專利名稱：用于在手持設備的用戶之間自動辨別的技術的制作方法
用于在手持設備的用戶之間自動辨別的技術
背景技術：
不能夸大媒體服務和/或設備提供商(例如，電視服務提供商、消費電子 產品提供商等)不斷努力向其用戶提供增加的各種內容和特征的重要性。無疑， 這是電視服務提供商嘗試向其用戶提供定制服務或特征的原因之一，定制服務 或特征包括點播按次付費節(jié)目編排、廣播節(jié)目的多種訂閱選項、諸如父母控制 之類的用戶定義控制、和電纜調制解調器因特網接入。
然而，經由媒體服務/設備提供商提供的這些類型的服務或特征中的某些 存在限制。例如，隨同所請求的內容一起向特定用戶提供廣告——其中該廣告 是針對該用戶量身定制的——存在限制。通常，用戶被強制觀看或收聽該用戶 很少或不感興趣的廣告。此外，廣告公司對隨同所請求的內容被廣播的其廣告 付費，但其廣告通常沒有到達最有可能對其廣告最感興趣的用戶。
其它限制包括唯一標識家中的人，使得可針對該人定制基于媒體的服務或 特征。例如，當今在家庭中使用的最常被建議的自動人標識方法涉及唯一標識 家庭成員的家庭內相機和臉部識別算法。這種基于相機的方法具有兩個關鍵的 障礙。第一障礙是盡管己經表明臉部識別在具有受控照明和簡單靜態(tài)背景的環(huán) 境中良好工作，但在其中照明狀況和背景雜亂可能改變的日常環(huán)境中不能良好 工作。第二障礙涉及個人的隱私考慮。通常覺得相機是最侵犯隱私的技術之一， 因此一些家庭不愿意在家中安裝相機。
附圖簡述


圖1示出系統(tǒng)的一個實施例。
圖2示出裝置的一個實施例。 圖3示出邏輯流的一個實施例。 圖4示出邏輯流的一個實施例。 圖5示出邏輯流的一個實施例。圖6示出邏輯流的一個實施例。 圖7示出邏輯流的一個實施例。
詳細描述
本發(fā)明的實施例提供用于在手持設備的用戶之間自動辨別的各種技術。在 諸實施例中，手持設備結合了用于辨別用戶的嵌入式傳感器和算法。 一旦標識 出，本發(fā)明的諸實施例基于用戶概述向個人或用戶提供定制特征或服務。在諸 實施例中，可基于經由手持設備提供的定制特征或服務的有效性或期望從用戶 收集暗示和/或明示的反饋。反饋可用于適應或修改用戶概述以試圖在未來提供 改進的定制特征或服務。在諸實施例中，可將收集的信息一般化并提供給媒體 服務和/或設備提供商以改進其未來的產品/服務。可描述并要求保護其它的實 施例。
各種實施例可包括一個或多個元件或組件。元件可包括被安排為執(zhí)行特定 操作的任何結構。每個元件可被實現為給定的一組設計參數或性能限制所需要 的硬件、軟件或其任意組合。盡管作為示例可能以某一拓撲的有限數量的元件 來描述實施例，但該實施例在替換拓撲中可包括為給定實現所需要的更多或更 少的元件。值得注意的是，對"一個實施例"或"實施例"的引用意味著結合 實施例描述的具體特征、結構或特性被納入至少一個實施例中。在本說明書各 處中出現的短語"在一個實施例中"并不一定全部指代同一實施例。
圖1示出用于在手持設備的用戶之間自動辨別的系統(tǒng)100的一個實施例。 在一個實施例中，系統(tǒng)100包括手持設備102、網絡108和集中處理器110。 設備102可包括一個或多個嵌入式數據傳感器104和一個或多個嵌入式算法 106。
在高級處和在一實施例中，當用戶持有設備102時，經由數據傳感器104 針對用戶自動收集實時數據。 一旦數據被收集，嵌入式算法106處理該數據以 基于用戶概述辨別該用戶與設備102的其它用戶。在一實施例中，嵌入式算法 106被結合在手持設備102中。在其它實施例中，例如，嵌入式算法106可被 結合在集中處理器110中。這里，設備102可將收集的實時數據傳送至集中處 理器110，在該集中處理器110中嵌入式算法106實時地處理數據以辨別用戶。一旦用戶被標識出，本發(fā)明的諸實施例基于該用戶的概述向該用戶提供定制特 征或服務。
當嵌入式算法106被結合到集中處理器110中時，存在其中設備102可將
