CN104793879A - 终端设备上的对象选择方法和终端设备 - Google Patents

终端设备上的对象选择方法和终端设备 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种终端设备上的对象选择方法和终端设备。一种终端设备上的对象选择方法可包括:在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的触控轨迹所经过的显示于触摸屏上的备选对象设置为选中状态。本发明实施例的技术方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。

Description

终端设备上的对象选择方法和终端设备
技术领域
本发明涉及电子技术领域,具体涉及一种终端设备上的对象选择方法和终端设备。
背景技术
目前,具有触摸屏的移动终端越来越广泛的普及使用。目前的触摸屏技术已经由单点触控发展到多点触控了。在很多场景下,需要通过使用触摸技术对触屏上展示的对象(如图片、文件等)进行批量选择,来替代传统使用键盘和鼠标进行对象批量选择的操作。
现有常见的移动终端对于批量选择的处理方式为:通过长按或特定菜单的方式进入批量选择模式,用户再针对每一个要选择的对象,逐个单独点击各对象以将其置为选中状态;或者通过菜单的方式进行全量选择。例如用户移动终端中有100张照片,需要挑选其中的50张发送给朋友时,用户可能需要点击50次来选出其中的50张,操作非常繁琐。
本发明的发明人在研究和实践过程中发现,现有技术至少存在以下的技术问题:现有对象选择操作机制,用户通常需逐个点击来进行批量选择,在对象较多的情况下可能使得用户操作非常繁琐,而全量选择方式又较大的限制了对象选择的灵活性,很多场景下难以满足需求。
发明内容
本发明实施例提供一种终端设备上的对象选择方法和终端设备,以简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
本发明一方面提供一种终端设备上的对象选择方法,可包括:
在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;
将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
本发明另一方面一种终端设备,可包括:
监测单元,用于在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;
控制单元,用于将所述监测单元监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
由上可见,本发明一些实施例提供的方案中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本发明实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图;
图3是本发明实施例提供的另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图;
图4是本发明实施例提供的另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图;
图5是本发明实施例提供的另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图;
图6是本发明实施例提供的另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图;
图7是本发明实施例提供的另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图;
图8是本发明实施例提供的另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图;
图9是本发明实施例提供的一种终端设备的示意图;
图10是本发明实施例提供的另一种终端设备的示意图;
图11是本发明实施例提供的另一种终端设备的示意图;
图12是本发明实施例提供的另一种终端设备的示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供一种终端设备上的对象选择方法和终端设备,以简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。基于本发明中的实施例,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它实施例,都属于本发明保护的范围。
以下分别进行详细说明。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法或***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明终端设备上的对象选择方法的一个实施例,该方法可以包括:在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
首先请参见图1、图1是本发明的一个实施例提供一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图,其中,本发明的一个实施例提供一种终端设备上的对象选择方法可包括:
101、在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹。
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
102、将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,上述触控轨迹包括滑动轨迹或可包括滑动轨迹和点击轨迹。
在本发明的一些实施例中,上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可以包括:在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前未被设置为选中状态时,可将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,上述方法还可包括:在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前已被设置为选中状态时,将监测到的上述触控轨迹所经过的上述触摸屏上所显示的备选对象设置为未选中状态。
在本发明的一些实施例中,上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态;并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,且上述滑动轨迹对应的滑动速率小于第一速率阈值(其中,第一速率阈值可为0.1米/秒、0.3米/秒、0.5米/秒、1米/秒或其它值),则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,上述方法还可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点未经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,则执行上述界面的拖动操作(可以理解的是,执行上述界面的拖动操作可能是从上述界面切换到另一界面)。在本发明的另一些实施例中,上述方法还可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象(其中,第一备选对象可为显示于上述触摸屏上任意一个备选对象),且上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第二速率阈值,则执行上述界面的拖动操作(可以理解的是,执行上述界面的拖动操作可能是从上述界面切换到另一界面),其中,第二速率阈值大于或等于第一速率阈值。
进一步的,当监测到对象批量选择停止信号,可停止将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作。可以理解的是,在将备选对象设置为选中状态之后,终端设备可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
举例来说,终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,终端设备还可用于可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
可以理解,各实施例举例中提到的第一类标准触摸点模型,第二类标准触摸点模型、第一类标准触摸轨迹模型、第二类标准触摸轨迹模型……、第一类标准声音模型、第二类标准声音模型……、第一类标准运动轨迹模型、第二类标准运动轨迹模型……,采用不同命名主要是便于区分不同标准模型,各模型之间可能具有不同的匹配方式和/或不同的标准参赛,例如第一类标准触摸点模型可包括至少一个标准触摸终点位置坐标,当监测到的用户在触摸屏上触摸轨迹的触摸终点的坐标,与第一类标准触摸点模型包括的其中一个标准触摸终点位置坐标的偏差小于设定阈值时,可认为监测到的用户在触摸屏上触摸轨迹的触摸终点与该第一类标准触摸点模型匹配成功。类似的,某第二类标准触摸点模型可包括一个标准触摸起点和标准触摸终点的位置坐标,当监测到的用户在触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点的坐标,与该第二类标准触摸点模型包括的标准触摸起点和标准触摸终点的偏差小于设定阈值时,可认为监测到的用户在触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点与该第二类标准触摸点模型匹配成功,其它模型的匹配可以此类推,此处不再一一赘述。
由上可见,本实施例中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
为便于更好的理解和实施本发明实施例的上述方面,下面通过举例几个应用场景进行进一步介绍。
请参见图2、图2是本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图,其中,本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法可包括:
201、终端设备监测对象批量选择启动信号;
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
202、终端设备监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹。
其中,在本发明的一些实施例中,上述触控轨迹可包括滑动轨迹和/或点击轨迹。
203、终端设备判断监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹是点击轨迹还是滑动轨迹。
