(57)【要約】【解決手段】グラフィック状態及びアプリケーション状態の変化に関する情報をキャッシュして使用するシステム及び方法が開示される。１つの実施形態においてシステムと方法は、タッチ表面上の指又はオブジェクトの位置を感知できるタッチセンサからのユーザ入力のモデルを利用する。電子デバイスにおいて、電子デバイスへのカレントユーザ入力を表すデータが生成される。ユーザ入力のモデルは、将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを生成するために、カレントユーザ入力を表すデータに適用される。そのデータは、予測された将来のユーザ入力事象に関連する少なくとも１つの特定応答を同定するのに使用される。グラフィカル状態及びアプリケーション状態の変化を実施するのに有用なデータは、電子デバイスのメモリにキャッシュされ、このデータは、予測された将来のユーザ入力に関連する特定応答を反映するデータを含む。キャッシュされたデータは、電子デバイスのメモリから検索され、状態変化を実施するために使用されるデータである。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスにおけるグラフィック状態変化に関する情報をキャッシュして使用する方法であって、該方法は：
タッチ表面の上の指またはオブジェクトの位置を感知することができるタッチセンサからのユーザ入力のモデルを保存する工程；
電子デバイスにおいて、電子デバイスに対するカレントユーザ入力を表すデータを生成する工程；
将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを生成するために、ユーザ入力のモデルをカレントユーザ入力のデータ代表に適用する工程；
少なくとも１つの予測された将来のユーザ入力事象に関連した少なくとも１つの特定の応答を同定するために、将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを使用する工程；
グラフィック状態変化を実施するのに有用なデータを、電子デバイスのメモリー中にキャッシュする工程であって、該データは、予測された将来のユーザ入力に関連した少なくとも１つの特定の応答を反映するデータを含む工程；
電子デバイスのメモリからの少なくとも１つの特定の応答を反映する、キャッシュされたデータを検索する工程、および
グラフィック状態変化の少なくとも１つを実施するために前記データを使用する工程、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
少なくとも１つの特定の応答を反映するデータは、予測されたユーザ入力事象に応答して電子デバイスのメモリから検索される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１つの特定の応答を反映するデータは、予測されたユーザ入力事象に先立って電子デバイスのメモリから検索される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
キャッシュされたデータの検索およびそのデータを使用する工程は、電子デバイスに組み込まれたハードウェアにおいて実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
キャッシュされたデータの検索およびそのデータを使用する工程は、電子デバイス上で動作するソフトウェアにおいて実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
将来のユーザ入力事象の予測は、着地位置の予測を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
将来のユーザ入力事象の予測は、離脱位置の予測を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
将来のユーザ入力事象の予測は、ジェスチャの予測を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ジェスチャは、複数の指のジェスチャを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
将来のユーザ入力事象の予測は、ドラッグ経路の予測を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
将来のユーザ入力事象の予測は、将来のユーザ入力のタイミングの予測を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
将来のユーザ入力事象の予測は、モデルが、予測された将来の事象に関連づける信頼性を示す確率の１以上の測定値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
確率の１つ以上の測定値は、将来のユーザ入力事象が特定位置で起こる確率の測定値、および、将来のユーザ入力事象が特定の時間または時間枠で起こる確率の測定値を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
確率の１つ以上の測定値は、キャッシュされるデータの決定に使用される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
オブジェクトはスタイラスである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
モデルが表としてデバイスに保存される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
モデルが離昇相のモデルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
モデルが調整相のモデルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
モデルが降下相のモデルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
モデルが、指またはオブジェクトの動作の速度変化を利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
電子デバイスのアプリケーション状態変化に関する情報をキャッシュして使用する方法であって、 該方法は：
タッチ表面の上の指またはオブジェクトの位置を感知することができるタッチセンサからのユーザ入力のモデルを保存する工程； 
電子デバイスにおいて、電子デバイスに対するカレントユーザ入力を表すデータを生成カレントユーザ入力を表すデータを生成する工程； 
将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを生成するために、ユーザ入力のモデルをカレントユーザ入力のデータ代表に適用する工程；
少なくとも１つの予測された将来のユーザ入力事象に関連した少なくとも１つの特定の応答を同定するために将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを使用する工程；
アプリケーション状態変化を実施するのに有用なデータを、電子デバイスのメモリー中にキャッシュする工程であって、該データは、予測された将来のユーザ入力に関連した少なくとも１つの特定応答を反映するデータを含むデータである工程；
電子デバイスのメモリからの少なくとも１つの特定応答を反映する、キャッシュされたデータを検索する工程、および アプリケーション状態変化の少なくとも１つを実施するために前記データを使用する工程、 を含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
少なくとも１つの特定の応答を反映するデータは、予測されたユーザ入力事象に応答して電子デバイスのメモリから検索される、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
少なくとも１つの特定の応答を反映するデータは、予測されたユーザ入力事象に先立って電子デバイスのメモリから検索される、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
キャッシュされたデータの検索およびそのデータを使用する工程は、電子デバイスに組み込まれたハードウェアにおいて実施される、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
キャッシュされたデータの検索およびそのデータを使用する工程は、電子デバイス上で動作するソフトウェアにおいて実施される、請求項２１に記載の方法。
【請求項２６】
将来のユーザ入力事象の予測は、着地位置の予測を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２７】