收集的傳感器數據傳送至處理器110以供進一步處理的多種方式。在一實施例 中，設備102可以是適用于包括如本文所描述的本發(fā)明的功能的遙控設備。集 中處理器IIO可以是機頂盒(例如，個人視頻記錄器(PVR))。在這里，手 持設備102將所收集的實時數據編碼成例如紅外信號，諸如由典型的遙控設備 生成的紅外信號，從而將傳感器數據傳送至集中處理器110。利用紅外信號編 碼傳感器數據可減輕對手持設備102中的無線能力的要求。集中處理器102然 后可從紅外信號提取傳感器數據。 一旦被提取，傳感器數據就可由嵌入式算法 106處理以辨別用戶。
在其它實施例中，設備102可具有無線能力，其中所收集的傳感器數據經 由網絡108 (例如，因特網、局域網(LAN)、廣域網(WAN)等)傳送至集 中處理器110。以下更詳細地討論這些組件中的每一個。
本發(fā)明的實施例解決用戶可能具有的隱私考慮。例如，用戶可關于將個人 信息存儲或轉發(fā)至何處限制手持設備102。這種個人信息可包括存儲在用戶概 述中的個人數據、由用戶對設備102的過去使用生成的歷史數據等。在這里， 個人信息可被限制成存儲在設備102上，可被限制成本地存儲(例如在家庭或 辦公室或建筑內)等。用戶還可要求任何個人信息在被存儲和/或轉發(fā)至另一個 設備或實體之前被加密。在這里，加密有助于進一步確保用戶個人信息的保密 性和隱私。
如上所述，當用戶持有手持設備102時，經由嵌入式數據傳感器104針對 用戶自動收集實時數據。例如，在諸實施例中，嵌入式數據傳感器104可包括 一個或多個多軸加速度計以測量設備102的活動等級和定向。在這里，例如， 可針對家庭或辦公室環(huán)境的每個成員概述其中設備102被持有、移動和操縱的 方式。
嵌入式數據傳感器104還可包括諸如熱、壓力和電容傳感器之類的表面?zhèn)?感器。經由這些表面?zhèn)鞲衅?，可自動推斷哪只?左手、右手、沒有)正緊握 設備102以及手的整體大小和用戶的外形。如上所述，可基于這些收集的數據來概述用戶。例如，在家庭中爸爸的手可能比媽媽或孩子的大。爸爸可能慣用 右手，而媽媽可能慣用左手等。
此外，可基于他們通常按壓設備102的按鈕的時序和順序(例如，頻道搜 索、優(yōu)選的電視頻道等)來概述用戶。
嵌入式數據傳感器104還可包括使設備102能知曉其物理位置的定位技術 (例如，超聲、無線網絡信號強度、無線網絡信號到達時間(ToA)或達到角 度(AoA)、或射頻標識(RFID))。這種定位技術可以例如用于確定設備 102當前處于家中的哪個房間?？赡軐职指攀鰹橐话阍诩彝セ顒邮抑锌措娨暎?而孩子或許更可能在其臥室中看電視，而媽媽在廚房。
嵌入式數據傳感器104可包括語音識別技術。這里，信息可通過麥克風輸 入到設備102中。這些信息可由語音識別設備數字化。
不同類型的嵌入式傳感器中的一個或多個可單獨或結合地用于收集用戶 數據。這些示例不旨在限制本發(fā)明。事實上，本發(fā)明構想到使用任何裝置來經 由手持設備監(jiān)視用戶。
如上所述，收集的傳感器數據用于經由嵌入式算法106辨別用戶與其它用 戶。在諸實施例中，將傳感器數據實時提供給算法106。在其它實施例中，傳 感器104還可適用于經由諸如閃存之類的集成的長期存儲來存儲實時數據，然 后在以后將數據傳送至嵌入式算法106。集成的長期存儲有助于確保在當前沒 有與嵌入式算法106或諸如處理器110之類的外部處理器的可用連接時不丟失 收集的數據。
在諸實施例中，嵌入式算法106可包括統(tǒng)計推理算法、機器學習算法或其 它推斷法。嵌入式算法106的實施例可包括現成的分類算法(例如，提升決策 根、決策樹、支持向量機等)。這些類型的算法不旨在限制本發(fā)明。嵌入式算 法106可包括能夠經由傳感器數據分類或辨別用戶的任何類型的算法。
如上所述，收集的傳感器數據用于經由嵌入式算法106辨別用戶與其它用 戶。本發(fā)明的實施例規(guī)定了其中嵌入式算法106基于收集的傳感器數據和用戶 概述不能辨別一個特定用戶和其它用戶的情形。這里，例如，嵌入式算法可產 生用于每個用戶的置信水平，即任何特定用戶是操作設備102的用戶的可能性 的指示?？稍O定用于置信水平的閾值，并將其用于生成可包括操作設備102的
