CN112394526A - 多维摄像装置及其应用终端和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种多维摄像装置及其应用终端和方法，其中所述应用终端的应用方法，包括步骤：获取目标场景的二维图像信息；由至少一增维摄像单元获取该目标场景的增维度信息，其中所述增维摄像单元具有随机规则化微透镜阵列的匀光元件对一多维摄像装置发出的光束进行调制，在所需的视场角范围内形成均匀的光场，以照明目标场景，其中所述微透镜阵列用于避免光束在传播过程中产生干涉，其中所述微透镜阵列由所在相同形状和大小的区域的一组微透镜单元经随机规则化设计方法形成，以使各所述微透镜单元呈非周期性规则化排布；以及基于所述二维图像信息和所述增维度信息，获得该目标场景的多维度的图像信息。

Description

多维摄像装置及其应用终端和方法
技术领域
本发明涉及摄像领域，进一步涉及多维摄像装置及其应用终端和方法。
背景技术
随着科技的发展，智能设备逐渐深入到了各行各业，例如智能家居、智能机器人、人脸识别系统或者自动驾驶汽车等。摄像装置作为智能设备的一种图像传感器，被视为“机器视觉之眼”，用于识别目标场景的物体信息。例如，基于TOF(时间飞行)技术的摄像装置逐渐地应用于深度相机、手机、电脑、摄影机、自动驾驶车辆、智能机器人、智能家居以及人脸识别等领域，其中该摄像装置通过TOF传感器获取拍摄目标场景的深度信息，进而获得目标物体的三维图像。
目前市场中，一种基于光衍射原理的匀光元件(Diffuser)用于对该摄像装置的激光发射器发出的激光光束进行调制，以对所拍摄的目标场景进行照明，但现有的匀光元件具有零级，明显导致能量均匀性低，或该匀光元件的衍射效率低，导致透过率低等缺点，不利于该摄像装置对信息的采集。由于激光光束具备较高的相干性，而现有的匀光元件采用规则地微透镜阵列结构，其中该匀光元件的微透镜阵列在行和列的方向均为周期性规则有序的排布方式，因此，使得该激光发射器发出的激光光束经过该匀光元件的微透镜阵列，在空间传播的过程中会产生干涉现象，进而在目标场景形成明暗相间的条纹图样，严重弱化了该匀光元件的匀光效果，从而不利于该摄像装置对深度信息的采集，导致图像质量较差，进而造成该智能设备无法准确地、可靠地识别目标场景的物体信息，由于未识别或识别错误而发出错误命令的频率较高，不仅影响用户使用，而且有可能导致危险事故的发生，如自动驾驶汽车发生交通事故等。
发明内容
本发明的一个优势在于提供一多维摄像装置及其应用终端和方法，其中所述摄像装置能够拍摄获得至少三维的图像信息，以适用于不同类型的所述应用终端，提高用户体验度。
本发明的另一个优势在于提供一多维摄像装置及其应用终端和方法，相较于传统的摄像装置，本发明提供的所述摄像装置能够获取准确性、可靠性更高的图像信息，以提高所述应用终端发出正确指令的准确性和可靠性，提高用户体验，保证使用安全。
本发明的另一个优势在于提供一多维摄像装置及其应用终端和方法，其中所述摄像装置采用随机规则化微透镜阵列实现匀光效果，其中所述微透镜阵列不具有周期性规则排布的方式，即不同于传统的规则排布的微透镜阵列，有效地避免了光束经传统的规则地微透镜阵列产生明暗条纹的问题，大大地提高了匀光效果，有利于提高所述摄像装置获取图像信息的可靠性和准确性。
本发明的另一个优势在于提供一多维摄像装置及其应用终端和方法，根据应用场景的需求，通过对所述微透镜阵列进行随机规则化处理，实现对目标场景的光斑的形状和光强分布进行调控，以达到目标效果，适应于多样化的应用场景。
本发明的另一个优势在于提供一多维摄像装置及其应用终端和方法，其中所述微透镜阵列的各微透镜单元的部分参数分别在一定的范围内随机规则变化，使得各所述微透镜单元分别具备随机规则化的形状尺寸或者空间排布方式，即各所述微透镜单元之间的形状尺寸互不相同，且排布方式不规则，以防止光束在空间传播时产生干涉，以提高匀光效果，从而满足对所需求的目标场景的光斑形状和光强分布的调控。
本发明的另一个优势在于提供一多维摄像装置及其应用终端和方法，其用于活体检测、人脸识别、虹膜识别、AR/VR技术、机器人识别和机器人避险、智能家居、自动驾驶车辆或者无人机技术等应用终端，有利于提高所述应用终端处理信息的准确度和可靠性，且适应于不同的应用场景，实现智能化。
本发明的另一个优势在于提供一多维摄像装置及其应用终端和方法，其成本低，适用范围广泛。
依本发明的一个方面，本发明进一步提供一应用终端的应用方法，包括步骤：
A、获取目标场景的二维图像信息；
B、由至少一增维摄像单元获取该目标场景的增维度信息，其中所述增维摄像单元具有随机规则化微透镜阵列的匀光元件对一多维摄像装置发出的光束进行调制，在所需的视场角范围内形成均匀的光场，以照明目标场景，其中所述微透镜阵列用于避免光束在传播过程中产生干涉，其中所述微透镜阵列由所在相同形状和大小的区域的一组微透镜单元经随机规则化设计方法形成，以使各所述微透镜单元呈非周期性规则化排布；以及
C、基于所述二维图像信息和所述增维度信息，获得该目标场景的多维度的图像信息。
在一些实施例中，其中各所述微透镜单元的部分参数分别在一定范围内随机规则变化被预设，其中所述微透镜单元的部分参数选自一组：曲率半径、圆锥常数、非球面系数、所述微透镜单元的有效通光孔径的形状和尺寸即所述微透镜单元在X-Y平面上的截面轮廓、所述微透镜单元的空间排布以及所述微透镜单元沿Z轴方向的表面面型中的其中一种或者多种组合参数。
在一些实施例中，其中所述匀光元件的所述微透镜阵列的随机规则化设计方法包括步骤：
a、在一基板的表面划分各所述微透镜单元所在的区域，其中各所述微透镜单元所在的区域的截面形状或尺寸基本一致；
b、对整个所述微透镜阵列建立全局坐标系(X，Y，Z)，对每个单独的所述微透镜单元分别建立本地坐标系(xi，yi，zi)，且相对应的所述区域的中心坐标为(x0，y0，z0)，其中所述区域的中心坐标代表对应的所述微透镜单元的初始中心位置；
c、设置每个所述微透镜单元的真实中心位置为在所述区域的中心坐标在X轴、Y轴方向分别添加一个随机偏移量XOffset、YOffset；以及
d、对于每个所述微透镜单元，其沿Z轴方向的表面面型用一曲面函数f表示：
Figure BDA0002244804070000031
