江鐵成

(1.安徽大學(xué)藝術(shù)與傳媒學(xué)院，安徽 合肥 230011；2.安徽廣播影視職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥 230011)

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基于視覺(jué)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的實(shí)踐研究

江鐵成1，2

(1.安徽大學(xué)藝術(shù)與傳媒學(xué)院，安徽 合肥 230011；2.安徽廣播影視職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥 230011)

[摘要]本文首先簡(jiǎn)單介紹了市面上手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用狀況，接著分析了計(jì)算機(jī)手勢(shì)識(shí)別的技術(shù)具體內(nèi)容，介紹了手勢(shì)識(shí)別技術(shù)常見(jiàn)的 幾種方法，分析手勢(shì)建模方式，最后研究了現(xiàn)實(shí)生活中手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的在人機(jī)交互中的應(yīng)用情況。

[關(guān)鍵詞]視覺(jué)；手勢(shì)；識(shí)別技術(shù)；應(yīng)用

手勢(shì)屬于一種容易接受、形象直觀、自然真實(shí)的人機(jī)交互手段。人機(jī)之間不使用其他媒體，直接用人手作為輸入設(shè)備，通過(guò)一種簡(jiǎn)單定義得來(lái)的手勢(shì)進(jìn)行控制計(jì)算機(jī)。手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的研究?jī)?nèi)容一般分為兩種：手勢(shì)合成技術(shù)與手勢(shì)識(shí)別技術(shù)，手勢(shì)合成技術(shù)包含在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)范疇內(nèi)，手勢(shì)識(shí)別技術(shù)包含在模式識(shí)別范疇內(nèi)，兩個(gè)階段共同完成以下任務(wù)，也就是識(shí)別人臉、面部表情、頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤、體勢(shì)識(shí)別等[1]。這種技術(shù)在實(shí)踐運(yùn)用中，具有間接性、直接性和豐富性，所以得到不斷推廣普及。

1視覺(jué)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展

剛開(kāi)始研究重點(diǎn)是設(shè)計(jì)一種專用硬件設(shè)備來(lái)輸入數(shù)據(jù)。比如數(shù)據(jù)手套，只要人拿著一個(gè)相似于手套的傳感器，通過(guò)傳感器的反應(yīng)，計(jì)算機(jī)能夠獲得人手的具體位置，手指的彎曲程度等多種信息。最有代表性的人物是一個(gè)叫B.Thamas的學(xué)者，在1993年建立了自由手遙控目標(biāo)系統(tǒng)，其輸入媒介就是利用了數(shù)據(jù)套，還是需要人帶著一個(gè)特殊的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，有些麻煩。

后來(lái)，科學(xué)家們發(fā)展到集中精力研究標(biāo)記手勢(shì)。也就是在人的手上做一個(gè)標(biāo)記，可以在手腕處畫(huà)上有顏色的符號(hào)，進(jìn)而達(dá)到認(rèn)識(shí)手勢(shì)的目的，這種方法方便了識(shí)別的同時(shí)，也帶來(lái)了實(shí)驗(yàn)困難。

為了免除不必要的麻煩，研究者最終集中精力研究人的手掌，經(jīng)過(guò)反復(fù)的脫機(jī)訓(xùn)練，利用專用實(shí)驗(yàn)硬件，研究出了一套簡(jiǎn)單的手勢(shì)系統(tǒng)。只可以識(shí)別僅有的幾種系統(tǒng)。具有代表性是人是Freeman聯(lián)合Roth等人共同研究出了基于方向直方圖的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)。還有一個(gè)叫高文的研究者，進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)，創(chuàng)造了在靜態(tài)復(fù)雜背景中對(duì)手勢(shì)目標(biāo)進(jìn)行捕獲，加以識(shí)別的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)一年的深入研究，又建立了在動(dòng)態(tài)背景下，進(jìn)行捕獲手勢(shì)目標(biāo)，加以識(shí)別的系統(tǒng)。

以后對(duì)自然手的識(shí)別系統(tǒng)的研究是一種流行趨勢(shì)，基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)不斷改進(jìn)，逐漸滿足了人們的需求[2]。

2計(jì)算機(jī)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)具體內(nèi)容

手勢(shì)應(yīng)用在人機(jī)交互過(guò)程中必備的前提條件是，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別，以及深入分析手勢(shì)輸入技術(shù)。當(dāng)前市場(chǎng)上比較流行下面三種不同手段來(lái)識(shí)別手勢(shì)。

