CN111065988A - 用于无需有意用户登记来识别用户以提供个性化指南、内容和服务以及针对性广告的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

提供了一种在无需用户登记或注册其生物统计特征的情况下识别家庭中不同用户的方法和设备。该设备可利用与遥控器装置集成或连接到媒体装置的传感器，并在用户正在消费来自媒体装置的内容服务时创建用户的伪身份。当创建伪身份时，用户的内容偏好、用户的观看习惯以及用户对内容的观看行为可与多于一个的伪身份相关联，以更好地识别同一位用户。在随后的使用中，服务提供商可以以隐蔽且自然的方式向用户提供个性化服务(诸如个性化指南和节目、用户选择的偏好、针对性广告或内容推荐)。

Description

用于无需有意用户登记来识别用户以提供个性化指南、内容 和服务以及针对性广告的方法和设备
相关申请的交叉引用
本申请要求于2017年8月29日提交的标题为“隐蔽的用户识别(Subtle UserRecognition)”的国际专利申请号PCT/SG2017/050426的权益，该申请以引用方式全部明确地并入本文中。
技术领域
本公开的各个方面通常涉及人机交互，更具体地，涉及无需有意用户登记的用户识别。
背景技术
随着万维网和媒体装置(例如，个人计算装置、媒体流装置、机顶(OTT)盒、有线机顶盒(STB)、卫星电视接收器、智能电视、数字视频记录器、游戏机)中可用的内容越来越多，信息娱乐内容的数量可容易使希望查找感兴趣项目的观看者不知所措。传统上，诸如电视(TV)指南和搜索功能的工具会按增长的数字次序顺序地列出频道。换言之，频道和电视内容是以标准方式组织的，而与特定用户无关。为内容节目的类型而改变并吸引特定的观众群并不罕见。例如，可能有几个严格专用于新闻的频道，还有几个只不过专用于体育的其他频道。随着频道和电视节目数量持续增长，观众正在花费越来越多的时间来浏览电视指南，以找到符合其兴趣的内容。因此，需要一种定制适合于特定观看者的独特兴趣的内容的传递和呈现的方法。
服务提供商使用的广泛表征和分类技术(诸如普查统计、查询(polling)和调查)，往往会在广泛定义的地理区域内将大量家庭聚集在一起。
服务提供商的客户(或用户)可订阅各种程序包，其中每个程序包通过致电服务提供商建立帐户来提供对某组频道的访问。在建立帐户时，客户还可提供姓名、性别、出生日期、婚姻状况、家庭住址、信用卡号、账单信息和就业信息。服务提供商可使用该信息作为客户的识别数据，然后使用诸如姓名和地址的部分信息来创建家庭识别符，然后将其发送给数据服务提供商和/或第三方提供商，以用于与广告和分析报告一样的商业目的。服务提供商可通过与家庭识别符对应的媒体装置(诸如STB和OTT盒)来分析观看历史、搜索历史、购买历史等，以提供定制的节目指南。然而，服务提供商无法识别观看的观众/家庭中的单个成员，因此无法传递个性化服务(诸如个性化指南和节目、用户选择的偏好、针对性广告或内容推荐)。
正在开发个性化技术以“理解”用户对特定类型的信息娱乐的需求。提供的任何推荐服务将需要知道有关用户的信息。
用户可以以各种方式来个性化媒体装置。用户可录制和存储TV节目，创建个性化的音乐播放列表、独特的频道/内容阵容、其他设定、或单独的观看指南。通常，这需要在用户配置文件设置期间输入口令或密码，然后重新输入口令或密码以进行用户身份验证或识别，以便以后访问他/她的个性化设定。通常，这是经由手动输入(例如，TV遥控器上的按键输入、平板电脑或个人计算机上的键盘输入)完成的。这可包括导航至菜单以输入口令或密码的多个步骤。这阻碍了用户体验。另外，用户常常会忘记口令或密码。
除了口令或密码之外，通常的做法是包括使用生物统计识别来通过数字测量一些物理特性的选定特征并将这些特征与参考数据库中为一个人归档的特征进行比较来验证该人的身份。与特定用户相关联的生物统计信息可以是视网膜扫描、语音签名、面部签名、指纹扫描等。
可授予用户管理员权限来为家庭中的每个家庭成员创建和管理不同的配置文件。可使用基于面部特征的生物统计信息为新用户设置用户识别信息。管理员可能会有新用户Randall站在输入装置之前，该输入装置将输入关于Randall面部特征的信息，作为设置用户配置文件的一部分。此有意步骤也被称为注册或登记。
使用生物统计识别的另一方法是在STB开启时使用指纹扫描仪来识别用户的识别信息。STB可请求(新)用户将手指放在遥控器中包括的指纹扫描仪上以扫描指纹，并输入个人信息(诸如例如姓名、年龄、性别等)，以及查看权限设置。然后，STB可将包括个人信息、观看权限和个人识别符的识别信息与指纹扫描数据一起存储在存储单元中，以登记/注册(新)用户的指纹。然后，服务提供商的服务器可将个性化的节目指南发送给与识别信息相关联的用户。
以上描述的方法要求用户在使用系统之前或当系统无法识别用户时通常通过登记来有意识地“登记”他/她自己。除非用户看到这样做的好处，否则这种“硬推销(hard-selling)”策略可能不适合每个用户。当系统由于不良的指纹/面部特征捕获而导致登记失败时，用户也为不得不多次重复登记而感到沮丧。在大多数系统(如果不是全部系统)中，在用户可继续进行下一个活动之前，系统要求用户继续登记/注册，直到成功为止。
因此，所希望的是一种在无需注册或登记的有意步骤的情况下的一种自然而隐蔽的方式，以在用户访问内容和服务时通过获知用户的观看习惯、观看行为以及了解用户感兴趣的节目类型(诸如观看历史、搜索历史、购买历史、优选频道)来识别用户；并让服务提供商的服务器个性化节目指南，发送针对性广告并推荐用户喜欢的内容和服务。
除了一些用户可发现其生物统计信息的注册或登记很麻烦之外，一些用户可能担心在登记期间提供识别信息(例如，姓名和年龄)。不幸的是，在传统系统中，用户可能必须同意发送他/她的个人信息，否则将无法接收诸如个性化广告或个性化节目指南的服务。
发明内容
