モーション判定装置、モーション判定方法、およびコンピュータプログラム
【課題】ユーザが意図するモーションを従来よりも確実に判定する。
【解決手段】モーションセンサによって検知される、各時刻における特徴量に基づいて、次の処理を行う。各時刻の特徴量のうちの、相違する複数の時刻Ｔ１２、Ｔ１５それぞれにおける特徴量である特定特徴量を選出する。そして、これらの特定特徴量のうちの値の大きい方に基づいて、このモーションセンサまたはこのモーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する。
【解決手段】モーションセンサによって検知される、各時刻における特徴量に基づいて、次の処理を行う。各時刻の特徴量のうちの、相違する複数の時刻Ｔ１２、Ｔ１５それぞれにおける特徴量である特定特徴量を選出する。そして、これらの特定特徴量のうちの値の大きい方に基づいて、このモーションセンサまたはこのモーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モーションセンサから得られる情報に基づいてユーザが行ったモーションを判定する装置および方法などに関する
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、および携帯型ゲーム機などの装置にモーションセンサが搭載されるようになった。「モーションセンサ」とは、装置に対するモーション（装置の使用者により装置に対して行われた動き）を検知するためのセンサであって、例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、または地磁気センサなどである。
【０００３】
モーションＵＩを操作することは、マウス、キーボード、タッチパネル、およびペン（特許文献３）などを操作することよりも簡単である。よって、モーションＵＩは、装置を簡単に操作するためのＵＩとして注目されている。
【０００４】
モーションを特定する方法および装置が、幾つか提案されている。例えば、次のような装置が提案されている。入力情報処理装置は、ユーザに装着された加速度センサによって測定された信号を、加速度信号および筋音信号に分離する信号分離部と、前記加速度信号および前記筋音信号に基づいて、ユーザの操作対象の動作を制御する制御部を備える（特許文献１）。
【０００５】
また、次のような方法が提案されている。携帯端末本体を所定の動作パターンで動かし、その動作パターンに対応した操作を行なう際に、携帯端末本体の動きの加速度を検出し、その検出された加速度に基づいて携帯端末の動作パターンを識別する前準備として、携帯端末の加速度が設定したしきい値以下である静止状態が一定時間持続したか確認し、静止状態が一定時間持続した後に、動作パターンを識別する処理を行なう（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１９２００４号公報
【特許文献２】特開２００６−１３９５３７号公報
【特許文献３】特開平１１−１２０３６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、ユーザがモーションＵＩを用いて同一の指令を装置に対して与えたつもりでも、モーションセンサは、装置を使用するユーザの癖などによって、ユーザの意図とは異なるモーションが行われたと判定することがある。また、ユーザが装置に対して指令を与える際に、ユーザの癖などにより、与えたい指令のモーション以外に、他の指令に相当するモーションが発生する場合がある。この場合にも、装置は、ユーザの意図するモーション以外に、意図しないモーションも行われたと判定される。
【０００８】
本発明は、このような問題点に鑑み、ユーザの意図するモーションを従来よりも確実に判定できるようにすることを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一形態に係るモーション判定装置は、モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションに基づき、一定の時間間隔にて、当該モーションセンサにより、当該モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置の位置または姿勢の変化を示す検知情報を取得し、取得した検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを対応づけて記憶する、検知情報取得部と、前記検知情報のうちの、相違する複数の時刻それぞれにおける特徴を示す特徴量を算出する、特徴量算出部と、前記複数の特徴量のうちのいずれか１つに基づいて、前記モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する、モーション判定部と、を有する。
【００１０】
好ましくは、前記特徴量算出部は、前記検知情報の絶対値が所定の値を超えてから所定の時間後の前記検知情報を前記特徴量の１つとして算出し、その後、前記検知情報の絶対値が前記所定の値未満になり再び前記所定の値を超えてから前記所定の時間後の前記検知情報を前記特徴量の他の１つとして算出する。
【００１１】
または、前記特徴量算出部は、前記特徴量を、前記検知情報を表す山または谷のそれぞれのピーク時の前記検知情報を、前記特徴量として算出する。
【００１２】
前記モーション判定部は、前記複数の特徴量のうちの絶対値が最も大きいものに基づいて、前記モーションを判定してもよい。または、前記複数の特徴量のうちの直前の変化率の絶対値が最も大きいものに基づいて、前記モーションを判定してもよい。
【００１３】
なお、上述の特徴量は、所定の時間または所定の個数当たりの加速度の平均値であってもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によると、ユーザが行ったつもりのモーションを従来よりも確実に判定できるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】携帯端末の外観の例を示す図である。
【図２】携帯端末のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】携帯端末の機能的構成の例を示す図である。
【図４】モーション判定部の構成の例を示す図である。
【図５】モーション学習データベースおよびモーション特徴データの例を示す図である。
【図６】軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図７】軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図８】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図９】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１０】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１１】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１２】本動作の特徴量の例を示す図である。
【図１３】軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１４】軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１５】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１６】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１７】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１８】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１９】角度θ１、θ２の例を示す図である。
【図２０】モーション判定部の構成の変形例を示す図である。
【図２１】角度θ３の例を示す図である。
【図２２】角度θ３と時間Ｒとの関係の例を示す図である。
【図２３】携帯端末の機能的構成の変形例を示す図である。
【図２４】最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２５】メタ知識データベースおよびメタ知識データの例を示す図である。
【図２６】携帯端末の機能的構成の変形例を示す図である。
【図２７】最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２８】携帯端末の機能的構成の変形例を示す図である。
【図２９】最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３０】最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３１】携帯端末の姿勢の例を示す図である。
【図３２】姿勢テーブル、アプリケーション別有効軸テーブル、およびモーション候補テーブルの例を示す図である。
【図３３】携帯端末の機能的構成の変形例を示す図である。
【図３４】メタ知識調整処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３５】最終モーションおよびその正否の判定結果の例を示す図である。
【図３６】モーションと処理との関係の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１は携帯端末１の外観の例を示す図、図２は携帯端末１のハードウェア構成の例を示す図、図３は携帯端末１の機能的構成の例を示す図、図４はモーション判定部１０３の構成の例を示す図、図５はモーション学習データベース１３１３、１３２３、１３３３およびモーション特徴データ５７の例を示す図である。
【００１７】
携帯端末１は、携帯電話網を介して他の装置と通信を行う機能を備えた装置である。携帯端末１の筐体の大きさは人間の片手に収まる程度であり、形状は直方体である。以下、図１に示すように、携帯端末１の高さの軸、幅の軸、および厚さの軸をそれぞれ、「Ｘ軸」、「Ｙ軸」、および「Ｚ軸」と定義する。各軸のプラス（＋）方向およびマイナス（−）方向も、図１に示す通りである。
【００１８】
携帯端末１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、メモリ１０ｂ、液晶タッチパネル１０ｃ、通信モジュール１０ｄ、マイク１０ｅ、スピーカ１０ｆ、電源供給部１０ｇ、およびモーションセンサ１０ｈなどが含まれる。
【００１９】
液晶タッチパネル１０ｃは、液晶タイプのタッチパネルである。液晶タッチパネル１０ｃには、ユーザの操作などに応じて様々な画面が表示される。また、ユーザの触れた位置を検知し、その位置を示す信号をＣＰＵ１０ａへ送る。
【００２０】
なお、図１には、携帯端末１として、表側の面のほぼ全体に液晶タッチパネル１０ｃが設けられている携帯端末を例示しているが、液晶タッチパネル１０ｃとともにテンキーなどのボタンが配置された携帯端末を携帯端末１として用いてもよい。
【００２１】
通信モジュール１０ｄは、基地局などと無線通信を行うための装置である。マイク１０ｅは、音声を集音しデジタル信号に変換する。スピーカ１０ｆは、通信モジュール１０ｄによって受信されたデジタル信号などに基づいて音声を出力する。
【００２２】
電源供給部１０ｇは、携帯端末１を構成する各ハードウェアへ充電池または商用電源などから電力を供給する。
【００２３】
モーションセンサ１０ｈは、携帯端末１に対するモーションを検知するためのセンサである。モーションセンサ１０ｈとして、加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ、または地磁気センサなどが用いられる。
【００２４】
例えば、モーションセンサ１０ｈとして３軸加速度センサが用いられた場合は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれの方向の加速度を計測する。各軸の加速度の組合せは、携帯端末１の姿勢を表している。また、各軸の加速度を計測し続けることによって、携帯端末１の位置または姿勢の変化、つまり、モーション（アクション、ゼスチャ）を検知することができる。
【００２５】
または、モーションセンサ１０ｈとして３軸ジャイロセンサが用いられた場合は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれを回転軸とする角加速度を計測する。各軸の角加速度の組合せは、携帯端末１の姿勢を表している。また、各軸の角加速度を計測し続けることによって、携帯端末１の位置または姿勢の変化、つまり、モーション（動作）を検知することができる。
【００２６】
このように、モーションセンサ１０ｈは、携帯端末１の姿勢を表す値を計測する。さらに、その値の変化を観測することによって、携帯端末１は、自らになされたモーションを検知することができる。
【００２７】
メモリ１０ｂには、図３に示す前処理部１０１、特徴量算出部１０２、およびモーション判定部１０３などの機能を実現するためのプログラムおよびデータがインストールされている。これらのプログラムは、ＣＰＵ１０ａによって実行される。
【００２８】
ユーザは、所定のモーション（動作）を携帯端末１全体に対して行うことによって、種々の指令を携帯端末１に対して与えることができる。例えば、携帯端末１を右へ動かすことによって、画面のスクロールの指令を与えることができる。
【００２９】
モーションの判定は、モーション判定部１０３が、モーションセンサ１０ｈおよび図３に示す前処理部１０１ないし特徴量算出部１０２と連携して行う。その際に、モーション判定部１０３は、ユーザの癖を検知し排除する。これにより、モーションの判定を従来よりも正確に行うことができる。以下、モーションセンサ１０ｈおよび図３に示す各部の処理内容などについて、順次説明する。
【００３０】
モーションセンサ１０ｈは、加速度または角加速度を計測し続ける。これにより、各軸の加速度または角加速度の変化を示すデータが得られる。以下、このデータを「変化データ５０」と記載する。
【００３１】
前処理部１０１は、変化データ５０に対して、ノイズを除去する処理を行う。ノイズを除去する処理は、ＬＰＦ（Low Pass Filter）を用いて行ってもよい。以下、この処理が施された変化データ５０を「変化データ５１」と記載する。
【００３２】
特徴量算出部１０２は、変化データ５１に示される加速度または角加速度の平均値および分散値をＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸ごとに算出したり、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）などの計算方法を利用したりして、変化データ５１に表れている、携帯端末１の動作の特徴を示す特徴量を算出する。
【００３３】
以下、特徴量として、平均値ＡＧ、分散値ＶＡ、角度ＤＡを、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸ごとに算出する場合を例に説明する。また、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の平均値ＡＧを、それぞれ「平均値ＡＧｘ」、「平均値ＡＧｙ」、および「平均値ＡＧｚ」と、「ｘ」〜「ｚ」の添え字を付けて区別することがある。分散値ＶＡおよび角度ＤＡについても、同様である。
【００３４】
また、以下、平均値ＡＧとして、加速度の平均値が用いられる場合を例に説明する。加速度は、所定の時間（例えば、数ミリ秒〜数十ミリ秒）ごとに求められる。特徴量算出部１０２は、加速度が例えば２回計測されるごとに、平均値ＡＧとして、この２回の加速度の平均値を算出する。また、特徴量算出部１０２は、加速度が例えば４回計測されるごとに、分散値ＶＡとして、この４回の加速度の分散値を算出する。角度ＤＡは、軸と地面との角度である。例えば、角度ＤＡｙは、Ｙ軸と地面との角度である。
【００３５】
モーション判定部１０３は、図４に示すように、第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３などを有する。モーション判定部１０３は、このような構成により、特徴量算出部１０２によって算出された平均値ＡＧ、分散値ＶＡ、および角度ＤＡに基づいて、携帯端末１に対して行われたモーションを判定する。
【００３６】
第一のモーション判定部１３１は、判定用データ取得部１３１１、事前事後特徴除去部１３１２、モーション学習データベース１３１３、およびモーション検索部１３１４などを有する。第一のモーション判定部１３１は、このような構成により、Ｘ軸に係る特徴量つまり平均値ＡＧｘ、分散値ＶＡｘ、および角度ＤＡｘに基づいて、携帯端末１に対して行われたモーションを判定する。
【００３７】
同様に、第二のモーション判定部１３２は、判定用データ取得部１３２１、事前事後特徴除去部１３２２、モーション学習データベース１３２３、およびモーション検索部１３２４などを有する。第二のモーション判定部１３２は、このような構成により、Ｙ軸に係る特徴量つまり平均値ＡＧｙ、分散値ＶＡｙ、および角度ＤＡｙに基づいて、携帯端末１に対して行われたモーションを判定する。
【００３８】
また、第三のモーション判定部１３３は、判定用データ取得部１３３１、事前事後特徴除去部１３３２、モーション学習データベース１３３３、およびモーション検索部１３３４などを有する。第三のモーション判定部１３３は、このような構成により、Ｚ軸に係る特徴量つまり平均値ＡＧｚ、分散値ＶＡｚ、および角度ＤＡｚに基づいて、携帯端末１に対して行われたモーションを判定する。
【００３９】
第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、第三のモーション判定部１３３は、どの軸に係る特徴量を用いるのかが違うが、モーションの判定の方法は同じである。以下、第二のモーション判定部１３２を例に、モーションの判定の処理について説明する。
【００４０】
判定用データ取得部１３２１は、特徴量算出部１０２によって算出された特徴量の中から、Ｙ軸に係る特徴量、つまり平均値ＡＧｙ、分散値ＶＡｙ、および角度ＤＡｙを取得する。
【００４１】
ところで、ユーザが携帯端末１を動かす際の癖は、ユーザが意識して行うモーションの直前または直後に表れる。以下、ユーザが意識して行うモーションを「本動作」と記載する。また、本動作の直前に表れる癖を「事前動作」と記載し、直後に表れる癖を「事後動作」と記載する。事前動作および事後動作は、本動作に随伴する動作であるとも、言える。
【００４２】
事前事後特徴除去部１３２２は、本動作、事前動作、および事後動作を検知し、本動作を表す特徴量のみを選出する。つまり、事前動作および事後動作を除去する。事前事後特徴除去部１３２２による処理の手順については、後述する。
【００４３】
モーション学習データベース１３２３には、図５のように、モーションごとに、そのモーションが行われた際に表れる分散値、平均値、および角度を示すモーション特徴データ５７が記憶されている。
【００４４】
モーション検索部１３２４は、モーション学習データベース１３２３の中から、事前事後特徴除去部１３２２によって選出された特徴量に表れる特徴をすべて含むデータを検索し、検索したデータに係るモーションを、ユーザが行ったモーションに決定する。
【００４５】
次に、本動作、事前動作、および事後動作の検知の方法の例を、フローチャートなどを参照しながら順次説明する。
【００４６】
〔本動作、事前動作、および事後動作の検知の第一の方法〕
図６および図７は軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャート、図８〜図１１は平均値ＡＧｙの変化の例を示す図、図１２は本動作の特徴量の例を示す図である。
【００４７】
事前事後特徴除去部１３２２（図４参照）は、判定用データ取得部１３２１によって取得される、Ｙ軸の特徴量に基づいて、図６の＃６０１〜図７の＃６１１に示す手順で処理を実行する。
【００４８】
事前事後特徴除去部１３２２は、判定用データ取得部１３２１によって次々に取得される平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたか否かを監視する（図６の＃６０１）。なお、閾値αは、携帯端末１が静止しているとみなせる程度の、正の値である。
【００４９】
平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたら（＃６０２でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、超えた時刻Ｔａから時間Ｓが経過した時刻Ｔｂにおける平均値ＡＧｙを選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶（保存）する（＃６０３）。なお、時間Ｓは、一定の時間であって、例えば、５０ミリ秒である。
