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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023104111
(43)【公開日】2023-07-28
(54)【発明の名称】情報処理装置、及び制御方法
(51)【国際特許分類】
G06F 3/041 20060101AFI20230721BHJP
G06F 3/04883 20220101ALI20230721BHJP
【ＦＩ】
G06F3/041 595
G06F3/0488 130
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022004915
(22)【出願日】2022-01-17
(71)【出願人】
【識別番号】505205731
【氏名又は名称】レノボ・シンガポール・プライベート・リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100161207
【弁理士】
【氏名又は名称】西澤 和純
(74)【代理人】
【識別番号】100169764
【弁理士】
【氏名又は名称】清水 雄一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100175824
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 淳一
(74)【代理人】
【識別番号】100206081
【弁理士】
【氏名又は名称】片岡 央
(72)【発明者】
【氏名】要 ▲強▼
(72)【発明者】
【氏名】阿邊 恭介
【テーマコード（参考）】
5E555
【Ｆターム（参考）】
5E555AA67
5E555BA02
5E555BA05
5E555BA06
5E555BB02
5E555BB05
5E555BB06
5E555BC04
5E555CA12
5E555CB10
5E555CB12
5E555CB46
5E555CC05
5E555DB56
5E555DC41
5E555EA20
5E555FA00
(57)【要約】
【課題】手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減する。
【解決手段】情報処理装置は、表示部と、タッチセンサ部と、前記タッチセンサ部によって所定の検出間隔で検出された複数の第１検出位置データを取得する取得処理部と、前記複数の第１検出位置データを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数の第２検出位置データに基づいて、予測位置データを生成する予測処理と、前記所定の数の第２検出位置データのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値に応じて、補正の重み付け値を選定する選定処理と、前記予測位置データを、前記所定の数の第２検出位置データ及び前記重み付け値に基づいて補正する補正処理とを実行する予測処理部と、前記第１検出位置データと、前記予測位置データとに基づいて、前記画面上の移動軌跡を前記表示部に表示させる表示処理部とを備える。
【選択図】図３
【解決手段】情報処理装置は、表示部と、タッチセンサ部と、前記タッチセンサ部によって所定の検出間隔で検出された複数の第１検出位置データを取得する取得処理部と、前記複数の第１検出位置データを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数の第２検出位置データに基づいて、予測位置データを生成する予測処理と、前記所定の数の第２検出位置データのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値に応じて、補正の重み付け値を選定する選定処理と、前記予測位置データを、前記所定の数の第２検出位置データ及び前記重み付け値に基づいて補正する補正処理とを実行する予測処理部と、前記第１検出位置データと、前記予測位置データとに基づいて、前記画面上の移動軌跡を前記表示部に表示させる表示処理部とを備える。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
表示部と、
前記表示部の画面上に配置され、前記画面上における物体との接触を検出するタッチセンサ部と、
操作媒体が前記画面上に接触することで、前記タッチセンサ部によって所定の検出間隔で検出された前記画面上の複数の第１検出位置データを取得する取得処理部と、
前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理部であって、
前記複数の第１検出位置データを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数の第２検出位置データに基づいて、前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理と、
前記所定の数の第２検出位置データのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値に応じて、補正の重み付け値を選定する選定処理と、
前記予測位置データを、前記最新の３点を含む前記所定の数の第２検出位置データ及び前記重み付け値に基づいて、補正する補正処理と
を実行する予測処理部と、
前記第１検出位置データと、前記予測処理部が出力した前記予測位置データとに基づいて、前記操作媒体が前記画面上に接触して移動した前記画面上の移動軌跡を、前記表示部に表示させる表示処理部と
を備える情報処理装置。
前記表示部の画面上に配置され、前記画面上における物体との接触を検出するタッチセンサ部と、
操作媒体が前記画面上に接触することで、前記タッチセンサ部によって所定の検出間隔で検出された前記画面上の複数の第１検出位置データを取得する取得処理部と、
前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理部であって、
前記複数の第１検出位置データを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数の第２検出位置データに基づいて、前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理と、
前記所定の数の第２検出位置データのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値に応じて、補正の重み付け値を選定する選定処理と、
前記予測位置データを、前記最新の３点を含む前記所定の数の第２検出位置データ及び前記重み付け値に基づいて、補正する補正処理と
を実行する予測処理部と、
前記第１検出位置データと、前記予測処理部が出力した前記予測位置データとに基づいて、前記操作媒体が前記画面上に接触して移動した前記画面上の移動軌跡を、前記表示部に表示させる表示処理部と
を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記予測処理部は、前記選定処理において、前記補正指標値が、負の値、且つ第１閾値より小さい場合に、補正を行わない場合に対応する値を前記補正の重み付け値に選定し、補正を行わずに、前記予測位置データを出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記予測処理部は、
前記選定処理において、前記補正指標値が、負の値、且つ前記第１閾値以上である場合に、前記補正指標値が大きい程、前記補正の重み付け値に大きな値を選定する
請求項２に記載の情報処理装置。
前記選定処理において、前記補正指標値が、負の値、且つ前記第１閾値以上である場合に、前記補正指標値が大きい程、前記補正の重み付け値に大きな値を選定する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記予測処理部は、
前記選定処理において、前記補正指標値が、負の値、且つ第１閾値より大きい第２閾値以上である場合に、前記予測処理を実行せず、
前記表示処理部は、前記予測位置データを含まない前記移動軌跡を、前記表示部に表示させる
請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
前記選定処理において、前記補正指標値が、負の値、且つ第１閾値より大きい第２閾値以上である場合に、前記予測処理を実行せず、
前記表示処理部は、前記予測位置データを含まない前記移動軌跡を、前記表示部に表示させる
請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記予測処理部は、前記予測処理において、テイラー級数近似に基づいて、前記予測位置データを生成する
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記表示処理部は、前記複数の第１検出位置データに最新の第１検出位置データが追加された場合に、前記予測位置データを前記最新の第１検出位置データに置き換えた前記移動軌跡を、前記表示部に表示させる
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
表示部と、前記表示部の画面上に配置され、前記画面上における物体との接触を検出するタッチセンサ部とを備える情報処理装置の制御方法であって、
取得処理部が、操作媒体が前記画面上に接触することで、前記タッチセンサ部によって所定の検出間隔で検出された前記画面上の複数の第１検出位置データを取得し、