9用戶的用戶子集。例如，如果對于用戶的置信水平高于90% (該用戶是操作設 備102的實際用戶)，則將該用戶包括在子集中。然后，基于子集中的用戶，
例如，設備102可生成子集中用戶的按等級排序的列表并經由顯示器將該列表 提供給操作設備102的用戶。在這里，用戶具有通過指示正確用戶來向設備102 提供明確反饋的機會。這種反饋可用于進一步限定用戶概述和/或嵌入式算法。 在諸實施例中，當嵌入式算法106不能唯一地辨別用戶與其它用戶時，設 備102可標識用戶的較廣類別或人口統(tǒng)計學分類，諸如成年人和兒童、男性和 女性等。嵌入式算法確定將用戶與其它用戶或與一般人特定且唯一或絕對地區(qū) 分開的屬性。在這里，類別或分類可被維持且用于確定提供給用戶的更一般化 特征或服務。
在一個實施例中，設備102可以是任何能夠執(zhí)行本文所述的本發(fā)明功能的 手持設備。設備102可被實現為有線通信系統(tǒng)、無線通信系統(tǒng)、紅外系統(tǒng)或其 組合的一部分。例如，在一個實施例中，設備102可被實現為具有無線或紅外 能力的移動計算設備。移動計算設備可指能容易地從一處移動到另一處的任何 設備。在諸實施例中，移動計算設備可包括處理系統(tǒng)。
如上所述，本發(fā)明的一實施例規(guī)定手持設備102為適于包括本發(fā)明的功能 的典型的遙控設備。設備102的其它實施例可包括適于包括本發(fā)明的功能的任 何手持設備，包括但不一定限于移動因特網設備(MID)、智能電話、手持計 算機、掌上計算機、個人數字助理(PDA)、蜂窩電話、組合蜂窩電話/PDA、 尋呼機、單向尋呼機、雙向尋呼機、消息接發(fā)設備、數據通信設備等。
在各種實施例中，系統(tǒng)100可被實現為無線系統(tǒng)、有線系統(tǒng)、紅外系統(tǒng)或 其結合。當被實現為無線系統(tǒng)時，系統(tǒng)100可包括適于在無線共享介質上通信 的組件和接口，諸如一個或多個天線、發(fā)射機、接收機、收發(fā)器、放大器、過 濾器、控制邏輯等。無線共享介質的示例可包括無線頻譜的一些部分，諸如 RF頻譜等。當被實現為有線系統(tǒng)時，系統(tǒng)100可包括適于在有線通信介質上 通信的組件和接口，諸如輸入/輸出(I/0)適配器、將I/O適配器與相應的有線 通信介質連接的物理連接器、網絡接口卡(NIC)、盤控制器、視頻控制器、 音頻控制器等。有線通信介質的示例可包括導線、電纜、金屬引線、印刷電路 板(PCB)、底板、交換結構、半導體材料、雙絞線、同軸電纜、光纖等。手持設備102的一實施例的更詳細描述在圖2中示出。參考圖2，設備102 可包括外殼202、顯示器204、 一個或多個輸入/輸出設備206、天線208、 導航按鈕210、紅外接口212、定制特征模塊214、嵌入式算法模塊216和 用戶概述模塊218。
模塊214、 216和218可直接集成到設備102或者可經由連接(例如，無 線、有線或兩者的某種組合)耦合到設備102。注意，盡管此處將模塊214、 216和218的功能描述為被分成三個組件，但是這不旨在限制本發(fā)明。事實上， 該功能可組合至一個或多個組件或分成四個或更多組件。另外，例如可針對家 庭或辦公環(huán)境的成員定制模塊214、 216和218中的一個或多個。接下來更詳 細地描述圖2的組件中的每一個。
外殼202可包括任何適當外殼，但通常涉及小的形狀因數，以使設備102 能容易地持有和運輸。
顯示器204可包括用于顯示適于手持設備的信息的任何合適的顯示單元。 顯示器204可被本發(fā)明用于顯示用戶的定制信息(例如，用戶專用提示)、定 制用戶界面，以幫助輸入到設備102等。
I/O設備206可包括用于將信息輸入到設備102中或從設備102接收信息 的任何合適的I/0設備。1/0設備206的示例可包括典型的遙控設備控制、觸 摸屏界面、具有圖標選擇的簡單菜單、設備的手勢操縱、適當的數字字母鍵盤、 數字鍵區(qū)、觸摸板、輸入鍵、按鈕、開關、搖臂開關、麥克風、揚聲器、語音 識別設備和軟件等。各實施例不限于該上下文。
例如，天線208可用于幫助經由網絡108與集中處理器110進行無線通信。
