BR112017003249B1 - Classificação de entrada tátil como desintencional ou intencional - Google Patents

Abstract

As técnicas aqui descritas implementam um processo de classificação para avaliar a informação associada a uma entrada de ferramenta (por exemplo, a partir de uma ferramenta de entrada, tal como uma caneta ou um ponteiro) e uma entrada de toque do usuário (por exemplo, de um dedo ou palma da mão) para determinar se a entrada de toque do usuário é uma entrada de toque intencional ou acidental. A informação avaliada pode estar associada com uma chegada da entrada da ferramenta em relação a uma chegada da entrada de toque do usuário. A informação avaliada também pode estar associada com um movimento da entrada da ferramenta em relação a um movimento da entrada de toque do usuário. Em várias implementações, as técnicas podem calcular uma pontuação de avaliação e comparar a pontuação de avaliação com um limiar de classificação de confiança. Se uma classificação segura não puder ser alcançada, as técnicas promovem o processo de classificação à medida que mais informações associadas às entradas são recebidas.

Description

ANTECEDENTES

[001] Muitos dispositivos de computação utilizam superfícies de toque (touch surfaces), como áreas de contato e telas sensíveis ao toque. Estas superfícies de toque podem ser configuradas para receberem entrada (input) a partir de uma ferramenta de entrada (por exemplo, uma caneta, um ponteiro, outros objetos de entrada, etc.) bem como a entrada por toque do usuário (por exemplo, introdução por dedo). Quando se utiliza a ferramenta de entrada, por exemplo, para escrever uma mensagem na superfície de toque, um usuário pode contatar inadvertidamente uma superfície de toque (por exemplo, colocar a sua palma sobre a superfície de toque).

SUMÁRIO

[002] Esta descrição descreve técnicas para implementar um processo de classificação para avaliar informação associada a uma entrada de uma ferramenta de entrada, tal como uma caneta ou um ponteiro, e uma entrada de toque de um usuário, como um dedo ou a palma da mão de um usuário, para determinar se a entrada de toque do usuário é uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental. A informação avaliada pode estar associada a uma chegada da entrada da ferramenta de entrada em relação a uma chegada da entrada de toque do usuário. A informação avaliada pode estar associada também a um movimento da entrada da ferramenta de entrada em relação a um movimento da entrada de toque do usuário.

[003] Em várias implementações, as técnicas podem calcular uma pontuação de avaliação e comparar a pontuação de avaliação com um limiar de classificação de confiança. Se uma classificação segura não puder ser alcançada, as técnicas promovem o processo de classificação à medida que mais informações associadas às entradas são recebidas.

[004] Este sumário é fornecido para introduzir uma seleção de conceitos simplificados de uma forma simplificada que são descritos adicionalmente mais abaixo na Descrição Detalhada. Este sumário não se destina a identificar características-chave ou características essenciais do assunto reivindicado, nem se destina a ser utilizado para limitar o escopo do objeto reivindicado.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[005] A descrição detalhada é descrita com referência às figuras anexas. Nas figuras, o dígito (s) mais à esquerda de um número de referência identifica a figura em que o número de referência aparece pela primeira vez. O uso dos mesmos números de referência em diferentes figuras indica itens ou características semelhantes ou idênticos.

[006] Figura 1 ilustra um ambiente exemplificativo um dispositivo pode classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[007] Figura 2 ilustra detalhes exemplificativos do dispositivo da Figura 1.

[008] Figura 3 ilustra um exemplo de ambiente de rede em que o dispositivo da Figura 1 e / ou um provedor de serviços remoto pode classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[009] Figura 4 ilustra um diagrama de exemplo que mostra um fator de entrada de exemplo, associado a um tempo entre chegada das entradas, que pode ser avaliado e ponderado para classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[010] Figura 5 ilustra um diagrama de exemplo que mostra outro exemplo de fator de entrada, associado a uma distância entre chegada das entradas, que pode ser avaliado e ponderado para classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[011] Figura 6 ilustra um diagrama de exemplo que mostra outro exemplo de fator de entrada, associado a um número (por exemplo, um agrupamento) de entradas, que pode ser avaliado e ponderado para classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[012] Figura 7 ilustra um diagrama exemplificativo que mostra outro exemplo de fator de entrada, associado a uma direção das entradas, que pode ser avaliado e ponderado para classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[013] Figura 8 ilustra um diagrama exemplificativo que mostra outro exemplo de fator de entrada, associado a uma velocidade de entradas, que pode ser avaliado e ponderado para classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[014] Figura 9 ilustra um diagrama exemplificativo que mostra outro exemplo de fator de entrada, associado a uma duração curta de entradas, que pode ser avaliada e ponderada para classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[015] Figura 10 ilustra um processo exemplificativo para classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[016] Figura 11 ilustra um processo exemplificativo para implementação de um primeiro estágio de classificação de uma classificação em várias fases.

[017] Figura 12 ilustra um processo exemplificativo para implementar uma segunda fase de classificação de uma classificação em várias fases, se a primeira fase de classificação não conseguir classificar com segurança uma entrada por toque.

[018] Figura 13 ilustra um processo exemplificativo para implementar uma terceira fase de classificação de uma classificação em várias fases, se a primeira fase de classificação e a segunda fase de classificação não conseguirem classificar com segurança uma entrada por toque.

[019] DESCRIÇÃO DETALHADA

[020] Esta descrição descreve técnicas para classificar uma entrada de toque (por exemplo, um contato de toque) como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida. A classificação pode ocorrer enquanto um usuário do dispositivo está fornecendo simultaneamente (i) entrada por meio de uma ferramenta de entrada, como uma caneta, um ponteiro ou outro objeto não- usuário (Isto pode ser referido aqui como entrada de ferramenta), e (ii) entrada através de um usuário tal como um dedo ou uma palma (isto pode ser referido aqui como entrada de toque de usuário).

[021] Em várias implementações, um dispositivo e / ou uma superfície de toque são / está configurado (s) para distinguir uma entrada de ferramenta de uma entrada de toque de usuário para que as técnicas possam classificar a entrada de toque de usuário como sendo não pretendida ou pretendida. Em alguns exemplos, uma ferramenta de entrada pode ser uma ferramenta de entrada ativa (por exemplo, uma caneta ativa) de tal forma que gera um sinal que é detectável pela superfície de toque, onde o sinal pode ser usado pelo dispositivo e / ou uma superfície de toque para distinguir entrada de ferramenta de entrada de toque de usuário. Para determinar que uma ferramenta de entrada é uma ferramenta de entrada "ativa", a superfície de toque pode detectar o contato real da ferramenta de entrada ativa sobre a superfície de toque e / ou detectar quando a ferramenta de entrada ativa está no alcance da superfície de toque (por exemplo, localizado dentro de uma proximidade particular da superfície de toque). Além disso, a superfície de toque pode determinar que a ferramenta de entrada é uma ferramenta de entrada ativa baseada em outra entrada, por exemplo, um contato recente a partir de uma ferramenta de entrada ativa ou uma operação recente de toque do usuário para indicar a utilização futura de uma ferramenta de entrada ativa.

[022] Uma ferramenta de entrada ativa pode incluir uma ponta condutora, um sensor, capacidades de processamento e / ou capacidades de armazenamento. Por exemplo, a ferramenta de entrada ativa pode incluir um sensor e um Circuito Integrado Específico de Aplicação (ASIC) ou outro componente que forneça informações sobre a localização e / ou pressão de contato para a superfície de toque. Uma ferramenta de entrada ativa também pode incluir botões para fazer com que operações sejam executadas, como um botão para apagar conteúdo, um botão para executar operações com o botão esquerdo do mouse ou com o botão direito do mouse e assim por diante. Uma ferramenta de entrada ativa também pode incluir uma bateria ou outra fonte de alimentação.

[023] Além disso, em alguns exemplos, as características de uma entrada tal como uma área e / ou pressão de contato podem ser analisadas para determinar se a entrada satisfaz um ou mais critérios (por exemplo, tem menos do que uma área de contato predeterminada, tem uma forma de contato predeterminada, está associada a uma determinada quantidade de pressão sobre a superfície de toque, etc.). Se o um ou mais critérios forem satisfeitos, então a entrada pode ser determinada como entrada de ferramenta, em vez da entrada de toque do usuário da mão de um usuário. Isto pode permitir que a entrada de ferramentas seja detectada e / ou identificada para vários tipos de objetos não de usuário, tais como um ponteiro passivo ou uma caneta passiva (por exemplo, uma que não gera um sinal detectável).

