使用深度数据的姿势控制的制作方法

本发明涉及信息处理方法和设备，具体地，涉及能够使用深度数据进行姿势控制的方法和设备。

背景技术：

信息处理设备(“设备”)，例如蜂窝电话、智能电话、平板设备、膝上型计算机、个人计算机等，允许用户通过多种源来提供输入。例如，用户可以通过标准键盘、触摸输入、音频输入、姿势输入等向设备提供输入。这些设备中的一些设备另外地与可穿戴设备耦接。用户可以向可穿戴设备提供输入，该可穿戴设备然后基于该输入来向所耦接的设备发送指令。然而，可穿戴设备通常较小并且提供有限的用户输入选项，例如，大多数可穿戴设备被限制于小的输入屏幕或音频输入设备。

技术实现要素：

总之，一个方面提供了一种信息处理方法，所述信息处理方法包括：从带状可穿戴设备的至少一个传感器接收深度数据，其中，所述深度数据基于用户做出的姿势，并且其中，所述深度数据包括与姿势和带状可穿戴设备之间的距离相关联的数据；通过使用处理器来利用深度数据识别用户做出的姿势；以及基于所识别的姿势来执行动作。

另一方面提供了一种可穿戴设备，所述可穿戴设备包括：带状可穿戴壳体；至少一个传感器，所述至少一个传感器设置在带状可穿戴壳体上；以及处理器，所述处理器在操作上耦接至至少一个传感器，并且所述处理器被带状可穿戴壳体容置，所述处理器被配置为：从至少一个传感器接收深度数据，其中，所述深度数据基于用户做出的姿势，并且其中，所述深度数据包括与姿势和带状可穿戴设备之间的距离相关联的数据；使用深度数据来识别用户做出的姿势；以及基于所识别的姿势来执行动作。

再一方面提供了一种产品，该产品包括：存储设备，该存储设备存储能够被处理器执行的代码，所述代码包括：从带状可穿戴设备的至少一个传感器接收深度数据的代码，其中，所述深度数据基于用户做出的姿势，并且其中，所述深度数据包括与姿势和带状可穿戴设备之间的距离相关联的数据；使用深度数据来识别用户做出的姿势的代码；以及基于所识别的姿势来执行动作的代码。

前述是概要，因此可以包含对细节的简化、概括和省略；因此，本领域的技术人员将理解的是，该概要仅仅是说明性的且不意图以任何方式进行限制。

为了更好地理解实施方式以及实施方式的其他和另外的特征以及优点，结合附图来参考以下描述。本发明的范围将在所附权利要求中指出。

附图说明

图1示出了信息处理设备电路系统的示例。

图2示出了信息处理设备电路系统的另一示例。

图3示出了使用深度数据的姿势控制的示例方法。

图4示出了根据两个传感器位置的示例图像创建。

具体实施方式

容易地理解的是，除了所描述的示例实施方式以外，还可以以多种不同的配置来布置和设计本文的附图中一般地描述并且示出的实施方式的部件。因此，附图中表示的示例实施方式的以下更详细描述不意图限制所要求保护的实施方式的范围，而仅代表示例实施方式。

贯穿本说明书对“一个实施方式”或“实施方式”(等)的引用意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性被包含在至少一个实施方式中。因此，在本说明书的多个地方出现的短语“在一个实施方式中”或“在实施方式中”等未必都指代相同的实施方式。

此外，可以在一个或多个实施方式中以任何适当的方式组合所描述的特征、结构或特性。在下面的描述中，提供了许多具体细节以给出对实施方式的透彻理解。然而，相关领域的技术人员将认识到，可以在没有一个或多个具体细节的情况下，或者利用其它方法、部件、材料等来实践各种实施方式。在其它实例中，没有详细地示出或描述公知的结构、材料或操作以避免混淆。

可穿戴设备(例如智能手表)已经作为用于向设备(例如，膝上型计算机、平板设备、智能电话、蜂窝电话、个人计算机、智能tv等)提供用户输入的方法而被引入。用户可以向可穿戴设备提供输入。可穿戴设备然后可以处理该输入并且基于该输入来执行动作，或者可以向用户正试图控制的设备提供指令。然而，由于受限的输入选项，可穿戴设备通常受制于有限的用户输入。输入选项通常受限于小的设备屏幕以及音频输入设备。因此，除了受限的触摸输入以外，自然语言处理(nlp)是用于可穿戴设备交互的唯一真正选项。姿势输入被作为输入方法而引入，但是姿势输入具有其自身的限制。

