CN101583924A - 多点触摸输入辨别 - Google Patents

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Abstract

描述用于识别和辨别多点触摸触摸表面设备的不同输入图案的技术。作为示例，可识别离触摸表面短距离悬停的大物体(例如脸颊、大腿或胸)并与表面的物理接触区分开来。另外，可相似地识别例如由耳朵和耳垂引起的粗糙接触并与由手指、拇指、手掌和手指握住引起的接触区分开来。

Description

多点触摸输入辨别
技术领域
本发明一般涉及用于电子装置的数据输入方法和设备，且更具体地涉及用于辨别多点触摸触摸表面输入设备的各种输入的方法和设备。
背景技术
目前存在许多类型的输入设备用于完成与电子系统有关的操作。这些操作通常对应于在显示屏上移动光标和/或作出选择。例示的电子系统包括平板、笔记本、台式和服务器计算机系统，个人数字助理，音频与视频控制系统，便携式音乐与视频播放器以及移动和卫星电话。触摸板和触摸屏系统(统称为“触摸表面”)的使用在这些类型的电子系统中已经变得日益普及，这是因为它们易于使用且适于多用途操作。
一种特定类型的触摸表面是触摸屏。触摸屏通常包括触摸面板、控制器和软件驱动程序。触摸面板的特征是带有触摸敏感表面的光学透明面板，其中触摸敏感表面位于显示屏幕之前，使得触摸敏感表面与显示屏可视区域的指定部分(在最经常情况下是整个显示区域)共延。触摸面板记录触摸事件并且发送指示这些事件的信号至控制器。控制器处理这些信号并发送作为结果的数据至软件驱动程序。软件驱动程序进而将作为结果的数据翻译成电子系统能够识别的事件(例如手指移动和选择)。
不同于早期的输入设备，现在可获得的触摸表面能够在多个物体靠近和/或接触触摸表面时同时检测这些物体，并且能够更精细得多地检测物体的形状。为了利用这种能力，必须测量、识别并区分多种可能同时靠近或接触这类触摸表面的物体。现有技术的触摸表面系统(包括它们的支持软件和/或电路)并没有提供完成上述操作的健壮能力。因而，有利的是提供识别和辨别多个同时悬停或触摸事件(诸如识别和辨别两个或更多个紧密聚成组的手指、将手掌跟与一个或多个手指识别和辨别开、将手指与拇指识别和辨别开以及将手指与耳朵和脸颊识别和辨别)的方法和设备。
发明内容
在一个实施例中，本发明提供一种辨别触摸表面设备的输入源的方法。该方法包括获得接近图像，分割接近图像以识别多个区块(patch)，确定这多个区块的每一个的短轴半径，如果一个区块的短轴半径值在第一指定阈值之上则将该区块识别为与大物体(例如脸颊或腿表面)相关联，以及基于所识别的大物体控制触摸表面设备的操作。在一个实施例中，设备控制通过改变设备的操作模式(例如关闭至开启)表现。在另一个实施例中，设备控制通过忽略所识别的大物体，以使得所识别的大物体不会引起设备操作状态的改变表现。
在另一个实施例中，本发明的目标是识别和区分多点触摸触摸表面的各种输入。例示的输入源自诸如耳朵、脸颊、腿、胸、手指、拇指和手掌之类的源。
例示的触摸表面设备包括但不限于平板计算机系统、笔记本计算机系统、便携式音乐与视频系统和移动电话。按照所述方法论中任一的方法可以存储在能够由例如通用计算机处理器的可编程控制设备读取和执行的任何介质中。
附图说明
图1以流程图形式示出按照本发明一个实施例的多点触摸处理方法。
图2以流程图形式示出按照本发明一个实施例的区块不规则性计算。
图3示出经验性确定的数据的曲线图，例示区块短半径用于辨别大触摸表面接触(例如脸颊)和其它触摸表面接触(例如指尖和拇指)的能力。
图4示出经验性确定的数据的曲线图，例示区块短半径用于辨别手掌接触与其它触摸表面接触(例如指尖和拇指)的能力。
图5示出经验性确定的数据的曲线图，例示区块不规则性度量用于辨别耳朵接触与其它触摸表面接触(例如指尖、拇指和脸颊)的能力。
图6以流程图形式示出按照本发明一个实施例的远场操作。
图7以框图形式示出按照本发明一个实施例的触摸表面设备。
具体实施方式
描述了检测和辨别触摸表面的多点同时紧密接近或触摸的方法和设备。向本领域所有技术人员提供下面的实施例，以使他们能够制作和使用声明的本发明，并且在互电容触摸表面设备的上下文中提供这些实施例。使用其它类型的触摸表面诸如力度或光感触摸表面的变体对于本领域技术人员是显而易见的。因此，所附权利要求书并不旨在受所公开实施例的限制，而是要令其最宽范围与本文公开的原理与特征相一致。
如前所述，最新的触摸表面输入设备能够在多个物体接近和/或接触触摸表面时检测到它们。对于可放在口袋、钱包或戴在头上的手持多点触摸触摸表面设备(例如便携式音乐播放器、便携式视频播放器、个人数字助理或移动电话)而言，检测设备在进出口袋、接近或远离身体、接近或远离头部过程中何时被握住对于以下各项非常有用：输入拒绝(确保作为这些操作的结果产生的触摸表面输入信号不被错误地作为正常的手指/输入笔触摸)；操作模式转移(例如减暗设备背光、使设备进入睡眠和将设备从低功率状态唤醒)；以及对于移动电话，应答呼叫(例如当将设备拿到头部附近但不必触摸头部的时候)和/或终止呼叫(例如将设备放入口袋或钱包中的时候)。
在感测元件的二维阵列(即触摸表面)中的每个感测元件(即“像素”)产生输出信号，用以指示在传感器元件处的电场扰动(对于电容传感器)、力度(对于压力传感器)或光耦合(对于光学传感器)。全体像素值表示一个“接近图像(proximity image)”。如本文所述，本发明的各种实施例提供检测和辨别由例如前段所识别的动作类型产生的触摸表面信号(表示为接近图像)的能力。
