一种视频中的人脸确定方法及装置与流程

本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种视频中的人脸确定方法及装置。

背景技术：

当今社会中，出于安防管理的需要，监控设备布满了街道、社区、楼宇等各种公共场合。在发生警情时，先从监控设备采集的视频数据中确定出嫌疑人或嫌疑车辆的图像，然后由警务人员根据嫌疑人或嫌疑车辆的图像搜捕嫌疑人或嫌疑车辆。

现有技术中，监控设备采集视频流后，多采用对视频流中的每帧图像进行检测和识别，确定每帧图像中的人脸或车辆等对象，然后再将各帧图像中检测出的对象进行匹配，确定出一个对象的所有图像，该方法由于需要对每帧图像进行检测和识别，计算量较大，效率低。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种视频中的人脸确定方法及装置，以解决现有技术中需要对每帧图像进行检测和识别，计算量较大，效率低的技术问题。

本发明实施例提供一种视频中的人脸确定方法，所述方法包括：

获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，所述待处理视频包括n帧图像；n大于等于2；

针对第一图像，若所述第一图像为检测帧图像，则对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各人脸对象对应的检测图像信息；若所述第一图像为预测帧图像，则根据第二图像中的各人脸对象对应的图像信息，预测所述各人脸对象在所述第一图像中对应的预测图像信息；所述第一图像是所述n帧图像中的任一个，所述第二图像是所述第一图像相邻的图像且已确定出或预测出人脸对象对应的图像信息；

根据同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，确定所述人脸对象的识别图像。

本发明实施例中，由于是将监控设备采集到的待处理视频作为处理对象，因此，可以根据待处理视频中的待识别对象在每帧图像中的图像信息，来确定待识别对象的识别图像，进而后续可以根据待识别对象的识别图像进行识别和归档，从而提高对象识别的准确性。进一步地，由于先将监控设备采集的视频流中的图像分为检测帧图像和非检测帧图像，故在获取第一图像时，先判断第一图像是否为检测帧图像，如果是，则检测第一图像中的人脸对象，否则采用第二图像中的人脸对象预测第一图像中的人脸对象，故不需要对每帧人脸图像进行检测并识别，从而降低了确定图像中的人脸对象的计算量，同时提高了效率。

在一种可能的实现方式中，预测所述各人脸对象在所述第一图像中对应的预测图像信息之后，还包括：

记录所述同一人脸在不同帧图像中的位置信息，以用于形成所述人脸对象在所述监控设备下的轨迹信息。

在一种可能的实现方式中，根据同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，确定所述人脸对象的识别图像，包括：

根据所述同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，选取k个图像信息作为所述人脸对象的识别图像；或者，

根据所述同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，选取k个图像信息，并根据所述k个图像信息生成所述人脸对象的识别图像。

在一种可能的实现方式中，若所述第一图像为检测帧图像，则对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各人脸对象对应的检测图像信息，包括：

确定所述第一图像为检测帧图像时，对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各第一对象对应的第一图像信息；

根据第三图像中的各第二对象对应的第三图像信息，预测所述各第二对象在所述第一图像中对应的第二图像信息；所述第三图像为所述监控设备采集的所述第一图像的相邻图像且所述第三图像为预测帧图像；

在第二对象的第二图像信息与第一对象的第一图像信息满足设定条件时，确定所述第二对象与所述第一对象为同一识别对象，并根据所述第一图像信息和所述第二图像信息确定所述同一识别对象的检测图像信息。

本发明实施例提供一种视频中的人脸确定装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，所述待处理视频包括n帧图像；n大于等于2；

处理单元，用于针对第一图像，若所述第一图像为检测帧图像，则对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各人脸对象对应的检测图像信息；若所述第一图像为预测帧图像，则根据第二图像中的各人脸对象对应的图像信息，预测所述各人脸对象在所述第一图像中对应的预测图像信息；所述第一图像是所述n帧图像中的任一个，所述第二图像是所述第一图像相邻的图像且已确定出或预测出人脸对象对应的图像信息；

所述处理单元，还用于根据同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，确定所述人脸对象的识别图像。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元还用于：

记录所述同一人脸在不同帧图像中的位置信息，以用于形成所述人脸对象在所述监控设备下的轨迹信息。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元具体用于：

根据所述同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，选取k个图像信息作为所述人脸对象的识别图像；或者，

