Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЛАСТИ

По настоящей заявке испрашивается приоритет согласно заявке на патент Китая № 201510728282.1, поданной 30 октября 2015 г., содержание которой полностью включено в настоящую заявку посредством ссылки.

Область техники

Настоящее изобретение в целом относится к сфере обработки изображений и, конкретнее, к способу и устройству для идентификации областей.

Уровень техники

Автоматическая идентификация удостоверения личности (идентификационной карты) представляет собой технологию идентификации символьной (буквенно-цифровой) информации на удостоверении личности путем обработки изображения.

Смежная технология обеспечивает способ автоматической идентификации удостоверения личности, содержащий сканирование удостоверения личности с помощью устройства сканирования удостоверения личности в фиксированном относительном положении для получения сканированного изображения удостоверения личности; идентификацию символов заданных n областей в сканированном изображении для получения информации о по меньшей мере одном из следующих параметров: имя, пол, национальность, дата рождения, адрес и гражданский идентификационный номер. Однако идентифицировать изображение удостоверения личности, полученного непосредственно путем фотографирования, трудно.

Раскрытие изобретения

Учитывая проблемы предшествующего уровня техники, в изобретении предложены способ и устройство для идентификации областей.

Согласно первому аспекту настоящего изобретения предлагается способ идентификации областей. Способ включает в себя следующее: получают расположение области лица на плоскости идентификационного изображения; определяют по меньшей мере одну информационную область на основе расположения области лица на плоскости; и сегментируют информационную область для получения по меньшей мере одной символьной области.

В примере осуществления изобретения расположение области лица на плоскости представлено путем использования заданного края области лица; причем получение расположения области лица на плоскости идентификационного изображения включает в себя следующее: идентифицируют лицо на идентификационном изображении для получения области лица; и идентифицируют заданный край области лица на основе области лица.

В примере осуществления изобретения идентификация лица на идентификационном изображении для получения области лица включает в себя следующее: идентифицируют лицо в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица.

В примере осуществления изобретения идентификация заданного края области лица на основе области лица включает в себя следующее: определяют исследуемую область на основе нижней части области лица, причем исследуемая область включает в себя нижний край области лица; и выполняют распознавание прямой на изображении в исследуемой области для идентификации нижнего края области лица.

В примере осуществления изобретения выполнение распознавания прямой на изображении в исследуемой области для идентификации нижнего края области лица включает в себя следующее: подвергают исследуемую область воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области; выполняют построение прямой по точкам или преобразование Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины, и идентифицируют линейный сегмент в качестве нижнего края на области лица.

В примере осуществления изобретения способ дополнительно включает в себя следующее: корректируют наклон идентификационного изображения на основе уклона заданного края.

В примере осуществления изобретения корректирование наклона идентификационного изображения на основе уклона заданного края включает в себя следующее: определяют угол между заданным краем и горизонтальным направлением на основе уклона заданного края; и поворачивают идентификационное изображение на основе угла так, чтобы заданный край повернутого идентификационного изображения был параллелен горизонтальному направлению.

В примере осуществления изобретения, сегментирование информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области включает в себя следующее: бинаризуют информационную область для получения бинаризованной информационной области; вычисляют первую гистограмму для бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма включает в себя вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке; идентифицируют n строк символьных областей на основе набора последовательных строк, состоящего из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, причем n представляет собой положительное целое число; для i-й строки символьных областей вычисляют вторую гистограмму для бинаризованной информационной области в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма включает в себя горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце, причем n ≥ i ≥ 1 и i представляет собой положительное целое число; идентифицируют n_i символьных областей на основе набора последовательных столбцов, состоящего из столбцов, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на второй гистограмме больше второго порога.

Согласно второму аспекту настоящего изобретения предлагается устройство для идентификации областей. Устройство включает в себя: модуль получения, выполненный с возможностью получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; модуль определения, выполненный с возможностью определения по меньшей мере одной информационной области на основе расположения области лица на плоскости; и модуль сегментирования, выполненный с возможностью сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области.

В примере осуществления изобретения расположение области лица на плоскости представлено путем использования заданного края области лица; причем модуль получения включает в себя первый подмодуль идентификации, выполненный с возможностью идентификации лица на идентификационном изображении для получения области лица; и второй подмодуль идентификации, выполненный с возможностью идентификации заданного края области лица на основе области лица.

В примере осуществления изобретения первый подмодуль идентификации выполнен с возможностью идентификации лица в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица.

В примере осуществления изобретения второй подмодуль идентификации включает в себя: подмодуль определения исследуемой области, выполненный с возможностью определения исследуемой области на основе нижней части области лица, причем исследуемая область включает в себя нижний край области лица; и подмодуль распознавания, выполненный с возможностью распознавания прямой на изображении в исследуемой области для идентификации нижнего края области лица.

В примере осуществления изобретения подмодуль распознавания включает в себя: подмодуль фильтров, выполненный с возможностью подвергания исследуемой области воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области; и подмодуль преобразования, выполненный с возможностью построения прямой по точкам или преобразования Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины, и идентификации линейного сегмента в качестве нижнего края на области лица.

В примере осуществления изобретения устройство дополнительно включает в себя: модуль коррекции, выполненный с возможностью коррекции наклона идентификационного изображения на основе уклона заданного края.

В примере осуществления изобретения модуль коррекции включает в себя: подмодуль определения угла, выполненный с возможностью определения угла между заданным краем и горизонтальным направлением на основе уклона заданного края; и подмодуль поворота, выполненный с возможностью поворота идентификационного изображения на основе угла так, чтобы заданный край повернутого идентификационного изображения был параллелен горизонтальному направлению.

