人体特征数据的处理方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种人体特征数据的处理方法及装置，在上述方法中，接收终端传输的人体特征信息集合；根据待运行应用的需求从人体特征信息集合中提取与待运行应用对应的人体特征数据，并对人体特征数据进行数据重构处理。根据本发明提供的技术方案，可以有效地在云端建立虚拟人的信息体，并为虚拟人的构建应用提供可靠的技术支持。
【专利说明】
人体特征数据的处理方法及装置
技术领域
[0001]本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种人体特征数据的处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]虚拟人技术，即为人类自身数字化，其为目前大数据技术时代背景下最令业界追捧的信息技术前沿应用之一。它是基于对人体特征的大数据量采集，并通过数据处理及运算后，提取出关键人体特征，然后通过人工智能方式，利用设备仪器实现一个基于计算模型的数字化人。虚拟人的动作、表情、语言等特征完全可以通过显示技术实现与被采集的真实人非常相似，并可以自主与其他真实人或者虚拟人进行沟通交流。
[0003]以智能手机为代表的手持移动终端几乎是人类每天不可或缺的通讯及娱乐设备，并且其内部搭载了多种信息采集设备，例如:摄像头、加速度地磁传感器、麦克风。因此，其极为适用于作为人体特征大数据量采集的工具。另外，对于大数据量的处理而言，以前仅仅依靠手持终端的硬件配置是难以存储和处理的。而随着宽带移动通讯的飞速发展，手机可以依靠无线宽带网络和强大的云计算平台来实现这些大数据的转存和实时处理。由此就为利用手持终端配合云计算平台来实现人体特征数据采集提取提供了有效地技术基础。
[0004]然而，相关技术中尚未实现通过智能移动终端对人体特征信息进行采集并通过与移动终端匹配的云计算平台对人体特征数据进行处理。
【发明内容】
[0005]本发明实施例提供了一种人体特征数据的处理方法及装置，以至少解决相关技术中尚未实现通过智能移动终端对人体特征信息进行采集并通过与移动终端匹配的云计算平台对人体特征数据进行处理的问题。
[0006]根据本发明的一个方面，提供了一种人体特征数据的处理方法。
[0007]根据本发明实施例的人体特征数据的处理方法包括:接收终端传输的人体特征信息集合；根据待运行应用的需求从人体特征信息集合中提取与待运行应用对应的人体特征数据，并对人体特征数据进行数据重构处理。
[0008]优选地，根据待运行应用的需求从人体特征信息集合中提取人体特征数据包括:根据待运行应用的需求确定待使用的人体特征信息所归属的多种类别信息，其中，待使用的人体特征信息包含人体特征数据；按照确定后的多种类别信息从人体特征信息集合中提取人体特征数据。
[0009]优选地，对人体特征数据进行数据重构处理包括:对人体特征数据进行分类处理，并采用预设的识别算法分别对每种类别的人体特征数据进行解析处理；根据待运行应用的需求对解析后的人体特征数据进行有效性分析；按照预设的相关性算法获取解析后的人体特征数据之间的相关性。
[0010]优选地，在对人体特征数据进行数据重构处理之后，还包括:采用经过数据重构处理后的人体特征数据判断是否发生预设事件以及预设事件的发展进度。
[0011]优选地，人体特征信息集合包括以下至少之一:人体音频数据、人体图像数据、人体运动数据。
[0012]根据本发明的另一方面，提供了一种人体特征数据的处理装置。
[0013]根据本发明实施例的人体特征数据的处理装置包括:接收模块，用于接收终端传输的人体特征信息集合；处理模块，用于根据待运行应用的需求从人体特征信息集合中提取与待运行应用对应的人体特征数据，并对人体特征数据进行数据重构处理。
[0014]优选地，处理模块包括:确定单元，用于根据待运行应用的需求确定待使用的人体特征信息所归属的多种类别信息，其中，待使用的人体特征信息包含人体特征数据；提取单元，用于按照确定后的多种类别信息从人体特征信息集合中提取人体特征数据。