以下内容呈现了一个或多个方面的简单概述，以提供对这些方面的基本理解。本概述不是所有预期方面的详尽概述，并且既不旨在标识所有方面的关键或重要元素，也不旨在描述任一或所有方面的范围。本概述的目的仅是以简单形式来呈现一个或多个方面的某些概念，作为随后呈现的更详细描述的序言。
本公开描述了这样的方法和设备：通过利用与遥控器装置集成或连接到媒体装置的传感器并且当用户正在消费来自媒体装置的内容服务时创建用户的伪身份(pseudo-identity)来识别家庭中的不同用户而无需用户登记或注册生物统计特征。当创建伪身份时，用户的内容偏好、用户的观看习惯以及用户对内容的观看行为可与多于一个的伪身份相关联，以更好地识别同一用户。在随后的使用中，服务提供商可以以隐蔽且自然的方式向用户提供个性化服务(诸如个性化指南和节目、用户选择的偏好、针对性广告或内容推荐)。随着与用户相关联的伪身份被传输，用户可能不需要提供个人识别信息，由此可抑制恶意方对个人造成身体、经济和情感伤害的能力。
在本公开的一方面中，提供了一种用于用户识别的方法、计算机可读介质和设备。该设备可使用一组生物统计传感器来捕获用户的生物统计信息。该设备可将用户的生物统计信息转换成用户的生物统计数据集。该设备可确定生物统计数据集是否与任何现有的临时伪身份匹配。当生物统计数据集与任何现有的临时伪身份不匹配时，该设备可创建用户的临时伪身份以与生物统计数据集相关联。该设备可确定临时伪身份是否满足一组伪身份标准。当临时伪身份满足该组伪身份标准时，设备可将用户的临时伪身份转换成用户的伪身份。
为了实现前述和相关目的，一个或多个方面包括在权利要求中充分描述并特别指出的特征。下面的描述和附图详细阐述了一个或多个方面的某些说明性特征。然而，这些特征仅指示可以采用各个方面的原理的各种方式中的几种，并且该描述旨在包括所有这些方面及其等同物。
附图说明
图1A、图1B、图1C示出了指纹登记的示例。
图2是参照图1A至图1C描述指纹登记的示例的流程图。
图3是当用户正在消费来自媒体装置的内容和服务时无需登记过程而识别用户并创建用户的伪身份的方法的流程图。
图4A至图4C示出了当新可用的生物统计数据集与单个临时伪身份匹配时的操作示例。
图5示出了当新可用的数据集与多个临时伪身份匹配时的操作示例。
图6是示出了用于无需注册过程的针对个性化的内容和服务识别用户的示例系统的图。
图7是示出了用户界面仪表板的示例的图。
图8是示出了在用户界面仪表板上呈现的电影类型列表的图并选择“喜剧”电影类型。
图9示出了在用户界面仪表板上提示通知，以说明创建了伪身份，从而允许服务提供商提供自定义的内容，而无需用户经历注册过程。
图10和图11示出了呈现针对被分配伪身份“用户1”的用户的定制设定的用户界面仪表板。
图12示出了呈现神经网络服务可如何收集数据以将多于一个的伪身份与同一用户相关联使得服务提供商可向用户提供更好的个性化服务(诸如个性化指南和节目、用户选择的偏好、针对性广告或内容推荐)的表。
图13是示出了在示例性设备中的不同装置/部件之间的数据流的概念数据流示图。
图14是示出了采用处理系统的设备的硬件实施的示例的示图。
具体实施方式
以下结合附图所阐述的详细描述旨在作为各种配置的描述，并且不旨在表示可实践本文所描述构思的唯一配置。详细描述包括用于提供对各种构思的透彻理解的具体细节。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，在没有这些具体细节的情況下仍可实践这些构思。在某些示例中，公知的结构和部件以框图形式被示出，以避免模糊这些构思。
现在将参考各种设备及方法来呈现用户识别的诸多方面。这些设备及方法将在以下详细描述中描述，并在附图中通过各种框、部件、电路、处理、算法等(将统称为“元件”)来说明。这些元件可通过使用电子硬件、计算机软件、或它们的任何组合来实现。将这些元件实现为硬件还是软件是取决于特定的应用及施加于整个系统的设计限制。
例如，元件或元件的任何部分、或元件的任何组合可被实现为包括一个或多个处理器的“处理系统”。处理器的示例包括微处理器、微控制器、图形处理单元(GPU)、中央处理单元(CPU)、应用处理器、数字信号处理器(DSP)、精简指令集计算(RISC)处理器、片上系统(SoC)、基带处理器、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)、可编程逻辑装置(PLD)、状态机、门控逻辑、离散硬件电路以及被配置为执行贯穿本公开所描述的各种功能的其他合适的硬件。处理系统中的一个或多个处理器可执行软件。软件可被广义地解释为指令、指令集、代码、代码片段、程序代码、程序、子程序、软件部件、应用、软件应用、软件包、例程、子例程、对象、可执行物、执行的线程、过程、函数等，无论是被称为软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言等。
因此，在一个或多个示例实施例中，描述的功能可以用硬件、软件或其任何组合来实现。如果以软件实现，则可将功能存储在计算机可读介质上或将其编码为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码。计算机可读介质包括计算机存储介质。存储介质可为任何可被计算机访问的可用介质。通过示例而非限制的方式，所述计算机可读介质可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘存储器、磁盘存储器、其他磁性存储装置、前述类型的计算机可读介质的组合、或可用于对指令形式或者可被计算机访问的数据结构形式的计算机可执行代码进行存储的任何其他介质。
在本公开的一个方面中，可利用传感器技术来识别家庭中的不同用户而无需用户登记或注册他/她的生物统计特征。与特定用户相关联的生物统计信息可以是视网膜扫描、语音签名、面部签名、指纹扫描。生物统计传感器技术可以是集成到遥控器中的指纹传感器、安装在TV上的摄像头或嵌入在遥控器中的麦克风。
