本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)、社會、文化的快速發(fā)展，越來越多外來人口流向城市，使得城市人口增加。城市人口的增加在加快城市化進(jìn)程的同時(shí)，也給城市管理帶來更大的挑戰(zhàn)，雖然，視頻監(jiān)控技術(shù)為城市安全提供了技術(shù)支持，且目前來看，包括多個(gè)攝像頭的監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)在城市中應(yīng)用來對一個(gè)區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，但是由于攝像頭的數(shù)目較多，且每個(gè)攝像頭的功能較為獨(dú)立，通常情況下，建立入庫則需要管理員尋找到目標(biāo)，對目標(biāo)進(jìn)行盤查，以獲取該目標(biāo)的入庫信息，入庫過程相當(dāng)繁瑣。因此，如何通過攝像頭實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)進(jìn)行快速入庫(即將該目標(biāo)錄入到監(jiān)控系統(tǒng))的方式亟待解決。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置及存儲介質(zhì)，可實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)進(jìn)行快速入庫處理。

本發(fā)明實(shí)施例第一方面提供了一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：

通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像；

對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集；

根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)所述待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。

結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面，在第一方面的第一種可能實(shí)施方式中，所述對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集，包括：

對所述人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到p個(gè)特征點(diǎn)，所述p為大于1的整數(shù)；

對所述p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，所述q為小于所述p且大于1的整數(shù)；

將所述q個(gè)特征點(diǎn)中每一特征點(diǎn)的方向以及位置作為特征參數(shù)，得到所述q個(gè)特征參數(shù)；

對所述人臉圖像進(jìn)行輪廓提取，得到k個(gè)特征輪廓，并將所述k個(gè)特征輪廓作為特征參數(shù)，得到所述k個(gè)特征參數(shù)；

將所述q個(gè)特征參數(shù)以及所述k個(gè)特征參數(shù)合成所述特征參數(shù)集。

如此，上述本實(shí)施例，從特征點(diǎn)維度出發(fā)，對人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，還對特征點(diǎn)提取后得到的特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，可得到魯棒性較好的特征點(diǎn)，并選取篩選后的特征點(diǎn)的方向以及位置作為特征參數(shù)，相較于現(xiàn)有技術(shù)中僅僅依靠特征點(diǎn)個(gè)數(shù)對人臉圖像進(jìn)行標(biāo)記，該方式可以準(zhǔn)確通過特征點(diǎn)標(biāo)記人臉圖像，另外，又從輪廓角度出發(fā)，對人臉圖像進(jìn)行輪廓提取，得到特征輪廓，將其當(dāng)作特征參數(shù)，可將從兩個(gè)維度得到的特征參數(shù)合成特征參數(shù)集，通過特征點(diǎn)以及輪廓兩個(gè)方向?qū)θ四槇D像進(jìn)行標(biāo)記，這樣得到的特征參數(shù)集更能反映出人臉圖像，有利于在后續(xù)應(yīng)用中提高人臉匹配的精度。

結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第一種可能實(shí)施方式，在第一方面的第二種可能實(shí)施方式中，所述對所述p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，包括：

確定所述p個(gè)特征點(diǎn)的中心特征點(diǎn)；

從所述p個(gè)特征點(diǎn)中選取以所述中心特征點(diǎn)為圓心，且處于預(yù)設(shè)半徑范圍內(nèi)的特征點(diǎn)，得到所述q個(gè)特征點(diǎn)。

如此，上述本實(shí)施例，可以從待篩選的特征點(diǎn)中選取一個(gè)中心特征點(diǎn)，以該中心特征點(diǎn)為圓心，預(yù)設(shè)半徑范圍內(nèi)的特征點(diǎn)，由于中心特征點(diǎn)往往較為穩(wěn)定，另外，圖像中的變化也是漸變的，因而，該中心特征點(diǎn)周圍的特征點(diǎn)也較為穩(wěn)定，通過該方式，可快速實(shí)現(xiàn)對特征點(diǎn)進(jìn)行篩選。

結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面或第一方面的第一種或第二種可能實(shí)施方式，在第一方面的第三種可能實(shí)施方式中，在所述對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集之后，以及所述根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作之前，所述方法還包括：

根據(jù)所述特征參數(shù)集在所述注冊庫中進(jìn)行搜索，在未搜索到任何匹配結(jié)果時(shí)，執(zhí)行所述根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作的步驟。

如此，上述本實(shí)施例中，由于通過攝像頭進(jìn)行入庫操作，會存在一種情況，即攝像頭拍攝到的人臉圖像可能已經(jīng)存在于注冊庫中，因而，需要進(jìn)一步在注冊庫中進(jìn)行搜索，若未得到任何搜索結(jié)果，則說明上述人臉圖像不在注冊庫中，可對其進(jìn)行入庫操作，以避免同一對象重復(fù)入庫。

結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面或第一方面的第一種或第二種可能實(shí)施方式，在第一方面的第四種可能實(shí)施方式中，在所述根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作之后，所述方法還包括：

