一种人脸识别方法及装置与流程

本发明属于安防领域，尤其涉及一种人脸识别方法及装置。

背景技术：

人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

然而，现有人脸识别方法，无法剔除清晰度不足的人脸图像，不利于提高人脸识别的效率。其原因在于，目前的存储方法都是面向全部的数据领域，不会区分清晰度足够和清晰度不足的人脸图像，面对清晰度不足的人脸图像，也会直接识别，而人脸图像的清晰度不足，用于图像比对，容易出现人脸识别失败的情况，不利于提高人脸识别的成功率，此外，人脸识别的数据量较大，识别时间较长，不利于提高人脸识别的效率。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种人脸识别方法及装置，以解决现有人脸识别方法，无法剔除清晰度不足的人脸图像，不利于提高人脸识别的效率的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种人脸识别方法，包括：

通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；

检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；

检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；

根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；

检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；

倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；

倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；

所述平均梯度生成模型，具体为：

其中，Q为平均梯度，I(x,y)为所述人脸图像第x行第y列的像素，所述人脸图像和所述图像模板的大小相同，均为M*N，所述M为像素的行数，所述N为像素的列数，hj(x,y)表示旋转角度为j的所述图像模板第x行第y列的像素，j∈[0°，65°，130°，195°，260°，325°]。

本发明实施例的第二方面提供了一种人脸识别装置，包括：

第一获取模块，用于通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；

第二获取模块，用于检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；

第三获取模块，用于检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；

生成模块，用于根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；

检测模块，用于检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；

剔除模块，用于倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；

连接模块，用于倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；

所述平均梯度生成模型，具体为：

其中，Q为平均梯度，I(x,y)为所述人脸图像第x行第y列的像素，所述人脸图像和所述图像模板的大小相同，均为M*N，所述M为像素的行数，所述N为像素的列数，hj(x,y)表示旋转角度为j的所述图像模板第x行第y列的像素，j∈[0°，65°，130°，195°，260°，325°]。

本发明实施例的第三方面提供了一种人脸识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

面对清晰度不足的人脸图像，不会直接识别，倘若人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则识别人脸图像的清晰度不足，剔除人脸图像，有益效果在于两方面，一方面，避免了出现由于人脸图像的清晰度不足，导致人脸识别失败的情况，因此，有利于提高人脸识别的成功率，另一方面，由于减少了人脸识别的数据量，因此能节省识别时间，有利于提高人脸识别的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的人脸识别方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的人脸识别装置的结构框图；

图3是本发明实施例提供的人脸识别装置的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

具体实现中，本发明实施例中描述的终端设备包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。

在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端设备。然而，应当理解的是，终端设备可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。

终端设备支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。

可以在终端设备上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一

参考图1，图1是本发明实施例提供的人脸识别方法的实现流程图，该方法应用于终端设备，如图1所示人脸识别方法可以包括以下步骤：

步骤S101，通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；

步骤S102，检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；

步骤S103，检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；

步骤S104，根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；

步骤S105，检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；

步骤S106，倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；

步骤S107，倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；

所述平均梯度生成模型，具体为：

其中，Q为平均梯度，I(x,y)为所述人脸图像第x行第y列的像素，所述人脸图像和所述图像模板的大小相同，均为M*N，所述M为像素的行数，所述N为像素的列数，hj(x,y)表示旋转角度为j的所述图像模板第x行第y列的像素，j∈[0°，65°，130°，195°，260°，325°]。

其中，人脸图像和不同旋转角度的图像模板卷积后，分别取不同旋转角度的图像模板第x行第y列的像素处的最大值作为该像素点的梯度值，再对该像素点的梯度值进行平方运算，对该像素点的梯度值进行平方运算可增强边缘像素的作用，对平方运算后的梯度值进行求和平均运算，得到平均梯度，通过平均梯度能提高评价结果的准确性。

其中，平均梯度越大，图像层次越多，说明采集到的人脸图像也就越清晰。

其中，第一阈值、第二阈值、第三阈值为用户自设或系统设定，在此不做限制。

其中，图像模板为用户预存或系统预存，在此不做限制。

其中，在步骤S107之后，该人脸识别方法还包括：

解析人脸识别结果，倘若人脸识别结果为人脸识别通过时，生成开锁指令，控制门锁开启，倘若人脸识别结果为人脸识别不通过时，生成关闭指令，控制门锁关闭。

进一步地，在步骤S107之后，该人脸识别方法还包括：

解析人脸识别结果，倘若人脸识别结果为人脸识别通过时，判断是否接收到开锁密码，当接收到开锁密码时，判断接收的开锁密码和预先配置的开锁密码是否相同，若相同，生成开锁指令，控制门锁开启，倘若人脸识别结果为人脸识别不通过时，生成关闭指令，控制门锁关闭。

作为本实施例的一种实现方式，在该人脸识别方法中，所述倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，将所述人脸图像上传至所述服务器，并接收所述所述服务器返回的人脸识别结果，具体为：

倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令；

每隔预设时间，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，接收所述服务器返回的人脸识别结果。

作为本实施例的一种实现方式，在该人脸识别方法中，所述每隔预设时间，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，接收所述服务器返回的人脸识别结果，具体为：

每隔预设时间，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，接收所述服务器返回的人脸识别结果，所述网络模式为WIFI网络模式、2G网络模式、3G网络模式、4G网络模式、5G网络模式中的一种。

作为本实施例的一种实现方式，在该人脸识别方法中，所述预设时间为10分钟、30分钟或45分钟。

作为本实施例的一种实现方式，在该人脸识别方法中，在所述倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，将所述人脸图像上传至所述服务器，并接收所述所述服务器返回的人脸识别结果之后，所述方法还包括：

语音播报所述人脸识别结果。

本发明实施例面对清晰度不足的人脸图像，不会直接识别，倘若人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则识别人脸图像的清晰度不足，剔除人脸图像，有益效果在于两方面，一方面，避免了出现由于人脸图像的清晰度不足，导致人脸识别失败的情况，因此，有利于提高人脸识别的成功率，另一方面，由于减少了人脸识别的数据量，因此能节省识别时间，有利于提高人脸识别的效率。

实施例二

参考图2，图2是本发明实施例提供的人脸识别装置的结构框图，应用于终端设备，终端设备包括但不限于移动电话、口袋计算机(Pocket Personal Computer，PPC)、掌上电脑、计算机、笔记本电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、MP4、MP3。为便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

参照图2，该人脸识别装置包括：

第一获取模块21，用于通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；

第二获取模块22，用于检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；

第三获取模块23，用于检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；

生成模块24，用于根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；

检测模块25，用于检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；

剔除模块26，用于倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；

连接模块27，用于倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；

所述平均梯度生成模型，具体为：

其中，Q为平均梯度，I(x,y)为所述人脸图像第x行第y列的像素，所述人脸图像和所述图像模板的大小相同，均为M*N，所述M为像素的行数，所述N为像素的列数，hj(x,y)表示旋转角度为j的所述图像模板第x行第y列的像素，j∈[0°，65°，130°，195°，260°，325°]。

作为本实施例的一种实现方式，在该人脸识别装置中，所述连接模块，包括:

识别单元，用于倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令；

连接单元，用于每隔预设时间，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，接收所述服务器返回的人脸识别结果；

所述连接单元，具体用于每隔预设时间，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，接收所述服务器返回的人脸识别结果，所述网络模式为WIFI网络模式、2G网络模式、3G网络模式、4G网络模式、5G网络模式中的一种；所述预设时间为10分钟、30分钟或45分钟。

作为本实施例的一种实现方式，所述人脸识别装置，还包括：语音播报模块，用于语音播报所述人脸识别结果。

本发明实施例面对清晰度不足的人脸图像，不会直接识别，倘若人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则识别人脸图像的清晰度不足，剔除人脸图像，有益效果在于两方面，一方面，避免了出现由于人脸图像的清晰度不足，导致人脸识别失败的情况，因此，有利于提高人脸识别的成功率，另一方面，由于减少了人脸识别的数据量，因此能节省识别时间，有利于提高人脸识别的效率。

实施例三

图3是本发明实施例提供的人脸识别装置的示意图。如图3所示，该实施例的人脸识别装置3包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如人脸识别程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个人脸识别方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S107。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块21至27的功能。

示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述人脸识别装置6中的执行过程。例如，所述计算机程序62可以被分割成第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、生成模块、检测模块、剔除模块、连接模块(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：

第一获取模块，用于通过距离传感器，获取待识别人员与摄像头之间的距离；

第二获取模块，用于检测所述距离是否小于预设的第一阈值，若所述距离小于预设的第一阈值，则通过光敏传感器，获取当前环境的光强值；

第三获取模块，用于检测所述光强值是否大于预设的第二阈值，若所述光强值大于预设的第二阈值，则通过摄像头获取所述待识别人员的人脸图像；

生成模块，用于根据所述人脸图像、预存的图像模板以及预先建立的平均梯度生成模型，生成所述人脸图像的平均梯度；

检测模块，用于检测所述人脸图像的平均梯度是否大于预设的第三阈值；

剔除模块，用于倘若所述人脸图像的平均梯度不大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度不足事件，触发图像删除指令，通过所述图像删除指令，剔除所述人脸图像，以减少人脸识别的数据量；

连接模块，用于倘若所述人脸图像的平均梯度大于预设的第三阈值，则生成图像清晰度足够事件，触发图像比对指令，通过所述图像比对指令，连接预设的服务器，向所述服务器上传所述人脸图像，并接收所述服务器返回的人脸识别结果；

所述人脸识别装置6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述人脸识别装置可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是人脸识别装置6的示例，并不构成对人脸识别装置6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述人脸识别装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61可以是所述人脸识别装置6的内部存储单元，例如人脸识别装置6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述人脸识别装置6的外部存储设备，例如所述人脸识别装置6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述人脸识别装置6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述人脸识别装置所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

所述装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是装置的示例，并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个装置的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。