"被験者の運動に関連する選択運動制御を特定する方法であって、前記被験者に関連する前記運動の少なくとも一部を検出することと、検出された前記運動に関連するステップ応答を繰り返し分析して、前記ステップ応答の大きさがピークに達する時点であるピーク時tpを求めることと、前記ピーク時tpにおける前記ステップ応答の前記大きさと前記ステップ応答の目標大きさとの差であるオーバーシュートの大きさMpを推定することと、前記オーバーシュートの大きさMpに少なくとも部分的に基づいて、前記運動を厳密な選択または大まかな選択として分類することとを含む方法。前記運動が大まかな選択として分類された場合、前記運動の分類を繰り返すことをさらに含む請求項1に記載の方法。前記ステップ応答の分析は、前記ステップ応答の減衰比ζを求めることをさらに含み、前記運動の分類は、さらに前記減衰比ζに少なくとも部分的に基づく請求項1に記載の方法。前記運動が大まかな選択として分類された場合、前記運動の分類を繰り返すことをさらに含む請求項3に記載の方法。前記ステップ応答の分析は、前記ステップ応答の前記大きさ、前記ステップ応答の振動数、および前記減衰比ζのうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、2つ以上の多項式極を求めることをさらに含み、前記運動の分類は、さらに前記2つ以上の多項式極に少なくとも部分的に基づく請求項1に記載の方法。前記運動が大まかな選択として分類された場合、前記運動の分類を繰り返すことをさらに含む請求項5に記載の方法。前記分類は、多項式極が負の実成分を有すると判断されたときに厳密な選択に向かう方向に重み付けされる請求項5に記載の方法。前記分類は、多項式項が正の実成分とゼロ実成分とのうちの少なくとも1つを有すると判断されたときに、大まかな選択に向かう方向に重み付けされる請求項5に記載の方法。前記分類は、前記ステップ応答が3Hz未満の振動数を有すると判断されたときに、厳密な選択に向かう方向に重み付けされる請求項5に記載の方法。前記分類は、前記ステップ応答が3Hzより大きい振動数を有すると判断されたときに、大まかな分類に向かう方向に重み付けされる請求項5に記載の方法。前記被験者に関連する前記運動は、人間の手に関連する運動、人間の指に関連する運動および/または人間の目に関連する運動のうちの1つまたは複数を含む請求項1に記載の方法。前記被験者に関連する前記運動は、身振りに関連する運動および/または対話に関連する運動のうちの1つまたは複数を含む請求項1に記載の方法。前記被験者の少なくとも一部の運動を検出することは、タッチスクリーン表示装置上で前記運動を読取ることと、マウスを使用して前記運動を追跡することと、カメラを使用して前記運動を追跡することと、および/または視線追跡器を使用して前記運動を追跡することと、のうちの1つまたは複数を含む請求項1に記載の方法。前記運動が、各選択可能オブジェクトタイプが異なる精細化レベルに対応する、複数の選択可能オブジェクトタイプ内の複数のオブジェクトを含む拡張現実感システムとの対話を含む請求項1に記載の方法。前記運動を大まかな選択として分類すると、前記複数の選択可能オブジェクトタイプのうちの1つを、より詳細な精細化レベルを有する選択可能オブジェクトタイプに精細化することをさらに含む請求項14に記載の方法。前記運動を厳密な選択として分類すると、前記選択可能オブジェクトタイプを選択することをさらに含む請求項14に記載の方法。コンピュータ可読命令が記憶された信号担持媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、1つまたは複数の演算処理ユニットによって実行されると、計算プラットフォームが、被験者の少なくとも一部に関連する運動を表す信号を受け取り、前記運動を表す前記信号に関連するステップ応答を繰り返し分析して、前記ステップ応答のピーク時tpと、前記ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさMPと、前記ステップ応答の減衰比ζと、前記ステップ応答の1つまたは複数の多項式極とのうちの1つまたは複数を求め、前記ピーク時tp、前記推定オーバーシュートの大きさMp、前記減衰比ζおよび/または2以上の前記多項式極のうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類するように動作可能にするコンピュータプログラム製品。被験者の少なくとも一部に関連する運動を表す前記信号は、手位置センサ、指位置センサ、中心窩注視検出器および/または視線追跡器のうちの1つまたは複数によって生成される請求項17に記載のコンピュータプログラム製品。選択運動制御を検出するように適応化された計算装置であって、被験者に関連する運動の少なくとも一部を表す信号を生成するように構成された運動追跡部と、前記信号に関連するステップ応答を繰り返し分析して、前記ステップ応答のピーク時tpと、前記ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさMpと、前記ステップ応答の減衰比ζと、前記ステップ応答の1つまたは複数の多項式極とのうちの1つまたは複数を求めるように構成されたステップ応答分析部と、前記ピーク時tp、前記推定オーバーシュート大きさMp、前記減衰比ζおよび/または2以上の前記多項式極のうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類するように構成された運動分類部とを含む計算装置。前記運動分類部はさらに、前記運動が厳密な選択として分類されるまで前記分類動作を繰り返すように構成された請求項19に記載の計算装置。