本發(fā)明涉及計算機圖形處理領(lǐng)域，特別涉及圖形的人機交互處理。

背景技術(shù)：

對于讓靜止人物圖像活動起來，通常是采用計算機動畫處理。針對臉部特寫的活動，美術(shù)設(shè)計人員需要提前做好臉部特寫的圖片模型，然后形成連續(xù)的序列幀畫面，或者是對頭臉部建模，綁定好骨頭或肌肉，按幀率進行拉伸、紋理貼圖、實時渲染，形成序列幀畫面。以上處理方法需要確定的人物或臉部特寫。

在現(xiàn)有人機交互行為中，需要實現(xiàn)在移動終端上實現(xiàn)活照片模式，主要特點是首先在移動終端屏幕上呈現(xiàn)獲得的靜止的臉部特寫，通常為一張照片中的部分圖像，然后利用移動終端攝像頭捕捉操作者的面部變化，并識別為一種具體表情，在移動終端攝屏幕上控制臉部特寫做出相應(yīng)的變化。

上述計算機動畫處理方法處理活照片模式存在技術(shù)缺陷。首先無法為隨機獲得的臉部特寫預(yù)先形成各種表情的序列幀畫面用于實時調(diào)用切換。即使在獲得具體表情數(shù)據(jù)后能夠?qū)崟r生成臉部特寫表情的序列幀畫面，也會對移動終端的處理能力要求過高，造成系統(tǒng)反應(yīng)延遲，以及過高的能耗，只能通過減低圖像分辨率的方式衰減表情細節(jié)，降低表情質(zhì)量。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種圖像互動方法及互動裝置，用于解決活照片模式下無法形成高效實時交互動畫的技術(shù)問題。

本發(fā)明的圖像互動方法，包括：

第一部分：建立照片與控制人的相應(yīng)五官位置的映射聯(lián)系；

第二部分：識別控制人五官移動的位置偏差數(shù)據(jù)，作為照片相應(yīng)位置變化的依據(jù)，形成照片的表情變化效果。

所述第一部分：

識別照片中的臉部特寫；

識別臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位；

利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建表情網(wǎng)格，劃分臉部特寫的紋理圖案；

捕捉控制人初始面部，識別初始面部的五官初始關(guān)鍵部位；

將五官初始關(guān)鍵部位與五官關(guān)鍵點位形成映射聯(lián)系；

所述第二部分：

捕捉控制人的后續(xù)面部，識別后續(xù)面部的五官后續(xù)關(guān)鍵部位，形成五官后續(xù)關(guān)鍵部位與五官初始關(guān)鍵部位的偏差數(shù)據(jù)；

利用偏差數(shù)據(jù)拉伸相應(yīng)五官關(guān)鍵點位涉及的網(wǎng)格；

更新表情網(wǎng)格，根據(jù)表情網(wǎng)格對臉部特寫的紋理圖案進行渲染，形成序列幀中的一幀畫面；

重復(fù)第二部分，形成序列幀畫面，在屏幕中臉部特寫位置播放，形成表情變化。

所述利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建表情網(wǎng)格，劃分臉部特寫的紋理圖案包括：

利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建覆蓋臉部特寫的連續(xù)二維網(wǎng)格；

關(guān)聯(lián)每個網(wǎng)格與覆蓋的局部臉部特寫的特征數(shù)據(jù)。

所述將五官初始關(guān)鍵部位與五官關(guān)鍵點位形成映射聯(lián)系包括：

控制人的五官初始關(guān)鍵部位通過距離矢量矩陣變化，與臉部特寫中相應(yīng)的五官關(guān)鍵點位關(guān)聯(lián)；關(guān)聯(lián)的映射策略包括：

將控制人的五官初始關(guān)鍵部位向臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位進行一對一的關(guān)聯(lián)；或?qū)⒖刂迫说奈骞俪跏缄P(guān)鍵部位向臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位進行多對一的關(guān)聯(lián)。