将来のユーザ入力事象の予測は、離脱位置の予測を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２８】
将来のユーザ入力事象の予測は、ジェスチャの予測を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２９】
ジェスチャは、複数の指のジェスチャを含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
将来のユーザ入力事象の予測は、ドラッグ経路の予測を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３１】
将来のユーザ入力事象の予測は、将来のユーザ入力のタイミングの予測を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３２】
将来のユーザ入力事象の予測は、モデルが、予測された将来の事象に関連づける信頼性を示す確率の１以上の測定値を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３３】
確率の１つ以上の測定値は、将来のユーザ入力事象が特定位置で起こる確率の測定値、および、将来のユーザ入力事象が特定の時間または時間枠で起こる確率の測定値を含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
確率の１つ以上の測定値は、キャッシュされるデータの決定に使用される、請求項３２に記載の方法。
【請求項３５】
オブジェクトはスタイラスである、請求項２１に記載の方法。
【請求項３６】
モデルが表としてデバイスに保存される、請求項２１に記載の方法。
【請求項３７】
モデルが離昇相のモデルを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３８】
モデルが調整相のモデルを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３９】
モデルが降下相のモデルを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項４０】
モデルが、指またはオブジェクトの動作の速度変化を利用する、請求項２１に記載の方法。
【請求項４１】
少なくとも１つの将来の事象のためのデバイスまたはアプリケーションを準備する情報をキャッシュして使用する方法であって、 該方法は： 
タッチ表面の上の指またはオブジェクトの位置を感知することができるタッチセンサからのユーザ入力のモデルを保存する工程；
電子デバイスにおいて、電子デバイスに対するカレントユーザ入力を表すデータを生成する工程；
将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを生成するために、ユーザ入力のモデルをカレントユーザ入力のデータ代表に適用する工程；
少なくとも１つの特定の事象のための装置またはアプリケーションを準備するのに有用なデータを同定するために、将来のユーザ入力の予測を反映するデータを使用する工程；
少なくとも１つの将来の事象のための装置またはアプリケーションを準備するのに有用なデータを、電子デバイスのメモリー中にキャッシュする工程であって、該データは、少なくとも１つの特定の事象のための装置またはアプリケーションを準備するのに有用なデータを含む工程；
および 電子デバイスのメモリからキャッシュされたデータを検索する工程、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項４２】
デバイスまたはアプリケーションは、グラフィカルユーザインタフェースのユーザインタフェース要素である、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
特定のユーザ入力事象は、ユーザによる相互作用の一時的帰結を含み、キャッシュされたデータは、低出力モードにデバイスを移行させるコマンドを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項４４】
インターフェース要素がボタンであり、特定の事象はボタンの押圧であり、および、キャッシュされたデータは、ボタンの外観の事前表示である、請求項４２に記載の方法。
【請求項４５】
インターフェース要素は開ボタンであり、特定事象はボタンの押圧であり、および、キャッシュされたデータはカレントディレクトリのコンテンツである、請求項４２に記載の方法。
【請求項４６】
キャッシュされたデータは、予測されたユーザ入力事象に応答して電子デバイスのメモリから検索される、請求項４1に記載の方法。
【請求項４７】
キャッシュされたデータは、予測されたユーザ入力事象に先立って電子デバイスのメモリから検索される、請求項４１に記載の方法。
【請求項４８】
キャッシュされたデータの検索およびそのデータを使用する工程は、電子デバイスに組み込まれたハードウェアにおいて実施される、請求項４１に記載の方法。
【請求項４９】
キャッシュされたデータの検索およびそのデータを使用する工程は、電子デバイス上で動作するソフトウェアにおいて実施される、請求項４１に記載の方法。
【請求項５０】
将来のユーザ入力事象の予測は、着地位置の予測を含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項５１】
将来のユーザ入力事象の予測は、離脱位置の予測を含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項５２】
将来のユーザ入力事象の予測は、ジェスチャの予測を含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項５３】
ジェスチャは、複数の指のジェスチャを含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
将来のユーザ入力事象の予測は、ドラッグ経路の予測を含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項５５】
将来のユーザ入力事象の予測は、将来のユーザ入力のタイミングの予測を含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項５６】
将来のユーザ入力事象の予測は、モデルが、予測された将来の事象に関連づける信頼性を示す確率の１以上の測定値を含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項５７】
確率の１つ以上の測定値は、将来のユーザ入力事象が特定位置で起こる確率の測定値、および、将来のユーザ入力事象が特定の時間または時間枠で起こる確率の測定値を含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
確率の１つ以上の測定値は、キャッシュされるデータの決定に使用される、請求項４７に記載の方法。
【請求項５９】
オブジェクトはスタイラスである、請求項４１に記載の方法。
【請求項６０】
モデルが表としてデバイスに保存される、請求項４１に記載の方法。
【請求項６１】
モデルが離昇相のモデルを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項６２】
モデルが調整相のモデルを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項６３】
モデルが降下相のモデルを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項６４】
モデルが、指またはオブジェクトの動作の速度変化を利用する、請求項４１に記載の方法。
【請求項６５】
低レイテンシタッチ感応性デバイスであって：
ａ．タッチ表面の上の指またはオブジェクトの位置を感知することができるとともに、電子デバイスに対するカレントユーザ入力を表すデータを生成することができるタッチセンサ；
ｂ．タッチセンサからのユーザ入力のモデルをその中に保存するメモリ；
ｃ．プロセッサであって：
ｉ．将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを生成するために、ユーザ入力のモデルをカレントユーザ入力を表すデータに適用する；
ｉｉ．少なくとも１つの予測された将来のユーザ入力事象に関連した少なくとも１つの特定の応答を同定するために、将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを使用する；
ｉｉｉ．グラフィック状態変化を実施するのに有用なデータであって、予測された将来のユーザ入力に関連した少なくとも１つの特定の応答を反映するデータを含むデータを、電子デバイスのメモリー中にキャッシュする；
ｉｖ．電子デバイスのメモリからの少なくとも１つの特定の応答を反映する、キャッシュされたデータを検索し、グラフィック状態変化の少なくとも１つを実施するために前記データを使用する；
