本发明专利技术提供可用于至少部分基于来自移动装置的一个或一个以上传感器的信号确定在两个或两个以上过去出现时间用于活动分类的活动似然函数值的组件、方法和设备。举例来说，一种方法可包括：针对多个活动分类中的每一者，确定在两个或两个以上过去出现时间用于所述多个活动分类中的每一者的活动似然函数值。所述活动似然函数值至少部分是基于来自移动装置的一个或一个以上传感器的信号。所述方法还可包含：组合所述活动似然函数值以确定在当前出现时间用于一活动分类的似然函数。所述方法还可包含：至少部分基于在所述当前出现时间用于所述活动分类的所述确定的似然函数来推断与所述移动装置处于同一位置的用户的当前活动是所述活动分类中的一者。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于在移动装置中使用似然函数值的组合对用户活动进行分类的系统、方法和设备
本文揭示的主题涉及在移动装置中对用户活动进行分类。
技术介绍
例如智能电话等许多移动通信装置包含惯性传感器，例如加速计，所述惯性传感器可用于检测装置的运动。这些移动可用于确定装置的定向，使得显示器在向用户显示信息时可以恰当地定向成例如纵向或横向模式。在另一实例中，借助于智能电话执行的一种游戏应用程序可以依赖于一个或一个以上加速计检测到的移动，使得游戏的特征可以得到控制。在其它实例中，加速计检测到的手势移动可以允许用户滚动地图、导览菜单或控制装置的操作的其它方面。虽然可以用于辅助简单的用户接口任务，但是尚不可能利用加速计的输出信号或“轨迹”向移动装置用户提供更加复杂和有意义的辅助。举例来说，如果可以检测到用户在参与紧张的活动，那么将传入的电话呼叫直接引导到语音信箱以免干扰用户可能是有用的。在另一实例中，如果可以检测到移动装置是在用户的钱包或口袋里，那么停用显示器以免浪费电池资源可能是有利的。当试图推断例如行走、奔跑、骑自行车等等用户活动时，可以使用各种技术从惯性传感器获得信号、从获取的信号中提取特征，并且推断活动类别。然而，当估计用户的活动类别时，可能在执行对用户活动的精确估计与用及时的方式执行估计之间进行折中。总的来说，可以获得精确估计，但是只有在处理延迟之后才能获得。
技术实现思路
在特定实施方案中，一种方法包括：针对多个活动分类中的每一者，确定在两个或两个以上过去的出现时间用于所述多个活动分类中的每一者的活动似然函数值。所述活动似然函数值至少部分是基于来自移动装置的一个或一个以上传感器的信号。所述方法还包含组合所述活动似然函数值以确定在当前出现时间用于一活动分类的似然函数。所述方法还包含至少部分基于在当前出现时间用于活动分类的所确定的似然函数，推断与移动装置处于同一位置的用户的当前活动是所述活动分类中的一者。在一个实施方案中，一种设备包括，针对多个活动分类中的每一者，用于至少部分基于来自移动装置的一个或一个以上传感器的信号、确定在两个或两个以上过去的出现时间用于所述多个活动分类中的每一者的活动似然函数值的装置。所述设备还包括：用于组合所述活动似然函数值以确定在当前出现时间用于一活动分类的似然函数的装置；以及用于至少部分基于在所述当前出现时间用于所述活动分类的所述确定的似然函数来推断与所述移动装置处于同一位置的用户的当前活动是所述多个活动分类中的一者的装置。在一个实施方案中，一种物品包括：非暂时存储媒体，其上存储有机器可读指令，所述机器可读指令可由移动装置的处理器执行以进行以下操作：针对多个活动分类中的每一者，至少部分基于来自所述移动装置的一个或一个以上传感器的信号，确定在两个或两个以上过去的出现时间用于所述活动分类的活动似然函数值。所述处理器还组合所述活动似然函数值以确定在当前出现时间用于所述活动分类的似然函数；以及至少部分基于在所述当前出现时间用于所述活动分类的所述确定的似然函数，推断与所述移动装置处于同一位置的用户的当前活动是所述活动分类中的一者。在一个实施方案中，一种移动装置包括一个或一个以上传感器和一个处理器，用于针对多个活动分类中的每一者，至少部分基于来自所述一个或一个以上传感器的信号、确定在两个或两个以上过去的出现时间用于所述活动分类的活动似然函数值。所述处理器可进一步组合所述活动似然函数值以确定在当前出现时间用于所述活动分类的似然函数；以及至少部分基于在所述当前出现时间用于所述活动分类的所述确定的似然函数，推断与所述移动装置处于同一位置的用户的当前活动是所述活动分类中的一者。附图说明参考随后的图式描述非限制性和非详尽的方面，其中相同的参考标号贯穿各图指代相同的部分。图1是根据一个实施方案可以应用于移动装置的实例坐标系。图2是根据一个实施方案用于在移动装置中推断用户的活动类别的过程的图。图3是展示图2的时间组合器的额外细节的图。图4是展示根据一个实施方案的用于最大似然函数组合器的随观测时间而变的信任度的测量值的曲线图。图5是图解说明根据一个实施方案的与移动装置相关联的实例计算环境的示意图。图6是图解说明根据一个实施方案的使用时间组合对用户活动进行分类的过程的流程图。具体实施方式在特定实施方案中，分类器可以至少部分基于从移动装置上的惯性传感器接收到的信号来推断移动装置用户的活动类别。在特定实例中，可以对来自一个或一个以上惯性传感器的信号进行处理，以计算或提取“特征”，所述特征可以指示或暗示特定的活动类别。