(57)【要約】  コンテキストの推定を行う方法が記載される。その方法は、ポータブルデバイスに組み込まれたスペクトロメータセンサでの環境光を収集するステップと、光学情報を得るために、収集された光の特徴を明らかにするステップと、その光学情報を、1つまたは複数のコンテキストに一致することが予め確認されている光学データと比較するステップと、比較に基づいて、ある特定のコンテキストの少なくとも1つの特徴を推定するステップと、ポータブルデバイスがその特定のコンテキスト内にある確率を求めるステップとを含む。
2016511612.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテキストの推定を行う方法であって、
ポータブルデバイスに組み込まれたスペクトロメータセンサでの環境光を収集するステップと、
光学情報を得るために、前記収集された光の特徴を明らかにするステップと、
前記光学情報を、1つまたは複数のコンテキストに一致することが予め確認されている光学データと比較するステップと、
前記比較に基づいて、ある特定のコンテキストの少なくとも1つの特徴を推定するステップと、
前記ポータブルデバイスが前記特定のコンテキスト内にある確率を求めるステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記環境光を収集する前記ステップが、収集する周波数の所望の範囲を選択するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
他のコンテキストデータを収集するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記他のコンテキストデータが、他のセンサから収集したデータを含む、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記他のセンサが、局所および/または非局所センサを含む、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記他のコンテキストデータを前記光学情報と組み合せるステップをさらに含む、請求項3に記載の方法。
【請求項７】
前記確率を出力するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
コンテキストクラスを出力するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
前記特定のコンテキストが、時間、場所、社会的環境、速度、方向、またはそれらの組合せを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記確率に基づいて前記ポータブルデバイスの設定を変更するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
前記確率が閾値を横切った場合に、前記設定が変更される、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
前記設定が、電力、ユーザインターフェース、ボイスメール、電子メール、テキスト、Wi-Fiスキャニング、またはそれらの組合せを含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１３】
前記設定を変更する前記ステップが、電力またはメモリ使用を低減するステップ、通知を据え置くステップ、またはそれらの組合せを含む、請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
前記設定を変更することをユーザに通知するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１５】
1つまたは複数のプロセッサによって実行されたとき、
ポータブルデバイスに組み込まれたスペクトロメータセンサでの環境光を収集するステップと、
光学情報を得るために、前記収集された光の特徴を明らかにするステップと、
前記光学情報を、1つまたは複数のコンテキストに一致することが予め確認されている光学データと比較するステップと、
前記比較に基づいて、ある特定のコンテキストの少なくとも1つの特徴を推定するステップと、
前記ポータブルデバイスが前記特定のコンテキスト内にある確率を求めるステップと
を含む方法を前記1つまたは複数のプロセッサに実行させるようになされた複数の機械可読命令を備える非一時的機械可読記憶媒体。
【請求項１６】
コンテキストの推定を行う方法であって、