の動作をするように構成されたプロセッサ；
を含むことを特徴とする低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項６６】
前記プロセッサは、予測されたユーザ入力事象に応答して電子デバイスのメモリからキャッシュされたデータを検索するように構成される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項６７】
前記プロセッサは、予測されたユーザ入力事象に先立って電子デバイスのメモリからキャッシュされたデータを検索するように構成される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項６８】
前記デバイスは、キャッシュされたデータの検索およびそのデータの使用をするように構成されるハードウェアを含む、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項６９】
前記デバイスは、キャッシュされたデータの検索およびそのデータの使用をするように構成されるソフトウェアを含む、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７０】
前記プロセッサは、着地位置を予測するように構成される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７１】
前記プロセッサは、離脱位置を予測するように構成される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７２】
前記プロセッサは、ジェスチャを予測するように構成される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７３】
ジェスチャは、複数の指のジェスチャを含む、請求項７２に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７４】
前記プロセッサは、ドラッグ経路を予測するように構成される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７５】
前記プロセッサは、将来のユーザ入力のタイミングを予測するように構成される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７６】
前記プロセッサは、モデルが、予測された将来の事象に関連づける信頼性を示す確率の１以上の測定値を計算するように構成される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７７】
確率の１つ以上の測定値は、将来のユーザ入力事象が特定位置で起こる確率の測定値、および、将来のユーザ入力事象が特定の時間または時間枠で起こる確率の測定値を含む、請求項７６に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７８】
確率の１つ以上の測定値は、キャッシュされるデータの決定に使用される、請求項７６に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項７９】
オブジェクトはスタイラスである、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８０】
モデルが表としてデバイスに保存される、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８１】
モデルが離昇相のモデルを含む、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８２】
モデルが調整相のモデルを含む、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８３】
モデルが降下相のモデルを含む、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８４】
モデルが、指またはオブジェクトの動作の速度変化を利用する、請求項６５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８５】
低レイテンシタッチ感応性デバイスであって：
ａ．タッチ表面の上の指またはオブジェクトの位置を感知することができるとともに、電子デバイスに対するカレントユーザ入力を表すデータを生成することができるタッチセンサ；
ｂ．タッチセンサからのユーザ入力のモデルを保存するメモリ；
ｃ．プロセッサであって：
ｉ．将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを生成するために、ユーザ入力のモデルをカレントユーザ入力を表すデータに適用する；
ｉｉ．少なくとも１つの予測された将来のユーザ入力事象に関連した少なくとも１つの特定の応答を同定するために、将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを使用すること；
ｉｉｉ．アプリケーション状態変化を実施するのに有用なデータであって、予測された将来のユーザ入力に関連した少なくとも１つの特定の応答を反映するデータを含むデータを、電子デバイスのメモリー中にキャッシュする；
ｉｖ．電子デバイスのメモリからの少なくとも１つの特定の応答を反映する、キャッシュされたデータを検索し、アプリケーション状態変化の少なくとも１つを実施するために前記データを使用する；
の動作をするように構成されたプロセッサ；
を含むことを特徴とする低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８６】
前記プロセッサは、予測されたユーザ入力事象に応答して電子デバイスのメモリからキャッシュされたデータを検索するように構成される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８７】
前記プロセッサは、予測されたユーザ入力事象に先立って電子デバイスのメモリからキャッシュされたデータを検索するように構成される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８８】
前記デバイスは、キャッシュされたデータの検索およびそのデータの使用をするように構成されるハードウェアを含む、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項８９】
前記デバイスは、キャッシュされたデータの検索およびそのデータの使用をするように構成されるソフトウェアを含む、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９０】
前記プロセッサは、着地位置を予測するように構成される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９１】
前記プロセッサは、離脱位置を予測するように構成される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９２】
前記プロセッサは、ジェスチャを予測するように構成される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９３】
ジェスチャは、複数の指のジェスチャを含む、請求項９２に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９４】
前記プロセッサは、ドラッグ経路を予測するように構成される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９５】
前記プロセッサは、将来のユーザ入力のタイミングを予測するように構成される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９６】
前記プロセッサは、モデルが、予測された将来の事象に関連づける信頼性を示す確率の１以上の測定値を計算するように構成される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９７】
確率の１つ以上の測定値は、将来のユーザ入力事象が特定位置で起こる確率の測定値、および、将来のユーザ入力事象が特定の時間または時間枠で起こる確率の測定値を含む、請求項９６に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９８】
確率の１つ以上の測定値は、キャッシュされるデータの決定に使用される、請求項９６に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項９９】
オブジェクトはスタイラスである、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１００】
モデルが表としてデバイスに保存される、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０１】