【００５０】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔｂから時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が連続してずっと閾値α以下のままである状態の時間が存在し、かつ、そのような状態の時間が時間Ｕ以上であるか否かを、監視する（＃６０４）。なお、時間Ｒは、一定の時間であって、例えば、２００ミリ秒である。時間Ｕも、一定の時間であって、例えば、１００ミリ秒である。
【００５１】
そのような状態の時間が時間Ｕ以上であることを検知できた場合は（＃６０５でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を、本動作の特徴を表す１つの値である本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１１）。
【００５２】
一方、そのような状態の時間が時間Ｕ以上であることを検知できなかった場合は（＃６０５でＮｏ）、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔｂから時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になり再び平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたか否かを監視する（＃６０６）。
【００５３】
平均値ＡＧｙがそのように遷移したことを検知できなかった場合は（＃６０７でＮｏ）、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を、本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１１）。
【００５４】
一方、平均値ＡＧｙがそのように遷移したことを検知できた場合は（＃６０７でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、再び平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えた時刻Ｔｃから時間Ｓが経過した時刻Ｔｄにおける平均値ＡＧｙを選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶（保存）する（＃６０８）。
【００５５】
そして、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値を比較し（＃６０９）、絶対値の大きい方を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（＃６１０）。
【００５６】
ここで、図８〜図１１を参照しながら、事前事後特徴除去部１３２２による本動作特徴平均値ＡＧｙｔの選出の具体例を説明する。
【００５７】
例えば、図８に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【００５８】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ１１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図６の＃６０２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ１１は、上述の時刻Ｔａに相当する。
【００５９】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ１１から時間Ｓが経過した時刻Ｔ１２の平均値ＡＧｙ（値Ｆ１１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６０３）。なお、時刻Ｔ１２は、上述の時刻Ｔｂに相当する。
【００６０】
時刻Ｔ１２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｔ１２〜時刻Ｔ１６）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｔ１３〜時刻Ｔ１４である。しかし、この時間帯の長さは時間Ｕ未満なので、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６０５でＮｏ）。
【００６１】
しかも、時刻Ｔ１２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値は、時刻Ｔ１３で閾値α以下になり時刻Ｔ１４で再び閾値αを超える。事前事後特徴除去部１３２２は、この遷移を検知する（＃６０７でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ１４は、上述の時刻Ｔｃに相当する。
【００６２】
そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ１４から時間Ｓが経過した時刻Ｔ１５における平均値ＡＧｙ（値Ｆ１２）を選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６０８）。
【００６３】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値とを比較する（＃６０９）。図８の例では、後者のほうが大きい。そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、第二の特徴平均値ＡＧｙ２を、本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１０）。なお、前者は、事前動作の特徴を表していると、言える。
【００６４】
または、図９に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【００６５】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ２１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図６の＃６０２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ２１は、上述の時刻Ｔａに相当する。
【００６６】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ２１から時間Ｓが経過した時刻Ｔ２２の平均値ＡＧｙ（値Ｆ２１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６０３）。なお、時刻Ｔ２２は、上述の時刻Ｔｂに相当する。
【００６７】
時刻Ｔ２２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｔ２２〜時刻Ｔ２５）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｔ２３〜時刻Ｔ２４である。しかし、この時間帯の長さは時間Ｕ未満なので、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６０５でＮｏ）。
【００６８】
しかも、時刻Ｔ２２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値は、時刻Ｔ２３で閾値α以下になり時刻Ｔ２４で再び閾値αを超える。事前事後特徴除去部１３２２は、この遷移を検知する（＃６０７でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ２４は、上述の時刻Ｔｃに相当する。
【００６９】
そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ２４から時間Ｓが経過した時刻Ｔ２６における平均値ＡＧｙ（値Ｆ２２）を選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６０８）。
【００７０】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値とを比較する（＃６０９）。図９の例では、前者のほうが大きい。そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を、本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１０）。なお、後者は、事後動作の特徴を表していると、言える。
【００７１】
または、図１０に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【００７２】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ３１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図６の＃６０２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ３１は、上述の時刻Ｔａに相当する。
【００７３】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ３１から時間Ｓが経過した時刻Ｔ３２の平均値ＡＧｙ（値Ｆ３１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６０３）。なお、時刻Ｔ３２は、上述の時刻Ｔｂに相当する。
【００７４】
時刻Ｔ３２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｔ３２〜時刻Ｔ３３）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯は、存在しない。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６０５でＮｏ）。
【００７５】
また、時刻Ｔ３２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になることは、ない。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になり再び閾値αを超えるという遷移を、検知しない（＃６０７でＮｏ）。
【００７６】
したがって、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１１）。
【００７７】
または、図１１に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【００７８】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ４１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図６の＃６０２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ４１は、上述の時刻Ｔａに相当する。
【００７９】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ４１から時間Ｓが経過した時刻Ｔ４２の平均値ＡＧｙ（値Ｆ４１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６０３）。なお、時刻Ｔ４２は、上述の時刻Ｔｂに相当する。
【００８０】
時刻Ｔ４２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｔ４２〜時刻Ｔ４５）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｔ４３〜時刻Ｔ４４である。しかも、この時間帯の長さは時間Ｕ以上である。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知する（＃６０５でＹｅｓ）。
【００８１】
したがって、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１１）。
【００８２】
このように、図１０および図１１の例では、本動作の特徴のみが検出され、事前動作の特徴および事後動作の特徴は、検出されない。
【００８３】
また、事前事後特徴除去部１３２２によると、本動作特徴平均値ＡＧｙｔが選出されるだけでなく、本動作が行われた時間帯を特定することができる。例えば、平均値ＡＧｙの絶対値が本動作特徴平均値ＡＧｙｔの表れる時刻の直前に閾値αを超えた時刻から直後に閾値α以下になった時刻までの時間帯を、本動作が行われた時間帯とすればよい。図８の例では、時刻Ｔ１４から時刻Ｔ１８までの時間帯を、本動作が行われた時間帯とすればよい。
【００８４】
フローチャートの説明に戻って、図４のモーション検索部１３２４は、モーション学習データベース１３２３の中から、事前事後特徴除去部１３２２によって選出された本動作特徴平均値ＡＧｙｔのほか本動作が行われた時間帯における分散値ＶＡｙおよび角度ＤＡｙによって表される特徴（図１２参照）がすべて表れているデータを検索する。なお、分散値ＶＡｙおよび角度ＤＡｙとして、特に、本動作特徴平均値ＡＧｙｔが表れた時刻付近のものを用いるのが、望ましい。そして、モーション検索部１３２４は、検索したデータに係るモーションを、ユーザが行ったモーションに決定する（＃６１２）。
【００８５】
なお、第二のモーション判定部１３２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を記憶した後、平均値ＡＧｙの絶対値が時間Ｕ以上ずっと閾値α以下に落ち着くまで（＃６１４でＮｏ、＃６１３）、次のモーションの検知を行わない。
【００８６】
第一のモーション判定部１３１および第三のモーション判定部１３３も、第二のモーション判定部１３２と同様に、それぞれ、Ｘ軸に係る特徴量およびＺ軸に係る特徴量に基づいて本動作を特定し、モーションを判定する。
【００８７】
なお、第一の特徴平均値ＡＧｙ１および第二の特徴平均値ＡＧｙ２だけでなく、３つ以上の平均値ＡＧｙを選出し、本動作、事前動作、および事後動作を判定しモーションを判定してもよい。
【００８８】
〔本動作、事前動作、および事後動作の検知の第二の方法〕
図１３および図１４は軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャート、図１５〜図１８は平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【００８９】
第一の方法によると、事前事後特徴除去部１３２２は、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えた時刻（例えば、図８の時刻Ｔ１１、時刻Ｔ１４）から時間Ｓ後の時刻（例えば、図８の時刻Ｔ１２、時刻Ｔ１５）における平均値ＡＧｙを、第一の特徴平均値ＡＧｙ１または第二の特徴平均値ＡＧｙ２として選出した。
【００９０】
第二の方法によると、事前事後特徴除去部１３２２は、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えた時刻の直後のプラスまたはマイナスのピーク（頂点）の平均値ＡＧｙを第一の特徴平均値ＡＧｙ１または第二の特徴平均値ＡＧｙ２として選出する。以下、第二の方法を用いる場合の事前事後特徴除去部１３２２の処理の手順を、図１３および図１４に示すフローチャートを参照しながら説明する。なお、第一の方法と重複する点については、説明を省略する。
【００９１】
事前事後特徴除去部１３２２は、判定用データ取得部１３２１によって取得される、Ｙ軸の特徴量に基づいて、図１３の＃６２１〜図１４の＃６３１に示す手順で処理を実行する。
【００９２】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の方法の場合と同様に、判定用データ取得部１３２１によって次々に取得される平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたか否かを監視する（図１３の＃６２１）。
【００９３】
平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたら（＃６２２でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、超えた時刻Ｋａの直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙを選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。
【００９４】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１が表れた時刻Ｋｂから時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が連続してずっと閾値α以下のままである状態の時間が存在し、かつ、そのような状態の時間が時間Ｕ以上であるか否かを、監視する（＃６２４）。
【００９５】
そのような状態の時間が時間Ｕ以上であることを検知できた場合は（＃６２５でＹｅｓ）、第一の方法の場合と同様に、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３１）。
【００９６】
一方、そのような状態の時間が時間Ｕ以上であることを検知できなかった場合は（＃６２５でＮｏ）、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋｂから時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になり再び平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたか否かを監視する（＃６２６）。
【００９７】
平均値ＡＧｙがそのように遷移したことを検知できなかった場合は（＃６２７でＮｏ）、第一の方法の場合と同様に、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３１）。
【００９８】
一方、平均値ＡＧｙがそのように遷移したことを検知できた場合は（＃６２７でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、再び平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えた時刻Ｋｃの直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙを選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６２８）。
【００９９】
そして、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の方法の場合と同様に、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値を比較し（＃６２９）、絶対値の大きい方を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（＃６３０）。
【０１００】
ここで、図１５〜図１８を参照しながら、第二の方法における事前事後特徴除去部１３２２による本動作特徴平均値ＡＧｙｔの選出の具体例を説明する。
【０１０１】
例えば、図１５に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【０１０２】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ１１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図１３の＃６２２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ１１は、上述の時刻Ｋａに相当する。
【０１０３】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ１１の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ１２の平均値ＡＧｙ（値Ｇ１１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。なお、時刻Ｋ１２は、上述の時刻Ｋｂに相当する。
【０１０４】
時刻Ｋ１２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｋ１２〜時刻Ｋ１６）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｋ１３〜時刻Ｋ１４である。しかし、この時間帯の長さは時間Ｕ未満なので、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６２５でＮｏ）。
【０１０５】
