双目摄像头的标定方法、装置、计算机可读介质及设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种双目摄像头的标定方法、装置、计算机可读介质及设备。

背景技术

在人脸识别领域，双目摄像头能够构建出人脸立体深度信息，可以有效防止图片、视频等多种活体攻击方式，从而得到广泛应用。在目前的技术方案中，双目摄像头需要围绕标定板，在不同位置拍摄标定板照片以进行标定，或者多块标定板组合成一整块，通过不同角度的摆放，双目摄像头对其拍摄一组照片以进行标定。然而，上述方法中，双目摄像头需要拍摄多张照片，且标定板与双目摄像头之间的距离固定，深度信息不足，使得标度精度存在一定损失。由此，如何提高双目摄像头的标定效率，并保证标定结果的准确性成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的实施例提供了一种双目摄像头的标定方法、装置、计算机可读介质及设备，进而至少在一定程度上可以提高双目摄像头的标定效率，并保证标定结果的准确性。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种双目摄像头的标定方法，该方法包括：

获取由双目摄像头中的第一摄像头和第二摄像头针对同一拍摄内容分别拍摄到的第一拍摄图像和第二拍摄图像，所述拍摄内容包含多个不同距离设置的标定图像以及一个待校验人脸图像，所述标定图像中包含若干横纵等距的特征点且所述待校验人脸图像与所述标定图像之间以及所述标定图像两两之间互不遮挡，；

对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像进行图像识别，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息；

根据所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息，确定所述双目摄像头对应的目标标定信息，所述目标标定信息包括单目标定信息以及双目立体标定信息；

根据所述目标标定信息，基于Bouguet算法，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像到共面行对准平面的第一转换矩阵和第二转换矩阵；

根据所述第一转换矩阵、所述第二转换矩阵，对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中所包含的待检测人脸图像进行深度识别，确定所述待检测人脸图像对应的深度信息；

将所述深度信息与所述待检测人脸图像和所述双目摄像头之间的实际距离进行比较，若比较结果满足预定规则，则确定标定结果有效，并将所述目标标定信息、所述第一转换矩阵以及所述第二转换矩阵进行关联存储。

在本申请实施例的一个方面，提供了一种双目摄像头的标定装置，该装置包括：

获取模块，用于获取由双目摄像头中的第一摄像头和第二摄像头针对同一拍摄内容分别拍摄到的第一拍摄图像和第二拍摄图像，所述拍摄内容包含不同距离设置的待校验人脸图像以及多个标定图像，所述标定图像中包含若干横纵等距的特征点且所述待校验人脸图像与所述标定图像之间以及所述标定图像两两之间互不遮挡；

第一确定模块，用于对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像进行图像识别，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息；

第二确定模块，用于根据所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息，确定所述双目摄像头对应的目标标定信息，所述目标标定信息包括单目标定信息以及双目立体标定信息；

第三确定模块，用于根据所述目标标定信息，基于Bouguet算法，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像到共面行对准平面的第一转换矩阵和第二转换矩阵；

第四确定模块，用于根据所述第一转换矩阵、所述第二转换矩阵，对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中所包含的待检测人脸图像进行深度识别，确定所述待检测人脸图像对应的深度信息；