参考图1，按照本发明一个实施例的多点触摸处理方法100以获得接近图像数据开始(框105)。因为获得的数据通常是信息(指示物体靠近或接触触摸表面)、固定偏移(由电路基线引起)和噪声(例如射频干扰)的叠加，所以对获得的像素数据进行初始调整以补偿传感器元件基线活动。例如，在多点触摸设备初始化和/或当使多点触摸设备离开低功率模式(例如睡眠)时，可以捕捉一个或多个图像。假设这些初始图像不包括表面接触，便可用于提供传感器的基线。已经发现，对多个连续图像进行平均(例如使用无限或有限脉冲响应滤波器)可以提供更准确的基线值。可以从每个连续地捕捉的图像中减去这些基线值以提供接近图像，以供进行中的图像处理步骤使用。在另一个实施例中，可随着时间过去慢慢地调整基线像素值来补偿温度或静电荷。另外，如果实际上触摸表面接触在开始时就存在，则需要调整初始基线值。在又一实施例中，可在每一个不同的传感器元件驱动频率处获得多个图像样本。对于这些图像中的每个像素，可以按照框105对被减去的样本的平均值或中值(即在所捕捉的基线与信息图像之间)进行组合来创建初始(一般是有符号的)图像。对于偶然产生较大的异常像素值(“尖端”噪声)，可使用其它阶次的滤波器。如图1所示，按照框105的操作产生的接近图像数据表示为[PROX]。
接着，[PROX]图像数据馈送给可以顺序或并行操作的其它处理框(框110、115和120)。已经发现，在分割(框125)之前滤波或平滑接近图像(框115)可减少假峰数量并且因此有助于减少分割。在框115的一个实施例中，每个像素值可按照离散扩散操作与其最近的邻近像素进行平均。已经发现，如果使用该方法，则围绕所捕捉图像插入“边界”是有益的，因而存在一个可用于平均所捕捉图像边缘处像素的值。例如，可将一(1)像素边界添加到[PROX]图像，其中每个“边界”像素赋予对应于该图像“背景”的值(例如零)。在另一个实施例中，可使用时间(例如在一段时间内获取多个图像)和空间(例如平均邻近像素)平滑操作两者。如果所捕捉的像素数据噪声严重，则多次平滑操作是有益的。如图1所示，按照框115的操作产生的图像数据表示为[SMTH]。
尽管响应于接触触摸表面的物体(即“接地的”物体)[PROX]图像像素值一般为零或正，但背景噪声或接近但未触摸触摸表面的物体(即“未接地的”物体)可能会产生部分像素值为负的图像。背景噪声可以是静态的或者随着电路温度、触摸表面湿度或其它因素而变化。有噪声的负像素在质心或其它区块测量中会引起过多的抖动(见下面有关框[135]的讨论)。为对此进行补偿，可将[PROX]图像像素值限制在所需的一般为正的范围内(框110)。减去噪声阈值有助于减少连续图像帧中由在噪声阈值附近(之上和之下)的像素引起的质心抖动。如图1所示，按照框110的操作产生的图像数据表示为[CNST]。在一个实施例中，值小于背景噪声阈值的所有像素被置为零。在另一个实施例中，从每个像素中减去噪声阈值并且强制结果为非负，如表1所示。
表1.例示的像素限制技术
Figure A20078004921900131
在一个实施例中，噪声阈值设置在每个像素处测得的噪声的1个至3个标准差之间并将背景值设置为零。本领域的技术人员将认识到，其它值是有可能的，并且对值的精确选择取决于所使用的传感器元件的类型、像素噪声的实际或预期水平以及多点触摸设备的操作环境等等。例如，噪声阈值可在每个像素基础上设置为指定的预期值，或者可为图像中的所有像素使用单一值。另外，允许像素噪声值随着时间过去变化，因此可以对传感器元件噪声的热效应或环境效应进行补偿。
触摸表面接触典型地示为分成组的“有效”像素值集合，其中每个区域的肉体接触(例如手指、手掌、脸颊、耳朵或大腿)由大致为椭圆形的像素区块表示。
通过分析图像的拓扑，图像分割操作可以识别对应于触摸表面接触的不同像素区块(框125)。在一个实施例中，可使用自底向上的脊峰上升算法(bottom-up，ridge-hiking algorithm)来分组作为围绕每个峰值像素的同一分水岭(watershed)一部分的像素，每个分水岭分组或者像素区块对应于一个触摸表面接触。在另一个实施例中，可使用自顶向下的搜索算法来识别环绕每个峰值像素的像素区块，搜索从峰值开始向外并在山谷停止。作为图像分割过程的一部分，可以从所识别的区块中去除一维区块，因为它们通常是因孤立的噪声尖峰或者由传感器元件的整行或列和/或相关联电路的故障而产生的。另外，因为诸如手掌和伸长的拇指之类的较大接触在接近图像中会产生多个峰值(例如由于噪声或者不均匀的信号饱和)，图像中的多个峰值会增长为多个分裂的区块。考虑到这种现象，可以合并多个检测到的区块来产生减少数量的区块供进一步处理。例如可以应用启发式或经验性确定的规则来完成此操作。例如，当沿两个独立的所识别区块共享边界的鞍点不是“非常深”(例如当鞍幅大于两个区块的峰值像素值的60％至80％的时候)时，可合并这两个区块。如图1所示，由按照框125的操作产生的所识别区块表示为[P1，P2，...Pn]。
分析显示来自区块周边远离中心或峰值的像素的噪声，在所计算的质心(‘质量’的中心)测量中比来自中心像素的等量噪声要引起更多的抖动。其它以统计适配的区块参数诸如长/短半径和定向也有该现象。这类抖动对于悬停物体的平滑跟踪是一个特别严重的问题，因为悬停物体一般不会引起很强的中心像素，结果使得周边像素对质心测量的影响更大。然而，完全将这些周边像素排除在区块质心计算之外会丢弃潜在的有关区块的位置、尺寸和形状的有用信息。还要注意的是，在扩散的图像上执行区块参数化会减少来自周边像素的噪声，但标准的空间滤波过程也导致区块形状的膨胀和扭曲，导致毗邻的区块相互扩散到对方以及其它的尤其会偏质心和椭圆半径测量偏离的效应。因而，需要一种能够在不强烈扭曲区块形状并确保测量结果的情况下最小化来自区块周边像素的噪声量的技术。
