"タッチセンサにより取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いて、前記座標Xnに対応するノイズが除去された座標Xn’を算出するノイズ除去部と、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnを機械学習により生成する関数生成部と、を備える、座標補正関数生成装置。前記関数生成部は、前記関数Fnを前記座標Xn-mm=1~Mの線形結合で表現し、前記座標Xn’及び前記座標Xn-mm=1~Mの実測値を用いて最小二乗法により結合係数を算出する、請求項1に記載の座標補正関数生成装置。前記ノイズ除去部は、前記座標Xnと、前記座標Xn-pp=1~Pと、前記座標Xnqq=1~Qとを平均して前記座標Xn’を算出する、請求項2に記載の座標補正関数生成装置。前記ノイズ除去部は、前記座標Xnと、pが大きくなるにつれて値が小さくなる重みDpDp<1を前記座標Xn-pにかけた値と、qが大きくなるにつれて値が小さくなる重みDqDq<1を前記座標Xnqにかけた値とを平均して前記座標Xn’を算出する、請求項2に記載の座標補正関数生成装置。前記ノイズ除去部は、前記座標Xnと、前記座標Xn-pp=1~Pと、前記座標Xnqq=1~Qとをバタワースフィルタに入力することで前記座標Xn’を算出する、請求項2に記載の座標補正関数生成装置。前記ノイズ除去部は、前記座標Xnと、前記座標Xn-pp=1~Pと、前記座標Xnqq=1~Qとの関係を示す回帰直線又は回帰曲線を算出し、前記座標Xnに対応する回帰直線又は回帰曲線上の座標を前記座標Xn’とする、請求項2に記載の座標補正関数生成装置。前記座標Xnにおける移動速度を算出する速度算出部と、前記速度算出部により算出された移動速度に基づいて前記関数Fnをクラス分類し、各クラスを代表する関数を生成する関数分類部と、をさらに備える、請求項3に記載の座標補正関数生成装置。前記座標Xnにおける移動速度を算出する速度算出部と、前記タッチセンサのグリッドを複数の領域に分け、前記座標Xnが含まれる領域を判定する領域判定部と、前記速度算出部により算出された移動速度及び前記領域判定部により判定された領域に基づいて前記関数Fnをクラス分類し、各クラスを代表する関数を生成する関数分類部と、をさらに備える、請求項3に記載の座標補正関数生成装置。前記タッチセンサと、前記関数生成部により生成された関数に前記タッチセンサにより取得された座標を入力して当該座標を補正する座標補正部と、を有する入力装置から、ユーザが前記タッチセンサを用いて入力した座標に関する情報を取得する座標情報取得部をさらに備え、前記ノイズ除去部は、前記座標情報取得部により取得された情報が示す座標群を用いてノイズが除去された座標を算出し、前記関数生成部は、前記座標情報取得部により取得された情報が示す座標群、及び前記ノイズ除去部により算出された座標を用いて関数を生成する、請求項1に記載の座標補正関数生成装置。前記座標情報取得部は、前記座標に関する情報として前記ユーザの操作パターンを示す情報を取得し、前記ノイズ除去部は、前記操作パターンに対応する座標群を用いてノイズが除去された座標を算出し、前記関数生成部は、前記操作パターンに対応する座標群、及び前記ノイズ除去部により算出された座標を用いて関数を生成する、請求項9に記載の座標補正関数生成装置。タッチされた座標を検出するタッチセンサと、前記タッチセンサにより予め取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いてノイズが除去された前記座標Xnに対応する座標Xn’に基づき、機械学習により生成された、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnに対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する座標補正部と、を備える、入力装置。前記タッチセンサを用いたユーザの操作パターンを検出する操作パターン検出部と、所定の操作パターン毎に用意された関数のうち、前記操作パターン検出部により検出された操作パターンに対応する関数を選択する関数選択部と、をさらに備え、前記座標補正部は、前記関数選択部により選択された関数に対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する、請求項11に記載の入力装置。前記タッチセンサを操作する操作体の大きさを検出する操作体サイズ検出部と、操作体の大きさ毎に用意された関数のうち、前記操作体サイズ検出部により検出された操作体の大きさに対応する関数を選択する関数選択部と、をさらに備え、前記座標補正部は、前記関数選択部により選択された関数に対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する、請求項11に記載の入力装置。前記タッチセンサにより検出された座標と、前記座標補正部により補正された座標との乖離度合いを検出する乖離度検出部をさらに備え、前記座標補正部は、前記乖離度検出部により検出された乖離度合いが所定の閾値よりも大きい場合に前記関数を変更する、請求項11に記載の入力装置。タッチセンサにより取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いて、前記座標Xnに対応するノイズが除去された座標Xn’を算出するノイズ除去ステップと、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnを機械学習により生成する関数生成ステップと、を含む、座標補正関数生成方法。タッチセンサにより取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いて、前記座標Xnに対応するノイズが除去された座標Xn’を算出するノイズ除去機能と、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnを機械学習により生成する関数生成機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラム。タッチセンサにより、タッチされた座標が検出される座標検出ステップと、前記タッチセンサにより予め取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いてノイズが除去された前記座標Xnに対応する座標Xn’に基づき、機械学習により生成された、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnに対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する座標補正ステップと、を含む、座標補正方法。タッチセンサにより、タッチされた座標を検出する座標検出機能と、前記タッチセンサにより予め取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いてノイズが除去された前記座標Xnに対応する座標Xn’に基づき、機械学習により生成された、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnに対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する座標補正機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラム。静電容量式のタッチセンサは、操作性の良さなどを理由に、様々な電子機器に搭載されるようになってきている。例えば、静電容量式のタッチセンサは、携帯電話、携帯情報端末、携帯音楽プレーヤ、携帯ゲーム機など、様々な携帯型の電子機器に搭載されている。また、静電容量式のタッチセンサは、テレビジョン受像機、パーソナルコンピュータ、カーナビゲーションシステム、デジタルサイネージ端末、ATMなど、比較的大きなサイズの電子機器への適用も期待されている。しかし、静電容量式のタッチセンサにより検出されたタッチ位置以下、検出位置は、実際にタッチした位置以下、実際位置とずれていることがある。そのため、検出位置と実際位置との間の誤差を減らす様々な研究が各所でなされている。なお、ここでは静電容量式のタッチセンサを例に挙げたが、位置を検出する他の各種センサについても、検出位置と実際位置との間の誤差を減らす方法が研究されている。本件発明者も、検出位置と実際位置との間の誤差を減らす方法について検討した。本技術は、上記のような事情を受けて考案されたものであり、処理遅延を発生させることなく、検出位置と実際位置との間の誤差を低減するための座標補正関数を生成することが可能な、新規かつ改良された座標補正関数生成装置、入力装置、座標補正関数生成方法、座標補正方法、及びプログラムを提供することを意図している。