專利名稱：通過視覺和語音識別測量內(nèi)容分級的制作方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明一般涉及視覺和語音識別，并且尤其涉及用于通過視覺和/或語音識別來測量客戶滿意度(satisfaction)的方法和設備。
在現(xiàn)有技術(shù)中，具有幾種已知方式來由客戶評價顯示的產(chǎn)品、服務或內(nèi)容(在此共同稱為“產(chǎn)品”)的興趣。然而，所有這些已知方式都是人工完成的。例如，調(diào)查卡在產(chǎn)品附近可以得到，以便過路人獲取并填寫。或者，商店營業(yè)員或銷售代表可以通過向客戶詢問一系列與產(chǎn)品有關的問題來征求客戶對該產(chǎn)品的興趣。然而，在任何一種方式中，人們必須愿意參與提問。如果愿意的話，人工提問花費時間，時常比人們愿意花費的時間多得多。此外，人工提問取決于參與人群的誠實性。對于內(nèi)容，比如電視節(jié)目，一項服務Nielson自動測量目前正在觀看什么內(nèi)容以及誰在觀看。然而，卻不自動測量各個人是喜歡還是不喜歡此內(nèi)容。
此外，顯示產(chǎn)品的制造商和銷售商常常需要不愿泄露給參與者的信息，比如像性別和種族這樣的特征。這類信息對制造商和銷售商在市場上出售他們的產(chǎn)品是非常有用的。然而，因為制造商感覺到參與者不想提供這樣的信息或者被這樣的提問所冒犯，所以制造商和銷售商不在他們的產(chǎn)品調(diào)查表上提問這樣的問題。
因此，本發(fā)明的一個目的是提供用于自動測量客戶對產(chǎn)品、服務或內(nèi)容的滿意度的方法和設備。因此，提供用于測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的滿意度的方法。該方法包括獲得客戶的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一；分析獲得的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一，用于至少以下之一(a)檢測客戶的凝視；(b)檢測客戶的面部表情；(c)檢測客戶的情緒；(d)檢測客戶的語音；以及(e)檢測客戶與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的互相作用；并且基于至少(a)-(e)之一來確定客戶滿意度。
最好，該方法進一步包括根據(jù)至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一來確定客戶的至少性別、種族和年齡之一。獲得最好包括在圖像數(shù)據(jù)中識別客戶。識別最好包括在圖像數(shù)據(jù)中檢測面部?；蛘撸R別包括把圖像數(shù)據(jù)中的目標按人和非人來分類。對客戶凝視的檢測最好包括確定至少檢測到的凝視的方向是否對著至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一以及對著至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的凝視的持續(xù)時間。
最好，對客戶面部表情的檢測包括確定檢測到的面部表情是滿意還是不滿意。該方法最好進一步包括每當面部表情被檢測到時檢測客戶的凝視是否對著至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一，以及其中客戶滿意度的確定至少部分地基于此。
最好，對客戶情緒的檢測至少部分地基于對客戶的至少語音和面部表情之一的檢測。對客戶情緒的檢測最好包括對客戶的情緒強度的檢測。
最好，對情緒強度的檢測至少部分地基于對客戶的至少語音和面部表情之一的檢測。對客戶語音的檢測最好包括在識別出的語音中檢測特定短語。
最好，對客戶語音的檢測包括在識別出的語音中檢測情緒。
檢測客戶與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的互相作用最好包括檢測與至少產(chǎn)品、服務和內(nèi)容之一的物理互相作用。
還提供用于測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的滿意度的設備。該設備包括至少照相機和話筒之一，用于獲得客戶的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一；和處理器，具有用于分析獲得的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一的裝置，用于至少以下之一(a)檢測客戶的凝視；(b)檢測客戶的面部表情；(c)檢測客戶的情緒；(d)檢測客戶的語音；以及(e)檢測客戶與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的互相作用；其中該處理器進一步具有用于基于至少(a)-(e)之一來確定客戶滿意度的裝置。
