CN105934769A - 媒体同步广告覆盖 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例提供了与目前的媒体呈现和媒体呈现的当前受众两者相协作的覆盖体验。示例性媒体呈现包括电视、电影、游戏和音乐。覆盖是与主要内容一同显示的可见内容。覆盖可以阻挡主要内容的一部分，但不是全部的主要部分。本发明的实施例使用受众数据来从若干个可用的覆盖之一中选择适当的覆盖。受众数据可以从由诸如视频相机之类的、能看到受众区域的图像捕获设备生成的图像数据中导出。自动图像分析可被用来生成用来选择覆盖的受众数据。

Description

媒体同步广告覆盖

背景技术

广告在媒体呈现之前、期间和之后被示出。广告甚至通过产品布置而被包括在媒体呈现中。与媒体一同示出的广告是基于所预期的受众人口统计而选择的。受众人口统计可以通过对相似媒体呈现而进行的受众研究来估计。

发明内容

提供本发明内容来以简化的形式介绍概念的选择，这些概念将在下文的具体实施方式中进一步描述。本发明内容不打算标识所要求保护主题的关键特征或者必要特征，也不打算被孤立地用来帮助确定所要求保护主题的范围。

本发明的实施例提供与目前的媒体呈现和媒体呈现的当前受众两者协作的覆盖体验。示例性媒体呈现包括电视、电影、游戏和音乐。覆盖是与主要内容同时显示的可视内容。覆盖可以遮挡主要内容的一部分，但不是主要内容的全部。

本发明的实施例使用受众数据来从若干个可用的覆盖之一中选择适当的覆盖。受众数据可以从由诸如视频相机之类的、能看到受众区域的成像设备生成的图像数据中导出。自动图像分析可被用来生成用来选择覆盖的受众数据。

从图像数据导出的受众数据包括受众中存在的人数、受众中的人的参与水平、这些个体的个性、和对于媒体内容的响应。不同的参与水平可以被指派给受众成员。成员的关注可以被分成一个或者多个类别或者水平。类别的范围可以从不关注到完全关注。

受众数据可以包括人对媒体内容的反应。人的反应可以通过研究从成像数据中收集的生物计量学而被测量，以确定人是喜欢还是不喜欢媒体内容。例如，心跳和脸红可以在图像数据中被检测到。类似地，瞳孔放大和其他面部表情可以与不同反应相关联。这些生物计量学特性全部都可被分类器解译，以确定人是喜欢还是不喜欢媒体内容。

受众数据可以被用来确定何时显示覆盖。例如，在人示出低水平的关注时，覆盖可以不被显示。人对第一覆盖或者其他媒体内容的反应可以被用来确定是否显示第二相关的覆盖。

除了基于参与水平确定何时示出覆盖并且示出什么覆盖之外，在选择覆盖时也可以考虑受众成员的个性。受众成员的个性包括人口统计学数据，其可以从图像分类或者从将人与已知的个人账号相关联而进行辨别。个性还可以包括之前的观看历史和/或与之前所显示的覆盖的交互。

针对受众中的个体的人口统计学信息可以用来个性化覆盖。例如，个人账户信息可以被用来生成社交覆盖。社交覆盖包括从个体的社交网络中导出的信息。例如，社交覆盖可以指示其社交网络中的五个好友喜欢特定的主要媒体内容。其他数据源和/或服务（诸如用户社交网络、购买历史、或者最近观看历史）可以被用来个性化或者选择具体的覆盖。

附图说明

下面参照附图对本发明的实施例进行详细描述，其中：

图1是适用于实现本发明实施例的示例性计算环境的框图；

图2是根据本发明实施例的娱乐环境的图；

图3是根据本发明实施例的远程娱乐环境的图；

图4是根据本发明实施例的、图示出存在的示例性受众区域的图；

图5是根据本发明实施例的、图示出受众成员关注水平的示例性受众区域的图；

图6是根据本发明实施例的、图示出受众成员对媒体内容响应的示例性受众区域的图；

图7是根据本发明实施例的、图示出社交覆盖的示例性受众区域的图；

图8是根据本发明实施例的、图示出交互式社交覆盖的示例性受众区域的图；

图9是示出了根据本发明实施例的使用受众数据来选择对正在进行的媒体呈现的覆盖的方法的流程图；

图10是示出了根据本发明实施例的生成社交覆盖的方法的流程图；

图11是示出了根据本发明实施例的管理覆盖显示的方法的流程图。

具体实施方式

在本文以满足法定要求的具体性来描述本发明的实施例的主题。然而，说明书本身不打算限制本专利的范围。而是，本发明人已经预计也可以其他方式来体现要求保护的主题，从而连同其他存在的或者未来的技术包括与在本文档中描述的步骤类似的不同步骤或者步骤的组合。而且，虽然术语“步骤”和/或“块”可以在本文中用来意味着所采用的方法的不同元件，但是这些术语不应该被解译为暗示着在本文公开的各种步骤之中或者之间的任何特定次序，除非并且除了明确地描述了各个步骤的次序。

本发明的实施例提供了与现有媒体呈现和媒体呈现的当前受众两者协作的覆盖体验。示例性媒体呈现包括电视、电影、游戏和音乐。受众包括由于其与生成媒体呈现的娱乐设备的接近度而能够感知媒体呈现的个体。例如，电视受众可以是能够观看电视的那些人。

覆盖是与主要内容同时显示的可视内容。覆盖可以遮挡主要内容的一部分，但不是主要内容的全部。例如，覆盖可以沿着屏的侧边或者底部显示。然而，本发明的实施例不限于保持在屏外围的覆盖。一些覆盖可以至少暂时地遮挡主要内容的一部分。在一些实例中，覆盖可能不一定盖住主要内容的任何部分——主要内容可以“收缩”以容纳覆盖，其可以与主要内容并排显示。

本发明的实施例使用受众数据来从数个可用的覆盖之一中选择适当的覆盖。受众数据可以从由诸如视频相机之类的、能看到受众区域的成像设备生成的图像数据中导出。自动图像分析可被用来生成用于选择覆盖的有用受众数据。

从图像数据导出的受众数据包括受众中存在的人数、受众中的人的参与水平、这些个体的个性、和对于媒体内容的响应。不同的参与水平可以被指派给受众成员。图像数据可以被分析，以确定受众中存在多少人以及那些人的特性。

受众数据包括参与或者关注水平。人的关注可以被分成一个或者多个类别或者水平。类别的范围可以从不关注到完全关注。没有看着电视并且在与别的人交谈（或者在房间中或者在打电话）的人可以被分类为不关注的或者完全分神的。另一方面，在房间中没有看着电视、但是没有以其他方式明显分神的某个人可以具有中等水平的关注。正直接看着电视而没有明显分神的某个人可以被分类为完全关注的。机器学习图像分类器可以通过分析图像数据指派关注水平。

受众数据可包括人对媒体内容的反应。人的反应可以通过研究从成像数据中收集的生物计量学而被测量。例如，心跳和脸红可以在图像数据中被检测到。类似地，瞳孔放大和其他面部表情可以与不同反应相关联。这些生物计量学特性全部都可被分类器解译，以确定这个人是喜欢还是不喜欢媒体内容。诸如用户的社交网络、购买历史或者最近观看历史之类的其他数据源和/或服务可以用来生成受众数据。

