(57)【要約】【課題】動きが小さいモーションを認識対象とする場合でも、識別対象装置の持ち運びによる振動などをモーションと誤認識することなく、正確にモーションを認識することができるようにする。【解決手段】各軸方向の加速度の特徴点に基づいて、ユーザが意図する操作に伴って動いている可能性がある軸方向を検出する軸方向検出部３と、軸方向検出部３により検出された軸方向の加速度の特徴量を検出する特徴量検出部４とを設け、モーション検定部５が特徴量検出部４により検出された特徴量を解析して、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動作を識別する識別対象装置の軸毎に、軸方向の加速度を検出する加速度検出手段と、上記加速度検出手段により検出された各軸方向の加速度の特徴点を検出する特徴点検出手段と、上記特徴点検出手段により検出された特徴点に基づいて、ユーザが意図する操作に伴って動いている可能性がある軸方向を検出する軸方向検出手段と、上記軸方向検出手段により検出された軸方向の加速度の特徴量を検出する特徴量検出手段と、上記特徴量検出手段により検出された特徴量を解析して、上記軸方向検出手段により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証する検証手段とを備えたモーション認識装置。
【請求項２】
検証手段は、特徴量検出手段により検出された特徴量と、認識対象モーション及び非認識対象モーションにおける加速度の特徴量とを照合して、軸方向検出手段により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証することを特徴とする請求項１記載のモーション認識装置。
【請求項３】
特徴量検出手段は、軸方向検出手段により検出された軸方向の加速度の時間的変化を解して、上記加速度の特徴量を検出することを特徴とする請求項１または請求項２記載のモーション認識装置。
【請求項４】
識別対象装置の開閉状態を検出する開閉状態検出手段と、上記開閉状態検出手段の検出結果に応じて特徴点検出手段、軸方向検出手段、特徴量検出手段及び検証手段における処理手順を制御する処理手順制御手段とを設けたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のモーション認識装置。
【請求項５】
識別対象装置の利用状態を検出する利用状態検出手段と、上記利用状態検出手段の検出結果に応じて特徴点検出手段、軸方向検出手段、特徴量検出手段及び検証手段における処理手順を制御する処理手順制御手段とを設けたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のモーション認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザが意図する操作に伴う動き（モーション）を認識するモーション認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のモーション認識装置では、ユーザが意図する操作に伴う動きであるのか、持ち運びによる振動などに起因する動きであるのかを判定するために、識別対象装置（例えば、携帯電話機）の加速度を測定し、その加速度を所定の閾値と比較するようにしている。
モーション認識装置は、加速度が所定の閾値を上回る場合、ユーザが意図する操作に伴う動きが発生していると判断する（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１４９１９０号公報（段落番号［０００２］、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のモーション認識装置は以上のように構成されているので、識別対象装置の加速度が所定の閾値を上回る場合には、ユーザが意図する操作に伴う動きが発生していると判断する。しかし、動きが小さいモーションを認識対象とする場合、閾値を低く設定しなければならず、識別対象装置の持ち運びによる振動などを誤ってモーションとして認識してしまうことがあるなどの課題があった。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、動きが小さいモーションを認識対象とする場合でも、識別対象装置の持ち運びによる振動などをモーションと誤認識することなく、正確にモーションを認識することができるモーション認識装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係るモーション認識装置は、加速度検出手段により検出された各軸方向の加速度の特徴点を検出する特徴点検出手段と、特徴点検出手段により検出された特徴点に基づいて、ユーザが意図する操作に伴って動いている可能性がある軸方向を検出する軸方向検出手段と、軸方向検出手段により検出された軸方向の加速度の特徴量を検出する特徴量検出手段とを設け、検証手段が特徴量検出手段により検出された特徴量を解析して、軸方向検出手段により