**对比文件名称**：2007-05-29_US7224835B_发明授权_US07224835B2 Three-dimensional object recognizing apparatus, method and computer program product
**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最新版本模型
作为资深专利代理师，我已仔细阅读并分析了目标专利和对比文件。目标专利涉及一种基于识别用户身份来访问其个性化媒体设置并控制电子媒体设备的方法和系统。对比文件涉及一种三维物体（特别是人脸）识别装置、方法和计算机程序产品，其核心在于通过分析从多个方向获取的物体图像创建子空间，并计算特征值作为子空间间角度的度量，以识别物体并区分真实三维物体与其二维图片。以下将严格按照目标专利权利要求的划分，对每个技术特征进行比对。
### 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**：<br>包括：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<br>**《未公开》** | 说明书第[0076]-[0077]段描述了脸部区域检测和面部特征点检测：“In the face area detection of the step 7111, template matching is performed to detect the facial region using template of face detection prepared in advance... In the facial parts detection of the step 7112, template matching is performed to detect the position of the eyes, the nose, the ears and the mouth...” | 对比文件公开了进行脸部检测和面部特征点检测以提取用于识别的特征区域。然而，其中并未提及任何基于脸部尺寸阈值（如“小于预定尺寸”）或基于脸部在时间阈值内保持不动的运动标准来过滤、排除所检测脸部的具体步骤或标准。对比文件的目的在于从图像中可靠地提取人脸区域以进行识别，而非通过尺寸或静止性过滤来排除非目标（如远处的小脸、照片中的脸）。因此，本领域技术人员无法从对比文件毫无疑义地得出或合理推断出该过滤技术特征。 |
| **技术特征B**：<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<br>**《隐含公开(b)》** | 说明书第[0030]段：“The image input unit 31 is used to acquire images of a three-dimensional object in various directions.”；第[0041]-[0042]段描述了从输入图像创建输入子空间；第[0056]-[0058]段描述了识别单元34基于计算出的特征值（相似度）来识别物体，并输出识别结果（如对象名称）。 | 对比文件公开了一种物体识别装置，其通过图像输入单元获取物体的图像（包括人脸），创建输入子空间，将其与字典中预存的子空间进行比较计算相似度（如使用第二特征值λ2），并基于最高相似度确定并输出物体的身份（如人名）。虽然对比文件未明确限定图像获取于“靠近电子媒体设备的区域”，但其图像输入单元（如相机）必然在某个物理空间中对准目标物体（用户）进行拍摄，这隐含了在某个“区域”内捕获图像并识别身份。目标专利中“确定用户身份”是核心步骤，对比文件实质公开了基于图像识别物体（用户）身份的过程。 |
| **技术特征C**：<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<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件仅公开了识别物体（如人脸）并输出身份信息（如人名）。全文未提及任何与已识别身份相关联的“个性化媒体设置”，例如喜爱的频道列表、记录列表、音量设置等，也未描述在识别身份后“访问”此类设置。该特征是实现目标专利“基于媒体偏好控制设备”的核心前提，对比文件完全不涉及。 |
| **技术特征D**：<br>基于所访问的个性化媒体设置，控制所述电子媒体设备<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件仅涉及物体识别本身，其识别结果的输出（如第[0053]段输出识别信息）是识别过程的终点。未提及利用识别结果去控制任何“电子媒体设备”（如电视、音乐播放器）的操作，更未提及基于“个性化媒体设置”进行此类控制。该特征是目标专利的最终目的和应用场景，对比文件未公开。 |
| **技术特征E**：<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<br>**《未公开》** | 说明书第[0076]段在描述面部特征点检测时，针对的是单个脸部的特征：“detect the position of the eyes, the nose, the ears and the mouth”。整个识别过程均围绕单个输入物体（人脸）与字典条目的比对展开。 | 对比文件主要教导了对单个物体（如单个人脸）的识别。虽然其图像输入单元可能捕获到多个物体，但说明书中未描述任何同时检测图像中“多个用户”（即多个人脸）并分别处理或识别的技术手段、方法或目的。目标专利中检测多个用户是为了后续进行组合设置或识别操作遥控者，对比文件未涉及此场景。 |
| **技术特征F**：<br>检测所述图像中遥控的位置<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件涉及的是三维物体（如人脸）识别，完全不涉及“遥控”装置，也未提及在图像中检测任何类似遥控器的设备或其位置。 |
| **技术特征G**：<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<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征依赖于特征E和F，而对比文件既未公开检测多个用户，也未公开检测遥控位置。因此，基于这两者来识别操作遥控的用户的技术方案，对比文件完全没有涉及。 |
| **技术特征H**：<br>确定操作遥控的用户的身份。<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征以特征G为基础。由于对比文件未公开识别操作遥控的用户，自然也未公开确定该特定用户的身份。 |
| **技术特征I**：<br>还包括：在所述电子媒体设备处接收用户输入命令<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件描述的是一个独立的物体识别装置及其方法，未提及该装置作为“电子媒体设备”的一部分或与之交互，也未描述接收用于控制媒体设备的“用户输入命令”（如频道切换、音量调节命令）。 |
| **技术特征J**：<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。<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征包含两个关联动作：接收用户输入命令后触发图像访问，并基于这些图像确定用户身份。对比文件未公开接收用户输入命令（特征I），也未描述这种响应式触发图像捕获或访问的机制。其图像输入是持续或按识别需求进行的，而非由外部用户命令触发。 |
