一种电子红包检测方法、装置及移动终端与流程

本申请属于信息处理技术领域，尤其涉及一种电子红包检测方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质。

背景技术：

目前，大多数的移动终端(例如智能手机、平板电脑等)都安装有大量的应用程序(application，app)，例如微信、支付宝、qq等。这些应用程序除了具有社交、支付功能外，还具有一些其他的附加功能，例如发/抢电子红包功能。为了帮助用户更快的抢到电子红包，现有的移动终端可能会采用特定的电子红包检测方式对应用程序的信息进行检测以判断该信息是否为电子红包信息，但是由于应用程序的信息较为复杂，进行检测时的应用场景也可能会变化，而特定的电子红包检测方式往往无法适应多种应用场景，因此对电子红包的检测准确率较低。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请提供了一种电子红包检测方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质，可以提高对电子红包的检测准确率。

本申请的第一方面提供了一种电子红包检测方法，包括：

当检测到预设应用程序接收到信息时，通过多个分类器分别对上述信息进行检测，其中每个分类器采用不同的电子红包检测方式；

获取每个上述分类器对上述信息的检测结果；

根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

本申请的第二方面提供了一种电子红包检测装置，上述电子红包检测装置包括：

检测模块，用于当检测到预设应用程序接收到信息时，通过多个分类器分别对上述信息进行检测，其中每个分类器采用不同的电子红包检测方式；

获取模块，用于获取每个上述分类器对上述信息的检测结果；

确定模块，用于根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

本申请的第三方面提供了一种移动终端，上述移动终端包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上第一方面的方法的步骤。

本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面的方法的步骤。

本申请的第五方面提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

由上可见，本申请中，当检测到预设应用程序接收到信息时，通过多个分类器分别对上述信息进行检测，其中每个分类器采用不同的电子红包检测方式；获取每个上述分类器对上述信息的检测结果；根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。本申请通过采用不同的电子红包检测方式的分类器对信息进行检测，可以对上述信息的不同特征进行检测，并可以根据多个检测结果来确定上述信息是否为电子红包信息，提高了对电子红包的检测准确率，具有较强的易用性和实用性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的电子红包检测方法的一种实现流程示意图；

图2是本申请实施例提供的电子红包检测方法的另一种实现流程示意图；

图3是本申请实施例提供的电子红包检测装置的结构示意图；

图4是本申请实施例提供的移动终端的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

具体实现中，本申请实施例中描述的移动终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，上述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。

在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的移动终端。然而，应当理解的是，移动终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。

移动终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。

可以在移动终端上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

为了说明本申请上述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一

参见图1，是本申请实施例提供的电子红包检测方法的实现流程示意图，该电子红包检测方法可以包括以下步骤：

步骤101，当检测到预设应用程序接收到信息时，通过多个分类器分别对上述信息进行检测，其中每个分类器采用不同的电子红包检测方式。

示例性的，本申请实施例中，上述预设应用程序可以是具有电子红包收发功能的应用程序。上述预设应用程序可以是移动终端根据移动终端所安装的应用程序的功能和类型预先设置的，也可以是用户从移动终端已安装的应用程序中选定的。其中，上述消息可以是上述预设应用程序从对应的服务器等终端设备接收到的，或者，也可以是该预设应用程序所在的移动终端通过其他应用程序传输至该预设应用程序的，或者，也可以是上述预设应用程序对指定消息进行信息解码、提取后获得的。

上述分类器包括用于对信息、数据进行分类的分类函数或者分类模型。示例性的，上述分类器可以包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法，以对数据和信息进行分类。本申请实施例中，每个分类器可以对应一个电子红包检测方式，其中，多个上述分类器通过不同的电子红包检测方式可以分别对上述预设应用程序接收到的信息的不同特征进行检测，例如对上述信息中的图片特征(如颜色特征、尺寸特征、图片的内容特征等等)进行检测、对上述信息中不同信息层的布局信息(如控件、布局层数、各个信息层的名称以及文件类型、信息层的框架信息等等)进行检测、对获取到上述信息的节点进行检测等等，具体的电子红包检测方式可以根据实际应用场景进行设置。

