一种人脸识别方法及装置、画面显示方法及装置与流程

本发明涉及网络通讯领域，特别是涉及一种人脸识别方法及装置、画面显示方法及装置。
背景技术：
：信息时代给我们带来了能够随时随地了解变化万千的世界的便利，在快节奏的工作与生活中，人们往往会有各种各样的放松方式，例如，通过手机看自己喜欢的漫画，感兴趣的军事新闻等等各种信息。在用户在浏览手机屏幕上所显示的内容时，因为实际的使用场景不同，用户眼睛距离手机屏幕的距离并不是固定的。如果用户眼睛距离手机较远，而手机上显示的内容尺寸较小，将导致用户不能够看清手机显示的内容。目前使用的很多手机，只能够通过触摸屏或者按键来接收用户输入的指令，而对于用户当前的使用状况(例如，用户的姿态、用户眼睛与手机的距离等信息)，目前的手机并不能够主动获知。因此，当用户发现其不能够清楚地浏览手机上显示的内容时，手机不能够获知这一点，故而用户必须通过触摸屏或者按键来输入指令，以调整显示的内容。针对目前手机缺少能够有效获知用户对手机的当前使用状况的问题，尚未提出有效的解决方案。技术实现要素：鉴于现有技术中手机缺少能够有效获知用户对手机的当前使用状况的问题，尚未提出有效的解决方案的问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的人脸识别方法及装置、画面显示方法及装置。本发明提供一种人脸识别方法，包括：将原始人脸图像进行光照估计处理，得到第一人脸图像；将原始人脸图像进行小波变换处理，得到人脸图像分量；将人脸图像分量进行小波逆变换处理，得到第二人脸图像；将第二人脸图像进行直方图剪切处理，得到第三人脸图像；根据第一人脸图像和第三人脸图像，识别出人脸。其中，将原始人脸图像进行小波变换处理，得到人脸图像分量的处理包括：将原始人脸图像进行二阶小波变换处理，得到光照分量、水平方向人脸细节分量、垂直方向人脸细节分量和对角方向人脸细节分量。其中，将人脸图像分量进行小波逆变换处理，得到第二人脸图像的处理包括：将光照分量进行均衡化处理；将水平方向人脸细节分量进行线性增加处理；将垂直方向人脸细节分量进行线性增加处理；将对角方向人脸细节分量进行线性增加处理；将均衡化处理后的光照分量、线性增加处理后的水平方向人脸细节分量、线性增加处理后的垂直方向人脸细节分量和线性增加处理后的对角方向人脸细节分量进行小波逆变换处理，得到第二人脸图像。其中，根据第一人脸图像和第三人脸图像，识别出人脸的处理包括：对第一人脸图像的像素值取log，得到第一像素值；对第一人脸图像的像素值取log，得到第二像素值；将第一像素值除以第二像素值，得到的比值作为人脸图像；根据人脸图像，识别出人脸。本发明还提供了一种人脸识别装置，包括：光照估计处理模块，用于将原始人脸图像进行光照估计处理，得到第一人脸图像；小波变换处理模块，用于将原始人脸图像进行小波变换处理，得到人脸图像分量；小波逆变换处理模块，用于将人脸图像分量进行小波逆变换处理，得到第二人脸图像；直方图剪切处理模块，用于将第二人脸图像进行直方图剪切处理，得到第三人脸图像；人脸识别模块，用于根据第一人脸图像和第三人脸图像，识别出人脸。本发明还提供了一种画面显示方法，用于根据上述人脸识别方法识别出的人脸来对显示的画面进行调整，该方法包括：测量识别出的人脸和终端之间的垂直距离；在终端的显示单元上选取区域；根据垂直距离的变化，调整区域的画面显示大小。优选地，该方法还包括：根据识别出的人脸正方向与终端垂直方向的夹角，确定区域平行移动的距离；根据区域平行移动的距离，对区域进行平行移动。本发明还提供了一种画面显示装置，包括上述人脸识别装置，该画面显示装置还包括：测量模块，用于测量识别出的人脸和终端之间的垂直距离；区域选取模块，用于在终端的显示单元上选取区域；调整模块，用于根据垂直距离的变化，调整区域的画面显示大小。优选地，该装置还包括：平行移动模块，用于根据识别出的人脸正方向与终端垂直方向的夹角，确定区域平行移动的距离，并根据区域平行移动的距离，对区域进行平行移动。