最好，該處理器進一步具有用于根據(jù)至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一來確定客戶的至少性別、種族和年齡之一的裝置。還提供了用于執(zhí)行本發(fā)明方法的計算機程序產(chǎn)品和用于在其中存儲計算機程序產(chǎn)品的程序存儲設備。
參考下面的描述、所附權(quán)利要求和附圖，本發(fā)明的設備和方法的這些和其他特點、方面和優(yōu)點將變得更好理解，其中

圖1圖示用于執(zhí)行本發(fā)明方法的設備的優(yōu)選實施方案的示意圖。
圖2a和2b圖示表示本發(fā)明方法的優(yōu)選實施方案的流程圖。
現(xiàn)在參考圖1，示出了用于測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的滿意度的設備，該設備一般利用參考數(shù)字100來指示。設備100包括至少一個并且最好包括幾個照相機102，具有足以在顯示的產(chǎn)品、服務或內(nèi)容104的預定區(qū)域內(nèi)捕捉圖像數(shù)據(jù)的視野。術(shù)語照相機在其通用意義上被用于指所有圖像捕捉設備。照相機102最好是數(shù)字攝像機，然而，它們也可以是模擬攝像機、數(shù)字靜止圖像照相機等。如果使用模擬照相機，則其輸出必須被適當?shù)剞D(zhuǎn)換成數(shù)字格式。該照相機102可以是固定的或者具有隨動拍攝、俯攝和推拉攝影性能。該設備還包括至少一個話筒106，用于捕捉來自預定區(qū)域的語音數(shù)據(jù)。話筒106最好是數(shù)字話筒，然而，還能夠利用其他類型的話筒，如果其輸出信號被適當?shù)剞D(zhuǎn)換成數(shù)字格式。術(shù)語話筒在其通用意義上被用于指所有聲音捕捉設備。
照相機102和話筒106在獲得預定區(qū)域內(nèi)的客戶108a、108b或其他目標109的圖像和話音數(shù)據(jù)上是有用的。雖然，或話筒106或至少一個照相機102對于實踐本發(fā)明的方法來說是必需的，但最好是兩者都使用。如在本文中所使用的，術(shù)語“客戶”指在照相機102和話筒106的視野/聲音區(qū)內(nèi)在圖像和/或語音數(shù)據(jù)中檢測到的任何人?？蛻艨赡軐︼@示的產(chǎn)品、服務和/或內(nèi)容感興趣也可能不感興趣，他或她在預定區(qū)域內(nèi)的出現(xiàn)就是足以被分類為“客戶”的原因。
捕捉到的圖像和語音數(shù)據(jù)分別利用相應的圖像和語音識別裝置110、112以下面將討論的方式來分析。設備100還包括處理器114，比如個人計算機。盡管在圖1中表示為獨立的模塊，但圖像和語音識別裝置110、112最好在處理器114中實施，以執(zhí)行一套指令，這套指令分析來自照相機102和話筒106的輸入圖像和語音數(shù)據(jù)。
最好，處理器114進一步具有用于從捕捉到的圖像和/或語音數(shù)據(jù)中確定客戶108a、108b的至少性別、種族和年齡之一的裝置。設備100還包括用于輸出由處理器114分析的結(jié)果的輸出裝置116。輸出裝置116可以是打印機、監(jiān)視器或者用在其他方法或設備中的電子信號。
現(xiàn)在將參考圖2a和2b說明本發(fā)明的一種方法的優(yōu)選實施方案。圖2a和2b圖示說明了一種方法的優(yōu)選實施方案的流程圖，該方法最好由設備100來執(zhí)行，該方法一般利用參考數(shù)字200來指示。方法200測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(在此一起稱為“產(chǎn)品”)之一的滿意度。產(chǎn)品可以被顯示在公共區(qū)域中，比如商業(yè)區(qū)，其中產(chǎn)品(例如，消費產(chǎn)品)顯示在預定區(qū)域內(nèi)，或者顯示在專用區(qū)域中，其中產(chǎn)品(例如，像電視節(jié)目這樣的內(nèi)容)正在預定區(qū)域內(nèi)被觀看著。
在步驟202上，利用照相機102和/或話筒106獲得預定區(qū)域的圖像和語音數(shù)據(jù)中的至少一個并且最好是兩者。在獲得圖像和/或語音數(shù)據(jù)之后，在步驟204上，在圖像和/或語音數(shù)據(jù)中識別客戶108a、108b。雖然可以利用圖像和語音數(shù)據(jù)之一或兩者來識別預定區(qū)域內(nèi)的客戶，但最好使用本領域中任何已知的方法來這樣利用圖像數(shù)據(jù)在圖像數(shù)據(jù)中識別人。
