化身選擇機制的製作方法

2023-11-06 12:21:17

本文中描述的實施例一般涉及計算機。更具體地說，實施例涉及用於推薦和選擇化身（avatar）的機制。

背景技術：

化身是眾所周知的，並且在各種系統和軟體應用中廣泛使用，如電信應用、用戶接口應用、計算機遊戲等。化身可指人面部的動畫版本、動物面部、卡通面部等。化身經常由想通過不顯示其真實面部而保持其隱私的用戶使用。

隨著計算機視覺和處理能力的發展，面部的表現驅動的化身動畫在移動裝置上變得可行，使得用戶可改變在化身上的其面部的動作。然而，用於移動應用的化身庫（store）當前未組織成滿足用戶的偏好。例如，一般為化身移動應用的用戶提供相同的化身列表。另外，當前應用提供了可未與特定用戶的預期受眾共鳴的化身。具體而言，選擇的化身可由於文化規範而無意中冒犯了某人，或者看上去毫無頭緒（clueless）、過時等。

附圖說明

在附圖中，實施例以示例方式而不是限制方式示出，圖中，類似的引用標號表示相似的元素。

圖1示出根據一個實施例的在計算裝置的化身仿真機制。

圖2示出根據一個實施例的化身選擇機制。

圖3示出根據一個實施例的化身確定機制。

圖4是示出根據一個實施例的化身確定機制的操作的流程圖。

圖5a和5b示出常規化身推薦應用的快照。

圖6示出根據一個實施例的化身推薦機制。

圖7a-7c示出化身推薦機制的實現的實施例。

圖8是示出根據一個實施例的化身推薦機制的操作的流程圖。

圖9示出根據一個實施例的適合用於實現本公開的實施例的計算機系統。

具體實施方式

在下面的描述中，闡述了許多特定細節。然而，實路如本文中所述實施例可無需這些特定的細節。在其它場合中，公知的電路、結構和技術未詳細顯示以免混淆對此描述的理解。

實施例提供用於化身的選擇，化身實際上表示用戶並且與受眾的文化、年齡和偏好一致。在此類實施例中，化身選擇考慮發送方和/或預期受眾的簡檔（profile）信息（例如，人口統計信息、品味、社交網絡）以便選擇發送方的化身。在進一步實施例中，可通過分析通信動態和談話主題，進一步優化化身選擇。在此類實施例中，根據與談話有關的流行趨勢，及用戶的情緒狀態和人際動態的分析，調整化身選擇。在還有的進一步實施例中，化身的外觀可被操縱以作為某種形式的好玩的通信。

實施例也提供用於面部的驅動的化身推薦。在此類實施例中，通過從攝像機輸入推斷用戶偏好，提供化身的個性化推薦列表。通過學習用戶屬性和在化身模型與面部的輸入之間的相似度，生成個性化的推薦列表。實施例實現用戶的面部的攝像機輸入，以分析面部的屬性（例如，面部的形狀、性別、年齡、情緒、面部形狀、眼穿戴（eyewear）、髮型等）。考慮到這些屬性及用戶的周圍環境因素，計算可用化身的排序分數，並且向用戶提供化身模型的推薦列表。在進一步實施例中，可基於檢測到依賴因素或屬性的更改，定期更改列表。

要注意的是，雖然為了簡明、清晰和便於理解的緣故，貫穿文檔使用人面部作為示例，但實施例不以該方式受限制，並且術語用戶可指單個人、多個人、其它生命存在（livingbeing）（例如，狗、貓、植物等）以及甚至非生命對象（例如，雕像、電視、樂器等）。此外，例如，實施例不但可應用到單個人的面部，而是實施例同樣適用於成群的人，並且與成群的人兼容，及其寵物和/或其它對象等，而不只限於其面部。類似地，實施例不限於單個計算裝置或特定類型的計算裝置，如智慧型電話，而是任何數量和類型的裝置均可被使用，例如帶有多個或擴展顯示器、小屏幕、大屏幕和甚至巨大屏幕（如店鋪顯示器（storedisplay）、幻鏡）的具有深度跟蹤任何數量和形式的人、寵物、對象等的能力的計算裝置可被使用。

圖1示出根據一個實施例，在計算裝置100的化身選擇機制110。在一個實施例中，計算裝置100充當用於主管化身選擇機制（「化身機制」）110的主機，其包括用於促進在諸如計算裝置100的計算裝置化身的動態確定和/或推薦的任何數量和類型的組件的組合。計算裝置100可包括大型計算系統，如伺服器計算機、臺式計算機等，並且可還包括機頂盒（例如，基於網際網路的有線電視機頂盒等）、基於全球定位系統（gps）的裝置等。計算裝置100可包括移動計算裝置，如包括智慧型電話（例如，apple®的iphone®、researchinmotion®的blackberry®等）的蜂窩電話、個人數字助理（pda）、平板計算機（例如，apple®的ipad®、samsung®的galaxy3®等）、膝上型計算機（例如，筆記本、網本、ultrabook™等）、電子閱讀器（例如，amazon®的kindle®、barnesandnobles®的nook®等）等。