しかも、時刻Ｋ１２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値は、時刻Ｋ１３で閾値α以下になり時刻Ｋ１４で再び閾値αを超える。事前事後特徴除去部１３２２は、この遷移を検知する（＃６２７でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ１４は、上述の時刻Ｋｃに相当する。
【０１０６】
そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ１４の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ１５の平均値ＡＧｙ（値Ｇ１２）を選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６２８）。
【０１０７】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の方法と同様に、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値とを比較する（＃６２９）。図１５の例では、後者のほうが大きい。そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、第二の特徴平均値ＡＧｙ２を、本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３０）。
【０１０８】
または、図１６に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【０１０９】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ２１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図１３の＃６２２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ２１は、上述の時刻Ｋａに相当する。
【０１１０】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ２１の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ２２の平均値ＡＧｙ（値Ｇ２１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。なお、時刻Ｋ２２は、上述の時刻Ｋｂに相当する。
【０１１１】
時刻Ｋ２２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｋ２２〜時刻Ｋ２６）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｋ２３〜時刻Ｋ２４である。しかし、この時間帯の長さは時間Ｕ未満なので、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６２５でＮｏ）。
【０１１２】
しかも、時刻Ｋ２２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値は、時刻Ｋ２３で閾値α以下になり時刻Ｋ２４で再び閾値αを超える。事前事後特徴除去部１３２２は、この遷移を検知する（＃６２７でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ２４は、上述の時刻Ｋｃに相当する。
【０１１３】
そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ２４の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ２５の平均値ＡＧｙ（値Ｇ２２）を選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６２８）。
【０１１４】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の方法と同様に、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値とを比較する（＃６２９）。図１６の例では、前者のほうが大きい。そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３０）。
【０１１５】
または、図１７に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【０１１６】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ３１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図１３の＃６２２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ３１は、上述の時刻Ｋａに相当する。
【０１１７】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ３１の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ３２の平均値ＡＧｙ（値Ｇ３１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。なお、時刻Ｋ３２は、上述の時刻Ｋｂに相当する。
【０１１８】
時刻Ｋ３２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｋ３２〜時刻Ｋ３３）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯は、存在しない。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６２５でＮｏ）。
【０１１９】
また、時刻Ｋ３２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になることは、ない。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になり再び閾値αを超えるという遷移を、検知しない（＃６２７でＮｏ）。
【０１２０】
したがって、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３１）。
【０１２１】
または、図１８に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【０１２２】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ４１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図１３の＃６２２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ４１は、上述の時刻Ｋａに相当する。
【０１２３】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ４１の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ４２の平均値ＡＧｙ（値Ｇ４１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。なお、時刻Ｋ４２は、上述の時刻Ｋｂに相当する。
【０１２４】
時刻Ｋ４２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｋ４２〜時刻Ｋ４５）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｋ４３〜時刻Ｋ４４である。しかも、この時間帯の長さは時間Ｕ以上である。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知する（＃６２５でＹｅｓ）。
【０１２５】
したがって、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３１）。
【０１２６】
図１４のステップ＃６３２以降の処理は、図７のステップ＃６１２以降の処理と同様である。また、第二の方法においても、第一のモーション判定部１３１および第三のモーション判定部１３３は、第二のモーション判定部１３２と同様に、それぞれ、Ｘ軸に係る特徴量およびＺ軸に係る特徴量に基づいて本動作を特定し、モーションを判定する。
【０１２７】
第一の方法または第二の方法によって、複数の軸のモーションが判定できた場合は、携帯端末１は、従来の決定木の手法を用いるなどして、モーションを確定しアプリケーションまたはサービスなどに通知すればよい。
【０１２８】
〔第一の方法および第二の方法の変形例〕
図１９は角度θ１、θ２の例を示す図である。
【０１２９】
図７のステップ＃６１０で説明したように、第一の方法においては、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１および第二の特徴平均値ＡＧｙ２のうちの絶対値が大きい方を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出したが、次のように選出してもよい。
【０１３０】
事前事後特徴除去部１３２２は、図６のステップ＃６０３の後、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えてから第一の特徴平均値ＡＧｙ１を選出するまでの時間における平均値ＡＧｙの変化率の絶対値を算出する。例えば、図８に示すように平均値ＡＧｙが変化した場合は、時刻Ｔ１１〜時刻Ｔ１２における平均値ＡＧｙの変化率の絶対値を算出する。
【０１３１】
なお、変化率の絶対値が大きい程、時刻Ｔ１１における平均値ＡＧｙと時刻Ｔ１２における平均値ＡＧｙとを結ぶ直線と０軸との角度θ１（ただし、鋭角）が大きくなる。そこで、以下、変化率の絶対値の代わりに、図１９に示すように、角度θ１を算出する場合を例に説明する。
【０１３２】
事前事後特徴除去部１３２２は、図６のステップ＃６０８の後も同様に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えてから第二の特徴平均値ＡＧｙ２を選出するまでの時間における平均値ＡＧｙの変化率の大きさを表す角度θ２を算出する。
【０１３３】
事前事後特徴除去部１３２２は、ステップ＃６０９において、第一の特徴平均値ＡＧｙ１と第二の特徴平均値ＡＧｙ２とを比較する代わりに、角度θ１と角度θ２とを比較する。そして、ステップ＃６１０において、角度θ１のほうが大きければ第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出し、角度θ２のほうが大きければ第二の特徴平均値ＡＧｙ２を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する。
【０１３４】
図９に示す例においても同様に、角度θ１と角度θ２とを算出して比較し、本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出すればよい。
【０１３５】
また、第二の方法においても同様に、第一の特徴平均値ＡＧｙ１と第二の特徴平均値ＡＧｙ２とを比較する代わりに、角度θ１と角度θ２とを比較することによって、本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出することができる。
【０１３６】
〔監視時間の変更〕
図２０はモーション判定部１０３の構成の変形例を示す図、図２１は角度θ３の例を示す図、図２２は角度θ３と時間Ｒとの関係の例を示す図である。
【０１３７】
時間Ｒは、第一の方法では一定の値に予め設定されていたが、第一の特徴平均値ＡＧｙ１および第二の特徴平均値ＡＧｙ２に基づいて、次のように変更してもよい。
【０１３８】
図２０に示すように、監視時間変更部１３２５を第二のモーション判定部１３２に設ける。同様に、第一のモーション判定部１３１および第三のモーション判定部１３３にも、それぞれ、監視時間変更部１３１５および監視時間変更部１３３５を設ける。
【０１３９】
監視時間変更部１３２５は、事前事後特徴除去部１３２２によって第一の特徴平均値ＡＧｙ１および第二の特徴平均値ＡＧｙ２が算出されるごとに、図２１に示すような、第一の特徴平均値ＡＧｙ１と第二の特徴平均値ＡＧｙ２とを結ぶ直線と０軸との角度θ３（ただし、鋭角）を算出する。
【０１４０】
そして、監視時間変更部１３２５は、角度θ３が大きいほど短くなるように時間Ｒを変更する。
例えば、図２２に示すように定められた規則に従って、監視時間変更部１３２５は、時間Ｒを変更する。なお、監視時間変更部１３２５によるこれらの処理は、図６のステップ＃６０３、６０８の後に行えばよい。
【０１４１】
事前事後特徴除去部１３２２は、監視時間変更部１３２５によって変更された最新の時間Ｒに基づいて、上述の第一の方法で処理を行う。ただし、最初は、時間Ｒの初期値に基づいて、上述の第一の方法で処理を行う。
【０１４２】
監視時間変更部１３１５および監視時間変更部１３３５も同様に、適宜、時間Ｒを変更する。なお、時間Ｒは、第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３のそれぞれにおいて、別々に管理してもよい。つまり、時間Ｒは、第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３それぞれにおけるローカル変数であってもよい。
【０１４３】
角度θ３の代わりに、図１９に示した角度θ１または角度θ２に基づいて時間Ｒを変更してもよい。具体的には、角度θ１に応じて時刻Ｔ１２〜時刻Ｔ１６の時間Ｒを変更し、角度θ２に応じて時刻Ｔ１５〜時刻Ｔ１７の時間Ｒを変更してもよい。つまり、時間帯ごとの時間Ｒを、それぞれの直前の時間Ｓにおける角度（本例では、角度θ１、θ２）に応じて別々に変更してもよい。この場合は、時間Ｒが経過するごとに、毎回、時間Ｒを算出し直すことができる。
【０１４４】
〔複数のモーション判定部によって異なるモーションが判定された場合〕
図２３は携帯端末１の機能的構成の変形例を示す図、図２４は最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャート、図２５はメタ知識データベース１０６およびメタ知識データ５８の例を示す図である。
【０１４５】
携帯端末１の形状は、図１に示したように、直方体である。ユーザが携帯端末１をいずれかの辺に平行に動かすと、理想的には、その辺に平行な軸のモーション判定部のみがモーションを判定する。例えば、ユーザが携帯端末１を幅方向に平行に動かすと、第二のモーション判定部１３２のみがモーションを判定するはずである。
【０１４６】
しかし、あるモーションを行おうとユーザが携帯端末１を動かしている間、本来は１つの軸のモーション判定部のみによってモーションが判定されるべきであるにも関わらず、他の軸のモーション判定部によってもモーションが判定されることがある。
【０１４７】
そうすると、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３による判定結果に基づいて処理を行うアプリケーションにおいて、ユーザが期待する処理が実行されなかったり、ユーザが期待しない処理が実行されたりするおそれがある。
【０１４８】
そこで、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３による判定結果に基づいて、モーション判定部１０３における最終的な判定結果とするモーションを次のように決定してもよい。なお、以下、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３のいずれかによって判定されたモーションを「候補モーション」と記載し、最終的な判定結果とするモーションを「最終モーション」と記載する。
【０１４９】
図２３に示すように、さらに、候補モーション保存部１０４、同時動作有無判定部１０５、メタ知識データベース（メタ知識ＤＢ）１０６、および最終モーション決定部１０７を携帯端末１に設ける。
【０１５０】
以下、候補モーション保存部１０４ないし最終モーション決定部１０７の機能および処理の手順を、図２４に示すフローチャートなどを参照して説明する。
【０１５１】
第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３のうちのいずれかによって候補モーションが判定されると、その候補モーションが候補モーション保存部１０４に保存（記憶）される（図２４の＃６５１）。
【０１５２】
同時動作有無判定部１０５は、１番目の候補モーションが候補モーション保存部１０４に保存されてから時間の計測を開始する（＃６５２）。そして、所定の時間が経過するまでの間（＃６５３でＮｏ）、他のモーション判定部による候補モーションの判定を監視し、ほぼ同時（厳密には、所定の時間内）に複数の判定がなされたか否かを判定する。
【０１５３】
所定の時間内に他のいずれか１つのモーション判定部によって候補モーションが判定された場合は（＃６５４でＹｅｓ）、その候補モーション（ここでは、２番目の候補モーション）を候補モーション保存部１０４に保存する（＃６５５）。
【０１５４】
なお、候補モーション保存部１０４に保存（記憶）される候補モーションには、判定がなされた時刻も対応付けられる。
【０１５５】
ところで、メタ知識データベース１０６には、図２５に示すように、複数のメタ知識データ５８が記憶されている。なお、図２５に記載する「前傾」は、携帯端末１の上部を前方つまりユーザ自身の方に傾けることを、意味する。「後傾」は、携帯端末１の上部を後方つまりユーザから離すように傾けることを、意味する。「右傾」は、携帯端末１の右部をユーザから離すように傾けることを、意味する。「左傾」は、携帯端末１の左部をユーザから離すように傾けることを、意味する。
【０１５６】
メタ知識データ５８は、ほぼ同時に判定される可能性のある複数の候補モーションの組合せごとに、予め用意されている。
【０１５７】
メタ知識データ５８には、「第一のモーション」、「第二のモーション」、「第三のモーション」、および「最終決定モーション」の４つのフィールドが含まれている。
【０１５８】
「第一のモーション」、「第二のモーション」、および「第三のモーション」には、それぞれ、同時期に複数の候補モーションが判定された場合の、１番目に判定された候補モーション、２番目に判定された候補モーション、および３番目に判定された候補モーションが示される。
【０１５９】
「最終決定モーション」には、「第一のモーション」、「第二のモーション」、および「第三のモーション」にそれぞれ示される候補モーションがその順番に同時期に発生した場合にユーザが意図したと考えられるモーションが、示される。
【０１６０】
フローチャートに戻って、最終モーション決定部１０７は、１番目に判定された候補モーションと「第一のモーション」に示されるモーションとが一致しかつ２番目に判定された候補モーションと「第二のモーション」に示されるモーションとが一致するメタ知識データ５８を検索する（＃６５６）。
【０１６１】
そして、そのようなメタ知識データ５８が１つだけ見つかった場合は（＃６５７でＹｅｓ）、最終モーション決定部１０７は、そのメタ知識データ５８の「最終決定モーション」に示されるモーションを、最終モーションに決定し、アプリケーションなどに対して通知する（＃６５８）。
【０１６２】
一方、そのようなメタ知識データ５８が見つからなかった場合またはそのようなメタ知識データ５８が複数見つかった場合は（＃６５７でＮｏ）、１番目の候補モーションが保存されてから所定の時間が経過するまでの間（＃６５３でＮｏ）、再び、次の（ここでは、３番目の）候補モーションが判定されるのを待つ。
【０１６３】
３番目の候補モーションが判定された場合は、その候補モーションが候補モーション保存部１０４に保存される（＃６５５）。
【０１６４】
そして、最終モーション決定部１０７は、１番目に判定された候補モーションと「第一のモーション」に示されるモーションとが一致し、２番目に判定された候補モーションと「第二のモーション」に示されるモーションとが一致し、かつ３番目に判定された候補モーションと「第三のモーション」に示されるモーションとが一致するメタ知識データ５８を検索する（＃６５６）。
【０１６５】
そのようなメタ知識データ５８が見つかった場合は（＃６５７でＹｅｓ）、最終モーション決定部１０７は、そのメタ知識データ５８の「最終決定モーション」に示されるモーションを、最終的な最終モーションに決定し、アプリケーションなどに対して通知する（＃６５８）。
【０１６６】
一方、そのようなメタ知識データ５８が見つからなかった場合は（＃６５７でＮｏ）、最終モーション決定部１０７は、最後に判定された候補モーション（ここでは、３番目の候補モーション）を最終モーションに決定し、アプリケーションなどに対して通知する（＃６６０）。
【０１６７】
