CN111445252A

CN111445252A - 一种生物特征库的建立方法、装置及设备

Info

Publication number: CN111445252A
Application number: CN201910040981.5A
Authority: CN
Inventors: 郑丹丹; 李亮; 徐崴
Original assignee: Alibaba Group Holding Ltd
Current assignee: Advanced New Technologies Co Ltd; Advantageous New Technologies Co Ltd
Priority date: 2019-01-16
Filing date: 2019-01-16
Publication date: 2020-07-24

Abstract

本说明书提供了一种生物特征库的建立方法、装置及设备。所述方法包法包括：获取用户的个人信息；从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像；从所述视频图像中提取预先设置的用户生物特征；将所述个人信息与所述用户生物特征关联存储，得到生物特征库。利用现有的视频采集系统，采用非接触和非配合式的方式获取用户的生物特征，与用户个人信息关联起来，构建生物特征库，操作简单，易于实现。

Description

一种生物特征库的建立方法、装置及设备

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术领域，尤其涉及一种生物特征库的建立方法、装置及设备。

背景技术

生物特征识别(BIOMETRICS)技术是指通过计算机利用人体所固有的生理特征，如指纹、虹膜、面相、DNA等或行为特征，如步态、声音、击键习惯等来进行个人身份鉴定的技术。目前，生物特征识别技术已广泛应用于门禁系统、支付系统、以及自主服务等各个领域。在通过生物特征进行身份鉴定时，需先建立一个生物特征库，然后将识别到的用户的生物特征与生物特征库中的特征进行比对来完成身份的鉴定。因而，生物特征库的建立是应用生物识别技术的前提。现有的生物特征库存在以下缺点：采集生物特征的成本较高，需要专门的生物特征注册环节去与用户的ID关联，这个过程需要用户的配合，不易于实现，且通过现有的生物特征库进行身份验证时，准确度还不够高。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本说明书提供了一种生物特征库的建立方法、装置及设备。

首先，本说明书提供了一种生物特征库的建立方法，所述方法包括：

获取用户的个人信息；

从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像；

从所述视频图像中提取预先设置的用户生物特征；

将所述个人信息与所述用户生物特征关联存储，得到生物特征库。

其次，本说明书提供了一种生物特征库的建立装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户的个人信息；以及从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像；

特征提取模块，用于从所述用户的视频图像中提取预先设置的用户生物特征；

存储模块，用于将所述个人信息与所述用户生物特征关联存储，得到生物特征库。

进一步，本申请提供了一种设备，所述设备包括：

存储器，用于存储可执行的计算机指令；

处理器，用于执行所述计算机指令时实现以下步骤：

获取用户的个人信息；

从所述视频图像中提取预先设置的用户生物特征；

本申请的有益效果：在获取到用户的个人信息后，再从视频采集系统采集的视频图像中获取该用户的视频图像，从该用户的视频图像中提取用户的生物特征，然后将用户的个人信息与用户的生物特征关联存储，得到生物特征库。利用现有的视频采集系统，采用非接触和非配合式的方式获取用户的生物特征，与用户个人信息关联起来，操作简单，易于实现。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1为本说明书一示例性实施例示出的一种生物特征库的建立方法流程图；

图2a为本说明书一示例性实施例示出的获取的用户不同角度的人脸图像的示意图；

图2b为本说明书一示例性实施例示出的获取的用户不同姿态的视频图像的示意图；

图3为本说明书一示例性实施例示出的采用GeaBase存储用户个人信息与生物特征关联关系的示意图；

图4为本说明书一示例性实施例示出的一种生物特征库的建立方法流程图；

图5为本说明书一示例性实施例示出的一种生物特征库的建立装置的逻辑框图；

图6为本说明书一示例性实施例示出的一种设备的结构逻辑框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

生物特征识别(BIOMETRICS)技术是指通过计算机利用人体所固有的生理特征，如指纹、虹膜、面相、DNA等或行为特征，如步态、声音、击键习惯等来进行个人身份鉴定的技术。目前，生物特征识别技术已广泛应用于门禁系统、支付系统、以及自主服务等各个领域。在通过生物特征进行身份鉴定时，需先建立一个生物特征库，然后将识别到的用户的生物特征与生物特征库中的特征进行比对来完成身份的鉴定。因而，生物特征库的建立是应用生物识别技术的前提。现有的生物特征库，多为某个独立生物特征的特征库，比如指纹特征库、人脸特征库、或虹膜特征库，不同的生物特征之间没有联系起来，因而在基于这些特征库进行身份识别时，只能采用某个独立的生物特征去进行比对，比对结果准确度还不够高。另外在生物特征库的建立过程中，需要采用专门的生物特征采集设备去采集特征、如指纹采集设备，这些设备成本比较高，且需要配合专门的生物特征注册环节去与用户的ID关联，这个过程需要用户的配合，然而很多情况下往往很难让用户配合去完成这个专门的注册过程，因而实现起来比较困难。