[024] As técnicas aqui descritas classificam a entrada de toque do usuário ou a entrada de toque diferente da entrada fornecida através da ferramenta de entrada. Por exemplo, as técnicas podem classificar uma entrada de toque fornecida por uma palma da mão como uma entrada de toque acidental (por exemplo, mão forte de um usuário ou mão de escrever que está segurando a ferramenta de entrada). Em outro exemplo, as técnicas podem classificar uma entrada de toque fornecida por um dedo "em repouso" como uma entrada de toque acidental (por exemplo, o usuário pode ter o hábito de descansar ou colocar um dedo sobre a superfície de toque sem intenção de usar o dedo para fornecer entrada útil). Ainda em outro exemplo, as técnicas podem classificar uma entrada de toque fornecida pela mão oposta, ou mais fraca, como uma entrada de toque pretendida (por exemplo, o dedo indicador e o polegar da mão oposta ou mais fraca podem ser utilizados para implementar uma função de zoom pretendida na superfície de toque). Consequentemente, as técnicas aqui descritas implementam uma funcionalidade melhorada para um dispositivo em que um usuário é capaz de proporcionar uma entrada pretendida simultaneamente a uma superfície de toque utilizando tanto (i) uma ferramenta de entrada (por exemplo, uma caneta ativa) e (ii) um ou mais dedos do usuário ou um polegar. Além disso, qualquer entrada de toque acidental (por exemplo, contato a partir de uma palma) pode ser ignorada ou suprimida. Isto permite que o dispositivo funcione de forma mais eficiente em que recursos (por exemplo, recursos de processamento) podem ser conservados como resultado de não ter de processar uma entrada acidental ou em que o dispositivo poder executar múltiplas ações com base em entradas simultâneas. Adicionalmente, ao classificar corretamente uma entrada de toque do usuário, o dispositivo e / ou a superfície de toque podem evitar a execução de uma operação prejudicial com base em um contato acidental ou inadvertido.

[025] Em várias implementações, a classificação pode compreender mais do que uma fase de classificação. Portanto, as técnicas podem usar mais de um classificador para determinar que uma entrada de toque do usuário seja provavelmente uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida. Nestas implementações, uma fase de classificação pode avaliar vários fatores de entrada, em que cada fator de entrada pode estar associado a um peso representativo da importância e / ou influência do fator de entrada em uma pontuação de avaliação para uma fase de classificação individual. Em pelo menos uma implementação adicionalmente discutida aqui, as técnicas podem utilizar um primeiro classificador para avaliar os primeiros fatores de entrada associados à chegada de entradas (Por exemplo, informação de temporização associada à chegada de uma entrada de ferramenta e uma entrada de toque, informação de posição associada à chegada de uma entrada de ferramenta e uma entrada de toque, um número de entradas de toque que chegaram dentro de um período de tempo limite, etc.). Se as técnicas não conseguirem classificar com confiança a entrada de toque do usuário usando o primeiro classificador, as técnicas podem usar um segundo classificador para avaliar os segundos fatores de entrada. Os segundos fatores de entrada podem incluir um ou mais dos primeiros classificadores de entrada (por exemplo, com pesos ajustados) e um ou mais fatores de entrada adicionais associados ao movimento de entradas (por exemplo, informação de direção do movimento de uma entrada de ferramenta e uma entrada de toque, informação de velocidade do movimento de uma entrada de ferramenta e uma entrada de toque, etc.) e/ou uma duração de uma entrada de toque. Se as técnicas ainda são incapazes de classificar com confiança a entrada de toque do usuário usando o segundo classificador, as técnicas podem usar um terceiro classificador onde os pesos usados no segundo classificador são ajustados adicionalmente para que a classificação confiável seja mais provável.

[026] Utilizando o processo de classificação em múltiplas fases (por exemplo, o primeiro classificador e os classificadores subsequentes aqui discutidos), as técnicas podem continuamente, por exemplo, ao longo do tempo, obter e avaliar informação associada a entradas à medida que a informação é detectada. Assim, as técnicas podem fornecer uma avaliação eficiente e confiante que se adapta à medida que as informações adicionais são coletadas.

[027] Dispositivos convencionais e/ou superfícies de toque suprimem automaticamente a entrada de toque do usuário enquanto recebem entrada de uma ferramenta de entrada ativa. Dito de outra forma, nenhuma avaliação da entrada de toque do usuário é realizada para determinar as intenções do usuário e, portanto, o usuário é incapaz de usar tanto a ferramenta de entrada como a entrada de toque do usuário, por exemplo, através de um dedo, para fornecer simultaneamente entrada de ferramenta e entrada de toque de usuário a uma superfície de toque. Em vez disso, se um usuário deseja executar uma operação de toque com um dedo ou uma instrução de toque com um dedo enquanto fornece a entrada de ferramenta através da ferramenta de entrada (por exemplo, escrever uma nota ou uma mensagem), o usuário deve colocar inconvenientemente a ferramenta de entrada para baixo ou pelo menos mover a ferramenta de entrada a uma distância prolongada da superfície de toque, e depois executar a operação de toque com o dedo ou a instrução de toque com o dedo.

[028] De acordo com isto, as técnicas aqui descritas são configuradas para proporcionar ao usuário a oportunidade de proporcionar entrada pretendida simultaneamente classificando a entrada de toque do usuário (por exemplo, entrada de toque do usuário a partir de um dedo) como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida enquanto uma ferramenta de entrada estiver em uso.

[029] Esta breve introdução é fornecida para a conveniência do leitor e não se destina a limitar o âmbito das concretizações, nem as seções do processo. Além disso, as técnicas descritas em detalhe abaixo podem ser implementadas de várias maneiras e em certo número de contextos. Implementações exemplificativas e contextos são fornecidos com referência às figuras a seguir, tal como descrito abaixo em mais detalhe. É para ser apreciado, no entanto, que as seguintes implementações e contextos são apenas exemplos de muitos.

[030] A Figura 1 ilustra um ambiente exemplificativo 100 no qual as técnicas aqui descritas podem ser implementadas. O ambiente 100 inclui um ou mais dispositivos 102 (daqui em diante "o dispositivo 102") configurados para classificar uma entrada de toque do usuário como provavelmente sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida. Por exemplo, o dispositivo 102 pode avaliar uma variedade de fatores de entrada associados a uma entrada de ferramenta e/ou uma entrada de toque do usuário para determinar se as entradas de toque individuais ou um grupo de entradas de toque são não intencionais ou pretendidas. Se uma entrada de toque individual for classificada como pretendida, então o dispositivo 102 pode executar uma ação, tal como uma função de zoom, uma função de peneiramento, e assim por diante. Em contraste, se a entrada de toque individual for classificada como acidental (isto é, inadvertida, acidental, etc.), então a entrada de toque individual pode ser ignorada ou suprimida e nenhuma ação adicional pode ser realizada pelo dispositivo 102.

[031] O dispositivo 102 pode compreender um tablet, um computador portátil, um computador de mesa, um telefone inteligente, um dispositivo de leitura eletrônica, um dispositivo de livro eletrônico, um telefone móvel, um assistente digital pessoal (PDA) um dispositivo de navegação portátil, um dispositivo portátil de jogos, uma consola de jogos, um relógio, um reprodutor de multimídia portátil ou qualquer outro dispositivo eletrônico configurado para receber e processar entradas (por exemplo, entradas de toque, entradas de ferramentas, etc.). Em alguns casos, o dispositivo 102 pode compreender um dispositivo móvel, enquanto que noutros casos o dispositivo 102 pode compreender um dispositivo estacionário.

[032] O dispositivo 102 pode ser equipado com um ou mais processadores 104, memória 106 e uma ou mais superfícies de toque 108 (daqui em diante "a superfície de toque 108"). Embora não ilustrado na Figura 1, o dispositivo 102 pode também incluir ou ser associado a interface (s) de rede, visor (s), alto-falante (s), dispositivo (s) de entrada ou sensor adicional (por exemplo, um mouse, um teclado, um joystick, uma câmera, um microfone, etc.), e/ou outro (s) elemento (s).

[033] O (s) processador (es) 104 pode ser uma unidade de processamento única ou uma série de unidades, cada uma das quais pode incluir múltiplas unidades de processamento diferentes. O (s) processador (es) 104 pode incluir um microprocessador, um microcomputador, um micro-controlador, um processador de sinal digital, uma unidade de processamento central (CPU), uma unidade de processamento gráfico (GPU), etc. Alternativamente, ou, além disso, as técnicas aqui descritas podem ser realizadas, pelo menos em parte, por um ou mais componentes lógicos de hardware. Por exemplo, e sem limitação, os tipos ilustrativos de componentes lógicos de hardware que podem ser utilizados incluem uma Matriz de Porta Programável no Campo (FPGA), Um Circuito Integrado de Aplicação Específica (ASIC), um Produto Padrão de Aplicação Específica (ASSP), uma máquina de estados, um Dispositivo de Lógica Programável Complexa (CPLD), outros circuitos lógicos, um sistema em chip (SoC) e/ou quaisquer outros dispositivos que manipulem sinais com base em instruções operacionais. Entre outras capacidades, os processadores 104 podem ser configurados para buscar e executar instruções legíveis por computador armazenadas na memória 106.

[034] A superfície de contato 108 pode compreender qualquer tipo de dispositivo / digitalizador configurado para detectar a entrada por toque. A detecção pode basear-se em técnicas capacitivas, ópticas ou em qualquer outra técnica de detecção. A superfície de contato 108 pode incluir um sensor tátil para detectar o toque, a pressão e / ou a força (de uma área de contato). Alternativamente, ou adicionalmente, a superfície de toque 108 pode incluir ou ser associada a uma câmara, microfone ou outro sensor (por exemplo, sensor infravermelho) para detectar a proximidade ou o contato de um objeto. Num exemplo, a superfície de contato 108 compreende um dispositivo de toque direto / digitalizador tal como uma tela tátil (tela eletrônica) configurado para apresentar conteúdo. Em outro exemplo, a superfície de contato 108 compreende um dispositivo de toque / digitalizador indireto, tal como uma área de toque (também conhecida como área de rastreio). Para um dispositivo de toque direto (por exemplo, uma tela de toque), uma localização de tela de exibição está diretamente associada à entrada de toque com base no local em que um usuário toca na tela. Em contraste, para um dispositivo de toque indireto (por exemplo, uma área de contato), a entrada de toque pode ter de ser mapeada ou convertida para uma localização correspondente em uma tela de exibição. Embora ilustrado como sendo incluído no dispositivo 102, a superfície de toque 108 pode compreender um dispositivo externo que está ligado ou associado de outro modo ao dispositivo 102, tal como um monitor de tela tátil.