一種這樣的方法是其中在圖像數(shù)據(jù)中檢測面部，并且每個面部與一個人相關。一旦發(fā)現(xiàn)一個面部，那么就可以安全地假定一個人存在。通過檢測面部在圖像數(shù)據(jù)中識別人的例子公開在Gutta等人的Mixture of Experts for Classificationof Gender，ethnic Origin，and Pose of Human Faces，IEEE Transactions on NeuralNetworks，Vol.11，No.4，July 200(用于對性別、種族起源和人類面部姿態(tài)進行分類的專家系統(tǒng)的混合，有關神經(jīng)網(wǎng)絡的IEEE學報，第11卷，第4號，7月200)。
另一種方法是把圖像數(shù)據(jù)中的目標分為人和非人的。例如，圖1中的人108a、108b將被分類為客戶，而狗109會被分類為非人并且為了分析起見而被刪除。這樣一個系統(tǒng)的例子公開在2001年2月27日提交的Gutta等人的共同未決美國專利申請系列號為09/794,443標題為Classification of Objects throughModel Ensembles(通過模型總體來分類目標)。
一旦確定一個人存在，則可以確定其他特點，類似于性別、種族起源、面部姿態(tài)、面部表情等等。如下面所論述的，這些特點可以被用于確定客戶對所顯示產(chǎn)品的興趣的度量。用于估計一個人的性別和種族起源的方法是本領域中眾所周知的，比如公開在Gutta等人的Mixture of Experts for Classification ofGender，ethnic Origin，and Pose of Human Faces，IEEE Transactions on NeuralNetworks，Vol.11，No.4，July 200(用于對性別、種族起源和人面部姿態(tài)進行分類的專家系統(tǒng)的混合，有關神經(jīng)網(wǎng)絡的IEEE學報，第11卷，第4號，7月200)。
通過分析圖像和/或語音數(shù)據(jù)可以確定的一些特點的例子是檢測客戶108a、108b的凝視；檢測客戶108a、108b的面部表情；檢測客戶108a、108b的情緒；檢測客戶108a、108b的語音；以及檢測客戶108a、108b與產(chǎn)品的互相作用，可以利用其中的一個或多個來測量客戶對一個產(chǎn)品的興趣/滿意度。
對于客戶108a、108b的凝視的檢測，最好在步驟206上執(zhí)行此檢測。在步驟208上，最好確定檢測到的凝視是否對著產(chǎn)品104。例如，圖1中的客戶108a將被分類為具有對著產(chǎn)品104的凝視，而客戶108b將被分類為具有從產(chǎn)品104離開的凝視。如果檢測到的客戶208b被發(fā)現(xiàn)具有從產(chǎn)品104離開的凝視，方法200沿著路徑208-NO(否)繼續(xù)，并且除了他或她對產(chǎn)品104明顯不感興趣，在分析中不使用客戶108b，并且該方法循環(huán)回到步驟204，其中繼續(xù)在圖像數(shù)據(jù)中識別客戶。如果發(fā)現(xiàn)客戶108a具有對著產(chǎn)品104的凝視，則該方法沿著路徑208-YES(是)繼續(xù)，其中檢測客戶108a的其他特點。
連同凝視的方向一起，也可以從圖像數(shù)據(jù)中檢測出凝視的持續(xù)時間，尤其是對著該產(chǎn)品的凝視的持續(xù)時間?？梢约俣?，對著該產(chǎn)品凝視的持續(xù)時間表示對該產(chǎn)品的興趣。用于在圖像數(shù)據(jù)中檢測凝視的方法是本領域中眾所周知的，比如公開在Rickert等人的Gaze Estimation using Morphable Models，Proceedingsof the Third International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition，Nara，Japan(使用可成形模型進行凝視估算，在日本奈良舉行的有關自動面部和手勢識別的第三次國際會議的會刊)，1998年4月14-16日。