上記課題を解決するために、本技術のある観点によれば、タッチセンサにより取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いて、前記座標Xnに対応するノイズが除去された座標Xn’を算出するノイズ除去部と、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnを機械学習により生成する関数生成部と、を備える、座標補正関数生成装置が提供される。また、前記関数生成部は、前記関数Fnを前記座標Xn-mm=1~Mの線形結合で表現し、前記座標Xn’及び前記座標Xn-mm=1~Mの実測値を用いて最小二乗法により結合係数を算出するように構成されていてもよい。また、前記ノイズ除去部は、前記座標Xnと、前記座標Xn-pp=1~Pと、前記座標Xnqq=1~Qとを平均して前記座標Xn’を算出するように構成されていてもよい。また、前記ノイズ除去部は、前記座標Xnと、pが大きくなるにつれて値が小さくなる重みDpDp<1を前記座標Xn-pにかけた値と、qが大きくなるにつれて値が小さくなる重みDqDq<1を前記座標Xnqにかけた値とを平均して前記座標Xn’を算出するように構成されていてもよい。また、前記ノイズ除去部は、前記座標Xnと、前記座標Xn-pp=1~Pと、前記座標Xnqq=1~Qとをバタワースフィルタに入力することで前記座標Xn’を算出するように構成されていてもよい。また、前記ノイズ除去部は、前記座標Xnと、前記座標Xn-pp=1~Pと、前記座標Xnqq=1~Qとの関係を示す回帰直線又は回帰曲線を算出し、前記座標Xnに対応する回帰直線又は回帰曲線上の座標を前記座標Xn’とするように構成されていてもよい。また、上記の座標補正関数生成装置は、前記座標Xnにおける移動速度を算出する速度算出部と、前記速度算出部により算出された移動速度に基づいて前記関数Fnをクラス分類し、各クラスを代表する関数を生成する関数分類部と、をさらに備えていてもよい。また、上記の座標補正関数生成装置は、前記座標Xnにおける移動速度を算出する速度算出部と、前記タッチセンサのグリッドを複数の領域に分け、前記座標Xnが含まれる領域を判定する領域判定部と、前記速度算出部により算出された移動速度及び前記領域判定部により判定された領域に基づいて前記関数Fnをクラス分類し、各クラスを代表する関数を生成する関数分類部と、をさらに備えていてもよい。また、上記の座標補正関数生成装置は、前記タッチセンサと、前記関数生成部により生成された関数に前記タッチセンサにより取得された座標を入力して当該座標を補正する座標補正部と、を有する入力装置から、ユーザが前記タッチセンサを用いて入力した座標に関する情報を取得する座標情報取得部をさらに備えていてもよい。この場合、前記ノイズ除去部は、前記座標情報取得部により取得された情報が示す座標群を用いてノイズが除去された座標を算出し、前記関数生成部は、前記座標情報取得部により取得された情報が示す座標群、及び前記ノイズ除去部により算出された座標を用いて関数を生成する。また、前記座標情報取得部は、前記座標に関する情報として前記ユーザの操作パターンを示す情報を取得するように構成されていてもよい。さらに、前記ノイズ除去部は、前記操作パターンに対応する座標群を用いてノイズが除去された座標を算出するように構成されていてもよい。そして、前記関数生成部は、前記操作パターンに対応する座標群、及び前記ノイズ除去部により算出された座標を用いて関数を生成するように構成されていてもよい。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、タッチされた座標を検出するタッチセンサと、前記タッチセンサにより予め取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いてノイズが除去された前記座標Xnに対応する座標Xn’に基づき、機械学習により生成された、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnに対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する座標補正部と、を備える、入力装置が提供される。また、上記の入力装置は、前記タッチセンサを用いたユーザの操作パターンを検出する操作パターン検出部と、所定の操作パターン毎に用意された関数のうち、前記操作パターン検出部により検出された操作パターンに対応する関数を選択する関数選択部と、をさらに備えていてもよい。この場合、前記座標補正部は、前記関数選択部により選択された関数に対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する。また、上記の入力装置は、前記タッチセンサを操作する操作体の大きさを検出する操作体サイズ検出部と、操作体の大きさ毎に用意された関数のうち、前記操作体サイズ検出部により検出された操作体の大きさに対応する関数を選択する関数選択部と、をさらに備えていてもよい。この場合、前記座標補正部は、前記関数選択部により選択された関数に対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する。また、上記の入力装置は、前記タッチセンサにより検出された座標と、前記座標補正部により補正された座標との乖離度合いを検出する乖離度検出部をさらに備えていてもよい。この場合、前記座標補正部は、前記乖離度検出部により検出された乖離度合いが所定の閾値よりも大きい場合に前記関数を変更する。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、タッチセンサにより取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いて、前記座標Xnに対応するノイズが除去された座標Xn’を算出するノイズ除去ステップと、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnを機械学習により生成する関数生成ステップと、を含む、座標補正関数生成方法が提供される。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、タッチセンサにより取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いて、前記座標Xnに対応するノイズが除去された座標Xn’を算出するノイズ除去機能と、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnを機械学習により生成する関数生成機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、タッチセンサにより、タッチされた座標が検出される座標検出ステップと、前記タッチセンサにより予め取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いてノイズが除去された前記座標Xnに対応する座標Xn’に基づき、機械学習により生成された、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnに対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する座標補正ステップと、を含む、座標補正方法が提供される。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、タッチセンサにより、タッチされた座標を検出する座標検出機能と、前記タッチセンサにより予め取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いてノイズが除去された前記座標Xnに対応する座標Xn’に基づき、機械学習により生成された、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnに対し、前記タッチセンサにより検出された座標を入力して当該座標を補正する座標補正機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、上記のプログラムが記録された、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体が提供される。以上説明したように本技術によれば、処理遅延を発生させることなく、検出位置と実際位置との間の誤差を低減するための座標補正関数を生成することが可能になる。以下に添付図面を参照しながら、本技術に係る好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。