モデルが離昇相のモデルを含む、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０２】
モデルが調整相のモデルを含む、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０３】
モデルが降下相のモデルを含む、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０４】
モデルが、指またはオブジェクトの動作の速度変化を利用する、請求項８５に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０５】
低レイテンシタッチ感応性デバイスであって：
ａ．タッチ表面の上の指またはオブジェクトの位置を感知することができるとともに、電子デバイスに対するカレントユーザ入力を表すデータを生成することができるタッチセンサ；
ｂ．タッチセンサからのユーザ入力のモデルをその中に保存するメモリ；
ｃ．プロセッサであって：
ｉ．将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを生成するために、ユーザ入力のモデルをカレントユーザ入力を表すデータに適用する；
ｉｉ．少なくとも１つの特定の事象のためのデバイスまたはアプリケーションを準備するために有用なデータを同定するために、将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを使用する；
ｉｉｉ．少なくとも１つの特定の事象のためのデバイスまたはアプリケーションを準備すのに有用なデータを、電子デバイスのメモリー中にキャッシュする；
ｉｖ．予測されるユーザ入力事象に応答して、少なくとも１つの特定の事象のためのデバイスまたはアプリケーションを準備するのに有用なキャッシュされたデータを検索し、少なくとも状態変化を実施するために前記データを使用する；
の動作をするように構成されたプロセッサ；
を含むことを特徴とする低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０６】
低レイテンシタッチ感応性デバイスであって：
ａ．タッチ表面の上の指またはオブジェクトの位置を感知することができるとともに、電子デバイスに対するカレントユーザ入力を表すデータを生成することができるタッチセンサ；
ｂ．タッチセンサからのユーザ入力のモデルをその中に保存するメモリ；
ｃ．プロセッサであって：
ｉ．将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを生成するために、ユーザ入力のモデルをカレントユーザ入力を表すデータに適用する；
ｉｉ．タッチセンサと相互作用する際のエラーを同定するために、将来のユーザ入力事象の予測を反映するデータを使用する；
ｉｉｉ．同定されたエラーを修正する；
の動作をするように構成されたプロセッサ；
を含むことを特徴とする低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０７】
前記エラーはヒューマンエラーを含む、請求項１０６に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０８】
前記ヒューマンエラーは、意図した位置以外の位置におけるタッチセンサのタッチを含む、請求項１０６に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１０９】
前記エラーは不正タッチを含む、請求項１０６に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１１０】
低レイテンシタッチ感応性デバイスであって：
ａ．タッチ表面の上の指またはオブジェクトの位置を感知することができるとともに、電子デバイスに対するカレントユーザ入力を表すデータを生成することができるタッチセンサ；
ｂ．タッチセンサからのユーザ入力のモデルをその中に保存するメモリ；
ｃ．プロセッサであって：
ｉ．アプローチを反映するデータを生成するために、ユーザ入力のモデルをカレントユーザ入力を表すデータに適用する；
ｉｉ．接触領域をピクセルにマッピングするアプローチを反映するデータを使用する；
ｉｉｉ．ユーザ入力事象を同定するためにピクセルに対する接触領域のマップを使用する；
の動作をするように構成されたプロセッサ；
を含むことを特徴とする低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【請求項１１１】
プロセッサは、接触領域をピクセルにマッピングするために、指がスクリーンに対し押圧することが可能な形状を使用するようにさらに構成される、請求項１１０に記載の低レイテンシタッチ感応性デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、仮出願ではなく、２０１３年９月１８日に出願された米国仮特許出願６１／８７９，２４５および２０１３年９月２１日に出願された米国仮特許出願６１／８８０，８８７の優先権を主張し、それらの全開示は、それ全体が本出願に組み入れられる。
本出願は、著作権保護の対象となる題材を含んでいる。
本著作権者は、本特許公開が、特許商標局の書類または記録に現出したときには、任意の人による複写に対し異議を持たないが、そうでない場合は、すべての著作権を留保する。
【０００２】
本出願は、下記出願に開示されるような、高速マルチタッチセンサーに関する。
「Ｌｏｗ−Ｌａｔｅｎｃｙ  Ｔｏｕｃｈ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  Ｄｅｖｉｃｅ」と題する２０１３年３月１５日に出願された米国特許出願第１３／８４１，４３６号、
「Ｆａｓｔ  Ｍｕｌｔｉ−Ｔｏｕｃｈ  Ｓｔｙｌｕｓ」と題する２０１３年３月１５日に出願された米国特許出願第６１／７９８，９４８号、
「Ｆａｓｔ  Ｍｕｌｔｉ−Ｔｏｕｃｈ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｗｉｔｈ  Ｕｓｅｒ−Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」と題する２０１３年３月１５日に出願された米国特許出願第６１／７９９，０３５号、
「Ｆａｓｔ  Ｍｕｌｔｉ−Ｔｏｕｃｈ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ」と題する２０１３年３月１５日に出願された米国特許出願第６１／７９８，８２８号、
「Ａｃｔｉｖｅ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｓｔｙｌｕｓ」と題する２０１３年３月１５日に出願された米国特許出願第６１／７９８，７０８号、
「Ｈｙｂｒｉｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｆｏｒ  Ｌｏｗ−Ｌａｔｅｎｃｙ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｐｕｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ａｎｄ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ」と題する２０１２年１０月５日に出願された米国特許出願第６１／７１０，２５６号、
および、「Ｆａｓｔ  Ｍｕｌｔｉ−Ｔｏｕｃｈ  Ｐｏｓｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」と題する２０１３年７月１２日に出願された米国特許出願第６１／８４５，８９２号。
これら出願の全開示は、参照によって本明細書に組込まれる。
【０００３】
この出願は、「Ｐｌａｎｅｓ  ｏｎ  ａ  Ｓｎａｋｅ：ａ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｆｒｅｅ−Ｓｐａｃｅ  Ｐｏｉｎｔｉｎｇ  Ｇｅｓｔｕｒｅｓ」と題する１０ページから成る付属書類を含み、これは本願およびその一部に組み込まれる。
【背景技術】
【０００４】
本発明は一般にユーザ入力の分野に関し、特に、ユーザ入力を予測するための機能を含むシステムおよび方法に関する。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
開示されるシステムおよび方法の特徴および利点は、添付図面において示される実施形態についての、後述のより詳細な説明から明白になり、図中の参照符号は、様々な図面の全体にわたり同一の部分を指す。
図面は必ずしも一定の比率というわけではなく、代わりに、開示される実施形態の原理を図示する上で強調に重点が置かれる。
【０００６】
【図１】接触前データのモデリングを図示する三次元グラフである。
【０００７】
