CN101651819A - 用于在手持设备的用户之间自动辨别的技术 - Google Patents

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J·R·海斯托
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Abstract

描述了用于在手持设备的用户之间自动辨别的各实施例。一个实施例包括从与手持设备交互的用户收集传感器数据，其中该传感器数据是经由手持设备中的嵌入式传感器收集的。该实施例还包括经由所收集的传感器数据、至少一个嵌入式机器学习算法和关于用户的概述辨别该用户和该手持设备的其它用户。描述并要求保护其他实施例。

Description

用于在手持设备的用户之间自动辨别的技术
背景技术
不能夸大媒体服务和/或设备提供商(例如，电视服务提供商、消费电子产品提供商等)不断努力向其用户提供增加的各种内容和特征的重要性。无疑，这是电视服务提供商尝试向其用户提供定制服务或特征的原因之一，定制服务或特征包括点播按次付费节目编排、广播节目的多种订阅选项、诸如父母控制之类的用户定义控制、和电缆调制解调器因特网接入。
然而，经由媒体服务/设备提供商提供的这些类型的服务或特征中的某些存在限制。例如，随同所请求的内容一起向特定用户提供广告——其中该广告是针对该用户量身定制的——存在限制。通常，用户被强制观看或收听该用户很少或不感兴趣的广告。此外，广告公司对随同所请求的内容被广播的其广告付费，但其广告通常没有到达最有可能对其广告最感兴趣的用户。
其它限制包括唯一标识家中的人，使得可针对该人定制基于媒体的服务或特征。例如，当今在家庭中使用的最常被建议的自动人标识方法涉及唯一标识家庭成员的家庭内相机和脸部识别算法。这种基于相机的方法具有两个关键的障碍。第一障碍是尽管已经表明脸部识别在具有受控照明和简单静态背景的环境中良好工作，但在其中照明状况和背景杂乱可能改变的日常环境中不能良好工作。第二障碍涉及个人的隐私考虑。通常觉得相机是最侵犯隐私的技术之一，因此一些家庭不愿意在家中安装相机。
附图简述
图1示出系统的一个实施例。
图2示出装置的一个实施例。
图3示出逻辑流的一个实施例。
图4示出逻辑流的一个实施例。
图5示出逻辑流的一个实施例。
图6示出逻辑流的一个实施例。
图7示出逻辑流的一个实施例。
详细描述
本发明的实施例提供用于在手持设备的用户之间自动辨别的各种技术。在诸实施例中，手持设备结合了用于辨别用户的嵌入式传感器和算法。一旦标识出，本发明的诸实施例基于用户概述向个人或用户提供定制特征或服务。在诸实施例中，可基于经由手持设备提供的定制特征或服务的有效性或期望从用户收集暗示和/或明示的反馈。反馈可用于适应或修改用户概述以试图在未来提供改进的定制特征或服务。在诸实施例中，可将收集的信息一般化并提供给媒体服务和/或设备提供商以改进其未来的产品/服务。可描述并要求保护其它的实施例。
各种实施例可包括一个或多个元件或组件。元件可包括被安排为执行特定操作的任何结构。每个元件可被实现为给定的一组设计参数或性能限制所需要的硬件、软件或其任意组合。尽管作为示例可能以某一拓扑的有限数量的元件来描述实施例，但该实施例在替换拓扑中可包括为给定实现所需要的更多或更少的元件。值得注意的是，对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合实施例描述的具体特征、结构或特性被纳入至少一个实施例中。在本说明书各处中出现的短语“在一个实施例中”并不一定全部指代同一实施例。
图1示出用于在手持设备的用户之间自动辨别的系统100的一个实施例。在一个实施例中，系统100包括手持设备102、网络108和集中处理器110。设备102可包括一个或多个嵌入式数据传感器104和一个或多个嵌入式算法106。