В примере осуществления изобретения модуль сегментирования включает в себя: модуль бинаризации, выполненный с возможностью бинаризации информационной области для получения бинаризованной информационной области; первый субмодуль вычисления, выполненный с возможностью вычисления первой гистограммы бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма включает в себя вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке; субмодуль идентификации строк, выполненный с возможностью идентификации n строк символьных областей на основе набора последовательных строк, состоящего из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, причем n представляет собой положительное целое число; второй субмодуль вычисления, выполненный с возможностью вычисления для i-й строки символьных областей второй гистограммы бинаризованной информационной области в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма включает в себя горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце, причем n ≥ i ≥ 1 и i представляет собой положительное целое число; и субмодуль идентификации символов, выполненный с возможностью идентификации n_i символьных областей на основе набора последовательных столбцов, состоящего из столбцов, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на второй гистограмме больше второго порога.

Согласно третьему аспекту настоящего изобретения предлагается устройство для идентификации областей. Устройство включает в себя: процессор; память для хранения команд, исполняемых процессором; причем процессор выполнен с возможностью: получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; определения по меньшей мере одной информационной области на основе положения области лица на плоскости; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области.

Варианты осуществления изобретения могут обеспечить по меньшей мере некоторые из следующих благоприятных эффектов: путем получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; определения по меньшей мере одной информационной области на основе расположения области лица на плоскости; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области, оно позволяет решать проблемы предшествующего уровня техники, состоящие в том, что некоторые информационные области на идентификационном изображении, полученном непосредственно путем фотографирования, трудно идентифицировать, и в том, что определение местоположения некоторых информационных областей является неточным, и позволяет достичь эффектов точного определения местоположения информационных областей и точной идентификации символьной области в информационной области путем определения других информационных областей с помощью расположения области лица на плоскости идентификационного изображения и сегментирования других информационных областей.

Следует понимать, что как вышеприведенное общее описание, так и следующее ниже описание осуществления изобретения представлены только в качестве примера и не являются ограничительными для настоящего изобретения.

Краткое описание чертежей

Прилагаемые чертежи, которые включены в это описание изобретения и составляют его часть, иллюстрируют варианты осуществления в соответствии с изобретением и, вместе с описанием, служат для объяснения принципов изобретения.

На ФИГ. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3A представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3B представлено схематическое изображение, иллюстрирующее идентификацию лица в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3C представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3D представлено схематическое изображение, иллюстрирующее изображение лица, подвергнутое воздействию горизонтального фильтра Собеля в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3E представлено схематическое изображение, иллюстрирующее бинаризованное изображение лица в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 3F представлено схематическое изображение, иллюстрирующее изображение лица, подвергнутое преобразованию Хафа в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 4 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5A представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5B представлено схематическое изображение, иллюстрирующее первую гистограмму информационной области в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5C представлено схематическое изображение, иллюстрирующее набор последовательных строк информационной области в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5D представлено схематическое изображение, иллюстрирующее вторую гистограмму информационной области в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 5E представлено схематическое изображение, иллюстрирующее набор последовательных столбцов информационной области в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 6 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 7 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 8 представлена блок-схема, иллюстрирующая второй подмодуль идентификации в устройстве для идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 9 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 10 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения.

На ФИГ. 11 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения.

Осуществление изобретения

Обратимся теперь подробным образом к примерам осуществления изобретения, которые иллюстрируются прилагаемыми чертежами. Следующее описание содержит ссылки на прилагаемые чертежи, где одинаковые номера на различных чертежах представляют одинаковые или сходные элементы, если не указано иное. Способы реализации, изложенные в следующем описании примера осуществления изобретения, не представляют все варианты реализации, соответствующие изобретению. Вместо этого, они просто служат примерами устройств и способов, соответствующих аспектам изобретения, содержащихся в приложенной формуле изобретения.

На ФИГ. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения. Как показано на ФИГ. 1, способ идентификации областей может включать в себя следующие шаги.

На шаге 102 получают расположение области лица на плоскости идентификационного изображения. На идентификационном изображении идентифицируют заданный край.

Идентификационное изображение представляет собой изображение, полученное непосредственно путем фотографирования идентификационного документа, такое как изображение на удостоверении личности, изображение на карточке социального обеспечения и т. п.

Поскольку идентификационный документ обычно содержит идентификационную фотографию пользователя, идентификационное изображение будет включать в себя область лица.

На шаге 104 определяют по меньшей мере одну информационную область на основе расположения области лица на плоскости.

Поскольку местоположение области лица на идентификационном документе является относительно фиксированным, определять местоположение области лица легче, чем местоположение информационной области, при этом каждую из информационных областей можно идентифицировать на идентификационном изображении на основе положения области лица на плоскости.

Термин «информационная область» относится к области, несущей символьную информацию на идентификационном изображении, такой как по меньшей мере область информации об имени, область информации о дате рождения, область информации о поле, область информации об адресе, область информации о гражданском идентификационном номере, область информации об учреждении, где выдан идентификационный документ, область информации о сроке действия и т. п.

На шаге 106 информационную область сегментируют для получения по меньшей мере одной символьной области.

Информационная область может содержать множество символов. По меньшей мере одна символьная область может быть получена путем сегментирования одной информационной области. Символьная область представляет собой область, содержащую единственный символ. Этот символ может представлять собой китайский иероглиф, английскую букву, цифру и единственный символ другого языка.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; определения по меньшей мере одной информационной области на основе расположения области лица на плоскости; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области, могут быть решены проблемы предшествующего уровня техники, состоящие в том, что некоторые информационные области на идентификационном изображении, полученном непосредственно путем фотографирования, трудно идентифицировать, и в том, что определение местоположения некоторых информационных областей является неточным, и могут быть достигнуты эффекты точного определения местоположения информационных областей и точной идентификации символьной области в информационной области путем определения других информационных областей с помощью расположения области лица на плоскости идентификационного изображения и сегментирования других информационных областей.