(1)利用鼠標(biāo)器和筆來(lái)識(shí)別手勢(shì)，有一個(gè)鮮明的缺陷，僅僅是識(shí)別手的整體運(yùn)動(dòng)形態(tài)，無(wú)法顯示識(shí)別手指的細(xì)節(jié)動(dòng)作。但優(yōu)勢(shì)較多，利用軟件算法實(shí)現(xiàn)識(shí)別功能，特別適合用于普通用戶的桌面系統(tǒng)。在此值得指出，只限于利用鼠標(biāo)光標(biāo)運(yùn)動(dòng)，利用筆尖運(yùn)動(dòng)或者是運(yùn)動(dòng)的方向傳達(dá)所需要的信息，如此情況下，所使用的筆、鼠標(biāo)、光標(biāo)等工具就可以看成是手勢(shì)表達(dá)根據(jù)。在印刷、編輯、排版工作中常有這種技術(shù)來(lái)校對(duì)文字，比人工校對(duì)效率高幾倍。

(2)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，也就是利用攝象機(jī)輸入手勢(shì)技術(shù)，有一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是絲毫不會(huì)影響到用戶，用戶只需要在攝象機(jī)面前出現(xiàn)，受到市場(chǎng)普遍歡迎，目前這項(xiàng)技術(shù)吸引了大量的計(jì)算機(jī)技術(shù)工作者深入研究?？墒?，想有所突破，面臨重重困難，當(dāng)前市場(chǎng)上的計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)處于初級(jí)階段，無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別手勢(shì)，分析手勢(shì)，執(zhí)行命令，前面的路還長(zhǎng)。

(3)基于數(shù)據(jù)套建立手勢(shì)識(shí)別技術(shù)，數(shù)據(jù)套(Data Glove)技術(shù)稍微復(fù)雜些，技術(shù)難度也較大，能夠測(cè)定出手指的手勢(shì)，分辨出手指的姿勢(shì)?？墒菍?duì)用戶要求嚴(yán)格些，必須保持手指的干燥、干凈，否則，識(shí)別系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，可是計(jì)算機(jī)設(shè)備價(jià)格比較貴，難以普及。

3當(dāng)前普遍使用的計(jì)算機(jī)手勢(shì)識(shí)別方法

常見(jiàn)手勢(shì)識(shí)別方法有如下三種：

(1)較為簡(jiǎn)單的模版匹配技術(shù)預(yù)先建立一個(gè)模版，儲(chǔ)存需要的數(shù)據(jù)，然后通過(guò)傳感器獲取的原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)與模版自行匹配，出現(xiàn)一定的相似度，以相似度的高低完成手勢(shì)識(shí)別任務(wù)。

(2)比較新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使用一種新模式，具備了較為全面的能力，有較強(qiáng)的組織能力，自學(xué)能力，有明顯的分布性特點(diǎn)，能夠自行解決有些缺陷的模式，有效抵抗各種噪音，具備了較強(qiáng)的模式推廣功能。

(3)較為復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)是一種計(jì)算概率的分類方法，先統(tǒng)計(jì)出樣本的各種特征向量，進(jìn)而確定分類器的分類技巧。手勢(shì)模式識(shí)別技術(shù)里，一般建立一個(gè)分類函數(shù)，依據(jù)是貝葉斯極大似然理論，將相關(guān)概率分類。這種手勢(shì)識(shí)別技術(shù)存在明顯的缺點(diǎn)，就是不能夠直接識(shí)別全部獲得的原始數(shù)據(jù)，必須通過(guò)人們操作，從有關(guān)的原始數(shù)據(jù)中提取部分需要的特種向量，這個(gè)步驟在實(shí)際使用起來(lái)顯得較為麻煩。

當(dāng)前市場(chǎng)上手勢(shì)識(shí)別技術(shù)運(yùn)用較多的是數(shù)據(jù)套的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，因?yàn)樗軌蜻M(jìn)行靜態(tài)輸入和動(dòng)態(tài)輸入，十分有利于訓(xùn)練活動(dòng)，記錄快速和交互的活動(dòng)方式，省去了利用一種解析方式定義傳遞特征的步驟。還可以自行調(diào)節(jié)處理，用戶根據(jù)自己需求調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的鏈接權(quán)值，以求手勢(shì)識(shí)別程序符合自己的意愿。但是此種技術(shù)也存在不足之處，必須通過(guò)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備完成手勢(shì)識(shí)別技術(shù)，如果更改了手套設(shè)備，那么網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也必須隨著改變，還必須從頭開(kāi)始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，獲得新的鏈接權(quán)值[3]。