处理模块，用于将所述深度信息与所述待检测人脸图像和所述双目摄像头之间的实际距离进行比较，若比较结果满足预定规则，则确定标定结果有效，并将所述目标标定信息、所述第一转换矩阵以及所述第二转换矩阵进行关联存储。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的双目摄像头的标定方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的双目摄像头的标定方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中提供的双目摄像头的标定方法。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，通过获取双目摄像头中的第一摄像头和第二摄像头针对同一拍摄内容分别拍摄到的第一拍摄图像和第二拍摄图像，其中，该拍摄内容包含了多个不同距离设置的标定图像以及一个待校验人脸图像，该标定图像中包含若干纵横等距的特征点且待校验人脸图像与标定图像之间、以及标定图像两两之间互不遮挡，对第一拍摄图像、第二拍摄图像进行图像识别，分别确定第一拍摄图像、第二拍摄图像中各标定图像对应的特征点信息；进而确定双目摄像头对应的目标标定信息，再基于该标定信息，基于Bouguet算法，分别确定第一拍摄图像、第二拍摄图像到共面行对准平面的第一转换矩阵和第二转换矩阵，根据该第一转换矩阵、第二转换矩阵，对第一拍摄图像、第二拍摄图像中的待检测人脸图像进行深度识别，确定待检测人脸图像对应的深度信息，以将该深度信息与待检测人脸图像与双目摄像头之间的实际距离进行比较，从而确定标定结果是否有效。由此，通过不同距离设置的多个标定图像，可以满足标定所需的深度信息，并且，双目摄像头只需拍摄一张照片即可实现标定和校验，提高了标定效率的同时也保证了标定结果的准确性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示出了根据本申请的一个实施例的双目摄像头的标定方法的流程示意图；

图2示出了根据本申请的一个实施例的第一拍摄图像、第二拍摄图像的示意图；

图3示出了根据本申请的一个实施例的双目摄像头的标定装置的框图；

图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

图1示出了根据本申请的一个实施例的双目摄像头的标定方法的流程示意图。该方法可以应用于终端设备，该终端设备可以包括但不限于智能手机、平板电脑、便携式电脑、台式电脑中的一种或多种；其也可以应用于服务器，例如物理服务器或者云服务器等，本申请对此不作特殊限定。

参照图1所示，该双目摄像头的标定方法至少包括步骤S110至步骤S160，详细介绍如下：

在步骤S110中，获取由双目摄像头中的获取由双目摄像头中的第一摄像头和第二摄像头针对同一拍摄内容分别拍摄到的第一拍摄图像和第二拍摄图像，所述拍摄内容包含多个不同距离设置的标定图像以及一个待校验人脸图像，所述标定图像中包含若干横纵等距的特征点且所述待校验人脸图像与所述标定图像之间以及所述标定图像两两之间互不遮挡。

其中，标定图像可以是棋盘格图像或者具有若干特征点的点阵图，其中，特征点之间的横纵距离均相等。

在一实施例中，本申请还提供一种标定设备，该标定设备包括模组放置台、多个不同规格的标定图像、一张待检测人脸图像以及支架。在进行标定时，可以在模组放置台上的不同距离处放置待检测人脸图像以及多个标定图像。应该理解的是，本申请所述不同距离即与双目摄像头所处平面之间的距离不同。在一示例中，标定图像的数量可以为4个，由于人脸识别模组焦距一般在60cm左右，有效识别距离为30cm～150cm，所以4个标定图像的放置距离可以分别为30cm、70cm、110cm以及150cm，待检测人脸图像可以放置在90cm处。并且，待校验人脸图像与标定图像之间、标定图像两两之间互不遮挡。例如，四个标定图像可以呈四宫格放置，待检测人脸图像可以可以处于四个标定图像中间等。

双目摄像头中的第一摄像头、第二摄像头可以分别对该待检测人脸图像以及标定图像进行拍摄，以得到对应的第一拍摄图像以及第二拍摄图像，应该理解的，该第一拍摄图像、第二拍摄图像中应均包含待检测人脸图像以及多个标定图像。

在步骤S120中，对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像进行图像识别，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息。

在该实施例中，可以对第一拍摄图像、第二拍摄图像进行图像识别，从而确定该第一拍摄图像、第二拍摄图像中各标定图像对应的特征点信息。

在本申请的一个实施例中，标定图像可以为棋盘格图像，棋盘格图像的角点即为特征点。

则对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像进行图像识别，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息，包括：

对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各标定图像所在区域分别进行图像识别，确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各标定图像对应的角点数量以及角点坐标以作为特征点信息。

以多个标定图像为四宫格放置为例(如图2所示)，可以将拍摄图像按照中心点切分成4宫格，四个标定图像分别完整地显示在不同宫格内，待检测人脸图像放在中间位置以不遮挡标定图像的角点。