根据所述同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，选取k个图像信息，并根据所述k个图像信息生成所述人脸对象的识别图像。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元具体用于：

确定所述第一图像为检测帧图像时，对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各第一对象对应的第一图像信息；

根据第三图像中的各第二对象对应的第三图像信息，预测所述各第二对象在所述第一图像中对应的第二图像信息；所述第三图像为所述监控设备采集的所述第一图像的相邻图像且所述第三图像为预测帧图像；

在第二对象的第二图像信息与第一对象的第一图像信息满足设定条件时，确定所述第二对象与所述第一对象为同一识别对象，并根据所述第一图像信息和所述第二图像信息确定所述同一识别对象的检测图像信息。

本申请实施例的还提供一种装置，该装置具有实现上文所描述的视频中的人脸确定方法的功能。该功能可以通过硬件执行相应的软件实现，在一种可能的设计中，该装置包括：处理器、收发器、存储器；该存储器用于存储计算机执行指令，该收发器用于实现该装置与其他通信实体进行通信，该处理器与该存储器通过该总线连接，当该装置运行时，该处理器执行该存储器存储的该计算机执行指令，以使该装置执行上文所描述的视频中的人脸确定方法。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述存储介质中存储软件程序，该软件程序在被一个或多个处理器读取并执行时实现上述各种可能的实现方式中所描述的视频中的人脸确定方法。

本发明实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各种可能的实现方式中所描述的视频中的人脸确定方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍。

图1为本发明实施例适用的系统架构的示意图；

图2为本发明实施例提供的一种视频中的人脸确定方法所对应的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种预测帧图像中人脸对象的确定方法所对应的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种视频中的人脸确定装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本申请进行具体说明，方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例中。

本发明实施例中的对象的确定可以应用于人脸归档，比如在采用监控设备采集的视频流进行归档时，可以采用本发明实施例中视频中的人脸确定的方法确定视频流中同一人脸在每帧图像中的人脸框，然后将该人脸对应的人脸框作为人脸的识别图像，用于后续的归档。

图1示例性示出了本发明实施例适用的系统架构的示意图，在该系统架构中包括监控设备101、服务器102。监控设备101实时采集视频流，然后将采集的视频流发送至服务器102，服务器102中包括视频中对象的确定装置，服务器102从视频流中获取图像，然后确定图像中的对象对应的图像区域。监控设备101通过无线网络与服务器102连接，监控设备是具备采集图像功能的电子设备，比如摄像头、摄像机、录像机等。服务器102是一台服务器或若干台服务器组成的服务器集群或云计算中心。

基于图1所示的系统架构，图2示例性示出了本发明实施例提供的一种视频中的人脸确定方法所对应的流程示意图，该方法的流程可以由视频中的人脸确定装置执行，视频中的人脸确定装置可以是图1所示的服务器102，如图2所示，具体包括以下步骤：

步骤201，获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频。

步骤202，针对第一图像，若第一图像为检测帧图像，则对第一图像进行人脸检测，确定第一图像中各人脸对象对应的检测图像信息。

步骤203，若第一图像为预测帧图像，则根据第二图像中的各人脸对象对应的图像信息，预测各人脸对象在第一图像中对应的预测图像信息。

步骤204，根据同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，确定人脸对象的识别图像。

本发明实施例中，由于是将监控设备采集到的待处理视频作为处理对象，因此，可以根据待处理视频中的待识别对象在每帧图像中的图像信息，来确定待识别对象的识别图像，进而后续可以根据待识别对象的识别图像进行识别和归档，从而提高对象识别的准确性。进一步地，由于先将监控设备采集的视频流中的图像分为检测帧图像和非检测帧图像，故在获取第一图像时，先判断第一图像是否为检测帧图像，如果是，则检测第一图像中的人脸对象，否则采用第二图像中的人脸对象预测第一图像中的人脸对象，故不需要对每帧人脸图像进行检测并识别，从而降低了确定图像中的人脸对象的计算量，同时提高了效率。

具体来说，步骤201中，待处理视频可以包括n帧图像；n大于等于2。

进一步地，所获取到的待处理视频可以是监控设备在预设时间段内按时间顺序依次输出的第二图像和第一图像，其中，第二图像早于第一图像输出。

步骤202中，每个图像信息对应一帧图像，各人脸对象为任一帧图像包含的所有人脸对象。

具体地，预先对待处理视频的图像进行标记，将待处理视频中需要进行检测的图像标记为检测帧图像，将需要进行预测的图像标记为预测帧图像。示例性地，设定一段视频流中包括10帧图像，将第一帧图像和第五帧图像标记为检测帧图像，第二帧图像至第四帧图像标记为预测帧图像，第六帧至第十帧标记为预测帧图像。