[035] Conforme discutido aqui, uma entrada pode compreender, ou ser associada a, o contato físico. Por exemplo, uma ferramenta de entrada ou um dedo pode tocar fisicamente a superfície de toque 108 em um local particular. Uma entrada pode, alternativamente, compreender ou estar associada a um contato não físico. Por exemplo, pode ser determinado que uma ferramenta de entrada ou um dedo está localizado dentro de uma distância pré-definida e / ou detectável da superfície de contato 108, mas pode realmente não estar em contato físico com a superfície de contato 108. Uma entrada individual corresponde a um contato contínuo (por exemplo, sem ruptura ou brecha no contato) fornecida por um objeto de entrada individual. Assim, uma entrada de toque de um primeiro dedo é um contato enquanto uma entrada de toque de um segundo dedo é um segundo contato. Além disso, um contato maior de uma palma da mão também pode ser considerado uma entrada de toque individual, se não houver quebras ou brechas.

[036] A memória 106 pode incluir funcionalidade de software configurada como um ou mais "módulos". Tal como aqui utilizado, o termo "módulo" pretende representar divisões de exemplo do software para fins de discussão e não se destina a representar qualquer tipo de requisito ou método, forma ou organização requerido. De acordo com isto, enquanto vários "módulos" são discutidos, a sua funcionalidade e/ou funcionalidade semelhante poderiam ser dispostas de forma diferente (por exemplo, combinadas em um número menor de módulos, quebradas em um número maior de módulos, etc.). Além disso, embora certas funções e módulos sejam aqui descritos como sendo implementados por software e / ou firmware executável em um processador, em outras concretizações, qualquer ou todos os módulos podem ser implementados no todo ou em parte por hardware (por exemplo, como um ASIC, uma unidade de processamento especializada, etc.) para executar as funções descritas. Em alguns casos, como funções e/ou módulos são implementados como parte de um sistema operacional. Em outros casos, as funções e/ou módulos são implementados como parte de um controlador de dispositivo (por exemplo, um controlador para uma superfície de toque 108), firmware e assim por diante.

[037] A memória 106 pode incluir um ou uma combinação de mídias legíveis por computador. A mídia legível por computador pode incluir mídia de armazenamento do computador e/ou mídia de comunicação. Os meios de armazenamento por computador incluem os voláteis e não voláteis, meios de armazenamento removíveis e não removíveis implementados em qualquer método ou tecnologia para armazenamento de informações, tais como instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programas ou outros dados. As mídias de armazenamento de computador incluem, mas não estão limitadas à memória de mudança de fase (PRAM), memória estática de acesso aleatório (SRAM), memória dinâmica de acesso aleatório (DRAM), outros tipos de memória de acesso aleatório (RAM), memória só de leitura (ROM), memória de leitura programável apagável eletricamente (EEPROM), memória flash ou outra tecnologia de memória, memória de leitura de disco compacto (CD-ROM), discos versáteis digitais (DVD) ou outro armazenamento óptico, Cassetes magnéticas, fitas magnéticas, armazenamento em disco magnético ou outros dispositivos de armazenamento magnéticos, ou qualquer outro meio de não transmissão que possa ser utilizado para armazenar informações para acesso por um dispositivo computacional.

[038] Em contraste, as mídias de comunicação podem incorporar instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programas ou outros dados em um sinal de dados modulado, tais como ondas portadoras, ou outro mecanismo de transporte. Como aqui definido, meios de armazenamento de computador não incluem meios de comunicação.

[039] Conforme ilustrado na Figura 1, a memória 106 inclui um módulo de classificação 110. O módulo de classificação 110 é configurado para classificar uma entrada de toque do usuário (por exemplo, um contato de toque) como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida. A classificação pode ocorrer enquanto um usuário do dispositivo está fornecendo entrada através da utilização de uma ferramenta de entrada tal como uma caneta ou um ponteiro (por exemplo, uma caneta ativa). Por exemplo, a Figura 1 ilustra que uma primeira mão 112 de um usuário (por exemplo, a mão direita que pode ser a mão forte) está manuseando ou controlando uma ferramenta de entrada 114 enquanto a segunda mão 116 do usuário (por exemplo, a mão esquerda que pode ser a mão mais fraca) também está fornecendo entrada de toque. Naturalmente, em alguns casos, a mão forte pode ser a mão esquerda, enquanto a mão mais fraca pode ser a mão direita, ou um usuário pode não ter uma mão forte ou uma mão fraca (por exemplo, o usuário é ambidestro).

[040] Na Figura 1, a superfície de toque 108 e/ou o dispositivo 102 são / está configurados para determinar se a ferramenta de entrada 114 proporciona ou não uma entrada de ferramenta, como mostrado pela referência 118. Por exemplo, a ferramenta de entrada 114 pode estar fornecendo ativamente entrada de ferramenta quando o usuário está escrevendo uma mensagem ou percorrendo um grupo de fotos. Enquanto a ferramenta de entrada 114 está em uso e fornecendo entrada, a superfície de toque 108 e/ou o dispositivo 102 também podem determinar a entrada de toque do usuário. Em um primeiro exemplo, a entrada de toque do usuário pode ser associada à entrada de uma palma 120 da mão 112 que está controlando a ferramenta de entrada 114. Em um segundo exemplo, a entrada de toque do usuário pode ser associada à entrada de uma parte superior 122 da mão 112 que controla a ferramenta de entrada 114. Esses dois primeiros exemplos de entrada (por exemplo, 120 e 122) são o mais provável contato acidental que pode ocorrer frequentemente em associação com ações do usuário (por exemplo, o usuário pode ter o hábito de colocar uma mão de escrever sobre uma superfície plana ao escrever uma mensagem). Entende-se no contexto deste documento que existem outros exemplos comuns de entrada acidental (por exemplo, um dedo da mão 116 em repouso). Em um terceiro exemplo, a entrada por toque do usuário pode estar associada à entrada a partir do (s) dedo (s) 124 e/ou um polegar 126 da outra mão 116. Em alguns casos, estes dois segundos exemplos de entrada (por exemplo, 124 e 126) podem ser destinados ao contato direcionado para instruir o dispositivo 102 a executar uma determinada ação (por exemplo, uma função de zoom, uma função de panoramização, etc.). Embora duas entradas (por exemplo, 124 e 126) estejam associadas à intenção e/ou instrução do usuário para realizar uma ação, entende-se que mais ou menos dois contatos podem ser associados à intenção e/ou instrução do usuário para executar uma ação.

[041] Por conseguinte, a superfície de toque 108 é configurada para detectar entradas e gerar sinais a serem transmitidos para o dispositivo 102 e o módulo de classificação 110 é configurado para classificar, com base nos sinais retransmitidos, uma entrada de toque do usuário (por exemplo, um de 120, 124 e 126) como sendo uma entrada de toque acidental (por exemplo, 120 ou 122) ou uma entrada de toque pretendida (por exemplo, 124 e 126). Em várias implementações, o módulo de classificação 110 pode usar vários classificadores para determinar que uma entrada de toque seja provavelmente uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida. Por exemplo, um primeiro classificador pode avaliar vários primeiros fatores de entrada e calcular uma primeira pontuação de avaliação do classificador com base em um primeiro conjunto de pesos e um segundo classificador podem avaliar vários segundos fatores de entrada, Por exemplo, incluindo pelo menos um fator de entrada não avaliado no primeiro classificador e calcular uma segunda pontuação de avaliação do classificador baseada em um segundo conjunto de pesos diferente do primeiro conjunto de pesos. As pontuações de avaliação podem ser comparadas com os limiares de confiança de avaliação para assegurar que o módulo de classificação 110 está confiante na sua classificação de uma entrada por toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque pretendida.

[042] Em várias implementações, sensores da superfície de toque 108 são configurados para comunicar dados sobre uma entrada para o módulo de classificação 110. Por exemplo, os sensores podem incluir elementos lógicos e outros (por exemplo, um elemento de temporização) para determinar e definir informações de posição e/ou informação de temporização (por exemplo, uma posição de um contato em um ponto no tempo). Os dados podem ser informados em tempo real ou os dados podem ser relatados de acordo com um programa de notificação periódica (por exemplo, intervalos de dez milissegundos, intervalos de vinte milissegundos, intervalos de trinta milissegundos e assim por diante). Os dados reportados ao módulo de classificação 110 podem incluir a informação de posição e/ou a informação de temporização de vários objetos em contato com a superfície de toque. Como discutido acima, a superfície de toque 108 (por exemplo, ou o dispositivo 102) pode ser configurada para desambiguar entre a entrada de ferramenta e a entrada de toque do usuário (por exemplo, um dedo) ao analisar várias características do contato, como o tamanho da área de contato (por exemplo, uma área de contato com os dedos é normalmente maior do que uma área de contato de caneta). Além disso, a superfície de toque 108 (por exemplo, ou o dispositivo 102) pode ser configurada para desambiguar entre a entrada de ferramenta e a entrada de toque de usuário se a ferramenta de entrada estiver ativa de modo que seja capaz de comunicar sinais (por exemplo, indicando a identificação do usuário) à superfície de toque 108.

