TWI670687B

TWI670687B - 基於位置調整運算裝置上設定值的技術

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Publication number: TWI670687B
Application number: TW106131246A
Authority: TW
Inventors: 亞歷山大 W. 克拉克; 肯特 E 比吉斯; 沁林; 麥德修 S. 亞瑟耶
Original assignee: 美商惠普發展公司有限責任合夥企業
Priority date: 2016-09-29
Filing date: 2017-09-12
Publication date: 2019-09-01
Also published as: US20210191735A1; TW201814655A; EP3449649B1; WO2018063243A1; CN109416726A; EP3449649A1; US11507389B2; EP3449649A4

Abstract

本文所揭示實例提供了運算裝置調整運算裝置上之設定值的能力。在一個實例性方法中，運算裝置經由運算裝置的一第一感測器擷取該運算裝置當前所處環境的影像，並檢測由該等影像所擷取之環境中的物體。作為一實例，該運算裝置基於從檢測到之物體收集的情境資料來判定環境的位置，並基於所判定的位置來調整該運算裝置上的設定值。

Description

基於位置調整運算裝置上設定值的技術

本發明係有關於基於位置調整運算裝置上設定值的技術。

發明背景行動運算的出現及普及使得可攜式運算裝置，由於其緊密的設計及輕重量，成為當今市場的主要產品。諸如筆記型電腦、平板電腦及智慧型手機的運算裝置通常包括用以提供身歷其境式音頻/視頻體驗的顯示部件及揚聲器。此外，運算裝置可具有連接到諸如Wi-Fi及藍牙之各種無線技術標準的天線。

依據本發明之一實施例，係特地提出一種方法，其包含經由一運算裝置的一第一感測器擷取該運算裝置當前所在之一環境的影像，檢測如由該等影像所擷取之該環境中的物體，基於從該等檢測到之物體所收集的情境資料來判定該環境的位置，以及基於該判定之位置來調整該運算裝置上的一設定值。

由於其緊密的設計及輕重量，諸如筆記型電腦、平板電腦及智慧型手機的運算裝置可用於各種環境中，並且可用於各種目的（例如工作或個人使用）。可使用運算裝置之不同環境的實例包括在工作、公共環境及家中。基於在特定時刻使用運算裝置的環境，使用者可能希望運算裝置上的某些設定值被修改，或甚至啟用或禁用。該等設定值的實例可有關於該運算裝置的音頻/視頻組件，諸如揚聲器或顯示部件，或者關於用以連接到各種無線技術標準之天線的設定值。

本文所揭示的實例提供了基於一運算裝置在特定時刻所處的位置或環境來自動調整該運算裝置上之設定值的能力。隨著該運算裝置所處的位置或環境改變，該運算裝置上的設定值可基於在該特定位置的使用者偏好而自動調整。作為一實例，一旦該運算裝置檢測到其係在公共環境中被使用，則一隱私過濾器可在顯示部件上自動啟用，以便確保正在顯示之內容的隱私。此外，如將進一步描述，基於檢測到運算裝置所在的位置，情境相關資料可自動地被提供在該運算裝置的該顯示部件上。藉由基於該運算裝置所在的位置而在該運算裝置上自動化這樣的程序，而非要求使用者記得要調整設定值，使用者生產力可增加且可自動化在公共環境中之隱私的實施。

參考附圖，圖1示出了根據一實例的一運算裝置100，其用以基於運算裝置100的當前位置來調整運算裝置100上之設定值。如將進一步描述，運算裝置100包括一第一感測器102及/或一第二感測器104，其可被單獨地或組合地用來藉由收集由感測器102、104所收集的情境資料來檢測運算裝置100的當前位置。作為一實例，第一感測器102可用來擷取影像，諸如RGB攝影機或紅外線（IR）攝影機，用以擷取運算裝置100當前所處環境的影像。作為一實例，第二感測器102可用來收聽聲音圖案及頻率，諸如麥克風。如將進一步描述，運算裝置100上的感測器可用來藉由檢測已知物體，視覺及音頻兩者，來判定運算裝置100所處的環境。作為一實例，透過在背景運行的一程序，物體檢測資料可被用來根據所判定的位置輪廓來調整運算裝置100上的設定值。可以調整之設定值的實例包括隱私螢幕設定值、音頻設定值、螢幕亮度及藍牙配對，如將進一步描述。