被験者の運動に関連する選択運動制御を特定する方法であって、前記被験者に関連する前記運動の少なくとも一部を検出することと、検出された前記運動に関連するステップ応答を繰り返し分析して前記ステップ応答の減衰比ζを求めることと、前記減衰比ζに少なくとも部分的に基づいて、前記運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することとを含む方法。前記ステップ応答の分析が、前記ステップ応答の大きさと、前記ステップ応答の振動数と、前記減衰比ζとのうちの1つまたは複数に少なくとも部分的基づいて、2以上の多項式極を求めることをさらに含み、前記運動の分類はさらに、2以上の前記多項式極に少なくとも部分的に基づく請求項1に記載の方法。被験者の運動を検出し、分類する技術について一般的に述べる。これらの様々な技術は、装置、システム、方法および/またはコンピュータプログラム製品の一部として使用することができる。いくつかの実施形態では、運動を検出し、分類する方法について一般的に説明する。方法の例としては、被験者に関連する運動の少なくとも一部を検出することを含むものであってもよい。また、方法の例としては、検出された運動に関連するステップ応答を繰り返し分析して、ピーク時tpを求めることを含むものであってもよい。ただし、ピーク時tpとはステップ応答の大きさがピークに達する時点である。また方法の例としては、オーバーシュートの大きさMpを推定することを含むものであってもよい。ただし、オーバーシュートの大きさMpとは、ピーク時tpにおけるステップ応答の大きさと、ステップ応答の目標とする大きさとの差である。また、方法の例としては、オーバーシュートの大きさMpに少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択と大まかな選択のいずれかに分類することを含むものであってもよい他のいくつかの実施形態では、コンピュータプログラム製品について一般的に説明する。実施形態の例としては、1つまたは複数の演算処理ユニットによって実行されると、被験者の少なくとも一部に関連する運動を表す信号を、計算プラットフォームが受け取ることができるように動作可能なコンピュータ可読命令が記憶された信号担持媒体を含むものであってもよい。また他の命令は、計算プラットフォームが、運動を表す信号に関連するステップ応答を繰り返し分析し、ステップ応答のピーク時tp、ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさMp、ステップ応答の減衰比ζおよび/またはステップ応答の1つまたは複数の多項式極を求めることができるようにするものであってもよい。また他の命令は、計算プラットフォームが、ピーク時tpと、推定オーバーシュートの大きさMpと、減衰比ζおよび/または2つ以上の多項式極とのうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択と大まかな選択とに分類することができるようにするものであってもよい。他のいくつかの実施形態では、計算装置について一般的に説明する。実施形態の例としては、被験者に関連する運動の少なくとも一部を表す信号を生成するように構成された運動追跡部を含んでいてもよい。実施形態としては、信号に関連するステップ応答を繰り返し分析し、ステップ応答のピーク時tp、ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさMp、ステップ応答の減衰比ζおよび/またはステップ応答の1つまたは複数の多項式極、を求めるステップ応答分析部を含むものであってもよい。実施形態としては、ピーク時tp、推定オーバーシュート大きさMp、減衰比ζ、および/または2つ以上の多項式極に少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類するように構成された運動分類部を含むものであってもよい。いくつかの実施形態では、被験者の運動に関連する選択運動制御を特定する方法について一般的に説明する。方法の例としては、被験者に関連する運動の少なくとも一部を検出することを含むものであってもよい。また、実施形態によっては、検出された運動に関連するステップ応答を繰り返し分析し、ステップ応答の減衰比ζを求めることを含むものであってもよい。実施形態によっては、減衰比ζに少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することを含むものであってもよい。上記の概要は、例示のみを目的とするものであって、決して限定的なものではない。図面および以下の詳細な説明を参照すれば、上記の例示の態様、実施形態および特徴に加え、他の態様、実施形態および特徴も明らかになるであろう。本開示の下記およびその他の特徴は、以下の説明および特許請求の範囲を添付図面とともに読めばより十分に明らかになろう。図面は、開示に係る実施形態をいくつか示すに過ぎず、したがって、開示の範囲を限定するものとみなすべきではないという了解の上で、本開示について添付図面を用いてより具体的かつ詳細に説明する。以下の詳細な説明では、その一部をなす添付図面を参照する。図面では、同様の符号は、文脈により特に指示のない限り、一般に同様のコンポーネントを示す。以下の詳細な説明、図面および特許請求の範囲で述べる例示の実施形態は、限定的なものではない。本明細書に記載の主題の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の実施形態を使用することができ、その他の変更を加えることができる。本明細書で一般的に説明し、図面に示す本開示の態様は、様々な異なる構成で、構成、代替、組み合わせ、および設計することができ、それらすべては、明示的に企図され、本開示の一部を成す。