其中,终端设备若监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹为点击轨迹,则执行步骤207;
其中,终端设备若监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹为滑动轨迹,则执行步骤204。
204、终端设备判断上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向是否一致;
其中,若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,则执行步骤205。
若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则执行步骤207。
205、终端设备判断上述滑动轨迹的起点是否经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象(其中,第一备选对象可为显示于上述触摸屏上任意一个备选对象)。
其中,若上述滑动轨迹的起点经过显示于触摸屏上的第一备选对象,则执行步骤206;若滑动轨迹的起点不经过显示于触摸屏上的第一备选对象,则执行步骤208;
206、终端设备判断上述滑动轨迹对应的滑动速率是否大于第一速率阈值。
其中,若上述滑动轨迹对应的滑动速率小于或等于第一速率阈值,则执行步骤207;其中,若上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第一速率阈值,则执行步骤208。
207、终端设备将触控轨迹所经过的未被设置为选中状态的备选对象设置为选中状态,将触控轨迹所经过的已被设置为选中状态的备选对象设置为未选中状态。
208、终端设备执行上述界面的拖动操作。
可以理解,终端设备执行上述界面的拖动操作可能是终端设备从上述界面切换到另一界面。
209、终端设备判断是否监测到对象批量选择停止信号;
若是,执行步骤210;
若否,返回步骤202。
210、终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,退出对象批量选择状态(即,停止将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作)。进一步的,终端设备可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
举例来说,终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,终端设备可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
由上可见,本实施例中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
请参见图3、图3是本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图,其中,本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法可包括:
301、终端设备监测对象批量选择启动信号。
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
302、终端设备监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹。
其中,在本发明的一些实施例中,上述触控轨迹包括滑动轨迹和/或点击轨迹。
303、终端设备将触控轨迹所经过的未被设置为选中状态的备选对象设置为选中状态,将触控轨迹所经过的已被设置为选中状态的备选对象设置为未选中状态。
304、终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,退出对象批量选择状态(即,停止将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作)。进一步的,终端设备可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
举例来说,终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,终端设备可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
由上可见,本实施例中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹,上述触控轨迹包括滑动轨迹还可进一步包括点击轨迹;将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
请参见图4、图4是本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图,其中,本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法可包括:
401、终端设备监测对象批量选择启动信号;
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
402、终端设备监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹。
其中,在本发明的一些实施例中,上述触控轨迹包括滑动轨迹和/或点击轨迹。
403、终端设备判断监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹是点击轨迹还是滑动轨迹。
其中,终端设备若监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹为点击轨迹,则执行步骤406;
其中,终端设备若监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹为滑动轨迹,则执行步骤404。
404、终端设备判断上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向是否一致;
其中,若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,则执行步骤405。
若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则执行步骤406。
405、终端设备判断上述滑动轨迹对应的滑动速率是否大于第一速率阈值。
其中,若上述滑动轨迹对应的滑动速率小于或等于第一速率阈值,则执行步骤406;其中,若上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第一速率阈值,则执行步骤407。
406、终端设备将触控轨迹所经过的未被设置为选中状态的备选对象设置为选中状态,将触控轨迹所经过的已被设置为选中状态的备选对象设置为未选中状态。
407、终端设备执行上述界面的拖动操作。
可以理解,终端设备执行上述界面的拖动操作可能是终端设备从上述界面切换到另一界面。
408、终端设备判断是否监测到对象批量选择停止信号;
若是,执行步骤409;
若否,返回步骤402。
409、终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,退出对象批量选择状态(即,停止将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作)。进一步的,终端设备可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
举例来说,终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,终端设备可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
由上可见,本实施例中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹,其中,上述触控轨迹可包括滑动轨迹还可进一步包括点击轨迹;确定监测到的用户触控轨迹并非是对应于界面拖动操作指令之后,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这有利于使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
请参见图5、图5是本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图,其中,本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法可包括:
501、终端设备监测对象批量选择启动信号;
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
502、终端设备监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹。
其中,在本发明的一些实施例中,上述触控轨迹包括滑动轨迹和/或点击轨迹。
503、终端设备判断监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹是点击轨迹还是滑动轨迹。
其中,终端设备若监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹为点击轨迹,则执行步骤506;
其中,终端设备若监测到的用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹为滑动轨迹,则执行步骤504。
504、终端设备判断上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向是否一致;
其中,若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,则执行步骤505。
若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则执行步骤506。
505、终端设备判断上述滑动轨迹的起点是否经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象(其中,第一备选对象可为显示于上述触摸屏上任意一个备选对象)。
其中,若上述滑动轨迹的起点经过显示于触摸屏上的第一备选对象,则执行步骤506;若滑动轨迹的起点不经过显示于触摸屏上的第一备选对象,则执行步骤507;
506、终端设备将触控轨迹所经过的未被设置为选中状态的备选对象设置为选中状态,将触控轨迹所经过的已被设置为选中状态的备选对象设置为未选中状态。
507、终端设备执行上述界面的拖动操作。
可以理解,终端设备执行上述界面的拖动操作可能是终端设备从上述界面切换到另一界面。