計算裝置100可包括充當在計算裝置100的硬體和/或物理資源與用戶之間接口的作業系統（os）106。計算裝置100還包括一個或更多處理器102、存儲器裝置104、網絡裝置、驅動器或諸如此類以及輸入/輸出（i/o）源108，如觸控螢幕、觸摸板、觸摸墊、虛擬或常規鍵盤、虛擬或常規滑鼠等。要注意的是，像「節點」、「計算節點」、「伺服器」、「伺服器裝置」、「雲計算機」、「雲伺服器」、「雲伺服器計算機」、「機器」、「主機」、「裝置」、「計算裝置」、「計算機」、「計算系統」及諸如此類的術語可貫穿本文檔互換使用。還要注意的是，像「應用」、「軟體應用」、「程序」、「軟體程序」、「包」和「軟體包」的術語可貫穿本文檔互換使用。此外，像「作業」、「輸入」、「請求」和「消息」的術語可貫穿本文檔互換使用。

圖2示出根據一個實施例的化身機制110。在一個實施例中，化身機制110可在諸如膝上型計算機、臺式計算機、智慧型電話、平板計算機等的計算裝置100被採用。在一個實施例中，化身機制110可包括任何數量和類型的組件，如：接收和捕捉邏輯201、包括結網和映射模塊205的檢測/跟蹤邏輯203、化身確定機制207、化身推薦機制209及通信/兼容性邏輯219。

在一個實施例中，接收和捕捉邏輯201促進在計算裝置100在圖像源225實現的圖像捕捉裝置接收和捕捉與用戶關聯的圖像，如用戶面部的實況（live）和實時圖像。在接收和捕捉用戶面部的實況圖像時，可通過檢測/跟蹤邏輯203在實況視頻幀中持續並實時檢測和跟蹤用戶的面部及其移動和表情。

如由檢測/跟蹤邏輯203執行的用戶面部及其移動和表情的檢測和跟蹤可包括檢測用戶的面部，並且確定面部的各種特徵，如特徵點的位置，其隨後可用於確定面部的表情移動和頭部剛性移動。此外，基於這些特徵，可在諸如資料庫240的運動捕捉資料庫訪問並且從中檢索類似的表情特徵。有關更多詳情，請參閱yangzhoudu等人在2011年4月11日提交的名稱為「avatarfacialexpressiontechniques」的pct/cn2011/072603的美國國家階段的2013年6月29日提交的美國專利申請no.13/977682。

在一些實施例中，資料庫240可用於記錄，存儲和保持與各種人面部的表情有關的數據，如微笑、皺眉、大笑、哭叫、發怒、高興、驚訝、說話、安靜、吃、飲、唱、打呵欠、打噴嚏及諸如此類。這些表情可被記錄為幀的序列，其中每個幀可包括多個特徵，如以下九個特徵：1）在上下嘴唇之間的距離；2）在兩個嘴角之間的距離；3）在上嘴唇與鼻尖之間的距離；4）在鼻翼與鼻尖之間的距離；6）上下眼瞼之間的距離；7）在眉毛尖與鼻尖之間的距離；8）在兩個眉毛尖之間的距離；9）在眉毛尖與眉毛中間之間的距離。資料庫240可包括數據源、信息存儲媒體，如存儲器（易失性或非易失性）、盤存儲裝置、光存儲裝置等。

在一個實施例中，基於從資料庫240檢索的特徵，結網和映射模塊205採用三維（3d）網以定位各種面部的點和將它們映射到對應化身。這可涉及規格化和重新映射人面部到化身面部，將面部的表情更改複製到化身，並且隨後驅動化身執行與檢索到的特徵中相同的面部的表情更改。在實施例中，結網和映射模塊205可包括圖形呈現（rendering）特徵，這些特徵允許化身由與計算裝置100關聯的顯示裝置230輸出。例如，顯示屏幕或裝置230可在視覺上輸出化身到用戶，並且類似地，與諸如計算裝置250的一個或更多其它計算關聯的諸如顯示裝置255的一個或更多顯示裝置可向其相應用戶顯示相同仿真的化身。此外，顯示裝置230可通過各種顯示器實現，包括（但不限於）液晶顯示器（lcd）、發光二極體（led）顯示器、等離子顯示器和陰極射線管（crt）顯示器。

計算裝置250可通過諸如網絡270（例如，雲網絡、網際網路、內部網、蜂窩網絡、接近或緊密接近網絡等）的一個或更多網絡與計算裝置100進行通信。計算裝置250可還包括用戶接口260、通信邏輯265和包括化身機制110的一個或更多軟體應用。

在實施例中，檢測/跟蹤邏輯203可接收來自圖像源225的圖像數據，其中圖像數據可以為圖像或幀（例如，視頻幀）的序列的形式。圖像源225可包括圖像捕捉裝置，如攝像機。此類裝置可包括各種組件，如（但不限於）可在硬體和/或軟體的任何組合中實現的光學器件組合件、圖像傳感器、圖像/視頻編碼器等。光學器件組合件可包括一個或更多光裝置（例如，透鏡、反射鏡等），以將在視野內的圖像投影到圖像傳感器內的多個傳感器元素。另外，光學器件組合件可包括一個或更多機制以控制這些光裝置的布置。例如，此類機制可控制聚焦操作、光圈設置、曝光設置、縮放操作、快門速度、有效焦距等。然而，實施例並不限於這些示例。

在基於化身的系統（例如，視頻聊天系統）中，重要的是捕捉用戶的頭部姿勢及用戶的面部的表情。在實施例中，這些操作可由檢測/跟蹤邏輯203執行。這些姿勢和表情又可表述為動畫參數，其中此類動畫參數被傳送到結網和映射模塊205以便呈現。這樣，化身系統可能在虛擬3d模型上再現原用戶的面部的表情。

