本申請涉及計算機圖像信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種感官張閉狀態(tài)的識別方法、裝置及客戶端。

背景技術(shù)：

隨著計算機圖像信息處理技術(shù)領(lǐng)域的快速發(fā)展，人臉圖像處理技術(shù)在人機交互方面得到了廣泛的應(yīng)用。

現(xiàn)有技術(shù)中識別人感官張閉狀態(tài)的方法主要包括通過人臉檢測技術(shù)定位出人臉，識別出人臉中的感官特征點。然后，可以根據(jù)感官特征點的位置識別感官張閉狀態(tài)。所述感官可以包括嘴巴、眼睛等。具體的例如，需要識別人感官中的嘴巴的張閉狀態(tài)時，可以對于任意一幅給定的圖像，采用一定的策略對其進行搜索以確定其中是否含有人臉，如果存在，則從該圖像中定位出人臉區(qū)域。進一步的，可以定位出所述人臉區(qū)域中的嘴巴特征點獲取當(dāng)前人臉嘴巴的上下左右輪廓圖像?，F(xiàn)有技術(shù)中可以通過對已知嘴巴張閉圖像樣本進行標(biāo)定，得到訓(xùn)練樣本的嘴巴張閉狀態(tài)。然后，可以通過這些樣本訓(xùn)練出嘴巴張閉的分類器，利用所述分類器匹配所述獲取的嘴巴的上下左右輪廓圖像來識別當(dāng)前嘴巴張閉狀態(tài)。

但是，現(xiàn)有技術(shù)中通過分類器來識別感官張閉狀態(tài)的方法中，由于感官的形狀、大小、以及個人習(xí)慣等差異，往往導(dǎo)致無法獲取統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的理想樣本。同時，這種方法對特征點定位的準(zhǔn)確性要求較高，如果特征點定位不準(zhǔn)確，獲取的圖像就會有偏差，導(dǎo)致分類器的識別準(zhǔn)確率降低。因此，現(xiàn)有技術(shù)中的方法識別感官張閉狀態(tài)仍然存在較大的錯誤率，導(dǎo)致無法滿足部分用戶或設(shè)計需求。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本申請實施例的目的是提供一種感官張閉狀態(tài)的識別方法、裝置及客戶端，以提高感官張閉狀態(tài)識別的準(zhǔn)確率，改善用戶體驗。

為解決上述技術(shù)問題，本申請實施例提供一種感官張閉狀態(tài)的識別方法、裝置及客戶端是這樣實現(xiàn)的：

一種感官張閉狀態(tài)的識別方法，所述方法包括：

獲取當(dāng)前幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第一特征信息，根據(jù)所述感官的第一特征信息計算得到第一特征參數(shù)；

根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片；

獲取所述參考幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第二特征信息，根據(jù)所述感官的第二特征信息計算得到所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)；

將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值；

比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大?。?/p>

根據(jù)比較結(jié)果識別感官張閉狀態(tài)。

一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置，所述裝置包括：

第一位置獲取模塊，用于獲取當(dāng)前幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第一特征信息；

第一計算模塊，用于根據(jù)所述感官的第一特征信息計算得到第一特征參數(shù)；

第一數(shù)據(jù)處理模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片；

第二位置獲取模塊，用于獲取所述參考幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第二特征信息；

第二計算模塊，用于根據(jù)所述感官的第二特征信息計算得到所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)；

第二數(shù)據(jù)處理模塊，用于將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值；

第一比較模塊，用于比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大小；

識別模塊，用于根據(jù)比較結(jié)果識別感官張閉狀態(tài)。

一種感官張閉狀態(tài)的識別客戶端，所述客戶端被設(shè)置成，包括：

信息獲取單元，用于獲取包括人臉區(qū)域的幀圖片信息；

第一處理單元，用于獲取當(dāng)前幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第一特征信息，計算得到第一特征參數(shù)；還用于根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列中獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片；還用于獲取所述參考幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第二特征信息，計算得到所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)；還用于將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值；還用于比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大?。贿€用于根據(jù)比較結(jié)果識別出感官張閉狀態(tài)；

第二處理單元，用于根據(jù)所述第一處理單元得到的感官張閉狀態(tài)執(zhí)行相應(yīng)的操作處理。

由以上本申請實施例提供的技術(shù)方案可見，本申請實施例通過當(dāng)前幀圖片中記錄的用戶感官的第一特征信息計算出第一特征參數(shù)；以及根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片，根據(jù)所述參考幀圖片中的記錄的感官第二特征信息計算出所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)，并將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值；接著，比較第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大??；最后，通過比較結(jié)果來識別感官張閉狀態(tài)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請實施例針對每個用戶都記錄了相應(yīng)的感官張閉狀態(tài)對應(yīng)的第二特征參數(shù)，克服了每個人感官的形狀、大小、以及個人習(xí)慣等差異導(dǎo)致的感官張閉狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)不一的問題，可以有效提高感官張閉狀態(tài)識別的準(zhǔn)確率，改善了用戶體驗。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請中記載的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別方法的流程示意圖；

