本發(fā)明涉及人體模型技術領域，尤其是人體智能塑模方法以及系統(tǒng)。

背景技術：

現(xiàn)有技術通過硬件獲取人體圖像或從用戶端獲取人體數(shù)據(jù)，根據(jù)這些人體本身的物理數(shù)據(jù)來生成人體輪廓模型，但是，每個用戶都具有各自不同的人體特征，只通過物理數(shù)據(jù)無法體現(xiàn)他們獨有的人體特征，因此，現(xiàn)有的人體輪廓模型從主觀性、真實性、逼真性的角度來說，具有一定的局限，不能真實反映每個用戶的人體特征。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供人體智能塑模方法以及系統(tǒng)，通過加入用戶自身的感性數(shù)據(jù)，使得生成的人體模型更逼真、更鮮活，從而真實反映每個用戶的人體特征。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種人體智能塑模方法，包括：

獲取用戶的人體參數(shù)信息，其中，所述人體參數(shù)信息包括物理參數(shù)信息以及感性參數(shù)信息；

根據(jù)所述物理參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息；

將所述感性參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息；

根據(jù)所述人體輪廓信息以及所述風格特征信息，生成所述用戶的人體模型。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，所述將所述感性參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息包括：

將所述感性參數(shù)信息轉化為第一標準參數(shù)信息；

根據(jù)排序算法對所述第一標準參數(shù)信息進行計算，得到所述風格特征信息。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，所述根據(jù)所述物理參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息包括：

將所述物理參數(shù)信息轉化為第二標準參數(shù)信息；

根據(jù)所述第二標準參數(shù)信息匹配相應的所述人體輪廓信息。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，獲取所述用戶的風格特征反饋信息；

根據(jù)所述風格特征反饋信息對所述風格特征信息進行調整，得到調整后的所述風格特征信息。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，所述獲取用戶的人體參數(shù)信息包括：

獲取所述用戶的測試信息；

根據(jù)所述測試信息得到所述人體參數(shù)信息。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第五種可能的實施方式，其中，所述根據(jù)所述人體輪廓信息以及所述風格特征信息，生成所述用戶的人體模型包括：

根據(jù)排序組合算法對所述人體輪廓信息以及所述風格特征信息進行計算，得到與所述用戶匹配度最高的人體數(shù)字模型；

根據(jù)所述人體數(shù)字模型匹配相應的人體模型。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第六種可能的實施方式，其中，所述物理參數(shù)信息包括尺碼參數(shù)、體型參數(shù)、臉型參數(shù)以及發(fā)型參數(shù)；所述感性參數(shù)信息包括膚色特征參數(shù)以及視覺特征參數(shù)；所述風格特征信息包括用戶性格特征以及用戶興趣特征。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供人體智能塑模系統(tǒng)，包括：

獲取模塊，用于獲取用戶的人體參數(shù)信息，其中，所述人體參數(shù)信息包括物理參數(shù)信息以及感性參數(shù)信息；

匹配模塊，用于根據(jù)所述物理參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息；

計算模塊，用于將所述感性參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息；

生成模塊，用于根據(jù)所述人體輪廓信息以及所述風格特征信息，生成所述用戶的人體模型。

結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第一種可能的實施方式，其中，所述計算模塊包括：

第一轉化單元，用于將所述感性參數(shù)信息轉化為第一標準參數(shù)信息；

計算單元，用于根據(jù)排序算法對所述第一標準參數(shù)信息進行計算，得到所述風格特征信息。

結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第二種可能的實施方式，其中，所述匹配模塊包括：

第二轉化單元，用于將所述物理參數(shù)信息轉化為第二標準參數(shù)信息；

匹配單元，用于根據(jù)所述第二標準參數(shù)信息匹配相應的所述人體輪廓信息。

本發(fā)明實施例提供了人體智能塑模方法以及系統(tǒng)，包括：獲取用戶的人體參數(shù)信息，其中，人體參數(shù)信息包括物理參數(shù)信息以及感性參數(shù)信息；根據(jù)物理參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息；將感性參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息；根據(jù)人體輪廓信息以及風格特征信息，生成用戶的人體模型。通過加入用戶自身的感性數(shù)據(jù)，使得生成的人體模型更逼真、更鮮活，從而真實反映每個用戶的人體特征。

