对比文件名称：2013-05-28_US8452107B_发明授权_US08452107B2 Methods and systems for occlusion tolerant face recognition
目标专利名称：用于显示画中画的系统、装置和方法 CN105519097B
本次调用的模型名称：DeepSeek-R1
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：所述方法包括：通过所述装置的第一成像传感器捕捉在第一方向中的第一视场<br>**隐含公开** | [0031]段：“...a camera may provide signals corresponding to an image of a person's face...” （译文：……相机可以提供对应于人的面部图像的信号……） | 对比文件公开了系统包含相机（成像传感器）用于捕捉图像（视场）。虽然未明确使用“第一成像传感器”和“第一方向”的表述，但捕捉图像必然涉及特定的传感器和方向。本领域技术人员能够毫无疑义地理解，为实现面部识别功能，系统必然需要通过至少一个成像传感器从某个方向捕捉包含人脸的第一视场图像。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征B**：通过所述装置的第二成像传感器捕捉在第二方向中的第二视场，其中所述第二方向与所述第一方向不同<br>**未公开** | 对比文件全文未提及第二成像传感器或从不同方向捕捉第二视场。 | 对比文件仅描述了使用一个相机（如[0031]段）捕捉图像用于识别。未公开或隐含使用第二个成像传感器从不同方向捕捉另一个独立的视场。目标专利中“第二视场”是与第一视场不同的独立视频源，用于在第二PIP中显示。对比文件未涉及此多源、多视场捕捉的技术构思。 |
| **技术特征C**：在所述装置的屏幕上显示所述第一视场的视频<br>**未公开** | [0030]段：“The system 100 may be utilized in a wide range of applications... and may be implemented on a wide range of different type platforms, such as a desktop, a laptop computer, or a handheld device (e.g., a mobile phone).” （译文：系统100可用于广泛的应用……并且可以在多种不同类型的平台上实现，例如台式机、笔记本电脑或手持设备（例如，移动电话）。） | 对比文件虽然提及系统可在移动电话等设备上实现，但未描述将捕捉到的第一视场作为“视频”在屏幕上实时显示。其公开内容聚焦于对捕捉到的图像信号进行处理和识别，而非用于观看的视频显示功能。目标专利中“显示视频”是用于观看主内容的核心步骤，与对比文件的识别处理目的不同。 |
| **技术特征D**：从所述视频中选择第一对象<br>**未公开** | [0032]段：“...the pattern recognition (i.e., subject identification) may be achieved, for example, by matching the input pattern signal (e.g., the face image or voice) with available pattern bases 106 associated with a plurality of subjects.” （译文：……模式识别（即，主体识别）可以通过例如将输入模式信号（例如，面部图像或语音）与多个主体相关的可用模式库106进行匹配来实现。） | 对比文件公开的是系统自动对输入图像进行面部识别，以确定其身份。这属于自动检测和辨识过程，而非目标专利中描述的由用户（或系统）从正在显示的视频内容中“选择”一个特定的对象（如星形、运动员）以进行后续追踪和画中画显示。“选择”在目标专利中意味着指定一个待追踪的视觉目标，其技术目的和操作方式与对比文件的自动身份识别不同。 |
| **技术特征E**：辨识所述第一对象的选择<br>**未公开** | 同特征D引用。对比文件公开的是辨识“身份”（identity），而非辨识“选择”这个动作。 | 对比文件的核心是识别图像中的主体是谁（身份辨识）。而目标专利中的“辨识所述第一对象的选择”指的是确认用户（或系统）已经做出了选择某个对象的操作，例如确认触摸屏上的点选（参见目标专利[0033]段）。两者技术含义和作用不同。 |
| **技术特征F**：在所述视频中定义一个包含所述第一对象的所关注区域ROI，其中所述ROI随着所述第一对象在所述视频中移动而与所述第一对象一起移动<br>**未公开** | [0041]段：“...spatial sampling based on an adaptive probability density function (PDF) may be performed to generate multiple patches of the input training image.” （译文：……可以基于自适应概率密度函数（PDF）执行空间采样以生成输入训练图像的多个补丁。） | 对比文件提到了从图像中采样生成“patches”（补丁），这些补丁是用于构建识别基元的局部图像块，其生成基于统计PDF，并非围绕一个被选定的、可移动的视觉对象动态定义的区域（ROI）。目标专利的ROI是随着被追踪对象移动而移动的、用于辅助判断PIP是否产生干扰的动态区域（参见[0031]段），其技术目的和作用与对比文件中的静态或统计性图像采样补丁有本质区别。 |