На ФИГ. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения. Как показано на ФИГ. 2, способ идентификации областей может включать в себя следующие шаги.

На шаге 202 идентифицируют лицо на идентификационном изображении для получения области лица.

В альтернативном варианте при фотографировании идентификационного документа в интерфейсе фотографирования имеется прямоугольная область для задания направления при фотографировании. Пользователь может фотографировать идентификационный документ, выравнивая прямоугольную область относительного идентификационного документа так, чтобы получить идентификационное изображение.

Поскольку идентификационный документ обычно содержит идентификационную фотографию пользователя, идентификационное изображение будет включать в себя область лица. Область лица может быть идентифицирована на идентификационном изображении с помощью технологии распознавания лиц. Технология распознавания лиц является отработанной технологией распознавания. Данный вариант осуществления не ограничивает применяемый тип технологии распознавания лиц.

На шаге 204 идентифицируют заданный край области лица на основе области лица.

В альтернативном варианте заданный край представляет собой нижний край области лица.

На идентификационном изображении, поскольку нижний край области лица имеет значительное отличие от фонового цвета идентификационного документа, нижний край области лица представляет собой край, который относительно легко идентифицировать.

На шаге 206 по меньшей мере одну информационную область определяют на основе заданного края области лица.

Когда тип идентификационного изображения известен, соотношение между относительным положением заданного края области лица и другой информационной области идентификационного документа является фиксированным, поэтому по меньшей мере одна информационная область может быть определена на основе заданного края области лица и соотношения между относительными положениями.

Так, если взять в качестве примера повторно оформленное удостоверение личности, область гражданского идентификационного номера расположена под нижним краем области лица; в качестве другого примера, область адресной информации расположена с левой стороны от области лица в горизонтальном направлении и между нижним краем области лица и половиной высоты области лица в вертикальном направлении. По меньшей мере одна информационная область может быть определена на основе заданного края области лица и соотношения между относительными положениями.

На шаге 208 информационную область сегментируют для получения по меньшей мере одной символьной области.

Информационная область может содержать множество символов. По меньшей мере одна символьная область может быть получена путем сегментирования одной информационной области. Символьная область представляет собой область, содержащую единственный символ. Этот символ может представлять собой китайский иероглиф, английскую букву, цифру и единственный символ другого языка.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем получения положения заданного края области лица на идентификационном изображении; определения информационной области на основе заданного края области лица; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области, могут быть решены проблемы предшествующего уровня техники, состоящие в том, что некоторые информационные области на идентификационном изображении, полученном непосредственно путем фотографирования, трудно идентифицировать, и в том, что определение местоположения некоторых информационных областей является неточным, и могут быть достигнуты эффекты точного определения местоположения информационных областей и точной идентификации символьной области в информационной области путем определения других информационных областей с помощью расположения области лица на плоскости идентификационного изображения и сегментирования других информационных областей.

В примере осуществления, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 2, вышеупомянутый шаг 202 может быть альтернативно реализован как шаг 202a, вышеупомянутый шаг 204 может быть альтернативно реализован как шаг 204a и 204b, как показано на ФИГ. 3A.

На шаге 202a лицо идентифицируют в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица.

В альтернативном варианте для получения модели лица выполняют предварительное обучение. Поскольку размер области лица на идентификационном изображении является относительно фиксированным, модель лица представляет собой модель лица, имеющую заданный размер лица.

Пользовательский терминал идентифицирует лицо в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица. В альтернативном варианте осуществления идентификационное изображение сегментируют на множество оконных областей, и характеристику изображения каждой оконной области извлекают и вводят в модель лица. Когда модель лица выдает положительный результат, соответствующая оконная область идентифицируется как область лица; когда модель лица выдает отрицательный результат, соответствующая оконная область идентифицируется как область, не относящуюся к лицу.

В альтернативном варианте осуществления, поскольку оконная область обычно расположена в верхней правой части идентификационного документа, идентификацию лица предпочтительно выполнять в правой заданной области оконная область идентификационного изображения.

Данный вариант осуществления не ограничивает строго точность идентифицированной области лица.

На шаге 204a определяют исследуемую область на основе нижней части области лица, причем исследуемая область включает в себя нижний край области лица.

Исследуемую область определяют в нижней части области лица на основе заданного окна, так, чтобы исследуемая область покрывала нижний край области лица.

Например, как показано на ФИГ. 3B, после идентификации области 30 лица, исследуемую область 34 выбирают из идентификационного изображения, принимая центр 32 нижней части области 30 лица в качестве центра, и принимая размер заданного окна в качестве диапазона.

На шаге 204b в исследуемой области выполняют распознавание прямой для идентификации нижнего края области лица.

В альтернативном варианте в способе распознавания прямой применяется алгоритм построения прямой по точкам или алгоритм преобразования Хафа. Шаг 204b может быть альтернативно реализован в виде шага 301 и шага 302, как показано на ФИГ. 3C.

На шаге 301 исследуемую область подвергают воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области.

Сначала исследуемую область подвергают воздействию фильтра Собеля, иными словами, исследуемую область фильтруют с помощью оператора Собеля в горизонтальном направлении, а полученная в результате диаграмма показана на ФИГ. 3D. Затем отфильтрованную исследуемую область бинаризуют. Бинаризация относится к сравнению уровней серого пиксельных точек в исследуемой области с заданным порогом серого и разделению пиксельных точек в исследуемой области на две группы: группу пиксельных точек, уровни серого которых больше заданного порога серого, и группу пиксельных точек, уровни серого которых меньше заданного порога серого. Две группы пиксельных точек представлены двумя различными цветами, черным и белым, на идентификационном изображении, тем самым позволяя получить бинаризованную исследуемую область, как показано на ФИГ. 3E. Пиксельные точки, находящиеся в цвете переднего плана, называют пиксельными точками цвета переднего плана, т. е. это белые пиксельные точки на ФИГ. 3E, а пиксельные точки, находящиеся в фоновом цвете, называют пиксельными точками фонового цвета, т. е. это черные пиксельные точки на ФИГ. 3E.