[説明の流れについて]ここで、以下に記載する説明の流れについて簡単に述べる。まず、図1~図3を参照しながら、静電容量式タッチセンサの電極構造及びその性質について簡単に説明する。また、静電容量式タッチセンサ以外のセンサについて述べる。次いで、図4及び図5を参照しながら、移動平均を利用したノイズ低減方法について説明する。次いで、図6~図11を参照しながら、本技術の一実施形態に係る情報処理装置の構成及び動作について説明する。次いで、図12~図19を参照しながら、同実施形態に係る情報処理システム100の構成及び動作について説明する。次いで、図20及び図21を参照しながら、同実施形態に係る技術を実現することが可能なシステム構成について簡単に纏める。次いで、図22を参照しながら、本技術の実施形態に係る情報処理装置の機能を実現することが可能なハードウェア構成例について説明する。最後に、同実施形態の技術的思想について纏め、当該技術的思想から得られる作用効果について簡単に説明する。説明項目1:はじめに1-1:静電容量式タッチセンサの構造とタッチ位置の検出方法1-2:静電容量式タッチセンサの検出精度1-3:その他のセンサについて1-4:ノイズ低減方法2:実施形態2-1:情報処理装置の構成2-2:情報処理装置の動作2-3:情報処理システム100の構成2-4:情報処理システム100の動作2-5:システム構成のまとめ2-5-1:構成例12-5-2:構成例23:ハードウェア構成4:まとめ<1:はじめに>はじめに、静電容量式タッチセンサの構造、静電容量式タッチセンサの検出精度、その他のセンサによる検出精度、及びノイズ低減方法について簡単に説明する。[1-1:静電容量式タッチセンサの構造とタッチ位置の検出方法]まず、図1を参照しながら、静電容量式タッチセンサの電極構造について説明する。また、図2を参照しながら、静電容量式タッチセンサによるタッチ位置の検出方法について説明する。図1は、静電容量式タッチセンサの電極構造について説明するための説明図である。また、図2は、静電容量式タッチセンサによるタッチ位置の検出方法について説明するための説明図である。なお、ここでは一例として、ダイヤモンドタイプの電極構造を例に挙げて説明する。図1に示すように、静電容量式タッチセンサは、X方向に沿って配線された複数のX電極、及びY方向に沿って配線された複数のY電極を有する。また、X電極とY電極とは、Z方向に見た場合にX電極の矩形部分電極パッドとY電極の矩形部分電極パッドとが均等に露出するように並べて配線される。なお、ここでは簡単のために数本の電極しか図示しないが、実際には多数の電極が存在する。図2に示すように、指などの誘電体以下、操作体がX電極Y電極に近づくと、操作体とX電極Y電極との間に静電結合が形成され、X電極Y電極の静電容量が増加する。そのため、静電容量の変化を検出することにより、操作体の近接を検知することが可能である。また、各X電極及び各Y電極の静電容量を監視することにより、操作体が接触又は近接した位置を検出することができる。[1-2:静電容量式タッチセンサの検出精度]次に、図3を参照しながら、静電容量式タッチセンサの検出精度について説明する。図3左図に示すように操作体によりタッチ面上を斜め方向に向けて直線的になぞると、図3右図のようなタッチ位置の軌跡が検出される。図3右図から明らかなように、静電容量式タッチセンサにより検出されるタッチ位置の軌跡は周期的に波打っている。つまり、ユーザが操作体で描いた軌跡と、実際に静電容量式タッチセンサで検出される軌跡とが一致していない。言い換えると、操作体がタッチ面に近接又は接触した位置の座標と、実際に検出されたタッチ位置の座標との間に誤差が生じている。このように、操作体が近接又は接触した位置と違う座標が検出されると、ユーザが意図していないコマンドが実行されてしまうことがある。また、ドラッグ操作の際に検出されるタッチ位置の軌跡が波打つと、ドラッグ操作に追従して動くオブジェクトが不自然な動きをしたり、正しくジェスチャーが認識されなかったりすることがある。また、画面のスクロールなどの動きの方向が決まっている動作をユーザが行った際に動作速度に揺らぎが生じることで、ユーザに違和感を与えてしまうことがある。上記のような誤差を減らすには、例えば、X電極及びY電極の間隔を狭めればよい。しかしながら、電極の本数が増えると、タッチ位置の走査に要する時間が延びてしまい、レスポンスが低下してしまう。さらに、端子数が増えることにより製造コストが増大してしまう。こうした理由から、X電極及びY電極で形成される升目グリッドの大きさを維持しつつ、上記の誤差を低減させる技術が注目されている。[1-3:その他のセンサについて]ところで、上述したダイヤモンド型の電極構造を有する静電容量式タッチセンサだけでなく、他の電極構造を有する静電容量式タッチセンサや、静電容量式以外の方式を採用したタッチセンサにおいても、タッチ位置の検出精度を向上させる技術が求められている。また、タッチセンサに限らず、赤外線や可視光などを利用して位置を検出する光センサの分野においても、光源の位置を精度良く検出する技術の実現が求められている。これらのセンサによる検出結果には、様々な要因で生じるノイズの影響が含まれてしまう。そのため、電気的な方法や光学的な方法で位置を検出するセンサの検出結果に含まれるノイズの影響を除去する技術については各所で様々な研究が行われている。[1-4:ノイズ低減方法]センサによる検出結果に含まれるノイズを低減する方法として、センサにより測定された測定値を平均化して測定値のばらつきを抑制する方法がある。ここで、図4及び図5を参照しながら、移動平均を利用したノイズ低減方法について説明する。図4及び図5は、移動平均を利用したノイズ低減方法について説明するための説明図である。いま、センサにより時刻t1~t8において測定値X1~X8が測定されたものとしよう。時刻t及び測定値Xを座標軸とする座標空間に測定値X1~X8をプロットすると、図4のようになる。まず、測定値X3のノイズを低減する処理について考えてみよう。5点の移動平均を考えるものとすると、測定値X3のノイズを低減する処理においては、測定値X3の前後2点ずつが抽出され、測定値X3を含めた5点の平均値X3’が算出される。つまり、測定値X1~X5の平均値X3’が算出される。この平均値X3’に対応する点をPt3と表記することにしよう。点Pt3が求まると、次に、測定値X4のノイズを低減する処理が実行される。測定値X4のノイズを低減する処理においては、測定値X4の前後ずつが抽出され、測定値X4を含めた5点の平均値X4’が算出される。つまり、ノイズ低減処理の対象とする測定値の移動に伴い、図5に示すように、平均値X4’の算出に用いる測定値の範囲が移動するAt3→At4。そして、測定値X2~X6の平均値X4’が算出される。このように、測定値の範囲を移動させつつ、その範囲に含まれる平均値が順次算出される。移動平均を用いて算出された平均値X3’,X4’,...は、それぞれ測定値X3,X4,...に含まれる低減した値となる。しかしながら、図5に示すように、測定値X3の平均値X3’を算出するのに測定値X1~X5を用いるため、少なくとも時刻t5まで待たなければ平均値X3’を算出することができない。そのため、遅延Δt=t5-t3が発生してしまう。この遅延Δtは、平均値X4’,X5’,...を算出する際にも同じように発生する。つまり、移動平均を利用したノイズ低減方法を適用すると、センサにより位置が検出されてから、ノイズ低減後の位置情報が出力されるまでに遅延Δtが発生することになる。このような遅延Δtの発生は、レスポンスの低下を招き、ユーザに違和感を与える。そのため、遅延Δtの発生を抑制しつつ、センサによる検出結果に含まれるノイズを除去する技術が求められている。<2:実施形態>以下、本技術の一実施形態について説明する。[2-1:情報処理装置の構成]まず、図6を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置の構成について説明する。図6は、本実施形態に係る情報処理装置の構成について説明するための説明図である。全体的な構成図6に示すように、本実施形態に係る情報処理装置は、主に、入力装置10と、情報処理部20と、表示部30とにより構成される。また、入力装置10は、主に、タッチセンサ11と、座標格納部12と、座標補正部13と、関数格納部14と、関数更新部15とにより構成される。なお、タッチセンサ11に代えて、赤外線や可視光などの光を利用してユーザが示す位置を検出するタイプのセンサを用いることも可能である。但し、以下では、一例としてタッチセンサ11からタッチ位置の座標を取得することを念頭において説明を進める。ユーザがタッチセンサ11に指などの操作体を近接又は接触させると、タッチセンサ11は、近接又は接触した操作体の位置以下、タッチ位置を検出する。