指纹唤醒方法、电子设备和计算机可读介质与流程

1.本技术实施例涉及计算机技术领域，具体涉及指纹唤醒方法、电子设备和计算机可读介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，越来越多的电子设备和应用程序已具备指纹唤醒功能。通常，电子设备在检测到手指按压电子设备的指纹检测区域时，可通过硬件中断来唤醒系统。
3.现有技术中，通常通过将电容值与固定的触发阈值进行比较，来检测用户是否按压指纹检测区域，从而决策是否唤醒系统。然而，由于模组的工艺、环境以及手指状态的差异等因素，这种方式易造成误判，导致指纹唤醒的准确性较低以及电子设备的功耗增高。


技术实现要素：

4.本技术实施例提出了指纹唤醒方法、电子设备和计算机可读介质，以解决现有技术中指纹唤醒的准确性较低以及电子设备的功耗较高的技术问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种指纹唤醒方法，该方法包括：获取指纹检测区域中各目标子区域的电容值，并确定电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量，每个目标子区域具有对应的触发阈值；在所述数量大于目标值时，唤醒系统，记录当前各目标子区域的第一电容值，并获取所述指纹检测区域的指纹图像；基于所述指纹图像，生成用于评价唤醒是否准确的评价信息；基于所述评价信息和所记录的第一电容值，调整各目标子区域的触发阈值。
6.第二方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如
…
方面中所描述的方法。
7.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所描述的方法。
8.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中所描述的方法。
9.本技术实施例提供的指纹唤醒方法、电子设备和计算机可读介质，通过获取指纹检测区域中各目标子区域的电容值，并确定电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量；而后在该数量大于目标值时，唤醒系统，记录当前各目标子区域的第一电容值，并获取指纹检测区域的指纹图像；之后基于指纹图像，生成用于评价唤醒是否准确的评价信息；最后基于评价信息和所记录的第一电容值，调整各目标子区域的触发阈值。由此，能够在每次唤醒系统后，基于表征唤醒的是否准确的评价信息以及唤醒系统时各目标子区域的电容值来动态调整各目标子区域的触发阈值，从而消除因模组的工艺、环境以及手指状态的差异等因素的影响，提高了指纹唤醒的准确性，降低了电子设备的功耗。
group audio layer iv)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、掌上电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等。该指纹唤醒方法的执行主体可以是上述电子设备中的处理器，例如图4中的处理装置401。
21.该指纹唤醒方法，包括以下步骤：
22.步骤101，获取指纹检测区域中各目标子区域的电容值，并确定电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量，每个目标子区域具有对应的触发阈值。
23.在本实施例中，指纹唤醒方法的所应用的电子设备可以配置有指纹检测区域。指纹检测区域可配置有指纹传感器。指纹传感器上可排列有大量微小的电容器。电容器可配置有检测电容值的电路。指纹检测区域中可预先设定若干目标子区域。上述电子设备可以通过指纹传感器，实时地或周期性地采集各目标子区域的电容值。其中，对于每一个目标子区域而言，其电容值可以是其各像素点的电容值之和。
24.在本实施例中，每个目标子区域具有对应的触发阈值。不同目标子区域对应的触发阈值可以相同或不同。初始的触发阈值可以根据试验或经验设定。对于每个目标子区域，若该目标子区域的电容值大于该目标子区域对应的触发阈值，则可认为该目标子区域被触发。
25.在本实施例中，在每一次获取各目标子区域的电容值后，上述电子设备可对每个目标子区域的电容值和该目标子区域对应的触发阈值进行比对，以确定电容值是否大于相应的触发阈值，从而统计电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量。
26.步骤102，在上述数量大于目标值时，唤醒系统，记录当前各目标子区域的第一电容值，并获取指纹检测区域的指纹图像。
27.在本实施例中，若电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量大于目标值，则说明用户按压指纹检测区域，此时可唤醒系统，同时可记录当前各目标子区域的第一电容值(即本次所获取的各目标子区域的电容值)，此外还可获取指纹检测区域的指纹图像。其中，唤醒系统可以指唤醒处理芯片、解锁目标应用等，此处不做具体限定。
28.可选的，为了更准确地评价唤醒是否准确，指纹图像的获取时间、唤醒系统的时间以及第一电容值的获取时间可以相同。
29.需要说明的是，上述目标值可以是根据大量试验和数据统计而预先设定的数值，此处对其取值不作具体限定。
30.步骤103，基于指纹图像，生成用于评价唤醒是否准确的评价信息。
31.在本实施例中，上述电子设备可以对指纹图像进行检测或识别，从而根据检测结果或识别结果，生成用于评价唤醒是否准确的评价信息。例如，若指纹识别通过，生成用于指示唤醒准确的评价信息；反之，若指纹识别未通过，可生成用于指示唤醒不准确的评价信息。评价信息可通过标识、数值或向量等表示，其表示方式不作具体限定。
32.步骤104，基于评价信息和所记录的第一电容值，调整各目标子区域的触发阈值。
33.在本实施例中，上述电子设备基于评价信息和所记录的第一电容值，可以采用多种方式调整各目标子区域的触发阈值。例如，可采用基于统计的方式，也可以采用强化学习的方式等。