508、终端设备判断是否监测到对象批量选择停止信号;
若是,执行步骤509;
若否,返回步骤502。
509、终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,退出对象批量选择状态(即,停止将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作)。进一步的,终端设备可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
举例来说,终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,终端设备可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
由上可见,本实施例中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹,其中,上述触控轨迹可包括滑动轨迹还可进一步包括点击轨迹;确定监测到的用户触控轨迹并非是对应于界面拖动操作指令之后,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这有利于使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
请参见图6、图6是本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图,其中,本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法可包括:
601、终端设备监测对象批量选择启动信号;
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
602、终端设备监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的滑动轨迹。
603、终端设备判断上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向是否一致;
其中,若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,则执行步骤604。
若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则执行步骤606。
604、终端设备判断上述滑动轨迹的起点是否经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象(其中,第一备选对象可为显示于上述触摸屏上任意一个备选对象)。
其中,若上述滑动轨迹的起点经过显示于触摸屏上的第一备选对象,则执行步骤605;若滑动轨迹的起点不经过显示于触摸屏上的第一备选对象,则执行步骤607;
605、终端设备判断上述滑动轨迹对应的滑动速率是否大于第一速率阈值。
其中,若上述滑动轨迹对应的滑动速率小于或等于第一速率阈值,则执行步骤606;其中,若上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第一速率阈值,则执行步骤607。
606、终端设备将滑动轨迹所经过的未被设置为选中状态的备选对象设置为选中状态,将滑动轨迹所经过的已被设置为选中状态的备选对象设置为未选中状态。
607、终端设备执行上述界面的拖动操作。
可以理解,终端设备执行上述界面的拖动操作可能是终端设备从上述界面切换到另一界面。
608、终端设备判断是否监测到对象批量选择停止信号;
若是,执行步骤609;
若否,返回步骤602。
609、终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,退出对象批量选择状态(即,停止将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作)。进一步的,终端设备可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
举例来说,终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,终端设备可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
由上可见,本实施例中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的滑动轨迹;确定监测到的用户滑动轨迹并非是对应于界面拖动操作指令之后,将监测到的滑动轨迹所经过的显示于触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过滑动轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这有利于使得用户可以通过滑动轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
请参见图7、图7是本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图,其中,本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法可包括:
701、终端设备监测对象批量选择启动信号;
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
702、终端设备监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的滑动轨迹。
703、终端设备判断上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向是否一致;
其中,若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,则执行步骤704。
若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则执行步骤705。
704、终端设备判断上述滑动轨迹的起点是否经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象(其中,第一备选对象可为显示于上述触摸屏上任意一个备选对象)。
其中,若上述滑动轨迹的起点经过显示于触摸屏上的第一备选对象,则执行步骤705;若滑动轨迹的起点不经过显示于触摸屏上的第一备选对象,则执行步骤706;
705、终端设备将滑动轨迹所经过的未被设置为选中状态的备选对象设置为选中状态,将滑动轨迹所经过的已被设置为选中状态的备选对象设置为未选中状态。
706、终端设备执行上述界面的拖动操作。
可以理解,终端设备执行上述界面的拖动操作可能是终端设备从上述界面切换到另一界面。
707、终端设备判断是否监测到对象批量选择停止信号;
若是,执行步骤708;
若否,返回步骤702。
708、终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,退出对象批量选择状态(即,停止将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作)。进一步的,终端设备可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
举例来说,终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,终端设备可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
由上可见,本实施例中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的滑动轨迹;确定监测到的用户滑动轨迹并非是对应于界面拖动操作指令之后,将监测到的滑动轨迹所经过的显示于触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过滑动轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这有利于使得用户可以通过滑动轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
请参见图8、图8是本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法的流程示意图,其中,本发明的另一个实施例提供另一种终端设备上的对象选择方法可包括:
801、终端设备监测对象批量选择启动信号;
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
802、终端设备监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的滑动轨迹。
803、终端设备判断上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向是否一致;
其中,若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,则执行步骤804。
若上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则执行步骤805。
804、终端设备判断上述滑动轨迹对应的滑动速率是否大于第一速率阈值。
其中,若上述滑动轨迹对应的滑动速率小于或等于第一速率阈值,则执行步骤805;其中,若上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第一速率阈值,则执行步骤806。
805、终端设备将滑动轨迹所经过的未被设置为选中状态的备选对象设置为选中状态,将滑动轨迹所经过的已被设置为选中状态的备选对象设置为未选中状态。
806、终端设备执行上述界面的拖动操作。
可以理解,终端设备执行上述界面的拖动操作可能是终端设备从上述界面切换到另一界面。
807、终端设备判断是否监测到对象批量选择停止信号;
若是,执行步骤808;
若否,返回步骤802。
808、终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,退出对象批量选择状态(即,停止将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作)。进一步的,终端设备可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
举例来说,终端设备在监测到对象批量选择停止信号之后,终端设备可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