可选的，本申请实施例中，上述分类器可以包括第一分类器、第二分类器以及第三分类器中的至少一种，其中，上述第一分类器通过判断上述信息中的图片的尺寸特征和/或内容特征和/或颜色特征是否满足第一预设条件来判断上述信息是否为电子红包信息，上述第二分类器通过判断上述预设应用程序对上述信息进行布局的布局特征是否满足第二预设条件来判断上述信息是否为电子红包信息，上述第三分类器通过卷积神经网络模型对上述信息中的图片进行检测来判断上述信息是否为电子红包信息。

示例性的，本申请实施例中，上述第一预设条件可以是上述信息中的图片的尺寸特征和/或内容特征和/或颜色特征与预设电子红包图片的对应特征的相似度高于指定的第一相似度。上述第二预设条件可以是上述布局特征与上述预设电子红包的布局特征的相似度高于指定的第二相似度。上述卷积神经网络模型可以预先通过包含电子红包图片和标签的训练集训练得到，从而可以用于检测上述信息中的图片是否为电子红包。示例性的，上述卷积神经网络模型可以vgg模型、googlenet模型或alexnet模型等，也可以是应用程序开发者、终端设备制造商、用户等设计得到的卷积神经网络模型，在此不作限定。

需要说明的是，本申请实施例中，第一分类器、第二分类器、第三分类器可以是分别对多种电子红包检测方式的概括，可以分别对应采用多种电子红包检测方式，而不限定第一分类器、第二分类器、第三分类器分别仅对应一种电子红包检测方式。例如，对于第一分类器，可以采用通过上述信息的图片的尺寸特征来判断上述信息是否为电子红包信息的电子红包检测方式，也可以采用通过上述信息的图片的颜色特征来判断上述信息是否为电子红包信息的电子红包检测方式，此时，可以通过两个属于第一分类器的不同分类器分别对上述信息进行检测。

步骤102，获取每个上述分类器对上述信息的检测结果。

其中，每一个上述分类器可以对应一个检测结果，从而可以获取到多个检测结果。每个上述检测结果可以指示上述信息是电子红包信息或者不是电子红包信息。

步骤103，根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

本申请实施例中，根据多个上述分类器对上述信息的检测结果来确定上述消息是否为电子红包消息，可以避免仅采用单一的电子红包检测方式所造成的局限性，从而提高对电子红包的检测准确率。

示例性的，可以根据指示上述信息是电子红包信息的检测结果占所有检测结果的比例来确定上述信息是否为电子红包信息，还可以根据每个检测结果以及每个检测结果所对应的权重来确定上述信息是否为电子红包信息。

可选的，若确定上述信息为电子红包信息，则执行抢电子红包操作以实现通过移动终端自动抢电子红包，和/或，提升移动终端的性能参数以帮助用户更快地抢到红包。其中，示例性的，上述提升移动终端的性能参数可以包括提升触摸屏的性能参数和/或提升上述处理器的运行参数。

可选的，上述根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息可以包括：

若上述检测结果中存在超过预设比例的检测结果指示上述信息为电子红包信息，则确定上述信息为电子红包信息。

示例性的，本申请实施例中，上述预设比例可以根据每个分类器的检测准确率以及分类器的个数等参数预先设置并存储于预设应用程序所在的移动终端本地，上述预设比例可以是50％、60％、80％等等。上述预设比例可以根据实际应用场景进行调整。例如，若上述预设应用程序进行更新，导致接收上述信息的方式发生变化，可以调整上述预设比例，以适应更新后的预设应用程序。

可选的，上述根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息可以包括：

根据预先设置的每个分类器的权重以及每个上述分类器对上述信息的检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