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、加速度検出手段により検出された各軸方向の加速度の特徴点を検出する特徴点検出手段と、特徴点検出手段により検出された特徴点に基づいて、ユーザが意図する操作に伴って動いている可能性がある軸方向を検出する軸方向検出手段と、軸方向検出手段により検出された軸方向の加速度の特徴量を検出する特徴量検出手段とを設け、検証手段が特徴量検出手段により検出された特徴量を解析して、軸方向検出手段により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証するように構成したので、動きが小さいモーションを認識対象とする場合でも、識別対象装置の持ち運びによる振動などをモーションと誤認識することなく、正確にモーションを認識することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるモーション認識装置を示す構成図であり、図において、加速度検出部１は例えば３軸加速度センサを用いて構成されており、動作を識別する識別対象装置（例えば、携帯電話機、モバイルＰＣ）の軸毎に、３次元空間で発生する軸方向の加速度を検出する処理を実施する。なお、加速度検出部１は加速度検出手段を構成している。
特徴点検出部２は加速度検出部１により検出された各軸方向の加速度の時間的変化を解析して、各軸方向の加速度の特徴点である極大点及び極小点を検出する処理を実施する。
なお、特徴点検出部２は特徴点検出手段を構成している。
【０００９】
軸方向検出部３は特徴点検出部２により検出された特徴点に基づいて、ユーザが意図する操作に伴って動いている可能性がある軸方向を検出する処理を実施する。なお、軸方向検出部３は軸方向検出手段を構成している。
特徴量検出部４は軸方向検出部３により検出された軸方向の加速度の時間的変化を解し、その加速度の変化量などを特徴量として検出する処理を実施する。なお、特徴量検出部４は特徴量検出手段を構成している。
【００１０】
モーション検定部５は特徴量検出部４により検出された特徴量を解析して、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証する処理を実施する。
即ち、モーション検定部５は特徴量検出部４により検出された特徴量と、認識対象モーション及び非認識対象モーションにおける加速度の特徴量とを照合して、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証する処理を実施する。なお、モーション検定部５は検証手段を構成している。
【００１１】
図１の例では、モーション認識装置の構成要素である特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５がそれぞれ専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路基板）で構成されているものを想定しているが、モーション認識装置がコンピュータで構成される場合、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５の処理内容が記述されているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにしてもよい。
図２はこの発明の実施の形態１によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００１２】
次に動作について説明する。
この実施の形態１では、ユーザが識別対象装置を２度叩く操作が、ユーザが意図する操作であるとして説明する。
加速度検出部１は、動作を識別する識別対象装置の軸毎に、軸方向の加速度を検出する（ステップＳＴ１）。
【００１３】
ここでは、識別対象装置におけるＬ個の軸を加速度の検出対象として、加速度検出部１が、所定の時間間隔で、Ｌ個の軸の加速度をＮ回連続して検出し、一度にＬ×Ｎ個の加速度（連続Ｎ回分の加速度検出結果）を加速度データとして出力するものとする。
図３は加速度検出部１から出力された加速度データのうち、ｊ番目の軸の加速度データの一例を示す説明図である。
図３では、加速度の検出順序を変数ｉで示し、ｉ番目の加速度をＡＸji（２≦ｊ≦Ｌ，１≦ｉ≦Ｎ）で表現している。
【００１４】
特徴点検出部２は、加速度検出部１から加速度データを受けると、各軸方向の加速度の時間的変化を解析して、各軸方向の加速度の特徴点である極大点と極小点を検出する（ステップＳＴ２）。
図４は図３の加速度データから検出された特徴点の一例を示す説明図である。
図４では、“×”印のある点が特徴点であり、ｊ番目の軸におけるｉ番目の特徴点の加速度をＡＸ＿Ｆjiで表わしている。
ただし、２≦ｊ≦Ｌ、１≦ｉ≦Ｍ１であり、Ｍ１は図３の加速度データから検出された特徴点の総数である。
【００１５】
