CN102541257A - 基于观众的内容呈现和定制 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及基于观众的内容呈现和定制。公开了一种用于递送为特定用户或与系统交互的用户定制的内容的系统和方法。该系统包括一个或多个用于识别用户的身份的模块。这些模块例如可以包括姿势识别引擎、面部识别引擎、肢体语言识别引擎和语音识别引擎。用户还可以携带诸如智能电话之类的移动设备，该移动设备标识出该用户。这些模块中的一个或多个可以协作以标识出用户，并且然后基于用户的身份定制用户的内容。具体而言，该系统接收用户偏好，该用户偏好指示用户希望接收的内容以及接收内容的条件。基于用户偏好和对用户身份和/其他特征的识别，该系统呈现为特定用户定制的内容。

Description

基于观众的内容呈现和定制
技术领域
本发明涉及基于观众的内容呈现和定制。
背景技术
诸如电视机和其他监视器之类的内容递送设备不基于哪些用户接收内容来定制所递送的内容。例如，电视广播无论特定观众成员如何都提供相同的内容。尽管因特网电视允许一定程度的定制，但是是由用户而不是设备来进行内容选择。而且，如果这是由设备进行的，则这是通过设备的标识进行的，而不知道谁处于内容的接收端。如今，分立的内容递送设备正在演化成单个协作系统。然而，仍然需要这样的协作系统来识别用户和用户特征并且基于该识别调整所递送的内容、以及如何递送该内容。
发明内容
粗略描述的本技术涉及一种能够标识出一个或多个用户以及向这个或这些特定用户递送定制内容的系统。该系统接收指示用户希望接收、以及可能指示该用户想要如何和何时接收内容的用户偏好。在实施例中，该系统还可以接收关于在用户处于特定心情或情感状态时该用户想要接收何种内容的用户偏好。该系统还能够识别一个或多个用户的身份和例如包括用户的情感状态在内的其他特征、以及用户对所呈现内容的专注度。基于用户偏好和对用户身份和/其他特征的识别，该系统呈现为特定用户定制的内容。
在一个示例中，本技术涉及一种用于定制内容以供通过一个或多个计算设备向用户呈现的方法。该方法包括标识出下列项目至少之一的步骤(a)：(a1)所述一个或多个计算设备中的计算设备的感知范围内的一个或多个用户；以及(a2)所述一个或多个计算设备中的计算设备的感知范围内的一个或多个用户的情感状态或心情；并且该方法包括(b)：基于所述步骤(a)的所述一个或多个用户的身份和/或所述一个或多个用户的情感状态或心情通过所述一个或多个计算设备向用户提供内容。
在另一实施例中，本技术涉及一种用于通过一个或多个计算设备定制内容以供向用户呈现的方法。该方法包括下列步骤：(a)通过姿势识别引擎、面部识别引擎、肢体语言识别引擎和语音识别引擎中的至少之一来检测用户身份和用户心情或情感中的至少之一；(b)接收关于用户希望接收的内容的类型的用户偏好、以及关于用户希望如何和何时接收指定内容的用户偏好；以及(c)基于所述步骤(a)和(b)向用户呈现内容。
本技术的另一示例涉及一种计算机可读介质，该计算机可读介质用于将处理器编程为执行下列步骤：(a)标识出下列项目至少之一：(a1)所述一个或多个计算设备中的计算设备的感知范围内的一个或多个用户；以及(a2)所述一个或多个计算设备中的计算设备的感知范围内的一个或多个用户的情感状态或心情；以及(b)接收所述一个或多个用户中的用户的用户偏好，所述用户偏好指定下列项目中的一个或多个：(b1)用户希望接收的内容的类型；(b2)用户希望接收在步骤(b1)中指定的内容的时间；(b3)用户希望在其上接收在所述步骤(b1)中指定的内容的计算设备；(b4)在用户不是独自一人时如何改变呈现给该用户的内容；以及(b5)在(b1)至(b4)中阐述的用户偏好将被应用的优先级顺序；以及(c)定制基于所述步骤(a)和(b)呈现给用户的内容。
提供发明内容以便以简化形式介绍将在以下的具体实施方式中进一步描述的一些概念。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决在本发明的任一部分中提及的任何或所有缺点的实现。
附图说明
图1A示出了目标识别、分析和跟踪系统的示例实施例。
图2示出了可以在目标识别、分析和跟踪系统中使用的捕捉设备的示例实施例。
图3是根据本发明的一个实施方式的用户简档的框图。
图4A和4B是用于标识出用户和基于用户身份选择内容的本技术的实施例的流程图。
图5A和5B是用于标识出用户和情感状态以及基于用户身份和情感状态选择内容的本技术的实施例的流程图。
图6A和6B是用于确定用户对内容的专注度以及基于用户专注度选择内容的本技术的实施例的流程图。
图7A示出了可用于解释目标识别、分析和跟踪系统中的一个或多个姿势的计算设备的示例实施例。
图7B示出了可用于解释目标识别、分析和跟踪系统中的一个或多个姿势的计算设备的另一示例实施例。
具体实施方式
现在将参考图1-7B来描述本技术的实施例，这些附图总体上涉及一种内容递送系统，该系统能够识别一个或多个用户的身份和其他特征以及基于所识别的身份和/或特征来定制所递送的内容。该系统包括各种计算设备，这些计算设备可以被配对或以其他方式可通信地耦合，以便交换信息和递交内容。这些计算设备还包括用于检测用户身份、以及在各实施例中检测用户特征的检测系统。这些特征例如可以包括用户的心情、情感状态以及通过用户的设备递送给他或她的内容的专注程度。该系统还包括用户简档，该用户简档包括大量所定义的用户偏好。用户偏好阐述了用户想要从他或她的设备接收的内容以及，如何和何时接收该内容、以及在何种条件下将该内容递送给该用户。
这样的系统能够在这些计算系统的一个或多个的范围内标识出用户，并且自动地向该用户提供为该用户定制的内容。在实施例中，所提供的内容可进一步基于用户的心情和情感状态来定制。当一个以上的用户处于这些计算设备的一个或多个的范围内时，该系统可以搜索用户之间的共享内容偏好并且标识出所有用户都可以一起欣赏的内容。该系统还允许用户指定其内容将在何处呈现。例如，用户可能希望在其为独自一人时在公共显示器上显示他或她的内容，但是在有其他人在场时将该内容移动到更私人的显示器上。
现在将参照图1中所述的协作环境5更详细地解释本技术的这些和其他方面。协作环境5包括目标识别、分析和跟踪系统10，该系统10可用于识别、分析和/或跟踪诸如用户18之类的人类目标。目标识别、分析和跟踪系统10的实施例包括用于呈现内容和/或执行游戏或其他应用的计算设备12。在一个实施例中，计算设备12可以包括可执行存储在处理器可读存储设备上的用于执行在此描述的过程的指令的处理器，比如标准化处理器、专用处理器、微处理器等等。
系统10还包括捕捉设备20，该捕捉设备20用于捕捉与由捕捉设备所感测的一个或多个用户和/或对象有关的图像和音频数据。在实施例中，捕获设备20可以用于捕获与一个或多个用户18的移动、姿势和话音相关的信息，所述信息被计算设备12接收并且被用于标识出用户和用户特征，这将在下面予以解释。图1示出了包括3个用户18的实施例，所述用户例如可以是母亲18a、父亲18b和女儿18c。使用3个家庭成员仅仅是出于说明的目的。在环境5中可以存在一个或多个用户18，并且这些用户可以彼此之间具有多种关系中的任何关系。
目标识别、分析和跟踪系统10的实施例可以连接到具有显示器14的音频/视觉设备16。在图1的示例中，显示14向用户18呈现内容。设备16例如可以是可以向用户提供内容、游戏或应用程序视觉和/或音频的电视机、监视器、高清电视机(HDTV)等。例如，计算设备12可以包括诸如图形卡之类的视频适配器和/或诸如声卡之类的音频适配器，这些适配器可提供与游戏或其他应用程序相关联的音频/视觉信号。音频/视觉设备16可从计算设备12接收音频/视觉信号，然后可向用户18输出与该音频/视觉信号相关联的内容、游戏或应用程序的视觉和/或音频。根据一个实施例，音频/视觉设备16可以通过例如S-视频电缆、同轴电缆、HDMI电缆、DVI电缆、VGA电缆、分量视频电缆等等连接到计算设备12。