在一個實施例中，導航按鈕210包括向上導航按鈕、向下導航按鈕、向左 導航按鈕和向右導航按鈕。導航按鈕210還可包括在設備102上執(zhí)行特定功能 的選擇按鈕。
如上所述，嵌入式算法模塊216 (或來自圖1的嵌入式算法106)與用戶 概述模塊218中找到的信息結合地處理從嵌入式數據傳感器104發(fā)送的數據， 以辨別設備102的用戶或其持有者的用戶類別(例如成年人和兒童)。 一旦標 識出，定制特征模塊214可用于確定用于所標識的用戶的定制特征和/或服務。
在諸實施例中，用戶概述模塊218存儲專用于用戶的信息。該信息可由用戶自己提供給設備102，或者可以是由設備102針對該用戶從該設備的先前使 用獲悉的概述信息。例如，由用戶提供的信息可包括諸如姓名、年齡、性別、 愛好、具體的健康情況、生理限制、睡眠模式、表演或電視偏好、慣用左手還
是右手等信息。經由設備102從該設備的過去使用或操作針對用戶概述的信息
可包括諸如手大小和/或形狀、表演或電視偏好、電視調節(jié)偏好、設備的按鈕按 壓的時間和順序、頻道搜索習慣、家或辦公室中通常用戶使用該設備的位置等 信息。提供這些示例僅用于說明目的而不旨在限制本發(fā)明。
例如，假設用戶概述模塊218存儲關于爸爸的數據，其指示爸爸的日常事 務包括在10:00pm在房子二樓其臥室中睡覺并在第二天早上8:00am起床。進 一步假設用戶概述模塊218存儲關于Jimmy的數據，其指示Jimmy的日常事 務包括在午夜在房子三樓其臥室中睡覺并在第二天早上10:00am起床。進一步 假設用戶概述模塊218存儲指示爸爸的手約7英寸長且Jimmy的手約4英寸長 的數據。進一步假設設備102確定(經由嵌入式數據傳感器104)其在ll:OOpm 在Jimmy的臥室中正被操作且正由約4英寸長的手持有。在這里，設備102 經由嵌入式算法模塊216很可能能夠在爸爸和Jimmy之間辨別并確定Jimmy 當前正操作設備102。
另一個可能的示例是用戶概述模塊218存儲關于爸爸和Jimmy的數據， 指示他們過去對設備102的使用和當他們觀看電視時按壓設備上的鍵的時序。 同樣假設模塊102中的數據指示爸爸通常在他搜索頻道時持有設備102幾分鐘 而Jimmy —般直接去他喜愛的頻道。在這里，設備102經由嵌入式算法模塊 216很可能能夠在爸爸和Jimmy之間辨別并確定他們中的哪一個當前正操作設 備102。
另一個可能的示例可涉及用戶——例如媽媽——是家中已知其具有帕金 森疾病的唯一一個人(例如，經由媽媽所提供并存儲在用戶概述模塊218中的 醫(yī)療數據)。假設經由嵌入式數據傳感器104確定持有設備102的用戶的手在 顫動。在這里，設備102經由嵌入式算法模塊216可辨別媽媽是當前操作設備 102的用戶。
提供以上示例僅用于說明目的而不旨在限制本發(fā)明?？山浻稍O備102存儲 或推斷的可能標識信息的數量和種類是無限的。
12如上所述， 一旦用戶被設備102標識出，本發(fā)明的實施例就經由定制特征
模塊214和/或用戶概述模塊218向用戶提供定制特征或服務。例如， 一旦確定 Jimmy是操作設備102的用戶，則某些電視頻道可被動態(tài)鎖定或不可被Jimmy 所用。在這里，設備102可在一天中的特定時間將電視自動調諧到Jimmy喜愛 的頻道。另一個可能的示例可包括確定用戶并針對該用戶自動調節(jié)電視(例如， 音量、畫面設置等)。另一個可能的示例可涉及確定用戶并在設備102的顯示 器(例如顯示器204)上顯示用戶專用提示或用戶界面。這種提示可包括近期 將廣播的喜愛電視表演、喜愛的電影現在可經由DVD或經由按次付費購買的 提示、服用規(guī)定的藥物的提示、安排約會的提示等。本發(fā)明的各實施例不限于 該上下文。
在諸實施例中，設備102可用于幫助針對用戶進行有目標的廣告。例如， 當用戶被標識且現在正請求下載或流化內容(例如，按次付費電影)時，針對 該用戶量身定制的廣告可由媒體提供商隨同下載的內容一起提供。