そして、タッチセンサ11により検出されたタッチ位置を示す座標は、座標格納部12に格納される。座標格納部12に格納された座標は、必要に応じて、座標補正部13及び関数更新部15により読み出される。座標補正部13は、関数格納部14に予め格納された関数以下、補正関数を用いて座標格納部12に格納された最新の座標を補正する。なお、座標補正部13により補正された座標を補正座標と呼ぶことにする。上記の補正座標は、座標補正部13から出力され、情報処理部20に入力される。補正座標が入力されると、情報処理部20は、入力された補正座標に基づいて所定の処理を実行する。そして、情報処理部20は、実行した処理結果を表示部30に表示する。また、関数更新部15は、関数格納部14に格納された補正関数を更新する。例えば、関数更新部15は、ユーザの操作パターンや操作体のサイズなどに適した補正関数を情報処理システム100から取得し、取得した補正関数で関数格納部14に格納された補正関数を更新する。座標補正部13の詳細な構成ここで、座標補正部13の構成について、より詳細に説明する。上記の通り、座標補正部13は、関数格納部14に格納された補正関数を用いて座標格納部12に格納された最新の座標以下、対象座標を補正する。座標の補正方法としては、例えば、移動平均による補正、加重平均による補正、非線形フィッティングによる補正、バタワースフィルタによる補正などが考えられる。移動平均による補正は、図7に示すように、対象座標及び対象座標の前後に取得された所定数の座標を平均し、その平均値を補正座標に設定する方法である。加重平均による補正は、対象座標の前後に取得された所定数の座標にそれぞれ重み付けし、重み付けした座標の平均値を補正座標に設定する方法である。この方法で用いられる重み付けは、例えば、取得時刻が対象座標の取得時刻から離れるにつれて値が小さくなるような1未満の重み値を用いて行われる。また、非線形フィッティングによる補正は、座標群を非線形関数によりフィッティングし、対象座標の取得時刻における非線形関数の値を補正座標に設定する方法である。また、バタワースフィルタによる補正は、対象座標及び対象座標の前後に取得された所定数の座標をバタワースフィルタに入力し、バタワースフィルタの出力値を補正座標に設定する方法である。上記の方法は、いずれも、対象座標の後に取得された座標を用いる。例えば、図7に示すように、5つの座標を用いた移動平均を考えると、時刻t3に取得された対象座標Xt3の補正座標X’t3を求める際、対象座標Xt3の他に、時刻t3の前後に取得された座標Xt1、Xt2、Xt4、Xt5が必要になる。そのため、時刻t5に座標Xt5が取得されるまで補正座標X’t3を算出することができない。従って、図7に示すような補正方法を用いると、補正座標X’t3の算出時に、少なくともΔt=t5-t3の処理遅延が発生してしまう。なお、上記の他の補正方法を用いる場合も同様の理由で処理遅延が発生する。そこで、座標補正部13は、図8に示すような特性を持つ補正関数Fを利用して対象座標を補正する。この補正関数Fは、関数格納部14に予め格納されている。図8に示すように、この補正関数Fは、対象座標及び対象座標の前に取得された所定数の座標を入力すると、補正座標を出力する特性を持つ。例えば、座標Xt1~Xt5を補正関数Fに入力すると、座標Xt5に対応する補正座標X’t5が出力される。つまり、座標補正部13は、対象座標Xt5が取得された時点で既に座標格納部12に格納されている座標Xt1~Xt4を用いて補正座標X’t5を得ることができる。そのため、上述した処理遅延Δtは発生しない。上記の補正関数Fは、機械学習により生成される。そのため、任意の補正方法に基づく補正関数Fを生成することができる。なお、補正関数Fの生成方法については後述する。以上、座標補正部13の詳細な構成について説明した。関数更新部15の詳細な構成次に、関数更新部15の構成について、より詳細に説明する。上記の通り、関数更新部15は、関数格納部14に格納された補正関数を更新する。上述したように、関数格納部14に格納された補正関数は、機械学習により生成される。そのため、機械学習を行う際に用いた生徒データがユーザの操作パターンや操作体の特徴など以下、ユーザ特徴に合っていない場合、補正関数を用いて正しく補正することが困難になる。そこで、関数更新部15は、ユーザ特徴に合う補正関数を情報処理システム100から取得し、取得した補正関数で関数格納部14に格納された補正関数を更新する。例えば、指先で操作する場合と指の平で操作する場合とでは、補正により除去すべきノイズの大きさが異なる。また、操作体を素早く動かす場合とゆっくり動かす場合とでは、補正により除去すべきノイズの大きさが異なる。さらに、タッチセンサ11を軽く押圧しながら操作する場合と強く押圧しながら操作する場合とでは、補正により除去すべきノイズの大きさが異なる。また、操作体のサイズが大きい場合と小さい場合とでは、補正により除去すべきノイズの大きさが異なる。そのため、効果的にノイズを除去することが可能な補正関数はユーザ特徴に応じて異なるのである。ユーザ特徴に合う補正関数を生成するには、ユーザ特徴を反映した座標群又はユーザ特徴を示す情報が必要になる。そこで、関数更新部15は、座標格納部12に格納された座標群又はユーザ特徴を示す情報以下、ユーザフィードバックを情報処理システム100に送信する。情報処理システム100においては、このユーザフィードバックに応じて新たに補正関数が生成されたり、ユーザ特徴毎に予め用意された補正関数の中からユーザフィードバックに適合する補正関数が選択されたりする。関数更新部15は、送信したユーザフィードバックに基づいて情報処理システム100により生成又は選択された補正関数を受信し、その補正関数で関数格納部14に格納された補正関数を更新する。なお、関数更新部15は、所定の周期で補正関数を更新するように構成されていてもよいし、或いは、補正関数による補正の精度が低い場合に補正関数を更新するように構成されていてもよい。補正関数による補正の精度は、補正関数により算出された補正座標と対象座標との誤差の二乗和や平均誤差などを用いて評価することができる。例えば、関数更新部15は、実際に検出された所定数の座標に関する誤差の二乗和を求め、その二乗和が所定の閾値を超えた場合に補正関数を更新する。このとき、関数更新部15は、関数格納部14に格納されている補正関数を用いて誤差の二乗和を求める。また、関数更新部15は、実際にユーザが使用している状況において得られる教師データと対象座標との誤差を用いて補正の精度を評価するように構成されていてもよい。なお、関数更新部15は、関数格納部14に格納された補正関数に合うユーザ特徴の情報を取得し、取得した情報に示されたユーザ特徴と実際に検出されたユーザ特徴とが異なる場合に補正関数を更新するように構成されていてもよい。この場合、関数更新部15は、ユーザ特徴を検出する機能を有する。例えば、関数更新部15は、座標格納部12に格納された座標を用いて操作体の平均的な移動速度を算出する機能を有する。また、関数更新部15は、タッチセンサ11により検出可能な操作体のサイズ、押圧力、押圧面積などの情報を取得し、取得した情報が示す値の平均値を算出する機能を有する。なお、関数更新部15は、ユーザ特徴を示す情報として、平均値の代わりに中央値などの他の統計量を算出するように構成されていてもよい。以上、関数更新部15の詳細な構成について説明した。以上説明したように、座標補正部13は、対象座標より前に取得された座標を用いて対象座標を補正する。そのため、タッチセンサ11のデバイス特性や外来ノイズなどの影響により生じる座標の誤差をリアルタイムに補正することが可能になる。また、補正関数を更新して、ユーザ特徴に合った補正関数を利用することにより、高い精度でノイズを除去することが可能になる。以上、本実施形態に係る情報処理装置の構成について説明した。[2-2:情報処理装置の動作]次に、図9~図11を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置の動作について説明する。図9~図11は、本実施形態に係る情報処理装置の動作について説明するための説明図である。補正処理についてまず、図9を参照する。図9に示す処理は、主に座標補正部13により実行される。図9に示すように、まず、座標補正部13は、対象座標として、座標格納部12から最新の座標を取得するS101。次いで、座標補正部13は、座標格納部12から対象座標より前に検出された過去の座標を取得するS102。次いで、座標補正部13は、ステップS101及びS102で取得された最新及び過去の座標を補正関数に入力するS103。次いで、座標補正部13は、補正関数の出力値を補正座標として出力しS104、補正処理に関する一連の処理を終了する。補正関数の更新処理について次に、図10を参照する。図10に示す処理は、主に関数更新部15により実行される。