在一些实施例中，提供了一种无需用户执行有意步骤而实现用户识别的系统和方法。可使用手持装置(例如，遥控器单元)上的指纹传感器来捕获生物统计信息。可基于指纹帧来确定用户的伪身份。可基于用户在一定时间段内消费的内容来生成或修改与用户的伪身份相关联的观看配置文件。
在一些实施例中，可通过利用与遥控器装置集成或连接到媒体装置的传感器并且当用户消费来自媒体装置的内容和服务时创建用户的伪身份来识别用户。当创建伪身份时，将用户的内容偏好(例如，观看历史、搜索历史、购买历史、偏好频道、感兴趣的节目类型等)、用户的观看习惯(例如，一天的特定时间、小时数、分辨率偏好、音量水平等)以及用户对内容的观看行为(例如，快进部分、倒回或暂停部分等)与多于一个伪身份相关联以更好地识别同一用户。在后续的使用中，可以以隐蔽且自然的方式通过服务提供商向用户提供个性化服务(诸如个性化指南和节目、用户选择的偏好、针对性广告或者内容和服务推荐)，而甚至无需用户预先注册或登记他/她自身。随着与用户相关联的伪身份被传输，用户可不需要提供个人识别信息，因此可抑制恶意方对个人造成身体、经济和情感伤害的能力。
本公开的实施例具体涉及指纹。术语指纹旨在表示手指(包括拇指)的印记(脊和谷的图形表示)。然而，将理解，该方法不限于指纹，而是适用于可以由一组细节点表示的任何印记(例如，手指、手掌、脚趾和脚底的印记)。在一些实施例中，细节是脊分叉或终止的唯一的、可测量的物理点。
虽然本公开中描述的许多实施例涉及指纹生物统计，但是将理解，用于创建用户的伪身份、将用户的优选内容服务(诸如感兴趣的节目类型、用户的观看习惯和对内容的观看行为)相关联的方法和过程允许以隐蔽且自然的方式提供个性化服务，而甚至无需用户预先注册或登记他/她自身，该方法和过程适用于传统应用中的需要注册/登记的其他生物统计传感器，例如，区分用户握持方式的面部或虹膜识别传感器，用于语音签名的麦克风，接触或抓握传感器(例如，电容、机械或压力传感器)，或位于装置外围边缘上的确定静脉数据的光学传感器。
传统的指纹验证可以包括两个不同的阶段：登记和匹配。指纹验证可利用登记来初始化，在此期间，按照系统定义的次序依次捕获多个指纹图像，例如，屏幕上的图形指纹带有动画/突出显示，并指示用户继续以定义的次序(通常为重叠方式和不同的定向角度)按压指纹传感器。屏幕可位于如智能电话或TV屏幕的手持装置上或者任何显示装置上，以向用户提供视觉享受。通过在登记期间将所有细节表示的细节的并集组成可接受模板来形成参考指纹模板。然后，成功终止登记过程。用户(如果选择的话)可登记多于一个手指或同一手指超过一次以形成一个或多个参考指纹模板。指纹的匹配包括注册之后进行输入指纹扫描，并与一个或多个参考指纹模板进行比较。
图1A、图1B、图1C示出了指纹登记的示例。如图1A中示出的，提示用户将他/她的手指放置在指纹传感器上。在获得指纹图像之后，执行特征提取，例如细节提取。如图1B中所示，为形成完整模板而提取的信息量以具有不同色线的部分完整指纹图像进行动画处理，以向用户显示进度。如图1C中所示，用户必须通过以不同角度或取向反复放置并从传感器上抬起手指来继续登记，以使系统完成模板，此时系统可发出通知。该模板稍后用于与指纹扫描进行比较，以在系统可提供自定义服务(例如，个性化的节目和指南)之前验证用户的身份。许多系统尝试从由小型传感器(例如，触摸传感器或滑动传感器)产生的图像序列重建指纹模板。由于指纹生物识别技术行业一直在通过减小传感器尺寸来降低传感器成本，因此小型传感器很常见。组合指纹的许多基于细节的方法都依赖于预定的细节特征或图像重叠，以登记至少预定的指纹最小宽度以形成模板。在登记期间，可能会提示用户反复放置和抬起手指，直到接收到具有所需细节特征或重叠的一组图像为止。在登记期间，除非完成整个登记，否则用户无法进入下一阶段。如果用户过早退出登记，则如果用户意图使用需要登记的某个应用程序(例如，接收个性化节目和指南)，用户必须重新启动整个登记，因为他/她的指纹信息不在数据库中。
图2是参照图1A至图1C描述了指纹登记的示例的流程图。在一些实施例中，可对设备执行指纹登记。
在204处，如果指纹不在模板存储器中，则设备可提示用户登记。在一些实施例中，该设备可呈现与图1A中示出的用户界面相似的用户界面，以便提示用户登记指纹。
在206处，该设备可通过指纹传感器来捕获指纹。所捕获的指纹数据可存储到捕获存储器210中。
在208处，该设备可获取所捕获的指纹数据，并使该指纹数据与来自捕获存储器210的先前的指纹捕获相关。
在216处，该设备可确定是否获取了关于该指纹的足够信息。如果获得了足够信息，则该设备可进行至218。如果还未获取足够信息，则该设备可进行至214。
在214处，该设备可准备下一个指纹捕获。然后该设备可循环回到206以捕获指纹。在一些实施例中，在206至216处的操作期间，该设备可呈现与图1B中示出的用户界面相似的用户界面。
在218处，该设备可将经登记的指纹特征存储到模板存储器230中。在234处，该设备可提示用户完成登记过程。在一些实施例中，该设备可呈现与图1C中示出的用户界面相似的用户界面。
图3是当用户正在消费来自媒体装置的内容和服务时无需登记过程而识别用户并创建用户的伪身份的方法的流程图。在一些实施例中，安装在诸如遥控器装置或智能装置的手持装置上的指纹传感器可用作传感器技术。在一个实施例中，智能电话可用作遥控器装置。智能电话可包括捕获指纹数据的指纹传感器。在另一实施例中，安装在控制台或手持装置上的面部或虹膜识别传感器可用作传感器技术。在又一实施例中，用于语音签名的嵌入到手持装置中的麦克风可用作传感器技术。在一些实施例中，可通过设备(例如，以下分别参照图13和图14描述的设备1302或1302’)来执行该方法的操作。
