基于增强现实的目标对象识别方法、装置、设备、介质与流程

本公开涉及增强现实技术领域，具体而言，涉及一种增强现实的目标对象识别方法、增强现实的目标对象识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术：

群众可以辅助警方寻找特殊类型的人物。相关技术中，群众在辅助警方寻找特殊类型的人物时，一般通过将发布的照片以及其他身份信息，与自身看到的进行对比，从而确认是否是需要寻找的人物。上述方式中，由于群众记忆不准确或者是特殊类型的人物通过伪装，可能导致漏识别以及识别不准确的问题，且通过人工方式进行识别的效率较低。另外，如果发现了特殊类型的人物，在进行报警或者是通知家人时，需要手动拨打电话，耗时较长、不方便，且无法保护群众的安全性。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现要素：

本公开的目的在于提供一种基于增强现实的目标对象识别方法及装置、电子设备、存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的识别结果不准确的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供了一种基于增强现实的目标对象识别方法，包括：通过增强现实设备获取视野范围内的多个对象的第一类型特征，并根据所述第一类型特征确定待选对象；对所述待选对象的第二类型特征与目标对象的第二类型特征进行对比以得到对比结果；若根据所述对比结果确定所述待选对象为所述目标对象，则将所述目标对象的信息发送至终端，并执行快捷操作。

在本公开的一种示例性实施例中，通过增强现实设备获取获取视野范围内的多个对象的第一类型特征，并根据所述第一类型特征确定待选对象包括：通过所述增强现实设备中的摄像头，采集处于所述增强现实设备的所述视野范围内的所述多个对象的图像；从所述图像中提取所述第一类型特征，所述第一类型特征包括面部特征；将所述多个对象的所述第一类型特征与所述目标对象的所述第一类型特征进行匹配，以确定匹配结果；将所述匹配结果为匹配成功的所述第一类型特征对应的对象作为所述待选对象。

在本公开的一种示例性实施例中，将所述多个对象的所述第一类型特征与所述目标对象的所述第一类型特征进行匹配，以确定匹配结果包括：计算所述多个对象的所述第一类型特征与所述目标对象的所述第一类型特征之间的相似度；若所述相似度满足阈值条件，则确定所述匹配结果为匹配成功。

在本公开的一种示例性实施例中，在确定所述待选对象时，所述方法还包括：对所述待选对象进行锁定操作，并提供用于提醒待选对象的提示信息。

在本公开的一种示例性实施例中，根据所述对比结果确定所述待选对象为所述目标对象包括：若所述待选对象的第二类型特征与所述目标对象的第二类型特征一致，则确定所述待选对象为所述目标对象；若所述待选对象的第二类型特征与所述目标对象的第二类型特征不一致，则确定所述待选对象不属于所述目标对象。

在本公开的一种示例性实施例中，将所述目标对象的信息发送至终端包括：将所述目标对象的位置信息以及所述目标对象所对应的视野范围的信息发送至所述终端。

在本公开的一种示例性实施例中，执行快捷操作包括：响应于对所述增强现实设备的触发操作，执行所述快捷操作，所述快捷操作包括快捷报警操作和/或快捷通知操作。

根据本公开的一个方面，提供一种基于增强现实的目标对象识别装置，包括：待选对象确定模块，用于通过增强现实设备获取视野范围内的多个对象的第一类型特征，并根据所述第一类型特征确定待选对象；特征对比模块，用于对所述待选对象的第二类型特征与目标对象的第二类型特征进行对比以得到对比结果；目标确定模块，用于若根据所述对比结果确定所述待选对象为所述目标对象，则将所述目标对象的信息发送至终端，并执行快捷操作。

根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的基于增强现实的目标对象识别方法。

根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的基于增强现实的目标对象识别方法。

本公开示例性实施例中提供的基于增强现实的目标对象识别方法、基于增强现实的目标对象识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质中，通过增强现实设备采集的第一类型特征确定待选对象，并在待选对象中根据第二类型特征确定目标对象。一方面，由于可以根据增强现实设备视野范围内的多个对象的第一类型特征确定待选对象，并根据第二类型特征从待选对象中确定目标对象，能够通过第一类型特征和第二类型特征同时筛选从而确定某一个待选对象是否为目标对象，由于第一类型特征和第二类型特征能够准确全面地反映对象的特征，并且经过了两层筛选和判断，因此避免了只根据照片人工进行粗略识别的局限性，提高了识别的全面性和准确性。另一方面，增强现实设备能够自动根据第一类型特征和第二类型特征判断是否为目标对象，而不需要人工执行任何操作，提高了识别的效率。再一方面，由于可以将目标对象的信息发送至终端以进行快捷操作，提高了快捷操作的便捷性，并且能够保证用户的安全性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示出了应用本示例性实施例的一种基于增强现实的目标对象识别方法的系统架构图。

