本发明涉及面部识别技术领域，更具体地说，涉及一种基于人脸识别的个性化信息显示方法、装置和用户终端。
背景技术：
个性化，顾名思义，就是非一般大众化的东西。在大众化的基础上增加独特、另类、拥有自己特质的需要，独具一格，别开生面的一种说法。打造一种与众不同的效果。有时也叫定制化，指为适应特定个体而裁剪服务或产品，有时与一组或一群个体绑定。有很多组织通过个性化提高客户满意度，提高线上销售转化、营销效果、品牌，改进网站指标，以及广告。个性化是社交媒体和推荐系统中的一个关键元素。
显示个性化信息为依据不同的用户提供不同的与之对应的相关信息，例如，依据不同的消费者的购买喜好或年龄性别的区别，向其推荐与之相对应的不同广告信息进行显示。从而实现了对于不同用户的个性化的信息推荐。
目前，现有的个性化信息推荐方法，均为通过大数据进行获取用户的个人信息、个人工作习惯、个人生活习惯，甚至实时的检索关键词等等与用户相关的数据，从而统计出用户的类别，进而向其推荐相关的与之匹配的信息。而现有的个性化信息的推荐方法，均为以用户在网络中留下的数据为基础进行分析和判断，极易出现误判、漏判，经常出现给用户推荐错误的与之无关的信息，准确度低，用户体验差。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供基于人脸识别的个性化信息显示方法、装置和用户终端以解决现有技术的不足。
为解决上述问题，本发明提供一种基于人脸识别的个性化信息显示方法，包括：
对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息；
根据所述关键帧中的所述用户人脸信息判断所述用户人脸信息对应的所述目标用户是否为已知用户；
若所述用户人脸信息对应的目标用户为已知用户，则显示与所确定的所述已知用户对应的个性化信息。
优选地，所述“若所述用户人脸信息对应的目标用户为已知用户，则显示与所确定的所述已知用户对应的个性化信息”包括：
若所述用户人脸信息对应的目标用户为已知用户，则确定包含所述用户人脸信息，且所述用户人脸信息为已知用户信息的所述关键帧的帧数量；
判断所述帧数量是否大于预设帧数；
若所述帧数量大于预设帧数，则显示与所述已知用户信息对应的个性化信息。
优选地，所述“对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息”包括：
对所述目标用户的所述用户图像数据中的所述关键帧进行人脸轮廓检测和人眼检测，并生成第一识别结果；所述第一识别结果包括识别通过和识别失败；
若所述第一识别结果为识别通过，则判定所述关键帧中包含用户人脸信息。
优选地，所述“对所述图像采集装置获取的所述用户图像数据的关键帧进行人脸识别和人眼识别，并生成第一识别结果”，包括：
对所述关键帧进行人脸轮廓检测，判断所述关键帧中是否包括人脸轮廓；
若所述关键帧中包括人脸轮廓，则对所述关键帧进行人眼检测，判断所述关键帧中是否包含人眼；
若所述关键帧中包含人眼，则判定所述关键帧中包含所述用户人脸信息，并生成识别通过的第一识别结果。
优选地，所述“根据所述关键帧中的所述用户人脸信息判断所述用户人脸信息对应的所述目标用户是否为已知用户”之后，还包括：
若所述用户人脸信息对应的目标用户不为已知用户，则判定所述目标用户为新用户，并获取所述新用户的多角度图像数据；
根据所述多角度图像数据进行模型训练，获得所述新用户对应的用户模型。
优选地，所述“根据所述多角度图像数据进行模型训练，获得所述新用户对应的用户模型”包括：
对所述多角度图像数据中关键帧的进行人脸轮廓检测和人眼检测，并生成第二识别结果；
根据所述第二识别结果对所述关键帧中的面部特征定位，获取所述面部特征对应的特征截图，并建立与所述特征截图对应的特征标签；
将所述特征截图和与所述特征截图对应的特征标签通过面部识别函数进行训练，获得所述新用户对应的模型。
优选地，所述“对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息”之前，还包括：
初始化物体检测算法的类，并导入用户人眼检测的人眼检测模型和用于人脸轮廓检测的人脸轮廓检测模型；
调用人脸识别函数，得到与所述人脸识别函数对应的面部识别实例，传入经训练的已知用户模型，用于后续人脸识别；
采集所述目标用户的所述用户图像数据。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种基于人脸识别的个性化信息显示装置，包括：识别模块、判断模块和显示模块；
所述识别模块，用于对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息；
所述判断模块，用于根据所述关键帧中的所述用户人脸信息判断所述用户人脸信息对应的所述目标用户是否为已知用户；