因此，按照本发明的一个实施例，可有选择地减少、按比例缩小或抑制区块周边的像素值(框130)。一般而言，区块质心确定可通过有选择地按比例缩小区块周边那些较弱的且其邻居像素极弱的像素来改进。更明确地，在一个实施例中，在经平滑的值(例如在[SMTH]中)落在由下限与上限定义的指定范围内时，按比例缩小与其对应的校准的图像像素值(例如在[CNST]中)。经验性地选择上下限，使得仅有那些相对较弱的(与区块峰值和背景噪声相比)像素值得到处理。已经发现如果下限设置太低，则区块会从碰巧具有正噪声的背景像素“浮散(bloom)”；如果下限设置太高，则区块的质心位置将在空间上周期性地朝着传感器元件中心(例如电容性的电极板中心)偏离；如果上限没有比下限足够高，则周边抑制将不提供任何明显的质心抖动减少的益处；以及如果上限太高，则在区块的峰值像素旁边的所有区块像素将受到影响，即同样使所确定的区块的质心朝着传感器元件中心偏离。按照本发明的一个实施例，在逐像素的基础上将下限设置为背景噪声标准差的近似两倍，并将上限设置为背景噪声标准差的近似四倍(其中背景值一般为零)。在另一个实施例中，将下限设置为指示接近图像中所有像素上的“平均”或“预期”噪声的值。在一些实施例中，噪声值可动态地改变以反映正在改变的操作条件(见上面的解释)。如图1所示，已经按照框130抑制了周边区块像素的图像表示为[CNST’]。在一个实施例中，如表2所示地抑制周边的区块像素。
表2.例示的周边区块像素抑制
诸如上面所述的区块周边像素抑制同样可以应用于提供一维接近图像的触摸表面。例如，投影扫描触摸表面提供触摸表面中每行和每列的传感器元件的输出值(或信号)。在这些类型的触摸表面中，“区块”包括多个值，其中每个值表示一行或列的测量。在这些区块末端的值(即周边的值)可从如本文所述的噪声抑制获益。
对于某些诸如电话之类的触摸表面输入设备，在呼叫期间耳朵和耳垂会比脸颊更快或是更频繁地接触触摸表面。遗憾的是，耳垂区块在尺寸上非常接近于手指和拇指区块，但无论如何也不应在呼叫期间该引起假的手指按钮激活。按照本发明的一个实施例，区块不规则性的测量不是定义为查找任何特定的耳朵(区块)形状，而是表示在像素区块中一般的粗糙度、非圆度或折痕(框120)。也就是说，如果区块的不规则性度量在指定的阈值之上，则将接触识别为不规则物体(例如不是脸颊、手指或手掌)，否则就不将区块识别为不规则物体(例如脸颊、手指或手掌)。
参考图2，区块不规则性确定方法120以计算分散图像开始(框200)。一般而言，分散图像(图2中表示为[DISP])可以是初始接近图像[PROX]的任何经高通滤波的版本。在一个实施例中，[DISP]图像是使用如下的不锐利遮蔽(unsharp masking)形式来产生的：
[DISP]＝[PROX]-[SMTH]    公式1
接着，计算每个区块[P1，P2，...Pn]的总能量(框205)。例如，在一个实施例中，区块的总能量可通过求取区块中每个像素值的平方之和来计算。这可以用数学方式如下表示：
Figure A20078004921900171
公式2
如图2所示，按照框205的操作产生的总的区块能量值表示为[E1，...En]。
随后确定区块中毗邻像素之间的总能量(框210)。为减少跨边缘像素区块的能量尖峰影响，下面的求和应当忽略(即假设值为零)其邻近像素处于图像边界的像素的贡献，见公式3。出于相同的理由，下面的求和应当忽略其邻近像素来自不同区块的像素的贡献。
Figure A20078004921900172
公式3
和除以4是因为每个像素在接近图像的每个方向(左、右、上、下)上都计算了一次。如图2所示，按照框210的操作产生的总区块空间能量值表示为[SE1，...SEn]。接着，如下确定与每个区块的峰值像素相关联的能量(框215)：
Figure A20078004921900173
公式4
如图2所示，按照框215的操作产生的峰值区块能量值表示为[PE1，...PEn]。
最后，计算每个区块的不规则性度量(框220)。在一个实施例中，不规则性度量定义为区块的空间能量减去其峰值能量与区块的总能量之比：
Figure A20078004921900181
公式5
如图2所示，按照框220的操作产生的区块不规则性度量值表示为[IM1，...IMn]。替换实施例可丢弃在计算像素能量值期间产生的任何负像素值，或者在计算区块能量时取绝对像素值而非平方像素值。
在另一个实施例中，不规则性度量可基于接近图像整体。也就是说，为了产生不规则性度量值，分散图像的整体(即所有像素)可视为单个“区块”。该方法的一个好处是可以在按照框125的分割操作(见图1)之前检测到异常的触摸表面表面条件并对此进行响应。例示的异常的触摸表面表面条件包括但不限于在触摸表面上的液体(例如水或汗)或者紧密接近或者接触触摸表面的多个不规则物体(例如硬币和/或钥匙)。当检测到这些条件时，获得新的传感器元件基线值是有益的。另外，如果使用多个触摸表面传感器取样频率，则可在每个频率处计算不规则性度量。如果所计算的不规则性度量值中的一个或多个大于如上所述的指定阈值，则认为与在阈值之上的值相关联的取样频率受到过量的噪声影响并且被忽略(例如射频噪声)。可使用以这种方式周期性地确定的频率相关的不规则性度量来检测这类噪声源何时发生何时消失。例如，由于触摸表面设备操作环境改变。
一般而言，奇怪形状的像素集合(即区块)需要相对较多数量的集合来定义其边界以及在区块内每个像素处的信号值。然而，为降低识别、区分和跟踪触摸事件的计算复杂性，在实践中使用较少数量来描述按照框125所识别区块的特性是有利的。因为大多数来自肉体接触的区块往往具有椭圆形状，所以一种区块参数化的方法是用椭圆来适配每个区块。该方法的一个好处是椭圆由相对较少数量的集合完全描述，其中心坐标、长轴和短轴长度以及长轴定向。