[0015]优选地，处理模块包括:解析单元，用于对人体特征数据进行分类处理，并采用预设的识别算法分别对每种类别的人体特征数据进行解析处理；分析单元，用于根据待运行应用的需求对解析后的人体特征数据进行有效性分析；获取单元，用于按照预设的相关性算法获取解析后的人体特征数据之间的相关性。
[0016]优选地，上述装置还包括:判断模块，用于采用经过数据重构处理后的人体特征数据判断是否发生预设事件以及预设事件的发展进度。
[0017]优选地，人体特征信息集合包括以下至少之一:人体音频数据、人体图像数据、人体运动数据。
[0018]通过本发明实施例，采用接收移动终端传输的人体特征信息集合；根据待运行应用的需求从人体特征信息集合中提取与待运行应用对应的人体特征数据，并对人体特征数据进行数据重构处理，解决了相关技术中尚未实现通过智能移动终端对人体特征信息进行采集并通过与移动终端匹配的云计算平台对人体特征数据进行处理的问题，进而可以有效地在云端建立虚拟人的信息体，并为虚拟人的构建应用提供可靠的技术支持。
【附图说明】
[0019]此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0020]图1是根据本发明实施例的人体特征数据的处理方法的流程图；
[0021]图2是根据本发明实施例的人体特征数据的处理装置的结构框图；
[0022]图3是根据本发明优选实施例的人体特征数据的处理装置的结构框图；
[0023]图4是根据本发明优选实施例的人体特征数据的处理系统的结构框图；
[0024]图5是根据本发明优选实施例的RAKE处理结构的示意图；
[0025]图6是根据本发明优选实施例的数据重构过程的示意图；
[0026]图7是根据本发明优选实施例的基于图4的数据重构过程的流程图。
【具体实施方式】
[0027]下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0028]图1是根据本发明实施例的人体特征数据的处理方法的流程图。如图1所示，该方法可以包括以下处理步骤:
[0029]步骤S102:接收终端传输的人体特征信息集合；
[0030]步骤S104:根据待运行应用的需求(例如:运行特定应用程序来预测用户未来感冒的概率)从人体特征信息集合中提取与待运行应用对应的人体特征数据，并对人体特征数据进行数据重构处理。
[0031]相关技术中，尚未实现通过智能移动终端对人体特征信息进行采集并通过与移动终端匹配的云计算平台对人体特征数据进行处理。采用如图1所示的方法，在通过智能移动终端对人体特征信息进行采集后，再通过云计算平台对人体特征数据进行提取和数据重构处理，由此解决了相关技术中尚未实现通过智能移动终端对人体特征信息进行采集并通过与移动终端匹配的云计算平台对人体特征数据进行处理的问题，进而可以有效地在云端建立虚拟人的信息体，并为虚拟人的构建应用提供可靠的技术支持。
[0032]在优选实施过程中，上述人体特征信息集合可以包括但不限于以下至少之一:
[0033](I)人体音频数据，例如:用户通过移动终端内部设置的麦克风发出的语音数据；
[0034](2)人体图像数据，例如:用户面部表情数据；
[0035](3)人体运动数据，例如:用户在预设时间范围内的活动数据。
[0036]优选地，在步骤S104中，根据待运行应用的需求从人体特征信息集合中提取人体特征数据可以包括以下操作:
[0037]步骤S1:根据待运行应用的需求确定待使用的人体特征信息所归属的多种类别信息，其中，待使用的人体特征信息包含人体特征数据；
[0038]步骤S2:按照确定后的多种类别信息从人体特征信息集合中提取人体特征数据。