为了解决上述问题，本说明书提供了一种生物特征库的建立方法，所述方法基于各个公共场所现有的视频采集系统去获取用户的不同维度的生物特征并与用户个人信息关联起来，可以实现非接触式和非配合式地建立生物特征库，成本较低，易于实现。具体地，所述方法的流程图如图1所示，包括步骤S102-S108：

S102、获取用户的个人信息；

S104、从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像；

S106、从所述视频图像中提取预先设置的用户生物特征；

S108、将所述个人信息与所述用户生物特征关联存储，得到生物特征库。

生物特征库是一个保存了用户个人ID与相应用户ID对应的生物特征数据的一个数据库。为了构建生物特征库，首先，需要获取用户的个人信息，当然，所述个人信息至少需要包括可以表征用户个人身份的信息，可以是用户的姓名、用户手机号码，用户身份证号码、用户的各类账号等信息，当然还可以包含一些用户的个人属性信息，比如用户的性别、年龄、消费信息等。

在某些情况下，为了在不干扰用户的前提下获取用户的个人信息，可以在一些特定的场景去获取用户的信息，其中，特定的场景是用户主动提供自身个人信息的场景。比如说，用户在收银台付款的场景、用户在柜台注册会员的场景、用户注册闸机的场景。在这些特定的场景中，用户会主动的提供自身的各人信息，无需另外在建立一个注册环节，让用户提供自己的个人信息。以用户在收银台付款为例，可以跟商场的收银系统建立互联机制，这样就可以访问商场各个收银台的收银数据，比如某用户在收银台采用支付宝付款，这时便可以从收银系统记录的交易信息里面获取用户的支付宝账号及用户的手机号。如果用户采用银行卡付款，则可以从收银台的交易信息中获取用户的银行卡账号及用户的姓名。当然，如果用户注册了会员，还可以在用户付款时，将用户注册会员时填写的信息和提供的个人照片等，一并获取，某些情况，比如用户在车站通过闸机时，用户可能要刷身份证，便可以获取用户的身份证号码和照片等，这样便可以获取到用户各个维度的个人信息。

在获取用户的个人信息后，可以从视频采集系统采集的视频图像中获取对应用户的视频图像。其中，从视频采集系统采集的视频图像中获取对应用户的视频图像的一种方式如下：获取用户在特定场景的时间信息和地理位置信息，然后根据所述时间信息和地理位置信息从相应的视频采集系统采集的视频图像中获取用户的视频图像。以用户在收银台付款的场景为例，首先，需要与该商场的收银系统和视频采集系统建立互联机制，便可以访问该商场收银系统和视频采集系统的数据，然后从收银系统中获取用户的个人信息，比如商场的1号收银台在2018年12月12日9点10分至9点12分为某用户A在付款，这时可以从收银系统的交易记录中获取用户A的会员账号和支付宝账号，从会员信息中又可以获取用户A的姓名和手机号码。获取这些个人信息后，还以从收银系统的交易信息中获取用户A付款的收银台编号，比如1号收银台，付款的时间为2018年12月12日9点10分值9点12分，根据付款的时间信息和地理位置信息(1号收银台)，可以从视频采集系统中采集的数据中获取1号收银台的监控摄像头采集的2018年12月12日9点10分值9点12分视频图像，即为该用户的视频图像。当然，在通过收银台的监控摄像头获取得到该用户的视频图像后，还可以从商场的其他的监控摄像头中采集的视频图像与该用户的视频图像比对，将该用户的视频图像都筛选出来。又比如，用户在通过闸机的场景，用户在过闸机的时候，需要刷身份或者是车票二维码，这个时候可以从闸机的信息系统中获取2018年11月1日9点时通过闸机的用户的个人信息，包括用户的姓名、身份证号码等信息，然后可以根据信息系统中记录的通过闸机的时间，以及闸机的位置获取这个时刻对应视频采集系统中采集的视频图像，即为该用户的视频图像。