随后，可以将根据惯性传感器计算的特征应用于活动估计器以估计当前活动。可以将在给定时间活动估计器的输出状态与先前的输出状态组合，并且对所述输出状态进行滤波，以提高活动分类的推断的信任度因子。分类器等待时间可以被定义为在分类器产生用户活动类别的推断之前观测到的连续传感器输出状态的总持续时间。举例来说，由于滤波(这可能是合乎需要的)，较高的等待时间可能使得活动分类中的信任度因子较高。然而，在制定对于活动类别的决策之前引发延迟，可能会减小活动分类器产生的决策的值。举例来说，如果用户从一个活动类别转变成另一个活动类别，则分类器可能继续提供较早的活动分类，直到经过一段等待时间周期为止。此些等待时间可能引入不精确性，这可能在用户的活动状态的变化速率比等待时间更快的情况下特别不利。在这种情况下，活动分类器可能会完全忽视短持续时间的活动。特定的实施方案可以适应具有不同等待时间要求的活动分类。在一个实例中，支持卡路里燃烧计数器的活动分类可以允许约几分钟的等待时间，因为分类器精确性可能比动态响应更重要。举例来说，对于卡路里燃烧计数应用程序来说，以高信任水平进行估计(用户持续锻炼30分钟，而报告延迟为一分钟)可能表示充分且合乎需要的结果。相比之下，可能以较低信任水平进行估计(用户交替奔跑与行走总共15分钟，各有1秒的报告延迟)可能并不表示有用的统计。在另一实例中，支持游戏应用程序的活动分类可能以约几秒(甚至一秒的一些部分)的等待时间令人满意地执行，但是可以容受较低信任水平的活动分类。所以，在一些实施方案中，活动分类器可以针对可变的等待时间设置来配置。此外，活动分类器产生具有不同等待时间的同时分类可能是有利的。在一个实施方案中，如果卡路里燃烧计数应用程序可能能够与游戏应用程序并行地在移动装置上运行，那么适应所述应用程序的不同等待时间和精确性需求的一种简单的解决方案可以是简单地执行一种分类器的多个例子，其中每一例子在一种特定的等待时间设置内操作。本文所述的实施方案可以具有优于此方法的优点。在一个特定的实施方案中，分类器可以推断与移动装置在同一位置的用户在参与多种活动分类中的一种活动分类。在此上下文中，用户可能通过固持所述移动装置(举例来说，穿戴所述移动装置)、将移动装置放在他/她的口袋里、与移动装置直接接触(仅举几例)而与移动装置处在同一位置。在一个实施方案中，“似然函数”可以描述对数似然值或其它从用户参与多个活动类别中的一者的似然值导出的或与所述似然值有关的表达式。可以通过处理从移动装置上的传感器接收到的信号，针对循序的出现时间确定所述活动分类中的一者或一者以上的似然函数值。接着，可以组合、滤波针对特定活动分类在多个出现时间推断的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2011.03.31 US 61/470,016;2012.01.31 US 13/362,8931.一种对用户活动进行分类的方法，其包括：针对多个活动分类中的每一者：至少部分基于来自移动装置的一个或多个传感器的信号，从同时分类器确定在两个或更多个过去出现时间所述多个活动分类中的每一者的活动似然函数值；组合所述活动似然函数值以确定在当前出现时间一活动分类的似然函数；以及至少部分基于在所述当前出现时间所述活动分类的所确定的似然函数，推断与所述移动装置处于同一位置的用户的当前活动是所述活动分类中的一者。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述活动似然函数值包括对数似然值。3.根据权利要求1所述的方法，其中推断所述当前活动包括借助于时间表决对所述组合似然函数值进行滤波。4.根据权利要求1所述的方法，其中推断所述当前活动包括借助于最大似然滤波对所述组合似然函数值进行滤波。5.根据权利要求1所述的方法，其中推断所述当前活动包括借助于最大先验滤波对所述组合似然函数值进行滤波。6.根据权利要求1所述的方法，其中推断所述当前活动包括借助于有限脉冲响应滤波器对所述组合似然函数值进行滤波。7.根据权利要求1所述的方法，其中推断所述当前活动包括借助于无限脉冲响应滤波器对所述组合似然函数值进行滤波。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个活动分类中的每一者是相互排斥的。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个传感器包括至少一个加速计。10.根据权利要求9所述的方法，其中所述一个或多个传感器包括三个线性维度中的每一者上的所述至少一个加速计。11.根据权利要求1所述的方法，其中所述组合所述活动似然函数值以确定在所述当前出现时间所述活动分类的所述似然函数进一步包括识别在所述两个或更多个过去出现时间最频繁地具有最高似然函数的所述活动分类。12.一种对用户活动进行分类的设备，其包括：针对多个活动分类中的每一者：用于至少部分基于来自移动装置的一个或多个传感器的信...
【专利技术属性】
技术研发人员：里昂纳德·亨利·葛罗科普，安东尼·沙尔，桑吉夫·南达，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：
国别省市：
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