ある特定のコンテキスト内にスペクトロメータセンサを配置するステップ、
前記特定のコンテキスト内で1つまたは複数の所望の周波数範囲を選択するステップ、
前記スペクトロメータセンサから光学データを受け取るステップ、および
前記光学データを前記特定のコンテキストに関連付けるステップ
を含む、機械学習システムを訓練するステップと、
ポータブルデバイスに組み込まれたスペクトロメータセンサでの環境光を収集するステップと、
光学情報を得るために、前記収集された光の特徴を明らかにするステップと、
前記光学情報を前記機械学習システムに提供するステップと
を含む方法。
【請求項１７】
前記ポータブルデバイスが前記特定のコンテキスト内にある確率を求めるステップをさらに含む、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
前記確率に基づいて前記ポータブルデバイスの設定を変更するステップをさらに含む、請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
他のコンテキストデータを収集し、前記光学情報と組み合せるステップをさらに含む、請求項16に記載の方法。
【請求項２０】
前記確率を出力するステップをさらに含む、請求項17に記載の方法。
【請求項２１】
モバイルデバイスであって、
スペクトロメータセンサと、
1つまたは複数のコンテキストに一致することが予め確認された光学データを記憶するメモリデバイスと、
前記メモリデバイスと通信する1つまたは複数のプロセッサであって、
光学情報を収集するための所望の周波数範囲を選択し、
前記スペクトロメータセンサでの環境光を収集し、
前記光学情報を得るために、前記収集された光の特徴を明らかにし、
前記光学情報を前記光学データと比較し、
前記比較に基づいて、ある特定のコンテキストの少なくとも1つの特徴を推定し、
前記モバイルデバイスが前記特定のコンテキスト内にある確率を求める
ように動作可能な1つまたは複数のプロセッサと
を備えるモバイルデバイス。
【請求項２２】
前記1つまたは複数のプロセッサが、コンテキストクラスを出力するようにさらに動作可能である、請求項21に記載のモバイルデバイス。
【請求項２３】
前記1つまたは複数のプロセッサが、前記確率を出力するようにさらに動作可能である、請求項21に記載のモバイルデバイス。
【請求項２４】
前記1つまたは複数のプロセッサが、他のコンテキストデータを収集し、前記光学情報と組み合せるようにさらに動作可能である、請求項21に記載のモバイルデバイス。
【請求項２５】
コンテキストの推定を行うためのシステムであって、
ポータブルデバイスに組み込まれたスペクトロメータセンサでの環境光を収集するための手段と、
光学情報を得るために、前記収集された光の特徴を明らかにするための手段と、
前記光学情報を、1つまたは複数のコンテキストに一致することが予め確認されている光学データと比較するための手段と、
前記比較に基づいて、ある特定のコンテキストの少なくとも1つの特徴を推定するための手段と、
前記ポータブルデバイスが前記特定のコンテキスト内にある確率を求めるための手段と
を備えるシステム。
【請求項２６】
コンテキストクラスまたは前記確率を出力するための手段をさらに備える、請求項25に記載のシステム。
【請求項２７】
他のコンテキストデータを収集し、前記光学情報と組み合せるための手段をさらに備える、請求項25に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、スペクトロメータを使用する方法に関し、より詳細には、スペクトロメータを使用して個人コンテキストを特定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォンおよび他のモバイルデバイスのユーザは、彼らのコンテキストまたは環境を知りたいと思うことがしばしばある。たとえば、ユーザは、自分の位置、直の環境に自然光または人口光が含まれているか、近くに、TV、ラジオ、または電子レンジなどの特定のデバイスがあるかを確認したいと思うことがある。さらに、スマートフォンのアプリケーションは、ユーザに付加サービスまたは強化サービスを提供するために、コンテキスト情報を活用することがある。スマートフォン作動システム自体が、システムリソースをより良好に管理するために、コンテキスト情報を利用することができる。たとえば、デバイスの周囲の環境が比較的静的であれば、一部の作動を一時停止して貴重なバッテリ電力を節約することができる。
【０００３】