不同的受众数据可以被用来确定何时显示覆盖。例如，在人存在但是示出低水平的关注时，覆盖可以不被显示。广告商可以指定只有在所存在的个体中的一个或者多个是完全地关注的时候才示出覆盖。可替换地，广告商可以花费不同的金额，这取决于当覆盖被显示时在存在于受众中的每个人中观测的关注水平。

人对第一覆盖或者其他媒体内容的反应可以被用来确定是否显示第二相关的覆盖。例如，对于被分类为对第一商业广告（主要内容）具有消极反应的人，之后在节目（第二内容）中可以不向其示出针对相同产品的覆盖。可替换地，可以向对商业广告积极地响应的人在节目或者未来的任何时间期间在随后的机会示出相关的覆盖。

在另一个实施例中，可以向人示出相关的覆盖的系列。然而，只有在指示某个关注水平的参与水平被记录与覆盖呈现相关联时，该系列中的下一覆盖才可以被示出。

除了基于参与水平确定何时示出覆盖并且示出什么覆盖之外，受众成员的个性也可以在选择覆盖时被考虑。个性可以包括之前的观看历史和/或与之前显示的覆盖的交互。受众成员的个性包括人口统计学数据，其可以从图像分类或者从将这个人与已知的个人账号相关联而进行辨别。例如，娱乐公司可以要求人提交姓名、年龄、地址和其他人口统计学信息来保存个人账户。个人账户可以与用来认证这个人的面部识别程序相关联。不论娱乐公司是否提供主要内容，与个人账户相关联的面部识别记录可以被用来标识受众中与账户相关联的人。在一些情形中，受众成员全部都可以与允许将精确的人口统计学信息与每个受众成员相关联的账户相关联。

针对受众中的个体的人口统计学信息可以用来个性化覆盖。例如，个人账户信息可以被用来生成社交覆盖。社交覆盖包括从个体的社交网络中导出的信息。例如，社交覆盖可以指示其社交网络中的五个好友喜欢特定的主要媒体内容。社交覆盖可以允许人生成与正被显示的内容相关的社交帖子。例如，人可能能够说出评论，其通过语音识别被自动地翻译成文本帖子。可以要求这个人确认文本，并且可以在发表之前给予对其进行编辑的机会。帖子可以自动引用正被显示的媒体内容，包括媒体内容中的具体点。社交覆盖可以具有广告赞助商。广告赞助商的推介在通过所赞助的社交覆盖生成时可以被包括在社交帖子中。

可以基于受众数据来选择屏上的覆盖的位置。例如，针对房间右侧的受众中的特定人的覆盖可以被显示在显示器的右侧上。在一个实施例中，多个覆盖可以被显示，并且为了其所针对的人的便利而被布置。例如，沙发上的两个人每个可以具有对其定制的、并且呈现在最接近他们所坐的位置的屏的左手侧和右手侧上的覆盖。可以基于观看者的兴趣、观看者输入、观看者的社交网络好友等等来定制覆盖。

在一个实施例中，覆盖被用来确定在下一个商业广告间歇中示出什么内容。在主要内容期间呈现邀请受众成员对节目中的产品进行积极响应的初始覆盖。该产品可以经由产品置入而被放置在节目中。或者，可以使用自动内容识别来标识产品。无论哪种方式，对覆盖的积极响应将导致在下一个商业广告间歇期间示出相关的广告。在产品置入实施例中，可以协调节目、覆盖和最终的商业广告中的产品。例如，覆盖可以邀请观看者通过作出驾驶手势（例如，虚构方向盘上的手）来表达对在电影中出现的汽车的兴趣。在检测到驾驶手势之后，商业广告可以被动态地插到下一个商业广告间歇中。用户还可以经由电子邮件或者同时在配套设备（诸如平板电脑）上发送相关广告。

当替代于产品置入而使用自动内容识别时，可以基于所表达的兴趣选择广告。例如，对于在内容中出现的汽车或者类似的汽车可以示出汽车商业广告。在一个实施例中，向表达出对汽车感兴趣的观看者示出广告的机会实时地向最高出价人拍卖。其他的观看者特性可以与所表达的对产品分类的兴趣一起被包括在针对广告机会的拍卖内。

在一个实施例中，提供了私密接口。私密接口解释受众数据怎样被集合和使用。向受众成员给予选择加入或退出对全部的或者一些受众数据的使用的机会。例如，受众成员可以授权使用显式的受众响应，但是选择不用隐式的响应。

如随后更详细地解释的，受众数据和/或观看记录可以在与广告商共享或者以其他方式编译之前被抽象成人物角色（persona）。人物角色的使用通过遮挡个人可标识的信息而维持个体受众成员的隐私。例如，观看记录可以被记录为：男性、年龄25-30、观看了商业广告YZ并且积极地响应。实际的观看者在受众数据中不被标识，即使当从包括个人标识信息的用户账户可确认某些信息（例如，年龄）时。

已经简要描述了本发明的实施例的概要，下面描述适用于在实施本发明实施例时使用的示例性操作环境。

示例性操作环境

总体参考附图，并且特别是首先参考图1，示出了用于实现本发明实施例的示例性操作环境，并且其一般地被指定为计算设备100。计算设备100仅仅是适当的计算环境的一个示例，并且不打算暗示任何关于本发明的使用范围或者功能性的限制。计算设备100也不应该被解译为具有与所图示的组件的任一组件或者组合相关的任何依赖性或者要求。

本发明可在计算机代码或者机器可用指令的一般上下文中描述，其包括被计算机或者其他机器（诸如个人数据助理或者其他手持式设备）执行的诸如程序组件之类的计算机可执行指令。一般地，程序组件（包括例程、程序、对象、组件、数据结构等等）指的是执行特定任务或者实现特定抽象数据类型的代码。本发明的实施例可以在各种各样的系统配置中实践，包括手持式设备、消费电子产品、通用计算机、特殊计算设备等等。本发明的实施例还可以在分布式计算环境中实践，其中由通过通信网络链接的远程处理设备来执行任务。

继续参考图1，计算设备100包括直接或者间接耦合以下设备的总线110：存储器112、一个或者多个处理器114、一个或者多个呈现组件116、输入/输出（I/O）端口118、I/O组件120和说明性的电源122。总线110表示一个或者多个总线可以是什么（诸如地址总线、数据总线或者其组合）。虽然图1的各种块出于清晰的目的以线示出，但是实际上，绘制的各种组件不是这么清楚，并且隐喻地，更准确而言，线将是灰色的并且模糊的。例如，人们可能认为诸如显示设备之类的呈现组件是I/O组件120。同样，处理器具有存储器。本文的发明人认识到，这是技术的本性，并且重申图1的图仅仅图示可以结合本发明的一个或者多个实施例使用的示例性计算设备。在如“工作站”、“服务器”、“膝上型电脑”、“手持式设备”等等这样的分类之间没有做出区分，因为所有这些都被预计处于图1的范围之内，并且被称为“计算机”或者“计算设备”。

计算设备100通常包括各种各样的计算机可读介质。计算机可读介质可以是可由计算设备100访问的任何可用介质，并且包括易失性和非易失性介质、可移除和不可移除介质。作为示例而不是限制，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或者其他数据）的任何方法或者技术而实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。

计算机存储介质包括RAM、ROM、EEPROM、闪速存储器或者其他存储器技术、CD-ROM、数字通用盘（DVD）或者其他光盘存储装置、盒式磁带、磁带、磁盘存储装置或者其他磁存储设备。计算机存储介质不包括传播数据信号。