其中，ρ2＝(xi-x0-XOffset)2+(yi-y0-YOffset)2。
其中，R是所述微透镜单元的曲率半径，K是圆锥常数，Aj是非球面系数，ZOffset是每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量。
在一些实施例中，其中所述步骤d中，在对所述微透镜单元的曲率半径R、圆锥常数K以及非球面系数Aj等参数在预定范围内进行随机规则化处理的基础上，将每个所述微透镜单元的坐标从所述本地坐标系(xi，yi，zi)转换到所述全局坐标系(X，Y，Z)中，并对每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset在一定范围内进行随机规则化处理，以使每个所述微透镜单元在Z轴方向的表面面型均是随机规则化的。
在一些实施例中，其中所述步骤a中，所述区域的截面形状选自一组：矩形、圆形、三角形、梯形以及多边形中的一种。
在一些实施例中，其中每个所述微透镜单元的尺寸均为32um，曲率半径R为在0.009至0.013mm范围内取值，圆锥常数K为在-0.96至-0.92范围内取值，每个微透镜单元的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在-15至15um范围内取值，每个微透镜单元的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-20至20um范围内取值，每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.001至0.001mm范围内取值。
在一些实施例中，其中每个所述微透镜单元的尺寸均为35um，曲率半径R为在0.01至0.015mm范围内取值，圆锥常数K为在-0.99至-0.93范围内取值，每个微透镜单元的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在-23至23um范围内取值，每个微透镜单元的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-16至16um范围内取值，每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.001至0.001mm范围内取值。
在一些实施例中，其中每个所述微透镜单元的尺寸均为80um，曲率半径R为在0.029至0.034mm范围内取值，圆锥常数K为在-1至-0.92范围内取值，每个微透镜单元的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在37至37um范围内取值，每个微透镜单元的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-40至40um范围内取值，每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.005至0.005mm范围内取值。
在一些实施例中，其中每个所述微透镜单元的尺寸均为75um，曲率半径R为在0.025至0.035mm范围内取值，圆锥常数K为在-1.2至-0.96范围内取值，每个微透镜单元的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在-45至45um范围内取值，每个微透镜单元的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-45至45um范围内取值，每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.004至0.004mm范围内取值。
在一些实施例中，进一步包括步骤D，基于所述多维度的图像信息，输出识别结果。
在一些实施例中，其中所述增维摄像单元包括所述匀光元件、一激光发射单元以及一接收单元，其中所述匀光元件具有所述微透镜阵列，其中所述匀光元件被设置于所述激光发射单元发射的激光光路路径中，其中所述接收单元用于接收经物体反射的光束，并基于发射光与反射光，得出所述深度信息，并反馈至所述数据处理单元。
在一些实施例中，其中所述应用终端用于人脸识别、手势识别或生物特征信息识别，所述步骤B中，所述增维度信息包括深度信息。
在一些实施例中，其中所述步骤D中，包括步骤：
D1、对所述图像信息进行预处理，以服务于后续的特征提取过程；
D2、对预处理后的所述图像信息进行特征信息提取，以获得目标人脸的特征信息；以及
D3、响应于提取的目标人脸的所述特征信息与数据库中储存的特征模板进行匹配大于一预设阈值，输出匹配成功的识别结果，否则，输出匹配失败的识别结果。
在一些实施例中，进一步包括步骤，响应于所述识别结果，执行相应的操作。
在一些实施例中，其中所述执行设备选自手机、电脑、监视器、智能家居设备、安防监控设备、智能机器人、自动驾驶车辆、无人机、VR设备以及AR设备中的其中一种。
依本发明的另一方面，进一步提供了一应用终端，包括：
一二维摄像单元，用于获取目标场景的二维图像信息；
至少一增维摄像单元，用于获取目标场景的增维度信息，其中所述增维摄像单元具有一随机规则化微透镜阵列，其中所述微透镜阵列由所在相同形状和大小的区域的一组微透镜单元经随机规则化设计方法形成，以使各所述微透镜单元呈非周期性规则化排布，以供避免光束在传播过程中产生干涉；以及
一数据处理单元，其中所述数据处理单元基于所述二维图像信息和所述增维度信息，获得目标场景的多维度的图像信息。
在一些实施例中，进一步包括一信息识别系统，其中所述数据处理单元被通信连接于所述信息识别系统，基于所述多维度的图像信息，其中所述信息识别系统输出识别结果。
在一些实施例中，其中所述增维摄像单元包括一匀光元件、一激光发射单元以及一接收单元，其中所述匀光元件具有所述微透镜阵列，其中所述匀光元件被设置于所述激光发射单元发射的激光光路路径中，其中所述接收单元用于接收经物体反射的光束，并基于发射光与反射光，得出所述深度信息，并反馈至所述数据处理单元。
在一些实施例中，其中所述信息识别系统选自一组：人脸识别系统、手势识别系统以及生物特征信息识别系统中的一种。