当然，从视频采集系统采集的视频图像中获取对应用户的视频图像还可以采用以下方法，比如，在某些情况下，获取用户个人信息后，获取的用户的个人信息可能包含用户的照片信息，这个时候就可以直接将视频采集系统采集的视频图像与该用户的照片进行比对，选取出该用户的视频图像。比如，用户在车站通过闸机的时候可能会刷身份证，这时候可以从闸机的信息系统获取到用户的身份证信息，而身份证信息中包含用户的照片，这个时候可以同时获取用户的照片信息，然后从车站的视频采集系统中采集的视频图像与身份证照片进行比对，找到该用户的视频图像。需要指出的是，以上仅是从视频采集系统采集的视频图像中获取对应用户的视频图像的示范性实施例，本说明书不排除其他的获取对应的用户视频图像的方式。

在获取得到用户的视频图像之后，可以从获得的用户图像中提取预先设置好的用户生物特征。由于图像中的数据量比较大，而在进行生物特征识别时，只需要对某些能反映生物特征本质的特征参数进行比对，因而需要将某个生物特征用特定的特征参数来表示，即生物特征的提取。以人脸特征为例，监控摄像头拍摄到的一张人脸图像的数据量很大，因而可以从图像中获取人脸的各器官的形状、大小、和相对位置，计算出它们的集合特征向量，然后用这些特征向量来表示一张特定的人脸。

在某些情况下，预先设置好的用户生物特征可以包括脸部特征、身体比例特征、步态特征、服饰特征、指纹特征、声纹特征、虹膜特征和/或耳纹特征。在构建生物特征库时，系统会预先设置需要提取的生物特征，得到用户的视频图像后，系统会自动从视频图像中根据预先设置好的生物特征从用户的视频图像中一一提取这些生物特征的特征参数。当然，如果预先设置的生物特征无法从视频图像中获取，则此项生物特征将不会有对应的数据。比如说，系统中预先设置的特征有脸部特征、身体比例特征、步态特征和指纹特征，则系统从获取的视频图像中分别去提取脸部特征的特征参数、身体比例特征的特征参数、步态特征的特征参数，而指纹特征无法从视频图像中提取，则此项没有提取的特征参数。目前，生物特征的提取技术已比较成熟，以上的各生物特征都可以基于现有的算法去提取。通过在生物特征库中存储用户多个维度的生物特征，将各个维度的生物特征联系起来，在使用生物特征库进行用户身份的识别时，可以综合考虑各个生物特征，比如可以同时采用，脸部特征、身体比例特征、指纹特征等多项特征去进行比对，这样的到的比对结果和识别结果的准确度可以大大提高。

在某些实施例中，为了得到的生物特征库的特征数据更加全面和完善，可以从不同的角度去反映一个用户的特征，以便在进行用户身份验证和识别时准确度更加，我们可以获取用户在不同角度和不同姿态下的多个维度的生物特征。如图2a所示，比如获取用户的脸部特征的时候，可以获取用户不同表情时的脸部特征，比如，微笑时、愤怒时、难过时、咧嘴时、皱眉时，也可以获取用户在不同角度的脸部特征，比如正脸、侧脸。从各个角度去提取脸部特征，可以使生物特征库的信息更加全面。同样的，如图2b所示，在获取用户的身体比例特征和步态特征时，也可以获取用户在不同角度和不同姿态的身体比例特征和步态特征。这样便可以得到非常全面的生物特征库。

在某些实施例中，为了提取到的生物特征的特征参数更加准确。在通过视频采集系统采集的图像获得对应用户的视频图像之后，可以筛选出用户在不同角度和不同姿态下的图像中质量分最高的图像，然后再基于质量分最高的图像去进行特征提取。其中，质量分可以用于表征图形清晰的程度，质量分越高，表示图像越清晰。比如，可以基于人脸质量评估算法对获得的每个视频图像进行打分，然后挑选出不同角度下的质量分最高的图像，用于该角度下的脸部特征的提取。

在获取用户的个人信息和用户的生物特征以后，可以将用户的个人信息和对应的生物特征关联起来存储，即可得到生物特征库。在某个实施中，可以采用GeaBase图数据库存储用户的个人信息与生物特征的关联关系，得到生物特征库。如图3所示，GeaBase图数据库可以以图形化的形式有效的组织用户个人信息与各个维度的生物特征库之间的关系，GeaBase图数据可以有效的处理复杂网络、并且可以实时更新数据场景，拥有简单、易用、高性能的特点，很适合用于存储构建的生物特征库。

