**对比文件名称**：2006-09-14_US2006204058A_发明申请_US20060204058A1 User recognition system and method thereof
**目标专利名称**：基于媒体偏好控制电子设备的方法和系统 CN103369391B
**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**：《未公开》<br>过滤图像中的脸部以使得基于所述脸部小于预定尺寸的阈值或者基于如果所述脸部在长于预定持续时间的阈值的时间内保持不动的运动标准而从检测中排除所述脸部 | 未找到相关内容。 | 目标专利中该特征（参见说明书[0080]段）是为了避免检测到照片中的脸等非用户脸部，是脸检测过程的一部分。对比文件虽然描述了预处理（例如几何归一化、图像质量增强，参见[0047]段），但并未提及任何基于尺寸阈值或运动持续性阈值来过滤、排除脸部的具体步骤或标准。因此，该特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **技术特征B**：《隐含公开》<br>确定在靠近电子媒体设备的区域的图像内检测的用户的身份 | [0037]段：A system recognizing a user from an input image according to the present invention...<br>[0045]段：...a user recognition system recognizes a user from an input facial and/or other bodily feature image(s)... | 目标专利中“确定用户身份”是核心步骤（参见[0035]段）。对比文件明确公开了一种从输入图像（包括面部和/或其他身体特征图像）中识别用户的系统和方法（[0037], [0045]段），其目的就是确定图像中用户的身份。尽管对比文件未明确限定图像采集区域为“靠近电子媒体设备”，但其用户识别系统（例如应用于机器人）必然需要处理其视野（即“区域”）内的用户图像。本领域技术人员可以毫无困难地理解，为实现用户识别功能，系统需要确定其捕获的图像区域内检测到的用户的身份。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征C**：《隐含公开》<br>基于所确定的身份，访问与所述用户相关联的个性化媒体设置 | [0005]段：With such a capability to recognize, the robot can authorize a recognized user and may provide customized service for each recognized individual user.<br>[0037]段：...recognizes a user of the user feature template as a user of the input image... | 目标专利中“访问个性化媒体设置”是为了后续个性化控制（参见[0035]段）。对比文件[0005]段明确指出，机器人识别用户后可以为其提供定制服务（customized service）。提供定制服务的前提必然是能够访问或调用与该被识别用户相关联的特定设置或偏好信息。因此，基于识别出的用户身份来访问相关联的个性化设置，是提供“定制服务”这一公开功能的必然、合理且隐含的技术步骤。 |
| **技术特征D**：《隐含公开》<br>基于所访问的个性化媒体设置，控制所述电子媒体设备 | [0005]段：...the robot can authorize a recognized user and may provide customized service for each recognized individual user.<br>[0037]段：...recognizes a user... | 目标专利中“控制电子媒体设备”是最终目的（参见[0035]段）。对比文件公开了识别用户后提供“定制服务”（[0005]段）。虽然对比文件未明确将“定制服务”限定为控制“电子媒体设备”（如电视），但“定制服务”的内涵广泛，可以包括基于用户偏好对设备或服务进行控制。对于本领域技术人员而言，将用户识别技术应用于媒体设备控制场景，并根据用户身份执行相应的定制化操作（如调用偏好设置），是显而易见的应用方式。因此，基于访问的个性化设置进行控制这一特征被隐含公开。 |
| **技术特征E**：《隐含公开》<br>其中确定在靠近电子媒体设备的区域的图像内检测的用户的身份包括：检测所述图像中的多个用户 | [0045]段：...a user recognition system recognizes a user from an input facial and/or other bodily feature image(s)... | 目标专利中该特征涉及处理多个用户场景（参见[0015]段）。对比文件的核心是“识别用户”，其系统和方法并未排除同时处理图像中多个用户的可能性。虽然对比文件实施例可能侧重于对单个用户的识别和跟踪，但用户识别系统在实际应用中（如家庭环境）完全可能面对多个用户同时出现在图像中的情况。本领域技术人员为了实现有效的识别和定制服务，有能力且有必要将系统设计为能够检测并处理图像中的多个用户，以区分不同个体。因此，检测图像中多个用户是该识别系统的合理扩展和隐含能力。 |