小型化是指纹传感器的理想特性，因为除了成本降低之外，传感器越小，越容易将这样的传感器嵌入诸如膝上型计算机、智能装置、遥控器或安全设备(诸如门锁、挂锁或像拇指驱动器一样的存储介质)的普通设备中。在一些实施例中，感测面积为6mm×6mm且有效分辨率为120×120像素的电容式触摸传感器可集成在遥控器装置上。图3中描述的方法可以是迭代的，并且可以重复，只要用户在消费来自媒体装置的内容服务的同时正在使用该装置。
在301处，可通过指纹传感器捕获指纹图像。在302处，可以对输入的指纹图像进行电子处理，以提供由脊末端和分叉构成的脊线和细节点的骨架图像，其中细节点的空间位置和每个细节点的参考被作为生物统计数据集记录在存储介质中。来自指纹图像的细节提取的技术在本领域中是公知的，因此这里将不再讨论。
由于不理想的皮肤条件和固有的低质量手指(例如，湿的指纹、具有许多切口的指纹或其中由于未正确地放置手指以覆盖传感器而导致的部分或完全空白的图像)，捕获到的指纹图像的很大百分比可能具有差的质量。具有差质量的生物统计数据集可包含很少的有用细节点。在303处，该设备可以确定生物统计数据集的质量是否良好。如果生物统计数据集的质量良好，则该设备可以进行至304。如果生物统计数据集的质量较差，则该设备可以丢弃该生物统计数据集并循环回到301。
在304处，将良好数据集与所有先前捕获的数据集进行比较。在305处，该设备确定该数据集是否与任何先前捕获的数据集匹配。如果该数据集与先前捕获的数据集匹配，则认为该数据集与先前捕获的数据集所关联的TID匹配。如果该数据集与单个TID匹配，则该设备可进行至313。如果该数据集与多个TID匹配，则该设备可进行至311。如果该数据集与任何现有的TID不匹配，则该设备可进行至306。
在最初的迭代中，仅捕获了一个良好的数据集，因此304处的操作(稍后将详细描述)不适用。在这样的情况下，在确定该数据集具有良好的质量(在303处)之后，该设备可以直接进行到306。
在306处，该设备可确定创建临时伪身份(TID)。在307处，该设备可使生物统计数据集与新TID相关联。
在308处，该设备可确定与TID相关联的数据集的数量是否超过预定阈值。如果与TID相关联的数据集的数量超过预定阈值，则该设备可进行到309。如果与TID相关联的数据集的数量不超过预定阈值，则该设备可循环回到301。
在一些实施例中，该阈值可以是选自于6至20范围的值。可基于测试数据凭经验来确定该阈值。例如，在使用集成有传感器的手持装置时，阈值6可在较短的时间内将与用户的特定手指相关联的特定TID提升并指派为伪身份(PID)。使用较低阈值6的缺点是精度较低，这与固有的小传感器尺寸有关。20或更大的较高阈值可在将用户的特定手指关联时给出更好的准确性，因为该数据集是在使用集成有传感器的手持装置来消费来自媒体装置的内容服务的较长时间段内累积的。
在309处，可合并TID中的数据集以丢弃冗余或重复项以减少存储器中的数据大小。309处的操作可以是可选的，因为可在随后的比较中使用TID中的未合并的数据集。
在310处，将TID提升为PID。在一些实施例中，第一PID可被指派为PID1。在随后的迭代中，可以以升序(例如，PID2、PID3、PID4等)对下一个提升的TID进行编号。
小传感器与用户的手指在该传感器上的不适当放置的组合导致重叠区域中的少量细节。在该方法中期望增加手指覆盖率以确定两个指纹是否来自同一手指。在随后的迭代中，如上所述，重复进行细节点的捕获并将其转换成生物统计数据集，以生成与一个或多个现有的TID匹配的数据集(如在305处确定的)。
图4A至图4C示出了当新可用的生物统计数据集与单个临时伪身份400匹配时的操作示例。TID 400与具有从先前指纹提取的细节点410的生物统计数据集401相关联。新可用的生物统计数据集402、403、404中的每一个与生物统计数据集401匹配，因此分别如图4A、图4B、图4C中所示，与TID 400具有单个匹配。
返回参照图3，在313处，作为找到单个匹配的结果，该设备可确定匹配的生物统计数据集(例如，生物统计数据集401与402)之间的重叠率。该重叠率被计算为匹配的生物统计点占总点数的百分比。在图4A中的示例中，生物统计数据集401与402之间的重叠率是60％(即，5个中的3个)。
在314处，将重叠率与预定阈值进行比较。在一些实施例中，如果重叠率在阈值范围内，则该设备可以进行到315。如果重叠率不在阈值范围内，则该设备可以进行到316。
可基于测试数据凭经验来确定该阈值范围。在一个实施例中，该设备可以接受20％与80％之间的重叠率以将新可用的数据集(例如，图4A中的生物统计数据集402)添加到匹配的TID(例如，TID400)(在315处)。如上所述，该设备然后可确定TID 400中的数据集的数量是否超过预定阈值(在308处)。
如果新可用的数据集(例如，图4B中的生物统计数据集403)与匹配的数据集(例如，生物统计数据集401)之间的重叠率小于20％(例如，如图4B中示出的7中的1个)，则由于新可用的数据集在确保数据集来自同一手指以增加手指覆盖时不提供高置信度，因此可丢弃新可用的数据集(例如，生物统计数据集403)(在316处)以减小数据大小。如果新可用的数据集(例如，图4C中的生物统计数据集404)与匹配的数据集(例如，生物统计数据集401)之间的重叠率大于80％(例如，如图4C中示出的4个中的4个)，则由于新可用的数据集不提供更多有用的信息来增加手指覆盖，因此可丢弃新可用的数据集(例如，生物统计数据集404)(在316处)以减小数据大小。当用户多次将手指放置在相同或非常相似的位置时，可能发生这种情况。