モバイルデバイスは、ALS(ambient light sensor:環境光センサ)およびカメラなどのセンサを通して光学情報を収集し、それらにRGB(赤、緑、青)センサを含めることができる。ALSセンサは、周囲光のレベルを感知し、通常、ディスプレイ、たとえばスクリーンの輝度を調節する。このように、ALSセンサは、ユーザに、彼の周囲に関し多くの情報を提供することはない。他方、カメラは、画像を生成するために光情報を取得するが、多量の電力を使用する。したがって、ユーザの環境を求めるためにカメラを常時作動させることは現状では実際的でない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、ユーザのコンテキストを特定するために簡単かつ低電力のセンサの必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
当技術分野のこの必要性に対処するために、スペクトロメータが、ポータブルデバイス、たとえばスマートフォンなどのモバイルデバイスに備えられる。スペクトロメータは、ユーザのコンテキストを推定するために光情報を使用することができる。スペクトロメータは画像の収集はしないが、光の周波数スペクトルの特徴を明らかにする。光の特徴を求めることによって、スペクトロメータは、従来のカメラよりもはるかに低い電量消費量で、ユーザの場所および周囲に関する有益な情報をもたらすことができる。
【０００６】
ポータブルデバイスに組み込まれたスペクトロメータセンサでの環境光を収集するステップと、光学情報を得るために、収集された光の特徴を明らかにするステップと、光学情報を、1つまたは複数のコンテキストに一致することが予め確認されている光学データと比較するステップと、比較に基づいて、ある特定のコンテキストの少なくとも1つの特徴を推定するステップと、ポータブルデバイスがその特定のコンテキスト内にある確率を求めるステップとを含むコンテキストの推定を行う方法が開示される。他の実施形態では、方法が、機械学習システムを訓練するステップを含む。その訓練するステップは、ある特定のコンテキスト内にスペクトロメータセンサを配置するステップと、その特定のコンテキスト内で1つまたは複数の所望の周波数範囲を選択するステップと、スペクトロメータセンサから光学データを受け取るステップと、その光学データをその特定のコンテキストに関連付けるステップとを含む。収集された光学情報を、次いで、比較のために機械学習システムに提供することができる。
【０００７】
スペクトロメータの従来の用途とは対照的に、本開示のスペクトロメータは、たとえば物理的物体の正体または成分を確認するために、その物体の光学スペクトルを収集することはない。その代わりに、スペクトロメータは、ユーザの周囲から環境光を収集し、ユーザの環境の状態を特定するために使用される。このようにして、スペクトロメータは、環境から各人のコンテキストを導出し、各人の周囲の著しい変化を検出することができる。スペクトロメータから得られたデータは、ユーザに利用可能にすることができ、ユーザのコンテキストについてより完全な認識を得るために、他のセンサから得たデータと組み合せることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】スペクトロメータセンサの構成図である。
【図２】ポータブルデバイスの概略ブロック図である。
【図３】本開示の実施形態に従ってコンテキストの推定を行うためのシステムの構成図である。
【図４】図3の1つまたは複数の構成要素を実現するのに適したコンピュータシステムのブロック図である。
【図５】本開示の実施形態に従ってコンテキストの推定を行う方法に関するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本開示は、スペクトロメータを有するポータブルデバイス(たとえばモバイル計算デバイス)を伴うユーザが、所与のコンテキスト内に現在位置しているか否かを判断するシステムまたは方法を提供する。「コンテキスト」によって、それに限定されないが、時間、場所、社会的環境、速度、方向、またはそれらの組合せを含めて、ユーザの周囲の状況および環境が意味される。たとえば、本方法は、ユーザが、地下鉄に乗っているか、仲間とともに居るか、かつ/またはあるレストランで昼食中かを判断するのを支援することができる。本方法は、収集された環境光を解析することによって、周囲の情報を導出する。本明細書で使用される「環境光」という用語は、自然によるものであろうと機械的光源によるものであろうと、ユーザの周囲の光を意味する。環境光は、無線、マイクロ波、赤外光、可視光、および紫外光を含めて、電磁スペクトル全体に亘る波長を含む。