系统10及其组件的适合的示例在以下共同待审的专利申请中找到，所有这些专利申请都特此通过引用并入本申请：于2009年5月29日提交的名称为“Environment And/Or Target Segmentation(环境和/或目标分割)”的美国专利申请序列号No.12/475,094；于2009年7月29日提交的名称为“AutoGenerating a Visual Representation”(自动生成视觉表示)”的美国专利申请序列号No.12/511,850；于2009年5月29日提交的名称为“Gesture Tool(姿势工具)”的美国专利申请序列号No.12/474,655；于2009年10月21日提交的名称为“Pose Tracking Pipeline(姿势跟踪流水线)”的美国专利申请序列号No.12/603,437；于2009年5月29日提交的名称为“Device for Identifying andTracking Multiple Humans Over Time(用于随时间标识和跟踪多个人类的设备)”的美国专利申请序列号No.12/475,308；于2009年10月7日提交的名称为“Human Tracking System(人类跟踪系统)”的美国专利申请序列号No.12/575,388；于2009年4月13日提交的名称为“Gesture Recognizer SystemArchitecture(姿势识别器系统架构)”的美国专利申请序列号No.12/422,661；于2009年2月23日提交的名称为“Standard Gestures(标准姿势)”的美国专利申请序列号No.12/391,150；以及于2009年5月29日提交的名称为“GestureTool(姿势工具)”的美国专利申请序列号No.12/474,655。
图2示出了可以在目标识别、分析和跟踪系统10中使用的捕捉设备20的示例实施例。在示例实施例中，捕捉设备20可以被配置为经由任何合适的技术来捕捉具有可以包括深度值的深度图像的视频，这些技术包括例如飞行时间、结构化光、立体图像等。根据一个实施例，捕捉设备20可将所计算的深度信息组织为“Z层”，或与从深度相机沿其视线延伸的Z轴垂直的层。
如图2所示，捕捉设备20可以包括图像相机组件22。根据一个示例实施例，图像相机组件22可以是可捕捉场景的深度图像的深度相机。深度图像可包括所捕捉的场景的二维(2-D)像素区域，其中2-D像素区域中的每一像素可表示深度值，诸如例如以厘米、毫米等计的、所捕捉的场景中的对象距相机的长度或距离。
如图2所示，根据一个示例性实施例，图像相机组件22可以包括可以用于捕捉场景的深度图像的IR光组件24、三维(3-D)相机26，以及RGB相机28。例如，在飞行时间分析中，捕捉设备20的IR光组件24可以将红外光发射到场景上，然后，可以使用传感器(未示出)，用例如3-D相机26和/或RGB相机28，来检测从场景中的一个或多个目标和物体的表面反向散射的光。
在某些实施例中，可以使用脉冲红外光，使得可以测量出射光脉冲和相应的入射光脉冲之间的时间差并将其用于确定从捕捉设备20到场景中的目标或物体上的特定位置的物理距离。附加地，在其他示例性实施例中，可将出射光波的相位与入射光波的相位进行比较来确定相移。然后可以使用该相移来确定从捕获设备20到目标或物体上特定位置的物理距离。
根据另一示例实施例，可使用飞行时间分析，通过经由包括例如快门式光脉冲成像在内的各种技术来分析反射光束随时间的强度变化以间接地确定从捕捉设备20到目标或物体上的特定位置的物理距离。
在另一示例实施例中，捕捉设备20可使用结构化光来捕捉深度信息。在这样的分析中，图案化光(即被显示成诸如网格图案或条纹图案的已知图案的光)可以经由例如IR光组件24被投射到场景上。在落到场景中的一个或多个目标或物体的表面上时，作为响应，图案可变形。图案的这样的变形可以被例如3-D相机26和/或RGB相机28捕捉，然后可以被分析以确定从捕捉设备20到目标或物体上的特定位置的物理距离。
根据另一实施例，捕捉设备20可包括可以从不同的角度观察场景的两个或更多个在物理上分开的照相机，以获取可以被解析以生成深度信息的视觉立体数据。在另一示例实施例中，捕捉设备20可使用点云数据(point cloud data)和目标数字化技术来检测用户的特征。
捕捉设备20还可包括话筒30。话筒30可包括可接收声音并将其转换成电信号的换能器或传感器。根据一个实施例，话筒30可用来减少在目标识别、分析和跟踪系统10中的捕捉设备20与计算设备12之间的反馈。附加地，话筒30可用来接收也可由用户提供的音频信号，以控制可由计算设备12执行的诸如游戏应用、非游戏应用等应用。
在示例实施例中，捕捉设备20还可以包括可与图像相机组件22进行可操作的通信的处理器32。处理器32可包括可执行指令的标准处理器、专用处理器、微处理器等，这些指令可包括用于接收深度图像的指令、用于确定合适的目标是否可被包括在深度图像中的指令、用于将合适的目标转换成该目标的骨架表示或模型的指令、或任何其他合适的指令。
捕捉设备20还可以包括存储器组件34，该存储器组件34可以存储可以由处理器32执行的指令、由3-D相机或RGB相机捕捉到的图像或图像的帧、或任何其他合适的信息、图像等等。根据一个示例实施例，存储器组件34可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、高速缓存、闪存、硬盘或任何其他合适的存储组件。如图2所示，在一个实施例中，存储器组件34可以是与图像相机组件22和处理器32通信的单独的组件。根据另一个实施例，存储器组件34可以集成到处理器32和/或图像相机组件22中。
如图2所示，捕捉设备20可以通过通信链路36与计算设备12通信。通信链路36可以是包括例如USB连接、火线连接、以太网电缆连接等的有线连接和/或诸如无线802.11b、802.11g、802.11a或802.11n连接等的无线连接。根据一个实施例，计算设备12可以通过通信链路36向捕捉设备20提供可用于确定例如何时捕捉场景的时钟。
附加地，捕捉设备20可以通过通信链路36向计算设备12提供深度信息和由例如3-D相机26和/或RGB相机28捕捉到的图像、以及可以由捕捉设备20生成的骨架模型。存在用于判断由捕捉设备20检测到的目标或对象是否与人类目标相对应的各种已知技术。骨架映射技术因而可用于确定该用户的骨架上的各个点，手、腕、肘、膝、鼻、踝、肩的关节，以及骨盆与脊椎相交之处。可以使用在2010年9月7日提交的名称为“System For Fast，Probabilistic SkeletalTracking(用于快速概率骨架跟踪的系统)”的美国专利申请No.12/876,418中公开的骨架跟踪流水线的一个示例来跟踪场景内的用户，该申请的全部内容通过引用结合于此。其他技术包括将图像转换为人的人体模型表示以及将图像转换为人的网格模型表示。能够理解，可以使用其他技术来标识出与系统交互的一用户或所有用户。这样的附加技术例如可以通过热、音频或RFID标识(设备或服饰或人中)来标识出人。这些或其他附加的标识技术可以用在本系统中。
图2如下面所解释的那样还示出了用户简档40、以及多个软件引擎，这些软件引擎用于识别用户和用户特征，比如心情、情感状态以对他或她所接收的内容的关注度。在一个实施例中，计算设备12可以包括姿势识别引擎46和姿势库48。姿势库48包括姿势过滤器的集合，每个姿势过滤器都包括与可以由用户执行的移动或姿势有关的信息。在一个实施例中，姿势识别引擎46可以将针对给定的一个或多个帧确定的骨架模型与姿势库48中的姿势过滤器相比较以标识出用户(其由骨架模型来表示)已经在何时执行了一个或多个姿势。计算设备12可使用姿势库48来解释骨架模型的移动以执行所公开的技术的一个或多个操作。关于姿势识别引擎46的更多信息参见2009年4月13日提交的美国专利申请12/422,661“Gesture Recognition System Architecture(姿势识别系统架构)”，该申请通过整体引用合并于此。关于识别姿势的更多信息参见于2009年2月23日提交的美国专利申请12/391,150“Standard Gestures(标准姿势)”以及于2009年5月29日提交的美国专利申请12/474,655“GestureTool(姿势工具)”，这两个申请的全部内容都通过引用并入本申请。
在实施例中，计算设备12还可以包括面部识别引擎52。面部识别引擎52可以与面部表情库54通信。面部表情库54包括面部表情过滤器的集合，每个面部表情过滤器都包括关于面部表情的信息。在一个示例中，面部表情引擎52可以将捕捉设备20中的3-D深度相机26和/或RGB相机28所捕捉的数据与面部表情库54中的面部表情过滤器相比较来标识出用户的面部表情。
面部识别引擎52和库54可以一起用于至少3种目的。首先，它们可以用于标识出捕捉设备20的视野内的一个或多个用户。第二，它们可以用于确定用户心情或情感状态。例如，库54可以包括所存储的面部过滤器，所述面部过滤器用于标识出用户何时在哭泣、大笑、皱眉、微笑、打呵欠、不悦、畏缩、打瞌睡、以及与特定心情/情感状态相关联的各种其他视觉指标。第三，面部识别引擎52和库54可以用于标识出用户是否关注所呈现的内容。例如，如上所述，库54可以包括所存储的面部特征以用于标识出用户何时在打呵欠、闭上了他或她的眼睛以及指示用户是否关注所呈现内容的各种其他视觉线索。这些过滤器可以与上述用于确定心情/情感状态的面部过滤器相同或不同。