在諸實施例中，可將經由設備102收集的信息一般化并提供給媒體服務和 /或設備提供商以改進其未來的產品/服務。例如，從很多設備102收集和聚集 的信息可用于將用戶分類成廣泛的人口統(tǒng)計學類別和偏好，諸如女性兒童一般 流連于洋娃娃廣告，加利福尼亞有不斷增加數量的成年男性在白天期間觀看肥 皂劇等?？蓪⑦@種類型的信息提供給各種提供商(例如，媒體服務、設備等) 以改進有目標的廣告，確定取消哪種產品等。
在諸實施例中，設備102可在與用戶當前是否與其交互無關的背景中表現 不同。例如，基于概述模塊218中關于每個特定用戶的反應設備102的歷史使 用的數據，設備102例如可基于每個具體的人通常觀看哪些節(jié)目而使另一個設 備例如PVR記錄針對家中的每個人定制的節(jié)目推薦。
在諸實施例中，某些基于設備的手勢可被用作對設備或服務的唯一用戶注 冊。在一個示例中，設備102可使用按鈕按壓速度和手壓力的唯一組合來辨別 用戶以用于注冊的目的。另一個示例可涉及7英寸的右手大小結合順時針旋轉 90度并回旋、連續(xù)重復兩次的組合可能是爸爸對電視的唯一注冊。然而，媽媽 的注冊可涉及5英寸的右手大小且隨后設備前后傾斜三次的組合。
在諸實施例中，手持設備102可用于向用戶提供定制的智能默認。例如，
13假設用戶想要從PVR向他或她的PID發(fā)送媒體文件。設備102可確定這里有 多個PID當前可用于發(fā)送媒體文件。如果設備102基于用戶概述不能確定用戶 的特定PID，則設備102可提供可用PID的默認列表以允許用戶選擇適當的 PID。這種來自用戶的反饋可用于進一步限定用戶概述和/或嵌入式算法。本發(fā) 明不限于該上下文。
以上實施例的操作可參考以下附圖和所附示例進一步描述。一些附圖可包 括邏輯流。盡管此處呈現的這些附圖可包括特定的邏輯流，但可以認識到，該 邏輯流僅僅提供如何實現如此處所述的一般功能的示例。此外，除非另外指出， 否則不一定必須按照所呈現的順序執(zhí)行給定的邏輯流。另外，給定的邏輯流可 由硬件元件、由處理器執(zhí)行的軟件元件或其任意組合來實現。
圖3示出邏輯流300的一個實施例。邏輯流300可表示由本文描述的一個 或多個實施例執(zhí)行的操作，例如由系統(tǒng)ioo執(zhí)行的操作。
參照圖3，可填充初始用戶概述(框302)。例如，用戶的概述可由用戶 提供的初始信息填充。如上所述，隨后的數據經由嵌入式數據傳感器(諸如圖 1和圖2中的設備102中的傳感器104)從操作手持設備或與手持設備交互的 用戶收集(框304)。
收集的數據由手持設備處理以辨別用戶與其它用戶，如上所述(框306)。 如果在用戶之間作出了區(qū)別(框308)，則控制回到框304，其中繼續(xù)針對該 用戶收集傳感器數據。如果作出了區(qū)別(框30S)，則任何獲悉的概述可用于 更新用戶概述，如上所述(框310)。可針對用戶確定和管理定制特征和/或服 務，如上所述(框312和314)。在諸實施例中，手持設備可自己管理該定制 的特征或服務。在其它實施例中，例如，另一個設備可基于來自手持設備的指 令管理特征或服務。
在諸實施例中，手持設備可記錄來自用戶的關于管理的特征或服務的期望 的任何暗示或明示響應或反饋(框316)。例如，假設定制特征包括針對用戶 自動調節(jié)電視的音量。用戶可例如經由推動"極好特征按鈕"明確指示設備所 調節(jié)的音量剛好。用戶還可通過手動重新調節(jié)電視音量來含蓄指示該設備所調 節(jié)的音量不好。所記錄的暗示或明示響應可用于更新概述和/或定制特征模塊 (諸如圖2中的模塊214和218)(框318)。如上所述，可將收集的信息提供給媒體服務和/或設備提供商以改進其未 來的產品/服務(框320)。
圖4示出邏輯流400的一個實施例。邏輯流400可表示由本文描述的一個 或多個實施例執(zhí)行的操作，例如由系統(tǒng)100執(zhí)行的操作。
參照圖4，遙控設備針對與遙控設備交互的用戶收集傳感器數據(框402)。 如上所述，遙控設備可適于包括本文所述的本發(fā)明的功能中的至少一些。因此， 在諸實施例中，遙控設備可適于包括至少一個嵌入式數據傳感器。
