特許 7568377 ゲームシーンの端末振動評価方法と装置、電子機器及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-10-07

(45)【発行日】2024-10-16

(54)【発明の名称】ゲームシーンの端末振動評価方法と装置、電子機器及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   A63F 13/285 20140101AFI20241008BHJP

   A63F 13/211 20140101ALI20241008BHJP

   G06F 3/01 20060101ALI20241008BHJP

【ＦＩ】

A63F13/285

A63F13/211

G06F3/01 560

【請求項の数】 20

(21)【出願番号】P 2023530187

(86)(22)【出願日】2022-01-28

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-12-01

(86)【国際出願番号】 CN2022074494

(87)【国際公開番号】W WO2022166795

(87)【国際公開日】2022-08-11

【審査請求日】2023-05-18

(31)【優先権主張番号】202110163930.9

(32)【優先日】2021-02-05

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】514187420

【氏名又は名称】テンセント・テクノロジー・（シェンジェン）・カンパニー・リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(74)【代理人】

【識別番号】100135079

【弁理士】

【氏名又は名称】宮崎 修

(72)【発明者】

【氏名】ルー，ヤンフイ

(72)【発明者】

【氏名】ホン，カイ

(72)【発明者】

【氏名】シュウ，シリ

(72)【発明者】

【氏名】ウー，ハイヤン

(72)【発明者】

【氏名】ジャン，チンタン

(72)【発明者】

【氏名】チェン，ジンジン

(72)【発明者】

【氏名】リウ，ジュアン

【審査官】鈴木 崇雅

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－１８２４９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－１６６８９０（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２０／１５８５９６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－１４００７０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６３Ｆ １３／００－９８

Ｇ０６Ｆ ３／０１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電子機器が実行する、ゲームシーンの端末振動を評価する方法であって、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得するステップであって、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するためのものである、ステップ；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定するステップ；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップ；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップを含み、
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップは、
前記実際振動曲線及び前記理論振動曲線に基づいて目標フィッティングパラメータを決定し、前記目標フィッティングパラメータを前記目標偏差データとするステップを含み、
前記実際振動曲線及び前記理論振動曲線に基づいて目標フィッティングパラメータを決定するステップは、
前記実際振動曲線及び前記理論振動曲線に基づいて、遅延全体指標パラメータ、トレーリング全体指標パラメータ、周波数偏差指標パラメータ及び強度偏差指標パラメータを決定するステップを含み、
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップは、
振動効果影響パラメータと併せて、前記遅延全体指標パラメータ、前記トレーリング全体指標パラメータ、前記周波数偏差指標パラメータ及び前記強度偏差指標パラメータに基づいて、振動全体評価指標値を決定するステップ；及び
前記振動全体評価指標値に基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップを含む、方法。

【請求項2】

電子機器が実行する、ゲームシーンの端末振動を評価する方法であって、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得するステップであって、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するためのものである、ステップ；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定するステップ；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップ；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップを含み、
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップは、
目標振動影響因子に基づいて、前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップを含み、
前記目標振動影響因子は以下の方式で決定され、即ち、
前記目標ゲームシーンに対応するシーン標識、及び前記目標端末の端末標識を取得し；
前記シーン標識に基づいて、前記目標ゲームシーンに対応するゲーム標識を取得し；
前記端末標識に基づいて、前記目標端末の次の情報のうちの少なくとも1つを取得し、即ち、記目標端末の物理情報、前記目標端末のモーター情報、前記目標端末に関連しているネットワーク遅延ファクター、及び前記目標端末のBluetooth情報であり；及び
前記シーン標識、前記ゲーム標識、及び前記端末標識に基づいて取得される前記目標端末の情報を、前記目標振動影響因子と決定する、方法。

【請求項3】

請求項２に記載の方法であって、
前記目標偏差データは目標振動遅延時間長を含み、
前記方法は、さらに、
N組の第一サンプルデータを取得するステップであって、第i組の第一サンプルデータは第iゲームシーンに対応するシーン標識、前記第iゲームシーンを表示するための端末の標識、及び前記端末が前記第iゲームシーンを表示するときの振動遅延時間長を含み、前記Nは正の整数であり、前記iはN未満の正の整数である、ステップ；及び
前記N組の第一サンプルデータに基づいて第一機械学習モデルを訓練し、訓練後の第一機械学習モデルが所定のモデル評価指標を満足するようにさせるステップであって、前記訓練後の第一機械学習モデルは前記目標振動遅延時間長を決定するために用いられる、ステップを含む、方法。

【請求項4】

請求項３に記載の方法であって、
前記端末が前記第iゲームシーンを表示するときの振動遅延時間長は以下の方式で決定され、即ち、
第i組の第一サンプルデータについて、前記第iゲームシーンと関連付けられる調整前の理論振動記述ファイルを取得し；
前記調整前の理論振動記述ファイルに基づいて、前記第iゲームシーンの理論振動曲線を決定し；
前記第iゲームシーンを表示するときの端末の実際振動曲線を取得し、前記実際振動曲線は、前記端末によって、振動影響因子が存在する場合、前記調整前の理論振動記述ファイルに基づいて生成され；及び
前記理論振動曲線と前記実際振動曲線を比較し、前記端末が前記第iゲームシーンを表示するときの振動遅延時間長を取得する、方法。

【請求項5】

請求項３に記載の方法であって、
前記目標振動影響因子に基づいて、前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップは、
前記訓練後の第一機械学習モデルにより、前記目標振動影響因子に基づいて、前記目標ゲームシーンに対応する目標振動遅延時間長を決定するステップを含む、方法。

【請求項6】

請求項３に記載の方法であって、
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップは、
前記目標ゲームシーンに対応する遅延誤差値を取得するステップ；及び
前記目標振動遅延時間長が前記遅延誤差値よりも大きい場合、検出結果を「前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致しない」と決定するステップを含む、方法。

【請求項7】

電子機器が実行する、ゲームシーンの端末振動を評価する方法であって、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得するステップであって、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するためのものである、ステップ；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定するステップ；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップ；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップを含み、
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップは、
目標振動影響因子に基づいて、前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップを含み、
前記目標偏差データは目標振動適合度を含み、
前記方法は、さらに、
M組の第二サンプルデータを取得するステップであって、第j組の第二サンプルデータは第jゲームシーンに対応するシーン標識、前記第jゲームシーンを表示するための端末の標識、及び前記端末が前記第jゲームシーンを表示するときの振動適合度を含み、前記Mは正の整数であり、前記jはM未満の正の整数である、ステップ；及び
前記M組の第二サンプルデータに基づいて第二機械学習モデルを訓練し、訓練後の第二機械学習モデルが所定のモデル評価指標を満足するようにさせるステップであって、前記訓練後の第二機械学習モデルは前記目標振動適合度を決定するために用いられる、ステップを含む、方法。

【請求項8】

請求項７に記載の方法であって、
前記端末が前記第jゲームシーンを表示するときの振動適合度は以下の方式で決定され、即ち、
第j組の第二サンプルデータについて、前記第jゲームシーンと関連付けられる調整前の理論振動記述ファイルを取得し；
前記調整前の理論振動記述ファイルに基づいて、前記第jゲームシーンの理論振動曲線を決定し；
前記第jゲームシーンを表示するときの前記端末の実際振動曲線を取得し、前記実際振動曲線は、前記端末によって、振動影響因子が存在する場合、前記調整前の理論振動記述ファイルに基づいて生成され；及び
前記理論振動曲線と前記実際振動曲線を比較し、前記端末が前記第jゲームシーンを表示するときの振幅偏差シーケンスを取得し、前記振幅偏差シーケンスに基づいて前記振動適合度を計算する、方法。

【請求項9】

請求項７に記載の方法であって、
前記目標振動影響因子に基づいて、前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップは、
前記訓練後の第二機械学習モデルにより、前記目標振動影響因子に基づいて、前記目標ゲームシーンに対応する目標振動適合度を決定するステップを含む、方法。

【請求項10】

請求項７に記載の方法であって、
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップは、
前記目標ゲームシーンに対応する適合度誤差値を取得するステップ；及び
前記目標振動適合度が前記適合度誤差値よりも大きい場合、検出結果を「前記目標端末の振動未が前記目標ゲームシーンに一致しない」と決定するステップを含む、方法。