本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現(xiàn)和獲得。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明具體實施方式或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對具體實施方式或現(xiàn)有技術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)明的一些實施方式，對于本領域普通技術人員來講，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為本發(fā)明實施例一提供的人體智能塑模方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例一提供的步驟s102的流程圖；

圖3為本發(fā)明實施例一提供的步驟s103的流程圖；

圖4為本發(fā)明實施例二提供的人體智能塑模系統(tǒng)的示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例二提供的人體智能塑模系統(tǒng)的另一示意圖。

圖標：

10-獲取模塊；20-匹配模塊；30-計算模塊；40-生成模塊；21-第二轉化單元；22-匹配單元；31-第一轉化單元；32-計算單元。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合附圖對本發(fā)明的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(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，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

目前現(xiàn)有技術通過硬件獲取人體圖像或從用戶端獲取人體數(shù)據(jù)，根據(jù)這些人體本身的物理數(shù)據(jù)來生成人體輪廓模型，但是，每個用戶都具有各自不同的人體特征，只通過物理數(shù)據(jù)無法體現(xiàn)他們獨有的人體特征，因此，現(xiàn)有的人體輪廓模型從主觀性、真實性、逼真性的角度來說，具有一定的局限，不能真實反映每個用戶的人體特征。

基于此，本發(fā)明實施例提供的人體智能塑模方法以及系統(tǒng)，通過加入用戶自身的感性數(shù)據(jù)，使得生成的人體模型更逼真、更鮮活，從而真實反映每個用戶的人體特征。

為便于對本實施例進行理解，首先對本發(fā)明實施例所公開的人體智能塑模方法進行詳細介紹。

實施例一：

圖1為本發(fā)明實施例一提供的人體智能塑模方法流程圖。

參照圖1，人體智能塑模方法包括：

步驟s101，獲取用戶的人體參數(shù)信息，其中，人體參數(shù)信息包括物理參數(shù)信息以及感性參數(shù)信息；

這里，物理參數(shù)信息包括尺碼參數(shù)、體型參數(shù)、臉型參數(shù)以及發(fā)型參數(shù)等人體輪廓數(shù)據(jù)，還包括年齡參數(shù)等；感性參數(shù)信息包括膚色特征參數(shù)以及視覺特征參數(shù)等感性數(shù)據(jù)；具體地，膚色特征參數(shù)包括膚色的明度、純度、顏色深淺、冷暖調等；視覺特征參數(shù)包括量感(大量、中量、小量等)、質感(柔和、中性、硬朗等)。

由于只獲取人體物理參數(shù)信息是不充分的，忽略了人體本身除了物理數(shù)據(jù)之外，還有一些非常重要的元素，即人體的膚色特征、體型的量感、體型的質感等感性數(shù)據(jù)。因此，將物理參數(shù)信息和感性參數(shù)信息相結合，可以更全面的體現(xiàn)人體模型，從而更接近真實的人物。

進一步地，獲取用戶的人體參數(shù)信息包括：獲取用戶的測試信息；根據(jù)測試信息得到人體參數(shù)信息。

具體地，可以通過服務器從用戶終端獲取用戶的人體參數(shù)信息，用戶終端包括電腦、手機等相關電子設備，用戶通過用戶終端直接輸入人體參數(shù)信息，但是，當用戶對自己的一些人體參數(shù)不了解時，例如膚色特征參數(shù)，服務器的測試模塊可以將測試內容(包括與膚色特征參數(shù)相關的測試題)發(fā)送給用戶終端，從而根據(jù)用戶的測試結果獲取膚色特征參數(shù)，上述人體參數(shù)信息都可以通過測試模塊來獲取，從而幫助用戶了解其人體參數(shù)信息。

