Система и способ невербальной активации сервиса на мобильном устройстве

1. Система активации сервиса на мобильном устройстве, которая содержит:
а) средство сбора данных предназначенное для:
получения данных с датчиков мобильного устройства,
формирования данных о поведении мобильного устройства (далее, поведенческие данные), описывающих изменение параметров мобильного устройства в течении заранее заданного времени, на основании полученных с датчиков данных;
б) средство анализа, предназначенное для анализа поведенческих данных с использованием обученной модель активации, при этом модель активации представляет собой совокупность правил определения степени схожести анализируемых поведенческих данных с эталонными поведенческими данными, на основании которой выносится решение о срабатывании упомянутой модели активации;
в) средство активации, предназначенное активации сервиса на мобильном устройстве в случае положительного результата выполненного анализа.
2. Система по п. 1, в которой в качестве датчиков мобильного устройства выступают по меньшей мере:
акселерометр;
гироскоп;
магнитометр;
датчик приближения;
педометр;
камера.
3. Система по п. 1, в которой эталонные поведенческие данные - данные о поведении мобильного устройства, которое заранее выбрано в качестве условия активации сервиса на мобильном устройстве.
4. Система по п. 1, в которой в качестве параметров мобильного устройства выступают по меньшей мере:
относительное положение мобильного устройства в пространстве;
положение пользователя мобильного устройства в пространстве относительно мобильного устройства.
5. Система по п. 4, в которой изменение положения мобильного устройства относительно пользователя определяется на основании анализа данных о взгляде пользователя, полученных с камеры мобильного устройства.
6. Система по п. 5, в которой эталонные поведенческие данные для активации сервиса на мобильном устройстве соответствуют данным с камеры мобильного устройства, характеризующим состояние пользователя, при котором он удерживает взгляд на мобильном устройстве не менее заданного времени.
7. Система по п. 1, в которой в качестве активируемого сервиса выступает интеллектуальный персональный программный агент.
8. Система по п. 1, в которой интеллектуальный персональный программный агент получает данные с датчиков мобильного устройства, описывающие голосовое сообщение, и начинает выполнять анализ указанных данных до активации, при этом активация заключается в предоставлении результатов работы указанного агента пользователю, а средство активации дополнительно предназначено для активации в зависимости от результатов анализа, выполненного к моменту активации.
9. Система по п. 1, в которой эталонные поведенческие данные в модели активации были сформированы как результат машинного обучения упомянутой модели активации.
10. Система по п. 1, в которой степень схожести анализируемых и эталонных поведенческих данных представляет собой численное значение, характеризующее вероятность того, что упомянутые анализируемые поведенческие данные соответствуют такому изменению параметров мобильного устройства, которое требуется при активации сервиса на мобильном устройстве.
11. Система по п. 1, в которой положительный результат упомянутого анализа получается в случае определенная степень схожести выше заданного порогового значения.
12. Система по п. 1, в которой модель активации срабатывает в случае, если определенная степень схожести анализируемых поведенческих данных превышает заранее заданное пороговое значение.
13. Система по п. 1, в которой после активации сервиса переобучают модель активации таким образом, чтобы при следующем анализе сформированных поведенческих данных степень схожести сформированных поведенческих данных с эталонными поведенческими данными была выше, чем при текущем.
14. Система по п. 1, в которой после вынесения решения об активации сервиса ожидают вербальную реакцию от пользователя для подтверждения вынесенного решения.
15. Система по п. 14, в которой после вербальной реакции пользователя переобучают модель поиска шаблонов движения таким образом, чтобы решение об активации сервиса совпадало с вербальной реакцией пользователя.
16. Способ активации сервиса на мобильном устройстве, при этом способ содержит этапы, которые реализуются с помощью из системы по п. 1, и на которых:
а) получают данные с датчиков мобильного устройства;
б) формируют данные о поведении мобильного устройства (далее, поведенческие данные), описывающий изменение параметров мобильного устройства в течении заранее заданного времени, на основании полученных с датчиков данных;
в) выполняют анализ поведенческих данных с использованием обученной модели активации, при этом модель активации представляет собой совокупность правил определения степени схожести анализируемых поведенческих данных с эталонными поведенческими данными, на основании которой выносится решение о срабатывании упомянутой модели активации, при этом эталонные поведенческие данные - данные о поведении мобильного устройства, которое заранее выбрано в качестве условия активации сервиса на мобильном устройстве, при этом положительный результат упомянутого анализа получается в случае определенная степень схожести выше заданного порогового значения;
г) активируют сервис на мобильном устройстве в случае положительного результата выполненного анализа.
17. Способ по п. 16, по которому в качестве датчиков мобильного устройства выступают по меньшей мере:
акселерометр;
гироскоп;
магнитометр;
датчик приближения;
педометр;
камера.
18. Способ по п. 16, по которому эталонные поведенческие данные - данные о поведении мобильного устройства, которое заранее выбрано в качестве условия активации сервиса на мобильном устройстве.
19. Способ по п. 16, по которому в качестве параметров мобильного устройства выступают по меньшей мере:
относительное положение мобильного устройства в пространстве;
положение пользователя мобильного устройства в пространстве относительно мобильного устройства.
20. Способ по п. 19, по которому изменение положения мобильного устройства относительно пользователя определяется на основании анализа данных о взгляде пользователя, полученных с камеры мобильного устройства.
21. Способ по п. 20, по которому эталонные поведенческие данные для активации сервиса на мобильном устройстве схожи с данными с камеры мобильного устройства, характеризующим состояние пользователя, при котором он удерживает взгляд на мобильном устройстве не менее заданного времени.
22. Способ по п. 16, по которому в качестве активируемого сервиса выступает интеллектуальный персональный программный агент.
23. Способ по п. 22, по которому интеллектуальный персональный программный агент получает данные с датчиков мобильного устройства, описывающие голосовое сообщение, и начинает выполнять анализ указанных данных до активации указанного агента, при этом активация заключается в предоставлении результатов работы указанного агента пользователю, а на этапе г) дополнительно активация производится в зависимости от результатов анализа, выполненного к моменту активации.
24. Способ по п. 16, по которому эталонные поведенческие данные в модели активации были сформированы как результат машинного обучения упомянутой модели активации.
25. Способ по п. 16, по которому степень схожести анализируемых и эталонных поведенческих данных представляет собой численное значение, характеризующее вероятность того, что упомянутые анализируемые поведенческие данные соответствуют такому изменению параметров мобильного устройства, которое требуется при активации сервиса на мобильном устройстве.
26. Способ по п. 16, по которому положительный результат упомянутого анализа получается в случае определенная степень схожести выше заданного порогового значения.
27. Способ по п. 16, по которому модель активации срабатывает в случае, если определенная степень схожести анализируемых поведенческих данных превышает заранее заданное пороговое значение.
28. Способ по п. 16, по которому после активации сервиса переобучают модель активации таким образом, чтобы при следующем анализе сформированных поведенческих данных степень схожести сформированных поведенческих данных с эталонными поведенческими данными была выше, чем при текущем.
29. Способ по п. 16, по которому после вынесения решения об активации сервиса ожидают вербальную реакцию от пользователя для подтверждения вынесенного решения.
30. Способ по п. 29, по которому после вербальной реакции пользователя переобучают модель поиска шаблонов движения таким образом, чтобы решение об активации сервиса совпадало с вербальной реакцией пользователя.