【請求項11】

電子機器が実行する、ゲームシーンの端末振動を評価する方法であって、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得するステップであって、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するためのものである、ステップ；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定するステップ；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するステップ；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップを含み、
前記方法は、さらに、
前記目標偏差データに基づいて前記理論振動記述ファイルを調整し、調整後の理論振動記述ファイルを取得するステップ；及び
前記目標端末が開始する、前記目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出しに応じて、前記調整後の理論振動記述ファイルを前記目標端末に送信し、前記目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルに基づいて、前記目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせるステップを含み、
前記目標端末が開始する、前記目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出しに応じて、前記調整後の理論振動記述ファイルを前記目標端末に送信し、前記目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルに基づいて、前記目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせるステップは、
複数の前記目標端末が開始する、前記目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出しに応じて、目標インターフェースを呼び出し、前記目標インターフェースによって前記調整後の理論振動記述ファイルに対してフォマードプロトコル変換を行い、統一フォマードの理論振動記述ファイルを取得するステップ；及び
統一フォマードの理論振動記述ファイルを複数の前記目標端末に送信し、前記目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルを解析した後に、前記目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせるステップを含む、方法。

【請求項12】

請求項１１に記載の方法であって、
前記目標偏差データに基づいて前記理論振動記述ファイルを調整し、調整後の理論振動記述ファイルを取得するステップは、
前記目標偏差データに基づいて偏差相殺因子を決定するステップ；及び
前記偏差相殺因子に基づいて前記理論振動記述ファイルに対して調整処理を行い、前記調整後の理論振動記述ファイルを取得するステップを含む、方法。

【請求項13】

請求項１１に記載の方法であって、
前記目標偏差データは目標振動遅延時間長を含み、
前記目標偏差データに基づいて前記理論振動記述ファイルを調整し、調整後の理論振動記述ファイルを取得するステップは、
前記目標振動遅延時間長に基づいて第一偏差相殺因子を決定するステップ；及び
前記理論振動記述ファイルにおける各時点を前記第一偏差相殺因子に対応する時間長だけアドバンスし、前記調整後の理論振動記述ファイルを取得するステップを含む、方法。

【請求項14】

請求項１１に記載の方法であって、
前記目標偏差データは目標振動適合度を含み、
前記目標偏差データに基づいて前記理論振動記述ファイルを調整し、調整後の理論振動記述ファイルを取得するステップは、
前記目標振動適合度に基づいて第二偏差相殺因子を決定するステップ；及び
前記第二偏差相殺因子に基づいて前記理論振動記述ファイルにおける各時点に対応する振幅値を処理し、前記調整後の理論振動記述ファイルを取得するステップを含む、方法。

【請求項15】

コンピュータに、請求項１乃至１４のうちの何れか1項に記載の方法を実行させるためのプログラム。

【請求項16】

処理器；及び
前記処理器に接続される記憶器を含む、電子機器であって、
前記記憶器にはコンピュータプログラムが記憶されており、
前記処理器は前記コンピュータプログラムを実行することで請求項１乃至１４のうちの何れか1項に記載の方法を実現するように構成される、電子機器。

【請求項17】

ゲームシーンの端末振動を検出する装置であって、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得する実際振動曲線取得モジュールであって、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するためのものである、実際振動曲線取得モジュール；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定する理論振動曲線取得モジュール；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定する偏差データ決定モジュール；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出する検出モジュールを含み、
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定することは、
前記実際振動曲線及び前記理論振動曲線に基づいて目標フィッティングパラメータを決定し、前記目標フィッティングパラメータを前記目標偏差データとすることを含み、
前記実際振動曲線及び前記理論振動曲線に基づいて目標フィッティングパラメータを決定することは、
前記実際振動曲線及び前記理論振動曲線に基づいて、遅延全体指標パラメータ、トレーリング全体指標パラメータ、周波数偏差指標パラメータ及び強度偏差指標パラメータを決定することを含み、
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出することは、
振動効果影響パラメータと併せて、前記遅延全体指標パラメータ、前記トレーリング全体指標パラメータ、前記周波数偏差指標パラメータ及び前記強度偏差指標パラメータに基づいて、振動全体評価指標値を決定すること；及び
前記振動全体評価指標値に基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出することを含む、装置。

【請求項18】

ゲームシーンの端末振動を検出する装置であって、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得する実際振動曲線取得モジュールであって、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するためのものである、実際振動曲線取得モジュール；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定する理論振動曲線取得モジュール；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定する偏差データ決定モジュール；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出する検出モジュールを含み、
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定することは、
目標振動影響因子に基づいて、前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定することを含み、
前記目標振動影響因子は以下の方式で決定され、即ち、
前記目標ゲームシーンに対応するシーン標識、及び前記目標端末の端末標識を取得し；
前記シーン標識に基づいて、前記目標ゲームシーンに対応するゲーム標識を取得し；
前記端末標識に基づいて、前記目標端末の次の情報のうちの少なくとも1つを取得し、即ち、記目標端末の物理情報、前記目標端末のモーター情報、前記目標端末に関連しているネットワーク遅延ファクター、及び前記目標端末のBluetooth情報であり；及び
前記シーン標識、前記ゲーム標識、及び前記端末標識に基づいて取得される前記目標端末の情報を、前記目標振動影響因子と決定する、装置。

【請求項19】

ゲームシーンの端末振動を検出する装置であって、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得する実際振動曲線取得モジュールであって、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するためのものである、実際振動曲線取得モジュール；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定する理論振動曲線取得モジュール；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定する偏差データ決定モジュール；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出する検出モジュールを含み、
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定することは、
目標振動影響因子に基づいて、前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定することを含み、
前記目標偏差データは目標振動適合度を含み、
前記目標振動適合度は以下の方式で決定され、即ち、
M組の第二サンプルデータを取得し、第j組の第二サンプルデータは第jゲームシーンに対応するシーン標識、前記第jゲームシーンを表示するための端末の標識、及び前記端末が前記第jゲームシーンを表示するときの振動適合度を含み、前記Mは正の整数であり、前記jはM未満の正の整数であり；
前記M組の第二サンプルデータに基づいて第二機械学習モデルを訓練し、訓練後の第二機械学習モデルが所定のモデル評価指標を満足するようにさせ;及び、
前記訓練後の第二機械学習モデルにより前記目標振動適合度を決定する、装置。

【請求項20】

ゲームシーンの端末振動を検出する装置であって、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得する実際振動曲線取得モジュールであって、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するためのものである、実際振動曲線取得モジュール；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定する理論振動曲線取得モジュール；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定する偏差データ決定モジュール；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出する検出モジュールを含み、
前記装置は、さらに、
前記目標偏差データに基づいて前記理論振動記述ファイルを調整し、調整後の理論振動記述ファイルを取得し；及び
前記目標端末が開始する、前記目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出しに応じて、前記調整後の理論振動記述ファイルを前記目標端末に送信し、前記目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルに基づいて、前記目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせ、
前記目標端末が開始する、前記目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出しに応じて、前記調整後の理論振動記述ファイルを前記目標端末に送信し、前記目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルに基づいて、前記目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせることは、
複数の前記目標端末が開始する、前記目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出しに応じて、目標インターフェースを呼び出し、前記目標インターフェースによって前記調整後の理論振動記述ファイルに対してフォマードプロトコル変換を行い、統一フォマードの理論振動記述ファイルを取得すること；及び
統一フォマードの理論振動記述ファイルを複数の前記目標端末に送信し、前記目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルを解析した後に、前記目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせることを含む、装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は、2021年02月05日に中国専利局に出願した、出願番号が2021101639309、発明の名称が「ゲームシーンの端末振動検出方法、装置、媒体及び機器」である中国特許出願に基づく優先権を主張するものであり、その全内容を参照によりここに援用する。

【0002】

本出願は、情報処理の技術分野に関し、特に、ゲームシーンの端末振動検出技術に関する。

【背景技術】

【0003】

ハードウェア技術の発展及びネットワーク能力の向上に伴い、端末ゲームの滑らかさや画質が大幅に向上しており、これによって、プレイヤーがゲーム中に感覚、視覚及びインタラクションの面で優れた体験を得るようにさせることができるため、プレイヤーがゲームをプレイするときの臨場感、代入感（身代わり感）（feeling of substitution）及び没入感(feeling of
immersion)を強化できる。また、ゲームシーンと併せて端末に振動を生成させることで、プレイヤーの触覚を刺激し、プレイヤーがより良いゲーム体験を得るようにさせることもできる。

【0004】

しかし、今のところ、端末機器の振動の実現は多くは簡単なフィードバック型実現であり、例えば、コールリマインダー、目覚まし時計などのシーンの場合の実現であるが、ゲームシーンの端末振動評価方法は不足しており、即ち、端末機器に振動が発生した後にプレイヤーが触覚で感じた振動効果について評価する基準はない。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本出願の実施例は、ゲームシーンの端末振動評価方法、ゲームシーンの端末振動検出装置、電子機器及びコンピュータプログラムを提供し、これにより、ゲームシーンにおける端末振動効果を有効的に検出できるため、理論振動（theoretical vibration）記述（定義）ファイルにおける偏差データを減らすのに役たち、端末の振動をゲームシーンと一致させ、プレイヤーのゲームへの没入感をさらに向上させることができる。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本出願の1つの側面によれば、ゲームシーンの端末振動評価方法が提供され、電子機器により実行され、該方法は、
目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得し、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するための機器であり；
前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定し；
前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定し；及び
前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するステップを含む。