通信介质通常体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或者其他传输机制之类的已调制数据信号中的其它数据，并且包括任何的信息输送介质。术语“已调制数据信号”意味着这样的信号，即：使其特性中的一个或者多个以让信息编码在信号中的这样的方式设定或者改变。作为示例而不是限制，通信介质包括诸如有线网络或者直接有线连接之类的有线介质和诸如声学、RF、红外和其他无线介质之类的无线介质。以上中的任何的组合也应该被包括在计算机可读介质的范围内。

存储器112包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质。存储器112可以是可移除的、不可移除的或者其组合。示例性的存储器包括固态存储器、硬盘驱动器、光盘驱动器等等。计算设备100包括从诸如总线110、存储器112或者I/O组件120之类的各种实体读取数据的一个或者多个处理器114。（多个）呈现组件116将数据指示呈现给人或者其他设备。示例性呈现组件116包括显示设备、扬声器、打印组件、振动组件等等。I/O端口118允许计算设备100逻辑地耦合到包括I/O组件120的其他设备，其中一些可以是内置的。说明性的I/O组件120包括麦克风、操纵杆、游戏板、碟形卫星天线、扫描仪、打印机、无线设备等等。

示例性娱乐环境

现在转向图2，示出了根据本发明的实施例的在线娱乐环境200。在线娱乐环境200包括通过网络220连接到娱乐服务230的各种娱乐设备。示例性娱乐设备包括游戏控制台210、平板电脑212、个人计算机214、数字视频记录器217、电缆匣218、和电视216。在图2中未描绘的其他娱乐设备的使用（诸如智能电话）也是可能的。

游戏控制台210可以具有与其通信耦合的一个或者多个游戏控制器。在一个实施例中，平板电脑212可以充当对于游戏控制台210或者个人计算机214的输入设备。在另一实施例中，平板电脑212是单独的娱乐设备。网络220可以是广域网，诸如互联网。如可以看出的，在图2中示出的大多数设备可以直接地连接到网络220。在图2中示出的设备能够通过网络220彼此通信和/或直接通信，如由连接设备的线所指示的。

与游戏控制台210相关联的控制器包括游戏板211、耳机236、成像设备213、和平板电脑212。平板电脑212被示为直接耦合到游戏控制台210，但是连接可以通过互联网或者子网而是间接的。在一个实施例中，娱乐服务230帮助在平板电脑212和游戏控制台210之间做出连接。平板电脑212能够生成许多输入流，并且还可以用作显示输出机制。除了作为主要显示器之外，平板电脑212可以提供与在主要显示器（诸如电视216）上示出的主要信息相关的补充信息。由平板电脑212生成的输入流包括视频和图片数据、音频数据、移动数据、触摸屏数据和键盘输入数据。

耳机236从播放器和播放器的周围环境中捕获音频输入，并且还可以充当输出设备，如果其与头戴式耳机或者其他扬声器耦合的话。

成像设备213耦合到游戏控制台210。成像设备213可以是视频相机、静态相机、深度相机、或者能够拍摄静态或者流传送的图像的视频相机。在一个实施例中，成像设备213包括红外光和红外相机。成像设备213还可以包括麦克风、扬声器和其他传感器。在一个实施例中，成像设备213是深度相机，其生成三维图像数据。三维图像数据可以是点云或者深度云。三维图像数据可以将个体的像素与深度数据和颜色数据相关联。例如，深度云内的像素可以包括红、绿和蓝颜色数据以及X、Y和Z坐标。立体深度相机也是可能的。成像设备213可以具有若干个图像聚集组件。例如，成像设备213可以具有多个相机。在其他实施例中，成像设备213可以具有多方向的功能性。这样，成像设备213可能能够扩展或者缩小其视程，或者将其视程左右或者上下移动。

游戏控制台210可以具有能够标识深度云内的对象的图像处理功能性。例如，可以将个体的人与该个体的人的特性一同标识。在一个实施例中，由个体的人作出的手势可以被区分，并且用来控制由游戏控制台210输出的游戏或者介质。出于面部识别的目的，游戏控制台210可以使用包括深度云数据的图像数据来具体地标识受众区域内的个体。面部识别功能可以将个体与关联于游戏服务或者媒体服务的账号相关联，或出于登录安全的目的被使用以具体地标识个体。

在一个实施例中，游戏控制台210使用麦克风和/或通过成像设备213捕获的图像数据来标识正通过电视216显示的内容。例如，麦克风可以获得正由电缆匣218生成、并在电视216上显示的电影的音频数据。音频数据可以与已知的音频数据和使用例如自动内容识别技术被标识的数据的数据库比较。正通过平板电脑212或者PC 214显示的内容可以以类似的方式被标识。这样，游戏控制台210能够确定当前正在向人显示什么，而不论游戏控制台210是否是生成和/或分配显示的内容的设备。

游戏控制台210可以包括分类程序，其分析图像数据来生成受众数据。例如，游戏控制台210可以确定受众中的人数、受众成员特性、参与水平和受众响应。

在另一实施例中，游戏控制台210包括本地存储组件。本地存储组件可以存储针对观看和/或对媒体内容作出反应的个人或者人群的用户配置文件。每个用户配置文件可以被存储为单独的文件，诸如cookie。存储在用户配置文件中的信息可以被自动更新。个人信息、观看历史、观看选择、个人偏好、人观看已知媒体内容的次数、人已观看的已知媒体内容的部分、人对于已知媒体内容的响应和在已知媒体内容中的人的参与水平可以被存储在与人相关联的用户配置文件中。如在其他地方描述的，人可以在信息被存储在与这个人相关联的用户配置文件中之前首先被标识。在其他实施例中，人的特性可以被首先识别，并且映射到现有的对于具有相似或者相同特性的人的用户配置文件。还可以存储人口统计学信息。信息的每一项可以被存储为与特定类型的媒体内容相关联的“观看记录”。同样，如下描述的，观看者人物角色可以被存储在用户配置文件中。

娱乐服务230可以包括彼此通信地耦合的多个计算设备。在一个实施例中，使用一个或者多个服务器机群来实现娱乐服务。服务器机群可以跨各种地理区域扩散，这些地理区域包括遍布世界的城市。在这个情景中，娱乐设备可以连接到最近的服务器机群。本发明的实施例不限于这个设置。娱乐服务器230可以提供主要内容和次要内容。主要内容可以包括电视节目、电影和视频游戏。次要内容可以包括广告、社交内容、导演信息等等。

图2还包括电缆匣218和DVR 217。这些设备都能够通过网络220接收内容。内容可以是按需的，或者通过电缆分布网络广播。电缆匣218和DVR 217两者具有与电视216的直接连接。这两个设备都能够向电视216输出内容，而不需要经过游戏控制台210。如可看出的，游戏控制台210还具有与电视216的直接连接。电视216可以是智能电视，其能够直接从娱乐服务230接收娱乐内容。如所提及的，游戏控制台210可以执行音频分析以当由电缆匣218、DVR 217或者电视216发起标题的时候确定哪个媒体标题正由电视216输出。

示例性广告和内容服务

现在转向图3，示出了根据本发明实施例的分布式娱乐环境300。娱乐环境300包括娱乐设备A 310、娱乐设备B 312、娱乐设备C 314和娱乐设备N 316（在下文中为娱乐设备310-316）。娱乐设备N 316打算表示可以存在几乎不受限数量的连接到网络305的客户端。娱乐设备310-316可以采取不同形式。例如，娱乐设备310-316可以是游戏控制台、电视机、DVR、电缆匣、个人计算机、平板电脑或者能够输出媒体的其他娱乐设备。另外，娱乐设备310-316能够通过成像设备（类似于之前描述的图2的成像设备213）聚集观看者的数据。成像设备可以内置在客户端中，诸如web摄像头和麦克风，或者可以是单独的设备。