【００１０】
図1は、スペクトロメータセンサ100の例示的実施形態を示す。スペクトロメータセンサ100は、環境から環境光を収集するレンズ110と、周波数選択フィルタ130に所望の範囲の周波数を通す周波数セレクタ120と、ある範囲内の周波数を通し、その範囲から外れる周波数を排除する周波数選択フィルタ130と、所望の周波数の光を検出するディテクタ140とを備える。レンズ110は、スペクトロメータセンサ100によって受け入れられる光情報の量が増えるように広角レンズにすることができる。図示ではフィルタ130はプリズムであるが、フィルタ130は、それらに限定されないが、バンドパスフィルタ、分散挌子要素、線形可変フィルタ、カラーホイール(color wheel)、チューナブルフィルタ、または他の適切なあらゆるタイプの1次元(1-D)または2次元(2-D)光学フィルタを含む、あらゆる適切な波長選択要素でよいことを理解されたい。
【００１１】
作動中、環境光は、レンズ110およびセレクタ120を通って、フィルタ130に入り、そこでその成分波長に分解される。それらの波長は、ディテクタ140上に映され、ディテクタ140が、個々の波長を捕捉する。スペクトロメータセンサ100は、環境の光学情報を取得することができ、そして、その情報は、収集され、送信され、処理され得る。
【００１２】
スペクトロメータセンサ100は、ポータブルデバイス(たとえば、PDA、MP3プレーヤ、PMPプレーヤ、モバイルフォンなどの手持ちデバイス、腕時計型デバイス、ペン型デバイスなど)に組み込まれ、それによって、分光学的感知能力および情報送受信能力を有するデバイスを形成する。スペクトロメータセンサ100は、ポータブルデバイスとして実現され、その結果、いかなる場所でも使用することができ、1つの場所から別の場所に移動させることができ、必要ないかなる場所にでも配置することができる。
【００１３】
スペクトロメータセンサ100によって収集された環境光は、ポータブルデバイスに組み込まれたマイクロプロセッサによって処理することができ、または別のサーバに送信してさらに解析することができる。ポータブルデバイスは、また、スペクトロメータセンサ100によって得た光学情報を処理するために、別のサーバからデータまたはプログラムをダウンロードするのに使用することができる。
【００１４】
図2は、ある特定の実施形態によるポータブルデバイス200の概略ブロック図である。ポータブルデバイス200は、第1のセンサ210と、第2のセンサ220と、プロセッサ230と、メモリ240と、ディスプレイ250とを擁することができる。特定の一実装形態では、第1のセンサ210は、スペクトロメータセンサを含む。図2には2つだけのセンサが示されているが、本開示から逸脱することなく、他の実装形態では、さらに多くの、またはより少ないセンサを使用することができることを理解されたい。一部の例では、ポータブルデバイス200は、様々なパラメータ(たとえば、デバイスの位置、加速度、回転、速度など)の連続的なリアルタイム感知を行う多数のセンサを備えてもよい。ポータブルデバイス200は、また、ディスプレイ250と組み合されたタッチスクリーン260、1つまたは複数のボタン270、1つまたは複数のキーパッド280、および/またはオーディオデバイス290(スピーカおよび/またはマイクロフォンなど)を含めて、オペレータの入力を受け入れ、出力データを生成するためのデバイスおよび回路を備えてもよい。
【００１５】
ネットワーク上でポータブルデバイス200に結合されるサーバは、第1のセンサ210および第2のセンサ220から情報を受信するように構成することができる。サーバは、また、コンテキストの推定を行う計算、およびポータブルデバイス200に機能を適正に果たさせる計算を行うように構成することもできる。
【００１６】
ユーザのコンテキストは、ポータブルデバイス200に結合された1つまたは複数のセンサによって出力される情報を受け取ることによって特定することができる。ある例では、ポータブルデバイス200が現在ある特定のコンテキスト内にあることを判断するのに、1つのセンサから受け取った情報で十分であり得る。別の例では、複数のセンサが必要になり得る。この実施形態では、スペクトロメータセンサから得た光学情報は、ユーザのコンテキストを特定するために使用される情報のほんの一片である。
【００１７】
