CN108595047A - 触控物识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于触控物识别方法及装置。该方法包括:获取触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;调用预先建立的触控物识别模型;根据触控物识别模型和目标感应信号,识别当前触控操作对应的当前触控物的类型。通过该技术方案,使得具有触控面板的设备可自动对当前触控物的类型进行准确识别,从而使得具有触控面板的设备更加智能,可支持的功能更加丰富,如此,也可根据对当前触控物的类型的识别结果对设备进行进一步操作,有利于进一步提高用户体验。
Description
技术领域
本公开涉及终端技术领域,尤其涉及触控物识别方法及装置。
背景技术
目前,很多设备上都安装有触摸屏,使得用户可以通过手指、触控笔等触控物直接对触摸屏进行触控操作,来实现与设备之间的人机交互。
但相关技术中安装有触摸屏的设备只能识别触控操作的位置、类型等信息,却无法识别触控物的类型,从而使得相关设备不够智能,也限制了对设备进行进一步控制,如此不仅使得设备可支持的功能比较少,也影响用户体验。
发明内容
本公开实施例提供了触控物识别方法及装置。所述技术方案如下:
根据本公开实施例的第一方面,提供一种触控物识别方法,包括:
获取所述触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
调用预先建立的触控物识别模型;
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型。
在一个实施例中,所述方法还包括:
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,确定所述当前触控操作对应的触控位置。
在一个实施例中,在调用预先建立的触控物识别模型之前,所述方法还包括:
显示预设提示信息,以指示用户根据所述预设提示信息对所述触控面板进行预设触控操作;其中,所述预设提示信息用于指示以下至少一项信息:使用预设触控物对所述触控面板进行N次预设触控操作、各预设触控操作对应的预设触控位置,其中,N为大于或等于2的正整数;
获取所述触控面板检测到的所述各预设触控操作对应的参考感应信号;
根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型。
在一个实施例中,所述根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型,包括:
对所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,获得所述各预设触控操作对应的第一特征;
将所述各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,获得预设维度的样本特征向量;
根据所述样本特征向量,生成表征所述触控物识别模型的分类器;
其中,所述各预设触控操作对应的第一特征包括以下至少一项与所述预设触控物相关的特征数值:
所述各预设触控操作对应的参考感应信号、所述各预设触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度和所述预设触控位置。
在一个实施例中,所述根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型,包括:
对所述目标感应信号进行预设处理,获得所述当前触控操作对应的第二特征;
将所述目标感应信号和/或所述第二特征进行组合,获得预设维度的目标特征向量;
根据所述目标特征向量调用所述分类器,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型;
其中,所述第二特征包括以下至少一项与所述当前触控物相关的特征数值:
所述目标感应信号、所述目标感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的目标感应信号的梯度和所述目标感应信号对应的当前触控位置。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种触控物识别装置,包括:
第一获取模块,用于获取所述触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
调用模块,用于调用预先建立的触控物识别模型;
识别模块,用于根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型。
在一个实施例中,所述装置还包括:
确定模块,用于根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,确定所述当前触控操作对应的触控位置。
在一个实施例中,所述装置还包括:
显示模块,用于在调用预先建立的触控物识别模型之前,显示预设提示信息,以指示用户根据所述预设提示信息对所述触控面板进行预设触控操作;其中,所述预设提示信息用于指示以下至少一项信息:使用预设触控物对所述触控面板进行N次预设触控操作、各预设触控操作对应的预设触控位置,其中,N为大于或等于2的正整数;
第二获取模块,用于获取所述触控面板检测到的所述各预设触控操作对应的参考感应信号;
训练模块,用于根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型。
在一个实施例中,所述训练模块包括:
第一处理子模块,用于对所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,获得所述各预设触控操作对应的第一特征;
第一组合子模块,用于将所述各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,获得预设维度的样本特征向量;
生成子模块,用于根据所述样本特征向量,生成表征所述触控物识别模型的分类器;
其中,所述各预设触控操作对应的第一特征包括以下至少一项与所述预设触控物相关的特征数值:
所述各预设触控操作对应的参考感应信号、所述各预设触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度和所述预设触控位置。
