3D指纹展开方法、装置与流程

3d指纹展开方法、装置
技术领域
1.本公开涉及指纹识别领域，尤其涉及一种3d指纹展开方法、装置。


背景技术：

2.指纹特征非常稳定、易于采集且辨识度高，是最广泛使用的生物特征之一。目前主流的指纹采集方案是通过接触式传感器获取2d指纹图像，但是这种方式获取的二维指纹图像质量受诸如皮肤变形和皮肤湿度等因素的影响。而3d指纹采集使用非接触方法获取指纹，采集到的手指数据不会变形，受手指干湿的影响较小而且卫生。
3.3d指纹采集大部分展开方法是将手指假设为一个轴对称的参数模型并以此展开，但是由于手指不规则，这些模型无法完全符合手指的形状，展开时将导致指纹变形；并且指纹的变形与其按压姿势有关，由于查询指纹的姿势事先未知，查询指纹和3d指纹之间可能会存在按压姿态的差异，在配准阶段展开3d指纹时，在展开的指纹和查询指纹之间会有很大的变形，这将导致匹配产生误差。


技术实现要素：

4.本公开提供了一种3d指纹展开方法、装置。
5.根据本公开实施例的第一方面，提供一种3d指纹展开方法，包括：
6.获取手指三维点云，通过对手指三维点云预先处理，得到展开指纹图；
7.获取手指按捺指纹图，根据手指按捺指纹图和展开指纹图对按捺时的手指姿态进行预估，得到手指空间姿态；
8.根据所述手指空间姿态对三维点云进行校正处理，并根据校正后的三维点云生成对应姿态下的得到3d指纹展开图；
9.根据本公开实施例的第二方面，提供一种3d指纹展开装置，包括：
10.处理模块，用于获取手指三维点云，通过对手指三维点云预先处理，得到展开指纹图；
11.预估模块，用于获取手指按捺指纹图，根据手指按捺指纹图和展开指纹图对按捺时的手指姿态进行预估，得到手指空间姿态；
12.校正模块，用于根据所述手指空间姿态对三维点云进行校正处理，并根据校正后的三维点云生成对应姿态下的得到3d指纹展开图。
13.根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
14.至少一个处理器；以及，
15.与至少一个处理器通信连接的存储器；其中。
16.存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行前述第一方面的方法。
17.根据本公开的第四方面，提供了一种储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行前述第一方面的方法。
18.本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
19.本公开整体分为三个阶段，分别是数据采集、三维姿态估计以及特定姿态下的3d指纹展开。在第一阶段中，采集手指三维点云，同时采集对应的手指按捺指纹图。在第二阶段中，根据第一阶段采集的手指三维点云以及手指按捺指纹图，估计在获取按捺指纹时手指的按压姿态。在第三阶段，调整手指点云姿态，使其与第二阶段估计的手指姿态相同，并以此展开点云，得到与按捺指纹对应的3d指纹展开图。降低了3d指纹匹配的局限性，防止手指匹配模型与手指形态不匹配，保证3d指纹展开不会产生变形，降低了3d指纹按压姿态与按捺时手指按压姿态之间的差异，防止指纹匹配发生错误。
20.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，并不能限制本公开。
附图说明
21.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
22.图1是本公开实施例体所提供的3d指纹展开方法的流程图。
23.图2是本公开实施例体所提供的空间姿态校正结果示意图。
24.图3是本公开实施例体所提供的3d指纹展开结果示意图。
25.图4是本公开实施例体所提供的展开指纹图方法的流程图。
26.图5是本公开实施例体所提供的指纹可视化处理结果示意图。
27.图6是本公开实施例体所提供的指纹展开处理结果示意图。
28.图7是本公开实施例体所提供的得到手指空间姿态方法的流程图。
29.图8是本公开实施例体所提供的得到3d指纹展开图方法的流程图。
30.图9是本公开实施例体所提供的一种3d指纹展开装置的结构框图。
31.图10是本公开实施例体所提供的另一种3d指纹展开装置的结构框图。
32.图11是本公开实施例体所提供的另一种3d指纹展开装置的结构框图。
33.图12是本公开实施例体所提供的另一种3d指纹展开装置的结构框图。
34.图13是本公开实施例提供的一种3d指纹展开方法的电子设备的结构框图。