一种类型的姿势检测使用连接至设备的摄像机。摄像机可以检测姿势，并且然后设备可以处理该姿势以执行动作。这种类型的姿势检测的问题在于：由于需要处理能力，所以将摄像机附接至静止设备平台，例如个人计算机、游戏系统等。另外，这些类型的姿势检测模块通常检测远离设备一定距离处的与整个身体相关联的姿势，并且因此需要较高的发射功率以及处理能力。

另一种类型的姿势检测依赖于无线电波来准确地检测手指位置。该姿势检测给出了用户指尖的高分辨率映射，以检测运动并且跟踪由用户执行的动作。该方法的一个问题在于：用户必须在针对无线电波的特定位置处提供姿势，以准确地检测用户可能正在执行什么姿势。另外，用于检测无线电波的芯片必须安装在用户正试图控制的设备上。换言之，利用两种方法(即，使用摄像机和无线电波进行姿势检测)，正被控制的设备必须安装有姿势检测部件。

一种用于在便携式设备上检测姿势或者使用便携式设备来检测姿势的方法是依赖于运动单元(例如，加速计、陀螺仪、惯性运动单元等)，以识别用户是否正在运动以及用户正沿什么方向运动。使用这些类型的传感器进行姿势检测仅使得能够识别姿势中的非常小的子集，例如，用户必须正在运动。即使那样，对姿势的检测也是非常初级的。另外，如果与不同姿势相关联的运动对于每个姿势都是相同的，则不能区分不同姿势。

使得能够使用便携式设备来检测姿势的另一种类型的姿势检测是使用肌电图描记法(emg)和电势来检测姿势以及手和/或手指姿态。在这种方法中，emg传感器通过检测由用户肌肉的运动所引起的电势的差来检测运动。该方法的问题在于：emg信号是噪声非常多的，并且难以辨别姿势信号与噪声信号。换言之，如果用户执行小的姿势，则由于信号中的噪声，设备可能不能识别出该用户已经执行了动作。另外，因为该信号是多噪声的，所以可能难以区分用户所执行的两个有点相似的姿势。通常，由于emg信号的噪声特性，多种类型的传感器或辅助数据的使用对于准确的姿势识别是必要的。

这些技术问题提出了针对使用便携式设备进行姿势检测的问题。至少对于小的设备而言，大多数姿势检测设备被安装在正在处理姿势并且正在被控制的设备上，并且该大多数姿势检测设备通常不是便携的。另外，通过姿势识别与设备进行交互是困难的，在于：通常的姿势识别技术不是自然的，意味着用户必须执行特定姿势，所述特定姿势可能不是执行特定功能的最自然的动作。另外，姿势识别可能取决于设备内的传感器，所述传感器要求用户做出可能不是交互的自然方式的大的姿势动作。

因此，实施方式提供了便携式设备上的单手(one-handed)姿势检测的方法。实施方式可以基于用户做出的姿势，从耦接至可穿戴设备的至少一个传感器接收深度数据。例如，在一个实施方式中，可以从红外传感器接收深度数据。一个实施方式可以包括多于一个传感器。例如，实施方式可以包括下述带：所述带具有位于用户腕部的顶部位置处的一个传感器，以及位于用户腕部的底部位置处的第二传感器。

实施方式然后可以使用深度数据来形成识别用户的手和手指的位置的图像。利用多于一个传感器，实施方式可以具有两个图像，所述两个图像然后可以被组合在一起，以创建要发送至用于处理的设备的单个图像。使用该图像信息，实施方式可以识别姿势，并且基于识别到的姿势来执行动作。动作可以包括在具有传感器的可穿戴设备(例如智能手表)上执行动作。在一个实施方式中，动作可以包括使用检测到的姿势以向副设备提供指令。例如，可以使用臂带来检测姿势，并且将指令发送至用户正在控制的副设备。

实施方式还可以接收非光学数据，例如音频数据、运动数据、压力数据等。使用这些另外的数据，实施方式能够更准确地识别由用户做出的姿势。例如，使用运动数据，实施方式能够确定姿势是静态姿势还是动态姿势。作为另外的示例，使用音频数据，实施方式可以接收用于确认动作正被正确地执行还是被不正确地执行的用户输入。