此时针对每一宫格进行图像识别，识别出每一宫格内(即对应每一标定图像)的角点数量以及坐标，角点可以按照行列式编号和排序，从而得到对应的角点序列。由此，一张拍摄图像可以得到4个角点序列，第一拍摄图像和第二拍摄图像都可以按照上述方式进行处理。

在一示例中，在对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各标定图像所在区域分别进行图像识别，确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各标定图像对应的角点数量以及角点坐标以作为特征点信息之后，所述方法还包括：

将所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中同一标定图像对应的角点数量进行比较，若存在同一标定图像对应的角点数量不同，则通过所述第一摄像头、所述第二摄像头重新进行抓图。

在该实施例中，为保证后续标定结果的准确性，如果两个拍摄图像中，同一标定图像对应的角点数量不同，则可以在调整后重新进行抓图，例如是否待检测人脸图像遮挡了标定图像，或者摄像头是否调好焦距等。

在步骤S130中，根据所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息，确定所述双目摄像头对应的目标标定信息，所述目标标定信息包括单目标定信息以及双目立体标定信息。

在一实施例中，可以根据第一拍摄图像以及第二拍摄图像中各标定图像对应的特征点信息，从而对双目摄像头进行标定得到目标标定信息，该目标标定信息可以包括单目标定信息以及双目立体标定信息。

具体地，可以分别根据第一拍摄图像、第二拍摄图像中各标定图像对应的特征点信息，基于张正友标定法，对第一摄像头、第二摄像头进行单目标定，以确定第一摄像头、第二摄像头各自对应的内参矩阵、外参矩阵以及径向畸变参数，以得到单目标定信息。

再基于各摄像头对应的内参矩阵、外参矩阵以及径向畸变参数，对第一摄像头和第二摄像头进行双目立体标定，以确定第一摄像头、第二摄像头坐标系之间的相对关系，该相对关系包括二者之间的旋转矩阵和平移矩阵，从而得到双目立体标定信息。

具体地，可以利用旋转矩阵R和平移矩阵T来描述左右两个摄像机(第一摄像头和第二摄像头)坐标系的相对关系，具体如下：

在左相机建立世界坐标系，假设空间中有一点P，其在世界坐标系下的坐标为P

P

P

根据(1)式推出

根据(3)式得出：

其中，R

在步骤S140中，根据所述目标标定信息，基于Bouguet算法，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像到共面行对准平面的第一转换矩阵和第二转换矩阵。

在该实施例中，根据所得到的目标标定信息，基于Bouguet算法，对第一摄像头和第二摄像头进行双目立体校正，计算出第一拍摄图像、第二拍摄图像到共面行对准平面的第一转换矩阵和第二转换矩阵。

其中，Bouguet的方法，是将旋转矩阵R和平移矩阵T分解成左右相机各旋转一半的旋转和平移矩阵R

具体地，将右图像平面相对于左图像平面的旋转矩阵分解成两个矩阵R

其中，

将左右相机各旋转一半，使得左右相机的光轴平行。此时左右相机的成像面达到平行，但是基线与成像平面不平行。

构造变换矩矩阵R

构造e

e

获取了e

e

则可将左相机的极点转换到无穷远处的矩阵R

通过合成旋转矩阵与变换矩阵相乘获得左右相机的整体旋转矩阵。左右相机坐标系乘以各自的整体旋转矩阵就可使得左右相机的主光轴平行，且像平面与基线平行。通过上述的两个整体旋转矩阵，就能够得到理想的平行配置的双目立体系图像。

E

E

在步骤S150中，根据所述第一转换矩阵、所述第二转换矩阵，对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中所包含的待检测人脸图像进行深度识别，确定所述待检测人脸图像对应的深度信息。

在该实施例中，根据第一转换矩阵、第二转换矩阵，可以对第一拍摄图像和第二拍摄图像中所包含的待检测人脸图像进行人脸检测以及深度识别，以确定待检测人脸图像对应的深度信息。