На шаге 302 выполняют построение прямой по точкам или преобразование Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины, и идентификации линейного сегмента в качестве нижнего края на области лица.

Как показано на ФИГ. 3F, после выполнения преобразования Хафа имеется линейный сегмент, длина которого больше заданной длины, расположенный ниже области лица, при этом линейный сегмент представляет собой нижний край области лица.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения путем определения исследуемой области на основе нижней части области лица, подвергания исследуемой области воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области; выполнения построения прямой по точкам или преобразования Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины; идентификации линейного сегмента в качестве нижнего края на области лица, может быть эффективно и точно идентифицирован нижний край области лица. В то же время, поскольку исследуемая область имеет небольшой диапазон, при извлечении нижнего края потребовался бы небольшой объем вычислений, поэтому скорость идентификации может быть улучшена.

Для вышеупомянутого шага 202a получение модели лица требует предварительного обучения. Например, процедура обучения включает в себя следующие шаги.

Предварительно получают образец позитивного изображения и образец негативного изображения. Образец позитивного изображения может включать в себя область лица, имеющую заданный размер. Образец негативного изображения может включать в себя область изображения без лица, область изображения, содержащую неполную лицо, изображение области лица, не имеющую заданный размер, изображение насыщенного деталями фона и так далее.

Извлекают характеристики образца позитивного изображения и образца негативного изображения, такие как характеристика Хаара. Затем характеристику образца позитивного изображения и первую метку, представляющую положительный результат, вводят в начальную модель, характеристику образца негативного изображения и вторую метку, представляющую отрицательный результат, вводят в начальную модель, и получают модель лица после обучения. В альтернативном варианте первая метка представляет собой 1, а вторая метка представляет собой 0. Начальную модель строят с помощью алгоритма сортировки, такого как алгоритм, работающий по принципу адаптивного улучшения или метод опорных векторов МОВ (SVM).

В примере осуществления, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 2, идентификационный документ имеет небольшой угол поворота относительного горизонтального направления на идентификационном изображении; иными словами, идентификационный документ не горизонтален на идентификационном изображении, но находится под углом с горизонтальным направлением. В альтернативном варианте осуществления пользовательский терминал корректирует наклон идентификационного изображения на основе уклона заданного края. Иначе говоря, после шага 204 способ может дополнительно включать в себя шаги 205a и 205b, как показано на ФИГ. 4.

На шаге 205a угол между заданным краем и горизонтальным направлением определяют на основе уклона заданного края.

Пользовательский терминал вычисляет угол между нижним краем области лица и горизонтальным направлением. Этот угол также представляет собой угол между идентификационным документом и горизонтальным направлением.

На шаге 205b идентификационное изображение поворачивают на основе угла так, чтобы заданный край повернутого идентификационного изображения был параллелен горизонтальному направлению.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем поворота края области лица для выполнения коррекции так, чтобы идентификационное изображение было параллельно горизонтальному направлению, может быть повышена точность последующей идентификации информационной области.

В примере осуществления, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 2, шаг 208 представляет собой процедуру сегментирования информационной области. Шаг 208 может быть альтернативно реализован в виде шагов 208a-208e, как показано на ФИГ. 5A.

На шаге 208a информационную область бинаризуют для получения бинаризованной информационной области.

Если взять в качестве примера информационную область, представляющую собой гражданский идентификационный номер, в альтернативном варианте осуществления информационная область может сначала быть подвергнута предварительной обработке. Предварительная обработка может включать в себя такие операции, как подавление шумов, фильтрация, извлечение краев и т. п. Предварительно обработанная информационная область может быть бинаризована.

На шаге 208b вычисляют первую гистограмму бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма включает в себя вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке.

Первую гистограмму бинаризованной информационной области вычисляют в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма представляет вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке в вертикальном направлении и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке в горизонтальном направлении, как показано на ФИГ. 5B.

На шаге 208c n строк символьных областей идентифицируют на основе набора последовательных строк, состоящего из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, причем n представляет собой положительное целое число.

Накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке может быть получено на основе первой гистограммы. Сравнивая накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке с первым порогом, набор последовательных строк, состоящий из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, можно определить в качестве строк, в которых расположены символьные области.

Набор последовательных строк относится к набору из m последовательных строк пиксельных точек, в котором накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана больше первого порога, как показано на ФИГ. 5C. Для m строк пиксельных точек на ФИГ. 5C, накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на левой гистограмме больше первого порога. m строк пиксельных точек соответствуют строке гражданского идентификационного номера «0421299» на идентификационном изображении.

Когда информационная область может представлять собой информационную область адреса или другие информационные области, символьная область может содержать две или более строк. Между тем, каждый набор последовательных строк идентифицируют в качестве строки символьных областей, и n наборов последовательных строк идентифицируют в качестве n строк символьных областей.

На шаге 208d для i-й строки символьных областей вычисляют вторую гистограмму в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма включает в себя горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце, причем n ≥ i ≥ 1 и i представляет собой положительное целое число.

Для идентифицированной строки гражданского идентификационного номера вторую гистограмму вычисляют в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма представляет горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце в горизонтальном направлении и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце в вертикальном направлении, как показано на ФИГ. 5D.

На шаге 208e n_i символьных областей идентифицируют на основе набора последовательных столбцов, состоящего из столбцов, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на второй гистограмме больше второго порога.

Накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце может быть получено на основе второй гистограммы. Сравнивая накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце со вторым порогом, набор последовательных столбцов, состоящий из столбцов, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на второй гистограмме больше второго порога, можно определить в качестве столбца, в котором расположены символьные области.

Набор последовательных столбцов относится к набору из p последовательных столбцов пиксельных точек, в котором накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана больше второго порога. Как показано на ФИГ. 5E, набор последовательных столбцов представлен «p», т. е. последовательной белой областью, образованной на второй гистограмме. Для p последовательных столбцов пиксельных точек на ФИГ. 6E накопленное значение чисел пиксельных точек цвета переднего плана на нижней гистограмме больше второго порога. p последовательных столбцов пиксельных точек соответствуют символьной области «3» на идентификационном изображении.

Каждый набор последовательных столбцов идентифицируют в качестве одной символьной области, а n наборов последовательных столбцов идентифицируют в качестве n символьных областей. На ФИГ. 5E можно идентифицировать 18 символов.

При наличии n строк символьных областей шаги 208d и 208e выполняют по одному разу для каждой строки символьных областей и, таким образом, в общей сложности эти шаги выполняют n раз.

Для каждой идентифицированной символьной области символы, содержащиеся в этой области, могут быть идентифицированы с помощью технологии идентификации символов. Эти символы могут представлять собой китайские иероглифы, английские буквы, цифры и единственный символ другого языка.

Таким образом, в способе идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем бинаризации информационной области, вычисления первой гистограммы для бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, определения n строк символьных областей в символьных областях, вычисления второй гистограммы из n строк символьных областей в вертикальном направлении и идентификации символьной области, которой соответствует каждый символ, можно улучшить точность идентификации символьных областей в информационной области.

Ниже рассмотрены варианты осуществления устройства настоящего изобретения, которые могут применяться для выполнения вариантов осуществления способа настоящего изобретения. См. детали, не раскрытые в вариантах осуществления устройства, в описании вариантов осуществления способа настоящего изобретения.

На ФИГ. 6 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения. Как показано на ФИГ. 6, устройство для идентификации областей включает в себя, без ограничений, модуль 610 получения, модуль 620 определения и модуль 630 сегментации.

Модуль 610 получения выполнен с возможностью получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения. Идентификационное изображение представляет собой изображение, полученное непосредственно путем фотографирования идентификационного документа, такое как изображение на удостоверении личности, изображение на карточке социального обеспечения и т. п. Поскольку идентификационный документ обычно содержит идентификационную фотографию пользователя, идентификационное изображение будет включать в себя область лица. Модуль 610 получения получает положение области лица на плоскости идентификационного изображения.

Модуль 620 определения выполнен с возможностью определения по меньшей мере одной информационной области на основе положения области лица на плоскости. Термин «информационная область» относится к области, несущей символьную информацию на идентификационном изображении, такой как по меньшей мере область информации об имени, область информации о дате рождения, область информации о поле, область информации об адресе, область информации о гражданском идентификационном номере, область информации об учреждении, где выдан идентификационный документ, область информации о сроке действия и т. п.

Модуль 620 определения выполнен с возможностью определения по меньшей мере одной информационной области на основе положения на плоскости, полученного модулем 610 получения.

Модуль 630 сегментирования выполнен с возможностью сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области.

Информационная область может содержать множество символов. По меньшей мере одна символьная область может быть получена путем сегментирования одной информационной области. Символьная область представляет собой область, содержащую единственный символ. Этот символ может представлять собой китайский иероглиф, английскую букву, цифру и единственный символ другого языка.

Таким образом, в устройстве идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; определения по меньшей мере одной информационной области на основе расположения области лица на плоскости; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области, могут быть решены проблемы предшествующего уровня техники, состоящие в том, что некоторые информационные области на идентификационном изображении, полученном непосредственно путем фотографирования, трудно идентифицировать, и в том, что определение местоположения некоторых информационных областей является неточным, и могут быть достигнуты эффекты точного определения местоположения информационных областей и точной идентификации символьной области в информационной области путем определения других информационных областей с помощью расположения области лица на плоскости идентификационного изображения и сегментирования других информационных областей.

На ФИГ. 7 представлена блок-схема, иллюстрирующая устройство для идентификации областей в соответствии с другим примером осуществления изобретения. Как показано на ФИГ. 7, устройство определения областей включает в себя, без ограничений, модуль 610 получения, модуль 620 определения и модуль 630 сегментации.

Модуль 610 получения выполнен с возможностью получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения.

Модуль 610 получения может включать в себя первый подмодуль 611 идентификации и второй подмодуль 612 идентификации.

Первый подмодуль 611 идентификации выполнен с возможностью идентификации лица на идентификационном изображении для получения области лица. Поскольку идентификационный документ обычно содержит идентификационную фотографию пользователя, идентификационное изображение будет включать в себя область лица. Область лица может быть идентифицирована на идентификационном изображении с помощью технологии распознавания лиц. В настоящем варианте осуществления модулем идентификации области лица является первый подмодуль 611 идентификации.

Второй подмодуль 612 идентификации выполнен с возможностью идентификации заданного края области лица на основе области лица. На идентификационном изображении, поскольку нижний край области лица имеет значительное отличие от фонового цвета идентификационного документа, нижний край области лица представляет собой край, который относительно легко идентифицировать. Второй подмодуль 612 идентификации идентифицируют заданный край области лица на основе области лица.

Первый подмодуль 611 идентификации выполнен с возможностью идентификации лица в заданной области идентификационного изображения для получения области лица с помощью модели лица, имеющей заданный размер лица.

Модуль 620 определения выполнен с возможностью определения по меньшей мере одной информационной области на основе положения области лица на плоскости. Когда тип идентификационного изображения известен, соотношение между относительным положением заданного края области лица и другой информационной области идентификационного документа является фиксированным, и модуль 620 определения определяет по меньшей мере одну информационная область на основе заданного края области лица и соотношения между относительными положениями.

