基於視頻精神生理參數監測危險人物裝置及方法與流程
2023-12-11 07:25:57 3
本發明涉及一種基於視頻精神生理參數監測危險人物裝置及方法。
背景技術：
CN201200409的專利文獻公開了一種帶有視覺刺激檢測功能的測謊系統，它包括主控部件、接收終端和測謊儀，接收終端、測謊儀分別與主控部件相連，被測人被置於接收終端的前方，被測人的身上佩戴用於測謊的傳感器，該傳感器與測謊儀相連。測謊系統還包括至少一個攝像頭，該攝像頭通過視頻採集設備與所述主控部件相連，該攝像頭用於監控被測人的行為。本實用新型通過向被測人呈現與案件相關的視覺刺激來誘導其相關心理生理反應，通過測量分析相關心理生理反應診斷出被測人與案件間的關係，並且藉助攝像頭捕獲被測人眼部變化來防止被測人通過轉移視線而對視覺刺激的躲避。這種接觸式和有其他問題的接觸式傳感器使用的技術無法讓受試者不知情的情況進行實驗。接觸式精神生理學測試的受試者已知的情況下會加重測試分析的結果產生很多困難。原因是受試者總想著掩飾一些信息做準備，沒有做過壞事的好人在測試過程中會有持續的壓力和焦慮感，接觸式方法中使用現代的立體脈搏測量系統，基於人體手指指尖產生的數萬次的脈搏脈衝測量人體內產生的精神生理學信號變化。通過接觸式傳感器用多種方式使用生理學信號進行檢測。以上方法分析人體狀態的工作一般需要幾個小時的準備給受試者身上牢牢安裝傳感器，並且需要專業性非常強的熟練操作人員共同參與其中，所以人體精神生理學診斷需要準備以上的系統，為廣泛的使用該系統上實際上會有許多約束條件。
另外，現有技術雖然出現了非接觸式方法檢測受試者對象(人)不被發現的情況下實時的獲取，通過非接觸式人體精神生理學特性狀態的信息。但是可操作性不強，獲取信息產生的不同的狀態變化不會非常準確的反映出來。這說明分析的圖片(之間)差異狀態無法準確的反映出對象位置變化之間的差異相關聯。即空間內位置的細微變化分析目標對象非常困難，對於目標對象精神生理學特性每個參數測量準確度和可靠性會有所下降。
技術實現要素：
本發明的目的在於克服上述不足，提供一種基於視頻精神生理參數監測危險人物裝置，其操控性強，能夠輕易對受試者精神生理學特性的每個參數測量來檢測潛在危險或可疑人員。
為了實現上述目的，本發明採用的技術方案為：一種基於視頻精神生理參數監測危險人物裝置，包括：獲取單元，用於獲取被測試人視頻信息；生成單元，用於對所述視頻信息進行處理，以生成包含危險程度相關的生物信號；處理單元，用於根據所述生物信號的振動頻率，和/或振幅，得到被測試人的危險程度。
本發明的另一目的在於提供一種基於視頻精神生理參數監測危險人物方法，其特徵在於，包括：獲取被測試人視頻信息；對所述視頻信息進行處理，以生成包含危險程度相關的生物信號；根據所述生物信號的振動頻率，和/或振幅，得到被測試人的危險程度。
本發明的還一目的在於提供一種基於視頻精神生理參數監測危險人物方法，其特徵在於，包括：獲取被測試人連續產生變化的視頻流信息；對所述視頻流信息進行處理，以生成包含危險程度相關的生物信號；根據所述生物信號的振動頻率，和/或振幅，得到被測試人的危險程度。
本發明的有益效果為：
第一，實現簡單，根據生物信號獲取方式，通過捕捉受試者視頻圖像信息過程；用以上視頻流信息分析受試者對象提取振動參數過程；然後基于振動參數生成精神生理學特性的每個參數過程；用以上每個參數開始對受試者生理學特性提取信號過程。
第二，操控方便，設備通過搭建多臺IP型CCTV(網絡攝像機)和網絡連接伺服器系統分析的中央集中化管理檢測危險人物(可疑人物)的非常簡單的方式操作使用。為獲取目標對象信息，提供多種可行性和效果明顯的應用設備的建議方法。
第三，應用廣泛，相對的非接觸式方式使受試者在未知的情況下會放鬆警惕不會太過於掩飾，對於了解人體狀態的非接觸式檢測會讓受試者放鬆警惕。可以避免人體狀態分析診斷過程產生的多種問題和誤差，在精神醫療、 心理學領域應用非常廣泛。