在一些实施例中，进一步包括一执行设备，响应于所述识别结果，其中所述执行设备执行相应的操作。
在一些实施例中，其中所述执行设备选自一组：手机、电脑、监视器、智能家居设备、安防监控设备、智能机器人、自动驾驶车辆、无人机、VR设备以及AR设备中的其中一种。
附图说明
图1是根据本发明的一个优选实施例的一摄像装置的结构框图。
图2是根据本发明的上述优选实施例的所述摄像装置的增维摄像单元的结构框图。
图3是根据本发明的上述优选实施例的所述摄像装置的匀光元件的结构示意图。
图4是根据本发明的上述优选实施例的所述摄像装置的匀光元件的设计方法中的基板的坐标示意图。
图5是根据本发明的上述优选实施例的所述摄像装置的匀光元件的设计方法中的方形的微透镜阵列的平面示意图。
图6是根据本发明的上述优选实施例的所述摄像装置的匀光元件的设计方法中的三角形的微透镜阵列的平面示意图。
图7是根据本发明的上述优选实施例的所述摄像装置的匀光元件的设计方法中的梯形的微透镜阵列的平面示意图。
图8是根据本发明的上述优选实施例的适用于第一种应用终端的所述摄像装置的匀光元件的微透镜阵列的结构示意图。
图9是根据本发明的上述优选实施例的适用于第一种应用终端的所述摄像装置的匀光元件的光强分布曲线。
图10是根据本发明的上述优选实施例的适用于第二种应用终端的所述摄像装置的匀光元件的微透镜阵列的结构示意图。
图11是根据本发明的上述优选实施例的适用于第二种应用终端的所述摄像装置的匀光元件的光强分布曲线。
图12是根据本发明的上述优选实施例的适用于第三种应用终端的所述摄像装置的匀光元件的微透镜阵列的结构示意图。
图13是根据本发明的上述优选实施例的适用于第三种应用终端的所述摄像装置的匀光元件的光强分布曲线。
图14是根据本发明的上述优选实施例的适用于第四种应用终端的所述摄像装置的匀光元件的微透镜阵列的结构示意图。
图15是根据本发明的上述优选实施例的适用于第四种应用终端的所述摄像装置的匀光元件的光强分布曲线。
图16是根据本发明的上述优选实施例的应用终端的结构框图。
图17是根据本发明的上述优选实施例的所述应用终端的信息识别系统的结构框图。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。
本领域技术人员应理解的是，在本发明的揭露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。
可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
如图1至图17所示为本发明的一个优选实施例的一多维摄像装置100，其中所述摄像装置100用于一应用终端800，其中所述摄像装置100能够拍摄获取目标场景的多维度的图像信息并反馈至所述应用终端800，使得所述应用终端800基于所述图像信息作出相应的响应，以实现智能化。优选地，所述摄像装置100能够获取目标场景的至少三维的图像信息。进一步地，所述摄像装置100采用随机规则化微透镜阵列211实现匀光效果，其中所述微透镜阵列211不具有周期性规则排布的方式，即不同于传统的规则排布的微透镜阵列，有效地避免了光束经传统的规则地微透镜阵列产生明暗条纹的问题，大大地提高了匀光效果，有利于提高所述摄像装置100的获取准确性、可靠性更高的图像信息，以提高所述应用终端800发出正确指令的准确性和可靠性，提高用户体验，保证使用安全。
进一步地，所述应用终端800包括但不限于活体检测、人脸识别、虹膜识别、AR/VR技术、机器人识别和机器人避险、智能家居、自动驾驶车辆或者无人机技术等应用终端，应用范围广泛，适合于多样化应用场景。
如图1所示，本实施例中，所述摄像装置100包括一二维图像单元10、至少一増维摄像单元20以及一数据处理单元30，其中所述二维图像单元10，其可以是一平面图像单元10，用于获取目标场景的二维图像信息，其中所述増维摄像单元20用于获取该目标场景的增维度信息，其中所述增维度信息在所述二维图像信息的维度之外，其中所述数据处理单元30基于所述二维图像信息和所述增维度信息，获得该目标场景的多维度的图像信息。
可以理解的是，所述二维图像单元20可以是拍摄平面图像的光学镜头组件，其中所述二维图像单元20可以包括一系列光学镜片、感光芯片、线路板以及镜座等元件，集成在一起，以用于拍摄获取该目标场景的平面图像，在此不受限制。所述数据处理单元30可以包括CPU、数据处理芯片、数字模拟器、调制和解调器或者一系列电子元器件组成的电路模块等，其中所述数据处理单元30用于将所述二维图像信息和所述增维度信息处理为多维度的图像信息。
例如，所述增维摄像单元20获得的所述增维度信息如该目标场景的深度信息，其中所述数据处理单元30在所述二维图像信息的基础上结合所述深度信息，获得该目标场景的三维图像信息。
也就是说，不同于所述二维图像信息的维度，所述增维摄像单元20能够额外获得该目标场景的其他维度的信息，其中所述数据处理单元30获得所述多维图像信息相当于在所述二维图像信息的基础上，额外增加另一或多维度的信息。可以理解的是，所述増维摄像单元20可以被实施为多个分别获取不同维度的信息，其中所述数据处理单元30结合所述二维图像信息和多个不同维度的信息，处理得到具有更多维度的图像信息。熟知本领域的人员应当理解的是，本实施例中提及的维度可以是不同角度、不同功能、不同特征如色彩、物理维度或者时间维度等，即所述增维度信息包括深度信息，如利用TOF技术获得深度图像等。或者所述增维度信息包括色彩信息，如RGB色彩图像等。或者所述增维度信息包括时间维度信息，即所述增维摄像单元20能够获得一定时间内的图像信息，如录制视频图像，在此不受限制。
如图2所示，优选地，所述增维摄像单元20包括一匀光元件21、一激光发射单元22以及一接收单元23，其中所述匀光元件21被设置于所述激光发射单元22发射的激光光路路径中，其中所述接收单元23用于接收经物体反射的光束，并基于发射光与反射光，得出所述深度信息，并反馈至所述数据处理单元30。所述匀光元件21具有所述微透镜阵列211，其中所述激光发射单元22用于发射光束101，如近红外光束或者激光光束等。所述匀光元件21被设置于所述光束101的光线路径，其中所述光束101经所述匀光元件21的所述微透镜阵列211形成朝向一定视场角范围内的具有连续的特定光场分布的匀光光束102，其中所述匀光光束102不会产生干涉而形成明暗条纹，以供在所述接收单元23形成均匀的光场。所述接收单元23用于接收目标场景中的物体发射的光线，并基于发射光与反射光，得出所述深度信息，并反馈至所述数据处理单元30。