運算裝置100描繪有處理器106及記憶體裝置108，且如運算裝置100執行其操作的一實例，記憶體裝置108可包括可由處理器106執行的指令110~116。因此，記憶體裝置108可被稱為儲存程式指令，該等指令在由處理器106執行時實行運算裝置100的組件。如一實例，儲存在記憶體裝置108中的可執行程式指令包括用以擷取影像的指令（110）、用以檢測物體的指令（112）、用以判定位置的指令（114）、及用以調整設定值的指令（116）。

用以擷取影像的指令（110）表示在由處理器106執行時致使運算裝置100經由第一感測器102擷取運算裝置100當前所處環境之影像或視頻的程式指令。如一實例，第一感測器102可為運算裝置100上用以擷取運算裝置100前面或周圍之環境的影像或視頻的一RGB或IR攝影機。

用以檢測物體的指令（112）表示在由處理器106執行時致使運算裝置100檢測如該等影像所擷取之環境中的物體。如一實例，可使用用於各種感興趣物體的物體檢測演算法來處理所擷取視頻的各個影像或訊框，如將進一步描述。為了提高效率，可以使用維奧拉-瓊斯（Viola-Jones）方法學，如一實例之級聯分類器來檢測該等物體，以確保影像處理在處理器106上為即時、快速且無運算地負擔。然而，也可實現其他形式的物體檢測。例如，深入學習方法對於更高級的物體檢測可能是有用的。如一實例，神經形態架構係驅動深度學習的功率效率，因此也可使用各種物體檢測演算法組合來實現混合方法。為了解決第一感測器102擷取運算裝置100周圍之環境的隱私問題，物體檢測演算法可在擷取時分析物體的影像，然後刪除該等影像，而不是保存或儲存該等影像以供稍後分析。因此，僅擷取的資料為經由物體檢測演算法所檢測到之物體的類型。

用以判定位置的指令（114）表示在由處理器106執行時致使運算裝置100基於從上述檢測到的物體所收集的情境資料來判定由第一感測器102所擷取之環境的位置的程式指令。可檢測到不同類型的物體，其可提供運算裝置100所處之環境種類的線索。例如，如果檢測到飛機座椅，由於飛機座椅本質上可能為獨特且常見，所以飛機座椅可提供出運算裝置100正被飛機上之使用者所使用的情境資料。類似地，如果檢測到桌子及椅子，則諸如椅子及桌子的家具可被列載，以提供出運算裝置100可能正被在咖啡館或餐館中之使用者所使用的情境資料。此外，如果檢測到樹木及植物，則不同種類的樹木及植物可被列載，以指出運算裝置100可能被在戶外環境（例如大自然的某處）中的使用者所使用。如一實例，如果檢測到隔間板，各種類型的標準化隔間可被列載以指出運算裝置100可能正被在隔間環境中（例如在工作中）之使用者所使用。

用以判定運算裝置100是否在特定位置的閾值可變化。例如，用以判定運算裝置100當前是否正在機場中使用所需的物體數量可與用以判定運算裝置100當前是否正在餐廳中使用所需的物體數量不同。除了具有預定類別用來判定運算裝置100當前正被使用的位置之外，諸如上述類別（例如，飛機、餐廳、戶外環境或在工作），第一感測器102所擷取的一些環境可能不屬於任何預定類別。作為替代，當運算裝置100檢測到物體時，如上所述，運算裝置100可記錄物體之類型、該等物體之相對位置及該等物體之數量。如果發現使用者在該環境中不斷地及重複地使用運算裝置100，則可針對新環境動態建立一類別。

當從所檢測到的物體收集情境資料時，為了判定由第一感測器102所擷取之環境的位置，運算裝置100可能會考慮物體被擷取的場景。如一實例，該等場景對應於被擷取物體及其等周圍環境的組合，如由第一感測器102所擷取者。藉由考慮檢測到的物體如何在場景中相對於彼此佈置，可提供位置的更準確評估。參考上述實例，關於飛機座椅的檢測，儘管飛機座椅本質上可能是獨特且常見，但是如果僅檢測到一個飛機座椅，或者如果檢測到多個飛機座椅，但卻未以通常在飛機中所見的方式佈置，運算裝置100可能會判定其不在飛機中。然而，當考慮物體被擷取的場景時，如果檢測到飛機座椅的佈置，如通常在飛機中所見的那樣，則運算裝置100可能會判定其在飛機中。