在实施例中，计算设备12还可以包括肢体语言引擎58。肢体语言引擎58可以与肢体语言库60通信，该肢体语言库60包括与用户的肢体语言相关的肢体语言过滤器的集合。在一个示例中，肢体语言引擎58可以把由捕捉设备20捕捉的数据与库60中的肢体语言过滤器相比较以标识出用户的肢体语言。
肢体语言引擎58和库60可以一起用于至少两种目的。首先，它们可以用于确定用户心情或情感状态。例如，库60可以包括所存储的肢体语言过滤器，所述肢体语言过滤器用于标识出用户何时向前倾斜、端坐、懒散地坐着、以及各种其他对心情/情感状态的视觉指示。第二，肢体语言引擎58和库60可以用于标识出用户是否关注所呈现的内容。例如，引擎58可以注意到用户是否正在注视所呈现内容的方向或者用户是否不安或烦躁地把目光转向别处。
在实施例中，计算设备12还可以包括语音识别引擎64，该语音识别引擎64与语音/语调库66通信。语音/语调库66还可以包括与特定类型的语音语调、音调变化、以及其他口声和非口声的听觉响应相关的过滤器。
语音识别引擎64和库66可以一起用于至少3种目的。首先，它们可以用于标识出话筒40范围内的一个或多个用户。所标识出的用户的已知语音模式可以存储在用户简档40或语音/语调库66中。所存储的语音模式可以由语音识别引擎64用于与从话筒40接收的语音数据进行比较，以将所接收的语音数据与所存储的已知语音进行匹配。第二，它们可以用于确定用户心情或情感状态。例如，库66可以包括所存储的语音过滤器，这些语音过滤器用于标识出用户何时在哭泣、大笑、尖叫、兴奋(其由快语速、高音量和/或高音调来指示)、悲伤(较慢语速、较低音量和/或较低音调)、以及可以与特定心情/情感状态相关联的各种其他听觉指标。库66也可以包括用于非口声声音的过滤器，比如例如用于掌声的过滤器。第三，语音识别引擎64和库66可以用于标识出用户是否关注所呈现的内容。例如，用户谈论所呈现的内容，或者用户伴随着所呈现内容的音轨而唱歌、哼歌或鼓掌。
用于姿势库48、面部表情库54、肢体语言库60、以及语音/语调库66的过滤器可以通过训练关于大量人的数据来开发。能够理解，相应库中的过滤器可以考虑到文化差异。例如，身体移动可能在一种文化中相当于预定义的姿势，但是在另一种文化中却不是。关于检测心情和情感状态，一些文化可能总体上更活泼，而其他文化可能更克制。因此，可以针对特定文化和本地习俗来细调过滤器。
还构思的是，可以用来自系统10的用户的数据来训练库48、54、60和/或66，使得针对每个特定用户的特殊风格来微调这些库。因此，随着时间的过去，这些库例如可以学习到：一个用户所展现的行为指示第一心情或情感状态，而由另一用户所展现的相同行为指示不同的第二心情或情感状态。
使用来自一个或多个上述软件引擎和/或其他来源的信息，本系统可以确定处于捕捉设备20的视野内和/或处于话筒40的范围内的一个或多个用户的用户身份70。例如，捕捉设备可以捕捉用户的身体特征(身高、体形、头发类型等等)，并且将该数据与存储在用户简档40中的数据相比较以确定匹配。在实施例中，面部识别引擎52还可以执行或辅助对捕捉设备20的视野内的用户的标识。在一个示例中，面部识别引擎192可以将来自从捕捉设备20接收到的视觉图像的用户的面部与所存储的用户面部特征图像相关。在另一实施例中，该系统能够基于所检测的语音模式与已知用户的所存储的语音模式的比较来从用户的语音模式中标识出或确认该用户。
还可以替代于或附加于上述引擎而使用其他客观指标来标识出或确认用户的身份。例如，可以通过由用户执行比如输入用户ID和口令之类的一些标识行为来确定用户的身份。该信息可以存储在用户简档40中以允许认证所输入的信息。关于另外的客观指标，用户通常可以携带具有该用户的标识的手机或其他移动设备(比如图1的设备82)。如下面所解释的那样，当用户的移动设备被带入系统10的计算设备12的通信范围内时，所述计算设备可以彼此配对并且交换信息，比如移动设备的所有者的身份。不能保证占有该移动设备的用户是所有者，但是通常情况如此。无论如何，从移动设备接收到的信息可以用于确认身份，其中该身份独立地由上述其他方法来确定。
使用来自一个或多个上述软件引擎和/或其他来源的信息，本系统还可以确定用户的心情或情感状态72。尽管心情和情感状态可能相关，但是一般而言，二者的区别可以是，心情可以是持续时间相对长的情感状态。情感状态可以是短暂的，可能是响应于所接收的内容，其中心情通常可能持续时间较长。在另外的实施例中，心情和情感状态可以被看成是相同的。
如上面所讨论的那样，面部识别引擎52、肢体语言引擎58和/或语音识别引擎64可以全部都提供输入，从而允许确定用户的心情/情感状态72。一般而言，用户的心情/情感状态可以具有多种多样的身体指标，例如包括肢体语言、面部表情和/口声响应，这些指标可以被引擎52、58和/或64中的一个或多个感测到。能够理解，上述用于检测心情和/或情感的引擎和库仅仅是示例性的。可以替代于或附加于上述这些检测设备和软件模块使用其他检测设备和软件模块来辨别心情和/或情感。在另外的示例中，可以提供用于检测诸如心律、呼吸、体温等之类的生物生命特征(例如以非侵入性方式)的设备。可以提供用于将该信息解释成心情/情感状态的生理指标的软件引擎。
心情/情感状态72可以是多种客观定义的类别之一，比如“高兴”、“悲伤”、“生气”、“兴奋”、“害怕”以及“厌烦”。其他归类是可能的。尽管主观的心情和情感不总是容许客观的归类，使得用户展现这些归类之一的身体特性，但是这可以由计算设备12借助于上述面部、肢体语言和/或语音识别引擎52、58、64来确定。一般而言，引擎52、58和/或64可以作出关于如下情况的确定：用户是否展现一个或多个指示特定心情/情感的特征，以及所述一个或多个所指示的特征以何种强度与库54、60和66中对应的过滤器匹配。特定特征与该特征在库过滤器中所描述的模型匹配的强度可以产生与所标识出的特征相关联的定量的置信值。
使用来自各个引擎44、52和58的输出、以及表示所测量的特征与给定特征的过滤器匹配的强度如何的置信值，计算设备12可以对处于心情/情感状态72的用户的心情/情感状态进行归类和量化。计算设备12可以在将特定心情/情感设置成用户的心情/情感状态72以前要求该心情/情感展现为高于某个预定阈值。当未示出特定心情/情感时，或者当未示出高于预定阈值的心情/情感时，心情/情感状态72可以被归类为中性的。可替代地，当所感知的数据是矛盾的(例如用户展现出快乐和悲伤指标二者)时，心情/情感状态72可以被归类为中性的。矛盾的情感状态可以替代地被归类为“混合”或“未知”。这样的归类可以随着引擎44、52和/或58接收更多的数据而被更新为一个状态或另一状态。
尽管可能发生的是，用户具有相同的心情/情感状态72，但是可以根据每个用户的所检测到的身体特征来独立地为每个用户设置心情/情感状态72。在实施例中还构思的是，为一组用户一起确定心情/情感状态72。组心情/情感状态72可以以多种方式来确定，包括采用由相应组成员展现的主流心情/情感状态72。关于一个或多个组成员以何种强度被归类到特定心情/情感状态72内的置信值还可以作为因素计入到组心情/情感状态的确定中。
使用来自一个或多个上述软件引擎或其他来源的信息，本系统还可以确定用户对所呈现的特定内容的专注度。一般而言，用户对所呈现的特定内容的专注度可以具有多种多样的身体指标，例如包括肢体语言、姿态、面部表情和/口声响应，这些指标可以被引擎52、58和/或64中的一个或多个感测到。头位置和/或面部表情也可以是专注度的指标。在另外的实施例中，眼睛跟踪也可以是专注度的指标。在相机能够跟踪眼睛移动的情况下，用户频繁地把目光从内容转向别处可以是表示该用户对该内容具有低专注度的指标，而用户极少将他或她的眼睛从内容移开可以是表示高水平专注度的指标。
在下面的描述中，高专注度被认为是用户对内容感兴趣并且希望继续观看该内容。然而所构思的是，高专注度在与其他用户动作耦合时指示：尽管专注于该内容，但是用户不希望继续观看该内容。例如，当专注度指标伴随着尖叫或其他表示烦恼、恐惧或不适的指标时，可以推断：尽管某些内容抓住了用户的注意力，但是该用户不希望继续观看该内容。在该实例中，该系统可以提出可替代的内容，这将在下面予以解释。可能发生的是，所检测到的情感响应是第一用户、但不是第二用户所期望的。例如，儿童可能不喜欢害怕，而成年人可能喜欢吓人的内容。这些偏好可以在用户偏好中设置，使得可以在标识出儿童时(在该示例中)改变灌输恐惧的内容，但是在标识出成年人时，相同的内容可以继续。
能够理解，上述用于检测专注度的引擎和库仅仅是示例性的。能够理解，可以替代于或附加于上述这些检测设备和软件模块使用其他检测设备和软件模块来辨别专注度。