本申请实施例中，上述分类器的权重可以反映上述分类器对上述电子红包的检测准确率，上述权重可以根据实际应用场景进行调整。示例性的，由于上述检测结果可能指示上述信息的两个分类结果，即是电子红包信息以及不是电子红包信息，因此可以给上述检测结果赋值，例如，上述检测结果指示上述信息为电子红包信息时，给上述检测结果赋值为1，而上述检测结果指示上述信息不是电子红包信息时，给上述检测结果赋值为0，从而可以根据上述检测结果的赋值以及上述检测结果所对应的分类器的权重来确定上述信息是否为电子红包信息。

其中，可选的，上述根据预先设置的每个分类器的权重以及每个上述分类器对上述信息的检测结果确定上述信息是否为电子红包信息可以包括：

若检测结果指示上述信息为电子红包信息的分类器的权重之和大于预设阈值，则确定上述信息为电子红包信息。

本申请实施例中，上述预设阈值可以存储于预设应用程序所在的移动终端的本地。

本申请实施例通过采用了不同的电子红包检测方式的分类器对信息进行检测，可以对上述信息的不同特征进行检测，并可以根据多个检测结果来确定上述信息是否为电子红包信息，提高了对电子红包的检测准确率，具有较强的易用性和实用性。

实施例二

参见图2，是本申请实施例提供的电子红包检测方法的另一实现流程示意图，该电子红包检测方法可以包括以下步骤：

步骤201，当检测到预设应用程序接收到信息时，判断上述消息是否为预设信息。

示例性的，本申请实施例中，上述预设信息可以指示上述信息为预设来源、预设类型的信息。判断上述信息是否为预设信息，可以通过对信息的来源和/或信息的类型等进行初步的筛选，从而减少后续通过上述分类器进行检测时的数据量。

可选的，上述判断上述信息是否为预设信息可以包括：

判断是否在上述预设应用程序的预设信息处理路径中的预设节点获取到上述信息，和/或，判断上述信息的类型是否为预设类型；

若在上述预设应用程序的预设信息处理路径中的预设节点获取到上述信息，和/或，上述信息的类型为预设类型，则确定上述信息为预设信息。

本申请实施例中，上述预设应用程序的预设信息处理路径指的是上述预设应用程序中对信息进行处理的预设路径，以使得上述信息通过预设信息处理路径时，可以执行提取、解密、解码等等操作。上述路径中包括至少一个节点，例如，上述路径可以包括push进程→activitythread→listview→imageview→bitmap的路径，其中，activitythread、listview、imageview、bitmap可以为上述路径中的节点，而信息通过每个节点时，会执行该节点所对应的处理。

其中，由于上述预设应用程序对于电子红包信息的信息处理路径以及节点是确定的，因此可以设置上述预设信息处理路径为预先设置的上述预设应用程序对于电子红包信息的信息处理路径。

此外，可选的，因此可以设置上述预设类型为电子红包信息的信息类型。其中，上述预设类型可以根据实际应用中的具体情况进行设置，比如，上述预设类型可以指图片类型、文字类型或者预设网址信息类型，也可以指图片类型、文字类型以及预设网址信息类型等类型的集合。

需要说明的是，上述预设节点以及预设类型可以不只一个，并且，从不同的预设节点获取到的电子红包信息所对应的预设类型也可以不同。例如，从listview节点获取到的电子红包信息包括文字类型，因此当预设节点为listview节点时，对应的预设类型可以是文字类型；从bitmap节点获取到的电子红包信息包括图片类型，因此当预设节点为bitmap节点时，对应的预设类型可以是图片类型。

通过判断是否在上述预设应用程序的预设信息处理路径中的预设节点获取到上述信息，和/或，判断上述信息的类型是否为预设类型，可以判断上述信息的获取节点和/或类型是否与电子红包信息相一致，从而可以排除大量的非电子红包信息，减少后续的计算量。