具体地，可以先对第一拍摄图像、第二拍摄图像进行人脸检测，识别出各拍摄图像对应的人脸轮廓标记点的第一坐标信息，例如每一人脸可以对应识别出68个人脸轮廓标记点，并分别确定每一人脸轮廓标记点的坐标信息以作为第一坐标信息。

再将识别到的第一拍摄图像、第二拍摄图像各自对应的人脸轮廓标记点的第一坐标信息分别经过第一转换矩阵、第二转换矩阵转换到共面行对准平面，以确定第一拍摄图像、第二拍摄图像各自对应的人脸轮廓标记点的第二坐标信息。

再者，根据同一人脸轮廓标记点的第二坐标信息之间X方向上的坐标差，确定各人脸轮廓标记点对应的深度信息。具体地，深度信息Z＝Bf/d，其中，B为第一摄像头、第二摄像头中心距离，也叫基线距离，是已知的，f是摄像头焦距，其可以在摄像头的内参矩阵中计算出来，d＝X

基于每一人脸轮廓标记点的深度信息，可以确定待检测人脸的目标深度信息，例如，可以求取所有深度信息的均值以作为待检测人脸图像的目标深度信息，或者也可以选择所有深度信息中的中值以作为待检测人脸图像的目标深度信息，又或者可以从中随机选择一深度信息以作为待检测人脸图像对应的目标深度信息等等。本领域技术人员可以根据实际实现需要，选择对应的确定方式，本申请对此不作特殊限定。

请继续参考图1，在步骤S160中，将所述深度信息与所述待检测人脸图像和所述双目摄像头之间的实际距离进行比较，若比较结果满足预定规则，则确定标定结果有效，并将所述目标标定信息、所述第一转换矩阵以及所述第二转换矩阵进行关联存储。

在该实施例中，当确定待检测人脸图像对应的目标深度信息之后，可以将该目标深度信息与待检测人脸图像和双目摄像头之间的实际距离进行比较。其中，本领域技术人员可以根据在先经验预先设定预定规则用以判断比较结果是否符合实际使用需求。例如预定规则可以是目标深度信息与实际距离相等，或者目标深度信息与实际距离可以存在一定误差等。

由此，若比较结果满足预定规则，则表示标定结果准确，所以可以将目标标定信息、第一转换矩阵、第二转换矩阵进行关联并存储以备后续使用，如果比较结果不满足预定规则，则表示标定结果不良，可以在调整后进行重新标定。

由此，基于图1所示的实施例，通过获取双目摄像头中的第一摄像头和第二摄像头针对同一拍摄内容分别拍摄到的第一拍摄图像和第二拍摄图像，其中，该拍摄内容包含了不同距离设置的待校验人脸图像以及多个标定图像，该标定图像中包含若干纵横等距的特征点且待校验人脸图像与标定图像之间、以及标定图像两两之间互不遮挡，对第一拍摄图像、第二拍摄图像进行图像识别，分别确定第一拍摄图像、第二拍摄图像中各标定图像对应的特征点信息；进而确定双目摄像头对应的目标标定信息，再基于该标定信息，基于Bouguet算法，分别确定第一拍摄图像、第二拍摄图像到共面行对准平面的第一转换矩阵和第二转换矩阵，根据该第一转换矩阵、第二转换矩阵，对第一拍摄图像、第二拍摄图像中的待检测人脸图像进行深度识别，确定待检测人脸图像对应的深度信息，以将该深度信息与待检测人脸图像与双目摄像头之间的实际距离进行比较，从而确定标定结果是否有效。由此，通过不同距离设置的多个标定图像，可以满足标定所需的深度信息，并且，双目摄像头只需拍摄一张照片即可实现标定和校验，提高了标定效率的同时也保证了标定结果的准确性。

本申请所提供的双目摄像头的标定方法，只需要拍摄一次即可完成摄像头的参数标定和标定校验，标定图像以及待检测人脸图像固定，摄像头无需移动，不引入运动误差，并且，多个标定图像与摄像头之间的距离不同，标定精度更高，人脸在不同距离下的深度信息均可良好重建，保证标定效果的准确性。

