1.本发明涉及计算机领域，特别涉及一种缺失图像的表情翻译方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
2.随着当前社会的发展，金融交易的需求也随之发展，例如银行的金融业务因为用户的需求持续扩大。为提高银行的服务水平，可以收集用户对银行服务的评价，从而从评价中对服务质量进行提升。当前银行具有多种服务评价的收集方式，例如调查问卷、意见信箱以及用户的面部表情。其中，用户的面部表情这一项可以直观的反应银行的服务质量。但是在实际过程中，用户在办理业务时，经常存在由于姿势、角度或者动作的原因对面部表情进行遮挡，导致无法获取得到用户的完整面部表情，从而导致根据用户的面部表情进行服务质量的评价较为困难。
技术实现要素：
3.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种缺失图像的表情翻译方法、装置、设备及存储介质，能够实现在面部表情存在缺失时，也能够进行面部表情的确定，实现利用面部表情进行服务质量评价的目的。
4.本技术实施例提供了一种缺失图像的表情翻译方法，所述方法包括：
5.对生成器和第一鉴别器进行交替训练，其中，所述生成器对存在面部表情缺失的原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，所述第一鉴别器对真实图像和所述逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，所述判别结果反向影响所述生成器的图像插补修复效果；
6.对生成器和第二鉴别器进行同时训练，其中，所述生成器和所述第二鉴别器共同对所述原始图像进行面部表情翻译，得到所述原始图像的表情翻译结果。
7.可选地，所述对生成器和第一鉴别器进行交替训练包括：
8.利用存在面部表情缺失的原始图像作为所述生成器的输入，所述生成器对所述原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，所述逼真图像和所述原始图像继续作为所述生成器的输入进行训练，所述逼真图像和训练集中的所述原始图像对应的真实图像作为所述第一鉴别器的输入，所述第一鉴别器对所述真实图像和所述逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，计算所述辨别结果和真实结果之间的损耗函数，所述损耗失函数反向传递给所述生成器，所述生成器根据所述损耗函数调整图像插补修复效果。
9.可选地，所述对生成器和第二鉴别器进行同时训练包括：
10.利用存在面部表情缺失的原始图像以及表情标签作为所述生成器的输入，所述生成器的输出结果直接作为所述第二鉴别器的输入，所述第二鉴别器的输出结果为所述原始图像的表情翻译结果，所述表情翻译结果和所述表情标签中的表情相同。
11.可选地，所述生成器和所述第二鉴别器具有相同的损失函数。
12.可选地，所述生成器至少包括滤波器、编码器和解码器，所述编码器包括卷积层和
池化层，所述解码器包括卷积层和上采样层。
13.可选地，所述第一鉴别器和所述第二鉴别器包括卷积层。
14.可选地，所述方法还包括：
15.利用所述生成器和所述第二鉴别器对存在面部表情缺失的目标图像进行面部表情翻译，得到所述目标图像的表情翻译结果。
16.本技术实施例提供了一种缺失图像的表情翻译装置，所述装置包括：
17.第一训练单元，用于对生成器和第一鉴别器进行交替训练，其中，所述生成器对存在面部表情缺失的原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，所述第一鉴别器对真实图像和所述逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，所述判别结果反向影响所述生成器的图像插补修复效果；
18.第二训练单元，用于对生成器和第二鉴别器进行同时训练，其中，所述生成器和所述第二鉴别器共同对所述原始图像进行面部表情翻译，得到所述原始图像的表情翻译结果。
19.本技术实施例提供了一种缺失图像的表情翻译设备，所述设备包括：处理器和存储器；
20.所述存储器，用于存储指令；
21.所述处理器，用于执行所述存储器中的所述指令，执行如上述实施例所述的方法。
22.本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例所述的方法。
23.本技术实施例提供了一种缺失图像的表情翻译方法，方法包括：对生成器和第一鉴别器进行交替训练，其中，生成器对存在面部表情缺失的原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，第一鉴别器对真实图像和逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，判别结果反向影响生成器的图像插补修复效果，对生成器和第二鉴别器进行同时训练，其中，生成器和第二鉴别器共同对原始图像进行面部表情翻译，得到原始图像的表情翻译结果。也就是说，通过对生成器、第一鉴别器和第二鉴别器进行训练，实现对于原始图像的图像插补修复以及面部表情翻译，当生成器的图像插补修复效果较高时，此时将该生成器和第二鉴别器直接用于表情翻译的效果也较好，即通过共同训练生成器、第一鉴别器和第二鉴别器，实现在面部表情存在缺失时，也能够进行面部表情的确定，实现利用面部表情进行服务质量评价的目的。
附图说明