在高级处和在一实施例中，当用户持有设备102时，经由数据传感器104针对用户自动收集实时数据。一旦数据被收集，嵌入式算法106处理该数据以基于用户概述辨别该用户与设备102的其它用户。在一实施例中，嵌入式算法106被结合在手持设备102中。在其它实施例中，例如，嵌入式算法106可被结合在集中处理器110中。这里，设备102可将收集的实时数据传送至集中处理器110，在该集中处理器110中嵌入式算法106实时地处理数据以辨别用户。一旦用户被标识出，本发明的诸实施例基于该用户的概述向该用户提供定制特征或服务。
当嵌入式算法106被结合到集中处理器110中时，存在其中设备102可将收集的传感器数据传送至处理器110以供进一步处理的多种方式。在一实施例中，设备102可以是适用于包括如本文所描述的本发明的功能的遥控设备。集中处理器110可以是机顶盒(例如，个人视频记录器(PVR))。在这里，手持设备102将所收集的实时数据编码成例如红外信号，诸如由典型的遥控设备生成的红外信号，从而将传感器数据传送至集中处理器110。利用红外信号编码传感器数据可减轻对手持设备102中的无线能力的要求。集中处理器102然后可从红外信号提取传感器数据。一旦被提取，传感器数据就可由嵌入式算法106处理以辨别用户。
在其它实施例中，设备102可具有无线能力，其中所收集的传感器数据经由网络108(例如，因特网、局域网(LAN)、广域网(WAN)等)传送至集中处理器110。以下更详细地讨论这些组件中的每一个。
本发明的实施例解决用户可能具有的隐私考虑。例如，用户可关于将个人信息存储或转发至何处限制手持设备102。这种个人信息可包括存储在用户概述中的个人数据、由用户对设备102的过去使用生成的历史数据等。在这里，个人信息可被限制成存储在设备102上，可被限制成本地存储(例如在家庭或办公室或建筑内)等。用户还可要求任何个人信息在被存储和/或转发至另一个设备或实体之前被加密。在这里，加密有助于进一步确保用户个人信息的保密性和隐私。
如上所述，当用户持有手持设备102时，经由嵌入式数据传感器104针对用户自动收集实时数据。例如，在诸实施例中，嵌入式数据传感器104可包括一个或多个多轴加速度计以测量设备102的活动等级和定向。在这里，例如，可针对家庭或办公室环境的每个成员概述其中设备102被持有、移动和操纵的方式。
嵌入式数据传感器104还可包括诸如热、压力和电容传感器之类的表面传感器。经由这些表面传感器，可自动推断哪只手(左手、右手、没有)正紧握设备102以及手的整体大小和用户的外形。如上所述，可基于这些收集的数据来概述用户。例如，在家庭中爸爸的手可能比妈妈或孩子的大。爸爸可能惯用右手，而妈妈可能惯用左手等。
此外，可基于他们通常按压设备102的按钮的时序和顺序(例如，频道搜索、优选的电视频道等)来概述用户。
嵌入式数据传感器104还可包括使设备102能知晓其物理位置的定位技术(例如，超声、无线网络信号强度、无线网络信号到达时间(ToA)或达到角度(AoA)、或射频标识(RFID))。这种定位技术可以例如用于确定设备102当前处于家中的哪个房间。可能将爸爸概述为一般在家庭活动室中看电视，而孩子或许更可能在其卧室中看电视，而妈妈在厨房。
嵌入式数据传感器104可包括语音识别技术。这里，信息可通过麦克风输入到设备102中。这些信息可由语音识别设备数字化。
不同类型的嵌入式传感器中的一个或多个可单独或结合地用于收集用户数据。这些示例不旨在限制本发明。事实上，本发明构想到使用任何装置来经由手持设备监视用户。
如上所述，收集的传感器数据用于经由嵌入式算法106辨别用户与其它用户。在诸实施例中，将传感器数据实时提供给算法106。在其它实施例中，传感器104还可适用于经由诸如闪存之类的集成的长期存储来存储实时数据，然后在以后将数据传送至嵌入式算法106。集成的长期存储有助于确保在当前没有与嵌入式算法106或诸如处理器110之类的外部处理器的可用连接时不丢失收集的数据。