図10に示すように、まず、関数更新部15は、座標格納部12から座標群を取得するS111。次いで、関数更新部15は、ステップS111で取得した座標群を補正関数に入力するS112。次いで、関数更新部15は、補正関数から出力される補正座標と対象座標とを比較するS113。例えば、関数更新部15は、補正座標と対象座標との誤差の二乗和や平均誤差などを求め、両座標間の乖離幅を評価する。次いで、関数更新部15は、座標値の乖離幅が所定以上であるか否かを判定するS114。座標値の乖離幅が所定以上である場合、関数更新部15は、処理をステップS115に進める。一方、座標値の乖離幅が所定未満である場合、関数更新部15は、補正関数の更新に関する一連の処理を終了する。処理をステップS115に進めた場合、関数更新部15は、補正関数を更新しS115、補正関数の更新に関する一連の処理を終了する。なお、ここでは座標値の乖離幅を基準に補正関数の更新を実行する構成について説明したが、この構成は、ユーザ特徴の比較結果を基準に補正関数の更新を実行する構成に変形してもよいし、所定周期で補正関数の更新を実行する構成に変形してもよい。ここで、図11を参照しながら、ステップS115における補正関数の更新処理について、より詳細に説明する。図11に示すように、関数更新部15は、まず、ユーザの操作パターンを検出するS121。次いで、関数更新部15は、ユーザの指の大きさを検出するS122。次いで、関数更新部15は、ステップS121及びS122における検出処理の結果を情報処理システム100に送信するS123。次いで、関数更新部15は、情報処理システム100から新たな補正関数を受信するS124。次いで、関数更新部15は、関数格納部14に格納された補正関数を更新しS125、一連の処理を終了する。なお、ここでは一例として、ユーザの操作パターン及びユーザの指の大きさに関する情報を情報処理システム100に送信し、その情報に応じて生成又は選択された新たな補正関数で関数格納部14に格納された補正関数を更新する構成について説明した。しかし、補正関数の更新に用いるユーザ特徴の種類などは適宜変更することが可能である。また、ユーザ特徴の情報に代えて、実際に検出された座標群を情報処理システム100に送信するように構成を変更することも可能である。以上、本実施形態に係る情報処理装置の動作について説明した。[2-3:情報処理システム100の構成]次に、図12~図16を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム100の構成について説明する。図12~図16は、本実施形態に係る情報処理システム100の構成について説明するための説明図である。図12に示すように、情報処理システム100は、座標格納部101と、教師データ生成部102と、補正関数生成部103と、特徴量抽出部104と、補正関数分類部105と、補正関数提供部106と、ユーザフィードバック受信部107とにより構成される。なお、座標格納部101には、タッチセンサ11を用いて予め検出された座標群が格納されている。まず、教師データ生成部102は、座標格納部101に格納された座標群を取得する。次いで、教師データ生成部102は、取得した座標群を生徒データとして利用し、教師データを生成する。例えば、図13に示すように、教師データ生成部102は、生徒データとして、座標格納部101に格納された座標Xt1~Xt5を取得する。次いで、教師データ生成部102は、取得した座標Xt1~Xt5を補正して教師データの座標X’t3を生成する。なお、ここで用いる補正の種類は、補正関数による補正の種類に対応する。例えば、移動平均による補正、加重平均による補正、非線形フィッティングによる補正、バタワースフィルタによる補正などが利用可能である。また、電極構造などの影響を受けて場所毎にノイズ量が異なることを考慮し、場所毎に教師データの生成に用いるフィルタの強度を変更するようにしてもよい。場所毎にフィルタの強度を変更することで、場所毎の教師データが得られるため、その教師データを用いて生成される補正関数は場所毎に適したものとなる。教師データ生成部102は、教師データの生成に用いる生徒データの範囲を移動させながら、図13に示した方法で教師データを順次生成する。教師データ生成部102により生成された教師データは、補正関数生成部103に入力される。また、教師データの生成に用いた生徒データは、補正関数生成部103及び特徴量抽出部104に入力される。教師データ及び生徒データが入力されると、補正関数生成部103は、入力された教師データ及び生徒データを用いて、機械学習により補正関数を生成する。例えば、図14に示すように、補正関数生成部103は、生徒データの座標Xt1~Xt5を教師データの座標X’t5に写像する補正関数Fを生成する。例えば、補正関数Fの関数形が下記の式1に示すような線形関数の場合について考えてみよう。この場合、補正関数生成部103は、下記の式2で表現される二乗誤差Δ2を最小化する係数Aλλ=1~5の組を算出する。なお、補正関数生成部103は、様々な生徒データの座標Xt1~Xt5と教師データの座標X’t5との組み合わせについて係数Aλλ=1~5の組を算出する。そして、補正関数生成部103は、算出した係数Aλを下記の式1に代入して補正関数Fを生成する。補正関数生成部103により生成された補正関数Fは、補正関数分類部105に入力される。なお、ここでは補正関数Fの関数形が線形関数の場合について述べたが、補正関数Fの関数形が非線形関数の場合についても同様である。また、5つの生徒データの座標を入力して1つの教師データの座標を出力する補正関数Fについて述べたが、生徒データの座標数は5以外であってもよい。また、係数Aλの算出方法として、二乗誤差Δ2を最小化する方法について述べたが、誤差Δを最小化する方法であってもよい。なお、ここでは後述するクラスに関係なく係数を算出する方法について説明したが、クラス毎に係数を算出するようにしてもよい。クラス毎に係数を算出する方法については後述する。但し、説明の都合上、ここでは補正関数Fが上記の式1に示した線形関数であるものとし、係数Aλが二乗誤差Δ2を最小化する方法で求められたものとして説明を進める。さて、特徴量抽出部104は、生徒データとして用いた座標群を座標格納部101から取得し、取得した座標群を所定のクラスに分類する。まず、特徴量抽出部104は、取得した座標群を用いて、各座標における操作体の速度を算出する。例えば、特徴量抽出部104は、生徒データの座標Xt1~Xt5に関する速度の組み合わせv=v1,...,v5を算出する。なお、特徴量抽出部104は、生徒データの座標Xt1~Xt5を移動させながら、様々な生徒データの座標Xt1~Xt5に関して速度の組み合わせvを算出する。特徴量抽出部104により算出された速度の組み合わせvは、補正関数分類部105に入力される。さらに、特徴量抽出部104は、生徒データの座標Xt1~Xt5に関する速度以外の特徴量を抽出する。例えば、特徴量抽出部104は、図15に示すように、生徒データの座標Xt1~Xt5がタッチセンサ11のグリッド内における操作を示すものか、グリッドの境界を跨ぐ操作を示すものかを判定する。そして、特徴量抽出部104は、その判定結果を特徴量として補正関数分類部105に入力する。なお、各座標に対応するユーザ特徴の情報が取得できる場合、特徴量抽出部104は、生徒データの座標Xt1~Xt5に対応するユーザ特徴の情報を特徴量として補正関数分類部105に入力する。例えば、指の平での操作に対応する座標か、指の先での操作に対応する座標かを示す情報図16を参照が特徴量として補正関数分類部105に入力される。特徴量が入力されると、補正関数分類部105は、入力された特徴量を用いて補正関数をクラス分類する。まず、補正関数分類部105は、速度の組み合わせvを用いて教師データと生徒データとの組み合わせ以下、学習データをクラス分類する。例えば、補正関数分類部105は、速度の組み合わせvの構成が近い学習データを同じクラスに分類し、クラス毎に代表となる学習データを抽出する。例えば、補正関数分類部105は、クラス毎に学習データに対応する速度の組み合わせvの重心を求め、重心に最も近い速度の組み合わせvに対応する学習データを抽出する。そして、補正関数分類部105は、クラス毎に抽出した代表となる学習データに対応する補正関数を選択する。なお、補正関数分類部105は、ユーザ特徴などの他の特徴量を用いて、より細かく補正関数をクラス分類してもよい。この場合、補正関数分類部105は、速度の組み合わせvを用いて学習データをクラス分類した後、各クラスの学習データを他の特徴量によりサブクラスにクラス分類する。そして、補正関数分類部105は、サブクラス毎に代表となる学習データを抽出する。例えば、補正関数分類部105は、サブクラス毎に学習データに対応する速度の組み合わせvの重心を求め、重心に最も近い速度の組み合わせvに対応する学習データを抽出する。