以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的双目摄像头的标定方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的双目摄像头的标定方法的实施例。

图3示出了根据本申请的一个实施例的双目摄像头的标定装置的框图。

参照图3所示，根据本申请的一个实施例的双目摄像头的标定装置，包括：

获取模块310，用于获取由双目摄像头中的第一摄像头和第二摄像头针对同一拍摄内容分别拍摄到的第一拍摄图像和第二拍摄图像，所述拍摄内容包含多个不同距离设置的标定图像以及一个待校验人脸图像，所述标定图像中包含若干横纵等距的特征点且所述待校验人脸图像与所述标定图像之间以及所述标定图像两两之间互不遮挡；

第一确定模块320，用于对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像进行图像识别，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息；

第二确定模块330，用于根据所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息，确定所述双目摄像头对应的目标标定信息，所述目标标定信息包括单目标定信息以及双目立体标定信息；

第三确定模块340，用于根据所述目标标定信息，基于Bouguet算法，分别确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像到共面行对准平面的第一转换矩阵和第二转换矩阵；

第四确定模块350，用于根据所述第一转换矩阵、所述第二转换矩阵，对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中所包含的待检测人脸图像进行深度识别，确定所述待检测人脸图像对应的深度信息；

处理模块360，用于将所述深度信息与所述待检测人脸图像和所述双目摄像头之间的实际距离进行比较，若比较结果满足预定规则，则确定标定结果有效，并将所述目标标定信息、所述第一转换矩阵以及所述第二转换矩阵进行关联存储。

在本申请的一个实施例中，所述第二确定模块330用于：分别所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各所述标定图像对应的特征点信息，对所述第一摄像头、所述第二摄像头进行单目标定，确定所述第一摄像头、所述第二摄像头各自对应的内参矩阵、外参矩阵以及径向畸变参数；根据所述第一摄像头、所述第二摄像头各自对应的内参矩阵、外参矩阵以及径向畸变参数，对所述第一摄像头、所述第二摄像头进行双目立体标定，确定所述第一摄像头和所述第二摄像头坐标系之间的相对关系，所述相对关系包括二者之间的旋转矩阵和平移矩阵。

在本申请的一个实施例中，第四确定模块350用于：分别对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像进行人脸检测，得到所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像各自对应的人脸轮廓标记点的第一坐标信息；将所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像各自对应的人脸轮廓标记点的第一坐标信息分别经过所述第一转换矩阵、所述第二转换矩阵转换到共面行对准平面，确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像各自对应的人脸轮廓标记点的第二坐标信息；根据同一所述人脸轮廓标记点的第二坐标信息之间X方向上的坐标差，确定各所述人脸轮廓标记点对应的深度信息；根据各所述人脸轮廓标记点对应的深度信息，确定所述待检测人脸图像的目标深度信息。

在本申请的一个实施例中，第四确定模块350用于：根据各所述人脸轮廓标记点对应的深度信息，确定所有深度信息的均值以作为所述待检测人脸图像的目标深度信息。

在本申请的一个实施例中，所述标定图像为棋盘格图像，棋盘格图像的角点为所述特征点；第一确定模块320用于：对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各标定图像所在区域分别进行图像识别，确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各标定图像对应的角点数量以及角点坐标以作为特征点信息。

在本申请的一个实施例中，在对所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各标定图像所在区域分别进行图像识别，确定所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中各标定图像对应的角点数量以及角点坐标以作为特征点信息之后，获取模块310还用于：将所述第一拍摄图像、所述第二拍摄图像中同一标定图像对应的角点数量进行比较，若存在同一标定图像对应的角点数量不同，则通过所述第一摄像头、所述第二摄像头重新进行抓图。

图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图4示出的电子设备的计算机系统仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机系统包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)401，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口405也连接至总线404。

以下部件连接至I/O接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的储存部分408；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。