また、最終モーション決定部１０７は、１番目の候補モーションが保存されてから所定の時間が経過するまでにメタ知識データ５８に基づく最終モーションの決定ができなかった場合も（６５３でＹｅｓ）、最後の候補モーションを最終モーションに決定し、アプリケーションなどに対して通知する（＃６６０）。
【０１６８】
〔複数のモーション判定部によって異なるモーションが判定された場合の変形例〕
図２６は携帯端末１の機能的構成の変形例を示す図、図２７は最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【０１６９】
複数の候補モーションがほぼ同時に判定された場合は、通常、ユーザが意図しない候補モーションのほうが、ユーザが意図する候補モーションよりも若干早く発生することが、多い。
【０１７０】
そこで、この場合に、最初の候補モーションを削除し、２番目以降の候補モーションをアプリケーションなどに通知するようにしてもよい。
【０１７１】
図２６に示すように、さらに、候補モーション保存部１２４、同時動作有無判定部１２５、および最終モーション決定部１２７を携帯端末１に設ける。
【０１７２】
以下、候補モーション保存部１２４、同時動作有無判定部１２５、および最終モーション決定部１２７の機能および処理の手順を、図２７に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１７３】
第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３のうちのいずれかによって候補モーションが判定されると、その候補モーションが候補モーション保存部１２４に保存される（図２７の＃６７１）。
【０１７４】
同時動作有無判定部１２５は、１番目の候補モーションが候補モーション保存部１２４に保存されてから時間の計測を開始する（＃６７２）。そして、所定の時間が経過するまでの間（＃６７３でＮｏ）、残りのモーション判定部による候補モーションの判定を監視し、ほぼ同時に複数の判定がなされたか否かを判定する。
【０１７５】
所定の時間内に残りのいずれかモーション判定部によって候補モーションが判定された場合は（＃６７４でＹｅｓ）、最終モーション決定部１２７は、それぞれの候補モーションを最終モーションとしてアプリケーションなどに通知する（＃６７６）。この際に、候補モーション保存部１２４に保存されている１番目の候補モーションを削除する（＃６７５）。
【０１７６】
一方、所定の時間内に残りのいずれのモーション判定部によっても候補モーションが判定されなかった場合は（＃６７３でＹｅｓ）、候補モーション保存部１２４に保存されている１番目の候補モーションを最終モーションとしてアプリケーションなどに通知する（＃６７７）。
【０１７７】
〔アプリケーションに応じた判定結果の選択〕
図２８は携帯端末１の機能的構成の変形例を示す図、図２９および図３０は最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャート、図３１は携帯端末１の姿勢の例を示す図、図３２は姿勢テーブルＴＬ１、アプリケーション別有効軸テーブルＴＬ２、およびモーション候補テーブルＴＬ３の例を示す図である。
【０１７８】
アプリケーションまたはサービスによって、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３の候補モーションの重要度が変わることがある。例えば、万歩計（登録商標）のアプリケーションの場合は、鉛直方向のモーションを検知することが最も重要である。
【０１７９】
そこで、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３の候補モーションに基づいて、動作中のアプリケーションまたはサービスに応じて次のようにアプリケーションまたはサービスへ通知するようにしてもよい。
【０１８０】
図２８に示すように、さらに、端末姿勢判定部１５１、動作アプリケーション検出部１５２、候補モーション保存部１５３、同時動作有無判定部１５４、メタ知識データベース１５５、および最終モーション決定部１５６を携帯電話端末１に設ける。
【０１８１】
以下、端末姿勢判定部１５１ないし最終モーション決定部１５６の機能および処理の手順を、図２９および図３０に示すフローチャートなどを参照して説明する。
【０１８２】
端末姿勢判定部１５１は、特徴量算出部１０２によって算出される分散値および平均値に基づいて携帯端末１の姿勢を例えば次のように判定する。
【０１８３】
例えば、端末姿勢判定部１５１は、全ての軸の分散値を取得し（＃６８１）、全ての軸の分散値の合計が閾値未満であれば（図２９の＃６８２でＹｅｓ）、Ｘ軸とＹ軸の平均値の絶対値を比較する（＃６８３）。
【０１８４】
そして、端末姿勢判定部１５１は、Ｘ軸の平均値の絶対値がＹ軸の平均値の絶対値よりも大きければ（＃６８４でＹｅｓ）、図３１（Ａ）に示すように携帯端末１が縦向きであると、判定する（＃６８５）。そうでない場合は（＃６８４でＮｏ）、端末姿勢判定部１５１は、図３１（Ｂ）に示すように携帯端末１が縦向きであると、判定する（＃６８６）。
【０１８５】
端末姿勢判定部１５１による処理と並行してまたは前後して、動作アプリケーション検出部１５２は、携帯端末１で動作中であるアプリケーションおよびサービスを検出する（＃６８７）。
【０１８６】
第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３のうちのいずれかによって候補モーションが判定されると、候補モーションが候補モーション保存部１５３に保存（記憶）される（図３０の＃６８８）。
【０１８７】
同時動作有無判定部１５４は、１番目の候補モーションが候補モーション保存部１５３に保存されてから時間の計測を開始する（＃６８９）。そして、所定の時間が経過するまでの間、残りのモーション判定部による候補モーションの判定を監視し、ほぼ同時（厳密には、所定の時間内）に複数の判定がなされたか否かを判定する。
【０１８８】
所定の時間内に残りのいずれかのモーション判定部によって候補モーションが判定された場合は（＃６９０でＹｅｓ）、その候補モーション（つまり、２番目の候補モーション）を候補モーション保存部１５３に保存する（＃６９１）。
【０１８９】
ところで、メタ知識データベース１５５には、姿勢テーブルＴＬ１、アプリケーション別有効軸テーブルＴＬ２、およびモーション候補テーブルＴＬ３が記憶されている。
【０１９０】
姿勢テーブルＴＬ１は、図３２（Ａ）のように、姿勢ごとに、携帯端末１がその姿勢であるときにＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸のうちのどれが上下方向（鉛直方向）の軸および前後方向の軸と平行になるのかを、示している。
【０１９１】
アプリケーション別有効軸テーブルＴＬ２は、図３２（Ｂ）のように、アプリケーションおよびサービスごとに、上下方向、前後方向、および左右方向の各軸（以下、「上下軸」、「前後軸」、および「左右軸」と記載する）のうち特に重要な軸（有効軸）および不要な軸（無効軸）を示している。
【０１９２】
モーション候補テーブルＴＬ３は、図３２（Ｃ）のように、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれの動作が検知された場合にユーザが行おうとしたと考えられるモーションを示している。
【０１９３】
フローチャートに戻って、最終モーション決定部１５６は、所定の時間内に判定された複数の候補モーション、端末姿勢判定部１５１によって判定された姿勢、および動作アプリケーション検出部１５２によって検出されたアプリケーションまたはサービスと、メタ知識データベース１５５に記憶されている各テーブルとを、次のように照合し最終モーションを決定する（＃６９２、＃６９３）。
【０１９４】
最終モーション決定部１５６は、まず、端末姿勢判定部１５１によって判定された姿勢と姿勢テーブルＴＬ１とを照合し、この姿勢を示すレコードを抽出する。次に、抽出したレコードの「有効軸」に示される軸に対応する軸を選出する。例えば、万歩計（登録商標）のアプリケーションが検出されておりかつ姿勢が「縦」であると判定されている場合は、最終モーション決定部１５６は、Ｘ軸を選出する。そして、選出した軸に対応する候補モーションを、最終モーションに決定する。ただし、モーション候補テーブルＴＬ３に、選出した軸に対応するモーションが示される場合は、そのモーションを最終モーションに決定する。
【０１９５】
または、最終モーション決定部１５６は、抽出したレコードの「無効軸」に示される軸に対応する軸を選出する。例えば、モーションＵＩのサービスが検出されておりかつ姿勢が「横」であると判定されている場合は、最終モーション決定部１５６は、Ｚ軸を選出する。そして、選出した軸に対応する候補モーションを削除し、それ以外の軸の候補モーションを最終モーションに決定する。ただし、モーション候補テーブルＴＬ３に、それ以外の軸に対応するモーションが示される場合は、そのモーションを最終モーションに決定する。
【０１９６】
そして、最終モーション決定部１５６は、決定した最終モーションをアプリケーションまたはサービスに通知する（＃６９４）。
【０１９７】
一方、所定の時間内に残りのいずれのモーション判定部によっても候補モーションが判定されなかった場合は（＃６９０でＮｏ）、最終モーション決定部１５６は、１番目の候補モーションを最終モーションに決定し、アプリケーションまたはサービスに通知する（＃６９５）。
【０１９８】
〔ユーザに応じたメタ知識データベース１０６の調整〕
図３３は携帯端末１の機能的構成の変形例を示す図、図３４はメタ知識調整処理の流れの例を説明するフローチャート、図３５は最終モーションおよびその正否の判定結果の例を示す図である。
【０１９９】
メタ知識データベース（メタ知識ＤＢ）１０６には、図２５に示したように、複数のメタ知識データ５８が記憶されている。メタ知識データ５８の内容は、一般的な人間の操作に基づいて予め決められる。
【０２００】
しかし、極端に動作が速いユーザおよび遅いユーザが携帯端末１を使用すると、期待通りに携帯端末１によってモーションが検知されるとは、限らない。
【０２０１】
そこで、携帯端末１を次のように構成し、同時動作有無判定部１０５のカスタマイズを行ってもよい。
【０２０２】
図３３に示すように、判定結果履歴データベース１６１、誤認識発生判定部１６２、メタ知識生成部１６３、およびメタ知識調整部１６４を、さらに、携帯端末１に設ける。
【０２０３】
以下、判定結果履歴データベース１６１ないしメタ知識調整部１６４などの機能および処理の手順を、図３４に示すフローチャートなどを参照して説明する。
【０２０４】
最終モーション決定部１０７によって決定（判定）された最終モーションは、同時期に判定された候補モーションとともに、判定結果履歴データベース１６１に記憶される。
【０２０５】
誤認識発生判定部１６２は、判定結果履歴データベース１６１に記憶されている最終モーションが正しいか否かを判定する（図３４の＃７０１）。
【０２０６】
例えば、最終モーションがアプリケーションに伝えられた後、短い時間（例えば、１秒）以内にキャンセルボタンが押されるなど所定の操作が行われた場合は、誤認識発生判定部１６２は、その最終モーションが誤りであると判定する。そうでない場合は、正しいと判定する。
【０２０７】
正否の判定結果は、図３５に示すように、その最終モーションと対応付けられて、判定結果履歴データベース１６１に記憶される（＃７０２）。
【０２０８】
メタ知識生成部１６３は、誤りの最終モーション（以下、「第一の最終モーション」と記載する。）が行われた後、他の最終モーションが一定の数（例えば、３つ）判定されるまでまたは一定の時間（例えば、１０秒）以内に、正しい最終モーション（以下、「第二の最終モーション」と記載する。）が判定結果履歴データベース１６１に記憶されているか否かをチェックする。そして、そのような２つの最終モーションがあれば（＃７０３でＹｅｓ）、さらに、両者に対応付けられている各軸の候補モーション同士を比較する。
【０２０９】
いずれかの軸の候補モーションが同一であれば、メタ知識生成部１６３は、ユーザが第二の最終モーションを行おうとしたが誤って第一の最終モーションであると判定されたと、推定する。そして、第一の最終モーションに対応する各候補モーションと第二の最終モーションとを示すメタ知識データ５８を生成する。
【０２１０】
メタ知識調整部１６４は、生成されたメタ知識データ５８をメタ知識データベース１０６に記憶させる。これにより、メタ知識が調整される。
【０２１１】
図３５の例では、「前傾」と誤って判定された第一の最終モーションは、直後の第二の最終モーションとＹ軸の候補モーションが共通する。そこで、メタ知識生成部１６３は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれの候補モーションとして、この第一の最終モーションのＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれの候補モーションを示し、かつ、最終モーションとしてこの第二の最終モーションを示すメタ知識データ５８を生成する。
【０２１２】
〔アプリケーションにおける最終モーションの使用〕
図３６はモーションと処理との関係の例を示す図である。
【０２１３】
アプリケーションは、モーション判定部１０３または最終モーション決定部１０７、１２７、１５６で判定された候補モーションまたは最終モーションに応じて処理を行う。図３６にその一例を示す。
【０２１４】
上に述べた各実施形態によると、ユーザが行ったつもりのモーションを従来よりも確実に判定することができる。特に、ユーザの癖の特徴を除去し、判定の確実性を高めることができる、
図３などに示す各部をＩＣ（Integrated Circuit）またはＬＳＩ（Large Scale Integration）などによって構成してもよい。
【０２１５】
携帯端末１の筐体は、本実施形態では図１に示したように直方体であったが、折畳み式の筐体の場合にも、本発明を適用することができる。
【０２１６】
本発明は、上述の携帯端末だけでなく、携帯電話端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）および携帯型ゲーム装置など様々な可搬型装置に適用することができる。
【０２１７】
その他、携帯端末１の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、テーブルの構成および値などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【０２１８】
１ 携帯端末（モーション判定装置）
１０２ 特徴量算出部（加速度情報取得手段）
１０６ メタ知識データベース（モーション関係記憶手段）
１０７、１２７、１５６、 最終モーション決定部（第二のモーション判定手段）
１３１ 第一のモーション判定部（第一のモーション判定手段）
１３１２、１３２２、１３３２ 事前事後特徴除去部（特定加速度選出手段）
１３１４、１３２４、１３３４ モーション検索部（モーション判定手段）
１３１５、１３２５、１３３５ 監視時間変更部（補正手段）
１３２ 第二のモーション判定部（第一のモーション判定手段）
１３３ 第三のモーション判定部（第一のモーション判定手段）
１６１ 判定結果履歴データベース（判定履歴記憶手段）
１６３ メタ知識生成部（共通判定モーション選出手段）
１６４ メタ知識調整部（モーション関係調整手段）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モーションセンサから得られる情報に基づいてユーザが行ったモーションを判定する装置および方法などに関する
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、および携帯型ゲーム機などの装置にモーションセンサが搭載されるようになった。「モーションセンサ」とは、装置に対するモーション（装置の使用者により装置に対して行われた動き）を検知するためのセンサであって、例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、または地磁気センサなどである。
【０００３】
モーションＵＩを操作することは、マウス、キーボード、タッチパネル、およびペン（特許文献３）などを操作することよりも簡単である。よって、モーションＵＩは、装置を簡単に操作するためのＵＩとして注目されている。
【０００４】
モーションを特定する方法および装置が、幾つか提案されている。例えば、次のような装置が提案されている。入力情報処理装置は、ユーザに装着された加速度センサによって測定された信号を、加速度信号および筋音信号に分離する信号分離部と、前記加速度信号および前記筋音信号に基づいて、ユーザの操作対象の動作を制御する制御部を備える（特許文献１）。
【０００５】
また、次のような方法が提案されている。携帯端末本体を所定の動作パターンで動かし、その動作パターンに対応した操作を行なう際に、携帯端末本体の動きの加速度を検出し、その検出された加速度に基づいて携帯端末の動作パターンを識別する前準備として、携帯端末の加速度が設定したしきい値以下である静止状態が一定時間持続したか確認し、静止状態が一定時間持続した後に、動作パターンを識別する処理を行なう（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１９２００４号公報
【特許文献２】特開２００６−１３９５３７号公報
【特許文献３】特開平１１−１２０３６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、ユーザがモーションＵＩを用いて同一の指令を装置に対して与えたつもりでも、モーションセンサは、装置を使用するユーザの癖などによって、ユーザの意図とは異なるモーションが行われたと判定することがある。また、ユーザが装置に対して指令を与える際に、ユーザの癖などにより、与えたい指令のモーション以外に、他の指令に相当するモーションが発生する場合がある。この場合にも、装置は、ユーザの意図するモーション以外に、意図しないモーションも行われたと判定される。
【０００８】
本発明は、このような問題点に鑑み、ユーザの意図するモーションを従来よりも確実に判定できるようにすることを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一形態に係るモーション判定装置は、モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションに基づき、一定の時間間隔にて、当該モーションセンサにより、当該モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置の位置または姿勢の変化を示す検知情報を取得し、取得した検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを対応づけて記憶する、検知情報取得部と、前記検知情報のうちの、相違する複数の時刻それぞれにおける特徴を示す特徴量を算出する、特徴量算出部と、前記複数の特徴量のうちのいずれか１つに基づいて、前記モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する、モーション判定部と、を有する。
【００１０】
好ましくは、前記特徴量算出部は、前記検知情報の絶対値が所定の値を超えてから所定の時間後の前記検知情報を前記特徴量の１つとして算出し、その後、前記検知情報の絶対値が前記所定の値未満になり再び前記所定の値を超えてから前記所定の時間後の前記検知情報を前記特徴量の他の１つとして算出する。
【００１１】
または、前記特徴量算出部は、前記特徴量を、前記検知情報を表す山または谷のそれぞれのピーク時の前記検知情報を、前記特徴量として算出する。
【００１２】
前記モーション判定部は、前記複数の特徴量のうちの絶対値が最も大きいものに基づいて、前記モーションを判定してもよい。または、前記複数の特徴量のうちの直前の変化率の絶対値が最も大きいものに基づいて、前記モーションを判定してもよい。
【００１３】
なお、上述の特徴量は、所定の時間または所定の個数当たりの加速度の平均値であってもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によると、ユーザが行ったつもりのモーションを従来よりも確実に判定できるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】携帯端末の外観の例を示す図である。
【図２】携帯端末のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】携帯端末の機能的構成の例を示す図である。
【図４】モーション判定部の構成の例を示す図である。
【図５】モーション学習データベースおよびモーション特徴データの例を示す図である。