| **技术特征K**：<br>还包括：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<br>**《隐含公开(k)》** | 说明书第[0068]-[0070]段：“The recognizing apparatus has a mode switch... to switch the apparatus to the dictionary registration mode. Subsequently, a three-dimensional object is taken by a camera in various directions, thereby acquiring several tens to several hundreds of image patterns of the object, and inputting them to the image input unit 31... When the dictionary registration mode is established, the inter-subspace-angle computing unit 32 creates an input subspace from the input images, and registers the obtained basis vectors in a dictionary. Together with the basis vectors, information on the object, such as an identification number, name, etc., is registered in the dictionary.” | 对比文件明确公开了“字典注册模式”。在该模式下，通过相机从不同方向拍摄物体（如用户的脸）的多个图像（几十到几百个），并输入系统。这些图像用于创建子空间并作为字典条目存储，同时关联存储物体的识别信息（如姓名）。这实质上就是为目标专利所述的“注册用户”而“捕获用户的一个或多个图像”的过程。本领域技术人员可以毫无困难地理解，为进行识别而预先采集并存储用户图像数据，即构成了“注册”行为。 |
| **技术特征L**：<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<br>**《隐含公开(l)》** | 说明书第[0041]段描述了从输入图像创建向量并形成子空间（输入子空间）。第[0068]-[0070]段描述了在注册模式下，从捕获的图像创建子空间（字典子空间）。子空间的基向量是基于图像像素强度等特征计算得出的，表征了物体的特征。 | 对比文件中，无论是注册时创建字典子空间，还是识别时创建输入子空间，其基础都是对捕获的图像进行处理，提取出能够表征物体（用户）特征的数学表示（子空间基向量）。这些基向量是从图像中推导出的、用于区分不同物体的特征量，可以被视为对用户“物理属性”（如脸部特征模式）的一种识别和数学建模。虽然“物理属性”一词在对比文件中未明确使用，但本领域技术人员能够理解，通过图像分析提取用于识别的特征，就是识别物理属性（特别是脸部特征属性）的过程。 |
| **技术特征M**：<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<br>**《隐含公开(m)》** | 说明书第[0069]-[0070]段：“the inter-subspace-angle computing unit 32 creates an input subspace from the input images, and registers the obtained basis vectors in a dictionary.”；第[0033]段：“The dictionary storing unit 33 stores a plurality of dictionaries... The contents of each dictionary stored in the dictionary storing unit 33 include M basis vectors of a dictionary subspace, and information, such as an object name, for identifying a corresponding registered object.” | 对比文件明确公开了将注册过程中创建的字典子空间的“基向量”（即技术特征L中识别的物理属性的数学表示）存储在字典存储单元（电子存储器，如硬盘）中。每个字典条目都存储了一组基向量及其关联的识别信息。这完全对应于将识别出的用户物理属性存储在电子存储器中。 |
| **技术特征N**：<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<br>**《隐含公开(n)》** | 说明书第[0042]段：“the angles are obtained by reading one dictionary from the dictionary storing unit 33, and computing the eigenvalues...”；第[0051]段：“eigenvalues computed by the inter-subspace-angle computing unit 32 are read”；第[0052]-[0053]段描述了基于相似度识别物体并输出识别信息。 | 在对比文件的识别过程中，识别单元需要从字典存储单元（电子存储器）中“读取”字典（步骤42），该字典包含基向量（物理属性）和关联的识别信息（如对象名称）。整个识别过程就是访问这些存储的注册信息（基向量和识别信息）并与输入特征进行比较。这隐含了“从电子存储器访问注册信息”，且该信息是物理属性（基向量）与识别信息关联存储的。 |
| **技术特征O**：<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<br>**《隐含公开(o)》** | 说明书第[0042]-[0043]段：“the angles are obtained by reading one dictionary from the dictionary storing unit 33, and computing the eigenvalues of the matrix X... using the M-dimensional basis vectors of the dictionary subspace {φ1, φ2, φ3, . . . , φM} and the N-dimensional basis vectors of the input subspace {ψ1, ψ2, ψ3, . . . , ψN}.”；第[0056]段：“the similarity between the input subspace and the dictionary subspace is computed”。 | 对比文件的核心操作就是计算输入子空间（由当前输入图像创建，代表当前用户的物理属性）与字典子空间（存储在注册信息中，代表注册用户的物理属性）之间的角度（通过矩阵X的特征值）。这本质上就是将当前识别出的用户物理属性（输入子空间基向量）与从存储器访问的注册信息（字典子空间基向量）进行“比较”的过程。 |