[0039]在优选实施例中，可以通过智能手持移动终端，例如:智能手机、PAD、电子书内部配置的麦克风(MIC)、摄像头、加速度地磁传感器、陀螺仪，智能手表上的体温、心跳等传感设备采集到的人体声音、运动以及面部图像信息随着时间的持续变化，会不停地传输至后台云端，其数据量巨大且数据内容极为丰富，由此，可以将根据上述终端自身具备的功能所能够采集到的全部数据定义为人体特征信息集合。然而，具体需要使用其中哪些数据则根据待运行应用的实际需求。例如:某个应用负责预测用户未来一段时间内感冒的概率，其需要获取连续几天内该用户打喷嚏、咳嗽的次数，体温，脉搏，人体困乏表情，由此，可以将需要获取连续几天内该用户打喷嚏、咳嗽的次数，体温，脉搏，人体困乏表情等定义为待使用的人体特征信息，其中，喷嚏与咳嗽为音频数据，体温、心跳为皮肤感应数据，困乏表情为人脸图像数据，由此，可以将音频数据、图像数据等定义为待使用的人体特征信息所归属的多种类别信息。
[0040]需要说明的是，由于各个终端的功能差异，假设根据待运行的应用的需求需要获取音频数据、感应数据以及图像数据三种类别的数据(即上述待使用的人体特征信息)，然而根据终端自身具备的功能所能够提供的数据(即上述人体特征信息集合)可能仅限于音频数据和图像数据，或者，三种类型的数据均可以提供，或者，终端还可以提供这三种类型之外的其他类型的数据(例如:运动数据)。因此，需要选取上述待使用的人体特征信息与上述人体特征信息集合的交集作为人体特征数据。
[0041]优选地，在步骤S104中，对人体特征数据进行数据重构处理可以包括以下步骤:
[0042]步骤S3:对人体特征数据进行分类处理，并采用预设的识别算法(例如:最大相似度算法)分别对每种类别的人体特征数据进行解析处理；
[0043]例如:通过终端采集到用户声音这类音频数据。对于音频数据而言，又可以包括:用户的哭声、笑声、咳嗽声。为此，需要采用对应的特征设别算法对哭声、笑声、咳嗽声分别进行解析，进而对哭声、笑声、咳嗽声加以区分。
[0044]步骤S4:根据待运行应用的需求对解析后的人体特征数据进行有效性分析；
[0045]例如:在终端采集用户声音的过程中，很有可能将用户周围其他人的声音一同采集并进行上报，为此，需要通过有效性分析将手持终端的用户的声音与其他人的声音区分开来，只保存用户的声音，而过滤掉其他人的声音。
[0046]步骤S5:按照预设的相关性算法(例如:模式识别最小方差算法)获取解析后的人体特征数据之间的相关性。
[0047]例如:手持终端的用户在当前通话所发出的声音与上一次通话所发出的声音是否产生明显波动，进而可以判断用户的身体是否出现异样，例如:用户感冒以后声音有可能会变得沙哑。
[0048]在优选实施例中，在经过有效数据筛选过后，需要对筛选出的有效数据进行数据重构处理，其重构的目的在于:将有效数据尽可能地根据后续操作的需求进行分类和打标签处理，这样可以有效地降低判决模块的工作复杂度，提高判决效率和准确性。
[0049]数据重构过程可以包括:特征标示、有效性标示、相关性指向标示。
[0050](I)特征标示，即为数据的类型:语音、图像、体征，不同特征数据可以采用不同模式识别算法来进行解析。例如:连续采用手持终端的用户在连续几次通话过程中所产生的音频数据，并区分出笑声、哭声、咳嗽声等多种不同类别的声音。
[0051](2)有效性标示，在对特征数据进行分析后，标示出当前数据对于应用是否有效，当然也可以建立常用应用的有效性标示组。例如:在采集到的上述用户的音频数据中很有可能掺杂周围人群说话发出声音，为此需要通过有效性标示过程将周围其他人发出的声音过滤掉，而仅保留用户自身发出的声音。
[0052](3)相关性指向标示，可以将不同特征数据进行相关运算，并根据运算结果表明这些特征数据直接的相关性。例如:通过连续采集用户在多次通话中发出的声音，发现用户的声音逐渐沙哑、咳嗽的次数逐渐增多进而可以判断用户已经患上感冒甚至有发烧病症产生。
[0053]优选地，在步骤S104，对人体特征数据进行数据重构处理之后，还可以包括以下操作:
[0054]步骤S6:采用经过数据重构处理后的人体特征数据判断是否发生预设事件以及预设事件的发展进度。
