本发明涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及一种确定正脸倾斜角度的方法及装置。
背景技术
目前，人脸参考平面在医学上都是通过x光图片、ct图片或手触等手工方式对人脸骨骼特征点的定位进行选择。而3d扫描的人脸图像，显示的是人脸部表层的形态，骨骼特征点被表皮覆盖，无法定位其骨骼特征点。因此，无法获取有效的2d参考平面，最终导致不能准确测量面部长宽比、三庭长度、部位形态等脸部部位数据。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种确定正脸倾斜角度的方法及装置，以缓解无法获取有效的2d参考平面的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种确定正脸倾斜角度的方法，包括：
获取目标对象的三维脸部图像；确定三维脸部图像中的右眼内眦点、左眼内眦点、右下睑缘底点和右唇角点；
基于第一参考线与第二参考线所组成的平面，确定正脸倾斜角度，第一参考线是右眼内眦点和左眼内眦点的连线，第二参考线是右下睑缘底点和右唇角点的连线。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，步骤获取目标对象的三维脸部图像包括：
获取三维脸部图像，三维脸部图像是使用三维扫描装置对用户的脸部进行扫描得到的；
建立三维脸部图像的三维空间坐标系，分别得到三维脸部的右眼内眦点的坐标、左眼内眦点的坐标、右下睑缘底点的坐标和右唇角点的坐标。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，步骤基于第一参考线与第二参考线所组成的平面，确定正脸倾斜角度，具体包括：根据右眼内眦点和左眼内眦点之间z方向的差值、右眼内眦点和左眼内眦点之间y方向的差值，和右下睑缘底点和右唇角点之间z方向的差值，计算得到正脸倾斜角度。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，在步骤确定所述正脸倾斜角度之后，还包括：
根据正脸倾斜角度，从指定的角度对三维脸部图像进行截图，以获取标准二维正脸图像；
从标准二维正脸图像中识别正脸特征群点，正脸特征群点包括以下的任意一个或多个特征点群组：外轮廓点群组、正眼部点群组、鼻部点群组和嘴部点群组。
结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，外轮廓点群组包括以下任意一个或多个特征点：
额中点、左额角水平外延点、右额角水平外延点、左鬓角凸点、右鬓角凸点、左鬓角凹点、右鬓角凹点、左颧骨高点、右颧骨高点、左颧骨下缘点、右颧骨下缘点、左颌角点、右颌角点和颏底点；
正眼部点群组包括以下任意一个或多个特征点：
左上眉头起点、右上眉头起点、左眉尾点、右眉尾点、左上眼眶顶点、右上眼眶顶点、左眼内眦点、右眼内眦点、左上睑缘顶点、右上睑缘顶点、左眼外眦点、右眼外眦点、左下睑缘底点和右下睑缘底点；
鼻部点群组包括以下任意一个或多个特征点：
印堂点、左鼻翼宽点、右鼻翼宽点、左鼻孔顶点、右鼻孔顶点和鼻唇角点；
嘴部点群组包括以下任意一个或多个特征点：
唇谷点、左唇角点、右唇角点、下唇底点、唇珠中点和下内唇中点。
结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，根据正脸特征群点中的特征点，计算正脸特征信息；正脸特征信息包括以下的任意一个或多个：脸部长宽比、上庭长度、额面宽、颞宽、颧宽、外面颊饱满度、颌宽、下庭长度、下颏长度、对称度、五官分布评价值、眉尾长、眉扬角、眉间距、眉眼间距、眼长、眼裂大小、眼大小、眼扬角、眼间距、中庭长度、鼻翼宽度、鼻孔、人中长度、唇分线、唇扬角、唇闭合度、嘴大小、上唇薄厚、下唇薄厚、颌骨结构评价值。
第二方面，本发明实施例还提供了一种确定正脸倾斜角度的装置，包括：
第一获取模块，用于获取目标对象的三维脸部图像；
第一确定模块，确定三维脸部图像中的右眼内眦点、左眼内眦点、右下睑缘底点和右唇角点；