予測処理部が、
前記複数の第１検出位置データを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数の第２検出位置データに基づいて、前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理と、
前記所定の数の第２検出位置データのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値に応じて、補正の重み付け値を選定する選定処理と、
前記予測位置データを、前記最新の３点の前記所定の数の第２検出位置データ及び前記重み付け値に基づいて、補正する補正処理と
を実行し、
表示処理部が、前記第１検出位置データと、前記予測処理部が出力した前記予測位置データとに基づいて、前記操作媒体が前記画面上に接触して移動した前記画面上の移動軌跡を、前記表示部に表示させる
制御方法。
取得処理部が、操作媒体が前記画面上に接触することで、前記タッチセンサ部によって所定の検出間隔で検出された前記画面上の複数の第１検出位置データを取得し、
予測処理部が、
前記複数の第１検出位置データを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数の第２検出位置データに基づいて、前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理と、
前記所定の数の第２検出位置データのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値に応じて、補正の重み付け値を選定する選定処理と、
前記予測位置データを、前記最新の３点の前記所定の数の第２検出位置データ及び前記重み付け値に基づいて、補正する補正処理と
を実行し、
表示処理部が、前記第１検出位置データと、前記予測処理部が出力した前記予測位置データとに基づいて、前記操作媒体が前記画面上に接触して移動した前記画面上の移動軌跡を、前記表示部に表示させる
制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、及び制御方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、タブレット端末やパーソナルコンピュータなどの情報処理装置では、手書き入力を行う入力デバイスを備えるものがある。このような入力デバイスでは、入力に対する表示の遅延を低減するために、予測した入力を表示する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】米国特許第９５２９５２５号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来の情報処理装置では、例えば、曲線を手書き入力する際に、予測精度が低下する場合があり、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することが困難であった。
【0005】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる情報処理装置、及び制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、表示部と、前記表示部の画面上に配置され、前記画面上における物体との接触を検出するタッチセンサ部と、操作媒体が前記画面上に接触することで、前記タッチセンサ部によって所定の検出間隔で検出された前記画面上の複数の第１検出位置データを取得する取得処理部と、前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理部であって、前記複数の第１検出位置データを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数の第２検出位置データに基づいて、前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理と、前記所定の数の第２検出位置データのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値に応じて、補正の重み付け値を選定する選定処理と、前記予測位置データを、前記最新の３点を含む前記所定の数の第２検出位置データ及び前記重み付け値に基づいて、補正する補正処理とを実行する予測処理部と、前記第１検出位置データと、前記予測処理部が出力した前記予測位置データとに基づいて、前記操作媒体が前記画面上に接触して移動した前記画面上の移動軌跡を、前記表示部に表示させる表示処理部とを備える情報処理装置である。
【0007】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記予測処理部は、前記選定処理において、前記補正指標値が、負の値、且つ第１閾値より小さい場合に、補正を行わない場合に対応する値を前記補正の重み付け値に選定し、補正を行わずに、前記予測位置データを出力するようにしてもよい。
【0008】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記予測処理部は、前記選定処理において、前記補正指標値が、負の値、且つ前記第１閾値以上である場合に、前記補正指標値が大きい程、前記補正の重み付け値に大きな値を選定するようにしてもよい。
【0009】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記予測処理部は、前記選定処理において、前記補正指標値が、負の値、且つ第１閾値より大きい第２閾値以上である場合に、前記予測処理を実行せず、前記表示処理部は、前記予測位置データを含まない前記移動軌跡を、前記表示部に表示させるようにしてもよい。
【0010】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記予測処理部は、前記予測処理において、テイラー級数近似に基づいて、前記予測位置データを生成するようにしてもよい。
【0011】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記表示処理部は、前記複数の第１検出位置データに最新の第１検出位置データが追加された場合に、前記予測位置データを前記最新の第１検出位置データに置き換えた前記移動軌跡を、前記表示部に表示させるようにしてもよい。
【0012】
また、本発明の一態様は、表示部と、前記表示部の画面上に配置され、前記画面上における物体との接触を検出するタッチセンサ部とを備える情報処理装置の制御方法であって、取得処理部が、操作媒体が前記画面上に接触することで、前記タッチセンサ部によって所定の検出間隔で検出された前記画面上の複数の第１検出位置データを取得し、予測処理部が、前記複数の第１検出位置データを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数の第２検出位置データに基づいて、前記操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理と、前記所定の数の第２検出位置データのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値に応じて、補正の重み付け値を選定する選定処理と、前記予測位置データを、前記最新の３点の前記所定の数の第２検出位置データ及び前記重み付け値に基づいて、補正する補正処理とを実行し、表示処理部が、前記第１検出位置データと、前記予測処理部が出力した前記予測位置データとに基づいて、前記操作媒体が前記画面上に接触して移動した前記画面上の移動軌跡を、前記表示部に表示させる制御方法である。
【発明の効果】
【0013】
本発明の上記態様によれば、手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】第１の実施形態によるタブレット端末の一例を示す外観図である。
【図2】第１の実施形態によるタブレット端末の主要なハードウェア構成の一例を示す図である。
【図3】第１の実施形態によるタブレット端末の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図4】第１の実施形態における重み付け記憶部のデータ例を示す図である。
【図5】第１の実施形態におけるペンサンプルデータ、バッファサンプル、及び予測位置データの一例を示す図である。
【図6】第１の実施形態におけるテイラー級数近似を用いた予測処理の一例を説明する図である。
【図7】第１の実施形態における予測処理、及び補正処理の一例を示す図である。
【図8】第１の実施形態における角度α１の一例を示す図である。
【図9】第１の実施形態によるタブレット端末の動作の一例を示すフローチャートである。
【図10】第１の実施形態における直線を手書き入力した場合の描画軌跡の一例を示す図である。
【図11】第１の実施形態における直線を手書き入力した場合の重み付け値Wの変更例のを示す図である。
【図12】第１の実施形態における曲線を手書き入力した場合の描画軌跡の一例を示す図である。
【図13】第１の実施形態における曲線を手書き入力した場合の重み付け値Wの変更例のを示す図である。
【図14】第２の実施形態によるタブレット端末の機能構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、本発明の一実施形態による情報処理装置、及び制御方法について、図面を参照して説明する。