所述捕捉控制人的后續(xù)面部，識別后續(xù)面部的五官后續(xù)關(guān)鍵部位，形成五官后續(xù)關(guān)鍵部位與五官初始關(guān)鍵部位的偏差數(shù)據(jù)包括：

捕捉相鄰后續(xù)面部的相應(yīng)五官后續(xù)關(guān)鍵部位的相對偏差數(shù)據(jù)，形成相應(yīng)五官后續(xù)關(guān)鍵部位間的附加偏差數(shù)據(jù)。

所述利用偏差數(shù)據(jù)拉伸相應(yīng)五官關(guān)鍵點位涉及的網(wǎng)格包括：

體現(xiàn)在偏差數(shù)據(jù)中的五官關(guān)鍵點位圍成的網(wǎng)格的拉伸；

包含偏差數(shù)據(jù)中的五官關(guān)鍵點位的網(wǎng)格的拉伸。

所述更新表情網(wǎng)格，根據(jù)表情網(wǎng)格對臉部特寫的紋理圖案進行渲染，形成序列幀中的一幀畫面包括：

控制更新表情網(wǎng)格的頻率與捕捉控制人連續(xù)的后續(xù)面部的頻率成比例關(guān)系，優(yōu)選1:1、5:1～1:10。

本發(fā)明的圖像互動裝置，包括：

映射裝置，用于建立照片與控制人的相應(yīng)五官位置的映射聯(lián)系；

識別控制裝置，用于識別控制人五官移動的位置偏差數(shù)據(jù)，作為照片相應(yīng)位置變化的依據(jù)，形成照片的表情變化效果。

所述映射裝置包括：

照片輪廓識別模塊，用于識別照片中的臉部特寫；

關(guān)鍵點位識別模塊，用于識別臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位；

表情網(wǎng)格生成模塊，用于利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建表情網(wǎng)格，劃分臉部特寫的紋理圖案；

控制人初始表情識別模塊，用于捕捉控制人初始面部，識別初始面部的五官初始關(guān)鍵部位；

映射模塊，用于將五官初始關(guān)鍵部位與五官關(guān)鍵點位形成映射聯(lián)系。

所述識別控制裝置包括：

控制人表情數(shù)據(jù)生成模塊，用于捕捉控制人的后續(xù)面部，識別后續(xù)面部的五官后續(xù)關(guān)鍵部位，形成五官后續(xù)關(guān)鍵部位與五官初始關(guān)鍵部位的偏差數(shù)據(jù)；

表情網(wǎng)格變化生成模塊，用于利用偏差數(shù)據(jù)拉伸相應(yīng)五官關(guān)鍵點位涉及的網(wǎng)格；

表情網(wǎng)格渲染模塊，用于更新表情網(wǎng)格，根據(jù)表情網(wǎng)格對臉部特寫的紋理圖案進行渲染，形成序列幀中的一幀畫面；

表情生成模塊，用于循環(huán)調(diào)用控制人表情數(shù)據(jù)生成模塊、表情網(wǎng)格變化生成模塊和表情網(wǎng)格渲染模塊，形成序列幀畫面，在屏幕中臉部特寫位置播放，形成表情變化。

所述表情網(wǎng)格生成模塊包括：

連續(xù)二維網(wǎng)格生成子模塊，用于利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建覆蓋臉部特寫的連續(xù)二維網(wǎng)格；

紋理網(wǎng)格劃分子模塊，用于關(guān)聯(lián)每個網(wǎng)格與覆蓋的局部臉部特寫的特征數(shù)據(jù)。

所述映射模塊包括：

第一關(guān)聯(lián)子模塊，用于通過距離矢量矩陣變化，使控制人的五官初始關(guān)鍵部位與臉部特寫中相應(yīng)的五官關(guān)鍵點位關(guān)聯(lián)；