そして、補正関数分類部105は、サブクラス毎に抽出した代表となる学習データに対応する補正関数を選択する。このようにして補正関数分類部105によりクラス分類された補正関数は、上述した情報処理装置の関数格納部14に格納される。上記のようにクラス分類しておくことで、上述した情報処理装置の座標補正部13は、タッチセンサ11により検出された座標群の特徴に応じて補正関数を使い分けることが可能になる。例えば、座標補正部13は、タッチセンサ11により検出された座標群に関する速度の組み合わせv’を算出し、算出した速度の組み合わせv’に最も近い速度の組み合わせvに対応するクラスを選択する。そして、座標補正部13は、選択したクラスに対応する補正関数を関数格納部14から取得し、取得した補正関数を用いて補正座標を算出する。また、補正関数がサブクラスに分類されている場合、座標補正部13は、検出されたユーザ特徴などの他の特徴量に対応するサブクラスの補正関数を利用して補正座標を算出するように構成されていてもよい。さて、情報処理システム100に対してユーザフィードバックが送信された場合、このユーザフィードバックは、ユーザフィードバック受信部107により受信される。例えば、ユーザフィードバックとして座標群が送信された場合、ユーザフィードバック受信部107は、受信した座標群を教師データ生成部102、補正関数生成部103、及び特徴量抽出部104に入力する。座標群が入力されると、教師データ生成部102は、入力された座標群を生徒データとして利用し、教師データを生成する。また、補正関数生成部103は、教師データ生成部102により生成された教師データと座標群生徒データとを利用して補正関数を生成する。さらに、特徴量抽出部104は、入力された座標群から特徴量を抽出する。そして、補正関数分類部105は、座標群の特徴量を用いて補正関数をクラス分類し、補正関数提供部106に入力する。補正関数提供部106は、ユーザフィードバックを送信した情報処理装置に対して補正関数を提供する。また、ユーザ特徴などの特徴量に基づいてサブクラスに分類された補正関数を保持していない情報処理装置から、ユーザ特徴などの特徴量を示す情報がユーザフィードバックとして送信されることがある。この場合、補正関数提供部106は、ユーザフィードバックとして送信されたユーザ特徴などの特徴量に対応するサブクラスを選択し、選択したサブクラスに属する補正関数を情報処理装置に提供する。以上、本実施形態に係る情報処理システム100の構成について説明した。なお、上記の説明においては、補正関数を生成した後で補正関数をクラス分類する構成について述べたが、学習データをクラス分類した後で各クラスを代表する学習データについて補正関数を生成する構成に変形することも可能である。この変形によると、補正関数の生成に要する演算量を低減することができる。クラス毎に係数を算出する方法について上記の方法は、生徒データ及び教師データを用いて補正関数の係数を算出しておき、補正関数をクラス分類するというものであった。しかし、生徒データとして用いる座標群をクラス分類した後、クラス毎に分類された座標群を用いて各クラスに対応する補正関数を生成してもよい。例えば、t番目の生徒データをベクトルvxt=xt-4,xt-3,xt-2,xt-1,xtとし、教師データをxt’とすると、教師データxt’は、補正関数gを用いてxt’=gxt-2,xt-1,xt,xt1,xt2と表現される。このとき、生徒データvxtがクラスcに分類されているとすると、補正関数gcは、下記の式3のように、クラスcに対応する係数Ajcにより表現される。このクラスcに対応する係数Ajcは、例えば、下記の式4で表現される二乗誤差Δ2を最小化するように決定される。このような方法により、各クラスに対応する補正関数gcを算出することができる。なお、生徒データをクラス分類する方法は先に説明した通りである。また、ここで説明した方法により補正関数を生成する場合、情報処理システム100のうち、補正関数分類部105の機能を省略することができる。また、補正関数生成部103は、特徴量抽出部104によりクラス毎に分類された座標群を用いて各クラスに対応する補正関数を生成する。[2-4:情報処理システム100の動作]次に、図17~図19を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム100の動作について説明する。図17~図19は、本実施形態に係る情報処理システム100の動作について説明するための説明図である。非更新時の動作まず、座標格納部101に格納された座標群を用いて補正関数を生成する際の動作について説明する。図17に示すように、まず、教師データ生成部102は、生徒データとして予め用意された座標群を座標格納部101から取得するS201。次いで、教師データ生成部102は、ステップS201で取得した生徒データを用いて教師データを生成するS202。次いで、補正関数生成部103は、ステップS202で生成された教師データと、ステップS201で取得された生徒データとを用いて、機械学習により補正関数を生成するS203。次いで、補正関数分類部105は、特徴量抽出部104により生徒データから抽出された特徴量に基づいて補正関数をクラス分類しS204、各クラスの代表となる補正関数を選択するS205。次いで、補正関数分類部105によりクラス分類された補正関数が入力装置10に提供されS206、一連の処理が終了する。更新時の動作1次に、ユーザフィードバックとして入力装置10から座標群が送信された状況における情報処理システム100の動作について説明する。図18に示すように、まず、ユーザフィードバック受信部107は、ユーザフィードバックとして座標群を受信するS211。次いで、教師データ生成部102は、受信された座標群を生徒データに設定するS212。次いで、教師データ生成部102は、ステップS212で設定した生徒データを用いて教師データを生成するS213。次いで、補正関数生成部103は、ステップS213で生成された教師データと、ステップS212で設定された生徒データとを用いて、機械学習により補正関数を生成するS214。次いで、補正関数分類部105は、特徴量抽出部104により生徒データから抽出された特徴量に基づいて補正関数をクラス分類しS215、各クラスの代表となる補正関数を選択するS216。次いで、補正関数分類部105によりクラス分類された補正関数が入力装置10に提供されS217、一連の処理が終了する。更新時の動作2次に、ユーザフィードバックとしてユーザの操作パターンが送信された状況における情報処理システム100の動作について説明する。図19に示すように、まず、ユーザフィードバック受信部107は、ユーザの操作パターンを受信するS221。次いで、補正関数提供部106は、ステップS221で受信したユーザの操作パターンに対応する補正関数を検索するS222。次いで、補正関数提供部106は、ユーザの操作パターンに対応する補正関数が存在するか否かを判定するS223。ユーザの操作パターンに対応する補正関数が存在する場合、情報処理システム100は、処理をステップS230に進める。一方、ユーザの操作パターンに対応する補正関数が存在しない場合、情報処理システム100は、処理をステップS224に進める。処理がステップS224に進んだ場合、ユーザフィードバック受信部107は、入力装置10に対してユーザの操作パターンに対応する座標群を要求し、その要求に応じて送信された座標群を受信するS224。次いで、教師データ生成部102は、受信された座標群を生徒データに設定するS225。次いで、教師データ生成部102は、ステップS224で設定した生徒データを用いて教師データを生成するS226。次いで、補正関数生成部103は、ステップS226で生成された教師データと、ステップS225で設定された生徒データとを用いて、機械学習により補正関数を生成するS227。次いで、補正関数分類部105は、特徴量抽出部104により生徒データから抽出された特徴量に基づいて補正関数をクラス分類しS228、各クラスの代表となる補正関数を選択するS229。処理がステップS230に進んだ場合、補正関数分類部105によりクラス分類された補正関数が入力装置10に提供されS230、一連の処理が終了する。このような構成にすると、ユーザの操作パターンに対応する補正関数が未生成の状態であっても、その操作パターンに合う補正関数を入力装置10に提供することが可能になる。以上、本実施形態に係る情報処理システム100の動作について説明した。[2-5:システム構成のまとめ]これまで、補正関数を更新する機能を搭載した情報処理装置の構成について説明してきた。しかし、十分な数のクラスに対応する補正関数が用意されている場合、補正関数を更新する機能を省略することも可能である。