可选地，所述接收单元23被实施为TOF传感器，其通过计算发射光与反射光之间的相位差或者时间差，得出所述深度信息。在本实施例中，所述激光发射单元22被实施为垂直腔面发生激光器(VCSEL)，其中所述激光发射单元12优选为具有激光发射器阵列，以适应性地调整发光面积，即所述光束101的出射面积。进一步地，所述光束101经所述匀光元件21的匀光作用后形成一整面的匀光光束102投射至目标场景并反射，并由所述接收单元23接收反射光。
相对于传统的规则排布的微透镜阵列，本发明的所述摄像装置100的所述微透镜阵列211能够避免所述均匀光束102在空间传播过程中发生干涉，从而避免产生明暗条纹的现象，提高了光场的均匀性，有利于所述摄像装置100获得高质量的深度图像，进而提高所述应用终端800处理信息的准确度和可靠性。相应地，本实施例提供的所述摄像装置100的所述匀光元件21的所述微透镜阵列211基于几何光学原理实现对光束的调制，避免了现有的匀光元件具有零级，明显导致能量均匀性低，或该匀光元件的衍射效率低，导致透过率低等缺点，从而有利于所述摄像装置100对信息的采集，提高摄像质量。
进一步地，所述微透镜阵列211由一组微透镜单元210排布形成，其中各所述微透镜单元210的部分参数或随机规则变量分别在一定的范围内随机规则变化被预设，使得各所述微透镜单元210分别具备随机规则化的形状尺寸或者空间排布方式，即任意两个所述微透镜单元210之间的形状尺寸互不相同，且排布方式不规则，以防止光束在空间传播时产生干涉，以提高匀光效果，从而满足对所需求的目标场景的光斑形状和光强分布的调控。
优选地，所述微透镜单元210具有非球面面型，其具有光焦度作用的光学结构。举例地，所述微透镜单元210可以是凹面型透镜，也可以是凸面型透镜，在此不做具体限制。通过对所述微透镜单元210的部分参数或变量进行随机规则化处理即调制过程，以实现对所需求的目标场景的光斑形状和光强分布的调控。所述微透镜单元210的部分参数包括但不限于曲率半径、圆锥常数、非球面系数、所述微透镜单元210的有效通光孔径的形状和尺寸即所述微透镜单元210在X-Y平面上的截面轮廓、所述微透镜单元210的空间排布以及所述微透镜单元210沿Z轴方向的表面面型等变量。
根据不同的所述应用终端800所使用的应用场景的不同，所述微透镜阵列211的所述微透镜单元210的部分参数或变量被预设为在相应的范围内随机规则取值，以实现对相应的目标场景的光场的光斑形状和光强分布的调控，以相匹配地适应于不同的所述应用终端800。
如图3所示，进一步地，所述匀光元件21包括一基板212，其中所述微透镜阵列211被形成于所述基板212的表面，如所述基板212的相背于所述激光发射单元22的一侧表面，或者所述基板212的靠近所述激光发射单元22的一侧表面。所述基板212可由透明材料制成，如塑料材料或者玻璃材料等。为了避免所述光束101直接透过所述基板212向前传播，所述微透镜阵列211应尽可能地完全覆盖于所述基板212的表面，使得所述激光发射单元22产生的所述光束101尽量全部地经所述微透镜阵列211向前传播。换句话说，所述微透镜阵列211的所述微透镜单元210在所述基板212表面尽可能地紧密排布，表面覆盖率尽可能地高。
如图4所示，作为举例地，本实施例提供了所述摄像装置100的所述匀光元件21的所述微透镜阵列211的设计方法，包括步骤：
S01、在所述基板212的表面划分各所述微透镜单元210所在的区域103，其中各所述微透镜单元210所在的区域103的截面形状或尺寸基本一致；
S02、对整个所述微透镜阵列211建立全局坐标系(X，Y，Z)，对每个单独的所述微透镜单元210分别建立本地坐标系(xi，yi，zi)，且相对应的所述区域103的中心坐标为(x0，y0，z0)，其中所述区域103的中心坐标代表对应的所述微透镜单元210的初始中心位置；
S03、设置每个所述微透镜单元210的真实中心位置为在所述区域103的中心坐标在X轴、Y轴方向分别添加一个随机偏移量XOffset、YOffset；以及
S04、对于每个所述微透镜单元210，其沿Z轴方向的表面面型用一曲面函数f表示：
Figure BDA0002244804070000111
其中，ρ2＝(xi-x0-XOffset)2+(yi-y0-YOffset)2。
其中，R是所述微透镜单元210的曲率半径，K是圆锥常数，Aj是非球面系数，ZOffset是每个所述微透镜单元210所对应的沿Z轴方向的偏移量。
需要指出的是，所述微透镜单元210的曲率半径R、圆锥常数K以及非球面系数Aj根据所述应用终端800所使用的应用场景在相应的一定范围内随机规则化取值。在对所述微透镜单元210的曲率半径R、圆锥常数K以及非球面系数Aj等参数在预定范围内进行随机规则化处理的基础上，将每个所述微透镜单元210的坐标从所述本地坐标系(xi，yi，zi)转换到所述全局坐标系(X，Y，Z)中，将每个所述微透镜单元210所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset在一定范围内进行随机规则化处理，以使每个所述微透镜单元210在Z轴方向的表面面型均是随机规则化的，避免了光束产生干涉，以此达到匀光效果。
在所述步骤S01中，各所述微透镜单元210所在的区域的截面形状选自一组：矩形、圆形、三角形、梯形、多边形或者其他不规则形状，在此不受限制。
如图5所示为本实施例的所述微透镜阵列211所在的区域的截面形状为方形的平面示意图。如图6所示为本实施例的所述微透镜阵列211所在的区域的截面形状为三角形的平面示意图。如图7所示为本实施例的所述微透镜阵列211所在的区域的截面形状为梯形的平面示意图。
根据不同的所述应用终端800所使用的应用场景的需求，所述匀光元件21的所述微透镜阵列211的各所述微透镜单元210的部分参数或变量的取值范围也被相应地预设。
进一步地，本实施例提供了以下几种所述匀光元件21的所述微透镜阵列211的各所述微透镜单元210的部分参数或变量在相应的一定范围内取值。