在一些實施例中，用於檢測/跟蹤邏輯203的可行解決方案可提供各種特徵。例如，檢測/跟蹤邏輯203可跟蹤由於頭部姿勢造成的剛性移動。此類剛性移動可包括（但不限於）平移、旋轉和縮放因子。此外，檢測/跟蹤邏輯203可跟蹤由於面部的表情造成的非剛性變換，其中非剛性變換可包括多個面部的動作單元（例如，六個典型的面部的動作單元）。此外，檢測/跟蹤邏輯203可在其實現中進行優化以在一個或更多處理器上（例如，在intelatom1.6ghz處理器上）實時運行。

圖像源225可還包括一個或更多圖像傳感器，包括傳感器元素的陣列，其中這些元素可以是互補金屬氧化物半導體（cmos）傳感器、電荷耦合裝置（ccd）或其它適合的傳感器元素類型。這些元素可生成模擬強度信號（例如，電壓），其對應於入射在傳感器上的光。另外，圖像傳感器也可包括將模擬強度信號轉換成數字編碼強度值的模數轉換器adc。然而，實施例並不限於這些示例。例如，圖像傳感器將通過光學器件組合件接收的光轉換成像素值，其中每個這些像素值表示在對應傳感器元素的特定光強度。雖然這些像素值已描述為數字的，但它們可備選是模擬的。如上所述，圖像感應裝置可包括圖像/視頻編碼器以編碼和/或壓縮像素值。各種技術、標準和/或格式（例如，移動圖像專家組（mpeg）、聯合圖像專家組（jpeg）等）可用於此編碼和/或壓縮。

如前面所述，圖像源225可以是任何數量和類型的組件，如圖像捕捉裝置（例如，一個或更多攝像機等）和圖像感應裝置，如（但不限於）上下文感知傳感器（例如，溫度傳感器、與一個或更多攝像機一起工作的面部的表情和特徵測量傳感器、環境傳感器（如用於感應背景色、光等）、生物測定傳感器（如用於檢測指紋、面部的點或特徵等）及諸如此類。計算裝置100也可包括一個或更多軟體應用，如商業應用、社交網絡網站（例如，facebook®、google+®、twitter®等）、商業網絡網站（例如，linkedin®等）、通信應用（例如，skype®、tango®、viber®等）、遊戲和其它娛樂應用等，提供一個或更多用戶接口（例如，web用戶接口（wui）、圖形用戶接口（gui）、觸控螢幕等）以顯示化身和供用戶與在其它計算裝置250的其它計算裝置的其它用戶進行通信，同時確保與更改的技術、參數、協議、標準等的兼容性。

通信/兼容性邏輯219可用於促進在諸如計算裝置100與計算裝置250（如移動計算裝置、臺式計算機、伺服器計算裝置等）的各種計算裝置、存儲裝置、諸如資料庫240的資料庫和/或數據源、諸如網絡270（例如，雲網絡、網際網路、內部網、蜂窩網絡、諸如藍牙、藍牙低能量（ble）、藍牙智能、wi-fi接近、射頻識別（rfid）、近場通信（nfc）、體域網（ban）等的接近網絡）的網絡、連接性和位置管理技術、軟體應用/網站（例如，諸如facebook®、linkedin®、google+®、twitter®等的社交和/或商業網絡網站、商業應用、遊戲及其它娛樂應用等）、程式語言等之間的動態通信和兼容性，而同時確保與更改的技術、參數、協議、標準等的兼容性。

設想的是，化身機制110的任何數量和類型的組件201-219可不一定是在單個計算裝置上，並且可分配在任何數量和類型的計算裝置中或分布在其之間，包括具有（但不限於）伺服器計算的計算裝置100、250、攝像機、pda、行動電話（例如，智慧型電話、平板計算機等）、個人計算裝置（例如，臺式裝置、膝上型計算機等）、智能電視、伺服器、可佩戴裝置、媒體播放器、任何智能計算裝置等等。其它示例包括微處理器、圖形處理器或引擎、微控制器、專用集成電路（asic）等等。然而，實施例並不限於這些示例。

計算裝置250的通信邏輯265可與計算裝置100的通信/兼容性邏輯219類似或相同，並且可用於促進在計算裝置100的化身機制110與在計算裝置250的一個或更多軟體應用之間的通信以便通過諸如網絡270的一個或更多網絡傳遞化身。此外，邏輯265、219可布置或配置成使用諸如無線或有線通信和相關協議（例如，wi-fi®、wimax、乙太網等）的任何一個或更多通信技術，以促進通過諸如網絡270（例如，網際網路、內部網、雲網絡、接近網絡（例如，藍牙等））的一個或更多網絡的通信。資料庫240可包括用於短時間和/或長期存儲數據（例如，患者信息、定製參數、過程協議等）、策略、資源、軟體程序或指令等的任何數量和類型的裝置或媒體（如數據存儲裝置、硬碟驅動器、固態驅動器、硬碟、存儲器卡或裝置、存儲器電路等）。每個計算裝置250也可包括用於存儲，保持和/或緩存包括化身和諸如面部的特徵點等的其它相關信息的數據的存儲器和/或存儲媒體。

雖然為了簡明、清晰和便於理解，貫穿本文檔可討論一個或更多示例（例如，單個人面部、移動計算裝置等），但設想的是，實施例不限於任何特定數量和類型的用戶、化身、訪問資源或計算裝置的形式、用戶、網絡或鑑權協議或過程或諸如此類。例如，實施例不限於任何特定網絡安全性基礎設施或協議（例如，單點登錄（sso）基礎設施和協議），並且可與任何數量和類型的網絡安全性基礎設施和協議兼容，如安全性斷言標記語言（saml）、oauth、kerberos等。