在一个实施例中，用户专注度74可以基于用户在体验所呈现的内容时所执行的移动、姿势以及面部表情而被归类为“低”、“中”或“高”。可构思对专注度的其他分级和归类。在一个示例中，如果所捕捉的图像数据指示：用户移动得离开了捕捉设备的视野，或者如果用户的头转动得避开了呈现内容的设备，则专注度74可以被确定为“低”。类似地，如果用户的面部表情指示厌烦的表情之一，或者如果用户的口声响应指示打呵欠，则将专注度74确定为“低”。如果例如所捕捉的图像数据指示：用户在接收内容时移动得离开了捕捉设备的视野一阈值百分比的时间，则专注度74可以被确定为“中”。在一个实施方式中，时间的阈值百分比可以由计算设备12预定。类似地，如果用户在内容的时长内处于捕捉设备的视野内，面向呈现内容的设备和/或向呈现内容的设备倾斜，则专注度74可以被确定为“高”。当用户唱歌、哼歌、鼓掌或展现出一些或其他热情的听觉响应时，专注度74可以被设置为高。
能够理解，上述用于确定低、中或高专注度归类的姿势、移动、面部表情和听觉响应的类型是出于说明目的。在其他实施例中，也可以使用姿势、移动、面部表情和听觉响应的不同组合来确定用户对所接收的内容的响应。此外，在另外的实施例中，能够理解，用户的专注度可以被分解成少于或多于3个类，每个类都具有不同的专注程度。
再次参考图1，环境5还可以包括一个或多个附加的计算设备，比如膝上型计算机80和移动计算设备82，该移动计算设备82在实施例中可以是移动电话、平板计算机或者其他移动设备。环境5可以包括另外的计算设备，或者在另外的实施例中，可以在没有计算设备80和82之一或二者的情况下操作。
在除了系统10的计算设备12以外还提供计算设备80和/或82的情况下，各个计算设备可以彼此配对或者以其他方式可操作地连接，以便能够彼此交换信息、共享应用的运行、以及将内容从一个设备递交给另一设备。实现该可操作的连通性的进一步细节在于2010年6月22日提交的名称为“System forInteraction of Paired Devices(用于配对设备的交互的系统)”的美国专利申请No.12/820,982中予以了描述，该申请的全部内容通过引用结合于此。膝上型计算机80、移动设备82或其他计算设备可以进入和离开环境5。在实施例中，环境5可以仅仅包括系统10。
在本技术的实施例中，基于用户在简档40中设置的用户偏好42来自动地选择定制内容并且将其推荐给一个或多个用户。用户偏好可以具有多种多样的关于下列内容的指定偏好：用户希望接收何种内容；以及该内容在何种条件下将被接收(例如仅当用户是独自一人并且未处于组中时)。用户偏好还可以设置：如何向用户显示该内容。例如，当用户为独自一人时，她可能想要在显示器14上查看她的电子邮件，但是当其他人在场时，她可能想要在诸如膝上型计算机80之类的更加私人的设备上查看她的电子邮件。下面阐述用户偏好的几个示例，这些用户偏好可以由用户来设置以控制他们接收的内容以及呈现该内容的方式和条件。系统10的每个用户都可以指定其自己的用户偏好42并将其与他们的简档40保存在一起。
用户偏好42可以包括指定内容偏好84、指定用户想要接收的内容的类型。内容偏好例如可以包括对用户想要接收如下内容的指定：私人内容，比如电子邮件、日历、社交互动网站、照片簿；和/或公共内容，比如电影、新闻订阅源、音乐和其他多媒体内容。内容偏好可以指定：用户感兴趣的各种类别的内容；在何时可以从这些类别内随机地或者按照用户指定的某些相关性标准来选择内容。用户还可以指定用户想要接收的特定内容，比如例如游戏应用、他们的电子邮件、或者来自他们的最喜爱电视演出的内容。在实施例中，内容偏好84可以合并家长控制、或者对用户不接收或不能接收的内容的某种其他定义。能够理解，内容可以根据多种多样的其他归类和标准在内容偏好84中指定。
用户偏好42还可以包括对设备偏好86的指定，这表示用户希望在其上接收指定内容的设备。例如，用户可以指定：他们想要在显示器14上接收他们的视频内容，在膝上型计算机80上接收他们的电子邮件，在他们的移动设备82上接收文本消息，以及通过专用声音系统接收音乐。可以为内容偏好84中所指定的每个内容或内容类型设置设备偏好86。用户可以指定：给定内容将仅仅被显示在设备偏好86中所指定的设备上。可替代地，用户可以指定首要偏好、以及一个和多个备用偏好以备他们的首选设备不能显示所选内容。如果针对给定内容未设置设备偏好，则该内容可以基于缺省设定来呈现，其中该缺省设定选择最优可用设备来呈现该内容。用户通常进行多任务，这意味着他们可以设置他们的偏好以同时在多个指定设备上接收多个内容订阅源。
用户还可以在用户偏好42中指定基于时间的偏好88。基于时间的偏好涉及：用户希望何时接收在内容偏好84中指定的内容。不同的内容可以被指定为在不同时间接收。例如，在工作日早晨上班前，用户可以具有第一组设定，比如在显示器14上接收当前事件的新闻订阅源和他们的日历、以及在他们的移动设备82上接收他们的电子邮件。在工作日傍晚，用户可以具有第二组设定，比如接收白天的照片并且可能接收诸如电影之类的被动多媒体。在周末，用户可以具有第三组设定，例如从一个或多个公共日历接收对休闲活动的通知。上面是示例性的，并且能够理解，用户可以定义关于何时将要接收何种内容的时间偏好的任何方案。
用户偏好42还可以包括基于独自对组(solitary vs.group-based)的偏好90。可能发生的是，用户可能希望在他们为独自一人时以第一方式体验内容，并且在他们不为独自一人时以不同的第二方式体验内容。这可能是，他们想要在他们为独自一人时在公共显示器14上显示私人内容，但是希望在房间中有其他人时在诸如膝上型计算机82之类的更加私人的显示器上查看该内容。该偏好可能与隐私考虑无关，比如例如用户在其他人对公共显示器14上显示的内容不感兴趣时不想用该内容让其他人感到不便。无论原因如何，用户都可以在用户偏好42中设置任何数目的基于独自对组的偏好90。基于独自对组的偏好90定义：可以如何基于用户是独自一人还是有其他人在场来修改在其他用户偏好中描述的内容呈现。
基于独自对组的偏好90可以简单地具有在用户在环境5中是独自一人、还是不是独自一人之间进行区分的设定。可替代地，基于独自对组的偏好90可以具有更强的分辨能力，从而允许用户不仅基于房间中是否有其他人、而且基于所述其他人是谁来设置不同的内容呈现偏好。因此，用户可以设置：在他们为独自一人时针对内容递送的缺省偏好；在第一组一个或多个人在场时的可替代的第一设定；在第二组一个或多个人在场时的可替代的第二设定等等。
作为多种多样的可能示例之一，用户可以具有在他们为独自一人时在显示器14上显示twitter(推特)订阅源和他们的电子邮件的用户偏好。当来自第一组所定义个人的人(比如例如一个或多个朋友)走进房间时，电子邮件可以从显示器14移动到膝上型计算机80，而twitter订阅源保留在显示器14上。如果来自第二组所定义个人的人(比如家长)接着走进房间时，twitter订阅源可以从公共显示器移动到用户的移动设备82，或者twitter订阅源可以完全关闭。在该示例中，如果用户为独自一人在公共显示器14上查看twitter订阅源和电子邮件并且来自第二组的人走进来，则电子邮件可以移动到膝上型计算机80并且twitter订阅源也可以移动到用户的移动设备。再者，该图解说明仅仅是示例性的，并且用户可自由地定义基于独自对组的偏好90的任何变型。在上面的示例中，用户在其他人进入该房间时将内容从公共显示器14移动到更私人的显示器。相反的情况也是可能的，使得用户可以在私人屏幕上体验内容，并且用户在基于独自对组的偏好90中设置偏好以在给定的一组个人进入房间时将该内容移动到更公共的显示器14上，使得他们全部可以更容易地体验该内容。
如上所述，人频繁地携带诸如其手机之类的移动设备，并且这些设备在进入环境5中的设备的范围内时可以与环境5中的其他设备配对。当手机进入计算设备12、80和82(或环境5中的其他设备)中的一个或多个的范围内时，这可以提供对另一人进入房间的指示，由此触发在基于独自对组的偏好90中设置的一个或多个偏好。这也可以按照其他方式进行，比如例如用户进入捕捉设备20的相机的视野或者处于捕捉设备20的话筒30的范围内。这些机制还能够标识出新的人。可以使用其他方法和机制来确定另一人在何时进入房间，这些方法和机制中的至少一些还能够确定进入的人的身份。
当新的人进入房间从而触发根据基于独自对组的偏好90中的一些设定的内容改变时，该系统可以提示用户检查：他们是否想要作出改变。可替代地，该改变可以简单地在没有系统提示的情况下自动发生。可以由用户来设置：系统是首先进行提示还是简单地改变内容。