图5示出了当新可用的数据集与多个临时伪身份匹配时的操作示例。在一个实施例中，用户可将手指的左侧多次放置在传感器上，并且已经成功创建了一些数据集(例如，生物统计数据集505、506)以与TID(例如，TID 501)相关联。用户稍后可以将同一手指放在传感器上，但更多地朝向该手指的右侧。即使该数据集来自同一手指，这也会导致创建另一TID(例如，TID 502)。可通过确定任何新可用的数据集是否具有多个匹配(图3中的305处)来克服该问题。当用户最终将同一手指放置在与手指左右两侧图像重叠的位置时，可检测到多个匹配。例如，生物统计数据集515与图5中的生物统计数据集506和513重叠。TID 501与两个生物统计数据集505和506相关联，而TID 502与四个数据集：507、509、510和513相关联。
返回参照图3，在311处，可选择具有更多数据集(例如，图5中的TID 502)的TID。在312处，该设备可将多个匹配的TID(例如，TID 501和502)中的数据集组合到选定的TID(例如，TID 502)中，并去除其他TID(例如，TID 501)。然后该设备可确定与经组合的TID(例如，TID 502)相关联的数据集的数量是否超过预定阈值(在308处)；并且当与经组合的TID相关联的数据集的数量超过该阈值时，将TID提升为PID(在310处)。
如上所提及的，本公开描述了用于通过使用与遥控器装置集成并连接到媒体装置的传感器并在用户消费来自媒体装置的内容和服务时创建用户的伪身份(PID)来识别用户的方法和设备。当创建伪身份时，用户的内容偏好(例如，观看历史、搜索历史、购买历史、偏好频道、感兴趣的节目类型等)、用户的观看习惯(例如，一天的特定时间、小时数、分辨率偏好、音量级别等)以及用户对内容的观看行为(例如，快进部分、倒回或暂停部分等)与PID相关联。在后续使用中，可以以隐蔽且自然的方式通过服务提供商向用户提供诸如个性化指南和节目、用户选择的偏好、针对性广告或内容和服务推荐的个性化服务，而甚至无需用户预先注册或登记。随着与用户相关联的伪身份被传输，用户可不需要提供个人识别信息，由此可抑制恶意方对个人造成身体、经济和情感伤害的能力。
在一些实施例中，可在个性化媒体消费的背景下描述本公开中执行的操作。图6是示出了用于无需注册过程的针对个性化的内容和服务识别用户的示例系统600的图。如所示出的，媒体装置601(例如，流媒体装置、机顶盒等)可操作地连接到内容呈现装置602。媒体装置601和内容呈现装置602可合并到单个装置(例如，智能TV)中。遥控器装置603可采取诸如射频遥控器、智能电话或平板计算装置的手持装置的形式。遥控器装置603可包括用于捕获用户604的生物统计信息的一个或多个传感器。遥控器装置603可经由托管在云中的云服务605将信息和数据传送到其他系统(诸如媒体装置601和内容呈现装置602)。这可允许云服务605应用附加的处理，而遥控器装置603仅用来收集识别用户所需的数据，但是缺乏本地处理数据的处理能力。可以经由云服务605来实施神经网络服务607(将在后面详细描述)。内容呈现装置602可显示用于用户604导航、浏览和消费的由服务提供商经由媒体装置601提供的内容的用户界面仪表板606。该内容可以包括收费频道、广播节目和基于互联网的内容。该内容可以包括例如新闻、体育、天气、商业、购物、交通、股票等，并且可以提供一系列内容类型或种类，诸如健康和健身、纪录片、喜剧、科幻小说、动作/冒险、恐怖、浪漫、戏剧等。
图7是示出了用户界面仪表板700的示例的图。在一些实施例中，用户界面仪表板700可以是以上参照图6描述的用户界面仪表板606。用户界面仪表板700可包括菜单701、背景窗702、喜欢内容列表703和推荐内容列表704。菜单701可包括管理内容和装置设定的选择，例如，“收藏夹”705、“下一步观看”、“TV节目”、“点播电影”和“设定”。可经由设置在遥控器装置(例如，以上参照图6描述的遥控器装置603)上的导航键(例如，上/下、左/右箭头键、“选择”键等)来选择由用户界面仪表板700提供的选项。
在一个实施例中，指纹传感器可集成到遥控器装置的“选择”键中。当用户通过将手指放置在集成在“选择”键中的指纹传感器上按下“选择”键时，可捕获指纹图像，并且可捕获生物统计信息并提取该生物统计信息以生成伪身份，如以上参照图3中的流程图描述的。可在遥控器装置(例如，遥控器装置603)、媒体装置(例如，媒体装置601)或云服务(例如，云服务605)中的一个或多个中完全执行以上参考图3描述的操作。
在一些实施例中，可响应于用户的选择(例如，收藏夹705)来突出显示经由遥控器上的导航键选择的选项。如果不知道有关用户的身份信息，则服务提供商可提供默认设定和内容。该示例用户界面中703和704中的内容列表是动作/冒险电影类型(例如，加勒比海盗、神奇女侠、侏罗纪公园等)。在默认设定中，列出的内容可能是不同电影类型(例如喜剧、戏剧、音乐、恐怖等)的混合，以迎合不同用户的偏好。背景窗702可使用默认的配色方案(例如，蓝色、黑色等)在喜欢内容列表703中显示第一内容的图片或空白屏幕。服务提供商可允许用户改变背景窗702(例如，通过选择“设定”选项)以显示用户加载到媒体装置中的定制的配色方案或图片(例如，家庭照片、风景照片或任务提醒)。
图8是示出了呈现在用户界面仪表板710上的电影类型列表712的图并且选择了“喜剧”711电影类型。在一些实施例中，用户界面仪表板710可以是以上参考图6描述的用户界面仪表板606。当用户按下“选择”键以确认选择时，用户界面仪表板710将示出更多选择，如图9中所示。
用户可选择播放选定的电影或继续浏览，选择预览概要或播放预告片。在一段时间内，按下“选择”键的多个动作可允许系统生成足够的置信度，以将选定的TID提升为PID，例如，作为用户1。用户1的分配对服务提供商来说可以是已知的。服务提供商可以将PID与在后台收集的许多其他数据相关联，以决定是继续进行数据收集和伪身份分配更新，还是开始向用户提供定制的指南、内容。随着与用户相关联的伪身份在云中传输，用户可能不需要提供个人身份信息，由此可抑制恶意方对个人造成身体、经济和情感伤害的能力。