第二确定模块，用于基于第一参考线与第二参考线所组成的平面，确定正脸倾斜角度，第一参考线是右眼内眦点和左眼内眦点的连线，第二参考线是右下睑缘底点和右唇角点的连线。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，第二确定模块具体包括：计算单元，用于根据右眼内眦点和左眼内眦点之间z方向的差值、右眼内眦点和左眼内眦点之间y方向的差值，和右下睑缘底点和右唇角点之间z方向的差值，计算得到正脸倾斜角度。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，第二获取模块，用于根据正脸倾斜角度，从指定的角度对三维脸部图像进行截图，以获取标准二维正脸图像；识别模块，用于从标准二维正脸图像中识别正脸特征群点，正脸特征群点包括以下的任意一个或多个特征点群组：外轮廓点群组、正眼部点群组、鼻部点群组和嘴部点群组。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，还包括：计算模块，用于根据正脸特征群点中的特征点，计算正脸特征信息；
正脸特征信息包括以下的任意一个或多个：脸部长宽比、上庭长度、额面宽、颞宽、颧宽、外面颊饱满度、颌宽、下庭长度、下颏长度、对称度、五官分布评价值、眉尾长、眉扬角、眉间距、眉眼间距、眼长、眼裂大小、眼大小、眼扬角、眼间距、中庭长度、鼻翼宽度、鼻孔、人中长度、唇分线、唇扬角、唇闭合度、嘴大小、上唇薄厚、下唇薄厚、颌骨结构评价值。
本发明实施例带来了以下有益效果：
获取目标对象的三维脸部图像；确定三维脸部图像中的右眼内眦点、左眼内眦点、右下睑缘底点和右唇角点；基于第一参考线与第二参考线所组成的平面，确定正脸倾斜角度，第一参考线是右眼内眦点和左眼内眦点的连线，第二参考线是右下睑缘底点和右唇角点的连线，可以有效地获取2d参考平面，使得最终能够准确测量面部长宽比、三庭长度、部位形态等脸部部位数据。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种确定正脸倾斜角度方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种三维脸部特征点的示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种三维脸部特征点的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种确定正脸倾斜角度方法的示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种确定正脸倾斜角度方法的示意图；
图6为本发明实施例提供的另一种确定正脸倾斜角度方法的示意图；
图7为本发明实施例提供的一种标准二维正脸图像的示意图；
图8为本发明实施例所提供的另一种标准二维正脸图像的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，随着3d扫描技术的不断发展，3d人脸图像被应用在各个领域，如身份识别、医疗、游戏、美容整形等。对扫描后的3d人脸图像进行数据处理的时候，其中一种方法是用将3d图像映射到2d坐标系来进行数据的测量。由于3d图像中同一个点位，在不同的旋转角度下，通过映射的2d坐标系所测量出来的数据都不相同。因此，根据不同的测量需求在测量数据前需要给3d图像定义一个3d参考平面，通过3d参考平面的垂直映射得出2d参考线，再利用2d参考线对各个应用点进行数据测量。
现阶段，人脸参考平面在医学上都是通过x光图片、ct图片或手触等手工方式对人脸骨骼特征点的定位进行选择，如法兰克福平面等。而3d扫描的人脸图像，显示的是人脸部表皮层的形态，骨骼特征点被表皮覆盖，无法定位其骨骼特征点。因此，无法获取有效的3d参考平面和3d参考平面垂直映射得出的2d参考线，最终导致不能准确测量面部长宽比、三庭长度、部位形态等脸部部位数据，基于此，本发明实施例提供的一种确定正脸倾斜角度的方法及装置，可以有效地获取2d参考平面，使得最终能够准确测量面部长宽比、三庭长度、部位形态等脸部部位数据。。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种确定正脸倾斜角度的方法进行详细介绍：