24.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，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它的附图。
25.图1示出了本技术实施例提供的一种缺失图像的表情翻译方法的流程示意图；
26.图2示出了本技术实施例提供的一种缺失图像的表情翻译装置的结构示意图。
具体实施方式
27.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
28.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，但是本技术还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施例的限制。
29.本发明提供的缺失图像的表情翻译方法、装置、设备及存储介质可用于金融领域或其他领域，例如，可用于金融领域中的缺失图像的表情翻译应用场景。其他领域为除金融领域之外的任意领域，例如，计算机领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的缺失图像的表情翻译方法、装置、设备及存储介质的应用领域进行限定。
30.随着当前社会的发展，金融交易的需求也随之发展，例如银行的金融业务因为用户的需求持续扩大。为提高银行的服务水平，可以收集用户对银行服务的评价，从而从评价中对服务质量进行提升。当前银行具有多种服务评价的收集方式，例如调查问卷、意见信箱以及用户的面部表情。其中，用户的面部表情这一项可以直观的反应银行的服务质量。但是在实际过程中，用户在办理业务时，经常存在由于姿势、角度或者动作的原因对面部表情进行遮挡，导致无法获取得到用户的完整面部表情，从而导致根据用户的面部表情进行服务质量的评价较为困难。
31.基于此，本技术实施例提供了一种缺失图像的表情翻译方法，方法包括：对生成器和第一鉴别器进行交替训练，其中，生成器对存在面部表情缺失的原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，第一鉴别器对真实图像和逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，判别结果反向影响生成器的图像插补修复效果，对生成器和第二鉴别器进行同时训练，其中，生成器和第二鉴别器共同对原始图像进行面部表情翻译，得到原始图像的表情翻译结果。也就是说，通过对生成器、第一鉴别器和第二鉴别器进行训练，实现对于原始图像的图像插补修复以及面部表情翻译，当生成器的图像插补修复效果较高时，此时将该生成器和第二鉴别器直接用于表情翻译的效果也较好，即通过共同训练生成器、第一鉴别器和第二鉴别器，实现在面部表情存在缺失时，也能够进行面部表情的确定，实现利用面部表情进行服务质量评价的目的。
32.为了更好地理解本技术的技术方案和技术效果，以下将结合附图对具体的实施例进行详细的描述。
33.参见图1，该图为本技术实施例提供的一种缺失图像的表情翻译方法的流程示意图。
34.本实施例提供的缺失图像的表情翻译方法包括以下步骤：
35.s101，对生成器和第一鉴别器进行交替训练。
36.在本技术的实施例中，生成器和第一鉴别器可以进行面部表情缺失的原始图像的图像插补修复训练，使得即使在实际应用中获取得到的用户面部表情缺失，也能够通过生成器和第一鉴别器进行修复。
37.具体的，生成器和第一鉴别器是基于协同生成对抗网络来实现的。生成器和第一
鉴别器的训练是交替进行的，其中，生成器对存在面部表情缺失的原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，第一鉴别器对真实图像和逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，判别结果反向影响生成器的图像插补修复效果，也就是说，生成器输出的经过图像插补修复的逼真图像，是利用第一鉴别器进行真假鉴别，当第一鉴别器也无法分辨该逼真图像是否为真实图像时，代表生成器的训练效果较好。其中，真实图像为原始图像对应的面部表情完整的图像。
38.作为一种可能的实现方式，利用存在面部表情缺失的原始图像作为生成器的输入，生成器对原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，逼真图像为修复后面部表情完整的图像。为实现正则化映射，提高泛化能力，采用循环一致性训练生成器。循环一致性指的是从一个域转换到另一个域，然后再转换回来，即生成器输出的逼真图像会继续作为生成器的输入，转换为原始图像。也就是说，生成器输出的逼真图像会继续进入生成器以及进入第一鉴别器，即逼真图像和原始图像继续作为生成器的输入进行训练，逼真图像和训练集中的原始图像对应的真实图像作为第一鉴别器的输入，第一鉴别器对真实图像和逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，而后可以获取真实结果，其中真实结果是真实图像为真，可以用1表示，逼真图像为假，可以用0表示。计算辨别结果和真实结果之间的损耗函数，损耗函数反向传递给生成器，生成器根据损耗函数调整图像插补修复效果。
39.作为一种示例，损耗函数可以是二值交叉熵损失，即生成器可以利用二值交叉熵损失调整内部的参数，以便调整图像插补修复效果。
40.s102，对生成器和第二鉴别器进行同时训练。
41.在本技术的实施例中，生成器和第二鉴别器可以进行面部表情缺失的原始图像的面部表情翻译训练，使得即使在实际应用中获取得到的用户面部表情缺失，也能够通过生成器和第二鉴别器进行面部表情翻译，获取用户对服务质量的评价。