[043] A Figura 2 ilustra exemplos de pormenores do dispositivo 102 da Figura 1. Em particular, a Figura 2 ilustra detalhes de um exemplo de implementação do módulo de classificação 110 do dispositivo 102. Neste exemplo de implementação, o módulo de classificação 110 inclui um primeiro classificador 202 (por exemplo, um módulo) e um ou mais classificadores subsequentes 204 (por exemplo, um segundo classificador e um terceiro classificador).

[044] Geralmente, o objetivo do primeiro classificador 202 pode ser fazer uma classificação confiante sobre se uma entrada por toque é pretendida ou acidental relativamente rápida (por exemplo, sem demora ou com atraso limitado) com base na informação disponível. Entretanto, o objetivo do (s) classificador (s) subsequente (s) 204 pode ser fazer uma classificação com certeza, à medida que mais informação, além da que estava disponível para o primeiro classificador (202), se torna disponível. Conforme discutido mais adiante neste documento, o (s) classificador (es) subsequente (s) 204 pode ser utilizado quando o primeiro classificador (202) for incapaz de classificar com segurança uma entrada de contato como sendo intencional ou acidental.

[045] O primeiro classificador 202 e/ou o (s) classificador (s) subsequente (s) 204 podem receber informação associada a entradas (por exemplo, entrada de ferramenta e/ou entrada por toque do usuário) da superfície de toque 108. O primeiro classificador 202 pode ser configurado para avaliar um ou mais fatores de entrada do primeiro classificador, em que cada fator de entrada do primeiro classificador tem um peso associado, como referido por 206. Os fatores de entrada primeiro classificador incluem informação associada a uma chegada de uma entrada na superfície de toque 108 (por exemplo, um contato inicial com a superfície de contato 108). Por exemplo, os fatores de entrada do primeiro classificador podem ser baseados em um ou mais de: Informação de temporização associada a uma chegada de uma entrada, informação de posição associada a uma chegada de uma entrada e/ou um número de entradas que chegou dentro de uma área particular da superfície de toque. Os fatores de entrada podem ser ponderados de modo que fatores de entrada específicos recebam mais importância do que outros ao calcular uma pontuação de avaliação. Por exemplo, um “primeiro” fator de entrada do primeiro classificador pode ter um peso de 0,5, um “segundo” fator de entrada do primeiro classificador pode ter um peso de 0,3 e uma “terceira” entrada do primeiro classificador pode ter um peso de "0,2" de modo que a pontuação de avaliação será calculada como sendo zero, um ou um valor decimal entre zero e um. Embora o exemplo precedente utilize três fatores de entrada, entende-se no contexto deste documento que em algumas fases de classificação podem ser utilizados menos de três fatores de entrada (por exemplo, um ou dois) ou mais do que três fatores de entrada (por exemplo, quatro, cinco, seis, etc.). Utilizando os pesos, o primeiro classificador 202 é configurado para calcular a pontuação de avaliação com base, pelo menos em parte, nas avaliações dos fatores de entrada do primeiro classificador e comparar a pontuação de avaliação do primeiro classificador com um primeiro limiar de confiança do classificador.

[046] Uma avaliação de um fator de entrada individual pode indicar que uma entrada de toque é provavelmente uma de duas alternativas, por exemplo, intencional (por exemplo, um resultado positivo representado pelo valor "um") ou acidental (por exemplo, um resultado negativo representado pelo valor "zero").

[047] Usando os pesos de exemplo do parágrafo anterior, se as avaliações do "primeiro" fator de entrada do primeiro classificador com um peso de "0,5" e o "terceiro" fator de entrada do primeiro classificador com um peso de "0,2" ambos indicam que uma entrada de toque é provavelmente intencional, e a avaliação do segundo fator de entrada do primeiro classificador com um peso de 0,3 indica que uma entrada de toque é provavelmente acidental, então o primeiro classificador 202 calcularia a pontuação de avaliação como sendo "0,7" determinando um montante somado (por exemplo, (0,5 * 1) + (0,2 * 1) + (0,3 * 0)). Se o limiar de confiança do primeiro classificador for "0,8" para entrada de toque intencional e se o limiar de confiança do primeiro classificador for “0,2” para entrada por toque acidental, então o primeiro classificador 202 é incapaz de fazer uma classificação com certeza (por exemplo, a pontuação de avaliação "0,7" não é maior ou igual a "0,8" e o escore de avaliação "0,7" não é menor ou igual a "0,2").

[048] Se, com base na comparação da pontuação de avaliação e do limiar de confiança do primeiro classificador, o primeiro classificador 202 não puder classificar com certeza a entrada de toque, o módulo de classificação 110 pode usar um segundo classificador (por exemplo, um dos classificadores subsequentes 204) para fornecer uma avaliação adicional dos fatores de entrada. Uma vez que o segundo classificador pode ser chamado após o primeiro classificador, por exemplo, em um momento posterior, é provável que haja informação adicional disponível com relação às entradas. Esta informação adicional é frequentemente associada ao movimento de uma entrada e / ou uma duração de uma entrada. Por conseguinte, o segundo classificador pode ser configurado para avaliar um ou mais segundos fatores de entrada, em que cada segundo fator de entrada tem um peso associado, como referido por 208. Os segundos fatores de entrada podem incluir um ou mais dos primeiros fatores de entrada avaliados pelo primeiro classificador. Os segundos fatores de entrada podem ainda incluir pelo menos um novo fator de entrada não avaliado pelo primeiro classificador. Por exemplo, o novo fator (es) de entrada pode ser baseado (s) em um ou mais de: informação de direção associada ao movimento de uma entrada, informação de velocidade associada ao movimento de uma entrada, ou informação de duração de uma entrada (por exemplo, uma duração de curta duração como também discutido aqui). O segundo classificador pode ajustar os pesos para melhorar a classificação e responde por um ou mais novos fatores de entrada. Por exemplo, os pesos associados aos fatores de entrada utilizados pelo primeiro classificador podem ser diminuídos. Utilizando os pesos ajustados, o segundo classificador é configurado para calcular a pontuação de avaliação do segundo classificador com base, pelo menos em parte, nas avaliações dos segundos fatores de entrada e comparar a pontuação de avaliação do segundo classificador com um limiar de confiança do segundo classificador.

[049] Se, com base na comparação, o segundo classificador não puder classificar com certeza a entrada de toque, o módulo de classificação 110 pode usar um terceiro classificador (por exemplo, um dos classificadores subsequentes 204) para avaliar ainda mais a entrada por toque. Em várias implementações, o terceiro classificador avalia os mesmos fatores de entrada avaliados pelo segundo classificador, mas ajusta ainda mais os pesos assim um resultado de classificação confiável é mais provável.

[050] Em várias implementações, o primeiro classificador 202 e o (s) classificador (s) subsequente (s) 204 podem analisar as informações recebidas a partir da superfície de toque 108 à luz de informação contextual armazenada em um armazenamento de dados de informação contextual 210. Por exemplo, a informação contextual pode incluir informação de aplicativo 212 relacionada com um programa ou um aplicativo 214 que está atualmente, ou estava recentemente em execução no dispositivo 102. A informação do aplicativo 212 pode indicar um tipo de aplicativo que está em execução (por exemplo, um aplicativo de jogo, uma aplicativo de processamento de texto, um aplicativo de correio eletrônico, ou qualquer outra categoria de aplicativos), conteúdo que está sendo exibido no momento (por exemplo, conteúdos de vídeo que está sendo exibido, elementos da interface do usuário estão sendo exibidos, etc.), conteúdo do aplicativo que está sendo interagido (por exemplo, um tipo de controle de campo para o qual a entrada está sendo recebida), e assim por diante. Para ilustrar, a informação do aplicativo 212 pode indicar que os usuários do aplicativo podem normalmente utilizar uma entrada de toque de usuário em particular (por exemplo, número particular de contatos, movimento particular de contatos, etc.) para proporcionar uma instrução ou comando pretendido (por exemplo, uma função de zoom). Em algumas implementações, os fatores de entrada selecionados para serem avaliados por um determinado classificador, os pesos correspondentes e/ou os limiares de confiança podem ser determinados de forma variável com base em parte na informação contextual armazenada na base de dados de informação contextual 210.

[051] Em várias implementações, a memória 106 do dispositivo 102 também pode armazenar um módulo de aprendizagem 216. O módulo de aprendizagem 216 pode aprender informação relacionada com a interação de um usuário com o dispositivo 102. Por exemplo, o módulo de aprendizagem 216 pode aprender características sobre as mãos do usuário (por exemplo, um tamanho das pontas dos dedos do usuário, um tamanho de palma, etc.), hábitos de interação do usuário (por exemplo, contato entre a palma e a superfície de toque enquanto escreve um dedo em repouso, etc.) e assim por diante. Estas informações de usuário podem ser armazenadas em um armazenamento de dados de histórico de entradas de usuário 218 e podem ser acessadas e utilizadas para criar uma experiência de usuário personalizada para a superfície de toque 108. Por exemplo, um primeiro usuário pode ter características aprendidas diferentes de um segundo usuário e o dispositivo pode identificar um usuário de modo que possa classificar melhor a entrada do toque baseado nas características aprendidas. Por exemplo, o dispositivo 102 pode identificar um usuário através de credenciais de autenticação (por exemplo, um nome de início de sessão e senha) ou através de reconhecimento ou detecção de uma ferramenta de entrada ativa que identifica o usuário. Em algumas implementações, os fatores de entrada selecionados para serem avaliados por um determinado classificador, os pesos e/ou os limiares de confiança podem ser determinados de forma variável com base na informação armazenada na base de dados de histórico de entradas de usuário 218.