【0007】

本出願の1つの側面によれば、ゲームシーンの端末振動検出装置が提供され、前記装置は実際振動曲線取得モジュール、理論振動曲線取得モジュール、偏差データ決定モジュール及び検出モジュールを含み、
そのうち、上述の実際振動曲線取得モジュールは、目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得するように構成され、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するための機器であり、
上述の理論振動曲線取得モジュールは、前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定するように構成され、
上述の偏差データ決定モジュールは、前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するように構成され、
上述の検出モジュールは、前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するように構成される。

【0008】

本出願の1つの側面によれば、コンピュータ可読記憶媒体が提供され、その中にはコンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは処理器により実行されるときに、上述のゲームシーンの端末振動評価方法を実現する。

【0009】

本出願の1つの側面によれば、電子機器が提供され、処理器及び記憶器を含み、該記憶器には前記処理器が実行し得る命令が記憶されており、そのうち、前記処理器は前記命令を実行することで、上述のゲームシーンの端末振動評価方法を実現するように構成される。

【0010】

本出願の1つの側面によれば、コンピュータプログラムプロダクト又はコンピュータプログラムが提供され、該コンピュータプログラムプロダクト又はコンピュータプログラムはコンピュータ命令を含み、該コンピュータ命令はコンピュータ可読記憶媒体に記憶されており、コンピュータ機器の処理器はコンピュータ可読記憶媒体から該コンピュータ命令を読み取り、該処理器は該コンピュータ命令を実行することで、該コンピュータ機器に、上述のゲームシーンの端末振動評価方法を実行させる。

【発明の効果】

【0011】

本出願の例示的な実施例は以下の一部又は全部の有利な効果を奏する。

【0012】

本出願の実施例で提供されるゲームシーンの端末振動評価方法では、目標ゲームシーンを表示するときの目標端末（目標ゲームシーンを表示するための端末機器である）の実際振動曲線を取得し、また、該目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、該理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定し、そして、実際振動曲線と理論振動曲線との間の目標偏差データを決定し、該目標偏差データに基づいて、該目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致したかを検出する。このようにして、端末の振動がゲームのシーン（例えば、ゲームの音声、ゲームの画面）に一致したかを検出する基準を提供できるため、ゲームシーンに一致した端末振動形式の提供の促進に有利であり、ゲームの代入感及びプレイヤーの没入感を向上させることができる。

【0013】

理解できるように、以上の一般的な説明及び後述の具体的な説明は例示的及び解釈的なものであり、本出願を限定するものではない。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本出願の一実施例におけるゲームシーンの端末振動スキームを適用し得る例示的な適用環境のシステムアーキテクチャを示す図である。

【図2】本出願の一実施例におけるゲームシーンの端末振動評価方法のフローチャートである。

【図3】本出願の一実施例における振動の起動から振動の終了までのリンクを示す図である。

【図4】本出願の1つの例示的な実施例における偏差データの決定方法のフローチャートである。

【図5】本出願のもう1つの実施例におけるゲームシーンの端末振動評価方法のフローチャートである。

【図6】本出願の1つの例示的な実施例における振動曲線を示す図である。

【図7】本出願のもう1つの例示的な実施例における振動曲線を示す図である。

【図8】本出願の他の実施例におけるゲームシーンの端末振動評価方法のフローチャートである。

【図9】本出願の他の実施例におけるゲームシーンの端末振動評価方法のフローチャートである。

【図10】本出願のもう1つの実施例におけるゲームシーンの端末振動検出装置の構成を示す図である。

【図11】本出願の実施例における電子機器を実現し得るコンピュータシステムの構成を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、図面と併せて例示的な実施例を全面的に説明する。しかし、例示的な実施例は複数の形式で実施でき、かつ本出願はこれらの範例に限定されない。これらの実施例は、本出願をより全面的かつ完全にし、かつ例示的な実施例の構想を全面的に当業者に伝えるためのものである。説明される特徴、構造又は特性は任意の適切な方式で1つ又は複数の実施例と組み合わせることができる。以下の説明では、本出願の実施例を十分に理解できるために、多くの具体的な細部を提供する。しかし、当業者が理解できるように、本出願の技術案の実施はこれらの特定の細部のうちの1つ又は複数を省略しても良く、又は、他の方法、エレメント、装置、ステップなどを採用しても良い。なお、本出願の各側面を曖昧にすることがないように、公知の技術案を詳細に説明しない場合がある。

【0016】

また、図面は単に本出願の概略図であり、必ずしも一定の縮尺で描かれているわけではない。
なお、図面中の同一の符号は同一又は類似の部分を示し、重複する説明は省略する。図面に示されているブロック図の一部は機能エンティティであり、必ずしも物理的又は論理的に分離したエンティティに対応するとは限らない。これらの機能エンティティは、ソフトウェアで、又は、1つ又は複数のハードウェアモジュール又は集積回路で、又は、異なるネットワーク及び/又はプロセッサ及び/又はマイクロコントローラで実装できる。

【0017】

通常、ゲームに入るときに振動効果が呼び出され、プレイヤーへの提示リマインダーとして機能する。実際にゲームに参加した後に、ゲーム内のインタラクション、レンダリング、リズムなどに応じて振動を柔軟に定義し、これによって、プレイヤーの没入感及び臨場感を向上させる。例えば、キャラクターが復活し又は危険な攻撃を受ける場合、銃撃の後座力、爆弾の衝撃力などのシーンについて、異なる振動効果を設定し、プレイヤーの触覚を刺激することで、臨場感のある効果を達成できる。

【0018】

図1は本出願の実施例で提供されるゲームシーンの端末振動スキームを適用し得る例示的な適用環境のシステムアーキテクチャを示す図である。

【0019】

図1に示すように、システムアーキテクチャ100はゲーム端末110、ネットワーク120及びゲームサービング端130を含み得る。そのうち、ゲーム端末110、ネットワーク120及びゲームサービング端130の間はネットワーク120を介して接続され得る。

【0020】

例示的に、ゲーム端末110はゲームの実行をサポートし得る端末機器であっても良く、そのうち、ゲームはコンソールゲーム、PC端のクライアントゲーム又はWebゲーム、スマートフォン、タブレットコンピュータなどに実行されるモバイルゲーム、テレビなどの大画面端末に実行されるクラウドゲームなどを含み得るが、これらに限定されない。ネットワーク120はゲーム端末110とゲームサービング端130との間に通信リンクを提供し得る多様な接続形態の通信媒体であり、例えば、有線通信リンク、無線通信リンク、光ファイバーケーブルなどであっても良く、本出願はこれらに限定されない。ゲームサービング端130は独立した物理サーバーであっても良く、複数の物理サーバーからなるサーバー群又は分散システムであっても良く、さらに、クラウドサービス、クラウドデータベース、クラウドコンピューティング、クラウド関数、クラウドストレージ、ネットワークサービス、クラウド通信、ミドルウェアサービス、ドメイン名サービス、セキュリティサービス、ビッグデータ、人工知能プラットフォームなどの基本的なクラウドコンピューティングサービスを提供するクラウドサーバーであっても良い。

【0021】

本出願の実施例で提供されるゲームシーンの端末振動評価方法は任意の電子機器により実行されても良く、例えば、ゲームサービング端130における任意の1つのノードにより実行されても良く、それ相応に、ゲームシーンの端末振動検出装置はゲームサービング端130に配置されても良い。また、例えば、本出願の実施例で提供されるゲームシーンの端末振動評価方法は端末110により実行されても良く、それ相応に、ゲームシーンの端末振動検出装置は対応する端末に設定されても良く、本実施例ではこれについて限定しない。

【0022】

例示的に、端末ゲームについて、ゲームサービング端130は振動命令をゲーム端末110に送信して振動を生じさせるが、このプロセスには多くの振動影響因子（例えば、ネットワークファクター、端末モーターファクターなど）が存在するため、端末振動前のラグ及び振動後の遅延を来すことがある。また、端末振動プロセス中の振動振幅も振動影響因子の影響を受ける可能性があるため、実際振動曲線が理論振動曲線からずれるようにさせ、プレイヤーが実際に感じる振動感覚は当初設計される振動効果に達できない恐れがある。

【0023】

例を挙げて言えば、本技術案の1つの例示的な端末振動実施例において、ゲームサービング端130は目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得し、また、該目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、該理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定し、そして、実際振動曲線と理論振動曲線との間の目標偏差データを決定し、該目標偏差データに基づいて、目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致したかを検出できる。