| **技术特征F**：《未公开》<br>检测所述图像中遥控的位置 | 未找到相关内容。 | 目标专利中该特征涉及通过图像分析定位遥控器（参见[0012]段）。对比文件全文均未提及任何形式的遥控器（remote control），也未涉及在图像中检测除用户面部/身体特征外的其他物体（如控制设备）的位置。该特征与对比文件所解决的用户识别技术问题无关。因此，该特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **技术特征G**：《未公开》<br>基于所检测的多个用户和所检测的遥控位置，识别操作遥控的用户 | 未找到相关内容。 | 该特征依赖于技术特征F（检测遥控位置）和E（检测多个用户）。由于对比文件未公开“检测遥控位置”（特征F），因此不可能基于遥控位置来识别其操作者。该特征在对比文件中没有依据。 |
| **技术特征H**：《未公开》<br>确定操作遥控的用户的身份。 | 未找到相关内容。 | 该特征以特征G（识别操作遥控的用户）为前提。由于特征G未被公开，且对比文件本身未涉及遥控器，因此确定操作遥控用户的身份无从谈起。 |
| **技术特征I**：《未公开》<br>在所述电子媒体设备处接收用户输入命令 | 未找到相关内容。 | 目标专利中该特征涉及接收来自用户的显式命令（参见[0012]段）。对比文件描述的是通过图像分析自动识别用户，并未提及通过任何接口（如遥控器、按键）接收用户输入命令来触发或交互。其流程是自动的图像捕获、识别、跟踪和更新。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征J**：《未公开》<br>响应于接收用户输入命令，访问靠近所述电子媒体设备的区域的一个或多个图像，其中确定在靠近电子媒体设备的区域的图像内检测的用户的身份包括：基于一个或多个所访问的图像来确定该用户的身份。 | 未找到相关内容。 | 该特征将“访问图像”和“确定身份”的动作与“接收用户输入命令”这一触发条件相关联。对比文件中图像输入和用户识别是系统持续或自动进行的过程（参见[0045]-[0046]段），并未描述其由外部用户输入命令所触发。因此，该特定的因果关系和技术方案未被公开。 |
| **技术特征K**：《隐含公开》<br>注册一个或多个用户，注册一个或多个用户包括：捕获所述一个或多个用户中每一者的一个或多个图像 | [0039]段：A facial feature template of a user to be recognized is enrolled in a user recognition system...<br>[0045]段：The user feature information enroller 102 enrolls the user feature information in the database 111. | 目标专利中“注册用户”是预先存储用户特征的过程（参见[0010]段）。对比文件明确描述了用户特征模板的“注册”（enroll）过程（[0039], [0045]段）。注册用户特征模板必然需要首先获取用户的特征数据，而最直接的方式就是捕获用户的一个或多个图像并从中提取特征（如[0046]段所述的特征向量提取过程）。因此，注册过程隐含了“捕获用户的一个或多个图像”这一初始步骤。 |
| **技术特征L**：《直接公开》<br>基于一个或多个用户中的每一者的一个或多个所捕获的图像，识别所述一个或多个用户中的每一者的一个或多个物理属性 | [0046]段：The feature vector extractor 101 preprocesses the input image and extracts a facial region from the image of the user... In addition, the feature vector extractor 101 extracts a feature vector from the facial region... | 目标专利中“识别物理属性”可以包括提取脸部特征（参见[0010]段）。对比文件[0046]段详细描述了从输入的用户图像中提取面部区域，并进一步从面部区域提取“特征向量”（feature vector）。特征向量是用于表征用户面部特征的数学表达，本质上就是用户的一种“物理属性”（面部特征）的数字化识别。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **技术特征M**：《直接公开》<br>将所识别的一个或多个用户的一个或多个物理属性存储在电子存储器中，其中确定在靠近电子媒体设备的区域的图像内检测的用户的身份包括：基于所述图像识别所述用户的一个或多个物理属性 | [0045]段：The user feature information enroller 102 enrolls the user feature information in the database 111. Herein, the user feature information is called a user feature template, and the template is stored... | 目标专利中将识别的物理属性存储在电子存储器中（参见[0010]段）。对比文件[0045]段明确说明，用户特征信息注册器将“用户特征模板”（user feature template）存储在数据库（database 111）中。该模板包含由特征向量（即物理属性）构成的聚类（cluster）。数据库即电子存储器。因此，“将识别的物理属性存储在电子存储器中”这一特征被直接公开。后半句“基于图像识别物理属性”已在特征L中论述。 |