遙控設備然后將收集的傳感器數據編碼成紅外信號(框404)。經編碼的 紅外信號然后被轉發(fā)到遠程或集中處理器(框406)。如上所述，例如，遠程 或集中處理器可以是PVR。遠程處理器訪問經編碼的傳感器數據并基于該傳感 器數據、至少一個機器學習算法和用戶概述來辨別該用戶與手持設備的其它用 戶。
一旦完成用戶區(qū)別，則將對該用戶的指示從遠程處理器發(fā)送至遙控設備 (框40S)。遙控設備然后可導致針對用戶進行定制特征的確定和管理(框410 和412)。如上所述，遙控設備可基于所管理的特征從用戶接收反饋(框414)。 這可以是明示或暗示的反饋。基于該反饋，遙控設備可使用戶概述和/或定制特 征被更新(框416)。
圖5示出邏輯流500的一個實施例。邏輯流500可表示由本文描述的一個 或多個實施例執(zhí)行的操作，例如由系統(tǒng)100執(zhí)行的操作。
參照圖5，從與具有一個或多個嵌入式傳感器的手持設備交互的用戶收集 傳感器數據(框502)。所收集的數據被處理以辨別該用戶與其它用戶(框504)。
如果一個用戶不能被辨別，則基于每個用戶的置信水平生成可能用戶的子 集(框506)。如上所述，如果針對用戶的置信水平在一定閾值以上，則將該 用戶包括在子集中。
然后，基于子集中的用戶，可生成子集中用戶的按等級排序的列表(框 508)?？蓪吹燃壟判虻牧斜硖峁┙o當前與設備交互的用戶(框510)。然后 允許該用戶將反饋提供給設備以標識列表中的正確用戶(框512)。該反饋可 用于限定用戶概述和/或嵌入式算法(框514)。
圖6示出邏輯流600的一個實施例。邏輯流600可表示由本文描述的一個或多個實施例執(zhí)行的操作，例如由系統(tǒng)100執(zhí)行的操作。
參照圖6，從與具有一個或多個嵌入式傳感器的手持設備交互的用戶收集 傳感器數據(框602)。所收集的數據被處理以辨別該用戶與其它用戶(框604)。
如果不能辨別一個用戶，則標識該用戶的類別(框606)。在諸實施例中， 這種類別是諸如成年人與兒童、男性與女性等較廣泛的用戶類別或分類。使用 所標識的類別的概述確定將管理的定制特征和/或服務(框60S)。
圖7示出邏輯流700的一個實施例。邏輯流700可表示由本文描述的一個 或多個實施例執(zhí)行的操作，例如由系統(tǒng)100執(zhí)行的操作。
參照圖7，手持設備從當前操作設備的用戶接收命令(框702)。例如， 假設用戶想要從PVR向他或她的PID發(fā)送媒體文件。如果設備確定有多個選 擇，則設備可生成針對用戶的定制的默認列表(框704)。在該示例中，設備 可確定這里有多個PID當前可用于發(fā)送媒體文件。如果設備基于用戶概述不能 確定用戶的特定PID，則設備可提供可用PID的默認列表以允許用戶選擇適當 的PID。任何由用戶提供的反饋可用于進一步限定用戶概述和/或嵌入式算法 (框706)。
可使用硬件元件、軟件元件或兩者的組合來實現各種實施例。硬件元件的 示例可包括處理器、微處理器、電路、電路元件(例如，晶體管、電阻器、電 容器、電感器等)、集成電路、專用集成電路(ASIC)、可編程邏輯器件(PLD)、 數字信號處理器(DSP)、現場可編程門陣列(FPGA)、邏輯門、寄存器、 半導體器件、芯片、微型芯片、芯片組等。軟件的示例可包括軟件組件、程序、 應用、計算機程序、應用程序、系統(tǒng)程序、機器程序、操作系統(tǒng)軟件、中間件、 固件、軟件模塊、例程、子例程、函數、方法、進程、軟件接口、應用程序接 口 (API)、指令集、計算代碼、計算機代碼、代碼段、計算機代碼段、字、 數值、符號或其任意組合。確定是否使用硬件元件和/或軟件元件來實現一實施 例可根據任意數量的因素而變化，諸如期望計算速率、功率電平、熱容限、處 理周期預算、輸入數據速率、輸出數據速率、存儲器資源、數據總線速度以及 其它設計或性能約束。
一些實施例可例如使用可儲存指令或指令集的機器可讀或計算機可讀介 質或制品來實現，這些指令或指令集在由機器執(zhí)行時可使該機器執(zhí)行根據這些實施例的方法和/或操作。例如，這種機器可包括任何合適的處理平臺、計算平 臺、計算設備、處理設備、計算系統(tǒng)、處理系統(tǒng)、計算機、處理器等，并且其 可通過使用硬件和/或軟件的任何合適組合來實現。例如，機器可讀介質、計算 機可讀介質或制品可包括例如任何合適類型的存儲器單元、存儲器設備、存儲 器制品、存儲器介質、存儲設備、存儲制品、存儲介質和/或存儲單元，例如， 存儲器、可移動或不可移動介質、可擦除或不可擦除介質、可寫或可重寫介質、