通过参照附图将最佳地理解所示出的示例实施方式。下面的描述仅意图作为示例，并且仅示出了某些示例实施方式。

尽管各种其他电路、电路系统或部件可以应用在信息处理设备中，但是对于智能电话和/或平板设备电路系统100，图1中所示的示例包括例如在平板设备或其他移动计算平台中具有的片上系统设计。软件和处理器被组合在单个芯片110中。如现有技术中公知的，处理器包括内部算术单元、寄存器、高速缓存存储器、总线、i/o端口等。内部总线等取决于不同的供应商，但是基本上所有的外围设备(120)可以附接至单个芯片110。电路系统100将处理器、存储器控制器和i/o控制器集线器都组合到单个芯片110中。并且，该类型的系统100通常不使用sata或pci或lpc。公用接口例如包括sdio和i2c。

存在电力管理芯片130，例如，电池管理单元，bmu，其管理例如经由可再充电电池140供应的电力，可再充电电池140可以通过连接至电源(未示出)而被再充电。在至少一个设计中，如110单个芯片被用来提供bios类似功能和dram存储器。

系统100通常包括用于连接至各种网络(如电信网络)和连接至无线因特网设备(例如接入点)的wwan收发器150和wlan收发器160中的一个或多个。另外，通常包括有设备120，例如姿势传感器如红外传感器。系统100经常包括用于数据输入和显示/呈现的触摸屏170。系统100通常还包括各种存储器设备，例如闪存180和sdram190。

图2描绘了信息处理设备电路、电路系统或部件的另一示例的框图。图2中所描绘的示例可以与北卡罗来纳州莫里斯维尔的联想(美国)公司销售的thinkpad系列的个人计算机的计算系统或其它设备相对应。根据本文的描述明显的是，实施方式可以包括其他特征或仅包括图2中示出的示例的特征中的一些特征。

图2中的示例包括所谓的芯片组210(一起工作的一组集成电路或芯片、芯片组)，芯片组210具有可以根据制造商(例如intel、amd、arm等)而不同的架构。intel在美国和其他国家中是英特尔公司的注册商标。amd在美国和其他国家中是超威半导体有限公司的注册商标。arm在美国和其他国家中是安谋股份有限公司的未注册商标。芯片组210的架构包括核与存储器控制器组220以及i/o控制器集线器250，其经由直接管理接口(dmi)242或链路控制器244交换信息(例如，数据、信号、命令等)。在图2中，dmi242是芯片对芯片接口(有时被称为“北桥”与“南桥”之间的链路)。核与存储器控制器组220包括经由前端总线(fsb)224交换信息的一个或多个处理器222(例如，单核或多核)和存储器控制器集线器226；注意，组220的部件可以被集成在代替了常规的“北桥”型架构的芯片中。如现有技术中公知的，一个或多个处理器222包括内部算术单元、寄存器、高速缓存存储器、总线、i/o端口等。

在图2中，存储器控制器集线器226与存储器240对接(例如，为可以被称为“系统存储器”或“存储器”的一种ram提供支持)。存储器控制器集线器226还包括用于显示设备292(例如，crt、平板显示器、触摸屏等)的低压差分信号(lvds)接口232。块238包括可以经由lvds接口232(例如，串行数字视频、hdmi/dvi、显示端口)支持的一些技术。存储器控制器集线器226还包括可以支持独立显卡236的pci-express接口(pci-e)234。

在图2中，i/o控制器集线器250包括sata接口251(例如，用于hdd、sdd等280)、pci-e接口252(例如，用于无线连接282)、usb接口253(例如，用于诸如数字转换器、键盘、鼠标、摄像机、姿势传感器、麦克风、存储器、其他连接设备等的设备284)、网络接口254(例如，lan)、gpio接口255、lpc接口270(用于asic271、tpm272、超级i/o273、固件集线器274、bios支持275、以及诸如rom277、闪存278和nvram279的各种类型的存储器276)、电力管理接口261、时钟发生器接口262、音频接口263(例如，用于扬声器294)、tco接口264、系统管理总线接口265、以及可以包括bios268和启动代码290的spi闪存266。i/o控制器集线器250可以包括千兆比特以太网支持。