圖2是本申請實施例提供的計算出第一特征參數(shù)過程的流程示意圖；

圖3是本申請實施例提供的一種嘴巴的第一特征信息的位置示意圖；

圖4是本申請實施例提供的一種眼睛的第一特征信息的位置示意圖；

圖5是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的一種示意圖；

圖6是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的另一種示意圖；

圖7是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的另一種示意圖；

圖8是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的另一種示意圖。

具體實施方式

本申請實施例提供一種感官張閉狀態(tài)的識別方法、裝置及客戶端。該識別感官張閉狀態(tài) 的方法可以應(yīng)用在任何一種可以記錄攝幀序列的電子設(shè)備中，例如移動智能電話、平板電子設(shè)備、便攜式計算機(例如筆記本電腦等)、個人數(shù)字助理(PDA)、桌面型計算機等可以通過攝像裝置記錄幀圖片的設(shè)備等。

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本申請中的技術(shù)方案，下面將結(jié)合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本申請保護的范圍。

以下以幾個具體的例子詳細說明本申請實施例的具體實現(xiàn)。需要說明的是，一般的，感官張閉狀態(tài)的識別多用于利用攝像裝置拍攝的視頻流信息處理中，例如監(jiān)控設(shè)備，或者用戶使用手機攝像頭視頻拍攝等。本申請?zhí)峁┑淖R別感官張閉狀態(tài)的方法可以包括但不限于視頻流的信息處理，在其他的一些圖像序列中感官張閉狀態(tài)的應(yīng)用場景中連續(xù)圖畫或電影膠片數(shù)字信息中的感官張閉狀態(tài)等仍然可以使用本申請方案。為便于清楚的描述本申請方案，本實施例中可以以用戶使用手機前置攝像頭進行自拍的應(yīng)用場景進行說明。

以下首先介紹本申請一種感官張閉狀態(tài)的識別方法的實施例。圖1是說明根據(jù)本申請某些實施例提供的識別感官張閉狀態(tài)的方法的流程示意圖，雖然下文描述流程包括以特定順序出現(xiàn)的多個操作，但是應(yīng)該清楚了解，這些過程可以包括更多或更少的操作，這些操作可以順序執(zhí)行或并行執(zhí)行(例如使用并行處理器或多線程環(huán)境)。在一個具體的實施例中，該方法包括：

S110：獲取當(dāng)前幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第一特征信息，根據(jù)所述感官的第一特征信息計算得到第一特征參數(shù)。

在實際應(yīng)用中，在識別感官張閉狀態(tài)時，用戶可以使用手機前置攝像頭錄制一段視頻，利用該視頻記錄當(dāng)前用戶一段時間內(nèi)感官張閉狀態(tài)的情況，視頻錄制結(jié)束時的幀圖片可以作為當(dāng)前幀圖片。所述獲取當(dāng)前幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第一特征信息，根據(jù)所述感官的第一特征信息計算得到第一特征參數(shù)，具體的，結(jié)合附圖2，圖2是計算出第一特征參數(shù)過程的流程示意圖，該過程可以包括：

S111：采集當(dāng)前幀圖片，確定所述當(dāng)前幀圖片中的人臉區(qū)域。

在一些實施例中，可以采集當(dāng)前幀圖片，確定所述當(dāng)前幀圖片中的人臉區(qū)域。具體的，為了減少計算量可以在采集所述當(dāng)前幀圖片之后，對所述當(dāng)前幀圖片進行灰度化處理；然后，可以采用人臉檢測技術(shù)確定所述當(dāng)前幀圖片中的人臉區(qū)域，比如利用Adaboost算法檢測所述當(dāng)前幀圖片中的人臉區(qū)域。

在一些實施例中，在采用Adaboost算法檢測之前，可以根據(jù)人臉跟蹤的結(jié)果縮小檢測范 圍，且在檢測的過程中，可以根據(jù)計算或設(shè)計需求減少Adaboost分類器的級聯(lián)個數(shù)，達到減少計算量的效果。

需要說明的是，本申請實施例中人臉檢測技術(shù)并不僅限于上述的Adaboost算法，在實際應(yīng)用中，還可以包括其他方式，本申請實施例并不以此為限。

S112：在所述當(dāng)前幀圖片中的人臉區(qū)域定位出感官的第一特征信息。

在一些實施例中，在確定所述當(dāng)前幀圖片中的人臉區(qū)域之后，可以在所述當(dāng)前幀圖片中的人臉區(qū)域定位出感官的第一特征信息。具體的，可以采用的特征點定位方法定位出感官的特征點，將定位出的所述感官的特征點作為感官的特征信息。采用的特征點定位方法可以包括Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment論文中的SDM方法和/或Face Alignment by Explicit Shape Regression論文中提到的ESR方法。