獲取所述待入庫對象的更新信息；

根據(jù)所述更新信息對所述待入庫對象的入庫信息進(jìn)行更新。

如此，上述本實(shí)施例，可在待入庫對象入庫操作完成后，還可以繼續(xù)對其入庫信息進(jìn)行更新和完善，因?yàn)槿霂焓莻€(gè)快速實(shí)現(xiàn)過程，有可能入庫時(shí)候信息不完善，那么，可先進(jìn)行入庫操作，再在攝像頭捕捉到更多信息時(shí)，再完善該待入庫對象的入庫信息，可實(shí)現(xiàn)動態(tài)更新注冊庫中的入庫信息。

本發(fā)明實(shí)施例第二方面提供了一種數(shù)據(jù)處理裝置，包括：

第一獲取單元，用于通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像；

提取單元，用于對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集；

處理單元，用于根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)所述待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。

結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面，在第二方面的第一種可能實(shí)施方式中，所述提取單元包括：

第一提取模塊，用于對所述人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到p個(gè)特征點(diǎn)，所述p為大于1的整數(shù)；

篩選模塊，用于對所述p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，所述q為小于所述p且大于1的整數(shù)；

第一確定模塊，用于將所述q個(gè)特征點(diǎn)中每一特征點(diǎn)的方向以及位置作為特征參數(shù)，得到所述q個(gè)特征參數(shù)；

第二提取模塊，用于對所述人臉圖像進(jìn)行輪廓提取，得到k個(gè)特征輪廓，并將所述k個(gè)特征輪廓作為特征參數(shù)，得到所述k個(gè)特征參數(shù)；

第二確定模塊，用于將所述q個(gè)特征參數(shù)以及所述k個(gè)特征參數(shù)合成所述特征參數(shù)集。

結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面的第一種可能實(shí)施方式，在第二方面的第二種可能實(shí)施方式中，所述篩選模塊具體用于：

用于確定所述p個(gè)特征點(diǎn)的中心特征點(diǎn)，從所述p個(gè)特征點(diǎn)中選取以所述中心特征點(diǎn)為圓心，且處于預(yù)設(shè)半徑范圍內(nèi)的特征點(diǎn)，得到所述q個(gè)特征點(diǎn)。

結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面或第二方面的第一種或第二種可能實(shí)施方式，在第二方面的第三種可能實(shí)施方式中，所述裝置還包括：

搜索單元，用于在所述提取單元對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集之后，根據(jù)所述特征參數(shù)集在所述注冊庫中進(jìn)行搜索，在所述搜索單元未搜索到任何匹配結(jié)果時(shí)，由所述處理單元執(zhí)行根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作的步驟。

結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面或第二方面的第一種或第二種可能實(shí)施方式，在第二方面的第四種可能實(shí)施方式中，所述裝置還包括：

第二獲取單元，用于在所述處理單元根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作之后，獲取所述待入庫對象的更新信息；

更新單元，用于根據(jù)所述更新信息對所述待入庫對象的入庫信息進(jìn)行更新。

本發(fā)明實(shí)施例第三方面提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如第一方面或第一方面的任一可能實(shí)施方式所述的方法。

實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，具有如下有益效果：

可以看出，通過本發(fā)明實(shí)施例，數(shù)據(jù)處理裝置可通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像，對人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集，根據(jù)身份信息和特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。從而，可利用攝像頭獲取待入庫對象的人臉圖像以及身份信息，進(jìn)一步對其人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到待入庫對象的特征參數(shù)集，進(jìn)一步進(jìn)行入庫操作，由于不用對待入庫對象進(jìn)行盤問，而是直接通過攝像頭獲取，可提高入庫效率。例如，在超市中，在監(jiān)控平臺發(fā)現(xiàn)可疑對象，由于不在現(xiàn)場無法制止可疑對象，進(jìn)而，可通過上述本發(fā)明實(shí)施例對該可疑對象進(jìn)行入庫操作，并通知工作人員對可疑對象的行為進(jìn)行制止或者事后處理。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)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是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理方法的第一實(shí)施例流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理方法的第二實(shí)施例流程示意圖；

圖3a是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理裝置的第一實(shí)施例結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3b是本發(fā)明實(shí)施例提供的圖3a所描述的數(shù)據(jù)處理裝置的提取單元的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3c是本發(fā)明實(shí)施例提供的圖3a所描述的數(shù)據(jù)處理裝置的又一結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3d是本發(fā)明實(shí)施例提供的圖3a所描述的數(shù)據(jù)處理裝置的又一結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理裝置的第二實(shí)施例結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及所述附圖中的術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于區(qū)別不同對象，而不是用于描述特定順序。此外，術(shù)語“包括”和“具有”以及它們?nèi)魏巫冃?，意圖在于覆蓋不排他的包含。例如包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備沒有限定于已列出的步驟或單元，而是可選地還包括沒有列出的步驟或單元，或可選地還包括對于這些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

在本文中提及“實(shí)施例”意味著，結(jié)合實(shí)施例描述的特定特征、結(jié)構(gòu)或特性可以包含在本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例中。在說明書中的各個(gè)位置展示該短語并不一定均是指相同的實(shí)施例，也不是與其它實(shí)施例互斥的獨(dú)立的或備選的實(shí)施例。本領(lǐng)域技術(shù)人員顯式地和隱式地理解的是，本文所描述的實(shí)施例可以與其它實(shí)施例相結(jié)合。