Модуль 630 сегментирования выполнен с возможностью сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области.

Информационная область может содержать множество символов. Модуль 630 сегментирования сегментирует одну информационную область для получения по меньшей мере одной символьной области. Символьная область представляет собой область, содержащую единственный символ. Этот символ может представлять собой китайский иероглиф, английскую букву, цифру и единственный символ другого языка.

Таким образом, в устройстве идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем получения положения заданного края области лица на идентификационном изображении; определения информационной области на основе заданного края области лица; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области, могут быть решены проблемы предшествующего уровня техники, состоящие в том, что некоторые информационные области на идентификационном изображении, полученном непосредственно путем фотографирования, трудно идентифицировать, и в том, что определение местоположения некоторых информационных областей является неточным, и могут быть достигнуты эффекты точного определения местоположения информационных областей и точной идентификации символьной области в информационной области путем определения других информационных областей с помощью расположения области лица на плоскости идентификационного изображения и сегментирования других информационных областей.

В примере осуществления изобретения, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 7, второй подмодуль 612 идентификации может включать в себя подмодуль 810 определения исследуемой области и подмодуль 820 распознавания, как показано на ФИГ. 8.

Подмодуль 810 определения исследуемой области выполнен с возможностью определения исследуемой области на основе нижней части области лица, причем исследуемая область включает в себя нижний край области лица. Подмодуль 810 определения исследуемой области определяют исследуемую область в нижней части области лица на основе заданного окна, так, чтобы исследуемая область покрывала нижний край области лица.

Подмодуль 820 распознавания выполнен с возможностью распознавания прямой в исследуемой области для идентификации нижнего края области лица.

В альтернативном варианте осуществления в способе распознавания прямой может применяться алгоритм построения прямой по точкам или алгоритм преобразования Хафа.

Подмодуль распознавания может включать в себя подмодуль 821 фильтров и подмодуль 820 преобразования.

Подмодуль 821 фильтров выполнен с возможностью подвергания исследуемой области воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области. Сначала подмодуль 821 фильтров фильтрует исследуемую область горизонтально с помощью фильтра Собеля, иными словами, фильтрует исследуемую область горизонтально с помощью оператора Собеля в горизонтальном направлении, а затем бинаризует отфильтрованную исследуемую область.

Бинаризация относится к сравнению уровней серого пиксельных точек в исследуемой области с заданным порогом серого и разделению пиксельных точек в исследуемой области на две группы: группу пиксельных точек, уровни серого которых больше заданного порога серого, и группу пиксельных точек, уровни серого которых меньше заданного порога серого. Две группы пиксельных точек представлены двумя различными цветами, черным и белым, на идентификационном изображении, тем самым позволяя получить бинаризованную исследуемую область.

Подмодуль 822 преобразования выполнен с возможностью построения прямой по точкам или преобразования Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины, и идентификации линейного сегмента в качестве нижнего края на области лица.

Таким образом, в устройстве идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения путем определения исследуемой области на основе нижней части области лица, подвергания исследуемой области воздействию горизонтального фильтра Собеля и бинаризации для получения обработанной исследуемой области; выполнения построения прямой по точкам или преобразования Хафа на обработанной исследуемой области для получения линейного сегмента, длина которого больше заданной длины; идентификации линейного сегмента в качестве нижнего края на области лица, может быть эффективно и точно идентифицирован нижний край области лица. В то же время, поскольку исследуемая область имеет небольшой диапазон, при извлечении нижнего края потребовался бы небольшой объем вычислений, поэтому скорость идентификации может быть улучшена.

В примере осуществления изобретения, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 7, устройство идентификации областей может дополнительно включать в себя модуль 910 коррекции, выполненный с возможностью коррекции наклона идентификационного изображения на основе уклона заданного края, как показано на ФИГ. 9.

Модуль 910 коррекции получения может включать в себя подмодуль 911 определения угла и подмодуль 912 поворота.

Подмодуль 911 определения угла выполнен с возможностью определения угла между заданным краем и горизонтальным направлением на основе уклона заданного края. Подмодуль 911 определения угла в пользовательском терминале может вычислять угол между нижним краем области лица и горизонтальным направлением, причем этот угол также представляет собой угол между идентификационным документом и горизонтальным направлением.

Подмодуль 912 поворота выполнен с возможностью поворота идентификационного изображения на основе угла так, чтобы заданный край повернутого идентификационного изображения был параллелен горизонтальному направлению.

Подмодуль 912 поворота поворачивает идентификационное изображение на основе угла, вычисленного подмодулем 911 определения угла в пользовательском терминале.

Таким образом, в устройстве идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем поворота края области лица для выполнения коррекции так, чтобы идентификационное изображение было параллельно горизонтальному направлению, может быть повышена точность последующей идентификации информационной области.

В примере осуществления изобретения, основанном на варианте осуществления, показанном на ФИГ. 7, модуль сегментирования 630 может включать в себя модуль 631 бинаризации, первый субмодуль 632 вычисления, субмодуль 633 идентификации строк, второй субмодуль 634 вычисления и субмодуль 635 идентификации символов, как показано на ФИГ. 10.

Модуль 631 бинаризации выполнен с возможностью бинаризации информационной области для получения бинаризованной информационной области. Если взять в качестве примера информационную область, представляющую собой гражданский идентификационный номер, в альтернативном варианте модуль 631 бинаризации может сначала предварительно обработать информационную область, причем предварительная обработка может включать в себя такие операции, как подавление шумов, фильтрация, извлечение краев и т. п., а затем бинаризовать предварительно обработанную информационную область.