用以調整設定值的指令（116）表示當由處理器106執行時，致使運算裝置100基於所判定的位置來調整運算裝置100上之設定值的程式指令。如一實例，一旦由第一感測器102所擷取的影像被用來檢測物體並判定運算裝置100可能被使用者所使用的位置，則運算裝置100可自動地調整關於鎖定策略、隱私螢幕、音頻設定值、顯示亮度及藍牙裝置設定值等的設定值。關於鎖定策略，可使用判定的位置來動態地修改安全策略。例如，如果判定的位置是飛機或咖啡館，則運算裝置100可被改變為更快地鎖定，及如果判定的位置係在家裡或在隔間中（例如在工作），則鎖定較慢。關於隱私螢幕，如果判定的位置是諸如飛機或咖啡館的公共環境，則可動態地調用隱私螢幕。然而，在更私人的環境中，例如在家裡或在隔間中，隱私螢幕的使用可能不是必需的，因此自動禁用。

關於音頻設定值，可基於運算裝置100被判定在特定時刻所在的位置來自動做出音頻輸出改變。例如，音頻設定值可被自動調整及調節以適應運算裝置100當前所在的環境類型。關於顯示亮度，如一實例，如果運算裝置100之當前判定的位置被指為戶外，則螢幕的亮度可自動提高，以至於螢幕的內容可被看見。可使用這種亮度的自動調整來代替環境光感測器。關於藍牙裝置設定值，可能有一些裝置及組件係使用者可能只在特定環境中使用。因此，基於運算裝置100之判定的位置，運算裝置100可自動地與特定於所判定之位置的一組裝置配對。例如，當使用者在其隔間中時，其可能希望運算裝置100自動與藍牙耳機配對，但是當運算裝置100被判定在會議室中時，使用者可能希望運算裝置100自動地與藍牙揚聲器配對，即便使用者在會議室中時，使用者擁有其藍牙耳機或使用者的藍牙耳機在範圍內。

除了檢測運算裝置100當前正在使用的一般環境（例如飛機、咖啡館、戶外或在工作中）之外，由第一感測器102所擷取之環境所檢測到的一些物體可能對應於已知公司、商店及/或餐館的商標，提供運算裝置100可能被使用者在屬於特定公司的位置中被使用之指示。因此，對應於特定公司的資料可被顯示於運算裝置的螢幕上。例如，特定的咖啡館或餐館可將適當的資料推送到運算裝置100，諸如用以放置訂單或輕鬆存取適用優惠券的快速連結。如另一個實例，機場可能會推送飛行時間及排程，以及公告。

如一實例，將基於其判定的位置而調整的運算裝置100之設定值可為對應於所判定位置之運算裝置100之設定值的輪廓的一部分。例如，當運算裝置100當前被使用的判定位置指示出餐館時，除了啟用隱私螢幕之外，音頻設定值也可被調整。每個位置可具有要被調整之設定值的一獨特輪廓。例如，以下位置可具有其等自己的需要被調整之設定值的獨特輪廓：機場、咖啡廳/餐廳、隔間、會議室及家裡。關於檢測到特定公司的商標，如上所述，更具體的輪廓可存在並由該等公司組配。

如上所述，一第二感測器104可被單獨使用或與第一感測器102組合使用，用以檢測運算裝置100的當前位置。如一實例，第二感測器104可從運算裝置100當前所在之環境擷取周圍雜訊。在調整運算裝置100上之設定值之前，運算裝置100可判定所擷取的周圍雜訊是否對應於從由第一感測器102所擷取之物體所提供之情境資料所判定的位置，如上所述。