本發(fā)明實(shí)施例所描述數(shù)據(jù)處理裝置可以包括智能手機(jī)(如android手機(jī)、ios手機(jī)、windowsphone手機(jī)等)、平板電腦、掌上電腦、筆記本電腦、移動互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(mid，mobileinternetdevices)或穿戴式設(shè)備等，上述僅是舉例，而非窮舉，包含但不限于上述裝置，當(dāng)然，上述數(shù)據(jù)處理裝置還可以為服務(wù)器。

需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例中的數(shù)據(jù)處理裝置可與多個(gè)攝像頭連接，每一攝像頭均可用于抓拍視頻圖像，每一攝像頭均可有一個(gè)與之對應(yīng)的位置標(biāo)記，或者，可有一個(gè)與之對應(yīng)的編號。通常情況下，攝像頭可設(shè)置在公共場所，例如，學(xué)校、博物館、十字路口、步行街、寫字樓、車庫、機(jī)場、醫(yī)院、地鐵站、車站、公交站臺、超市、酒店、娛樂場所等等。攝像頭在拍攝到視頻圖像后，可將該視頻圖像保存到數(shù)據(jù)處理裝置所在系統(tǒng)的存儲器。存儲器中可存儲有多個(gè)圖像庫，每一圖像庫可包含同一人的不同視頻圖像，當(dāng)然，每一圖像庫還可以用于存儲一個(gè)區(qū)域的視頻圖像或者某個(gè)指定攝像頭拍攝的視頻圖像。

進(jìn)一步可選地，本發(fā)明實(shí)施例中，攝像頭拍攝的每一幀視頻圖像均對應(yīng)一個(gè)屬性信息，屬性信息為以下至少一種：視頻圖像的拍攝時(shí)間、視頻圖像的位置、視頻圖像的屬性參數(shù)(格式、大小、分辨率等)、視頻圖像的編號和視頻圖像中的人物特征屬性。上述視頻圖像中的人物特征屬性可包括但不僅限于：視頻圖像中的人物個(gè)數(shù)、人物位置、人物角度等等。

進(jìn)一步需要說明的是，每一攝像頭采集的視頻圖像通常為動態(tài)人臉圖像，因而，本發(fā)明實(shí)施例中可以對人臉圖像的角度進(jìn)行分析，上述角度可包括但不僅限于：水平轉(zhuǎn)動角度、俯仰角或者傾斜度。例如，可定義動態(tài)人臉圖像數(shù)據(jù)要求兩眼間距不小于30像素，建議60像素以上。水平轉(zhuǎn)動角度不超過±30°、俯仰角不超過±20°、傾斜角不超過±45°。建議水平轉(zhuǎn)動角度不超過±15°、俯仰角不超過±10°、傾斜角不超過±15°。例如，還可對人臉圖像是否被其他物體遮擋進(jìn)行篩選，通常情況下，飾物不應(yīng)遮擋臉部主要區(qū)域，飾物如深色墨鏡、口罩和夸張首飾等，當(dāng)然，也有可能攝像頭上面布滿灰塵，導(dǎo)致人臉圖像被遮擋。本發(fā)明實(shí)施例中的視頻圖像的圖片格式可包括但不僅限于：bmp，jpeg，jpeg2000，png等等，其大小可以在10-30kb之間，每一視頻圖像還可以對應(yīng)一個(gè)拍攝時(shí)間、以及拍攝該視頻圖像的攝像頭統(tǒng)一編號、與人臉圖像對應(yīng)的全景大圖的鏈接等信息(人臉圖像和全局圖片建立特點(diǎn)對應(yīng)性關(guān)系文件)。

請參閱圖1，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理方法的第一實(shí)施例流程示意圖。本實(shí)施例中所描述的數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：

101、通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像。

其中，待入庫對象的身份信息可包括但不僅限于：身份證號碼、身高、體重、家庭住址、手機(jī)號、銀行卡號、社交賬號、職業(yè)等等。在發(fā)現(xiàn)待入庫對象時(shí)，可通過攝像頭獲取該待入庫對象的人臉圖像，還可以通過攝像頭對該待入庫對象的整體圖像進(jìn)行分析，以得到該待入庫對象的身高、年齡。進(jìn)一步地，還可以將該人臉圖像發(fā)送給其他輔助系統(tǒng)(如：公安系統(tǒng)、銀行系統(tǒng)、社保系統(tǒng)等等)，由其他系統(tǒng)對該人臉圖像進(jìn)行身份識別，可以進(jìn)一步獲取該待入庫對象的身份信息，如：體重、家庭住址、手機(jī)號、銀行卡號、社交賬號、職業(yè)等等。

可選地，在執(zhí)行步驟101時(shí)，可按照如下步驟執(zhí)行：

11)、通過攝像頭獲取所述待入庫對象的m張第一圖像，所述m為大于1的整數(shù)；

12)、對所述m張第一圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)，得到所述m個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)值；