[0055]在优选实施例中，通过上述经过数据重构处理后得到的信息可以判断出当前可能发生的事件以及该事件的严重程度，从而提供相应的预警和解决措施。例如:可以预先研发出一种应用程序，专门用于判断用户是否患上感冒或发烧病症，该应用程序通过执行上述特征分析、有效性分析以及相关性分析便可确定用户是否已经患上感冒或发烧病症，如果已经患上，则还会提供相应地提醒用户吃药以及尽快就医的解决措施；如果确定有感冒或发烧的倾向，则会建议用户及时吃药以预防感冒。
[0056]图2是根据本发明实施例的人体特征数据的处理装置的结构框图。如图2所示，该人体特征数据的处理装置可以包括:接收模块10，用于接收终端传输的人体特征信息集合；处理模块20，用于根据待运行应用的需求从人体特征信息集合中提取与待运行应用对应的人体特征数据，并对人体特征数据进行数据重构处理。
[0057]采用如图2所示的装置，解决了相关技术中尚未实现通过智能移动终端对人体特征信息进行采集并通过与移动终端匹配的云计算平台对人体特征数据进行处理的问题，进而可以有效地在云端建立虚拟人的信息体，并为虚拟人的构建应用提供可靠的技术支持。
[0058]在优选实施过程中，上述人体特征信息集合可以包括但不限于以下至少之一:
[0059](I)人体音频数据，例如:用户通过移动终端内部设置的麦克风发出的语音数据；
[0060](2)人体图像数据，例如:用户面部表情数据；
[0061](3)人体运动数据，例如:用户在预设时间范围内的活动数据。
[0062]优选地，处理模块20可以包括:确定单元(图中未示出)，用于根据待运行应用的需求确定待使用的人体特征信息所归属的多种类别信息，其中，待使用的人体特征信息包含人体特征数据；提取单元(图中未示出)，用于按照确定后的多种类别信息从人体特征信息集合中提取人体特征数据。
[0063]优选地，处理模块20可以包括:解析单元(图中未示出)，用于对人体特征数据进行分类处理，并采用预设的识别算法分别对每种类别的人体特征数据进行解析处理；分析单元(图中未示出)，用于根据待运行应用的需求对解析后的人体特征数据进行有效性分析；获取单元(图中未示出)，用于按照预设的相关性算法获取解析后的人体特征数据之间的相关性。
[0064]优选地，如图3所示，上述装置还可以包括:判断模块30，用于采用经过数据重构处理后的人体特征数据判断是否发生预设事件以及预设事件的发展进度。
[0065]图4是根据本发明优选实施例的人体特征数据的处理系统的结构框图。如图4所示，在本发明的优选实施例中，为了能够有效地提取人体特征信息，设置了数据处理模块(相当于上述确定单元和提取单元)。该数据处理模块被命名为RAKE，其含义为耙子。通过耙子可以将大量数据中针对不同应用的数据分离出来，并发送至后续的数据重构模块，用于建立人体信息关联。
[0066]图5是根据本发明优选实施例的RAKE处理结构的示意图。如图5所示，RAKE的作用在于根据多种应用的不同需求来定义耙子的规格，从而提取出不同程度的人体特征有效数据。通过该耙子可以有效地执行提取和归类操作。
[0067]每个耙钉可以代表一种人体特征类别，存在于耙钉之间的横杠即为特征数据采集的时间区间。耙钉的粗细长短为人体特征的识别深度。耙钉与耙钉之间的距离可调体现为不同人体特征数据时间上的相关程度。耙钉的粗细可调则体现为人体特征识别算法的深度。
[0068]例如:某个应用负责预测用户未来一段时间内感冒的概率，其需要获取连续几天内该用户打喷嚏、咳嗽的次数，体温，脉搏，人体困乏表情，其中，喷嚏与咳嗽为音频数据，体温、心跳为皮肤感应数据，困乏表情为人脸图像数据。这些数据均可以作为RAKE的耙钉。咳嗽和体温变化时间以及人困乏表情时间关系即为耙子的横杠。