34.在一些可选的实现方式中，可采用强化学习方式调整各目标子区域的触发阈值。实践中，强化学习讨论的问题是一个本体(agent)如何在一个复杂不确定的环境
(environment)中去极大化它能获得的奖励。在强化学习过程中，本体可在环境中获知状态(state)信息，并根据状态信息输出一个动作(action)。然后，环境会根据当前的状态信息和该动作输出下一个状态信息和这个动作得到的奖励。强化学习可学习一个最优策略(policy)，可以让本体在特定环境中，根据当前的状态做出行动，从而获得最大回报。在本技术实施例中，所学习的策略即为基于状态信息输出动作(即调整触发阈值的动作)的策略。
35.具体地，可首先将各目标子区域的第一电容值以及与对应的触发阈值的比对结果作为状态信息输入至强化学习模型，将评价信息作为奖惩信号输入至强化学习模型，通过强化学习模型调整各目标子区域的触发阈值。其中，强化学习模型可基于奖惩信号，调整触发阈值的计算策略，从而根据新策略计算出新的各目标子区域的触发阈值，实现对各目标子区域的触发阈值的调整。
36.其中，上述比对结果可表征第一电容值是否大于对应的触发阈值。上述比对结果可以以标识的形式表示。例如，对于某个目标子区域，若该目标子区域的第一电容值大于对应的触发阈值，则可将其比对结果标记为“1”；反之，若该目标子区域的第一电容值小于或等于对应的触发阈值，则可将其比对结果标记为“0”。
37.通过强化学习能够根据实际唤醒情况动态调整各个目标子区域的触发阈值，从而消除了因模组的工艺、环境以及手指状态的差异等因素的影响，提高了指纹唤醒的准确性，降低了电子设备的功耗。
38.在一些可选的实现方式中，可基于统计的方式调整各目标子区域的触发阈值。具体地，若评价信息指示唤醒准确，则可基于所获取的第一电容值和历史时段中唤醒准确时每个目标子区域的历史电容值，确定每个目标子区域的平均电容值。而后，基于每个目标子区域的平均电容值，调整各目标子区域的触发阈值。例如，对于每个目标子区域，可将该目标子区域的触发阈值调整为小于该目标子区域的平均电容值的某个值。再例如，对于每个目标子区域，若该目标子区域的平均电容值大于该目标子区域的触发阈值，可调高该目标子区域的触发阈值；若该目标子区域的平均电容值小于该目标子区域的触发阈值，可调低该目标子区域的触发阈值。每次唤醒准确时，可基于该次唤醒准确时的第一电容值，更新各目标子区域的平均电容值，进而基于该平均电容值更新触发阈值。由此，也可实现根据实际唤醒情况对触发阈值动态调整，消除了因模组的工艺、环境以及手指状态的差异等因素的影响，提高了指纹唤醒的准确性，降低了电子设备的功耗。
39.本技术的上述实施例提供的方法，通过实时获取指纹检测区域中各目标子区域的电容值；而后在电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量大于目标值时，唤醒系统，记录当前各目标子区域的第一电容值，并获取指纹检测区域的指纹图像；之后基于指纹图像，生成用于评价唤醒是否准确的评价信息；最后基于评价信息和所记录的第一电容值，调整各目标子区域的触发阈值。由此，能够在每次唤醒系统后，基于表征唤醒的是否准确的评价信息以及唤醒系统时各目标子区域的电容值来动态调整各目标子区域的触发阈值，从而消除因模组的工艺、环境以及手指状态的差异等因素的影响，提高了指纹唤醒的准确性，降低了电子设备的功耗。
40.在一些可选实施例中，指纹检测区域中可包括多个触发区域。每个触发区域中可包括目标子区域。每个目标子区域可包括多个像素点。由此，上述执行可以实时获取指纹检
测区域中每个目标子区域中的各像素点的电容值；而后，对于每个目标子区域，将该目标子区域中的各像素点的电容值之和，作为该目标子区域的电容值。
41.作为示例，参见图2所示的指纹检测区域的示意图。该示例中，指纹检测区域为一尺寸为30
×
300的矩形像素块。在选取触发区域时，可首先在矩形像素块中均匀选取6条尺寸为30
×
1的横向像素线。而后，可以以各条横向像素线的中点作为分隔点，将每条横向像素线划分为2条横向像素线，形成12条尺寸为15
×
1的横向像素线。每条15
×
1的横向像素线即可作为一个触发区域。可将每个15
×
1的触发区域中靠近指纹检测区域中部的若干像素点(如5个像素点)所构成的子区域作为目标子区域，此时目标子区域的尺寸为5
×
1。对于每个目标子区域，该目标子区域中各像素点的电容值之和，即可作为该目标子区域的电容值。
42.可以理解的是，目标子区域越大，指纹传感器的功耗越大，导致整机的功耗越大。在上述实现方式中，目标子区域仅占据触发区域中的局部，且触发区域仅占据指纹检测区域的局部，因此可大大降低指纹传感器检测时的功耗，从而降低了上述电子设备的整机功耗。
43.在一些可选的实施例中，可通过对指纹图像进行指纹识别，来生成评价信息。具体地，上述电子设备中可存储已预先训练的指纹识别模型。该指纹识别模型可采用机器学习算法(如有监督学习方法)预先训练得到，可用于进行指纹识别。上述电子设备可将所获取的指纹图像输入至该指纹识别模型，得到指纹识别结果。指纹识别结果可指示指纹识别是否通过。若指纹识别结果指示识别通过，则可生成用于指示唤醒准确的第一评价信息。若指纹识别结果指示识别未通过，则可生成用于指示唤醒不准确的第二评价信息。需要说明的是，在采用强化学习方式调整各目标子区域的触发阈值时，若指纹识别结果指示识别通过，则可将第一评价信息作为奖励信号输入至强化学习模型。若指纹识别结果指示识别未通过，可将第二评价信息作为惩罚信号输入至强化学习模型。
44.在一些可选的实施例中，在将所获取的指纹图像输入至该指纹识别模型进行指纹识别之前，还可先对该指纹图像进行有效性检测，以确定指纹图像是否有效。例如，可通过检测指纹图像中的有效面积占比，以基于该有效面积占比，确定指纹图像的有效性。其中，有效面积即为包含指纹图案的面积。有效面积占比即为有效面积在指纹图像的总面积中的占比。有效面积占比可借助预先训练的有效面积占比检测模型确定。该有效面积占比检测模型也可采用机器学习算法(如有监督学习方法)预先训练得到。上述电子设备可以将指纹图像输入至该有效面积占比检测模型，即可得到该模型输出的有效面积占比。在进行有效性检测后，若指纹图像有效，则可进一步进行指纹识别。若检测出指纹图像无效，则可直接生成上述第二评价信息，并无需进一步进行指纹识别，由此可减少数据运算量，提高处理效率，并节约上述电子设备的能耗。