在一个实施例中,所述识别模块包括:
第二处理子模块,用于对所述目标感应信号进行预设处理,获得所述当前触控操作对应的第二特征;
第二组合子模块,用于将所述目标感应信号和/或所述第二特征进行组合,获得预设维度的目标特征向量;
调用子模块,用于根据所述目标特征向量调用所述分类器,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型;
其中,所述第二特征包括以下至少一项与所述当前触控物相关的特征数值:
所述目标感应信号、所述目标感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的目标感应信号的梯度和所述目标感应信号对应的当前触控位置。
根据本公开实施例的第三方面,提供了一种触控物识别装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
获取所述触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
调用预先建立的触控物识别模型;
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型。
根据本公开实施例的第四方面,提供了一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,其特征在于,所述指令被处理器执行时实现第一方面实施例所示触控物识别方法的步骤。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本公开的实施例提供的技术方案,在获取到当前触控操作对应的目标感应信号后,可根据已建立的触控物识别模型和该目标感应信号,自动对当前触控物的类型进行准确识别,从而使得具有触控面板的设备更加智能,可支持的功能更加丰富,如此,也可根据对当前触控物的类型的识别结果对设备进行进一步操作,有利于进一步提高用户体验。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种触控物识别方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的另一种触控物识别方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种触控物识别装置的框图。
图4是根据一示例性实施例示出的另一种触控物识别装置的框图。
图5是根据一示例性实施例示出的适用于触控物识别装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
为了解决上述技术问题,本公开实施例提供了一种触控物识别方法,该方法可用于触控物识别程序、***或装置中,且该方法对应的执行主体可以是具有触控面板的手机、平板、计算机等终端或者服务器。如图1所示,该方法包括步骤S101至步骤S103:
在步骤S101中,获取触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
当前触控操作即针对触控面板的触控操作,可以是接触式触控或者悬浮式触控(即距离该触控面板有一定距离的非直接触控,该一定距离可以小于0.5厘米或者1厘米)。
另外,触控面板上可以安装有多个感应电容,而每次触控,各感应电容均会检测到感应信号,为了提高对触控物的类型的识别准确率,该目标感应信号可以不是所有感应电容分别检测到的感应信号,而是以该当前触控操作相对于触控面板的投影位置为中心,与该投影位置的距离小于预设距离的感应电容检测到的感应信号。
在步骤S102中,调用预先建立的触控物识别模型;
在步骤S103中,根据触控物识别模型和目标感应信号,识别当前触控操作对应的当前触控物的类型。
在获取到当前触控操作对应的目标感应信号后,通过调用预先建立的触控物识别模型,可根据触控物识别模型和目标感应信号,自动对当前触控物的类型进行准确识别,从而使得具有触控面板的设备更加智能,可支持的功能更加丰富,如此,也可根据对当前触控物的类型的识别结果对设备进行进一步操作,有利于进一步提高用户体验。
例如,可根据触控物的类型的不同对设备上的绘画板程序进行控制,具体地:当触控物为触控笔时,可根据触控笔的移动在绘画板上绘制相应的移动轨迹;当触控物为手指时,若手指相对于绘画板从A点移动到B点,则可将绘画板上A点显示的对象移动至B点或者将A点显示的对象与B点显示的对象进行交换。
其中,当前触控物的类型可以是手指、笔、鸡蛋、手电筒或者其他导电体。
在一个实施例中,上述触控物识别方法还包括:
根据触控物识别模型和目标感应信号,确定当前触控操作对应的触控位置。
根据触控物识别模型和目标感应信号,可准确确定当前触控操作对应的触控位置,即当前触控操作相对于触控面板的三维坐标(包括横坐标、纵坐标及垂直高度),以便于根据该触控位置对设备进行进一步操作,从而进一步提高用户体验。
如图2所示,在一个实施例中,在调用预先建立的触控物识别模型之前,方法还包括步骤S201至步骤S203:
在步骤S201中,显示预设提示信息,以指示用户根据预设提示信息对触控面板进行预设触控操作;
其中,预设提示信息用于指示以下至少一项信息:使用预设触控物对触控面板进行N次预设触控操作、各预设触控操作对应的预设触控位置,其中,N为大于或等于2的正整数;N可以大于或等于4次。
预设触控物应该是非绝缘体,可以是电阻较小的任何物体。
另外,本申请中的触控面板可以是具有显示功能的触控面板,如触摸显示屏;也可以是无显示功能的触控面板。
具体地,本申请中触控面板可以为基于电容感应触控操作的电容式触控面板;相应的,各种感应信号可以是电容信号,即目标感应信号为目标电容信号,参考感应信号为参考电容信号。
本实施例中,如果触控面板为具有显示功能的触控面板,则可以直接通过该触控面板来显示所述预设提示信息;如果触摸面板为无显示功能触控面板,则可通过该触控板所控制的设备的显示器来显示所述预设提示信息。
在步骤S202中,获取触控面板检测到的各预设触控操作对应的参考感应信号;
各预设触控操作对应的预设触控位置可以是各预设触控操作相对于触控面板的横坐标和纵坐标。