在一个实施例中，娱乐设备310-316包括本地存储组件，其被配置成存储针对一个或者多个人的个人配置文件。本地存储组件在上文中参考游戏控制台210更详细地描述。娱乐设备310-316可以包括对图像数据进行分析以生成受众数据的分类程序。例如，娱乐设备310-316可以确定受众中有多少人、受众成员特性、参与水平和受众响应。

网络305是广域网，诸如互联网。网络305连接到广告商320、内容提供商322和次要内容提供商324。广告商320向娱乐设备310-316分配广告。广告商320还可以与娱乐服务330进行协作以提供广告。内容提供商322提供主要内容，诸如电影、视频游戏、和电视节目。主要内容可以被直接提供给娱乐设备310-316或者间接通过娱乐服务330被提供。

次要内容提供商324提供补充主要内容的内容。次要内容可以是导演的剪辑、关于角色的信息、游戏帮助信息和补充主要内容的其他内容。相同的实体可以生成主要内容和次要内容两者。例如，电视节目可以由也生成附加的次要内容来补充电视节目的导演生成。次要内容和主要内容可以单独购买，并且可以在不同设备上显示。例如，主要内容可以通过电视显示，而次要内容在配套设备（诸如平板电脑）上观看。广告商320、内容提供商322和次要内容提供商324可以直接向娱乐设备流传送内容，或者试图通过诸如娱乐服务330之类的服务来分配它们的内容。

娱乐服务330向娱乐设备提供内容和广告。娱乐服务330被示为单个的块。在实际中，功能应该被广泛地跨多个设备分布。在本发明实施例中，本文描述的娱乐服务330的各种特征可以由多个实体和组件提供。娱乐服务330包括游戏执行环境332、游戏数据仓库334、内容数据仓库336、分布组件338、流传送组件340、内容指纹数据库342、广告数据仓库344、置入组件346、广告销售组件348、受众数据仓库350、受众处理组件352和受众分布组件354。如可看出的，各种组件可以一同工作来向客户端提供内容（包括游戏、广告和媒体标题）并且捕获受众数据。受众数据可以用于将广告和/或内容具体地指向某个人。受众数据还可以被集合，并且与其他人共享或者销售给其他人。

游戏执行环境332向客户端设备提供在线游戏体验。游戏执行环境332包括执行游戏所要求的游戏资源。游戏执行环境332包括主动式存储器以及计算和视频处理。游戏执行环境332通过I/O信道接收游戏控制（诸如控制器输入）并且促使游戏根据其编程来被操纵和进行。在一个实施例中，游戏执行环境332输出所展现的视频流，其被传送到游戏设备。游戏进程可以被在线保存，并且通过游戏服务与具有ID的个人相关联。游戏ID可以与面部模型相关联。

游戏数据仓库334存储对于各种游戏标题的游戏代码。游戏执行环境332可以检索游戏标题并且执行它来提供游戏体验。可替换地，内容分布组件338可以将游戏标题下载到娱乐设备，诸如娱乐设备A 310。

内容数据仓库336存储媒体标题，诸如歌曲、视频、电视节目和其他内容。分布组件338可以将这个内容从内容数据仓库336传送到娱乐设备310-316。一旦被下载，娱乐设备就可以在娱乐设备上播放内容，或者从娱乐设备输出内容。可替换地，流传送组件340可以使用来自内容数据仓库336的内容以将内容流传送给人。

内容指纹数据库342包括与已知媒体标题相关联的音频剪辑的集合，该音频剪辑可以与在娱乐服务330处接收的音频输入相比较。如上文描述的，所接收的音频输入（例如，从图2的游戏控制台210接收的）被映射到已知媒体标题的库。在将音频输入映射到已知媒体标题时，音频输入的源（即，媒体内容的身份）可以被确定。所标识的媒体标题/内容然后被传送回娱乐设备（例如，游戏控制台）以用于进一步的处理。示例性处理可以包括将所标识的媒体内容与观看过或者正在活跃地观看该媒体内容的人相关联，以及将这种关联存储为观看记录。

娱乐服务330还提供广告。可用于分配的广告可以被存储在数据仓库344内。广告可以被呈现为连同主要内容的覆盖，并且可以是于媒体呈现的分段之间或者媒体呈现的开头和结尾之间呈现的部分的或者全屏广告，诸如电视商业广告。广告可以与音频内容相关联。附加地，广告可采取次要内容的形式，所述次要内容连同主要内容的显示被显示在配套设备上。广告还可以在与目标任务相关的人位于受众区域和/或登录到娱乐服务330时被呈现，如下文进一步描述的。

广告置入组件346确定何时广告应该被显示给人和/或什么广告应该被显示。广告置入组件346可以消费实时的受众数据并且自动将与最高出价的广告商相关联的广告放置在一个或者多个观看者前面，因为受众数据指示广告商的出价准则得以满足。例如，广告商可能希望向存在于Missouri的Kansas城中的人显示广告。当受众数据指示Kansas城中的一个或者多个人正在观看主要内容时，可以向该主要内容供应广告。广告可以被插入到流传送内容中或者与关于广告应当何时被显示给人的触发机制或者指令一同下载到各种娱乐设备。触发机制可以指定触发广告的显示的期望的受众数据。

广告销售组件348与广告商320交互，以为显示广告而设定价格。在一个实施例中，针对各种广告空间进行拍卖。拍卖可以是实时拍卖，其中在观看者或者观看机会满足广告商的准则时选择最高出价人。

受众数据仓库350聚集并且存储从娱乐设备310-316接收的受众数据。受众数据首先可以根据已知的媒体内容的类型或标题而被解析。与已知的媒体内容的类型或标题相关的受众数据的每一项是对于该媒体内容的观看记录。针对每种类型的媒体内容的观看记录可以被聚集，由此生成观看数据。观看数据可以根据类别而被总结。示例性的类别包括看过该内容的总人数、看过内容的每个家庭的平均人数、某个人看过该内容的次数、所确定的人们对内容的响应、媒体标题中的人的参与水平、个人观看该内容的时间长度、在显示内容的同时被忽略或者参与的常见分神等等。观看数据可以根据看过已知数据内容的人的类型而类似地被总结。例如，人的个性、关于人的人口统计学信息等等可以被总结在观看数据内。

受众处理组件352可以使用受众数据和机器学习算法来建立和指派人物角色。人物角色是描述关于人或者人群的偏好或者特性的人或者人群的抽象。人物角色可以基于人已经观看过或者听过的媒体内容，以及存储在娱乐设备（例如，游戏控制台）上的用户配置文件中并且与这个人相关联的其他个人信息。例如，人物角色可以将年龄在20和35岁之间、对科幻、电影和运动感兴趣的人定义为女性。类似地，总是对汽车商业广告具有积极的情绪响应的人可以被指派“汽车爱好者”的人物角色。多于一个的人物角色可以被指派给个体或者个体的群。例如，五口之家可具有“动画片爱好者”和“足球爱好者”的群人物角色。在家庭内，孩子可以被指派“喜欢视频游戏”的人物角色，而孩子的母亲可以被指派“不喜欢视频游戏”的人物角色。将理解的是，本文提供的示例仅仅是示例性的。任何数量或者类型的人物角色可以被指派给人。