第二關(guān)聯(lián)子模塊，用于將控制人的五官初始關(guān)鍵部位向臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位進行一對一的關(guān)聯(lián)；

第三關(guān)聯(lián)子模塊，用于將控制人的五官初始關(guān)鍵部位向臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位進行多對一的關(guān)聯(lián)。

所述控制人表情數(shù)據(jù)生成模塊包括：

附加偏差生成子模塊，用于捕捉相鄰后續(xù)面部的相應(yīng)五官后續(xù)關(guān)鍵部位的相對偏差數(shù)據(jù)，形成相應(yīng)五官后續(xù)關(guān)鍵部位間的附加偏差數(shù)據(jù)。

所述主要網(wǎng)格拉伸子模塊，用于拉伸體現(xiàn)在偏差數(shù)據(jù)中的五官關(guān)鍵點位圍成的網(wǎng)格；

次要網(wǎng)格拉伸子模塊，用于拉伸包含偏差數(shù)據(jù)中的五官關(guān)鍵點位的網(wǎng)格。

所述更新頻率子模塊，用于控制更新表情網(wǎng)格的頻率與捕捉控制人連續(xù)的后續(xù)面部的頻率形成比例關(guān)系。

本發(fā)明的圖像互動方法與互動裝置，利用對臉部特寫的網(wǎng)格化形成五官關(guān)鍵點位的關(guān)聯(lián)坐標點，利用控制人的五官初始關(guān)鍵部位替換五官關(guān)鍵點位，通過對五官后續(xù)關(guān)鍵部位的識別，利用形成的偏差數(shù)據(jù)調(diào)整網(wǎng)格的變化，網(wǎng)格變化后渲染形成的幀序列圖像形成表情效果，避免了現(xiàn)有技術(shù)中的非實時人工處理和實時建模渲染復(fù)雜度。利用本發(fā)明實施例的圖像互動方法，可以快速形成對任意圖像中臉部特寫的互動過程，使得活照片模式得以推廣。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種圖像互動方法實施例的處理流程圖。

圖2為本發(fā)明一種圖像互動裝置實施例的架構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，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施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

圖紙中的步驟編號僅用于作為該步驟的附圖標記，不表示執(zhí)行順序。

本發(fā)明基本的圖像互動方法，包括：

第一部分：建立照片與控制人的相應(yīng)五官位置的映射聯(lián)系；

第二部分：識別控制人五官移動的位置偏差數(shù)據(jù)，作為照片相應(yīng)位置變化的依據(jù)，形成照片的表情變化效果。

本發(fā)明基本的圖像互動方法利用在相似坐標空間內(nèi)建立相似特征的轉(zhuǎn)換模型，將主動變化的特征數(shù)據(jù)作為控制信號完成靜止畫面的被動變化，形成新穎視覺效果。

圖1為本發(fā)明一種圖像互動方法實施例的處理流程圖。如圖1所示，本發(fā)明實施例的圖像互動方法，

第一部分包括：

步驟10：識別照片中的臉部特寫；

步驟20：識別臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位；

步驟30：利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建表情網(wǎng)格，劃分臉部特寫的紋理圖案；

步驟40：捕捉控制人初始面部，識別初始面部的五官初始關(guān)鍵部位；

步驟50：將五官初始關(guān)鍵部位與五官關(guān)鍵點位形成映射聯(lián)系；

第二部分包括：

步驟60：捕捉控制人的后續(xù)面部，識別后續(xù)面部的五官后續(xù)關(guān)鍵部位，形成五官后續(xù)關(guān)鍵部位與五官初始關(guān)鍵部位的偏差數(shù)據(jù)；

