。
【００７０】
【数１４】
2016031672.tif 000016
【００７１】
確率変数Ｘについての分散共分散行列Σは、次式で表される。
【００７２】
【数１５】
2016031672.tif 000017
【００７３】
確率変数Ｙについての平均値行列μＹは、次式で表される。
【００７４】
【数１６】
2016031672.tif 000018
【００７５】
確率変数Ｙについての分散共分散行列ΣＹは、次式で表される。
【００７６】
【数１７】
2016031672.tif 000019
【００７７】
式（２３）における右辺の係数行列Ｂは、式（１８）の右辺における回転変換の係数行列とみなすことができる。他方、２変数の正規分布における分散共分散行列Σは、式（４）において示すように、分散と共分散を用いて表される。楕円の傾きがない座標系の変数ｕについての分散を「σｕ２」、変数ｖについての分散を「σｖ２」、変数ｕ及びｖについての共分散を「σｕｖ」とすると、楕円の傾きがない場合には共分散「σｕｖ」がゼロになると考えられるため、式（２３）は次式のようになる。
【００７８】
【数１８】
2016031672.tif 000020
【００７９】
式（２４）から、次式が得られる。
【００８０】
【数１９】
2016031672.tif 000021
【００８１】
式（２５）から式（２６）を引くと、次式が得られる。
【００８２】
【数２０】
2016031672.tif 000022
【００８３】
また式（２４）から、次式が得られる。
【００８４】
【数２１】
2016031672.tif 000023
【００８５】
式（２５）と式（２６）を加えると、次式が得られる。
【００８６】
【数２２】
2016031672.tif 000024
【００８７】
式（２７）を２乗すると、次式が得られる。
【００８８】
【数２３】
2016031672.tif 000025
【００８９】
式（２８）を２乗すると、次式が得られる。
【００９０】
【数２４】
2016031672.tif 000026
【００９１】
式（３０）と式（３１）を加えて、両辺の平方根を求めると、次式が得られる。
【００９２】
【数２５】
2016031672.tif 000027
【００９３】
式（２９）と式（３２）から、次式が得られる。
【００９４】
【数２６】
2016031672.tif 000028
【００９５】
式（３３）と式（３４）から、楕円の長軸と短軸との比Ｒは次式のように表される。
【００９６】
【数２７】
2016031672.tif 000029
【００９７】
式（３５）が示すように、楕円の長軸と短軸との比Ｒは、二次元正規分布の確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）を規定するパラメータ（σｘ２，σｙ２，σｘｙ）によって算出できる。
【００９８】
なお、式（３５）では平方根の計算が必要であるが、この式を次のように簡略化することで、平方根の計算を回避できる。
【００９９】
【数２８】
2016031672.tif 000030
【０１００】
式（３６）における平方根の部分を第１評価値Ｅ１とすると、第１評価値Ｅ１は次式で表される。
【０１０１】
【数２９】
2016031672.tif 000031
【０１０２】
式（３７）で表される第１評価値Ｅ１も、楕円の長軸と短軸との比Ｒに応じた値を有する。
【０１０３】
算出部２４は、領域特定部２３によって特定された領域に含まれる検出データとその検出位置とに基づいて、式（５）〜（７）で表されるパラメータσｘ２，σｙ２，σｘｙを算出する。そして、算出部２４は、算出したこれらのパラメータに基づいて、式（３７）により表される第１評価値Ｅ１を算出する。
【０１０４】
なお、式（５）〜（７）における分母の項（領域内に含まれる検出データの合計値）は、式（３７）において約分されるため、式（３７）を求める場合に当該分母の項の計算は不要である。従って、算出部２４は、式（５）〜（７）における分子の項のみを算出し、その算出結果を用いて第１評価値Ｅ１を算出してもよい。
以上が、算出部２４の説明である。
【０１０５】
図１に戻る。
判定部２５は、算出部２４において算出された第１評価値Ｅ１が所定の範囲内（第１の範囲内）にある場合、操作面に接触若しくは近接した物体が指先であると判定し、第１評価値Ｅ１がこの範囲内にない場合、当該物体が指先でないと判定する。
【０１０６】
座標演算部２６は、領域特定部２３において特定された物体の接触領域若しくは近接領域に基づいて、物体が接触若しくは近接した操作面上の座標を演算する。
例えば、座標演算部２６は、領域特定部２３において特定された領域の横方向（電極Ｌｙが配列する方向）と縦方向（電極Ｌｙが配列する方向）のそれぞれについてプロファイルデータを作成する。横方向のプロファイルデータは、操作面の縦方向における一群の検出データの和を１列毎に算出し、その検出データの和を操作面の横方向の順番に配列したものである。縦方向のプロファイルデータは、操作面の横方向における一群の検出データの和を１行毎に算出し、その検出データの和を操作面の縦方向の順番に配列したものである。座標演算部２８は、この横方向のプロファイルデータと縦方向のプロファイルデータのそれぞれについて、検出データのピークの位置や重心の位置を演算する。この演算により求められた横方向の位置と縦方向の位置が、操作面上において物体が接触若しくは近接した座標を表す。座標演算部２８は、このような演算により求めた座標のデータを、記憶部３０の物体座標メモリ３４に格納する。