如一實例，第二感測器104可對應於運算裝置100上的一麥克風，且該麥克風可監聽已知的聲音圖案及頻率。處理器106可將輸入進來的音頻串流與定義的音頻實體相匹配。此信號處理動作可以是一相對簡單的閾值比較，也可以採用深度學習。所收集的周圍雜訊對於特定位置可以是唯一的，並對應於從由第一感測器102所擷取之物體所提供之情境資料所判定的位置。如一實例，機場具有透過揚聲器之周期性的公告及商業廣告。類似地，餐館及商店也可具有透過其等無線電之特定的廣告。所有這些已知實體可被用來判定裝置所在之環境的類型，以及判定所收集的噪聲是否對應於從由第一感測器102所擷取之物體所提供之情境資料所判定的位置。

除了檢測運算裝置100當前所在之環境中的物體之外，運算裝置100可判定檢測到的物體是否對應於人臉。如將在圖2中進一步描述，運算裝置可基於臉部的檢測來調整其設定值，包括檢測到之臉部的數量、該等臉部與裝置的接近度、以及該等臉部相對於裝置的方向（例如該等臉部是否將他們的注意力引向運算裝置的螢幕）。

記憶體裝置108通常表示能夠儲存可由處理器106執行之指令的任意數量的記憶體組件。記憶體裝置108係非暫時性，在意義上係其不包含暫時性信號，反而是由組配來儲存相關指令之至少一個記憶體組件所組成。因此，記憶體裝置108可為一非暫時性電腦可讀儲存媒體。記憶體裝置108可在單一裝置中實現或分佈在多個裝置上。同樣地，處理器106表示能夠執行由記憶體裝置108儲存之指令的任意數量的處理器。處理器106可整合在單一裝置中或分佈在多個裝置上。此外，記憶體裝置108可完全或部分地整合在與處理器106相同的裝置中，或者可為單獨的但可被該裝置及處理器106存取。

在一實例中，程式指令110~116可為一安裝套件的一部分，其在安裝時可由處理器106執行以實現運算裝置100的組件。在這種情況下，記憶體裝置108可為一可攜式媒體，諸如CD、DVD或快閃驅動器，或由可從其下載及安裝該安裝套件之伺服器所維護的一記憶體。在另一實例中，程式指令可為已安裝的多個應用程序或一應用程序的一部分。在本文中，記憶體裝置108可包括諸如硬驅動器、固態驅動器等的整合記憶體。

圖2示出了根據一實例之用以調整運算裝置200上之設定值的運算裝置200。運算裝置200包括一感測器202，感測器202可對應於運算裝置100的第一感測器102。如一實例，感測器202可被用來擷取影像，諸如RGB攝影機或紅外線（IR）攝影機，用以擷取運算裝置100當前所在之環境的影像。除了使用運算裝置200上之感測器來判定運算裝置200所在的環境之外，類似於由運算裝置100所執行的操作，運算裝置200可判定檢測到的物體是否對應於人臉。如一實例，透過在背景運行的一程序，可基於檢測到的物體是否對應於人臉來調整運算裝置200上的設定值。

類似於運算裝置100的處理器106及記憶體裝置108，運算裝置200描繪一處理器206及一記憶體裝置208，且如運算裝置200執行其操作的一實例，記憶體裝置208可包括可由處理器206執行之指令210~216。因此，記憶體裝置208可被稱為儲存程式指令，該等指令在由處理器206執行時，實現運算裝置200的組件。如一實例，儲存在記憶體裝置208中的可執行程式指令包括用以擷取影像的指令（210）、用以檢測臉部的指令（212）、用以判定距離的指令（214）、及用以調整設定值的指令（216）。

用以擷取影像的指令（210）表示在由處理器206執行時，致使運算裝置200經由感測器202擷取運算裝置200當前所在環境之影像或視頻的程式指令。如一實例，感測器202可為運算裝置200上的RGB或IR攝影機，用以擷取運算裝置200前面或周圍之環境的影像或視頻。

用以檢測臉部的指令（212）表示在由處理器206執行時致使運算裝置200判定在影像中是否存在被擷取之臉部的程式指令。類似於運算裝置100的指令112，可使用物體檢測演算法來處理擷取之視頻的每個影像或訊框，以判定該等影像中是否存在被擷取的臉部。為了解決感測器202擷取運算裝置200周圍之環境的隱私問題，物體檢測演算法可在擷取時分析物體的影像，然後刪除該等影像，而不是保存或儲存該等影像以待稍後分析。因此，所擷取的唯一資料是關於在該等影像中所擷取之任何臉部的資訊。