42.具体的，生成器和第二鉴别器是同时进行训练的，其中，生成器和第二鉴别器共同对原始图像进行面部表情翻译，得到原始图像的表情翻译结果。面部表情翻译结果可以是多种面部表情的概率值，多种面部表情可以至少包括中立、愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶。
43.作为一种可能的实现方式，利用存在面部表情缺失的原始图像以及原始图像对应的表情标签作为生成器的输入，生成器的输出结果直接作为第二鉴别器的输入，第二鉴别器的输出结果为原始图像的表情翻译结果，表情翻译结果和表情标签中的表情相同。也就是说，对于整个面部表情翻译任务的训练来说，输入为存在面部表情缺失的原始图像以及原始图像对应的表情标签，输出为原始图像的表情翻译结果。生成器和第二判别器可以采用监督学习的方式进行训练，且同时训练能够保证用户的表情翻译结果较为准确。
44.在实际应用中，生成器通过原始图像以及表情标签作为输入，生成器的输出结果会直接送入至第二鉴别器继续进行训练，此时生成器和第二鉴别器具有相同的损失函数，即生成器和第二鉴别器作为一个整体，是一个损失函数。
45.在本技术的实施例中，在对生成器和第一鉴别器进行训练的同时，还可以对生成器和第二鉴别器进行训练，即进行图像插补修复任务的生成器和进行面部表情翻译任务的生成器为同一个生成器，步骤s101和步骤s102是同时的。这样同时训练生成器、第一鉴别器和第二鉴别器，能够实现在训练过程中两个任务的相辅相成以及相互补益。图像插补修复
效果越好，越有助于面部表情翻译任务的训练，面部表情翻译也能辅助图像插补修复更趋向于真实图像，因此最后获得的结果是修复后面部表情完整的图像以及获得对应的较为准确的表情翻译结果。
46.在本技术的实施例中，生成器至少包括滤波器、编码器和解码器，编码器包括卷积层和池化层，例如编码器包括5个卷积层和1个池化层组成，解码器包括卷积层和上采样层。例如解码器包括5个卷积层和1个上采样层组成。由于编码器中池化操作的步伐很大，很容易丢失图像细节信息，因此在生成器的中间阶段的编码过程之后将它们连接起来，以此来逐步增强图像的特征提取能力。由于图像的对比度不同，对图像进行逐像素处理和获取较大感受野的信息一样重要，因此生成器可以使用带有1x1滤波器和3x3滤波器的两个卷积分支来处理多尺度特征信息，卷积的两个分支获得的特征图谱以串联方式连接输入编码器。而后经过多尺度特征处理的特征图谱输入到编码器中，经过一层卷积神经网络后能够提取到具有丰富空间细节内容的图像特征图谱，这些图像特征图谱被反馈到批正则化中来防止生成器的过拟合。这些生成的图像特征图谱空间大小和输入的图像是一样的，为了降低图像的分辨率和生成器的复杂度，于是将生成的图像特征图谱经过池化操作来降低特征图的大小，而且针对图像的一些轻微变形，池化操作能够帮助生成器获得抵抗性，这也使得整个生成器的泛化能力得到提高。经过批正则化的图像特征图谱会在进行池化操作后继续向后反馈输入，同时在编码器以及解码器中使用leakyrelu激活函数，可以有效的解决梯度消失问题，同时提高计算速度。
47.由于生成器也参与面部表情翻译任务，因此编码器的数量可以和表情标签的数量相同，例如表情标签的数量为8个，编码器的数量也可以为8个。部表情的特征混合在生成器的中间阶段，其中这些特征是根据大型感受野或已经计算出来的通过汇集层进行下采样。因此，生成器每八个编码器有八个分支面部表情，并且在生成器的中间阶段的编码过程之后将它们连接起来。
48.在本技术的实施例中，第一鉴别器和第二鉴别器包括卷积层以及leaky relu激活函数。第一鉴别器利用逼真图像和真实图像共同训练得到，第一鉴别器的损失函数利用从训练集中的真实图像进行计算获得的。第二鉴别器是利用真实图像进行训练得到的。
49.在本技术的实施例中，在训练得到生成器、第一鉴别器和第二鉴别器之后，可以利用生成器和第二鉴别器对存在面部表情缺失的目标图像进行面部表情翻译，得到目标图像的表情翻译结果，即实现当用户的面部表情存在遮挡时的面部表情翻译，实现利用用户面部表情进行服务质量评价。
50.本技术实施例提供了一种缺失图像的表情翻译方法，方法包括：对生成器和第一鉴别器进行交替训练，其中，生成器对存在面部表情缺失的原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，第一鉴别器对真实图像和逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，判别结果反向影响生成器的图像插补修复效果，对生成器和第二鉴别器进行同时训练，其中，生成器和第二鉴别器共同对原始图像进行面部表情翻译，得到原始图像的表情翻译结果。也就是说，通过对生成器、第一鉴别器和第二鉴别器进行训练，实现对于原始图像的图像插补修复以及面部表情翻译，当生成器的图像插补修复效果较高时，此时将该生成器和第二鉴别器直接用于表情翻译的效果也较好，即通过共同训练生成器、第一鉴别器和第二鉴别器，实现在面部表情存在缺失时，也能够进行面部表情的确定，实现利用面部表情进行服务质量评价
的目的。
51.基于以上实施例提供的一种缺失图像的表情翻译方法，本技术实施例还提供了一种缺失图像的表情翻译装置，下面结合附图来详细说明其工作原理。
52.参见图2，该图为本技术实施例提供的一种缺失图像的表情翻译装置的结构示意图。
53.本实施例提供的缺失图像的表情翻译装置200包括：