【０１０７】
なお、座標演算部２６は、領域特定部２３において特定された領域のうち、判定部２５で指先と判定された領域の座標のみを演算してもよい。
【０１０８】
［記憶部３０］
記憶部３０は、処理部２０において処理に使用される定数データや変数データを記憶する。処理部２０がコンピュータを含む場合、記憶部３０は、そのコンピュータにおいて実行されるプログラムを記憶してもよい。記憶部３０は、例えば、ＤＲＡＭやＳＲＡＭなどの揮発性メモリ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリ、ハードディスクなどを含んで構成される。
【０１０９】
［インターフェース部４０］
インターフェース部４０は、入力装置と他の制御装置（入力装置を搭載する情報機器のコントロール用ＩＣなど）との間でデータをやり取りするための回路である。処理部２０は、記憶部３０に記憶される情報（物体の座標情報、物体数など）をインターフェース部４０から図示しない制御装置へ出力する。また、インターフェース部４０は、処理部２０のコンピュータにおいて実行されるプログラムを不図示のディスクドライブ装置（非一時的記録媒体に記録されたプログラムを読み取る装置）やサーバなどから取得して、記憶部３０にロードしてもよい。
【０１１０】
ここで、上述した構成を有する図１に示す入力装置の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。例えば入力装置は、図３のフローチャートに示す動作を一定周期ごとに反復し、操作面上における物体の接触・近接位置の情報を取得する。
【０１１１】
ＳＴ１００：
処理部２０のタイミング制御部２１は、操作面の全面に分布する複数の検出位置において検出データが得られるようにセンサ部１０を制御する。センサ部１０の駆動部１４は、タイミング制御部２１の制御に従って、センサマトリクス１１の複数の駆動電極を順番に選択し、パルス電圧を印加する。検出データ生成部１３は、一の駆動電極が選択されて駆動される度に、センサマトリクス１１の複数の検出電極を順番に選択して、駆動電極と検出電極との交差点における容量性センサ素子１２の静電容量に応じた電圧信号を生成し、この電圧信号を所定ビット長の検出データに変換して処理部２０に出力する。
【０１１２】
ＳＴ１０５：
処理部２０の２次元データ生成部２２は、センサ部１０から順次に出力される検出データを、記憶部３０の所定の記憶領域（現在値メモリ）に行列形式の２次元データとして格納する。２次元データ生成部２２は、現在値に格納した２次元データの各検出データと、記憶部３０の別の記憶領域（基準値メモリ）に予め格納した２次元データの各検出データとの差を演算し、それらの演算結果を２次元データメモリ３１に２次元データとして格納する。
【０１１３】
ＳＴ１１０：
処理部２０の領域特定部２３は、２次元データメモリ３１の各検出データを所定のしきい値と比較し、当該比較結果に応じた値を持つ２値化データに変換して、２次元データメモリ３２に格納する。図４は、２次元データの２値化の例を示す図である。図４Ａに示す２次元データにおいて、各検出データはそれぞれ０以上の数値を有している。図４Ｂに示す２値化後の２次元データにおいては、しきい値５０を超える検出データが「１」（オンデータ）に変換され、しきい値５０より小さい検出データが「０」（オフデータ）に変換されている。
このようにして２値化された２次元データが得られると、次に領域特定部２３は、２値化後の２次元データに対して輪郭追跡及びラベリングを行う。図５は、２値化された２次元データに基づいて物体の接触・近接領域が特定される例を示す図である。図５Ａは２値化された２次元データを示し、図５Ｂは物体の接触・近接領域が特定された状態を示す。領域特定部２３は、輪郭追跡によって閉じた輪郭に含まれる領域をそれぞれ特定し、特定した領域ごとに固有のラベルを割り当てる。図５Ｂの例では、特定された３つの領域に「１」〜「３」の数値が割り当てられている。
【０１１４】
ＳＴ１１５：
ステップＳＴ１１０において１以上の物体の接触・近接位置が特定された場合、処理部２０はステップＳＴ１２０に移行し、接触・近接位置が一つも特定されなかった場合は処理を終了する。
【０１１５】
ＳＴ１２０：
処理部２０は、ステップＳＴ１１０において特定された領域が指先の接触若しくは近接によるものか否かを判定する指判定処理を行う。
【０１１６】
図６は、指判定処理を説明するためのフローチャートである。
処理部２０の算出部２４は、領域特定部２４において特定された領域（図５Ｂ）を順に選択し（ＳＴ２００）、選択した領域に含まれる検出データとその検出位置（図４Ａ）とに基づいて、二次元正規分布の確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）を規定する各パラメータ（σｘ２，σｙ２，σｘｙ）を算出する（ＳＴ２０５）。更に算出部２４は、それらのパラメータに基づいて、式（２９）により表される第１評価値Ｅ１を算出する（ＳＴ２１０）。処理部２０の判定部２５は、算出部２４で算出された第１評価値Ｅ１が所定の範囲内にあるか否か調べる（ＳＴ２２０）。判定部２５は、第１評価値Ｅ１が所定の範囲内にある場合、領域特定部２４において特定された当該領域が指先の接触若しくは近接によるものであると判定し（ＳＴ２３０）、第１評価値Ｅ１が所定の範囲内にない場合、当該領域が指先の接触若しくは近接によるものでないと判定する（ＳＴ２３５）。処理部２０は、領域特定部２４において特定された各領域について、ステップＳＴ２０５以降の処理を行い、各領域が指先によるものか否かを判定する。