具体实施方式
35.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
36.需要说明的是，指纹特征具有非常稳定、易于采集且辨识度高等特点，是最广泛使用的生物特征之一。目前主流的指纹采集方案是通过接触式传感器获取2d指纹图像，但是这种方式获取的二维指纹图像质量受诸如皮肤变形和皮肤湿度等因素的影响。与2d指纹相比，3d指纹使用非接触方法获取指纹，采集到的手指数据不会变形，受手指干湿的影响较小而且卫生。由于现有的指纹数据库主要使用2d指纹并且2d指纹传感器非常普及，新的3d指纹传感器需要与2d指纹传感器兼容。考虑到3d指纹传感器既昂贵又庞大，现有技术是使用
3d传感器进行注册，使用2d传感器进行识别。为了保证兼容性，通常将已注册的3d指纹展开为2d指纹，再通过常规的2d指纹匹配方法进行匹配。3d指纹展开有很多的方法，大部分展开方法将手指假设为一个轴对称的参数模型并以此展开，但是由于手指不规则，这些模型无法完全符合手指的形状。展开时，这将导致其他变形。并且指纹的变形与其按压姿势有关，由于查询指纹的姿势事先未知，查询指纹和3d指纹之间可能会存在按压姿态的差异，在配准阶段展开3d指纹时，在展开的指纹和查询指纹之间会有很大的变形，这将导致误匹配。
37.基于上述问题，本公开提供了一种3d指纹展开方法、装置。本公开可以使得在展开前保持3d手指与查询指纹之间按压姿态一致，就可以减少按压姿态导致的指纹变形，并且可以提升3d指纹与2d指纹之间的兼容性，从而令三维指纹能够在更多的应用场景中得到使用，进而提升指纹识别算法在复杂困难场景下的性能。
38.图1为本公开实施例体所提供的一种3d指纹展开方法的流程图，如图1所示，该3d指纹展开方法包括一下步骤：
39.步骤101，获取手指三维点云，通过对手指三维点云预先处理，得到展开指纹图。
40.其中，手指三维点云可通过三维结构光扫描仪或者rgbd(深度图像相机)等仪器得到。
41.需要说明的是，展开指纹图指的是将手指三维点云摊平在一个平面上所得到的图样。
42.步骤102，获取手指按捺指纹图，根据手指按捺指纹图和展开指纹图对按捺时的手指姿态进行预估，得到手指空间姿态。
43.其中，手指按捺指纹图为手指在与平面接触时产生的按捺指纹图像，手指按捺指纹图为2d指纹数据，指纹纹理相对清晰，但接触面积较小、易产生变形、并且缺失三维形状信息。
44.需要说明的是，由于手指三维点云和手指按捺指纹图之间存在模态差异，不能直接进行匹配，所以需要先对手指三维点云进行预先处理，得到近似的展开指纹图，再根据展开指纹图和手指按捺指纹图的对应关系估计手指空间姿态。其中，该手指空间姿态可以理解为按捺时的手指相对于手指三维点云的空间姿态。
45.步骤103，根据所述手指空间姿态对三维点云进行校正处理，并以此生成对应姿态下的得到3d指纹展开图。
46.其中，校正结果如图2所示，图2为空间姿态校正结果示意图。并且3d指纹展开结构示意图如图3所示，图3为3d指纹展开结果示意图。
47.需要说明的是，将手指空间姿态的空间参数，根据步骤102中的手指按捺指纹图和展开指纹图的对照关系对三维点云进行校正处理，目的是为了保证手指空间姿态与按捺指纹的按压姿态相同。该校正关系为：
48.v'＝k(r3·
v
t
t3·
a)
t
49.其中v'为调整姿态后的点云，r3,t3，k为步骤102中估计的空间姿态参数，a为1
×
n的全1向量，n为点云v中点的个数。
50.本公开实施例的3d指纹展开方法，本公开整体分为三个阶段，分别是数据采集、三维姿态估计以及特定姿态下的3d指纹展开。在第一阶段中，采集手指三维点云，同时采集对应的手指按捺指纹图。在第二阶段中，根据第一阶段采集的手指三维点云以及手指按捺指
纹图，估计在获取按捺指纹时手指的按压姿态。在第三阶段，调整手指点云姿态，使其与第二阶段估计的手指姿态相同，并以此展开点云，得到与按捺指纹对应的3d指纹展开图。降低了3d指纹匹配的局限性，防止手指匹配模型与手指形态不匹配，保证3d指纹展开不会产生变形，降低了3d指纹按压姿态与按捺时手指按压姿态之间的差异，防止指纹匹配发生错误。
51.在一种实现方式中，如图4所示，为了保证手指三维点云能够与手指按捺指纹图进行匹配，需要先将手指三维点云进行预先处理。可选地，如图4所示，通过对手指三维点云预先处理，得到展开指纹图的方法包括步骤：
52.步骤401，计算手指三维点云中各点的表面深度，将表面深度作为按捺时手指的纹理强度值，并根据纹理强度值对手指三维点云进行正交投影，得到可视化指纹图，其中将表面深度进行归一化处理作为可视化图的灰度值。