【図２】実際の接触前データを図示する三次元グラフである。
【０００８】
【図３】離昇ステップの一例を図示する三次元グラフである。
【０００９】
【図４】調整アプローチステップの一例を図示する三次元グラフである。
【００１０】
【図５】降下または弾道的ステップの一例を図示する三次元グラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の記述および図面は、例証であり、限定的に解釈されるべきではない。十分な理解を提供するために、多数の特定的な詳細が記載される。ただし、ある例においては、記述が不明瞭になるのを避けるために、公知または従来の詳細が記述されない。本明細書の開示における１又は単数の実施形態に対する言及は、必ずしも同じ実施形態に対する言及でなくてもよい；および、そのような言及は、少なくとも１つを意味する。
【００１２】
本明細書における「１の実施形態」または「実施形態」との言及は、実施形態に関して記載された特定の特徴、構造または特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。
本明細書中の様々な箇所に現れる「１つの実施形態において」という語句は、必ずしもすべてが同じ実施形態に関連するものでなくてよく、あるいは、他の実施形態を相互に除外する、個別または代替的な実施形態ではない。
さらに、一部の実施形態によって示され、他の実施形態では示されないような、様々な特徴が記載される。
同様に、一部の実施形態では要件であるが、他の実施形態では要件ではないような、様々な要件が記載される。
【００１３】
この開示の全体にわたって、用語「触れる、接触する（ｔｏｕｃｈ、ｔｏｕｃｈｅｓ、ｃｏｎｔａｃｔ、ｃｏｎｔａｃｔｓ）」または他の記載は、ユーザの指、スタイラス、物体または身体部分がセンサーによって検知される時間間隔について記述するために使用され得る。
一部の実施形態では、ユーザが、センサー、またはセンサーが組み込まれたデバイスと物理的に接触したときのみ、これら検出が行われる。
他の実施形態では、センサーは、接触表面上の一定距離を置いてホバリング（ｎｏｖｅｒｉｎｇ）させる「接触（ｔｏｕｃｈｅｓ，ｃｏｎｔａｃｔｓ）」の検出を可能にするように調整されてもよい。
したがって、感知された物理的接触の信頼性を意味する本記載内での用語法は、記載された技術がそれらの実施形態にのみ当てはまることを意味するものとして受け取られるべきではない；実際、全部ではないとしても、ここに記載されたほぼ全ては、「タッチ」および「浮遊（ｈｏｖｅｒ）」センサーに等しく当てはまる。
【００１４】
末端間レイテンシ、すなわちユーザ入力とその入力に対するシステム応答の現出との間の全必要時間は、ユーザ性能における公知の制限因子である。
直接接触システムにおいては、ユーザ入力とシステム応答の表示とが並置されるために、レイテンシは特に明白である。
そのようなシステムのユーザは、わずか２５ミリ秒のレイテンシでパフォーマンスが低下したことを発見し、タッチとシステム応答との間の時間のわずか２ミリ秒の遅延の影響に気づくことができる。
【００１５】
本明細書で使用される実際のレイテンシとは、ユーザの選択または入力に対する応答を計算し表示するためにシステムが必要とする総合計時間を指す。
実際のレイテンシは、対話型コンピューティングに固有のものである。
本明細書で議論されるように、予測的方法がユーザ入力の位置およびユーザ状態を予想するために使用されるならば、実際のレイテンシを減少させる実質的な可能性がある。
そのような予測は、十分に正確ならば、システムが、入力自体の前または同時に、入力に応答し、または、応答を開始することを可能にするかもしれない。
ユーザ入力が正確に予測された場合、予測された入力に対する正確に計時されたシステムの応答は、ユーザの実際の入力の実際の動作に同調させることができる。
さらに、ユーザの実際の入力が十分正確に予測されたならば、予測された入力に対するシステム応答に必要な時間を低減することができる。
言いかえれば、ユーザの実際の選択とその実際の選択に対するシステム応答との間の時間を、実際のレイテンシ未満にすることが可能である。
このことは、予測された入力に応答するのに必要な総合計時間、すなわち実際のレイテンシを減少させないが、システムの見かけのレイテンシ、すなわち実際の入力とこの実際の入力に対するシステム応答との間の総合計時間を低減する。
【００１６】
実施形態において、開示されたシステムおよび方法は、将来のユーザ入力の予測を通じた、グラフィック状態変化およびアプリケーション状態変化に関する情報を知的にキャッシュすることにより、ユーザ入力に対するより高速な応答を提供する。
ユーザの指／手／ペンの動きを、それがタッチ表面に接しているとき、および、それがタッチ表面上に「浮遊」しているときに、感知することによって、開示されたシステムおよび方法は、ユーザ入力のモデルを適用することによって、たとえば将来の接触位置のような、将来の入力事象を、精度を持って、予測することができる。
ユーザ入力のモデルは、将来の入力事象を予測するために、現在および前回の入力事象を使用する。
例えば、タッチスクリーン上の空気を通じて指の経路を観察することによって、開示されたシステムおよび方法は、指がディスプレイと接触する場所を、ある程度の精度で、予測することができる。
実施形態において、将来のユーザ入力に関する予測は、予測された入力に対し、それが起きたときに素早く応答するためのユーザインタフェースおよびアプリケーション状態を準備するソフトウェアまたはハードウェアと組合わされる。
【００１７】
（指／ペンがタッチ表面に接したときに感知する場合に加えて）タッチ表面上の指／ペンの位置を感知することができる高速タッチセンサーを使用することによって、開示されたシステムおよび方法は、ある程度の精度で、将来の入力事象を予測することができる。
そのような入力装置の高速で低レイテンシの性質は、これらの予測をするための十分な適時の入力事象を提供するかもしれない。
予測される入力事象は、限定されるものではないが、着地位置（指／ペン／手／などがディスプレイと接触する予定の位置）、離脱位置（指／ペン／などがディスプレイから引き上げられる予定の位置）、単一または複数の指のジェチャ、ドラッグの経路、及びその他を含み得る。
予測事象は、下記にさらに詳細に説明される。
【００１８】
１つの実施形態において、位置情報に加えて、予測される入力事象は、タイミング、すなわち、いつ事象が起きるかの予測を含み得る。
【００１９】
１つの実施形態において、予測される入力事象は、モデルが予測される事象と関連性を有することの信頼性を示す確率（例えば０％と１００％との間）の測定値を付加的に含み得る。そのため、１つの実施形態において、１つのモデルが、複数の将来の事象を予測できるとともに、それら各々に対し、それらが将来に実際に起こる可能性を示す確率を割当てることができる。
【００２０】
１つの実施形態において、予測される事象は、それら将来の事象のためのデバイスまたはアプリケーションを準備するシステムコンポーネントと組合されてもよい。
例えば、ＧＵＩ中の「開…」ボタンは、モデルからの予測事象が「開」ボタンが押されそうだということを示した場合に、カレントディレクトリのコンテンツを予め保存しておくことができるであろう。
この例においては、前記ＧＵＩは、事前保存をしているので、予測を生じさせることができなかった場合と比較して、カレントディレクトリのコンテンツをより迅速にユーザに示すことができるであろう。
別の例として、押された時および押されない時の２つの視覚的外観を有するＧＵＩ中の「保存」ボタンについて考える。
本願に記載された技術を使用すると、モデルが、ユーザがこのボタンを押すであろうと予測するならば、ソフトウェアは、入力事象がひとたび実際に行われたときに、この外観を迅速に表示することができるように、「保存」ボタンの押された時の外観を予め示すことができるであろう。
ここに記載されたシステムおよび方法を欠如する場合、ソフトウェアは、押された時の外観を示す前に、入力事象が起きるまで待機することになり、その結果、入力事象とその入力に対するグラフィック応答との間の大きな遅延をもたらすことになる。
１つの実施形態において、ユーザの入力事象は、ユーザによる相互作用の一時的帰結であり、保存されるデータは、装置を低出力モードに移行させるためのコマンドから成る。
この態様において、デバイスは、ユーザがタッチインターフェースに再度触れないか、または次のタッチまで休止するであろうと予測し、デバイスを部分的に動作抑制することによって実質的な出力を節減するように構成することができる。
１つの実施形態において、モデルおよびタッチ位置の予測は、タッチの際のヒューマンエラーを修正するために使用される。
例えば、他のボタンの近く位置するボタンを押す場合、指のアプローチおよびモデルは、ユーザは左側のボタンを押すつもりだったが、代りに、右側のボタンの左端を押したということをプロセッサによって決定するために、使用することができる。
【００２１】
＜モデリング＞