本发明有益效果如下：借助于本发明实施例的终端，解决了现有技术中手机缺少能够有效获知用户对手机的当前使用状况的问题，尚未提出有效的解决方案的问题，本发明中，手机能够识别出人脸，无需用户通过触摸屏或者按键来输入指令调整显示的内容，减少用户的操作量，提高手机智能化程度，提高了用户使用手机的便捷性和实用性，提高了用户体验。上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1是本发明实施例的人脸识别方法的流程图；图2是本发明实施例的人脸识别方法的详细处理示意图；图3是本发明实施例的retinex理论示意图；图4是本发明实施例的同一个人在同一姿势不同光照变化下的人脸图像示意图；图5是本发明实施例的retinex理论总体框架图；图6是本发明实施例的人脸识别方法对人脸图像处理的效果图；图7是本发明实施例的画面显示方法的流程图；图8是本发明实施例的人脸识别装置的结构示意图；图9是本发明实施例的画面显示装置的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。方法实施例一根据本发明的实施例，提供了一种人脸识别方法，图1是本发明实施例的人脸识别方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的人脸识别方法包括如下处理：步骤101，将原始人脸图像进行光照估计处理，得到第一人脸图像；步骤102，将原始人脸图像进行小波变换处理，得到人脸图像分量；步骤103，将人脸图像分量进行小波逆变换处理，得到第二人脸图像；步骤104，将第二人脸图像进行直方图剪切处理，得到第三人脸图像；例如，可以剪切掉前面代表高光的15％像素，剪切掉后面代表低光的15％像素，留下中间的16％至84％的像素，得到第三人脸图像。步骤105，根据第一人脸图像和第三人脸图像，识别出人脸。在步骤102中，将原始人脸图像进行小波变换处理，得到人脸图像分量的处理包括：将原始人脸图像进行二阶小波变换处理，得到光照分量(ll)、水平方向人脸细节分量(lh)、垂直方向人脸细节分量(hl)和对角方向人脸细节分量(hh)。在步骤103中，将人脸图像分量进行小波逆变换处理，得到第二人脸图像的处理包括：将光照分量进行均衡化处理；将水平方向人脸细节分量进行线性增加处理，例如，可以进行1.5倍线性增加，具体的可以根据实际情况和经验来处理；将垂直方向人脸细节分量进行线性增加处理，例如，可以进行1.5倍线性增加，具体的可以根据实际情况和经验来处理；将对角方向人脸细节分量进行线性增加处理，例如，可以进行1.5倍线性增加，具体的可以根据实际情况和经验来处理；将均衡化处理后的光照分量、线性增加处理后的水平方向人脸细节分量、线性增加处理后的垂直方向人脸细节分量和线性增加处理后的对角方向人脸细节分量进行小波逆变换处理，得到第二人脸图像。在步骤105中，根据第一人脸图像和第三人脸图像，识别出人脸的处理包括：对第一人脸图像的像素值取log，得到第一像素值；对第一人脸图像的像素值取log，得到第二像素值；将第一像素值除以第二像素值，得到的比值作为人脸图像；根据人脸图像，识别出人脸。下面结合附图2，对本发明的人脸识别方法进行详细说明，对于多光照变化下进行人脸识别，如图2所示，具体包括以下处理：第一步，光照估计处理：对原始人脸图像进行光照的估计，得到含有锐化边缘的光照分量。具体地，使用自商图像中所采用图像光照估计算法，并对高斯滤波器进行带加权处理，用f表示，f＝wg其中w是权重，g为高斯核，由于光照分量表现为人脸图像平滑的低频段，使用加权高斯核与原始图像的乘积可以得到光照分量，假设ω为卷积区域，该区域分成m1和m2两部分，并且m1比m2含有更多的像素，m1和m2与阈值τ有关，并且τ＝mean(iω)，i为原始图像，对于这两个子区域w有如下值：通过这种方式，我们会得到含有增强了边缘的光照估计图。