附圖說明
此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用於解釋本申請，並不構成對本申請的不當限定。在附圖中：
圖1為該發明的實施案例，根據生物信號怎樣獲取的流程圖。
圖2為在圖1中實現的電子設備功能分類概括框圖。
圖3a為在圖1中實現的電子設備結構配置圖。
圖3b為在圖3中電子設備構成的要素間相關聯的框圖。
圖4是該發明的其他實施案例，根據生物信號獲取方法流程圖。
圖5a是振動圖片振幅作為一部分形成受試者人體圖像的，周圍環繞生物能量放射的圖示。
圖5b是人體實際視頻流周圍生物能量放射圖示。
圖6a、6b是根據受試者狀態顯示生物圖像放射的圖示、圖6a為穩定狀態，圖6b為不安、壓力狀態。
圖7a是穩定狀態的人體振動圖像頻率生成要素(生物信號圖像)的分布圖表。
圖7b是壓力狀態下人體振動圖像頻率聲稱要素(生物信號圖像)的分布圖表。
圖8為本發明的基於視頻精神生理參數監測危險人物裝置的結構原理圖。
圖9為基於視頻精神生理參數監測危險人物的方法流程圖
各附圖標記示意：
30:生物信號檢測裝置 31:攝像頭 32:A/D轉換器 33:儲存器
34:處理器 35:顯示部位 36:鑰匙入口
具體實施方式
如在說明書及權利要求當中使用了某些詞彙來指稱特定組件。本領域技術人員應可理解，硬體製造商可能會用不同名詞來稱呼同一個組件。本說明書及權利要求並不以名稱的差異來作為區分組件的方式，而是以組件在功能 上的差異來作為區分的準則。如在通篇說明書及權利要求當中所提及的「包含」為一開放式用語，故應解釋成「包含但不限定於」。「大致」是指在可接收的誤差範圍內，本領域技術人員能夠在一定誤差範圍內解決所述技術問題，基本達到所述技術效果。說明書後續描述為實施本申請的較佳實施方式，然所述描述乃以說明本申請的一般原則為目的，並非用以限定本申請的範圍。本申請的保護範圍當視所附權利要求所界定者為準。
實施例1
請參照圖1-圖8，本發明的基於視頻精神生理參數監測危險人物裝置，包括：獲取單元100，用於獲取被測試人視頻信息；生成單元200，用於對所述視頻信息進行處理，以生成包含危險程度相關的生物信號；處理單元300，用於根據所述生物信號的振動頻率，和/或振幅，得到被測試人的危險程度。
包括該發明根據生物信號獲取方式，通過攝像機捕捉受試者連續動態圖像信息過程；用以上視頻流信息分析受試者對象提取振動參數過程；然後基于振動參數生成精神生理學特性的每個參數過程；用以上每個參數開始對受試者生理學特性提取信號過程；包括以上在內所有過程。根據該發明的實施案例，以上生理學特性信號相應的受試者生理學特性信號來生成圖像的可視化過程；更包括以上所有在內的過程。
該發明根據生理信號檢測設備：是對受試者對象拍攝獲取的連續動態圖像視頻流獲取的部分；以上連續視頻拍攝光檢測部分、拍攝視頻流的視頻數據轉換A/D(Analogue—>Digital)的轉換部分、轉換的連續視頻數據來分析振動參數進行測量、基於測量的震動參數生物信號圖像生成過程及以上生成的生物信號圖像表示的標識部分包括在內的特徵的方式，提供攝像機內建或外部連接該設備來實現。