若第一图像为检测帧图像，则可以对第一图像进行人脸检测，确定第一图像中各人脸对象对应的图像信息。举个例子，对第一图像进行人脸检测，确定第一图像中各人脸对应的图像信息。

进一步地，可以先对第一图像进行人脸检测，确定第一图像中各人脸对象对应的检测图像区域，进而可以确定各人脸对象对应的检测图像区域中的图像信息，即各人脸对象对应的图像信息。其中，图像区域可以是具有规则形状的图像框，或者不具有规则形状的图像框。

可选地，针对任一人脸对象，在人脸对象的图像区域中检测对象的关键点。根据关键点调整人脸对象在第一图像中对应的图像区域。

具体地，人脸的关键点是用于识别人脸的关键点，比如人脸的关键点可以为眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵、头发等。

示例性地，检测人脸框中的关键点，若检测的关键点中包括两个眼睛、一个鼻子，则说明该人脸框中的人脸为人脸正面，而嘴巴并没有包含在人脸框中，则可以向下扩大人脸框，使人脸框中包含人脸的嘴巴。

由于检测待识别对象的关键点，然后基于关键点调整图像区域，从而使图像区域更准确。

步骤203中，若第一图像为预测帧图像，则可以根据第二图像中的各人脸对象对应的图像信息，预测各人脸对象在第一图像中对应的图像信息。其中，第一图像是n帧图像中的任一个，第二图像是监控设备采集的第一图像相邻的图像且已确定出或预测出人脸对象对应的图像信息。具体地，第二图像可以是检测帧图像或者非检测帧图像。

进一步地，可以先根据第二图像中各人脸对象对应的图像区域，预测各人脸对象在第一图像中对应的图像区域，进而可以预测各人脸对象在第一图像中对应图像区域中的图像信息，即各人脸对象在第一图像中对应的图像信息。

具体地，针对第二图像中的任一人脸对象对应的图像区域，从第一图像中确定出与该人脸对象对应的图像区域的相似度大于预设阈值的图像区域，作为该人脸对象在第一图像中对应的预测图像区域。例如，设定待识别对象为人脸，已知第二图像中人脸对应的人脸框，针对第二待识别图像中每个人脸对应的人脸框，从第一图像中确定出与该人脸框的相似度大于预设阈值的人脸框，作为该人脸在第一待识别图像中的人脸框。

在一种可能的实施方式中，从人脸对象中选出特征明显的区域，将该区域与第一图像进行比较，从第一图像中确定出与该区域的相似度大于预设阈值的图像区域，然后将图像区域扩大后作为人脸对象在第一图像中对应的图像区域。

举个例子，已知第二图像中人脸对应的人脸框，针对第二图像中的人脸框，首先选取人脸框中特征明显的区域，比如嘴巴以及胡子，将人脸框中特征明显的区域与第一图像进行比较，从第一图像中确定出与该区域的相似度大于预设阈值的图像区域，然后将图像区域扩大后作为该人脸在第一图像中对应的人脸框。

考虑到相似度大于预设阈值的图像区域可能不止一个，本发明实施例可以进一步对相似度大于预设阈值的图像区域的数量进行判断。

若相似度大于预设阈值的图像区域只有一个，则将该相似度大于预设阈值的图像区域作为人脸对象在第一图像中对应的图像区域。

若相似度大于预设阈值的图像区域多于一个，那么，一种可能的实现方式为，选取相似度最高的图像区域作为人脸对象在第一图像中对应的图像区域，从而避免了一个人脸对象在一张图像中对应多个图像区域。

另一种可能的实现方式为，选取距离第二图像中人脸对象对应的图像区域的位置最近的图像区域，作为人脸对象在第一图像中对应的图像区域。

由于监控设备采集的图像之间的时间间隔较短，故相邻两张图像中同一人脸对象移动的距离较短，预测第二图像中的人脸对象的图像区域在第一图像中的图像区域时，可以选取距离第二图像中人脸对象的图像区域最近的图像区域，作为人脸对象在第一图像中对应的图像区域，从而避免了一个人脸对象在一张图像中对应多个图像区域。