54.第一训练单元210，用于对生成器和第一鉴别器进行交替训练，其中，所述生成器对存在面部表情缺失的原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，所述第一鉴别器对真实图像和所述逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，所述判别结果反向影响所述生成器的图像插补修复效果；
55.第二训练单元220，用于对生成器和第二鉴别器进行同时训练，其中，所述生成器和所述第二鉴别器共同对所述原始图像进行面部表情翻译，得到所述原始图像的表情翻译结果。
56.可选地，第一训练单元210，可以用于：
57.利用存在面部表情缺失的原始图像作为所述生成器的输入，所述生成器对所述原始图像进行图像插补修复得到逼真图像，所述逼真图像和所述原始图像继续作为所述生成器的输入进行训练，所述逼真图像和训练集中的所述原始图像对应的真实图像作为所述第一鉴别器的输入，所述第一鉴别器对所述真实图像和所述逼真图像进行真假辨别，得到辨别结果，计算所述辨别结果和真实结果之间的损耗函数，所述损耗失函数反向传递给所述生成器，所述生成器根据所述损耗函数调整图像插补修复效果。
58.可选地，第二训练单元220，可以用于：
59.利用存在面部表情缺失的原始图像以及表情标签作为所述生成器的输入，所述生成器的输出结果直接作为所述第二鉴别器的输入，所述第二鉴别器的输出结果为所述原始图像的表情翻译结果，所述表情翻译结果和所述表情标签中的表情相同。
60.可选地，所述生成器和所述第二鉴别器具有相同的损失函数。
61.可选地，所述生成器至少包括滤波器、编码器和解码器，所述编码器包括卷积层和池化层，所述解码器包括卷积层和上采样层。
62.可选地，所述第一鉴别器和所述第二鉴别器包括卷积层。
63.可选地，所述装置还包括应用单元；
64.应用单元，用于利用所述生成器和所述第二鉴别器对存在面部表情缺失的目标图像进行面部表情翻译，得到所述目标图像的表情翻译结果。
65.基于以上实施例提供的一种缺失图像的表情翻译方法，本技术实施例还提供了一种缺失图像的表情翻译设备，缺失图像的表情翻译设备包括：
66.处理器和存储器，处理器的数量可以一个或多个。在本技术的一些实施例中，处理器和存储器可通过总线或其它方式连接。
67.存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括nvram。存储器存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任
务。
68.处理器控制终端设备的操作，处理器还可以称为cpu。
69.上述本技术实施例揭示的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、dsp、asic、fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
70.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序代码，该程序代码用于执行前述各个实施例的方法中的任意一种实施方式。
71.在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
72.需要说明的是，本技术上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。
73.当介绍本技术的各种实施例的元件时，冠词“一”、“一个”、“这个”和“所述”都意图表示有一个或多个元件。词语“包括”、“包含”和“具有”都是包括性的并意味着除了列出的
元件之外，还可以有其它元件。
74.需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory,rom)或随机存储记忆体(random access memory,ram)等。
75.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操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于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——包括局域网(lan)或广域网(wan)—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)。
76.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元及模块可以是或者也可以不是物理上分开的。另外，还可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元和模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
77.以上所述仅是本技术的优选实施方式，虽然本技术已以较佳实施例披露如上，然而并非用以限定本技术。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本技术技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本技术技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本技术技术方案的内容，依据本技术的技术实质对以上实施例所做的任何的简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本技术技术方案保护的范围内。