当然,为了使训练出的触控物识别模型可以更加准确,各预设触控操作对应的预设触控位置还可以包括各预设触控操作相对于触控面板的预设垂直高度h,然后在训练之前,根据获取到的参考感应信号确定用户根据预设提示信息所执行的预设触控操作的实际垂直高度h’,从中剔除实际垂直高度h’过大或过小的预设触控操作对应的参考感应信号,或者剔除实际垂直高度h’不在预设垂直高度h的允许误差范围内的预设触控操作对应的参考感应信号,而只保留实际垂直高度h’基本相差不多或者在以预设垂直高度h为基准的在一定允许误差范围内的预设触控操作对应的参考感应信号。同时,每次触控时,各预设触控操作对应的预设触控位置可以不同,而触控位置不同、触控物不同时,触控面板检测到的感应信号也不同。
本实施例中,执行同一个预设触控操作的预设触控物可以是一个或多个触控物,且触控物的类型可以不同,同时当前触控物的类型可以是预设触控物中的一种。
而在获取上述参考感应信号时,可实时获取,或者按照预设信号检测周期获取,或者在接收到获取指令(其中,该获取指令可以来自其他不会对电容传感器产生影响的操作,如对物理按键的点击操作)时再获取;同时,也需要记录预设触控物的类型。
在步骤S203中,根据各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到触控物识别模型。
在调用触控物识别模型之前,可显示预设提示信息,然后在用户根据该预设提示信息对触控面板进行预设触控操作时,获取触控面板检测到的各预设触控操作对应的参考感应信号,进而根据各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,自动建立触控物识别模型,以便于之后根据触控面板检测到的感应信号对触控物的类型和触控操作的触控位置进行准确识别。
本实施例采集基于多种类型的触控物及多种触控位置的参考感应信号作为训练触控物识别模型的样本数据,可以提高触控物识别模型的识别准确率。
在一个实施例中,上述步骤S203所述的根据各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到触控物识别模型,包括:
S2031、对各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,获得各预设触控操作对应的第一特征;
其中,该预设处理可以是进行滤波、计算梯度、获取参考感应信号的波峰或者波谷值等。各预设触控操作对应的第一特征包括以下至少一项与预设触控物相关的特征数值:
各预设触控操作对应的参考感应信号、各预设触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度和预设触控位置。
S2032、将各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,获得预设维度的样本特征向量;
其中,预设维度到底是多少维度可基于触摸物识别模型要求的识别精度和识别速度,自由设定。
例如,根据获取到的预设触控操作P在t时刻产生的参考感应信号St及其预设触控位置,可以得到预设触控操作P在t时刻对应的k个第一特征,分别记为Ct,1、Ct,2、……、Ct,k,则基于这些数据可以组合得到预设触控操作P在t时刻的样本特征向量[St,Ct,1,Ct,2,……,Ct,k];同理可以得到预设触控操作P在其他时刻对应的样本特征向量,以及其他预设触控操作在不同时刻对应的样本特征向量。
S2033、根据样本特征向量,生成表征触控物识别模型的分类器。本实施例中,在建立触控物识别模型时,对各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,以获得各预设触控操作对应的第一特征,而该第一特征可以包括不同类型的特征,进而将各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,即可获得预设维度的样本特征向量,然后根据获得的样本特征向量,即可自动训练得到表征触控物识别模型的分类器,从而完成触控物识别模型的自动建立,以便于之后根据分类器对触控物的类型和触控物相对于触控面板的位置进行准确识别,如此,使得具有触控面板的设备更加智能,可支持的功能更加丰富,也可根据对当前触控物的类型的识别结果对设备进行进一步操作,有利于进一步提高用户体验。
其中,当上述N次预设触控操作分别为A触控操作、B触控操作和C触控操作时,A触控操作对应的参考感应信号,即针对触控面板执行A触控操作时,触控面板检测到的感应信号;
A触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值,即针对触控面板执行A触控操作时,触控面板检测到的感应信号的峰值、谷值和该感应信号的滤波值;
而上述预设触控位置即A触控操作相对于触控面板的二维坐标(即横坐标和纵坐标)或三维坐标(即横坐标、纵坐标及垂直高度);
相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度,即:检测A触控操作的过程中任意两个相邻信号检测周期检测到的感应信号的梯度。相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度可以是相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的变化量或者变化率。
而当预设触控操作为B触控操作或者C触控操作时,上述信息的解释与A触控操作类似,此处不再赘述。
分类器可以是支持向量机、神经网络等,触控物识别模型可以由一个或多个分类器构成。
在一个实施例中,上述步骤S103所述的根据触控物识别模型和目标感应信号,识别当前触控操作对应的当前触控物的类型,包括:
对目标感应信号进行预设处理,获得当前触控操作对应的第二特征;
将目标感应信号和/或第二特征进行组合,获得预设维度的目标特征向量;
根据目标特征向量调用分类器,识别当前触控操作对应的当前触控物的类型;
其中,第二特征包括以下至少一项与当前触控物相关的特征数值:
目标感应信号、目标感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的目标感应信号的梯度和目标感应信号对应的当前触控位置。
在对当前触控物的类型进行识别时,可对目标感应信号进行与生成分类器时相同的处理,以获得上述第二特征,进而按照生成分类器时各特征的组合顺序、各特征的长度,将上述第二特征和/或目标感应信号进行组合,即可获得相同维度的目标特征向量,进而调用之前已生成的分类器,即可对当前触控物进行准确识别。
最后需要说明的是:本领域技术人员可根据实际需求,将本发明公开的多个实施例进行自由组合,此处不再赘述。