【0016】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態によるタブレット端末１の一例を示す外観図である。なお、本実施形態において、情報処理装置の一例として、タブレット端末１について説明する。
図１に示すように、タブレット端末１は、筐体ＣＳ１の片方の主面に、タッチスクリーン２０が設置されており、ペン３０を用いて、例えば、メモ帳などのアプリケーションプログラムを実行させる。
図１は、本実施形態によるタブレット端末１の一例を示す外観図である。なお、本実施形態において、情報処理装置の一例として、タブレット端末１について説明する。
図１に示すように、タブレット端末１は、筐体ＣＳ１の片方の主面に、タッチスクリーン２０が設置されており、ペン３０を用いて、例えば、メモ帳などのアプリケーションプログラムを実行させる。
【0017】
タッチスクリーン２０は、表示部２１と、タッチセンサ部２２を備え、表示部２１は、表示画面ＤＦに各種情報を表示する。
タッチセンサ部２２は、表示部２１に重ねて配置されており、ペン３０（操作媒体の一例）が、表示部２１の表示画面ＤＦに接触することを検出するとともに、ペン３０の接触位置を検出する。
なお、タッチスクリーン２０、表示部２１、及びタッチセンサ部２２の詳細については、後述する。
タッチセンサ部２２は、表示部２１に重ねて配置されており、ペン３０（操作媒体の一例）が、表示部２１の表示画面ＤＦに接触することを検出するとともに、ペン３０の接触位置を検出する。
なお、タッチスクリーン２０、表示部２１、及びタッチセンサ部２２の詳細については、後述する。
【0018】
【0019】
図２に示すように、タブレット端末１は、プロセッサ１１と、メインメモリ１２と、フラッシュメモリ１３と、タッチスクリーン２０と、周辺デバイス２３と、オーディオシステム２４と、マイク２５と、スピーカ２６と、ベースバンドチップ２７と、無線部２８とを備える。
【0020】
プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１を含むアプリケーションプロセッサである。プロセッサ１１は、タブレット端末１の全体を制御する。
【0021】
メインメモリ１２は、プロセッサ１１の実行プログラムの読み込み領域として、又は、実行プログラムの処理データを書き込む作業領域として利用される書き込み可能メモリである。メインメモリ１２は、例えば、複数個のＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）チップで構成される。この実行プログラムには、ＯＳ（Operating System：オペレーティングシステム）、周辺機器類をハードウェア操作するための各種デバイスドライバ、各種サービス／ユーティリティ、アプリケーションプログラム（アプリケーションソフトウェア）、等が含まれる。
【0022】
フラッシュメモリ１３は、例えば、フラッシュＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）であり、ＯＳ、各種ドライバ、各種サービス／ユーティリティ、アプリケーションプログラム（以下、アプリケーションということがある）、及び各種データを記憶する。
【0023】
表示部２１は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイであり、プロセッサ１１から出力された描画データ（表示データ）に基づく表示画面を表示する。
【0024】
タッチセンサ部２２は、表示部２１の画面上におけるペン３０の操作媒体の位置と、ペン３０の画面上への接触と、接触位置を検出する。タッチセンサ部２２は、例えば、静電容量方式や電磁誘導方式により、画面上におけるペン３０の位置を検出可能である。
【0025】
周辺デバイス２３は、例えば、ＷＬＡＮ（Wireless Local Area Network）モジュール、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール、ＧＰＳ（Global Positioning System）モジュール、及び加速度センサなどのセンサ類、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタ、等である。
【0026】
オーディオシステム２４は、例えば、オーディオＩＣ（Integrated Circuit）であり、音データの入力、記録、再生、出力を行う。オーディオシステム２４には、例えば、マイク２５と、スピーカ２６とが接続されている。オーディオシステム２４は、例えば、マイク２５が収音した音データを、プロセッサ１１又はベースバンドチップ２７に出力する。また、オーディオシステム２４は、例えば、プロセッサ１１又はベースバンドチップ２７から取得した音データを音信号に変換して、スピーカ２６に出力する。
【0027】
マイク２５は、タブレット端末１の周辺の音を収音する。マイク２５は、例えば、他の端末と音声融和する際に、利用者の音声等の音を収音する。
スピーカ２６は、タブレット端末１の外部に、各種音を出力する。スピーカ２６は、例えば、他の端末と音声融和する際に、他の端末から受信した音を出力（放音）する。
スピーカ２６は、タブレット端末１の外部に、各種音を出力する。スピーカ２６は、例えば、他の端末と音声融和する際に、他の端末から受信した音を出力（放音）する。
【0028】
ベースバンドチップ２７は、例えば、４Ｇ（第４世代移動通信システム）や５Ｇ（第５世代移動通信システム）などの無線通信を制御する専用ＩＣである。ベースバンドチップ２７は、例えば、無線部２８を用いて受信した音声データを、オーディオシステム２４を介して、スピーカ２６に出力させる。また、ベースバンドチップ２７は、例えば、マイク２５から収音した音データを、オーディオシステム２４を介して取得し、無線部２８を用いて、移動通信システムにより出力させる。また、ベースバンドチップ２７は、移動通信システムによるデータ通信の入出力データを、プロセッサ１１との間でデータ通信する。
【0029】
無線部２８は、移動通信システムによる無線通信を行うための、アンテナを含む無線通信デバイスである。
【0030】
ペン３０は、ペン形状の操作媒体であり、例えば、タッチペン、スタイラスペンなどである。なお、ペン３０は、共振回路を備え、共振回路のコイルへの電磁誘導により、電源が供給され、共振回路を利用して、表示部２１の画面上におけるペン３０の位置やペン角度で検出可能に構成されていてもよい。
【0031】
【0032】
図３に示すように、タブレット端末１は、制御部１０と、タッチスクリーン２０と、ペン３０と、記憶部４０とを備える。
タッチスクリーン２０は、表示部２１と、タッチセンサ部２２とを備える。
タッチスクリーン２０は、表示部２１と、タッチセンサ部２２とを備える。
【0033】
記憶部４０は、例えば、メインメモリ１２又はフラッシュメモリ１３により実現される記憶部であり、受信バッファ記憶部４１と、重み付け記憶部４２とを備える。
【0034】
受信バッファ記憶部４１は、例えば、メインメモリ１２により実現される記憶部である。受信バッファ記憶部４１は、タッチセンサ部２２が検出したペン３０の検出位置データであるペンサンプルデータ（第１検出位置データ）を一時記憶する。なお、ペンサンプルデータは、タッチセンサ部２２によってサンプリング周期（所定の検出間隔）で検出された表示部２１の画面上の位置データである。
【0035】
また、受信バッファ記憶部４１は、複数のペンサンプルデータのうちから２つ以上のデータ間隔（例えば、４サンプルデータ間隔）で間引いた所定の数（例えば、４つ）のバッファサンプルデータ（第２検出位置データ）を記憶する。なお、以下の説明において、バッファサンプルデータをバッファサンプルと省略することがある。
【0036】
重み付け記憶部４２は、例えば、フラッシュメモリ１３により実現される記憶部である。重み付け記憶部４２は、後述する補正の重み付け値Ｗに関する情報を記憶する。ここで、図４を参照して、重み付け記憶部４２のデータ例について説明する。
【0037】
【0038】
ここで、補正指標値Ｌの範囲は、後述する予測位置データの補正のための指標値である補正指標値Ｌの範囲を示している。因みに、補正指標値Ｌが取り得る範囲は、－１．０から＋１．０の範囲（－１≦Ｌ≦１）である。また、分類は、手書き入力の分類を示している。また、重み付け値Ｗは、後述する予測位置データの補正に用いる重み付け値を示している。
【0039】
例えば、図４に示す例では、Ｌの範囲が、“－１≦Ｌ＜Ｌ１”である場合（補正指標値Ｌが－１以上でＬ１より小さい場合）に、分類が、“ほぼ直線”であり、重み付け値Ｗが、“Ｗ＝０”であることを示している。ここで、Ｌ１は、第１閾値の一例であり、負の値（Ｌ１＜０）である。また、“Ｗ＝０”は、補正を行わない場合に対応する値である。
【0040】
また、Ｌの範囲が、“Ｌ１≦Ｌ＜Ｌ２”である場合（補正指標値ＬがＬ１以上（第１閾値以上）、Ｌ２未満である場合）に、分類が、“中程度の曲線”であり、重み付け値Ｗが、“Ｗ＝Ｗ１”であることを示している。ここで、Ｌ２は、Ｌ１（第１閾値）より大きい値、且つ、負の値（Ｌ１＜Ｌ２＜０）である。また、Ｗ１は、第１重み付け値の一例であり、０より大きい値（Ｗ１＞０）である。
【0041】
また、Ｌの範囲が、“Ｌ２≦Ｌ＜Ｌ３”である場合（補正指標値ＬがＬ２以上、Ｌ３未満である場合）に、分類が、“中程度の鋭い曲線”であり、重み付け値Ｗが、“Ｗ＝Ｗ３”であることを示している。ここで、Ｌ３は、Ｌ２より大きい値、且つ、負の値（Ｌ２＜Ｌ３＜０）である。また、Ｗ２は、第２重み付け値の一例であり、Ｗ１より大きい値（Ｗ２＞Ｗ１）である。