由上可见,本实施例中,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的滑动轨迹;确定监测到的用户滑动轨迹并非是对应于界面拖动操作指令之后,将监测到的滑动轨迹所经过的显示于触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过滑动轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这有利于使得用户可以通过滑动轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
为便于更好的实施本发明实施例的上述方案,下面还提供用于实施上述方案的相关装置。
参见图9,本发明实施例提供一种终端设备900,可包括:
监测单元910和控制单元920。
监测单元910,用于在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹;
控制单元920,用于将监测单元910监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,控制单元920可具体用于,在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前未被设置为选中状态时,将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,控制单元920还可用于,在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前已被设置为选中状态时,将监测到的上述触控轨迹所经过的上述触摸屏上所显示的备选对象设置为未选中状态。
在本发明的一些实施例中,在上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,控制单元920可具体用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,在上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,控制单元920可具体用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态;并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,在上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,控制单元920可具体用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,在上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,控制单元920可具体用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,在上述将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,控制单元920可具体用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,且上述滑动轨迹对应的滑动速率小于第一速率阈值,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,控制单元920还可用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点未经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,则执行上述界面的拖动操作。在本发明的另一些实施例中,控制单元920还可用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,且上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第二速率阈值,则执行上述界面的拖动操作,第二速率阈值大于或等于第一速率阈值。
举例来说,控制单元920在监测到对象批量选择停止信号之后,控制单元920还可用于可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
可以理解的是,本实施例的终端设备900的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
由上可见,本实施例中,终端设备1000在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
参见图10,图10是本发明的另一个实施例提供的终端设备1000的结构框图。
其中,终端设备1000包括触摸屏1001和处理模块1002,其中,触摸屏1001和处理模块1002相连,其中:
处理模块1002用于,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
在本发明的一些实施例中,上述触控轨迹包括滑动轨迹或可包括滑动轨迹和点击轨迹。
在本发明的一些实施例中,处理模块1002将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可以包括:在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前未被设置为选中状态时,可将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,处理模块1002还可用于在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前已被设置为选中状态时,将监测到的上述触控轨迹所经过的上述触摸屏上所显示的备选对象设置为未选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理模块1002将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理模块1002将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态;并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理模块1002将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理模块1002将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理模块1002将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,且上述滑动轨迹对应的滑动速率小于第一速率阈值(其中,第一速率阈值可为0.1米/秒、0.3米/秒、0.5米/秒、1米/秒或其它值),则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,处理模块1002还可用于若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点未经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,则执行上述界面的拖动操作(可以理解的是,执行上述界面的拖动操作可能是从上述界面切换到另一界面)。在本发明的另一些实施例中,处理模块1002还可用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象(其中,第一备选对象可为显示于上述触摸屏上任意一个备选对象),且上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第二速率阈值,则执行上述界面的拖动操作(可以理解的是,执行上述界面的拖动操作可能是从上述界面切换到另一界面),其中,第二速率阈值大于或等于第一速率阈值。
进一步的,处理模块1002还可用于,当监测到对象批量选择停止信号之后,可停止将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作。
可以理解的是,在将备选对象设置为选中状态之后,处理模块1002还可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
举例来说,处理模块1002在监测到对象批量选择停止信号之后,处理模块1002还可用于可监测用户行为,若监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,则可基于预设的对象处理方式(例如删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作)来处理被设置为选中状态的各备选对象。
其中,监测用户行为可包括监测用户的一种或多种行为。
在本发明的一些实施例中,监测用户行为可包括:监测用户手势、监测用户运动轨迹、监测用户声音、监测用户和终端设备间的距离变化和/或监测用户在触摸屏上的触摸轨迹等。其中,监测用户手势可包括监测用户非接触式手势和/或用户接触式手势。
在本发明的一些实施例中,上述监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件,可以包括:将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸终点,与至少一种第一类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹的触摸起点和触摸终点,与至少一种第二类标准触摸点模型进行匹配,若匹配成功,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上的触摸轨迹对应的触摸方向,将确定出的上述触摸方向,与至少一种第一类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸方向,与上述至少一种第一类标准触摸轨迹模型中的其中一种标准触摸轨迹模型包含的标准触摸方向的偏差小于第三阈值(其中第三阈值例如等于5度、3度或1度或其它角度大小或其他角度范围),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定监测到的用户在终端设备所包括的触摸屏上触摸轨迹对应的触摸图形,将确定出的上述触摸图形,与至少一种第二类标准触摸轨迹模型进行匹配;若确定出的上述触摸图形,与该至少一种第二类标准触摸轨迹模型中的其中一种第二类标准触摸轨迹模型包含的标准触摸图形的相似度大于第四阈值(其中,第四阈值例如等于85%、90%、95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动方向,将确定出的上述运动方向,与至少一种第一类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