本開示は、特に、被験者の運動の検出と分類に関する方法、システム、装置、および/または機器に関し、より詳細には運動を検出し、大まかな選択か厳密な選択かに分類して、拡張現実感ARシステムとの対話を容易にすることに関する。本開示は、既存のARユーザインタフェースの目標が、環境との広範で滑らかな対話をユーザに提供することであるものと企図する。そのようなARシステムの望ましいコンポーネントは、自然なユーザインタフェースであると考えられる。ユーザが選択しようと意図している対象や、そのユーザが大まかな選択または大体の選択ではなく、厳密な選択を行いたいと考えている可能性のある時点を把握することは、ARユーザインタフェースにとって有益であろう。本開示は、さらに、選択運動制御と呼ばれる現象を人間が無意識に用いることを企図している。選択運動制御は、人体の動的ばね定数に対して、速さを犠牲にして精度を増すように警告する体内神経系フィードバックに関係する。たとえば、絵の広い領域を描くときは、身体が大まかな動きができるように筋肉は弛緩したままである。画家が絵の細かい部分を描こうとするときは、微妙な動きのみができるように、筋肉が緊張する。このような微妙な動きは、より高いばね定数に起因して、より高い振動数の振動を有することがある。同様に、射撃者が銃を的に照準を定め始めるとき、身体が的の中心に狙いを定めることができるように、筋肉は弛緩したままである。しかし、銃が中心付近に向けられると、筋肉は緊張して微妙な動きのみを可能にする。選択運動制御の効果は、このような画家や射撃者の例から容易にわかる。本明細書では、ユーザの身体部分の振動振幅および/または振動数の変化の検出を利用して、ユーザが、ユーザにとって重要である可能性がある選択項目または領域に近づいた時点を判断することができる方法、システム、装置および/または機器が提供される。図1は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による、運動検出および分類のためのシステムの一例を示すブロック図である。基本構成では、システムの一例は、人間の身体部分たとえば手、指および/または目の、第1の点たとえばA点から第2の点たとえばB点への動き10を検出するように構成することができる。動き10は、ユーザ入力装置12によって受付けおよび/または検出することができ、その動き10は計算装置14によって分類することができる。分類された動き24は、拡張現実感システム16へ送られ、ユーザに拡張現実感システム16との自然で滑らかな対話を提供することができる。1つまたは複数のユーザ入力装置12を、ユーザに関連する動き10たとえばユーザに関連する人体部分の動きを受付けおよび/または追跡するように構成することができる。ユーザ入力装置12は、たとえばタッチパッド、マウス、カメラ、および/またはトラッキング装置などを含むことができる。ユーザ入力装置複数可12は、1つまたは複数の計算装置14と通信するように構成することができる。計算装置14の一例としては、運動追跡部18、ステップ応答分析部20および/または運動分類部22を含むことができる。運動追跡部18は、ユーザ入力装置複数可12と通信するように構成され、ユーザに関連する運動10を追跡する働きをすることができる。運動追跡部18は、追跡された動き10を、追跡された動き10を表す電気信号に変換するように適応化させることができる。ステップ分析部20は、少なくとも追跡された動き10またはそれを表す信号に基づいて、追跡された動きのステップ応答の特徴を示すように構成することができる。このステップ応答をステップ応答分析部20および/または運動分類部22で分析して、動き10の分類に役立つ可能性のある1つまたは複数の値を特定またはその他の方法で求めることができる。このような値は、ステップ応答と関連付けることができ、ピーク時tp、オーバーシュートの大きさMp、減衰比ζおよび/または多項式の極および/またはゼロ点などを含むことができる。ステップ応答分析部20は、たとえば、A点からB点までの動き10を表すことができる二次ステップ応答を分析するように構成することができる。動きの最終目的地点は未知である可能性があるため、計算装置14は、ピーク時tpを求めるように構成してもよい。オーバーシュートの大きさMpは、振動が始まってから推定することができる。これらの値は、動き10の最終目的点と、動き10が選択を行うために意図している精度とに関する情報を伝えることができる。たとえば、Mpが比較的小さい値の場合、ユーザはより精緻な選択を行おうとしている可能性があり、拡張現実感システム16は、選択格子を動的に精細化したり、振動の中心領域にある微細な特徴を強調表示したりすることができる。これによって、ユーザが意図した選択を行う手助けをすることができる。さらに、ステップ応答分析部20は、A点からB点までの動き10を表すことができる複数のステップ応答関数を表すこともできる。これらのステップ応答関数は、異なる減衰比ζまたは減衰係数を有するステップ応答を表す。選択運動制御の故に、動きを別様に解釈することができる。たとえば、ζ=1では、動きがきわめて慎重に行われていたり、描かれる線が細い線であったり、選択がきわめて厳密に行われていたり場合がある。ζがゼロに向かう傾向にあるとき、動き10はより多く振動を受けることがある。その場合、ユーザは自分の選択に関してそれほど細心の注意を払っているわけではなかったり、広い領域を選択または作用しようとしていたりする可能性がある。運動分類部22は、ステップ応答に関連する1つまたは複数の値に基づき、動き10の適切な分類を決定し、分類された運動24を拡張現実感システム16に送るように適応化することができる。