需要說明的是，本申請實施例中所述的特征點定位方法不限于上述的SDM方法和ESR方法，在實際應(yīng)用中，還可以包括其他方法，本申請實施例并不以此為限。

此外，所述感官的第一特征信息可以預(yù)先設(shè)置?？梢愿鶕?jù)面對不同的應(yīng)用場景確定需要處理的感官，具體的例如，所述感官可以包括下述中的至少一種：嘴巴，眼睛。本申請所述的感官張閉狀態(tài)的識別方法可以實現(xiàn)對人臉中眼睛或嘴巴的張閉狀態(tài)的識別。具體的應(yīng)用場景中，例如當(dāng)所述感官為嘴巴時，所述感官的第一特征信息可以至少包括下述之一：所述感官的第一特征信息可以包括所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴左右嘴角的位置信息、所述嘴巴上嘴唇的上邊界位置信息和所述嘴巴下嘴唇的下邊界位置信息；所述感官的第一特征信息可以包括所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的下邊界位置信息和所述嘴巴下嘴唇的上邊界位置信息。如圖3所示，圖3是一種嘴巴的第一特征信息的位置示意圖，其中包括嘴巴的左嘴角位置A,嘴巴的右嘴角位置B，嘴巴上嘴唇的上邊界位置C，嘴巴下嘴唇的下邊界位置D，嘴巴上嘴唇的下邊界位置E，嘴巴下嘴唇的上邊界位置F。

當(dāng)所述感官為眼睛時，所述感官的第一特征信息可以至少包括下述之一：所述感官的第一特征信息可以包括所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中至少一只眼睛的左右眼角位置信息和所述眼睛的眼皮上下邊界位置信息；所述感官的第一特征信息可以包括所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中至少一只眼睛的眼皮上下邊界位置信息。如圖4所示，圖4是一種眼睛的第一特征信息的位置示意圖，其中包括眼睛的左眼角位置G，眼睛的右眼角位置H，眼睛的眼皮上邊界位置I，眼睛的眼皮下邊界位置J。

需要說明的是，本申請實施例中所述感官的第一特征信息并不僅限與上述的情況，在實際應(yīng)用中，還可以根據(jù)具體的應(yīng)用情況做相應(yīng)的調(diào)整，本申請實施例并不以此為限。

S113：根據(jù)所述感官的第一特征信息計算得到第一特征參數(shù)。

在一些實施例中，可以根據(jù)所述感官的第一特征信息計算得到第一特征參數(shù)。具體的，當(dāng)所述感官為嘴巴時，所述第一特征參數(shù)可以至少包括下述之一：所述第一特征參數(shù)可以包括所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的上邊界位置和所述嘴巴下嘴唇的下邊界位置的距離差與所述嘴巴的左右嘴角距離差的比值；所述第一特征參數(shù)可以包括所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的下邊界位置和所述嘴巴下嘴唇的上邊界位置的差值。當(dāng)所述感官為眼睛時，所述第一特征參數(shù)可以至少包括下述之一：所述第一特征參數(shù)可以包括所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中眼睛眼皮上下邊界位置距離差與所述眼睛左右眼角距離差的比值；所述第一特征參數(shù)可以包括所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中眼睛的眼皮下邊界位置和所述眼睛的眼皮上邊的差值。

需要說明的是，本申請實施例中所述第一特征參數(shù)并不僅限與上述的計算方法得到的結(jié)果，在實際應(yīng)用中，還可以根據(jù)具體的應(yīng)用情況做相應(yīng)的調(diào)整，本申請實施例并不以此為限。

S120：根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片。

在一些實施例，可以根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片。具體的，所述預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片可以包括從所述當(dāng)前幀圖片所在幀序列獲取的預(yù)設(shè)數(shù)量的幀圖片。

在一些實施例中，根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片可以包括等間隔從所述當(dāng)前幀圖片所在幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片。根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片可以包括從所述當(dāng)前幀圖片所在幀序列的預(yù)設(shè)視頻段獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片。

S130：獲取所述參考幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第二特征信息，根據(jù)所述感官的第二特征信息計算得到所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)。

在一些實施例中，在步驟S120獲取所述預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片之后，可以獲取所述參考幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第二特征信息，根據(jù)所述感官的第二特征信息計算得到所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)。具體的，可以包括確定所述參考幀圖片中的人臉區(qū)域；在所述參考幀圖片中的人臉區(qū)域定位出感官的第二特征信息；根據(jù)所述感官的第二特征信息計算得到所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)。