系统在上电时可以被配置成对bios268执行存储在spi闪存266内的启动代码290，之后，在一个或多个操作系统和应用软件(例如，存储在系统存储器240中)的控制下对数据进行处理。操作系统可以被存储在多个位置中的任何位置处，并且例如根据bios268的指令来访问该操作系统。如本文所述，设备可以包括比图2的系统中示出的特征更少或更多的特征。

通常可以将例如图1或图2中所概述的信息处理设备电路系统用在通常例如平板设备、智能电话、个人计算机设备的设备中，和/或用户可以使用姿势来控制的电子设备中。例如，在图1中概述的电路系统可以实现在用户可以使用其以通过姿势控制来控制其他设备的平板设备或智能电话实施方式中。在图2中概述的电路系统可以实现在用户可以试图通过使用姿势来控制其的个人计算机实施方式中。

为了易于理解，本文使用以下示例：使用臂带或腕部安装的可穿戴设备来捕获与用户的手和/手指相关的数据。然而，可以理解的是，本文所描述的方法和系统可以用在其他系统中。例如，本文所描述的方法和系统可以用于可检测全身姿势的平行实境游戏(alternativerealitygame)或程序中的姿势感测。

现在参照图3，在301处，实施方式可以基于由用户做出的姿势从带状可穿戴设备的至少一个传感器接收深度数据。例如智能手表或臂带可以包含可以检测深度数据的红外传感器。可替选地，传感器可以在操作上耦接至带状可穿戴设备。深度数据可以给出所检测的姿势与带状可穿戴设备之间的距离的指示。例如，深度数据可以基于无线电波、多普勒效应、红外线等。

传感器可以是低功率光学深度传感器，例如，红外发光二极管(led)。传感器可以被定位在可穿戴设备上，以确保可以使用具有短的深度感测区域的传感器，这使得能够使用具有低传输和/或低功率的传感器。传感器还可以具有宽的视场(fov)，以便捕获与用户的整个手和/或手指相关的深度数据。另外，为了捕获最准确的深度数据，传感器可以被定位成使得能够捕获与用户的整个手相关的深度数据，例如，传感器可以被调整角度以朝向用户的手。

一个实施方式可以包括多于一个传感器。例如，一个传感器可以位于用户腕部的顶部的位置处，而另一个传感器可以位于用户腕部的底部。使用多于一个传感器可以用于提供与用户的手的顶部和底部二者相关的更准确的深度数据。例如，与可能不能区分手指折叠和手指从腕部笔直地指出去的单个传感器不同地，使用两个传感器可以检测用户何时将其手指折叠在其手之下。

在302处，实施方式可以形成与用户做出的姿势相关联的至少一个图像。例如，实施方式可以使用传感器数据以形成与用户的手和/或手指的位置或姿态相对应的图像。图像可以不是图片或其他典型图像。相反，图像可以是用户的手和/或手指放置的可视化(visualization)。例如，使用红外技术，可以创建热图像、高光谱图像或其他类型的图像。可替选地，图像可以包括圆点(dots)或点(points)，所述圆点或点包括对点(point)距传感器的距离的某个度量，这可以使得处理器能够确定手和手指放置。

在创建图像时，实施方式可以使用飞行时间计算。例如，已知传感器的位置的实施方式可以计算信号反弹回该信号所需的时间的长度。根据该信息，实施方式可以提取与手相关联的特征的位置。用于创建图像的另一方法可以包括使用结构光(structuredlight)。在这种处理中，将已知图案投射在场景上。图案的变形使得能够对场景中的物体的深度和表面信息进行计算。创建图像的其他方法是可能的并且是预期的，例如，红绿蓝(rgb)立体视法、反立体效应(pseudostereoscopy)等。

在多于一个传感器的情况下，可以根据从每个传感器接收的传感器数据来创建图像。例如，参照图4，位于用户的腕部的底部或腹侧的传感器401可以捕获产生用户的手的底部的图像402的光学数据。位于用户的腕部的顶部或背侧的传感器403可以捕获产生用户的手的顶部的图像404的光学数据。传感器401和403相对于用户的手的位置可以提供产生交叠的图像402和404的视场，从而确保整个手被捕获。在具有两个图像的情况下，图像可以被对准，这可以包括像素与像素对准以确保图像彼此对准。然后可以使图像或者信号流融合，以创建单个信号流或图像，例如，三维图像、轮廓二维图像、二维图像等。例如，实施方式可以从两个传感器接收深度数据并且创建两个图像，针对每个传感器创建一个图像。然后可以使两个图像融合在一起以形成手型的整体视图。然后可以将该信号流或图像传递给设备。