Первый субмодуль 632 вычисления выполнен с возможностью вычисления первой гистограммы бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, причем первая гистограмма включает в себя вертикальную координату пиксельных точек в каждой строке и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке.

Субмодуль 633 идентификации строк выполнен с возможностью идентификации n строк символьных областей на основе набора последовательных строк, состоящего из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, причем n представляет собой положительное целое число. Накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке может быть получено на основе первой гистограммы, причем субмодуль 633 идентификации строк сравнивает накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждой строке с первым порогом, и определяет набор последовательных строк, состоящий из строк, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на первой гистограмме больше первого порога, в качестве строк, в которых расположены символьные области.

Набор последовательных строк относится к набору из m последовательных строк пиксельных точек, в котором накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана больше первого порога. Каждый набор последовательных строк идентифицируют в качестве строки символьных областей, а n наборов последовательных строк идентифицируют в качестве n строк символьных областей.

Второй субмодуль 634 вычисления выполнен с возможностью вычисления для i-й строки символьных областей второй гистограммы бинаризованной информационной области в вертикальном направлении, где вторая гистограмма включает в себя горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце, причем n ≥ i ≥ 1 и i представляет собой положительное целое число. Для строки гражданского идентификационного номера, идентифицированной субмодулем 633 идентификации строк, второй субмодуль 634 вычисления вычисляет вторую гистограмму в вертикальном направлении, причем вторая гистограмма представляет горизонтальную координату пиксельных точек в каждом столбце в горизонтальном направлении и накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце в вертикальном направлении.

Субмодуль 635 идентификации символов выполнен с возможностью идентификации n_i символьных областей на основе набора последовательных столбцов, состоящего из столбцов, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на второй гистограмме больше второго порога.

Накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце может быть получено на основе второй гистограммы, причем субмодуль 635 идентификации символов сравнивает накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана в пиксельных точках в каждом столбце со вторым порогом, и определяет набор последовательных столбцов, состоящий из столбцов, в которых накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана на второй гистограмме больше второго порога, в качестве столбца, в котором расположены символьные области.

Набор последовательных столбцов относится к набору из p последовательных столбцов пиксельных точек, в котором накопленное значение числа пиксельных точек цвета переднего плана больше второго порога. Каждый набор последовательных столбцов идентифицируют в качестве одной символьной области, а n наборов последовательных столбцов идентифицируют в качестве n символьных областей.

Таким образом, в устройстве идентификации областей в соответствии с данным вариантом осуществления изобретения, путем бинаризации информационной области, вычисления первой гистограммы для бинаризованной информационной области в горизонтальном направлении, определения n строк символьных областей в символьных областях, вычисления второй гистограммы из n строк символьных областей в вертикальном направлении и идентификации символьной области, которой соответствует каждый символ, можно улучшить точность идентификации символьных областей в информационной области.

Изобретение дополнительно обеспечивает устройство для идентификации областей. Устройство может включать в себя: процессор; память для хранения команд, исполняемых процессором; причем процессор выполнен с возможностью: получения расположения области лица на плоскости идентификационного изображения; определения по меньшей мере одной информационной области на основе расположения области лица на плоскости; и сегментирования информационной области для получения по меньшей мере одной символьной области.

Конкретные приемы, с помощью которых соответствующие модули выполняют операции, были подробно описаны в вариантах осуществления, относящихся к соответствующим способам, и не будут повторяться здесь применительно к устройству в вышеприведенных вариантах осуществления.

На ФИГ. 11 представлена блок-схема устройства для идентификации областей в соответствии с примером осуществления изобретения. Например, устройство 1100 может представлять собой мобильный телефон, компьютер, терминал цифрового вещания, устройство передачи сообщений, игровую консоль, планшет, медицинское устройство, тренажерное оборудование, карманный персональный компьютер и т. п.

Устройство 1100 на ФИГ. 11 может содержать один или более из следующих компонентов: обрабатывающий компонент 1102, память 1104, компонент 1106 питания, мультимедийный компонент 1108, аудиокомпонент 1110, интерфейс 1112 ввода-вывода, сенсорный компонент 1114 и коммуникационный компонент 1116.

Обрабатывающий компонент 1102, как правило, управляет общими операциями устройства 1100, такими как операции, связанные с отображением, телефонными вызовами, передачей данных, работой фотовидеокамеры, и операциями записи. Обрабатывающий компонент 1102 может содержать один или более процессоров 1118 для исполнения команд с целью выполнения всех или части шагов описанных выше способов. Кроме того, обрабатывающий компонент 1102 может содержать один или более модулей, способствующих взаимодействию между обрабатывающим компонентом 1102 и другими компонентами. Например, обрабатывающий компонент 1102 может содержать мультимедийный модуль, способствующий взаимодействию между мультимедийным компонентом 1108 и обрабатывающим компонентом 1102.

Память 1104 выполнена с возможностью хранения различных типов данных для поддержки работы устройства 1100. Примеры таких данных включают в себя команды для любых приложений или способов, реализуемых на устройстве 1100, контактную информацию, данные телефонной книги, сообщения, фотографии, видео и т. д. Память 1104 может быть реализована с использованием любого типа энергозависимых и энергонезависимых запоминающих устройств, таких как статическое оперативное запоминающее устройство СОЗУ (SRAM), электрически стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство ЭСППЗУ (EEPROM), стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство СППЗУ (EPROM), программируемое постоянное запоминающее устройство ППЗУ (PROM), постоянное запоминающее устройство ПЗУ (ROM), магнитное запоминающее устройство, флэш-память, магнитный или оптический диск.

Компонент 1106 питания обеспечивает питание для различных компонентов устройства 1100. Компонент 1106 питания может содержать систему управления электроэнергией, один или более источников питания и любые другие компоненты, связанные с выработкой, управлением и распределением электроэнергии для устройства 1100.

