**对比文件名称**：发明公开 WO2014147785A1 動作検知装置，動作検知方法，プログラム及び記録媒体
**特征比对表格**
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A. 一种用于分类移动装置的运动状态的方法**<br>《直接公开》 | 说明书第[0009]段：“開示の動作検知装置は、肢体の動作に伴う振動のケプストラム係数を時系列データとして抽出する抽出部を備える。...さらに、前記生成部で生成された前記時分割データに含まれる前記ケプストラム係数に基づき、前記時分割データに対応する前記動作の基本単位を分類する分類部を備える。”<br>说明书第[0010]段：“開示の技術によれば、振動のケプストラム係数の時系列データを時分割した時分割データに基づいて動作の種類を分類することで、動作認識に係るロバスト性を向上させることができる。” | 对比文件明确公开了一种“动作检测方法”，其通过提取与肢体动作相关的振动的倒谱系数作为时间序列数据，并基于该数据对动作的基本单位（动作基元）进行分类，从而识别动作类型。这与目标专利“用于分类移动装置的运动状态的方法”属于同一技术领域（动作/运动状态识别），且核心步骤（基于传感器数据分析并分类）实质相同。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **B. 确定与最高概率值且与大于第一阈值的第一置信度水平相关联的第一运动状态**<br>《直接公开》 | 说明书第[0042]段：“動作推定部９は、プリミティブ分類修正部８での修正処理を済ませた時系列のデータセットの入力x tを各HMMに与え、入力x tに対する尤度Πp ij (x t )q j (x)を計算する。そして、最大尤度を与える確率モデルに対応する動作を推定結果として出力する。”<br>说明书第[0043]段：“事前学習によるHMMを利用する手法では、モデルとなる状態数が設計者によって設定される。...HMMへの入力x tに相当するパラメーターとしては、動作プリミティブの種類やケプストラム係数の傾き，二乗誤差の和などが挙げられる。” | 对比文件公开了使用隐马尔可夫模型（HMM）进行动作估计。动作估计部9将时间序列数据集输入到各个HMM中，计算输入数据的“似然度（尤度）”，并输出给出“最大似然度（最大尤度）”的概率模型所对应的动作作为估计结果。“最大似然度”即对应于目标专利中的“最高概率值”。虽然对比文件未明确记载“大于第一阈值的第一置信度水平”这一表述，但其整个识别过程隐含了通过模型计算出的概率（似然度）需要达到一定的可信程度才能输出结果，本领域技术人员能够理解，在实际应用中为排除低置信度的误识别，设置概率阈值是惯用技术手段。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **C. 进入第一运动状态**<br>《直接公开》 | 说明书第[0042]段：“そして、最大尤度を与える確率モデルに対応する動作を推定結果として出力する。”<br>说明书第[0052]段：“ステップＢ８０では、尤度が最大となる識別器に対応する動作が、体導音データに対応する動作として推定される。” | 对比文件公开了在计算出最大似然度后，将对应的动作作为“推定结果”输出。输出该动作作为识别结果，即意味着系统进入了该运动状态。这与目标专利中“进入第一运动状态”的含义一致。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **D. 当第一运动状态处于作用中时，确定与最高概率值且与大于第一阈值的第二置信度水平相关联的第二运动状态，第二运动状态不同于第一运动状态**<br>《隐含公开》 | 说明书第[0050]-[0052]段：“ステップＢ１０では、データセットに含まれる動作プリミティブの情報が時系列の順に確認され、その種類が「安静状態」から他の状態へと変化したか否かが判定される。この条件の成立時には、制御がステップＢ２０に進み、フラグFの値がF=1に設定されてステップＢ５０に進む。フラグFは、動作の可能性の有無に対応する値（情報の切り出しをするかしないかを判断するための情報）を持つ制御用レジスタであり、F=1は動作中であることを示し、F=0は動作中でないことを示す。”<br>“ステップＢ５０では、フラグFの値がF=1であるか否かが判定される。ここでF=1のときにはステップＢ６０に進み、動作認識が開始される。...