【0042】
また、Ｌの範囲が、“Ｌ３≦Ｌ＜Ｌ４”である場合（補正指標値ＬがＬ３以上、Ｌ４未満である場合）に、分類が、“鋭い曲線”であり、重み付け値Ｗが、“Ｗ＝Ｗ３”であることを示している。ここで、Ｌ４は、第２閾値の一例であり、Ｌ３より大きい値、且つ、負の値（Ｌ３＜Ｌ４＜０）である。また、Ｗ３は、第３重み付け値の一例であり、Ｗ２より大きい値（Ｗ３＞Ｗ２）である。
【0043】
また、Ｌの範囲が、“Ｌ４≦Ｌ”である場合（補正指標値ＬがＬ４以上である場合）に、分類が、“イリーガルケース”であり、重み付け値Ｗが、設定されずに、予測を行わないことを示している。ここで、“Ｌ４≦Ｌ”とは、厳密には、“Ｌ４≦Ｌ≦１”である。
【0044】
このように、重み付け記憶部４２は、補正指標値Ｌの範囲と、補正の重み付け値Ｗとを対応付けて記憶する。
【0045】
図３の説明に戻り、制御部１０は、例えば、プロセッサ１１がメインメモリ１２又はフラッシュメモリ１３が記憶するプログラムを実行することで実現される機能部であり、ＯＳ（例えば、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）など）に基づく各種処理を実行する。制御部１０は、入力制御部１１０と、表示制御部１２０と、アプリケーション１３０とを備える。
【0046】
入力制御部１１０は、プロセッサ１１により実現される機能部である。入力制御部１１０は、例えば、タッチセンサ部２２による入力を制御するデバイスドライバであり、タッチセンサ部２２の入力によって、表示部２１の画面上における操作媒体（例えば、ペン３０）の位置や接触を検出する。また、入力制御部１１０は、検出した検出位置データ（ペンサンプルデータ）、及びペン３０の移動が予測される位置を示す予測位置データを出力する。入力制御部１１０は、取得処理部１１１と、予測処理部１１２とを備える。
【0047】
取得処理部１１１は、プロセッサ１１により実現される機能部であり、ペン３０が画面上に接触することで、タッチセンサ部２２によってサンプリング周期（所定の検出間隔）で検出された画面上の複数のペンサンプルデータを取得する。取得処理部１１１は、取得した複数のペンサンプルデータを、時系列順に、受信バッファ記憶部４１に記憶させる。
【0048】
予測処理部１１２は、プロセッサ１１により実現される機能部であり、ペン３０の予測移動位置を示す予測位置データを生成する。予測処理部１１２は、複数のペンサンプルデータを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数のバッファサンプルに基づいて、ペン３０の予測移動位置を示す予測位置データを生成する予測処理を実行する。ここで、図５を参照して、ペンサンプルデータ、バッファサンプル、及び予測位置データについて説明する。
【0049】
図５は、本実施形態におけるペンサンプルデータ、バッファサンプル、及び予測位置データの一例を示す図である。
【0050】
図５において、描画線ＤＬ１のＰ３～Ｐ０までの間の黒丸及び白丸は、ペンサンプルデータを示している。また、Ｐ３～Ｐ０の黒丸は、ペンサンプルデータを４サンプル間隔で間引いたバッファサンプルを示している。また、予測位置データＰｐｒｅｄは、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ３を用いて予測した次回の検出位置データ（ペンサンプルデータ）を示している。
【0051】
バッファサンプルＰ０は、最新のペンサンプルデータ及びバッファサンプルであり、バッファサンプルＰ１、バッファサンプルＰ２、及びバッファサンプルＰ３の順に古いペンサンプルデータとなる。予測処理部１１２は、複数のペンサンプルデータから、最新のペンサンプルデータであるバッファサンプルＰ０を含む、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ３を抽出して、時系列順に、受信バッファ記憶部４１に記憶させる。
【0052】
また、予測処理部１１２は、複数のバッファサンプル（例えば、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ３）に基づいて、ペン３０の予測位置データＰｐｒｅｄを生成する。予測処理部１１２は、予測処理において、例えば、テイラー級数近似に基づいて、予測位置データを生成する。ここで、図６を参照して、本実施形態におけるテイラー級数近似を用いた予測処理について説明する。
【0053】
図６は、本実施形態におけるテイラー級数近似を用いた予測処理の一例を説明する図である。
図６において、手書き入力の描画線ＤＬ２を、時間ｔの関数ｆ（ｔ）とすると、ｆ（ａ）から期間Ｔ後の描画位置ｆ（ａ＋Ｔ）を予測すると、ｆ（ａ＋Ｔ）は、テイラー級数近似により下記の式（１）で表される。
図６において、手書き入力の描画線ＤＬ２を、時間ｔの関数ｆ（ｔ）とすると、ｆ（ａ）から期間Ｔ後の描画位置ｆ（ａ＋Ｔ）を予測すると、ｆ（ａ＋Ｔ）は、テイラー級数近似により下記の式（１）で表される。
【0054】
【数1】
【0055】
なお、図６において、ｆ（ａ＋Ｔ）は、予測位置データＰｐｒｅｄに対応し、ｆ（ａ）、ｆ（ａ－Ｔ）、及びｆ（ａ－２Ｔ）は、上述した図５に示す、バッファサンプルＰ０、バッファサンプルＰ１、及びバッファサンプルＰ２に対応する。
また、ｆ（ａ）の１回部分であるｆ’（ａ）、及び２回微分ｆ”（ａ）は、下記の式（２）で表される。
また、ｆ（ａ）の１回部分であるｆ’（ａ）、及び２回微分ｆ”（ａ）は、下記の式（２）で表される。
【0056】
【数2】
【0057】
式（１）及び式（２）により、予測位置ｆ（ａ＋Ｔ）の表示部２１の画面上のＸ軸及びＹ軸における位置は、以下の式（３）により表される。
【0058】
【数3】
【0059】
予測処理部１１２は、予測処理において、式（３）を用いて、予測位置データＰｐｒｅｄを算出する。
なお、式（１）～式（３）では、テイラー級数の第３項までを用いているが、第４項以上まで用いてもよい。すなわち、上述した例では、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ２までを用いて、予測位置データＰｐｒｅｄを算出する例を説明したが、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ３までを用いて、予測位置データＰｐｒｅｄを算出するようにしてもよい。
なお、式（１）～式（３）では、テイラー級数の第３項までを用いているが、第４項以上まで用いてもよい。すなわち、上述した例では、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ２までを用いて、予測位置データＰｐｒｅｄを算出する例を説明したが、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ３までを用いて、予測位置データＰｐｒｅｄを算出するようにしてもよい。
【0060】
再び、図３の説明に戻り、予測処理部１１２は、予測処理より算出した予測位置データＰｐｒｅｄを、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ３を用いて補正する。ここで、図７を参照して、予測位置データＰｐｒｅｄを補正して、補正予測位置データＰｐｒｅｄ２の生成する補正処理について説明する。
【0061】
図７は、本実施形態における予測処理、及び補正処理の一例を示す図である。
図７に示すように、予測処理部１１２は、予測位置データＰｐｒｅｄと、所定の架すのバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ３）とに基づいて、補正予測位置データＰｐｒｅｄ２を生成する。なお、図７において、位置Ｐｎｅｘｔは、実際の検出位置データである。
図７に示すように、予測処理部１１２は、予測位置データＰｐｒｅｄと、所定の架すのバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ３）とに基づいて、補正予測位置データＰｐｒｅｄ２を生成する。なお、図７において、位置Ｐｎｅｘｔは、実際の検出位置データである。
【0062】
予測処理部１１２は、補正処理を行うために、所定の数のバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ３）のうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値に基づく補正指標値Ｌに応じて、補正の重み付け値Ｗを選定する選定処理を実行する。ここで、図８を参照して、予測処理部１１２による補正指標値Ｌの算出について説明する。
【0063】
図８は、本実施形態における角度α１の一例を示す図である。
図８において、角度α１は、３点のバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ２）のうちの２点目を頂点（バッファサンプルＰ１）を頂点とする角度である。この角度α１に基づく補正指標値Ｌは、下記の式（４）により表される。
図８において、角度α１は、３点のバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ２）のうちの２点目を頂点（バッファサンプルＰ１）を頂点とする角度である。この角度α１に基づく補正指標値Ｌは、下記の式（４）により表される。