动方向,与上述至少一种第一类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动方向的偏差小于或等于阈值m1(其中,阈值m1例如等于5度、3度或1度或其它角度大小),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的图形,将确定出的上述图形,与至少一种第二类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述图形,与上述至少一种第二类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准图形的相似度大于或等于阈值m2(其中阈值m2例如等于85%、90%或95%、100%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第三类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率的偏差小于或等于阈值m3(阈值m3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第三类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与至少一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,与上述至少一种第四类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率的偏差小于或等于阈值m4(阈值m4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动速率,将确定出的上述运动速率,与预置的一种第四类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动速率,大于、等于或小于上述预置的一种第四类标准运动轨迹模型对应的标准运动速率区间内的至少一个标准运动速率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第五类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移的偏差小于或等于阈值m5(阈值m5例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第五类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第五类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与至少一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,与上述至少一种第六类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移的偏差小于或等于阈值m6(阈值m6例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动位移,将确定出的上述运动位移,与预置的一种第六类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动位移,大于、小于或等于上述预置的一种第六类标准运动轨迹模型对应的标准运动位移区间内的至少一个标准运动位移,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第七类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长的偏差小于或等于阈值m7(阈值m7例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第七类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第七类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与至少一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,与上述至少一种第八类标准运动轨迹模型中的其中一种标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长的偏差小于或等于阈值m8(阈值m8例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
确定出利用终端设备所包括的摄像头监测到的用户的运动轨迹所对应的运动时长,将确定出的上述运动时长,与预置的一种第八类标准运动轨迹模型进行匹配;若确定出的上述运动时长,大于、小于或等于上述预置的一种第八类标准运动轨迹模型对应的标准运动时长区间内的至少一个标准运动时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,与上述至少一种第一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值的偏差小于或等于阈值n1(其中,阈值n1例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或小于上述预置的一种第一类标准声音模型对应的标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与至少一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值与上述至少一种第二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值的偏差小于或等于阈值n2(阈值n2例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量值,将获取的上述音量值与预置的一种第二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量值,大于、等于或者小于上述预置的一种第二类标准声音模型对应的标准音量值区间内的至少一个标准音量值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,与上述至少一种第三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值的偏差小于或等于阈值n3,(其中,阈值n3例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值)则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第三类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或小于上述预置的一种第三类标准声音模型对应的标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与至少一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值与上述至少一种第四类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值的偏差小于或等于阈值n4(阈值n4例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频值,将获取的上述音频值与预置的一种第四类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频值,大于、等于或者小于上述预置的一种第四类标准声音模型对应的标准音频值区间内的至少一个标准音频值,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化趋势,将获取的上述音频变化趋势与至少一种第五类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化趋势,与上述至少一种第五类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化趋势,将获取的上述音量变化趋势与至少一种第六类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化趋势,与上述至少一种第六类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化趋势相同,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第七类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n5(阈值n5例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与预置的一种第七类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第七类标准声音模型对应的标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取的上述音频变化率与至少一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率与上述至少一种第八类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率的偏差小于或等于阈值n6(阈值n6例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音频变化率,将获取到的上述音频变化率与预置的一种第八类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音频变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第八类标准声音模型对应的标准音频变化率区间内的至少一个标准音频变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第九类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n7(阈值n7例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与预置的一种第九类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第九类标准声音模型对应的标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取的上述音量变化率