図3は、本明細書に説明する方法に従ってポータブルデバイス302(たとえばポータブルデバイス200)がそれを通してサーバ308と通信する例示的通信システム300を示す。システム300は、ネットワーク304を経由してサーバ308と通信するポータブルデバイス302を備える。サーバ308は、ポータブルデバイス302にサービスを提供するように働く。サーバ308は、プロセッサ320およびメモリ322を備える。1つまたは複数のコンテキストに一致することが予め確認された光学データ、および本明細書に説明する1つまたは複数の方法ステップをメモリ322に格納することができる。さらに、プロセッサ320は、メモリ322に格納された1つまたは複数の方法ステップを実行するための手段として働くことができる。
【００１８】
図4は、ポータブルデバイス200および302、ならびにサーバ308を含めて、本開示の実施形態を実現するために適切なシステム400のブロック図である。たとえばセルフォン、モバイルフォン、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、および/またはネットワークサーバの一部分などであるシステム400は、サブシステムおよび構成要素を相互接続する、情報を通信するためのバス402または他の通信機構を備え、それらサブシステムおよび構成要素には、1つまたは複数の処理構成要素404(たとえば、プロセッサ、マイクロコントローラ、ディジタル信号プロセッサ(DSP)など)、システムメモリ構成要素406(たとえばRAM)、静的記憶構成要素408(たとえばROM)、ネットワークインターフェース構成要素412、ディスプレイ構成要素414(または代替として、外部ディスプレイへのインターフェース)、入力構成要素416(たとえば、キーパッドまたはキーボード)、およびカーソル制御構成要素418(たとえばマウスパッド)が含まれる。
【００１９】
本開示の実施形態によれば、システム400は、システムメモリ構成要素406に収容されている1つまたは複数の命令の1つまたは複数のシーケンスをプロセッサ404が実行することによって、特定の作業を実行する。そのような命令は、静的記憶構成要素408など、別のコンピュータ可読媒体からシステムメモリ構成要素406に読み込むことができる。これらには、環境光を収集しその特徴を把握する命令を含めることができ、ある特定のコンテキストに関する確率を求めることができる。他の実施形態では、本開示の1つまたは複数の実施形態を実行するために、ソフトウェア命令の代わりに、またはそれと組み合せて、有線回路を使用することができる。
【００２０】
ロジックを、非一時的コンピュータ可読媒体にエンコードすることができ、その媒体は、実行する命令をプロセッサ404に与えることに関与するあらゆる媒体を指すことができる。そのような媒体は、それらに限定されないが、不揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含めて、多くの形態を取ることができる。様々な実装形態では、揮発性媒体には、システムメモリ構成要素406のようなダイナミックメモリが含まれ、伝送媒体には、バス402を構成するワイヤを含めて、同軸ケーブル、銅線、および光ファイバが含まれる。メモリは、ある特定のコンテキストに一致することが予め確認された光学データを格納するために使用することができる。一例では、伝送媒体は、無線波および赤外線データ通信中に生成されるような、音波または光波の形態を取ってもよい。コンピュータ可読媒体の一般的な形態の一部には、たとえば、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、他のあらゆるメモリチップもしくはカートリッジ、搬送波、またはコンピュータが読み取るように適合されている他のあらゆる媒体が含まれる。
【００２１】
本開示の様々な実施形態では、本開示を実施する命令シーケンスの実行を、システム400によって行うことができる。様々な他の実施形態では、通信リンク420(たとえば、図3のネットワーク304、LAN、WLAN、PTSN、または様々な他の有線もしくは無線ネットワーク)によって結合された複数のシステム400が、互いに協調して、本開示を実施する命令シーケンスを実行することができる。システム400は、メッセージ、データ、情報、および命令を、1つまたは複数のプログラム(すなわちアプリケーションコード)を含めて、通信リンク420および通信インターフェース412を通して送受信することができる。受信したプログラムコードは、ディスクドライブ構成要素410または他の不揮発性記憶構成要素に実行のために受入れかつ/または格納されると、プロセッサ404によって実行することができる。
【００２２】