受众分布组件354可以将受众数据分布到内容提供商、广告商或者其他感兴趣方。例如，受众分布组件354可以提供指示在某个地理区域中300,000分立个体观看了电视节目的信息。受众数据可以从在每个娱乐设备处接收的图像数据中导出。除了观看媒体内容的人数之外，可以提供更多的粒度信息。例如，可以提供对内容给予完全关注的总的人。附加地，针对人的响应数据可以被提供。为了保护个体的人的身份，仅被指派给人的人物角色可以向广告商暴露和分布。价值可以作为关于其输送的条件被放置在分布上，如上所描述的。价值还可以基于被输送给广告商或者内容出版商的观看数据的金额、类型、和不足。

现在转向图4，示出了根据本发明的实施例的包括一群人的受众区域400。受众区域是在显示设备410前面的区域。在一个实施例中，受众区域400包括用户从其可以看见内容的区域。在另一个实施例中，受众区域400包括在成像设备418的视角范围内的区域。在多数实施例中，然而，成像设备418的视角范围与人可以从中看见显示设备410上的内容的区域重叠。如果内容仅仅是音频内容，则受众区域是人可以听见内容的区域。

通过娱乐系统向受众区域提供内容，所述娱乐系统包括显示设备410、游戏控制台412、电缆匣414、DVD播放器416和成像设备418。游戏控制台412可以类似于之前描述的图2的游戏控制台210。电缆匣414和DVD播放器416可以将来自娱乐服务（诸如图3的娱乐服务330）的内容流传送到显示设备410（例如，电视）。游戏控制台412、电缆匣414和DVD播放器416全部都耦合到显示设备410。这些设备可以经由有线或者无线连接向显示设备410传送内容，并且显示设备410可以显示内容。在一些实施例中，在显示设备410上示出的内容可由受众内的一个或者多个人选择。例如，受众中的人可以通过向DVD播放器416插入DVD来选择内容，或者通过点击、轻击、做手势或者按压在配套设备（例如，平板电脑）上的或者与显示设备410通信的遥控器上的按钮来选择内容。被选择用于观看的内容可以被跟踪，并且被存储在游戏控制台412上。

成像设备418连接到游戏控制台412。成像设备418可以类似于之前描述的图2的成像设备213。成像设备418捕获受众区域400的图像数据。包括成像技术的其它设备（诸如图2的平板电脑212）还可以捕获图像数据并且经由无线或者有线连接将图像数据传送到游戏控制台412。在图4-6中，游戏控制台分析图像数据以生成受众数据。然而，实施例不限于游戏控制台的性能。其他的娱乐设备可以处理成像数据以生成受众数据。例如，电视、电缆匣、立体接收器、或者其他娱乐设备可以分析成像数据来生成受众数据、观看记录、观看数据和描述受众的图像数据的其他派生物。

在一个实施例中，受众数据可以通过图像处理被集合。受众数据可以包括在受众区域400内的所检测到的人的数目。人可以基于他们的形式、附加物、身高、面部特征、移动、移动速度、与其他人的关联、生物计量指示符等等来被检测。一旦被检测到，就可以对人计数并且跟踪，以便防止重复计数。受众区域400内的人的数目还可以在人们离开和进入受众区域400时被自动更新。

受众数据可以类似地包括每个受众成员面朝的方向。在一些实施例中，确定人面朝的方向可以基于某些面部或者身体特征是否正在移动或者可检测。例如，当某些特征（诸如人的面颊、下巴、嘴和发际线）被检测到时，其可以指示人正面向显示设备410。受众数据可以包括正看着显示设备410、周期性地看向显示设备410、或者完全不朝显示设备410看的人的数目。在一些实施例中，每个人观看具体的媒体呈现的时间段还可以包括受众数据。

作为示例，受众数据可以指示个体420在看着显示设备410的同时站在受众区域400的背景中。个体422、424、426和孩子428和孩子430还可以被检测，并且被确定为全部面向显示设备410。男人432和女人434可以被检测到并且确定为将视线从电视移开。狗436也可以被检测到，但是关于狗436的特性（例如，矮小身材、四条腿、和长鼻子）可能不会作为受众数据被存储，因为其指示了狗436不是人。

附加地，受众数据可以包括受众区域400内的每个人的身份。面部识别技术可以被用来标识受众区域400内的人或者以创建或者存储对于人的新身份。人的附加特性（例如，外形、身高、体宽）可以被类似地分析以标识人。在一个实施例中，人的所确定的特性可以与存储在显示设备410上的、用户配置文件中的人的特性相比较。如果所确定的特性与在用户配置文件中所存储的那些匹配，则这个人可以被标识为与用户配置文件相关联的人。

受众数据可以包括与受众区域中的每个人相关联的个人信息。示例性的个人特性包括所估计的年龄、种族、国籍、性别、身高、体重、残疾、医疗状况、可能的活动水平（例如，活跃或者相对不活跃）、家庭中的角色（例如，父亲或者女儿）等等。例如，基于图像数据，图像处理器可以确定受众成员420是平均体重的女人。相似地，分析个体432的体宽、身高、骨结构、和尺寸可以导致个体432是男性的确定。个人信息还可以从所存储的用户配置文件信息中导出。这样的个人信息可以包括针对每个人的地址、姓名、年龄、出生日、收入、一个或者多个观看偏好（例如，电影、游戏和现实电视节目）或者登陆凭证。这样，受众数据可以基于所处理的图像数据和所存储的个人配置文件数据两者而生成。例如，如果个体434被标识并且与13岁的个人配置文件相关联，则将个体434分类为成年人（例如，大于18岁）的所处理的图像数据可以被忽视为不准确的。

受众数据还可以包括在成像设备418处捕获图像数据时所显示的主要内容的标识。在一个实施例中，主要内容可以被标识因为其通过游戏控制台412馈入。在其他实施例中，并如上文描述的，与显示设备410相关联的音频输出可以在与游戏控制台412相关联的麦克风处接收。然后，将音频输出与已知内容的库相比较，并且将音频输出确定为对应于已知媒体标题或者已知流派的媒体标题（例如，运动、音乐、电影等）。同样，可以分析其他暗示（例如，某个人是否看起来与观看相反地而收听媒体呈现）以确定媒体内容的身份（例如，与电影音轨相对的歌曲）。因此，受众数据可以指示在捕获个体图像时篮球游戏411在向个体420、422、424、426、430、432和434显示。受众数据还可以包括图像数据向当图像数据被捕获时正被显示的媒体呈现（例如，篮球游戏411）的确切分段的映射。

现在转向图5，示出了根据本发明实施例的描绘受众成员的参与水平的受众区域。娱乐系统与图4中示出的相同，但是受众成员改变了。在成像设备418处捕获的图像数据可以与其参考图4被处理的方式类似地被处理。然而，在该说明性实施例中，图像数据可以被处理以生成指示受众的参与水平和/或受众向媒体呈现（例如篮球游戏411）花费的关注的受众数据。

人的参与水平的指示可以基于由人所采取的动作或者所检测的特点（诸如面部特征、身体定位、和身体移动）而被生成。例如，人眼睛的移动、人身体朝向的方向、人脸转过的方向、人是否参与在另一个任务（例如，打电话）中、人是否在说话、受众区域500内的附加的人的数量和人的移动（例如，踱步、静立、坐下或者躺下）是人的特点和/或由人所采取的动作，其可以从图像数据中提取。所确定的特点然后可以被映射成预定的类别或者参与水平（例如，高参与水平或者低参与水平）。可以创建任何数量的类别或者参与水平，并且本文提供的示例仅仅是示例性的。