再次参考图1，使用该方法获知质心或质量中心的计算可用于参数化每个区块(框135)。一般而言，区块的质心可使用这些技术以及[CNST’]图像来确定(见框130)。另外，[CNST’]图像可用于产生区块协方差矩阵，其特征值标识区块的长和短半径并且其特征向量标识区块定向。对于接触辨别操作(见下面有关框140的讨论)，还计算下面的区块特性：
Figure A20078004921900191
公式6
Figure A20078004921900192
公式7
在另一个实施例中，区块信号密度近似为：
公式8
用于辨别实际接触触摸表面的物体与仅仅悬停在触摸表面之上的物体的现有技术依赖于区块的总信号参数(例如见公式6)。然而，该方法与正在识别的物体的尺寸非常相关。也就是说，在区块的总信号值上设置阈值的现有技术通常仅对单一尺寸的物体有效。例如，选择用于识别指尖接触的总区块信号阈值在拇指或手掌在触摸表面之上很远时就会触发对拇指或手掌的检测。这一情形会导致键、按钮或其它控制元件的误激活、在表面接触之前控制元件的激活和区块的误识别(例如将实际上由手掌引起的区块识别为由拇指引起的区块)。
相反地，按照本发明一个实施例的辨别技术使用区块的信号密度参数(例如见公式7和8)。已经发现，该方法提供健壮的手段来区分接触触摸表面的物体与保持或悬停在触摸表面之上的物体，而不考虑物体的尺寸。例如，相同密度的阈值可以辨别手指(成人和儿童)、拇指、手掌和脸颊的表面接触。
如果归一化区块信号密度参数使得稳定的指尖接触产生为1的峰值，则轻扫接触一般产生略大于0.5的值(例如归一化值的一半)，而悬停物体将产生一般小于0.5的区块密度值。将认识到，构成“略大于”或“略小于”的条件取决于诸如所使用的传感器元件的类型及其物理布局之类的因素。因此，尽管基于区块信号密度精确确定阈值将需要一些实验，但这在从本公开获益的本领域技术人员的认识范围内。
还已经确定的是，手指甲触摸产生一般小于近似0.5的区块信号密度值。这是因为不导电的手指甲使导电的手指肉体部分在触摸表面之上超过近似1毫米。因此，基于区块信号密度的阈值操作也是辨别肉体指尖触摸与手指甲背触摸的可靠手段。
在区块参数化完成后，可辨别各种类型的触摸表面接触(框140)。使用上面识别的参数，就可能健壮且可靠地区分大物体(例如脸颊和手掌)与其它物体(例如手指和拇指)、不规则物体(例如耳朵)与规则物体(例如手指、拇指、脸颊和手掌)以及手指握住动作(例如当用户握住多点触摸触摸表面设备以将它放入口袋或者从口袋拿出)。对这些类型的触摸表面输入的识别和辨别允许以更健壮的方式控制相关联设备。例如，在一个实施例中，大物体的检测可用于将设备从一个操作状态(例如关闭)转移到另一个状态(例如开启)。在另一个实施例中，如果在一个或多个指定的状态中，则可安全地忽略识别为大或不规则物体的结果的输入(它通常会引起状态转移)。例如，如果触摸表面电话已经处于“开启”或“活动”状态，则忽略对大或不规则物体的识别。
如前所述，区分大物体(例如脸颊和手掌)与小物体(例如指尖)是有利的，无论物体正悬停在触摸表面之上几毫米处还是稳定地按压在表面上。已经发现，接触的短半径度量为完成该操作提供健壮的辨别度量。如果区块的短半径超过指定的阈值，则接触可以可靠地归为脸颊，例如与手指或拇指相反。该同一测量还可以检测通过几毫米的织物靠近的腿(如大腿)(例如，当将设备插入口袋且其触摸表面面向身体时)。已经发现该测量非常健壮，以致于如果其它区块出现在表面上并具有较小的短半径(例如来自耳垂)，则可安全地忽略它们。参考图3，所示的例示经验数据基于区块短半径说明脸颊接触300与其它接触305(例如指尖和拇指)之间的区别。尽管区块接触的精确值可随传感器不同以及人群的不同而变化，但是从图3明确可知，阈值310可设置在近似11毫米与近似15毫米之间的任何地方。(在这个和后面的数据曲线图中，对于完全接触的指尖，区块信号密度值归一化为1)。尽管阈值310是由常量值描述的(即仅取决于区块短半径)，但这不是必须的。例如，阈值310可用诸如区块短半径与区块信号密度之类的多个参数之间的线性或非线性关系来描述(见下面有关图4的讨论)。
相似尺寸测试可使用区块的长或几何平均半径(即
Figure A20078004921900211
)来完成，已经发现，这里描述的短半径辨别较好，因为它能更好地辨别拇指或伸平的手指。(伸平的手指可产生与脸颊长半径一样长的长半径，但它们的短半径通常不会大于正常的指尖触摸)。
将认识到，区分手掌接触与指尖或拇指接触会特别地困难，因为具有较小手的人的手掌接触所产生的区块半径与具有大手的人的拇指或指尖接触导致的区块半径很接近。这些类型的接触也可按照本发明使用区块短半径参数来区分。参考图4，所示的例示经验数据基于区块短半径说明手掌接触400与其它接触405(例如指尖和拇指)之间的不同。已经发现，区块信号密度值对于任何尺寸的悬停接触往往比较低，而当物体稳定地按压在触摸表面上时，在与物体尺寸无关的水平上饱和。因而，对于具有较低信号密度的接触，手掌相对于其它物体的判定阈值410可减少，因为悬停或轻微触摸的手指比稳定触摸的手指产生更小的短半径，而手掌往往产生较大的短半径，即便在悬停时。因此，判定阈值410可由具有较小正斜率的直曲线来表示。尽管区块接触的精确值将如上所述地变化，但从图4明确得出，可设置阈值410来区分手掌接触与其它接触。使用该方法，实质上就不存在将悬停的手掌(通常产生与触摸的手指所产生的相似的区块信号密度值的接触)错误地解释为光标移动或按钮激活(例如“点击”事件)的危险。