本发明实施例提供了一种确定正脸倾斜角度的方法，如图1示出的是一种确定正脸倾斜角度方法的流程图，包括：
步骤s102，获取目标对象的三维脸部图像；
步骤s104，确定三维脸部图像中的右眼内眦点、左眼内眦点、右下睑缘底点和右唇角点；
步骤s106，基于第一参考线与第二参考线所组成的平面，确定正脸倾斜角度，第一参考线是右眼内眦点和左眼内眦点的连线，第二参考线是右下睑缘底点和右唇角点的连线。
其中，用户的三维脸部图像可以是通过专门的3d人脸扫描装置对用户进行的人脸扫描，得到三维脸部图像后，建立三维空间坐标系，识别出三维脸部中的多个特征点，在这些特征点中选出三维脸部图像中的右眼内眦点、左眼内眦点、右下睑缘底点和右唇角点，连接右眼内眦点和左眼内眦点组成第一参考线，连接右下睑缘底点和右唇角点组成第二参考线。
步骤102中，可以是通过专门的3d人脸扫描装置对用户进行的人脸扫描。3d人脸扫描装置可以是手持式，也可以是落地式。扫描方式可以是扫描装置固定不动，人头部转动进行扫描；也可以是人头部固定不动，扫描装置中的摄像头自动的沿某个轨迹围绕人脸转动进行扫描。为保证扫描精度，优选使用落地式的3d人脸扫描装置，扫描装置中的摄像头自动的沿某个轨迹围绕人脸转动进行扫描的方式，完成3d扫描的工作。3d人脸扫描装置上优选设置有led照明设备和头顶固定单元，该led照明设备的主要作用是在进行3d拍摄的时候，提供照明；头顶固定单元在使用的时候，可以固定在用户的头部，以使用户的头部不会发生位移。
步骤s104中，通过专门的3d人脸扫描装置对用户进行的人脸扫描，3d人脸扫描装置中设有特征识别模型，特征识别模型能够识别脸部特征点，具体而言，特征识别模型识别的可以是脸部特征点的具体坐标。
步骤s106中，第一参考线和第二参考线能够确定正脸这个平面，当第一参考线根据所计算的倾斜角度旋转时，正脸的整个平面也相应旋转所计算的倾斜角度，当第二参考线根据所计算的倾斜角度旋转时，正脸的整个平面也相应旋转所计算的倾斜角度，进而最终可以确定正脸倾斜角度。
具体地，步骤获取目标对象的三维脸部图像包括：
获取三维脸部图像，三维脸部图像是使用三维扫描装置对用户的脸部进行扫描得到的；
获取三维脸部图像是为了对三维脸部图像按照指定的角度进行映射，以确定该指定角度所对应的二维标准正脸图像，采用从三维脸部图像中映射标准二维正脸图像的方式，优点在于3d扫描的过程中对人脸的角度没有过高的要求，扫描后的三维脸部图像可根据设定的参数对人脸的角度进行自动调整，调整后映射的标准二维正脸图像可直接使用。而通过摄像机拍摄标准二维正脸图像，则需要人工提前摆正人脸的角度，进行拍摄。人脸摆正的角度要求严格，不易操作，获取的标准二维正脸图像容易出现数据偏差。
建立三维脸部图像的三维空间坐标系，分别得到三维脸部的右眼内眦点的坐标、左眼内眦点的坐标、右下睑缘底点的坐标和右唇角点的坐标。
如图2所示的是一种三维脸部特征点的示意图，在所建立的三维空间坐标系中，识别出来所有三维脸部特征点的坐标，之后在如图3所示的另一种三维脸部特征点的示意图中确定出三维脸部的右眼内眦点的坐标、左眼内眦点的坐标、右下睑缘底点的坐标和右唇角点的坐标。
具体地，步骤基于第一参考线与第二参考线所组成的平面，确定正脸倾斜角度，具体包括：根据右眼内眦点和左眼内眦点之间z方向的差值、右眼内眦点和左眼内眦点之间y方向的差值，和右下睑缘底点和右唇角点之间z方向的差值，计算得到正脸倾斜角度。
具体地，根据坐标系中右眼内眦点的z坐标和左眼内眦点的z坐标的差值，进行第一次角度计算，具体可参见图4，图4所示出的是一种确定正脸倾斜角度方法的示意图，使得右眼内眦点的z坐标和左眼内眦点的z坐标的数值相等；在右眼内眦点的z坐标和左眼内眦点的z坐标的数值相等的基础上，根据右眼内眦点的y坐标和左眼内眦点的y坐标的差值，进行第二次角度计算，具体可参见图5，图5所示出的是另一种确定正脸倾斜角度方法的示意图，使得右眼内眦点的y坐标和左眼内眦点的y坐标的数值相等；在右眼内眦点的y坐标和左眼内眦点的y坐标的数值相等的基础上，根据右下睑缘底点的z坐标和右唇角点之间z坐标的差值，进行第三次角度计算，具体可参见图6，图6所示出的是另一种确定正脸倾斜角度方法的示意图，使得右下睑缘底点的z坐标和右唇角点之间z坐标的数值相等，第三次计算的角度就是正脸倾斜角度。