对应于第一种所述应用终端800所使用的应用场景的需求，在所述步骤S01中，各所述微透镜单元210所在的区域的截面形状被实施为矩形截面、圆形截面或者三角形截面，其中每个所述微透镜单元210的尺寸分别为在32um，曲率半径R为在0.009至0.013mm范围内取值，圆锥常数K为在-0.96至-0.92范围内取值，每个微透镜单元210的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在-15至15um范围内取值，每个微透镜单元210的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-20至20um范围内取值，每个所述微透镜单元210所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.001至0.001mm范围内取值。如图8所示为适用于第一种所述应用终端800的所述摄像装置100的所述匀光元件21的所述微透镜阵列211的结构示意图。如图9所示是适用于第一种应用终端800的所述摄像装置100的所述匀光元件21的光强分布曲线。
对应于第二种所述应用终端800所使用的应用场景的需求，在所述步骤S01中，各所述微透镜单元210所在的区域的截面形状被实施为矩形截面、圆形截面或者三角形截面。每个所述微透镜单元210的尺寸分别为在35um，曲率半径R为在0.01至0.015mm范围内取值，圆锥常数K为在-0.99至-0.93范围内取值，每个微透镜单元210的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在-23至23um范围内取值，每个微透镜单元210的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-16至16um范围内取值，每个所述微透镜单元210所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.001至0.001mm范围内取值。如图10所示为适用于第二种所述应用终端800的所述摄像装置100的所述匀光元件21的所述微透镜阵列211的结构示意图。如图11所示是适用于第二种应用终端800的所述摄像装置100的所述匀光元件21的光强分布曲线。
对应于第三种所述应用终端800所使用的应用场景的需求，在所述步骤S01中，各所述微透镜单元210所在的区域的截面形状被实施为矩形截面、圆形截面或者三角形截面。每个所述微透镜单元210的尺寸分别为在80um，曲率半径R为在0.029至0.034mm范围内取值，圆锥常数K为在-1至-0.92范围内取值，每个微透镜单元210的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在37至37um范围内取值，每个微透镜单元210的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-40至40um范围内取值，每个所述微透镜单元210所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.005至0.005mm范围内取值。如图12所示为适用于第三种所述应用终端800的所述摄像装置100的所述匀光元件21的所述微透镜阵列211的结构示意图。如图13所示是适用于第三种应用终端800的所述摄像装置100的所述匀光元件21的光强分布曲线。
对应于第四种所述应用终端800所使用的应用场景的需求，在所述步骤S01中，各所述微透镜单元210所在的区域的截面形状被实施为矩形截面、圆形截面或者三角形截面。每个所述微透镜单元210的尺寸分别为在75um，曲率半径R为在0.025至0.035mm范围内取值，圆锥常数K为在-1.2至-0.96范围内取值，每个微透镜单元210的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在-45至45um范围内取值，每个微透镜单元210的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-45至45um范围内取值，每个所述微透镜单元210所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.004至0.004mm范围内取值。如图14所示为适用于第四种所述应用终端800的所述摄像装置100的所述匀光元件21的所述微透镜阵列211的结构示意图。如图15所示是适用于第四种应用终端800的所述摄像装置100的所述匀光元件21的光强分布曲线。
如图16和图17所示，进一步地，所述应用终端800包括所述摄像装置100和一信息识别系统810，其中所述摄像装置100用于获取目标场景的多维图像信息，优选为三维图像信息，并反馈至所述信息识别系统810，其中所述信息识别系统810基于所述图像信息，输出识别结果。所述应用终端800被优选实施为用于人脸识别的应用终端800，其中所述信息识别系统810包括一人脸识别单元811，其中所述摄像装置100用于获取人脸的三维图像信息，其中所述人脸识别单元811用于识别人脸信息并输出识别结果。
举例地，所述摄像装置100能够拍摄获得目标人脸的静态图像、动态图像、特征部位图像或者表情图像等三维图像信息，其中所述激光发射单元22发出的所述光束101经所述匀光元件21的所述微透镜阵列211形成所述匀光光束102并投射至目标人脸的表面，以在目标人脸的表面形成均匀的光场。由于所述匀光光束102之间未产生干涉，无法形成明暗条纹图样，使得目标人脸的表面尽可能全部地被所述匀光光束102照射，从而避免了所述摄像装置100采集目标人脸的表面的特征部位的信息遗漏，使得所述摄像装置100获取目标人脸的三维图像信息更加全面和准确，从而有利于所述人脸识别单元811输出更为精准地识别结果。
进一步地，本实施例提供了所述应用终端800的应用方法，包括步骤：