使用在302处形成的图像，实施方式可以在303处确定是否可以从图像中识别出姿势。在识别姿势时，实施方式可以将该图像与先前存储的数据(例如姿势库)进行比较。例如，可以对手型进行建模，以从姿势库中选择手的形状。姿势库可以是包括不同的预加载姿势的默认库。可替选地，该库可以由用户例如通过训练课来创建，或者该库可以在使用期间来创建，例如当用户使用设备时，姿势可以被登记并且被存储以供将来使用。姿势库可以本地地位于设备上或者可以远程地存储。姿势库还可以被第三方更新。例如，当其他用户做出姿势时，姿势库可以被调整以更接近地代表不同的姿势。作为另外的示例，如果应用开发者具有需要特定姿势的应用，则姿势库可以被应用开发者更新，以包括所需的姿势。

识别姿势的另一方式是通过将图像传递至手姿态的决策树(decisiontree)。决策树可以例如是基于尺度不变的hough特征(scale-invarianthoughfeatures)。决策树还可以包括可以识别手指的位置的分类器。在识别姿势时，实施方式可以包括置信度分数。置信度分数可以与设备多么确信姿势分类是准确的有关。根据置信度分数，实施方式可以采取不同的动作。例如，如果置信度分数高于特定阈值，则实施方式可以继续处理。然而，如果置信度分数低于特定阈值，则实施方式可以请求另外的输入。例如，实施方式可以请求用户确认识别到的姿势是正确的姿势。置信度分数不一定必须与阈值进行比较，而是可以仅要求特定的值或范围。

如果不能识别姿势，则实施方式在305处可以不采取动作。实施方式还可以等待接收另外的深度数据，以用于识别新的姿势或者辅助识别当前的姿势。例如，实施方式可以向用户指示姿势未被识别，并且请求用户再次执行该姿势。可以使用该新姿势数据来增强旧姿势数据，以得到更准确的姿势表示。可替选地，实施方式可以在303处确定是姿势不是先前存储的姿势或者姿势不与动作相关联。换言之，实施方式可以在303处能够识别姿势，但是可以在305处不采取动作，因为该姿势不能被映射至动作。

然而，如果实施方式在303处能够识别姿势，则实施方式在304处可以基于识别的姿势来执行动作。该动作可以包括与识别的姿势相关联的动作。例如，姿势可以被映射至特定动作或者与特定动作相关联。作为示例，如果用户用其手指形成竖起拇指标志，则该姿势可以与接受屏幕上的提示相关联。与姿势相关联的动作可以被预定义为例如默认姿势/动作关联，或者可以由用户定义。另外，例如基于运行的应用、用户配置文件(例如，用户可以定义与设备的另一用户不同的姿势/动作关联)等，相同的姿势可以执行不同的动作。

在一个实施方式中，执行的动作可以包括将姿势数据传递至副设备以控制副设备。姿势数据可以包括姿势信息。例如，用户可以使用智能手表来控制膝上型计算机。智能手表可以捕获并且处理深度数据，以识别姿势，并且然后将该姿势传递至膝上型计算机。可替选地，姿势数据可以包括用于与姿势相关联的动作的指令。例如，设备可以将与姿势相关的指令传递至副设备。例如，臂带可以使一姿势与“关闭”动作相关联。臂带可以将“关闭”命令发送至智能电视(tv)，而不是将姿势发送至智能tv来处理。

一个实施方式可以除深度数据之外还接收数据。非光学数据可以包括与用户做出的姿势相关联的运动数据。例如，设备可以包括惯性运动单元、加速计、陀螺仪、压力传感器等，其可以指示用户正在如何运动。可以使用该数据，以通过识别姿势是否包括运动来更准确地识别姿势。例如，使用另外的数据，实施方式可以区别静止的展平的手和从左向右移动的展平的手。然后可以例如使用上述的识别方法对移动的姿势进行识别，并且可以基于所识别的移动的姿势来执行动作。例如，移动的姿势可以被映射至与静止姿势不同的动作。该另外的数据可以包括音频数据。例如，用户可以提供用于确认姿势是否被正确地识别或者正在执行的动作是否是正确的动作的音频数据。