图2示意性示出本公开示例性实施例中一种基于增强现实的目标对象识别方法的示意图。

图3示意性示出本公开示例性实施例中确定待选对象的示意图。

图4示意性示出本公开示例性实施例中确定匹配结果的示意图。

图5示意性示出本公开示例性实施例中基于增强现实的目标对象识别装置的框图。

图6示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

图1示出了可以应用本示例性实施例的一种基于增强现实的目标对象识别方法及装置的示例性应用环境的系统架构的示意图。

如图1所示，系统架构100可以包括设备101、102、103中的一个或多个，网络104和服务器105和终端106。网络104用以在设备101、102、103和服务器105与终端106之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。设备101、102、103可以是各种增强现实设备(例如增强现实眼镜和增强现实头盔等等)或者是能够采集和对比特征的终端设备等等。应该理解，图1中的设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。终端106可以为接收信息的终端，例如电脑或者是手机等等。

本示例性实施例中，设备101、102、103对视野范围内的多个对象的特征进行提取，并将数据库中存在的目标对象的特征进行对比，得到目标对象；服务器105接收到设备101、102、103发送的目标对象的信息之后，可以转发至终端106，并且可以根据目标对象的信息进行出警等后续处理。终端106可以接收目标对象的信息，并进行后续处理。

本示例性实施例所提供的目标对象识别方法一般由设备101、102、103执行，但本领域技术人员容易理解的是，本示例性实施例所提供的目标对象识别方法也可以由服务器执行，此处对此不做特殊限定。

本示例性实施例中首先提供了一种基于增强现实的目标对象识别方法，可以应用于对嫌疑人员、失踪人员等特殊人员进行识别和寻找的目标场景中。参考图2中所示，该方法包括步骤s210、步骤s220以及步骤s230，其中：

在步骤s210中，通过增强现实设备获取视野范围内的多个对象的第一类型特征，并根据所述第一类型特征确定待选对象；

在步骤s220中，对所述待选对象的第二类型特征与目标对象的第二类型特征进行对比以得到对比结果；

在步骤s230中，若根据所述对比结果确定所述待选对象为所述目标对象，则将所述目标对象的信息发送至终端，并执行快捷操作。

本公开示例性实施例中提供的基于增强现实的目标对象识别方法中，一方面，由于可以根据增强现实设备视野范围内的多个对象的第一类型特征确定待选对象，并根据第二类型特征从待选对象中确定目标对象，能够通过第一类型特征和第二类型特征同时筛选从而确定某一个待选对象是否为目标对象，由于第一类型特征和第二类型特征能够准确全面地反映对象的特征，并且经过了两层筛选和判断，因此避免了只根据照片人工进行粗略识别的局限性，提高了识别的全面性和准确性。另一方面，增强现实设备能够自动根据第一类型特征和第二类型特征判断是否为目标对象，而不需要人工执行任何操作，提高了识别的效率。再一方面，由于可以将目标对象的信息发送至终端以进行快捷操作，提高了操作的便捷性，并且能够保证用户的安全性。

接下来，参考附图对本示例性实施例中的目标对象识别方法进行具体说明。

在步骤s210中，通过增强现实设备获取视野范围内的多个对象的第一类型特征，并根据所述第一类型特征确定待选对象。

本示例性实施例中，增强现实设备可以为增强现实眼镜、增强现实头盔等等，也可以为安装有增强现实类的应用程序的终端，本示例性实施例中以增强现实眼镜为例进行说明。增强现实眼镜可以为单目ar(augmentedreality，增强现实)智能眼镜或双目ar智能眼镜，具体可包括但不限于头戴式显示器，内置相机、传感器、控制器、触摸传感器与按键等等。用户将增强现实设备佩戴在眼部位置，通过该增强现实设备查看周围环境。增强现实设备的视野范围指的是用户眼睛能看到的视野范围，并且可以根据用户的位置的变化而变化。增强现实设备的视野范围可以为该设备在水平方向和竖直方向上的角度范围。具体地，获取该增强现实设备的方位角和俯仰角；根据该增强现实设备的方位角，确定该增强现实设备的水平方向上的角度范围；根据该增强现实设备的俯仰角，确定增强现实设备的竖直方向上的角度范围；将水平方向和竖直方向的角度范围确定为该增强现实设备的视野范围。