數字或模擬介質、硬盤、軟盤、壓縮盤只讀存儲器(CD-ROM)、可錄壓縮盤 (CD-R)、可重寫壓縮盤(CD-RW)、光盤、磁性介質、磁光介質、可移動 存儲卡或盤、各種類型的數字通用盤(DVD)、磁帶、磁帶盒等。指令可包括 任何合適類型的代碼，諸如源代碼、編譯代碼、解釋代碼、可執(zhí)行代碼、靜態(tài) 代碼、動態(tài)代碼、加密代碼等，這些代碼通過使用任何合適的高級、低級、面 向對象的、可視的、編譯的和/或解釋的編程語言來實現。
除非另外明確指出，可以認識到，諸如"處理"、"計算"、"運算"、"確定" 等的術語表示計算機或計算系統(tǒng)或者類似電子計算設備的動作和/或過程，其 將計算系統(tǒng)的寄存器和/或存儲器內被表示為物理量(例如，電子)的數據處 理和/或轉換為計算系統(tǒng)的存儲器、寄存器或其它這種信息存儲、傳輸或顯示 設備內被類似表示為物理量的其它數據。各實施例不限于該上下文。
本文描述的圖形和/或視頻處理技術可在各種硬件架構中實現。例如，圖 形和/或視頻功能可集成在芯片組內?；蛘?，可使用分立的圖形和/或視頻處理 器。如又一個實施例，可由包括多核處理器的通用處理器實現圖形和/或視頻功 能。在另一個實施例中，可在消費電子設備中實現該功能。
在此已闡明了許多具體細節(jié)以提供對這些實施例的透徹理解。然而，本領 域技術人員將會理解，可在沒有這些具體細節(jié)的情況下實施這些實施例。在其 它實例中，未對公知操作、組件和電路進行詳細描述以免混淆這些實施例。可 以認識到，在此公開的特定的結構細節(jié)和功能細節(jié)可以是代表性的而不一定限 制這些實施例的范圍。
盡管以專用于結構特征和/或方法動作的語言描述了主題，但是應當理解， 所附權利要求書中限定的主題并不一定限于上述特定特征或動作。相反，上述 特定特征和動作是作為實現這些權利要求的示例形式而公開的。
權利要求
1.一種方法，包括從與手持設備交互的用戶收集傳感器數據，其中所述傳感器數據是經由所述手持設備中的嵌入式傳感器收集的；以及經由所收集的傳感器數據、至少一個嵌入式機器學習算法和關于所述用戶的概述辨別所述用戶和其它用戶。
2. 如權利要求l所述的方法，其特征在于，還包括確定特征，其中所述特征是基于所述用戶和所述手持設備之間過去的交 互針對所述用戶定制的。
3. 如權利要求2所述的方法，其特征在于，還包括 管理關于所述用戶的所述特征；關于所管理的特征的期望從所述用戶接收反饋；以及 基于所接收的反饋更新所述用戶概述。
4. 如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述反饋是明示反饋和暗示反 饋中的至少一個。
5. —種裝置，包括處理器； 至少一個傳感器；以及至少一個機器學習算法，其中所述裝置能夠以能被至少一個傳感器監(jiān)視的方式從與所述裝置交 互的用戶收集傳感器數據，且其中所述裝置能夠經由所收集的傳感器數據、至 少一個機器學習算法和關于所述用戶的概述辨別所述用戶和其它用戶。
6. 如權利要求5所述的裝置，其特征在于，還包括 其中所述裝置能夠確定特征，其中所述特征是基于所述用戶和所述裝置之間過去的交互針對所述用戶定制的。
7. 如權利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括 其中所述裝置能夠管理關于所述用戶的所述特征，關于所管理的特征的期望從所述用戶接收反饋，并基于所接收的反饋更新所述用戶概述。
8. 如權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述反饋是明示反饋和暗示反 饋中的至少一個。