S10、所述摄像装置100获取人脸的三维图像信息，其中所述摄像装置100的所述激光发射单元22发出的所述光束101经所述匀光元件21的所述微透镜阵列211形成所述匀光光束102并投射至目标人脸的表面，并由所述接收单元23接收反射光束，并基于发射光与反射光之间的相位差或者时间差，得出所述深度信息，并反馈至所述数据处理单元30；和
S20、基于所述图像信息，所述信息识别系统810的所述人脸识别单元811输出识别结果。
在本实施例中，所述步骤S10中，由于采用所述微透镜阵列211的所述匀光元件21对所述激光发射单元22发出的光束进行匀光处理，使得经均匀处理后获得的所述匀光光束102在基本无干涉的情况下投射至目标人脸的表面，以避免因干涉产生的条纹图样而造成信噪比下降，以供所述增维摄像单元20获取人脸的每个点位的深度信息，以供所述摄像装置100获取更加完整全面的目标人脸的三维图像信息，从而提高所述人脸识别单元811的识别精度。
可以理解的是，通过对所述微透镜阵列211的各所述微透镜单元210的参数预设置，如上述例举的参数等，所述摄像装置100能够实现对所需求的目标人脸的光斑形状和光强分布的调控，从而适用于所述人脸识别单元811在不同的应用场景或者特定的应用场景下完成对人脸信息的识别。
进一步地，所述步骤S20中，包括步骤：
S21、对所述图像信息进行预处理，以服务于后续的特征提取过程；
S22、对预处理后的所述图像信息进行特征信息提取，以获得目标人脸的特征信息；以及
S23、响应于提取的目标人脸的所述特征信息与数据库中储存的特征模板进行匹配大于一预设阈值，输出匹配成功的识别结果，否则，输出匹配失败的识别结果。
进一步地，在所述步骤S10中，所述摄像装置100被实施为包括能够拍摄获取包括但不限于静态图像、动态图像、不同的位置或者不同表情等方面的人脸信息的摄像装置。
进一步地，在所述步骤S21中，对所述图像信息进行预处理的过程包括但不限于对所述图像信息进行灰度矫正、噪声过滤等图像预处理，以使被预处理后的所述图像信息满足后续的特征提取要求。
进一步地，在所述步骤S22中，所述人脸识别单元811主要是针对人脸的某些特征对经预处理后的所述图像信息进行特征信息提取。熟知本领域人员可知，所述人脸识别单元811可提取的特征信息包括但不限于视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征以及人脸图像代数特征等。所述人脸识别单元811对人脸特征信息的提取，也称为对人脸表征的信息提取，其中所述人脸识别单元811包括对人脸进行特征建模的过程。
进一步地，在所述步骤S23中，所述数据库中一般存储着提前采集的大量的人脸特征模板，其中所述数据库可存在于云端或者可储存介质等。所述预设阈值可以被设定为相似百分比，当提取的目标人脸的所述特征信息与数据库中储存的特征模板进行匹配大于所述预设阈值时，所述人脸识别单元811即判定识别成功并进行反馈，如输出识别结果，或者执行操作等。反之，若提取的目标人脸的所述特征信息与数据库中储存的特征模板进行匹配不大于所述预设阈值，则所述人脸识别单元811判定识别失败。
进一步地，所述应用终端800的所述信息识别系统810还包括一手势识别单元812，其中所述摄像装置100用于拍摄获取手势的三维图像信息，其中所述手势识别单元812基于手势的三维图像信息，反馈识别结果。类似于所述人脸识别单元811，所述手势识别单元812能够实现对人或动物的手势信息的识别，如人或者动物做出特定动作的手势特征等手势信息。
进一步地，所述应用终端800的所述信息识别系统810还包括一生物智能识别单元813，其中所述摄像装置100用于拍摄获取生物特征信息的三维图像信息，其中所述生物智能设备单元813基于生物特征信息的三维图像信息，反馈识别结果。类似于所述人脸识别单元811，所述生物智能识别单元813能够实现对用户生物特征信息、年龄、性别等信息的识别，并输出识别结果。
根据应用场景的不同，所述应用终端800的所述信息识别系统810还可以包括用于识别其他种类的信息的识别单元，通过所述摄像装置100对目标场景的拍摄获取对应的多维图像信息，由所述信息识别系统810的相应的识别单元进行信息识别，并反馈识别结果。
进一步地，所述应用终端800还包括至少一执行设备820，其中所述执行设备820与所述信息识别系统810通信连接，其中所述信息识别系统810反馈识别结果至所述执行设备820，由所述执行设备820执行相应的操作，以实现智能控制。
即所述应用终端800的所述应用方法，进一步包括一步骤C，响应于所述识别结果，执行相应的操作。
所述执行设备820选自一组：手机、电脑、监视器、智能家居设备、安防监控设备、智能机器人、自动驾驶车辆、无人机、VR设备以及AR设备中的其中一种，但不限于此。
在本实施例中，所述执行设备820被实施为智能家居设备或者智能家电，其中所述执行设备820包括但不限于智能电视、智能空调、智能冰箱、智能音箱、智能家用服务型机器人等设备。基于所述信息识别系统810反馈的识别结果，所述执行设备820执行相应的人与家居设备的智能交互操作，从而实现智能化家居生活，提高人们的生活质量。
例如，所述执行设备820为用户室内客厅的智能电视，其中所述摄像装置100能够对预设区域进行拍摄，所述预设区域例如用户的客厅。当用户进入客厅内时，由所述摄像装置100拍摄获取目标用户的三维图像信息，其中所述信息识别系统810基于所述图像信息，识别目标用户的相关信息如人脸特征信息、手势特征信息、生物特征信息、年龄或者性别等信息，并给出相应的识别结果，并反馈相应的识别结果至所述执行设备820，由所述执行设备820根据该目标用户的相关信息，执行相对应的操作。例如所述智能电视根据目标用户的相关信息播放对应的电视节目、调节音量、换台、开启或者关闭等等，以实现智能化控制，在此不受限制。
例如，所述执行设备820为安防监控设备，其中所述摄像装置100用于实时获取安防区域如室内或者银行等的三维图像信息，由所述信息识别系统810识别是否存在非法入侵，并反馈至所述执行设备820，由所述执行设备820执行相应的操作。所述安防监控设备包括但不限于警报器、报警通讯设备、照明灯光、电源切断设备、家用布防系统、网络通信设备等，例如，所述信息识别系统810识别安防区域存在非法入侵，由所述执行设备820接到反馈信号后，由安防设备执行相应的操作，如所述报警器发出报警信号、照明灯光开启、布防系统开启、报警通讯设备进行拨号报警、网络通信设备实时地通过短信、彩信或者E-mail等通信方式将所述图像信息或者抓拍图片发送至指定用户的通信设备如手机、电脑等。或者通过手机APP软件通过互联网推送信息，由用户接收到信息后可以及时地用手机或电脑等设备查看监控画面，并实时地控制安防区域的电路设备或者布防与撤防等，在此不受限制。