貫穿本文檔，像「邏輯」、「組件」、「模塊」、「框架」、「引擎」、「點」及諸如此類的術語可互換引用，並且例如包括軟體、硬體和/或諸如固件的軟體和硬體的任何組合。此外，諸如「化身」、「化身縮放因子」、「縮放」、「動畫」、「人面部」、「面部的特徵點」、「放大」、「縮小」等的特定名號（brand）、文字、術語、短語、名稱和/或縮略詞的任何使用不應被解讀為將實施例限制到在產品中或在本文檔之外的文獻中攜帶該標籤（label）的裝置或軟體。

設想的是，任何數量和類型的組件可添加到化身仿真機制110和/或從中刪除，以促進包括添加，刪除和/或增強某些特徵的各種實施例。為了化身仿真機制110的簡明、清晰和便於理解，此處未顯示或討論許多的標準和/或已知組件，諸如計算裝置的那些。設想的是，如本文中所述實施例不限於任何特定技術、拓撲、系統、體系結構和/或標準，並且足夠動態以採納和適應任何將來更改。

根據一個實施例，檢測/跟蹤邏輯203採集的用戶面部和移動數據可由化身確定機制207用於選擇和操縱化身。在其它實施例中，可在提供多個化身的列表作為推薦的化身推薦機制209接收數據。

化身選擇

圖3示出化身確定機制207的一個實施例。化身確定機制207選擇化身，化身實際上表示用戶並且與受眾的文化、年齡和偏好一致。根據一個實施例，化身確定機制207接收並且考慮用戶簡檔信息和預期受眾的簡檔信息（例如，人口統計信息、品味、社交網絡）以便選擇化身。在一個實施例中，化身確定機制207包括化身確定模塊300、簡檔採集模塊305、上下文引擎306和內容分析器308。

根據一個實施例，化身確定模塊300基於從檢測/跟蹤邏輯203接收的用戶面部和移動信息、從簡檔採集模塊305接收的發送方和接收者簡檔信息、從上下文引擎306接收的上下文信息及從內容分析器308接收的信息，選擇化身。在一個實施例中，檢測/跟蹤邏輯203使用來自傳感器陣列的數據，監視發送方的面部的表情以推斷情緒反應和其它表情。另外，可監視話音特性和發送方的其它屬性以推斷情緒。在某個進一步的實施例中，化身確定模塊300也可接收來自接收者裝置（例如，計算裝置250）的感應陣列數據，以在選擇化身前推斷接收者的情緒反應。

在一個實施例中，簡檔採集模塊305採集將接收化身的發送器和一個或更多接收者的簡檔信息。在此類一實施例中，簡檔採集模塊305可經網絡230從一個或更多網絡源提取信息，如社交網絡網站（例如，facebook®、google+®、twitter®等）、商業網絡網站（例如，linkedin®等）、通信應用（例如，skype®、tango®、viber®等）及服務提供商（例如，hulu®、netflix®、amazon®等）。在某個進一步的實施例中，化身選擇可通過發送方和一個或更多接收者共享的社交影響而被確定。例如，可基於發送方或發送方的通信夥伴在twitter®上採取的人們的化身選擇，選擇化身。

上下文引擎306採集與用戶和/或消息接收者的當前情況有關的信息。例如，上下文引擎306可為用戶和接收者和，確定接收者的社交情況（例如，孤單）、當前位置（例如，家或工作）、用戶活動（例如，鍛鍊）。內容分析器308分析在發送方與接收者之間消息的內容，以確定感情和人際動態（例如，悲傷或敵意）。

如上所討論的，化身確定模塊300接收來自檢測/跟蹤邏輯203、簡檔採集模塊305、上下文引擎306和內容分析器308的信息以供在化身的選擇中考慮。根據一個實施例，化身確定模塊300可基於從簡檔採集模塊305接收的信息，推斷髮送方的意圖。例如，基於在特定應用內或在其它社交媒體中發送方與一個或更多接收者之間的關係（在facebook®上、最近在tinder®上碰到的朋友或朋友的朋友、在linkedin®上的同事、在twitter®的追隨者），推斷髮送方的意圖（例如，朋友、調情、專業協商、求婚等）。

在另一實施例中，化身確定模塊300可映射在發送方的化身選擇與接收者的品味之間的重疊。在此類一實施例中，內容分析器308可在提供信息到化身確定模塊300前，分析用於關鍵主題的文本。隨後，化身確定模塊300可將文字針對社交網絡頁面進行匹配以識別主題相關的化身（例如，如果有人提及世界盃，則化身確定模塊300可通過選擇著名足球運動員的化身來做出響應）。在一個實施例中，從內容分析器308接收的分析數據可用於幫助通信夥伴修改化身以用於逗趣或協商。例如，如果接收者由於敵意的便箋（note）或譴責（accusation）而措手不及，化身確定模塊300可選擇眾所周知的電影中受不公正譴責的角色的化身進行回復。