45.在一些可选的实施例中，上述电子设备还可以进一步结合手指抬起状态下的第二电容值，来调整触发阈值。具体地，在获取指纹检测区域的指纹图像后，可重新获取各目标子区域的电容值，并确定电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量。此操作可重复多次执行，直至所确定出的数量下降至低于目标值时。若电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量下降至低于目标值，意味着用户手指抬起，此时可记录当前各目标子区域的第二电容值。由于第二电容值与第一电容值的获取时间不同，故第二电容值不同于步骤102中所记录的第一电容值。在调整触发阈值时，可基于评价信息、所记录的第一电容值和
第二电容值，调整各目标子区域的触发阈值。此处，调整电容值的方式也可采用强化学习方式或者基于统计的方式。
46.以采用强化学习方式为例，可首先将各目标子区域的第一电容值、第二电容值以及与对应的触发阈值的比对结果作为状态信息输入至强化学习模型，将评价信息作为奖惩信号输入至强化学习模型，通过强化学习模型调整各目标子区域的触发阈值。其中，强化学习模型可基于奖励值，调整触发阈值的计算策略，从而根据新策略计算出新的各目标子区域的触发阈值，实现对各目标子区域的触发阈值的调整。
47.以基于统计的调整方式为例，若评价信息指示唤醒准确，则可基于所获取的第一电容值和历史时段中唤醒准确时每个目标子区域的历史第一电容值(对应手指按下状态)，确定每个目标子区域的平均第一电容值。而后，基于所获取的第二电容值和历史时段中唤醒准确时每个目标子区域的历史第二电容值(对应手指抬起状态)，确定每个目标子区域的平均第二电容值。而后，基于每个目标子区域的平均第一电容值和平均历史第二电容值，调整各目标子区域的触发阈值。例如，对于每个目标子区域，可将该目标子区域的触发阈值调整为小于该目标子区域的平均第一电容值且大于该目标子区域的平均第二电容值的某个值。此外，每次唤醒准确时，可基于该次唤醒准确时的第一电容值和第二电容值，更新各目标子区域的平均第一电容值和第二电容值，进而基于该平均第一电容值和平均第二电容值更新触发阈值。由此，也可实现触发阈值的动态调整。
48.通过结合手指抬起时各目标子区域的第二电容值来调整触发阈值，可为触发阈值的动态调整提供一个相对可靠的参考数据，从而进一步提高了调整后的触发阈值的准确性。
49.进一步参考图3，作为对上述各图所示方法的实现，本技术提供了一种指纹唤醒装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
50.如图3所示，本实施例的指纹唤醒装置300包括：获取单元301，用于实时获取指纹检测区域中各目标子区域的电容值，并确定电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量，每个目标子区域具有对应的触发阈值；唤醒单元302，用于在上述数量大于目标值时，唤醒系统，记录当前各目标子区域的第一电容值，并获取上述指纹检测区域的指纹图像；生成单元303，用于基于上述指纹图像，生成用于评价唤醒是否准确的评价信息；调整单元304，用于基于上述评价信息和所记录的第一电容值，调整各目标子区域的触发阈值。
51.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述调整单元304，进一步用于：将各目标子区域的第一电容值以及与对应的触发阈值的比对结果作为状态信息输入至强化学习模型，将上述评价信息作为奖惩信号输入至上述强化学习模型，通过上述强化学习模型调整各目标子区域的触发阈值。
52.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述调整单元304，进一步用于：若上述评价信息指示唤醒准确，则基于所获取的第一电容值和历史时段中唤醒准确时每个目标子区域的历史电容值，确定每个目标子区域的平均电容值；基于每个目标子区域的平均电容值，调整各目标子区域的触发阈值。
53.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置还包括：记录单元，用于在上述数量降低至所述目标值以下时，记录当前各目标子区域的第二电容值；以及，上述调整单元
304，进一步用于：基于上述评价信息、所记录的第一电容值和第二电容值，调整各目标子区域的触发阈值。
54.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述生成单元303，进一步用于：将上述指纹图像输入至已训练的指纹识别模型，得到指纹识别结果；若上述指纹识别结果指示识别通过，则生成用于指示唤醒准确的第一评价信息；若上述指纹识别结果指示识别未通过，则生成用于指示唤醒不准确的第二评价信息。
55.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述生成单元303，进一步用于：检测上述指纹图像中的有效面积占比，并基于上述有效面积占比，确定上述指纹图像的有效性；若上述指纹图像无效，则生成用于指示唤醒不准确的第二评价信息。
56.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述指纹检测区域中包括多个触发区域，每个触发区域中包括目标子区域，每个目标子区域包括多个像素点；上述获取单元301，进一步用于实时获取指纹检测区域中每个目标子区域中的各像素点的电容值；对于每个目标子区域，将该目标子区域中的各像素点的电容值之和，作为该目标子区域的电容值。