軸方向検出部３は、特徴点検出部２が各軸方向の加速度の特徴点を検出すると、各特徴点の位置関係や大きさを基準にして、ユーザが意図する操作に伴って動いている可能性がある軸方向を検出する（ステップＳＴ３）。
以下、軸方向検出部３の処理内容を具体的に説明する。
【００１６】
まず、軸方向検出部３は、特徴点検出部２により検出された各軸方向の加速度の特徴点ＡＸ＿Ｆjiを下記の評価式（１）（２）に代入し、評価式（１）（２）が成立する特徴点ＡＸ＿Ｆjiをピーク点として検出する。
｜ＡＸ＿Ｆji−ＡＸ＿Ｆji-1｜＞ＴＨ1                            （１）
｜ＡＸ＿Ｆji−ＡＸ＿Ｆji+1｜＞ＴＨ1                            （２）
ただし、１≦ｉ≦Ｍ１−１であり、ＴＨ1はピーク点を決定するための閾値である。
【００１７】
図５は図４の特徴点から検出されたピーク点の一例を示す説明図である。
図５では、“×”印のある点がピーク点であり、ｊ番目の軸におけるｉ番目のピーク点をＡＸ＿Ｔjiで表わしている。
ただし、２≦ｊ≦Ｌ、１≦ｉ≦Ｍ２であり、Ｍ２は図４の特徴点から検出されたピーク点の総数である。
【００１８】
軸方向検出部３は、加速度の特徴点からピーク点ＡＸ＿Ｔjiを検出すると、そのピーク点ＡＸ＿Ｔjiを下記の評価式（３）（４）に代入し、評価式（３）（４）が成立するピーク点の組み合わせをモーション候補点（ユーザが意図する操作に伴う動き（モーション）の可能性がある候補）として検出する。
（ＡＸ＿Ｔjp−ＡＸ＿Ｆjp-1）・（ＡＸ＿Ｔjq−ＡＸ＿Ｆjq-1）＞０
（３）
｜ｐ−ｑ｜＞ＴＨ2                                              （４）
ただし、２≦ｐ≦Ｍ２−１、ｐ＋１≦ｑ≦Ｍ２であり、ＴＨ2はピーク点からモーション候補点を決定するための２点間の間隔に関する閾値である。
【００１９】
図６は図５のピーク点から検出されたモーション候補点の一例を示す説明図である。
図６では、“×”印及び“○”印が検出されたモーション候補点の組み合わせを示しており、ｊ番目の軸におけるｉ番目のモーション候補点の組み合わせをＡＸ＿Cji_1、ＡＸ＿Cji_2で表わしている。
ただし、２≦ｊ≦Ｌ、１≦ｉ≦Ｍ３であり、Ｍ３は図５のピーク点からから検出されたモーション候補点の組み合わせ総数である。
【００２０】
軸方向検出部３は、複数のモーション候補点を検出した場合、加速度検出部１による加速度の検出順序が早い方のモーション候補点をモーション操作点として残し、加速度の検出順序が遅い方のモーション候補点を削除する。
図７は図６のモーション候補点から検出されたモーション操作点の一例を示す説明図である。
図７では、“×”が検出されたモーション操作点であり、ｊ番目の軸におけるモーション操作点をＡＸ＿Ｍj_1、ＡＸ＿Ｍj_2で表わしている。
【００２１】
軸方向検出部３は、モーション操作点を検出すると、そのモーション操作点を検出している識別対象装置の軸方向を、ユーザが意図する操作に伴って動いている可能性がある軸方向として特徴量検出部４に出力する。
なお、軸方向検出部３によりモーション操作点が検出されない場合、ステップＳＴ１の処理に戻り、加速度検出部１が新たに加速度を検出する。
【００２２】
特徴量検出部４は、軸方向検出部３からモーション操作点を検出している識別対象装置の軸方向を受けると、その軸方向におけるモーション操作点近傍の加速度の時間的変化を解析し、その加速度の変化量などを特徴量として検出する（ステップＳＴ４）。
例えば、モーション操作点近傍の加速度ＡＸji+k，ＡＸji-1+kを下記の式（５）に代入して、ｊ番目の軸における加速度の特徴量ｆj（ｋ）を検出する。
ｆj（ｋ）＝ＡＸji+k−ＡＸji-1+k
（５）
【００２３】
図８は図７のモーション操作点を基準にして、特徴量の検出処理を実施する範囲を示す説明図である。
図８では、モーション操作点ＡＸ＿Ｍj_1、ＡＸ＿Ｍj_2を中心として、±Ｐ番目までの加速度から特徴量を検出することを示している。
【００２４】
モーション検定部５は、特徴量検出部４が加速度の特徴量ｆj（ｋ）を検出すると、その特徴量ｆj（ｋ）を解析して、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証する（ステップＳＴ５）。
即ち、モーション検定部５は、例えば、特徴量検出部４により検出された特徴量ｆj（ｋ）と、予め保持しているＣ個（Ｃ≧１）の認識対象モーション（例えば、ユーザが識別対象装置を２度叩く操作に伴う動作）及びＤ個（Ｄ≧１）の非認識対象モーション（例えば、持ち運びによる振動などに起因する動き）における加速度の特徴量ｇjm（ｋ）とを下記の式（６）に代入して、相違度Ｄｍ（値が小さいほど類似性が高いことを示す評価値）を算出する。ただし、ｇjm（ｋ）はｍ番目の加速度データのｊ番目の軸の特徴量を示すものである。
【数１】
2009245176.tif 000003
【００２５】