[052] A Figura 3 ilustra um ambiente de exemplo 300, em que o dispositivo 102 está ligado a um fornecedor de serviços 302 através de uma ou mais redes 304. O fornecedor de serviços 302 pode proporcionar um ou mais serviços ao dispositivo 102. O fornecedor de serviços 302 pode incluir um ou mais dispositivos de computação, tal como um ou mais computadores de mesa, computadores portáteis, servidores e semelhantes. Um ou mais dispositivos de computação podem ser configurados em um ambiente de agrupamento, centro de dados, ambiente de computação em nuvem ou uma combinação dos mesmos. Em um exemplo, um ou mais dispositivos de computação fornecem recursos de computação em nuvem, incluindo recursos computacionais, recursos de armazenamento e similares, que operam remotamente para o dispositivo 102.

[053] O provedor de serviços 302 pode incluir módulos, componentes e/ou elementos semelhantes aos incluídos no dispositivo 102, exceto que eles são executados e operados remotamente (por exemplo, através de rede (s) 304). Por exemplo, o provedor de serviços 302 pode estar equipado com um ou mais processadores remotos 306 e memória remota 308 que podem incluir um módulo de classificação remoto 310, um módulo remoto de aprendizagem 312 e/ou um ou mais aplicativos remotos 314. O módulo remoto de classificação 310 e o módulo remoto de aprendizagem 312 do provedor de serviços 302 podem proporcionar recursos ao dispositivo 102 e podem funcionar de forma semelhante ou diferente do módulo de classificação 110 e do módulo de aprendizagem 216 no dispositivo 102.

[054] Uma ou mais redes 304 podem incluir qualquer uma ou uma combinação de vários tipos diferentes de redes, tais como redes celulares, redes sem fios, redes de área local (LAN's), redes de área ampliada (WAN), redes de área pessoal (PAN's) e Internet.

[055] A Figura 4 ilustra um diagrama de exemplo 400 que mostra um fator de entrada exemplificativo que pode ser avaliado e ponderado para contribuir para um cálculo de uma pontuação de avaliação utilizada para classificar uma entrada de toque de usuário como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque intencional. O exemplo de fator de entrada descrito em relação à Figura 4 inclui um tempo de entre chegadas 402. O tempo de entre chegadas 402 pode ser avaliado por um ou mais do primeiro classificador, do segundo classificador e/ou do terceiro classificador.

[056] O tempo de entre chegadas 402 é a diferença de tempo (por exemplo, um valor absoluto) entre (i) um momento em que uma entrada de toque do usuário chega ou é iniciada. Por exemplo, uma entrada de toque da palma 404 no instante t1, e (ii) um momento em que a entrada da ferramenta chega ou é iniciada, por exemplo, uma entrada da ferramenta de entrada 406 no instante t2. Para determinar se o tempo de entre chegadas 402 indica que a entrada de toque do usuário (por exemplo, 404) é provavelmente acidental ou intencional, um classificador do módulo de classificação 110 está configurado para avaliar o tempo de entre chegadas com respeito a um limite de tempo entre chegadas. Por exemplo, uma entrada de toque acidental a partir de uma palma da mão e uma entrada de ferramenta intencional a partir de um ponto da ferramenta de entrada normalmente faz contato com, por exemplo, a superfície de toque 108 dentro de uma quantidade de tempo limite (por exemplo, um segundo, dois segundos, etc.).

[057] Consequentemente, um classificador do módulo de classificação 110 determina o tempo de entre chegadas entre uma entrada de contato do usuário e a entrada de ferramenta e compara o tempo de entre chegadas ao limiar de tempo de entre chegadas. Se o tempo entre chegadas for menor que o limite de tempo entre chegadas, então a avaliação do fator de tempo entre chegadas indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente acidental e o resultado é "zero" (por exemplo, o usuário está descansando a sua palma na superfície de toque 108 enquanto escreve com uma caneta). Em contraste, se o tempo entre chegadas for maior ou igual ao limiar de tempo entre chegadas, então a avaliação do fator de tempo entre chegadas indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente intencional (por exemplo, o usuário provavelmente está usando os dedos em uma mão que não escreve para implementar uma função de zoom como mostrado pela referência 408) e o resultado é "um" que é multiplicado pelo peso correspondente para contribuir para a pontuação de avaliação. A entrada de toque de usuário (por exemplo, 404) pode ocorrer antes da entrada da ferramenta (por exemplo, 406), como mostrado na Figura 4. Alternativamente, a entrada da ferramenta pode ocorrer antes da entrada de toque do usuário.

[058] A Figura 5 ilustra um diagrama de exemplo 500 que mostra outro fator de entrada exemplificativo que pode ser avaliado e ponderado para contribuir para um cálculo de uma pontuação de avaliação utilizada para classificar uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque intencional. O exemplo de fator de entrada descrito em relação à Figura 5 inclui uma distância entre chegadas 502. A distância entre chegadas 502 pode ser avaliada por um ou mais do primeiro classificador, do segundo classificador e/ou do terceiro classificador.

[059] A distância entre chegadas 502 é a diferença de posição (por exemplo, um valor absoluto) entre (i) uma posição em que uma entrada de toque do usuário chega ou é iniciada, por exemplo, uma entrada de toque da palma 504 na posição p1 (por exemplo, isto pode ser um ponto médio de um espaço de contato maior) e (ii) uma posição onde a entrada de ferramenta chega ou é iniciada, por exemplo, uma entrada da ferramenta de entrada 506 na posição p2. Para determinar se a distância de entre chegadas 502 indica que a entrada de toque do usuário (por exemplo, 504) é provavelmente intencional ou acidental, um classificador do módulo de classificação 110 está configurado para avaliar a distância de entre chegadas com respeito a um limite de distância entre chegadas. Por exemplo, uma entrada de toque acidental a partir da palma da mão 504 e uma entrada de ferramenta intencional a partir de um ponto da ferramenta de entrada 506 normalmente fazem contato com, por exemplo, chega na, superfície de toque 108 dentro de um limite de distância entre chegadas (por exemplo, dez centímetros, doze centímetros, etc.). Como exemplo, o limiar de distância entre chegadas pode ser definido com base em um tamanho da superfície de toque (por exemplo, dimensões tais como altura e largura) e/ou um tamanho da mão do usuário.

[060] Consequentemente, um classificador do módulo de classificação 110 determina a distância entre chegadas entre uma entrada de toque do usuário e a entrada de ferramenta e compara a distância entre chegadas ao limiar de distância entre chegadas. Se a distância entre chegadas for menor que o limite de distância entre chegadas, então a avaliação do fator de distância entre chegadas indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente acidental e o resultado é "zero" (por exemplo, o usuário está descansando a sua palma na superfície de toque 108 enquanto escreve com uma caneta). Em contraste, se a distância entre chegadas for maior ou igual ao limiar de distância entre chegadas, então a avaliação do fator de distância entre chegadas indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente intencional (por exemplo, o usuário provavelmente está usando os dedos em uma mão que não escreve para implementar uma função de zoom como mostrado pela referência 508) e o resultado é "um" que é multiplicado pelo peso correspondente para contribuir para a pontuação de avaliação.

[061] A Figura 6 ilustra um diagrama de exemplo 600 que mostra outro fator de entrada exemplificativo que pode ser avaliado e ponderado para contribuir para um cálculo de uma pontuação de avaliação utilizada para classificar uma entrada de toque de usuário como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque intencional. O exemplo de fator de entrada descrito em relação à Figura 6 inclui uma comparação de um número (por exemplo, um agrupamento) de entradas feitas em uma seção particular da superfície de toque 108. O número de entradas pode ser avaliado por um ou mais do primeiro classificador, do segundo classificador e/ou do terceiro classificador.

[062] O número de fatores de entrada de entrada baseia-se na divisão da superfície de contato 108 em pelo menos duas seções. Em várias implementações, um dos classificadores do módulo de classificação 110 determina uma posição horizontal 602 da ferramenta de entrada e divide a superfície de toque em um primeiro lado (por exemplo, o lado esquerdo 604 como mostrado na Figura 6) com base na posição horizontal 602 e um segundo lado (por exemplo, o lado direito 606 como mostrado na Figura 6) com base na posição horizontal 602. A linha pontilhada na Figura 6 mostra a divisão da superfície de toque 108. O classificador pode então determinar uma série de entradas dentro das respectivas seções (por exemplo, quantos contatos estão dentro de uma seção ou quantos contatos são "agrupados" em uma seção). Por exemplo, a Figura 6 ilustra que o lado esquerdo 604 inclui N número de entradas de usuário 608 (1)... 608 (N), onde N é um número inteiro. A Figura 6 ilustra adicionalmente que o lado direito 606 inclui M número de entradas de usuário 610 (1)... 610 (M), onde M é também um número inteiro (por exemplo, N e M podem ser diferentes ou podem ser o mesmo número inteiro). Em relação ao exemplo da Figura 6, as entradas referidas por 608 (1) ... 608 (N) são etiquetadas como entradas intencionais (por exemplo, o usuário introduz intencionalmente uma instrução de zoom) e as entradas referidas por 610 (1)... .610(M) são etiquetadas como entradas não intencionais (por exemplo, o usuário está descansando a palma e/ou uma parte superior de uma mão sobre a superfície de toque 108 e a entrada não é intencional).