图9示出了在用户界面仪表板720上提示通知721，以示出创建了伪身份以允许服务提供商提供定制内容而无需用户进行注册过程。在实际应用中，通知721可能是隐蔽的，并且可能不会让用户知道。
图10和图11示出了用户界面仪表板730和740，其示出了针对分配有伪身份“用户1”的用户(例如，用户604)的定制设定。背景窗731和741可显示用户喜欢的个性化图片或配色方案。在浏览期间，用户可通过选择“添加到收藏夹”选项732来选择现在或以后观看的电影。然后，所选择的内容被显示在优选内容列表742中，代替图7中所示的默认内容列表703。如743中所示，服务提供商可使用从用户的观看习惯和观看行为收集的数据来提供内容推荐(诸如优选内容类型或优选内容提供商)。以这种方式，用户可能能够绕过他/她不感兴趣的那些内容。
在一些实施例中，取决于与本公开中描述的操作相关联使用的生物统计传感器技术，可能为同一用户生成多于一个的伪身份。作为集成到遥控器装置中的指纹传感器的示例，用户可使用不同手指(例如，左手拇指和右手拇指)进行导航，同时消费来自媒体装置的内容，从而在一段时间内生成两个伪身份。在集成到遥控器装置中的用于语音签名的麦克风的另一示例中，由于像环境和健康(例如，嘈杂的背景或用户感冒)的外部因素引起的语音签名变化，可能生成多于一个的伪身份。
返回参照图6，可经由云服务605来实现神经网络服务607，以提供装置以从用户的观看习惯和观看行为的内容(例如，用户感兴趣的节目类型)和数据收集数据并将该数据与用户604的伪身份相关联。
图12示出了呈现神经网络服务607可如何收集数据以将多于一个的伪身份与同一用户相关联使得服务提供商可向用户提供更好的个性化服务(诸如个性化指南和节目、用户选择的偏好、针对性广告或内容推荐)的表。在一些实施例中，用户在观看内容时的观看习惯(例如，一天中的特定时间、小时数等)以及用户在执行关于内容的各种功能时的观看行为(例如，快进部分、倒回或暂停部分等)可被监视并用作与伪身份751相关联的属性752、内容类型753。服务提供商可通过以上参考图3描述的操作来获知伪身份751(例如，用户1、用户2、用户3等)。假设用户1具有周日夜晚8:00在Netflix上观看喜剧电影1小时到2小时的习惯，并且用户3具有相似的习惯和电影类型，则神经网络服务607可高度假定用户1和用户3很可能是同一用户。神经网络服务607可使服务提供商能够将类似的广告和内容推荐瞄准用户1和用户3。
尽管所描述的许多实施例涉及指纹生物统计，但是将理解，所述方法和过程可用于传统应用中的需要注册/登记的其他生物统计传感器(例如，面部或虹膜识别传感器、用于语音签名的麦克风、区分用户握持方式的接触或抓握传感器(例如电容、机械或压力传感器)或者用于确定静脉数据的位于装置外围边缘上的光学传感器)，其中，所述方法和过程用于创建用户的伪身份，将多于一个的伪身份与用户所喜欢的内容服务相关联，将用户的观看习惯和观看行为与该内容服务相关联以允许将以隐蔽且自然的方式提供个性化指南和内容服务，而甚至无需用户预先注册或登记。
图13是示出了示例性设备1302中的不同装置/部件之间的数据流的概念数据流程图1300。设备1302可包括遥控器装置(例如，遥控器装置603)、媒体装置(例如，媒体装置601)或云服务(例如，云服务605)中的一个或多个。设备1302可包括生物统计处理部件1304，其被配置为将从一组生物统计传感器1350接收的生物统计信息转换成生物统计数据集。在一个实施例中，生物统计处理部件1304可执行以上参照图3中的302描述的操作。在一些实施例中，该组生物统计传感器1350可以是设备1302的一部分。在一些实施例中，该组生物统计传感器1350可以与设备1302分离。
设备1302可包括PID生成部件1306，其被配置为基于从生物统计处理部件1304接收的生物统计数据集生成PID。在一个实施例中，PID生成部件1306可执行以上参照图3中的304、305、306、307、308、309、310、311、312、313、314、315或316描述的操作。
设备1302可包括配置文件生成部件1308，其被配置为生成用户配置文件以与PID相关联。设备1302可包括个性化服务部件1310，其被配置为基于用户的生物统计数据集和与匹配的PID相关联的用户配置文件向用户提供个性化服务。
设备1302可包括执行图3的前述流程图中的算法的每个块的额外的部件。如此，可通过部件来执行图3的前述流程图中的每个块，并且该设备可包括那些部件中的一个或多个。部件可以是一个或多个硬件部件，该硬件部件被特别配置为执行所述过程/算法，所述过程/算法由配置为执行所述过程/算法的处理器实施、存储在计算机可读介质内以由处理器实施或它们的某种组合。
图14是示出了用于采用处理系统1414的设备1302'的硬件实施方式的示例的图1400。设备1302'可以是以上参照图13描述的设备1302。处理系统1414可用总线架构来实施，该总线架构通常由总线1424表示。总线1424可根据处理系统1414的特定应用和总体设计约束包括任意数量的互连总线和桥接器。总线1424将包括一个或多个处理器和/或硬件部件(由处理器1404、部件1304、1306、1308、1310、生物统计传感器1430以及计算机可读介质/存储器1406表示)的各种电路链接在一起。总线1424还可链接各种其他电路，诸如定时源、外围装置、电压调节器和电源管理电路，这些在本领域中是公知的，因此将不再赘述。
处理系统1414可耦接到收发器1410。收发器1410耦接到一个或多个天线1420。收发器1410提供了一种用于通过传输介质与各种其他设备进行通信的装置。收发器1410从一个或多个天线1420接收信号，从接收到的信号中提取信息，并将所提取的信息提供给处理系统1414。另外，收发器1410从处理系统1414接收信息，并且基于接收到的信息，生成要施加到一个或多个天线1420的信号。