可选地，所述应用终端800可以被实施为智能机器人系统，其中所述摄像装置100用于实时拍摄获取目标场景的多维图像信息，其中所述目标场景包括但不限于工业流水线生产产品、服务行业的服务对象或者从事危险工作的环境等。所述信息识别系统810基于所述图像信息，识别并定位目标物体，并反馈至所述执行设备820，由所述执行设备820完成相应的操作。
例如，所述执行设备820为智能机器人，如从事工业流水线生产的机器人或者从事服务行业的服务性机器人等。例如用于快递捡送的智能机器人等，由所述摄像装置100实时拍摄获取快递物品的多维图像信息如立体图像信息，其中所述信息识别系统810识别各快递物品的特征信息和位置信息，并由所述执行设备820捡送相应的快递物品。快递物体的特征信息包括但不限于尺寸大小、形状、颜色、快递标签等信息。
可选地，所述应用终端800可以被实施为无人机系统，其中所述应用终端800所应用的目标场景如高空拍摄、航拍、外卖递送、空投等，其中所述执行设备820如无人机等。所述摄像装置100能够实时地拍摄获取该目标场景的三维图像信息，由所述信息识别系统810反馈识别信息至所述执行设备820，以供所述执行设备820完成避障、安全投送、定位投送等操作。
可选地，所述应用终端800可以被实施为自动驾驶车辆系统，其中所述应用终端800所应用的目标场景如车辆行驶道路、山路、水路、沙漠、桥梁、隧道等，其中所述执行设备820如自动驾驶车辆。所述摄像装置100能够实时地拍摄该目标场景的三维图像信息，由所述信息识别系统810反馈识别信息至所述执行设备820，以供所述执行设备820在相应的目标场景完成自动驾驶等操作。例如，所述应用终端800能够把路面的实时情况通过三维图像的方式进行实时判断，避免了普通的摄像头在穿出隧道时遭遇突然曝光而产生的短暂致盲现象，从而提高了自动驾驶车辆的安全性。
可选地，所述应用终端800可以被实施为采用增强现实技术的增强现实系统，如AR系统，其中所述应用终端800所应用的目标场景如现实场景、其他参与用户、用户手势等，其中所述执行设备820如增强现实设备、头戴显示器、AR设备等。所述摄像装置100能够实施地拍摄获取该目标场景的三维图像信息，由所述信息识别系统810反馈识别信息至所述执行设备820，以供所述执行设备820在用户的视野内投射与现实交互的虚拟影像，从而实现虚拟与现实的交互。
相应地，所述应用终端800也可以被实施为采用虚拟现实技术的虚拟现实系统，如VR系统，其是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，其中所述应用终端800利用计算机在用户的视野内生成一种虚拟环境，具备多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到虚拟环境中。所述应用终端800所应用的目标场景如用户姿势、动作、手势等，其中所述执行设备820如虚拟现实设备、沉浸式头戴显示器、VR设备等。所述摄像装置100能够实施地拍摄获取该目标场景的三维图像信息，由所述信息识别系统810反馈识别信息至所述执行设备820，以供所述执行设备820在用户的视野内投射虚拟现实的虚拟影像，从而实现沉浸式虚拟现实体验。
本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的优势已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。

Claims (21)

1.一应用终端的应用方法，其特征在于，包括步骤：
A、获取目标场景的二维图像信息；
B、由至少一增维摄像单元获取该目标场景的增维度信息，其中所述增维摄像单元具有随机规则化微透镜阵列的匀光元件对一多维摄像装置发出的光束进行调制，在所需的视场角范围内形成均匀的光场，以照明目标场景，其中所述微透镜阵列用于避免光束在传播过程中产生干涉，其中所述微透镜阵列由所在相同形状和大小的区域的一组微透镜单元经随机规则化设计方法形成，以使各所述微透镜单元呈非周期性规则化排布；以及
C、基于所述二维图像信息和所述增维度信息，获得该目标场景的多维度的图像信息。
2.根据权利要求1所述应用方法，其中各所述微透镜单元的部分参数分别在一定范围内随机规则变化被预设，其中所述微透镜单元的部分参数选自一组：曲率半径、圆锥常数、非球面系数、所述微透镜单元的有效通光孔径的形状和尺寸即所述微透镜单元在X-Y平面上的截面轮廓、所述微透镜单元的空间排布以及所述微透镜单元沿Z轴方向的表面面型中的其中一种或者多种组合参数。
3.根据权利要求1所述应用方法，其中所述匀光元件的所述微透镜阵列的随机规则化设计方法包括步骤：
a、在一基板的表面划分各所述微透镜单元所在的区域，其中各所述微透镜单元所在的区域的截面形状或尺寸基本一致；
b、对整个所述微透镜阵列建立全局坐标系(X，Y，Z)，对每个单独的所述微透镜单元分别建立本地坐标系(xi，yi，zi)，且相对应的所述区域的中心坐标为(x0，y0，z0)，其中所述区域的中心坐标代表对应的所述微透镜单元的初始中心位置；
c、设置每个所述微透镜单元的真实中心位置为在所述区域的中心坐标在X轴、Y轴方向分别添加一个随机偏移量XOffset、YOffset；以及
d、对于每个所述微透镜单元，其沿Z轴方向的表面面型用一曲面函数f表示：
Figure FDA0002244804060000011
其中，ρ2＝(xi-x0-XOffset)2+(yi-y0-YOffset)2。
其中，R是所述微透镜单元的曲率半径，K是圆锥常数，Aj是非球面系数，ZOffset是每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量。