使用深度数据，实施方式可以以精细的粒度来识别大范围的姿势。例如，实施方式可以识别手指运动与手运动之间的差异、摇动、旋转、手指位置等。然后可以将对姿势的识别转换成动作，诸如对所耦接的设备的控制，对可穿戴设备的单手控制，对医疗设备的控制、鼠标控制器的精细运动、或者对支持条件触发的设备(if-this-then-thatenableddevice)的控制等。另外，实施方式能够识别用户是否正持有物体，这可以使得不同的动作被执行。

因此本文所描述的各种实施方式描述了对当前的姿势控制技术的技术改进。使用本文所描述的技术，实施方式可以以更精细的粒度来检测用户正在做出的姿势。从而，用户可以使用单个手与可穿戴设备交互，并且提供比利用通常的姿势控制设备更多的姿势控制。另外，用户可以使用可穿戴设备与其他非可穿戴设备交互，以控制该非可穿戴设备，从而给用户更多的自由以及以更自然的方式对更多设备进行控制。

本领域技术人员将理解的是，可以将各个方面实施为系统、方法或设备程序产品。因此，各个方面可以采用完全硬件实施方式的形式或采用包括软件的实施方式的形式，它们在本文中都可以一般地称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，各个方面可以采用在一个或多个设备可读介质中实现的设备程序产品的形式，所述一个或多个设备可读介质包含有设备可读程序代码。

应当注意的是，本文所描述的各种功能可以使用存储在设备可读存储介质(如非信号存储设备)上的由处理器执行的指令来实现。存储设备可以例如是电子的、磁的、光学的、电磁的、红外的或半导体系统、装置或设备，或前述的任何适当组合。存储介质的更具体的示例将包括以下内容：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式光盘只读存储器(cd-rom)、光学存储设备、磁存储设备、或前述的任何适当组合。在本文档的上下文中，存储设备不是信号，并且“非暂态”包括除信号介质之外的所有介质。

可以使用任何适当的介质来传输在存储介质上所包含的程序代码，所述任何适当的介质包括但不限于无线的、有线的、光缆、rf等、或前述的任何适当组合。

可以以一种或多种编程语言的任何组合来编写用于执行操作的程序代码。程序代码可以以下述方式执行：完全在单个设备上执行、部分地在单个设备上执行、作为独立软件包执行、部分地在单个设备上且部分地在另外的设备上执行、或完全在另外的设备上执行。在一些情况下，可以通过包括局域网(lan)或广域网(wan)的任何类型的连接或网络来连接设备，或者可以通过其他设备(例如，通过使用因特网服务提供商的因特网)、通过无线连接(例如近场通信)、或者通过硬线连接(例如通过usb连接)来进行连接。

本文参照附图描述了示例实施方式，其示出了根据各种示例实施方式的示例方法、设备和程序产品。要理解的是，可以至少部分地通过程序指令来实现动作和功能。可以将这些程序指令提供给设备的处理器、专用信息处理设备或其他可编程数据处理设备，以产生机器，使得经由设备的处理器执行的指令实现指定的功能/动作。

值得注意的是，尽管在附图中使用了特定的块，并且已经示出了块的特定排序，但是这些是非限制性的示例。由于明确说明的示例仅用于描述性目的，且不被解释为限制，所以在某些情况下，可以根据需要来组合两个或更多个块，可以将一个块分成两个或更多个块，或者将某些块重新排序或重新组织。

如本文所用的，除非另外明确指示，否则单数“一个(a)”和“一(an)”可以被解释为包括复数“一个或多个”。

本公开内容是出于说明和描述的目的而提出的，而并非意图是穷举的或限制性的。对本领域普通技术人员来说，许多修改和变型将是明显的。选择并描述示例实施方式以说明原理和实际应用，并且使本领域其他普通技术人员能够理解具有各种修改的各种实施方式的公开内容适合于所设想的特定用途。

因此，尽管本文已经参照附图描述了说明性的示例实施方式，但要理解的是，该描述并非是限制性的，并且在不偏离本公开内容的范围或精神的情况下，本领域技术人员可以做出各种其它改变和修改。