図2は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による運動検出および分類に有用であると考えられるいくつかの多項式極の、s面表現26の一例を示すグラフである。例としては、ステップ応答を、s空間における多項式の極/ゼロ点図2においてXで示す各極に当てはめることによって、より完全な分類を行うこともできる。多項式の極/ゼロ点は、sn-xの形を有するステップ応答多項式の最下部にある各項に相当するものとすることができる。例として、二次系のステップ応答を分析することができる。二次系の伝達関数の一例は、式で表すことができる。ここで、ωnは非減衰固有振動数を表し、は減衰振動数を表し、ζは減衰比を表す。例として、極は角度θに位置することができる。ここで、θ=s面の虚軸からsin-1ζである。また、極は実軸に沿ってゼロ点から距離ωdζ、および虚軸に沿ってゼロ点から距離ωdに位置することができる。二次系の例によっては、オーバーシュートの大きさは、0≦ζ≦0.6の範囲の減衰比で式を用いて推定することができる。例として、動きのステップ応答は2個ないし4個の極と、場合によっては1つまたは複数の上部ゼロ点を有することができる。このような多項式極は、振動数、減衰および/または大きさから導き出すことができ、これらを特徴づけることができる。極がs面グラフ26の左に移動するにつれてすなわち実成分が少なくなるにつれて、ユーザはその運動をより多く選択運動制御によって減衰させている可能性があり、より精細な選択を行おうとしている可能性がある。振動数が増加し、極がs面グラフ26の上部に向かって移動するにつれすなわち虚成分が大きくなるにつれて、ユーザはその最終選択点に近づいている可能性がある。このようにして、動きの分類がより容易になる。図3は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による運動検出および分類方法100の例を示すフローチャートである。例示の方法100は、ブロック110、120、130および/または140で示す動作、機能、またはアクションの一つまたは複数を含むことができる。処理はブロック110で開始することができ、被験者またはその一部の運動の検出を含むことができる。運動は、たとえばタッチパッド、マウス、カメラおよび/またはトラッキング装置などのユーザ入力装置で検出することができる。ブロック110に続いてブロック120を行うことができる。ブロック120は、運動に関連するステップ応答の反復的な分析を含むことができる。分析動作は、たとえばステップ応答分析部を備え得る計算装置によって実行することができる。一般に、一般システムの入力たとえば1つの位置から他の位置への動きおよび/または運動がきわめて短時間にゼロから目標値に変化するときに、ステップ応答によって一般システムの出力の時間挙動を表すことができる。ここで、このような変化は1つの位置から他の位置への動きを表す。ステップ応答によって、初期位置から目的の位置に移動せよという、ユーザのユーザ自身の身体への命令に対する身体的反応を表すこともできる。ユーザの所望の運動が、初期位置と最終位置とを有するステップであり、ユーザの所望の運動が一方から他方への直接遷移である可能性があるのに対し、ユーザの身体、したがって入力装置の物理的反応は、物理的質量とやわらかさによって制約され、それによって応答が完全なステップとはならない可能性がある。したがって、ステップ応答は、ユーザがA点からB点への変化を示すにつれてたどる運動経路とすることができる。ステップ応答は、立ち上がり時間最終位置までの経路の90に達するまでの時間と、オーバーシュートその動きが意図された最終位置をどれだけ超えるかと、ユーザがオーバーシュートを修正しようとするときの振動とを含むことができる。ユーザがきわめて慎重であろうとする例では、振動がない可能性があるが、立ち上がり時間に到達するまでの時間が比較的かかり、加速と減速の形状を、正確な特徴項に対する正準ステップ応答に一致させることができる。これは、ピーク時tpを求めるのに役立つ可能性がある。ピーク時tpは、ステップ応答の大きさがピークに達する時間とすることができる。ブロック120に続いてブロック130を行うことができる。ブロック130では、オーバーシュートの大きさMpを推定することができる。この推定動作は、たとえばステップ応答分析部を備え得る計算装置によって行うことができる。そのような計算装置は、ブロック120に関して述べたのと同じ計算装置であってもよく、異なる計算装置であってもよい。オーバーシュートの大きさMpは、ピーク時tpにおけるステップ応答の大きさとステップ応答の所定の大きさとの相違とすることができる。ブロック130に続いてブロック140を行うことができる。ブロック140は、オーバーシュートの大きさMpに少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することを含むことができる。この分類動作は、たとえば運動分類部を備え得る計算装置によって行うことができる。そのような計算装置は、ブロック120および/または130に関して述べたのと同じ演算装置であってもよく、異なる装置であってもよい。実施形態によっては、方法100は、運動が大まかな選択に分類された場合に分類ブロック140動作を繰り返すことをさらに含んでもよい。実施形態によっては、方法100はさらに、運動に関連するステップ応答を分析してステップ応答の減衰比ζを求めることを含んでいてもよい。一般に、減衰比によって、ステップ応答が定常状態に向かって減衰していくときに系がどれだけ大きく振動するかが求まる。実施形態によっては、少なくとも減衰比ζに基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択か分類することができる。