可选地，预测各人脸对象在第一图像中对应的图像区域之后，针对任一人脸对象，在人脸对象的图像区域中检测人脸对象的关键点。根据关键点调整人脸对象在第一图像中对应的图像区域。比如人脸的关键点为眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵、头发等。

举个例子，预测人脸在第一图像中对应的人脸框后，检测人脸框中的关键点，若监测的关键点中包括两个眼睛、一个鼻子，则说明该人脸框中的人脸为人脸正面，而嘴巴并没有包含在人脸框中，则可以向下扩大人脸框，使人脸框中包含人脸的嘴巴。

由于在预测人脸对象在第一别图像中的图像区域后，检测人脸对象的关键点，然后基于关键点调整人脸对象的图像区域，从而使人脸对象的图像区域更准确。

在查找到人脸对象的m个图像信息之后，本发明实施例中，还可以对这m个图像信息(包括检测得到的图像信息和预测得到的图像信息)，可以进一步确定m个图像信息否为人脸图像。

由于先判断检测图像信息和预测图像信息是否为人脸图像，然后根据同一人脸对象的已确定为人脸图像的检测图像信息和预测图像信息，确定人脸对象的识别图像，从而提高人脸对象的识别图像的精度，进一步提高后续使用人脸对象的识别图像进行归档的准确性。

进一步地，考虑到第一图像为预测帧图像时，各人脸对象的图像信息是预测得到的，为了提高各人脸对象的图像信息的准确度，本发明实施例提供的一种预测帧图像中人脸对象的确定方法所对应的流程示意图，如图3所示，具体包括如下步骤：

步骤301，确定第一图像为检测帧图像时，对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各第一对象对应的第一图像信息。

步骤302，根据第三图像中的各第二对象对应的第三图像信息，预测各第二对象在第一图像中对应的第二图像信息。

第三图像为监控设备采集的第一图像的相邻图像且第三图像为预测帧图像。

步骤303，在第二对象的第二图像信息与第一对象的第一图像信息满足设定条件时，确定第二对象与第一对象为同一识别对象，并根据第一图像信息和第二图像信息确定同一识别对象的检测图像信息。

可选地，在执行上述步骤203之后，还可以记录同一人脸在不同帧图像中的位置信息，以用于形成人脸对象在监控设备下的轨迹信息。如此，可以提高后续对人脸对象进行追踪的便利性。

步骤204中，确定人脸对象的识别图像的方式有多种，一种可能的实现方式为，根据同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，选取k个图像信息作为人脸对象的识别图像。具体地，k个图像信息的选取方式有多种，可以是根据每个图像信息的质量选取的，比如选取质量较好(图像清晰、图像完整)的图像信息；或者也可以是根据每个图像信息的拍摄角度选取的，比如选取拍摄角度较好(正面的拍摄角度)的图像信息，具体不做限定。

举个例子，设定同一待识别对象在10帧待识别图像中包括10个图像信息，则将从这10个图像信息中选取8个质量较好的作为人脸对象的8个识别图像。

另一种可能的实现方式为，根据同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，选取k个图像信息，并根据k个图像信息生成人脸对象的识别图像。具体地，k各图像信息的选取方式与上文所描述的内容类似，此处不再详细描述。

举个例子，设定同一待识别对象在10帧待识别图像中包括10个图像信息，则将从这10个图像信息中选取8个质量较好的图像信息，并将这8个图像信息融合为1张识别图像。

可选地，对同一人脸对象的检测图像信息和预测图像信息可以进行特征提取，从而得到各图像信息对应的特征向量，进而可以根据各图像信息对应的特征向量，确定人脸对象的特征向量。进一步地，可以根据人脸对象的特征向量，对人脸对象进行识别或归档。