可以指定的另一用户偏好是基于情感的用户偏好92。如上所述，本技术的实施例能够检测用户的心情或情感状态。基于情感的用户偏好92允许用户设置基于例如由心情/情感状态72所指示的用户心情或情感状态的内容递送偏好。能够理解，可以为基于情感的用户偏好92设置多种多样的用户偏好中的任何用户偏好。用户可以为一个或多个类别的心情/情感状态72中的每个指定特定内容，比如特定的歌曲或视频。例如，当用户悲伤时，他可能想要听他最喜爱的歌曲，观看令人振奋的电影或者玩他最喜爱的游戏。当用户生气时，他可能想要令人舒缓的内容。针对给定心情/情感状态的检测，用户可以设置特定的内容，或者可以指定各种归类的内容，其中随机地或者按照用户指定的某些相关性标准从这些内容中选择特定内容。可替代地，用户可以对心情/情感状态一起进行编组，使得在状态72指示该组中的任何心情/情感状态时递送所指定的内容。
如上所述，情感状态可以仅仅是对给定刺激的短暂和暂时的响应，而心情往往是更持久的。因此，在替代实施例中，在基于情感的用户偏好92中所定义的偏好可以基于心情检测而不是情感状态。通过这种方式，该系统不是每当检测到情感状态的改变就不断地推荐新内容。在实施例中，本系统可以基于情感状态所维持的时间长度来区分心情和情感状态。当情感状态维持预定义的时间段时，这于是可以被认为是心情。
简档40中的另一用户偏好可以是学习到的偏好94。这些偏好不是由用户设置的偏好，而是事实上由环境5中的一个或多个计算设备学习到并且添加到用户偏好42的。例如，该系统可以随时间学习到：在某个时间或者在处于某些心情中时，用户通常寻求特定内容、或者来自特定类别的内容。该系统可以随时间学习到：哪些设备通常用于特定的内容。随时间学习到的这些偏好可以自动地作为学习到的偏好94添加到用户偏好42。当然，用户可以控制：可以添加学习到的偏好的程度、以及特定的所推荐的学习到的偏好是否被添加到学习到的偏好94。在实施例中，学习到的偏好可以被忽略，或者用户可以完全停用学习到的偏好94。
上面定义的用户偏好的类仅仅是示例性的，并且其中的一个或多个可以在其他实施例中忽略。能够理解，也可以定义其他用户偏好类并且附加于或替代于上面用户偏好42内描述的用户偏好类来使用这些用户偏好类。
附加于提供用户偏好，用户还可以定义如何以及以何种优先级顺序来应用这些用户偏好的分层结构。作为许多可能性中的一种，用户可以指定：根据内容偏好84、设备偏好86、基于时间的偏好88以及基于独自对组的偏好90(这些偏好中的每个都可以彼此协同地实现)在何处递送内容。用户例如还可以指定：在检测到一个或多个心情/情感状态时，所述心情/情感代替内容偏好84、设备偏好86、基于时间的偏好88和/或基于独自对组的偏好90中的一个或多个，使得该内容以所述心情/情感状态偏好92中定义的方式来呈现。该实施方式仅仅是示例性的，并且可以在用户偏好中定义多种多样的其他分层结构。
用户还可以定义优先级设定96，这些优先级设定96可以用在用户的内容呈现偏好与也在环境5中使用一个或多个设备的第二用户的用户偏好相冲突的情况下。在一个示例中，用户可以指定一个或多个其他用户，以及在冲突的情况下将向所述两个用户之中的哪些用户偏好赋予优先级。例如在第一和第二用户的情况下可能发生的是，两个用户都定义：他们的用户偏好都将被赋予相对于另一个的优先级。在该实例中，优先级设定96不能解决该冲突。在此，该系统可以提供听觉和/或视觉提示，从而要求用户指定他们想要如何解决冲突以及提供何种内容。
如下面所解释的那样，本技术的目标是，在用户二者(或全部)都在与环境5交互时找出这些用户之间的共同兴趣，以及呈现与所标识出的共性一致的内容。如下面所解释的那样，可以首先寻找冲突，并且如果找到，则通过用户的优先级设定96来解决该冲突。此后，用户于是可以寻找共性。
如果两个或更多用户之间的冲突是由他们相应的用户偏好导致的，则该系统可以首先查看用户相应的优先级设定96以解决该冲突。然而，可能发生的是，用户的优先级设定96不解决该冲突。用户可以不具有优先级设定，或者不具有适用于给定冲突的优先级设定。可替代地，如上面所提到的那样，相应用户的优先级设定96可以以冲突方式解决冲突(例如二者都指定他们的内容将具有优先级)。在这种情况下，该系统可以提供听觉和/或视觉提示，从而要求用户指定他们想要如何解决冲突以及提供何种内容。
使用上述偏好，计算设备12(或者环境5中的另一计算设备)可以自动地选择将在环境标识出用户在场时呈现给该用户的内容。该系统可以在提供内容以前向用户提示内容的推荐。可替代地，该系统可以简单地呈现最适于用户偏好42中所指示的用户爱好的内容。如上面所指示的那样，可以由用户偏好来设置是向用户提示推荐还是简单地向用户呈现内容。
如所述那样，可以为与环境5交互的每个用户18定义用户偏好42。在实施例中，还可以定义组用户偏好98。用户可以首先定义组成员，并且然后定义：当系统检测到这些组成员在场时，何种内容、如何以及何时将被递送给该组(按照上面定义的用户偏好类中的一个或多个)。因此，例如丈夫18b可以在组偏好98中为他的妻子18a和他定义在他们在场时的第一组设定，在组偏好98中为他的女儿18c和他定义在他们在场时的第二组设定，以及在偏好98中定义在他们三个全部在场时的第三组设定。可以在朋友、游戏伙伴以及其他用户组之间定义多种多样的其他用户组。
可能发生的是，两个不同用户可以定义如下的组：该组具有相同组成员，但是具有为共同定义的组所设置的不同用户偏好。还可能发生的是，有多个用户在场，一个用户具有覆盖这些用户中的一些或全部的组定义，而另一组成员不具有。可能存在的其他可能性是，一组在场，但是不存在覆盖整个组的一致的组偏好98设定。在这些实例中，优先级设定96可以如上述那样用于解决冲突，或者可以提示用户解决冲突。该系统还附加地寻找组成员之间的共性，并且如果找到，则推荐所有人可能希望接收的内容。
下面将参考图4A至6B解释示出了本技术的各个实施例的操作的流程图。在图4A和4B的实施例中，该系统基于一个或多个用户的标识来定制内容。该实施例不考虑心情/情感状态72或用户关注度74。图5A和5B示出了在为用户定制内容时考虑到用户标识和心情/情感状态72二者的实施例。图6A和6B示出了在向用户推荐内容时考虑到用户专注度74的实施例。
现在参考图4A，在步骤150，环境5中的一个或多个计算设备检测到在该示例中称为用户A的用户的存在。这例如可以通过由用户携带的设备与环境5中的设备配对、或者如上述那样由捕捉设备20检测用户来检测。在步骤152，该系统可以尝试确定用户A的身份。在实施例中，这可以如上述那样和/或通过其他标识机制来确定并且存储为标识70(图2)。如果该系统不能标识出用户A，则不为用户A进行内容的定制(步骤154)，并且不能由本系统执行内容定制。
如果在步骤152标识出用户A，则该系统可以接着在步骤158搜索用户A的用户偏好42，以标识出为该用户定制的内容以及该内容将被呈现的方式。如果在步骤162未标识出针对内容的用户偏好，则不为用户A进行内容定制(步骤154)，并且不执行内容定制。假定在步骤162标识出内容，则该系统在步骤164检查：是否存在设备可用于呈现该内容。如果否，则该系统可以通知用户A并且等待直到设备变为可用。可替代地，为用户A的内容定制可以不在步骤154中执行。当由于其他人的内容已经在可用设备上显示而没有设备可用时，冲突解决步骤可以如上述那样执行。
假定在步骤162标识出定制内容并且一个或多个设备在步骤164可用时，在步骤166向用户推荐该定制内容。如果被接受，则该内容在步骤170根据用户A的偏好被呈现给该用户。如上所述，替代于在呈现所标识出的内容以前推荐该内容，所构思的是，所标识出的内容可以简单地呈现该内容。
在步骤174，该系统检查：一个或多个附加的用户是否已经进入了该房间(或者环境5的其他场景)。如果是这样，则该系统执行下面参照图4B所述的步骤180。如果没有检测到附加的用户，则该系统在步骤176检查：所呈现的内容是否已经达到结尾。如果所推荐的内容在步骤176达到结尾，则该系统可以返回步骤158以进一步寻找所推荐内容。尽管未指示出，但是用户当然可以在任何时间人工地中断和改变他们所接收的内容。
如果在步骤174检测到一个或多个附加的用户，则该系统在步骤180如上述那样例如通过捕捉设备20来检测所述一个或多个新的用户。在步骤184，该系统应用用户A已经创建的任何基于独自对组的用户偏好90。如上所述，这可以导致所呈现内容的改变和/或呈现内容的方式的改变。
在步骤186，该系统如上述那样确定：是否可以标识出新的用户。如果否，则不鉴于新的用户执行内容的进一步定制，并且该系统返回图4A的步骤176以查看当前呈现的内容是否已经结束。假定在步骤186标识出所述一个或多个新用户，则该系统检查：用户A是否具有在在场时适用于该组用户的策略。如果是这样，则可以在步骤190根据所标识出的组策略来呈现内容。