| **技术特征N**：《隐含公开》<br>从电子存储器访问与一个或多个所注册的用户相关的注册信息，对于一个或多个所注册的用户中的每一者，所述注册信息包括与一个或多个物理属性关联的存储的识别信息 | [0037]段：The user recognizer 103 utilizes the user feature template(s) Tp(s) stored in the database 111 to recognize a user... | 目标专利中“访问注册信息”是为了将当前用户特征与已存储信息进行比较（参见[0010]段）。对比文件[0037]段指出，用户识别器利用存储在数据库中的用户特征模板来识别用户。要执行识别，系统必须从数据库（电子存储器）中访问已注册用户的特征模板（即注册信息）。每个模板（如Tp）关联着一个特定用户（具有识别信息），并且模板本身由特征向量（物理属性）的聚类构成，即物理属性与用户识别信息是关联存储的。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征O**：《直接公开》<br>将所识别的用户的一个或多个物理属性与所访问的注册信息相比较 | [0063]段：The user recognizer 103 then calculates the similarities between the each of the feature vectors Fq and the centroid...in each of the respective templates of the n enrolled users already stored in the database... | 目标专利中“比较”是识别过程的关键步骤（参见[0010]段）。对比文件[0063]段清楚描述了用户识别器计算从当前图像提取的特征向量（Fq）与数据库中已存储的各个用户模板（Tk）之间的相似度（similarities）。计算相似度的过程就是“将所识别的用户的一个或多个物理属性（当前特征向量）与所访问的注册信息（存储的模板）”进行比较的过程。因此，该特征被直接公开。 |
| **技术特征P**：《直接公开》<br>基于所述比较，确定所识别的用户的一个或多个物理属性是否与包括在注册信息中的一个或多个物理属性相匹配 | [0067]段：When the highest calculated similarity Sk...is greater than a recognition threshold value θr, the user “k”...corresponds to the user who is supposed to be recognized... | 目标专利中“确定是否匹配”是基于比较的结果（参见[0010]段）。对比文件[0067]段明确说明，当计算出的最高相似度（Sk）超过识别阈值（θr）时，即判定该用户模板对应的用户（用户“k”）为被识别用户。这实质上就是“基于比较（计算相似度），确定当前物理属性（特征向量）是否与注册信息（模板）匹配（相似度超过阈值）”。因此，该特征被直接公开。 |
| **技术特征Q**：《隐含公开》<br>响应于确定所识别的用户的一个或多个物理属性与包括在注册信息中的一个或多个物理属性相匹配，从注册信息中访问与匹配的一个或多个物理属性相应的识别信息。 | [0067]段：...the user “k” having the highest similarity Sk among the n number of users corresponds to the user who is supposed to be recognized by the robot. | 目标专利中该特征是在匹配成功后，获取对应用户的识别信息（参见[0010]段）。对比文件[0067]段指出，当相似度超过阈值时，具有最高相似度的用户“k”被识别为当前用户。这一“识别为某用户”的结果，本身就意味着系统已经将当前输入关联到了数据库中该用户“k”的记录，即访问了与该匹配模板相应的用户识别信息（用户“k”的身份）。这是识别过程的必然结果。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征R**：《隐含公开》<br>注册一个或多个用户进一步包括：接收与一个或多个用户中的每一者相关联的识别信息 | [0039]段：A facial feature template of a user to be recognized is enrolled in a user recognition system... | 目标专利中“接收识别信息”是注册过程的一部分（参见[0010]段）。