ここで図5を参照すると、ある実施形態によってコンテキストの推定を行う方法500が次に説明される。最初のステップ505では、環境光が、ポータブルデバイスに組み込まれたスペクトロメータセンサにおいて収集される。収集する周波数の所望の範囲を選択することができる。たとえば、スペクトロメータセンサを、ラジオ、テレビジョン、または電子レンジがユーザの近辺にあるか否か判断するために、無線波およびマイクロ波などの裸眼では見えない波長を感受するように調整することができる。スペクトロメータセンサは、また、その場所に他の人間が存在するのを確認するために、赤外波長に調整することもできる。
【００２３】
ステップ510では、収集された光が、光学情報を得るために特徴を明らかにされる。スペクトロメータセンサは、たとえば、その光の強度、パターン、および周波数を求めることによって、収集された環境光を特徴づける。異なる環境またはコンテキストは、異なる光周波数、強度、およびパターンを生成する。この原理を用いて、スペクトロメータセンサを使用して未知の環境からの環境光を解析し、その結果得られた光学情報を、既知の環境から得られた光学データと比較することができる。
【００２４】
ステップ515では、得られた光学情報を、1つまたは複数のコンテキストに一致することが予め確認されている光学データと比較する。様々な特定の状況またはコンテキストクラス(たとえば、ある特定の部屋の中に居ること、ある特定の人物の傍にいること、時刻、天候など)に対応する複数の予め確認されている光スペクトルを使用して、得られた光スペクトルとの比較を行うことができ、それによって、ユーザが同じ状況にあるか否かを判断することができる。天候状態の変化(たとえば日光の変化)に対応するパターン、その場所への人の出入りに対応するパターン、人物追跡(たとえば建物および病院内)もしくは物体追跡(たとえば家庭または博物館内の高価な物品)などの動的事象の検出に対応するパターン、またはパターン認識を含む他のアプリケーションに対応するパターンなど、様々なスペクトルパターンを認識することができる。
【００２５】
一実施形態では、ある人物または物体を検出するために、その特定の人物または物体に関して感受したスペクトル成分に基づいて予め確認されたパターンが記憶されている。したがって、ある人物または物体がデータベースの中にあるとしてこのパターンがシステムによって認識されるといつでも、その人物または物体が存在するとの通知をユーザに送信することができる。さらに、物体または人物の移動を、光のスペクトルがいかに速く変化するか、または光のスペクトルが1つのタイプから別のタイプへ変化するかなどの他の特徴を追加することによって検出することもできる。その情報は、また、スペクトロメータセンサがある特定の空間について取得するスペクトルを比較することによって、集めることもできる。
【００２６】
さらに、ある場所の環境または周囲光に何らかまたは特定の変化が生じた場合、スペクトロメータセンサは、その変化を、環境光のスペクトルの変化を通して検出することができる。光のスペクトルの変化は、その場所で起きた環境光の変化(たとえば、窓を通ってその場所に入ってくる日光の天候または時刻による変化や、その場所で起きた、ランプなどの人口光のオン/オフ状態の変化)によって生じ得る。また、静止または動いている物体および人物の存在は、場所の一部分の周囲光のスペクトルにやはり影響し得る。これら様々な変化は、その場所での様々な状況を認識し、その変化に応じて行動を起こすために使用することができる。ある場所での光スペクトル変化は、その場所の外から来る光(たとえば、日光、別の場所から来る人工の閃光など)の変化、意図的になされた変化(誰かが懐中電灯をスペクトロメータの方に向けることなど)、または、たとえば、人が部屋に入ってくる、もしくは人が部屋の中を動き回ることによって生じ得る。
【００２７】
ステップ520で、ある特定のコンテキストの少なくとも1つの特徴が、比較から推定される。たとえば、それら少なくとも1つの特徴は、場所、時刻、社会的環境などを含み得る。
【００２８】
ステップ525で、ポータブルデバイスがその特定のコンテキスト内にある確率を求める。スペクトロメータセンサのみからの光学情報が、この確率を求めるのに十分である場合もあるが、ポータブルデバイスが特定のコンテキスト内にあることをより高い確率で判断するためにより多くのセンサを使用することができる。一部の実施形態では、スペクトロメータセンサが、確率を求めるようになされた処理ユニットにさらに接続される。
【００２９】
