点小米获1.5亿元B轮融资，鼎晖投资、纪源资本联合领投
06-18
加入英伟网会员查看参考/信息来源请点击：英伟网Nweon解决共享控制和个人隐私问题（英伟网Nweon 09 January 01）科技发展加速世界互联互通。
例如，传统的纯语音通话已经演变为音频和视频通话，现在甚至是 XR 沉浸式通话。
然而，这带来了新的挑战，例如隐私问题和共享控制问题。
Meta认为，在这个日益互联的环境中，传统系统无法解决用户对共享和隐私的担忧。
因此，在一项名为“使用机器学习模糊数据流中的对象”的专利申请中，该公司提出了一种利用机器学习来模糊数据流中的对象的方法，以帮助解决共享和隐私问题。
总之，本发明描述了一种数据流处理系统，其提供对具有重要用户价值的对象的共享控制的粒度控制。
例如，传统选项让用户要么几乎不共享视野中的任何对象，要么共享视野中的每个对象。
对象混淆系统的实现为用户提供了低级访问权限，以定义单个对象、对象类别或对象位置在共享数据会话中的显示方式。
这种控制允许用户在数据流中共享特定的个人方面，同时维护和确保隐私。
这种个性化鼓励共享流会话中用户之间的联系，并提供更准确、更自然的通信。
在一个实施例中，系统定义对数据流中的共享对象的用户偏好，使得用户可以主动控制共享的各方面。
在视频流示例中，您可以为与其他用户共享的视图域中的对象定义用户首选项。
用户偏好可以包括来自用户的明确定义，例如对象类别和这些对象类别的共享规则和/或对象位置和所述对象位置的共享规则。
在另一示例中，可以为用户学习和/或建议一组对象共享规则，用户可以选择或编辑对象共享规则。
该实现根据用户首选项中的定义模糊数据流中的可识别对象。
例如，机器学习模型可用于识别客户端数据流中的对象并对其进行分类，例如视频会议的用户视频流中包含的对象。
可以部署机器学习模型来识别对象并将其分类为多个预定对象类别中的一个或多个，例如服装、食品、饮料、家居装饰或品牌或徽标等。
定义的用户偏好包括共享对象类别的规则。
例如，规则可以定义不应展示食物和饮料，但应展示衣服。
以视频会议为例，用户设备的摄像头视野可能会捕获食物和饮料对象，但是，当用户的视频流在视频会议上向其他用户显示时，这些对象可能会根据用户的对象共享规则而变得模糊，例如变黑、模糊或以其他方式过滤。
在一个实施例中，用户偏好可以包含针对不同用户的不同对象共享规则。
例如，当用户的视频流被显示给第一组用户时，食物和饮料对象可以被模糊，但当用户的视频流被显示给第二组用户时，食物和饮料对象不会被模糊。
在一个实施例中，可以定义或学习会话类型，例如视频会议或人工现实会话类型，并且可以使用特定于会话类型的用户偏好和定义的对象共享规则。
例如，商务视频会议可能具有比个人视频会议遮盖更多对象的共享规则。
图 4 显示了系统中的组件。
中介可以包括在硬件和专用组件之间中介资源的组件。
例如，中介体可以包括操作系统、服务、驱动器、基本输入和输出系统、控制器电路或其他硬件或软件系统。
专用组件可以包括被配置为使用机器学习来执行用于混淆数据流中的对象的操作的软件或硬件。
专用组件可以包括流处理引擎、用户偏好和配置文件、机器学习模型、流管理器等。
流处理引擎可以处理数据流，例如由一个或多个摄像机捕获的视频流。
流处理引擎可以使用为对象识别训练的一个或多个机器学习模型来识别数据流中的对象。
可以将识别出的对象与用户偏好和配置文件进行比较，以确定是否应隐藏一个或多个对象。
例如，用户偏好和简档可以包括用户的对象共享规则，其定义数据流中的对象是否应当显示在共享数据流中。
当一个或多个对象共享规则定义对象不应出现在共享数据流中时，流处理引擎可以混淆所识别的对象。
流处理引擎可以使用被配置为跟踪对象的一个??或多个机器学习模型来跟踪一个或多个识别的对象。
如果对象共享规则定义跟踪对象不应出现在共享数据流中，则流处理引擎可以通过各种方式混淆跟踪对象。
随着数据流的继续，流处理引擎可以继续使用对象的位置来跟踪和模糊对象。
用户偏好和配置文件可以存储用户偏好，包括数据流中共享对象的规则以及对象共享规则或配置文件组。
对象类别可以包括衣服、食物、饮料、家居用品、人、宠物、个人文件、家具、品牌或任何其他合适的对象类别。
另一示例对象共享规则可以定义区域以及位于该区域内或区域外的对象的显示状态。
例如，可以显示位于该区域内的对象，而位于该区域外的对象则被模糊。
用户偏好和简档可以存储针对不同用户和/或流会话类型的不同对象共享规则。
例如，可以在第一、第二和第三用户之间共享流数据会话，其中第一规则定义第一用户和第二用户之间的对象共享，并且第二规则定义第一用户和第三用户之间的对象共享。
用户。
之间的对象共享。