具体地，在步骤确定所述正脸倾斜角度之后，还包括：
根据正脸倾斜角度，从指定的角度对三维脸部图像进行截图，以获取标准二维正脸图像；
三维脸部图像按照正脸倾斜角度进行映射，以确定该指定角度所对应的标准二维正脸图像，具体可参见图7，图7示出的是一种标准二维正脸图像的示意图，从图7所示的标准二维正脸图像中能够识别正脸特征群点，正脸特征群点包括以下的任意一个或多个特征点群组：外轮廓点群组、正眼部点群组、鼻部点群组和嘴部点群组。
在标准二维正脸图像中识别正脸特征点，将二维正脸脸部图像输入至特征识别模型，以确定正脸特征点，确定的正脸特征点可以是一个也可以是多个。通常情况下，这些正脸特征点按照在脸上的位置上的不同，可以分为不同的群组。
具体地，其中，外轮廓点群组包括以下任意一个或多个特征点：
额中点、左额角水平外延点、右额角水平外延点、左鬓角凸点、右鬓角凸点、左鬓角凹点、右鬓角凹点、左颧骨高点、右颧骨高点、左颧骨下缘点、右颧骨下缘点、左颌角点、右颌角点和颏底点；
正眼部点群组包括以下任意一个或多个特征点：
左上眉头起点、右上眉头起点、左眉尾点、右眉尾点、左上眼眶顶点、右上眼眶顶点、左眼内眦点、右眼内眦点、左上睑缘顶点、右上睑缘顶点、左眼外眦点、右眼外眦点、左下睑缘底点和右下睑缘底点；
鼻部点群组包括以下任意一个或多个特征点：
印堂点、左鼻翼宽点、右鼻翼宽点、左鼻孔顶点、右鼻孔顶点和鼻唇角点；
嘴部点群组包括以下任意一个或多个特征点：
唇谷点、左唇角点、右唇角点、下唇底点、唇珠中点和下内唇中点。
为了更加准确的说明上述各个特征点的位置，下面以列表的形式说明各个特征点在脸上的具体位置，如表1所示：
表1：标准二维正脸图像(如图8所示)
进一步地，根据正脸特征群点中的特征点，计算正脸特征信息；正脸特征信息包括以下的任意一个或多个：脸部长宽比、上庭长度、额面宽、颞宽、颧宽、外面颊饱满度、颌宽、下庭长度、下颏长度、对称度、五官分布评价值、眉尾长、眉扬角、眉间距、眉眼间距、眼长、眼裂大小、眼大小、眼扬角、眼间距、中庭长度、鼻翼宽度、鼻孔、人中长度、唇分线、唇扬角、唇闭合度、嘴大小、上唇薄厚、下唇薄厚、颌骨结构评价值。
具体的，下面列举出计算每个正脸特征信息所使用到的特征点，但应当知晓的是，在实际计算的时候，可以完全按照如下公开的特征点进行计算，也可以根据实际情况进行微调，但至少应当使用对应的特征点的一部分。
计算脸部长宽比的特征点：
额中点、颏底点、左颧骨高点、右颧骨高点；
计算上庭长度的特征点：
额中点、印堂点、鼻唇角点；
计算额面宽的特征点：
左鬓角凸点、右鬓角凸点、左颧骨高点、右颧骨高点；
计算颞宽的特征点：
左鬓角凹点、右鬓角凹点、左颧骨高点、右颧骨高点；
计算颧宽的特征点：
左鬓角凹点、右鬓角凹点、左颧骨高点、右颧骨高点、左颧骨下缘点、右颧骨下缘点；
计算外面颊饱满度的特征点：
左颧骨高点、右颧骨高点、左颧骨下缘点、右颧骨下缘点、左颌角点、右颌角点；
计算颌宽的特征点：
左颧骨高点、右颧骨高点、左颌角点、右颌角点。
计算下庭长度的特征点：
印堂点、鼻唇角点、颏底点。
计算下颏长度的特征点：
印堂点、鼻唇角点、下唇底点、颏底点。
计算对称度的特征点：
印堂点、鼻唇角点、左唇角点、右唇角点。
计算五官分布评价值的特征点：
额中点、左额角水平外延点、右额角水平外延点、左颧骨高点、右颧骨高点、左颌角点、右颌角点、颏底点、左眼外眦点、右眼外眦点、左唇角点、右唇角点。
计算眉尾长的特征点：
左上眉头起点、右上眉头起点、左眉尾点、右眉尾点、左颧骨高点、右颧骨高点。
计算眉扬角的特征点：
左上眉头起点、右上眉头起点、左眉尾点、右眉尾点。
计算眉间距的特征点：
左上眉头起点、右上眉头起点、左颧骨高点、右颧骨高点。
计算眉眼间距的特征点：