【0064】
【数4】
【0065】
ここで、｜Ｐ＊１Ｐ＊２｜は、バッファサンプルＰ＊１とバッファサンプルＰ＊２との間の距離（長さ）を示す。
予測処理部１１２は、選定処理において、式（４）を用いて、３点のバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ２）から補正指標値Ｌを算出する。ここで、補正指標値Ｌは、－１．０から＋１．０の範囲（－１≦Ｌ≦１）の値である。
予測処理部１１２は、選定処理において、式（４）を用いて、３点のバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ２）から補正指標値Ｌを算出する。ここで、補正指標値Ｌは、－１．０から＋１．０の範囲（－１≦Ｌ≦１）の値である。
【0066】
また、予測処理部１１２は、重み付け記憶部４２を参照して、補正指標値Ｌに対応した補正の重み付け値Ｗを取得する。ここで、予測処理部１１２は、選定処理において、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ１（第１閾値）より小さい場合（－１≦Ｌ＜Ｌ１，Ｌ１＜０）に、補正の重み付け値Ｗに“０”を選定する。なお、補正の重み付け値Ｗが“０”（Ｗ＝０）は、補正を行わない場合に対応する値に対応する。すなわち、予測処理部１１２は、補正指標値Ｌが負の値、且つ閾値Ｌ１より小さいか否かにより、予測位置データＰｐｒｅｄの補正を行わないか否かを切り替えている。
【0067】
また、予測処理部１１２は、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ１以上、閾値Ｌ２より小さい場合（Ｌ１≦Ｌ＜Ｌ２，Ｌ２＜０）に、重み付け記憶部４２を参照して、補正の重み付け値ＷにＷ１を選定する。
【0068】
また、予測処理部１１２は、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ２以上、閾値Ｌ３より小さい場合（Ｌ２≦Ｌ＜Ｌ３，Ｌ３＜０）に、重み付け記憶部４２を参照して、補正の重み付け値ＷにＷ２を選定する。
【0069】
また、予測処理部１１２は、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ３以上、閾値Ｌ４（第２閾値）より小さい場合（Ｌ３≦Ｌ＜Ｌ４，Ｌ４＜０）に、重み付け記憶部４２を参照して、補正の重み付け値ＷにＷ３を選定する。
【0070】
また、予測処理部１１２は、補正指標値Ｌが、閾値Ｌ４以上（第２閾値以上）である場合（Ｌ４≦Ｌ）に、重み付け記憶部４２を参照して、予測処理を無効にし、予測位置データとして、バッファサンプルＰ０を出力する。
なお、重み付け値Ｗ１～重み付け値Ｗ１は、Ｗ１＜Ｗ２＜Ｗ３であり、予測処理部１１２は、選定処理において、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ１以上である場合に、補正指標値Ｌが大きい程、補正の重み付け値Ｗに大きな値を選定する。
なお、重み付け値Ｗ１～重み付け値Ｗ１は、Ｗ１＜Ｗ２＜Ｗ３であり、予測処理部１１２は、選定処理において、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ１以上である場合に、補正指標値Ｌが大きい程、補正の重み付け値Ｗに大きな値を選定する。
【0071】
また、予測処理部１１２は、予測位置データＰｐｒｅｄを、最新の３点を含む所定の数のバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ３）及び重み付け値Ｗに基づいて補正する補正処理を実行する。予測処理部１１２は、例えば、下記の式（５）を用いて、予測位置データＰｐｒｅｄを補正して、補正予測位置データＰｐｒｅｄ２を生成する。
【0072】
【数5】
【0073】
入力制御部１１０は、ペンサンプルデータ、及び予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ２又はＰｐｒｅｄ）を後述するアプリケーション１３０に出力する。
なお、重み付け値Ｗが“０”である場合、式（５）により、補正予測位置データＰｐｒｅｄ２は、予測位置データＰｐｒｅｄと等しくなる（Ｐｐｒｅｄ２＝Ｐｐｒｅｄ）。この場合、予測処理部１１２は、予測位置データＰｐｒｅｄをそのまま、予測位置データとして出力する。すなわち、この場合、入力制御部１１０は、ペンサンプルデータ、及び予測位置データＰｐｒｅｄをアプリケーション１３０に出力する。
なお、重み付け値Ｗが“０”である場合、式（５）により、補正予測位置データＰｐｒｅｄ２は、予測位置データＰｐｒｅｄと等しくなる（Ｐｐｒｅｄ２＝Ｐｐｒｅｄ）。この場合、予測処理部１１２は、予測位置データＰｐｒｅｄをそのまま、予測位置データとして出力する。すなわち、この場合、入力制御部１１０は、ペンサンプルデータ、及び予測位置データＰｐｒｅｄをアプリケーション１３０に出力する。
【0074】
また、予測処理部１１２は、補正指標値Ｌが、閾値Ｌ４以上である場合（Ｌ４≦Ｌ）にイリーガルケースと判定して、予測処理を無効にし、予測位置データを出力しない。すなわち、この場合、入力制御部１１０は、ペンサンプルデータのみ、アプリケーション１３０に出力する。
【0075】
また、Ｗ１、Ｗ２、及びＷ３の値は、対応する補正指標値Ｌの範囲の曲線と、算出した補正予測位置データＰｐｒｅｄ２とが一致するように設定されている。
【0076】
再び、図３の説明に戻り、表示制御部１２０（表示処理部の一例）は、プロセッサ１１により実現される機能部である。表示制御部１２０は、例えば、表示部２１の表示を制御するデバイスドライバであり、ペンサンプルデータと、予測処理部１１２が出力した予測位置データとに基づいて、ペン３０が画面上に接触して移動した画面上の移動軌跡を、表示部２１に表示させる。表示制御部１２０は、例えば、図７に示す描画線ＤＬ１のバッファサンプルＰ３～バッファサンプルＰ０までに含まれるペンサンプルデータによる描画線ＤＬ１及びバッファサンプルＰ０と補正予測位置データＰｐｒｅｄ２との間の線を、移動軌跡として、表示部２１に表示させる。
【0077】
また、表示制御部１２０は、複数のペンサンプルデータに最新のペンサンプルデータが追加された場合に、予測位置データ（例えば、補正予測位置データＰｐｒｅｄ２）を最新のペンサンプルデータに置き換えた移動軌跡を、表示部２１に表示させる。
【0078】
アプリケーション１３０は、プロセッサ１１により実現される機能部であり、例えば、所定のアプリケーションプログラムを実行させることで、所定の処理を実行する。ここで、所定のアプリケーションプログラムは、例えば、タッチスクリーン２０によるペン３０の手書き入力を受け付けて、表示部２１の画面上にペン３０の移動軌跡を表示するメモ機能を有するインスタントメモなどのプログラムである。アプリケーション１３０は、入力制御部１１０を介して取得したペンサンプルデータ及び予測位置データを、表示制御部１２０を介して、表示部２１にペン３０の移動軌跡として表示させる。
【0079】
次に、図面を参照して、本実施形態によるタブレット端末１の動作について説明する。
図９は、本実施形態によるタブレット端末１の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは、入力制御部１１０の動作について説明する。
図９は、本実施形態によるタブレット端末１の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは、入力制御部１１０の動作について説明する。
【0080】
図９に示すように、タブレット端末１の入力制御部１１０は、まず、ペンサンプルデータを検出したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。入力制御部１１０は、タッチセンサ部２２が、例えば、ペン３０の接触を検出し、サンプリング周期でペンサンプルデータが検出されたか否かを判定する。入力制御部１１０は、タッチセンサ部２２がペンサンプルデータを検出した場合（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）に、処理をステップＳ１０２に進める。また、入力制御部１１０は、タッチセンサ部２２がペンサンプルデータを検出していない場合（ステップＳ１０１：ＮＯ）に、処理をステップＳ１０１に戻す。
【0081】
ステップＳ１０２において、入力制御部１１０は、ペンサンプルデータを受信バッファ記憶部４１に格納する。すなわち、入力制御部１１０の取得処理部１１１は、タッチセンサ部２２が検出したペンサンプルデータを取得し、当該ペンサンプルデータを、取得順に（時系列順に）、受信バッファ記憶部４１に記憶させる。
【0082】
次に、取得処理部１１１は、ペンサンプル数が、（Ｍ×Ｎ）個以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。取得処理部１１１は、取得したペンサンプルデータのペンサンプル数が、（Ｍ×Ｎ）個以上である場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）に、処理をステップＳ１０４に進める。また、取得処理部１１１は、取得したペンサンプルデータのペンサンプル数が、（Ｍ×Ｎ）個未満である場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）に、処理をステップＳ１０１に戻す。
【0083】