【図６】軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図７】軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図８】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図９】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１０】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１１】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１２】本動作の特徴量の例を示す図である。
【図１３】軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１４】軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１５】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１６】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１７】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１８】平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【図１９】角度θ１、θ２の例を示す図である。
【図２０】モーション判定部の構成の変形例を示す図である。
【図２１】角度θ３の例を示す図である。
【図２２】角度θ３と時間Ｒとの関係の例を示す図である。
【図２３】携帯端末の機能的構成の変形例を示す図である。
【図２４】最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２５】メタ知識データベースおよびメタ知識データの例を示す図である。
【図２６】携帯端末の機能的構成の変形例を示す図である。
【図２７】最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２８】携帯端末の機能的構成の変形例を示す図である。
【図２９】最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３０】最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３１】携帯端末の姿勢の例を示す図である。
【図３２】姿勢テーブル、アプリケーション別有効軸テーブル、およびモーション候補テーブルの例を示す図である。
【図３３】携帯端末の機能的構成の変形例を示す図である。
【図３４】メタ知識調整処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３５】最終モーションおよびその正否の判定結果の例を示す図である。
【図３６】モーションと処理との関係の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１は携帯端末１の外観の例を示す図、図２は携帯端末１のハードウェア構成の例を示す図、図３は携帯端末１の機能的構成の例を示す図、図４はモーション判定部１０３の構成の例を示す図、図５はモーション学習データベース１３１３、１３２３、１３３３およびモーション特徴データ５７の例を示す図である。
【００１７】
携帯端末１は、携帯電話網を介して他の装置と通信を行う機能を備えた装置である。携帯端末１の筐体の大きさは人間の片手に収まる程度であり、形状は直方体である。以下、図１に示すように、携帯端末１の高さの軸、幅の軸、および厚さの軸をそれぞれ、「Ｘ軸」、「Ｙ軸」、および「Ｚ軸」と定義する。各軸のプラス（＋）方向およびマイナス（−）方向も、図１に示す通りである。
【００１８】
携帯端末１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、メモリ１０ｂ、液晶タッチパネル１０ｃ、通信モジュール１０ｄ、マイク１０ｅ、スピーカ１０ｆ、電源供給部１０ｇ、およびモーションセンサ１０ｈなどが含まれる。
【００１９】
液晶タッチパネル１０ｃは、液晶タイプのタッチパネルである。液晶タッチパネル１０ｃには、ユーザの操作などに応じて様々な画面が表示される。また、ユーザの触れた位置を検知し、その位置を示す信号をＣＰＵ１０ａへ送る。
【００２０】
なお、図１には、携帯端末１として、表側の面のほぼ全体に液晶タッチパネル１０ｃが設けられている携帯端末を例示しているが、液晶タッチパネル１０ｃとともにテンキーなどのボタンが配置された携帯端末を携帯端末１として用いてもよい。
【００２１】
通信モジュール１０ｄは、基地局などと無線通信を行うための装置である。マイク１０ｅは、音声を集音しデジタル信号に変換する。スピーカ１０ｆは、通信モジュール１０ｄによって受信されたデジタル信号などに基づいて音声を出力する。
【００２２】
電源供給部１０ｇは、携帯端末１を構成する各ハードウェアへ充電池または商用電源などから電力を供給する。
【００２３】
モーションセンサ１０ｈは、携帯端末１に対するモーションを検知するためのセンサである。モーションセンサ１０ｈとして、加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ、または地磁気センサなどが用いられる。
【００２４】
例えば、モーションセンサ１０ｈとして３軸加速度センサが用いられた場合は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれの方向の加速度を計測する。各軸の加速度の組合せは、携帯端末１の姿勢を表している。また、各軸の加速度を計測し続けることによって、携帯端末１の位置または姿勢の変化、つまり、モーション（アクション、ゼスチャ）を検知することができる。
【００２５】
または、モーションセンサ１０ｈとして３軸ジャイロセンサが用いられた場合は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれを回転軸とする角加速度を計測する。各軸の角加速度の組合せは、携帯端末１の姿勢を表している。また、各軸の角加速度を計測し続けることによって、携帯端末１の位置または姿勢の変化、つまり、モーション（動作）を検知することができる。
【００２６】
このように、モーションセンサ１０ｈは、携帯端末１の姿勢を表す値を計測する。さらに、その値の変化を観測することによって、携帯端末１は、自らになされたモーションを検知することができる。
【００２７】
メモリ１０ｂには、図３に示す前処理部１０１、特徴量算出部１０２、およびモーション判定部１０３などの機能を実現するためのプログラムおよびデータがインストールされている。これらのプログラムは、ＣＰＵ１０ａによって実行される。
【００２８】
ユーザは、所定のモーション（動作）を携帯端末１全体に対して行うことによって、種々の指令を携帯端末１に対して与えることができる。例えば、携帯端末１を右へ動かすことによって、画面のスクロールの指令を与えることができる。
【００２９】
モーションの判定は、モーション判定部１０３が、モーションセンサ１０ｈおよび図３に示す前処理部１０１ないし特徴量算出部１０２と連携して行う。その際に、モーション判定部１０３は、ユーザの癖を検知し排除する。これにより、モーションの判定を従来よりも正確に行うことができる。以下、モーションセンサ１０ｈおよび図３に示す各部の処理内容などについて、順次説明する。
【００３０】
モーションセンサ１０ｈは、加速度または角加速度を計測し続ける。これにより、各軸の加速度または角加速度の変化を示すデータが得られる。以下、このデータを「変化データ５０」と記載する。
【００３１】
前処理部１０１は、変化データ５０に対して、ノイズを除去する処理を行う。ノイズを除去する処理は、ＬＰＦ（Low Pass Filter）を用いて行ってもよい。以下、この処理が施された変化データ５０を「変化データ５１」と記載する。
【００３２】
特徴量算出部１０２は、変化データ５１に示される加速度または角加速度の平均値および分散値をＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸ごとに算出したり、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）などの計算方法を利用したりして、変化データ５１に表れている、携帯端末１の動作の特徴を示す特徴量を算出する。
【００３３】
以下、特徴量として、平均値ＡＧ、分散値ＶＡ、角度ＤＡを、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸ごとに算出する場合を例に説明する。また、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の平均値ＡＧを、それぞれ「平均値ＡＧｘ」、「平均値ＡＧｙ」、および「平均値ＡＧｚ」と、「ｘ」〜「ｚ」の添え字を付けて区別することがある。分散値ＶＡおよび角度ＤＡについても、同様である。
【００３４】
また、以下、平均値ＡＧとして、加速度の平均値が用いられる場合を例に説明する。加速度は、所定の時間（例えば、数ミリ秒〜数十ミリ秒）ごとに求められる。特徴量算出部１０２は、加速度が例えば２回計測されるごとに、平均値ＡＧとして、この２回の加速度の平均値を算出する。また、特徴量算出部１０２は、加速度が例えば４回計測されるごとに、分散値ＶＡとして、この４回の加速度の分散値を算出する。角度ＤＡは、軸と地面との角度である。例えば、角度ＤＡｙは、Ｙ軸と地面との角度である。
【００３５】
モーション判定部１０３は、図４に示すように、第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３などを有する。モーション判定部１０３は、このような構成により、特徴量算出部１０２によって算出された平均値ＡＧ、分散値ＶＡ、および角度ＤＡに基づいて、携帯端末１に対して行われたモーションを判定する。
【００３６】
第一のモーション判定部１３１は、判定用データ取得部１３１１、事前事後特徴除去部１３１２、モーション学習データベース１３１３、およびモーション検索部１３１４などを有する。第一のモーション判定部１３１は、このような構成により、Ｘ軸に係る特徴量つまり平均値ＡＧｘ、分散値ＶＡｘ、および角度ＤＡｘに基づいて、携帯端末１に対して行われたモーションを判定する。
【００３７】
同様に、第二のモーション判定部１３２は、判定用データ取得部１３２１、事前事後特徴除去部１３２２、モーション学習データベース１３２３、およびモーション検索部１３２４などを有する。第二のモーション判定部１３２は、このような構成により、Ｙ軸に係る特徴量つまり平均値ＡＧｙ、分散値ＶＡｙ、および角度ＤＡｙに基づいて、携帯端末１に対して行われたモーションを判定する。
【００３８】
また、第三のモーション判定部１３３は、判定用データ取得部１３３１、事前事後特徴除去部１３３２、モーション学習データベース１３３３、およびモーション検索部１３３４などを有する。第三のモーション判定部１３３は、このような構成により、Ｚ軸に係る特徴量つまり平均値ＡＧｚ、分散値ＶＡｚ、および角度ＤＡｚに基づいて、携帯端末１に対して行われたモーションを判定する。
【００３９】
第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、第三のモーション判定部１３３は、どの軸に係る特徴量を用いるのかが違うが、モーションの判定の方法は同じである。以下、第二のモーション判定部１３２を例に、モーションの判定の処理について説明する。
【００４０】
判定用データ取得部１３２１は、特徴量算出部１０２によって算出された特徴量の中から、Ｙ軸に係る特徴量、つまり平均値ＡＧｙ、分散値ＶＡｙ、および角度ＤＡｙを取得する。
【００４１】
ところで、ユーザが携帯端末１を動かす際の癖は、ユーザが意識して行うモーションの直前または直後に表れる。以下、ユーザが意識して行うモーションを「本動作」と記載する。また、本動作の直前に表れる癖を「事前動作」と記載し、直後に表れる癖を「事後動作」と記載する。事前動作および事後動作は、本動作に随伴する動作であるとも、言える。
【００４２】
事前事後特徴除去部１３２２は、本動作、事前動作、および事後動作を検知し、本動作を表す特徴量のみを選出する。つまり、事前動作および事後動作を除去する。事前事後特徴除去部１３２２による処理の手順については、後述する。
【００４３】
モーション学習データベース１３２３には、図５のように、モーションごとに、そのモーションが行われた際に表れる分散値、平均値、および角度を示すモーション特徴データ５７が記憶されている。
【００４４】
モーション検索部１３２４は、モーション学習データベース１３２３の中から、事前事後特徴除去部１３２２によって選出された特徴量に表れる特徴をすべて含むデータを検索し、検索したデータに係るモーションを、ユーザが行ったモーションに決定する。
【００４５】
次に、本動作、事前動作、および事後動作の検知の方法の例を、フローチャートなどを参照しながら順次説明する。
【００４６】
〔本動作、事前動作、および事後動作の検知の第一の方法〕
図６および図７は軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャート、図８〜図１１は平均値ＡＧｙの変化の例を示す図、図１２は本動作の特徴量の例を示す図である。
【００４７】
事前事後特徴除去部１３２２（図４参照）は、判定用データ取得部１３２１によって取得される、Ｙ軸の特徴量に基づいて、図６の＃６０１〜図７の＃６１１に示す手順で処理を実行する。
【００４８】
事前事後特徴除去部１３２２は、判定用データ取得部１３２１によって次々に取得される平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたか否かを監視する（図６の＃６０１）。なお、閾値αは、携帯端末１が静止しているとみなせる程度の、正の値である。
【００４９】
平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたら（＃６０２でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、超えた時刻Ｔａから時間Ｓが経過した時刻Ｔｂにおける平均値ＡＧｙを選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶（保存）する（＃６０３）。なお、時間Ｓは、一定の時間であって、例えば、５０ミリ秒である。
【００５０】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔｂから時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が連続してずっと閾値α以下のままである状態の時間が存在し、かつ、そのような状態の時間が時間Ｕ以上であるか否かを、監視する（＃６０４）。なお、時間Ｒは、一定の時間であって、例えば、２００ミリ秒である。時間Ｕも、一定の時間であって、例えば、１００ミリ秒である。
【００５１】
そのような状態の時間が時間Ｕ以上であることを検知できた場合は（＃６０５でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を、本動作の特徴を表す１つの値である本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１１）。
【００５２】
一方、そのような状態の時間が時間Ｕ以上であることを検知できなかった場合は（＃６０５でＮｏ）、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔｂから時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になり再び平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたか否かを監視する（＃６０６）。
【００５３】
平均値ＡＧｙがそのように遷移したことを検知できなかった場合は（＃６０７でＮｏ）、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を、本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１１）。
【００５４】
一方、平均値ＡＧｙがそのように遷移したことを検知できた場合は（＃６０７でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、再び平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えた時刻Ｔｃから時間Ｓが経過した時刻Ｔｄにおける平均値ＡＧｙを選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶（保存）する（＃６０８）。
【００５５】
そして、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値を比較し（＃６０９）、絶対値の大きい方を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（＃６１０）。
【００５６】
ここで、図８〜図１１を参照しながら、事前事後特徴除去部１３２２による本動作特徴平均値ＡＧｙｔの選出の具体例を説明する。
【００５７】
例えば、図８に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【００５８】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ１１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図６の＃６０２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ１１は、上述の時刻Ｔａに相当する。
【００５９】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ１１から時間Ｓが経過した時刻Ｔ１２の平均値ＡＧｙ（値Ｆ１１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６０３）。なお、時刻Ｔ１２は、上述の時刻Ｔｂに相当する。
【００６０】
時刻Ｔ１２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｔ１２〜時刻Ｔ１６）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｔ１３〜時刻Ｔ１４である。しかし、この時間帯の長さは時間Ｕ未満なので、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６０５でＮｏ）。
【００６１】
しかも、時刻Ｔ１２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値は、時刻Ｔ１３で閾値α以下になり時刻Ｔ１４で再び閾値αを超える。事前事後特徴除去部１３２２は、この遷移を検知する（＃６０７でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ１４は、上述の時刻Ｔｃに相当する。
【００６２】
そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ１４から時間Ｓが経過した時刻Ｔ１５における平均値ＡＧｙ（値Ｆ１２）を選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６０８）。
【００６３】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値とを比較する（＃６０９）。図８の例では、後者のほうが大きい。そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、第二の特徴平均値ＡＧｙ２を、本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１０）。なお、前者は、事前動作の特徴を表していると、言える。
【００６４】
または、図９に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【００６５】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ２１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図６の＃６０２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ２１は、上述の時刻Ｔａに相当する。
【００６６】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ２１から時間Ｓが経過した時刻Ｔ２２の平均値ＡＧｙ（値Ｆ２１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６０３）。なお、時刻Ｔ２２は、上述の時刻Ｔｂに相当する。