【０１１７】
以上説明したように、本実施形態に係る入力装置によれば、センサ部１０の操作面に物体が接触若しくは近接した領域における検出データの二次元の分布が、二次元正規分布と仮定される。操作面に物体が接触若しくは近接した領域の輪郭は、この二次元正規分布を表す確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）が一定値と等しい条件を満たす二次元平面上の点の集合である仮想的な楕円（式（１６））に近似される。物体が接触若しくは近接した操作面上の領域が特定されると、当該特定された領域に含まれる検出データとその検出位置とに基づいて（式（５）〜（７））、この仮想的な楕円の長軸と短軸との比に応じた第１評価値Ｅ１(式（３７））が算出される。第１評価値Ｅ１が所定の範囲内にあるか否かに応じて、この領域に接触若しくは近接した物体が指先であるか否かが判定される。
すなわち、物体の接触・近接領域に含まれる検出データとその検出位置の情報を用いて比較的簡易な計算（式（５）〜（７））により確率密度関数ｆ（ｘ，ｙ）のパラメータ（σｘ２，σｙ２，σｘｙ）を算出し、それらのパラメータに基づいて楕円の形状の特徴を表す第１評価値Ｅ１を簡単に算出できる。そのため、領域の輪郭線に近似する楕円方程式を導出する従来の方法に比べて、計算処理が単純となり、計算量を大幅に削減できる。
【０１１８】
また、物体が接触若しくは近接した領域に含まれる検出データとその検出位置とに基づいて算出される第１評価値Ｅ１は、当該領域の輪郭線付近の情報のみに基づいて導出される楕円の方程式に比べて、楕円の形状の特徴を精度良く表すことができる。そのため、輪郭線に近似した楕円の方程式を導出する従来の方法に比べて、指先の判定精度を高めることができる。
【０１１９】
なお、本発明は上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、種々のバリエーションを含んでいる。
【０１２０】
上述した実施形態では、センサ部１０の操作面上の領域に接触・近接した物体が指先か否かの判定において、当該領域に近似する楕円の長軸と短軸との比に応じた評価値が用いられているが、本発明はこれに限定されない。本発明の他の実施形態では、楕円の長軸と短軸との比に応じた評価値に加えて、例えば楕円の面積に応じた評価値を指先の判定に用いてもよい。
【０１２１】
図７は、本発明の他の実施形態における指判定処理の例を説明するためのフローチャートである。図７に示すフローチャートは、既に説明した図６のフローチャートにステップＳＴ２１５，ＳＴ２２５を追加したものであり、他のステップは図６に示すフローチャートと同じである。図７において示す指判定処理において、算出部２４は、既に説明した第１評価値Ｅ１に加えて、楕円の面積に応じた第２評価値Ｅ２を算出する（ＳＴ２１５）。この第２評価値Ｅ２は、変数ｘについての分散σｘ２と変数ｙについての分散σｙ２を用いて次式のように表される。
【０１２２】
【数３０】
2016031672.tif 000032
【０１２３】
判定部２５は、第１評価値Ｅ１が所定の範囲内（第１の範囲内）にありかつ第２評価値Ｅ２が所定の範囲内（第２の範囲内）にある場合、センサ部１０の操作面に接触若しくは近接した物体が指先であると判定し、第１評価値Ｅが所定の範囲内（第１の範囲内）にない又は第２評価値Ｅ２が所定の範囲内（第２の範囲内）にない場合、当該物体が指先でないと判定する（ＳＴ２２０〜ＳＴ２３５）。
例えば、楕円の長軸と短軸との比が指先の形状として許容できる値であっても、領域の面積が指先として許容できない程度に極端に大きい場合や極端に小さい場合、判定部２５は、操作面に接触若しくは近接した物体が指先でないと判定する。
このように、楕円の形状に加えてその大きさ（接触・近接領域の面積）も加味することによって、指先の判定の精度を更に高めることができる。また、第１評価値Ｅ１の算出に用いられるものと同じパラメータ（σｘ２，σｙ２）を第２評価値Ｅ２の算出にも用いることができるため、第２評価値Ｅ２の算出による計算量の増加を微小に抑えることができる。
【符号の説明】
【０１２４】
１０…センサ部、１１…センサマトリクス、１２…容量性センサ素子、１３…検出データ生成部、１４…駆動部、２０…処理部、２１…タイミング制御部、２２…２次元データ生成部、２３…領域特定部、２４…算出部、２５…判定部、２６…座標演算部、３０…記憶部、３１，３２…２次元データメモリ、３３…領域情報メモリ、３４…物体座標メモリ、４０…インターフェース部、Ｅ１…第１評価値、Ｅ２…第２評価値。
【図１】
2016031672.tif 000033
【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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