在诸实施例中，嵌入式算法106可包括统计推理算法、机器学习算法或其它推断法。嵌入式算法106的实施例可包括现成的分类算法(例如，提升决策根、决策树、支持向量机等)。这些类型的算法不旨在限制本发明。嵌入式算法106可包括能够经由传感器数据分类或辨别用户的任何类型的算法。
如上所述，收集的传感器数据用于经由嵌入式算法106辨别用户与其它用户。本发明的实施例规定了其中嵌入式算法106基于收集的传感器数据和用户概述不能辨别一个特定用户和其它用户的情形。这里，例如，嵌入式算法可产生用于每个用户的置信水平，即任何特定用户是操作设备102的用户的可能性的指示。可设定用于置信水平的阈值，并将其用于生成可包括操作设备102的用户的用户子集。例如，如果对于用户的置信水平高于90％(该用户是操作设备102的实际用户)，则将该用户包括在子集中。然后，基于子集中的用户，例如，设备102可生成子集中用户的按等级排序的列表并经由显示器将该列表提供给操作设备102的用户。在这里，用户具有通过指示正确用户来向设备102提供明确反馈的机会。这种反馈可用于进一步限定用户概述和/或嵌入式算法。
在诸实施例中，当嵌入式算法106不能唯一地辨别用户与其它用户时，设备102可标识用户的较广类别或人口统计学分类，诸如成年人和儿童、男性和女性等。嵌入式算法确定将用户与其它用户或与一般人特定且唯一或绝对地区分开的属性。在这里，类别或分类可被维持且用于确定提供给用户的更一般化特征或服务。
在一个实施例中，设备102可以是任何能够执行本文所述的本发明功能的手持设备。设备102可被实现为有线通信系统、无线通信系统、红外系统或其组合的一部分。例如，在一个实施例中，设备102可被实现为具有无线或红外能力的移动计算设备。移动计算设备可指能容易地从一处移动到另一处的任何设备。在诸实施例中，移动计算设备可包括处理系统。
如上所述，本发明的一实施例规定手持设备102为适于包括本发明的功能的典型的遥控设备。设备102的其它实施例可包括适于包括本发明的功能的任何手持设备，包括但不一定限于移动因特网设备(MID)、智能电话、手持计算机、掌上计算机、个人数字助理(PDA)、蜂窝电话、组合蜂窝电话/PDA、寻呼机、单向寻呼机、双向寻呼机、消息接发设备、数据通信设备等。
在各种实施例中，系统100可被实现为无线系统、有线系统、红外系统或其结合。当被实现为无线系统时，系统100可包括适于在无线共享介质上通信的组件和接口，诸如一个或多个天线、发射机、接收机、收发器、放大器、过滤器、控制逻辑等。无线共享介质的示例可包括无线频谱的一些部分，诸如RF频谱等。当被实现为有线系统时，系统100可包括适于在有线通信介质上通信的组件和接口，诸如输入/输出(I/O)适配器、将I/O适配器与相应的有线通信介质连接的物理连接器、网络接口卡(NIC)、盘控制器、视频控制器、音频控制器等。有线通信介质的示例可包括导线、电缆、金属引线、印刷电路板(PCB)、底板、交换结构、半导体材料、双绞线、同轴电缆、光纤等。
手持设备102的一实施例的更详细描述在图2中示出。参考图2，设备102可包括外壳202、显示器204、一个或多个输入/输出设备206、天线208、导航按钮210、红外接口212、定制特征模块214、嵌入式算法模块216和用户概述模块218。
模块214、216和218可直接集成到设备102或者可经由连接(例如，无线、有线或两者的某种组合)耦合到设备102。注意，尽管此处将模块214、216和218的功能描述为被分成三个组件，但是这不旨在限制本发明。事实上，该功能可组合至一个或多个组件或分成四个或更多组件。另外，例如可针对家庭或办公环境的成员定制模块214、216和218中的一个或多个。接下来更详细地描述图2的组件中的每一个。
外壳202可包括任何适当外壳，但通常涉及小的形状因数，以使设备102能容易地持有和运输。
显示器204可包括用于显示适于手持设备的信息的任何合适的显示单元。显示器204可被本发明用于显示用户的定制信息(例如，用户专用提示)、定制用户界面，以帮助输入到设备102等。