ステップＳ１０４において、入力制御部１１０の予測処理部１１２は、ペンサンプルデータをＭサンプル間隔で間引いたＮ個をバッファサンプルとして取得する。予測処理部１１２は、例えば、図５のバッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ３のように、４サンプル間隔（Ｍ＝４）で、４個（Ｎ＝４）のバッファサンプルを取得し、当該４個のバッファサンプル（Ｐ０～Ｐ３）を、受信バッファ記憶部４１に記憶させる。
【0084】
次に、予測処理部１１２は、Ｎ個のバッファサンプルから予測位置データＰｐｒｅｄを生成する（ステップＳ１０５）。予測処理部１１２は、例えば、上述した式（３）を用いて、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ２から予測位置データＰｐｒｅｄを算出する。
【0085】
次に、予測処理部１１２は、バッファサンプルの最新の３点から補正指標値Ｌを算出する（ステップＳ１０６）。予測処理部１１２は、例えば、上述した式（４）を用いて、バッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ２から、補正指標値Ｌを算出する。
【0086】
次に、予測処理部１１２は、補正指標値Ｌに応じて、処理を分岐する（ステップＳ１０７）。予測処理部１１２は、重み付け記憶部４２を参照して、補正指標値Ｌに応じて、処理を分岐する。予測処理部１１２は、例えば、補正指標値Ｌが、負の値、且つ、－１以上、閾値Ｌ１より小さい場合（－１≦Ｌ＜Ｌ１，Ｌ＜０）に、処理をステップＳ１０８に進める。
【0087】
また、予測処理部１１２は、例えば、補正指標値Ｌが、負の値、且つ、閾値Ｌ１以上、閾値Ｌ２より小さい場合（ステップＳ１０７：Ｌ１≦Ｌ＜Ｌ２，Ｌ＜０）に、処理をステップＳ１０９に進める。
【0088】
また、予測処理部１１２は、例えば、補正指標値Ｌが、負の値、且つ、閾値Ｌ２以上、閾値Ｌ３より小さい場合（ステップＳ１０７：Ｌ２≦Ｌ＜Ｌ３，Ｌ＜０）に、処理をステップＳ１１０に進める。
また、予測処理部１１２は、例えば、補正指標値Ｌが、負の値、且つ、閾値Ｌ３以上、閾値Ｌ４より小さい場合（ステップＳ１０７：Ｌ３≦Ｌ＜Ｌ４，Ｌ＜０）に、処理をステップＳ１１１に進める。
また、予測処理部１１２は、例えば、補正指標値Ｌが、負の値、且つ、閾値Ｌ３以上、閾値Ｌ４より小さい場合（ステップＳ１０７：Ｌ３≦Ｌ＜Ｌ４，Ｌ＜０）に、処理をステップＳ１１１に進める。
【0089】
また、予測処理部１１２は、例えば、補正指標値Ｌが、閾値Ｌ４以上である場合（ステップＳ１０７：Ｌ４≦Ｌ）に、処理をステップＳ１１２に進める。
【0090】
ステップＳ１０８において、予測処理部１１２は、重み付け値Ｗに、“０”を選定する（Ｗ＝０）。ステップＳ１０８の処理後に、予測処理部１１２は、処理をステップＳ１１３に進める。
【0091】
また、ステップＳ１０９において、予測処理部１１２は、重み付け値Ｗに、Ｗ１を選定する（Ｗ＝Ｗ１）。ステップＳ１０９の処理後に、予測処理部１１２は、処理をステップＳ１１３に進める。
【0092】
また、ステップＳ１１０において、予測処理部１１２は、重み付け値Ｗに、Ｗ２を選定する（Ｗ＝Ｗ２）。ステップＳ１１０の処理後に、予測処理部１１２は、処理をステップＳ１１３に進める。
【0093】
また、ステップＳ１１１において、予測処理部１１２は、重み付け値Ｗに、Ｗ３を選定する（Ｗ＝Ｗ３）。ステップＳ１１１の処理後に、予測処理部１１２は、処理をステップＳ１１３に進める。
【0094】
また、ステップＳ１１２において、予測処理部１１２は、予測処理を行わない（Ｐｐｒｅｄ２＝Ｐ０）。すなわち、予測処理部１１２は、予測処理を中止し、予測位置データの生成を行わない。ステップＳ１１２の処理後に、予測処理部１１２は、処理をステップＳ１１４に進める。
【0095】
ステップＳ１１３において、予測処理部１１２は、生成した予測位置データＰｐｒｅｄ、Ｎ個のバッファサンプル、及び重み付け値Ｗに基づいて、補正した予測位置データＰｐｒｅｄ２を生成する。予測処理部１１２は、予測位置データＰｐｒｅｄ、例えば、４個のバッファサンプルＰ０～バッファサンプルＰ３、及び重み付け値Ｗから、例えば、上述した式（５）を用いて、補正予測位置データＰｐｒｅｄ２を生成する。
【0096】
次に、予測処理部１１２は、予測位置データＰｐｒｅｄ２を出力する（ステップＳ１１４）。予測処理部１１２は、補正した補正予測位置データＰｐｒｅｄ２を、予測位置データとして、出力する。すなわち、入力制御部１１０は、取得処理部１１１が取得したペンサンプルデータ、及び予測位置データ（補正予測位置データＰｐｒｅｄ２、予測位置データＰｐｒｅｄ、及びペンサンプルデータＰ０のいずれか）を、例えば、アプリケーション１３０に出力する。予測処理部１１２は、ステップＳ１１４の処理後に、処理をステップＳ１０１に戻す。
【0097】
なお、アプリケーション１３０は、入力制御部１１０から取得したペンサンプルデータ及び予測位置データ（補正予測位置データＰｐｒｅｄ２）により、例えば、図７に示すように、ペン３０の移動軌跡を、表示部２１に表示させる。
【0098】
次に、図１０～図１３を参照して、本実施形態による重み付け値Ｗの選定処理（変更処理）の具体例について説明する。
図１０は、本実施形態における直線を手書き入力した場合の描画軌跡の一例を示す図である。また、図１１は、本実施形態における直線を手書き入力した場合の重み付け値Ｗの変更例のを示す図である。
図１０は、本実施形態における直線を手書き入力した場合の描画軌跡の一例を示す図である。また、図１１は、本実施形態における直線を手書き入力した場合の重み付け値Ｗの変更例のを示す図である。
【0099】
図１０において、グラフの縦軸は、タッチスクリーン２０（表示部２１及びタッチセンサ部２２）の縦軸を示すＹ軸方向の座標を示し、グラフの横軸は、タッチスクリーン２０（表示部２１及びタッチセンサ部２２）の横軸を示すＸ軸方向の座標を示している。また、描画線ＤＬ３は、ペン３０によって、タッチスクリーン２０に手書き入力された描画線を示している。
【0100】
また、図１１において、グラフの縦軸は、重み付け値Ｗを示し、グラフの横軸は、時間を示している。また、波形ＷＬ１は、上述した手書き入力の描画線ＤＬ３における重み付け値Ｗの変化を示している。
【0101】
描画線ＤＬ３は、ほぼ直線であるため、図１１の波形ＷＬ１に示すように、予測処理部１１２は、重み付け値Ｗにほぼ“０”を選定し、稀にＷ１を選定する。
【0102】
【0103】
図１２において、グラフの縦軸は、タッチスクリーン２０（表示部２１及びタッチセンサ部２２）の縦軸を示すＹ軸方向の座標を示し、グラフの横軸は、タッチスクリーン２０（表示部２１及びタッチセンサ部２２）の横軸を示すＸ軸方向の座標を示している。また、描画線ＤＬ４は、ペン３０によって、タッチスクリーン２０に手書き入力された描画線を示している。ここでの、描画線ＤＬ４は、連続した曲線が入力されている。
【0104】
また、図１３において、グラフの縦軸は、重み付け値Ｗを示し、グラフの横軸は、時間を示している。また、波形ＷＬ２は、上述した手書き入力の描画線ＤＬ４における重み付け値Ｗの変化を示している。
【0105】
描画線ＤＬ４は、連続した曲線であるため、図１３の波形ＷＬ２に示すように、予測処理部１１２は、重み付け値ＷにＷ１～Ｗ３を選定し、稀に“０”を選定している。描画線ＤＬ４では、４か所曲線の角度変化が大きい箇所があり、予測処理部１１２は、波形ＷＬ２では、対応する４か所で重み付けが最も大きいＷ３の値を選定している。
【0106】
以上説明したように、本実施形態によるタブレット端末１（情報処理装置）は、表示部２１と、タッチセンサ部２２と、取得処理部１１１と、予測処理部１１２と、表示制御部１２０（表示処理部）とを備える。タッチセンサ部２２は、表示部２１の画面上に配置され、画面上における物体との接触を検出する。取得処理部１１１は、操作媒体（例えば、ペン３０）が画面上に接触することで、タッチセンサ部２２によって所定の検出間隔で検出された画面上の複数のペンサンプルデータ（第１検出位置データ）を取得する。予測処理部１１２は、操作媒体（例えば、ペン３０）の予測移動位置を示す予測位置データを生成する処理部であって、予測処理と、選定処理と、補正処理とを実行する。予測処理部１１２は、予測処理として、複数のペンサンプルデータを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数のバッファサンプルデータ（第２検出位置データ）に基づいて、操作媒体の予測移動位置を示す予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ）を生成する。予測処理部１１２は、選定処理として、所定の数のバッファサンプルデータのうち少なくとも最新の３点（Ｐ０～Ｐ２）の２点目を頂点（Ｐ１）とする角度（α１）の余弦値（ｃｏｓα１）に基づく補正指標値Ｌに応じて、補正の重み付け値Ｗを選定する。予測処理部１１２は、補正処理として、予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ）を、最新の３点を含む所定の数のバッファサンプルデータ（Ｐ０～Ｐ３）及び重み付け値Ｗに基づいて補正する。表示制御部１２０は、ペンサンプルデータ（Ｐ０～Ｐ３）と、予測処理部１１２が出力した予測位置データ（例えば、Ｐｐｒｅｄ２）とに基づいて、操作媒体（例えば、ペン３０）が画面上に接触して移動した画面上の移動軌跡を、表示部２１に表示させる。
【0107】