ある特定のモデリング技術がここで議論されている一方で、前回の入力事象のベクトルを入力とし、１つ以上の将来の入力事象を出力する他の技術が、本発明と並存可能である。
【００２２】
高忠実度の追跡システムから収集したデータを使用して、ユーザの指の動作のモデルが構築される。
許容されるモデルは、指によるタッチの１つ以上の予測位置および１つ以上の予測タイミングを出力する。
図１に示されるように、１つの実施形態において、タッチ前データ（黒）はモデル化される。
１つの実施形態において、このモデリングは、３つの主たるステップを含む：
最初の上昇（赤）、目標に向かう調製移動（青）、および、最終の降下動作（緑）。
１つの実施形態において、各ステップについて、平面が適用され、この平面はタッチ表面に投影される。
投影平面とタッチ表面との交線が、可能性のあるタッチ位置の領域を提供するために使用されてもよい。
図１に示されるように、１つの実施形態において、最初の上昇は可能性のある広範な領域（赤の長方形）を生成し、調製移動はより狭い領域（青の長方形）を生成し、最後の降下動作はさらに狭い領域（緑の長方形）を生成するであろう。
１つの実施形態において、最後の降下動作に関し、放物線をアプローチデータに適合させることによって、予測を絞ることができるであろう。
図１に示されるように、１つの実施形態において、スクリーンに対するユーザのジェスチャが継続するにつれて、見込みのあるタッチ事象のより一層狭い領域を提供する可能性があるという点で、前記モデルは適応性がある。
【００２３】
モデルを形成するために収集されるデータ、および、実際、タッチ位置の予測に対するこのモデルの適用には、高忠実追跡タッチデバイスが必要である。
１つの実施形態において、そのような高忠実追跡は、典型的なスタイラス追跡技術の感知能力を超えていなくても、典型的な現代のタッチデバイスを超える感知能力が必要であろう。
１つの実施形態において、そのような高忠実追跡は、現在は、共用装置への商業的実装のためには高価すぎるが、近い将来に、共用装置へ組み込まれるであろう感知能力を必要としてもよい。
１つの実施形態において、そのような高忠実追跡は、例えば、ビデオ入力および静電容量入力のような別個の入力の結合した忠実度の使用を含む、複数のセンサーの組合せを必要としてもよい。
【００２４】
ここに開示されるモデルによって利用される感知能力は、典型的には「浮遊（ｈｏｖｅｒ）」として関連付けられるが、そのような入力ストリームは、タッチ位置を予測するためのその使用と、ユーザに対して表示されたかもしれない任意の種類の浮遊に基く（視覚的または他の種類の）フィードバック、あるいは浮遊に基づく任意の相互作用技術とを区別するために、「タッチ前」としてより正確に再命名される。
【００２５】
１つの実施形態において、タッチ前情報は、コンピューティングデバイスに対するユーザ動作、特にタッチパッドやスマートフォンのようなモバイルデバイスに対するユーザ動作を予測するために使用される。
具体的には、１つの実施形態において、タッチ前情報は、ユーザがデバイスに何時、何処にタッチするつもりかを予測するために使用されてもよい。
【００２６】
＜観察＞
参加者は、表面に拘束された２つのタッチデバイスを使用して、データ収集研究を実行した。
１０インチのタブレットが、その中央において、試験要素およびユーザフィードバックを担当した。これが、参加者が試験動作を実行することを要求された主表面である。
ジェスチャ開始位置はアプローチにとって重要であり、開始時の水平角を規定する。
この角度を制御するために、参加者に、全てのジェスチャを、ユーザとタブレットとの間に位置する電話から始めるように要請した。
試験を始めるために、参加者は、音声フィードバックが試験開始を示すまで、電話画面にタッチして保持することが要求された。
電話およびタブレットの両方は、ユーザ位置に対しセンタリングされ、テーブルの端から１３ｃｍおよび３０ｃｍに位置された。
【００２７】
２つのデバイスと相互作用するため、参加者は、タブレットディスプレイ上の中央に配置された２立方メートルの領域を追跡するマーカ追跡システムによって追跡される人工物（ペンまたはグローブ）を使用した。
このシステムは、追跡された人工物の３Ｄ位置および回転を１２０ミリ秒ごとに提供し、この情報を用いて、３Ｄ空間における指またはペン先の位置を計算することができる。
【００２８】
本デバイスおよびマーカ追跡システムは、実験の流れを制御するパソコンに接続された。
コンピュータは、次のように設計されたパイソンアプリケーションを実行した：
（１）人工物の位置および回転の読取り；
（２）タブレットおよび電話からの着地および離脱の受信；
（３）タブレットへのコマンド発行；および
（４）全データの記録。
コンピュータは、いずれのタッチまたは視覚的フィードバックも担当しなかった；
すべての映像はタブレットによって提供された。
【００２９】
各動作に対し、参加者は、タッチして電話画面を保持することを要求され、それによって、システムが次の試験へ進行することが誘導され、タブレットディスプレイに表示された。
ハンティングアンドシーク動作（ｈｕｎｔｉｎｇ−ａｎｄ−ｓｅｅｋ  ｍｏｔｉｏｎｓ）を制御するために、ユーザは、電話により出力され、フィードバックの表示後０．７〜１秒の間で無作為的に誘発される音響フィードバックを待つことを要求された。
この作業は、指定された位置のタッピング、直線的または屈曲経路の追従、または、単純な形状を描く指示への追従から構成された。
一旦試験が実行されたならば、ユーザは電話に戻り、試験が終了したことを示し、次の試験を開始する音響フィードバックを待つことように指示された。
どんな誤った作業も、タブレットによって提供される失敗を示すフィードバックと共に、反復された。
【００３０】
参加者は、人口学的情報を収集するために、同意書とアンケートとを完成させた。
その後、彼らは、装置と相互作用する方法に関する指示を受けて、音響フィードバック、要求された作業、および試験の全面的なフローを実行するために３０回の訓練試験を完了させた。
【００３１】
各試験の実行後、ダイアログボックスが、その結果（「成功」または「エラー」）と、累積エラー率（％で表示）を示すために出現した。
参加者は、エラー率が５％以上であったならば速度を落とすように指示されたが、タッチ前動作に関しては指示されなかった。
一旦試験が終了したならば、次の試験がタブレットに表示されるとともに、音響フィードバックが試験開始を示すために提供される。
この手順は、およそ１５分継続し、全セッションは１時間程度で実行された。
【００３２】
作業は、３つの独立変数に従って設計された：開始位置（ジェスチャ用の９つの開始位置とタッピング用の５つの位置。タブレット表面において均等分配される）、動作タイプ（タップ、ジェスチャおよび引っ張り動作）および方向（左、右、上、下）。６つの引っ張り動作、１４４のジェスチャおよび５つのタッピング位置の合計１５５について研究した。
参加者は、ペン人工物または指グローブのいずれかを使用して、作業を実行した。
【００３３】
参加者はそれぞれ、６回の反復タッチ動作、位置と方向とを組み合わせた２回の各ジェスチャ、および１回の引っ張り動作を、１研究あたり合計３３０回行った。
試験の順序は、参加者の間で無作為化された。
参加者は、一方はペン人工物を使用するものであり、他方は指の追跡である、２つのセッションを実行することを要求された。
２つのセッションの順序は、参加者間の持ち回り方式（ｒｏｕｎｄ−ｒｏｂｉｎ）とした。
【００３４】
要約すると、１８人の参加者が、各々６６０の試験を行い、合計では１１，８８０の試験を行った。
図２は、単一の試験で収集されたデータの一例を示すものである。
すべてのタッチ前点、電話位置上の開始点、およびタブレットの目標位置上の終了点が黒で示される。
紫のＸは、タブレットディスプレイ内の登録されたタッチ点を表す。
【００３５】
各試験について、以下を補足する。合計完了時間；人工物位置、回転および各位置のタイムスタンプ；参加者が何時タブレットにタッチしたか（マーカ追跡システムおよびタブレット自体の入力事象ストリームから）；および各試験の結果。
誤った試験の反復であった試験は、そのようなものとして割当てられた。
その後、試験は、人工物位置における外れ値（人工物の置き間違いの追跡による）の数が分析され、追跡正確度が８０％以上の試験が分析に使用された。
それらのうち、外れ値と分類されたものはすべて廃棄された。
追跡システム（１２０ミリ秒）とジェスチャの速度との比率に基いて、その直前の隣接位置から３．５ｃｍ以上離れたいずれの事象も、外れ値であると考えられた。
【００３６】
許容可能な試験から、モデルを作成するための基礎として使用する、指タップ動作を選択した。これは、許容可能な試験を、「トレーニングセット」として使用される５００の試験に分割し、残りの試験を、アプローチを有効にするために残す。
【００３７】
モデルを作成するために、５００の選択された試験の観察を開始して、大多数の動作がどのようなステップを表現するかを同定する。