如图3所示,根据本公开实施例的第二方面,提供了一种触控物识别装置,包括:
第一获取模块301,被配置为获取触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
调用模块302,被配置为调用预先建立的触控物识别模型;
识别模块303,被配置为根据触控物识别模型和目标感应信号,识别当前触控操作对应的当前触控物的类型。
在一个实施例中,上述触控物识别装置还包括:
确定模块,被配置为根据触控物识别模型和目标感应信号,确定当前触控操作对应的触控位置。
如图4所示,在一个实施例中,上述触控物识别装置还包括:
显示模块401,被配置为在调用预先建立的触控物识别模型之前,显示预设提示信息,以指示用户根据预设提示信息对触控面板进行预设触控操作;其中,预设提示信息被配置为指示以下至少一项信息:使用预设触控物对触控面板进行N次预设触控操作、各预设触控操作对应的预设触控位置,其中,N为大于或等于2的正整数;
第二获取模块402,被配置为获取触控面板检测到的各预设触控操作对应的参考感应信号;
训练模块403,被配置为根据各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到触控物识别模型。
在一个实施例中,上述训练模块403包括:
第一处理子模块,被配置为对各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,获得各预设触控操作对应的第一特征;
第一组合子模块,被配置为将各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,获得预设维度的样本特征向量;
生成子模块,被配置为根据样本特征向量,生成表征触控物识别模型的分类器;
其中,各预设触控操作对应的第一特征包括以下至少一项与预设触控物相关的特征数值:
各预设触控操作对应的参考感应信号、各预设触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度和预设触控位置。
在一个实施例中,上述识别模块303包括:
第二处理子模块,被配置为对目标感应信号进行预设处理,获得当前触控操作对应的第二特征;
第二组合子模块,被配置为将目标感应信号和/或第二特征进行组合,获得预设维度的目标特征向量;
调用子模块,被配置为根据目标特征向量调用分类器,识别当前触控操作对应的当前触控物的类型;
其中,第二特征包括以下至少一项与当前触控物相关的特征数值:
目标感应信号、目标感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的目标感应信号的梯度和目标感应信号对应的当前触控位置。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种触控物识别装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,处理器被配置为:
获取所述触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
调用预先建立的触控物识别模型;
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型。
上述处理器还可被配置为:
所述方法还包括:
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,确定所述当前触控操作对应的触控位置。
在一个实施例中,在调用预先建立的触控物识别模型之前,所述方法还包括:
显示预设提示信息,以指示用户根据所述预设提示信息对所述触控面板进行预设触控操作;其中,所述预设提示信息用于指示以下至少一项信息:使用预设触控物对所述触控面板进行N次预设触控操作、各预设触控操作对应的预设触控位置,其中,N为大于或等于2的正整数;
获取所述触控面板检测到的所述各预设触控操作对应的参考感应信号;
根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型。
上述处理器还可被配置为:
所述根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型,包括:
对所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,获得所述各预设触控操作对应的第一特征;
将所述各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,获得预设维度的样本特征向量;
根据所述样本特征向量,生成表征所述触控物识别模型的分类器;
其中,所述各预设触控操作对应的第一特征包括以下至少一项与所述预设触控物相关的特征数值:
所述各预设触控操作对应的参考感应信号、所述各预设触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度和所述预设触控位置。
上述处理器还可被配置为:
所述根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型,包括:
对所述目标感应信号进行预设处理,获得所述当前触控操作对应的第二特征;
将所述目标感应信号和/或所述第二特征进行组合,获得预设维度的目标特征向量;
根据所述目标特征向量调用所述分类器,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型;
其中,所述第二特征包括以下至少一项与所述当前触控物相关的特征数值:
所述目标感应信号、所述目标感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的目标感应信号的梯度和所述目标感应信号对应的当前触控位置。
图5是根据一示例性实施例示出的一种触控物识别装置500的框图,该装置适用于移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个用户数字助理等终端设备。
参照图5,装置500可以包括以下一个或至少两个组件:处理组件502,存储器504,电源组件506,多媒体组件508,音频组件510,输入/输出(I/O)的接口512,传感器组件514,以及通信组件516。