如一實例，判定在運算裝置200周圍的環境中是否檢測到任何臉部可能會影響要在運算裝置200上調整的設定值。如將進一步描述，關於在影像中擷取的任何臉部之資訊可被用來判定要在運算裝置200上調整的設定值。可從感測器202所擷取者收集到的資訊之實例包括檢測到的臉部之數量、該等臉部與運算裝置200的接近度、以及該等臉部相對於裝置的方向（例如該等臉部是否將他們的注意力引向運算裝置的螢幕）。關於檢測到的臉部之數量，知道運算裝置200周圍有多少人可為用來判定運算裝置200當前所在之環境的寶貴資訊。

用以判定距離的指令（214）表示在由處理器206執行時致使運算裝置200判定從運算裝置200檢測到之任何臉部之距離的程式指令。關於檢測到之臉部與運算裝置200的接近度，如將進一步描述，判定圍繞運算裝置200之環境中之那些人的聽覺及視力範圍係有用的，以便相應地調整設定值。作為判定檢測到之臉部之距離的實例，可估計運算裝置200之揚聲器與所檢測臉部之耳朵之間的距離及/或估計運算裝置200之螢幕與所檢測臉部之眼睛之間的距離。檢測到的每個臉部可具有各自與運算裝置200估計的距離。如一實例，當有2D成像感測器時，可使用各個臉部之尺寸及攝影機參數來估計距離，或者當有3D成像感測器時，可從深度圖來估計距離。

用以調整設定值的指令（216）表示在由處理器206執行時致使運算裝置200基於運算裝置200與臉部的距離而調整運算裝置200上之設定值的程式指令。關於判定聽力及視力範圍，如上所述，運算裝置200可基於臉部與運算裝置200的距離來自動調節揚聲器的音量。類似地，運算裝置200可基於臉部與運算裝置200的距離而自動調節螢幕的亮度及/或螢幕上的文字大小。如一實例，調整的設定值可係基於檢測到之臉部之距離的平均值、最小距離、或最大距離。

如一實例，關於確保運算裝置200之螢幕上所提供的資訊係於運算裝置200周圍檢測到之臉部的視力範圍內，運算裝置200可在調整螢幕的亮度及/或螢幕上的文字大小之前，確保檢測到之臉部中之至少一者的焦點是否朝向運算裝置200的螢幕。如果檢測到沒有一個臉部將其焦點引向運算裝置200，則僅可自動調整運算裝置200的可聽範圍，以便確保運算裝置200周圍的人可聽到運算裝置200上正在播放的內容。

圖3是根據一實例之運算裝置用以實現基於運算裝置的當前位置來調整運算裝置上之設定值的方法而採取之步驟的流程圖300。在討論圖3時，可參考圖1及圖2所示的實例運算裝置100、200。提供這樣的參考係用以提供上下文實例，而不是限制圖3所示方法可被實現的方式。

在步驟310，運算裝置經由該運算裝置的一第一感測器擷取該運算裝置當前所在環境的影像。如一實例，該第一感測器可為該運算裝置上的一RGB或IR攝影機，用以在該運算裝置前面或周圍擷取環境的影像或視頻。在步驟320，運算裝置檢測如由該等影像所擷取之環境中的物體。如上所述，可使用用於各種感興趣物體的物體檢測演算法來處理所擷取視頻的每個影像或訊框。類似於運算裝置200，該運算裝置可判定檢測到的該等物體是否對應於人臉。

在步驟330，運算裝置基於從檢測到之物體所收集的情境資料來判定環境的位置。如上所述，不同類型的物體可被檢測，其可提供運算裝置所在環境之種類的線索。如一實例，檢測到的物體可能屬於預定類別，該等預定類別提供用以判定環境之位置的情境資料。然而，由該第一感測器所擷取的一些環境可能不屬於任何預定類別。替代地，當運算裝置正在檢測物體時，運算裝置可保留物體類型、物體的相對位置、及該等物體之數量的記錄。如果發現使用者在該環境中不斷地且重複地使用該運算裝置，則可為上述新環境動態建立一類別。如一實例，從檢測到之物體所收集的該情境資料可藉由結合檢測到的該等物體及對應於被擷取物體的排列及其周圍環境的場景來判定。