第二步，人脸图像预处理：对原始人脸图像进行小波变换，直方图剪切等预处理操作，得到与光照估计处理中含有锐化边缘的光照估计相同步的细节增强和边缘锐化的人脸预处理结果。具体地，对人脸原图进行预处理，包含小波变换，直方图均衡，直方图剪切等操作。经过该步骤可以得到细节更加突出，边缘锐化，光照分布均匀的人脸图像，将其作为retinex理论中公式中的原始图像。对于光照分量估计，采用自商图像算法中的光照估计方法，这样得到的光照图会有锐化边缘，最后进行光照标准化操作，即可得到细节增强的，无锐化边缘的反射分量，用该反射分量进行人脸识别。人脸图像预处理方面，以往的基于retinex理论的多光照人脸识别技术大多将原始图像直接作为retinex理论的输入图像，只关注如何得到光照分量。在本专利中，我们不仅仅关注光照分量，同时对原始人脸图像进行预处理，得到细节增强的，边缘信息得到加强的人脸图像处理结果，这样在使用retinex理论时，就会得到细节图出，边缘平滑的，更真实反映人脸本身反射特性的反射分量，为此，我们首先使用离散小波分析增强细节与边缘信息并对低频分量直方图均衡化，然后进行小波逆变换处理，由于图像中存在奇异点像素，我们还增加了直方图剪切的操作来去除极大和极小像素点。第三步，基于retinex理论的图像取商处理：retinex理论认为人脸图像由光照分量和反射分量组成，是二者的乘积，使用人脸预处理结果与估计出的光照分量在log域做取商操作可以得到反映人脸本身特性的，具有边缘消除和细节增强的人脸反射分量，使用其进行人脸识别。图3为retinex理论示意图，retinex即视网膜和大脑皮层理论，该理论认为现实中的人脸图像是反射分量与光照分量相乘的产物，光照分量是光源落到物体上的产物，反映的是真实图像的低频段部分；反射分量是光照经过物体表面反射的产物，其反映的是真实人脸图像的高频部分，即人脸的眼睛，嘴巴等细节，并且反射分量与光照无关。图4显示的是同一个人在同一姿势不同光照变化下的人脸图像，我们使用只包含光照变化的人脸库yaleb作为处理的基础，将每个人的64种光照变化图根据光源与相机的光轴角度的大小不同分成5个子集，标示着光照变化的强弱。我们使用subset1作为训练集，其余图像子集用来测试。具体地，经过对原始图像进行预处理以及对光照分量的估计后，我们可以基于retinex理论使用二者在log域进行相除操作得到最终的反映人脸本真特性的反射分量，之所以要在log域处理是因为log处理可以将相除的操作转变为相减的操作同时log域更符合人眼对光照的感知能力，对每一张同一人脸图像不同光照下得到相应反射图，使用图像子集1作为训练集而其余子集作为测试集，使用pca识别算法，以图像间欧式距离作为判断相似性标准。图5为retinex理论总体框架图，包含光照估计与光照标准化两部分，光照估计是为了从真实人脸图像中分割出光照分量，并且这部分表现为平滑的图像，可以使用如高斯滤波器得到，取得光照分量后在log域对原始图像与光照估计图进行取商即为光照标准化操作。图6为使用本发明所提出的在多光照变化下对人脸图像处理的效果图，包含原始图像以及处理后的图像。图6为使用本发明所提出的方法在多光照变化下对人脸图像处理的效果图，上面一行为原始图像，下面一行为使用本发明的人脸识别方法后识别出的人脸图像。方法实施例二根据本发明的实施例，提供了一种画面显示方法，图7是本发明实施例的画面显示方法的流程图，如图7所示，根据本发明实施例的画面显示方法包括如下处理：步骤701，识别出人脸，可以利用方法实施例一种的方法识别出人脸；步骤702，测量识别出的人脸和终端之间的垂直距离；步骤703，在终端的显示单元上选取区域；步骤704，根据垂直距离的变化，调整区域的画面显示大小，具体地，可以利用下述公式调整区域的画面显示大小：l1＝a1+b1*c1，l1为当人脸距离终端的距离变化时人脸在终端的框线的大小；a1为人脸在终端显示的最大人脸框线，此时人脸距离终端最近；b1为固定值，表征框线跟随人脸距离屏幕每远n1倍时，框线放大倍数，b1取值范围为(-1，0)，n1取值范围(0，1)；c1为终端dpi跟随人脸距离移动量，取值范围为(1，5)。。