其中，測試模塊用來獲取人體的各項參數(shù)，包括：

協(xié)助用戶測試體型、尺碼的測試方法，得到8種臉型、5種體型、60種發(fā)型以及億量級尺碼數(shù)據(jù)；

協(xié)助用戶測試皮膚顏色、明度、純度、冷暖的測試方法，得到近似于膚色的12種膚色類別數(shù)據(jù)；

協(xié)助用戶測試體型、量感、質感的測試方法，得到近似于人體的45種外觀類別數(shù)據(jù)；

協(xié)助用戶測試風格及調整風格的測試方法，結合得到的用戶各項參數(shù)以及數(shù)據(jù)庫已存儲的各項參數(shù)標準數(shù)據(jù)，根根排序算法，即時生成最接近用戶的人體風格特征。

步驟s102，根據(jù)物理參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息；

步驟s103，將感性參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息；

步驟s104，根據(jù)人體輪廓信息以及風格特征信息，生成用戶的人體模型。

具體地，服務器端包括存儲人體各類參數(shù)的數(shù)據(jù)庫，包括上述人體輪廓參數(shù)、人體膚色特征參數(shù)以及人體視覺特征參數(shù)，還包括與人體輪廓參數(shù)相匹配的人體輪廓信息，與人體膚色特征參數(shù)以及人體視覺特征參數(shù)相匹配的風格特征信息。其中，人體輪廓信息包括臉型、體型、發(fā)型以及身體尺碼等，風格特征信息包括性格以及喜好等信息。

這里，根據(jù)物理參數(shù)信息從數(shù)據(jù)庫中匹配相應的人體輪廓信息，并且將感性參數(shù)信息進行排序計算，即根據(jù)各個感性參數(shù)所占的不同比重進行排序，從而得到相匹配的風格特征信息。

服務器包括統(tǒng)計與生成人體模型的計算模塊，包括：在人體模型數(shù)據(jù)庫中依次檢索用戶的輪廓參數(shù)、膚色特征參數(shù)、視覺特征參數(shù)以及風格特征參數(shù)等，并通過排序算法生成與用戶的特征匹配度最高的人體模型。其中，人體模型數(shù)據(jù)庫預先存儲有各類參數(shù)的人體模型。

進一步地，如圖3所示，步驟s103可采取如下步驟實現(xiàn)：

步驟s301，將感性參數(shù)信息轉化為第一標準參數(shù)信息；

步驟s302，根據(jù)排序算法對第一標準參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息。

其中，從數(shù)據(jù)庫中匹配感性參數(shù)信息相匹配的風格特征信息時，需要將感性參數(shù)信息轉化為數(shù)據(jù)庫中的標準參數(shù)信息，從而根據(jù)各個標準參數(shù)所占的不同比重，例如膚色特征參數(shù)與視覺特征參數(shù)在風格特征信息中所占的不同比重，決定了不同的風格特征信息，可采取排序算法對各個標準參數(shù)進行計算，即將所占比重從大到小進行排序，從而根據(jù)排序結果從數(shù)據(jù)庫中匹配相應的風格特征信息。

進一步地，如圖2所示，步驟s102可采取如下步驟實現(xiàn)：

步驟s201，將物理參數(shù)信息轉化為第二標準參數(shù)信息；

步驟s202，根據(jù)第二標準參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息。

當從數(shù)據(jù)庫中匹配物理參數(shù)信息相匹配的人體輪廓信息時，需要將物理參數(shù)信息轉化為數(shù)據(jù)庫中的標準參數(shù)信息，從而根據(jù)各個標準參數(shù)匹配相應的人體輪廓信息。

進一步地，還包括：

獲取用戶的風格特征反饋信息；

根據(jù)風格特征反饋信息對風格特征信息進行調整，得到調整后的風格特征信息。

具體地，根據(jù)上述感性參數(shù)信息得到風格特征信息后，將風格特征信息反饋給用戶，以使用戶進行確認以及修改，根據(jù)用戶的反饋信息及時進行調整，通過與用戶動態(tài)的、雙向式的采取數(shù)據(jù)，并加入體現(xiàn)用戶特征的膚色參數(shù)、視覺參數(shù)以及結合得到的風格參數(shù)，用戶可根據(jù)自身的特征變化，隨時變化參數(shù)，以獲得與個體最匹配的人體模型。