在步骤192，该系统确定：在所述用户的一个或多个的用户偏好中是否存在冲突。如果是这样，则在步骤196解决该冲突，并且可以在步骤198呈现所决定的内容。如上所述，该冲突可以按照用户的用户偏好42中的优先级设定96来解决。可替代地，该系统可以在如何解决冲突方面提示用户。作为许多可能的场景之一，图1的用户18b可以接收内容，比如例如他的电子邮件。当用户18a加入他时，用户18a可以具有如下策略：在用户18a和18b可能在傍晚时在一起时他们想要接收诸如电影之类的被动内容。当用户18c加入他们时，用户18c可以具有指示她不能观看评级为“R”的电影的策略。如果用户18a和18b当时正在观看评级为“R”的电影，则该系统可以推荐新的内容，比如例如所有三个人可以一起观看的“PG”电影或体育赛事。该图解说明仅仅示例性的，并且能够理解，可以根据冲突身份和解决步骤192、196和198来实现多种多样的其他场景中的任何场景。
如果在步骤192未检测到冲突，则该系统可以在步骤200在所有在场用户的用户简档中搜索用户之间的共性。如果在步骤202标识出共性，则该系统能够在步骤206推荐所有用户都可以欣赏的内容。作为一个示例，该系统可以搜索每个用户的用户偏好42中的内容偏好84以试图标识出已经被每个用户定义为共同感兴趣的内容。例如，每个用户都可能已经指定了共同的特定音乐艺术家、专辑或歌曲，在这种情况下，可以向这些用户推荐该内容。每个用户都可能喜爱相同的游戏，在这种情况下，该系统可以向这些用户推荐该游戏。每个用户都可能已经指定了共同的特定演员或电影，在这种情况下，该系统可以推荐所有人都可以欣赏的电影。每个用户的用户简档都可以指示对徒步旅行的共同兴趣，在这种情况下，可以向这些用户提供徒步旅行内容。能够理解，可以潜在地标识出多种多样的其他共性。
用户可能在用户偏好42之外的他们的用户简档40中具有关于他们自己的大量信息。在实施例中，该系统一般而言可以超出用户偏好42的范围来搜索他们的简档40，以便标识出用户之间的共性(同时尊重所有隐私设定)。因此，例如该系统可以确定：所有用户来自相同的家乡，或者曾在相同学校上学，或者愿意提供关于该主题的内容。
在步骤210，如果所推荐的内容被该组接受，则可以呈现该内容。如果不被接受，或者如果未标识出共性，则该系统可以继续呈现当时曾被呈现给用户A的内容。可替代地，该用户可以选择不同内容。如果仅仅为该组中的几个用户找到共性，则也可以在步骤206推荐基于该共性的内容。
在步骤212，该系统可以确定：所述一个或多个附加用户是否已经离开该环境使得用户A又是独自一人。如果是这样，则该系统可以在用户A为独自一人时再次执行在用户A的用户偏好中搜索定制内容的步骤158(图4A)。如果用户A在步骤212不是独自一人，则该系统可以在步骤214检查：所递送的特定内容项是否已经结束。如果是这样，则该系统可以再次执行寻找用户可以共同分享的其他内容的步骤200。该系统可以在检测用户是否再次为独自一人的步骤212与检测内容何时结束的步骤214之间循环，直到这些确定之一是肯定的为止。
图4A和4B中所阐述的步骤示例性地说明了如下实施例：在该实施例中，可以通过标识出用户以及访问由用户定义的一个或多个用户偏好来定制内容以供呈现给用户。能够理解，在本技术的另外的实施例中，这些步骤中的一个或多个可以省略或以不同顺序执行，或者可以添加其他步骤。
现在参照图5A和5B所描述的实施例类似于图4A和4B的实施例，其中所附加的是，可以检测情感状态的视觉指标，并且可以检测基于情感的用户偏好92。于是，该系统可以至少部分基于用户的情感状态来向用户呈现定制内容。图5A和5B始于检测用户A的步骤220以及尝试标识出用户A的步骤224。如果在步骤224标识出用户A，则系统接着在步骤230标识出该用户的心情和/或情感状态。心情和或情感状态可以由用户心情和/或情感状态72来提供，该用户心情和/或情感状态72度量心情和情感的视觉指标。
在另外的实施例中，心情和/或情感状态可以通过其他机制来提供。例如，还可以将上下文指标用作确立(establish)或确认心情或情感的指标。作为一个示例，用户的日历、本地日历或国家日历可以示出往往能够使用户具有给定心情的事件。示出用户正在过生日的日历事件、或者示出本地展销会或当天是7月4日的日历事件可以全部用作对用户可能具有好心情的推断。相反，示出悲伤事件的日历事件可以用作对用户可能具有坏心情的推断。
一旦在步骤230确定了情感状态，则该系统在步骤232搜索用户A的用户偏好以确定将要呈现给用户A的内容。步骤232与图4A的步骤158相同，其例外是，图5A的步骤232包括对基于情感的用户偏好92的考虑。如上所述，该用户偏好可以用于使内容适应于用户的心情和/或情感状态。用户可能在他们处于高兴、悲伤、生气、兴奋、害怕、厌烦或某种其他心情时想要接收的内容的类型可以因用户而异。用户可以指定在他们为悲伤或生气时的更被动和/或沉浸式(immersive)体验，比如观看电影。用户可以想在他们高兴、悲伤等等时接收某种类型的音乐。可以响应于不同心情或情感状态在基于情感的用户偏好92中设置关于内容的任何私人偏好。因此，当该系统检测到这些状态之一时，可以在步骤232根据关于如何以及以何种优先级顺序应用用户偏好的所定义分层结构来向用户呈现对应于该心情/情感的内容。
图5A和5B中的流程图中的剩余步骤可以与图4A和4B中编号相同的步骤相同。图5A和5B的步骤示例性地说明了如下实施例：在该实施例中，可以通过标识出用户和用户的心情/情感状态、以及基于用户的偏好呈现为该用户定制的内容来向用户呈现内容。能够理解，在本技术的另外的实施例中，图5A和5B中的步骤中的一个或多个可以省略或以不同顺序执行，或者可以添加其他步骤。
图6A和6B是另一实施例，其中确定用户对内容的专注度，并且部分基于所确定的专注度采取行动。图6A和6B的实施例可以与如下实施例一起使用：在所述实施例中，基于对用户和/或用户的情感状态的标识来定制以及自动呈现内容。然而，如下面所解释的那样，即使在本系统不能标识出用户或其情感状态的情况下，本系统仍然可以基于所确定的用户专注度来采取行动。
现在参考图6A和6B，这些步骤中的许多与上面解释的步骤相同。在步骤250，检测用户A并且在步骤252，标识出用户A。与系统不能标识出用户的上述实施例不同，本实施例可以在步骤254允许用户人工地选择内容并继续。如果标识出用户A，则该系统可以在步骤258搜索用户A的用户偏好，以确定要向该用户A递送的内容以及递送该内容的方式。如果在步骤262标识出内容并且在步骤264存在一个或多个在其上可以呈现该内容的可用设备，则该系统可以在步骤266推荐该内容。如果被接受，则该内容可以在步骤270被呈现给用户。
在步骤274，该系统可以确定是否有附加的用户在场。如果是这样，则该系统可以执行图6B中的步骤180。如果否，则该系统在步骤276确定用户专注度。具体而言，如上所述，可以在用户专注度74中确定和标识出用户的专注度，该用户专注度74在一个示例中可以被归类为“低”、“中”或“高”(但是其他归类是可能的)。
在步骤280，该系统检查：用户对内容的专注度评级是否低于预定义的阈值。该阈值可以针对专注度74任意设置，例如为中与低之间。在这样的示例中，当用户专注度74低于中时，可以在步骤286在用户是否想要改变他们所接收的内容方面提示该用户。如果用户在步骤288接受，则可以在步骤258再次在用户的偏好中搜索新内容以提供给该用户。能够理解，在多个用户在场时，这些用户中的任意之一可以提供表示他们希望改变内容的指示。在该情况下，系统可以如上面所解释的那样为该组寻找内容。
另一方面，如果用户的专注度74在步骤280高于预定义阈值，或者如果用户在步骤288响应于提示而选择保留当前内容，则可以维持当前内容。在该实例中，该系统在步骤282检查：该内容是否完成。如果是，则在步骤258选择新内容。该系统在步骤282检查新内容与在步骤274寻找附加用户之间循环，从而每次经过该循环在步骤280检查：专注度74是否已经降低到低于阈值。
在实施例中，阈值可以合并时间因素，这意味着：在步骤286在用户是否希望改变内容方面提示用户以前，该系统需要在步骤280检测到低于阈值的专注度74的多个实例。专注度74必须低于(或平均值低于)阈值的时间长度可以任意设置并且可以在不同实施例中变化。
图6A和6B中的流程图中的剩余步骤可以与图4A和4B中编号相同的步骤相同。图6A和6B中的这些步骤示例性地说明了如下实施例：在该实施例中，可以通过标识出用户对所接收内容的专注度来定制内容以供向用户呈现。能够理解，在本技术的另外的实施例中，图6A和6B中的步骤中的一个或多个可以省略或以不同顺序执行，或者可以添加其他步骤。
在实施例中，专注度74还可以用于为给定内容构建推荐引擎。具体而言，专注度74提供了可以对给定内容进行评级的客观标准。如果一定数目的用户在体验第一内容时往往把目光转向别处、打呵欠或者操作其他设备，在体验第二内容时往往集中注意力，则这可以是证明第一内容比第二内容趣味性低的客观证据(至少对于具有一些共同兴趣的一组个人而言)。用户把目光转向别处、打呵欠或执行其他证明非专注的客观证据的实际次数可以针对多种多样的内容在人口样本的范围内进行调整。于是，每个内容都可以基于人口样本的专注度相对于其他内容被评级。可以存储该信息并且使其在确定接收何种内容时对其他用户可用。