【0024】

また、関連技術では、機器振動効果に基づく評価方法は主に振動適時性評価方法、精度安定性評価方法、残留応力テスト方法などがあるが、ゲームシーン（例えば、音声、レンダリング効果）と併せてゲーム中の振動効果を評価する方法がない。また、関連技術で提供される端末の振動効果の評価方法は次のような問題が存在する。即ち、（1）端末機器のハードウェアの能力のみを評価し、例えば、振幅曲線の滑らかさ、振動後の残留力の影響の大きさ、振動粒度のサイズなどを評価し得るが、ゲームシーンやプレイヤー体験と併せて振動を評価するスキームが存在せず、（2）異なる端末機器について異なる評価基準を設定する必要があり、かつ振動効果をデバッグするときにメーカーごとに個別にデバッグ及び修正する必要があり、大量のマンパワー及び物的資源が要され、及び（3）端末の振動データのみを評価し、発生した問題を出発点として修正できない。

【0025】

関連技術に存在する1つ又は複数の問題に鑑みて、本技術案は少なくとも、ゲームシーンの端末振動評価方法、ゲームシーンの端末振動検出装置、及びこのような方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体及び電子機器を提供する。以下、まず、本出願で提供されるゲームシーンの端末振動評価方法の実施例について詳細に説明する。

【0026】

図2は本出願の1つの例示的な実施例におけるゲームシーンの端末振動評価方法のフローチャートである。図2に示すように、該方法は以下のステップを含む。

【0027】

ステップS210：目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得し、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するための機器であり；
ステップS220：前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定し；
ステップS230：前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定し；及び
ステップS240：前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出する。

【0028】

図2に示す実施例で提供されるゲームシーンの端末振動スキームでは、実際振動曲線と理論振動曲線との偏差データを決定し、該偏差データに基づいて端末振動がゲームシーンに一致したかを検出し、このようにして、端末の振動がゲームシーン（例えば、ゲームの音声、ゲームの画面）に一致したかを検出するための評価スキームを提供できるため、端末の振動とゲームシーンとの一致度の向上に有利であり、ゲームの代入感及びプレイヤーの没入感を向上させることができる。

【0029】

以下、図2に示す実施例における各ステップの具体的な実施方式について詳細に説明する。

【0030】

例示的な実施例では、異なる類型のゲーム、又は、同一類型のゲームにおける異なるシーンについて、すべて、現在のゲームシーンの内容（例えば、画面、音声など）に基づいて端末の振動を設定することで、ゲームの代入感及びプレイヤーの没入感を強化できる。また、上述の理論振動記述ファイルとは時間に伴って変化する振幅値を指し、ゲーム端末は関連している理論振動記述ファイルを解析することで端末の振動を実現できる。例えば、ゲームシーンが、キャラクターが危険な攻撃を受けるものである場合、該シーンのために理論振動記述ファイルを開発でき、ゲーム端末は該ファイルを解析することで端末の振動を実現し、プレイヤーのためにキャラクターが危険な攻撃を受けるときの臨場感を提供できる。

【0031】

ステップS210では、目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得する。そのうち、目標ゲームシーンは任意の1つのゲームにおける任意の1つの振動効果付きゲームシーンであっても良い。目標端末は目標ゲームシーンを表示する端末機器である。本実施例では、他のゲームシーンにおける関連用語と区別するために、目標ゲームシーンに関連している振動影響因子、偏差データ及び端末をそれぞれ目標振動影響因子、目標偏差データ及び目標端末と記す。

【0032】

また、目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得し、目標端末が目標ゲームシーンを表示するプロセスでは、該目標端末が生成する振動データを収集し、そして、振動データの生成時間に従って、収集した各振動データに基づいて実際振動曲線を生成できる。ステップS220では、目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定する。

【0033】

さらに、該目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイル（なお、ここでは調整前の理論振動記述ファイルである）を取得し、理論振動記述ファイルに含まれる時間に伴って変化する振幅値に基づいて理論振動曲線を決定する。

【0034】

例示的に、図3に示す振動の起動から振動の終了までのリンクを示す図を参照する。振動起動時に、ゲーム端末はゲームサービング端に現在のゲームシーンと関連付けられる振動命令を送信し、ゲームサービング端はそれ相応に振動命令に基づいて送信待ちの理論振動記述（定義）ファイルを決定し（31）、目標インターフェースを呼び出し（32）、ファイルを統一してパッケージ化し、ゲーム端末を呼び出し（33）、そして、パッケージ化後の理論振動記述ファイルをゲーム端末に送信する。その後、ゲーム端末は理論振動記述ファイルを解析して振動を生成する（34）。具体的には、ゲーム端末はモーターを駆動して振動を生成し（35）、振動プロセス中（36）（例えば、循環振動、又は、シングル振動プロセスにおける異なる振幅及び異なる周波数の振動）を経て、振動が終了し、振動終了イベントをトリガーする（37）まで、ゲームサービング端に実際振動データを報告し（38）、最後に振動は停止する。そのうち、呼び出し操作に時間がかかり、パッケージ化操作に時間がかかり、ファイル解析にも時間がかかり、また、ゲームパッド、ゲーム端末からゲームパッドまでの間の通信の遅延などの複数のファクターによって振動起動のラグを引き起こすことがある。また、ゲーム端末のモーターモデル、モーターの端末での取り付け位置なども振動プロセス中（36）に振動の振幅又は周波数に影響を与えるため、実際振動曲線が理論振動曲線をずれるようにさせることができる。

【0035】

よって、分かるように、ゲーム端末の振動には次の2つの面の問題が存在し、即ち、振動の遅延問題及び振動プロセス中の実際曲線と理想（理論）曲線とのずれの問題である。本技術案では、実際振動曲線と上述の理論振動曲線との目標偏差データを決定し、端末の振動がゲームシーンに一致したかを検出する（例えば、ステップS230及びステップS240）ことで、ゲームシーンと併せて端末振動効果を評価する基準を提供できる。

【0036】

例示的な実施例では、具体的な実現ステップS230では実際振動曲線と理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するときに、該実際振動曲線及び理論振動曲線に基づいて目標フィッティングパラメータを決定することで、該目標フィッティングパラメータを目標偏差データとすることができる。

【0037】

具体的には、図7は或るゲームシーンを表示するときに生成された実際振動曲線S1、及び対応する理論振動記述ファイルに基づいて決定された理論振動曲線S2を示しており、この2つの曲線の適合度に基づいて、該ゲームシーンを表示するプロセスでの実際振動効果と理論振動効果との間の一致性を決定できる。具体的には、Hausdorffアルゴリズムを採用して両者間の適合度を計算できる。

【0038】

例示的に、収集した振動データに対してフィッティングを行い、強度又は周波数の変換点を計算し、その後、理論振動曲線と比較して強度又は周波数レスポンスの遅延時間長（遅延全体指標生成とも呼ばれる）及びトレーリング（trailing）時間長（トレーリング全体指標パラメータとも呼ばれる）を取得できる。

【0039】

各変換点（turning point）の遅延時間長及びトレーリング時間長を得た後に、元の実際振動曲線（元の振動データの非適合曲線）に対してx軸偏移及びスケーリングを行うことで、実際振動強度又は周波数曲線を取得できる。また、該元の実際振動曲線の変換点及び時間情報に基づいて、該元の実際振動曲線を複数のセグメントに分割する。

【0040】

そして、以下の公式により相対強度又は相対周波数を算出する。

【0041】

【数1】

そのうち、σ²は全体的な偏差分散であり、具体的には強度偏差分散又は周波数偏差分散であっても良く、Xは実際振動の相対強度又は相対周波数であり、μは元の入力振動の相対強度又は周波数であり、Nは所定の時間単位であり、振動曲線はN個のセグメントに分割される。

【0042】

さらに、以下の公式により全体的な偏差指標を計算できる。

【0043】

【数2】

そのうち、Fは具体的には強度全体偏差指標（強度偏差指標パラメータとも呼ばれる）又は周波数全体偏差指標（周波数偏差指標パラメータとも呼ばれる）であっても良い。

【0044】

ステップS230で実際振動曲線及び理論振動曲線に基づいて、遅延全体指標パラメータ、トレーリング全体指標パラメータ、周波数偏差指標パラメータ及び強度偏差指標パラメータを決定した場合、ステップS240を実行して前記目標偏差データに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するときに、振動効果影響パラメータと併せて、上述の遅延全体指標パラメータ、トレーリング全体指標パラメータ、周波数偏差指標パラメータ及び強度偏差指標パラメータに基づいて、振動全体評価指標値を決定し、そして、該振動全体評価指標値に基づいて、目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致したかを検出できる。

【0045】

例示的に、以下の公式で振動全体評価指標値F_scoreを算出できる。

【0046】

【数3】

そのうち、a、b、c及びdは何れも振動効果影響パラメータであり、Dは遅延全体指標パラメータであり、Tはトレーリング全体指標パラメータであり、Fhzは周波数偏差指標パラメータであり、Finは強度偏差指標パラメータである。