【００６７】
時刻Ｔ２２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｔ２２〜時刻Ｔ２５）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｔ２３〜時刻Ｔ２４である。しかし、この時間帯の長さは時間Ｕ未満なので、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６０５でＮｏ）。
【００６８】
しかも、時刻Ｔ２２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値は、時刻Ｔ２３で閾値α以下になり時刻Ｔ２４で再び閾値αを超える。事前事後特徴除去部１３２２は、この遷移を検知する（＃６０７でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ２４は、上述の時刻Ｔｃに相当する。
【００６９】
そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ２４から時間Ｓが経過した時刻Ｔ２６における平均値ＡＧｙ（値Ｆ２２）を選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６０８）。
【００７０】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値とを比較する（＃６０９）。図９の例では、前者のほうが大きい。そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を、本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１０）。なお、後者は、事後動作の特徴を表していると、言える。
【００７１】
または、図１０に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【００７２】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ３１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図６の＃６０２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ３１は、上述の時刻Ｔａに相当する。
【００７３】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ３１から時間Ｓが経過した時刻Ｔ３２の平均値ＡＧｙ（値Ｆ３１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６０３）。なお、時刻Ｔ３２は、上述の時刻Ｔｂに相当する。
【００７４】
時刻Ｔ３２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｔ３２〜時刻Ｔ３３）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯は、存在しない。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６０５でＮｏ）。
【００７５】
また、時刻Ｔ３２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になることは、ない。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になり再び閾値αを超えるという遷移を、検知しない（＃６０７でＮｏ）。
【００７６】
したがって、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１１）。
【００７７】
または、図１１に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【００７８】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ４１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図６の＃６０２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｔ４１は、上述の時刻Ｔａに相当する。
【００７９】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｔ４１から時間Ｓが経過した時刻Ｔ４２の平均値ＡＧｙ（値Ｆ４１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６０３）。なお、時刻Ｔ４２は、上述の時刻Ｔｂに相当する。
【００８０】
時刻Ｔ４２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｔ４２〜時刻Ｔ４５）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｔ４３〜時刻Ｔ４４である。しかも、この時間帯の長さは時間Ｕ以上である。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知する（＃６０５でＹｅｓ）。
【００８１】
したがって、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図７の＃６１１）。
【００８２】
このように、図１０および図１１の例では、本動作の特徴のみが検出され、事前動作の特徴および事後動作の特徴は、検出されない。
【００８３】
また、事前事後特徴除去部１３２２によると、本動作特徴平均値ＡＧｙｔが選出されるだけでなく、本動作が行われた時間帯を特定することができる。例えば、平均値ＡＧｙの絶対値が本動作特徴平均値ＡＧｙｔの表れる時刻の直前に閾値αを超えた時刻から直後に閾値α以下になった時刻までの時間帯を、本動作が行われた時間帯とすればよい。図８の例では、時刻Ｔ１４から時刻Ｔ１８までの時間帯を、本動作が行われた時間帯とすればよい。
【００８４】
フローチャートの説明に戻って、図４のモーション検索部１３２４は、モーション学習データベース１３２３の中から、事前事後特徴除去部１３２２によって選出された本動作特徴平均値ＡＧｙｔのほか本動作が行われた時間帯における分散値ＶＡｙおよび角度ＤＡｙによって表される特徴（図１２参照）がすべて表れているデータを検索する。なお、分散値ＶＡｙおよび角度ＤＡｙとして、特に、本動作特徴平均値ＡＧｙｔが表れた時刻付近のものを用いるのが、望ましい。そして、モーション検索部１３２４は、検索したデータに係るモーションを、ユーザが行ったモーションに決定する（＃６１２）。
【００８５】
なお、第二のモーション判定部１３２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を記憶した後、平均値ＡＧｙの絶対値が時間Ｕ以上ずっと閾値α以下に落ち着くまで（＃６１４でＮｏ、＃６１３）、次のモーションの検知を行わない。
【００８６】
第一のモーション判定部１３１および第三のモーション判定部１３３も、第二のモーション判定部１３２と同様に、それぞれ、Ｘ軸に係る特徴量およびＺ軸に係る特徴量に基づいて本動作を特定し、モーションを判定する。
【００８７】
なお、第一の特徴平均値ＡＧｙ１および第二の特徴平均値ＡＧｙ２だけでなく、３つ以上の平均値ＡＧｙを選出し、本動作、事前動作、および事後動作を判定しモーションを判定してもよい。
【００８８】
〔本動作、事前動作、および事後動作の検知の第二の方法〕
図１３および図１４は軸別モーション判定処理の流れの例を説明するフローチャート、図１５〜図１８は平均値ＡＧｙの変化の例を示す図である。
【００８９】
第一の方法によると、事前事後特徴除去部１３２２は、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えた時刻（例えば、図８の時刻Ｔ１１、時刻Ｔ１４）から時間Ｓ後の時刻（例えば、図８の時刻Ｔ１２、時刻Ｔ１５）における平均値ＡＧｙを、第一の特徴平均値ＡＧｙ１または第二の特徴平均値ＡＧｙ２として選出した。
【００９０】
第二の方法によると、事前事後特徴除去部１３２２は、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えた時刻の直後のプラスまたはマイナスのピーク（頂点）の平均値ＡＧｙを第一の特徴平均値ＡＧｙ１または第二の特徴平均値ＡＧｙ２として選出する。以下、第二の方法を用いる場合の事前事後特徴除去部１３２２の処理の手順を、図１３および図１４に示すフローチャートを参照しながら説明する。なお、第一の方法と重複する点については、説明を省略する。
【００９１】
事前事後特徴除去部１３２２は、判定用データ取得部１３２１によって取得される、Ｙ軸の特徴量に基づいて、図１３の＃６２１〜図１４の＃６３１に示す手順で処理を実行する。
【００９２】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の方法の場合と同様に、判定用データ取得部１３２１によって次々に取得される平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたか否かを監視する（図１３の＃６２１）。
【００９３】
平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたら（＃６２２でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、超えた時刻Ｋａの直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙを選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。
【００９４】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１が表れた時刻Ｋｂから時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が連続してずっと閾値α以下のままである状態の時間が存在し、かつ、そのような状態の時間が時間Ｕ以上であるか否かを、監視する（＃６２４）。
【００９５】
そのような状態の時間が時間Ｕ以上であることを検知できた場合は（＃６２５でＹｅｓ）、第一の方法の場合と同様に、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３１）。
【００９６】
一方、そのような状態の時間が時間Ｕ以上であることを検知できなかった場合は（＃６２５でＮｏ）、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋｂから時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になり再び平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたか否かを監視する（＃６２６）。
【００９７】
平均値ＡＧｙがそのように遷移したことを検知できなかった場合は（＃６２７でＮｏ）、第一の方法の場合と同様に、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３１）。
【００９８】
一方、平均値ＡＧｙがそのように遷移したことを検知できた場合は（＃６２７でＹｅｓ）、事前事後特徴除去部１３２２は、再び平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えた時刻Ｋｃの直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙを選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６２８）。
【００９９】
そして、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の方法の場合と同様に、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値を比較し（＃６２９）、絶対値の大きい方を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（＃６３０）。
【０１００】
ここで、図１５〜図１８を参照しながら、第二の方法における事前事後特徴除去部１３２２による本動作特徴平均値ＡＧｙｔの選出の具体例を説明する。
【０１０１】
例えば、図１５に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【０１０２】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ１１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図１３の＃６２２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ１１は、上述の時刻Ｋａに相当する。
【０１０３】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ１１の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ１２の平均値ＡＧｙ（値Ｇ１１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。なお、時刻Ｋ１２は、上述の時刻Ｋｂに相当する。
【０１０４】
時刻Ｋ１２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｋ１２〜時刻Ｋ１６）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｋ１３〜時刻Ｋ１４である。しかし、この時間帯の長さは時間Ｕ未満なので、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６２５でＮｏ）。
【０１０５】
しかも、時刻Ｋ１２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値は、時刻Ｋ１３で閾値α以下になり時刻Ｋ１４で再び閾値αを超える。事前事後特徴除去部１３２２は、この遷移を検知する（＃６２７でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ１４は、上述の時刻Ｋｃに相当する。
【０１０６】
そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ１４の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ１５の平均値ＡＧｙ（値Ｇ１２）を選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６２８）。
【０１０７】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の方法と同様に、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値とを比較する（＃６２９）。図１５の例では、後者のほうが大きい。そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、第二の特徴平均値ＡＧｙ２を、本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３０）。
【０１０８】
または、図１６に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【０１０９】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ２１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図１３の＃６２２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ２１は、上述の時刻Ｋａに相当する。
【０１１０】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ２１の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ２２の平均値ＡＧｙ（値Ｇ２１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。なお、時刻Ｋ２２は、上述の時刻Ｋｂに相当する。
【０１１１】
時刻Ｋ２２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｋ２２〜時刻Ｋ２６）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｋ２３〜時刻Ｋ２４である。しかし、この時間帯の長さは時間Ｕ未満なので、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６２５でＮｏ）。
【０１１２】
しかも、時刻Ｋ２２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値は、時刻Ｋ２３で閾値α以下になり時刻Ｋ２４で再び閾値αを超える。事前事後特徴除去部１３２２は、この遷移を検知する（＃６２７でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ２４は、上述の時刻Ｋｃに相当する。
【０１１３】
そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ２４の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ２５の平均値ＡＧｙ（値Ｇ２２）を選出し、第二の特徴平均値ＡＧｙ２として記憶する（＃６２８）。
【０１１４】
事前事後特徴除去部１３２２は、第一の方法と同様に、第一の特徴平均値ＡＧｙ１の絶対値と第二の特徴平均値ＡＧｙ２の絶対値とを比較する（＃６２９）。図１６の例では、前者のほうが大きい。そこで、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３０）。
【０１１５】
または、図１７に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【０１１６】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ３１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図１３の＃６２２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ３１は、上述の時刻Ｋａに相当する。
【０１１７】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ３１の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ３２の平均値ＡＧｙ（値Ｇ３１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。なお、時刻Ｋ３２は、上述の時刻Ｋｂに相当する。
【０１１８】
時刻Ｋ３２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｋ３２〜時刻Ｋ３３）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯は、存在しない。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知しない（＃６２５でＮｏ）。
【０１１９】
また、時刻Ｋ３２から時間Ｒが経過するまでの間に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になることは、ない。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になり再び閾値αを超えるという遷移を、検知しない（＃６２７でＮｏ）。
【０１２０】
したがって、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３１）。
【０１２１】
または、図１８に示すように平均値ＡＧｙが遷移した場合は、事前事後特徴除去部１３２２は、次のように本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出する。
【０１２２】
事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ４１に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えたことを検知する（図１３の＃６２２でＹｅｓ）。なお、時刻Ｋ４１は、上述の時刻Ｋａに相当する。