スペクトロメータセンサによって出力された情報に基づいて、ユーザが特定のコンテキスト内に居ると判断することに関する第1の確率を求めまたは定めることができる。確率は、数値(たとえば、0〜1の値の範囲から0.2)でもよく、質的表現(たとえば「低」または「高」)でもよい。一部の実施形態では、確率がある閾値を超えまたは横切ったか否かの判断が行われる。その閾値は、ポータブルデバイスが特定のコンテキスト内にあることの確実性のレベルに関連付けることができる。確率がその閾値を超えた場合、ポータブルデバイスは、特定のコンテキスト内にあると判断することができる。
【００３０】
確率が閾値を超えない場合、他のコンテキスト情報を他のセンサ、たとえばポータブルデバイスのセンサから集めることができる。他のセンサには、運動を測定する運動センサ、音を測定する音響センサ、大気圧を計測する気圧センサ、地球の磁場の方向を測定する地磁気センサ、脈拍または血圧を計測する生体センサ、接触または指紋を検出するタッチセンサ、重力の方向およびユーザが受ける他のあらゆる線形力を感知する加速度計、コリオリ効果、進行方向の変化、および回転を計測するために使用されるジャイロスコープ、温度を測定する温度センサ、および湿度を測定する湿度センサなど、局所センサ、すなわちポータブルデバイス内に共に配置されるセンサを含めることができる。他のセンサには、また、日程スケジュールまたは電子メールを確認するためのセンサなど、非局所センサ、すなわちポータブルデバイスに共に配置されていないセンサを含めることもできる。他のセンサによって出力された情報に基づいて、ユーザがある特定のコンテキスト内に居ると判断することに関する第2の確率を計算することができる。
【００３１】
一部の実施形態では、第1の確率と第2の確率とを組み合せて合成確率が求められる。たとえば、合成確率の求め方には、第1の確率と第2の確率とを加え合わせることを含めることができる。第1の確率と第2の確率との重み付けした組合せを求めることもできる。
【００３２】
合成確率が第2の閾値を超えた場合、ユーザがより高い確度で特定のコンテキスト内に居ると判断することができる。合成確率が所定の閾値を超えるまで、さらに多くのセンサを使用することができ、ユーザが所定の高さの確度で特定のコンテキスト内に居ると判断することができる。確率が決定されると、ユーザにその確率を出力または提供することができる。
【００３３】
具体的な例として、デバイスが所与のコンテキスト(たとえば、ユーザのポケットの中、ユーザの手の中、バックパックの中、ユーザの腰に付いている、腕に装着、会議室の中、移動中の車両の中などのようなデバイスの環境および位置)内にあると判断することによって、ポータブルデバイスの設定を変更することを可能にすることができる。設定には、電力、ユーザインターフェース、ボイスメール、電子メール、テキスト、Wi-Fiスキャニング、またはそれらの組合せを含めることができる。一部の実施形態では、設定の変更には、電力またはメモリ使用の低減、通知の据置、またはそれらの組合せが含まれる。設定は、通常、ポータブルデバイスが特定のコンテキスト内にある確率が、閾値を横切った場合に変更され、ユーザに通知することができる。
【００３４】
コンテキストクラスを出力し、またはコンテキスト通知を形成するのに使用するために、本明細書で説明された確率を使用することができる方式は広く多様である。たとえば、ポータブルデバイスが第1の特定のコンテキスト内にある確率が、第2の特定のコンテキスト内にある確率に極めて近い場合、「判定不明」と出力することができる。ポータブルデバイスがある特定のコンテキスト内にある確率が、他のすべての確率を上回る場合、そのコンテキストクラスを出力することができる。
【００３５】
ポータブルデバイスは、特定のコンテキストに合わせて作動するように構成することができる。多くの人の居る会議室にそのポータブルデバイスがあるという特定のコンテキストを判断するポータブルデバイス、たとえばモバイルフォンは、たとえば、入信する電話を拒否または無視することができる。別の例では、ポータブルデバイスがユーザのポケット内にある間は、ユーザは、全地球測位システム(GPS)モジュール、またはWi-Fiスキャニングの作動から恩恵を受けることができない。ユーザのポケットの中にそのポータブルデバイスがあり得るとポータブルデバイスが判断した場合、ポータブルデバイスは、電力を節約するために、GPSアンテナ/モジュールおよびWi-Fiスキャニングを無効にすることができる。さらに別の例では、ポータブルデバイスが、ユーザが寝室に居り眠っていると判断した場合、電子メールおよびボイスメールの通知を、朝まで遅らせることができる。ポータブルデバイスがある特定のコンテキスト内にあると判断することによって、その特定のコンテキストが適合していないであろうとき、ポータブルデバイスが電力を消費するセンサを無効にすることが可能になり得る。ポータブルデバイスは、また、その特定のコンテキストが適合していることを検出すると、センサおよび機能を有効にすることもできる。