【0047】

該振動全体評価指標値は目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致したかを反映でき、例えば、該振動全体評価指標値が所定評価指標閾値よりも高い場合、目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致したと見なしても良く、逆に、該振動全体評価指標値が所定評価指標閾値以下の場合、目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致しないと見なしても良い。

【0048】

例示的な実施例では、具体的にステップS230を実行して実際振動曲線と理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するときに、目標振動影響因子に基づいて、実際振動曲線と理論振動曲線との間の目標偏差データを決定できる。

【0049】

図4に示す本出願の1つの例示的な実施例における偏差データの決定方法のフローチャートを参照する。それはステップS230の具体的な実施方式とすることができる。図4に示すように、該方法は以下のステップを含む。

【0050】

ステップS410：前記目標ゲームシーンに対応するシーン標識（ID）、及び前記目標ゲームシーンを表示する目標端末の端末標識を取得し；
ステップS420：前記シーン標識に基づいて、前記目標ゲームシーンに対応するゲーム標識を取得し；
ステップS430：前記端末標識に基づいて、前記目標端末の次のような情報のうちの少なくとも1つを取得し、即ち、前記目標端末のモーター情報、前記目標端末に関連しているネットワーク遅延ファクター、及び前記目標端末のBluetooth情報であり；及び
ステップS440：前記シーン標識、前記ゲーム標識、及び前記端末標識に基づいて取得された前記目標端末の情報を前記目標振動影響因子と決定する。

【0051】

一例として、上述の目標ゲームシーンは“xxゲーム”における“yyシーン”であっても良く、この場合、シーン標識は“yy”であり、ゲーム標識は“xx”であり、そのうち、異なるゲーム又は同一ゲームにおける異なるシーンはすべて異なる類型の振動に対応する可能性がある。よって、振動影響因子にはシーン標識及びゲーム標識が含まれる。また、端末の関連情報も端末振動効果に影響し得るので、上述のゲームを現在実行する端末の標識（例えば、端末モデル）に基づいて、該端末の物理情報、例えば、振動に影響する端末質量、端末形状及び端末に採用される材質（材料）などをさらに取得しても良い。また、該端末モデルのモーター情報、例えば、モーター類型、モーターメーカー、モーターの端末における取り付け位置などの端末の振動に影響しうる情報をさらに取得しても良い。また、目標端末に関連しているネットワーク遅延ファクター及びBluetooth情報をさらに取得しても良い。これらの情報はすべて振動起動のタイミングに影響し、端末の実際振動曲線が理論振動曲線からずれるようにさせることができるので、振動影響因子とすることができる。これにより、該目標ゲームシーンの振動影響因子（“目標振動影響因子”と記す）を得ることができる。

【0052】

さらに、ステップS450では事前訓練の機械学習モデルにより前記目標振動影響因子に対して予測を行い、前記目標偏差データを取得する（具体的な実施方式は図5に対応する実施例で詳細に説明する）。本技術案は人工知能技術を採用して上述のゲームシーンの偏差データを得ることで、端末の振動にセルフ修正スキームを提供できる。

【0053】

例示的な実施例において、図5は本出願のもう1つの例示的な実施例におけるゲームシーンの端末振動評価方法のフローチャートを示している。具体的には、図5と併せてゲーム端末振動に関連している次の2つの面について説明し、具体的には、ステップS540-ステップS560により、振動の遅延に基づいて、端末の振動がゲームシーンに一致したかを検出し、及び、ステップS540’-ステップS560’により、振動プロセス中の実際振動曲線が理想振動曲線をずれた状況に基づいて、端末の振動がゲームシーンに一致したかを検出する。

【0054】

そのうち、ステップS510及びステップS520の具体的な実施方式はそれぞれステップS210及びステップS220と同であるため、ここではその詳しい説明を省略する。

【0055】

ステップS530により上述の目標影響因子を得た後に、まず、ステップS540-ステップS560の具体的な実施方式について説明する。

【0056】

ステップS540では、N組の第一サンプルデータを取得し、また、前記第一訓練サンプルデータに基づいて第一機械学習モデルを訓練する。

【0057】

そのうち、第i組の第一サンプルデータは第iゲームシーンに対応するシーン標識、該第iゲームシーンを表示するための端末の標識、及び端末が該第iゲームシーンを表示するときの振動遅延時間長を含み、Nは正の整数であり、iはN未満の正の整数である。即ち、各組の第一サンプルデータにはすべて1組の振動影響因子、及び、該組の振動影響因子の影響下の振動起動遅延時間長が含まれる。

【0058】

例示的な実施例において、各組の第一サンプルデータにおける振動遅延時間長の決定方式は次のとおりである。

【0059】

図6を参照し、それは振幅Yが時間tの変化に伴って変化する振動曲線を示している。第i組の第一サンプルデータについて、該第iゲームシーンと関連付けられる調整前の理論振動記述ファイルを取得し、該調整前の理論振動記述ファイルに基づいて第iゲームシーンの理論振動曲線（図6で点線で示す振動曲線Aである）を取得する。また、第iゲームシーンを表示するときの端末の実際振動曲線（図6では実線で示す振動曲線Bである）をも取得し、そのうち、実際振動曲線は端末が振動影響因子の存在する場合に前記調整前の理論振動記述ファイルに基づいて生成するものである。そして、上述の理論振動曲線と実際振動曲線の比較を行い（例えば、振動曲線Bの開始時間t1と振動曲線Aの起動時間t0との間の差に基づいて）、端末が第iゲームシーンを表示するときの振動遅延時間長（図6ではt0からt1で示す時間長である）を取得する。

【0060】

例示的な実施例において、上述の第一サンプルデータに基づいて前記第一機械学習モデルを訓練及びテストすることで、訓練後の第一機械学習モデルが所定のモデル評価指標を満たすようにさせ、例示的に、AUC、F1スコア、モデル向上度などのモデル評価指標を採用してモデル予測能力を評価できる。

【0061】

引き続き図5を参照する。ステップS550では訓練後の前記第一機械学習モデルにより、前記目標振動影響因子に基づいて、前記目標ゲームシーンに対応する目標振動遅延時間長を決定する。

【0062】

ステップS560では前記目標ゲームシーンに対応する遅延誤差値を取得し、前記目標振動遅延時間長が前記遅延誤差値よりも大きいかを基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを決定する。

【0063】

一例として、上述の遅延誤差値はゲームシーンに関連しており、かつ実際のニーズに応じて決定されても良いが、本技術案ではこれについて限定しない。

【0064】

例示的に、目標振動遅延時間長が遅延誤差値よりも大きい場合、現在の振動遅延時間長が誤差範囲内になく、プレイヤーの没入感に影響していることを意味し、検出結果は目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致しないことであり、目標振動遅延時間長が遅延誤差値以下の場合、現在の振動遅延時間長が誤差範囲内にあり、プレイヤーの没入感に影響しないことを意味し、検出結果は目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致したことである。

【0065】

例示的な実施例において、複雑な振動効果を必要とするゲームシーンについて、例えば、起動振動、循環振動、高低周波数振幅振動などを含むゲームシーンについて、本技術案では理論振動曲線と実際振動曲線との間の適合度を端末振動効果の評価基準とする。図7を参照し、それは振幅Yが時間tの変化に伴って変化する振動曲線を示しており、そのうち、振動曲線S1は実際振動曲線であり、振動曲線S2は理論振動曲線である。図7に示す理論振動曲線S2と端末機器が実際に生成した実際振動曲線S1との間の適合度に基づいて、インタラクションプロセス全体の中の実際振動効果と理想振動効果との間の一致性（一致度）を計算できる。例示的に、Hausdorffアルゴリズムを採用してこのような適合度を算出できる。具体案は以下のとおりである。

【0066】

ステップS540’ではM組の第二サンプルデータを取得し、また、前記第二訓練サンプルデータに基づいて第二機械学習モデルを訓練する。

【0067】

そのうち、第j組の第二サンプルデータは第jゲームシーンに対応するシーン標識、上述の第jゲームシーンを表示するための端末の標識、及び端末が該第jゲームシーンを表示するときの振動適合度を含み、Mは正の整数であり、jはM未満の正の整数である。即ち、各組の第二サンプルデータにはすべて1組の振動影響因子、及び、該組の振動影響因子の影響下の実際振動曲線と理論振動曲線との間の適合度が含まれる。

【0068】

例示的な実施例において、各組の第二サンプルデータにおける振動適合度についての決定方式は以下のとおりである。

【0069】

第j組の第二サンプルデータについて、該第jゲームシーンと関連付けられる調整前の理論振動記述ファイルを取得し、調整前の理論振動記述ファイルに基づいて第jゲームシーンの理論振動曲線（例えば、図7に示す振動曲線S2）を決定し、また、第jゲームシーンを表示するときの端末の実際振動曲線（例えば、図7に示す振動曲線S1）を取得し、前記実際振動曲線は前記端末が振動影響因子の存在する場合に前記調整前の理論振動記述ファイルに基づいて生成するものである。そして、上述の理論振動曲線S2と実際振動曲線S1の比較を行い（例えば、図7の右側に示す曲線比較図）、端末が前記第jゲームシーンを表示するときの振幅偏差シーケンス（該シーケンスは図7においてt2時間点に対応する振幅偏差a1、t3時間点に対応する振幅偏差a2などを含む）を取得し、前記振幅偏差シーケンス基づいて振動適合度を計算する。