所述显示模块，用于若所述用户人脸信息对应的目标用户为已知用户，则显示与所确定的所述已知用户对应的个性化信息。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种用户终端，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储基于人脸识别的个性化信息显示程序，所述处理器运行所述基于人脸识别的个性化信息显示程序以使所述用户终端执行如上述所述基于人脸识别的个性化信息显示方法。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于人脸识别的个性化信息显示程序，所述基于人脸识别的个性化信息显示程序被处理器执行时实现如上述所述基于人脸识别的个性化信息显示方法。
本发明提供的一种基于人脸识别的个性化信息显示方法、装置和用户终端。其中，本发明所提供的方法通过对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行识别，从而确定其中包含人脸，确认该目标用户是否为已知用户，再显示与该已知用户对应的个性化信息，从而基于面部识别技术，通过确认存在用户、确认已知用户和推荐相关信息的步骤，实现了对于不同的用户推荐与用户相关的个性化信息，大大提高了推荐和显示相关信息的准确性，避免了出现对于用户类别的误判、漏判，提高了用户体验。
附图说明
图1为本发明基于人脸识别的个性化信息显示方法实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；
图2为本发明基于人脸识别的个性化信息显示方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于人脸识别的个性化信息显示方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明基于人脸识别的个性化信息显示方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明基于人脸识别的个性化信息显示方法第三实施例步骤s110的细化流程示意图；
图6为本发明基于人脸识别的个性化信息显示方法第四实施例的流程示意图；
图7为本发明基于人脸识别的个性化信息显示方法第四实施例步骤s500的细化的流程示意图；
图8为本发明基于人脸识别的个性化信息显示方法第五实施例的流程示意图；
图9为本发明基于人脸识别的个性化信息显示装置的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的终端的硬件运行环境的结构示意图。
本发明实施例终端可以是的pc，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器、mp4播放器、便携计算机等可移动式终端设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏、输入单元比如键盘、遥控器，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，终端还可以包括摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。此外，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据接口控制程序、网络连接程序以及基于人脸识别的个性化信息显示程序。
本发明提供的一种基于人脸识别的个性化信息显示方法、装置和用户终端。其中，所述方法基于面部识别技术，通过确认存在用户、确认已知用户和推荐相关信息的步骤，实现了对于不同的用户推荐与用户相关的个性化信息，大大提高了推荐和显示相关信息的准确性，避免了出现对于用户类别的误判、漏判，提高了用户体验。
实施例1：
参照图2，本发明第一实施例提供一种基于人脸识别的个性化信息显示方法，包括：
步骤s100，对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息；
上述，用户图像数据的获取，可通过不同的设备进行采集获取，例如，可以为不同类型的图像采集装置，相机、摄像头等装置。
在本实施例中所提供的显示方法，可以为在多用户使用的设备中进行使用，也可以为在单一用户使用的设备中进行使用，例如，在手机中，通过手机摄像头进行获取用户的用户图像数据，进而进行识别；也可以为，自动售货机，对前来消费的消费者进行面部识别，从而采集该消费者的用户图像数据，进而进行识别和分析。