該發明在圖2中看到的，生物產生的精神生理學特性變化，例如拍攝受試者連續產生變化的視頻流(11)、按照視頻流處理(分析)振動產生的每個參數(12)、通過每個參數提取生理信號(13)、通過以上方式獲取生理信號可用於多種用途(14)、評估受試者情感狀態的文字或視頻流形態提示以上生理信號相對應的受試者多種狀態的視頻流內容方式提示。這種方式如圖2中顯示的結構設備來實現。圖2是生理信號檢測設備功能框圖。參考圖2根據該發明生理信號檢測設備是受試者(或被拍攝者1)攝像機(21)拍攝、 從攝像機(21)到獲取視頻流分析的視頻流處理(22)、從視頻流處理(22)到通過信號提取振動參數(每個參數)、按以上利用生理信號生成的信號分析部分(23)、對於信號分析部分(23)獲取的生理信號應用的應用部分(24)包括在內、這裡的應用部分(24)是，比如以上生理信號產生的文字或視頻流表示的顯示畫面包括在內。以上或相同的視頻處理部分(22)及應用部分(24)的CPU(Central Processing Unit)或基於應用程式(AP)的應用程式等構成。對於該發明技術範圍內的應用類型沒有任何限制，所以利用振動的每個參數怎樣去應用的程度包括在內非常明確。
本發明的技術原理是：粒子是物理學的物質波動特性和粒子特性之間沒有明確的界限，光子能量(ε)是通過已知的普朗克常量的光子能源和頻率(ν)相連接的(ε＝hν)。生物體和各部位放射的能量空間內，該部位振動頻率和這一比例的假說。通過結論來說在記錄生物體產生出的能量，需要記錄生物體多個部位產生的振動(空間內或每部位之間)。這個過程需要保證有效解析度和快速處理能力的非接觸式TV系統來實現。此外，獲取生物信號圖像頻率構成要素(即每個部位產生的振動(位置變化，波動)頻率)是被觀察的生物能量，即擁有精神生理學特性的龐大的信息。生物信號圖像分析也可由人來去實現或通過數字生物信號圖像和特定要素用程序處理的數學方式進行處理。數學處理的算法創建和分析的監控顯示器的類似彩色視頻流或可視化分析的生物信號圖像方式最為有效。換句話說，需要得出的生物信號圖像頻率構成要素是人體精神生理學特性狀態和持續的情感狀態水平一目了然的看出人的多種刺激產生的人體狀態變化進行分類。所有思考和行為或任何情況下關於反應情感狀態是瞬間產生的變化(每個生物信號圖像)是連續的，所以生物信號圖像的信息數(攝像機解析度)和可快速處理的系統之間能夠找出最優的關係是非常重要的。振動圖像增加的大小振幅調整(amplitude modulating)是對目標最大振動頻率的人體特定區域產生的位置變化頻率數或振幅平均值，通過顏色調整(modulating)顯示出的人體精神生理學特性的任何變化一目了然的瞬間進行記錄。大腦維度變化(fractal fluctuation)是學習、記憶及多種課題的解決過程中了解的有著最為核心作用的實現方式。根據實驗顯示人體振動最為集中產生的部位為大腦，大部分情況振動圖像的頻率構成要素是人的頭部周圍所存在圖像要比身體周圍振動 圖像顯示更大。人體產生的變化是振動圖像不均勻或顏色形態不對稱的方式顯示。這是可以通過看生物信號圖像來了解。根據實驗結果包含最多的信號是人體情感狀態的最大振動頻率傳遞的頻率平均水平或相鄰點之間的背景水平模糊或生物信號圖像的可視化接收時產生的真實變化隱蔽的情況發生。與頻率構成的要素不同的振幅構成要素，要比幾何學相關聯的更為有效。最重要的是振動點位的幾何學連接的生物信號圖像振幅構成要的生物信號圖像的品質評估和為系統調整的更為精確的確定參數建立。
精神生理學特性上人的潛在危險狀態(或是有嫌疑的狀態)的參數表示負面情緒參數的攻擊性、壓力和焦慮的是影響最大的參數。此設計方案的潛在危險人物或可疑人物檢測「危險程度(可疑程度)」標識的公式如下。圖像幀的受試者視頻流獲取情況下從人群中儘可能拍攝受試者的大圖像。
請參照圖9，本實施例提供一種基於視頻精神生理參數監測危險人物方法，包括：步驟S100，獲取被測試人視頻信息；步驟S200，對所述視頻信息進行處理，以生成包含危險程度相關的生物信號；步驟S300，根據所述生物信號的振動頻率，和/或振幅，得到被測試人的危險程度。
所述得到被測試人的危險程度基於以下算法：
變量說明如下：
Dn-危險狀態(可疑狀態)水平
Ag-攻擊性水平
St-壓力水平
Tn-焦慮感水平
N-參數的一般平均值