姿势识别引擎46、面部识别引擎52、肢体语言引擎58和/或语音识别引擎64可以以类似的方式用于在其他因素方面对内容进行评级，比如例如内容项相对于其他内容项是如何有趣、悲伤、吓人、浪漫、令人兴奋的等等。
图7A示出了例如可以用作计算设备12的计算环境的示例性实施例。计算设备12可以是诸如游戏控制台的多媒体控制台300。如图7A所示，多媒体控制台300具有中央处理单元(CPU)301，所述CPU具有一级高速缓存302、二级高速缓存304，以及闪存ROM 306。一级高速缓存302和二级高速缓存304临时存储数据并因此减少存储器访问周期数，由此改进处理速度和吞吐量。CPU 301可以设置成具有一个以上的内核，以及由此的附加的一级和二级高速缓存302和304。闪存ROM 306可存储在多媒体控制台300通电时引导过程的初始阶段期间加载的可执行代码。
图形处理单元(GPU)308和视频编码器/视频编解码器(编码器/解码器)314形成用于高速、高分辨率图形处理的视频处理流水线。经由总线从GPU 308向视频编码器/视频编解码器314运送数据。视频处理流水线向A/V(音频/视频)端口340输出数据，用于传输至电视机或其他显示器。存储器控制器310连接到GPU 308，以便于处理器对各种类型的存储器312、诸如但不限于RAM的访问。
多媒体控制台300包括优选地在模块318上实现的I/O控制器320、系统管理控制器322、音频处理单元323、网络接口控制器324、第一USB主控制器326、第二USB主控制器328以及前面板I/O子部件330。USB控制器326和328用作外围控制器342(1)-342(2)、无线适配器348、和外置存储器设备346(例如闪存、外置CD/DVD ROM驱动器、可移动介质等)的主机。网络接口324和/或无线适配器348提供对网络(例如，因特网、家庭网络等)的访问并且可以是包括以太网卡、调制解调器、蓝牙模块、电缆调制解调器等的各种不同的有线或无线适配器组件中任何一种。
提供系统存储器343来存储在引导过程期间加载的应用数据。提供媒体驱动器344，且其可包括DVD/CD驱动器、硬盘驱动器、或其他可移动媒体驱动器等。媒体驱动器344可以是对多媒体控制器300内置的或外置的。应用数据可经由媒体驱动器344访问，以由多媒体控制台300执行、回放等。介质驱动器344经由诸如串行ATA总线或其他高速连接(例如IEEE 1394)等总线连接到I/O控制器320。
系统管理控制器322提供涉及确保多媒体控制台300的可用性的各种服务功能。音频处理单元323和音频编解码器332形成具有高保真度和立体声处理的对应的音频处理流水线。音频数据经由通信链路在音频处理单元323与音频编解码器332之间传输。音频处理流水线将数据输出到A/V端口340以供外置音频播放器或具有音频能力的设备再现。
前面板I/O子部件330支持暴露在多媒体控制台300的外表面上的电源按钮350和弹出按钮352以及任何LED(发光二极管)或其他指示器的功能。系统供电模块336向多媒体控制台300的组件供电。风扇338冷却多媒体控制台300内的电路。
CPU 301、GPU 308、存储器控制器310、和多媒体控制台300内的各个其他组件经由一条或多条总线互连，包括串行和并行总线、存储器总线、外围总线、和使用各种总线架构中任一种的处理器或局部总线。作为示例，这些架构可以包括外围部件互连(PCI)总线、PCI-Express总线等。
当多媒体控制台300通电时，应用数据可从系统存储器343加载到存储器312和/或高速缓存302、304中并在CPU 301上执行。应用可呈现在导航到多媒体控制台300上可用的不同媒体类型时提供一致的用户体验的图形用户界面。在操作中，媒体驱动器344中包含的应用和/或其他媒体可从媒体驱动器344启动或播放，以向多媒体控制台300提供附加功能。
多媒体控制台300可通过将该系统简单地连接到电视机或其他显示器而作为独立系统来操作。在该独立模式中，多媒体控制台300允许一个或多个用户与该系统交互、看电影、或听音乐。然而，随着通过网络接口324或无线适配器348可用的宽带连接的集成，多媒体控制台300还可作为较大网络社区中的参与者来操作。
当多媒体控制台300通电时，可以保留设定量的硬件资源以供由多媒体控制台操作系统作系统使用。这些资源可包括存储器的保留量(诸如，16MB)、CPU和GPU周期的保留量(诸如，5％)、网络带宽的保留量(诸如，8kbs)，等等。因为这些资源是在系统引导时间保留的，所保留的资源对于应用视角而言是不存在的。
具体而言，存储器保留优选地足够大，以包含启动内核、并发系统应用和驱动程序。CPU保留优选地为恒定，使得若所保留的CPU用量不被系统应用使用，则空闲线程将消耗任何未使用的周期。
对于GPU保留，通过使用GPU中断来调度代码来将弹出窗口呈现为覆盖图以显示由系统应用程序生成的轻量消息(例如，弹出窗口)。覆盖图所需的存储器量取决于覆盖区域大小，并且覆盖图优选地与屏幕分辨率成比例缩放。在完整的用户界面被并发系统应用使用的情况下，优选地使用独立于应用分辨率的分辨率。定标器可用于设置该分辨率，从而无需改变频率并引起TV重新同步。
在多媒体控制台300引导且系统资源被保留之后，就执行并发系统应用来提供系统功能。系统功能被封装在上述所保留的系统资源中执行的一组系统应用中。操作系统内核标识是系统应用线程而非游戏应用线程的线程。系统应用优选地被调度为在预定时间并以预定时间间隔在CPU 301上运行，以便为应用提供一致的系统资源视图。进行调度是为了把由在控制台上运行的游戏应用所引起的高速缓存中断最小化。
当并发系统应用需要音频时，则由于时间敏感性而将音频处理异步地调度给游戏应用。多媒体控制台应用管理器(如下所述)在系统应用活动时控制游戏应用的音频水平(例如，静音、衰减)。
输入设备(例如，控制器342(1)和342(2))由游戏应用和系统应用共享。输入设备不是所保留的资源，但却在系统应用和游戏应用之间切换以使其各自都将具有设备的焦点。应用管理器优选地控制输入流的切换，而无需知道游戏应用的知识，并且驱动程序维护关于焦点切换的状态信息。相机26、28和捕捉设备20可为控制台300定义额外的输入设备。
图7B示出了计算环境720的另一示例实施例，它可以是用来解释目标识别、分析和跟踪系统中的一个或多个位置和运动的图1A-2中示出的计算环境12。计算系统环境720只是合适的计算环境的一个示例，并且不旨在对所公开的主题的使用范围或功能提出任何限制。也不应该将计算环境720解释为对示例性操作环境720中示出的任一组件或其组合有任何依赖性或要求。在某些实施例中，各个所描绘的计算元素可包括被配置成实例化本公开的具体方面的电路。例如，本公开中使用的术语电路可包括被配置成通过固件或开关来执行功能的专用硬件组件。在其他示例实施例中，术语“电路”可包括通过体现可操作以执行功能的逻辑的软件指令配置的通用处理单元、存储器等等。在其中电路包括硬件和软件的组合的示例实施例中，实施者可以编写体现逻辑的源代码，且源代码可以被编译为可以由通用处理单元处理的机器可读代码。因为本领域技术人员可以明白现有技术已经进化到硬件、软件或硬件/软件组合之间几乎没有差别的地步，因而选择硬件或是软件来实现具体功能是留给实现者的设计选择。更具体地，本领域技术人员可以明白软件进程可被变换成等价的硬件结构，而硬件结构本身可被变换成等价的软件进程。因此，对于硬件实现还是软件实现的选择是设计选择并留给实现者。
在图7B中，计算环境420包括通常包括各种计算机可读介质的计算机441。计算机可读介质可以是能由计算机441访问的任何可用介质，而且包含易失性和非易失性介质、可移动和不可移动介质。系统存储器422包括诸如ROM 423和RAM 460等易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质。基本输入/输出系统424(BIOS)包含诸如在启动期间帮助在计算机441内的元件之间传输信息的基本例程，基本输入/输出系统423(BIOS)通常储存储在ROM 223中。RAM 460通常包含处理单元459可立即访问和/或目前正在操作的数据和/或程序模块。作为示例而非限制，图7B示出了操作系统425、应用程序426、其他程序模块427，以及程序数据428。图7B还包括具有用于高速和高分辨率的图形处理和存储的相关联的视频存储器430的图形处理器单元(GPU)429。GPU 429可通过图形接口431连接到系统总线421。