13)、從所述m個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)值中選取圖像質(zhì)量評價(jià)值大于預(yù)設(shè)質(zhì)量閾值的圖像質(zhì)量評價(jià)值，得到所述n個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)值，并獲取其對應(yīng)的第一圖像，得到所述n張第一圖像，所述n為大于1且小于所述m的整數(shù)；

14)、從所述n張第一圖像中選取最佳人臉角度的第一圖像作為所述人臉圖像；

15)、根據(jù)所述m張第一圖像確定所述待入庫對象的身份信息。

其中，上述步驟中的第一圖像可為待入庫相關(guān)的圖像，不僅僅指人臉圖像，還可以是攝像頭攝取的其他圖像，如：背影圖像，側(cè)臉圖像等等。上述第一圖像可來自于一段視頻，可對該一段視頻進(jìn)行分割處理，得到一幀一幀圖像，對每一幀圖像進(jìn)行識別，得到與待入庫對象相關(guān)的一系列圖像，當(dāng)然，該一系列圖像中不僅包含待入庫對象人臉的圖像，還可以包含待入庫對象本人但不包含其人臉的圖像，例如，待入庫對象的側(cè)身，待入庫對象的背影。實(shí)現(xiàn)中，可先采用目標(biāo)跟蹤算法對視頻進(jìn)行處理，得到對待入庫對象相關(guān)的一系列圖像，然后，可對該待入庫對象相關(guān)的每一幀圖像進(jìn)行分析，如：對每幀圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)，選取圖像質(zhì)量較好的圖像，進(jìn)一步地，分析圖像質(zhì)量較好的圖像中的每一幀圖像中人臉的角度，由于角度不一樣，其對應(yīng)的人臉圖像的信息也不一樣，通常情況下，正視角度最佳，但攝像頭捕捉的話，往往是越接近正視角度的人臉圖像越佳，再從這些圖像中選取最佳人臉角度的圖像。例如，待入庫對象在運(yùn)動過程中，較難捕捉到其人臉圖像，因而，可捕捉多張其圖像，從這些圖像中選取圖像質(zhì)量好的圖像，再從圖像質(zhì)量好的圖像中選取角度最佳的人臉圖像，如此，可選取一張合適的人臉圖像作為待入庫對象的入庫圖像，提高了對該待入庫對象的辨識準(zhǔn)確度，毫無疑問，若選擇一張人臉圖像不清晰或者角度不好的圖像作為入庫圖像，那么，其在后續(xù)使用中，則誤識別幾率較高。

上述步驟15中，可利用m張第一圖像進(jìn)行分析，得到該待入庫對象的身高、體型、臉型等等，將其作為該待入庫對象的身份信息。例如，本發(fā)明實(shí)施例用于商場或超市等監(jiān)控系統(tǒng)中，在發(fā)現(xiàn)某個(gè)可疑對象時(shí)，可通過攝像頭獲取該可疑對象的人臉圖像，以及通過攝像頭獲取其相應(yīng)的身份信息，進(jìn)而，可及時(shí)對該可疑對象進(jìn)行入庫操作。如此，即使不知道某個(gè)對象的具體身份信息，也可以對其進(jìn)行入庫處理，以便于系統(tǒng)記錄可疑對象，在其下次進(jìn)行該監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)控范圍內(nèi)，可通知工作人員及時(shí)對其進(jìn)行關(guān)注。

其中，上述步驟12中，對所述m張第一圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)，可采用如下方式：可采用至少一個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)對圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)，得到圖像質(zhì)量評價(jià)值，其中，圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)可包括但不僅限于：平均灰度、均方差、熵、邊緣保持度、信噪比等等。可定義為得到的圖像質(zhì)量評價(jià)值越大，則圖像質(zhì)量越好。

需要說明的是，由于采用單一評價(jià)指標(biāo)對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)時(shí)，具有一定的局限性，因此，可采用多個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，當(dāng)然，對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)時(shí)，并非圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)越多越好，因?yàn)閳D像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)越多，圖像質(zhì)量評價(jià)過程的計(jì)算復(fù)雜度越高，也不見得圖像質(zhì)量評價(jià)效果越好，因此，在對圖像質(zhì)量評價(jià)要求較高的情況下，可采用2～10個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)。具體地，選取圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)及哪個(gè)指標(biāo)，依據(jù)具體實(shí)現(xiàn)情況而定。當(dāng)然，也得結(jié)合具體地場景選取圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)，在暗環(huán)境下進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)和亮環(huán)境下進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)選取的圖像質(zhì)量指標(biāo)可不一樣。

可選地，在對圖像質(zhì)量評價(jià)精度要求不高的情況下，可用一個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，例如，以熵對待處理圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)值，可認(rèn)為熵越大，則說明圖像質(zhì)量越好，相反地，熵越小，則說明圖像質(zhì)量越差。