具体地，该方法还包括：步骤705，根据识别出的人脸正方向与终端垂直方向的夹角，确定区域平行移动的距离；根据区域平行移动的距离，对区域进行平行移动，具体地，可以利用下述公式确定区域平行移动的距离：l2＝a2+b2*c2，l2为人脸在终端的水平位置；a2为人脸在终端中间的位置，此时左右边框离中间线距离相等,人脸方向与终端垂直方向夹角为0度；b2为固定值，表征终端上人脸图像随实际人脸角度每旋转变化n2度时向左或右移动程度，b2取值范围为(-1，1)，n2取值范围是[-90，90]；c2为终端dpi跟随人脸距离移动量，取值范围为(1，3)。。在本发明中，通过上述多光照变化下人脸识别算法，开手机摄像头实时识别人脸；用户在手机上使用手指在压感屏幕上截取任意感兴趣的内容；摄像头判断人脸距离手机屏幕远近来适当的放大所截取内容至屏幕中心，并实时根据距离的变化来调整放大程度；人脸距离手机屏较远时，检测人脸移动方位和程度来平移放大的区域。通过使用多光照变化人脸识别算法来实时识别人脸以及判断人脸距离手机屏幕中心的距离大小来调整对用户所截取的感兴趣的内容放大的程度，尤其是在昏暗光照下，使用户得到更佳的观看体验。本发明主要的实施过程为多光照人脸识别，压感屏截取感兴趣内容，摄像头实时判断人脸距离手机屏幕的距离来实时调整放大的程度，距离较远时依据人脸移动方位及程度来平移放大区域。在步骤703中，可以通过压感屏截取感兴趣内容，对于带压力感应的手机屏幕，用户在使用手机阅读时(如在手机中看漫画)，可以开启观看模式，使用手指大致选择感兴趣的部分区域，或矩形或任意不规则图形，手机屏感受到手指的起始终止位置后，后台截取这部分进行放大。在步骤704中，通过摄像头实时判断人脸距离手机屏幕的距离来实时调整放大的程度，对于如何处理截取的内容以及将其放大到最适合的位置，已有利用人脸相距手机屏的距离大小来处理，手机摄像头在检测到人脸后会在手机屏上用框线显示人脸图像，人脸距离屏幕越远在手机屏上框出的矩形区域越小，则将截取区域较多的放大；反之离屏越近框出的矩形越大，则将截取区域较少的放大。这样，可以实时检测人脸距离手机屏的远近来实时控制对所截取内容的放大程度，提升用户体验。计算人脸距离手机屏幕距离时，可以通过判断摄像头检测到的人脸在手机屏幕上的框线的大小来判断当前人脸距离手机屏幕的距离；以中兴axon手机(5.5寸)为例，宽度2304，高度4096像素，水平和垂直分辨率均为72dpi。摄像头检测人脸并画出框线是根据同时检测人的两眼和嘴巴来确定是否是人脸，如果是则进行向周围放大成正方形使得人双眼和嘴巴形成的三角形处在正中心。当检测的人脸距离摄像头12cm时，框线最大，顶到手机两边(以我为例，与每个人脸部大小有关，不是一定的)，这时占得72*72的满幅框，真是人脸与在手机屏幕上形成的框线可以形象的用成像原理来近似，得到满幅框线距离是，可以看做是焦距，当物距(人脸距离屏幕)越远时，像距(可看做框线占比手机屏幕的比例)就会越小，当物距在焦距之内时，像距无穷远(框线无穷大)，此时不成像(手机屏幕上框不出人脸)：凸透镜成像原理：u为物距，v为像距，f为焦距；照相机的镜头是凸透镜，相机是利用了凸透镜能成像的原理制成的，在物距大于两倍焦距时(u>2f)大条件下，相机距离拍摄的物体变远时，镜头向后缩拍到的像变小(两倍焦距外，u变大时，v变小，像变小)，当相机距离拍摄的物体变近时镜头向前伸拍到的像变大(两倍焦距外，u变小时，v变大，像变大)。人脸距离手机屏幕大小与人脸框线的关系见下表(参考值)，每增加1cm，框线变化0.5dpi(当人脸与手机屏距离小于12cm时，无框线)，同样的适用于截取的区域面积占比手机屏幕：在步骤705中，距离较远时，可以依据人脸移动方位和程度来平移放大区域。