上述，确定所述关键帧中包含有用户人脸信息，即为确定关键帧中包含有人的存在或人脸的存在。例如，当用户靠近图像采集装置后，该装置随即进行人脸识别，从而确定图像采集装置所采集的用户图像数据中的关键中包含有人脸。
上述，需要说明的是，帧是图像数据中最小单位的单幅影像画面，相当于电影胶片上的每一格镜头。在时间轴上帧表现为一格或一个标记。关键帧相当于二维动画中的原画。指角色或者物体运动或变化中的关键动作所处的那一帧。关键帧与关键帧之间的动画可以由软件来创建，叫做过渡帧或者中间帧。在本实施例中，用户图像数据可以为通过图像获取装置所获取到的图像数据，例如，可以为高清视频，关键帧为该高清视频中的每一帧的图像。用户图像数据可以包括多个关键帧。
上述，用户图像数据中包含有多个关键帧，本实施例中所提供的方法可以为对所述用户图像数据中的每一个关键帧进行分别识别，也可以为按照一定顺序进行抽取关键帧进而进行识别。在本实施例中，每秒提取用户图像数据中的5帧进行识别，即为对目标用户的用户图像数据中每秒中的5帧分别进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息。对每秒中的5帧分别进行人脸识别，在保证对人脸识别的准确性的前提下，大大降低系统的了运算量，提高了识别和数据交互的工作效率。
此外，在进行人脸识别的过程中，需要对于不同的用户进行图像采集，并保存和进一步识别，这其中，包含有大量的个人信息，为保证个人信息的安全性，确保每一个人脸识别的图像的私密性，确定其中数据用于新老用户的判断和识别，专事专办而不会泄露，需要对所保存并且与云端或服务端的数据交互进行数据加密。优选的，可以为终端与服务端的rsa非对称数据加密，其中，加密步骤可以为：
1、服务端生成与所采集数据(或当次)对应的公钥和私钥，并将公钥向终端公开。
2、得到该公钥的终端使用该密钥对所采集图像进行加密后再发送给服务端。
3、服务端再用自己保存的另一把专用密钥(私钥)对加密后的信息进行解密。服务端方只能用其专用密钥(私钥)解密由对应的公钥加密后的信息。
可选的，生成公钥和私钥的秘钥一端可以为服务端也可以为终端。
在传输过程中，即使攻击者截获了传输的密文，并得到了乙的公钥，也无法破解密文，因为只有乙的私钥才能解密密文。
步骤s200，根据所述关键帧中的所述用户人脸信息判断所述用户人脸信息对应的所述目标用户是否为已知用户；
上述，在进行对图像获取装置所获取的用户图像数据的关键帧中存在人脸，则进一步对关键帧中的人脸信息进行识别，判断该人脸信息对应的用户是否为已知用户。
上述，已知用户可以为在系统中已经录入信息、已经被识别并存储过的用户，例如，自动售货机的使用用户，如果购买过一次，则即登记为已知用户，系统中存有该用户的购买习惯和该用户的面部特征，在其下一次进行购买时，可通过面部识别从而确认用户为该已知用户，进而向其推荐相关的与其对应的广告信息。
步骤s300，若所述用户人脸信息对应的目标用户为已知用户，则显示与所确定的所述已知用户对应的个性化信息。
上述，如果判断目标用户为已知用户，则进一步进行对与之对应的个性化信息的显示。
上述，个性化信息可以包括但不限于与用户对应的广告信息、宣传信息、新闻信息、优惠销售信息、用户所集中的热点信息等等与用户相关的个性化的对应的数据信息，其载体可以为图片信息、文字信息、动画信息、视频信息、音乐、声音，甚至对应的预设的明星的语音等等。例如，用户为00后学生，则对应的个性化信息可以为中性笔和笔记本的宣传图片；再例如，用户为老人，则对应的个性化信息可以为打折的鸡蛋、菜等广告视频；再例如，用户多次购物热点均为饮料，则对应的个性化信息可以为新出的饮料、与饮料搭配的饼干等等的明星广告。
上述，该显示过程，可以为通过所在设备进行显示，也可以为向该已知用户所持有的移动终端进行发送并显示。
此外，在判断用户人脸信息对应的目标用户为已知用户后，也可以通过其他的可获取的用户相关数据进行进一步判断用户的其他信息，例如，通过面部识别，从而获取该用户的年龄信息，再根据年龄信息显示与所确定的所述已知用户的年龄信息对应的个性化信息；再例如，通过对该已知用户的服装的风格进行识别，从而获得该用户的穿衣风格、时尚程度、身份等服饰信息，进而再根据该服饰信息显示与所确定的所述已知用户的服饰对应的个性化信息，大大提高了用户喜好、习惯判断的准确度，使判断更加契合用户的个人喜好和习惯。
本发明所提供的方法通过对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行识别，从而确定其中包含人脸，确认该目标用户是否为已知用户，再显示与该已知用户对应的个性化信息，从而基于面部识别技术，通过确认存在用户、确认已知用户和推荐相关信息的步骤，实现了对于不同的用户推荐与用户相关的个性化信息，大大提高了推荐和显示相关信息的准确性，避免了出现对于用户类别的误判、漏判，提高了用户体验。