可選地，在對圖像質(zhì)量評價(jià)精度要求較高的情況下，可以采用多個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)對待評價(jià)圖像進(jìn)行評價(jià)，在多個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)對待評價(jià)圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)時(shí)，可設(shè)置該多個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)中每一圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，可得到多個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)值，根據(jù)該多個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)值及其對應(yīng)的權(quán)重可得到最終的圖像質(zhì)量評價(jià)值，例如，三個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)分別為：a指標(biāo)、b指標(biāo)和c指標(biāo)，a的權(quán)重為a1，b的權(quán)重為a2，c的權(quán)重為a3，采用a、b和c對某一圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)時(shí)，a對應(yīng)的圖像質(zhì)量評價(jià)值為b1，b對應(yīng)的圖像質(zhì)量評價(jià)值為b2，c對應(yīng)的圖像質(zhì)量評價(jià)值為b3，那么，最后的圖像質(zhì)量評價(jià)值＝a1b1+a2b2+a3b3。通常情況下，圖像質(zhì)量評價(jià)值越大，說明圖像質(zhì)量越好。

102、對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集。

其中，上述數(shù)據(jù)處理裝置可對人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取或者特征輪廓提取，將其作為特征參數(shù)集。特征提取的方式可包括但不僅限于：harris角點(diǎn)檢測算法、尺度不變特征(scaleinvariantfeaturetransform，sift)提取算法、采用分類器進(jìn)行特征提取，分類器可包括但不僅限于：支持向量機(jī)(supportvectormachine，svm)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等等。當(dāng)然，在人臉圖像不清晰的情況下，也可以對人臉圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，增強(qiáng)處理可包括以下至少一項(xiàng)：平滑處理、灰度拉伸、直方圖均衡化，如此，可提升人臉圖像的質(zhì)量，在此基礎(chǔ)上，再對增強(qiáng)后的人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集，此時(shí)，可提取更多的特征。

可選地，上述步驟102中，對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集，可包括如下步驟：

21)、對所述人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到p個(gè)特征點(diǎn)，所述p為大于1的整數(shù)；

22)、對所述p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，所述q為小于所述p且大于1的整數(shù)；

23)、將所述q個(gè)特征點(diǎn)中每一特征點(diǎn)的方向以及位置作為特征參數(shù)，得到所述q個(gè)特征參數(shù)；

24)、對所述人臉圖像進(jìn)行輪廓提取，得到k個(gè)特征輪廓，并將所述k個(gè)特征輪廓作為特征參數(shù)，得到所述k個(gè)特征參數(shù)；

25)、將所述p個(gè)特征參數(shù)以及所述k個(gè)特征參數(shù)合成所述特征參數(shù)集。

其中，數(shù)據(jù)處理裝置可先對人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到p個(gè)特征點(diǎn)，p為大于1的整數(shù)，上述p個(gè)特征點(diǎn)包括經(jīng)過預(yù)先設(shè)置的特征點(diǎn)提取算法對人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取得到的全部特征點(diǎn)，預(yù)先設(shè)置的特征點(diǎn)提取算法可包括但不僅限于：harris角點(diǎn)檢測算法、尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法(scale-invariantfeaturetransform，sift)算法，等等。由于這些特征點(diǎn)魯棒性不一定好，因而，需要對其進(jìn)行篩選，即對p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，q為小于p且大于1的整數(shù)，主要是過濾掉一些特征不明顯的特征點(diǎn)，將q個(gè)特征點(diǎn)中每一特征點(diǎn)的方向以及位置作為特征參數(shù)，其目的在于，增強(qiáng)對人臉圖像的標(biāo)記作用，因?yàn)槲恢么砹颂卣鼽c(diǎn)在人臉圖像中的坐標(biāo)位置，而方向則反映了其在該位置的指示方向，不僅豐富了特征點(diǎn)的特性，還可增強(qiáng)在人臉識別過程中的特征點(diǎn)識別難度，可提升人臉圖像的識別精度，因此，采用特征點(diǎn)的方向以及位置更能體現(xiàn)人臉圖像的特征，從而，可得到q個(gè)特征參數(shù)，其次，對人臉圖像進(jìn)行輪廓提取，得到k個(gè)特征輪廓，該k個(gè)輪廓為采用預(yù)先設(shè)置的輪廓提取算法進(jìn)行輪廓提取得到的全部輪廓，上述預(yù)先設(shè)置的輪廓提取算法可包括但不僅限于：hough變換、haar算子檢測算法、canny算子檢測算法等等，可將該k個(gè)特征輪廓作為特征參數(shù)，得到k個(gè)特征參數(shù)，將q個(gè)特征參數(shù)以及所述k個(gè)特征參數(shù)合成特征參數(shù)集，如此，可采用兩個(gè)維度對人臉圖像進(jìn)行處理，有利用提高人臉防偽精度，因?yàn)椴捎脙蓚€(gè)維度可深層次的對人臉圖像的特征進(jìn)行標(biāo)記，在人臉識別過程中，不僅需要特征點(diǎn)匹配，而且需要特征輪廓匹配?？蛇x地，上述步驟22中，對所述p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，可包括如下步驟：

221)、確定所述p個(gè)特征點(diǎn)的中心特征點(diǎn)；

222)、從所述p個(gè)特征點(diǎn)中選取以所述中心特征點(diǎn)為圓心，且處于預(yù)設(shè)半徑范圍內(nèi)的特征點(diǎn)，得到所述q個(gè)特征點(diǎn)。

