[发明专利]用于使用生理学参数选择项目的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及用于选择项目的方法，该方法包括测量用户的生理学参数水平的步骤。本发明进一步涉及用于内容项目选择的系统以及用于执行所述方法的计算机程序产品。

背景技术

在例如音乐播放器中，已知的是在选择音乐时考虑用户的情绪或生理学状态。一些音乐播放器使用基于情绪的项目选择。在更简单的形式中，用户可以向音乐播放器通告他的或她的当前情绪。然后，基于情绪的用户简档针对每首歌曲指示其是否适合于在用户处于所述当前情绪下时播放。音乐播放器接着可以根据基于情绪的简档中的情绪信息选择最合适的歌曲或者可以增大或降低以随机的模式选择某个项目的概率。更高级的音乐播放器可以包括用于测量用户的生理学参数的装置，该生理学参数或多或少代表用户的情绪。这种音乐播放器可以在无需用户输入的情况下确定用户的情绪。可能对于确定用户的情绪有关的一些生理学状态是心率、皮肤温度和皮肤传导水平。当在选择歌曲之前和之后确定生理学参数时，可以确定选择的歌曲对生理学参数的影响。该影响可以用于改进基于情绪的用户简档的内容，使得未来的歌曲选择可以更好地适合用户的当前情绪。

确定生理学参数的问题之一在于生理学信号内在地含有噪声这一事实。除了用户的精神状态之外，还存在影响生理学信号的许多因素。生理学信号也可能受到用户的活动或者变化的环境条件的影响。例如，站起来并且走开可以增大心率，并且暴露于阳光可以提高皮肤温度。生理学信号的有噪声的特性使得从中推断用户的精神状态是成问题的。

发明内容

希望的是提供一种用于基于情绪的项目选择的方法，其能够以降低的噪声影响测量生理学信号。

这是通过提供一种用于选择项目的方法来实现的，该方法包括步骤：测量用户的生理学参数的刺激前水平，基于用户简档和生理学参数的刺激前水平选择项目，测量生理学参数的刺激后水平，通过计算刺激后水平与刺激前水平之间的差确定刺激影响，使用刺激前水平对生理学参数的影响模型校正刺激影响，以及使用校正的刺激影响更新用户简档。

本发明人已经认识到，生理学信号中的噪声大部分是由这些信号移向稳定状态的趋势造成。在统计学上，这种趋势称为“均值回归（regression to the mean）”。对于具有例如异常高的心率的用户而言，要选择的下一个项目将进一步增大心率只存在很少的机会。对于具有例如非常低的皮肤温度的用户而言，皮肤温度在选择项目之后升高存在良好的机会。在这样的异常情况下，项目对测量的生理学参数的测量的影响不可以代表其他场合下该项目对用户的影响。本发明人不仅认识到生理学参数的这种均值回归是感知的噪声的重要原因，而且也找到了补偿这种影响的方式。为此目的，使用了刺激前水平对生理学参数的影响的模型。该模型针对给定刺激前水平预测均值回归的影响。该预测的回归影响然后用于校正刺激影响（刺激后水平与刺激前水平之间的差）。

用于特定生理学模型的回归模型可以是通用的模型，其适用于所有用户。然而，在一个优选的实施例中，用于校正刺激影响的模型是用户相关的，这使得它甚至更加精确。

依照本发明的方法可以进一步包括基于生理学参数的刺激前水平确定用户的目标生理学状态的步骤，而所述选择步骤进一步基于目标生理学状态和选择的项目的预期刺激影响。用户简档和回归模型可以用于预测项目的刺激影响。可以在相应的预测刺激影响和刺激前水平预期将生理值带到目标状态时选择项目。

依照本发明的方法可以用于例如从多个歌曲、电视节目、图片或者照明方案中选择项目。此外，选择例如声级、光颜色、光强度或者其他致动器设置可以被认为是选择项目。依照本发明的方法因而并不限于选择媒体项目。

依照本发明的第二方面，提供了一种用于执行上述方法的计算机程序产品。

依照本发明的第三方面，提供了一种用于执行依照本发明的方法的系统。该系统包括用于测量用户的生理学参数的水平的装置，用于存储用户简档的存储装置以及操作来执行依照本发明的方法的处理器。

本发明的这些和其他方面根据以下描述的实施例是清楚明白的，并且将参照这些实施例进行阐述。

附图说明

在附图中：

图1示意性地示出了依照本发明的音乐播放器，

图2示出了依照本发明的方法的流程图，

图3示出了用于可视化依照本发明的方法中使用的回归模型的曲线图。

具体实施方式