实施例2：
参照图3，本发明第二实施例提供一种基于人脸识别的个性化信息显示方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤s300“若所述用户人脸信息对应的目标用户为已知用户，则基于所述关键帧显示与所确定的所述已知用户对应的个性化信息”包括：
步骤s310，若所述用户人脸信息对应的目标用户为已知用户，则确定包含所述用户人脸信息，且所述用户人脸信息为已知用户信息的所述关键帧的帧数量；
步骤s320，判断所述帧数量是否大于预设帧数；
步骤s330，若所述帧数量大于预设帧数，则显示与所述已知用户信息对应的个性化信息。
上述，在本实施例中，通过对帧数量的确认和判断，确认目标用户是否在当前的图像采集装置前驻足，即为确认目标用户是否要使用本系统，从而排除瞬间经过或驻足时间较短的用户，减少误判和漏判的现象，提高用户的识别效率，减少资源浪费。例如，在本方法所基于的设备前，可能存在经过的用户，一闪而过的用户，如果对每个用户都进行一次面部识别和已知用户的判断，大大降低了识别的工作效率，提高了运算量，而且造成大量的系统资源的浪费，所以通过对帧数量进行确认，即为，该关键帧所述用户人脸信息，且所述用户人脸信息为已知用户信息的所述关键帧的数量，由于获取的关键帧是每隔预设的时间进行提取的，所以确认帧数量也就是相当于确认用户在本方法所基于的设备前的停留时间，当帧数量达到预设帧数，即为停留时间达到一定的时间，则判定为该用户处于本方法所基于的设备之前，或者该用户正在使用本方法所基于的设备，进而显示与所述已知用户信息对应的个性化信息。
需要说明的是，关键帧的提取是平均取的，例如，现有技术中，部分摄像头为是每秒30帧，也就是30张图片，如果对这30张图片逐一分析，不仅效率低，而且一秒内的图像变化不大，浪费资源，所以在本实施例中，只在一秒内平均取5帧，提高了工作效率，节约了系统资源。
实施例3：
参照图4和图5，本发明第三实施例提供一种基于人脸识别的个性化信息显示方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤s100“对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息”包括：
步骤s110，对所述目标用户的所述用户图像数据中的所述关键帧进行人脸轮廓检测和人眼检测，并生成第一识别结果；所述第一识别结果包括识别通过和识别失败；
步骤s120，若所述第一识别结果为识别通过，则判定所述关键帧中包含用户人脸信息。
上述，为本实施例中，对于图像采集装置前是否有人出现进行判断的过程，即为通过对关键帧的人脸轮廓检测和人眼检测，从而实现对于符合标注的用户的筛选过程，排除掉非人脸的物体的干扰。
所述步骤s110“对所述图像采集装置获取的所述用户图像数据的关键帧进行人脸识别和人眼识别，并生成第一识别结果”，包括：
步骤s111，对所述关键帧进行人脸轮廓检测，判断所述关键帧中是否包括人脸轮廓；
步骤s112，若所述关键帧中包括人脸轮廓，则对所述关键帧进行人眼检测，判断所述关键帧中是否包含人眼；
步骤s113，若所述关键帧中包含人眼，则判定所述关键帧中包含所述用户人脸信息，并生成识别通过的第一识别结果。
上述，基于opencv框架，对关键帧进行人脸轮廓检测和人眼检测，从而确定该关键帧中包含有人脸轮廓和人眼，进一步提高了面部识别的准确度。
上述，需要说明的是，opencv是一个基于bsd许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在linux、windows、android和macos操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列c函数和少量c++类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
opencv用c++语言编写，它的主要接口也是c++语言，但是依然保留了大量的c语言接口。该库也有大量的python、javaandmatlab/octave(版本2.5)的接口。这些语言的api接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于c#、ch、ruby的支持。
上述，在本实施例中，基于opencv框架，首先进行人脸轮廓检测，从而定位并确认关键帧中包含有人脸，进而在确定关键帧中有人脸后，再通过opencv框架进行人眼检测，从而定位关键帧中的人眼，从而确认所述用户图像数据中的关键帧中存在用户。
实施例4：