53.其中，可视化效果如图5所示，图5为指纹可视化处理结果示意图，可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
54.需要说明的是，在通过接触式指纹采集仪采集按捺指纹时，手指脊线的峰与平面接触较多，因此为深色；而手指脊线的谷基本未与平面接触，因此为浅色。本公开在对手指三维点云可视化时模拟这一性质，首先估计点云中每个点的表面深度，再将归一化的表面深度作为可视化图像的灰度值。对于点云v中的某个点p，使用其邻域点集计算表面深度，邻域点集x定义为：
55.x＝{x
i
|x
i
∈vand||x
i
‑
p||<r}，
56.根据邻域点集x即可计算点p的表面深度d：
57.d＝(p
‑
c)
t
n，
58.其中c为邻域点集x的几何中心，n为邻域点集x的法向量，该法向量可以通过对x进行主成分分析(pca)获得。在计算可视化指纹图中所有点的表面深度后，对其进行归一化：
[0059][0060]
其中d
max
和d
min
分别为所有表面深度的最大值和最小值，将归一化后的表面深度d
n
作为可视化指纹图的灰度值。
[0061]
步骤402，将可视化指纹图进行展开处理，得到展开指纹图。
[0062]
其中，展开指纹图的展开效果如图6所示，图6为指纹展开处理结果示意图。
[0063]
需要说明的是，由于可视化指纹图是三维对象，在与按捺指纹匹配时还需可视化指纹图云展开到平面上。本公开使用点可视化指纹图两点间的弧长作为展开后的坐标长度。设(x,y，z)为点云坐标系，(u，v，0)为展开指纹的坐标系，这两个坐标系在坐标轴u的转换关系定义为：
[0064][0065]
其中，坐标轴v的转换关系与u相同。
[0066]
本公开实施例的3d指纹展开方法，在从手指三维点云得到展开指纹图步骤中，计算手指三维点云中每个点的表面深度，将表面深度近似为对应接触式指纹的纹理强度值并
对手指三维点云进行正交投影，得到可视化指纹图，将可视化指纹图进行展开处理，得到展开指纹图。防止手指匹配模型与手指形态不匹配，保证3d指纹展开不会产生变形，降低了3d指纹按压姿态与按捺时手指按压姿态之间的差异，防止指纹匹配发生错误。
[0067]
在一种实现方式中，如图7所示，为了能够得到手指的空间姿态图，可对手指按捺指纹图和展开指纹图对按捺时的手指姿态进行预估。可选地，如图7所示，根据手指按捺指纹图和展开指纹图对按捺时的手指姿态进行预估，得到手指空间姿态的方法包括步骤：
[0068]
步骤701，通过计算得出手指按捺指纹图的二维细节点，并且通过计算得出展开指纹图的二维配对细节点及三维点云中对应的三维配对细节点。
[0069]
其中，配对细节点(特征点)指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)，配对细节点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像的匹配。
[0070]
步骤702，通过公式运算使得展开指纹图中三维配对细节点的二维投影与手指按捺指纹图的二维细节点距离误差最小化，以预估手指空间姿态。
[0071]
需要说明的是，在估计空间姿态时，先计算手指三维点云可视化并展开得到的展开指纹图与手指按捺指纹图之间的配对特征点，计算配对特征点可以使用很多算法，如先使用软件verifinger计算图像特征点再通过mcc特征描述子进行匹配。由于展开指纹图是通过手指三维点云生成的，因此得到展开指纹图与按捺指纹的配对细节点时，也就得到了手指按捺指纹图的二维细节点和三维云图的三维配对细节点的对应关系，本公开通过计算一组三维空间的刚性变换使得三维点云的三维配对细节点的二维投影与手指按捺指纹图的二维细节点距离误差最小，该投影关系为：
[0072][0073]
其中(x
m
,y
m
,z
m
)为点云中细节点的三维坐标，(u
m
,v
m
)为该细节点的二维投影坐标，k为放缩因子，r3为3
×
3的旋转矩阵，t3为3
×
1的位移矩阵。通过最小化点云细节点投影与按捺指纹细节点的二维坐标距离差，即可估计手指三维点云相对于按捺指纹的手指空间姿态。
[0074]
本公开实施例的3d指纹展开方法，先计算出手指按捺指纹图的二维细节点和三维点云的三维配对细节点，根据二维细节点和三维配对细节点的对应关系，计算使得三维配对细节点的二维投影与手指按捺指纹图的二维细节点距离误差最小的姿态，即可估计得到手指空间姿态。让手指空间姿态能够更符合实际情况，保证了指纹识别的准确性，降低了3d指纹匹配的局限性，防止手指匹配模型与手指形态不匹配，保证3d指纹展开不会产生变形，降低了3d指纹按压姿态与按捺时手指按压姿态之间的差异，防止指纹匹配发生错误。