実施形態によっては、運動が大まかな選択に分類された場合、分類動作を繰り返すことを含んでいてもよい。実施形態によっては、方法100はさらに、運動に関連するステップ応答を分析し、ステップ応答の大きさと、ステップ応答の振動数と、減衰比ζとに少なくとも部分的に基づいて、2つ以上の多項式極を求めてもよい。また、例としては、検出された運動をいくつかの応答候補一次、二次および/または三次応答などと比較し、どの応答次数が所望の適合であるかを判断することによって、極を求めてよい。次数が求まったら場合によっては、次数は常に同じとみなしてもよい、以下に述べるように、最小二乗適合法によってパラメータを求め、ζやWnなどの項を、単純化された関係から抽出することができる。実施形態によっては、2つ以上の多項式極に少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類してもよい。また、例としては、たとえば極の実成分の大きさと虚成分の大きさとを分け、それらの極の実成分を選択適合度の尺度として使用することによって、分類を行うこともできる。例として、極の実成分がより負であるほど、選択は精細になる。実施形態によっては、運動が大まかな選択に分類された場合、分類動作を繰り返すことを含んでもよい。例によっては、より大きな負の実成分を有する多項式極が、厳密な選択として分類される確率がより高いことを示すものと規定してもよい。同様に、例として、より大きな正の実成分を有する多項式極が、大まかな選択として分類される確率がより高いものと規定してもよい。また、例として、ゼロより大きい実成分をきわめて大まかな選択または概括的な選択たとえばユーザが広い領域を彩色および/または選択しようとしている場合として分類してもよい。実成分が負になるにつれて、選択はより精細な選択を示すものとすることができる。実施形態によっては、より大きな振動数を有するステップ応答が、厳密な選択として分類される確率がより高いことを示すことができる。同様に、より小さい振動数を有するステップ応答が、大まかな選択として分類される確率がより高いことを示すことができる。このことは、上記において、s空間分析における減衰比と振動数との関係によってわかる。例として、より精密な選択をする人は筋肉を緊張させることがあり、やわらかさの減少に起因して動きの共鳴振動数が増加する。いくつかの実施形態は、人間の身体部分の運動を検出することに関する。人間のどのような運動でも検出し分類することができるが、例としては、人間の手、指および/または目などがある。また、運動としては、身振り、行動、対話などがある。例として、タッチスクリーンディスプレイ上の運動の読み取り、マウスを使用した運動の追跡、カメラを使用した運動の追跡および/または視線追跡器を使用した運動の追跡など、多くの方法で運動を検出することができる。その他の多くの運動検出器も実施可能である。例として、運動は異なる種類の複数のオブジェクトを有するARシステムとの対話を含むことができる。また、例として、ARコンピュータ支援設計システムによって、表面、稜および/または頂点を有する仮想立体オブジェクトを表示してもよい。選択可能な各種類は、異なる精細化レベルに対応していてもよい。いくつかの実施形態は、運動を大まかな選択として分類すると、指示された領域内の表面および/または指示された領域内の複数の構成要素など、より広い構成要素を選択することができる。いくつかの実施形態は、運動を厳密な選択として分類すると、稜や頂点などのより精細な構成要素を選択することができる。このようにして、ユーザの選択運動を用いてそのユーザの意図を判断するとともに、より自然なARを体験させることができる。図4は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による、運動を検出し分類する例示の方法150を示す図である。例示の方法150は、ブロック160、170および/または180で示すように、1つまたは複数の動作、機能、またはアクションを含むことができる。処理は、被験者またはその一部の運動の検出を含み得るブロック160で開始することができる。運動は、たとえばタッチパッド、マウス、カメラおよび/またはトラッキング装置などのユーザ入力装置によって検出することができる。ブロック160に続いてブロック170を実行することができる。ブロック170は、運動に関連するステップ応答を繰り返し分析することを含んでもよい。この分析動作によって、ステップ応答の減衰比ζを求めることができる。分析動作は、たとえばステップ応答分析部を備え得る計算装置によって実行してもよい。ブロック170に続いてブロック180を実行することができる。ブロック180は、減衰比ζに少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することを含むことができる。例として、ステップ応答関数の負の実成分を、選択適合度の尺度として使用してもよい。また、いくつかの二次応答の例では、選択適合度の尺度は、減衰比に検出された固有振動数を乗じた値、すなわちwnζとすることができる。例として、選択適合度の尺度は単に減衰比であってもよいため、減衰比をたとえば前記のオーバーシュート関係によって検出することも有用である。選択適合度の尺度が高くなる傾向にあるたとえばζを使用する場合、ζ=1に近づいているとき、きわめて厳密な選択および/または描画を行おうとしている可能性がある。選択適合度の尺度が低くなる傾向にあるたとえばζを使用する場合、ζ=0.5以下に近づいているとき、ユーザは大まかな選択を行おうとしている可能性がある。