耳朵和耳垂接触可以产生与由手指和拇指产生区块的尺寸粗略相同的区块。然而已经发现，耳朵的折痕、脊峰以及一般粗糙拓扑必然产生不同于手指和拇指的独特接近图像，至少当成像传感器(即触摸表面)覆盖耳朵相当大部分时(即不只覆盖肉质耳垂(fleshylobule))。上述不规则性度量是特征化接触粗糙度的一种方法(见公式5)。这允许一种健壮的手段来辨别由耳朵和耳垂引起的接触与由手指、拇指、脸颊、腿部和手掌引起的接触。已经发现，所定义的不规则性度量对于耳朵和耳垂接触趋向于给出1.0至2.0之间的值，而归因于手指、拇指、手掌和脸颊的规则(例如平滑)接触给出小于大约1.0的值。参考图5，所示的例示经验数据基于上面定义的不规则性度量说明耳朵接触500与其它接触505(例如指尖、拇指和脸颊)之间的不同。在一个实施例中，阈值510包括线性阶梯状或样条(spline)结构，其中第一层处的不规则性度量在近似1.0至1.2之间，第二层处的近似在1.1与1.2之间。在另一个实施例中，可使用具有正斜率的单一线性函数。在又一实施例中，可使用更高阶的函数来分离各种接触类型。如上所述，尽管区块接触的精确值可能相比图5所示有所变化，但很清楚，可以使用定义的不规则性度量来区别出最粗糙的物体接触和最平滑或规则的物体接触，其中判定阈值(例如阈值510)的精确性质或形式取决于确切的实现、操作目的和目标多点触摸设备的性能。
在一个实施例中，使用连续的接近图像(即“帧”)来跟踪物体在触摸表面上的移动。例如，当物体在触摸表面上移动时，其相关联的(多个)区块可通过重叠计算来相关。也就是说，在连续图像中识别的有指定数量的像素(或区块像素的一部分)重叠的区块可解释为是由同一物体引起的。在这一实施例中，可将在所跟踪的接触存在期间的最大区块短半径与上述阈值(例如图3中的阈值310，图4中的410和图5中的510)相比较。例如，该方法确保，如果手掌接触的短半径暂时低于判定阈值(例如410)时，手掌接触不失去其手掌密度。还要注意，如果判定阈值不是常量值(例如310)而是某种曲线(例如410和510)，则在进行本文描述的最大短半径累加操作之前对即时短半径应用密度校正是有利的。
当将多点触摸设备放入或取出口袋或者以其它方式一般性地用手拿住它时，用户应该有用他们的手握住设备而不会产生假输入的自由。这样的手指握住可通过以下准则中的任一个来检测：
(通过图1的框125)识别五个、六个或更多个不同的表面接触。(对于扑克牌大小的触摸表面，这许多指尖不会正常地适配在表面上，而是会由于每个伸平手指的指关节分割成多于一个的接触区块，使得两个或三个伸平的手指可产生五个或更多个接触区块)。
识别两个、三个或更多的接触区块并且至少两个的长半径超过近似15毫米至18毫米。由于脸颊和其它较大身体部位通常只产生一个具有较大长半径的区块，因此针对两个或三个较大区块的情况就要求防止该测试在脸颊、腿或胸上触发。此外，针对多个较大长半径的情况就要求防止该测试在伴随着沿表面平伸的长拇指的一对指尖上触发。
在本发明的另一个实施例中，多点触摸处理方法可包括远场处理。如本文所使用的，远场处理指与靠近(例如小于一毫米至大于一厘米)但不接触触摸表面的身体(例如手指、手掌、脸颊、耳朵、大腿，...)相关联的检测和处理。检测远场物体的能力对于在正常使用期间将触摸表面设备拿到紧密接近用户的情况是有益的。这样一个设备的一个示例是包含用于用户输入(例如拨号)的触摸表面的电话。
参考图6，在一个实施例中，初始远场处理可在获得接近图像数据之后执行。也就是在按照图1的框105的操作之后。如果远场测量设计为在没有任何物体靠近触摸表面时保持为负，并且仅在存在大物体时变成正，则第一步从最初获得的接近图像中减去小噪声因子以创建负背景远场图像(框600)：
负远场图像＝[PROX]-(噪声因子)    公式9
在一个实施例中，噪声因子可设置在整个图像上测量或预期的平均噪声的近似1和2个标准差之间。这将导致在没有任何触摸表面接触时作为结果的负远场图像中的大多数像素微负而非中性。如图6所示，按照框600的操作产生的负远场图像表示为[NFAR]。
接着，使[NFAR]图像中的每个像素饱和至离触摸表面几毫米悬停的物体所预期的最高水平。在一个实施例中，作为结果的远场饱和图像(在图6中表示为[SFAR])是如表3所示产生的。
表3.例示的远场饱和操作
Figure A20078004921900241
由于远场操作的目的是要对大数量的仅轻微激活的像素(例如具有较小正值)敏感，而不会被少数强活动的像素(例如具有较大正值)淹没，因此饱和极限值应当小于来自悬停于触摸表面近似1至2毫米内的手指或拇指的峰值像素值，但不能低至使作为结果的[SFAR]图像失去太多信息内容。尽管确切的远场饱和极限值将随不同的实现而变化(由于传感器元件技术和相关联的电路方面的差异)，但已经经验性地确定了合适的值通常将处于关联于初始远场图像的噪声的+3标准差至+6标准差之间。(再次，该噪声可以基于每像素，或者基于整个图像)。
如果初始接近图像[PROX]包含相当的噪声量，那么滤波[SFAR]图像是有益的(框610)。在一个实施例中，可使用有限脉冲响应滤波技术，其中将两个或更多个连续的[SFAR]图像平均在一起。在另一个实施例中，无限脉冲响应滤波技术可用于产生平滑图像。将认识到，无限脉冲响应滤波产生加权的移动平均(或自动回归)图像。例如，在一个实施例中，无限脉冲响应滤波以三分之一至三分之二的比例将当前的远场饱和图像(例如[SFAR]新)与前一远场饱和图像(例如[SFAR]在前)组合起来。如图6所示，按照框610产生的滤波的远场饱和图像表示为[FARF]。
在按照框125的图像分割操作(见图1)之后，非线性地缩放的背景像素值的加权平均可用于按照本发明如下产生标量的远场指示值(FAR-FIELD(远场))：
Figure A20078004921900251
公式10
其中ENeg()函数非线性地放大小于阈值(例如零)的像素值，以及[LOC]表示像素加权机制。如公式10所示，只有接近图像背景像素对所计算的FAR-FIELD值作出贡献。也就是说，在图像分割操作期间识别为属于区块的像素在远场测量操作期间被排除。