根據一個實施例，化身確定模塊300使用從上下文引擎306接收的上下文分析作為化身選擇中的因素。例如，發送方的社交狀況（例如，接收者是否孤單）可影響化身的外觀。在某個進一步的實施例中，如果不存在重疊，則化身確定模塊300進行文化翻譯。例如，在美國稱某個人為魔鬼（devil）表示該人是迷人的傢伙的情況下，如果接收者是來自術語devil在該國將有冒犯意義的國家，則確定模塊300可選擇另一選項。又如，在嘗試與巴西十幾歲的少年聯繫的美國中年博主（blogger）以前選擇了mickjagger作為化身的情形中，化身確定模塊300可選擇巴西的流行dj的化身。

根據一個，化身確定模塊300基於上述因素，自動從資料庫240中選擇化身。在此類一實施例中，資料庫140包括由intel®pocketavatars提供的角色的三維（3d）模型。

圖4是示出根據一個實施例，用於在計算裝置促進化身確定機制的方法400的流程圖。方法400可由處理邏輯執行，處理邏輯可包括硬體（例如，電路、專用邏輯、可編程邏輯等）、軟體（如在處理裝置上運行的指令）或其組合。在一個實施例中，方法400可由化身選擇機制110執行。為了陳述中的簡明和清晰，以線性序列示出方法400的過程；然而，設想的是，能夠並行、異步或以不同順序執行任何數量的過程。為了簡單、清晰和便於理解，此處不討論或重複參照圖1和2討論的許多細節。

方法400在框410開始於在化身檢測機制207接收發送方和接收方屬性。如上所討論的，屬性可包括經在計算裝置的一個或更多圖像傳感器的實況、實時、音頻視頻數據，包括用戶的視頻圖像（例如，發送方和/或接收方的面部）。屬性也可包括由簡檔採集模塊305和上下文引擎306採集的信息。在框420，如上所討論分析接收的數據。在框430，發送方準備基於文本的消息（文本或話音）以便傳送到一個或更多接收者。在框440，化身確定機制207相對於屬性，分析消息內容。在框450，基於分析，選擇化身。在框460，呈現化身（例如，在結網和映射模塊205）。在框470，使消息變得可用於接收者。在框480，化身確定機制207監視接收者反應（例如，經來自接收者的計算裝置的音頻-視頻）。在框490，基於接收者的反應，做出有關是否要進行調整的確定。如果是，則控制返回到框410，在其中接收並且隨後分析反映接收者的反應的更新的屬性。

如上所述，化身確定機制通過對齊發送方和預期受眾的簡檔信息（人口統計信息、品味、社交網絡），選擇增大通信共鳴的化身。根據與談話有關的流行趨勢，及每個用戶的情緒狀態和人際動態的分析，調整選擇。化身確定機制也引導用戶操縱另一人的化身的外觀以作為某種形式的好玩的通信。

化身推薦

如上所討論，現有化身應用不提供滿足用戶偏好的適合選項。圖5a和5b示出常規化身推薦應用的快照，其中為圖5a中顯示的用戶與為圖5b中的用戶提供相同的化身列表。

根據一個實施例，實現化身推薦模塊209以通過從攝像機輸入直接推斷用戶偏好，提供面部的驅動化身，以便能夠為用戶實現化身模型的個性化列表。在此類一實施例中，化身推薦模塊209通過了解用戶屬性和在化身模型與面部的輸入之間的相似度，生成個性化的推薦列表。

圖6示出化身推薦模塊209的一個實施例，其包括用戶識別模塊604和化身排序模塊606。用戶識別模塊604接收來自檢測/跟蹤邏輯203的用戶的提取的面部的特徵信息（例如，外觀和幾何特徵），以便識別用戶的屬性。圖7a示出在用戶識別模塊604接收的信息中包括的提取的特徵的一個實施例。在一個實施例中，外觀和幾何特徵用於為每個目標屬性訓練單獨的分類器。在此類一實施例中，實現機器學習分類方法（例如，支持向量機（svm））以執行分類器訓練以獲得模型。

根據一個實施例，應用模型到用戶的第一外觀（例如，未看到的情形），導致輸出當前用戶屬性。在某個進一步的實施例中，也可提取面部框外的外觀特徵以便確定場景和/或檢查用戶的服飾風格。在此實施例中，視覺描述符（例如，方向梯度直方圖（hog））用於面部的外觀和環境。每個用戶可根據14個屬性描述：面部形狀、外觀、性別、年齡、膚色、發色、頭髮長度、眼穿戴、化妝程度、情緒、環境、照明和服飾風格。圖7b示出由用戶識別模塊604執行的用戶屬性分析的一個實施例。

化身排序模塊606接收來自用戶識別模塊604的屬性數據，並且通過集成屬性相似度分數，將在資料庫240的可用化身模型排序。在一個實施例中，考慮用於當前用戶的所有屬性以指派用於每個化身圖的分數。在此類一實施例中，每個化身圖具有對於所有屬性的值。隨後，能夠將在用戶與化身圖之間的匹配分解為在單獨屬性方面的匹配。在一個實施例中，屬性分數表示為：

分數屬性（用戶，化身）＝

其中，i表示屬性，並且表示在第i個屬性上用戶與化身圖之間的分數差，wi是第i個屬性的權重參數。

如果化身模型與用戶類似，則輸出分數更小。在一個實施例中，通過將對應權重參數設置為0，可忽略缺少屬性。例如，如果帽子遮住了用戶的頭髮，則應將頭髮有關的屬性權重（例如，顏色和長度）設為0。

