19、KINterestTV：实现观看电视时用户兴趣的非侵入式测量

KINterestTV：实现观看电视时用户兴趣的非侵入式测量

1. 引言

如今，电视正变得更加互联互通，互联网与电视之间的界限逐渐模糊。在高速宽带连接的时代，观看体验变得更具互动性，并且与额外内容和社交网络紧密相连。

想象一个10岁的孩子坐在电视前，他可能会手持平板电脑或智能手机连接网络，一边观看动物节目，一边浏览维基百科查找相关信息，或者在社交网络上分享内容。

埃森哲的一项研究表明，62%的观众会同时使用笔记本电脑，41%的观众会同时使用智能手机。对于内容提供商来说，如何提供合适的视频内容以吸引观众的注意力是一个主要问题。未来电视的一个目标就是满足这一需求。目前，大多数个性化系统基于对用户操作（如遥控器操作、选择频道等）的显式分析来实现内容个性化。

在这个项目中，我们关注用户操作的显式和隐式分析，目标是设计一个基于观众非语言行为分析的个性化工具。我们使用3D传感器来分析用户的注意力和行为。显式分析通过集成传统遥控器操作和手势命令来实现，而隐式分析则探索检测观众在电视屏幕上不同媒体片段展示期间的兴趣。为了实现这一目标，我们使用低成本深度相机来实现头部检测和姿态估计。

此外，我们还讨论了扫描媒体以评估其吸引用户注意力的能力，实现了基于稀有性的注意力机制，并提出了与媒体区域相关的元数据注意力概念。

2. 技术架构

我们开发的系统有五个不同的模块，其中三个集成在一个工作流程中，另外两个是支持并为主要模块增加价值的附加元素。

主要模块 ：
1. 注意力跟踪器 ：系统的隐式分析模块，通过二维和三维人脸检