处理系统1414包括耦接到计算机可读介质/存储器1406的处理器1404。处理器1404负责包括执行计算机可读介质/存储器1406上存储的软件的一般处理。该软件在由处理器1404执行时使处理系统1414对任何特定设备执行所述的各种功能。计算机可读介质/存储器1406还可用于存储由处理器1404在执行软件时操纵的数据。处理系统1414还包括部件1304、1306、1308、1310中的至少一个。这些部件可以是在处理器1404中运行且驻留/存储在计算机可读介质/存储器1406中的软件部件、耦接到处理器1404的一个或多个硬件部件或者他们的某种组合。
在下面中，将示出本公开的各个方面：
示例1是用于用户识别的方法或设备。该设备可使用一组生物统计传感器来捕获用户的生物统计信息。该设备可将用户的生物统计信息转换成用户的生物统计数据集。该设备可确定生物统计数据集与任何现有的临时伪身份是否匹配。当生物统计数据集与任何现有的临时伪身份不匹配时，该设备可创建用户的临时伪身份以与生物统计数据集相关联。该设备可确定临时伪身份是否满足一组伪身份标准。当临时伪身份满足该组伪身份标准时，该设备可将用户的临时伪身份转换成用户的伪身份。
在示例2中，示例1的主题可选择性地包括：为了确定生物统计数据集是否与任何现有的临时伪身份匹配，该设备可确定生物统计数据集是否匹配与任何现有的临时伪身份相关联的生物统计数据集。
在示例3中，示例1和示例2中的任一个的主题可选择性地包括：当生物统计数据集与至少一个现有的临时伪身份匹配时，该设备还可确定生物统计数据集是否与单个现有的临时伪身份或多个现有的临时伪身份匹配。
在示例4中，示例3的主题可选择性地包括：该设备还可：当生物统计数据集与单个现有的临时伪身份匹配时，计算生物统计数据集与匹配的现有的临时伪身份之间的重叠率；确定重叠率是否满足重叠标准；以及当重叠率满足重叠标准时，使生物统计数据集与匹配的现有的临时伪身份相关联。
在示例5中，示例4的主题可选择性地包括：当重叠率在数值范围内时，可满足重叠标准。
在示例6中，示例3至示例5中的任一个的主题可选择性地包括：设备还可：当生物统计数据集与多个现有的临时伪身份匹配时，将多个现有的临时伪身份组合以形成组合的临时伪身份；以及使生物统计数据集与组合的临时伪身份相关联。
在示例7中，示例1至示例6中的任一个的主题可选择性地包括：当与临时伪身份相关联的生物统计数据集的数量超过预定值时，可满足该组伪身份标准。
在示例8中，示例7的主题可选择性地包括：在将临时伪身份转换成伪身份之前，该设备还可将与临时伪身份相关联的生物统计数据集合并。
在示例9中，示例1至示例8中的任一个的主题可选择性地包括：该设备还可使用户配置文件与用户的伪身份相关联。
在示例10中，示例9的主题可选择性地包括：可基于用户的内容偏好、用户的观看习惯或用户对内容的观看行为中的至少一个来生成用户配置文件，其中，在捕获用户的生物统计信息之前或之后的阈值时间段内获得用户的内容偏好、用户的观看习惯或用户对内容的观看行为。
在示例11中，示例9至示例10中的任一个的主题可选择性地包括：该设备还可：使用该组生物统计传感器来捕获第二用户的第二生物统计信息；将第二用户的第二生物统计信息转换成第二生物统计数据集；确定第二生物统计数据集是否与特定伪身份匹配；以及基于与特定伪身份相关联的用户配置文件向第二用户提供个性化服务。
应理解，公开的处理/流程图中的块的特定顺序或层次是示例性方法的说明。应理解，基于设计偏好，可重新排列处理/流程图中的块的特定顺序或层次。此外，某些块可合并或省略。所附方法权利要求以示范的顺序呈现各种块的元素，并且不意味着限制于所呈现的特定顺序或层次。
先前的描述被提供以使得本领域中的任何技术人员都能够实践本文所描述的各种方面。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员将是显而易见的，并且本文所定义的一般原理可应用于其他方面。因此，权利要求不意图受限于本文所示的方面，而是与符合权利要求语言的全部范围一致，其中，除非特别说明，否则对单数元件的引用并不旨在表示“一个且仅一个”，而是可为“一个或多个”。本文中使用的词语“示例性”表示“用作示例、例子或说明”。本文中任何被描述为“示例性”的方面不必被解释为较其他方面更为优选的、或更有利。除非另有说明，否则“一些”指示一个或多个。诸如“A、B或C中的至少一个”、“A、B或C中的一个或多个”、“A、B和C中的至少一个”、“A、B和C中的一个或多个”以及“A、B、C或它们的任何组合”的组合包括A、B和/或C的任何组合，并且可包括多个A、多个B或多个C。具体而言，诸如“A、B或C中的至少一个”、“A、B或C中的一个或多个”、“A、B和C中的至少一个”、“A、B和C中的一个或多个”以及“A、B、C或它们的任何组合”的组合可以是只有A、只有B、只有C、A和B、A和C、B和C、或者A和B和C，其中，任何这样的组合可包括A、B、或C中的一个或多个构件。本领域普通技术人员公知或以后将知道的贯穿本公开所描述的各种方面的元件的所有结构和功能等同物通过引用明确地并入本文，并且旨在由权利要求所涵盖。此外，无论在权利要求中是否明确地记载了这样的公开，本文所公开的内容都不旨在致力于公众。词语“模块”、“机制”、“元件”、“装置(device)”等不能代替词语“装置(means)”。因此，除非使用短语“用于……的装置”明确地记载元件，否则任何权利要求元素都不解释为装置加功能。

Claims (20)

1.一种用户识别的方法，包括：
使用一组生物统计传感器来捕获用户的生物统计信息；
将所述用户的生物统计信息转换成所述用户的生物统计数据集；
确定所述生物统计数据集是否与任何现有的临时伪身份匹配；
在所述生物统计数据集与任何现有的临时伪身份不匹配时，创建所述用户的临时伪身份，以与所述生物统计数据集相关联；
确定所述临时伪身份是否满足一组伪身份标准；以及