I/O设备206可包括用于将信息输入到设备102中或从设备102接收信息的任何合适的I/O设备。I/O设备206的示例可包括典型的遥控设备控制、触摸屏界面、具有图标选择的简单菜单、设备的手势操纵、适当的数字字母键盘、数字键区、触摸板、输入键、按钮、开关、摇臂开关、麦克风、扬声器、语音识别设备和软件等。各实施例不限于该上下文。
例如，天线208可用于帮助经由网络108与集中处理器110进行无线通信。
在一个实施例中，导航按钮210包括向上导航按钮、向下导航按钮、向左导航按钮和向右导航按钮。导航按钮210还可包括在设备102上执行特定功能的选择按钮。
如上所述，嵌入式算法模块216(或来自图1的嵌入式算法106)与用户概述模块218中找到的信息结合地处理从嵌入式数据传感器104发送的数据，以辨别设备102的用户或其持有者的用户类别(例如成年人和儿童)。一旦标识出，定制特征模块214可用于确定用于所标识的用户的定制特征和/或服务。
在诸实施例中，用户概述模块218存储专用于用户的信息。该信息可由用户自己提供给设备102，或者可以是由设备102针对该用户从该设备的先前使用获悉的概述信息。例如，由用户提供的信息可包括诸如姓名、年龄、性别、爱好、具体的健康情况、生理限制、睡眠模式、表演或电视偏好、惯用左手还是右手等信息。经由设备102从该设备的过去使用或操作针对用户概述的信息可包括诸如手大小和/或形状、表演或电视偏好、电视调节偏好、设备的按钮按压的时间和顺序、频道搜索习惯、家或办公室中通常用户使用该设备的位置等信息。提供这些示例仅用于说明目的而不旨在限制本发明。
例如，假设用户概述模块218存储关于爸爸的数据，其指示爸爸的日常事务包括在10:00pm在房子二楼其卧室中睡觉并在第二天早上8:00am起床。进一步假设用户概述模块218存储关于Jimmy的数据，其指示Jimmy的日常事务包括在午夜在房子三楼其卧室中睡觉并在第二天早上10:00am起床。进一步假设用户概述模块218存储指示爸爸的手约7英寸长且Jimmy的手约4英寸长的数据。进一步假设设备102确定(经由嵌入式数据传感器104)其在11:00pm在Jimmy的卧室中正被操作且正由约4英寸长的手持有。在这里，设备102经由嵌入式算法模块216很可能能够在爸爸和Jimmy之间辨别并确定Jimmy当前正操作设备102。
另一个可能的示例是用户概述模块218存储关于爸爸和Jimmy的数据，指示他们过去对设备102的使用和当他们观看电视时按压设备上的键的时序。同样假设模块102中的数据指示爸爸通常在他搜索频道时持有设备102几分钟而Jimmy一般直接去他喜爱的频道。在这里，设备102经由嵌入式算法模块216很可能能够在爸爸和Jimmy之间辨别并确定他们中的哪一个当前正操作设备102。
另一个可能的示例可涉及用户——例如妈妈——是家中已知其具有帕金森疾病的唯一一个人(例如，经由妈妈所提供并存储在用户概述模块218中的医疗数据)。假设经由嵌入式数据传感器104确定持有设备102的用户的手在颤动。在这里，设备102经由嵌入式算法模块216可辨别妈妈是当前操作设备102的用户。
提供以上示例仅用于说明目的而不旨在限制本发明。可经由设备102存储或推断的可能标识信息的数量和种类是无限的。
如上所述，一旦用户被设备102标识出，本发明的实施例就经由定制特征模块214和/或用户概述模块218向用户提供定制特征或服务。例如，一旦确定Jimmy是操作设备102的用户，则某些电视频道可被动态锁定或不可被Jimmy所用。在这里，设备102可在一天中的特定时间将电视自动调谐到Jimmy喜爱的频道。另一个可能的示例可包括确定用户并针对该用户自动调节电视(例如，音量、画面设置等)。另一个可能的示例可涉及确定用户并在设备102的显示器(例如显示器204)上显示用户专用提示或用户界面。这种提示可包括近期将广播的喜爱电视表演、喜爱的电影现在可经由DVD或经由按次付费购买的提示、服用规定的药物的提示、安排约会的提示等。本发明的各实施例不限于该上下文。