至于客戶的面部表情的檢測，最好在步驟210上只對于被發(fā)現(xiàn)正對著產(chǎn)品104凝視的那些客戶108a來執(zhí)行此檢測。最好，對客戶108a的面部表情的檢測包括確定檢測的面部表情是滿意還是不滿意之一。例如，檢測到微笑或興奮神態(tài)就表示滿意，而檢測到皺眉或茫然不知所措神態(tài)就表示不滿意。用于檢測面部表情的方法是本領域中眾所周知的，比如公開在Colmenarez等人的Modeling the Dynamics of Facial Expressions，CUES Workshop held in conjunctionwith the International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，Hawaii，USA，December 10-15，2001(給面部表情的動態(tài)建模，2001年12月10-15日在美國夏威夷與計算機視覺和模式識別有關的國際會議一起舉行的CUES專題討論會中公開的)。
至于語音的檢測，最好在步驟212上執(zhí)行此檢測，并且這不僅對于在預定區(qū)域內(nèi)識別客戶108a、108b，而且對于確定他們對該產(chǎn)品的滿意度的度量都是有用的。例如，對客戶108a、108b的語音的檢測可以在識別語音中檢測特定短語。例如，術(shù)語“好極了”或“酷”的識別將表示滿意的度量，而術(shù)語“真臭”或“糟透了”將表示不滿意的度量。
在步驟214上，可以對檢測到的客戶108a、108b的情緒進行檢測。因為客戶108a正在凝視該產(chǎn)品，所以將只檢測到他或她的情緒?？蛻?08a的情緒的檢測最好(至少部分地)基于客戶108a的語音和/或面部表情的檢測。此外，還可以對檢測到的情緒的強度進行檢測。例如，某個面部表情比如興奮的神色具有比微笑更大的情緒強度。類似地，還可以在檢測到的客戶108a的語音中檢測情緒的強度，比如此客戶改變他的語音模式(例如，說得更快或更大聲)或者使用驚嘆語。在面部表情和語音中情緒的識別是本領域中眾所周知的，比如公開在下述文獻中的內(nèi)容Colmenarez等人的Modeling the Dynamics of FacialExpressions，CUES Workshop held in conjunction with the International Conferenceon Computer Vision and Pattern Recognition，Hawaii，USA，December 10-15，2001(2001年12月10-15日在美國夏威夷與計算機視覺和模式識別有關的國際會議一起舉行的CUES專題討論會)；以及Frank Dellaert等人的RecognizingEmotion in Speech，in Proc.of Int’l Conf.On Speech and LanguageProcessing(1996)(識別語音中的情緒，有關語音和語言處理的國際會議(1996)的會刊)；以及Polzin等人的Detecting Emotions in Speech，Proceedin，of theCooperative Multimodal Communication Conference，1998(檢測語音中的情緒，1998年協(xié)作多形式通信會議的會刊)。
在步驟216上，確定是否有客戶108a與產(chǎn)品104的互相作用，比如與該產(chǎn)品的物理互相作用。例如，對于被顯示的產(chǎn)品(例如，汽車)，對客戶108a觸摸該產(chǎn)品以及有可能玩弄該產(chǎn)品的某些開關或其他部分的確定可以表示對該產(chǎn)品的滿意度的度量，尤其在外加檢測到贊成的情緒、語音和/或面部表情的時候。物理互相作用的確定可以通過分析來自照相機102的圖像數(shù)據(jù)和/或來自觸覺元件(未示出)的反饋來進行。這種用于確定與產(chǎn)品的物理互相作用的方法是本領域中眾所周知的。
如上面所論述的，對客戶108a、108b的其他特點比如性別、種族起源和年齡的檢測還可以最好在步驟218上進行。雖然這樣的特點在確定對產(chǎn)品滿意度的測量上可能不是有用的，但在市場出售方面可以是非常有用的。例如，方法200可以確定大多數(shù)女人對一個特定產(chǎn)品滿意，而大部分男人對此產(chǎn)品不是不滿意就是不感興趣。類似的市場銷售策略可以從對滿意度和種族起源和/或年齡的分析中獲悉。
在步驟220上，基于至少上面所論述的特點之一來確定客戶滿意度，而且最好基于這些特點的組合來確定。用于這樣的確定的簡單算法是把權(quán)重分配給這些特點中的每一個并從其計算一個分數(shù)，該分數(shù)表示滿意/不滿意的度量。即，少于預定數(shù)的分數(shù)將表示對產(chǎn)品104不滿意，而高于預定數(shù)的分數(shù)將表示對產(chǎn)品104滿意。