圖8是示出根據一個實施例，用於促進在計算裝置的化身推薦機制的方法800的流程圖。方法800可由處理邏輯執行，處理邏輯可包括硬體（例如，電路、專用邏輯、可編程邏輯等）、軟體（如在處理裝置上運行的指令）或其組合。在一個實施例中，方法800可由化身選擇機制110執行。為了陳述中的簡明和清晰，以線性序列示出方法800的過程；然而，設想的是，能夠並行、異步或以不同順序執行任何數量的過程。為了簡單、清晰和便於理解，此處不討論或重複參照圖1和2討論的許多細節。

方法800在框810開始於在化身應用（如intel®pocketavatars、nito®、mojomasks®等）的操作期間捕捉來自圖像源225的實況視頻。在框820，在視頻中定位用戶的面部。在一個實施例中，檢測/跟蹤邏輯203檢測視頻中的圖像是否包括面部。在此類一實施例中，每個面部的位置通過一個限定矩形來表示。基於面部矩形，可進一步定位不同的面部的特徵（例如，眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、頭髮等）。在方框830，提取檢測到的面部。在框840，如上所討論的，在用戶識別模塊604識別來自提取的用戶屬性。

在框850，通過集成屬性和相似度分數，將化身模型排序。在框860，按相似度分數，排列（sort）化身模型。在框870，將排列的分數在顯示器230顯示為列表。在一個實施例中，顯示每個模型的靜態快照，而不是動畫模型，以便節省帶寬。在此類一實施例中，用戶能夠選擇快照以加載模型，檢查模型的動態動作。

實現化身推薦模塊209的示範化身應用可涉及用戶在移動裝置上操作化身應用以打開化身庫，選擇模型。隨後，推薦模塊209識別不同的用戶屬性，並且按集成分數，將模型排序。隨後，在屏幕上顯示調整的列表。圖7c示出由推薦模塊209提供的顯示的化身列表的一個實施例。如圖7c中所示，由於用戶現在在微笑，因此，顯示的列表的頂部不包括悲傷的化身。此外，所有女性化身在頂部位置上移動，而男性化身圖被移到更低位置。

圖9示出根據一個實施例，適合用於實現本公開的實施例的計算機系統900。計算機系統900包括總線905（或例如傳遞信息的鏈路、互連或另一類型的通信裝置或接口）和耦合到總線905，可處理信息的處理器910。雖然計算系統900示為帶有單個處理器，但電子系統900可包括多個處理器和/或協處理器，如中央處理器、圖形處理器和物理處理器等的一項或更多項。計算系統900可還包括耦合到總線805的隨機存取存儲器（ram）或其它動態存儲裝置920（稱為主存儲器），並且可存儲可由處理器910執行的信息和指令。主存儲器920也可用於在處理器910執行指令期間存儲暫時變量或其它中間信息。

計算系統900也可包括耦合到總線905的可存儲用於處理器910的靜態信息和指令的只讀存儲器（rom）和/或其它存儲裝置930。數據存儲裝置940可耦合到總線905以存儲信息和指令。諸如磁碟或光碟及對應驅動器的數據存儲裝置940可耦合到計算系統900。

計算系統900也可經總線905耦合到諸如陰極射線管（crt）、液晶顯示器（lcd）或有機發光二極體（oled）陣列的顯示裝置950，以向用戶顯示信息。包括字母數字和其它鍵的用戶輸入裝置960可耦合到總線905以便將信息和命令選擇傳遞到處理器910。另一類型的用戶輸入裝置960是傳遞方向信息和命令選擇到處理器910並且控制在顯示器950上光標移動的光標控制970，如滑鼠、軌跡球、觸控螢幕觸摸墊或光標方向鍵。計算機系統900的攝像機和麥克風陣列990可耦合到總線905用於觀察手勢、錄製音頻和視頻，並且接收和傳送視覺和音頻命令。

計算系統900可還包括網絡接口980以提供對網絡的訪問，如區域網（lan）、寬域網（wan）、城域網（man）、個人區域網絡（pan）、藍牙、雲網絡、行動網路（例如，第三代（3g）等）、內部網、網際網路等。網絡接口980例如可包括具有天線985的無線網絡接口，天線985可表示一個或更多天線。網絡接口980例如也可包括有線網絡接口以便經網絡電纜987與遠程裝置進行通信，網絡電纜687例如可以是乙太網電纜、同軸電纜、光纖電纜、串行電纜或並行電纜。

網絡接口980例如可通過符合ieee802.11b和/或ieee802.11g標準，提供到lan的接入，和/或無線網絡接口例如可通過符合藍牙標準，提供到個人區域網絡的接入。也可支持其它無線網絡接口和/或協議，包括標準的以前和以後版本。

除經無線lan標準的通信外或者不使用經無線lan標準的通信，網絡接口980可使用例如時分多址（tdma）協議、全球移動通信系統（gsm）協議、碼分多址（cdma）協議和/或任何其它類型的無線通信協議提供通信。

網絡接口980可包括一個或更多通信接口，如數據機、網絡接口卡或其它眾所周知的接口裝置，如用於耦合到乙太網、令牌環或其它類型的物理有線或無線附連的那些裝置以便例如提供通信鏈路以支持lan或wan。這樣，計算機系統也可經例如包括內部網或網際網路的常規網絡基礎設施耦合到多個外圍裝置、客戶端、控制表面、控制臺或伺服器。