其中，預(yù)設(shè)半徑范圍可由用戶自行設(shè)置或者系統(tǒng)默認(rèn)，數(shù)據(jù)處理方法可將p個(gè)特征點(diǎn)映射到坐標(biāo)系中，利用幾何方法確定該p個(gè)特征點(diǎn)的中心特征點(diǎn)，進(jìn)而，可從p個(gè)特征點(diǎn)中選取以該中心特征點(diǎn)為圓心，預(yù)設(shè)半徑范圍內(nèi)的特征點(diǎn)，得到q個(gè)特征點(diǎn)。當(dāng)然，上述中心特征點(diǎn)不一定是p個(gè)特征點(diǎn)中的一個(gè)，也有可能是p個(gè)特征點(diǎn)的幾何中心，或者，靠近該幾何中心的某個(gè)特征點(diǎn)，如此，可確定人臉圖像中特征顯著的特征點(diǎn)，以提升人臉識別的精度和準(zhǔn)確度。

103、根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)所述待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。

其中，數(shù)據(jù)處理裝置可將身份信息和特征參數(shù)集作為待入庫對象的注冊信息保存在數(shù)據(jù)庫中，還可以為待入庫對象生成一個(gè)代碼標(biāo)識，入庫成功后，該待入庫對象就成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。按照上述方式，可完成對不同對象的入庫操作，方便、快捷。

可以看出，通過本發(fā)明實(shí)施例，數(shù)據(jù)處理裝置可通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像，對人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集，根據(jù)身份信息和特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。從而，可利用攝像頭獲取待入庫對象的人臉圖像以及身份信息，進(jìn)一步對其人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到待入庫對象的特征參數(shù)集，進(jìn)一步進(jìn)行入庫操作，由于不用對待入庫對象進(jìn)行盤問，而是直接通過攝像頭獲取，可提高入庫效率。例如，在超市中，在監(jiān)控平臺發(fā)現(xiàn)可疑對象，由于不在現(xiàn)場無法制止可疑對象，進(jìn)而，可通過上述本發(fā)明實(shí)施例對該可疑對象進(jìn)行入庫操作，并通知工作人員對可疑對象的行為進(jìn)行制止或者事后處理。

與上述一致地，請參閱圖2，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理方法的第二實(shí)施例流程示意圖。本實(shí)施例中所描述的數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：

201、通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像。

202、對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集。

203、根據(jù)所述特征參數(shù)集在預(yù)先存儲的注冊庫中進(jìn)行搜索。

其中，數(shù)據(jù)處理裝置在根據(jù)人臉圖像確定特征參數(shù)集之后，可根據(jù)該特征參數(shù)集在注冊庫中進(jìn)行搜索，其目的在于，以免出現(xiàn)重復(fù)注冊，如此，在搜索到匹配的特征參數(shù)集，則停止注冊，在未搜索到任何結(jié)果時(shí)，執(zhí)行步驟204。

204、在未搜索到任何匹配結(jié)果時(shí)，根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)所述待入庫對象成為所述注冊庫中的一員。

其中，在未搜索到任何匹配結(jié)果，說明注冊庫中不存在該待入庫對象的資料，從而，可根據(jù)該身份信息以及特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。

205、獲取所述待入庫對象的更新信息。

其中，在上述步驟204之后，上述更新信息可為手機(jī)號(例如，換了新的手機(jī)號)、銀行卡號(例如，辦理了新的銀行卡號)、家庭住址(例如，搬了新家的地址)等等。數(shù)據(jù)處理裝置可與其他系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，該其他系統(tǒng)可以是公安系統(tǒng)、銀行系統(tǒng)、社保系統(tǒng)、運(yùn)營商系統(tǒng)等等。如此，數(shù)據(jù)處理裝置可獲取預(yù)設(shè)時(shí)間間隔或者在每次其他系統(tǒng)信息更新時(shí)獲取待入庫對象的更新信息。

206、根據(jù)所述更新信息對所述待入庫對象的入庫信息進(jìn)行更新。

其中，數(shù)據(jù)處理裝置可接收用戶輸入的更新信息，進(jìn)而，利用更新信息更新對應(yīng)的原本待入庫對象的入庫信息，以達(dá)到更新的目的。例如，在超市中，在監(jiān)控平臺發(fā)現(xiàn)可疑對象，由于不在現(xiàn)場無法制止可疑對象，在制止了可疑對象之后，則可由工作人員對該可疑對象進(jìn)行盤問，獲得該可疑對象更多的身份信息，從而，通過該身份信息對原本系統(tǒng)中的入庫信息進(jìn)行完善。

可以看出，通過本發(fā)明實(shí)施例，數(shù)據(jù)處理裝置可獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像，對人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集，根據(jù)特征參數(shù)集在注冊庫中進(jìn)行搜索，在未搜索到任何匹配結(jié)果時(shí)，根據(jù)身份信息和特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員，在此之后，還可以獲取待入庫對象的更新信息，根據(jù)更新信息對待入庫對象的入庫信息進(jìn)行更新。從而，不僅可通過人臉圖像的特征參數(shù)集進(jìn)行校驗(yàn)待入庫對象是否被注冊，進(jìn)而，根據(jù)待入庫對象的身份信息以及人臉圖像的的特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，還可以在獲取到了該待入庫對象更多的身份信息之后，及時(shí)對待入庫對象的信息進(jìn)行更新，提高了入庫效率以及管理效率。