在另一个实施例中，参与水平可以附加地与一个或者多个预定类别的分神相关联。这样，人的特点和/或由人采取的动作可以被映射到参与水平和分神类型两者。指示分神的示例性动作包括参与到对话中、使用多于一个的显示设备（例如，显示设备510和配套设备）、读书、玩板游戏、睡觉、吃零食、离开受众区域500、四处走动等等。示例性分神类别可以包括“与其他人交互”、“与动物交互”、“与其他显示设备交互”、“休息一下”等等。

可用来确定人的参与水平的其他输入是音频数据。与游戏控制台412相关联的麦克风可以从受众中获得对话或者声音。音频数据可以被解译并且被确定为响应于（即，相关或者针对于）媒体呈现或者不响应于媒体呈现。音频数据可以与具体的人（例如，人的语音）相关联。同样，来自配套设备的信号数据可以被收集以生成受众数据。信号数据可以比图像数据更详细地指示分神的类型或者身份，如下所描述的。

因此，通过成像设备418聚集的图像数据可以被分析以确定个体520正在阅读文章522，并且因此从显示设备510上示出的内容分神。当内容通过显示设备510被显示时，个体536正在观看平板电脑538。除了观测拿着平板电脑的人之外，信号数据可以被分析以理解这个人正在平板电脑上作什么。例如，这个人可以正在Web冲浪、查收电子邮件、查看社交网络站点、或者执行某些其他任务。然而，个体536也可能在观看次要内容，其与在显示设备510上示出的主要内容411相关。人在平板电脑538上正在做什么可以促使不同的参与水平与这个人相关联。例如，如果活动是完全无关的（即，活动不是次要内容），则映射到人的动作（即，看着平板电脑）并且与这个人相关联的参与水平可以被确定为非常低。另一方面，如果人正观看补充主要内容411的次要内容，则个体536看着平板电脑的动作可以在某种程度上被映射成较高的参与水平。

个体532和534正在与彼此交谈，但没有以其他方式分神，因为他们坐在显示设备510前面。然而，如果来自个体532和534的音频输入指示他们在坐在显示设备510前面的同时与彼此说话，则其动作可以被映射成中级参与水平。只有个体530正在观看主要内容411并且没有以其他方式分神。因此，高参与水平可以与个体530相关联和/或正在显示的媒体内容相关联。

所确定的人的分神和参与水平可以附加地与图像数据的特定部分、并且因此与媒体内容的对应部分相关联。如其他地方提及的，这样的受众数据可以本地存储在游戏控制台412上并且传送到服务器以用于远程存储和分布。受众数据可以被存储为对媒体内容的观看记录。同样，受众数据可以被存储在与针对其参与或者分神水平被确定的人相关联的用户配置文件中。

现在转向图6，将人对媒体内容的反应分类并且与观看数据相关联地存储。在图6中示出的娱乐设置与图4中示出的相同。然而，主要内容611不同。在这种情况中，主要内容是指示销售的汽车商业广告。除了检测到个体620和622正在观看内容并且完全地关注内容之外，人对汽车商业广告的响应可以通过一个或者多个方法被测量并且被存储为受众数据。

在一个实施例中，人的响应可以从图像和/或源自人的音频（例如，人的语音）中收集。示例性的响应包括微笑、皱眉、吃惊、怒视、喊叫、温柔说话、大笑、哭泣等等。其他响应可以包括生物计量读数的改变，诸如增大或者减小的心跳、脸红或者瞳孔放大。依然，其他响应可以包括移动或者其的缺失，例如踱步、轻拍、站立、坐下、扫视、注视等等。每个响应可以被映射成一个或者多个预定的情绪，诸如开心、悲伤、激动、无聊、沮丧、冷静、恐惧、愤怒、困惑、厌恶等等。例如，当人皱眉时，其皱眉可以被映射成不满意或者不悦的情绪。在实施例中，将人的响应映射成情绪可以附加地基于这个人保持该响应或者人的响应的表示的时间长度。同样，人的响应可以被映射成多于一种情绪。例如，人的响应（例如，微笑且上下跳动）可以指示人既是开心的又是激动的。附加地，预定类别的情绪可以包括情绪的等级或者范围。在将人的响应映射到情绪时，人的基线情绪还可以被考虑进去。例如，如果人很少示出可检测的情绪，则对于这个人所检测的“开心”情绪可以被提升至较高“等级”的开心，诸如“兴高采烈”。同样，基线可以用于告知关于人对于特定媒体标题的关注的确定。

在一些实施例中，只有响应于正被显示的媒体内容的响应和所确定的情绪与媒体内容相关联。响应可以与如上所描述的所确定的人的参与水平相关。因此，响应可以基于在显示标题时人正看着的方向而确定。例如，从显示设备转开的人不太可能与正在显示设备上显示的内容作出反应。基于位于显示设备的观看区域内的分神的类型和数量，可以类似地确定响应。类似地，响应可以基于人与分神事物的交互或者响应的程度。例如，在打电话的人，即便其面向并且看着显示设备的显示屏，可能也正经历着与正在屏上显示的媒体内容无关的情绪。同样，响应可以基于人是否主动地或者最近改变了正在显示的媒体标题（即，人更可能观看他或者她刚选择进行观看的内容来进行观看）而确定。将理解的是，可以通过利用机器学习算法以任何数量的方式来确定响应，并且本文提供的示例仅仅意味着是说明性的。

因此，返回图6，图像数据可以被用来确定个体622和个体620对主要内容611的响应。个体622可以被确定为具有对汽车商业广告的多个响应，其中的每个可以被映射到相同的或者多个情绪。例如，个体622可以被确定为微笑、大笑、正常眨眼、坐下等等。这些反应（单独和/或组合地）全部都可以导致个体622是愉悦或者开心的确定。假设，这是对主要内容611的反应，并且与显示事件相关联地被记录。相反，个体620没有微笑、压低了眉毛并且抱着其手臂，这指示个体620可能对汽车商业广告愤怒或者不悦。

现在转向图7，图示了根据本发明实施例的社交覆盖。社交覆盖与人的社交网络相交互。社交覆盖可以在人的社交网络内接收到新信息时更新，并且人可以与覆盖交互以更新社交网络。在一个实施例中，覆盖是社交网络搜索特征，其允许人搜索与覆盖一同示出的媒体内容相关的评论或者帖子。社交覆盖可以基于媒体内容自动更新，以包括关于角色或者在节目内扮演角色的演员的查询。例如，社交查询可以说“找出你的好友正在谈论关于Jack Bauer的什么内容”。在经由语音、手势或者一些其他机制给出选择指令之后，查询将运行并且返回结果。在一个实施例中，将结果返回到与这个人相关联的次要配套设备。

在图7中，在电视710上示出了篮球游戏。除了篮球游戏之外，社交覆盖712在屏的右侧示出，而社交覆盖714在屏的左侧示出。社交覆盖712是基于个体722的社交网络生成的。覆盖714是与个体724的网络相关联的。社交覆盖712指示三个好友喜欢媒体呈现。社交覆盖714指示五个好友喜欢这个社交呈现。在一个实施例中，如果人们改变了地点，则社交覆盖将改变地点。社交覆盖可以响应于用户在房间中的移动而改变其屏位置。