これにより、本実施形態によるタブレット端末１は、手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
例えば、図６に示すように、予測処理は、予測に使用するサンプルの間隔Ｔが長い程、遠くの位置を予測可能である。そのため、本実施形態によるタブレット端末１では、複数のペンサンプルデータを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数のバッファサンプルデータを用いて予測処理を行うことで、サンプルの間隔Ｔを長く（大きく）することができ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
例えば、図６に示すように、予測処理は、予測に使用するサンプルの間隔Ｔが長い程、遠くの位置を予測可能である。そのため、本実施形態によるタブレット端末１では、複数のペンサンプルデータを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数のバッファサンプルデータを用いて予測処理を行うことで、サンプルの間隔Ｔを長く（大きく）することができ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
【0108】
また、本実施形態によるタブレット端末１では、予測処理部１１２が、補正指標値Ｌに応じて重み付け値Ｗを変更し、重み付け値Ｗに基づいて、予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ）を補正するため、予測精度を改善することができる。
よって、本実施形態によるタブレット端末１は、手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
よって、本実施形態によるタブレット端末１は、手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
【0109】
特に、手書き入力で曲線を入力する場合に、従来技術では、予測位置データが曲線の外側に尾を引くような直線になるテーリング効果（Tailing Effect）が発生して、ユーザーエクスペリエンスが低下する場合があった。
これに対して、本実施形態によるタブレット端末１では、補正指標値Ｌに応じて重み付け値Ｗを変更した補正を行うことにより、テーリング効果の発生を低減し、ユーザーエクスペリエンス及びユーザビリティを向上させることができる。
これに対して、本実施形態によるタブレット端末１では、補正指標値Ｌに応じて重み付け値Ｗを変更した補正を行うことにより、テーリング効果の発生を低減し、ユーザーエクスペリエンス及びユーザビリティを向上させることができる。
【0110】
また、本実施形態では、予測処理部１１２は、選定処理において、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ１（第１閾値）より小さい場合に、補正を行わない場合に対応する値（“０”）を補正の重み付け値Ｗに選定し、補正を行わずに、予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ）を出力する。すなわち、予測処理部１１２は、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ１（第１閾値）より小さい場合に、補正処理を実行しなくてもよい。なお、閾値Ｌ１（第１閾値）は、例えば、補正指標値Ｌが手書き入力がほぼ直線を示す場合に対応する値である。
【0111】
これにより、本実施形態によるタブレット端末１は、補正指標値Ｌに応じて、補正処理を実行するか否かを適切に切り替えることができ、予測精度を改善することができる。
【0112】
また、本実施形態では、予測処理部１１２は、選定処理において、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ１（第１閾値）以上である場合に、補正指標値Ｌが大きい程、補正の重み付け値Ｗに大きな値を選定する。
【0113】
これにより、本実施形態によるタブレット端末１は、手書き入力の曲線の緩急（鋭さや緩やかさ）に応じて、適切な補正を行うことが可能であり、予測精度をさらに改善することができる。
【0114】
また、本実施形態では、予測処理部１１２は、選定処理において、補正指標値Ｌが、負の値、且つ閾値Ｌ１（第１閾値）より大きい閾値Ｌ４（第２閾値）以上である場合に、予測処理を実行しない。この場合、表示制御部１２０は、予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ又はＰｐｒｅｄ２）を含まない移動軌跡を、表示部２１に表示させる。
【0115】
これにより、本実施形態によるタブレット端末１は、例えば、予測処理が困難な急角度に変化する曲線の場合に、予測処理を実行しないため、無駄に予測精度を低下させることがない。
【0116】
また、本実施形態では、予測処理部１１２は、予測処理において、テイラー級数近似（例えば、式（３））に基づいて、予測位置データＰｐｒｅｄを生成する。
これにより、本実施形態によるタブレット端末１は、テイラー級数近似という簡易な手法により、処理量を増やさづに予測位置データＰｐｒｅｄを生成することができる。
これにより、本実施形態によるタブレット端末１は、テイラー級数近似という簡易な手法により、処理量を増やさづに予測位置データＰｐｒｅｄを生成することができる。
【0117】
また、本実施形態では、表示制御部１２０は、複数のペンサンプルデータ（第１検出位置データ）に最新のペンサンプルデータが追加された場合に、予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ又はＰｐｒｅｄ２）を最新のペンサンプルデータに置き換えた移動軌跡を、表示部２１に表示させる。
【0118】
これにより、本実施形態によるタブレット端末１は、手書き入力の際に、手書き入力に対する表示の遅延を低減しつつ、手書き入力後に正しい手書き入力移動軌跡をひょうじすることができ、ユーザビリティを向上させることができる。
【0119】
また、本実施形態による制御方法は、表示部２１と、表示部２１の画面上に配置され、画面上における物体との接触を検出するタッチセンサ部２２とを備えるタブレット端末１（情報処理装置）の制御方法であって、取得ステップと、予測ステップと、表示ステップとを含む。取得ステップにおいて、取得処理部１１１が、操作媒体（例えば、ペン３０）が画面上に接触することで、タッチセンサ部２２によって所定の検出間隔で検出された画面上の複数のペンサンプルデータを取得する。予測ステップにおいて、予測処理部１１２が、予測処理と、選定処理と、補正処理とを実行する。予測処理部１１２が、予測処理において、複数のペンサンプルデータを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数のバッファサンプルデータに基づいて、操作媒体（例えば、ペン３０）の予測移動位置を示す予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ）を生成する。予測処理部１１２が、選定処理において、所定の数のバッファサンプルデータのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値（ｃｏｓα１）に基づく補正指標値Ｌに応じて、補正の重み付け値Ｗを選定する。予測処理部１１２が、補正処理において、予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ）を、最新の３点の所定の数のバッファサンプルデータ及び重み付け値Ｗに基づいて補正する。表示ステップにおいて、表示制御部１２０が、ペンサンプルデータと、予測処理部１１２が出力した予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ又はＰｐｒｅｄ２）とに基づいて、操作媒体（例えば、ペン３０）が画面上に接触して移動した画面上の移動軌跡を、表示部２１に表示させる。
【0120】
これにより、本実施形態による制御方法は、上述したタブレット端末１と同様の効果を奏し、手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
【0121】
なお、本実施形態によるタブレット端末１（情報処理装置）は、以下の形態であってもよい。本実施形態によるタブレット端末１（情報処理装置）は、表示部２１と、表示部２１の画面上における操作媒体（例えば、ペン３０）の接触位置を検出するタッチセンサ部２２と、プログラムを一時的に記憶するメインメモリ１２（メモリ）と、メインメモリ１２に記憶されたプログラムを実行するプロセッサ１１とを備える。プロセッサ１１は、メインメモリ１２に記憶されたプログラムを実行することにより、取得処理と、予測処理と、選定処理と、補正処理と、表示処理とを実行する。プロセッサ１１は、取得処理において、操作媒体（例えば、ペン３０）が画面上に接触することで、タッチセンサ部２２によって所定の検出間隔で検出された画面上の複数のペンサンプルデータを取得する。プロセッサ１１は、予測処理において、複数のペンサンプルデータを２つ以上のデータ間隔で間引いた所定の数のバッファサンプルデータに基づいて、操作媒体（例えば、ペン３０）の予測移動位置を示す予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ）を生成する。プロセッサ１１は、選定処理において、所定の数のバッファサンプルデータのうち少なくとも最新の３点の２点目を頂点とする角度の余弦値（ｃｏｓα１）に基づく補正指標値Ｌに応じて、補正の重み付け値Ｗを選定する。プロセッサ１１は、補正処理において、予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ）を、最新の３点の所定の数のバッファサンプルデータ及び重み付け値Ｗに基づいて補正する。プロセッサ１１は、表示処理において、ペンサンプルデータと、予測処理部１１２が出力した予測位置データ（Ｐｐｒｅｄ又はＰｐｒｅｄ２）とに基づいて、操作媒体（例えば、ペン３０）が画面上に接触して移動した画面上の移動軌跡を、表示部２１に表示させる。