進一步地，根據(jù)人體輪廓信息以及風格特征信息，生成用戶的人體模型包括：

根據(jù)排序組合算法對人體輪廓信息以及風格特征信息進行計算，得到與用戶匹配度最高的人體數(shù)字模型；

具體地，對人體物理數(shù)據(jù)與感性數(shù)據(jù)，進行統(tǒng)計排序與組合，得到人體數(shù)字模型，例如根據(jù)以下方式實現(xiàn)：

首先，將人體物理數(shù)據(jù)與感性數(shù)據(jù)的大量數(shù)字元素進行排列排序，計算公式如下：

a(n,m)為人體參數(shù)排列，m≦n，m與n均為自然數(shù)。n為人體物理數(shù)據(jù)以及感性數(shù)據(jù)的種類總值，m為用戶選擇參數(shù)的種類總值，按照一定的順序排成一列。

下面再進行優(yōu)化組合，計算公式如下：

c(n,m)為人體參數(shù)組合，根據(jù)優(yōu)化組合得到人體數(shù)字模型最匹配的元素組合。

根據(jù)人體數(shù)字模型匹配相應的人體模型。

具體地，服務器端包括人體參數(shù)數(shù)據(jù)庫以及身體模型庫。用戶通過用戶終端輸入或選擇自己身體的各參數(shù)及信息，通過匹配接口檢測或獲取到用戶的人體參數(shù)信息。再與人體參數(shù)數(shù)據(jù)庫交互，通過計算模塊進行計算，生成人體數(shù)字模型。同時，將生成的人體數(shù)字模型從身體模型庫中依次檢索與用戶匹配度最高的人體模型，最后生成可視的人體模型，展現(xiàn)給用戶。

這里，根據(jù)獲取的人體參數(shù)信息生成人體模型的過程如下：

首先建立人體輪廓方程：

其中，(x0,y0)為人體輪廓中心，r作為半徑。令r0＝(x0，y0)r，s＝sx＝psy，人體方程可用四個參數(shù)(r0，s，p，θ)表示，θ為中心傾角,利用人體中心的定位系統(tǒng)，對人體模型進行最優(yōu)匹配處理得到θ，根據(jù)人體體型形狀，可將參數(shù)p設定為常數(shù)，則人體輪廓就可用兩個參數(shù)(r0，s)表示。

令表示人體輪廓上的點，其中，i＝1，…，n，表示點與人體中心的位移，則可定義人體輪廓模板如下：

其中：r＝(x，y)，r為人體輪廓圖像上點的坐標，函數(shù)表示密度分布，(i＝1,…,n)，且hi為權值因子，其中，t為人體輪廓模板，分別指xi、yi所對應的位置。

最終按照上述人體模板對身體模型庫中的身體模型進行檢索，得到匹配度最高的人體模型。

需要說明的是，在生成人體數(shù)字模型中，對人體的輪廓數(shù)據(jù)與感性數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系也進行了統(tǒng)計分析，當輪廓數(shù)據(jù)尺寸參數(shù)發(fā)生改變時，感性數(shù)據(jù)參數(shù)也會隨之改變。經統(tǒng)計，得出之間的關聯(lián)規(guī)律。輪廓數(shù)據(jù)為主動調節(jié)參數(shù)，感性數(shù)據(jù)為被動式調節(jié)。本發(fā)明，使用關聯(lián)系數(shù)來表述兩個參數(shù)之間的關聯(lián)規(guī)律。關聯(lián)系數(shù)的表達式如下：

其中，x和y分別表示兩個相關聯(lián)的輪廓與感性參數(shù)，xi和yi分別為這兩個尺寸參數(shù)的第i個測量數(shù)據(jù)，i＝1,2,…,n，n為測量數(shù)據(jù)的總數(shù)。rxy為參數(shù)x和y的關聯(lián)系數(shù)，其變化范圍為{-1，1}。

其中，rxy小于零表示x與y呈線性負增長關系，即隨著x的增加，y隨之減??；rxy大于零表示x與y呈線性正增長關系，即隨著x的增加，y隨之增加；rxy等于零表示x和y沒有關聯(lián)。