そして、モーション検定部５は、相違度Ｄｍを与える特徴量ｇjm（ｋ）を有する認識対象モーション又は非認識対象モーション、即ち、特徴量検出部４により検出された特徴量ｆj（ｋ）との差異が最も少ない特徴量ｇjm（ｋ）を有する認識対象モーション又は非認識対象モーションを特定する。
モーション検定部５は、特定結果が非認識対象モーションであれば、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きではないと認識する。
【００２６】
モーション検定部５は、特定結果が何れかの認識対象モーションである場合、その認識対象モーションが軸方向検出部３により検出された軸方向に対応する認識対象モーションであれば、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであると認識する。
特定した認識対象モーションが軸方向検出部３により検出された軸方向に対応する認識対象モーションでなければ、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きではないと認識する。
【００２７】
ここでは、モーション検定部５が、式（６）を用いて、各モーションに対する相違度Ｄｍを評価するものについて示したが、これに限るものではなく、その他の方法を用いて評価するようにしてもよい。
例えば、以下の非特許文献１に開示されているＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を実施して、特徴量検出部４により検出された各軸方向の加速度の特徴量とモーション検定部５に記憶されている各軸方向の加速度の特徴量を照合し、モーションであるか否かを判定するようにしてもよい。
・非特許文献１
「津田宏治、“サポートベクターマシンと何か“、電子情報通信学会誌, No.83, Vol.6, pp. 460-466, 2000」
【００２８】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、加速度検出部１により検出された各軸方向の加速度の特徴点を検出する特徴点検出部２と、特徴点検出部２により検出された特徴点に基づいて、ユーザが意図する操作に伴って動いている可能性がある軸方向を検出する軸方向検出部３と、軸方向検出部３により検出された軸方向の加速度の特徴量を検出する特徴量検出部４とを設け、モーション検定部５が特徴量検出部４により検出された特徴量を解析して、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証するように構成したので、動きが小さいモーションを認識対象とする場合でも、識別対象装置の持ち運びによる振動などをモーションと誤認識することなく、正確にモーションを認識することができる効果を奏する。
【００２９】
また、この実施の形態１によれば、モーション検定部５が特徴量検出部４により検出された特徴量と、認識対象モーション及び非認識対象モーションにおける加速度の特徴量とを照合して、軸方向検出部３により検出された軸方向の動きが、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを検証するように構成したので、ユーザが意図する操作に伴う動きであるか否かを高精度に検証することができる効果を奏する。
【００３０】
この実施の形態１によれば、識別対象装置の入力操作を行うプログラムを認識対象モーションと対応付けるようにすれば、ユーザが意図する操作に伴う動きを検出して、入力操作を行うことができる。
【００３１】
この実施の形態１では、特徴点検出部２が特徴点として極大点と極小点を検出するものについて示したが、これに限るものではなく、例えば、特徴点として、加速度の極点、変化量、変曲点、曲率、あるいは、予め設定された基準値を超える点を検出するようにしてもよい。また、これらを組み合わせて用いるようにしてもよい。
【００３２】
また、この実施の形態１では、特徴量検出部４がモーション操作点ＡＸ＿Ｍj_1、ＡＸ＿Ｍj_2を中心として、±Ｐ番目の範囲を特徴量の検出領域とするものについて示したが、図９に示すように、モーション操作点ＡＸ＿Ｍj_1、ＡＸ＿Ｍj_2の中点を中心として、±Ｐ番目の範囲を特徴量の検出領域とするようにしてもよい。
【００３３】
実施の形態２．
図１０はこの発明の実施の形態２によるモーション認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
開閉状態検出部６は識別対象装置が閉状態であるか、開状態であるかを検出する処理を実施する。なお、開閉状態検出部６は開閉状態検出手段を構成している。
認識アルゴリズム決定部７は開閉状態検出部６の検出結果に応じて特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５における処理手順（例えば、認識アルゴリズム、閾値など）を制御する処理を実施する。なお、認識アルゴリズム決定部７は処理手順制御手段を構成している。
図１１はこの発明の実施の形態２によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００３４】