[0069]当咳嗽、喷嚏与体温升高的时间高度一致，则可以判定该用户出现感冒症状的概率将非常高；而如果两者直接的时间相关度较低，则感冒概率属于中等；如果两者相关度趋近于0，则感冒概率很小。如果存在特定应用需要分析该用户感冒的深层次原因。那么就需要在咳嗽音质上、体温随时间变化关系上以及心率数据这3个耙钉上运用更复杂的识别算法，例如:识别咳嗽音频数据中是否存在肺叶颤动的特征音频，以判断咳嗽是上呼吸道感染所引起的还是肺部感染所引起的。结合体温在单位时间的变化程度判断当前是否存在炎症以及炎症的严重程度。通过心率数据分析，是否存在早波、心颤等异常心电数据以进一步判断心肌是否发生炎症侵入，从而提供用户当前可能出现的感冒类别以及严重程度。判断该用户所患疾病是上呼吸道感染、抑或肺部感染、还是心肌炎，从而提供相应的预警和解决措施。
[0070]在RAKE将有效数据筛选过后，则需要通过数据重构模块(相当于上述解析单元、分析单元以及获取单元)进行数据重构处理，其重构的目的在于:将有效数据尽可能地根据判决模块的需求进行分类和打标签处理，这样可以有效地降低判决模块的工作复杂度，提高判决效率和准确性。
[0071 ] 数据重构模块可以包括:特征标示、有效性标示、相关性指向标示。
[0072](I)特征标示，即为数据的类型:语音、图像、体征，不同特征数据可以采用不同模式识别算法来进行解析。而具体所采用的识别算法可以采用相关技术中的标准算法，此处不再赘述。
[0073](2)有效性标示，在对特征数据进行分析后，结合相关性分析结果，标示出当前数据对于应用是否有效，当然也可以建立常用应用的有效性标示组。
[0074](3)相关性指向标示，可以将不同特征数据进行相关运算，并根据运算结果表明这些特征数据直接的相关性。而具体所采用的相关算法可以采用相关技术中的标准算法，此处不再赘述。
[0075]图6是根据本发明优选实施例的数据重构过程的示意图。如图6所示，通过对分类后的数据内容进行特征标示、有效性标示以及相关性指向标示，进而为利用手持终端配合云计算平台来实现人体特征数据采集提取提供了有效地技术支持。例如:首先，连续采用手持终端的用户在连续几次通话过程中所产生的音频数据，并区分出笑声、哭声、咳嗽声等多种不同类别的声音，分别对每类声音添加特征标示；其次，在采集到的上述用户的音频数据中很有可能掺杂周围人群说话发出声音，为此需要通过有效性标示过程将周围其他人发出的声音过滤掉，而仅保留用户自身发出的声音，进而添加有效性标示；然后，通过连续采集用户在多次通话中发出的声音，发现用户的声音逐渐沙哑、咳嗽的次数逐渐增多进而可以判断用户已经患上感冒甚至有发烧病症产生，进而添加相关性指向标示。
[0076]图7是根据本发明优选实施例的基于图4的数据重构过程的流程图。如图7所示，该流程可以包括以下处理步骤:云服务器接收终端传输的人体特征原始数据包后，对人体特征原始数据包进行解包处理。云服务器确定传输数据正确，准备启动RAKE。云服务器根据应用的需求(例如:确定终端用户是否已经患上感冒或者很有可能患上感冒的应用)来定义相关度、特征数据识别深度算法进行RAKE配置，并启动RAKE。RAKE输出更新后的人体特征数据，并进行数据打包处理，再提供给数据重构模块。数据重构模块根据判决模块的需求(例如:判断终端用户是否已经患上感冒)来解压相应的数据包(特征识别算法启动)，从采集到的声音中解析出终端用户的说话声音和咳嗽声音，进而可以确定需要打上特征标签；数据重构模块在数据有效性识别完成后，确认所采集到的说话声音和咳嗽声确实是终端用户发出，从而确定为有效特征，进而可以确定需要打上有效性标签，否则，需要将终端用户之外其他人发出的声音构成非有效特征库；以及数据重构模块输出不同特征数据运算后的相关性数据，统计终端用户在连续多次通话过程中的说话声音与咳嗽声音的变化情况。最后，分别根据特征识别的分析结果、有效性识别的分析结果以及相关性识别的分析结果建立特征标贴、有效性标贴和相关性标贴，进而对特征数据、有效性数据以及相关性数据重新进行封装处理。