[063] Como discutido acima, uma entrada de um dedo individual pode ser considerada uma entrada individual, de modo que se o usuário usa dois dedos, haveria duas entradas, se o usuário usar três dedos haveria três entradas, e assim por diante. Além disso, uma entrada de uma palma pode ser considerada uma entrada individual, também se for contínua.

[064] Depois de determinar o número de entradas, o classificador pode comparar um número de entradas em uma seção (por exemplo, N no lado esquerdo 604) para um número de entradas em outra seção (por exemplo, M no lado direito 606) para determinar uma proporção (N: M), por exemplo, ou vice-versa (M: N). O classificador pode então determinar se a proporção é pelo menos (2:1). Em várias implementações, se uma entrada de toque do usuário (por exemplo, 608 (1)) for avaliada como sendo parte de um agrupamento, por exemplo, se N for igual a dois ou mais na Figura 6, que tem pelo menos duas vezes mais entradas (por exemplo, uma proporção (2:1)) em comparação com outro agrupamento, por exemplo, se M for igual a um ou menos na Figura 6, então o número de entradas de fatores de entrada indica que a entrada de toque do usuário (por exemplo, 608 (1)) é provavelmente intencional, por exemplo, e o resultado é "um" que é multiplicado pelo peso correspondente para contribuir para a pontuação de avaliação. Em contraste, se uma entrada de toque do usuário (por exemplo, 608 (1)) for avaliada como sendo parte de um agrupamento, por exemplo, se 7V = 1 na Figura 6, que não tem pelo menos duas vezes mais entradas em comparação com outro agrupamento, por exemplo, se M = 1 na Figura 6, então o número de entradas de fator de entrada indica que a entrada de toque do usuário (por exemplo, 608 (1)) pode ser acidental, por exemplo, e o resultado desta avaliação é "zero".

[065] A Figura 7 ilustra um diagrama de exemplo 700 que mostra outro fator de entrada exemplificativo que pode ser avaliado e ponderado para contribuir para um cálculo de uma pontuação de avaliação utilizada para classificar uma entrada de toque de usuário como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque intencional. O exemplo de fator de entrada descrito em relação à Figura 7 inclui uma direção de movimento de uma entrada. Uma vez que a informação relativa ao movimento de uma entrada é detectada após o contato inicial, em várias implementações, o fator de entrada de direção de movimento pode ser avaliado por um ou mais do segundo classificador e/ou do terceiro classificador.

[066] A direção de movimento de uma entrada pode ser determinada rastreando a posição detectada da entrada ao longo do tempo (por exemplo, de uma primeira posição para uma segunda posição). Por exemplo, a Figura 7 ilustra que a entrada da ferramenta de entrada, sendo controlada pela mão direita do usuário, se deslocou da posição 702 para a posição 704. Deste modo, a direção do movimento da ferramenta de entrada é referenciada por 706. Adicionalmente, a Figura 7 ilustra que a entrada de toque da palma da mão (por exemplo, uma entrada acidental) se deslocou da posição 708 para a posição 710. Assim, a direção do movimento da palma da mão é referenciada por 712. A Figura 7 ilustra ainda que a entrada por toque do dedo da outra mão (por exemplo, uma entrada intencional) se deslocou da posição 714 para a posição 716. Assim, a direção do movimento do dedo é referenciada por 718.

[067] Para avaliar o fator de entrada da direção do movimento como indicando uma entrada de toque de usuário acidental ou intencional, um classificador do módulo de classificação 110 é configurado para comparar a direção do movimento de uma entrada de toque de usuário (por exemplo, 712 e/ou 718) para a direção do movimento da entrada da ferramenta (por exemplo, 706) para determinar uma diferença. Uma vez que uma entrada acidental, tal como a proporcionada por uma palma, pode frequentemente se mover ao longo ou próxima da mesma direção da ferramenta de entrada (por exemplo, como mostrado por 706 e 712), o classificador pode então comparar ainda a diferença na direção de movimento (por exemplo, entre uma entrada de toque do usuário e uma entrada de ferramenta) para um limiar de diferença de direção (por exemplo, um ângulo particular que separa duas direções tal como cinco graus ou dez graus). Se a comparação adicional determinar que a diferença na direção de movimento é menor que o limiar de diferença de direção (por exemplo, o movimento está na mesma direção ou próximo da mesma direção), então a avaliação do fator de entrada da direção do movimento indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente acidental e o resultado é "zero" (por exemplo, o usuário está descansando sua palma na superfície de toque 108 e movendo a palma enquanto escreve com uma caneta). Em contraste, se a diferença na direção do movimento for maior ou igual ao limiar de diferença de direção, então a avaliação do fator de entrada da direção do movimento indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente intencional (por exemplo, o usuário provavelmente está usando os dedos em uma mão que não escreve para implementar uma função de zoom como mostrado onde a direção do movimento é consideravelmente diferente daquela de uma caneta) e o resultado é "um" que é multiplicado pelo peso correspondente para contribuir para a pontuação de avaliação.

[068] Em várias implementações onde existem várias entradas de toque do usuário, o classificador pode comparar as diferenças na direção dos movimentos das entradas de toque do usuário, em relação à direção de movimento da entrada da ferramenta, e pode determinar qual entrada de contato do usuário tem uma direção de movimento que está mais próxima da direção de movimento da entrada da ferramenta (por exemplo, 706). A entrada de toque do usuário determinada como a mais próxima pode ser determinada como sendo uma entrada de toque acidental (por exemplo, a direção de 712 está mais próxima da direção de 706 quando comparada com a direção de 718). Isto pode ser feito adicionalmente, ou como uma alternativa, à avaliação com base na comparação com o limiar de diferença de direção discutido acima.

[069] A Figura 8 ilustra um diagrama de exemplo 800 que mostra outro fator de entrada exemplificativo que pode ser avaliado e ponderado para contribuir para um cálculo de uma pontuação de avaliação utilizada para classificar uma entrada de toque de usuário como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque intencional. O exemplo de fator de entrada descrito em relação à Figura 8 inclui uma velocidade de movimento de uma entrada. Uma vez que a informação relativa ao movimento de uma entrada é detectada após o contato inicial, em várias implementações, o fator de entrada da velocidade do movimento pode ser avaliado por um ou mais do segundo classificador e/ou do terceiro classificador.

[070] A velocidade de movimento pode ser determinada usando uma mudança de posição (por exemplo, uma distância entre uma primeira posição e uma segunda posição) de uma entrada e uma duração da entrada (por exemplo, uma diferença entre um primeiro momento e um segundo momento). Assim, a velocidade de movimento pode ser calculada como (Ap / At), e pode ser representada por centímetros por milissegundo (cm / ms). Portanto, a velocidade de movimento de uma entrada também pode ser determinada rastreando a posição detectada da entrada ao longo do tempo.

[071] A Figura 8 ilustra que a entrada da ferramenta de entrada, sendo controlada pela mão direita do usuário, se deslocou da posição 802 para a posição 804 (por exemplo, 14 centímetros) e em um período de tempo específico (por exemplo, 500 milissegundos). Assim, a velocidade de movimento da ferramenta de entrada é referenciada por 806. Adicionalmente, a Figura 8 ilustra que a entrada de toque da palma da mão (por exemplo, uma entrada acidental) se deslocou da posição 808 para a posição 810 em um determinado período de tempo. Assim, a velocidade de movimento da palma da mão é referenciada por 812. A Figura 8 ilustra ainda que a entrada de toque do dedo da outra mão (por exemplo, uma entrada pretendida) se deslocou da posição 814 para a posição 816 em um determinado período de tempo. Assim, a velocidade de movimento do dedo é referenciada por 818.

[072] Para avaliar o fator de entrada da velocidade do movimento como indicando uma entrada de toque de usuário acidental ou intencional, um classificador do módulo de classificação 110 é configurado para comparar a velocidade do movimento de uma entrada de toque de usuário (por exemplo, 812 e/ou 818) para a velocidade do movimento da entrada da ferramenta (por exemplo, 806) para determinar uma diferença na velocidade. Uma vez que uma entrada acidental, tal como a proporcionada por uma palma, pode muitas vezes se mover com a mesma velocidade, ou próxima da mesma velocidade, da ferramenta de entrada, o classificador pode comparar a diferença na velocidade de movimento com um limiar de diferença de velocidade (por exemplo, uma velocidade particular que separa duas velocidades tais como dois centímetros por cem milissegundos). Se a diferença na velocidade do movimento for menor que o limiar de diferença de direção (por exemplo, as entradas estão se movendo no mesmo ritmo ou próximas do mesmo ritmo), então a avaliação do fator de entrada da velocidade do movimento indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente acidental e o resultado é "zero" (por exemplo, o usuário está descansando sua palma na superfície de toque 108 e movendo a palma ao mesmo ritmo da caneta na medida que escreve com uma caneta). Em contraste, se a diferença na velocidade do movimento for maior ou igual ao limiar de diferença de velocidade, então a avaliação do fator de entrada da velocidade do movimento indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente intencional (por exemplo, o usuário provavelmente está usando os dedos em uma mão que não escreve para implementar uma função de zoom como mostrado onde a velocidade do movimento é consideravelmente diferente daquela de uma caneta) e o resultado é "um" que é multiplicado pelo peso correspondente para contribuir para a pontuação de avaliação.