印堂点、鼻唇角点、左上眼眶顶点、右上眼眶顶点、左上睑缘顶点、右上睑缘顶点。
计算眼长的特征点：
左眼内眦点、右眼内眦点、左眼外眦点、右眼外眦点、左颧骨高点、右颧骨高点。
计算眼裂大小的特征点：
左上睑缘顶点、右上睑缘顶点、左下睑缘底点、右下睑缘底点、左颧骨高点、右颧骨高点
计算眼大小的特征点：
额中点、左额角水平外延点、右额角水平外延点、左颧骨高点、右颧骨高点、左颌角点、右颌角点、颏底点、左眼内眦点、右眼内眦点、左上睑缘顶点、右上睑缘顶点、左眼外眦点、右眼外眦点、左下睑缘底点、右下睑缘底点。
计算眼扬角的特征点：
左眼内眦点、右眼内眦点、左眼外眦点、右眼外眦点。
计算眼间距的特征点：
左眼外眦点、右眼外眦点、左颧骨高点、右颧骨高点。
计算中庭长度的特征点：
额中点、印堂点、鼻唇角点、颏底点。
计算鼻翼宽度的特征点：
左颧骨高点、右颧骨高点、左鼻翼宽点、右鼻翼宽点。
计算鼻孔的特征点：
左鼻孔顶点、右鼻孔顶点、鼻唇角点。
计算人中长度的特征点：
印堂点、鼻唇角点、唇谷点。
计算唇分线的特征点：
鼻唇角点、唇珠中点、颏底点。
计算唇扬角的特征点：
唇珠中点、左唇角点、右唇角点。
计算唇闭合度的特征点：
左唇角点、右唇角点、唇珠中点、下内唇中点。
计算嘴大小的特征点：
左颧骨高点、右颧骨高点、左唇角点、右唇角点。
计算上唇薄厚的特征点：
印堂点、鼻唇角点、唇谷点、唇珠中点。
计算下唇薄厚的特征点：
印堂点、鼻唇角点、下内唇中点、下唇底点。
本发明实施例还提供了一种确定正脸倾斜角度的装置，包括：
第一获取模块，用于获取目标对象的三维脸部图像；
第一确定模块，确定三维脸部图像中的右眼内眦点、左眼内眦点、右下睑缘底点和右唇角点；
第二确定模块，用于基于第一参考线与第二参考线所组成的平面，确定正脸倾斜角度，第一参考线是右眼内眦点和左眼内眦点的连线，第二参考线是右下睑缘底点和右唇角点的连线。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
进一步地，第二确定模块具体包括：计算单元，用于根据右眼内眦点和左眼内眦点之间z方向的差值、右眼内眦点和左眼内眦点之间y方向的差值，和右下睑缘底点和右唇角点之间z方向的差值，计算得到正脸倾斜角度。
具体地，第二获取模块，用于根据正脸倾斜角度，从指定的角度对三维脸部图像进行截图，以获取标准二维正脸图像；识别模块，用于从标准二维正脸图像中识别正脸特征群点，正脸特征群点包括以下的任意一个或多个特征点群组：外轮廓点群组、正眼部点群组、鼻部点群组和嘴部点群组。
进一步地，还包括：计算模块，用于根据正脸特征群点中的特征点，计算正脸特征信息；
正脸特征信息包括以下的任意一个或多个：脸部长宽比、上庭长度、额面宽、颞宽、颧宽、外面颊饱满度、颌宽、下庭长度、下颏长度、对称度、五官分布评价值、眉尾长、眉扬角、眉间距、眉眼间距、眼长、眼裂大小、眼大小、眼扬角、眼间距、中庭长度、鼻翼宽度、鼻孔、人中长度、唇分线、唇扬角、唇闭合度、嘴大小、上唇薄厚、下唇薄厚、颌骨结构评价值。
本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
本发明实施例所提供的进行确定正脸倾斜角度的方法及装置的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，又例如，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信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，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。
所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，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：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。