此外，所述感官的第二特征信息可以預(yù)先設(shè)置，具體的，所述感官的第二特征信息可以包括所述參考幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴左右嘴角的位置信息、所述嘴巴上嘴唇的上邊界位置信息和所述嘴巴下嘴唇的下邊界位置信息；所述感官的第二特征信息還可以包括所 述參考幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的下邊界位置信息和所述嘴巴下嘴唇的上邊界位置信息。所述感官的第二特征信息還可以包括所述參考幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中至少一只眼睛的左右眼角位置信息和所述眼睛的眼皮上下邊界位置信息；所述感官的第二特征信息還可以包括所述參考幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中至少一只眼睛的眼皮上下邊界位置信息。

需要說明的是，本申請實施例中所述感官的第二特征信息并不僅限與上述的情況，在實際應(yīng)用中，還可以根據(jù)具體的應(yīng)用情況做相應(yīng)的調(diào)整，本申請實施例并不以此為限。

此外，所述第二特征參數(shù)可以包括所述參考幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的上邊和所述嘴巴下嘴唇的下邊距離差與所述嘴巴左右嘴角距離差的比值；所述第二特征參數(shù)還可以包括所述參考幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的下邊和所述嘴巴下嘴唇的上邊的差值；所述第二特征參數(shù)還可以包括所述參考幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中眼睛眼皮上下邊距離差與所述眼睛左右眼角距離差的比值；所述第二特征參數(shù)還可以包括所述參考幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中眼睛的眼皮下邊和所述眼睛的眼皮上邊的差值。

需要說明的是，本申請實施例中所述第二特征參數(shù)并不僅限與上述的計算方法得到的結(jié)果，在實際應(yīng)用中，還可以根據(jù)具體的應(yīng)用情況做相應(yīng)的調(diào)整，本申請實施例并不以此為限。

進一步的，在實際應(yīng)用中，拍攝過程中可能出現(xiàn)當(dāng)前用戶中途離開攝像頭或者換了用戶進入攝像頭拍攝范圍的情況。為了避免這種情況導(dǎo)致獲得的第二特征參數(shù)對當(dāng)前幀圖片中用戶感官張閉狀態(tài)不一定具有參考性的問題，所述方法還可以包括：在當(dāng)前幀圖片之前的指定幀圖片中檢測是否存在人臉區(qū)域；具體的，所述指定幀圖片可以包括所述當(dāng)前幀圖片之前的預(yù)設(shè)幀的幀圖片。比如在所述當(dāng)前幀圖片之前的第五幀圖片中檢測是否存在人臉區(qū)域。

進一步的，基于在所述指定幀圖片中檢測到人臉區(qū)域的檢測結(jié)果，可以將所述第二特征參數(shù)作為當(dāng)前幀圖片中用戶的感官的歷史記錄參數(shù)，執(zhí)行步驟S140。

進一步的，當(dāng)判斷出在所述當(dāng)前幀圖片之前的指定幀圖片沒有檢測到人臉區(qū)域時，可以確定拍攝過程中可能出現(xiàn)人中途離開攝像頭或者換了一個人進入攝像頭拍攝范圍的情況，那么可以刪除上述計算得到的第二特征參數(shù)。優(yōu)選的，還可以提示用戶重新拍攝視頻以進行識別感官張閉狀態(tài)的操作。

S140：將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值。

在一些實施例中，在步驟S130之后，可以將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值。具體的，可以將預(yù)設(shè)數(shù)量的所 述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值由小到大排序，也可以將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值由大到小排序。

在一個具體的實施例中，以將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值由小到大排序為例，靠前部分的第二特征參數(shù)可能是感官閉狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，后面部分的第二特征參數(shù)可能是感官張狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，本實施例中可以預(yù)先設(shè)置第10％的感官閉狀態(tài)下的數(shù)據(jù)作為參考閾值。所述參考閾值可以作為用戶感官張閉狀態(tài)的臨界值。

S150：比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大小。

在一些實施例中，在步驟S140之后，可以比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大小。

S160：根據(jù)比較結(jié)果識別人感官張閉狀態(tài)。

在一些實施例中，當(dāng)步驟S150中的比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)大于所述參考閾值時，確定感官狀態(tài)為張；當(dāng)步驟S150中的比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)小于等于所述參考閾值時，確定感官狀態(tài)為閉。

進一步的，在一些實施例中，在步驟S130之后，還可以包括：

S170：比較所述參考閾值與預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)閾值的數(shù)值大小，當(dāng)比較結(jié)果為所述參考閾值小于等于所述預(yù)設(shè)閾值時，將所述參考閾值作為第一參考閾值；否則，將所述預(yù)設(shè)閾值作為第一參考閾值。