[0077]从以上的描述中，可以看出，上述实施例实现了如下技术效果(需要说明的是这些效果是某些优选实施例可以达到的效果):采用本发明实施例所提供的技术方案，利用智能手持终端设备上搭载的摄像头、麦克风、加速度传感器以及陀螺仪等设备，分别采集人体在日常环境下的语音、面部表情以及动作习惯信息，并将这些信息转发到后台的云计算平台。云计算平台通过预设的模型匹配算法对接收到的人体信息进行处理后，组合成一个在云端的有效人体特征数据库。该数据库为建立与真实人物对等的虚拟人物提供了人体特征数据支持。
[0078]显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0079]以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种人体特征数据的处理方法，其特征在于，包括: 接收终端传输的人体特征信息集合； 根据待运行应用的需求从所述人体特征信息集合中提取与所述待运行应用对应的人体特征数据，并对所述人体特征数据进行数据重构处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待运行应用的需求从所述人体特征信息集合中提取所述人体特征数据包括: 根据所述待运行应用的需求确定待使用的人体特征信息所归属的多种类别信息，其中，所述待使用的人体特征信息包含所述人体特征数据； 按照确定后的多种类别信息从所述人体特征信息集合中提取所述人体特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述人体特征数据进行数据重构处理包括: 对所述人体特征数据进行分类处理，并采用预设的识别算法分别对每种类别的人体特征数据进行解析处理； 根据所述待运行应用的需求对解析后的人体特征数据进行有效性分析； 按照预设的相关性算法获取解析后的人体特征数据之间的相关性。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在对所述人体特征数据进行数据重构处理之后，还包括: 采用经过数据重构处理后的人体特征数据判断是否发生预设事件以及所述预设事件的发展进度。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述人体特征信息集合包括以下至少之一:人体音频数据、人体图像数据、人体运动数据。6.一种人体特征数据的处理装置，其特征在于，包括: 接收模块，用于接收终端传输的人体特征信息集合； 处理模块，用于根据待运行应用的需求从所述人体特征信息集合中提取与所述待运行应用对应的人体特征数据，并对所述人体特征数据进行数据重构处理。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括: 确定单元，用于根据所述待运行应用的需求确定待使用的人体特征信息所归属的多种类别信息，其中，所述待使用的人体特征信息包含所述人体特征数据； 提取单元，用于按照确定后的多种类别信息从所述人体特征信息集合中提取所述人体特征数据。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括: 解析单元，用于对所述人体特征数据进行分类处理，并采用预设的识别算法分别对每种类别的人体特征数据进行解析处理； 分析单元，用于根据所述待运行应用的需求对解析后的人体特征数据进行有效性分析； 获取单元，用于按照预设的相关性算法获取解析后的人体特征数据之间的相关性。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 判断模块，用于采用经过数据重构处理后的人体特征数据判断是否发生预设事件以及所述预设事件的发展进度。10.根据权利要求6至9中任一项所述的装置，其特征在于，所述人体特征信息集合包括以下至少之一:人体音频数据、人体图像数据、人体运动数据。
【文档编号】A61B5/11GK105868519SQ201510027929
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2015年1月20日
【发明人】张凡, 陈卓
【申请人】中兴通讯股份有限公司