4基于視覺(jué)手勢(shì)建模分析

4.1手勢(shì)建模過(guò)程

手勢(shì)模型在建立手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)中處于核心位置，決定著識(shí)別范圍的確定過(guò)程，選擇模型就是根據(jù)具體應(yīng)用來(lái)確定的。針對(duì)一個(gè)確定的應(yīng)用，只要建立一個(gè)簡(jiǎn)單、粗糙的模型使用圖像梯度方向直方圖，再用此圖來(lái)跟蹤人手，識(shí)別靜態(tài)手勢(shì)如果要實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，就要建立3D人手模型。保證所需識(shí)別系統(tǒng)能夠正確反應(yīng)出用戶的大部分手勢(shì)，(而不是全部的手勢(shì))，反應(yīng)也就是識(shí)別或者決絕。根據(jù)歷史資料查詢得知，當(dāng)前3D模型分為兩種：基于表現(xiàn)的手勢(shì)建模方法，和基于3D模型的手勢(shì)建模方法。前者是通過(guò)分析手勢(shì)在圖像里的變現(xiàn)特這來(lái)建立手勢(shì)模型，后者是先給手和手臂的靜態(tài)與運(yùn)動(dòng)動(dòng)態(tài)建模的，接著，利用手和手臂的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)模型參數(shù)，處理好估計(jì)手勢(shì)模型參數(shù)，從而獲得3D手勢(shì)識(shí)別技術(shù)。通常來(lái)說(shuō)，手勢(shì)建模過(guò)程分為兩個(gè)步驟：第一步是給手的表面及動(dòng)態(tài)，手臂的動(dòng)作與形態(tài)進(jìn)行建模，第二步是按照運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)的模型，詳細(xì)設(shè)計(jì)手勢(shì)模型參數(shù)。

基于3D手模型的手勢(shì)模型基本包含了四種：骨架模型、幾何模型、網(wǎng)絡(luò)模型以及體模型。其中體模型功能是識(shí)別身體，跟蹤身體姿態(tài)和動(dòng)作。這種人體3D模型在實(shí)踐中普遍使用的是3D骨架模型。參數(shù)是經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)化處理過(guò)的人體關(guān)節(jié)角度參數(shù)和指節(jié)長(zhǎng)度數(shù)據(jù)。根據(jù)人手的物理性質(zhì)，3D骨架模型可以獲得兩種約束，一個(gè)是靜態(tài)約束，分析關(guān)節(jié)角度范圍，另一個(gè)是動(dòng)態(tài)約束，分析運(yùn)動(dòng)依賴關(guān)系。

基于3D手臂模型使用過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)兩個(gè)重要困難：第一個(gè)是參數(shù)空間的維數(shù)高，難以分析。第二個(gè)是利用視覺(jué)技術(shù)獲得手臂模型的參數(shù)十分困難，技術(shù)復(fù)雜，目前難以克服。

基于表觀的手勢(shì)模型分為四類。第一類基于表觀的手勢(shì)模型，建立過(guò)程發(fā)揮了2D灰度圖像的作用。第二類手勢(shì)模型通過(guò)手(臂)的可變性2D模版建立的。第三類手勢(shì)模型根據(jù)圖像屬性的相關(guān)數(shù)據(jù)建立的。第四類基于表觀的手勢(shì)模型主要針對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別運(yùn)用中，它使用計(jì)算機(jī)圖像運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行技術(shù)分析，獲得手勢(shì)模型參數(shù)而建立的。

4.2手勢(shì)分析階段技術(shù)

目前手勢(shì)基于3D手勢(shì)分析階段的任務(wù)，是對(duì)手勢(shì)模型的參數(shù)進(jìn)行分析，加以估計(jì)，做出選定。這個(gè)階段的任務(wù)包含了兩個(gè)內(nèi)容：特征檢測(cè)串行，參數(shù)估計(jì)串行。

進(jìn)行特征檢測(cè)第一步必須將手勢(shì)的主體(人手)做出定位。由于線索不一樣，導(dǎo)致定位技術(shù)也不一樣，出現(xiàn)以下三種：基于運(yùn)動(dòng)定位技術(shù)、基于顏色定位技術(shù)和多模式定位技術(shù)。基于顏色定位技術(shù)很大程度上利用了皮膚的測(cè)驗(yàn)數(shù)據(jù)，或者利用直方圖匹配技術(shù)建立查找表的方法，得到普遍推廣，可是也存在很大的局限性，由于關(guān)照條件發(fā)生變化，引起皮膚顏色發(fā)生相應(yīng)的變化，導(dǎo)致出現(xiàn)了有些皮膚沒(méi)有被發(fā)現(xiàn)，還會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤檢測(cè)形成非皮膚區(qū)域。如果將背景進(jìn)行限制，或者領(lǐng)用顏色手套，也許能夠高效率的定位人手，甚至實(shí)時(shí)定位人手?？墒沁@樣以來(lái)，對(duì)用戶提出了一定要求，對(duì)接口設(shè)備也提出了更加嚴(yán)格的限制性質(zhì)的條件[4]。