多个对象可以为增强现实设备的视野范围内的所有对象，例如可以为所有人物。多个对象也可以为与目标对象相同类别的部分人物(例如目标对象为儿童时，多个对象可以为视野范围内的儿童)，以减少计算量。第一类型特征例如可以为多个对象的面部特征或者是眼部特征等等，此处以面部特征为例进行说明。进一步地，在获取第一类型特征之后，可以将多个对象的第一类型特征与数据库中的目标对象进行逐一对比，以便于准确地确定待选对象。其中，待选对象可以为视野范围内的多个对象中的一个或者是多个与目标对象关联或者是相似的对象。

需要说明的是，首先警方可以搭建目标对象的数据库入口或者ar眼镜设备方搭建目标对象的数据库入口。进一步地，警方上传目标对象的特征数据，或者家属上传目标对象的特征数据，以便于增强现实设备确定待选对象。此处的特征数据包括但不限于第一类型特征和第二类型特征。

图3中示意性示出了确定待选对象的流程图，参考图3中所示，主要包括步骤s310至步骤s340，且步骤s310至步骤s340是步骤s210的具体实现方式，其中：

在步骤s310中，通过所述增强现实设备中的摄像头，采集处于所述增强现实设备的所述视野范围内的所述多个对象的图像。

本示例性实施例中，增强现实设备中可以设置摄像头，用于采集处于增强现实设备的视野范围内的多个对象的图像。此处的图像可以为单个的图像，也可以为视频，只要包含多个对象即可。需要说明的是，增强现实设备可以自动采集多个对象的图像以提高及时性；也可以只在接收到拍照触发操作时采集以减少耗电量，此处不作特殊限定。拍照触发操作可以为用于触发拍照的声音或者是手势等等。

在步骤s320中，从所述图像中提取所述第一类型特征，所述第一类型特征包括面部特征。

本示例性实施例中，在采集到图像之后，可提取图像的特征。具体而言，可通过任意合适的机器学习模型或者是深度学习模型对多个对象的图像进行特征提取，以得到每个图像的第一类型特征。其中，机器学习模型包括但不限于cnn卷积神经网络、vgg神经网络等等。图像的特征可以用特征向量来表示，因此，机器学习模型的输出结果即为图像的特征向量。例如，可将对象1的图像1输入训练好的机器学习模型，以输出该图像1的特征向量为向量a。通过机器学习模型，能够得到更准确的特征向量，从而得到更准确的识别结果。需要补充的是，还可以提取数据库中目标对象的面部特征，例如目标对象0的面部特征的特征向量可以为向量m，且二者可以通过相同的算法或模型来提取，以保证准确性。