在所述临时伪身份满足所述一组伪身份标准时，将所述用户的临时伪身份转换成所述用户的伪身份。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述生物统计数据集是否与任何现有的临时伪身份匹配包括：
确定所述生物统计数据集是否匹配与任何现有的临时伪身份相关联的生物统计数据集。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在所述生物统计数据集与至少一个现有的临时伪身份匹配时，确定所述生物统计数据集是与单个现有的临时伪身份匹配还是与多个现有的临时伪身份匹配。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：
在所述生物统计数据集与单个现有的临时伪身份匹配时，计算所述生物统计数据集与所匹配的现有的临时伪身份之间的重叠率；
确定所述重叠率是否满足重叠标准；以及
在所述重叠率满足所述重叠标准时，将所述生物统计数据集与所匹配的现有的临时伪身份相关联。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述重叠率在一数值范围内时，所述重叠标准被满足。
6.根据权利要求3所述的方法，还包括：
在所述生物统计数据集与所述多个现有的临时伪身份匹配时，将所述多个现有的临时伪身份组合以形成组合的临时伪身份；以及
将所述生物统计数据集与所组合的临时伪身份相关联。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，在与所述临时伪身份相关联的生物统计数据集的数量超过预定值时，所述一组伪身份标准被满足。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
在所述临时伪身份被转换成所述伪身份之前，合并与所述临时伪身份相关联的生物统计数据集。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
将用户配置文件与所述用户的伪身份相关联。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，基于所述用户的内容偏好、所述用户的观看习惯或所述用户对内容的观看行为中的至少一个来生成所述用户配置文件，其中，在捕获所述用户的生物统计信息之前或之后的阈值时间段内获得所述用户的内容偏好、所述用户的观看习惯或所述用户对内容的观看行为。
11.根据权利要求9所述的方法，还包括：
使用所述一组生物统计传感器来捕获第二用户的第二生物统计信息；
将所述第二用户的第二生物统计信息转换成第二生物统计数据集；
确定所述第二生物统计数据集与特定伪身份匹配；以及
基于与所述特定伪身份相关联的用户配置文件来向所述第二用户提供个性化服务。
12.一种用于用户识别的设备，所述设备包括：
一组生物统计传感器，其被配置为捕获用户的生物统计信息；以及
至少一个处理器，其被配置为：
将所述用户的生物统计信息转换成所述用户的生物统计数据集；
确定所述生物统计数据集是否与任何现有的临时伪身份匹配；
在所述生物统计数据集与任何现有的临时伪身份不匹配时，创建所述用户的临时伪身份，以与所述生物统计数据集相关联；
确定所述临时伪身份是否满足一组伪身份标准；以及
在所述临时伪身份满足所述一组伪身份标准时，将所述用户的临时伪身份转换成所述用户的伪身份。
13.根据权利要求12所述的设备，其中，为了确定所述生物统计数据集是否与任何现有的临时伪身份匹配，所述至少一个处理器被配置为：
确定所述生物统计数据集是否匹配与任何现有的临时伪身份相关联的生物统计数据集。
14.根据权利要求12所述的设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为：
在所述生物统计数据集与至少一个现有的临时伪身份匹配时，确定所述生物统计数据集是与单个现有的临时伪身份匹配还是与多个现有的临时伪身份匹配。
15.根据权利要求14所述的设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为：
在所述生物统计数据集与单个现有的临时伪身份匹配时，计算所述生物统计数据集与所匹配的现有的临时伪身份之间的重叠率；
确定所述重叠率是否满足重叠标准；以及
在所述重叠率满足所述重叠标准时，将所述生物统计数据集与所匹配的现有的临时伪身份相关联。
16.根据权利要求14所述的设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为：
在所述生物统计数据集与所述多个现有的临时伪身份匹配时，将所述多个现有的临时伪身份组合以形成组合的临时伪身份；以及
将所述生物统计数据集与所组合的临时伪身份相关联。
17.根据权利要求12所述的设备，其中，在与所述临时伪身份相关联的生物统计数据集的数量超出预定值时，所述一组伪身份标准被满足。
18.根据权利要求12所述的设备，其中，所述至少一个处理器还被配置为：
将用户配置文件与所述用户的伪身份相关联。
19.根据权利要求18所述的设备，其中，基于所述用户的内容偏好、所述用户的观看习惯或所述用户对内容的观看行为中的至少一个来生成所述用户配置文件，其中，在捕获所述用户的生物统计信息之前或之后的阈值时间段内获得所述用户的内容偏好、所述用户的观看习惯或所述用户对内容的观看行为。
20.根据权利要求18所述的设备，其中，所述一组生物统计传感器还被配置为使用所述一组生物统计传感器来捕获第二用户的第二生物统计信息，其中，所述至少一个处理器还被配置为：
将所述第二用户的第二生物统计信息转换成第二生物统计数据集；
确定所述第二生物统计数据集与特定伪身份匹配；以及
基于与所述特定伪身份相关联的用户配置文件向所述第二用户提供个性化服务。
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