【０１２３】
すると、事前事後特徴除去部１３２２は、時刻Ｋ４１の直後のプラスまたはマイナスのピークの平均値ＡＧｙつまり時刻Ｋ４２の平均値ＡＧｙ（値Ｇ４１）を選出し、第一の特徴平均値ＡＧｙ１として記憶する（＃６２３）。なお、時刻Ｋ４２は、上述の時刻Ｋｂに相当する。
【０１２４】
時刻Ｋ４２から時間Ｒが経過するまでの間（時刻Ｋ４２〜時刻Ｋ４５）に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値α以下になる時間帯が、ある。この時間帯は、時刻Ｋ４３〜時刻Ｋ４４である。しかも、この時間帯の長さは時間Ｕ以上である。よって、事前事後特徴除去部１３２２は、この時間帯を検知する（＃６２５でＹｅｓ）。
【０１２５】
したがって、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する（図１４の＃６３１）。
【０１２６】
図１４のステップ＃６３２以降の処理は、図７のステップ＃６１２以降の処理と同様である。また、第二の方法においても、第一のモーション判定部１３１および第三のモーション判定部１３３は、第二のモーション判定部１３２と同様に、それぞれ、Ｘ軸に係る特徴量およびＺ軸に係る特徴量に基づいて本動作を特定し、モーションを判定する。
【０１２７】
第一の方法または第二の方法によって、複数の軸のモーションが判定できた場合は、携帯端末１は、従来の決定木の手法を用いるなどして、モーションを確定しアプリケーションまたはサービスなどに通知すればよい。
【０１２８】
〔第一の方法および第二の方法の変形例〕
図１９は角度θ１、θ２の例を示す図である。
【０１２９】
図７のステップ＃６１０で説明したように、第一の方法においては、事前事後特徴除去部１３２２は、第一の特徴平均値ＡＧｙ１および第二の特徴平均値ＡＧｙ２のうちの絶対値が大きい方を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出したが、次のように選出してもよい。
【０１３０】
事前事後特徴除去部１３２２は、図６のステップ＃６０３の後、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えてから第一の特徴平均値ＡＧｙ１を選出するまでの時間における平均値ＡＧｙの変化率の絶対値を算出する。例えば、図８に示すように平均値ＡＧｙが変化した場合は、時刻Ｔ１１〜時刻Ｔ１２における平均値ＡＧｙの変化率の絶対値を算出する。
【０１３１】
なお、変化率の絶対値が大きい程、時刻Ｔ１１における平均値ＡＧｙと時刻Ｔ１２における平均値ＡＧｙとを結ぶ直線と０軸との角度θ１（ただし、鋭角）が大きくなる。そこで、以下、変化率の絶対値の代わりに、図１９に示すように、角度θ１を算出する場合を例に説明する。
【０１３２】
事前事後特徴除去部１３２２は、図６のステップ＃６０８の後も同様に、平均値ＡＧｙの絶対値が閾値αを超えてから第二の特徴平均値ＡＧｙ２を選出するまでの時間における平均値ＡＧｙの変化率の大きさを表す角度θ２を算出する。
【０１３３】
事前事後特徴除去部１３２２は、ステップ＃６０９において、第一の特徴平均値ＡＧｙ１と第二の特徴平均値ＡＧｙ２とを比較する代わりに、角度θ１と角度θ２とを比較する。そして、ステップ＃６１０において、角度θ１のほうが大きければ第一の特徴平均値ＡＧｙ１を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出し、角度θ２のほうが大きければ第二の特徴平均値ＡＧｙ２を本動作特徴平均値ＡＧｙｔとして選出する。
【０１３４】
図９に示す例においても同様に、角度θ１と角度θ２とを算出して比較し、本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出すればよい。
【０１３５】
また、第二の方法においても同様に、第一の特徴平均値ＡＧｙ１と第二の特徴平均値ＡＧｙ２とを比較する代わりに、角度θ１と角度θ２とを比較することによって、本動作特徴平均値ＡＧｙｔを選出することができる。
【０１３６】
〔監視時間の変更〕
図２０はモーション判定部１０３の構成の変形例を示す図、図２１は角度θ３の例を示す図、図２２は角度θ３と時間Ｒとの関係の例を示す図である。
【０１３７】
時間Ｒは、第一の方法では一定の値に予め設定されていたが、第一の特徴平均値ＡＧｙ１および第二の特徴平均値ＡＧｙ２に基づいて、次のように変更してもよい。
【０１３８】
図２０に示すように、監視時間変更部１３２５を第二のモーション判定部１３２に設ける。同様に、第一のモーション判定部１３１および第三のモーション判定部１３３にも、それぞれ、監視時間変更部１３１５および監視時間変更部１３３５を設ける。
【０１３９】
監視時間変更部１３２５は、事前事後特徴除去部１３２２によって第一の特徴平均値ＡＧｙ１および第二の特徴平均値ＡＧｙ２が算出されるごとに、図２１に示すような、第一の特徴平均値ＡＧｙ１と第二の特徴平均値ＡＧｙ２とを結ぶ直線と０軸との角度θ３（ただし、鋭角）を算出する。
【０１４０】
そして、監視時間変更部１３２５は、角度θ３が大きいほど短くなるように時間Ｒを変更する。
例えば、図２２に示すように定められた規則に従って、監視時間変更部１３２５は、時間Ｒを変更する。なお、監視時間変更部１３２５によるこれらの処理は、図６のステップ＃６０３、６０８の後に行えばよい。
【０１４１】
事前事後特徴除去部１３２２は、監視時間変更部１３２５によって変更された最新の時間Ｒに基づいて、上述の第一の方法で処理を行う。ただし、最初は、時間Ｒの初期値に基づいて、上述の第一の方法で処理を行う。
【０１４２】
監視時間変更部１３１５および監視時間変更部１３３５も同様に、適宜、時間Ｒを変更する。なお、時間Ｒは、第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３のそれぞれにおいて、別々に管理してもよい。つまり、時間Ｒは、第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３それぞれにおけるローカル変数であってもよい。
【０１４３】
角度θ３の代わりに、図１９に示した角度θ１または角度θ２に基づいて時間Ｒを変更してもよい。具体的には、角度θ１に応じて時刻Ｔ１２〜時刻Ｔ１６の時間Ｒを変更し、角度θ２に応じて時刻Ｔ１５〜時刻Ｔ１７の時間Ｒを変更してもよい。つまり、時間帯ごとの時間Ｒを、それぞれの直前の時間Ｓにおける角度（本例では、角度θ１、θ２）に応じて別々に変更してもよい。この場合は、時間Ｒが経過するごとに、毎回、時間Ｒを算出し直すことができる。
【０１４４】
〔複数のモーション判定部によって異なるモーションが判定された場合〕
図２３は携帯端末１の機能的構成の変形例を示す図、図２４は最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャート、図２５はメタ知識データベース１０６およびメタ知識データ５８の例を示す図である。
【０１４５】
携帯端末１の形状は、図１に示したように、直方体である。ユーザが携帯端末１をいずれかの辺に平行に動かすと、理想的には、その辺に平行な軸のモーション判定部のみがモーションを判定する。例えば、ユーザが携帯端末１を幅方向に平行に動かすと、第二のモーション判定部１３２のみがモーションを判定するはずである。
【０１４６】
しかし、あるモーションを行おうとユーザが携帯端末１を動かしている間、本来は１つの軸のモーション判定部のみによってモーションが判定されるべきであるにも関わらず、他の軸のモーション判定部によってもモーションが判定されることがある。
【０１４７】
そうすると、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３による判定結果に基づいて処理を行うアプリケーションにおいて、ユーザが期待する処理が実行されなかったり、ユーザが期待しない処理が実行されたりするおそれがある。
【０１４８】
そこで、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３による判定結果に基づいて、モーション判定部１０３における最終的な判定結果とするモーションを次のように決定してもよい。なお、以下、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３のいずれかによって判定されたモーションを「候補モーション」と記載し、最終的な判定結果とするモーションを「最終モーション」と記載する。
【０１４９】
図２３に示すように、さらに、候補モーション保存部１０４、同時動作有無判定部１０５、メタ知識データベース（メタ知識ＤＢ）１０６、および最終モーション決定部１０７を携帯端末１に設ける。
【０１５０】
以下、候補モーション保存部１０４ないし最終モーション決定部１０７の機能および処理の手順を、図２４に示すフローチャートなどを参照して説明する。
【０１５１】
第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３のうちのいずれかによって候補モーションが判定されると、その候補モーションが候補モーション保存部１０４に保存（記憶）される（図２４の＃６５１）。
【０１５２】
同時動作有無判定部１０５は、１番目の候補モーションが候補モーション保存部１０４に保存されてから時間の計測を開始する（＃６５２）。そして、所定の時間が経過するまでの間（＃６５３でＮｏ）、他のモーション判定部による候補モーションの判定を監視し、ほぼ同時（厳密には、所定の時間内）に複数の判定がなされたか否かを判定する。
【０１５３】
所定の時間内に他のいずれか１つのモーション判定部によって候補モーションが判定された場合は（＃６５４でＹｅｓ）、その候補モーション（ここでは、２番目の候補モーション）を候補モーション保存部１０４に保存する（＃６５５）。
【０１５４】
なお、候補モーション保存部１０４に保存（記憶）される候補モーションには、判定がなされた時刻も対応付けられる。
【０１５５】
ところで、メタ知識データベース１０６には、図２５に示すように、複数のメタ知識データ５８が記憶されている。なお、図２５に記載する「前傾」は、携帯端末１の上部を前方つまりユーザ自身の方に傾けることを、意味する。「後傾」は、携帯端末１の上部を後方つまりユーザから離すように傾けることを、意味する。「右傾」は、携帯端末１の右部をユーザから離すように傾けることを、意味する。「左傾」は、携帯端末１の左部をユーザから離すように傾けることを、意味する。
【０１５６】
メタ知識データ５８は、ほぼ同時に判定される可能性のある複数の候補モーションの組合せごとに、予め用意されている。
【０１５７】
メタ知識データ５８には、「第一のモーション」、「第二のモーション」、「第三のモーション」、および「最終決定モーション」の４つのフィールドが含まれている。
【０１５８】
「第一のモーション」、「第二のモーション」、および「第三のモーション」には、それぞれ、同時期に複数の候補モーションが判定された場合の、１番目に判定された候補モーション、２番目に判定された候補モーション、および３番目に判定された候補モーションが示される。
【０１５９】
「最終決定モーション」には、「第一のモーション」、「第二のモーション」、および「第三のモーション」にそれぞれ示される候補モーションがその順番に同時期に発生した場合にユーザが意図したと考えられるモーションが、示される。
【０１６０】
フローチャートに戻って、最終モーション決定部１０７は、１番目に判定された候補モーションと「第一のモーション」に示されるモーションとが一致しかつ２番目に判定された候補モーションと「第二のモーション」に示されるモーションとが一致するメタ知識データ５８を検索する（＃６５６）。
【０１６１】
そして、そのようなメタ知識データ５８が１つだけ見つかった場合は（＃６５７でＹｅｓ）、最終モーション決定部１０７は、そのメタ知識データ５８の「最終決定モーション」に示されるモーションを、最終モーションに決定し、アプリケーションなどに対して通知する（＃６５８）。
【０１６２】
一方、そのようなメタ知識データ５８が見つからなかった場合またはそのようなメタ知識データ５８が複数見つかった場合は（＃６５７でＮｏ）、１番目の候補モーションが保存されてから所定の時間が経過するまでの間（＃６５３でＮｏ）、再び、次の（ここでは、３番目の）候補モーションが判定されるのを待つ。
【０１６３】
３番目の候補モーションが判定された場合は、その候補モーションが候補モーション保存部１０４に保存される（＃６５５）。
【０１６４】
そして、最終モーション決定部１０７は、１番目に判定された候補モーションと「第一のモーション」に示されるモーションとが一致し、２番目に判定された候補モーションと「第二のモーション」に示されるモーションとが一致し、かつ３番目に判定された候補モーションと「第三のモーション」に示されるモーションとが一致するメタ知識データ５８を検索する（＃６５６）。
【０１６５】
そのようなメタ知識データ５８が見つかった場合は（＃６５７でＹｅｓ）、最終モーション決定部１０７は、そのメタ知識データ５８の「最終決定モーション」に示されるモーションを、最終的な最終モーションに決定し、アプリケーションなどに対して通知する（＃６５８）。
【０１６６】
一方、そのようなメタ知識データ５８が見つからなかった場合は（＃６５７でＮｏ）、最終モーション決定部１０７は、最後に判定された候補モーション（ここでは、３番目の候補モーション）を最終モーションに決定し、アプリケーションなどに対して通知する（＃６６０）。
【０１６７】
また、最終モーション決定部１０７は、１番目の候補モーションが保存されてから所定の時間が経過するまでにメタ知識データ５８に基づく最終モーションの決定ができなかった場合も（６５３でＹｅｓ）、最後の候補モーションを最終モーションに決定し、アプリケーションなどに対して通知する（＃６６０）。
【０１６８】
〔複数のモーション判定部によって異なるモーションが判定された場合の変形例〕
図２６は携帯端末１の機能的構成の変形例を示す図、図２７は最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【０１６９】
複数の候補モーションがほぼ同時に判定された場合は、通常、ユーザが意図しない候補モーションのほうが、ユーザが意図する候補モーションよりも若干早く発生することが、多い。
【０１７０】
そこで、この場合に、最初の候補モーションを削除し、２番目以降の候補モーションをアプリケーションなどに通知するようにしてもよい。
【０１７１】
図２６に示すように、さらに、候補モーション保存部１２４、同時動作有無判定部１２５、および最終モーション決定部１２７を携帯端末１に設ける。
【０１７２】
以下、候補モーション保存部１２４、同時動作有無判定部１２５、および最終モーション決定部１２７の機能および処理の手順を、図２７に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１７３】
第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３のうちのいずれかによって候補モーションが判定されると、その候補モーションが候補モーション保存部１２４に保存される（図２７の＃６７１）。
【０１７４】
同時動作有無判定部１２５は、１番目の候補モーションが候補モーション保存部１２４に保存されてから時間の計測を開始する（＃６７２）。そして、所定の時間が経過するまでの間（＃６７３でＮｏ）、残りのモーション判定部による候補モーションの判定を監視し、ほぼ同時に複数の判定がなされたか否かを判定する。
【０１７５】
所定の時間内に残りのいずれかモーション判定部によって候補モーションが判定された場合は（＃６７４でＹｅｓ）、最終モーション決定部１２７は、それぞれの候補モーションを最終モーションとしてアプリケーションなどに通知する（＃６７６）。この際に、候補モーション保存部１２４に保存されている１番目の候補モーションを削除する（＃６７５）。
【０１７６】
一方、所定の時間内に残りのいずれのモーション判定部によっても候補モーションが判定されなかった場合は（＃６７３でＹｅｓ）、候補モーション保存部１２４に保存されている１番目の候補モーションを最終モーションとしてアプリケーションなどに通知する（＃６７７）。
【０１７７】
〔アプリケーションに応じた判定結果の選択〕
図２８は携帯端末１の機能的構成の変形例を示す図、図２９および図３０は最終モーション決定処理の流れの例を説明するフローチャート、図３１は携帯端末１の姿勢の例を示す図、図３２は姿勢テーブルＴＬ１、アプリケーション別有効軸テーブルＴＬ２、およびモーション候補テーブルＴＬ３の例を示す図である。
【０１７８】
アプリケーションまたはサービスによって、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３の候補モーションの重要度が変わることがある。例えば、万歩計（登録商標）のアプリケーションの場合は、鉛直方向のモーションを検知することが最も重要である。
【０１７９】
そこで、第一のモーション判定部１３１ないし第三のモーション判定部１３３の候補モーションに基づいて、動作中のアプリケーションまたはサービスに応じて次のようにアプリケーションまたはサービスへ通知するようにしてもよい。
【０１８０】
図２８に示すように、さらに、端末姿勢判定部１５１、動作アプリケーション検出部１５２、候補モーション保存部１５３、同時動作有無判定部１５４、メタ知識データベース１５５、および最終モーション決定部１５６を携帯電話端末１に設ける。
【０１８１】
以下、端末姿勢判定部１５１ないし最終モーション決定部１５６の機能および処理の手順を、図２９および図３０に示すフローチャートなどを参照して説明する。
【０１８２】
端末姿勢判定部１５１は、特徴量算出部１０２によって算出される分散値および平均値に基づいて携帯端末１の姿勢を例えば次のように判定する。
【０１８３】
例えば、端末姿勢判定部１５１は、全ての軸の分散値を取得し（＃６８１）、全ての軸の分散値の合計が閾値未満であれば（図２９の＃６８２でＹｅｓ）、Ｘ軸とＹ軸の平均値の絶対値を比較する（＃６８３）。
【０１８４】
そして、端末姿勢判定部１５１は、Ｘ軸の平均値の絶対値がＹ軸の平均値の絶対値よりも大きければ（＃６８４でＹｅｓ）、図３１（Ａ）に示すように携帯端末１が縦向きであると、判定する（＃６８５）。そうでない場合は（＃６８４でＮｏ）、端末姿勢判定部１５１は、図３１（Ｂ）に示すように携帯端末１が縦向きであると、判定する（＃６８６）。
【０１８５】
端末姿勢判定部１５１による処理と並行してまたは前後して、動作アプリケーション検出部１５２は、携帯端末１で動作中であるアプリケーションおよびサービスを検出する（＃６８７）。
【０１８６】
第一のモーション判定部１３１、第二のモーション判定部１３２、および第三のモーション判定部１３３のうちのいずれかによって候補モーションが判定されると、候補モーションが候補モーション保存部１５３に保存（記憶）される（図３０の＃６８８）。
【０１８７】
同時動作有無判定部１５４は、１番目の候補モーションが候補モーション保存部１５３に保存されてから時間の計測を開始する（＃６８９）。そして、所定の時間が経過するまでの間、残りのモーション判定部による候補モーションの判定を監視し、ほぼ同時（厳密には、所定の時間内）に複数の判定がなされたか否かを判定する。
【０１８８】
所定の時間内に残りのいずれかのモーション判定部によって候補モーションが判定された場合は（＃６９０でＹｅｓ）、その候補モーション（つまり、２番目の候補モーション）を候補モーション保存部１５３に保存する（＃６９１）。
【０１８９】
ところで、メタ知識データベース１５５には、姿勢テーブルＴＬ１、アプリケーション別有効軸テーブルＴＬ２、およびモーション候補テーブルＴＬ３が記憶されている。
【０１９０】
姿勢テーブルＴＬ１は、図３２（Ａ）のように、姿勢ごとに、携帯端末１がその姿勢であるときにＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸のうちのどれが上下方向（鉛直方向）の軸および前後方向の軸と平行になるのかを、示している。
【０１９１】
アプリケーション別有効軸テーブルＴＬ２は、図３２（Ｂ）のように、アプリケーションおよびサービスごとに、上下方向、前後方向、および左右方向の各軸（以下、「上下軸」、「前後軸」、および「左右軸」と記載する）のうち特に重要な軸（有効軸）および不要な軸（無効軸）を示している。
【０１９２】
モーション候補テーブルＴＬ３は、図３２（Ｃ）のように、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれの動作が検知された場合にユーザが行おうとしたと考えられるモーションを示している。
【０１９３】
フローチャートに戻って、最終モーション決定部１５６は、所定の時間内に判定された複数の候補モーション、端末姿勢判定部１５１によって判定された姿勢、および動作アプリケーション検出部１５２によって検出されたアプリケーションまたはサービスと、メタ知識データベース１５５に記憶されている各テーブルとを、次のように照合し最終モーションを決定する（＃６９２、＃６９３）。