[0075]
在一种实现方式中，如图8所示，为了能够得到3d指纹展开图，可对手指空间姿态进行可视化与展开处理。可选地，如图8所示，根据校正后的手指空间姿态得到3d指纹展开图的方法包括步骤：
[0076]
步骤801，通过预估得到的手指空间姿态对所述三维点云进行姿态校正，并对姿态校正后的三维点云进行可视化与展开处理，得到与按捺时的手指姿态相同的3d指纹图像。
[0077]
需要说明的是，通过校正调整手指点云姿态，使其与第二阶段估计的手指姿态相同。根据步骤401和步骤402给出的可视化和展开方法得到与按捺指纹相同按压姿态下的3d指纹展开图。
[0078]
步骤802，根据手指按捺时的指纹区域对3d指纹图像进行裁剪，得到3d指纹展开图。
[0079]
本公开实施例的3d指纹展开方法，在得到按捺指纹的手指空间姿态后，根据预估得到的手指空间姿态对三维点云进行校正处理，使其与按捺指纹的按压姿态相同，根据该姿态下的手指空间姿态对所述三维点云进行姿态校正，并且对三维点云进行可视化和展开处理，最后通过裁剪得到3d指纹展开图，通过校正进一步保证指纹匹配的准确性，并且通过展开与裁剪提升3d指纹与2d指纹之间的兼容性。降低了3d指纹匹配的局限性，防止手指匹配模型与手指形态不匹配，保证3d指纹展开不会产生变形，降低了3d指纹按压姿态与按捺时手指按压姿态之间的差异，防止指纹匹配发生错误。
[0080]
为实现上述实施例，本公开还提出了一种3d指纹展开装置。
[0081]
图9为本公开实施例提供的一种3d指纹展开装置的结构框图，如图9所示，该3d指纹展开装置可以包括：处理模块910，预估模块920，校正模块930。
[0082]
其中，处理模块910用于获取手指三维点云，通过对手指三维点云预先处理，得到展开指纹图。
[0083]
预估模块920用于获取手指按捺指纹图，根据手指按捺指纹图和展开指纹图对按捺时的手指姿态进行预估，得到手指空间姿态。
[0084]
校正模块930用于根据手指空间姿态对三维点云(3d指纹的姿态)进行校正处理，并根据校正后的三维点云生成对应姿态下的得到3d指纹展开图。
[0085]
在本技术一些实施例中，如图10所示，图10是根据本公开另一侧实施例的3d指纹展开装置的结构框图，该3d指纹展开装置中处理模块1010包括，计算单元1011，展开单元1012。
[0086]
其中，计算单元1011用于计算手指三维点云中各点的表面深度，对手指三维点云进行正交投影，得到可视化指纹图，其中将表面深度进行归一化处理作为可视化图的灰度值。
[0087]
展开单元1012用于将可视化指纹图进行展开处理，得到展开指纹图。
[0088]
其中，图10中1010
‑
1030和图9中910
‑
930具有相同功能和结构。
[0089]
在本技术一些实施例中，如图11所示，图11是根据本公开另一个实施例的3d指纹展开装置的结构框图，该3d指纹展开装置中预估模块1120包括：细节点单元1121、估算单元1122。
[0090]
其中，细节点单元1121用于通过计算得出手指按捺指纹图的二维细节点，并且通过计算得出展开指纹图的二维配对细节点及三维点云中对应的三维配对细节点。
[0091]
估算单元1122用于通过公式运算使得展开指纹图中三维配对细节点的二维投影与手指按捺指纹图的二维细节点距离误差最小，即可估算得出按捺指纹时手指空间姿态。
[0092]
其中，图11中1110
‑
1130和图10中1010
‑
1030具有相同功能和结构。
[0093]
在本技术一些实施例中，如图12所示，图12是根据本公开另一个实施例的3d指纹展开装置的结构框图，该3d指纹展开装置中校正模块1230包括：处理单元1231，裁剪单元
1232。
[0094]
其中，处理单元1231用于通过预估得到的手指空间姿态对所述三维点云进行姿态校正，并对姿态校正后的三维点云进行可视化与展开处理，得到与按捺时的手指姿态相同的3d指纹图像。
[0095]
裁剪单元1232用于根据手指按捺时的指纹区域对3d指纹图像进行裁剪，得到3d指纹展开图。
[0096]
其中，图12中1210
‑
1230和图11中1110
‑
1130具有相同功能和结构。
[0097]