另一個例子是給每個特點分配一個表示可能滿意的得分，其中所有檢測到的特點的累積分數(shù)超過預定數(shù)將表示對產(chǎn)品104滿意，而累積分數(shù)低于預定數(shù)將表示對產(chǎn)品104不滿意。該算法也可以是復雜的并且用于大量的情景和檢測到的特點的組合。例如，如上面所論述的，被檢測到正長時間持續(xù)凝視著產(chǎn)品104并且在他或她的語音和面部表情中檢測到高的情緒強度的客戶108a將表示對該產(chǎn)品極為滿意，而帶著不滿意的面部表情看著產(chǎn)品并且在他或她的語音中具有不滿意情緒的客戶108a將表示對該產(chǎn)品幾乎沒興趣或完全沒興趣。類似地，只短時間掃了一眼產(chǎn)品104并且在他或她的語音和面部表情中幾乎沒有或完全沒有情緒的客戶108a可以表示對產(chǎn)品104幾乎沒興趣或者完全沒興趣。
在步驟222，該分析的結(jié)果被輸出用于再觀看、滿意分析或在其它的方法或設備中使用。
本發(fā)明的方法特別適合于利用計算機軟件程序來執(zhí)行，這樣的計算機軟件程序最好包含與方法的各個步驟相對應的模塊。這樣的軟件當然可以實施在計算機可讀媒體比如集成芯片或者外圍設備中。
盡管已經(jīng)示出并描述了被認為是本發(fā)明優(yōu)選實施方案的方案，但是當然將明白，不難進行形式或細節(jié)上的各種修改和改變而不脫離本發(fā)明的精神。因此，意圖本發(fā)明不限于所述的和所示的那些確切形式，而應被構(gòu)造為覆蓋可能落在所附權(quán)利要求的范疇之內(nèi)的所有修改。
權(quán)利要求
1.一種用于測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一的滿意度的方法，該方法包括獲得客戶(108a)的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一；分析獲得的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一，用于至少以下之一(a)檢測客戶(108a)的凝視；(b)檢測客戶(108a)的面部表情；(c)檢測客戶(108a)的情緒；(d)檢測客戶(108a)的語音；以及(e)檢測客戶(108a)與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一的互相作用；和基于至少(a)-(e)之一來確定客戶滿意度。
2.權(quán)利要求1的方法，進一步包括根據(jù)至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一來確定客戶(108a)的至少性別、種族和年齡之一。
3.權(quán)利要求1的方法，其中獲得包括在圖像數(shù)據(jù)中識別客戶(108a)。
4.權(quán)利要求3的方法，其中識別包括在圖像數(shù)據(jù)中檢測面部。
5.權(quán)利要求3的方法，其中識別包括把圖像數(shù)據(jù)中的目標按人和非人來分類。
6.權(quán)利要求1的方法，其中對客戶(108a)的凝視的檢測包括確定至少以下之一檢測到的凝視的方向是否對著至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一，以及對著至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一凝視的持續(xù)時間。
7.權(quán)利要求1的方法，其中對客戶(108a)的面部表情的檢測包括確定檢測到的面部表情是滿意還是不滿意。
8.權(quán)利要求6的方法，進一步包括當面部表情被檢測到時，檢測客戶(108a)的凝視是否對著至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一，并且其中客戶滿意度的確定至少部分地基于此。
9.權(quán)利要求1的方法，其中對客戶(108a)的情緒的檢測至少部分地基于對客戶(108a)的至少語音和面部表情之一的檢測。
10.權(quán)利要求1的方法，其中對客戶(108a)的情緒的檢測包括對客戶(108a)的情緒強度的檢測。
11.權(quán)利要求10的方法，其中對情緒強度的檢測至少部分地基于對客戶(108a)的至少語音和面部表情之一的檢測。
12.權(quán)利要求1的方法，其中對客戶(108a)的語音的檢測包括檢測識別語音的特定短語。
13.權(quán)利要求1的方法，其中對客戶(108a)的語音的檢測包括檢測識別語音中的情緒。
14.權(quán)利要求1的方法，其中檢測客戶(108a)與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一的互相作用包括檢測與至少產(chǎn)品、服務和內(nèi)容(104)之一的物理互相作用。