与至少一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率与上述至少一种第十类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率的偏差小于或等于阈值n8(阈值n8例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的音量变化率,将获取到的上述音量变化率与预置的一种第十类标准声音模型进行匹配,若获取的上述音量变化率,大于或等于或小于上述预置的一种第十类标准声音模型对应的标准音量变化率区间内的至少一个标准音量变化率,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十一类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长的偏差小于或等于阈值n9(阈值n9例如等于15%、10%、5%或0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十一类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或小于上述预置的一种第十一类标准声音模型对应的标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与至少一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长与上述至少一种第十二类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长的偏差小于或等于阈值n10(阈值n10例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;或者,
获取利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音对应的时长,将获取的上述时长与预置的一种第十二类标准声音模型进行匹配,若获取的上述时长,大于、等于或者小于上述预置的一种第十二类标准声音模型对应的标准时长区间内的至少一个标准时长,则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件;
或者,将利用终端设备所包括的拾音装置监测到的用户声音转换为对应的声音数字信号,将转换得到的上述声音数字信号,与至少一种第十三类标准声音模型进行匹配,若上述声音数字信号与上述至少一种第十三类标准声音模型中的其中一种标准声音模型对应的标准声音数字信号的偏差小于或等于阈值n11(阈值n11例如等于15%、10%或5%、0%或其它值或其他范围值),则确定监测到的用户行为符合预设的对象处理处理条件。
可以理解,上述举例方式仅为举例,其它方式此处不再一一举例。
可以理解的是,本实施例的终端设备1000的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
由上可见,本实施例中,终端设备1000在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
参见图11,本发明实施例还提供一种终端设备1100。
如图11所示,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分,具体技术细节未揭示的,请参照本发明实施例方法部分。图11所示终端设备1100可以为手机、平板电脑、个人数字助理(PDA,Personal Digital Assistant)、销售终端(POS,Point of Sales)、车载电脑等任意终端设备,下面主要以终端设备1100为手机为例:
其中,图11示出的是与本发明实施例提供的终端相关的手机的部分结构的框图。参考图11,手机包括:射频(Radio Frequency,RF)电路1110、存储器1120、输入单元1130、无线保真(wireless fidelity,WiFi)模块1170、显示单元1140、传感器1150、音频电路1160、处理器1180、以及电源1190等部件。
其中,本领域技术人员可以理解,图11中示出的手机结构并不构成对手机的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面结合图11对手机的各个构成部件进行具体的介绍:
RF电路1110可用于在收发信息或通话过程中,信号的接收和发送,特别地,将基站的下行信息接收后,给处理器1180处理;另外,将设计上行的数据发送给基站。通常,RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier,LNA)、双工器等。此外,RF电路1110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议,包括但不限于全球移动通讯***(Global System ofMobile communication,GSM)、通用分组无线服务(General Packet RadioService,GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access,CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)、长期演进(LongTerm Evolution,LTE))、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service,SMS)等。
其中,存储器1120可用于存储软件程序以及模块,处理器1180通过运行存储在存储器1120的软件程序以及模块,从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1120可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(如音频数据、电话本等)等。此外,存储器1120可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元1130可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与手机1100的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地,输入单元1130可包括触控面板1131以及其他输入设备1132。触控面板1131,也称为触摸屏,可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1131上或在触控面板1131附近的操作),并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的,触控面板1131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中,触摸检测装置检测用户的触摸方位,并检测触摸操作带来的信号,将信号传送给触摸控制器;触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息,并将它转换成触点坐标,再送给处理器1180,并能接收处理器1180发来的命令并加以执行。此外,可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1131。除了触控面板1131,输入单元1130还可以包括其他输入设备1132。具体地,其他输入设备1132可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
其中,显示单元1140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1140可包括显示面板1141,可选的,可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)、有机发光二极管(OrganicLight-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1141。进一步的,触控面板1131可覆盖显示面板1141,当触控面板1131检测到在其上或附近的触摸操作后,传送给处理器1180以确定触摸事件的类型,随后处理器1180根据触摸事件的类型在显示面板1141上提供相应的视觉输出。虽然在图11中,触控面板1131与显示面板1141是作为两个独立的部件来实现手机的输入功能,但是在某些实施例中,可以将触控面板1131与显示面板1141集成而实现手机的输入和输出功能。
其中,手机1100还可包括至少一种传感器1150,如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地,光传感器可包括环境光传感器及接近传感器,其中环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1141的亮度,接近传感器可在手机移动到耳边时,关闭显示面板1141和/或背光。作为运动传感器的一种,加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小,静止时可检测出重力的大小及方向,可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等;至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器,在此不再赘述。
音频电路1160、扬声器1161,传声器1162可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1160可将接收到的音频数据转换后的电信号,传输到扬声器1161,由扬声器1161转换为声音信号输出;另一方面,传声器1162将收集的声音信号转换为电信号,由音频电路1160接收后转换为音频数据,再将音频数据输出处理器1180处理后,经RF电路1110以发送给比如另一手机,或者将音频数据输出至存储器1120以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术,手机通过WiFi模块1170可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等,它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图11示出了WiFi模块1170,但是可以理解的是,其并不属于手机1100的必须构成,完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器1180是手机的控制中心,利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分,通过运行或执行存储在存储器1120内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器1120内的数据,执行手机的各种功能和处理数据,从而对手机进行整体监控。可选的,处理器1180可包括一个或多个处理单元;优选的,处理器1180可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1180中。