步骤202，若上述信息为预设信息，则通过多个分类器分别对上述信息进行检测，其中每个分类器采用不同的电子红包检测方式。

本申请实施例中，每个分类器可以对应一个电子红包检测方式，其中，多个上述分类器通过不同的电子红包检测方式可以分别对上述预设应用程序接收到的信息的不同特征进行检测。

步骤203，获取每个上述分类器对上述信息的检测结果。

步骤204，根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

在本申请实施例中，上述步骤203、204分别与上述步骤102、103相同，具体可参见上述步骤102、103的相关描述，在此不再赘述。

可选的，本申请实施例中，若上述信息为预设信息，则在根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息之前，还可以包括：

根据获取到上述信息的上述预设节点和/或上述预设类型确定每个分类器的权重；

相应的，上述根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息可以包括根据各个上述分类器对应于预设节点和/或上述预设类型的权重以及上述判断结果获得红包信息检测结果。

由于不同的电子红包检测方式对于不同的信息类型的检测准确率不同，因此，根据上述预设节点和/或上述预设类型确定每个分类器的权重，并根据各个上述分类器对应于预设节点和/或上述预设类型的权重以及上述判断结果获得红包信息检测结果，可以通过上述分类器有针对性的对上述信息进行检测，例如当上述信息的类型包括图片类型时，可以提高对图片特征的检测精度较高的分类器的权重，当上述信息的类型包括布局特征时，可以提高对布局特征的检测精度较高的分类器的权重，从而可以适应多种检测场景的需要，提高了对电子红包的检测准确率。

本申请实施例中，通过确定上述消息为预设信息后再通过多个分类器分别对上述信息进行检测，可以对上述信息进行初步的筛选，从而减少了大量非电子红包信息的干扰，减少后续的计算量，同时提高对电子红包的检测精度。

应理解，上述实施例一和二中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

实施例三

参见图3，是本申请实施例提供的电子红包检测装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。该电子红包检测装置可以用于各种具备图像处理功能的终端，例如笔记本电脑、口袋计算机(pocketpersonalcomputer，ppc)、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)等中，可以为内置于这些终端内的软件单元、硬件单元或者软硬件结合单元等。本申请实施例中的电子红包检测装置300包括：

检测模块301，用于当检测到预设应用程序接收到信息时，通过多个分类器分别对上述信息进行检测，其中每个分类器采用不同的电子红包检测方式；

获取模块302，用于获取每个上述分类器对上述信息的检测结果；

确定模块303，用于根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

可选的，上述确定模块303具体用于：

若上述检测结果中存在超过预设比例的检测结果指示上述信息为电子红包信息，则确定上述信息为电子红包信息。

可选的，上述确定模块303具体用于：

根据预先设置的每个分类器的权重以及每个上述分类器对上述信息的检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

可选的，上述确定模块303具体用于：

若检测结果指示上述信息为电子红包信息的分类器的权重之和大于预设阈值，则确定上述信息为电子红包信息。

可选的，上述检测模块301具体包括：

判断单元，用于当检测到预设应用程序接收到信息时，判断上述消息是否为预设信息。

检测单元，用于若上述信息为预设信息，则通过多个分类器分别对上述信息进行检测。

可选的，上述判断单元具体包括：

判断子单元：用于判断是否在上述预设应用程序的预设信息处理路径中的预设节点获取到上述信息，和/或，判断上述信息的类型是否为预设类型；

确定子单元，用于若在上述预设应用程序的预设信息处理路径中的预设节点获取到上述信息，和/或，上述信息的类型为预设类型，则确定上述信息为预设信息。

可选的，上述电子红包检测装置300中，上述分类器包括第一分类器、第二分类器以及第三分类器中的至少一种，其中，上述第一分类器通过判断上述信息中的图片的尺寸特征和/或内容特征和/或颜色特征是否满足第一预设条件来判断上述信息是否为电子红包信息，上述第二分类器通过判断上述预设应用程序对上述信息进行布局的布局特征是否满足第二预设条件来判断上述信息是否为电子红包信息，上述第三分类器通过卷积神经网络模型对上述信息中的图片进行检测来判断上述信息是否为电子红包信息。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