参照图6和图7，本发明第四实施例提供一种基于人脸识别的个性化信息显示方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤s200“根据所述关键帧中的所述用户人脸信息判断所述用户人脸信息对应的所述目标用户是否为已知用户”之后，还包括：
步骤s400，若所述用户人脸信息对应的目标用户不为已知用户，则判定所述目标用户为新用户，并获取所述新用户的多角度图像数据；
步骤s500，根据所述多角度图像数据进行模型训练，获得所述新用户对应的用户模型。
上述，如果在进行对是否为已知用户的判断中，用户人脸信息对应的目标用户不为已知用户，即为新用户，则进行对于该用户的多角度的图像数据的获取，从而进行新用户的注册登记，进而将该用户的多角度图像数据进行模型训练，从而得到用户模型。
上述，多角度图像数据可以为通过本实施例所提供的方法基于的终端进行获取，也可以提示用户，通过用户的移动终端例如手机，进行多角度的个人面部图像的获取。
所述步骤s500“根据所述多角度图像数据进行模型训练，获得所述新用户对应的用户模型”包括：
步骤s510，对所述多角度图像数据中关键帧的进行人脸轮廓检测和人眼检测，并生成第二识别结果；
上述，在本实施例中，对多角度图像中的关键帧进行人脸轮廓检测和人眼检测，从而定位出面部特征，生成第二识别结果。
步骤s520，根据所述第二识别结果对所述关键帧中的面部特征定位，获取所述面部特征对应的特征截图，并建立与所述特征截图对应的特征标签；
基于opencv框架，该用户的每个多角度图像进行检测，包括人脸轮廓检测和人眼检测，cv2.cascadeclassifier会返回一组标记人脸在图片中位置的4个点，即为特征点，根据这4个特征点截取照片中的人脸部分。在进行截图时，并建立与截图相对应的特征标签。
步骤s530，将所述特征截图和与所述特征截图对应的特征标签通过面部识别函数进行训练，获得所述新用户对应的模型。
上述，把所有人脸与对应的标签传入cv2.face.lbphfacerecognizer进行训练，得到所述新用户对应模型。
实施例5：
参照图8，本发明第五实施例提供一种基于人脸识别的个性化信息显示方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤s100“对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息”之前，还包括：
步骤s600，初始化物体检测算法的类，并导入用户人眼检测的人眼检测模型和用于人脸轮廓检测的人脸轮廓检测模型；
步骤s700，调用人脸识别函数，得到与所述人脸识别函数对应的面部识别实例，传入经训练的已知用户模型，用于后续人脸识别；
步骤s800，采集所述目标用户的所述用户图像数据。
上述，在进行对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别之前，需要初始化cv2.cascadeclassifier类，传入frontalface_default模型，用于后续人脸检测；初始化cv2.cascadeclassifier类，传入eye_tree_eyeglasses模型，用于后续人眼检测；调用cv2.face.lbphfacerecognizer_create函数，得到cv2.face.lbphfacerecognizer实例，传入经训练的已知用户模型，用于后续人脸识别；在播放轮播个性化信息(广告)的时调用cv2.videocapture类捕获摄像头画面，进行对于目标用户的用户图像数据的采集。
此外，参考图9，本发明还提供一种基于人脸识别的个性化信息显示装置，包括：识别模块10、判断模块20和显示模块30；
所述识别模块10，用于对目标用户的用户图像数据中的关键帧进行人脸识别，确定所述关键帧中包含用户人脸信息；
所述判断模块20，用于根据所述关键帧中的所述用户人脸信息判断所述用户人脸信息对应的所述目标用户是否为已知用户；
所述显示模块30，用于若所述用户人脸信息对应的目标用户为已知用户，则显示与所确定的所述已知用户对应的个性化信息。
此外，本发明还提供一种用户终端，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储基于人脸识别的个性化信息显示程序，所述处理器运行所述基于人脸识别的个性化信息显示程序以使所述用户终端执行如上述所述基于人脸识别的个性化信息显示方法。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于人脸识别的个性化信息显示程序，所述基于人脸识别的个性化信息显示程序被处理器执行时实现如上述所述基于人脸识别的个性化信息显示方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。