また、上記の説明では補正関数の生成を情報処理システム100で行うこととしていたが、情報処理装置に補正関数の生成機能を搭載してもよい。このように、情報処理装置及び情報処理システム100の構成は、適宜変更することが可能である。そこで、情報処理装置及び情報処理システム100の区別をせず、本実施形態に係る技術を実現することが可能なシステム構成について簡単にまとめる。2-5-1:構成例1まず、図20を参照する。図20は、本実施形態に係る技術を実現することが可能なシステム構成の一例構成例1を示した説明図である。図20に示すように、構成例1に係るシステムは、タッチセンサ51と、座標格納部52と、クラス分類部53と、係数格納部54と、座標補正部55と、スイッチ56と、教師データ生成部57と、教師データ格納部58と、生徒データ格納部59と、係数算出部60と、スイッチ61とを含む。例えば、タッチセンサ51、座標格納部52、クラス分類部53、係数格納部54、座標補正部55が情報処理装置に搭載され、教師データ生成部57、教師データ格納部58、生徒データ格納部59、係数算出部60が情報処理システム100に搭載される。なお、スイッチ56、61は、システムの動作を説明するために模式的に記載されたものである。もちろん、スイッチ56、61に相当する構成要素をシステム内に実際に設けてもよい。まず、スイッチ56、61がオフの場合におけるシステムの動作について説明する。入力操作が行われると、タッチセンサ51により座標が取得される。タッチセンサ51により取得された座標は、座標格納部52に格納される。座標格納部52に格納された座標は、クラス分類部53により読み出される。クラス分類部53は、座標格納部52から読み出した座標群の特徴量を検出し、検出した特徴量に基づいて座標群に対応するクラスを判定する。例えば、クラス分類部53は、座標格納部52から読み出した各座標における速度を算出し、算出した速度の組み合わせに基づいて座標格納部52から読み出した座標群に対応するクラスを判定する。クラス分類部53により判定されたクラスの情報は、係数格納部54に入力される。クラスの情報が入力されると、係数格納部54は、予めクラス毎に用意された補正関数の係数の中から、入力されたクラスに対応する係数を選択し、選択した係数を座標補正部55に入力する。係数が入力されると、座標補正部55は、入力された係数を用いて表現される補正関数に対し、座標格納部52から読み出した座標群を入力する。そして、座標補正部55は、補正関数の出力値を補正座標として出力する。以上、スイッチ56、61がオフの場合におけるシステムの動作について説明した。補正関数の係数がクラス毎に予め用意されている場合、上記の動作により容易に補正座標を得ることができる。例えば、実際に行われた操作の特徴に近い特徴に対応するクラスが存在し、そのクラスに対応する係数が用意されている場合、上記の構成により十分に高い補正精度が得られる。次に、スイッチ56、61をオンに切り替える場合におけるシステムの動作について説明する。つまり、機械学習により係数を算出する際の動作について説明する。まず、スイッチ56がオンにされ、クラス分類部53によりクラス分類された座標群が学習データとして教師データ生成部57及び生徒データ格納部59に入力される。この座標群が入力されると、教師データ生成部57は、入力された座標群を生徒データとして利用し、図13に示した方法により教師データを生成する。教師データ生成部57により生成された教師データは、教師データ格納部58に格納される。一方、生徒データ格納部59に入力された座標群は、生徒データとして生徒データ格納部59により保持される。教師データ格納部58に教師データが格納され、生徒データ格納部59に生徒データが格納されると、係数算出部60は、これら教師データ及び生徒データを用いて補正関数の係数を算出する。なお、教師データ58に格納された教師データ及び生徒データ格納部59に格納された生徒データはクラス毎に分類されている。そのため、クラス毎に分類された教師データ及び生徒データを用いることで、係数算出部60によりクラス毎の係数が算出される。例えば、係数算出部60は、補正関数を上記の式3のように定義し、クラスcに対応する教師データxtc及び生徒データvxtを用いて、上記の式4で定義される二乗誤差Δc2が最小化されるように係数Aλcを算出する。次いで、スイッチ61がオンにされ、係数算出部60により算出された係数は、係数格納部54に格納される。以上、スイッチ56、61をオンに切り替える場合におけるシステムの動作について説明した。例えば、実際に行われた操作パターンに適したクラスが存在しない場合でも、ここで説明した動作により新たなクラスに対応する係数を生成することができる。以上、本実施形態に係る技術を実現することが可能なシステム構成の一例構成例1について説明した。2-5-2:構成例2次に、図21を参照しながら、本実施形態に係る技術を実現することが可能なシステム構成の一例構成例2について説明する。図20に示した構成例1との違いは、補正関数の精度が低い場合に補正関数の係数を更新することが前提になっているか否かという点である。図21に示すように、構成例2に係るシステムは、タッチセンサ71と、座標格納部72と、クラス分類部73と、係数格納部74と、座標補正部75と、教師データ生成部76と、教師データ格納部77と、生徒データ格納部78と、乖離度算出部79と、スイッチ80と、係数算出部81とを含む。以下、構成例2に係るシステムの動作について説明する。入力操作が行われると、タッチセンサ71により座標が取得される。タッチセンサ71により取得された座標は、座標格納部72に格納される。座標格納部72に格納された座標は、クラス分類部73により読み出される。クラス分類部73は、座標格納部72から読み出した座標群の特徴量を検出し、検出した特徴量に基づいて座標群に対応するクラスを判定する。例えば、クラス分類部73は、座標格納部72から読み出した各座標における速度を算出し、算出した速度の組み合わせに基づいて座標格納部72から読み出した座標群に対応するクラスを判定する。クラス分類部73により判定されたクラスの情報は、係数格納部74に入力される。クラスの情報が入力されると、係数格納部74は、予めクラス毎に用意された補正関数の係数の中から、入力されたクラスに対応する係数を選択し、選択した係数を座標補正部75に入力する。係数が入力されると、座標補正部75は、入力された係数を用いて表現される補正関数に対し、座標格納部72から読み出した座標群を入力する。そして、座標補正部75は、補正関数の出力値を補正座標として出力する。また、クラス分類部73によりクラス分類された座標群は、学習データとして教師データ生成部76及び生徒データ格納部78に入力される。この座標群が入力されると、教師データ生成部76は、入力された座標群を生徒データとして利用し、図13に示した方法により教師データを生成する。教師データ生成部76により生成された教師データは、教師データ格納部77に格納される。一方、生徒データ格納部78に入力された座標群は、生徒データとして生徒データ格納部78により保持される。教師データ格納部77に教師データが格納され、生徒データ格納部78に生徒データが格納されると、乖離度算出部79は、教師データの座標と、その座標に対応する生徒データの座標との間の乖離度を算出する。例えば、乖離度算出部79は、クラス毎に教師データと生徒データとを抽出し、各クラスの平均乖離度を算出する。そして、乖離度算出部79は、算出した乖離度が所定の閾値を上回るか否かを判定する。乖離度が所定の閾値を上回る場合、乖離度算出部79は、スイッチ80をオンにし、その乖離度に対応するクラスの教師データ及び生徒データを係数算出部81に入力する。教師データ及び生徒データが入力されると、係数算出部81は、入力された教師データ及び生徒データを用いて補正関数の係数を算出する。例えば、所定の閾値を上回る乖離度に対応するクラスがクラスcである場合、係数算出部81は、補正関数を上記の式3のように定義し、入力された教師データxtc及び生徒データvxtを用いて、上記の式4で定義される二乗誤差Δc2が最小化されるように係数Aλcを算出する。係数算出部81により算出された係数は、係数格納部74に格納される。以上、本実施形態に係る技術を実現することが可能なシステム構成の一例構成例2について説明した。このような構成にすることで、実際の操作パターンに適したクラスが存在しない場合など、補正関数の精度が低い場合に、補正関数の係数が更新される。<3:ハードウェア構成>上記の情報処理装置及び情報処理システム100が有する各構成要素の機能は、例えば、図22に示すハードウェア構成の一部又は全部を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図22に示すハードウェアを制御することにより実現される。