與上述一致地，以下為實(shí)施上述數(shù)據(jù)處理方法的裝置，具體如下：

請參閱圖3a，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理裝置的第一實(shí)施例結(jié)構(gòu)示意圖。本實(shí)施例中所描述的數(shù)據(jù)處理裝置，包括：第一獲取單元301、提取302和處理單元303，具體如下：

第一獲取單元301，用于通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像；

提取單元302，用于對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集；

處理單元303，用于根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)所述待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。

可選地，第一獲取單元301可包含：圖像獲取模塊(圖中未標(biāo)出)、圖像質(zhì)量評價(jià)模塊(圖中未標(biāo)出)、圖像選取模塊(圖中未標(biāo)出)和身份信息確定模塊(圖中未標(biāo)出)，具體如下：

圖像獲取模塊，用于通過攝像頭獲取所述待入庫對象的m張第一圖像，所述m為大于1的整數(shù)；

圖像質(zhì)量評價(jià)模塊，用于對所述m張第一圖像進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)，得到所述m個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)值；

圖像選取模塊，用于從所述m個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)值中選取圖像質(zhì)量評價(jià)值大于預(yù)設(shè)質(zhì)量閾值的圖像質(zhì)量評價(jià)值，得到所述n個(gè)圖像質(zhì)量評價(jià)值，并獲取其對應(yīng)的第一圖像，得到所述n張第一圖像，所述n為大于1且小于所述m的整數(shù)；

所述圖像選取模塊，還用于從所述n張第一圖像中選取最佳人臉角度的第一圖像作為所述人臉圖像；

身份信息確定模塊，用于根據(jù)所述m張第一圖像確定所述待入庫對象的身份信息。

可選地，如圖3b，圖3b為圖3a所描述的數(shù)據(jù)處理裝置的提取單元302的具體細(xì)化結(jié)構(gòu)，所述提取單元包括：第一提取模塊3021、篩選模塊3022、第一確定模塊3023、第二提取模塊3024和第二確定模塊3025，具體如下：

第一提取模塊3021，用于對所述人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到p個(gè)特征點(diǎn)，所述p為大于1的整數(shù)；

篩選模塊3022，用于對所述p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，所述q為小于所述p且大于1的整數(shù)；

第一確定模塊3023，用于將所述q個(gè)特征點(diǎn)中每一特征點(diǎn)的方向以及位置作為特征參數(shù)，得到所述q個(gè)特征參數(shù)；

第二提取模塊3024，用于對所述人臉圖像進(jìn)行輪廓提取，得到k個(gè)特征輪廓，并將所述k個(gè)特征輪廓作為特征參數(shù)，得到所述k個(gè)特征參數(shù)；

第二確定模塊3025，用于將所述q個(gè)特征參數(shù)以及所述k個(gè)特征參數(shù)合成所述特征參數(shù)集。

可選地，所述篩選模塊3022具體用于：

用于確定所述p個(gè)特征點(diǎn)的中心特征點(diǎn)，從所述p個(gè)特征點(diǎn)中選取以所述中心特征點(diǎn)為圓心，且處于預(yù)設(shè)半徑范圍內(nèi)的特征點(diǎn)，得到所述q個(gè)特征點(diǎn)。

可選地，如圖3c，圖3c為圖3a所描述的數(shù)據(jù)處理裝置的又一變型結(jié)構(gòu)，其與圖3a相比較，還可以包括搜索單元304，具體如下：

搜索單元304，用于在所述提取單元302對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集之后，根據(jù)所述特征參數(shù)集在所述注冊庫中進(jìn)行搜索，在所述搜索單元未搜索到任何匹配結(jié)果時(shí)，由所述處理單元303執(zhí)行根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作的步驟。

可選地，如圖3d，圖3d為圖3a所描述的數(shù)據(jù)處理裝置的又一變型結(jié)構(gòu)，其與圖3a相比較，還可以包括第二獲取單元305和更新單元306，具體如下：

第二獲取單元305，用于在所述處理單元303根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作之后，獲取所述待入庫對象的更新信息；

更新單元306，用于根據(jù)所述更新信息對所述待入庫對象的入庫信息進(jìn)行更新。

可以看出，通過本發(fā)明實(shí)施例，數(shù)據(jù)處理裝置可通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像，對人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集，根據(jù)特征參數(shù)集在注冊庫中進(jìn)行搜索，在未搜索到任何匹配結(jié)果時(shí)，根據(jù)身份信息和特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。從而，可利用攝像頭獲取待入庫對象的人臉圖像以及身份信息，進(jìn)一步對其人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到待入庫對象的特征參數(shù)集，進(jìn)一步進(jìn)行入庫操作，由于不用對待入庫對象進(jìn)行盤問，而是直接通過攝像頭獲取，可提高入庫效率。例如，在超市中，在監(jiān)控平臺發(fā)現(xiàn)可疑對象，由于不在現(xiàn)場無法制止可疑對象，進(jìn)而，可通過上述本發(fā)明實(shí)施例對該可疑對象進(jìn)行入庫操作，并通知工作人員對可疑對象的行為進(jìn)行制止或者事后處理。