57.本技术的上述实施例提供的装置，通过实时获取指纹检测区域中各目标子区域的电容值；而后在电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量大于目标值时，唤醒系统，记录当前各目标子区域的第一电容值，并获取指纹检测区域的指纹图像；之后基于指纹图像，生成用于评价唤醒是否准确的评价信息；最后基于评价信息和所记录的第一电容值，调整各目标子区域的触发阈值。由此，能够在每次唤醒系统后，基于表征唤醒的是否准确的评价信息以及唤醒系统时各目标子区域的电容值来动态调整各目标子区域的触发阈值，从而消除因模组的工艺、环境以及手指状态的差异等因素的影响，提高了指纹唤醒的准确性，降低了电子设备的功耗。
58.下面参考图4，其示出了用于实现本技术的一些实施例的电子设备的结构示意图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本技术的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
59.如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、rom 402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。
60.通常，以下装置可以连接至i/o接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁盘、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图4中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
61.特别地，根据本技术的一些实施例，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，本技术的一些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程序代码。在
这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从rom 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本技术的一些实施例的方法中限定的上述功能。
62.需要说明的是，本技术的一些实施例所述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(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术的一些实施例中，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。而在本技术的一些实施例中，计算机可读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程序代码。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，该计算机可读信号介质可以发送、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程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
63.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transferprotocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
64.上述计算机可读介质可以是上述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该电子设备执行时，使得该电子设备：实时获取指纹检测区域中各目标子区域的电容值，并确定电容值大于相应的触发阈值的目标子区域的数量，每个目标子区域具有对应的触发阈值；在上述数量大于目标值时，唤醒系统，记录当前各目标子区域的第一电容值，并获取指纹检测区域的指纹图像；基于指纹图像，生成用于评价唤醒是否准确的评价信息；基于评价信息和所记录的第一电容值，调整各目标子区域的触发阈值。
65.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术的一些实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、smalltalk、c ；还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)，上述网络包括局域网(lan)或广域网(wan)。
66.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、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。在这点上，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，该模块、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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。
67.描述于本技术的一些实施例中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，例如，可以描述为：一种处理器包括第一确定单元、第二确定单元、选取单元和第三确定单元。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。
68.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
69.以上描述仅为本技术的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本技术的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。