[發明專利]為人體運動活動生成個性化分類器的方法和設備

有效

• 申請號: 201810433359.6
• 申請日: 2018-05-08
• 公開（公告）號: CN108960430B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: M·喬達里;A·庫馬;G·辛格;R·巴勒
• 申請（專利權）人: 意法半導體公司;意法半導體國際有限公司
• 主分類號: G06N7/00
• 分類號: G06N7/00;G06F16/2455
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 王茂華;呂世磊

1.一種操作電子設備的方法，包括：

從所述電子設備的至少一個傳感器收集初始運動活動數據；

使用運動活動分類器函數，根據所收集的初始運動活動數據來生成所述電子設備相對于所述電子設備的周圍環境的初始概率上下文；

將所收集的運動活動數據存儲在訓練數據集中；

使用所述訓練數據集來更新所述運動活動分類器函數；

從所述電子設備的所述至少一個傳感器收集后續運動活動數據；以及

使用經更新的運動活動分類器函數，根據后續收集的運動活動數據來生成所述電子設備相對于所述電子設備的周圍環境的后續概率上下文。

2.根據權利要求1所述的方法，還包括：在生成所述初始概率上下文之后，生成數據選擇置信度量度；其中如果所述數據選擇置信度量度大于較低閾值，則將所收集的運動活動數據存儲在所述訓練數據集中，并且其中如果所述數據選擇置信度量度小于所述較低閾值，則不將所收集的運動活動數據存儲在所述訓練數據集中。

3.根據權利要求2所述的方法，其中如果所述數據選擇置信度量度大于或等于較低閾值、且小于或等于較高閾值，則將所收集的運動活動數據存儲在所述訓練數據集中。

4.根據權利要求1所述的方法，還包括：在生成所述初始概率上下文之后，生成數據選擇置信度量度；其中如果所述數據選擇置信度量度小于較高閾值，則將所收集的運動活動數據存儲在所述訓練數據集中，并且其中如果所述數據選擇置信度量度大于所述較高閾值，則不將所收集的運動活動數據存儲在所述訓練數據集中。

5.根據權利要求1所述的方法，還包括：在使用所述訓練數據集來更新所述運動活動分類器函數之前，確定所述訓練數據集是否包含足夠的數據，并且除非所述訓練數據集包含足夠的數據，否則不更新所述運動活動分類器函數。

6.根據權利要求1所述的方法，還包括：

將所述后續運動活動數據存儲在所述訓練數據集中；

使用所述訓練數據集進一步更新所述經更新的運動活動分類器函數；

從所述電子設備的所述至少一個傳感器收集進一步的運動活動數據；以及

使用經進一步更新的運動活動分類器函數，根據所述進一步的運動活動數據來生成所述電子設備相對于所述電子設備的周圍環境的進一步的概率上下文。

7.根據權利要求2所述的方法，其中所述數據選擇置信度量度基于所述初始概率上下文的條件熵。

8.根據權利要求7所述的方法，其中所述初始概率上下文包括包含多個不同潛在上下文的運動活動后驗圖；并且其中所述數據選擇置信度量度基于所述運動活動后驗圖的條件熵。

9.根據權利要求2所述的方法，其中所述數據選擇置信度量度基于所述概率上下文的運動活動的最高后驗概率和第二高后驗概率之間的差值。

10.根據權利要求1所述的方法，其中所述訓練數據集包括通用數據、以及從所述電子設備的所述至少一個傳感器收集的運動活動數據。

11.根據權利要求1所述的方法，其中所述訓練數據集包括從所述電子設備的所述至少一個傳感器收集的運動活動數據。