如所提及的，社交覆盖可以与以下相关：总体媒体呈现、呈现的子集、呈现内的角色、运动员或者其他表演者、或者与呈现相关的其他人。

现在转向图8，示出了根据本发明的实施例的交互式社交覆盖。交互式社交覆盖响应于手势；在这个情况中，交互式覆盖812示出多少人肯定地响应于查询。交互式覆盖814指示多少人消极地响应于查询。在这个情况中，响应者可以在人的社交网络内，或者他们可以不在人的社交网络内。例如，连接到服务的所有人可以被查询并且聚集其结果。

人可以通过给出拇指向上826或者拇指向下828来响应于查询，诸如“你是否同意那个呼叫”。成像数据将识别手势并且提交投票。在一些实施例中，房间中的每个人可以投票。随着投票被记录，投票总数可以被实时更新并且显示在屏上。考虑中的查询可以与媒体内容相对应。查询可以由人的社交网络产生，例如，好友可以向其所有好友询问问题，并且将其与媒体内容相关联。在另一个实施例中，媒体提供商可以生成问题以创建实时更新的交互式节目。

现在转向图9，示出了根据本发明实施例的使用受众数据选择用于与正在进行的媒体呈现一同显示的覆盖的方法900。覆盖的示例已经在之前提供。覆盖是在显示器上所示的主要内容之上或者上面显示的可见内容。覆盖可以沿着主要内容的底部或者沿着侧边进行示出。在一个实施例中，覆盖暂时地遮挡主要内容的大部分。覆盖可以示出与主要内容相关或者无关的内容。在一个实施例中，覆盖是广告覆盖。

覆盖可以是交互式的。交互式覆盖能够从受众成员中接收输入并且响应于输入而动作。受众输入可以是通过成像设备、语音控制接口或者通过与次要设备相关联的键盘或者触摸屏而检测到的手势的形式。

在步骤910，接收描绘针对正在进行的媒体呈现的受众的图像数据。图像数据可以是以下形式：由深度相机生成的深度云、视频流、静态图像、骨骼跟踪信息或者从图像数据导出的其他信息。正在进行的媒体呈现可以是电影、游戏、电视节目、广告等等。在电视节目的间歇期间所示的广告可以被认为是正在进行的媒体呈现的一部分。

受众可以包括受众区域内的一个或者多个个体。受众区域包括正在进行的媒体呈现可以从显示设备中被观看到的范围。本文中受众区域内的个体可以被描述为受众成员。

在步骤920，通过分析图像数据生成受众数据。示例性受众数据已经在之前描述。受众数据可以包括存在于受众内的多个人。例如，受众数据可以指示在受众区域内存在五个人。受众数据还可以将受众成员与人口统计学特性相关联。

受众数据还可以指示受众成员对正在进行的媒体呈现的关注水平。不同的受众成员可以与不同的关注水平相关联。在一个实施例中，使用在图像数据内检测到的分神事物而测量关注。换言之，成员与除了显示器外的对象的交互可以被解译为成员对正在进行的媒体呈现花费的关注低于完全关注。例如，如果受众成员正在与不同的媒体呈现交互（例如，读书、玩游戏），则对正在进行的媒体呈现花费了少于完全关注的关注。与其他受众成员的交互可以指示低的关注水平。正在对话的两个受众成员可以被指派低于完全关注水平。类似地，打电话的个体可以被指派低于完全关注水平。

除了测量分神事物之外，个体关于正在进行的媒体呈现的动作可以被分析以确定关注水平。例如，用户的凝视可以被分析来确定受众成员是否正在看着显示器。当正在进行的媒体呈现内示出多个内容项时，诸如主要内容之上的覆盖，凝视检测可以被用来确定用户是正在忽略覆盖并且看着正在进行的媒体呈现，还是正聚焦于覆盖或者甚至在短时间内注意着覆盖。因此，可以将关注信息指派给在单个显示器上示出的不同内容。

受众数据还可以测量用户对于正在进行的媒体呈现的反应或者响应。如之前参考图6提及的，用户的响应或者反应可以基于生物计量数据以及面部表情来测量。

受众数据可以采用一个或者多个受众成员的过去观看历史来补充。受众成员与覆盖的之前交互也可以由受众数据描述。例如，受众数据可以指示受众成员已经两次忽略了之前所显示的覆盖。诸如用户社交网络、购买历史或者最近观看历史之类的其他数据源和/或服务可以被用来生成与受众数据组合使用的数据，以选择覆盖。

在步骤930，从多个可用的覆盖中选择具有由受众数据指示的一个或者多个受众参数所满足的显示触发的覆盖。所选择的覆盖可以与正在进行的媒体呈现同时显示给用户。

显示触发关联于之前所描述的受众数据参数。例如，显示触发可能要求至少一个人存在于受众中。换言之，触发可以阻止覆盖在没有人看正在进行的媒体呈现时被显示。一个或者多个受众成员的特性也可以用作显示触发。一些覆盖可以被优化，以用于向具有不同的人口统计学配置文件的受众成员显示。例如，第一广告覆盖可以被优化以用于向男人显示，而第二广告覆盖被优化以用于向女人显示。如所提及的，人口统计学数据还可以包括如从观看历史所导出的用户兴趣、测量到的对内容的反应等等。因此，显示触发可以是已知对锻炼感兴趣的、作为汽车爱好者的、或者具有可关联于覆盖的任何其他兴趣的受众成员。

显示触发可以是关注水平。在一个实施例中，显示触发要求至少一个受众成员被分类为当前实时地对正在进行的媒体呈现花费了完全关注。类似地，显示触发可以是对内容的类别积极地响应的受众成员。响应可以被显式地或者隐式地测量到。例如，可以邀请用户作出手势来指示他们喜欢内容（诸如在媒体呈现内的产品置入）。在另一个实施例中，通过生物计量数据或者被假定在观测到生物计量数据时反映对媒体呈现的响应的其他成像数据来隐式地测量响应。例如，可以向对正在进行的媒体呈现中的早先的汽车商业广告展露出积极响应的用户示出邀请该用户请求关于商业广告中的汽车的更多信息的覆盖。

现在转向图10，示出了根据本发明实施例的生成社交覆盖的方法1000。社交覆盖之前已参考图7和8描述。社交覆盖能够与受众成员的社交网络交互。交互可以包括从受众成员的社交网络中检索信息，并且将信息发布到受众成员的社交网络。受众成员的社交网络可以包括该成员所属的多个网络。例如，用户的社交网络可以包括Facebook内的好友、Twitter内的追随者（follower）、和与该成员所属的任何其他社交网络内的连接。

在步骤1010，接收描绘了针对正在进行的媒体呈现的受众的图像数据。在步骤1020，通过分析图像数据而标识受众成员。在一个实施例中，通过面部识别来标识受众成员。例如，受众成员可以与提供面部识别认证或者登陆的用户账号相关联。受众成员的账号然后可以与一个或者多个社交网络相关联。在一个实施例中，社交网络与允许受众成员与社交网络相关联的面部识别登陆特征相关联。

受众成员可以被给予将其账号与一个或者多个社交网络显式地相关联的机会。受众成员可以是比与账户实际相关联的更多的社交网络的成员。但是，本发明的实施例对向受众成员提供了访问的任何社交网络起作用。在确定受众成员与社交网络相关联之后，可以要求受众成员提供认证信息或者访问社交网络的许可。这个信息可以通过设置覆盖或者屏来被请求。设置可以在与媒体呈现正在进行时相分开的时间点（例如，在设置娱乐设备时）发生。