このセクションにおいて、これらの観察に基いて作成したモデルについて記述する。
すべての空間的基準は、タブレットの右上を基準とするｘ、ｙ、ｚ基準空間と関連し、
タッチフレームワークにおいて共通するｘ、ｙ基準空間と同様である。
本事例において、ｚはディスプレイに対する垂直方向の距離である。
【００３８】
＜離昇、調整および降下＞
このように取集されたデータは、以下に言及する３つの主要構成要素に分割できるように、区別できる３つの相のジェスチャアプローチを表す：離昇、調整アプローチおよび降下。
これらのステップに加えて、モデルを規定するために、３つの識別可能な速度要素も含ませた。
【００３９】
＜最高速度、最初の減速および最終減速＞
取集されたデータは、タッチ前アプローチが、指がディスプレイに対し最大の垂直方向距離に達し、目標に向かって降下を始める場所において、弾道運動に接近することも明らかにした。
【００４０】
全面的な速度を反映するデータに注目すると、動作がいつその最高速度に達するかを同定することができる。
収集データは、最高速度が運動中の中間で達成されること、および、加速および減速の両方がラインに適合され得ることを表した。
１つの実施形態において、この情報は、離昇ステップが何時終了するか、及び／又は、最初の下降の探索を何時開始するかを同定するため使用されてもよい。
【００４１】
最初の加工は、指がタッチディスプレイ向かって垂直方向に移動し始める時点として規定される。
１つの実施形態において、最初の下降は、指の加速が、ｚ軸方向の数値において、０値と交差するときを決定することによって、同定されてもよい。
しかしながら、加速が０と交差する場合でさえも、加速におけるそのような変化が、さらなる調節なしにディスプレイへ向かって指が加速するということを、必ずしも表示する必要はない。
むしろ、それは多くの場合、最終下降が始められる前には減速があることが発見された。
１つの実施形態において、この詳細は、タッチがいつ起るであろうかについて、および、最終降下の弾道的ステップを何時表示するかについての基本的情報を提供する。
実施形態において、これらの合図は、次に記載された３ステップそれぞれを検知するのを支援する。
【００４２】
＜モデリングタッチアプローチ＞
【００４３】
１つの実施形態において、３ステップで構成されたモデルは、対象となる表面に対するタッチアプローチを首尾よく一般化する。
【００４４】
＜離昇＞
【００４５】
離昇は、ユーザがディスプレイから指を移し始める動作の部分として規定される。
それは、垂直方向、上向き、速度、および目標へ向かう方向によって特徴づけられる。
離昇の方向は、必ずしも直接的に目標に一致するとは限らす、しばしば調整的なアプローチを必要とするが、離昇データに適合するために最小化されタブレットと交差する平面は、タッチ事象の予測位置（すなわち予測領域）を非常に早い時期に生成するのに、したがって、ディスプレイのいくつかの部分におけるタッチの低い可能性を予測するのにも十分である。
【００４６】
図３は、離昇ステップの一例を示す。
この例において、上昇は、わずかに目標から左側へずれた平面によって適合される。
離昇中に、動作は速くなり、目標の概略的な方向に一致してもよいが、将来の調整を必要としてもよい。
【００４７】
＜調整アプローチ＞
【００４８】
図４は、調整アプローチステップの一例を示す。
この例において、調整は、離昇の偏差に対する補償を行う。
１つの実施形態において、モデルは、新しい平面への適合および予測的なタッチ領域の縮小によって、この偏差を説明してもよい。
【００４９】
この調整アプローチは、垂直速度の反転によって特徴づけられる；これは、指が、目標へ向かう最初の降下を開始しているからである。
全面的な速度のわずかな減少が観察されるかもしれない；垂直速度の著しい減少が与えられた場合、そのような減少は、水平速度が増加していること、したがって、垂直速度の減速を補償していることを示唆しているかもしれない。
この効果は、指が、目標へ向かう経路を調製しつつ、離昇の間に規定された平面から離れ去ることの結果であると信じられる。
１つの実施形態において、第２の平面は、規定された平面の離昇から逸脱するデータポイントに適合される。
１つの実施形態において、モデルは、離昇データから形成された平面の表面交差に関係する、調整データから形成された平面の表面交差の偏差が、最終目標位置と強い相関を有していると推定してもよい。
例えば、離昇平面の左側への偏差が観察される場合、離昇平面の右側は無視することができ、そして、目標も離昇平面の左側である。
【００５０】
＜降下＞
【００５１】
図５に示されるように、迅速な下方への動作は、第３のステップ、つまり降下または弾道ステップに到達したことを示す。
１つの実施形態において、第３の平面（すなわち弾道平面）は、降下ステップからのデータに適合される。
第３の平面は、調整アプローチ平面からの偏差を説明してもよく、また１つの実施形態においては、降下／弾道事象に放物線を適合させることを試みる。
１つの実施形態において、弾道ステップの間、モデルは、ある程度の可能性を持って、タッチ事象を正確に予測するかもしれない。
１つの実施形態において、モデルは、垂直方向距離が２．５ｃｍの位置から、半径が１．５ｃｍの円内で、（非常に高い可能性で）タッチを予測するために使用されてもよい。
１つの実施形態において、モデルは、垂直方向距離が２．５ｃｍの位置から、半径が１．５ｃｍの円内で、中断されなかった（例えば、ユーザの要望の変化や、表面を移動させる外部的事象を伴わない）タッチを正確に予測するために使用されてもよい。
【００５２】
降下ステップにおいて、指は、タブレットに比較的接近し、目標へ向かって加速する。
指は、重力によって、または、ディスプレイに触れるまで指を加速する最終調整をユーザが行うことによって、加速してもよい。
いずれの事象においても、この降下または弾道ステップは、垂直速度の著しい増加によって特徴づけられ、調整アプローチからの第２の偏差を伴ってもよい。
【００５３】
弾道ステップはタッチ前動作の最終ステップであり、それは、もし完了すれば、ユーザがディスプレイに接触するステップである。
弾道ステップ間の動作も、平面に適合されてもよい。
１つの実施形態において、弾道ステップ動作は、調整アプローチ平面からの物質的偏差が検知される平面に適合される。
この平面は、調整的平面から逸脱するデータポイントに適合される。
１つの実施形態において、弾道ステップ動作は、タッチの可能性がある領域のサイズをさらに縮小するために、放物線としてモデル化される。
１つの実施形態において、さらに予測を絞るために、放物線として弾道ステップをモデル化するために、次の制約が使用される：
放物線は、現在平面（すなわち弾道平面）に制限される；それは、利用可能なデータポイントに従う；ｚ＝０においては、放物線の正接は、タブレットディスプレイに垂直であると仮定される。
【００５４】
これらの３つの予測は、単一の解を有する備えた線形方程式のシステムを生成する。
放物線がタッチポイントをどれくらい正確に予測するかは、放物線がデータポイントにどれくらい早く適合されるかに依存する；ジェスチャにおいて放物線が適合されるのが遅いほど、その適合が実際のタッチポイントにより接近し、したがって、より優れた予測となる。
【００５５】
１つの例は上に提示したが、他の予測および状態をモデル化することができる。
モデル化することができる予測および状態の例は、以下を含む。
例えば、タッチまたは他の事象が起こる瞬間、タッチまたは他の事象の位置、予測されたタッチまたは他の事象に関する信頼度合、予測されるジェスチャの同定、使用されている手の同定、使用された腕および利き手の同定、どの程度早く予測をなし得るかの推定、ユーザ状態（次のものを含み、これらに限定されない：不満、疲労、不安定、飲酒、ユーザの意志、困惑レベル、および他の肉体的および精神的状態）、複数ユーザの誰がセンサーに触れているかの生体認証（例えば、どのプレーヤがチェスゲームをしているか）、センサーの方向性または意図された方向性、景観であるか肖像であるか。
そのような予測および状態は、レイテンシを低減するためだけでなく、他のソフトウェア機能および意志決定において使用することができる。
例えば、センサーに表示される仮想キーボード上の「Ｔ」キーから「Ｈ」キーへのユーザの指の軌道は、予測テキスト分析の精度を高めるために、現時点のタイプされた単語を辞書と比較するために使用することができる（例えば、ユーザが単語をタイプしている間に、予測される単語をリアルタイムに表示すること）。
そのような軌道は、例えば、次に押されると予測される文字の目標サイズを増大させるために使用することができる。
そのような軌道は、モデルによりユーザ入力位置および時間を予測するために使用される曲線を規定するための時間上で、ソフトウェアにより、解釈されてもよい。
上述の予測および状態は、ユーザ入力のソフトウェア解釈における偽陽性を拒絶するためのソフトウェアにおいて使用することができる。
【００５６】
このモデルと予測とは、指の接触領域とディスプレイ上のピクセルと間のマップを改良するのに使用される。