以上負面情緒的攻擊性、壓力、焦慮感值和每個參數的一般平均值進行比較，每個條件會有不同的危險度水平(可疑度水平)為如下舉例。危險度(可疑度)水平達到80以上條件的如下3種情節得出。
(攻擊性遠比一般值要高，但是壓力和焦慮感低的情況下:)
(攻擊性和焦慮感遠比一般值低，但是壓力值高的情況下：)
(攻擊性和壓力感遠比一般值低，但是焦慮值高的情況下：)
危險程度(可疑度)水平達到100的條件如下有4種類型的公式得出。
(攻擊性和壓力感遠比一般值高，但是焦慮值低的情況)
(攻擊性和焦慮感遠比一般值高，但是壓力值低的情況)
(攻擊性遠比一般值要低，但是壓力和焦慮感高的情況)
(攻擊性和壓力值和焦慮感值都比一般值還要高的情況)
實施例2
本實施例提供一種基於視頻精神生理參數監測危險人物方法，包括：步驟S100，獲取被測試人視頻信息；步驟S200，對所述視頻信息進行處理，以生成包含危險程度相關的生物信號；步驟S300，根據所述生物信號的振動頻率，和/或振幅，得到被測試人的危險程度。
所述得到被測試人的危險程度基於以下算法：
FM-頻率分布密度直方圖的最大頻率
Fi-沒時間段50幀來獲取頻率分布密度的直方圖i的頻率數的統計計算數
Fin-振動圖像處理頻率
n-50幀還有高的限制值得幀之間的差異統計計算數
這樣的方程式對所有這些攻擊性水平進行測定，自然地更低的攻擊性狀態接近0的水平。高攻擊性狀態的人的數值接近1數值。為找到發現潛在危 險的人，需要振動圖像系統的安全系統應用時，對這些攻擊性極限值達到0.75來使用。
以下是振動圖像獲取和為之後的攻擊性水平決定性意義的振動圖像信息每個參數統計方式來找尋，這是比任何振幅和頻率振動圖像的振動對稱每個參數來做決定。
攻擊性水平決定的是，以我們所了解的相反的逼近法不同，人的頭部掃描個別熱力的運動振幅及頻率對稱考慮的全新的公式。這是攻擊性水平最大值的人的情況下20秒之間的振幅及頻率振動圖像處理的振動和細微運動的最大對稱特性。同時壓力和焦慮的水平會很低。
實施例3
本實施例提供一種基於視頻精神生理參數監測危險人物方法，包括：步驟S100，獲取被測試人視頻信息；步驟S200，對所述視頻信息進行處理，以生成包含危險程度相關的生物信號；步驟S300，根據所述生物信號的振動頻率，和/或振幅，得到被測試人的危險程度。
所述得到被測試人的危險程度基於以下算法：
-目標左側部分的「I」熱振動圖像總振幅
-目標右側部分的「I」熱振動圖像總振幅
-開始到之間的最大值
-目標左側部分的「I」振動圖像最大頻率
-目標右側部分的「I」熱振動圖像的最大頻率
-開始到之間的最大值
n–目標佔最大的熱值
之前提供的信息統計每個參數和類似的提供的公式是0到1為止壓力水 平(St)測量方式。這種不管怎樣最小壓力水平需要符合最小測定值，且高水平的壓力狀態的人情況下壓力數值接近1的百份比率。
以下是振動圖像獲取和之後決定性的焦慮感水平非常有意義的振動圖像信息每個參數統計方式尋找的方式。這種方式遠比振幅及頻率振動圖像的快速運動信號的頻率光譜構成有關。
焦慮感水平是決定性的已經所知的現有逼近法不同，高焦慮感和低頻率光譜密度要比運動頻率搞得光譜密度增強的實際情況考慮在內提供的全新的公式如下。
實施例4
本實施例提供一種基於視頻精神生理參數監測危險人物方法，包括：步驟S100，獲取被測試人視頻信息；步驟S200，對所述視頻信息進行處理，以生成包含危險程度相關的生物信號；步驟S300，根據所述生物信號的振動頻率，和/或振幅，得到被測試人的危險程度。
所述得到被測試人的危險程度基於以下算法：
Tn–焦慮感水平
Pi(f)–振動圖像頻率擴散動力光譜
fmax–振動圖像頻率擴散光譜最大頻率
之前提供的信息統計每個參數和類似的公式是0到1為止的焦慮感水平測量方式。再則最小水平的焦慮感最小測定值符合的焦慮感水平高的壓力值接近1的百份比率。