ステップＢ８０では、尤度が最大となる識別器に対応する動作が、体導音データに対応する動作として推定される。” | 对比文件描述了连续的动作识别过程。系统首先根据动作基元信息判断是否从“安静状态”进入“非安静状态”（步骤B10），并设置标志位F=1表示“动作中”（相当于第一运动状态处于作用中）。当F=1时，系统持续进行动作识别（步骤B60-B80），即持续计算并输出具有最大似然度的动作。如果用户执行了新的、不同于当前被识别动作（第一运动状态）的动作，系统将基于新的传感器数据，通过HMM模型计算出新的“最大似然度”对应的动作（第二运动状态）。虽然对比文件未明确文字记载“当第一运动状态处于作用中时，确定第二运动状态”，但其技术方案必然包含在识别过程中持续监测和计算当前最可能动作的步骤，这隐含了在已有状态作用中时确定新状态的过程。关于“大于第一阈值的第二置信度水平”，如特征B所述，通过阈值确保识别置信度是本领域的隐含技术手段。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **E. 确定是否将进入第二运动状态**<br>《直接公开》 | 说明书第[0050]段：“ステップＢ１０では、データセットに含まれる動作プリミティブの情報が時系列の順に確認され、その種類が「安静状態」から他の状態へと変化したか否かが判定される。この条件の成立時には、制御がステップＢ２０に進み、フラグFの値がF=1に設定されてステップＢ５０に進む。”<br>说明书第[0051]段：“ステップＢ３０では、動作プリミティブの種類が安静状態以外の状態から安静状態へと変化したか否かが判定される。この条件の成立時には、制御がステップＢ４０に進み、フラグFの値がF=0に設定されてステップＢ５０に進む。” | 对比文件通过判断动作基元的状态变化（安静↔非安静）来确定是否开始或结束一个动作识别周期。当从“安静状态”变为其他状态时，设置F=1，意味着系统确定将开始识别（进入）一个新的动作状态。当从其他状态变回“安静状态”时，设置F=0，意味着系统确定将结束当前动作状态。这个“判断状态变化并设置标志位”的过程，实质上就是“确定是否将进入（或离开）某个运动状态”。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **F. 响应于确定将进入第二运动状态，进入第二运动状态**<br>《直接公开》 | 说明书第[0050]、[0052]段：“ステップＢ１０...この条件の成立時には、制御がステップＢ２０に進み、フラグFの値がF=1に設定されてステップＢ５０に進む。”<br>“ステップＢ５０では、フラグFの値がF=1であるか否かが判定される。ここでF=1のときにはステップＢ６０に進み、動作認識が開始される。” | 如特征E所述，当系统判定动作基元从“安静状态”变为其他状态（确定将进入新动作）时，会将标志位F设置为1。随后，在步骤B50判断F=1成立后，立即开始动作识别流程（步骤B60-B80），即开始对新动作进行识别和输出。这个“开始识别”的动作，就是响应于之前的确定而“进入”新的运动状态（第二运动状态）的过程。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **G. 其中当出现以下情况时，将进入第二运动状态：1)第二置信度水平大于第二阈值，第二阈值大于第一阈值，或2)当第一运动状态处于作用中时，第二运动状态在预定时间周期内连续地与最高概率值且与大于第一阈值但小于第二阈值的第二置信度水平相关联。**<br>《未公开》 | 无相应记载。 | 对比文件确定是否进入新运动状态（第二运动状态）的逻辑是基于动作基元的状态切换（安静↔非安静），如特征E、F所述。其并未公开任何基于“置信度水平”与“第一阈值”、“第二阈值”进行比较的决策逻辑，也未公开“在预定时间周期内连续满足某个置信度条件”才触发状态切换的延迟机制。对比文件中的HMM输出的是似然度，但决策是否“进入”某个状态并不依赖于对该似然度设置多级阈值并进行持续时间的判断。该特征在目标专利中用于解决状态切换过于频繁或毛刺的问题，而在对比文件中，相应的功能是通过动作基元分类和修正（如プリミティブ分類修正部8）以及基于状态标志位的简单切换来实现的，两者采用的技术手段不同。因此，该技术特征既未被对比文件直接公开，也未被隐含公开。 |
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