实施例四

本申请实施例四提供了一种移动终端，请参阅图4，本申请实施例中的移动终端包括：存储器401，一个或多个处理器402(图4中仅示出一个)及存储在存储器401上并可在处理器上运行的计算机程序。其中：存储器401用于存储软件程序以及模块，处理器402通过运行存储在存储器401的软件程序以及单元，从而执行各种功能应用以及数据处理。具体地，处理器402通过运行存储在存储器401的上述计算机程序时实现以下步骤：

当检测到预设应用程序接收到信息时，通过多个分类器分别对上述信息进行检测，其中每个分类器采用不同的电子红包检测方式；

获取每个上述分类器对上述信息的检测结果；

根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

假设上述为第一种可能的实施方式，则在上述第一种可能的实施方式作为基础而提供的第二种可能的实施方式中，上述根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息包括：

若上述检测结果中存在超过预设比例的检测结果指示上述信息为电子红包信息，则确定上述信息为电子红包信息。

在上述第一种可能的实施方式作为基础而提供的第三种可能的实施方式中，上述根据上述检测结果确定上述信息是否为电子红包信息包括：

根据预先设置的每个分类器的权重以及每个上述分类器对上述信息的检测结果确定上述信息是否为电子红包信息。

在上述第三种可能的实施方式作为基础而提供的第四种可能的实施方式中，上述根据预先设置的每个分类器的权重以及每个上述分类器对上述信息的检测结果确定上述信息是否为电子红包信息包括：

若检测结果指示上述信息为电子红包信息的分类器的权重之和大于预设阈值，则确定上述信息为电子红包信息。

在上述第一种可能的实施方式作为基础而提供的第五种可能的实施方式中，上述当检测到预设应用程序接收到信息时，通过多个分类器分别对上述信息进行检测包括：

当检测到预设应用程序接收到信息时，判断上述消息是否为预设信息；

若上述信息为预设信息，则通过多个分类器分别对上述信息进行检测。

在上述第五种可能的实施方式作为基础而提供的第六种可能的实施方式中，上述判断上述信息是否为预设信息包括：

判断是否在上述预设应用程序的预设信息处理路径中的预设节点获取到上述信息，和/或，判断上述信息的类型是否为预设类型；

若在上述预设应用程序的预设信息处理路径中的预设节点获取到上述信息，和/或，上述信息的类型为预设类型，则确定上述信息为预设信息。

在第一种可能的实施方式作为基础，或者上述第二种可能的实施方式作为基础，或者上述第三种可能的实施方式作为基础，或者上述第四种可能的实施方式作为基础，或者上述第五种可能的实施方式作为基础，或者上述第六种可能的实施方式作为基础而提供的第七种可能的实施方式中，上述分类器包括第一分类器、第二分类器以及第三分类器中的至少一种，其中，上述第一分类器通过判断上述信息中的图片的尺寸特征和/或内容特征和/或颜色特征是否满足第一预设条件来判断上述信息是否为电子红包信息，上述第二分类器通过判断上述预设应用程序对上述信息进行布局的布局特征是否满足第二预设条件来判断上述信息是否为电子红包信息，上述第三分类器通过卷积神经网络模型对上述信息中的图片进行检测来判断上述信息是否为电子红包信息。

进一步，如图4所示，上述移动终端还可包括：一个或多个输入设备403(图4中仅示出一个)和一个或多个输出设备404(图4中仅示出一个)。存储器401、处理器402、输入设备403和输出设备404通过总线405连接。

应当理解，在本申请实施例中，所称处理器402可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备403可以包括键盘、触控板、指纹采集传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风、摄像头等，输出设备404可以包括显示器、扬声器等。

存储器401可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器402提供指令和数据。存储器401的一部分或全部还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器401还可以存储设备类型的信息。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者外部设备软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，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，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

上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。

上述集成的单元、模块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，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读存储介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机可读存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上上述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。