特許
J-GLOBAL ID：201003032039682520
入力ジェスチャー認識
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (6件)：
小野 新次郎
, 社本 一夫
, 小林 泰
, 千葉 昭男
, 富田 博行
, 田中 拓人
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2010-514970
公開番号（公開出願番号）：特表2010-532055
出願日： 2008年06月17日
公開日（公表日）： 2010年09月30日
要約：
本発明は、入力ジェスチャーを認識するための方法、システム、およびコンピュータープログラム製品に及ぶ。ニューラルネットワークが、例示的な入力、および逆伝播を使用して、指定された入力パターンを認識するように訓練される。入力ジェスチャーデータは、1つまたは複数の軸を基準としたマルチタッチ入力ディスプレイ表面上の接触の経時的な動きを表す。指定された入力パターンを認識するようにニューラルネットワークを訓練するために使用される例示的な入力は、指定された入力パターンを表すことが知られている例示的な入力ジェスチャーに関する入力ジェスチャーデータをサンプリングすることから作成されることが可能である。その後、訓練されたニューラルネットワークを使用して、知られている入力ジェスチャーに類似する入力ジェスチャーが、それらの知られている入力ジェスチャーに対応する指定された入力パターンとして認識されることが可能である。【選択図】図2A
請求項（抜粋）：
マルチタッチ入力ディスプレイ表面(202)を含むコンピューターシステム(201)において、前記マルチタッチ入力ディスプレイ表面(202)において入力された入力ジェスチャーデータ(231)を、対応する指定された入力パターン(232)として認識するように前記コンピューターシステム(201)を訓練するための方法であって、
指定された入力パターン(232)の少なくとも1つの例に関する入力ジェスチャーデータ(231)にアクセスする動作であって、前記入力ジェスチャーデータ(231)は、或る期間にわたる前記マルチタッチ入力ディスプレイ表面(202)上の検出された接触を表し、前記入力ジェスチャーデータ(231)は、前記指定された入力パターン(232)の前記少なくとも1つの例、すなわち、
前記期間にわたる第1の軸(271)を基準とする前記マルチタッチ入力ディスプレイ表面(202)上の検出された接触の位置を示す第1の方向動きデータ(236)と、
前記期間にわたる異なる第2の軸(272)を基準とする前記マルチタッチ入力ディスプレイ表面(202)上の検出された接触の位置を示す第2の方向動きデータ(238)とを含む動作と、
前記入力ジェスチャーデータ(231)を、前記第1の軸(271)上、または前記第2の軸(272)上のサンプルにそれぞれが対応する現実の値の入力ベクトル(239)に符号化する動作と、
前記入力ベクトル(239)に含まれる前記現実の値が、前記指定された入力パターン(232)の例を表すという指示を保存する動作と、
完全に接続されたニューラルネットワーク(234U)にアクセスする動作であって、前記ニューラルネットワーク(234U)は、入力ノード(255)、隠されたノード(252)、および出力ノード(253)を含み、前記入力ノードは、前記隠されたノードに完全に接続され、さらに前記隠されたノードは、前記出力ノードに完全に接続される動作と、
前記指定された入力パターン(232)を認識するよう前記ニューラルネットワーク(234U)を訓練するように前記ニューラルネットワークに供給される訓練セットを作成する動作であって、前記訓練セットは、前記入力ベクトル(239)と、対応する出力ベクトル(287)とを少なくとも含み、前記対応する出力ベクトル(255)は、前記指定された入力パターン(232)に対応すべき前記ニューラルネットワークの前記所望される出力を示す動作と、
逆伝播アルゴリズムを使用して、前記入力ベクトル(239)を受け取ったことに応答して、前記対応する出力ベクトル(255)に近似する出力ノード値を生成するように前記ニューラルネットワークを訓練することによって、前記指定された入力パターン(232)を認識するように前記ニューラルネットワーク(234U)を訓練する動作とを含む方法。
IPC (2件)：
FI (3件)：
G06F3/041 380H
, G06F3/048 620
, G06F3/041 380R
5B068AA05
, 5B068BD17
, 5B068BE12
, 5B068CC12
, 5E501BA02
, 5E501BA12
, 5E501CB05
, 5E501CB06
, 5E501DA17
, 5E501EA07
