수면 타입에 기초하여 사용자들을 분류함으로써 수면 데이터의 측정을 개선하기 위한 방법들 및 시스템들

본 개시내용은 수면자 타입에 기초하여 사용자들을 분류함으로써 수면 데이터의 분석을 개선하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다. 특히, 웨어러블 컴퓨팅 시스템은 제1 기간 동안 모션 센서로부터 사용자에 대한 제1 세트의 모션 센서 데이터를 획득할 수 있다. 웨어러블 컴퓨팅 시스템은 모션 센서로부터 수신된 제1 세트의 모션 센서 데이터에 기초하여 사용자에 대한 복수의 수면자 타입들로부터 수면자 타입을 결정할 수 있다. 웨어러블 컴퓨팅 시스템은 사용자에 대해 결정된 수면자 타입에 기초하여 복수의 수면 분석 모델들로부터 수면 분석 모델을 선택할 수 있다. 웨어러블 컴퓨팅 시스템은 제2 기간 동안 사용자에 대한 하나 이상의 수면 특성들을 결정하기 위해 제2 기간으로부터의 제2 세트의 모션 센서 데이터를 분석하기 위해 선택된 수면 분석 모델을 사용할 수 있다. The present disclosure is directed towards systems and methods for improving analysis of sleep data by classifying users based on sleeper type. In particular, a wearable computing system can obtain a first set of motion sensor data from the motion sensor for a user during a first period. The wearable computing system can determine a sleeper type from a plurality of sleeper types for the user based on the first set of motion sensor data received from the motion sensor. The wearable computing system can select a sleep analysis model from a plurality of sleep analysis models based on the sleeper type determined for the user. The wearable computing system can use the selected sleep analysis model to analyze a second set of motion sensor data from a second period to determine one or more sleep characteristics for the user during the second period.