例として、ユーザがオブジェクトを選択しようとしており、ζ=0.2である場合、ユーザはある領域を大まかに指示しようとしている可能性があり、分類によって、その身振り領域内の選択可能な多くのオブジェクトまたは大きなオブジェクトを選択することを示すことができる。また、例として、ユーザがオブジェクトを選択しようとしており、ζ=0.95である場合、ユーザはきわめて具体的であろうと試みている可能性があり、分類によって、より精密または限定された選択可能オブジェクトを優先し、大きなまたは概略的な選択可能オブジェクトを無視すべきであることを示すことができる。この分類動作は、たとえば運動分類部を備える計算装置によって実行することができる。そのような計算装置は、ブロック170に関して説明したのと同じ計算装置でも異なる計算装置でもよい。図5は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による、運動の検出分類方法200の例を示すフローチャートである。例示の方法200は、ブロック210、220および/または230に示すように、1つまたは複数の動作、機能またはアクションを含むことができる。処理は、被験者またはその一部の運動を表す信号の生成を含むことができるブロック210で開始する。実施例によっては、運動を表す信号は、図1に関して図示し説明したように、ユーザ入力装置12によって生成してもよい。ブロック210に続いてブロック220を実行することができる。ブロック220は、信号に関連するステップ応答を繰り返し分析し、ステップ応答のピーク時tp、ステップ応答の推定オーバーシュートの大きさMp、ステップ応答の減衰比ζおよび/またはステップ応答の1つまたは複数の多項式極を求めることを含んでいてもよい。ある実施例ではたとえば図1参照、計算装置14を、ブロック220で生成された信号を受け取り、本明細書に記載のように受け取った信号を分析してステップ応答の様々な特性を特定するように適応化してもよい。ブロック220に続いてブロック230を実行することができる。ブロック230は、ピーク時tp、推定オーバーシュートの大きさMp、減衰比ζおよび/または1つまたは複数の多項式極に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類することを含んでいてもよい。実施形態によっては、方法200は、運動が厳密な選択として分類されるまで、分析ブロック220と分類ブロック230動作を繰り返すことも含んでいてもよい。実施例によっては図1参照、計算装置14はさらに、ブロック230から特定されたステップ応答の特性を特定のタイプの運動として分類するように適応化してもよい。図6に、本明細書に記載の少なくともいくつかの実施形態により構成された例示のコンピュータプログラム製品300のブロック図を示す。図6に示すように、いくつかの例では、コンピュータプログラム製品300は、機械可読命令304も含む信号担持媒体302を含んでもよい。命令304は、被験者の少なくとも一部の運動を表す信号を受け取るように適応化することができる。また、命令304は、信号に関連するステップ応答を繰り返し分析してピーク時tp、推定オーバーシュートの大きさMp、減衰比ζおよび/またはステップ応答の1つまたは複数の多項式極を求めるように適応化することもできる。さらに、命令304は、ピーク時tp、推定オーバーシュートの大きさMp、減衰比ζおよび/または2つ以上の多項式極に少なくとも部分的に基づいて、運動を厳密な選択か大まかな選択かに分類するように適応化することもできる。例として、被験者の運動を表す信号は、手位置センサ、指位置センサ、中心窩注視検出器および/または視線追跡器によって生成することができる。また図6では、例として、コンピュータ製品300は、コンピュータ可読媒体306、記録可能媒体308、および通信媒体310のうちの一つまたは複数を含むことができる。これらの要素を囲む破線で、信号担持媒体302に含まれる異なる種類の媒体を示すが、これらには限定されない。これらの種類の媒体によって、論理素子で実行される命令304を配布することができる。コンピュータ可読媒体306および記録可能媒体308としては、フレキシブルディスク、ハードディスクドライブHDD、コンパクトディスクCD、ディジタルビデオディスクDVD、ディジタルテープ、コンピュータメモリなどがあるが、これらには限定されない。通信媒体310としては、ディジタルおよび/またはアナログ通信媒体たとえば光ファイバケーブル、導波路、有線通信回線、無線通信回線などがあるが、これらには限定されない。図7は、本開示の少なくともいくつかの実施形態による、運動検出および分類の実施態様のために構成可能な計算装置の一例を示すブロック図である。きわめて基本的な構成401では、計算装置400は典型的には、1つまたは複数のプロセッサ410とシステムメモリ420を含むものであってもよい。プロセッサ410とシステムメモリ420との間の通信に、メモリバス430を使用することができる。所望の構成に応じて、プロセッサ410は、マイクロプロセッサμP、マイクロコントローラμC,ディジタル信号プロセッサDSP、またはこれらの任意の組み合わせを含むことができるが、これらには限定されない。プロセッサ410は、一次キャッシュ411および二次キャッシュ412などの1つまたは複数のキャッシュ階層と、プロセッサコア413と、レジスタ414とを備えることができる。プロセッサコア413は、算術論理演算ユニットALU、浮動小数点演算ユニットFPU、ディジタル信号処理コアDSPコア、またはこれらの任意の組み合わせを含むことができる。プロセッサ410と共にメモリコントローラ415も使用することができ、あるいは実施態様によっては、メモリコントローラ415をプロセッサ410の内部要素とすることもできる。