步驟70：利用偏差數(shù)據(jù)拉伸相應(yīng)五官關(guān)鍵點位涉及的網(wǎng)格；

步驟80：更新表情網(wǎng)格，根據(jù)表情網(wǎng)格對臉部特寫的紋理圖案進行渲染，形成序列幀中的一幀畫面；

步驟90：重復(fù)第二部分的步驟60、步驟70和步驟80，形成序列幀畫面，在屏幕中臉部特寫位置播放，形成表情變化。

本發(fā)明實施例的圖像互動方法，利用對臉部特寫的網(wǎng)格化形成五官關(guān)鍵點位的關(guān)聯(lián)坐標點，利用控制人的五官初始關(guān)鍵部位替換五官關(guān)鍵點位，通過對五官后續(xù)關(guān)鍵部位的識別，利用形成的偏差數(shù)據(jù)調(diào)整網(wǎng)格的變化，網(wǎng)格變化后渲染形成的幀序列圖像形成表情效果，避免了現(xiàn)有技術(shù)中的非實時人工處理和實時建模渲染復(fù)雜度。利用本發(fā)明實施例的圖像互動方法，可以快速形成對任意圖像中臉部特寫的互動過程，使得活照片模式得以推廣。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，步驟10中，包括對照片中單獨面部輪廓、包括單獨頭面部輪廓或單獨頭部輪廓的識別。頭部、面部或頭面部可以采用現(xiàn)有的識別過程和方法。頭部、面部或頭面部可以存在識別過程和方法可容忍的扭曲或歪曲。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，步驟20中，五官關(guān)鍵點位包括但不限于五官輪廓、五官的顴骨最高點、眉骨最高點、內(nèi)眼角、外眼角、嘴角、內(nèi)側(cè)眉尖、外側(cè)眉尖、鼻準、鼻孔和瞳孔等具體關(guān)鍵特征位置。識別可以采用現(xiàn)有的識別過程和方法。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，步驟30中，包括：

利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建覆蓋臉部特寫的連續(xù)二維網(wǎng)格，形成表情網(wǎng)格。二維網(wǎng)格的每個頂點為一個五官關(guān)鍵點位。每個網(wǎng)格與覆蓋的局部臉部特寫的面積、形狀、紋理、明暗度等局部臉部特寫特征相對應(yīng)。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，步驟40中，控制人初始面部指采用攝像部件捕捉的第一幀可有效識別五官初始關(guān)鍵部位的控制人面部圖像。五官初始關(guān)鍵部位包括但不限于面部輪廓、五官輪廓、五官的顴骨最高點、眉骨最高點、內(nèi)眼角、外眼角、嘴角、內(nèi)側(cè)眉尖、外側(cè)眉尖、鼻準、鼻孔和瞳孔等具體關(guān)鍵特征位置。控制人面部可以存在識別過程和方法可容忍的扭曲或歪曲。

在本發(fā)明一實施例中，控制人的五官初始關(guān)鍵部位與照片中臉部特寫的五官關(guān)鍵點位受不同識別過程或方法的影響可能會存在數(shù)量上和種類上的差異，即同一類型的五官關(guān)鍵特征可以存在一個或一組點標記。例如鼻頭，可以是由一個點標記，也可以由圍成圓形的若干個點標記。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，步驟50中包括：

控制人的五官初始關(guān)鍵部位通過距離矢量矩陣變化，與臉部特寫中相應(yīng)的五官關(guān)鍵點位關(guān)聯(lián)。距離矢量矩陣變化包括旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等處理過程，關(guān)聯(lián)包括相互包括、相互覆蓋、相互疊加、相互對應(yīng)等關(guān)聯(lián)關(guān)系。

在本發(fā)明一實施例中，在控制人的五官初始關(guān)鍵部位與臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位之間根據(jù)映射策略形成相應(yīng)的關(guān)聯(lián)。映射策略包括：

將控制人的五官初始關(guān)鍵部位向臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位進行一對一的關(guān)聯(lián)；

或?qū)⒖刂迫说奈骞俪跏缄P(guān)鍵部位向臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位進行多對一的關(guān)聯(lián)。