在步骤1030，标识出受众成员的社交网络。如所提及的，受众成员的社交网络可以包括多个社交网络。并且，步骤1030的社交网络可以包括该受众成员所属的所有社交网络更少的社交网络。在一个实施例中，受众成员的名字被用来检索假定的社交网络账号。可以要求受众成员验证社交网络账号是否属于该受众成员并且进一步要求受众成员提供认证信息。

在步骤1040，从社交网络接收信息的社交覆盖被生成。从社交网络接收的信息可以包括关于正在进行的媒体呈现的评论。例如，关于正在进行的媒体呈现的评论可以从由受众成员的社交网络的成员所创建的帖子中提取。发布在社交覆盖内的内容可以是从评论中导出的片段。在一个实施例中，社交覆盖从受众成员的社交网络的多个成员聚集信息。例如，社交覆盖可以指示受众成员的社交联系人中的五个人喜欢正在进行的媒体呈现。

社交覆盖还可以促进代表受众成员的社交帖子的创建。例如，受众成员可以作出手势以指示其喜欢或者不喜欢正在进行的媒体呈现并且这可以变成社交帖子的一部分。在一个实施例中，社交帖子自动与正在进行的媒体呈现相关联，而不需要来自受众成员的输入。例如，描述正在进行的媒体呈现的散列（hash）标签可以被添加到社交帖子。在另一个实施例中，到正在进行的媒体呈现的链接被自动生成并且被包括在社交覆盖内。在又一个实施例中，描述（诸如媒体呈现的标题）被自动包括在社交帖子或者与帖子相关联的元数据内。

在步骤1040，社交覆盖被输出以用于向受众成员显示。在一个实施例中，社交覆盖是包括赞助信息的广告覆盖。可以使用包括用于广告赞助商的空间的模板来生成社交覆盖。可以通过分析经由图像数据生成的受众数据而选择广告赞助商。广告赞助商可以与不同的显示触发相关联，如之前描述的。

现在转向图11，示出了根据本发明的实施例的管理覆盖显示的方法1100。在步骤1110，接收描绘对于正在进行的媒体呈现的受众的图像数据。在步骤1120，通过分析图像数据而生成受众数据。如所提及的，受众数据可以包括受众区域内的人数、那些人的特性、那些人对正在进行的媒体呈现所花费的关注和对于媒体内容的反应或者响应。

在步骤1130，受众成员被确定为已经对正在进行的媒体呈现内的内容的积极地响应。可使用正在进行的媒体呈现中的不同点相关联的元数据来确定内容。例如，指示产品置入的元数据可以被包括，并且与出现在正在进行的媒体呈现内的产品置入同时期地测量响应。元数据还可以描述在正在进行的媒体呈现内出现的角色或者个体。

在一个实施例中，受众成员被确定为已经通过作出显式的手势而积极地响应。例如，受众成员可以作出拇指向上的手势来指示她喜欢正在进行的内容。在另一个实施例中，成员被邀请通过作出在与内容同时期地示出的覆盖内所解释的手势来提供输入。在一个实施例中，内容是节目内的产品置入。节目中的产品置入以及其出现点可以使用元数据来标识。在另一个实施例中，使用自动内容识别来标识节目内的没有经由产品置入而被包括的产品。例如，覆盖可以要求成员作出驾驶的手势（即，移动手，就好像成员正在转动方向盘）以指示其喜欢在汽车商业广告中示出的汽车或者响应于看到了节目中的汽车。与产品和手势的其他关联可以被用来确定该成员喜欢或者积极响应于内容。因此，覆盖可以是手势训练覆盖，其对如何做出允许受众成员表达其对产品或者内容的赞成或者不赞成的手势提供了指导。随后的商业广告或者覆盖可以基于用户响应于内容内的产品的第一总体的或者第一呈现而对该产品表达赞同而示出。

在一个实施例中，可以使用话音识别来确定受众成员是喜欢还是不喜欢内容。例如，成员可以是说“告诉我更多”。对于附加信息的赞成或者请求的其他表达（包括用于接收该信息的频道）可以被表达。例如，用户可以请求附加信息经由电子邮件传送，或者通过在配套设备上的配套应用（诸如表格）来示出。

在步骤1140，从多个可用的覆盖中选择具有与由受众数据指示的一个或者多个受众参数匹配并且与内容相关的显示触发的覆盖。覆盖可以被输出以用于向受众成员显示。对于一个实施例而言，覆盖是交互式的并允许成员提供输入，该输入与从其他用户处接收的输入一同聚集以提供群结果。该结果可以被周期性地更新。例如，可以询问成员其对在运动事件内的官方叫牌是赞成还是不赞成。这样，可以进行实时的调查，并且结果被显示在连同正在进行的媒体呈现所示出的一个或者多个覆盖内。投票显示可以由一个或者多个广告商所赞助。

本发明的实施例被描述为说明性的，而不是限制性的。将理解的是，某些特征和子组合是有用的，并且可以在不引用其他特征和子组合的情况下被采用。这由权利要求的范围所预计的并且在其范围内。

Claims (10)

1.一种或多种具有体现在其上的计算机可运行指令的计算机存储介质，当所述计算机可运行指令由计算设备运行时，其执行使用受众数据来选择针对正在进行的媒体呈现的覆盖的方法，所述方法包括：

接收描绘了针对正在进行的媒体呈现的受众的图像数据；

通过分析所述图像数据而生成受众数据；以及

从多个可用的覆盖中选择具有由所述受众数据指示的一个或者多个受众参数所满足的显示触发的覆盖。

2.如权利要求1所述的介质，其中所述方法进一步包括通过分析所述图像数据来确定受众成员对正在进行的媒体呈现的反应，并且将受众成员的反应包括作为所述受众数据内的受众参数。

3.如权利要求1所述的介质，其中所述方法进一步包括通过分析所述图像数据来确定受众成员对正在进行的媒体呈现的关注水平，并且将受众成员的关注水平包括作为所述受众数据内的受众参数。

4.一种生成社交覆盖的方法，所述方法包括：

接收描绘了针对正在进行的媒体呈现的受众的图像数据；

通过分析所述图像数据而标识受众成员；

标识所述受众成员的社交网络；

生成从所述社交网络接收信息的社交覆盖；以及

输出所述社交覆盖以用于向所述受众成员进行显示。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述受众成员通过面部识别而被标识。

6.如权利要求4所述的方法，进一步包括：

从由所述受众成员的社交网络内的个体生成的社交帖子检索关于正在进行的媒体呈现的评论；以及

将评论的至少一部分包括在社交帖子内。

7.如权利要求4所述的方法，进一步包括：

响应于在正在进行的媒体呈现期间从所述受众成员接收到的输入，向所述受众成员的社交网络生成社交帖子。

8.如权利要求7所述的方法，其中所述社交帖子被自动标识为与正在进行的媒体呈现相关，而不需要来自所述受众成员的附加输入。

9.如权利要求4所述的方法，其中所述社交覆盖要求来自所述受众成员的响应，并且所述方法进一步包括：

从所述受众成员接收对所述社交覆盖的响应；

将该响应与从观看正在进行的媒体呈现的其他人接收到的附加响应聚集以形成响应总结；以及

更新所述社交覆盖以显示所述响应总结。

10.如权利要求4所述的方法，进一步包括：

通过分析所述图像数据来生成受众数据；

确定与针对所述社交覆盖的多个广告赞助商中的每个相关联的显示触发由所述受众数据所满足；

从所述多个广告赞助商中选择对广告覆盖的显示具有最高货币报酬的广告赞助商；以及

将来自该广告赞助商的广告内容包括在所述社交覆盖内。