[发明专利]为人体运动活动生成个性化分类器的方法和设备

权利要求书

1.一种操作电子设备的方法，包括：

从所述电子设备的至少一个传感器收集初始运动活动数据；

使用运动活动分类器函数，根据所收集的初始运动活动数据来生成所述电子设备相对于所述电子设备的周围环境的初始概率上下文；

将所收集的运动活动数据存储在训练数据集中；

使用所述训练数据集来更新所述运动活动分类器函数；

从所述电子设备的所述至少一个传感器收集后续运动活动数据；以及

使用经更新的运动活动分类器函数，根据后续收集的运动活动数据来生成所述电子设备相对于所述电子设备的周围环境的后续概率上下文。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：在生成所述初始概率上下文之后，生成数据选择置信度量度；其中如果所述数据选择置信度量度大于较低阈值，则将所收集的运动活动数据存储在所述训练数据集中，并且其中如果所述数据选择置信度量度小于所述较低阈值，则不将所收集的运动活动数据存储在所述训练数据集中。

3.根据权利要求2所述的方法，其中如果所述数据选择置信度量度大于或等于较低阈值、且小于或等于较高阈值，则将所收集的运动活动数据存储在所述训练数据集中。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：在生成所述初始概率上下文之后，生成数据选择置信度量度；其中如果所述数据选择置信度量度小于较高阈值，则将所收集的运动活动数据存储在所述训练数据集中，并且其中如果所述数据选择置信度量度大于所述较高阈值，则不将所收集的运动活动数据存储在所述训练数据集中。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：在使用所述训练数据集来更新所述运动活动分类器函数之前，确定所述训练数据集是否包含足够的数据，并且除非所述训练数据集包含足够的数据，否则不更新所述运动活动分类器函数。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将所述后续运动活动数据存储在所述训练数据集中；

使用所述训练数据集进一步更新所述经更新的运动活动分类器函数；

从所述电子设备的所述至少一个传感器收集进一步的运动活动数据；以及

使用经进一步更新的运动活动分类器函数，根据所述进一步的运动活动数据来生成所述电子设备相对于所述电子设备的周围环境的进一步的概率上下文。

7.根据权利要求2所述的方法，其中所述数据选择置信度量度基于所述初始概率上下文的条件熵。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述初始概率上下文包括包含多个不同潜在上下文的运动活动后验图；并且其中所述数据选择置信度量度基于所述运动活动后验图的条件熵。

9.根据权利要求2所述的方法，其中所述数据选择置信度量度基于所述概率上下文的运动活动的最高后验概率和第二高后验概率之间的差值。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练数据集包括通用数据、以及从所述电子设备的所述至少一个传感器收集的运动活动数据。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练数据集包括从所述电子设备的所述至少一个传感器收集的运动活动数据。