在诸实施例中，设备102可用于帮助针对用户进行有目标的广告。例如，当用户被标识且现在正请求下载或流化内容(例如，按次付费电影)时，针对该用户量身定制的广告可由媒体提供商随同下载的内容一起提供。
在诸实施例中，可将经由设备102收集的信息一般化并提供给媒体服务和/或设备提供商以改进其未来的产品/服务。例如，从很多设备102收集和聚集的信息可用于将用户分类成广泛的人口统计学类别和偏好，诸如女性儿童一般流连于洋娃娃广告，加利福尼亚有不断增加数量的成年男性在白天期间观看肥皂剧等。可将这种类型的信息提供给各种提供商(例如，媒体服务、设备等)以改进有目标的广告，确定取消哪种产品等。
在诸实施例中，设备102可在与用户当前是否与其交互无关的背景中表现不同。例如，基于概述模块218中关于每个特定用户的反应设备102的历史使用的数据，设备102例如可基于每个具体的人通常观看哪些节目而使另一个设备例如PVR记录针对家中的每个人定制的节目推荐。
在诸实施例中，某些基于设备的手势可被用作对设备或服务的唯一用户注册。在一个示例中，设备102可使用按钮按压速度和手压力的唯一组合来辨别用户以用于注册的目的。另一个示例可涉及7英寸的右手大小结合顺时针旋转90度并回旋、连续重复两次的组合可能是爸爸对电视的唯一注册。然而，妈妈的注册可涉及5英寸的右手大小且随后设备前后倾斜三次的组合。
在诸实施例中，手持设备102可用于向用户提供定制的智能默认。例如，假设用户想要从PVR向他或她的PID发送媒体文件。设备102可确定这里有多个PID当前可用于发送媒体文件。如果设备102基于用户概述不能确定用户的特定PID，则设备102可提供可用PID的默认列表以允许用户选择适当的PID。这种来自用户的反馈可用于进一步限定用户概述和/或嵌入式算法。本发明不限于该上下文。
以上实施例的操作可参考以下附图和所附示例进一步描述。一些附图可包括逻辑流。尽管此处呈现的这些附图可包括特定的逻辑流，但可以认识到，该逻辑流仅仅提供如何实现如此处所述的一般功能的示例。此外，除非另外指出，否则不一定必须按照所呈现的顺序执行给定的逻辑流。另外，给定的逻辑流可由硬件元件、由处理器执行的软件元件或其任意组合来实现。
图3示出逻辑流300的一个实施例。逻辑流300可表示由本文描述的一个或多个实施例执行的操作，例如由系统100执行的操作。
参照图3，可填充初始用户概述(框302)。例如，用户的概述可由用户提供的初始信息填充。如上所述，随后的数据经由嵌入式数据传感器(诸如图1和图2中的设备102中的传感器104)从操作手持设备或与手持设备交互的用户收集(框304)。
收集的数据由手持设备处理以辨别用户与其它用户，如上所述(框306)。如果在用户之间作出了区别(框308)，则控制回到框304，其中继续针对该用户收集传感器数据。如果作出了区别(框308)，则任何获悉的概述可用于更新用户概述，如上所述(框310)。可针对用户确定和管理定制特征和/或服务，如上所述(框312和314)。在诸实施例中，手持设备可自己管理该定制的特征或服务。在其它实施例中，例如，另一个设备可基于来自手持设备的指令管理特征或服务。
在诸实施例中，手持设备可记录来自用户的关于管理的特征或服务的期望的任何暗示或明示响应或反馈(框316)。例如，假设定制特征包括针对用户自动调节电视的音量。用户可例如经由推动“极好特征按钮”明确指示设备所调节的音量刚好。用户还可通过手动重新调节电视音量来含蓄指示该设备所调节的音量不好。所记录的暗示或明示响应可用于更新概述和/或定制特征模块(诸如图2中的模块214和218)(框318)。
如上所述，可将收集的信息提供给媒体服务和/或设备提供商以改进其未来的产品/服务(框320)。
图4示出逻辑流400的一个实施例。逻辑流400可表示由本文描述的一个或多个实施例执行的操作，例如由系统100执行的操作。
参照图4，遥控设备针对与遥控设备交互的用户收集传感器数据(框402)。如上所述，遥控设备可适于包括本文所述的本发明的功能中的至少一些。因此，在诸实施例中，遥控设备可适于包括至少一个嵌入式数据传感器。