当人脸距离手机屏幕较远时，在屏幕上框出的人脸框线会小很多，这样将图片放的较大，但是手机屏幕尺寸有限，不能完全显示放大的区域，若人脸与手机屏这个距离不变，我们使用人脸识别的算法可以通过判别人脸移动方位和程度来上下左右移动放大区域本身，当人脸右移时，将放大区域左移，反之将放大区域右移，由于人眼的余光，也是可以完全可以看到手机屏幕上的内容，用户体验会更好。下面阐述下人脸移动方位，大小与截取区域平移关系，由于人眼睛具有余光，可以看清楚非正对着人脸的部分，因此当人的脸部有较大的移动时才会相应的移动放大区域(人脸向右移动，将放大区域向左平移，反之，将放大区域向右平移)，这里给出参考值，以axon天机为例，当人脸每移动20度，将放大区域相应的移动1cm，以此进行线性移动(当转至90度时，不再进行放大区域移动)参照下表(以人脸与手机屏幕距离不变且右移为例)：人脸右移角度(单位：度)放大区域左移程度(单位cm)201402603804本发明的核心在于解决多光照变化下屏幕截取内容的自动缩放来使用户得到最佳的观看体验，尤其在昏暗的光照条件下；摄像头首先识别人脸，用户在屏幕上截取感兴趣的内容后，摄像头根据在手机屏幕上显示的人脸框线大小来判断此时人脸相距手机屏幕的距离，后台程序根据这个距离来进行调整放大的程度，若人脸与屏幕距离较远还可以根据人头的转向来平行移动用户所截取的内容。装置实施例一根据本发明的实施例，提供了一种人脸识别装置，图8是本发明实施例的人脸识别装置的结构示意图，如图8所示，根据本发明实施例的人脸识别装置包括：光照估计处理模块80、小波变换处理模块82、小波逆变换处理模块84、直方图剪切处理模块86和人脸识别模块88，以下对本发明实施例的各个模块进行详细的说明。光照估计处理模块80，用于将原始人脸图像进行光照估计处理，得到第一人脸图像；小波变换处理模块82，用于将所述原始人脸图像进行小波变换处理，得到人脸图像分量；小波逆变换处理模块84，用于将所述人脸图像分量进行小波逆变换处理，得到第二人脸图像；直方图剪切处理模块86，用于将所述第二人脸图像进行直方图剪切处理，得到第三人脸图像；人脸识别模块88，用于根据所述第一人脸图像和所述第三人脸图像，识别出人脸。装置实施例二根据本发明的实施例，提供了一种画面显示装置，图9是本发明实施例的画面显示装置的结构示意图，如图9所示，根据本发明实施例的画面显示装置包括：人脸识别装置90、测量模块92、区域选取模块94和调整模块96，以下对本发明实施例的各个模块进行详细的说明。人脸识别装置90即装置实施例一所述的装置。测量模块92，用于测量识别出的人脸和终端之间的垂直距离；区域选取模块94，用于在终端的显示单元上选取区域；调整模块96，用于根据垂直距离的变化，调整区域的画面显示大小。该装置还包括平行移动模块，用于根据识别出的人脸正方向与终端垂直方向的夹角，确定区域平行移动的距离，并根据区域平行移动的距离，对区域进行平行移动。根据本发明实施例，在手机上看到我们感兴趣的内容时(如手机上看漫画)，当遇到光线很不好的情况下，人们往往瞪大眼睛来希望看的清楚一些，很不方便；提出了多光照变化下人脸识别算法，对用户截取的内容进行缩放，并利用人脸距离屏幕的远近来自动调整放大程度，同时摄像头检测人脸移动方位和程度来平移放大的区域，这样，在光线很不好的情况下也能得到很好的用户体验。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的客户端中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个客户端中。可以把实施例中的模块组合成一个模块，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者客户端的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的加载有排序网址的客户端中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。当前第1页12