15.一種計算機程序產(chǎn)品，在計算機可讀媒體中進行實施，用于測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一的滿意度，該計算機程序產(chǎn)品包括用于獲得客戶(108a)的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一的計算機可讀程序代碼裝置；用于分析獲得的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一的計算機可讀程序代碼裝置，以便進行至少以下之一(a)檢測客戶(108a)的凝視；(b)檢測客戶(108a)的面部表情；(c)檢測客戶(108a)的情緒；(d)檢測客戶(108a)的語音；以及(e)檢測客戶(108a)與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一的互相作用；和用于基于至少(a)-(e)之一來確定客戶滿意度的計算機可讀程序代碼裝置。
16.權(quán)利要求15的計算機程序產(chǎn)品，進一步包括用于根據(jù)至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一來確定客戶(108a)的至少性別、種族和年齡之一的計算機可讀程序代碼裝置。
17.一種機器可讀的程序存儲設備，有形地實施可由機器執(zhí)行的指令程序，以執(zhí)行用于測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一的滿意度的方法步驟，該方法包括獲得客戶(108a)的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一；分析獲得的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一，以便進行至少以下之一(a)檢測客戶(108a)的凝視；(b)檢測客戶(108a)的面部表情；(c)檢測客戶(108a)的情緒；(d)檢測客戶(108a)的語音；以及(e)檢測客戶(108a)與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一的互相作用；和基于至少(a)-(e)之一來確定客戶滿意度。
18.權(quán)利要求17的程序存儲設備，其中該方法進一步包括根據(jù)至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一來確定客戶(108a)的至少性別、種族和年齡之一。
19.一種用于測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104)之一的滿意度的設備(100)，該設備包括至少照相機(102)和話筒(106)之一，用于獲得客戶(108a)的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一；和處理器(114)，具有用于分析獲得的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一的裝置(110，112)，用于進行至少以下之一(a)檢測客戶(108a)的凝視；(b)檢測客戶(108a)的面部表情；(c)檢測客戶(108a)的情緒；(d)檢測客戶(108a)的語音；以及(e)檢測客戶(108a)與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容(104a)之一的互相作用；其中該處理器(114)進一步具有用于基于至少(a)-(e)之一來確定客戶滿意度的裝置。
20.權(quán)利要求19的設備，其中該處理器(114)進一步具有用于根據(jù)至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一來確定客戶(108a)的至少性別、種族和年齡之一的裝置。
全文摘要
提供用于測量客戶對至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的滿意度的方法。該方法包括獲得客戶的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一；分析獲得的至少圖像和語音數(shù)據(jù)之一，用于至少以下之一(a)檢測客戶的凝視；(b)檢測客戶的面部表情；(c)檢測客戶的情緒；(d)檢測客戶的語音；以及(e)檢測客戶與至少服務、產(chǎn)品和內(nèi)容之一的互相作用；和基于至少(a)－(e)之一來確定客戶滿意度。
文檔編號G06Q10/00GK1662922SQ03814775
公開日2005年8月31日 申請日期2003年6月13日 優(yōu)先權(quán)日2002年6月27日
發(fā)明者S·古塔, A·科爾梅納雷茲, M·特拉科維克 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司