计算机441也可以包括其他可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质。仅作示例，图7B示出了对不可移动、非易失性磁介质进行读写的硬盘驱动器438，对可移动、非易失性磁盘454进行读写的磁盘驱动器439，以及对可移动、非易失性光盘453，如CD ROM或其它光介质进行读写的光盘驱动器440。可在示例性操作环境中使用的其他可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质包括但不限于，磁带盒、闪存卡、数字多功能盘、数字录像带、固态RAM、固态ROM等。硬盘驱动器438通常由诸如接口434等不可移动存储器接口连接至系统总线421，并且磁盘驱动器439和光盘驱动器440通常由诸如接口435等可移动存储器接口连接至系统总线421。
上面所讨论的并且在图7B中所示出的驱动器以及它们的相关联的计算机存储介质，为计算机441提供了计算机可读的指令、数据结构、程序模块及其他数据的存储。例如，在图7B中，硬盘驱动器438被示为存储了操作系统458、应用程序457，其他程序模块456，以及程序数据455。注意，这些组件可以与操作系统425、应用程序426、其他程序模块427和程序数据428相同，也可以与它们不同。在此操作系统458、应用程序457、其他程序模块456以及程序数据455被给予了不同的编号，以说明至少它们是不同的副本。用户可以通过输入设备，如键盘451和定点设备452(通常指鼠标、跟踪球或触摸垫)向计算机441输入命令和信息。其他输入设备(未示出)可包括话筒、操纵杆、游戏手柄、圆盘式卫星天线、扫描仪等。这些和其他输入设备通常通过耦合至系统总线的用户输入接口436连接至处理单元459，但也可以由其他接口和总线结构，例如并行端口、游戏端口或通用串行总线(USB)来连接。相机26、28和捕捉设备20可为控制台400定义额外的输入设备。监视器442或其他类型的显示设备也通过诸如视频接口432之类的接口连接至系统总线421。除监视器之外，计算机也可包括诸如扬声器444和打印机443之类的其他外围输出设备，它们可以通过输出外围接口433来连接。
计算机441可以使用到一个或多个远程计算机(如远程计算机446)的逻辑连接，以在联网环境中操作。远程计算机446可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对等设备或其他公共网络节点，通常包括上文参考计算机441所描述的许多或全部元件，但是图7B中只示出了存储器存储设备447。图7B中所示的逻辑连接包括局域网(LAN)445和广域网(WAN)449，但也可以包括其它网络。这些联网环境在办公室、企业范围计算机网络、内联网和因特网中是常见的。
当用于LAN网络环境中时，计算机441通过网络接口或适配器445连接到LAN 437。当在WAN联网环境中使用时，计算机441通常包括调制解调器450或用于通过诸如因特网等WAN 449建立通信的其他手段。调制解调器450，可以是内置的或外置的，可以经由用户输入接口436或其他适当的机制，连接到系统总线421。在联网环境中，相对于计算机441所描述的程序模块或其部分可被存储在远程存储器存储设备中。作为示例而非限制，图7B示出了驻留在存储器设备447上的远程应用程序448。应当理解，所示的网络连接是示例性的，并且可使用在计算机之间建立通信链路的其他手段。
本发明系统的前述详细描述是出于说明和描述的目的而提供的。这并不旨在穷举本发明系统或将本发明系统限于所公开的精确形式。鉴于上述教导，许多修改和变型都是可能的。选择所述实施例以最好地解释本发明系统的原理及其实践应用，从而允许本领域技术人员能够在各种实施例中并采用各种适于所构想的特定用途的修改来最好地利用本发明系统。本发明系统的范围旨在由所附权利要求书来定义。

Claims (10)

1.一种用于定制内容以供通过一个或多个计算设备(12，80)向用户(18)呈现的方法，包括
(a)标识出下列项目中的至少之一：
(a1)所述一个或多个计算设备中的计算设备(12，80)的感知范围内的一个或多个用户(步骤150，180，220)；以及
(a2)所述一个或多个计算设备中的计算设备的感知范围内的一个或多个用户的情感状态(步骤230)或心情；以及
(b)基于所述步骤(a)的所述一个或多个用户的身份和/或所述一个或多个用户的情感状态或心情通过所述一个或多个计算设备(12，80)向用户(18)提供内容(步骤166，170)。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括标识出用户对该内容的专注度的步骤(c)，以及基于所述步骤(c)中标识出的专注度提供内容。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括如下步骤：接收与用户希望在一天中、在一天、一周或一月的一部分期间接收内容的所指定时间相关的用户偏好；以及接收与该用户想要在所指定时间接收何种内容相关的用户偏好。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(b)包括接收与该用户相关联的用户偏好的步骤(d)，以及在标识出该用户以后根据该用户的用户偏好提供内容。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：接收与该用户在该用户为独自一人时希望接收的内容的类型、以及该用户在该用户不为独自一人时希望接收的内容的类型相关的用户偏好。
6.一种在包括一个或多个计算设备(12，80)的环境(10)中用于定制内容以供通过一个或多个计算设备(12，80)向用户呈现的方法，所述一个或多个计算设备中的计算设备耦合到用于捕捉来自用户的图像和音频数据的捕捉设备(20)，该方法包括：
(a)通过姿势识别引擎(46)、面部识别引擎(52)、肢体语言识别引擎(58)和语音识别引擎(64)中的至少之一来检测用户身份(步骤150，180，220)和用户心情或情感(步骤230)中的至少之一；
(b)接收关于用户希望接收的内容的类型的用户偏好(84)、以及关于用户希望如何和何时接收指定内容的用户偏好(86，88)以及
(c)基于所述步骤(a)和(b)向该用户呈现(步骤166，170)内容。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，检测用户身份和用户心情或情感中的至少之一的所述步骤(a)包括如下步骤：检测身份的视觉指标，该视觉指标包括身体外貌、面部特征和语音模式中的至少之一。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，检测用户身份和用户心情或情感中的至少之一的所述步骤(a)还包括如下步骤：通过用户携带的移动设备标识出该用户；该移动设备与所述计算环境的计算设备中的一个或多个配对以接收该用户携带的移动设备的所有者的身份。
9.一种用于对处理器(301、459)进行编程以执行一种用于定制内容以供通过一个或多个计算设备(12，80)向用户呈现的方法的计算机可读存储介质(312、346、438、440)，该方法包括：
(a)标识出下列项目中的至少之一：
(a1)所述一个或多个计算设备中的计算设备(12，80)的感知范围内的一个或多个用户(步骤150，180，220)；以及
(a2)所述一个或多个计算设备中的计算设备的感知范围内的一个或多个用户的情感状态或心情(步骤230)；
(b)接收所述一个或多个用户中的用户的用户偏好(42)，所述用户偏好指定下列项目中的一个或多个：
(b1)用户希望接收的内容的类型(84)；
(b2)该用户希望接收在步骤(b1)中指定的内容的时间(88)；
(b3)该用户希望在其上接收在所述步骤(b1)中指定的内容的计算设备(86)；
(b4)在该用户不是独自一人时如何改变呈现给该用户的内容(90)；以及
(b5)在(b1)至(b4)中阐述的用户偏好将被如何应用的优先级(96)顺序；以及
(c)基于所述步骤(a)和(b)定制(步骤166，170)呈现给用户的内容。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，该用户包括第一用户，该方法还包括为第二用户接收在步骤(b1)至(b5)指定的用户偏好中的至少之一，该方法在第一和第二用户在一起时还标识出第一和第二用户在所述用户偏好中示出的共性，并且该方法还基于第一和第二用户在所述用户偏好中示出的共性的标识来向第一和第二用户呈现内容。
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