遥控设备然后将收集的传感器数据编码成红外信号(框404)。经编码的红外信号然后被转发到远程或集中处理器(框406)。如上所述，例如，远程或集中处理器可以是PVR。远程处理器访问经编码的传感器数据并基于该传感器数据、至少一个机器学习算法和用户概述来辨别该用户与手持设备的其它用户。
一旦完成用户区别，则将对该用户的指示从远程处理器发送至遥控设备(框408)。遥控设备然后可导致针对用户进行定制特征的确定和管理(框410和412)。如上所述，遥控设备可基于所管理的特征从用户接收反馈(框414)。这可以是明示或暗示的反馈。基于该反馈，遥控设备可使用户概述和/或定制特征被更新(框416)。
图5示出逻辑流500的一个实施例。逻辑流500可表示由本文描述的一个或多个实施例执行的操作，例如由系统100执行的操作。
参照图5，从与具有一个或多个嵌入式传感器的手持设备交互的用户收集传感器数据(框502)。所收集的数据被处理以辨别该用户与其它用户(框504)。
如果一个用户不能被辨别，则基于每个用户的置信水平生成可能用户的子集(框506)。如上所述，如果针对用户的置信水平在一定阈值以上，则将该用户包括在子集中。
然后，基于子集中的用户，可生成子集中用户的按等级排序的列表(框508)。可将按等级排序的列表提供给当前与设备交互的用户(框510)。然后允许该用户将反馈提供给设备以标识列表中的正确用户(框512)。该反馈可用于限定用户概述和/或嵌入式算法(框514)。
图6示出逻辑流600的一个实施例。逻辑流600可表示由本文描述的一个或多个实施例执行的操作，例如由系统100执行的操作。
参照图6，从与具有一个或多个嵌入式传感器的手持设备交互的用户收集传感器数据(框602)。所收集的数据被处理以辨别该用户与其它用户(框604)。
如果不能辨别一个用户，则标识该用户的类别(框606)。在诸实施例中，这种类别是诸如成年人与儿童、男性与女性等较广泛的用户类别或分类。使用所标识的类别的概述确定将管理的定制特征和/或服务(框608)。
图7示出逻辑流700的一个实施例。逻辑流700可表示由本文描述的一个或多个实施例执行的操作，例如由系统100执行的操作。
参照图7，手持设备从当前操作设备的用户接收命令(框702)。例如，假设用户想要从PVR向他或她的PID发送媒体文件。如果设备确定有多个选择，则设备可生成针对用户的定制的默认列表(框704)。在该示例中，设备可确定这里有多个PID当前可用于发送媒体文件。如果设备基于用户概述不能确定用户的特定PID，则设备可提供可用PID的默认列表以允许用户选择适当的PID。任何由用户提供的反馈可用于进一步限定用户概述和/或嵌入式算法(框706)。
可使用硬件元件、软件元件或两者的组合来实现各种实施例。硬件元件的示例可包括处理器、微处理器、电路、电路元件(例如，晶体管、电阻器、电容器、电感器等)、集成电路、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、逻辑门、寄存器、半导体器件、芯片、微型芯片、芯片组等。软件的示例可包括软件组件、程序、应用、计算机程序、应用程序、系统程序、机器程序、操作系统软件、中间件、固件、软件模块、例程、子例程、函数、方法、进程、软件接口、应用程序接口(API)、指令集、计算代码、计算机代码、代码段、计算机代码段、字、数值、符号或其任意组合。确定是否使用硬件元件和/或软件元件来实现一实施例可根据任意数量的因素而变化，诸如期望计算速率、功率电平、热容限、处理周期预算、输入数据速率、输出数据速率、存储器资源、数据总线速度以及其它设计或性能约束。