【０１９４】
最終モーション決定部１５６は、まず、端末姿勢判定部１５１によって判定された姿勢と姿勢テーブルＴＬ１とを照合し、この姿勢を示すレコードを抽出する。次に、抽出したレコードの「有効軸」に示される軸に対応する軸を選出する。例えば、万歩計（登録商標）のアプリケーションが検出されておりかつ姿勢が「縦」であると判定されている場合は、最終モーション決定部１５６は、Ｘ軸を選出する。そして、選出した軸に対応する候補モーションを、最終モーションに決定する。ただし、モーション候補テーブルＴＬ３に、選出した軸に対応するモーションが示される場合は、そのモーションを最終モーションに決定する。
【０１９５】
または、最終モーション決定部１５６は、抽出したレコードの「無効軸」に示される軸に対応する軸を選出する。例えば、モーションＵＩのサービスが検出されておりかつ姿勢が「横」であると判定されている場合は、最終モーション決定部１５６は、Ｚ軸を選出する。そして、選出した軸に対応する候補モーションを削除し、それ以外の軸の候補モーションを最終モーションに決定する。ただし、モーション候補テーブルＴＬ３に、それ以外の軸に対応するモーションが示される場合は、そのモーションを最終モーションに決定する。
【０１９６】
そして、最終モーション決定部１５６は、決定した最終モーションをアプリケーションまたはサービスに通知する（＃６９４）。
【０１９７】
一方、所定の時間内に残りのいずれのモーション判定部によっても候補モーションが判定されなかった場合は（＃６９０でＮｏ）、最終モーション決定部１５６は、１番目の候補モーションを最終モーションに決定し、アプリケーションまたはサービスに通知する（＃６９５）。
【０１９８】
〔ユーザに応じたメタ知識データベース１０６の調整〕
図３３は携帯端末１の機能的構成の変形例を示す図、図３４はメタ知識調整処理の流れの例を説明するフローチャート、図３５は最終モーションおよびその正否の判定結果の例を示す図である。
【０１９９】
メタ知識データベース（メタ知識ＤＢ）１０６には、図２５に示したように、複数のメタ知識データ５８が記憶されている。メタ知識データ５８の内容は、一般的な人間の操作に基づいて予め決められる。
【０２００】
しかし、極端に動作が速いユーザおよび遅いユーザが携帯端末１を使用すると、期待通りに携帯端末１によってモーションが検知されるとは、限らない。
【０２０１】
そこで、携帯端末１を次のように構成し、同時動作有無判定部１０５のカスタマイズを行ってもよい。
【０２０２】
図３３に示すように、判定結果履歴データベース１６１、誤認識発生判定部１６２、メタ知識生成部１６３、およびメタ知識調整部１６４を、さらに、携帯端末１に設ける。
【０２０３】
以下、判定結果履歴データベース１６１ないしメタ知識調整部１６４などの機能および処理の手順を、図３４に示すフローチャートなどを参照して説明する。
【０２０４】
最終モーション決定部１０７によって決定（判定）された最終モーションは、同時期に判定された候補モーションとともに、判定結果履歴データベース１６１に記憶される。
【０２０５】
誤認識発生判定部１６２は、判定結果履歴データベース１６１に記憶されている最終モーションが正しいか否かを判定する（図３４の＃７０１）。
【０２０６】
例えば、最終モーションがアプリケーションに伝えられた後、短い時間（例えば、１秒）以内にキャンセルボタンが押されるなど所定の操作が行われた場合は、誤認識発生判定部１６２は、その最終モーションが誤りであると判定する。そうでない場合は、正しいと判定する。
【０２０７】
正否の判定結果は、図３５に示すように、その最終モーションと対応付けられて、判定結果履歴データベース１６１に記憶される（＃７０２）。
【０２０８】
メタ知識生成部１６３は、誤りの最終モーション（以下、「第一の最終モーション」と記載する。）が行われた後、他の最終モーションが一定の数（例えば、３つ）判定されるまでまたは一定の時間（例えば、１０秒）以内に、正しい最終モーション（以下、「第二の最終モーション」と記載する。）が判定結果履歴データベース１６１に記憶されているか否かをチェックする。そして、そのような２つの最終モーションがあれば（＃７０３でＹｅｓ）、さらに、両者に対応付けられている各軸の候補モーション同士を比較する。
【０２０９】
いずれかの軸の候補モーションが同一であれば、メタ知識生成部１６３は、ユーザが第二の最終モーションを行おうとしたが誤って第一の最終モーションであると判定されたと、推定する。そして、第一の最終モーションに対応する各候補モーションと第二の最終モーションとを示すメタ知識データ５８を生成する。
【０２１０】
メタ知識調整部１６４は、生成されたメタ知識データ５８をメタ知識データベース１０６に記憶させる。これにより、メタ知識が調整される。
【０２１１】
図３５の例では、「前傾」と誤って判定された第一の最終モーションは、直後の第二の最終モーションとＹ軸の候補モーションが共通する。そこで、メタ知識生成部１６３は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれの候補モーションとして、この第一の最終モーションのＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸それぞれの候補モーションを示し、かつ、最終モーションとしてこの第二の最終モーションを示すメタ知識データ５８を生成する。
【０２１２】
〔アプリケーションにおける最終モーションの使用〕
図３６はモーションと処理との関係の例を示す図である。
【０２１３】
アプリケーションは、モーション判定部１０３または最終モーション決定部１０７、１２７、１５６で判定された候補モーションまたは最終モーションに応じて処理を行う。図３６にその一例を示す。
【０２１４】
上に述べた各実施形態によると、ユーザが行ったつもりのモーションを従来よりも確実に判定することができる。特に、ユーザの癖の特徴を除去し、判定の確実性を高めることができる、
図３などに示す各部をＩＣ（Integrated Circuit）またはＬＳＩ（Large Scale Integration）などによって構成してもよい。
【０２１５】
携帯端末１の筐体は、本実施形態では図１に示したように直方体であったが、折畳み式の筐体の場合にも、本発明を適用することができる。
【０２１６】
本発明は、上述の携帯端末だけでなく、携帯電話端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）および携帯型ゲーム装置など様々な可搬型装置に適用することができる。
【０２１７】
その他、携帯端末１の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、テーブルの構成および値などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【０２１８】
１ 携帯端末（モーション判定装置）
１０２ 特徴量算出部（加速度情報取得手段）
１０６ メタ知識データベース（モーション関係記憶手段）
１０７、１２７、１５６、 最終モーション決定部（第二のモーション判定手段）
１３１ 第一のモーション判定部（第一のモーション判定手段）
１３１２、１３２２、１３３２ 事前事後特徴除去部（特定加速度選出手段）
１３１４、１３２４、１３３４ モーション検索部（モーション判定手段）
１３１５、１３２５、１３３５ 監視時間変更部（補正手段）
１３２ 第二のモーション判定部（第一のモーション判定手段）
１３３ 第三のモーション判定部（第一のモーション判定手段）
１６１ 判定結果履歴データベース（判定履歴記憶手段）
１６３ メタ知識生成部（共通判定モーション選出手段）
１６４ メタ知識調整部（モーション関係調整手段）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションに基づき、一定の時間間隔にて、当該モーションセンサにより、当該モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置の位置または姿勢の変化を示す検知情報を取得し、取得した検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを対応づけて記憶する、検知情報取得部と、
前記検知情報のうちの、相違する複数の時刻それぞれにおける特徴を示す特徴量を算出する、特徴量算出部と、
前記複数の特徴量のうちのいずれか１つに基づいて、前記モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する、モーション判定部と、
を有するモーション判定装置。
【請求項２】
前記特徴量算出部は、前記検知情報の絶対値が所定の値を超えてから所定の時間後の前記検知情報を前記特徴量の１つとして算出し、その後、前記検知情報の絶対値が前記所定の値未満になり再び前記所定の値を超えてから前記所定の時間後の前記検知情報を前記特徴量の他の１つとして算出する、
請求項１記載のモーション判定装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、前記特徴量を、前記検知情報を表す山または谷のそれぞれのピーク時の前記検知情報を、前記特徴量として算出する、
請求項１記載のモーション判定装置。
【請求項４】
前記モーション判定部は、前記複数の特徴量のうちの絶対値が最も大きいものに基づいて、前記モーションを判定する、
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項５】
前記モーション判定部は、前記複数の特徴量のうちの直前の変化率の絶対値が最も大きいものに基づいて、前記モーションを判定する、
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項６】
前記変化率が大きいほど前記所定の時間を短くなるように補正する補正部、を有する、
請求項５記載のモーション判定装置。
【請求項７】
判定されたモーションの組合せと、最終的に判定されたモーションとを、対応付けて記憶する、モーション関係記憶部、を有し、
前記モーション判定部は、前記複数の特徴量のそれぞれが示すモーションの組合せを照合し、一致する組み合わせに対応付けられている前記最終的に判断されたモーションを、前記モーションであると判定する、
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項８】
前記モーション判定部は、前記モーションセンサが用いられているアプリケーションまたはサービスおよび前記モーションセンサの姿勢に応じて、前記モーションを判定する、
請求項１ないし請求項７のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項９】
前記モーションのうちの誤りのある誤判定モーションおよび正しく判定された正判定モーションを記憶する、判定履歴記憶部と、
前記誤判定モーションの判定がなされた後、前記正判定モーションのうちの、所定の判定の回数または所定の時間内に判定され、かつ、基になる前記モーションのいずれかが共通する、共通判定モーションを選出する、共通判定モーション選出部と、
前記共通判定モーションを前記最終的に判断されたモーションとして、かつ、前記誤判定モーションの基になる前記モーションを前記判定されたモーションの組合せとして、両者を対応付けて前記モーション関係記憶部に記憶させる、モーション関係調整部と、を有する、
請求項１ないし請求項８のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項１０】
前記モーションセンサは、加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ、または地磁気センサのいずれかである
請求項１ないし請求項９のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項１１】
モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションに基づき、一定の時間間隔にて、当該モーションセンサにより、当該モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置の位置または姿勢の変化を示す検知情報を取得し、
取得した検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを対応づけて記憶し、
前記検知情報のうちの、相違する複数の時刻それぞれにおける特徴を示す特徴量を算出し、
前記複数の特徴量のうちのいずれか１つに基づいて、前記モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する、
モーション判定方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションに基づき、一定の時間間隔にて、当該モーションセンサにより、当該モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置の位置または姿勢の変化を示す検知情報を取得する処理と、
取得した検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを対応づけて記憶する処理と、
前記検知情報のうちの、相違する複数の時刻それぞれにおける特徴を示す特徴量を算出する処理と、
前記複数の特徴量のうちのいずれか１つに基づいて、前記モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１】
モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションに基づき、一定の時間間隔にて、当該モーションセンサにより、当該モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置の位置または姿勢の変化を示す検知情報を取得し、取得した検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを対応づけて記憶する、検知情報取得部と、
前記検知情報のうちの、相違する複数の時刻それぞれにおける特徴を示す特徴量を算出する、特徴量算出部と、
前記複数の特徴量のうちのいずれか１つに基づいて、前記モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する、モーション判定部と、
を有するモーション判定装置。
【請求項２】
前記特徴量算出部は、前記検知情報の絶対値が所定の値を超えてから所定の時間後の前記検知情報を前記特徴量の１つとして算出し、その後、前記検知情報の絶対値が前記所定の値未満になり再び前記所定の値を超えてから前記所定の時間後の前記検知情報を前記特徴量の他の１つとして算出する、
請求項１記載のモーション判定装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、前記特徴量を、前記検知情報を表す山または谷のそれぞれのピーク時の前記検知情報を、前記特徴量として算出する、
請求項１記載のモーション判定装置。
【請求項４】
前記モーション判定部は、前記複数の特徴量のうちの絶対値が最も大きいものに基づいて、前記モーションを判定する、
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項５】
前記モーション判定部は、前記複数の特徴量のうちの直前の変化率の絶対値が最も大きいものに基づいて、前記モーションを判定する、
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項６】
前記変化率が大きいほど前記所定の時間を短くなるように補正する補正部、を有する、
請求項５記載のモーション判定装置。
【請求項７】
判定されたモーションの組合せと、最終的に判定されたモーションとを、対応付けて記憶する、モーション関係記憶部、を有し、
前記モーション判定部は、前記複数の特徴量のそれぞれが示すモーションの組合せを照合し、一致する組み合わせに対応付けられている前記最終的に判断されたモーションを、前記モーションであると判定する、
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項８】
前記モーション判定部は、前記モーションセンサが用いられているアプリケーションまたはサービスおよび前記モーションセンサの姿勢に応じて、前記モーションを判定する、
請求項１ないし請求項７のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項９】
前記モーションのうちの誤りのある誤判定モーションおよび正しく判定された正判定モーションを記憶する、判定履歴記憶部と、
前記誤判定モーションの判定がなされた後、前記正判定モーションのうちの、所定の判定の回数または所定の時間内に判定され、かつ、基になる前記モーションのいずれかが共通する、共通判定モーションを選出する、共通判定モーション選出部と、
前記共通判定モーションを前記最終的に判断されたモーションとして、かつ、前記誤判定モーションの基になる前記モーションを前記判定されたモーションの組合せとして、両者を対応付けて前記モーション関係記憶部に記憶させる、モーション関係調整部と、を有する、
請求項１ないし請求項８のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項１０】
前記モーションセンサは、加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ、または地磁気センサのいずれかである
請求項１ないし請求項９のいずれかに記載のモーション判定装置。
【請求項１１】
モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションに基づき、一定の時間間隔にて、当該モーションセンサにより、当該モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置の位置または姿勢の変化を示す検知情報を取得し、
取得した検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを対応づけて記憶し、
前記検知情報のうちの、相違する複数の時刻それぞれにおける特徴を示す特徴量を算出し、
前記複数の特徴量のうちのいずれか１つに基づいて、前記モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する、
モーション判定方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションに基づき、一定の時間間隔にて、当該モーションセンサにより、当該モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置の位置または姿勢の変化を示す検知情報を取得する処理と、
取得した検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを対応づけて記憶する処理と、
前記検知情報のうちの、相違する複数の時刻それぞれにおける特徴を示す特徴量を算出する処理と、
前記複数の特徴量のうちのいずれか１つに基づいて、前記モーションセンサまたは当該モーションセンサを備える装置に対して行われたモーションを判定する処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図２】
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【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
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【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【公開番号】特開２０１１−１９７９９２（Ｐ２０１１−１９７９９２Ａ）
【公開日】平成２３年１０月６日（２０１１．１０．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−６３６５６（Ｐ２０１０−６３６５６）
【出願日】平成２２年３月１９日（２０１０．３．１９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１０月６日（２０１１．１０．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月１９日（２０１０．３．１９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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