在一个实施例中，ENeg()函数如下不成比例地加重来自背景像素的贡献：
Figure A20078004921900252
公式11
其中B表示远场饱和极限值。选择经验性地确定的B以允许较小数量的负像素来抵消手指或拇指尺寸的区块的正像素。如此，只有几乎完全覆盖脸颊尺寸的区块的正像素加上少量剩余的中性/背景像素才能产生很强的正远场测量。
尽管不是必需的，按照公式10和11不成比例地加重来自背景像素的贡献允许FAR-FIELD测量对于大到足够正性影响大多数触摸表面像素的身体部位(例如脸颊和腿)更有选择性，而不会被中等尺寸的物体(例如悬停的拇指)过度地影响。例如，如果悬停的拇指导致触摸表面的一半传感器元件具有轻微在背景之上的像素值，则不成比例地加重保持低于背景的一半将使测得的FAR-FIELD值保持小于零，这表示没有大物体“靠近”触摸表面(例如在1至3厘米内)。在另一个实施例中，可线性地组合背景像素(例如求和)。
如上所述，[LOC]表示像素加权机制。一般而言，在[LOC]中存在针对触摸表面中所呈现的每个像素的一个对应值。如果希望同等地考虑所有触摸表面像素，则[LOC]图像中的每个值可设置为1.0(或某个相似的常量值)。然而对于手持形状因子，通过降低靠近底部和侧边缘的权重(例如降低至0.1与0.9之间的值)，可改进对大身体部位的选择性。这么做可以减少在(握住)操作期间手指环绕设备的手所产生的假阳性贡献。在移动电话形状因子中，为保持对耳朵和脸颊远场的敏感性，可将沿顶边(拇指和手指不太可能悬停或环绕的地方)的权重保持为全强度。
现在回到图1，在框140，当在接触辨别操作期间考虑远场测量时，大于指定阈值(例如零)的FAR-FIELD值指示已经检测到大的“靠近”物体。如前所述，该信息可用于使触摸表面设备转移到指定模式中(例如开启、关闭或低功率)。另外，远场测量可与其它测量(例如不规则性度量)组合起来以提供改进的耳朵检测。例如，当触摸表面部分对着耳朵并且还在离脸颊一两厘米处悬停时，可按照框125在屏幕顶部分割微弱的耳朵像素区块。同时，触摸表面的中部和底部将只受脸颊的远场影响。即使在耳朵区块之外取得的FAR-FIELD测量没有强至足够超过其本身的指定远场阈值，FAR-FIELD值也可以加到或者以其它方式组合(微弱的)区块密度和不规则性度量指示，使得和或者组合值超过耳朵检测阈值。
另外，一个或多个接近传感器可放置在触摸表面的顶边之上或周围，例如电话的受话器开口处。例示的这种类型的接近传感器包括但不限于有源的红外反射传感器和电容敏感电极带。在移动电话形状因子中，当握有设备使得受话器在耳道中心时，耳朵脊峰可触发接近传感器。同时耳垂可在触摸表面顶部引起小的像素区块。按照框140的辨别操作可决定，当触摸表面顶部的像素区块伴随着任何明显的受话器接近触发时，像素区块肯定是耳朵而非手指。在另一个实施例中，相同条件但触摸表面下部具有显著FAR-FIELD值(表示悬停的脸颊)可用于触发在触摸表面顶部对耳朵的检测。一般而言，信号密度(见公式7和8)、区块不规则性(见公式5)、FAR-FIELD测量(见公式10)和接近传感器输入中的一项或多项可被组合(例如加权平均)，使得耳朵检测可在多个指示微弱有效时或者只有一个指示很强地有效时触发。最后，要注意的是，诸如区块的质心、短轴半径、区块不规则性(公式5)、区块信号密度(公式7和8)、远场(公式10)和接近传感器输入(如果可用)之类的接触辨别参数可进行(低通)滤波以帮助抵消其经常有的突发特性。这在滤波器使用响应于上升的输入值而快速地上升但在输入值下降和/或消失时衰减要慢得多的自适应时间常量的情况下尤为有益。
参考图7，以框图形式示出本文所述类型的触摸表面设备700。如本文使用的，触摸表面设备是从具备多点触摸能力的触摸表面组件(即以接近图像形式提供用户输入的输入单元)接收用户输入的任何设备。例示的触摸表面设备包括但不限于平板计算机系统、笔记本计算机系统、便携式音乐和视频显示设备、个人数字助理和移动电话。
如图所示，触摸表面元件705包括传感器元件和必需的驱动和信号获得与检测电路。存储器710可用于保存获得的接近图像信息(例如[PROX]图像数据)并供处理器715用于计算图像信息(例如区块特征参数)。处理器715表示能够使用触摸表面元件705产生的信息来按照图1确定各种度量的计算单元或可编程控制设备。另外，外部组件720表示使用所产生的信息的实体。在例示实施例中，外部组件720可从处理器715或者直接从存储器710获得信息。例如，处理器715可在存储器710中维持一个数据结构来保存例如大身体部位接触状态、大身体部位远场状态、不规则物体指示状态、接近传感器状态(如果使用的话)、平伸手指握住状态和正常的手指触摸状态的指示。在一个实施例中，每个状态可以由单个布尔值(即标志)来表示。
在不脱离所附权利要求书范围的情况下，在材料、组件、电路元件方面以及在例示操作方法的细节方面的各种改变是可能的。例如，将认识到，在图1中标识的所有步骤不是都必须执行的，同时也可以组合其它步骤并可将其它步骤分成多个细化的步骤。作为示例，在一个实施例中，不抑制区块周边像素的噪声(见框130)。在另一个实施例中，使用区块周边像素的噪声抑制但不进行区块不规则性度量(见框120)。在又一个实施例中，确定和使用区块周边像素的噪声抑制和区块不规则性度量两者。对于不使用周边区块像素的噪声减少技术的实施例，按照框135的区块参数化操作使用[CNST]图像，而非如上所述(见表2)使用[CNST’]图像。另外，按照框135的区块参数化操作不必依赖于统计椭圆适配。它们可由求和区块周界像素并将所得值与所有区块像素相比较或者尝试多边形适配来代替。此外，校准操作(见表1和2)可以延迟直至图像分割操作(框125)或者成为图像分割操作的一部分。此外，为了图像分割标记处在背景水平或者已经设置为背景水平的像素(例如在按照框110的操作期间)是有益的。还要注意的是，因为用于识别手指握住的准则与大身体部位接触检测互不相关(见上面有关准则的讨论)，平手指握住可用作命令诸如锁定屏幕、进入睡眠或者终止电话呼叫之类的特定操作的不同手势。