振動圖像快速信號頻率擴散光譜的操作或系統操作人員的控制方式體現。
以上了解該發明不僅僅提供的人的情感及精神生理學特性狀態來測定實例來應用。參考人的狀態特性是多種類型系統的200個多個以上進行分類的。對於該發明的頭部細微振動每個參數或頭部振動圖像每個參數可描述人的所有狀態。心理學在運動相關的傳統概念的真實性的統計每個參數的人的頭部 反射細微運動轉換是不明確的原則來理解。但是對於以上提供的逼近法為基礎的技術信息系統和類似的人的狀態可以明確確定人的狀態特徵的信息每個參數都是可使用的。
頭部反射的微動態量化分析可讓人類精神生理學狀態測試更加客觀、科學，能夠解決許多醫學、心理學、精神醫學和日常生活中的問題。
根據攻擊性、壓力、不安、潛在危險的機場內乘客精神狀態的量化評價及開發的系統和相關的獨立實驗，對本發明的專家專業評價認可度為(90％以上)，也再次確認了本發明的實際實現可能性。
功能性模塊化的圖2上圖示的裝置是，可執行同上述的本發明的方法攝像機(21)是，包括CCD或CMOS等攝像元件以及由此的模擬信號數位化的A/D轉換器，圖像處理部(22)是包括特定格式的生成視頻的編碼器等內容。
信號分析部(23)是利用上述影像按照前述的方法測定振動波並從此生成或篩選精神生理學信息(信號或生物信號)。在此振動波包括著被檢測人的不同部位的位置變化的振動頻率、振幅和相位等內容。並且精神生物學信息是可以包含穩定狀態，興奮狀態，壓力狀態等心理/情感/感性狀態。另一方面，生物信號應用部分(14)是包含著利用上述生物信號評估被檢測人的精神、情緒狀態的生物信號處理算法及其結果的顯示等。例如，生物信號處理算法是包含著檢測危險人物或可疑人物的算法。在上述應用部分(24)準備的顯示如前所述，最終得到的結果顯示文字或圖像的形式。可通過上述的各種類型的系統設備所體現。例如，裝置相機的個人計算機,裝置相機的可攜式終端機，基於Windows mobile，Android，IOS，Symbian，BlackBerry、BADA等系統的平板PC，平板電腦，PDA，智慧型手機，進而可在內部應用程式運行的OS數位相機就是典型的例子。
圖3a是把圖2圖示的設備用硬體表現的示意，參考圖3，生物信號檢測裝置(30)是攝像素子影像拍攝部分，也就是鏡頭(31)，從照相機(31)，照相機(32)的模擬影像信號數位化的A/D轉換器(32)、執行圖像分析及參數篩選、生物信號發生等處理器(34)，還具備著顯示其結果的顯示部分(35)。還包括為外來信息輸入的輸入設備，如同數字鍵盤等鍵輸入部分(36)，以及在上述視頻信號處理等使用的含內存的存儲部分(33)。
圖3b是可實現圖2裝置的大致構成圖示，說明構成要素之間相互作用關係的圖解。圖3b中，參考號1是無線信號接收器和發報機及音頻/視頻信號，信號-音頻/視頻轉換等在內的電子模塊(Electronic Block)。參考號42中，從被測試對象(被測試者或試驗者)獲取視頻攝像素子和接物鏡等包括在內的數位相機。參考號43是智慧型手機全運用所需要的，尤其是為數字圖像存儲的內存的存儲器。
參考號44為用戶界面及處理結果等文字和圖片形式視覺化的顯示裝置。參考號45上述電子砌塊、數位相機、存儲器、顯示器等各功能的控制和同步處理器。另一方面，參考號46是整個系統驅動所需的電源和用戶的輸入等包括數字鍵盤在內的本體。
圖4是根據本發明的生物信號視頻為基礎的通過相機獲取過程流程圖，這一過程可通過圖3a，具體圖3b裝置利用。
圖4為參考，首先，從攝相機(31)中獲取被測試者的影像，轉化為模擬前期信號(S10，S20)。從被測試者的影像獲取的信號是前期模擬信號，因此通過A/D轉換器(逆變器)(32)轉化成數字視頻數據(S30)。下一步，處理器(34)對各圖像數據按時間的變化分析計算振動參數(S40)。振動參數根據上述被測試者的不同部位的位置變化對振動頻率、振幅及相位包括其中的至少一個。即處理器(34)分析被測試試者的各部位的位置變化，分析各部位的振動頻率、位置變化的大小(振動的大小)及相位等計算。