一些实施例可例如使用可储存指令或指令集的机器可读或计算机可读介质或制品来实现，这些指令或指令集在由机器执行时可使该机器执行根据这些实施例的方法和/或操作。例如，这种机器可包括任何合适的处理平台、计算平台、计算设备、处理设备、计算系统、处理系统、计算机、处理器等，并且其可通过使用硬件和/或软件的任何合适组合来实现。例如，机器可读介质、计算机可读介质或制品可包括例如任何合适类型的存储器单元、存储器设备、存储器制品、存储器介质、存储设备、存储制品、存储介质和/或存储单元，例如，存储器、可移动或不可移动介质、可擦除或不可擦除介质、可写或可重写介质、数字或模拟介质、硬盘、软盘、压缩盘只读存储器(CD-ROM)、可录压缩盘(CD-R)、可重写压缩盘(CD-RW)、光盘、磁性介质、磁光介质、可移动存储卡或盘、各种类型的数字通用盘(DVD)、磁带、磁带盒等。指令可包括任何合适类型的代码，诸如源代码、编译代码、解释代码、可执行代码、静态代码、动态代码、加密代码等，这些代码通过使用任何合适的高级、低级、面向对象的、可视的、编译的和/或解释的编程语言来实现。
除非另外明确指出，可以认识到，诸如“处理”、“计算”、“运算”、“确定”等的术语表示计算机或计算系统或者类似电子计算设备的动作和/或过程，其将计算系统的寄存器和/或存储器内被表示为物理量(例如，电子)的数据处理和/或转换为计算系统的存储器、寄存器或其它这种信息存储、传输或显示设备内被类似表示为物理量的其它数据。各实施例不限于该上下文。
本文描述的图形和/或视频处理技术可在各种硬件架构中实现。例如，图形和/或视频功能可集成在芯片组内。或者，可使用分立的图形和/或视频处理器。如又一个实施例，可由包括多核处理器的通用处理器实现图形和/或视频功能。在另一个实施例中，可在消费电子设备中实现该功能。
在此已阐明了许多具体细节以提供对这些实施例的透彻理解。然而，本领域技术人员将会理解，可在没有这些具体细节的情况下实施这些实施例。在其它实例中，未对公知操作、组件和电路进行详细描述以免混淆这些实施例。可以认识到，在此公开的特定的结构细节和功能细节可以是代表性的而不一定限制这些实施例的范围。
尽管以专用于结构特征和/或方法动作的语言描述了主题，但是应当理解，所附权利要求书中限定的主题并不一定限于上述特定特征或动作。相反，上述特定特征和动作是作为实现这些权利要求的示例形式而公开的。

Claims (24)

1.一种方法，包括：
从与手持设备交互的用户收集传感器数据，其中所述传感器数据是经由所述手持设备中的嵌入式传感器收集的；以及
经由所收集的传感器数据、至少一个嵌入式机器学习算法和关于所述用户的概述辨别所述用户和其它用户。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
确定特征，其中所述特征是基于所述用户和所述手持设备之间过去的交互针对所述用户定制的。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
管理关于所述用户的所述特征；
关于所管理的特征的期望从所述用户接收反馈；以及
基于所接收的反馈更新所述用户概述。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述反馈是明示反馈和暗示反馈中的至少一个。
5.一种装置，包括
处理器；
至少一个传感器；以及
至少一个机器学习算法，
其中所述装置能够以能被至少一个传感器监视的方式从与所述装置交互的用户收集传感器数据，且其中所述装置能够经由所收集的传感器数据、至少一个机器学习算法和关于所述用户的概述辨别所述用户和其它用户。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
其中所述装置能够确定特征，其中所述特征是基于所述用户和所述装置之间过去的交互针对所述用户定制的。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
其中所述装置能够管理关于所述用户的所述特征，关于所管理的特征的期望从所述用户接收反馈，并基于所接收的反馈更新所述用户概述。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述反馈是明示反馈和暗示反馈中的至少一个。