Мультимедийный компонент 1108 содержит экран, обеспечивающий выходной интерфейс между устройством 1100 и пользователем. В некоторых вариантах осуществления экран может содержать жидкокристаллический дисплей ЖКД (LCD) и сенсорную панель СП (TP). Если экран включает в себя сенсорную панель, он может быть реализован в виде сенсорного дисплея для приема входных сигналов от пользователя. Сенсорная панель содержит один или более тактильных датчиков для восприятия касаний, скольжений и жестов на сенсорной панели. Тактильные датчики могут воспринимать не только границу касания или скольжения, но и период времени и давление, связанные с касанием или скольжением. В некоторых вариантах осуществления мультимедийный компонент 1108 содержит переднюю фотовидеокамеру и (или) заднюю фотовидеокамеру. Передняя фотовидеокамера и задняя фотовидеокамера могут принимать внешние мультимедийные данные, когда устройство 1100 находится в рабочем режиме, таком как режим фотографирования или видеорежим. Каждая из передней фотовидеокамеры и задней фотовидеокамеры может представлять собой систему фиксированных оптических линз или обладать способностью фокусирования и масштабирования.

Аудиокомпонент 1110 выполнен с возможностью вывода и (или) ввода аудиосигналов. Например, аудиокомпонент 1110 содержит микрофон (MIC), выполненный с возможностью приема внешнего аудиосигнала, когда устройство 1100 находится в рабочем режиме, таком как режим вызова, режим записи или режим распознавания голосовых сообщений. Принятый аудиосигнал может также сохраняться в памяти 1104 или передаваться с помощью коммуникационного компонента 1116. В некоторых вариантах осуществления аудиокомпонент 1110 дополнительно содержит громкоговоритель для вывода аудиосигналов.

Интерфейс 1112 ввода-вывода обеспечивает интерфейс между обрабатывающим компонентом 1102 и периферийными интерфейсными модулями, представляющими собой, например, клавиатуру, сенсорное колесико, кнопки и т. п. Кнопки могут включать в себя, без ограничений, кнопку «Главная», кнопку управления уровнем громкости, пусковую кнопку и кнопку с фиксацией.

Сенсорный компонент 1114 содержит один или более датчиков для обеспечения оценок состояния различных аспектов устройства 1100. Например, сенсорный компонент 1114 может определять открытое/закрытое состояние устройства 1100, относительное расположение компонентов (например, дисплея и клавиатуры устройства 1100), изменение положения устройства 1100 или компонента устройства 1100, присутствие или отсутствие контакта пользователя с устройством 1100, ориентацию или ускорение/торможение устройства 1100 и изменение температуры устройства 1100. Сенсорный компонент 1114 может содержать датчик приближения, выполненный с возможностью обнаружения присутствия близкого объекта без физического контакта. Сенсорный компонент 1114 может также содержать светочувствительный датчик, такой как датчик изображения на структуре КМОП или ПЗС для использования в применениях, связанных с формированием изображений. В некоторых вариантах осуществления сенсорный компонент 1114 может также содержать акселерометр, гиродатчик, магнитный датчик, датчик давления или датчик температуры.

Коммуникационный компонент 1116 выполнен с возможностью содействия коммуникации, проводной или беспроводной, между устройством 1100 и другими устройствами. Устройство 1100 может получать доступ к беспроводной сети на основе стандарта связи, такого как WiFi, 2G или 3G, или их комбинации. В примере осуществления коммуникационный компонент 1116 принимает сигнал вещания или информацию, связанную с широким вещанием, от системы управления широковещательным трафиком по широковещательному каналу. В примере осуществления коммуникационный компонент 1116 дополнительно содержит модуль беспроводной связи ближнего радиуса действия БСБРД (NFC), способствующий осуществлению связи ближнего действия. Например, модуль БСБРД (NFC) может быть реализован на основе технологии радиочастотной идентификации РЧИД (RFID), технологии по стандарту ассоциации передачи данных в инфракрасном диапазоне АПДИД (IRDA), технологии сверхширокополосной связи СШП (UWB), технологии Bluetooth (BT) и других технологий.

В примерах осуществления устройство 1100 может быть реализовано с помощью одного или более из специализированных заказных интегральных схем СЗИС (ASIC), цифровых сигнальных процессоров ЦСП (DSP), устройств цифровой обработки сигналов УЦОС (DSPD), программируемых логических устройств ПЛУ (PLD), программируемых пользователем вентильных матриц ППВМ (FPGA), контроллеров, микроконтроллеров, микропроцессоров или других электронных компонентов для выполнения вышеописанных способов.

В примерах осуществления обеспечивается также машиночитаемый носитель данных, содержащий команды, такие как содержатся в памяти 1104, исполняемые процессором 1118 в устройстве 1100 для реализации вышеописанных способов. Например, машиночитаемый носитель данных может представлять собой ПЗУ (ROM), ОЗУ (RAM), ПЗУ на компакт-диске (CD-ROM), магнитную ленту, дискету, устройство хранения оптических данных и т. п.

Другие варианты осуществления станут очевидными специалистам в данной области техники из описания изобретения и практических примеров его применения. Настоящая заявка охватывает любые изменения, варианты применения или адаптации изобретения в соответствии с его общими принципами, включая такие отступления от настоящего изобретения, которые находятся в пределах известной или принятой практики предшествующего уровня техники. Описание изобретения и примеры рассмотрены только в качестве иллюстрации, при этом истинные объем и существо изобретения указаны в нижеследующей формуле изобретения.

Следует понимать, что идея изобретения не ограничена точной конструкцией, описанной выше и иллюстрируемой прилагаемыми чертежами, и что различные модификации и изменения могут быть внесены без отступления от его объема. Объем раскрытия настоящего изобретения ограничен только приложенной формулой изобретения.