在步驟340，該運算裝置基於所判定的位置來調整該運算裝置上的一設定值。如一實例，一旦由第一感測器所擷取的該等影像被用來檢測物體並判定該運算裝置有可能被一使用者所使用的位置，則該運算裝置可自動調整關於鎖定策略、隱私螢幕、音頻設定值、顯示亮度及藍牙裝置設定值等的設定值。要調整的設定值可為對應於判定的位置之該運算裝置之設定值之一輪廓的一部分。如一實例，可基於從檢測到的該等物體所收集之該情境資料來判定的各個位置可具有要被調整之設定值的一獨特輪廓。

除了由該第一感測器擷取的該等影像之外，該運算裝置的一第二感測器可從該運算裝置當前所在的環境擷取周圍雜訊。如一實例，在該運算裝置基於所判定的位置調整該運算裝置上之設定值之前，該運算裝置可判定該所擷取的周圍雜訊是否對應於該所判定的位置。

如一實例，該運算裝置可在該運算裝置的螢幕上顯示對應於該所判定的位置之資料。例如，除了檢測該運算裝置當前正被使用的一般環境（例如飛機、咖啡館、戶外、或在工作中）之外，由該第一感測器擷取之環境所檢測到的一些物體可對應於已知公司、商店及/或餐館的商標，提供了該運算裝置可能被使用者在屬於特定公司之位置中所使用的一指示。因此，對應於該特定公司的資料可被顯示在該運算裝置的螢幕上。

儘管圖3的流程顯示出了特定的執行順序，執行順序可能與所描繪的不同。例如，可相對於所示的順序擾亂兩個或多個方塊或箭頭的執行順序。此外，連續示出的兩個或更多個方塊可被同時或部分同時執行。所有這些變化都在本發明的範圍內。

應當理解，所描述的實例可包括各種組件及特徵。還應當理解，闡述了許多具體細節以提供對該等實例的透徹理解。然而，應當理解，可在不限制這些具體細節的情況下實施該等實例。在其他情況下，公知的方法及結構可不被詳細描述，以避免不必要地模糊該等實例的描述。此外，該等實例可彼此組合使用。

在說明書中對「實例」或類似語言的引用意味著結合該實例所描述的特定特徵、結構或特性係包括在至少一個實例中，但不一定包括在其他實例中。片語「在一個實例中」或說明書中各種地方的類似片語之各種情況不一定都是指相同實例。

應當理解，所揭示實例的先前描述係提供以使得本領域的任何技術人員能夠製作或使用本發明。對該等實例的各種修改對於本領域技術人員將是顯而易見，並且在不脫離本發明之精神或範圍的情況下，本文所定義的一般原理可被應用於其它實例。因此，本發明並非意圖要限於本文所示實例，而是要符合與本文所揭原理及新穎特徵一致的最廣範圍。