为了更好的解释本发明实施例，下面结合具体的实施场景描述本发明实施例提供的一种视频中的人脸确定方法，该方法可以由视频中对象的确定装置执行。

设定视频流中包括10帧待识别图像，其中第一帧待识别图像为检测帧图像、第三帧待识别图像为检测帧图像。首先对第一帧待识别图像进行人脸检测，确定第一帧待识别图像中的各人脸的第一人脸检测框。针对第一帧待识别图像中人脸a的第一人脸检测框，先对第一人脸检测框中人脸a的关键点进行检测，根据检测的关键点调整第一人脸检测框。然后判断人脸a的第一人脸检测框是否为人脸图像，若是，则预测人脸a的第一人脸检测框在第二帧待识别图像对应的第二人脸预测框。对第二人脸预测框中人脸a的关键点进行检测，根据检测的关键点调整第二人脸预测框。之后再判断人脸a的第二人脸预测框是否为人脸图像，若是，则预测人脸a的第二人脸预测框在第三帧待识别图像中对应的第三人脸预测框，对第三人脸预测框中人脸a的关键点进行检测，根据检测的关键点调整第三人脸预测框。同时对第三帧待识别图像进行人脸检测，确定第三帧待识别图像的第三人脸检测框。设定第三帧待识别图像的第三人脸检测框中存在一个第三人脸检测框与人脸a的第三人脸预测框存在交集，则采用该第三人脸检测框修正人脸a的第三人脸预测框。之后再判断修正后的人脸a的第三人脸预测框是否为人脸图像，若是，则预测修正后的人脸a的第三人脸预测框在第四帧待识别图像对应的第四人脸预测框。依次类推，直到不能预测人脸a在下一帧待识别图像中人脸预测框。设定10帧待识别图像中，人脸a对应8个人脸框，则将这8个人脸框作为人脸a的识别图像，用于后续对人脸a进行识别或对人脸a进行归档。

另外在第三帧待识别图像的第三人脸检测框中，当与第三帧待识别图像的第三人脸预测框没有交集时，将该类第三人脸检测框确定为一个新的人脸对应的人脸检测框。对第三人脸检测框中的关键点进行检测，根据检测的关键点调整第三人脸检测框。然后判断第三人脸检测框是否为人脸图像，若是，则预测第三人脸检测框在第四帧待识别图像对应的第四人脸预测框，依次类推，直到不能预测在下一帧待识别图像中人脸预测框。

基于相同的技术构思，本发明实施例提供了一种视频中的人脸确定装置，如图4所示，该装置包括获取单元401和处理单元402：

获取单元401，用于获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，所述待处理视频包括n帧图像；n大于等于2；

处理单元402，用于针对第一图像，若所述第一图像为检测帧图像，则对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各人脸对象对应的检测图像信息；若所述第一图像为预测帧图像，则根据第二图像中的各人脸对象对应的图像信息，预测所述各人脸对象在所述第一图像中对应的预测图像信息；所述第一图像是所述n帧图像中的任一个，所述第二图像是所述第一图像相邻的图像且已确定出或预测出人脸对象对应的图像信息；

所述处理单元402，还用于根据同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，确定所述人脸对象的识别图像。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元402还用于：

记录所述同一人脸在不同帧图像中的位置信息，以用于形成所述人脸对象在所述监控设备下的轨迹信息。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元402具体用于：

根据所述同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，选取k个图像信息作为所述人脸对象的识别图像；或者，

根据所述同一人脸对象在不同帧图像中的检测图像信息和预测图像信息，选取k个图像信息，并根据所述k个图像信息生成所述人脸对象的识别图像。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元402具体用于：

确定所述第一图像为检测帧图像时，对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各第一对象对应的第一图像信息；

根据第三图像中的各第二对象对应的第三图像信息，预测所述各第二对象在所述第一图像中对应的第二图像信息；所述第三图像为所述监控设备采集的所述第一图像的相邻图像且所述第三图像为预测帧图像；

在第二对象的第二图像信息与第一对象的第一图像信息满足设定条件时，确定所述第二对象与所述第一对象为同一识别对象，并根据所述第一图像信息和所述第二图像信息确定所述同一识别对象的检测图像信息。

本申请实施例的还提供一种装置，该装置具有实现上文所描述的视频中的人脸确定方法的功能。该功能可以通过硬件执行相应的软件实现，在一种可能的设计中，该装置包括：处理器、收发器、存储器；该存储器用于存储计算机执行指令，该收发器用于实现该装置与其他通信实体进行通信，该处理器与该存储器通过该总线连接，当该装置运行时，该处理器执行该存储器存储的该计算机执行指令，以使该装置执行上文所描述的视频中的人脸确定方法。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述存储介质中存储软件程序，该软件程序在被一个或多个处理器读取并执行时实现上述各种可能的实现方式中所描述的视频中的人脸确定方法。

本发明实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各种可能的实现方式中所描述的视频中的人脸确定方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

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。