在實際應(yīng)用中，可能出現(xiàn)在視頻錄制的一開始用戶就保持張嘴狀態(tài)的情況，那么所述參考閾值可能偏大，導(dǎo)致直接利用所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值比較的時候，無法識別出感官閉的狀態(tài)。因此，可以預(yù)先設(shè)定一個根據(jù)符合常規(guī)情況的預(yù)設(shè)閾值作為感官張閉狀態(tài)的臨界值。例如本實施例中所述預(yù)設(shè)閾值可以設(shè)置為1.2。

由此可見，可以比較所述參考閾值與預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)閾值的數(shù)值大小，將所述參考閾值與所述預(yù)設(shè)閾值中數(shù)值較小的值作為第一參考閾值。

相應(yīng)的，步驟S150中所述比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大小可以包括比較所述第一特征參數(shù)與所述第一參考閾值的數(shù)值大小。

此外，步驟S160中所述根據(jù)比較結(jié)果識別人感官張閉狀態(tài)可以包括當(dāng)比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)大于所述第一參考閾值時，確定感官狀態(tài)為張；當(dāng)比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)小于等于所述第一參考閾值時，確定感官狀態(tài)為閉。

進一步的，在一些實施例中，在步驟S130之后，還可以包括：

S180：比較所述參考閾值與預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)閾值的數(shù)值大小，當(dāng)比較結(jié)果為所述參考閾值小于等于所述預(yù)設(shè)閾值時，將所述參考閾值與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的乘積結(jié)果作為第二參考閾值；否則，將所述預(yù)設(shè)閾值與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的乘積結(jié)果作為第二參考閾值。

在實際應(yīng)用中，可能出現(xiàn)在視頻錄制的一開始用戶就保持張嘴狀態(tài)的情況，也可能出現(xiàn)在視頻錄制的一開始用戶就保持張嘴狀態(tài)等情況。那么比較所述參考閾值與預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)閾值的數(shù)值大小，將所述參考閾值與所述預(yù)設(shè)閾值中數(shù)值較小值的乘以預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)，將乘積結(jié)果作為第二參考閾值。這里通過將所述參考閾值與所述預(yù)設(shè)閾值中數(shù)值較小值的乘以預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的方式，可以避免在視頻錄制的一開始用戶就保持張嘴狀態(tài)的情況而導(dǎo)致的預(yù)設(shè)閾值過小的問題。例如本實施例中所述預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)可以設(shè)置為1.8。

相應(yīng)的，步驟S150中所述比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大小可以包括比較所述第一特征參數(shù)與所述第二參考閾值的數(shù)值大小。

此外，步驟S160中所述根據(jù)比較結(jié)果識別人感官張閉狀態(tài)可以包括當(dāng)比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)大于所述第二參考閾值時，確定感官狀態(tài)為張；當(dāng)比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)小于等于所述第二參考閾值時，確定感官狀態(tài)為閉。

進一步的，在一些實施例中，所述方法還可以包括：

S190：基于識別出的所述感官張閉狀態(tài)執(zhí)行相應(yīng)的操作處理。

在一些實施例中，可以設(shè)置一個或多個指定應(yīng)用基于上述識別出的感官張閉狀態(tài)來執(zhí)行相應(yīng)的操作處理。例如，可以設(shè)置影音播放應(yīng)用可以根據(jù)識別出的嘴巴張的狀態(tài)執(zhí)行點擊的操作，或者根據(jù)一只眼睛張的狀態(tài)，一只眼睛閉的狀態(tài)執(zhí)行點擊的操作等。

由此可見，本申請一種感官張閉狀態(tài)的識別方法的實施例通過當(dāng)前幀圖片中記錄的用戶感官的第一特征信息計算出第一特征參數(shù)；以及根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片，根據(jù)所述參考幀圖片中的記錄的感官第二特征信息計算出所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)，并將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值；接著，比較第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大?。蛔詈?，通過比較結(jié)果來識別感官張閉狀態(tài)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請實施例針對每個用戶都記錄了相應(yīng)的感官張閉狀態(tài)對應(yīng)的第二特征參數(shù)，克服了每個人感官的形狀、大小、以及個人習(xí)慣等差異導(dǎo)致的感官張閉狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)不一的問題，可以有效提高感官張閉狀態(tài)識別的準(zhǔn)確率，改善了用戶體驗。

以下介紹本申請一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的實施例，圖5是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的一種示意 圖，結(jié)合附圖5，該裝置500可以包括：

第一位置獲取模塊510，可以用于獲取當(dāng)前幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第一特征信息；

第一計算模塊520，可以用于根據(jù)所述感官的第一特征信息計算得到第一特征參數(shù)；

第一數(shù)據(jù)處理模塊530，可以根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片；

第二位置獲取模塊540，可以用于獲取所述參考幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第二特征信息；