【0122】
これにより、本実施形態によるタブレット端末１は、上述した制御方法と同様の効果を奏し、手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
【0123】
［第２の実施形態］
次に、図面を参照して、第２の実施形態によるタブレット端末１ａについて説明する。
図１４は、第２の実施形態によるタブレット端末１ａの機能構成の一例を示すブロック図である。本実施形態では、入力制御部１１０ａの代わりに、アプリケーション１３０ａが、予測処理を実行する変形例について説明する。
次に、図面を参照して、第２の実施形態によるタブレット端末１ａについて説明する。
図１４は、第２の実施形態によるタブレット端末１ａの機能構成の一例を示すブロック図である。本実施形態では、入力制御部１１０ａの代わりに、アプリケーション１３０ａが、予測処理を実行する変形例について説明する。
【0124】
【0125】
図１４に示すように、タブレット端末１ａは、制御部１０ａと、タッチスクリーン２０と、ペン３０と、記憶部４０とを備える。なお、図１４において、上述した図３と同様の構成には同一の符号を付与してその説明を省略する。
【0126】
制御部１０ａは、例えば、プロセッサ１１がメインメモリ１２又はフラッシュメモリ１３が記憶するプログラムを実行することで実現される機能部であり、ＯＳ（例えば、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）など）に基づく各種処理を実行する。制御部１０ａは、入力制御部１１０ａと、表示制御部１２０と、アプリケーション１３０ａとを備える。
【0127】
入力制御部１１０ａは、プロセッサ１１により実現される機能部である。入力制御部１１０ａは、例えば、タッチセンサ部２２による入力を制御するデバイスドライバであり、タッチセンサ部２２の入力によって、表示部２１の画面上における操作媒体（例えば、ペン３０）の位置や接触を検出する。入力制御部１１０ａは、取得処理部１１１を備える。
【0128】
なお、本実施形態の入力制御部１１０ａは、上述した第１の実施形態の入力制御部１１０が備える予測処理部１１２を、アプリケーション１３０ａが備える点が第１の実施形態と相違する。
【0129】
アプリケーション１３０ａは、プロセッサ１１により実現される機能部であり、例えば、所定のアプリケーションプログラムを実行させることで、所定の処理を実行する。ここで、所定のアプリケーションプログラムは、例えば、タッチスクリーン２０によるペン３０の手書き入力を受け付けて、表示部２１の画面上にペン３０の移動軌跡を表示するメモ機能を有するインスタントメモなどのプログラムである。
【0130】
また、アプリケーション１３０ａは、予測処理部１１２を備える。予測処理部１１２の処理は、第１の実施形態と同様であるため、ここではその説明を省略する。
アプリケーション１３０ａは、入力制御部１１０を介して取得したペンサンプルデータ、及び予測処理部１１２が生成した予測位置データを、表示制御部１２０を介して、表示部２１にペン３０の移動軌跡として表示させる。
アプリケーション１３０ａは、入力制御部１１０を介して取得したペンサンプルデータ、及び予測処理部１１２が生成した予測位置データを、表示制御部１２０を介して、表示部２１にペン３０の移動軌跡として表示させる。
【0131】
以上説明したように、本実施形態によるタブレット端末１ａでは、アプリケーション１３０ａが、予測処理部１１２を備え、上述した予測処理が、アプリケーション１３０ａにおいて実行される。
【0132】
これにより、本実施形態によるタブレット端末１ａは、第１の実施形態と同様の効果を奏し、手書き入力する際に、予測精度を改善しつつ、手書き入力に対する表示の遅延を低減することができる。
【0133】
なお、本発明は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記の各実施形態において、情報処理装置が、タブレット端末１（１ａ）である例を説明したが、これに限定されるものではない。情報処理装置は、例えば、スマートフォンやタブレットモードを備えるノートブック型パーソナルコンピュータなどであってもよい。
例えば、上記の各実施形態において、情報処理装置が、タブレット端末１（１ａ）である例を説明したが、これに限定されるものではない。情報処理装置は、例えば、スマートフォンやタブレットモードを備えるノートブック型パーソナルコンピュータなどであってもよい。
【0134】
また、上記の各実施形態において、予測位置データを生成する予測処理に、テイラー級数近似を用いる例を説明したが、これに限定されるものではなく、他の方式により、予測位置データを生成するようにしてもよい。
【0135】
また、上記の各実施形態において、重み付け値Ｗを用いた補正処理の一例として、式（５）を用いる例を説明したが、これに限定されるものではなく、他の方式の補正を行ってもよい。
【0136】
また、上記の各実施形態において、補正指標値Ｌは、１箇所の角度α１を用いて算出する例を説明したが、複数箇所の角度を用いて、補正指標値Ｌを算出するようにしてもよい。また、この場合、複数箇所の補正指標値Ｌの平均値を補正指標値として用いてもよい。
【0137】
また、上記の各実施形態において、補正指標値Ｌが閾値Ｌ１より小さい場合に、補正処理を実行せずに、予測位置データＰｐｒｅｄをそのまま用いる例を説明したが、これに限定されるものではない。予測処理部１１２は、補正指標値Ｌが負の値、且つ閾値Ｌ１より小さい場合に、さらにサンプル間隔を広くしたバッファサンプルによるさらに遠くの予測位置データＰｐｒｅｄを生成して用いてもよい。
【0138】
また、上記の各実施形態において、予測処理部１１２は、予測処理に、所定の数のバッファサンプルの一部を用いる例を説明したが、所定の数のバッファサンプルの全部を用いて、予測処理を実行するようにしてもよい。また、所定の数Ｎ及びサンプル間隔Ｍは、上記の各実施形態に限定されるものではなく、予測処理の方式及び処理量と、補正処理の方式及び処理量とに応じて、他の値であってもよい。
【0139】
また、上記の各実施形態において、操作媒体がペン３０である例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、利用者の指、等の他の操作媒体であってもよい。
【0140】
なお、上述したタブレット端末１（１ａ）が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述したタブレット端末１が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述したタブレット端末１（１ａ）が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【0141】
また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ－ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。
【0142】
また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後にタブレット端末１（１ａ）が備える各構成で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【0143】
また、上述した機能の一部又は全部を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【0144】
１、１ａ タブレット端末
１０、１０ａ 制御部
１１ プロセッサ
１２ メインメモリ
１３ フラッシュメモリ
２０ タッチスクリーン
２１ 表示部
２２ タッチセンサ部
２３ 周辺デバイス
２４ オーディオシステム
２５ マイク
２６ スピーカ
２７ ベースバンドチップ
２８ 無線部
３０ ペン
４０ 記憶部
４１ 受信バッファ記憶部
４２ 重み付け記憶部
１１０、１１０ａ 入力制御部
１１１ 取得処理部
１１２ 予測処理部
１２０ 表示制御部
１３０、１３０ａ アプリケーション
ＣＳ１ 筐体
ＤＦ 表示画面
１０、１０ａ 制御部
１１ プロセッサ
１２ メインメモリ
１３ フラッシュメモリ
２０ タッチスクリーン
２１ 表示部
２２ タッチセンサ部
２３ 周辺デバイス
２４ オーディオシステム
２５ マイク
２６ スピーカ
２７ ベースバンドチップ
２８ 無線部
３０ ペン
４０ 記憶部
４１ 受信バッファ記憶部
４２ 重み付け記憶部
１１０、１１０ａ 入力制御部
１１１ 取得処理部
１１２ 予測処理部
１２０ 表示制御部
１３０、１３０ａ アプリケーション
ＣＳ１ 筐体
ＤＦ 表示画面
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】