雖然各種手勢(shì)模型的參數(shù)是不一樣，可是有一點(diǎn)基本上是相似的，即用于計(jì)算模型參數(shù)的圖像特征基元差不多。普遍使用的圖像特征基元一般有以下幾種：區(qū)域、邊界、輪廓、指尖、二值影響以及灰度圖像等。

對(duì)3D模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)不能采用一個(gè)模式，應(yīng)該根據(jù)模型對(duì)應(yīng)的參數(shù)運(yùn)用相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)方法。一個(gè)完整的3D手模型一般都具有兩個(gè)環(huán)節(jié)，一個(gè)是原始參數(shù)估計(jì)環(huán)節(jié)，另一個(gè)是參數(shù)隨時(shí)間更新環(huán)節(jié)。

2D所包含的四類基于表觀的手勢(shì)模型的估計(jì)也不能采用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，而應(yīng)該是根據(jù)每一個(gè)類別，使用該類別相應(yīng)的估計(jì)方法。

4.3手勢(shì)識(shí)別過(guò)程

手勢(shì)識(shí)別具體細(xì)節(jié)，是把手勢(shì)模型參數(shù)空間翠的軌跡，有的是一些點(diǎn)，根據(jù)需要分類到該空間的一個(gè)子集當(dāng)中的過(guò)程。靜態(tài)手勢(shì)只能與一個(gè)點(diǎn)或者是幾個(gè)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)。動(dòng)態(tài)手勢(shì)相對(duì)來(lái)說(shuō)復(fù)雜一些，只能與模型參數(shù)空間里的一條軌跡做出對(duì)應(yīng)。

由此得知，兩種手勢(shì)識(shí)別方法也不一樣。靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法細(xì)分為兩種：一種是基于非線性聚類技術(shù)識(shí)別算法，另一種是基于經(jīng)典參數(shù)聚類技術(shù)的識(shí)別算法。 動(dòng)態(tài)手勢(shì)比靜態(tài)復(fù)雜些，牽連到時(shí)間變化和空間上下位置，大部分動(dòng)態(tài)手勢(shì)利用參數(shù)空間的軌跡進(jìn)行建模。由于不同用戶的手勢(shì)動(dòng)作受到時(shí)間、速率、熟練程度的影響，在時(shí)間軸上會(huì)出現(xiàn)非線性波動(dòng)。

由于處理時(shí)間軸的效果不同，動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)可以分為三類：第一類是基于動(dòng)態(tài)實(shí)踐規(guī)整的識(shí)別，第二類是基于隱馬爾可夫模型的識(shí)別，第三類基于壓縮時(shí)間軸的識(shí)別。

5手勢(shì)識(shí)別技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用狀況

目前手勢(shì)識(shí)別技術(shù)在以下四個(gè)方面得到推廣實(shí)用。

(1)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)運(yùn)用于機(jī)器人機(jī)械手抓取程序的建立。機(jī)器人機(jī)械手程序建立的難點(diǎn)就是自然抓取程序的建立，如果利用手勢(shì)識(shí)別技術(shù)，提高機(jī)械手的識(shí)別事物能力，收集相關(guān)事物表象數(shù)據(jù)，進(jìn)一步分析，得出下一步措施數(shù)據(jù)，進(jìn)而指揮機(jī)械手抓取物體，因此，更一步研究基于數(shù)據(jù)庫(kù)手勢(shì)識(shí)別，將會(huì)突破機(jī)械手的難點(diǎn)，促使機(jī)器人技術(shù)躍上一個(gè)臺(tái)階，將會(huì)得到很多行業(yè)重視，市場(chǎng)前景廣闊。