[073] Em várias implementações onde existem várias entradas de toque do usuário, o classificador pode comparar as diferenças na velocidade dos movimentos das entradas de toque do usuário, em relação à velocidade de movimento da entrada da ferramenta, e determinar qual entrada de contato do usuário tem uma velocidade de movimento que está mais próxima da velocidade de movimento da entrada da ferramenta (por exemplo, 806). A entrada de toque do usuário determinada como a mais próxima pode ser determinada como sendo uma entrada de toque acidental (por exemplo, 812 está mais próxima a 806 quando comparada a 818). Isto pode ser feito adicionalmente, ou como uma alternativa, à avaliação baseada na comparação com o limiar de diferença de velocidade discutido acima.

[074] A Figura 9 ilustra um diagrama de exemplo 900 que mostra outro fator de entrada exemplificativo que pode ser avaliado e ponderado para contribuir para um cálculo de uma pontuação de avaliação utilizada para classificar uma entrada de toque de usuário como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque intencional. O exemplo de fator de entrada descrito em relação à Figura 9 inclui uma determinação de se uma entrada de toque do usuário faz parte ou não de um grupo de entradas de toque de curta duração. Uma entrada de toque de curta duração é uma onde a duração do contato é menor que um limite de duração (por exemplo, menos de 200 ms, menos de 500 ms, etc.). A determinação de se uma entrada de toque do usuário é ou não parte de um grupo de entradas de toque de curta duração pode ser avaliada pelo segundo classificador e/ou pelo terceiro classificador.

[075] O classificador avalia este fator de entrada primeiro determinando se uma entrada de toque do usuário é de curta duração comparando a duração da entrada de toque com o limite de duração. Em seguida, o classificador pode determinar uma série de entradas de toque de usuário de curta duração que ocorrem durante um período de tempo (por exemplo, dois segundos, cinco segundos, dez segundos, etc.). Por exemplo, a Figura 9 ilustra que a palma da mão que controla a ferramenta de entrada causou K entradas de curta duração 902 (1) ... 902 (K), onde K é um número inteiro. Em seguida, o classificador compara o número AT com um limiar de número de entradas de curta duração e se o número K for maior ou igual ao limiar de número de entradas de curta duração (por exemplo, três, cinco, sete, dez, etc.), então, para entradas de toque individuais (por exemplo, 902 (1) ... 902 (K)) que fazem parte do grupo de entradas de toque de curta duração, o fator de entrada de curta duração indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente acidental, por exemplo, e o resultado dessa avaliação é "zero" (por exemplo, a palma está causando uma série de contatos de curta duração quando o usuário está escrevendo uma mensagem com uma caneta). Em contraste, se o número K for menor que o limiar do número de entradas de curta duração, então, para entradas de toque individuais (por exemplo, 902 (1) ... 902 (K)) que fazem parte do grupo de entradas de toque de curta duração, a avaliação do fator de entrada de curta duração indica que a entrada de toque do usuário é provavelmente uma entrada de toque intencional, por exemplo, e o resultado é "um" o qual é multiplicado pelo peso correspondente para contribuir para a pontuação de avaliação.

[076] As Figuras 10 -13 ilustram processos exemplificativos para empregar as técnicas aqui descritas. Para facilitar a ilustração, os processos exemplificativos são descritos como sendo realizados no ambiente da Figura 1, Figura 2, a Figura 3, ou qualquer combinação das Figuras 1 - 3. Por exemplo, uma ou mais das operações individuais dos processos exemplificativos podem ser realizadas pelo dispositivo 102 e/ou pelo provedor de serviços 302. No entanto, os processos podem ser realizados em outro ambiente e por outros dispositivos também.

[077] Os processos exemplificativos são ilustrados como gráficos de fluxo lógico, cada operação do qual representa uma sequência de operações que podem ser implementadas em hardware, software ou uma combinação dos mesmos. No contexto de software, as operações representam instruções executáveis por computador armazenadas em uma ou mais mídias de armazenamento legíveis por computador que, quando executadas por um ou mais processadores, configuram um dispositivo para executar as operações citadas. Geralmente, instruções executáveis por computador incluem rotinas, programas, objetos, elementos, componentes, estruturas de dados e similares que executam funções particulares ou implementam tipos de dados abstratos particulares. A ordem na qual as operações são descritas não se destina a ser interpretada como uma limitação, e qualquer número das operações descritas pode ser combinado em qualquer ordem e/ou em paralelo para implementar o processo. Além disso, qualquer uma das operações individuais pode ser omitida.

[078] A Figura 10 ilustra um processo exemplificativo 1000 que classifica uma entrada de toque como sendo uma entrada de toque acidental ou uma entrada de toque intencional. Em alguns exemplos, a classificação ocorre quando uma ferramenta de entrada é determinada pelo dispositivo 102 e/ou a superfície de toque estando ativa.

[079] Em 1002, o módulo de classificação 110 recebe informação associada a uma entrada de ferramenta, por exemplo, com base no contato entre uma ferramenta de entrada e uma superfície de toque (por exemplo, o módulo de classificação remota 310 também pode ser utilizado com relação à discussão de qualquer das Figuras 10-13). As informações podem estar associadas à chegada da entrada da ferramenta e/ou movimento da entrada da ferramenta. O módulo de classificação 110, outros componentes do dispositivo 102 ou a superfície de toque 108 podem ser configurados para desambiguar entre a entrada fornecida pela ferramenta de entrada e a entrada de toque fornecida por um usuário (por exemplo, através de dedos, palmas, polegares, uma parte de um braço, etc.) com base na detecção de sinal a partir da ferramenta de entrada e/ou características distintivas entre a entrada da ferramenta e a entrada do usuário.

[080] Em 1004, o módulo de classificação 110 recebe informação associada a uma entrada de toque de usuário, por exemplo, com base no contato entre objetos de usuário (por exemplo, dedos) e a superfície de toque. Conforme discutido acima, as informações podem estar associadas a uma chegada da entrada de toque de usuário e/ou movimento da entrada de toque de usuário.

[081] Em 1006, o módulo de classificação 110 usa classificador (s) para determinar se uma entrada de toque de usuário individual é intencional ou acidental. Por exemplo, o módulo de classificação 110 pode avaliar um ou mais dos fatores de entrada descritos acima em relação às Figuras 4-9 para determinar se uma entrada de toque de usuário é intencional ou acidental.

[082] Na decisão 1008, a classificação determina se a entrada de toque do usuário é intencional. Se o módulo de classificação 110 determinar que a entrada de toque do usuário é intencional ("Sim"), então o processo prossegue para 1010 onde o dispositivo 102 processa a entrada de toque do usuário e implementa uma ação de resposta (por exemplo, o dispositivo 102 implementa uma função de zoom em resposta ao recebimento de uma instrução de zoom).

[083] Na decisão 1008, se o módulo de classificação 110 determinar que a entrada de toque do usuário é acidental ("Não"), então o processo prossegue para 1012 onde o dispositivo 102 ignora a entrada de toque do usuário.

[084] A Figura 11 ilustra um processo exemplificativo 1100 que implementa um primeiro estágio de classificação de uma classificação em várias fases. O processo exemplificativo 1100 pode ser implementado em associação com a operação 1006 do exemplo do processo 1000 da Figura 10.

[085] Em 1102, o primeiro classificador 202 determina ou acessa os primeiros fatores de entrada e estabelece pesos para os primeiros fatores de entrada. Em várias implementações, os primeiros fatores de entrada do classificador incluem informação associada a uma chegada de uma entrada na superfície de toque 108. Em um exemplo, os primeiros fatores de entrada do classificador podem incluir o fator de tempo de entre chegadas discutido em relação à Figura 4 e o fator de distância entre chegadas discutido em relação à Figura 5. Em outro exemplo, os fatores de entrada do primeiro classificador podem incluir o fator de tempo entre chegadas, o fator de distância entre chegadas e o número (por exemplo, um agrupamento) de entradas discutidas a respeito da Figura 6.

[086] Em 1104, o primeiro classificador 202 avalia a informação recebida associada à entrada de ferramenta e a entrada de toque do usuário para determinar se um fator de entrada de primeiro classificador individual indica uma entrada de toque pretendida ou uma entrada de toque acidental. Por exemplo, como parte da avaliação, o primeiro classificador pode determinar um tempo de entre chegadas e comparar o tempo de entre chegadas determinado com um limiar de tempo entre chegadas tal como discutido acima com relação à Figura 4. Em outro exemplo, como parte da avaliação, o primeiro classificador pode determinar uma distância entre chegadas e comparar a distância entre chegadas determinada a um limiar de distância entre chegadas tal como discutido acima em relação à Figura 5. Ainda em outro exemplo, como parte da avaliação, o primeiro classificador pode comparar uma série de entradas em uma primeira seção de uma superfície de toque com uma série de entradas em uma segunda seção da interface de toque para determinar se uma proporção é de pelo menos (2:1) como discutido acima com respeito à Figura 6.