当然，在构建好生物特征库后，由于视频采集系统中还会不断的采集用户最新的视频图像，所以还可以从视频采集系统采集的用户的最新的图像中获取图像，并进行评分，然后筛选出质量分最高的视频图像，从质量分最高的视频图像中提取用户的生物特征，不断地更新生物特征库中的生物特征。当然，可能在首次建立某个用户的生物特征库时，有些角度和姿态的生物特征没有采集到，也可以通过后期视频采集系统采集的视频图像去获取，一步一步的去完善构建的生物特征库。

此外，为了获取的视频图像更加清晰，也可以将现有的视频采集系统的摄像头替换成更优质的摄像头，以便获取到的视频图像更加清晰。

为了进一步解释本申请的生物特征构建方法，以下结合图4以一个具体的实施例加以解释说明。

现今的商圈，到处都被摄像头覆盖，对于商家而言，也希望利用现有的监控网络，当会员出现在商圈的时候，能够立刻识别出来自己的会员，快速关联来消费人群的历史消费数据，消费习惯等，能够更好的服务消费者。一个能够利用现有的视频采集系统，能够无打扰完成非配合式的生物识别的会员或者顾客的识别系统，越来越受到各位商家的青睐。为了能够在顾客出现在商场时，立马通过视频采集系统识别出顾客，与顾客以往的消费信息关联起来。某商家决定构建一个顾客的生物特征库，所述生物特征库通过一个生物特征库构建系统来构建，该生物特征库构建系统与商场的视频采集系统和收银系统互联，可以访问视频采集系统和收银系统的数据。

以该商场的会员A的生物特征库的构建为例，当会员A进入商场购物并到收银台付款后，收银台系统和视频采集系统都会记录会员A的信息，所以可以从收银台系统的信息库中的交易记录里获取会员A的个人信息，个人信息包括会员A注册会员提供的姓名、手机号码，付款时出示的支付宝账号和会员账号、消费记录等信息(S401)。然后从交易记录中获取会员A付款的时间信息和地理位置信息(即收银台编号)(S402)，根据付款的时间信息和地理位置信息从商场的视频采集系统采集的视频图像中获取对应收银台编号的监控摄像头在对应时间采集的视频图像，即为会员A的视频图像，然后再从商场的其他监控摄像头获取的视频图像与会员A的视频图像进行比对，筛选出所有会员A的视频图像(S403)。通过预设的人脸质量评估算法对所有A的视频图像进行评分，筛选出不同角度、不同姿态下的质量分最高的视频图像(S403)。然后从所述质量分最高的视频图像中提取系统中预先设置的生物特征，预先设置的生物特征包括：不同角度和姿态的脸部特征、不同姿态的身体比例特征、不同姿态的步态特征、服饰特征、指纹特征、声纹特征、虹膜特征和/或耳纹特征。从视频图像中根据预设的生物特征提取算法提取会员A的不同角度和姿态的脸部特征、不同姿态的身体比例特征、不同姿态的步态特征、服饰特征的特征参数(S404)，然后将会员A的个人信息和提取的生物特征关联存储，得到生物特征库(S405)，当然可以采用GeaBase图数据来存储用户的信息和生物特征。在构建A的生物特征库后，还可以不断的从视频采集系统采集的视频图像中去获取会员A最新的视频图像，然后筛选出质量分最高的图像，从中提取生物特征，已更新生物特征库，也可以将之前没有提取的不同角度和姿态的生物特征增加到生物特征库中，完善用户A的生物特征信息(S406)。当然，也可以将会员A的消费信息更新到生物特征库中A的个人信息里，完善会员A的历史消费信息。

此外，如果在某些场合可以通过某些特殊的设备采集到用户的生物特征，比如，指纹特征、掌握特征、虹膜特征等，也可以将这些特征更新到生物特征库中，以完善生物特征库的信息。这样在通过生物特征库进行身份识别时便可以综合不同唯度的生物特征去比对，比对结果会更加准确。

另外，在建立生物特征库的时候，可以先以某个收银台对应的交易信息和监控视频去建立一个收银台维度的生物特征库，然后再将一个商铺的不同的收银台的生物特征库汇总，筛选最优质的视频图像，得到一个商铺维度的生物特种库。再将商圈中不同商铺的生物特征库汇总，筛选最优质的视频图像，得到整个商圈的生物特征库。此外，还可以利用不同收银台、不同商铺同一时间监控的视频图像匹配的ID具有排他性，来提高将用户个人信息和用户视频图像关联起来的准确度。