在步骤s330中，将所述多个对象的所述第一类型特征与所述目标对象的所述第一类型特征进行匹配，以确定匹配结果。

本示例性实施例中，匹配结果可以包括匹配成功和匹配失败两种情况。参考图4中所示，步骤s330的具体实现方式可以包括步骤s410和步骤s420，其中：

在步骤s410中，获取所述多个对象的所述第一类型特征与所述目标对象的所述第一类型特征之间的相似度；

在步骤s420中，若所述相似度满足阈值条件，则确定所述匹配结果为匹配成功。

本示例性实施例中，可以计算采集到的每一个图像对应的特征向量与数据库中目标对象对应的特征向量之间的相似度。具体地，可根据距离计算公式计算每个图像对应的面部特征的特征向量与用于表示目标对象的面部特征的特征向量之间的特征距离，进而根据特征距离确定每个图像的面部特征与目标对象的面部特征之间的相似度。其中，特征距离可以包括但不限于欧式距离、余弦距离、马氏距离等等，此处以欧式距离为例进行说明。具体地，相似度与欧式距离负相关，即欧式距离越大，相似度越小；欧式距离越小，相似度越大。为了实现对多个对象的准确筛选，可以事先提供一个用于表示多个对象与目标对象之间是否相似的阈值条件，该阈值条件可以为相似度大于或等于事先设置的相似度阈值。为了提高准确性，此处的相似度阈值可以为一个较大的数值，例如0.8或者是0.9等等。当多个对象其中之一的图像的特征向量与目标对象的特征向量之间的相似度大于或者是等于0.8时，可以认为二者匹配成功。当图像的特征向量与目标对象的特征向量之间的相似度小于0.8时，可以认为二者匹配失败。举例而言，对象1的特征向量a与目标对象0的面部特征的特征向量m之间的相似度为0.9，则认为对象1与目标对象0相似。通过这种方法，可以判断多个对象是否与目标对象相似。若某个对象与目标对象相似，则匹配结果为匹配成功；若某个对象与目标对象不相似，则匹配结果为匹配失败。

在步骤s340中，将所述匹配结果为匹配成功的所述第一类型特征对应的对象作为所述待选对象。

本示例性实施例中，在步骤s330的基础上，可以筛选出与目标对象的面部特征的特征向量相似的特征向量，进而根据这些特征向量得到对应的图像和该图像对应的对象，并将这些对象作为粗略选择出来的待选对象。举例而言，对象1的特征向量与目标对象0的特征向量相似，则认为对象1与目标对象0匹配成功，此时可以将对象1作为待选对象。

图3中的技术方案，可以根据对比第一类型特征对增强现实设备的视野范围内的多个对象进行筛选，得到与目标对象较为相似的对象作为待选对象，以便于从待选对象中继续进行选择，提高了对象识别和筛选的准确性。

需要补充的是，在确定待选对象后，为了提高识别和寻找目标对象的专注度，可以对得到的待选对象进行锁定操作，并提供用于提醒获取到待选对象的提示信息。锁定操作可以为标记操作，例如通过特殊符号进行标记等等。通过锁定操作，能够减小后续搜寻的范围，减少干扰和计算量，增加便利性，且使得结果更准确。提示信息例如可以为文字形式的信息或者是声音形式的信息等等，文字形式的信息可以通过增强现实设备显示在用户所处的真实场景中。

继续参考图2所示，在步骤s220中，对所述待选对象的第二类型特征与目标对象的第二类型特征进行对比以得到对比结果。

本示例性实施例中，第二类型特征是与第一类型特征不同的其他类型信息，可以包括但不限于待选对象和目标对象的照片、身体特征、历史档案、身份信息、年龄等详细信息。目标对象包括但不限于嫌疑人员、失踪人员或者是其它需要寻找的人员等等。

具体地，可以采用将每一个待选对象的第二类型特征与数据库中的目标对象的第二类型特征进行逐一对比，从而判断是否一致。其中，可以通过机器学习模型等方法判断二者的照片和身体特征是否一致。与此同时，还可以通过待选对象的证件号码调取其详细信息，以判断待选对象的详细信息是否与目标对象的详细信息相同。

继续参考图2中所示，在步骤s230中，若根据所述对比结果确定所述待选对象为所述目标对象，则将所述目标对象的信息发送至终端，并执行快捷操作。

本示例性实施例中，在步骤s220的基础上，若待选对象的第二类型特征中的所有信息与目标对象的第二类型特征的所有信息一致，则确定该待选对象为目标对象。若待选对象的第二类型特征中的至少一个信息与目标对象的第二类型特征的信息不一致，则确定待选对象不是目标对象。举例而言，对象1与目标对象0的面部特征相似，则可以将对象1作为待选对象；对象1与目标对象0的第二类型特征一致，则对象1就是要寻找的目标对象0。对象2与目标对象0的面部特征相似，则可以将对象2作为待选对象；对象2与目标对象0的第二类型特征不一致，则对象2不是要寻找的目标对象0。需要说明的是，一个目标对象最终匹配确定的对象只有一个。基于此，可以得到准确的识别结果。

在此基础上，根据第一类型特征和第二类型特征从增强现实设备的视野范围内的多个对象中确定出要寻找的目标对象之后，可以将目标对象的信息发送至终端。此处的终端例如可以为上传目标对象的信息的终端，例如警方终端或者是家属终端。