100‧‧‧運算裝置

102‧‧‧感測器、第一感測器

104‧‧‧感測器、第二感測器

106‧‧‧處理器

108‧‧‧記憶體裝置

110‧‧‧指令、用以擷取影像的指令

112‧‧‧指令、用以檢測物體的指令

114‧‧‧指令、用以判定位置的指令

116‧‧‧指令、用以調整設定值的指令

200‧‧‧運算裝置

202‧‧‧感測器

206‧‧‧處理器

208‧‧‧記憶體裝置

210‧‧‧指令、用以擷取影像的指令

212‧‧‧指令、用以檢測臉部的指令

214‧‧‧指令、用以判定距離的指令

216‧‧‧指令、用以調整設定值的指令

300‧‧‧流程圖

310、320、330、340‧‧‧步驟

圖1示出了根據一實例的一運算裝置，其用以基於該運算裝置的當前位置來調整該運算裝置上之設定值；

圖2示出了根據一實例的一運算裝置，其用以調整該運算裝置上的設定值；以及

圖3是根據本發明之實例的流程圖。

Claims

一種用以調整運算裝置上設定值之方法，其包含：經由該運算裝置的一第一感測器擷取該運算裝置當前所在之一環境的影像；檢測如由該等影像所擷取之該環境中的物體；基於從該等檢測到之物體所收集的情境資料來判定該環境的位置；以及基於該判定之位置來調整該運算裝置上的一設定值；其中該等檢測到之物體係屬於提供用以判定該環境之位置的該情境資料之預定類別。
如請求項1之方法，其包含：經由該運算裝置的一第二感測器擷取來自該運算裝置當前所在之該環境的周圍雜訊；以及在調整該運算裝置上的該設定值之前，判定該擷取之周圍雜訊是否對應於該判定之位置。
如請求項1之方法，其中要被調整的該設定值是對應於該判定之位置的該運算裝置之設定值之輪廓的一部分，其中可基於從該等檢測到之物體所收集的該情境資料來判定的各個位置係具有要被調整之設定值的一獨特輪廓。
如請求項1之方法，其包含：在該運算裝置的一螢幕上顯示對應於該判定之位置的資料。
如請求項1的方法，其中從該等檢測到之物體所收集的該情境資料包含檢測圍繞該等檢測到之物體的場景，及其中判定該環境之位置包含組合考慮該等檢測到之物體及檢測到之場景。
如請求項1的方法，其包含：判定在該等影像中是否有擷取到臉部；判定該等臉部離該運算裝置的距離；以及判定該等臉部中之至少一個的焦點是否朝向該運算裝置的一螢幕。
如請求項6的方法，其中如果該等臉部中之至少一個的焦點朝向該運算裝置，則基於焦點朝向該螢幕之該臉部離該運算裝置的距離，調整該螢幕的亮度及該螢幕上之文字的大小。
如請求項6的方法，其包含基於該等臉部離該運算裝置的距離來調整該運算裝置之揚聲器的音量。
一種非暫時性電腦可讀儲存媒體，其包含編程指令，該等指令在由一處理器執行時，致使該處理器進行下列動作：經由一運算裝置的一感測器擷取該運算裝置當前所在之一環境的影像；檢測如由該等影像所擷取之該環境中的物體；基於從該等檢測到之物體所收集的情境資料來判定該環境的位置；以及基於該判定之位置來調整該運算裝置上的一設定值；其中該等檢測到之物體係屬於提供用以判定該環境之位置的該情境資料之預定類別。
如請求項9的非暫時性電腦可讀儲存媒體，其包含編程指令以使該處理器：判定該等影像中是否有擷取到臉部；判定該等臉部離該運算裝置的距離；判定該等臉部中之至少一個臉部的焦點是否朝向該運算裝置的一螢幕；以及基於該等臉部離該運算裝置的該距離來調整該運算裝置上的一設定值。
如請求項10的非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中如果該等臉部中的至少一個臉部的焦點朝向該運算裝置，則包含編程指令用以致使該處理器基於焦點朝向該螢幕之該臉部離該運算裝置的距離，調整該螢幕的亮度及該螢幕上之文字的大小。
一種運算裝置，其包含：一第一感測器；一第二感測器；一處理器，用以進行下列動作：經由該第一感測器擷取該運算裝置當前所在之一環境的影像；檢測如由該等影像所擷取之該環境中的物體；基於從該等檢測到之物體所收集的情境資料來判定該環境的位置；其中該等檢測到之物體係屬於提供用以判定該環境之位置的該情境資料之預定類別；經由該第二感測器擷取來自該環境的周圍雜訊；判定該擷取之周圍雜訊是否對應於該判定之位置；以及如果該擷取之周圍雜訊對應於該判定之位置，則基於該判定之位置來調整該運算裝置上的一設定值。
如請求項12的運算裝置，其中要被調整的該設定值係對應於該判定之位置的該運算裝置之設定值之輪廓的一部分，其中可基於從該檢測到之物體所收集的該情境資料來判定的各個位置係具有要被調整之設定值的一獨特輪廓。
如請求項12的運算裝置，其包含一螢幕，其中該處理器係用以在該螢幕上顯示對應於該判定之位置的資料。