第一规则可以定义特定对象类别不可用于向第二用户显示，而第二规则可以允许对象类别向第三用户显示。
本例中，当第一用户的流数据会话包含特定对象类的对象时，向第二用户显示第一用户的流数据会话会出现对象模糊，而向第三用户显示第一用户的流数据会话则不会模糊对象。
机器学习模型可以是任何适合于处理数据流的模型（或者可以是任何适合于从历史数据学习趋势并推荐对象共享规则的模型）。
例如，一个或多个机器学习模型可被配置或训练用于对象识别、对象分类、对象跟踪或其组合。
有关过去流数据会话、用户和对象共享规则的历史数据可以被存储并用于训练机器学习模型。
例如，可以为给定的一组参与者用户选择或定义代理用户。
给定流会话的共享规则。
历史流数据会话的存储数据可以包括以下一项或多项：主要用户的特征、参与用户的特征、实现的对象共享规则、会话类型、会话时间以及任何其他适当的上下文会话信息。
可以使用该历史数据来训练一个或多个机器学习模型，并且训练后的机器学习模型可以学习诸如主要用户特征、参与者用户特征、会话类型和实现的对象共享规则之间的趋势。
关系。
经过训练的机器学习模型可以配置为为给定用户的当前或未来流数据会话生成预测的对象共享规则，并且在接受时可以向主题用户建议所得到的配置文件。
在流会话期间为主要用户实施的对象共享规则将是生成的配置文件的对象共享规则。
流管理器可以管理具有多种变体的流数据会话，例如针对不同参与者用户的不同对象共享规则。
在该示例中，不同的用户参与者显示主要用户的流数据会话的不同版本，因为特定用户参与者可以显示主要用户的流数据会话，同时给定对象被遮挡，而其他用户参与的特定对象不被遮挡。
流管理器可以管理不同版本的流数据会话，从而启用主用户的对象共享规则。
流数据会话可以由位于客户端系统上的一个或多个图像捕获设备来捕获。
数据采集??设备视野的概念图。
该图包括视图、用户、对象和复合对象。
例如，一个或多个图像捕获设备可以指向用户，使得对象 、 、 和 复合对象 和 。
在一个实施例中，用户可以提供表示用于共享流数据会话的用户对象共享规则的输入。
例如，可以向用户显示由一个或多个图像捕获设备捕获的流数据的处理版本的用户界面。
流数据的处理版本可以包括对象、以及具有指示该项目是视图中的已识别对象的周围指示符的复合对象。
用户可以选择单个对象来提供输入。
例如，用户可以选择对象并提供该对象不应在共享流数据会话中显示的输入。
结果，物体可能会变得模糊。
复合对象并且可以是分层对象。
例如，复合对象可以被分类为服装对象，并且复合对象可以被分类为字母数字对象。
在此示例中，用户可能穿着一件上面有文本的衬衫，衬衫可以被识别为服装对象，并且文本可以被识别为字母数字对象。
用户可以选择复合对象并定义服装对象的对象共享规则和/或选择复合对象并定义字母数字对象的对象共享规则。
例如，用户可以提供定义字母数字对象不应在共享流数据会话中显示的输入，但允许显示服装对象。
这里，复合对象不模糊，而复合对象则模糊。
在另一示例中，用户可以提供定义服装对象不应在共享数据流会话中显示但允许显示字母数字对象的输入。
这里，复合对象将在会话中被模糊，并且由于复合对象分层在复合对象之上，所以复合对象将被有效地模糊。
在一个实施例中，用户可以提供输入以将对象、复合对象和复合对象中的一个或多个添加到白名单，或者允许在共享流数据会话中显示对象列表。
在这种情况下，允许显示特定的对象，并且对象列表中的每个对象可以存储有特定的对象定义。
因此，在共享流数据会话期间，只有列表中的对象被用户允许出现，其他对象将被遮挡。
例如，一个或多个机器学习模型可以处理数据流以识别流中存在的对象，并且流处理引擎可以将所识别的对象的所识别的类别、位置和/或物理特征与存储在中的特定对象定义相关联。
允许列表比较。
在列表中找到的已识别对象可以不模糊地显示，而在列表中未找到的已识别对象可以进行模糊处理，从而保护用户隐私。
图6是用于接收定义如何在数据流中显示对象的用户偏好的流程图。
现在，进程可以接收用户对象选择。
其中，该过程接收定义用于共享所选对象的规则的输入。
在 中，进程可以将定义的对象共享规则存储为用户首选项。
图 7 是使用机器学习模糊数据流中的对象的流程图。
现在，进程可以接收数据流。
在 中，进程可以识别数据流中的对象并对其进行分类。
现在，进程可以访问包含对象共享规则的用户首选项。
其中，进程可以根据对象共享规则在视觉上模糊对象。
在 中，进程可能会导致共享数据流与模糊对象一起显示。
相关专利：元专利|使用机器学习模糊数据流中的对象这项名为“使用机器学习模糊数据流中的对象”的专利申请最初于今年二月提交，最近由美国专利商标局公布。
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