9. 一種包含指令的機器可讀介質，所述指令在由處理系統(tǒng)執(zhí)行時使所述處理系統(tǒng)執(zhí)行指令，從而從與手持設備交互的用戶收集傳感器數據，其中所述傳感器數據是經由 所述手持設備中的嵌入式傳感器收集的；以及經由所收集的傳感器數據、至少一個嵌入式機器學習算法和關于所述用 戶的概述辨別所述用戶和其它用戶。
10. 如權利要求9所述的機器可讀介質，其特征在于，還包括-確定特征，其中所述特征是基于所述用戶和所述手持設備之間過去的交互針對所述用戶定制的。
11. 如權利要求IO所述的機器可讀介質，其特征在于，還包括 管理關于所述用戶的所述特征；關于所管理的特征的期望從所述用戶接收反饋；以及 基于所接收的反饋更新所述用戶概述。
12. 如權利要求11所述的機器可讀介質，其特征在于，所述反饋是明 示反饋和暗示反饋中的至少一個。
13. —種遙控設備，包括 至少一個傳感器；以及紅外接口，其中所述遙控設備能夠經由所述至少一個傳感器從與所述遙控設備交互 的用戶收集傳感器數據，其中所述遙控設備能夠將所收集的傳感器數據編碼成 紅外信號，且其中所述遙控設備能夠將所述經編碼的紅外信號經由紅外接口轉 發(fā)至遠程處理器。
14. 如權利要求13所述的遙控設備，其特征在于，還包括.-其中所述遙控設備能夠從所述遠程處理器接收從所述遙控設備的其它用戶辨別出的所述用戶的指示，其中基于所轉發(fā)的經編碼的紅外信號、至少一 個機器學習算法和關于所述用戶的概述來確定所述用戶。
15. 如權利要求14所述的遙控設備，其特征在于，還包括-其中所述遙控設備能夠導致確定特征，其中所述特征是基于所述用戶和所 述遙控設備之間過去的交互針對所述用戶定制的。
16. 如權利要求15所述的遙控設備，其特征在于，還包括 其中所述遙控設備能夠導致管理關于所述用戶的所述特征，關于所管理的特征的期望從所述用戶接收反饋，并導致基于所接收的反饋更新所述用戶的概 述。
17. —種方法，包括收集關于與遙控設備交互的用戶的傳感器數據； 將所收集的傳感器數據編碼成紅外信號；以及 將所述經編碼的紅外信號轉發(fā)至遠程處理器。
18. 如權利要求17所述的方法，其特征在于，還包括 從所述遠程處理器接收從所述遙控設備的其它用戶辨別出的用戶的指示，其中基于所轉發(fā)的經編碼的紅外信號、至少一個機器學習算法和關于所述 用戶的概述來確定所述用戶。
19. 如權利要求18所述的方法，其特征在于，還包括 導致確定特征，其中所述特征是基于所述用戶和所述遙控設備之間過去的交互針對所述用戶定制的。
20. 如權利要求19所述的方法，其特征在于，還包括 導致管理關于所述用戶的特征；關于所管理的特征的期望從所述用戶接收反饋；以及 導致基于所接收的反饋更新關于所述用戶的概述。
21. —種方法，包括 從與手持設備交互的用戶收集傳感器數據，其中所述傳感器數據是經由所述手持設備中的嵌入式傳感器收集的；如果不能從其它用戶辨別出所述用戶，則形成可能用戶的子集；提供所述可能用戶的子集； 從所述用戶接收反饋以辨別所述用戶；以及 使用所述反饋來限定用戶概述。
22. 如權利要求21所述的方法，其特征在于，所述可能用戶的子集是基于關于每個用戶的置信水平的。
23. —種方法，包括 從與手持設備交互的用戶收集傳感器數據，其中所述傳感器數據是經由所述手持設備中的嵌入式傳感器收集的；如果不能從其它用戶辨別出所述用戶，則確定關于所述用戶的類別； 將所確定的類別的概述用于確定關于所述用戶的特征，其中所述特征是針對所確定的類別定制的。
24. 如權利要求23所述的方法，其特征在于，還包括 其中所述類別表示關于所述用戶的人口統(tǒng)計學分類。
全文摘要
描述了用于在手持設備的用戶之間自動辨別的各實施例。一個實施例包括從與手持設備交互的用戶收集傳感器數據，其中該傳感器數據是經由手持設備中的嵌入式傳感器收集的。該實施例還包括經由所收集的傳感器數據、至少一個嵌入式機器學習算法和關于用戶的概述辨別該用戶和該手持設備的其它用戶。描述并要求保護其他實施例。
文檔編號H04N7/173GK101651819SQ200910170419
公開日2010年2月17日 申請日期2009年8月14日 優(yōu)先權日2008年8月15日
發(fā)明者A·D·利亞, A·G·拉瑪卡, B·哈里森, J·R·海斯托 申請人:英特爾公司