使用其他人简档的个人化推荐器简档修改

    公开(公告)号:CN1739106A

    公开(公告)日:2006-02-22

    申请号:CN02819016.5

    申请日:2002-09-17

    CPC classification number: H04N21/4668 G06F17/30867

    Abstract: 推荐电视节目的数据类别推荐器,如电子节目向导,允许用户使用其他用户的简档来修改其隐含的简档。例如,如果用户喜欢通过朋友的简档做出的节目播放选择,则通过将朋友的简档添加给其自己的简档的部分,不论替换所述部分还是形成指示所喜欢的数据类别的描述符的并集,用户可使他/她的简档被修改。依照实施例,特征可被标记以允许修改的用户选择朋友简档的特定部分以在做出修改的过程中使用。标记可基于特征值评分或以下的种类来进行,即对于该种类,在限定优选主题的描述中,如在解释空间的特别描述中,存在与其它种类的高频率的交叉相关性。

    用于控制显示屏上的光标且基于无线声学的定点设备-例如电脑鼠标

    公开(公告)号:CN1647102A

    公开(公告)日:2005-07-27

    申请号:CN03807624.1

    申请日:2003-04-07

    CPC classification number: G06F3/0433

    Abstract: 一种基于声学的定点设备和一种用于使用该定点设备来移动显示设备的显示屏上的光标的系统和方法。该定点设备包括一个声源,该声源生成并传播声信号,所述声信号由四个送话器M1、M2、M3和M4检测并然后被转换成相应的周期性的电信号S1、S2、S3和S4。通过解三角测量方程式来计算声源的位置矢量P0,该三角测量方程式取决于S1和Sj之间的相移时延,j=1、2和3。使用一个把光标的位置变化与声源的位置变化相关的比例矢量,根据P0计算位置矢量PC。然后,该光标被移动到与该位置矢量PC相关联的位置PC处。

    根据脸部图像的时间序列识别脸

    公开(公告)号:CN1636226A

    公开(公告)日:2005-07-06

    申请号:CN02818997.3

    申请日:2002-09-10

    CPC classification number: G06K9/00288

    Abstract: 根据图像的时间顺序对面部图象进行分类的系统和方法,包括步骤:让用于识别面部图象的分类器设备进行训练,该分类器设备是利用与完整面部图象关联的输入数据进行训练的;获得图像的时间顺序的多个探针图象;将探针图象彼此对齐;结合这些图象以形成高分辨率图象;及根据由经过训练的分类器设备执行的分类方法将所述高分辨率图象归类。

    基于情绪的虚拟相册
    38.
    发明公开

    公开(公告)号:CN1602620A

    公开(公告)日:2005-03-30

    申请号:CN02824663.2

    申请日:2002-11-20

    Abstract: 用于提供基于情绪的虚拟相册的方法和系统,该相册基于观看者的被识别的情绪提供照片。该方法可以包括以下步骤:用照相机捕捉观看者面部表情的第一图像,将该图像提供给处理器的模式识别模块,通过将该面部表情与多个以前存储的面部表情的图像相比较确定观看者的情绪,所述多个以前存储的图像都具有相关的情绪标识符来表示多个以前存储的图像中的每一个图像的情绪,基于与已经确定的情绪相关的情绪标识符从存储器中检索出用于传送给观看者的一个照片集,以及将该照片集以电子相册的形式传送。系统包括照相机,用于传送以该照相机捕捉的观看者面部表情的第一图像的用户界面,用于接收通过用户界面传送来的图像的处理器,该处理器还包括模式识别模块,该模块用于将由处理器接收的图像与来自存储区的多个面部表情的图像相比较,从而确定观看者的情绪。检索单元检索对应于观看者情绪的一个电子照片集,并且传送该电子照片集作为虚拟相册用于展示。

    使用基于项的聚类来为推荐感兴趣的项产生定型简表的方法和装置

    公开(公告)号:CN1586079A

    公开(公告)日:2005-02-23

    申请号:CN02822477.9

    申请日:2002-10-31

    Abstract: 公开了一种用于在可得到用户的观看历史或购买历史前向用户推荐感兴趣的项目,诸如电视节目推荐的方法和装置。处理第三方观看或购买历史来产生定型简表,它反映由有代表性的观众所选择的项的典型模式。用户可以从产生的定型简表选择最相关的(多个)定型,从而使用最接近他或她自己的兴趣的项初始化他或她的简表。聚类例程使用k平均值聚类算法来把第三方观看或购买历史(数据集)划分为群,使得在一群中的点(例如电视节目)比任何其它群更接近该群的平均值。平均值计算例程计算一群的符号平均值。对于基于项的平均值计算,在项级别上执行两个项之间的距离计算,而作为结果产生的群平均值由选择的平均值项的特征值组成。这样,展现最小方差的一个或者多个项被选择为该群的平均值。

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