| **技术特征G**：在所述屏幕上显示在所述视频中与所述ROI分离的第一PIP<br>**未公开** | 对比文件全文未提及画中画（PIP）显示。 | 画中画（PIP）显示是目标专利的核心发明点之一。对比文件仅涉及面部识别算法和处理流程，完全没有公开在屏幕上叠加显示一个独立的、更小的视频窗口（PIP）的技术特征。 |
| **技术特征H**：其中在具有所述屏幕上的第一位置的方位中显示所述第一PIP，使得在所述第一位置中的所述第一PIP不干扰在所述视频中的所述ROI<br>**未公开** | 对比文件全文未提及PIP，因此也没有关于PIP初始位置设置以避免干扰ROI的内容。 | 该特征涉及PIP的初始布局策略，以确保其不遮挡被追踪对象（通过ROI表示）。由于对比文件根本不存在PIP和ROI（如目标专利所定义）的概念，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征I**：其中所述第一PIP连续地显示第一PIP视频，所述第一PIP视频包含所述第一对象的图像<br>**未公开** | 对比文件全文未提及PIP，也未提及连续显示包含特定对象的视频流。 | 该特征限定了第一PIP的内容是连续的视频流，且专注于显示被选择的第一对象。对比文件处理的是静态图像或用于识别的图像帧，未公开这种持续的视频显示窗口及其内容。 |
| **技术特征J**：追踪所述第一对象并且在所述第一对象正被追踪时在所述第一PIP中显示所述第一对象<br>**未公开** | [0034]段：“Certain embodiments of the present disclosure support an adaptive representation technique for various recognitions applications.” 以及后续关于更新基元统计的流程（如[0060]段）。 | 对比文件确实涉及“自适应”和“更新统计”，但这属于识别算法模型的更新和学习，以确保对同一主体（如一个人）的识别准确性。这不是目标专利中所述的视觉上的“追踪”（tracking），即在视频帧序列中持续定位同一物理对象的位置并在PIP窗口中显示其特写。两者技术手段和目的均不同。 |
| **技术特征K**：在所述屏幕上显示第二PIP，其中所述第二PIP从所述第二视场显示第二PIP视频，所述第二PIP视频包含第二对象的图像<br>**未公开** | 对比文件全文未提及第二PIP，也未提及从另一个独立视场获取视频并在PIP中显示。 | 该特征涉及显示第二个独立的画中画窗口，且其视频源来自不同的视场（第二视场）。对比文件既未公开多PIP显示，也未公开多视场视频源的获取与同步显示。 |
| **技术特征L**：响应于确定所述第一PIP或者所述第二PIP干扰了所定义的所述ROI而将所述第一PIP和所述第二PIP作为一个组一起移动。<br>**未公开** | 对比文件全文未提及PIP、ROI以及因干扰而移动PIP的概念。 | 该特征是目标专利中一个具体的自动化交互功能：当PIP窗口可能遮挡被追踪对象时，自动将多个PIP作为一组进行位置调整。对比文件完全没有涉及任何形式的显示窗口布局管理或自动化避让功能。 |
| **技术特征M**：其进一步包括当在所述屏幕上显示所述第一对象时检测所述第一对象。<br>**隐含公开** | [0031]段：“...a camera may provide signals corresponding to an image of a person's face...” 以及 [0032]段：“...the pattern recognition (i.e., subject identification) may be achieved...” （译文：……相机可以提供对应于人的面部图像的信号……；……模式识别（即，主体识别）可以实现……） | 对比文件公开了通过相机获取人脸图像，并进行模式识别（即检测/识别主体）。虽然其检测发生在识别处理流程中，而非专门在“屏幕上显示第一对象时”，但本领域技术人员可以理解，为了进行识别，系统必然需要对输入图像中的对象（如人脸）进行检测。这是一种隐含的、必然包含的技术手段。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征N**：其进一步包括记录所述视频、所述第一PIP中显示的图像以及所述第二PIP中显示的图像。<br>**未公开** | 对比文件未提及记录视频或多路PIP图像。其可能存储识别结果或训练基元，但非目标专利所述的对显示内容（主视频、PIP视频）进行记录。 | 目标专利的特征N涉及对多路视频流（主视频和各PIP内容）进行记录。对比文件关注于信号处理和识别算法，未公开这种多媒体录制功能。 |
| **技术特征O**：其进一步包括：在所述屏幕上显示第三PIP和第四PIP，其中所述第三PIP显示第三对象并且所述第四PIP显示第四对象<br>**未公开** | 对比文件全文未提及任何PIP，更不用说显示第三和第四PIP。 | 该特征涉及显示四个PIP，是目标专利中多画中画显示的扩展实施例。对比文件完全没有涉及任何画中画显示技术。 |
| **技术特征P**：在正显示所述第一、第二、第三和第四对象时追踪所述对象。<br>**未公开** | 对比文件未涉及同时显示多个对象，也未涉及在显示的同时对它们进行视觉追踪。其“追踪”含义更接近身份识别的持续确认，而非视觉定位追踪。 | 该特征是对多个对象同时进行视觉追踪并在对应PIP中显示。对比文件的技术方案不涉及此多目标视觉追踪与显示的结合。 |
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