【００３６】
一実施形態では、機械学習システム、たとえばシステム400が訓練される。機械学習は、コンピュータがデータから学習することを可能にするアルゴリズムまたは技法を含む。機械学習は、テストデータを用いてコンピュータのアルゴリズムを訓練するプロセスを含む。アルゴリズムは、既知の諸入力によって訓練され、それらのパターンを1つまたは複数の統計的方法を通して学習する。その結果、アルゴリズムは、訓練中に出会った入力に基づいて、新しい入力を適切に分類することができる。アルゴリズムは、学習データセットで訓練された後は、新しい初めて見る例について、正確に働くことができなければならない。
【００３７】
本開示では、訓練は、スペクトロメータセンサをある特定のコンテキスト内に配置することと、その特定のコンテキスト内で1つまたは複数の所望の周波数範囲を選択することと、スペクトロメータセンサから光学データを受け取ることと、その光学データをその特定のコンテキストに関連付けることとを含む。たとえば、冬の午後3:30の居間での環境光を、1週間連続して収集してもよい。これが、アルゴリズムに提供される既知の入力になる。システムがこの特定のコンテキストを認識するように訓練されると、新しい入力が提供される。環境光が収集され、その収集された環境光の特徴が把握されて光学情報が取得され、その光学情報が、機械学習システムに提供される。システムは、新しい光学情報とシステムを訓練するために使用された特定のコンテキストの光学情報との間に、どの程度良好な一致があるか判定する。次いで、ポータブルデバイスがその特定のコンテキスト内にある確率を求めることができ、場合によっては、ユーザに提供される。この確率は、他のセンサの入力から求められた確率と組み合せることができる。
【００３８】
本開示は、コンテキスト認識アプリケーションのために、ポータブルデバイスでの簡単、低コストかつ低電力のスペクトロメータの使用法を提示する。本明細書に記載された方法は、従来のカメラよりもはるかに低電力消費量で、コンテキストのための光情報を使用することを可能にする。これは、光の空間解像度が必要とされず、したがって、センサを、カメラに通常必要とされるピクセルの何分の1かのピクセルによって製作することができるからである。また、スキャニングに要する時間が、カメラに対するよりも楽になり、それは、従来のカメラでは時間遅れはぼけを生じるからである。
【００３９】
今や、当業者は理解するであろうように、手元にある特定のアプリケーションに応じて、本開示の主旨および範囲を逸脱することなく、多くの変更、置換え、および変形を、本開示のデバイスの材料、装置、構成、および使用方法に施すことができる。これに照らして、本開示の範囲は、単に本開示のいくつかの例として本明細書に例示され説明された特定の実施形態の範囲に限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲およびその機能的同等範囲に完全に対応させるべきである。
【符号の説明】
【００４０】
100  スペクトロメータセンサ
110  レンズ
120  周波数セレクタ
130  周波数選択フィルタ
140  ディテクタ
200  ポータブルデバイス
210  第1のセンサ
220  第2のセンサ
230  プロセッサ
240  メモリ
250  ディスプレイ
260  タッチスクリーン
270  ボタン
280  キーパッド
290  オーディオデバイス
300  通信システム
302  ポータブルデバイス
304  ネットワーク
308  サーバ
320  プロセッサ
322  メモリ
400  システム
402  バス
404  処理構成要素
406  システムメモリ構成要素
408  静的記憶構成要素
410  ディスクドライブ構成要素
412  ネットワークインターフェース構成要素
414  ディスプレイ構成要素
416  入力構成要素
418  カーソル制御構成要素
420  通信リンク
500  方法
【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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