次に動作について説明する。
加速度検出部１は、上記実施の形態１と同様に、動作を識別する識別対象装置の軸毎に、軸方向の加速度を検出する（ステップＳＴ１）。
【００３５】
開閉状態検出部６は、例えば、開閉センサを使用して、識別対象装置が閉状態であるか、開状態であるかを検出する（ステップＳＴ１１）。
開閉センサは、例えば、識別対象装置のディスプレイ側に取り付けられたホールセンサと、識別対象装置のキー側に取り付けられた磁石とから構成されており、ホールセンサと磁石が近接して、ホールセンサが磁石の磁力を検知すると、識別対象装置の閉状態を検出する。
一方、ホールセンサと磁石が遠隔に位置し、ホールセンサが磁石の磁力を検知しなければ、識別対象装置の開状態を検出する。
【００３６】
認識アルゴリズム決定部７は、開閉状態検出部６の検出結果に応じて、特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５が処理する際に使用する認識アルゴリズムや閾値などを決定する（ステップＳＴ１２）。
例えば、識別対象装置が開状態であれば、ユーザが意図的に使用している可能性が高いため、軸方向検出部３がピーク点を検出する際に使用している評価式（１）（２）の閾値ＴＨ1を、識別対象装置が閉状態である場合よりも低い値に設定する。
また、例えば、軸方向検出部３がピーク点を検出する際、識別対象装置が閉状態であれば、評価式（１）（２）の双方が成立する場合に特徴点をピーク点として検出する認識アルゴリズムを使用し、識別対象装置が開状態であれば、評価式（１）（２）の何れか一方が成立する場合に特徴点をピーク点として検出する認識アルゴリズムを使用するようにする。
【００３７】
また、識別対象装置が閉状態から閉状態になると、例えば、軸方向検出部３がモーシン候補点を検出する際に使用している評価式（３）（４）を下記の評価式（６）に変更することで、２つのピーク点の方向が異なる場合でも、モーシン候補点を検出することが可能な認識アルゴリズムに切り替えるようにする。
｜ｐ−ｑ｜＞ＴＨ2                                              （６）
ただし、２≦ｐ≦Ｍ３−１、ｐ＋１≦ｑ≦Ｍ３であり、ＴＨ2はピーク点からモーション候補点を決定するための２点間の間隔に関する閾値である。
【００３８】
特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５は、認識アルゴリズム決定部７により決定された認識アルゴリズムにしたがって各種の処理を実行する。
特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５の処理内容は、上記実施の形態１と同様であるため説明を省略する。
【００３９】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、識別対象装置の開閉状態を検出する開閉状態検出部６を設け、認識アルゴリズム決定部７が開閉状態検出部６の検出結果に応じて特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５における処理手順（例えば、認識アルゴリズム、閾値など）を制御するように構成したので、上記実施の形態１よりもモーションの認識精度を高めることができる効果を奏する。
【００４０】
実施の形態３．
図１２はこの発明の実施の形態３によるモーション認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
利用状態検出部８は識別対象装置の利用状態を検出する処理を実施する。なお、利用状態検出部８は利用状態検出手段を構成している。
認識アルゴリズム決定部９は利用状態検出部８の検出結果に応じて特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５における処理手順（例えば、認識アルゴリズム、閾値など）を制御する処理を実施する。なお、認識アルゴリズム決定部９は処理手順制御手段を構成している。
図１３はこの発明の実施の形態３によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００４１】
次に動作について説明する。
加速度検出部１は、上記実施の形態１と同様に、動作を識別する識別対象装置の軸毎に、軸方向の加速度を検出する（ステップＳＴ１）。
【００４２】
利用状態検出部８は、識別対象装置の利用状態を検出する（ステップＳＴ２１）。
例えば、利用状態検出部８は、識別対象装置の利用状態が横向きの状態であるか、縦向きの状態であるかを検出する。
縦横の傾きを検出するには、例えば、３軸の加速度センサから得られる重力加速度の方向を検出することで実現することができる。
また、利用状態検出部８は、識別対象装置の利用状態を検出することで、現在、ユーザにより起動されているアプリケーションの種類などの情報を検出する。
【００４３】