なお、このハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、PHS、PDA等の携帯情報端末、ゲーム機、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のPHSは、PersonalHandy-phoneSystemの略である。また、上記のPDAは、PersonalDigitalAssistantの略である。図22に示すように、このハードウェアは、主に、CPU902と、ROM904と、RAM906と、ホストバス908と、ブリッジ910と、を有する。さらに、このハードウェアは、外部バス912と、インターフェース914と、入力部916と、出力部918と、記憶部920と、ドライブ922と、接続ポート924と、通信部926と、を有する。但し、上記のCPUは、CentralProcessingUnitの略である。また、上記のROMは、ReadOnlyMemoryの略である。そして、上記のRAMは、RandomAccessMemoryの略である。CPU902は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ROM904、RAM906、記憶部920、又はリムーバブル記録媒体928に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ROM904は、CPU902に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。RAM906には、例えば、CPU902に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス908を介して相互に接続される。一方、ホストバス908は、例えば、ブリッジ910を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス912に接続される。また、入力部916としては、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部916としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ以下、リモコンが用いられることもある。出力部918としては、例えば、CRT、LCD、PDP、又はELD等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。但し、上記のCRTは、CathodeRayTubeの略である。また、上記のLCDは、LiquidCrystalDisplayの略である。そして、上記のPDPは、PlasmaDisplayPanelの略である。さらに、上記のELDは、Electro-LuminescenceDisplayの略である。記憶部920は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部920としては、例えば、ハードディスクドライブHDD等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。但し、上記のHDDは、HardDiskDriveの略である。ドライブ922は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体928に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体928に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体928は、例えば、DVDメディア、Blu-rayメディア、HDDVDメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体928は、例えば、非接触型ICチップを搭載したICカード、又は電子機器等であってもよい。但し、上記のICは、IntegratedCircuitの略である。接続ポート924は、例えば、USBポート、IEEE1394ポート、SCSI、RS-232Cポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器930を接続するためのポートである。外部接続機器930は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はICレコーダ等である。但し、上記のUSBは、UniversalSerialBusの略である。また、上記のSCSIは、SmallComputerSystemInterfaceの略である。通信部926は、ネットワーク932に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線LAN、Bluetooth登録商標、又はWUSB用の通信カード、光通信用のルータ、ADSL用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、通信部926に接続されるネットワーク932は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内LAN、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。但し、上記のLANは、LocalAreaNetworkの略である。また、上記のWUSBは、WirelessUSBの略である。そして、上記のADSLは、AsymmetricDigitalSubscriberLineの略である。<4:まとめ>最後に、本実施形態の技術的思想について簡単に纏める。以下に記載する技術的思想は、例えば、PC、携帯電話、携帯ゲーム機、携帯情報端末、情報家電、カーナビゲーションシステム等、種々の情報処理装置に対して適用することができる。上記の情報処理装置の機能構成は次のように表現することができる。当該情報処理装置は、以下に示すノイズ除去部と、関数生成部とを有する。当該ノイズ除去部は、タッチセンサにより取得された複数の座標のうち、第n番目に取得された座標Xnと、第n-p番目p=1~Pに取得された座標Xn-pと、第nq番目q=1~Qに取得された座標Xn-qと、を用いて、前記座標Xnに対応するノイズが除去された座標Xn’を算出する。また、上記の関数生成部は、前記第n-m番目m=1~Mに取得された座標Xn-mを入力した場合に前記座標Xn’が出力される関数Fnを機械学習により生成する。上記の関数Fnを用いると、座標Xnが取得されたタイミングで既に保持している座標群を用いて座標Xnのノイズを除去することが可能になる。例えば、上記の関数Fnを用いずに上記のノイズ除去部と同じ方法で第n番目に取得された座標Ynのノイズを除去しようとすると、第nQ番目の座標YnQが取得されるまで待つ必要がある。つまり、座標Ynが取得されてから座標YnQが取得されるまでの時間だけ遅延が発生してしまう。しかし、上記の関数Fnを用いると、座標Ynが取得されたタイミングでノイズを除去することが可能になるため、上記の遅延は発生しない。つまり、上記の関数Fnを用いると、リアルタイムに座標のノイズを除去することが可能になる。その結果、レスポンスを低下させずに、座標の検出精度を向上させることができるようになる。備考上記の情報処理システム100は、座標補正関数生成装置の一例である。上記の教師データ生成部102は、ノイズ除去部の一例である。上記の補正関数生成部103は、関数生成部の一例である。上記の特徴量抽出部104は、速度算出部、領域判定部の一例である。上記の補正関数分類部105は、関数分類部の一例である。上記のユーザフィードバック受信部107は、座標情報取得部の一例である。上記の関数更新部15は、操作パターン検出部、関数選択部、操作体サイズ検出部、乖離度検出部の一例である。以上、添付図面を参照しながら本技術に係る好適な実施形態について説明したが、本技術はここで開示した構成例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本技術の技術的範囲に属するものと了解される。例えば、これまで説明してきたシステム構成のうち、どの構成要素を情報処理装置に搭載し、どの構成要素を情報処理システム100に搭載するか、といったシステム設計に関わる事項は、実施の態様に応じて適切に決められることが望ましい。例えば、図6に示すように、補正関数を更新する構成を情報処理装置又は入力装置10に搭載してもよいし、補正関数を更新する構成を省略してもよい。図20に示した構成要素のうち、タッチセンサ51、座標格納部52、クラス分類部53、係数格納部54、座標補正部55だけを情報処理装置又は入力装置に搭載するといった変形も可能である。もちろん、こうした変形例についても本実施形態の技術的範囲に含まれることは言うまでもない。"