不同的映射策略可以調(diào)和照片的臉部特寫和捕捉的控制人面部的分辨率，也可以調(diào)和照片的擬人形象的臉部特寫和捕捉的控制人面部的偏離度。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，步驟60中還包括：

捕捉相鄰后續(xù)面部的相應(yīng)五官后續(xù)關(guān)鍵部位的相對偏差數(shù)據(jù)，形成相應(yīng)五官后續(xù)關(guān)鍵部位間的附加偏差數(shù)據(jù)。附加偏差數(shù)據(jù)可以作為偏差數(shù)據(jù)的組成部分，提供五官后續(xù)關(guān)鍵部位間的微小差異數(shù)據(jù)，對于高清表情的表現(xiàn)具有促進作用。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，附加偏差數(shù)據(jù)的利用可以采用如下步驟：

捕捉到控制人的五官后續(xù)關(guān)鍵部位后，把這些關(guān)鍵部位經(jīng)過矩陣的旋轉(zhuǎn)平移和縮放，映射到識別圖片中，此時的控制人的人臉關(guān)鍵部位和圖片中人臉關(guān)鍵點會大致重合，然后用控制人的五官關(guān)鍵部位替換圖片中的五官關(guān)鍵點。由于控制人的人臉關(guān)鍵部位是每一幀實時都生成的，且與上一幀數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差，所以會拉伸關(guān)鍵部位涉及的網(wǎng)格。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，步驟70中，包括體現(xiàn)在偏差數(shù)據(jù)中的五官關(guān)鍵點位圍成的網(wǎng)格的拉伸，以及包含偏差數(shù)據(jù)中的五官關(guān)鍵點位的網(wǎng)格的拉伸。這樣的拉伸可以在保證表情主要動作到位的同時，形成與控制人表情一致的面部過渡動作，避免表情生硬。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動方法中，步驟80中，控制更新表情網(wǎng)格的頻率與捕捉控制人連續(xù)的后續(xù)面部的頻率成一定的比例關(guān)系，如1:1、5:1～1:10。在本發(fā)明一實施例中，這種比例關(guān)系與附加偏差數(shù)據(jù)中的數(shù)值正相關(guān)，可以有效控制表情變化劇烈程度與渲染處理資源間的平衡。

本發(fā)明實施例的圖像互動方法可以適應(yīng)較高分辨率的照片中的臉部特寫與相對較低分辨率的控制人表情間的互動適配，從分辨率、捕捉頻率、表情劇烈程度和面部差異幾方面滿足活照片模式的實際應(yīng)用。

與基本的圖像互動方法相應(yīng)的圖像互動裝置，包括：

映射裝置，用于建立照片與控制人的相應(yīng)五官位置的映射聯(lián)系；

識別控制裝置，用于識別控制人五官移動的位置偏差數(shù)據(jù)，作為照片相應(yīng)位置變化的依據(jù)，形成照片的表情變化效果。

圖2為本發(fā)明一種圖像互動裝置實施例的架構(gòu)示意圖。如圖2所示，本發(fā)明實施例的圖像互動裝置中，映射裝置包括：

照片輪廓識別模塊100，用于識別照片中的臉部特寫；

關(guān)鍵點位識別模塊200，用于識別臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位；

表情網(wǎng)格生成模塊300，用于利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建表情網(wǎng)格，劃分臉部特寫的紋理圖案；

控制人初始表情識別模塊400，用于捕捉控制人初始面部，識別初始面部的五官初始關(guān)鍵部位；

映射模塊500，用于將五官初始關(guān)鍵部位與五官關(guān)鍵點位形成映射聯(lián)系；

識別控制裝置包括：

控制人表情數(shù)據(jù)生成模塊600，用于捕捉控制人的后續(xù)面部，識別后續(xù)面部的五官后續(xù)關(guān)鍵部位，形成五官后續(xù)關(guān)鍵部位與五官初始關(guān)鍵部位的偏差數(shù)據(jù)；