| **技术特征P**：<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<br>**《隐含公开(p)》** | 说明书第[0052]段：“the dictionary, in which the similarity between its subspace and an input subspace is highest, is detected”；第[0056]-[0058]段详细说明了使用特征值（如λ2）作为相似度，并基于最高相似度确定匹配。 | 对比文件在完成比较（计算特征值得到相似度）后，会检测具有最高相似度的字典（步骤52）。如果相似度足够高（例如高于阈值，如图5流程），则确定输入物体与字典中注册的物体“匹配”。这直接对应于“基于比较，确定物理属性是否匹配”。 |
| **技术特征Q**：<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。<br>**《隐含公开(q)》** | 说明书第[0053]段：“The information for identifying the object, registered in the dictionary detected at the step 52, is output as an identification result.”；第[0063]段：“a corresponding dictionary subspace is output as an identification result”。 | 当对比文件的识别单元确定输入子空间与某个字典子空间匹配（相似度最高）后，它会输出存储在该字典中的对象识别信息（如姓名、ID）。这隐含了在匹配发生后，从该字典条目（注册信息）中“访问”并提取出相应的识别信息的步骤。 |
| **技术特征R**：<br>其中：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<br>**《隐含公开(r)》** | 说明书第[0070]段：“Together with the basis vectors, information on the object, such as an identification number, name, etc., is registered in the dictionary. The ‘information for identifying the object’ is input using an interface such as a keyboard, not shown...” | 对比文件明确说明，在注册模式（字典创建）下，除了存储基向量（物理属性）外，还通过键盘等接口“输入”并“注册”对象的识别信息（如识别号、名称）。这完全对应于“接收与用户相关联的识别信息”。 |
| **技术特征S**：<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。<br>**《隐含公开(s)》** | 说明书第[0070]段：“Together with the basis vectors, information on the object, such as an identification number, name, etc., is registered in the dictionary.” | 如特征M和R所述，对比文件在注册时，将基向量（物理属性）和通过接口接收的识别信息（如名称）一起存储在字典中。这构成了将接收的识别信息与识别的物理属性“相关联地存储”在电子存储器（字典存储单元）中。 |
| **技术特征T**：<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。<br>**《未公开》** | 说明书第[0076]-[0079]段聚焦于“脸部”区域的检测、面部特征点（眼睛、鼻子、嘴）的提取，以及基于脸部图像创建特征向量和子空间。 | 对比文件公开的识别过程严格基于“脸部”图像和特征。其识别的是脸部特征，未提及识别用户的“身体属性”（如身高、体型、肢体特征），也未描述任何基于身体属性进行辨识的过程。其技术方案是典型的脸部识别，而非身体辨识。 |
| **技术特征U**：<br>还包括：接收由操作遥控的用户所提供的用户输入命令<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 同特征I，对比文件不涉及“遥控”或来自遥控的“用户输入命令”。 |
| **技术特征V**：<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<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征依赖于接收遥控命令（特征U）和识别操作遥控的用户（特征G, H）。对比文件均未公开这些前提特征，因此该关联步骤也无从谈起。 |
| **技术特征W**：<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<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征包含特定触发条件（接收到用户输入命令时）和特定图像内容（包括操作遥控的用户）。对比文件既未公开用户输入命令触发机制，也未涉及遥控或操作遥控的用户，更未描述在此特定条件下访问图像。 |
| **技术特征X**：<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<br>**《隐含公开(x)》** | 说明书第[0076]段：“detect the position of the eyes, the nose, the ears and the mouth”；第[0078]段图示并说明了基于检测到的面部特征点位置来裁剪脸部区域。 | 虽然对比文件未涉及“识别操作遥控的用户”这一整体目的，但其在脸部识别预处理步骤中，明确公开了检测面部特征点（如眼睛、嘴）的“位置”，并根据这些位置信息来调整和确定脸部区域。这本质上是一种在图像中“确定用户（的脸部）位置”的技术手段。本领域技术人员可以理解，确定特征点位置是确定用户位置的一种具体实现方式。 |
| **技术特征Y**：<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<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件未涉及“遥控的位置”，因此无法进行与用户位置的比较。 |
| **技术特征Z**：<br>基于所述比较，检测操作遥控的用户。<br>**《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征以特征Y为基础。由于对比文件未公开将遥控位置与用户位置进行比较，因此基于此比较来检测操作遥控用户的步骤也未被公开。 |
### 结论
综上所述，对比文件US7224835B2公开了一种基于子空间方法的三维物体（人脸）识别技术，涉及用户注册（采集图像、提取特征、存储）和识别（捕获图像、提取特征、与存储特征比较、确定身份）的基本流程。因此，它隐含公开了目标专利中与纯粹用户身份识别相关的注册和识别过程的技术特征（B, K, L, M, N, O, P, Q, R, S, X）。然而，对比文件完全未涉及目标专利的核心应用场景——**基于识别出的用户身份来访问个性化媒体设置并控制电子媒体设备**，也未涉及与**遥控器交互**、**多用户检测与处理**、**特定图像过滤标准**相关的技术特征。
根据输出格式，对于被对比文件隐含公开的技术特征，在回答结尾插入相应的小写英文代码。
<<<b>>><<<k>>><<<l>>><<<m>>><<<n>>><<<o>>><<<p>>><<<q>>><<<r>>><<<s>>><<<x>>>