其中，将所述目标对象的信息发送至终端包括：将所述目标对象的位置信息以及所述目标对象所对应的视野范围发送至所述终端。具体地，在确定目标对象之后，增强现实设备可通过其上设置的gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)模块对目标对象进行实时定位得到其位置信息。进一步地，可将目标对象的位置信息以及目标对象所在的视野范围内的信息发送至终端。目标对象所在的视野范围内的信息例如可以为周围环境的详细信息。通过将位置信息以及视野范围内的信息发送至终端，能够辅助警方进行处理。

在本示例性实施例的场景下，快捷操作可以包括但不限于快捷报警操作和/或快捷通知操作。其中，快捷报警操作指的是一键报警操作，例如向警方发送报警信息或者是打电话。快捷通知操作指的是向目标对象的家属终端发送通知信息。在目标对象为嫌疑人员时，触发快捷报警操作。在目标对象为失踪人员时，触发快捷报警操作和/或快捷通知操作。具体地，可以响应于对增强现实设备的触发操作，执行所述快捷操作。触发操作可以为对报警按键和通知按键的按压操作；也可以为不同的手势操作，例如触发快捷报警操作的手势为摇手，触发快捷通知操作的手势为握拳等等，只要是不同的手势即可。触发操作还可以为其他合适的操作，此处不作特殊限定。在确定目标对象之后，通过响应于触发操作执行快捷操作的方式，避免了用户在进行报警或者是通知时，需要手动拨打电话或者是操作终端的问题，减少了耗时，提高了便利性。另外，整个对目标对象的识别确认过程和快捷操作过程非常隐蔽迅速，不会暴露用户，从而能够保护用户的安全性。

本示例性实施例中，还提供了一种基于增强现实的目标对象识别装置，参考图4中所示，该装置400主要包括以下模块：

待选对象确定模块401，用于通过增强现实设备获取视野范围内的多个对象的第一类型特征，并根据所述第一类型特征确定待选对象；

特征对比模块402，用于对所述待选对象的第二类型特征与目标对象的第二类型特征进行对比以得到对比结果；

目标确定模块403，用于若根据所述对比结果确定所述待选对象为所述目标对象，则将所述目标对象的信息发送至终端，并执行快捷操作。

在本公开的一种示例性实施例中，待选对象确定模块包括：图像采集模块，用于通过所述增强现实设备中的摄像头，采集处于所述增强现实设备的所述视野范围内的所述多个对象的图像；第一特征提取模块，用于从所述图像中提取所述第一类型特征，所述第一类型特征包括面部特征；特征匹配模块，用于将所述多个对象的所述第一类型特征与所述目标对象的所述第一类型特征进行匹配，以确定匹配结果；对象确定模块，用于将所述匹配结果为匹配成功的所述第一类型特征对应的对象作为所述待选对象。

在本公开的一种示例性实施例中，特征匹配模块包括：相似度获取模块，用于获取所述多个对象的所述第一类型特征与所述目标对象的所述第一类型特征之间的相似度；匹配控制模块，用于若所述相似度满足阈值条件，则确定所述匹配结果为匹配成功。

在本公开的一种示例性实施例中，在确定所述待选对象时，所述装置还包括：提示模块，用于对所述待选对象进行锁定操作，并提供用于提醒待选对象的提示信息。

在本公开的一种示例性实施例中，目标确定模块包括：第一确定模块，用于若所述待选对象的第二类型特征与所述目标对象的第二类型特征一致，则确定所述待选对象为所述目标对象；第二确定模块，用于若所述待选对象的第二类型特征与所述目标对象的第二类型特征不一致，则确定所述待选对象不属于所述目标对象。

在本公开的一种示例性实施例中，目标确定模块包括：信息发送模块，用于将所述目标对象的位置信息以及所述目标对象所对应的视野范围的信息发送至所述终端。

在本公开的一种示例性实施例中，目标确定模块包括：快捷操作控制模块，用于响应于对所述增强现实设备的触发操作，执行所述快捷操作，所述快捷操作包括快捷报警操作和/或快捷通知操作。

需要说明的是，上述基于增强现实的目标对象识别装置中各模块的具体细节已经在对应的基于增强现实的目标对象识别方法中进行了详细描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图6来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线650。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图2中所示的步骤。

存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。

存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速接口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。