實施例二：

圖4為本發(fā)明實施例二提供的人體智能塑模系統(tǒng)的示意圖。

參照圖4，人體智能塑模系統(tǒng)包括：

獲取模塊10，用于獲取用戶的人體參數(shù)信息，其中，人體參數(shù)信息包括物理參數(shù)信息以及感性參數(shù)信息；

匹配模塊20，用于根據(jù)物理參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息；

計算模塊30，用于將感性參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息；

生成模塊40，用于根據(jù)人體輪廓信息以及風格特征信息，生成用戶的人體模型。

進一步地，如圖5所示，計算模塊30包括：

第一轉化單元31，用于將感性參數(shù)信息轉化為第一標準參數(shù)信息；

計算單元32，用于根據(jù)排序算法對第一標準參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息。

進一步地，匹配模塊20包括：

第二轉化單元21，用于將物理參數(shù)信息轉化為第二標準參數(shù)信息；

匹配單元22，用于根據(jù)第二標準參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息。

進一步地，還包括：

反饋信息獲取模塊(未示出)，用于獲取用戶的風格特征反饋信息；

調整模塊(未示出)，用于根據(jù)風格特征反饋信息對風格特征信息進行調整，得到調整后的風格特征信息。

進一步地，獲取模塊10包括：

第一獲取單元(未示出)，用于獲取用戶的測試信息；

第二獲取單元(未示出)，用于根據(jù)測試信息得到人體參數(shù)信息。

進一步地，生成模塊40包括：

數(shù)字模型計算單元(未示出)，根據(jù)排序組合算法對人體輪廓信息以及風格特征信息進行計算，得到與用戶匹配度最高的人體數(shù)字模型；

人體模型生成單元(未示出)，用于根據(jù)人體數(shù)字模型匹配相應的人體模型。

本發(fā)明實施例提供的人體智能塑模系統(tǒng)，與上述實施例提供的人體智能塑模方法具有相同的技術特征，所以也能解決相同的技術問題，達到相同的技術效果。

本發(fā)明實施例提供了人體智能塑模方法以及系統(tǒng)，包括：獲取用戶的人體參數(shù)信息，其中，人體參數(shù)信息包括物理參數(shù)信息以及感性參數(shù)信息；根據(jù)物理參數(shù)信息匹配相應的人體輪廓信息；將感性參數(shù)信息進行計算，得到風格特征信息；根據(jù)人體輪廓信息以及風格特征信息，生成用戶的人體模型。通過加入用戶自身的感性數(shù)據(jù)，使得生成的人體模型更逼真、更鮮活，從而真實反映每個用戶的人體特征。

本發(fā)明實施例還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器，存儲器中存儲有可在處理器上運行的計算機程序，處理器執(zhí)行計算機程序時實現(xiàn)上述實施例提供的人體智能塑模方法的步驟。

本發(fā)明實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器運行時執(zhí)行上述實施例的人體智能塑模方法的步驟。

另外，在本發(fā)明實施例的描述中，除非另有明確的規(guī)定和限定，術語“安裝”、“相連”、“連接”應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內部的連通。對于本領域的普通技術人員而言，可以具體情況理解上述術語在本發(fā)明中的具體含義。

在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，術語“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“內”、“外”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。此外，術語“第一”、“第二”、“第三”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。

本發(fā)明實施例所提供的進行人體智能塑模方法的計算機程序產品，包括存儲了處理器可執(zhí)行的非易失的程序代碼的計算機可讀存儲介質，所述程序代碼包括的指令可用于執(zhí)行前面方法實施例中所述的方法，具體實現(xiàn)可參見方法實施例，在此不再贅述。

所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)、裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。

在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的系統(tǒng)、裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，又例如，多個單元或組件可以結合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些通信接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個處理器可執(zhí)行的非易失的計算機可讀取存儲介質中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術方案本質上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟件產品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：u盤、移動硬盤、只讀存儲器(rom，read-onlymemory)、隨機存取存儲器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。

最后應說明的是：以上所述實施例，僅為本發(fā)明的具體實施方式，用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制，本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內，其依然可以對前述實施例所記載的技術方案進行修改或可輕易想到變化，或者對其中部分技術特征進行等同替換；而這些修改、變化或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發(fā)明實施例技術方案的精神和范圍，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內。因此，本發(fā)明的保護范圍應以所述權利要求的保護范圍為準。