处理组件502通常控制装置500的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或至少两个处理器520来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件502可以包括一个或至少两个模块,便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如,处理组件502可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。
存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在设备500的操作。这些数据的示例包括用于在装置500上操作的任何存储对象或方法的指令,联系用户数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件506为装置500的各种组件提供电力。电源组件506可以包括电源管理***,一个或至少两个电源,及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件508包括在所述装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或至少两个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备500处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件510包括一个麦克风(MIC),当装置500处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中,音频组件510还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口512为处理组件502和***接口模块之间提供接口,上述***接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件514包括一个或至少两个传感器,用于为装置500提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件514可以检测到设备500的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置500的显示器和小键盘,传感器组件514还可以检测装置500或装置500一个组件的位置改变,用户与装置500接触的存在或不存在,装置500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件514还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置500可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件516还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置500可以被一个或至少两个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子组件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器504,上述指令可由装置500的处理器520执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由上述装置500的处理器执行时,使得上述装置500能够执行一种触控物识别方法,包括:
获取所述触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
调用预先建立的触控物识别模型;
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型。
在一个实施例中,所述方法还包括:
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,确定所述当前触控操作对应的触控位置。
在一个实施例中,在调用预先建立的触控物识别模型之前,所述方法还包括:
显示预设提示信息,以指示用户根据所述预设提示信息对所述触控面板进行预设触控操作;其中,所述预设提示信息用于指示以下至少一项信息:使用预设触控物对所述触控面板进行N次预设触控操作、各预设触控操作对应的预设触控位置,其中,N为大于或等于2的正整数;
获取所述触控面板检测到的所述各预设触控操作对应的参考感应信号;
根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型。
在一个实施例中,所述根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型,包括:
对所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,获得所述各预设触控操作对应的第一特征;
将所述各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,获得预设维度的样本特征向量;
根据所述样本特征向量,生成表征所述触控物识别模型的分类器;
其中,所述各预设触控操作对应的第一特征包括以下至少一项与所述预设触控物相关的特征数值:
所述各预设触控操作对应的参考感应信号、所述各预设触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度和所述预设触控位置。
在一个实施例中,所述根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型,包括:
对所述目标感应信号进行预设处理,获得所述当前触控操作对应的第二特征;
将所述目标感应信号和/或所述第二特征进行组合,获得预设维度的目标特征向量;
根据所述目标特征向量调用所述分类器,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型;
其中,所述第二特征包括以下至少一项与所述当前触控物相关的特征数值:
所述目标感应信号、所述目标感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的目标感应信号的梯度和所述目标感应信号对应的当前触控位置。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的技术方案后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种触控物识别方法,用于具有触控面板的设备,其特征在于,包括:
获取所述触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
调用预先建立的触控物识别模型;
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,确定所述当前触控操作对应的触控位置。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在调用预先建立的触控物识别模型之前,所述方法还包括:
显示预设提示信息,以指示用户根据所述预设提示信息对所述触控面板进行预设触控操作;其中,所述预设提示信息用于指示以下至少一项信息:使用预设触控物对所述触控面板进行N次预设触控操作、各预设触控操作对应的预设触控位置,其中,N为大于或等于2的正整数;
获取所述触控面板检测到的所述各预设触控操作对应的参考感应信号;
根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,
所述根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型,包括:
对所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,获得所述各预设触控操作对应的第一特征;
将所述各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,获得预设维度的样本特征向量;
根据所述样本特征向量,生成表征所述触控物识别模型的分类器;
其中,所述各预设触控操作对应的第一特征包括以下至少一项与所述预设触控物相关的特征数值:
所述各预设触控操作对应的参考感应信号、所述各预设触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度和所述预设触控位置。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
所述根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型,包括:
对所述目标感应信号进行预设处理,获得所述当前触控操作对应的第二特征;
将所述目标感应信号和/或所述第二特征进行组合,获得预设维度的目标特征向量;
根据所述目标特征向量调用所述分类器,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型;
其中,所述第二特征包括以下至少一项与所述当前触控物相关的特征数值:
所述目标感应信号、所述目标感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的目标感应信号的梯度和所述目标感应信号对应的当前触控位置。
6.一种触控物识别装置,用于具有触控面板的设备,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取所述触控面板检测到的当前触控操作对应的目标感应信号;
调用模块,用于调用预先建立的触控物识别模型;
识别模块,用于根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
确定模块,用于根据所述触控物识别模型和所述目标感应信号,确定所述当前触控操作对应的触控位置。
8.根据权利要求6或7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
显示模块,用于在调用预先建立的触控物识别模型之前,显示预设提示信息,以指示用户根据所述预设提示信息对所述触控面板进行预设触控操作;其中,所述预设提示信息用于指示以下至少一项信息:使用预设触控物对所述触控面板进行N次预设触控操作、各预设触控操作对应的预设触控位置,其中,N为大于或等于2的正整数;
第二获取模块,用于获取所述触控面板检测到的所述各预设触控操作对应的参考感应信号;
训练模块,用于根据所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号,训练得到所述触控物识别模型。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,
所述训练模块包括:
第一处理子模块,用于对所述各预设触控操作对应的预设触控位置和参考感应信号进行预设处理,获得所述各预设触控操作对应的第一特征;
第一组合子模块,用于将所述各预设触控操作对应的参考感应信号和/或第一特征进行组合,获得预设维度的样本特征向量;
生成子模块,用于根据所述样本特征向量,生成表征所述触控物识别模型的分类器;
其中,所述各预设触控操作对应的第一特征包括以下至少一项与所述预设触控物相关的特征数值:
所述各预设触控操作对应的参考感应信号、所述各预设触控操作对应的参考感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的参考感应信号的梯度和所述预设触控位置。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,
所述识别模块包括:
第二处理子模块,用于对所述目标感应信号进行预设处理,获得所述当前触控操作对应的第二特征;
第二组合子模块,用于将所述目标感应信号和/或所述第二特征进行组合,获得预设维度的目标特征向量;
调用子模块,用于根据所述目标特征向量调用所述分类器,识别所述当前触控操作对应的当前触控物的类型;
其中,所述第二特征包括以下至少一项与所述当前触控物相关的特征数值:
所述目标感应信号、所述目标感应信号的峰值、谷值、滤波值、相邻两个信号检测周期检测到的目标感应信号的梯度和所述目标感应信号对应的当前触控位置。
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