與上述一致地，請參閱圖4，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理裝置的第二實(shí)施例結(jié)構(gòu)示意圖。本實(shí)施例中所描述的數(shù)據(jù)處理裝置，包括：至少一個(gè)輸入設(shè)備1000；至少一個(gè)輸出設(shè)備2000；至少一個(gè)處理器3000，例如cpu；和存儲器4000，上述輸入設(shè)備1000、輸出設(shè)備2000、處理器3000和存儲器4000通過總線5000連接。

其中，上述輸入設(shè)備1000具體可為觸控面板、物理按鍵或者鼠標(biāo)。

上述輸出設(shè)備2000具體可為顯示屏。

上述存儲器4000可以是高速ram存儲器，也可為非易失存儲器(non-volatilememory)，例如磁盤存儲器。上述存儲器4000用于存儲一組程序代碼，上述輸入設(shè)備1000、輸出設(shè)備2000和處理器3000用于調(diào)用存儲器4000中存儲的程序代碼，執(zhí)行如下操作：

上述處理器3000，用于：

通過攝像頭獲取待入庫對象的身份信息以及人臉圖像；

對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集；

根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作，以實(shí)現(xiàn)所述待入庫對象成為預(yù)先存儲的注冊庫中的一員。

可選地，上述處理器3000，對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集，包括：

對所述人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到p個(gè)特征點(diǎn)，所述p為大于1的整數(shù)；

對所述p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，所述q為小于所述p且大于1的整數(shù)；

將所述q個(gè)特征點(diǎn)中每一特征點(diǎn)的方向以及位置作為特征參數(shù)，得到所述q個(gè)特征參數(shù)；

對所述人臉圖像進(jìn)行輪廓提取，得到k個(gè)特征輪廓，并將所述k個(gè)特征輪廓作為特征參數(shù)，得到所述k個(gè)特征參數(shù)；

將所述q個(gè)特征參數(shù)以及所述k個(gè)特征參數(shù)合成所述特征參數(shù)集。

可選地，上述處理器3000，對所述p個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到q個(gè)特征點(diǎn)，包括：

確定所述p個(gè)特征點(diǎn)的中心特征點(diǎn)；

從所述p個(gè)特征點(diǎn)中選取以所述中心特征點(diǎn)為圓心，且處于預(yù)設(shè)半徑范圍內(nèi)的特征點(diǎn)，得到所述q個(gè)特征點(diǎn)。

可選地，上述處理器3000，在所述對所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)集之后，以及所述根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作之前，還具體用于：

根據(jù)所述特征參數(shù)集在所述注冊庫中進(jìn)行搜索，在未搜索到任何匹配結(jié)果時(shí)，執(zhí)行所述根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作的步驟。

可選地，上述處理器3000，在所述根據(jù)所述身份信息和所述特征參數(shù)集進(jìn)行入庫操作之后，還具體用于：

獲取所述待入庫對象的更新信息；

根據(jù)所述更新信息對所述待入庫對象的入庫信息進(jìn)行更新。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，其中，該計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)可存儲有程序，該程序執(zhí)行時(shí)包括上述方法實(shí)施例中記載的任何一種數(shù)據(jù)處理方法的部分或全部步驟。

盡管在此結(jié)合各實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了描述，然而，在實(shí)施所要求保護(hù)的本發(fā)明過程中，本領(lǐng)域技術(shù)人員通過查看所述附圖、公開內(nèi)容、以及所附權(quán)利要求書，可理解并實(shí)現(xiàn)所述公開實(shí)施例的其他變化。在權(quán)利要求中，“包括”(comprising)一詞不排除其他組成部分或步驟，“一”或“一個(gè)”不排除多個(gè)的情況。單個(gè)處理器或其他單元可以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求中列舉的若干項(xiàng)功能。相互不同的從屬權(quán)利要求中記載了某些措施，但這并不表示這些措施不能組合起來產(chǎn)生良好的效果。

本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實(shí)施例可提供為方法、裝置(設(shè)備)、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學(xué)存儲器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。計(jì)算機(jī)程序存儲/分布在合適的介質(zhì)中，與其它硬件一起提供或作為硬件的一部分，也可以采用其他分布形式，如通過internet或其它有線或無線電信系統(tǒng)。

本發(fā)明是參照本發(fā)明實(shí)施例的方法、裝置(設(shè)備)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合。可提供這些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器，使得通過計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的裝置。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲器中，使得存儲在該計(jì)算機(jī)可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理，從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的步驟。

盡管結(jié)合具體特征及其實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了描述，顯而易見的，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可對其進(jìn)行各種修改和組合。相應(yīng)地，本說明書和附圖僅僅是所附權(quán)利要求所界定的本發(fā)明的示例性說明，且視為已覆蓋本發(fā)明范圍內(nèi)的任意和所有修改、變化、組合或等同物。顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進(jìn)行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。