【0070】

例示的な実施例において、上述の第二サンプルデータにより前記第二機械学習モデルを訓練及びテストすることで、訓練後の第二機械学習モデルが所定のモデル評価指標を満足するようにさせることができ、例示的に、AUC、F1スコア、モデル向上度などのモデル評価指標を採用してモデル予測能力を評価しても良い。

【0071】

引き続き図5を参照し、ステップS550’では訓練後の前記第二機械学習モデルにより、前記目標振動影響因子に基づいて、前記目標ゲームシーンに対応する目標振動適合度を決定する。

【0072】

ステップS560’では前記目標ゲームシーンに対応する適合度誤差値を取得し、前記目標振動適合度が前記適合度誤差値よりも大きいかに基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを決定する。

【0073】

例示的に、上述の適合度誤差値はゲームシーンに関連しており、かつ実際のニーズに応じて決定されても良いが、本技術案ではこれについて限定しない。

【0074】

一例として、目標振動適合度が適合度誤差値よりも大きい場合、現在の振動適合度が誤差範囲内になく、プレイヤーの没入感に影響していることを意味し、検出結果は目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致しないことであり、目標振動適合度が適合度誤差値以下の場合、現在の振動適合度が誤差範囲内にあり、プレイヤーの没入感に影響しないことを意味し、検出結果は目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致したことである。

【0075】

例示的な実施例において、図8は本出願のまたもう1つの例示的な実施例におけるゲームシーンの端末振動評価方法のフローチャートを示しており、該図に示す実施例は図2をもとに行われる。

【0076】

具体的には、ステップS240で得られた検出結果が、目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致しないことである場合、ステップS850を実行して、前記目標偏差データに基づいて前記理論振動記述ファイルを調整し、調整後の理論振動記述ファイルを得る。調整後の理論振動記述ファイルにおける偏差データが相殺（キャンセル）されているため、調整後の理論振動記述ファイルに基づいて生成される振動は該端末の振動が目標ゲームシーン（例えば、音声、画面）に一致するようにさせることができるため、ゲームの代入感及びプレイヤーの没入感の向上に有利である。言い換えれば、本技術案はゲームシーンの端末振動の検出スキームだけでなく、振動がゲームシーンに一致しないシーンのための自己修正スキームをも提供できる。

【0077】

例示的に、ステップS850の具体的な実施方式は目標偏差データに基づいて偏差相殺因子を決定し、偏差相殺因子に基づいて理論振動記述ファイルに対して調整処理を行い、調整後の理論振動記述ファイルを得ることである。

【0078】

そのうち、実際のニーズに応じて、得られた目標偏差データに所定の係数をかけて偏差相殺因子を得ることができる。そして、偏差相殺因子に基づいて元の理論振動記述ファイルに対して調整処理を行い、調整後の理論振動記述ファイルを取得する。

【0079】

例示的に、上述の目標偏差データが目標振動遅延時間長である場合、ステップS840の具体的な実施方式は前記目標振動遅延時間長に基づいて第一偏差相殺因子を決定し、前記理論振動記述ファイルにおける各時点に対してすべて前記第一偏差相殺因子に対応する時間長だけアドバンスし、調整後の理論振動記述ファイルを得る。

【0080】

前述と同様に、実際のニーズに応じて、得られた目標振動遅延時間長に所定の係数をかけて第一偏差相殺因子を取得でき、もちろん、該所定の係数は1の値をとっても良い。そして、理論振動記述ファイルにおける各時点に対してすべて該第一偏差相殺因子に対応する時間長だけをアドバンスし、調整後の理論振動記述ファイルを取得する。例示的に、図6を参照し、第一偏差相殺因子に対応する時間長がt0からt1に示す時間長であるとする場合、元の理論振動記述ファイルに対して上述の調整を行った後に、実際振動曲線（図6では実線で示す振動曲線Bである）は理論上、理論振動曲線（図6では点線で示す振動曲線Aである）（起動時間を含む）と同じになるので、端末振動の起動遅延/ラグの問題を解消できる。

【0081】

例示的に、上述の目標偏差データが目標振動適合度である場合、ステップS850の具体的な実施方式は前記目標振動適合度に基づいて第二偏差相殺因子を決定し、前記第二偏差相殺因子に基づいて前記理論振動記述ファイルにおける各時点に対応する振幅値を処理し、調整後の理論振動記述ファイルを得ることである。

【0082】

前述と同様に、実際のニーズに応じて、得られた振動適合度に所定の係数をかけて第二偏差相殺因子を取得でき、もちろん、該所定の係数は1の値をとっても良い。そして、各時点の目標振動適合度に基づいて元の理論振動記述ファイルにおいて対応する時点の振幅値を取得し、調整後の理論振動記述ファイルを取得する。

【0083】

例示的に、図7に示すように、第二偏差相殺因子に基づいて元の理論振動記述ファイルに対して上述の調整を行った後に、実際振動曲線（例えば、図7に示す振動曲線S1）は理論上、理論振動曲線（例えば、図7に示す振動曲線S2）との間の適合度が1（100%）になり、これによって、端末振動プロセス中に実際曲線が理論曲線をずれる問題を解消できる。

【0084】

引き続き図8を参照し、ステップS240で得られた検出結果が、目標端末の振動が目標ゲームシーンに一致したことである場合（この場合は現在の理論振動ポジショニング（記述）ファイルに偏差が存在しないことを意味する）、又は、ステップS850に示すように目標偏差データに基づいて理論振動記述ファイルを調整した場合（この場合は調整後の振動ポジショニングファイルに偏差が相殺されている）、ステップS860を実行し、即ち、目標端末が開始した、前記目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出しに応じて、理論振動記述ファイルを前記目標端末に送信し、前記目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルに基づいて、前記目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせる。

【0085】

ステップS860で理論振動記述ファイルにおける偏差データが相殺されているため、調整後の理論振動記述ファイルに基づいて、端末振動の起動ラグ/遅延、及び、振動プロセス中に実際振動曲線が理論振動曲線をずれる問題を避け、該端末の振動が目標ゲームシーン（例えば、音声、画面）に一致するようにさせることができ、プレイヤーの没入感の向上に有利である。

【0086】

例示的に、ステップS850の1つの具体的な実施方式として、複数の目標端末が開始した、前記目標ゲームシーンに関連している振動命令の呼び出しに応じて、目標インターフェースを呼び出し、前記目標インターフェースによって理論振動記述ファイルに対してフォマードプロトコル変換を行い、統一フォマードの理論振動記述ファイルを得る。そして、統一フォマードの理論振動記述ファイルを前記複数の目標端末に送信し、前記目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルを解析した後に、前記目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせる。

【0087】

例示的に、上述の目標インターフェースは異なるゲーム端末メーカー間の差異及び異なるゲームプラットフォーム間の差異を遮蔽することができ、実質上、統一プロトコルを満足するインターフェース（例えば、各端末メーカーの振動呼び出しインターフェースを統一してパッケージ化したTGPA）である。これによって、ゲーム振動記述ファイルの開発プロセスではシーン内の振動効果にのみ焦点を当てるだけで良く、上述の目標インターフェースを呼び出して端末に統一フォマードの理論振動記述ファイルを送信することで、端末の下位層に振動効果を生成させ、異なるゲームプラットフォーム又は端末メーカー間の差異を気にする必要がない。つまり、異なる機器端末のために異なる評価基準を設定する必要がないため、振動効果をデバッグするときにメーカーごとに個別にデバッグ及び修正する必要もなく、マンパワー及び物的資源を節約できる。

【0088】

本技術案では上述の目標インターフェースを各ゲーム端末の統一した呼び出しインターフェースとすることで、ゲームシーン内の振動影響因子及び振動遅延時間長/振動適合度を統一して該インターフェースによりクラウド端に報告でき、また、上述の複数の粒度について振動のラグの時間上及びシーン内の振動効果図上で大量のデータによる学習及び訓練（図9におけるフィッティング曲線の訓練プロセス（92））を行い、ビッグデータの規則性を利用して不確実なファクターを定量化可能な振動相殺因子にトレーニングし、その後、それを実際の使用に投入して干渉因子の相殺処理を行うことができる。また、機械学習モデルを訓練して訓練後のデータを生成する（93）ことで、元のファイル（即ち、調整前の理論振動記述ファイル（91））を調整する必要があるかを判断し（94）、調整する必要がない場合、元のファイルを用いて端末の振動を実現でき、調整する必要がある場合、調整後の理論振動記述ファイル（例えば、図9では実際に端末に振動を生成させるファイル（95）である）により端末の振動を行い、そして、上述の調整量と上述の調整前の理論振動記述ファイルとに対してモデルの訓練を行うことができる。これによって、反復最適化全体のクロージャを実現できる。また、プロセス全体は人為的な干渉を一切必要とせず、クラウド端の大量のデータを使用して自己学習を行って最適化の反復を行うこともできる。