第二計算模塊550，可以用于根據(jù)所述感官的第二特征信息計算得到所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)；

第二數(shù)據(jù)處理模塊560，可以用于將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值；

第一比較模塊570，可以用于比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大??；

識別模塊580，可以用于根據(jù)比較結(jié)果識別感官張閉狀態(tài)。

本申請?zhí)峁┑母泄購堥]狀態(tài)的識別裝置針對每個用戶都記錄了相應(yīng)的感官張閉狀態(tài)對應(yīng)的第二特征參數(shù)，克服了每個人感官的形狀、大小、以及個人習(xí)慣等差異導(dǎo)致的感官張閉狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)不一的問題，可以有效提高感官張閉狀態(tài)識別的準(zhǔn)確率，改善了用戶體驗。

圖6是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的另一種示意圖，在一種實施例中，結(jié)合附圖6，該裝置500還可以包括：

檢測模塊590，可以用于在當(dāng)前幀圖片之前的指定幀圖片中檢測是否存在人臉區(qū)域；

相應(yīng)地，所述第二數(shù)據(jù)處理模塊560包括：基于在所述指定幀圖片中檢測到人臉區(qū)域的檢測結(jié)果，執(zhí)行將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值的操作。

所述檢測模塊590通過判斷在所述當(dāng)前幀圖片之前的指定幀圖片中是否檢測到人臉區(qū)域的方法可以有效避免拍攝過程中出現(xiàn)的當(dāng)前用戶中途離開攝像頭或者換了一個用戶進入攝像頭拍攝范圍的情況導(dǎo)致的獲得的第二特征參數(shù)對感官張閉狀態(tài)不一定具有參考性的問題，大大增加識別感官張閉狀態(tài)的準(zhǔn)確率。

圖7是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的另一種示意圖，一種實施例中，結(jié)合附圖7，該裝置500還可以包括：

第三數(shù)據(jù)處理模塊591，可以用于在第二數(shù)據(jù)處理模塊560將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值之后，比較所述參考閾值與預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)閾值的數(shù)值大小，當(dāng)比較結(jié)果為所述參考閾值小于等于所述預(yù)設(shè)閾值時，將所述參考閾值作為第一參考閾值；否則，將所述預(yù)設(shè) 閾值作為第一參考閾值；

相應(yīng)的，所述第一比較模塊570可以包括比較所述第一特征參數(shù)與所述第一參考閾值的數(shù)值大小。

所述第三數(shù)據(jù)處理模塊591通過比較所述參考閾值與預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)閾值的數(shù)值大小，當(dāng)比較結(jié)果為所述參考閾值小于等于所述預(yù)設(shè)閾值時，將所述參考閾值與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的乘積結(jié)果作為第二參考閾值；否則，將所述預(yù)設(shè)閾值與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的乘積結(jié)果作為第二參考閾值的方法可以解決因視頻錄制的一開始用戶就保持張嘴狀態(tài)的導(dǎo)致所述參考閾值可能偏大而無法識別出感官閉的狀態(tài)的問題，大大增加識別感官張閉狀態(tài)的準(zhǔn)確率。

圖8是本申請實施例提供的一種感官張閉狀態(tài)的識別一種感官張閉狀態(tài)的識別裝置的另一種示意圖，一種實施例中，結(jié)合附圖8，該裝置500還可以包括：

第四數(shù)據(jù)處理模塊592，可以用于在第二數(shù)據(jù)處理模塊560將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值之后，比較所述參考閾值與預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)閾值的數(shù)值大小，當(dāng)比較結(jié)果為所述參考閾值小于等于所述預(yù)設(shè)閾值時，將所述參考閾值與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的乘積結(jié)果作為第二參考閾值；否則，將所述預(yù)設(shè)閾值與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的乘積結(jié)果作為第二參考閾值；

相應(yīng)的，所述第一比較模塊570可以包括比較所述第一特征參數(shù)與所述第二參考閾值的數(shù)值大小。

所述第四數(shù)據(jù)處理模塊592通過比較所述參考閾值與預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)閾值的數(shù)值大小，將所述參考閾值與所述預(yù)設(shè)閾值中數(shù)值較小的乘以預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)，將乘積結(jié)果作為第二參考閾值?？梢员苊庠谝曨l錄制的一開始用戶就保持張嘴狀態(tài)的情況，或在視頻錄制的一開始用戶就保持張嘴狀態(tài)等情況導(dǎo)致的不能準(zhǔn)確識別感官張閉狀態(tài)問題，大大增加識別感官張閉狀態(tài)的準(zhǔn)確率。

一種實施例中，當(dāng)所述感官為嘴巴時，所述感官的第一特征信息可以至少包括下述之一：

所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴左右嘴角的位置信息、所述嘴巴上嘴唇的上邊界位置信息和所述嘴巴下嘴唇的下邊界位置信息；