9.一种包含指令的机器可读介质，所述指令在由处理系统执行时使所述处理系统执行指令，从而：
从与手持设备交互的用户收集传感器数据，其中所述传感器数据是经由所述手持设备中的嵌入式传感器收集的；以及
经由所收集的传感器数据、至少一个嵌入式机器学习算法和关于所述用户的概述辨别所述用户和其它用户。
10.如权利要求9所述的机器可读介质，其特征在于，还包括：
确定特征，其中所述特征是基于所述用户和所述手持设备之间过去的交互针对所述用户定制的。
11.如权利要求10所述的机器可读介质，其特征在于，还包括：
管理关于所述用户的所述特征；
关于所管理的特征的期望从所述用户接收反馈；以及
基于所接收的反馈更新所述用户概述。
12.如权利要求11所述的机器可读介质，其特征在于，所述反馈是明示反馈和暗示反馈中的至少一个。
13.一种遥控设备，包括：
至少一个传感器；以及
红外接口，
其中所述遥控设备能够经由所述至少一个传感器从与所述遥控设备交互的用户收集传感器数据，其中所述遥控设备能够将所收集的传感器数据编码成红外信号，且其中所述遥控设备能够将所述经编码的红外信号经由红外接口转发至远程处理器。
14.如权利要求13所述的遥控设备，其特征在于，还包括：
其中所述遥控设备能够从所述远程处理器接收从所述遥控设备的其它用户辨别出的所述用户的指示，其中基于所转发的经编码的红外信号、至少一个机器学习算法和关于所述用户的概述来确定所述用户。
15.如权利要求14所述的遥控设备，其特征在于，还包括：
其中所述遥控设备能够导致确定特征，其中所述特征是基于所述用户和所述遥控设备之间过去的交互针对所述用户定制的。
16.如权利要求15所述的遥控设备，其特征在于，还包括：
其中所述遥控设备能够导致管理关于所述用户的所述特征，关于所管理的特征的期望从所述用户接收反馈，并导致基于所接收的反馈更新所述用户的概述。
17.一种方法，包括：
收集关于与遥控设备交互的用户的传感器数据；
将所收集的传感器数据编码成红外信号；以及
将所述经编码的红外信号转发至远程处理器。
18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，还包括：
从所述远程处理器接收从所述遥控设备的其它用户辨别出的用户的指示，其中基于所转发的经编码的红外信号、至少一个机器学习算法和关于所述用户的概述来确定所述用户。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，还包括：
导致确定特征，其中所述特征是基于所述用户和所述遥控设备之间过去的交互针对所述用户定制的。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，还包括：
导致管理关于所述用户的特征；
关于所管理的特征的期望从所述用户接收反馈；以及
导致基于所接收的反馈更新关于所述用户的概述。
21.一种方法，包括：
从与手持设备交互的用户收集传感器数据，其中所述传感器数据是经由所述手持设备中的嵌入式传感器收集的；
如果不能从其它用户辨别出所述用户，则形成可能用户的子集；
提供所述可能用户的子集；
从所述用户接收反馈以辨别所述用户；以及
使用所述反馈来限定用户概述。
22.如权利要求21所述的方法，其特征在于，所述可能用户的子集是基于关于每个用户的置信水平的。
23.一种方法，包括：
从与手持设备交互的用户收集传感器数据，其中所述传感器数据是经由所述手持设备中的嵌入式传感器收集的；
如果不能从其它用户辨别出所述用户，则确定关于所述用户的类别；
将所确定的类别的概述用于确定关于所述用户的特征，其中所述特征是针对所确定的类别定制的。
24.如权利要求23所述的方法，其特征在于，还包括：
其中所述类别表示关于所述用户的人口统计学分类。
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