【0089】

なお、当業者が理解できるように、上述の実施方式を実現する全部又は一部のステップは処理器（CPU及びGPUを含む）により実行されるコンピュータプログラムとして実現され得る。該コンピュータプログラムは処理器により実行されるときに、本出願で提供される上述の方法により規定される上述の機能を実現し得る。前記プログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶でき、該記憶媒体はリードオンリーメモリ、磁気ディスク、光ディスクなどであっても良い。

【0090】

また、上述の図面は本出願の例示的な実施例における方法に含まれる処理の例示的な説明に過ぎず、本出願を限定するものではない。理解できるように、上述の図面に示す処理はこれらの処理の時間順序（実行順序）を限定しない。また、理解できるように、これらの処理は例えば、複数のモジュールで同期または非同期に実行され得る。

【0091】

以下、本技術案で提供されるゲームシーンの端末振動検出装置について説明する。

【0092】

本実施例ではゲームシーンの端末振動検出装置が提供される。図10に示すように、該ゲームシーンの端末振動検出装置1000は実際振動曲線取得モジュール1001、理論振動曲線取得モジュール1002、偏差データ決定モジュール1003及び検出モジュール1004を含む。

【0093】

そのうち、上述の実際振動曲線取得モジュール1001は目標ゲームシーンを表示するときの目標端末の実際振動曲線を取得するように構成され、前記目標端末は前記目標ゲームシーンを表示するための機器であり、上述の理論振動曲線取得モジュール1002は前記目標ゲームシーンと関連付けられる理論振動記述ファイルを取得し、前記理論振動記述ファイルに基づいて理論振動曲線を決定するように構成され、上述の偏差データ決定モジュール1003は前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するように構成され、上述の検出モジュール1004は上述の目標偏差データに基づいて、目標端末の振動が上述の目標ゲームシーンに一致したかを検出するように構成される。

【0094】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の偏差データ決定モジュール1003は具体的には、前記実際振動曲線及び前記理論振動曲線に基づいて目標フィッティングパラメータを決定し、前記目標フィッティングパラメータを前記目標偏差データとするよう構成される。

【0095】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の偏差データ決定モジュール1003は具体的には、前記実際振動曲線及び前記理論振動曲線に基づいて、遅延全体指標パラメータ、トレーリング全体指標パラメータ、周波数偏差指標パラメータ及び強度偏差指標パラメータを決定するように構成され、上述の検出モジュール1004は具体的には、振動効果影響パラメータと併せて、前記遅延全体指標パラメータ、前記トレーリング全体指標パラメータ、前記周波数偏差指標パラメータ及び前記強度偏差指標パラメータに基づいて、振動全体評価指標値を決定し、前記振動全体評価指標値に基づいて、前記目標端末の振動が前記目標ゲームシーンに一致したかを検出するするように構成される。

【0096】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の偏差データ決定モジュール1003は具体的には、目標振動影響因子に基づいて、前記実際振動曲線と前記理論振動曲線との間の目標偏差データを決定するように構成される。

【0097】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の偏差データ決定モジュール1003は具体的には、上述の目標ゲームシーンに対応するシーン標識、及び上述の目標端末の端末標識を取得し、上述のシーン標識に基づいて、上述の目標ゲームシーンに対応するゲーム標識を取得し、上述の端末標識に基づいて、上述の目標端末の次のような情報のうちの少なくとも１つを取得し、即ち、上述の目標端末のモーター情報、上述の目標端末に関連しているネットワーク遅延ファクター、及び上述の目標端末のBluetooth情報であり、そして、上述のシーン標識、ゲーム標識及び上述の端末標識に基づいて取得された上述の目標端末の情報を、上述の目標振動影響因子と決定するように構成される。

【0098】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の目標偏差データは目標振動遅延時間長を含み、上述の装置は第一モデル訓練モジュール1005をさらに含む。

【0099】

そのうち、上述の第一モデル訓練モジュール1005は次のように構成され、即ち、N組の第一サンプルデータを取得し、第i組の第一サンプルデータは第iゲームシーンに対応するシーン標識、上述の第iゲームシーンを表示するための端末の標識、及び前記端末が上述の第iゲームシーンを表示するときの振動遅延時間長を含み、Nは正の整数であり、iはN未満の正の整数であり、上述のN組の第一サンプルデータに基づいて第一機械学習モデルを訓練し、訓練後の第一機械学習モデルが所定のモデル評価指標を満足するようにさせ、前記訓練後の第一機械学習モデルは前記目標振動遅延時間長を決定するために用いられる。

【0100】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の装置は第一サンプル処理モジュール1006をさらに含む。

【0101】

そのうち、上述の第一サンプル処理モジュール1006は次のように構成され、即ち、第i組の第一サンプルデータについて、上述の第iゲームシーンと関連付けられる調整前の理論振動記述ファイルを取得し、上述の調整前の理論振動記述ファイルに基づいて、第iゲームシーンの理論振動曲線を取得し、第iゲームシーンを表示するときの端末の実際振動曲線を取得し、上述の実際振動曲線は上述の端末が振動影響因の存在する場合に上述の調整前の理論振動記述ファイルに基づいて生成し、上述の理論振動曲線と実際振動曲線の比較を行い、端末が上述の第ゲームシーンを表示するときの振動遅延時間長を決定する。

【0102】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の偏差データ決定モジュール1003はさらに、上述の訓練後の上述の第一機械学習モデルにより、上述の目標振動影響因子に基づいて、上述の目標ゲームシーンに対応する目標振動遅延時間長を決定するように構成される。

【0103】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の検出モジュール1004は具体的に次のように構成され、即ち、上述の目標ゲームシーンに対応する遅延誤差値を取得し、上述の目標振動遅延時間長が上述の遅延誤差値よりも大きい場合、検出結果が、上述の目標端末の振動が上述の目標ゲームシーンに一致しないことであると決定する。

【0104】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の目標偏差データは目標振動適合度を含み、上述の装置は第二モデル訓練モジュール1005’をさらに含む。

【0105】

そのうち、上述の第二モデル訓練モジュール1005’は次のように構成され、即ち、M組の第二サンプルデータを取得し、第j組の第二サンプルデータは第jゲームシーンに対応するシーン標識、上述の第jゲームシーンを表示するための端末の標識、及び端末が上述の第jゲームシーンを表示するときの振動適合度を含み、Mは正の整数であり、jはM未満の正の整数であり、上述のM組の第二サンプルデータに基づいて第二機械学習モデルを訓練し、訓練後の第二機械学習モデルが所定のモデル評価指標を満足するようにさせ、前記訓練後の第二機械学習モデルは前記目標振動適合度を決定するために用いられる。

【0106】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の装置は第二サンプル処理モジュール1006’をさらに含む。

【0107】

そのうち、上述の第二サンプル処理モジュール1005’は次のように構成され、第j組の第二サンプルデータについて、上述の第jゲームシーンと関連付けられる調整前の理論振動記述ファイルを取得し、調整前の理論振動記述ファイルに基づいて、第jゲームシーンの理論振動曲線を決定し、第jゲームシーンを表示するときの端末の実際振動曲線を取得し、上述の実際振動曲線は上述の端末が振動影響因子の存在する場合に上述の調整前の理論振動記述ファイルに基づいて生成し、上述の理論振動曲線と実際振動曲線との比較を行い、端末が上述の第jゲームシーンを表示するときの振幅偏差シーケンスを取得し、この振幅偏差シーケンスに基づいて振動適合度を計算する。

【0108】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の偏差データ決定モジュール1002はさらに、上述の訓練後の第二機械学習モデルにより、上述の目標振動影響因子に基づいて、上述の目標ゲームシーンに対応する目標振動適合度を決定するように構成される。

【0109】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の検出モジュール1004は具体的に次のように構成され、即ち、上述の目標ゲームシーンに対応する適合度誤差値を取得し、上述の目標振動適合度が上述の適合度誤差値よりも大きい場合、検出結果が、上述の目標端末の振動が上述の目標ゲームシーンに一致しないことであると決定する。

【0110】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の装置はさらに、調整処理モジュール1007及び送信モジュール1008を含む。

【0111】

そのうち、上述の調整処理モジュール1007は次のように構成され、即ち、上述の目標偏差データに基づいて上述の理論振動記述ファイルを調整し、調整後の理論振動記述ファイルを取得し、上述の送信モジュール1008は次のように構成され、即ち、上述の目標端末が開始した、上述の目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出すに応じて、上述の調整後の理論振動記述ファイルを上述の目標端末に送信し、上述の目標端末が前記調整後の理論振動記述ファイルに基づいて、上述の目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせる。