所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的下邊界位置信息和所述嘴巴下嘴唇的上邊界位置信息。

一種實施例中，當(dāng)所述感官為眼睛時，所述感官的第一特征信息可以至少包括下述之一：

所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中至少一只眼睛的左右眼角位置信息和所述眼睛的眼皮上下邊界位置信息；

所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中至少一只眼睛的眼皮上下邊界位置信息。

一種實施例中，當(dāng)所述感官為嘴巴時，所述第一特征參數(shù)可以至少包括下述之一：

所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的上邊界位置和所述嘴巴下嘴唇的下邊界位置的距離差與所述嘴巴的左右嘴角距離差的比值；

所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中嘴巴上嘴唇的下邊界位置和所述嘴巴下嘴唇的上邊界位置的差值。

一種實施例中，當(dāng)所述感官為眼睛時，所述第一特征參數(shù)可以至少包括下述之一：

所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中眼睛眼皮上下邊界位置距離差與所述眼睛左右眼角距離差的比值；

所述當(dāng)前幀圖片中檢測到的人臉區(qū)域中眼睛的眼皮下邊界位置和所述眼睛的眼皮上邊的差值。

一種實施例中，所述第一數(shù)據(jù)處理模塊可以至少包括下述單元之一：

第一圖片獲取單元，可以用于等間隔從所述當(dāng)前幀圖片所在幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片；

第二圖片獲取單元，可以用于從所述當(dāng)前幀圖片所在幀序列的預(yù)設(shè)視頻段獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片。

一種實施例中，所述識別模塊580可以包括：

第一確定單元，可以用于當(dāng)?shù)谝槐容^模塊570的比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)大于所述參考閾值時，確定所述感官狀態(tài)為張；

第二確定單元，可以用于當(dāng)?shù)谝槐容^模塊570的比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)小于等于所述參考閾值時，確定所述感官狀態(tài)為閉；

或，

第三確定單元，可以用于當(dāng)?shù)谝槐容^模塊570的比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)大于所述第一參考閾值時，確定所述感官狀態(tài)為張；

第四確定單元，可以用于當(dāng)?shù)谝槐容^模塊570的比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)小于等于所述第一參考閾值時，確定所述感官狀態(tài)為閉；

或，

第五確定單元，可以用于當(dāng)?shù)谝槐容^模塊570的比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)大于所述第二參考閾值時，確定感官狀態(tài)為張；

第六確定單元，可以用于當(dāng)?shù)谝槐容^模塊570的比較結(jié)果為所述第一特征參數(shù)小于等于所述第二參考閾值時，確定所述感官狀態(tài)為閉。

一種實施例中，所述裝置500還可以包括：

執(zhí)行模塊，可以用于基于識別出的所述感官張閉狀態(tài)執(zhí)行相應(yīng)的操作處理。

本申請所述的裝置中，可以設(shè)置一個或多個指定應(yīng)用基于上述識別出的感官張閉狀態(tài)來執(zhí)行相應(yīng)的操作處理。例如，可以設(shè)置影音播放應(yīng)用可以根據(jù)識別出的嘴巴張的狀態(tài)執(zhí)行點擊的操作，或者根據(jù)一只眼睛張的狀態(tài)，一只眼睛閉的狀態(tài)執(zhí)行點擊的操作等。所述指定應(yīng)用可以包括在本申請裝置的執(zhí)行模塊中。一些實施例中也可以為其他的第三方模塊中的應(yīng)用，如其他設(shè)備模塊或同一終端不同功能模塊中的應(yīng)用。此時本申請所述裝置的執(zhí)行模塊可以向所述第三方模塊中的應(yīng)用發(fā)送基于識別出的所述感官張閉狀態(tài)執(zhí)行相應(yīng)的操作處理，所述第三方模塊中的應(yīng)用可以進行相應(yīng)的操作。

本申請實施例另一方面還提供一種感官張閉狀態(tài)的識別客戶端，所述客戶端被設(shè)置成，包括：

信息獲取單元，可以用于獲取包括人臉區(qū)域的幀圖片信息；

第一處理單元，可以用于獲取當(dāng)前幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第一特征信息，計算得到第一特征參數(shù)；還可以用于根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列中獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片；還可以用于獲取所述參考幀圖片中人臉區(qū)域的感官的第二特征信息，計算得到所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)；還可以用于將預(yù)設(shè)數(shù)量的所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值；還可以用于比較所述第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大小；還可以用于根據(jù)比較結(jié)果識別出感官張閉狀態(tài)；