本公开实施例的3d指纹展开装置，本公开整体分为三个阶段，分别是数据采集、三维姿态估计以及特定姿态下的3d指纹展开。在第一阶段中，采集手指三维点云，同时采集对应的手指按捺指纹图。在第二阶段中，根据第一阶段采集的手指三维点云以及手指按捺指纹图，估计在获取按捺指纹时手指的按压姿态。在第三阶段，调整手指点云姿态，使其与第二阶段估计的手指姿态相同，并以此展开点云，得到与按捺指纹对应的3d指纹展开图。降低了3d指纹匹配的局限性，防止手指匹配模型与手指形态不匹配，保证3d指纹展开不会产生变形，降低了3d指纹按压姿态与按捺时手指按压姿态之间的差异，防止指纹匹配发生错误。
[0098]
如图13所示，是根据本公开实施例的用于实现3d指纹展开方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0099]
如图13所示，该电子设备包括：一个或多个处理器1301、存储器1302，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图13中以一个处理器1301为例。
[0100]
存储器1302即为本公开所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本公开所提供的3d指纹展开方法。本公开的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本公开所提供的3d指纹展开方法。
[0101]
存储器1302作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的3d指纹展开方法对应的程序指令/模块(例如，附图10所示的图像投射模块1010，图像处理模块1020，相位展开模块1030)。处理器1301通过运行存储在存储器1302中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的3d指纹展开方法。
[0102]
存储器1302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据用于实现3d指纹展开方法的
电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器1302可选包括相对于处理器1301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至智能对话的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0103]
用于实现3d指纹展开方法的电子设备还可以包括：输入装置1303和输出装置1304。处理器1301、存储器1302、输入装置1303和输出装置1304可以通过总线或者其他方式连接，图13中以通过总线连接为例。
[0104]
输入装置1303可接收输入的数4字或字符信息，以及产生与智能对话的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置1304可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
[0105]
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0106]
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
[0107]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0108]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数
字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、互联网和区块链网络。
[0109]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端
‑
服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务("virtual private server"，或简称"vps")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0110]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。