【0112】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の調整処理モジュール1007は具体的には、上述の目標偏差データに基づいて偏差相殺因子を決定し、上述の偏差相殺因子に基づいて上述の理論振動記述ファイルに対して調整処理を行い、調整後の理論振動記述ファイルを取得するように構成される。

【0113】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の目標偏差データは目標振動遅延時間長を含み、上述の調整処理モジュール1007はさらに次のように構成され、即ち、上述の目標振動遅延時間長に基づいて第一偏差相殺因子を決定し、上述の理論振動記述ファイルにおける各時点をすべて上述の第一偏差相殺因子に対応する時間長だけアドバンスし、調整後の理論振動記述ファイルを得る。

【0114】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の目標偏差データは目標振動適合度を含み、上述の調整処理モジュール1007はさらに次のように構成され、即ち、上述の目標振動適合度に基づいて第二偏差相殺因子を決定し、上述の第二偏差相殺因子に基づいて、上述の理論振動記述ファイルにおける各時点に対応する振幅値を処理し、調整後の理論振動記述ファイルを得る。

【0115】

例示的な実施例において、前述のスキームに基づいて、上述の送信モジュール1008は具体的には次のように構成され、即ち、複数の目標端末が開始した、上述の目標ゲームシーンと関連付けられる振動命令の呼び出しに基づいて、目標インターフェースを呼び出し、上述の目標インターフェースにより上述の調整後の理論振動記述ファイルに対してフォマードプロトコル変換を行い、統一フォマードの理論振動記述ファイルを取得し、統一フォマードの理論振動記述ファイルを上述の複数の目標端末に送信し、目標端末が上述の調整後の理論振動記述ファイルを解析した後に、上述の目標ゲームシーンに一致した振動を生成するようにさせる。

【0116】

なお、上述のゲームシーンの端末振動検出装置における各モジュール又はユニットの具体的な内容は対応するゲームシーンの端末振動評価方法で詳細に説明されているので、ここではその詳しい説明を省略する。

【0117】

図11は本発明の実施例における電子機器を実現するために適用され得るコンピュータシステムの構成図である。

【0118】

なお、図11に示す電子機器のコンピュータシステム1100は例示に過ぎず、本発明の実施例の機能及び適用範囲を限定するものではない。

【0119】

図11に示すように、コンピュータシステム1100は処理器1101を含み、そのうち、処理器1101はグラフィックス処理ユニット（Graphics Processing Unit、GPU）や中央処理ユニット（Central Processing Unit、CPU）を含んでも良く、それはリードオンリーメモリ（Read-Only Memory、ROM）1102に記憶されたプログラム又は記憶部1108からランダムアクセスメモリ（Random Access Memory、RAM）1103にロードされたプログラムにより各種の適切な操作及び処理を実行できる。RAM 1103にはシステム操作に必要な各種のプログラム及びデータも記憶され得る。処理器（GPU/CPU）1101、ROM
1102及びRAM 1103はバス1104により互いに接続される。入力/出力（Input /Output、I/O）インターフェース1105もバス1104に接続される。

【0120】

I/Oインターフェース1105には次のような部品が接続され、即ち、キーボード、マウスなどの入力部1106、CRT（Cathode Ray Tube、CRT）、液晶表示器（Liquid Crystal Display、LCD）など及びスピーカーなどを含む出力部1107、ハードディスクなどの記憶部1108、及びLAN（Local
Area Network）カード、モデムなどのようなネットワークインターフェースカードを含む通信部1109である。通信部1109は例えば、インターネットのようなネットワークを介して通信処理を行うことができる。ドライブ1110もニーズに応じてI/Oインターフェース1105に接続される。取り外し可能な媒体1111、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどは、必要に応じてドライブ1110にセットされることで、その中から読み取られるコンピュータプログラムは必要に応じて記憶部1108にインストールできる。

【0121】

特に、本出願の実施例に基づいて、上述のフローチャートを参照して説明されるプロセスはコンピュータソフトウェアプログラムとして実現されても良い。例えば、本出願の実施例はコンピュータプログラムプロダクトを含み、それはコンピュータ可読媒体にキャリー（carry）されるコンピュータプログラムを含み、該コンピュータプログラムはフローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含む。このような実施例では、該コンピュータプログラムは通信部1109によりネットワークからダウンロード及びインストールでき、及び/又は、取り外し可能な媒体1111からインストールできる。該コンピュータプログラムは処理器（GPU/CPU）1101により実行されるときに、本出願のシステムに規定される各種の機能を実行できる。幾つかの実施例では、コンピュータシステム1100はさらにAI（Artificial
Intelligence、人工知能）処理器を含み、該AI処理器は機械学習に関する演算操作を処理するために使用される。

【0122】

なお、本出願の実施例に示すコンピュータ可読媒体はコンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体又はこれらの両者の任意の組み合わせであっても良い。コンピュータ可読記憶媒体は例えば、電気、磁、光、電磁、赤外線、又は半導体のシステム、装置又はデバイス、又はその任意の組み合わせであっても良いが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例は、1つ又は複数の導線を有する電気接続、携帯型コンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（RAM）、リードオンリーメモリ（ROM）、EPROM（Erasable Programmable Read Only Memory）、フレッシュメモリ、光ファイバー、CD-ROM（Compact Disc Read-Only Memory、CD-ROM）、光記憶デバイス、磁気記憶デバイス、又は、これらの任意の適切な組み合わせであって良いが、これらに限定されない。本出願では、コンピュータ可読記憶媒体はプログラムを含む又は記憶する有形媒体であっても良く、該プログラムは命令実行システム、装置又はデバイスにより使用され又はそれと併せて使用されても良いが、これらに限定されない。本出願では、コンピュータ可読信号媒体はベースバンドで又はキャリアの一部として伝播するデータ信号を含んでも良く、その中にはコンピュータ可読プログラムコードがキャリーされている。このように伝播するデータ信号は複数の種類の形式を採用しても良く、例えば、電磁信号、光信号又はこれらの任意の適切な組み合わせを含んでも良い。コンピュータ可読信号媒体はさらにコンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であっても良く、該コンピュータ可読媒体は命令実行システム、装置又はデバイスにより使用され又はそれと併せて使用されるためのプログラムを送信、伝播又は伝送できる。コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは任意の適当な媒体により伝送されても良く、例えば、無線、有線など、又は、これらの任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない。

【0123】

図面におけるフローチャートやブロック図は本出願の各種の実施例におけるシステム、方法及びコンピュータプログラムプロダクトの実現可能なシステムアーキテクチャ、機能及び操作を示している。この点に関して、フローチャート又はブロック図における各ブロックは1つのモジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部を表すことができ、上述のモジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部は規定される論理機能を実現するための1つ又は複数の実行可能な命令を含む。なお、代替としての幾つかの実現では、ブロックにマークされる機能は図面にマークされた順序とは異なる順応に従って発生しても良い。例えば、接続されるように示されている2つのブロックは実際には並列に実行されても良く、又は、逆の順序に従って実行されても良く、これは関わる機能によって決まる。また、ブロック図又はフローチャートにおける各ブロック、及びブロック又はフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、規定される機能又は操作を実行する専用のハードウェアベースのシステムにより実現されても良く、又は、専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせにより実現されても良い。

【0124】

本出願の実施例で説明される関連ユニットはソフトウェアの方式で実現されても良く、ハードウェアの方式で実現されても良く、説明される関連ユニットは処理器に配置されても良い。そのうち、これらのユニットの名称は該ユニット自身について限定しない。

【0125】

もう1つの側面では、本出願はさらにコンピュータ可読媒体が提供され、該コンピュータ可読媒体は上述の実施例で説明される電子機器に含まれても良く、又は、該電子機器に配置されず、単独で存在しても良い。このようなコンピュータ可読媒体には1つ又は複数のプログラムがキャリーされても良く、該1つ又は複数のプログラムは1つの該電子機器により実行されるときに、該電子機器に上述の実施例に記載の方法を実行させることができる。

【0126】

なお、上述の詳細な説明では動作の実行のための機器における複数のモジュール又はユニットが言及されているが、このような分割は強制的ではない。実際には、本出願の実施例に基づいて、上述の２つ又はより多くのモジュール又はユニットの特徴及び機能は1つのモジュール又はユニットに具現化できる。逆に、上述の1つのモジュール又はユニットの特徴及び機能はさらに複数のモジュール又はユニットに分割されることで具現化されても良い。

【0127】

以上、本出願の好ましい実施例を説明したが、本出願はこの実施例に限定されず、本出願の趣旨を離脱しない限り、本出願に対するあらゆる変更は本出願の技術的範囲に属する。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】