要領會的是，對於某些實現，比上述示例配備更少或更多的系統可以是優選的。因此，計算裝置900的配置可根據許多因素因實現的不同而改變，如價格約束、性能要求、技術改進或其它情況。電子裝置或計算機系統900的示例可包括但不限於移動裝置、個人數字助理、移動計算裝置、智慧型電話、蜂窩電話、手持機、單向尋呼器、雙向尋呼器、消息傳遞裝置、計算機、個人計算機（pc）、臺式計算機、膝上型計算機、筆記本計算機、手持式計算機、平板計算機、伺服器、伺服器陣列或伺服器農場、web伺服器、網絡伺服器、網際網路伺服器、工作站、微型計算機、大型計算機、超級計算機、網絡家電、web家電、分布式計算系統、多處理器系統、基於處理器的系統、消費者電子器件、可編程消費者電子器件、電視、數位電視、機頂盒、無線接入點、訂戶站、移動訂戶中心、無線電網絡控制器、路由器、集線器、網關、橋接器、交換器、機器或其組合。

實施例可實現為以下任意之一或其組合：使用母板連的一個或多個微晶片或集成電路、硬體邏輯、由存儲器裝置存儲並且由微處理器執行的軟體、固件、專用集成電路（asic）和/或現場可編程門陣列（fpga）。術語「邏輯」可例如包括軟體或硬體和/或軟體和硬體的組合。

實施例例如可提供為電腦程式產品，電腦程式產品可包括上面存儲有一個或多個機器可執行指令的一個或多個機器可讀媒體，所述指令在由諸如計算機、計算機的網絡或其它電子裝置的一個或多個機器執行時，可促使所述一個或多個機器實行根據本文中所述實施例的操作。機器可讀媒體可包括但不限於軟盤、光碟、cd-rom（壓縮光碟只讀存儲器）、磁光碟、rom、ram、eprom（可擦除編程只讀存儲器）、eeprom（電擦除可編程只讀存儲器）、磁卡或光卡、快閃記憶體和/或適用於存儲機器可執行指令的其它類型的媒體/機器可讀媒體。

另外，實施例可作為電腦程式產品被下載，其中，程序可經通信鏈路（例如，數據機和/或網絡連接），通過載波或其它傳播媒體中實施的和/或由其調製的一個或更多數據信號，從遠程計算機（例如，伺服器）被傳輸到請求的計算機（例如，客戶端）。

對「一個實施例」、「一實施例」、「示例實施例」、「各種實施例」等的引用表示如此描述的實施例可包括特定特徵、結構或特性，但並非每個實施例一定包括特定特徵、結構或特性。此外，一些實施例可具有對於其它實施例所述的一些或所有特徵，或不具有任何這些特徵。

在下面的描述和權利要求書中，可使用術語「耦合」及其衍生詞。「耦合」用於指兩個或更多元素相互合作或交互，但它們可以有或沒有中間物理或電組件。

在權利要求中使用時，除非另有規定，否則使用序數形容詞「第一」、「第二」、「第三」等來描述普通元素只表示在引用類似元素的不同實施，並且無意暗示如此描述的元素必須在時間上、空間上、排序中或以任何其它方式處於給定順序中。

以下條款和/或示例涉及進一步實施例或示例。示例中的細節可在一個或更多實施例中任意處使用。不同實施例或示例的各種特徵可以各種方式與包括的一些特徵和排除的其它特徵組合以滿足多種不同應用。示例可包括主題，諸如方法、用於執行該方法的動作的部件、包括指令的至少一個機器可讀媒體，所述指令在由機器執行時促使所述機器執行該方法的、或設備或系統的動作，以用於促進根據本文中所述實施例和示例的混合通信。

一些實施例涉及包括一種用於促進化身的動態選擇的設備的示例1。該設備包括用於實時捕捉用戶的圖像的接收和捕捉邏輯、用於基於用戶圖像來確定用戶的面部的特徵的檢測/跟蹤邏輯和用於基於用戶面部的特徵來促進化身的選擇的化身選擇模塊。

示例2包括示例1的主題，其中化身選擇模塊包括用於採集對於用戶和一個或更多接收者的簡檔信息的簡檔採集模塊、用於採集與所述一個或更多接收者和所述用戶的當前情況有關的信息的上下文引擎、用於分析在所述用戶與所述一個或更多接收者之間消息的內容以確定感情和人際動態的內容分析器及用於基於簡檔信息、上下文引擎採集的信息和內容分析器確定的感情和人際動態來選擇化身的化身確定模塊。

示例3包括示例2的主題，其中簡檔採集模塊從一個或更多社交網絡源提取信息。

示例4包括示例3的主題，其中化身確定模塊基於來自一個或更多社交網絡源的信息推斷用戶的意圖以作為選擇化身中的因素。

示例5包括示例4的主題，其中化身確定模塊基於發送方和一個或更多接收者共享的社交影響來選擇化身。

示例6包括示例5的主題，其中化身確定模塊將來自內容分析器的文本中的文字針對社交網絡源進行匹配以選擇主題相關化身。

示例7包括示例2的主題，其中化身確定模塊基於接收者的社交狀況來選擇化身。

示例8包括示例2的主題，其中化身確定模塊接收來自所述一個或更多接收者的圖像數據或文本數據，並且基於所述一個或更多接收者的感知的情緒反應來選擇化身。

示例9包括示例1的主題，其中化身選擇模塊包括用於基於用戶面部的特徵來識別用戶屬性的用戶識別模塊、用於接收用戶屬性數據並且基於屬性相似度分數將可用化身模型進行排序的排序模塊和用於基於排序的可用化身模型來推薦化身的化身推薦模塊。