对比文件描述了用户特征模板的注册（[0039]段）。在注册过程中，系统必须知道所注册的模板对应的是哪个用户，即需要将模板与一个用户标识（如用户名、ID）相关联。虽然对比文件未详细描述接收此识别信息的具体界面（如键盘输入），但为本领域公知常识，注册用户时必须提供或分配某种形式的识别信息以区分不同用户。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征S**：《隐含公开》<br>将所识别的一个或多个用户的一个或多个物理属性存储在电子存储器中进一步包括：将与对应于所接收的识别信息的所识别的一个或多个用户的一个或多个物理属性相关联的所接收的识别信息存储在电子存储器中。 | [0045]段：The user feature information enroller 102 enrolls the user feature information in the database 111. Herein, the user feature information is called a user feature template... | 目标专利中该特征强调物理属性与识别信息的关联存储（参见[0010]段）。对比文件[0045]段说明，用户特征信息注册器将“用户特征模板”存储在数据库中。一个模板（Tp）即代表一个特定用户的特征集合（参见图2及对应说明）。这意味着在存储物理属性（特征向量聚类）的同时，这些属性已经与一个特定的用户实体（具有识别信息）关联在一起并存储在数据库中。虽然对比文件未明文写出“存储识别信息”的步骤，但一个具有实际意义的用户模板必然关联着用户身份，这是隐含的。 |
| **技术特征T**：《隐含公开》<br>其中：基于所述图像识别所述用户的一个或多个物理属性包括：识别所述用户的一个或多个身体属性，以及所述比较和确定是基于所述用户的一个或多个身体属性的身体辨识过程的一部分。 | [0044]段：...this invention is not restricted to recognition of just faces. Other physical features may also be the objects of recognition for recognizing the identity of a user...<br>[0102]段：Although the embodiment...is described in detail in connection with face recognition, other physical features may also be applied for recognizing the identity of the user... | 目标专利中该特征将识别范围从脸部扩展到身体属性，并指出可以是身体辨识过程（参见[0010]段）。对比文件[0044]和[0102]段明确指出，本发明不仅限于面部识别，其他身体特征也可以作为识别用户身份的对象。这表明对比文件所公开的用户识别系统和方法，其原理同样适用于基于“身体属性”的识别。因此，将“识别物理属性”具体化为“识别身体属性”并进行比较和确定，是对比文件已公开技术方案的直接且合理的延伸与应用，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征U**：《未公开》<br>接收由操作遥控的用户所提供的用户输入命令 | 未找到相关内容。 | 同技术特征I，对比文件未涉及任何形式的“遥控器”或来自遥控器的用户输入命令。 |
| **技术特征V**：《未公开》<br>将所述用户输入命令与所识别的在接收到所述用户输入命令时操作遥控的用户相关联 | 未找到相关内容。 | 该特征依赖于技术特征U（接收遥控命令）和特征H（确定操作遥控用户身份）。由于这两个前提特征均未被对比文件公开，因此该关联特征也无从谈起。 |
| **技术特征W**：《未公开》<br>其中检测所述图像中的多个用户包括：访问在接收到用户输入命令时靠近所述电子媒体设备的、包括操作遥控的用户在内的一个或多个用户的多个图像 | 未找到相关内容。 | 该特征综合了多个未被公开的特征：响应于用户输入命令（特征I/J）、涉及遥控器（特征F）、以及在特定时间点（接收到命令时）访问图像。对比文件均未公开这些要素。 |
| **技术特征X**：《未公开》<br>其中识别操作遥控的用户包括：确定在所述多个图像中所述一个或多个用户中的每一者的位置 | 未找到相关内容。 | 该特征是特征G（识别操作遥控用户）的子步骤。由于特征G未被公开，且对比文件未提及在图像中确定用户位置以关联控制设备，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征Y**：《未公开》<br>将所述遥控的位置和所述一个或多个用户中的每一者的位置相比较 | 未找到相关内容。 | 该特征依赖于技术特征F（检测遥控位置）和特征X（确定用户位置）。由于这两个特征均未被公开，因此该比较特征也未被公开。 |
| **技术特征Z**：《未公开》<br>基于所述比较，检测操作遥控的用户。 | 未找到相关内容。 | 该特征是特征Y（比较位置）的结果。由于特征Y未被公开，该特征也未被公开。 |
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