表情網(wǎng)格變化生成模塊700，用于利用偏差數(shù)據(jù)拉伸相應(yīng)五官關(guān)鍵點位涉及的網(wǎng)格；

表情網(wǎng)格渲染模塊800，用于更新表情網(wǎng)格，根據(jù)表情網(wǎng)格對臉部特寫的紋理圖案進行渲染，形成序列幀中的一幀畫面；

表情生成模塊900，用于循環(huán)調(diào)用控制人表情數(shù)據(jù)生成模塊600、表情網(wǎng)格變化生成模塊700和表情網(wǎng)格渲染模塊800，形成序列幀畫面，在屏幕中臉部特寫位置播放，形成表情變化。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動裝置中，照片輪廓識別模塊100進一步用于對照片中單獨面部輪廓、包括單獨頭面部輪廓或單獨頭部輪廓的識別。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動裝置中，關(guān)鍵點位識別模塊200主要識別五官輪廓、五官的顴骨最高點、眉骨最高點、內(nèi)眼角、外眼角、嘴角、內(nèi)側(cè)眉尖、外側(cè)眉尖、鼻準、鼻孔和瞳孔等具體關(guān)鍵特征位置。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動裝置中，表情網(wǎng)格生成模塊300包括：

連續(xù)二維網(wǎng)格生成子模塊310，用于利用五官關(guān)鍵點位構(gòu)建覆蓋臉部特寫的連續(xù)二維網(wǎng)格；

紋理網(wǎng)格劃分子模塊320，用于關(guān)聯(lián)每個網(wǎng)格與覆蓋的局部臉部特寫的特征數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動裝置中，控制人初始表情識別模塊400進一步用于識別攝像部件捕捉的第一幀可有效識別五官初始關(guān)鍵部位的控制人面部圖像。主要識別面部輪廓、五官輪廓、五官的顴骨最高點、眉骨最高點、內(nèi)眼角、外眼角、嘴角、內(nèi)側(cè)眉尖、外側(cè)眉尖、鼻準、鼻孔和瞳孔等具體關(guān)鍵特征位置。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動裝置中，映射模塊500包括：

第一關(guān)聯(lián)子模塊510，用于通過距離矢量矩陣變化，使控制人的五官初始關(guān)鍵部位與臉部特寫中相應(yīng)的五官關(guān)鍵點位關(guān)聯(lián)。

第二關(guān)聯(lián)子模塊520，用于將控制人的五官初始關(guān)鍵部位向臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位進行一對一的關(guān)聯(lián)。

第三關(guān)聯(lián)子模塊530，用于將控制人的五官初始關(guān)鍵部位向臉部特寫中的五官關(guān)鍵點位進行多對一的關(guān)聯(lián)。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動裝置中，控制人表情數(shù)據(jù)生成模塊600包括：

附加偏差生成子模塊610，用于捕捉相鄰后續(xù)面部的相應(yīng)五官后續(xù)關(guān)鍵部位的相對偏差數(shù)據(jù)，形成相應(yīng)五官后續(xù)關(guān)鍵部位間的附加偏差數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動裝置中，表情網(wǎng)格變化生成模塊700包括：

主要網(wǎng)格拉伸子模塊710，用于拉伸體現(xiàn)在偏差數(shù)據(jù)中的五官關(guān)鍵點位圍成的網(wǎng)格。

次要網(wǎng)格拉伸子模塊720，用于拉伸包含偏差數(shù)據(jù)中的五官關(guān)鍵點位的網(wǎng)格。

在本發(fā)明一實施例的圖像互動裝置中，表情網(wǎng)格渲染模塊800包括：

更新頻率子模塊810，用于控制更新表情網(wǎng)格的頻率與捕捉控制人連續(xù)的后續(xù)面部的頻率形成比例關(guān)系。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。