相对于例示的触摸表面设备700，触摸表面元件705可合并存储器(例如710)和/或处理器(例如715)的功能。另外，外部组件720可表示硬件元件(例如主机处理器)或软件元件(例如驱动程序)。
最后，按照图1、2和6的活动可由执行组织成一个或多个程序模块的指令的可编程控制设备来执行。可编程控制设备可以是单个计算机处理器、专用处理器(例如数字信号处理器，“DSP”)、由通信链接耦合的多个处理器或者定制设计的状态机。定制设计的状态机可具体化为诸如集成电路的硬件设备，集成电路包括但不限于专用集成电路(“ASIC”)或场可编程门阵列(“FPGA”)。适用于有形地具体化程序指令的存储设备包括但不限于：(固定、软和可移动)磁盘以及磁带；诸如CD-ROM和数字多功能盘(“DVD”)的光学介质；以及诸如电可编程只读存储器(“EPROM”)、电可擦除可编程只读存储器(“EEPROM”)、可编程门阵列和闪存设备之类的半导体存储设备。

Claims (72)

1.一种用于辨别触摸表面设备的输入源的方法，包括：
获得接近图像；
分割所述接近图像以便识别多个区块；
确定所述多个区块中的每一个的短轴半径值；
如果所述多个区块中的一个区块的短轴半径值在第一指定阈值之上，将该区块识别为与大物体相关联；和
使用识别出的区块控制触摸表面设备的操作。
2.如权利要求1的方法，其中所述大物体包括脸颊。
3.如权利要求1的方法，其中所述大物体包括腿。
4.如权利要求1的方法，还包括：
如果所述多个区块中的第二区块的短轴值小于第一指定阈值并且大于第二指定阈值，将第二区块识别为与手掌相关联；和
使用识别出的第二区块控制触摸表面设备的操作。
5.如权利要求4的方法，还包括：
如果所述多个区块中的第三区块的短轴值小于第二指定阈值，将第三区块识别为与手指相关联；和
使用识别出的第三区块控制触摸表面设备的操作。
6.如权利要求5的方法，其中与手指接触相关联的区块包括与拇指相关联的区块。
7.如权利要求1的方法，其中由常量函数表示第一指定阈值。
8.如权利要求4的方法，其中由常量函数表示第二指定阈值。
9.如权利要求1的方法，其中由线性函数表示第一指定阈值。
10.如权利要求4的方法，其中由线性函数表示第二指定阈值。
11.如权利要求1的方法，其中由非线性函数表示第一指定阈值。
12.如权利要求4的方法，其中由非线性函数表示第二指定阈值。
13.如权利要求1的方法，其中所述多个区块中的一个或多个区块与物理接触所述触摸表面设备的表面的物体相关联。
14.如权利要求1的方法，其中所述多个区块中的一个或多个区块与不与所述触摸表面设备的表面物理接触的物体相关联。
15.如权利要求4的方法，其中由线性函数表示第二指定阈值。
16.如权利要求1的方法，其中所述获得活动包括从电容性触摸表面设备获得接近图像。
17.如权利要求1的方法，其中所述获得活动包括从压敏触摸表面设备获得接近图像。
18.如权利要求1的方法，其中所述获得活动包括：
获得第一接近图像，所述第一接近图像包括多个像素，每个像素具有一个值；和
从所述第一接近图像中的多个像素值中减去传感器元件基线值。
19.如权利要求1的方法，其中所述获得活动包括：
获得第一接近图像；和
对所述第一接近图像进行滤波，以便产生滤波后的接近图像。
20.如权利要求19的方法，其中所述滤波活动包括对所述第一接近图像的空间滤波。
21.如权利要求20的方法，其中所述空间滤波活动包括在对所述第一接近图像进行空间滤波之前围绕所述第一接近图像插入边界。
22.如权利要求19的方法，其中所述滤波活动包括以第二接近图像对所述第一接近图像进行时间滤波。
23.如权利要求19的方法，还包括将与滤波后的接近图像相关联的像素值限制为小于指定值。
24.如权利要求1的方法，其中所述触摸表面设备包括下面设备中的一个：平板计算机系统、笔记本计算机系统、便携音乐播放器、便携视频播放器、个人数字助理和移动电话。
25.一种可编程控制设备可读的程序存储设备，所述程序存储设备包括存储在其上的用于使得所述可编程控制设备执行权利要求1的方法的指令。
26.一种便携电子设备，包括：
多点触摸输入触摸表面组件；
用于从所述多点触摸输入触摸表面接收接近图像的装置；和
用于执行根据权利要求1的活动的处理装置。
27.如权利要求26的设备，其中所述便携电子设备包括平板计算机系统。
28.如权利要求26的设备，其中所述便携电子设备包括手持计算机系统。
29.如权利要求26的设备，其中所述便携电子设备包括移动电话。
30.如权利要求26的设备，其中所述便携电子设备包括便携音乐播放器系统。
31.如权利要求26的设备，其中所述便携电子设备包括便携视频播放器系统。
32.一种用于识别多点触摸触摸表面设备的输入源的方法，包括：
获得接近图像；
分割所述接近图像以便识别区块；
确定所述区块的短轴半径值；
如果所述区块的短轴半径值在第一指定阈值之上，将所述区块识别为与大物体相关联；和
使用识别出的区块控制多点触摸触摸表面设备的操作。
33.如权利要求32的方法，其中由常量函数表示所述第一指定阈值。
34.如权利要求32的方法，其中由线性函数表示所述第一指定阈值。
35.如权利要求32的方法，其中由非线性函数表示所述第一指定阈值。
36.如权利要求32的方法，其中所述识别出的区块与物理接触所述触摸表面设备的表面的物体相关联。
37.如权利要求32的方法，其中所述识别出的区块与不与所述触摸表面设备的表面物理接触的物体相关联。