認識アルゴリズム決定部９は、利用状態検出部８の検出結果（傾き状態、現在起動されているアプリケーション）に応じて、特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５が処理する際に使用する認識アルゴリズムや閾値などを決定する（ステップＳＴ２２）。
例えば、識別対象装置が横向き状態であり、かつ、ワンセグなどのアプリケーションが起動されている場合、ユーザが持ち運びなどではなく、識別対象装置を利用している可能性が高いため、軸方向検出部３がピーク点を検出する際に使用している評価式（１）（２）の閾値ＴＨ1を、識別対象装置が利用されていない場合よりも低い値に設定する。
また、例えば、軸方向検出部３がピーク点を検出する際、識別対象装置が特定の利用状態であれば、評価式（１）（２）の双方が成立する場合に特徴点をピーク点として検出する認識アルゴリズムを使用し、識別対象装置が他の特定の利用状態であれば、評価式（１）（２）の何れか一方が成立する場合に特徴点をピーク点として検出する認識アルゴリズムを使用するようにする。
【００４４】
また、識別対象装置が特定の利用状態になると、例えば、軸方向検出部３がモーシン候補点を検出する際に使用している評価式（３）（４）を評価式（６）に変更することで、２つのピーク点の方向が異なる場合でも、モーシン候補点を検出することが可能な認識アルゴリズムに切り替えるようにする。
【００４５】
特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５は、認識アルゴリズム決定部９により決定された認識アルゴリズムにしたがって各種の処理を実行する。
特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５の処理内容は、上記実施の形態１と同様であるため説明を省略する。
【００４６】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、識別対象装置の利用状態を検出する利用状態検出部８を設け、認識アルゴリズム決定部９が利用状態検出部８の検出結果に応じて特徴点検出部２、軸方向検出部３、特徴量検出部４及びモーション検定部５における処理手順（例えば、認識アルゴリズム、閾値など）を制御するように構成したので、上記実施の形態１よりもモーションの認識精度を高めることができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】この発明の実施の形態１によるモーション認識装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図３】加速度検出部１から出力された加速度データのうち、ｊ番目の軸の加速度データの一例を示す説明図である。
【図４】図３の加速度データから検出された特徴点の一例を示す説明図である。
【図５】図４の特徴点から検出されたピーク点の一例を示す説明図である。
【図６】図５のピーク点から検出されたモーション候補点の一例を示す説明図である。
【図７】図６のモーション候補点から検出されたモーション操作点の一例を示す説明図である。
【図８】図７のモーション操作点を基準にして、特徴量の検出処理を実施する範囲を示す説明図である。
【図９】図７のモーション操作点を基準にして、特徴量の検出処理を実施する範囲を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態２によるモーション認識装置を示す構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態２によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態３によるモーション認識装置を示す構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態３によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４８】
１  加速度検出部（加速度検出手段）、２  特徴点検出部（特徴点検出手段）、３  軸方向検出部（軸方向検出手段）、４  特徴量検出部（特徴量検出手段）、５  モーション検定部（検証手段）、６  開閉状態検出部（開閉状態検出手段）、７  認識アルゴリズム決定部（処理手順制御手段）、８  利用状態検出部（利用状態検出手段）、９  認識アルゴリズム決定部（処理手順制御手段）。
【図１】
2009245176.tif 000004
【図２】
2009245176.tif 000005
【図３】
2009245176.tif 000006
【図４】
2009245176.tif 000007
【図５】
2009245176.tif 000008
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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