手机1100还包括给各个部件供电的电源1190(比如电池),优选的,电源可以通过电源管理***与处理器1180逻辑相连,从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。尽管未示出,手机1100还可以包括摄像头、蓝牙模块等,在此不再赘述。
在本发明实施例中,该手机所包括的处理器1180还具有以下功能:
在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
在本发明的一些实施例中,上述触控轨迹包括滑动轨迹或可包括滑动轨迹和点击轨迹。
在本发明的一些实施例中,处理器1180将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可以包括:在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前未被设置为选中状态时,可将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,处理器1180还可用于在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前已被设置为选中状态时,将监测到的上述触控轨迹所经过的上述触摸屏上所显示的备选对象设置为未选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1180将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1180将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态;并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1180将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1180将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1180将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,且上述滑动轨迹对应的滑动速率小于第一速率阈值(其中,第一速率阈值可为0.1米/秒、0.3米/秒、0.5米/秒、1米/秒或其它值),则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,处理器1180还可用于若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点未经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,则执行上述界面的拖动操作(可以理解的是,执行上述界面的拖动操作可能是从上述界面切换到另一界面)。在本发明的另一些实施例中,处理器1180还可用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象(其中,第一备选对象可为显示于上述触摸屏上任意一个备选对象),且上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第二速率阈值,则执行上述界面的拖动操作(可以理解的是,执行上述界面的拖动操作可能是从上述界面切换到另一界面),其中,第二速率阈值大于或等于第一速率阈值。
进一步的,处理器1180还可用于,当监测到对象批量选择停止信号之后,可停止将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作。
可以理解的是,在将备选对象设置为选中状态之后,处理器1180还可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
可以理解的是,本实施例的终端设备1100的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
由上可见,本实施例中,终端设备1100在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
参见图12,图12是本发明另一实施例提供的终端设备1200的结构框图。
其中,终端设备1200可以包括:至少一个处理器1201,至少一个网络接口1204或者其他用户接口1203,存储器1205,至少一个通信总线1202。通信总线1202用于实现这些组件之间的连接通信。其中,该终端设备1200可选的包含用户接口1203,包括:显示器(例如,触摸屏、LCD、CRT、全息成像(Holographic)或者投影(Projector)等)、点击设备(例如,鼠标,轨迹球(trackball)触感板或触摸屏等)、摄像头和/或拾音装置等。
其中,存储器1202可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器1201提供指令和数据。存储器1202中的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(NVRAM)。
在一些实施方式中,存储器1205存储了如下的元素,可执行模块或者数据结构,或者他们的子集,或者他们的扩展集:
操作***12051,包含各种***程序,用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务;
应用程序模块12052,包含各种应用程序,用于实现各种应用业务。
应用程序模块12052中包括但不限于监测单元910和控制单元920。
在本发明实施例中,通过调用存储器1205存储的程序或指令,处理器1201用于,在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
其中,对象批量选择启动信号可以是***能够将其识别为对象批量选择启动信号的任意形式的信号,例如,可将用户点击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择启动信号,当然,对象批量选择启动信号亦可能是其它形式的信号。
在本发明的一些实施例中,上述触控轨迹包括滑动轨迹或可包括滑动轨迹和点击轨迹。
在本发明的一些实施例中,处理器1201将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可以包括:在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前未被设置为选中状态时,可将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,处理器1201还可用于在监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象当前已被设置为选中状态时,将监测到的上述触控轨迹所经过的上述触摸屏上所显示的备选对象设置为未选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1201将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1201将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态;并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1201将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1201将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向不一致,则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,并将监测到的上述点击轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
在本发明的一些实施例中,处理器1201将监测到的上述触控轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,可包括:若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,且上述滑动轨迹对应的滑动速率小于第一速率阈值(其中,第一速率阈值可为0.1米/秒、0.3米/秒、0.5米/秒、1米/秒或其它值),则将监测到的上述滑动轨迹所经过的显示于上述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。在本发明的一些实施例中,处理器1201还可用于若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点未经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象,则执行上述界面的拖动操作(可以理解的是,执行上述界面的拖动操作可能是从上述界面切换到另一界面)。在本发明的另一些实施例中,处理器1201还可用于,若监测到用户触控上述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且上述滑动轨迹的滑动方向与上述触摸屏上所显示界面(其中,若干个备选对象承载于该界面上,即该界面上承载了若干个备选对象)的可拖动方向一致,并且上述滑动轨迹的起点经过显示于上述触摸屏上的第一备选对象(其中,第一备选对象可为显示于上述触摸屏上任意一个备选对象),且上述滑动轨迹对应的滑动速率大于第二速率阈值,则执行上述界面的拖动操作(可以理解的是,执行上述界面的拖动操作可能是从上述界面切换到另一界面),其中,第二速率阈值大于或等于第一速率阈值。
进一步的,处理器1201还可用于,当监测到对象批量选择停止信号之后,可停止将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的操作。
可以理解的是,在将备选对象设置为选中状态之后,处理器1201还可根据用户操作指令对这些置为选中状态的备选对象进行删除、复制、打开、编辑、添加为邮件附件或重命名等等操作。