4.根据权利要求3所述应用方法，其中所述步骤d中，在对所述微透镜单元的曲率半径R、圆锥常数K以及非球面系数Aj参数在预定范围内进行随机规则化处理的基础上，将每个所述微透镜单元的坐标从所述本地坐标系(xi，yi，zi)转换到所述全局坐标系(X，Y，Z)中，并对每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset在一定范围内进行随机规则化处理，以使每个所述微透镜单元在Z轴方向的表面面型均是随机规则化的。
5.根据权利要求3所述应用方法，其中所述步骤a中，所述区域的截面形状选自一组：矩形、圆形、三角形、梯形以及多边形中的一种。
6.根据权利要求3所述应用方法，其中每个所述微透镜单元的尺寸均为32um，曲率半径R为在0.009至0.013mm范围内取值，圆锥常数K为在-0.96至-0.92范围内取值，每个微透镜单元的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在-15至15um范围内取值，每个微透镜单元的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-20至20um范围内取值，每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.001至0.001mm范围内取值。
7.根据权利要求3所述应用方法，其中每个所述微透镜单元的尺寸均为35um，曲率半径R为在0.01至0.015mm范围内取值，圆锥常数K为在-0.99至-0.93范围内取值，每个微透镜单元的在X轴方向添加的随机偏移量ZOffset为在-23至23um范围内取值，每个微透镜单元的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-16至16um范围内取值，每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.001至0.001mm范围内取值。
8.根据权利要求3所述应用方法，其中每个所述微透镜单元的尺寸均为80um，曲率半径R为在0.029至0.034mm范围内取值，圆锥常数K为在-1至-0.92范围内取值，每个微透镜单元的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在37至37um范围内取值，每个微透镜单元的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-40至40um范围内取值，每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.005至0.005mm范围内取值。
9.根据权利要求3所述应用方法，其中每个所述微透镜单元的尺寸均为75um，曲率半径R为在0.025至0.035mm范围内取值，圆锥常数K为在-1.2至-0.96范围内取值，每个微透镜单元的在X轴方向添加的随机偏移量XOffset为在-45至45um范围内取值，每个微透镜单元的在Y轴方向添加的随机偏移量YOffset为在-45至45um范围内取值，每个所述微透镜单元所对应的沿Z轴方向的偏移量ZOffset为在-0.004至0.004mm范围内取值。
10.根据权利要求1至9任一所述的应用方法，其中所述增维摄像单元包括所述匀光元件、一激光发射单元以及一接收单元，其中所述匀光元件具有所述微透镜阵列，其中所述匀光元件被设置于所述激光发射单元发射的激光光路路径中，其中所述接收单元用于接收经物体反射的光束，并基于发射光与反射光，得出所述深度信息，并反馈至所述数据处理单元。
11.根据权利要求1至9任一所述的应用方法，其中所述应用终端用于人脸识别、手势识别或生物特征信息识别，所述步骤B中，所述增维度信息包括深度信息。
12.根据权利要求11所述的应用方法，进一步包括步骤D，基于所述多维度的图像信息，输出识别结果。
13.根据权利要求12所述的应用方法，其中所述所述步骤D中，包括步骤：
D1、对所述图像信息进行预处理，以服务于后续的特征提取过程；
D2、对预处理后的所述图像信息进行特征信息提取，以获得目标人脸的特征信息；以及
D3、响应于提取的目标人脸的所述特征信息与数据库中储存的特征模板进行匹配大于一预设阈值，输出匹配成功的识别结果，否则，输出匹配失败的识别结果。
14.根据权利要求13所述的应用方法，进一步包括步骤，响应于所述识别结果，一执行设备执行相应的操作。
15.根据权利要求14所述的应用方法，其中所述执行设备选自手机、电脑、监视器、智能家居设备、安防监控设备、智能机器人、自动驾驶车辆、无人机、VR设备以及AR设备中的其中一种。
16.一应用终端，其特征在于，包括：
一二维摄像单元，用于获取目标场景的二维图像信息；
至少一增维摄像单元，用于获取目标场景的增维度信息，其中所述增维摄像单元具有一随机规则化微透镜阵列，其中所述微透镜阵列由所在相同形状和大小的区域的一组微透镜单元经随机规则化设计方法形成，以使各所述微透镜单元呈非周期性规则化排布，以供避免光束在传播过程中产生干涉；以及
一数据处理单元，其中所述数据处理单元基于所述二维图像信息和所述增维度信息，获得目标场景的多维度的图像信息。
17.根据权利要求16所述应用终端，进一步包括一信息识别系统，其中所述数据处理单元被通信连接于所述信息识别系统，基于所述多维度的图像信息，其中所述信息识别系统输出识别结果。
18.根据权利要求16所述的应用终端，其中所述增维摄像单元包括一匀光元件、一激光发射单元以及一接收单元，其中所述匀光元件具有所述微透镜阵列，其中所述匀光元件被设置于所述激光发射单元发射的激光光路路径中，其中所述接收单元用于接收经物体反射的光束，并基于发射光与反射光，得出所述深度信息，并反馈至所述数据处理单元。
19.根据权利要求17所述的应用终端，其中所述信息识别系统选自人脸识别系统、手势识别系统以及生物特征信息识别系统中的一种。
20.根据权利要求19所述的应用终端，进一步包括一执行设备，响应于所述识别结果，其中所述执行设备执行相应的操作。
21.根据权利要求20所述的应用终端，其中所述执行设备选自手机、电脑、监视器、智能家居设备、安防监控设备、智能机器人、自动驾驶车辆、无人机、VR设备以及AR设备中的其中一种。
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