示例10包括示例9的主題，其中對於用戶的所有屬性被考慮以將屬性相似度分數指派到每個可用化身模型。

示例11包括示例9的主題，其中化身推薦模塊生成排序的可用化身模型的列表以用於顯示。

一些實施例涉及包括一種用於促進化身的動態選擇的方法的示例12，該方法包括採集屬性，分析屬性和基於用戶屬性來促進化身的選擇。

示例13包括示例12的主題，其中屬性包括對於用戶和一個或更多接收者的簡檔信息、與所述一個或更多接收者和所述用戶的當前情況有關的信息、用戶的面部的特徵中的至少一個。

示例14包括示例13的主題，還包括分析在所述用戶與所述一個或更多接收者之間消息的內容以確定感情和人際動態以及基於屬性和消息的內容來選擇化身。

示例15包括示例14的主題，還包括監視所述一個或更多接收者的面部的屬性，接收來自所述一個或更多接收者的文本數據，並且基於來自所述一個或更多接收者的面部的屬性文本數據來選擇更新的化身。

示例16包括示例15的主題，其中分析用戶屬性包括識別用戶面部的屬性。

示例17包括示例16的主題，還包括將屬性相似度分數指派到每個可用化身模型，基於屬性相似度分數將可用化身模型進行排序以及基於排序的可用化身模型來推薦化身。

示例18包括示例17的主題，其中對於用戶的所有屬性被考慮以將屬性相似度分數指派到每個可用化身模型。

示例19包括示例17的主題，還包括生成排序的可用化身模型的列表以用於顯示。

一些實施例涉及示例20，其包括至少一個包括多個指令的機器可讀媒體，所述指令響應在計算裝置上被執行而促使所述計算裝置實行根據權利要求12到19的任一項的操作。

一些實施例涉及示例21，其包括一種系統，該系統包括用於實行根據權利要求12到19的任一項的操作的機制。

一些實施例涉及示例22，其包括一種設備，該設備包括用於實行根據權利要求12到19的任一項的操作的部件。

一些實施例涉及示例23，其包括一種布置成實行根據權利要求12到19的任一項的操作的計算裝置。

一些實施例涉及示例24，其包括一種布置成實行根據權利要求12到19的任一項的操作的通信裝置。

一些實施例涉及示例25，其包括一種用於促進化身的動態選擇的設備，包括用於採集屬性的部件，用於分析屬性的部件和用於基於用戶屬性來促進化身的選擇的部件。

示例26包括示例25的主題，其中屬性包括對於用戶和一個或更多接收者的簡檔信息、與所述一個或更多接收者和所述用戶的當前情況有關的信息、用戶的面部的屬性中的至少一個。

示例27包括示例26的主題，還包括用於分析在所述用戶與所述一個或更多接收者之間消息的內容以確定感情和人際動態的部件和用於基於屬性和消息的內容來選擇化身的部件。

示例28包括示例27的主題，還包括用於監視所述一個或更多接收者的面部的屬性的部件，用於接收來自所述一個或更多接收者的文本數據的部件和用於基於來自所述一個或更多接收者的面部的屬性文本數據來選擇更新的化身的部件。

示例29包括示例25的主題，其中用於分析用戶屬性的部件包括用於識別用戶面部的屬性的部件。

一些實施例涉及示例30，其包括至少一個包括多個指令的機器可讀媒體，所述指令響應在計算裝置上被執行而促使所述計算裝置實行操作，包括採集屬性、分析屬性和基於用戶屬性來促進化身的選擇。

示例31包括示例30的主題，其中屬性包括對於用戶和一個或更多接收者的簡檔信息、與所述一個或更多接收者和所述用戶的當前情況有關的信息、用戶的面部的屬性中的至少一個。

示例32包括示例31的主題，包括多個指令，所述指令響應在計算裝置上被執行而促使所述計算裝置進一步實行操作，包括分析在所述用戶與所述一個或更多接收者之間消息的內容以確定感情和人際動態以及基於屬性和消息的內容來選擇化身。

示例33包括示例32的主題，包括多個指令，所述指令響應在計算裝置上被執行而促使所述計算裝置進一步實行操作，包括監視所述一個或更多接收者的面部的屬性、接收來自所述一個或更多接收者的文本數據、並且基於來自所述一個或更多接收者的面部的屬性文本數據來選擇更新的化身。

示例34包括示例30的主題，其中分析用戶屬性包括識別用戶面部的屬性。

示例35包括示例34的主題，包括多個指令，所述指令響應在計算裝置上被執行而促使所述計算裝置進一步實行操作，包括將屬性相似度分數指派到每個可用化身模型、基於屬性相似度分數將可用化身模型進行排序以及基於排序的可用化身模型來推薦化身。

圖和前面的描述提供了實施例的示例。本領域技術人員將領會，一個或更多描述的元素可很好地組合成單個功能元素。備選的是，某些元素可分割成多個功能元素。來自一個實施例的元素可添加到另一實施例。例如，本文中描述的過程的順序可被更改並且不限於本文中所述的方式。另外，任何流程圖的動作無需以所示順序被實現；也不一定需要執行所有動作。此外，不依賴於其它動作的那些動作可與所述其它動作並行被執行。實施例的範圍決不受限於這些特定示例。許多變化（如結構、維度和材料的使用中的差別）是可能，而無論是否在說明書中被明確給出。實施例的範圍至少如隨附權利要求所給出的一樣廣。