其中,对象批量选择停止信号可以是***能够将其识别为对象批量选择停止信号的任意形式的信号,例如,可将用户多击批量选择菜单所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户长按某一个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、或可将用户双击或双指点击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号、甚至可将用户三击、四击某个备选对象所产生的信号作为对象批量选择停止信号,当然,对象批量选择停止信号亦可能是其它形式的信号。
可以理解的是,本实施例的终端设备1200的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
由上可见,本实施例中,终端设备1200在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。由于是通过触控轨迹经过备选对象的方式来确定用户期望选择的对象,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,这使得用户可以通过触控轨迹灵活简易的进行对象选择,可见,本实施例的方案有利于简化对象选择时的用户操作,增强对象选择的灵活性。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质可存储有程序,该程序执行时包括上述方法实施例中记载的终端设备中的对象选择方法的部分或全部步骤。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
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单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说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计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等,具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (20)

1.一种终端设备上的对象选择方法,其特征在于,包括:
在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;
将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,包括:在监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象当前未被设置为选中状态时,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述方法还包括:
在监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象当前已被设置为选中状态时,将监测到的所述触控轨迹所经过的所述触摸屏上所显示的备选对象设置为未选中状态。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,
所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,包括:若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,
所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,包括:若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态;并将监测到的所述点击轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
6.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,
所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,包括:若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向不一致,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
7.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,
所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,包括:若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向不一致,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,并将监测到的所述点击轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
8.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,
所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,包括:若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且所述滑动轨迹的起点经过显示于所述触摸屏上的第一备选对象,且所述滑动轨迹对应的滑动速率小于第一速率阈值,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,
所述方法还包括:
若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且所述滑动轨迹的起点未经过显示于所述触摸屏上的第一备选对象,则执行所述界面的拖动操作。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,
所述方法还包括:
若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且所述滑动轨迹的起点经过显示于所述触摸屏上的第一备选对象,且所述滑动轨迹对应的滑动速率大于第二速率阈值,则执行所述界面的拖动操作,所述第二速率阈值大于或等于所述第一速率阈值。
11.一种终端设备,其特征在于,包括:
监测单元,用于在监测到对象批量选择启动信号之后,监测用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹;
控制单元,用于将所述监测单元监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
12.根据权利要求11所述的终端设备,其特征在于,所述控制单元具体用于,在监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象当前未被设置为选中状态时,将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
13.根据权利要求12所述的终端设备,其特征在于,
所述控制单元还用于,在监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象当前已被设置为选中状态时,将监测到的所述触控轨迹所经过的所述触摸屏上所显示的备选对象设置为未选中状态。
14.根据权利要求11至13任一项所述的终端设备,其特征在于,
在所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,所述控制单元具体用于,若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
15.根据权利要求11至13任一项所述的终端设备,其特征在于,
在所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,所述控制单元具体用于,若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态;并将监测到的所述点击轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
16.根据权利要求11至13任一项所述的终端设备,其特征在于,
在所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,所述控制单元具体用于,若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向不一致,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
17.根据权利要求11至13任一项所述的终端设备,其特征在于,
在所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,所述控制单元具体用于,若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹和点击轨迹,且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向不一致,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态,并将监测到的所述点击轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
18.根据权利要求11至13任一项所述的终端设备,其特征在于,
在所述将监测到的所述触控轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态的方面,所述控制单元具体用于,若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且所述滑动轨迹的起点经过显示于所述触摸屏上的第一备选对象,且所述滑动轨迹对应的滑动速率小于第一速率阈值,则将监测到的所述滑动轨迹所经过的显示于所述触摸屏上的备选对象设置为选中状态。
19.根据权利要求18所述的终端设备,其特征在于,
所述控制单元还用于,若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且所述滑动轨迹的起点未经过显示于所述触摸屏上的第一备选对象,则执行所述界面的拖动操作。
20.根据权利要求18所述的终端设备,其特征在于,
所述控制单元还用于,若监测到用户触控所述终端设备的触摸屏的触控轨迹包括滑动轨迹,并且所述滑动轨迹的滑动方向与所述触摸屏上所显示界面的可拖动方向一致,并且所述滑动轨迹的起点经过显示于所述触摸屏上的第一备选对象,且所述滑动轨迹对应的滑动速率大于第二速率阈值,则执行所述界面的拖动操作,所述第二速率阈值大于或等于所述第一速率阈值。
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