因此，處理器(34)利用振動圖像分析程序分析圖像間的差異，對位置重心的變化測量或利用傅立葉變換計算振動參數。對振動參數的計算詳細說明如下。處理器(34)從連續多個視頻當根據被測試者的輪廓變化或振動動態進行確認後，對輪廓均勻的分離為(左，右側)。其次，在分成一半的橫向兩個部分中決定產生最大振動頻率的地點。此頻率決定生物信號圖像的相應水平橫向顏色。位於分離輪廓部位的分成兩部分的橫向位置變動平均振幅的生物信號圖像大小(長度)。從各各地點獲取的振動圖像具有一定確實性和靜態特徵，但集成的生物信號圖像是與人體精神生物學參數相關。處理器(34)根據算出的振動參數為基礎，生成生物信號圖像。(S50)。生物信號圖像可包括振幅組成要素和頻率組成要素。以下，振幅組成要素稱為「內部生物信號圖像」，頻率組成要素稱為「生物信號圖像」。此類術語的概念和定義可 通過圖5中的說明進行了解。最終，處理器(34)通過算出的振動參數獲取被測試者的精神生理學信息(S60)。即，處理器(34)可通過分析振動參數了分析對象(20)的心理狀態。
圖5a是以振動圖像的振幅成分而形成的人體圖像周圍產生的生物能量、氣場輻射圖示。內部生物信號圖像是根據上述各部位的位置變化大小、由顏色來表現。通過這些對被測試者(1)位置變化的大小進行視覺化。外部生物圖像出現在內部生物信號圖像的周圍，用顏色轉變表現平均最高振動頻率。圖5b是圖示人體的實際影像周圍放射生物能量生物信號圖像。圖5b中，沒有表現內部生物信號圖像只顯示實際影像周圍生物信號圖像。
圖6a，6b是各表示穩定狀態和非穩定狀態下的生物信號圖像，圖6a是穩定或正常狀態，而且圖6b是壓力狀態下的被測試對象的生物信號圖像。圖6a中，生物信號圖像從形態和顏色方面完全形成對稱，生物信號圖像的顏色顯示為選擇的顏色刻度(整體顏色-綠色)的中度。通過這些生物信號圖像可以知道被測試對象在穩定的狀態。相反圖6b中，生物信號圖像上的氣場包含著很多紅色成分。因此，在這種狀態下可以知道被測試對象在不穩定狀態。任何人受到刺激，例如通過屏幕暴露暴力鏡頭，被測試對象在受壓力或攻擊性狀態時，生物信號圖像的顏色將變成更加深的紅顏色。圖7a是在穩定狀態的人體振動圖像的頻率構成因素(生物信號圖像)的分布圖，圖7b是對壓力狀態下的人體振動圖像的頻率構成因素(生物信號圖像)的分布圖。圖6a顯示的曲線圖是正常工作狀態下人的典型頻率分布圖。研究表明，大多數人在平穩的狀態下，普遍會出現與單模式分布規律相似的分布值。從屏幕中看到暴力鏡頭相似的受到特定負面影響時被測試者的情況會變為圖6b所示。如果恐懼、壓力及攻擊性狀態下頻率分布(M)的平均值(中間)往增加的方向移動。穩定平和的狀態下頻率分布數值的(M)平均(中間)數值往減少的方向移動。頻率軸(X)不僅可以用相對單位表達、也可以用實際單位或時間(Hz或sec。)來表達。顯示值之間的距離是由對相機的迅速處理的實際參數和軟體的設定(處理程序，圖像存儲和圖像的時間)來決定。
目前為止，說明了各種模範實施例子另附加了示意。然而，這些實施例子只是各種實施例子的一部分。多種不同變化的技術領域下擁有傳統知識的人也會產生。
上述說明示出並描述了本申請的若干優選實施例，但如前所述，應當理解本申請並非局限於本文所披露的形式，不應看作是對其他實施例的排除，而可用於各種其他組合、修改和環境，並能夠在本文所述申請構想範圍內，通過上述教導或相關領域的技術或知識進行改動。而本領域人員所進行的改動和變化不脫離本申請的精神和範圍，則都應在本申請所附權利要求的保護範圍內。