38.一种用于识别多点触摸触摸表面设备的输入源的方法，包括：
获得接近图像；
分割所述接近图像以便识别区块；
确定所述区块的短轴半径值；
如果所述区块的短轴半径值小于第一指定阈值并且大于第二指定阈值，将所述区块识别为与手掌相关联；和
使用识别出的区块控制多点触摸触摸表面设备的操作。
39.如权利要求38的方法，其中由常量函数表示所述第一指定阈值。
40.如权利要求38的方法，其中由线性函数表示所述第一指定阈值。
41.如权利要求38的方法，其中由非线性函数表示所述第一指定阈值。
42.如权利要求38的方法，其中所述识别出的区块与物理接触所述多点触摸触摸表面设备的表面的物体相关联。
43.如权利要求38的方法，其中所述识别出的区块与不与所述多点触摸触摸表面设备的表面物理接触的物体相关联。
44.一种用于识别多点触摸触摸表面设备的输入源的方法，包括：
获得接近图像；
分割所述接近图像以便识别区块；
确定所述区块的短轴半径值；
如果所述区块的短轴半径值小于第二指定阈值，将所述区块识别为与手指相关联；和
使用识别出的区块控制多点触摸触摸表面设备的操作。
45.如权利要求44的方法，其中由常量函数表示所述第一指定阈值。
46.如权利要求44的方法，其中由线性函数表示所述第一指定阈值。
47.如权利要求44的方法，其中由非线性函数表示所述第一指定阈值。
48.如权利要求44的方法，其中所述识别出的区块与物理接触所述多点触摸触摸表面设备的表面的物体相关联。
49.如权利要求44的方法，其中所述识别出的区块与不与所述多点触摸触摸表面设备的表面物理接触的物体相关联。
50.一种可编程控制设备可读的程序存储设备，所述程序存储设备包括存储在其上的用于使得所述可编程控制设备执行权利要求32的方法的指令。
51.如权利要求32的方法，其中所述多点触摸触摸表面设备包括下面设备中的一个：平板计算机系统、笔记本计算机系统、便携音乐播放器、便携视频播放器、个人数字助理和移动电话。
52.一种可编程控制设备可读的程序存储设备，所述程序存储设备包括存储在其上的用于使得所述可编程控制设备执行权利要求38的方法的指令。
53.如权利要求38的方法，其中所述多点触摸触摸表面设备包括下面设备中的一个：平板计算机系统、笔记本计算机系统、便携音乐播放器、便携视频播放器、个人数字助理和移动电话。
54.一种可编程控制设备可读的程序存储设备，所述程序存储设备包括存储在其上的用于使得所述可编程控制设备执行权利要求44的方法的指令。
55.如权利要求44的方法，其中所述多点触摸触摸表面设备包括下面设备中的一个：平板计算机系统、笔记本计算机系统、便携音乐播放器、便携视频播放器、个人数字助理和移动电话。
56.一种用于识别多点触摸触摸表面设备的输入源的方法，包括：
获得接近图像；
分割所述接近图像以便识别多个区块；
确定所述识别出的区块中的至少5个区块与接触触摸表面的手指相关联；
将所述至少5个识别出的区块识别为与手指握紧操作相关联；和使用识别出的手指握紧操作控制多点触摸触摸表面设备的操作。
57.如权利要求56的方法，其中所述多点触摸触摸表面设备包括选自由下列组成的组中的设备之一：平板计算机系统、手持计算机系统、便携音乐播放器系统、便携视频播放器系统。
58.如权利要求56的方法，其中所述多点触摸触摸表面设备包括移动电话。
59.一种用于识别多点触摸触摸表面设备的输入源的方法，包括：
获得接近图像；
分割所述接近图像以便识别多个区块；
确定所述识别出的区块中的至少两个区块具有大于近似15毫米的长轴半径值；
将所述至少两个识别出的区块识别为与手指握紧操作相关联；和使用识别出的手指握紧操作控制多点触摸触摸表面设备的操作。
60.如权利要求59的方法，其中所述多点触摸触摸表面设备包括选自由下列组成的组中的设备之一：平板计算机系统、手持计算机系统、便携音乐播放器系统、便携视频播放器系统。
61.如权利要求59的方法，其中所述多点触摸触摸表面设备包括移动电话。
62.一种用于识别触摸表面设备的输入源的方法，包括：
获得接近图像；
分割所述接近图像以便识别一个或多个区块，每个区块具有多个像素，每个像素具有一个值；
确定所述一个或多个区块中的至少一个的信号密度值；
如果所述至少一个区块具有大于指定值的信号密度值，将所述至少一个区块识别为与接触触摸表面设备的触摸表面的物体相关联；
如果所述至少一个区块具有小于所述指定值的信号密度值，将所述至少一个区块识别为与悬停在所述触摸表面上的物体相关联；和
响应所述识别活动执行所述触摸表面设备上的控制操作。
63.如权利要求62的方法，其中通过将区块内的所有像素值的和除以所述区块内的像素数目确定所述信号密度值。
64.如权利要求62的方法，其中通过将区块内的所有像素值的和除以所述区块的半径确定所述信号密度值。
65.如权利要求64的方法，其中区块的半径包括所述区块的几何平均半径。
66.如权利要求62的方法，其中通过将区块内的所有像素值的和除以所述区块的面积确定所述信号密度值。
67.如权利要求62的方法，其中所述控制操作包括使得所述触摸表面设备改变操作状态。
68.如权利要求62的方法，其中所述控制操作包括执行指定功能。
69.如权利要求62的方法，其中所述控制操作包括忽略接触所述触摸表面的物体。
70.如权利要求62的方法，其中所述触摸表面设备包括选自由下列组成的组中的设备之一：平板计算机系统、手持计算机系统、便携音乐播放器系统、便携视频播放器系统。
71.如权利要求62的方法，其中所述触摸表面设备包括移动电话。
72.一种可编程控制设备可读的程序存储设备，所述程序存储设备包括存储在其上的用于使得所述可编程控制设备执行权利要求62的方法的指令。
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