(2) 手勢(shì)識(shí)別技術(shù)廣泛使用在虛擬環(huán)境中， 進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。虛擬設(shè)計(jì)產(chǎn)品，虛擬裝配產(chǎn)品零件，虛擬制造有關(guān)產(chǎn)品，利用手勢(shì)識(shí)別技術(shù)將會(huì)大大提高工作效率。此類虛擬環(huán)境中的作業(yè)都是可以通過(guò)手的動(dòng)作直接裝配零件，具體裝配零件時(shí)可以預(yù)先定義零件之間的裝配關(guān)系，利用手勢(shì)與語(yǔ)音的合成技術(shù)實(shí)現(xiàn)這種定義，每個(gè)零件、零件之間的關(guān)系設(shè)定相應(yīng)語(yǔ)音，執(zhí)行裝配自動(dòng)提醒或預(yù)警報(bào)告。手勢(shì)識(shí)別技術(shù)在輸入復(fù)雜設(shè)計(jì)信息中也發(fā)揮同樣的作用[5]。

(3)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)最基本的功能是用于手語(yǔ)識(shí)別。手語(yǔ)識(shí)別研究最終目的就是聾人的語(yǔ)言給機(jī)器人甄別，得出相應(yīng)的反應(yīng)。其中必須建立一個(gè)人-機(jī)手語(yǔ)翻譯系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)有手語(yǔ)識(shí)別與手語(yǔ)合成有機(jī)聯(lián)系得出，提供給聾人，幫助聾人與環(huán)境順利交流。手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)包含兩種：基于視覺(jué)手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)，和基于數(shù)據(jù)手套手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)。其中有一個(gè)“感知”手勢(shì)過(guò)程，如圖2所示：

感知過(guò)程就是用戶概念手勢(shì)G，經(jīng)過(guò)運(yùn)動(dòng)控制之后，手勢(shì)運(yùn)動(dòng)H表達(dá)，輸入設(shè)備，變換Thi，轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)信息I。由G轉(zhuǎn)變?yōu)镮的過(guò)程是：

T gh:G → H·即HT gh (G)

T gi:H →I·即IT hi (G)

T gh:G→ I·即IThi (T gh(G)) T(G)

其中：Tgh為人體運(yùn)動(dòng)控制傳送函數(shù)：Thi為輸入設(shè)備傳送函數(shù)

(4)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)普遍使用在多媒體界面。如今多媒體用戶界面采用多種交互設(shè)備，鼠標(biāo)與鍵盤(pán)同時(shí)使用，手勢(shì)輸入與鍵盤(pán)、鼠標(biāo)都各得其所，手勢(shì)輸入雖然技術(shù)先進(jìn)，可是仍然有不足之處，第一個(gè)不足之處是手勢(shì)識(shí)別所用設(shè)備性能不夠周全，技術(shù)還不夠全面。第二個(gè)是手勢(shì)本來(lái)就有很多難以琢磨的特性：差異性、多義性、多樣性以及不精確性等。二者原因?qū)е铝耸謩?shì)識(shí)別近些年來(lái)無(wú)法取代傳統(tǒng)式交互設(shè)備。手勢(shì)輸入有優(yōu)點(diǎn)，可是在人機(jī)交互中應(yīng)用的本來(lái)意義，不是用作未獨(dú)立的用作空間指點(diǎn)，而是幫助語(yǔ)言、唇語(yǔ)以及視線等交互手段通道提供相應(yīng)的空間約束信息，或者時(shí)間等相關(guān)的約束信息，這樣就消除了在單通道輸入過(guò)程中出現(xiàn)的歧義問(wèn)題。如此效果，難以做到用充分性全面代替精確性的目的。

6總結(jié)

本文介紹了手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的使用現(xiàn)狀，手勢(shì)識(shí)別的具體概念，詳細(xì)敘述了手勢(shì)識(shí)別的幾點(diǎn)關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)分析了當(dāng)今時(shí)代手勢(shì)識(shí)別的應(yīng)用狀態(tài)。

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Practical Research on Recognition Technology based on Visual Gesture

JIANG Tiecheng1，2

(1.SchoolofArtandCommunication,AnhuiUniversity,Hefei230011,China;2.AnhuiVocationalCollegeofRadio,FilmandTelevision,Hefei230011,China)

Abstract：This paper briefly introduces the application of gesture recognition technology in the market, followed by the analysis of the computer gesture recognition technology including the specific content, gesture recognition techniques, and lastly, it studies application of the hand gesture recognition technology in human-computer interaction.

Key words：vision; gesture; recognition technology; application

[收稿日期]2016-03-01

[基金項(xiàng)目]安徽省自然科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目：《動(dòng)畫(huà)融合技藝在影視制作中應(yīng)用研究》(項(xiàng)目批號(hào)：SK2014A447)

[作者簡(jiǎn)介]江鐵成(1971-)，男，安徽潛山人，碩士，副教授、工程師。研究方向：計(jì)算機(jī)及應(yīng)用。

[中圖分類號(hào)]TP391

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1674-2273(2016)03-0031-04