与本说明书提供的一种生物特征库的建立方法实施例相对应，本说明还提供了一种生物特征库的建立装置，如图5所示，所述装置500包括：

获取模块501，用于获取用户的个人信息；以及从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像；

特征提取模块502，用于从所述用户的视频图像中提取预先设置的用户生物特征；

存储模块503，用于将所述个人信息与所述用户生物特征关联存储，得到生物特征库。

在一个实施例中，所述获取用户的个人信息包括：

通过特定场景获取所述用户的个人信息，其中，所述特定场景为用户提供个人信息的场景。

在一个实施例中，所述特定场景包括：用户在收银台付款的场景、用户注册闸机的场景和/或用户在柜台注册会员的场景。

在一个实施例中，所述个人信息包括：用户手机号码、用户身份证信息、用户账号信息、用户姓名、用户性别和/或用户年龄。

在一个实施例中，从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像具体包括：

获取用户在所述特定场景的时间信息和地理位置信息；

根据所述时间信息和地理位置信息从相应的视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像。

在一个实施例中，所述生物特征包括用户在不同角度、不同姿态的生物特征。

在一个实施例中，所述预先设置的用户生物特征包括：脸部特征、身体比例特征、步态特征、服饰特征、指纹特征、声纹特征、虹膜特征和/或耳纹特征。

在一个实施例中，从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像之后，还包括：

从所述用户的视频图像中筛选质量分最高的视频图像，其中，所述质量分与视频图像的清晰程度正相关。

在一个实施例中，所述将所述用户个人信息与所述生物特征关联存储，得到生物特征库具体包括：

通过Geabase图数据库存储所述用户个人信息与所述生物特征的关联关系，得到生物特征库。

在一个实施例中，将所述用户个人信息与所述生物特征关联存储，得到生物特征库之后，还包括：

从所述视频采集系统中采集的所述用户的视频图像中选取质量分最高的视频图像，从所述视频图像中提取用户生物特征，更新所述生物特征库。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以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可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。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。

从硬件层面而言，如图6所示，为本说明书的预加载页面装置所在设备的一种硬件结构图，除了图6示的处理器601、网络接口604、内存602以及非易失性存储器603之外，实施例中装置所在的设备通常还可以包括其他硬件，如负责处理报文的转发芯片等；从硬件结构上来讲该设备还可能是分布式的设备，可能包括多个接口卡，以便在硬件层面进行报文处理的扩展。

所述非易失性存储器603存储有用于存储可执行的计算机指令，处理器604执行所述计算机指令时实现以下步骤：

获取用户的个人信息；

从所述视频图像中提取预先设置的用户生物特征；

由于本申请对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端设备执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims

1.一种生物特征库的建立方法，所述方法包括：

获取用户的个人信息；

从所述视频图像中提取预先设置的用户生物特征；

2.如权利要求1所述的一种生物特征库的建立方法，所述获取用户的个人信息包括：

3.如权利要求2所述的一种生物特征库的建立方法，所述特定场景包括：用户在收银台付款的场景、用户注册闸机的场景和/或用户在柜台注册会员的场景。

4.如权利要求1所述的一种生物特征库的建立方法，所述个人信息包括：用户手机号码、用户身份证信息、用户账号信息、用户姓名、用户性别和/或用户年龄。

5.如权利要求2所述的一种生物特征库的建立方法，从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像具体包括：

获取用户在所述特定场景的时间信息和地理位置信息；

6.如权利要求1所述的一种生物特征库的建立方法，所述生物特征包括用户在不同角度、不同姿态的生物特征。

7.如权利要求1所述的一种生物特征库的建立方法，所述预先设置的用户生物特征包括：脸部特征、身体比例特征、步态特征、服饰特征、指纹特征、声纹特征、虹膜特征和/或耳纹特征。

8.如权利要求1所述的一种生物特征库的建立方法，从视频采集系统采集的视频图像中获取所述用户的视频图像之后，还包括：

9.如权利要求1所述的一种生物特征库的建立方法，所述将所述用户个人信息与所述生物特征关联存储，得到生物特征库具体包括：

10.如权利要求1所述的一种生物特征库的建立方法，将所述用户个人信息与所述生物特征关联存储，得到生物特征库之后，还包括：

11.一种生物特征库的建立装置，所述装置包括：

12.一种设备，所述设备包括：

存储器，用于存储可执行的计算机指令；

处理器，用于执行所述计算机指令时实现权利要求1至10任一所述方法的步骤。