所望の構成に応じて、システムメモリ420は、揮発性メモリRAMなど、不揮発性メモリROM、フラッシュメモリなど、またはこれらの組み合わせなどの、任意の種類のものとすることができるが、これらには限定されない。システムメモリ420には、典型的には、オペレーティングシステム421、1つまたは複数のアプリケーション422、およびプログラムデータ424が含まれる。アプリケーション422は、被験者の運動に関連する選択運動制御の特定および/または検出を行うように構成可能な選択運動制御検出アルゴリズム423を含むことができる。プログラムデータ424は、被験者の運動に関連する選択運動制御の特定および/または検出を行うのに有用と考えられる選択運動動制御データ425を含むことができる。実施形態によっては、アプリケーション422は、本明細書に記載の技術により、人間の運動を検出、分析および/または大まかな選択か厳密な選択かに分類することができるように、オペレーティングシステム421上でプログラムデータ424を使用して運動するように構成可能である。計算装置400は、基本構成401と必要な任意の装置およびインタフェースとの通信を容易にするように、追加の機構並びに機能および追加のインタフェースを有することができる。たとえば、バス/インタフェースコントローラ440を使用して、記憶装置インタフェースバス441を介した基本構成401と1つまたは複数のデータ記憶装置405との通信を容易にすることができる。データ記憶装置450は、取外し可能記憶装置451、取外し不能記憶装置452、またはこれらの組み合わせとすることができる。取外し可能記憶装置および取外し不能記憶装置の例としては、フレキシブルディスクドライブやハードディスクドライブHDDなどの磁気ディスク装置、コンパクトディスクCDドライブやディジタル多用途ディスクDVDドライブなどの光学ディスクドライブ、ソリッドステートドライブSSD、テープドライブなどがある。コンピュータ記憶媒体の例としては、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールまたはその他のデータなどの情報の記録の任意の方法または技術で実施された、揮発性および不揮発性、取外し可能および取外し不能媒体などがある。システムメモリ402、取外し可能記憶装置451、および取外し不能記憶装置452はすべて、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体としては、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリ、またはその他のメモリ技術、CD-ROM、ディジタル多用途ディスクDVD、またはその他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、またはその他の磁気記憶装置、または所望の情報を記憶するために使用でき、計算装置400がアクセス可能なその他の任意の媒体があるが、これらには限定されない。このようなコンピュータ記憶媒体はいずれも装置400の一部とすることができる。計算装置400は、様々なインタフェース装置たとえば出力インタフェース、周辺装置インタフェースおよび通信インタフェースなどから基本構成401へのバス/インタフェースコントローラ440を介した通信を容易にするためのインタフェースバス442も含むことができる。出力装置460の例としては、グラフィクス処理ユニット461および音声処理ユニット462などがあり、これらを1つまたは複数のA/Vポート463を介して表示装置やスピーカなどの様々な外部装置と通信するように構成することができる。周辺装置インタフェース470の例としては、シリアルインタフェースコントローラ471やパラレルインタフェース472などがあり、これらを、入力装置たとえばキーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置などまたはその他の周辺装置たとえばプリンタ、スキャナなどなどの外部装置と1つまたは複数のI/Oポート473を介して通信するように構成することができる。通信装置480の例としては、ネットワークコントローラ481があり、1つまたは複数の他の計算装置490との1つまたは複数の通信ポート482を介したネットワーク通信による通信を容易にするように構成することができる。この通信接続は、通信媒体の一例である。通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または搬送波またはその他の伝送手段など変調データ信号の形態のその他のデータによって実施することができ、あらゆる情報配信媒体を含む。変調データ信号は、信号内の情報を符号化するように設定または変更された特徴のうちの1つまたは複数の特徴を有する信号とすることができる。たとえば、通信媒体は、有線ネットワークや直接有線接続などの有線媒体、音波、電波RF、赤外線IRおよびその他の無線媒体などの無線媒体を含むことができる。本明細書で使用するコンピュータ可読媒体という用語は、記憶媒体と通信媒体の両方を含むことができる。計算装置400は、携帯電話、携帯情報端末PDA、パーソナルメディアプレイヤ装置、無線ウェブ視聴装置、パーソナルハンドセット装置、特定用途向け装置、ハイブリッド装置など、前述の機能のいずれかを備える小型携帯移動型電子装置の一部として実施することができる。計算装置400は、ラップトップコンピュータ構成とラップトップ以外のコンピュータ構成の両方を含む、パーソナルコンピュータとして実施することもできる。本明細書に記載された主題は、様々なコンポーネントをしばしば例示しており、これらのコンポーネントは、他の様々なコンポーネントに包含されるか、または他の様々なコンポーネントに接続される。