タッチデバイスにおいて、センサーは、指とディスプレイの間の接触領域に対応する領域を感知する。
このパッドは、重心、質量中心、境界枠の頂点などを取得するというような多数の方法のうちの１つの方法において、ピクセルにマッピングされる。
前述されるような予測モデルは、アプローチと、スクリーンへの指での押圧による予想される形状とに関する情報に基いて、接触領域のピクセルへのマッピングを通知するために使用することができる。
接触領域は、必ずしも意図した目標と一致するとは限らない。
この違いを修正することを試みるモデルが提案された。
前述のようなタッチ前の有用性は、接触領域を提供するだけでなく、等しく感知されるタッチがまだ別のアプローチを有していることを識別することによって、モデルを教育するために使用することができる。
例えば、左からの弓形の最終アプローチの軌道は、強い垂直降下を伴うアプローチが、爪の近くの目標を意図するものであり得る初期接触の目標左側を意図したものであるかもしれない。
接触の形状（現在的、唯一的に、タッチ感知領域に基づく）は、アプローチ軌道からも利益を得るかもしれない。
例えば、モバイルデバイスのロックを外すユーザのジェスチャとして、指の感知領域が、下降時の接触時の角度によって、わずかに変動する。
指がどのようにアプローチするかに関するデータは、接触形状の変化を理解するため、および、それらが意図的（指振動）か、または単に下降後に指の回転を引き起こす高速アプローチの副次的効果であるかを判断するため、使用することができる
結局、上述のモデル予測は、ユーザがどこにタッチする可能性が最も高いか、および、ディスプレイのどの領域が最もタッチされる可能性が低いかを示す。
タッチ技術の１つの問題は手のひら拒絶である。すなわち：感知されているのが指以外の手部分であるために、タッチが故意的である場合、に対して、タッチが偽陽性である場合を、システムがどのようにして決定するかということである。
一旦予測が成されれば、予測領域の外側で認識されたどのようなタッチも、偽陽性であり無視されるものとして安全に分類することができる。
これは、ユーザがディスプレイに手を置くことを効果的に可能にし、またさらに、センサーが、デバイスを掴もうと意図したアプローチ（サイドからの低いアプローチ）と、タップ（データ収集によって記述されるように）とを識別することができるよう訓練する。
【００５７】
本発明は、状態変化および将来のユーザ入力の予測に関する情報を使用して、ユーザ入力に対する応答を提供するための方法およびデバイスのブロックダイヤグラムおよび動作の実例に関して上に記載される。
各ブロックダイヤグラムまたは動作の例証、および、ブロックダイヤグラムのブロックと動作の実例との組合せは、アナログまたはデジタルハードウェアおよびコンピュータプログラム命令によって実施されてもよい。
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ可読媒体に保存されてもよく、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、ＡＳＩＣまたは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供されてもよい。それによって、前記命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理機械のプロセッサによって実行され、ブロックダイヤグラムまたは動作ブロック中に特定された機能／動作を実施する。
いくつかの別の実施例において、ブロックに注記された機能／動作は、動作の実例において注記された順番通りには起こらない。
例えば、連続して示された２つのブロックは、含まれる機能／動作に依存して、実際に、実質的に同時に実行されてもよく、または、これらブロックが、ときには逆順で実行されてもよい。
【００５８】
開示された様相の少なくともいくつかにおいて、少なくとも一部分が、ソフトウェアで具体化することができる。
すなわち、この技術は、特別目的もしくは汎用目的のコンピュータシステム、または、ＲＯＭ、揮発性ＲＡＭ、不揮発性メモリ、キャッシュ装置または遠隔記憶装置などのメモリに含まれる命令のシーケンスを実行するマイクロプロセッサのような、そのプロセッサに応答する他のデータ処理システムにおいて実行されてもよい。
【００５９】
実施形態を実施するために実行されるルーチンは、オペレーティングシステムの一部、ファームウェア、ＲＯＭ、ミドルウェア、サービス配達プラットフォーム、ＳＤＫ（ソフトウェア開発キット）構成要素、ウェブサービス、または他の特定のアプリケーション、構成要素、プログラム、オブジェクト、「コンピュータプログラム」と呼ばれる命令のモジュールまたはシーケンスとして実施されてもよい。
これらのルーチンへの呼出しインターフェースは、ＡＰＩ（アプリケーションプログラムインターフェイス）として、ソフトウェア開発コミュニティに開示することができる。
コンピュータプログラムは、典型的には、コンピュータ内の様々なメモリおよび記憶装置中に様々な時点で、１つ以上の命令セットを含み、および、それは、コンピュータ中の１つ以上のプロセッサによって読まれ実行された時に、コンピュータが種々の様相に関連する要素を実行するのに必要な動作を実施することを引き起こす。
【００６０】
非一時的な機械可読媒体は、データ処理システムによって実行されるときに、システムに様々な方法を行わせるソフトウェアおよびデータを保存するために使用することができる。
実行可能なソフトウェアおよびデータは、例えばＲＯＭ、揮発性ＲＡＭ、不揮発性メモリ及び／又はキャッシュ装置を含む、様々な場所に保存することができる。
このソフトウェア及び／又はデータの部分は、これらの記憶装置のうちの任意の１つに保存されてもよい。
さらに、データおよび命令は、集中サーバやピアツーピア・ネットワークから得ることができる。
データおよび命令の異なる部分は、異なる時に、および異なる通信セッション、または同一の通信セッションにおいて、異なる集中サーバ及び／又はピアツーピア・ネットワークから得ることができる。
データおよび命令は、アプリケーションの実行に先立って、全体的に取得することができる。
代わりに、データと命令の部分は、実行に必要とされる丁度その時に、動的に取得することができる。
したがって、データ及び命令が、特定の時点において、機械可読媒体上に全体的に存在することは必要とされない。
【００６１】
コンピュータ可読媒体の例は、限定的ではなく、追記可能および追記不可能なタイプの媒体、たとえば揮発性および不揮発性記憶装置、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ装置、フロッピーおよび他のリムーバブルディスク、磁気ディスク記憶装置媒体、光記憶媒体（例えばコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ  ＲＯＭＳ）、ディジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）など）及びその他を含む。
【００６２】
一般に、機械可読媒体は、機械（例えばコンピュータ、ネットワークデバイス、携帯情報端末、ツールの製造、１つ以上のプロセッサの１セットを備える任意のデバイス）によってアクセス可能な形式の情報を提供（例えば保存）する、任意のメカニズムを含む。
【００６３】
様々な実施形態において、ハードワイヤード回路が、この技術を実施するためのソフトウェア命令と組み合わされて使用されてもよい。
したがって、この技術は、ハードウェア回路とソフトウェアの任意の特定の組合せに限定されるものでも、
データ処理システムによって実行される命令のための任意の特定ソースに限定されるものでもない。
【００６４】
前記実施形態および選択は、本発明の例証である。
それは、本発明について、あらゆる可能な組合せまたは実施形態を概説し、または規定する必要性や意図を示すものではない。
本発明者は、当業者が本発明の少なくとも１つの実施形態を実施することができるように、十分な情報を公開した。
前記の記述および図面は、本発明の単なる例証であり、請求範囲に規定される本発明の範囲から逸脱せずに、構成要素、構造および手順における変更が可能である。
例えば、上述の及び／又は請求範囲に特定の順序で記載された要素及び／又はステップは、本発明から逸脱せずに、異なる順序で実施されてもよい。
したがって、本発明は、その実施形態に関連して特定的に示され記載されているが、当業者は、本発明の精神および範囲から外れることなく、形式および詳細において種々の変更を成し得ることを理解するであろう。
【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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【国際調査報告】
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