第二處理單元，可以用于根據(jù)所述第一處理單元得到的感官張閉狀態(tài)執(zhí)行相應(yīng)的操作處理。

由此可見，本申請一種感官張閉狀態(tài)的識別方法、裝置及客戶端的實施例通過當(dāng)前幀圖片中記錄的用戶感官的第一特征信息計算出第一特征參數(shù)；以及根據(jù)預(yù)設(shè)選取規(guī)則從所述當(dāng)前幀圖片所在的幀序列獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的參考幀圖片，根據(jù)所述參考幀圖片中的記錄的感官第二特征信息計算出所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)，并將預(yù)設(shè)數(shù)量的出所述參考幀圖片的第二特征參數(shù)按數(shù)值大小排序，將在預(yù)設(shè)位的第二特征參數(shù)作為參考閾值；接著，比較第一特征參數(shù)與所述參考閾值的數(shù)值大??；最后，通過比較結(jié)果來識別感官張閉狀態(tài)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請實施例針對每個用戶都記錄了相應(yīng)的感官張閉狀態(tài)對應(yīng)的第二特征參數(shù)，克服了每個人感官的形狀、大小、以及個人習(xí)慣等差異導(dǎo)致的感官張閉狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)不一的問題，可以有效提高感官張閉狀態(tài)識別的準(zhǔn)確率，改善了用戶體驗。

盡管本申請內(nèi)容中提到圖片信息數(shù)據(jù)處理的描述，但是，本申請并不局限于必須是完全標(biāo)準(zhǔn)或者所提及的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用環(huán)境的情況。本申請中各個實施例中所涉及的上述描述僅是本申請中的一些實施例中的應(yīng)用，在某些其他的框架中也可以實行上述本申請各實施例的方 案。當(dāng)然，在符合本申請上述各實施例的中所述的處理方法步驟的其他無創(chuàng)造性的變形，仍然可以實現(xiàn)相同的申請，在此不再贅述。

雖然本申請?zhí)峁┝巳鐚嵤├蛄鞒虉D所述的方法操作步驟，但基于常規(guī)或者無創(chuàng)造性的手段可以包括更多或者更少的操作步驟。實施例中列舉的步驟順序僅僅為眾多步驟執(zhí)行順序中的一種方式，不代表唯一的執(zhí)行順序。在實際中的裝置或客戶端產(chǎn)品執(zhí)行時，可以按照實施例或者附圖所示的方法順序執(zhí)行或者并行執(zhí)行(例如并行處理器或者多線程處理的環(huán)境)。

上述實施例闡明裝置或模塊，具體可以由計算機芯片或?qū)嶓w實現(xiàn)，或者由具有某種功能的產(chǎn)品來實現(xiàn)。為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種模塊分別描述。當(dāng)然，在實施本申請時可以把各模塊的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現(xiàn)，例如第一圖片獲取單元和第二圖片獲取單元可以是同一CPU進行處理。也可以將實現(xiàn)同一功能的模塊由多個子模塊或子單元的組合實現(xiàn)。

本領(lǐng)域技術(shù)人員也知道，除了以純計算機可讀程序代碼方式實現(xiàn)控制器以外，完全可以通過將方法步驟進行邏輯編程來使得控制器以邏輯門、開關(guān)、專用集成電路、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現(xiàn)相同功能。因此這種控制器可以被認(rèn)為是一種硬件部件，而對其內(nèi)部包括的用于實現(xiàn)各種功能的裝置也可以視為硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)?；蛘呱踔?，可以將用于實現(xiàn)各種功能的裝置視為既可以是實現(xiàn)方法的軟件模塊又可以是硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)。

本申請可以在由計算機執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對象、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、類等等。也可以在分布式計算環(huán)境中實踐本申請，在這些分布式計算環(huán)境中，由通過通信網(wǎng)絡(luò)而被連接的遠程處理設(shè)備來執(zhí)行任務(wù)。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以位于包括存儲設(shè)備在內(nèi)的本地和遠程計算機存儲介質(zhì)中。

通過以上的實施方式的描述可知，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本申請可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)?；谶@樣的理解，本申請的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品可以存儲在存儲介質(zhì)中，如ROM/RAM、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，移動終端，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本申請各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。

本說明書中的各個實施例采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同或相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。本申請可用于眾多通用或?qū)Ｓ玫挠嬎銠C系統(tǒng)環(huán)境或配置中。例如：個人計算機、服務(wù)器計算機、手持設(shè)備或便攜式設(shè) 備、平板型設(shè)備、移動通信終端、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器的系統(tǒng)、可編程的電子設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)PC、小型計算機、大型計算機、包括以上任何系統(tǒng)或設(shè)備的分布式計算環(huán)境等等。

雖然通過實施例描繪了本申請，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員知道，本申請有許多變形和變化而不脫離本申請的精神，希望所附的權(quán)利要求包括這些變形和變化而不脫離本申請的精神。