そのように図示されたアーキテクチャは、単に例にすぎず、実際には、同じ機能を実現する多くの他のアーキテクチャが実施可能であることが理解されよう。概念的な意味で、同じ機能を実現するコンポーネントの任意の構成は、所望の機能が実現されるように効果的に関連付けされる。したがって、特定の機能を実現するために組み合わされた、本明細書における任意の2つのコンポーネントは、アーキテクチャまたは中間のコンポーネントにかかわらず、所望の機能が実現されるように、お互いに関連付けされていると見ることができる。同様に、そのように関連付けされた任意の2つのコンポーネントは、所望の機能を実現するために、互いに動作可能に接続または動作可能に結合されていると見なすこともでき、そのように関連付け可能な任意の2つのコンポーネントは、所望の機能を実現するために、互いに動作可能に結合できると見なすこともできる。動作可能に結合できる場合の具体例には、物理的にかみ合わせ可能な、および/もしくは物理的に相互作用するコンポーネント、ならびに/またはワイヤレスに相互作用可能な、および/もしくはワイヤレスに相互作用するコンポーネント、ならびに/または論理的に相互作用する、および/もしくは論理的に相互作用可能なコンポーネントが含まれるが、それらに限定されない。本明細書における実質的にすべての複数形および/または単数形の用語の使用に対して、当業者は、状況および/または用途に適切なように、複数形から単数形に、および/または単数形から複数形に変換することができる。様々な単数形/複数形の置き換えは、理解しやすいように、本明細書で明確に説明することができる。通常、本明細書において、特に添付の特許請求の範囲たとえば、添付の特許請求の範囲の本体部において使用される用語は、全体を通じてオープンなopen用語として意図されていることが、当業者には理解されようたとえば、用語含むincludingは、含むがそれに限定されないincludingbutnotlimitedtoと解釈されるべきであり、用語有するhavingは、少なくとも有するhavingatleastと解釈されるべきであり、用語含むincludesは、含むがそれに限定されないincludesbutisnotlimitedtoと解釈されるべきである、など。導入される請求項で具体的な数の記載が意図される場合、そのような意図は、当該請求項において明示的に記載されることになり、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しないことが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、理解の一助として、添付の特許請求の範囲は、導入句少なくとも1つのatleastoneおよび1つまたは複数のoneormoreを使用して請求項の記載を導くことを含む場合がある。しかし、そのような句の使用は、同一の請求項が、導入句1つまたは複数のまたは少なくとも1つのおよびaまたはanなどの不定冠詞を含む場合であっても、不定冠詞aまたはanによる請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、単に1つのそのような記載を含む発明に限定する、ということを示唆していると解釈されるべきではないたとえば、aおよび/またはanは、通常、少なくとも1つのまたは1つまたは複数のを意味すると解釈されるべきである。同じことが、請求項の記載を導入するのに使用される定冠詞の使用にも当てはまる。また、導入される請求項の記載で具体的な数が明示的に記載されている場合でも、そのような記載は、通常、少なくとも記載された数を意味すると解釈されるべきであることが、当業者には理解されようたとえば、他の修飾語なしでの2つの記載tworecitationsの単なる記載は、通常、少なくとも2つの記載、または2つ以上の記載を意味する。さらに、A、BおよびC、などの少なくとも1つに類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されているたとえば、A、B、およびCの少なくとも1つを有するシステムは、Aのみ、Bのみ、Cのみ、AおよびBを共に、AおよびCを共に、BおよびCを共に、ならびに/またはA、B、およびCを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない。A、B、またはC、などの少なくとも1つに類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されているたとえば、A、B、またはCの少なくとも1つを有するシステムは、Aのみ、Bのみ、Cのみ、AおよびBを共に、AおよびCを共に、BおよびCを共に、ならびに/またはA、B、およびCを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない。2つ以上の代替用語を提示する事実上いかなる離接する語および/または句も、明細書、特許請求の範囲、または図面のどこにあっても、当該用語の一方oneoftheterms、当該用語のいずれかeitheroftheterms、または両方の用語bothtermsを含む可能性を企図すると理解されるべきであることが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、句AまたはBは、AまたはBあるいはAおよびBの可能性を含むことが理解されよう。本明細書では、様々な態様および実施形態について述べたが、当業者には他の態様および実施形態も明らかであろう。本明細書で開示した様々な態様および実施形態は、例示を目的としたものであり、限定的なものではなく、真の範囲および趣旨は特許請求の範囲によって示される。"