[087] Em 1106, o primeiro classificador 202 calcula uma primeira pontuação de avaliação de classificador com base nas avaliações. O primeiro classificador usa os pesos para calcular a pontuação da avaliação do primeiro classificador. Por exemplo, o fator de tempo entre chegadas pode estar associado a um primeiro peso (por exemplo, "0,6"), o fator de distância entre chegadas pode estar associado a um segundo peso (por exemplo, "0,2"), e o fator do número (por exemplo, um agrupamento) de contatos pode ser associado a um terceiro peso (por exemplo, "0,2"), onde os pesos somam-se ao valor um de modo que a pontuação de avaliação do primeiro classificador será calculada para ser zero, um ou um valor decimal entre zero e um.

[088] Na decisão 1108, o primeiro classificador 202 determina se a primeira pontuação de avaliação do classificador satisfaz um limiar de confiança do primeiro classificador. Se a resposta em 1108 for "Sim", então o processo prossegue para 1110 onde o primeiro classificador classifica com segurança a entrada de toque do usuário como uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental. Se a resposta em 1108 for "Não", então o processo prossegue para 1112 onde o módulo de classificação 110 decide utilizar um classificador subsequente para promover o processo de classificação (por exemplo, o processo passa para uma fase subsequente, por exemplo, o processo exemplificativo 1200 da Figura 12, porque o primeiro classificador foi incapaz de classificar com segurança a entrada de toque do usuário).

[089] Em várias implementações, o primeiro classificador pode ter um limiar de confiança do primeiro classificador para uma entrada intencional (por exemplo, "0,79") e outro limiar de confiança do primeiro classificador para uma entrada acidental (por exemplo, "0,41"). Para ilustrar um primeiro exemplo usando os pesos de exemplo de 1106, se o fator de tempo entre chegadas e o fator de número de entradas forem avaliados para indicar uma probabilidade de que a entrada de toque de usuário foi intencional, e se o fator de distância entre chegadas for avaliado para indicar uma probabilidade de que a entrada de toque do usuário foi acidental, então a primeira pontuação de avaliação do classificador seria "0,8" (por exemplo, (0,6) * 1 + (0,2) * 1 + (0,2) * 0). Uma vez que a pontuação de avaliação calculada satisfaz (por exemplo, é maior ou igual a) o limiar de confiança do primeiro classificador para uma entrada pretendida (por exemplo, "0,79"), então o primeiro classificador pode classificar com confiança a entrada de toque do usuário como uma entrada de toque pretendida.

[090] Para ilustrar um segundo exemplo usando os pesos de exemplo de 1106, se o fator de tempo entre chegadas indicar uma probabilidade que a entrada de toque do usuário foi acidental, e se o fator de distância entre chegadas e o fator do número de entradas forem avaliados para indicar uma probabilidade que a entrada de toque do usuário foi intencional, então a pontuação de avaliação do primeiro classificador seria "0,4" (por exemplo, (0.6) *0 + (0.2) * 1 + (0.2) * 1). Esta pontuação de avaliação calculada satisfaz também (por exemplo, é maior ou igual a) o limiar de confiança do primeiro classificador para uma entrada pretendida (por exemplo, "0,41"), então o primeiro classificador pode classificar com confiança a entrada de toque do usuário como uma entrada de toque pretendida.

[091] Em contraste, se a primeira pontuação de avaliação do classificador cair entre "0,41" e "0,79" (por exemplo, os limiares utilizados nos exemplos anteriores), então a classificação segura não pode ser feita pelo primeiro classificador.

[092] Conforme discutido acima, os pesos e/ou os limiares de confiança podem ser ajustados de modo variável de modo que possam ser treinados e/ou ajustados com base na entrada do usuário individual ou em um grupo de entradas dos usuários (por exemplo, uma amostra maior da população).

[093] A Figura 12 ilustra um processo exemplificativo para implementar uma segunda fase de classificação de uma classificação em várias fases, se a primeira fase de classificação não conseguir classificar com segurança uma entrada por toque. O processo de exemplo 1200 pode ser implementado em associação com a operação 1112 do processo de exemplo 1100 da Figura 11.

[094] Em 1202, um segundo classificador (por exemplo, um dos classificadores subsequentes 204) determina ou acessa os fatores de entrada do segundo classificador e estabelece pesos para os fatores de entrada do segundo classificador. Em várias implementações, os fatores de entrada do segundo classificador podem incluir um ou mais dos fatores de entrada do primeiro classificador. Os fatores de entrada do segundo classificador também incluem pelo menos um novo fator de entrada com base no movimento de entradas. Em um exemplo, os fatores de entrada do segundo classificador podem incluir um fator de direção discutido acima com relação à Figura 7. Em outro exemplo, os fatores de entrada do segundo classificador podem incluir um fator de velocidade discutido acima a respeito da Figura 8. Ainda em outro exemplo, os fatores de entrada do segundo classificador podem incluir o fator de duração breve como discutido acima em relação à Figura 9. Assim, os fatores de entrada do segundo classificador podem incluir várias combinações de fatores de entrada como discutido acima em relação às Figuras 4-9. Em alguns cenários exemplificativos, se um primeiro fator de entrada do classificador também estiver sendo avaliado como um segundo fator de entrada do classificador, então o peso correspondente é diminuído para reduzir a sua importância e influenciar uma contribuição para a pontuação de avaliação do segundo classificador. Por outro lado, um novo fator de entrada (por exemplo, fator de diferença de direção ou fator de diferença de velocidade) pode ter mais importância e influência na contribuição para a pontuação de avaliação do segundo classificador.

[095] Em 1204, o segundo classificador avalia a informação recebida (por exemplo, isto pode incluir informação previamente recebida e nova informação recebida após o início ou a conclusão da primeira classificação no processo 1100) associada à entrada de ferramenta e a entrada de toque do usuário para determinar se um fator de entrada do segundo classificador individual indica uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental. Por exemplo, como parte da avaliação, o segundo classificador pode determinar uma diferença na direção e comparar a diferença determinada na direção a um limiar de diferença de direção como discutido acima a respeito da Figura 7. Em outro exemplo, como parte da avaliação, o segundo classificador pode determinar uma diferença de velocidade e comparar a diferença determinada na velocidade com um limiar de diferença de velocidade como discutido acima em relação à Figura 8. Ainda em outro exemplo, como parte da avaliação, o segundo classificador pode comparar um número de entradas de curta duração com um limiar de uma série de entradas de curta duração como discutido acima em relação à Figura 9.

[096] Em alguns casos, o segundo classificador pode não precisar reavaliar um fator de entrada que foi avaliado pelo primeiro classificador, mas o segundo classificador pode ajustar seu peso correspondente para ser usado em um cálculo de pontuação de avaliação.

[097] Em 1206, o segundo classificador calcula uma segunda pontuação de avaliação do classificador com base nas avaliações. O segundo classificador usa os pesos para calcular a pontuação da avaliação do segundo classificador. Por exemplo, um primeiro peso associado ao fator de tempo entre chegadas pode ser "0,3", um valor diminuído em comparação com o usado como um exemplo no processo 1100. Continuando este exemplo, um segundo peso associado ao fator de distância entre chegadas pode ser "0,1", também um valor diminuído em comparação com o usado como um exemplo no processo 1100. Continuando este exemplo, um peso associado ao número de fatores de entrada pode deixar de existir porque o número de fatores de entrada não pode ser utilizado pelo segundo classificador. Seguindo em frente, um terceiro peso associado ao fator de direção pode ser "0,4" e um quarto peso associado ao fator de velocidade pode ser "0,2" (por exemplo, os quatro pesos adicionam-se novamente a um). A segunda pontuação de avaliação do classificador pode ser calculada de forma semelhante aos exemplos fornecidos acima, por exemplo, multiplicar o resultado de uma avaliação (por exemplo, zero indicando acidental ou um indicando intencional) vezes um peso correspondente ao segundo classificador, e somar as contribuições de cada um dos fatores de entrada do segundo classificador.

[098] Na decisão 1208, o segundo classificador determina se a pontuação de avaliação do segundo classificador satisfaz um limiar de confiança do segundo classificador. Se a resposta em 1208 for "Sim", então o processo prossegue para 1210 onde o segundo classificador classifica com segurança a entrada de toque do usuário como uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental. Se a resposta em 1208 for "Não", então o processo prossegue para 1212 onde o módulo de classificação 110 decide utilizar um classificador subsequente para promover o processo de classificação (por exemplo, o processo passa para uma fase subsequente, por exemplo, o processo exemplificativo 1300 da Figura 13, porque o primeiro classificador Fe o segundo classificador foram ambos incapazes de classificar com segurança a entrada de toque do usuário).

[099] O segundo classificador pode também ter um limite de confiança do segundo classificador para uma entrada intencional e outro limite de confiança do segundo classificador para uma entrada acidental. Os limiares de confiança do segundo classificador podem ser iguais ou diferentes dos limiares de confiança do primeiro classificador.

[0100] A Figura 13 ilustra um processo exemplificativo 1300 que implementa uma terceira fase de classificação de uma classificação em várias fases, se a primeira fase de classificação e a segunda fase de classificação não conseguirem classificar com segurança uma entrada por toque. O processo exemplificativo 1300 pode ser implementado em associação com a operação 1212 do processo exemplificativo 1200 da Figura 12.

[0101] Em 1302, um terceiro classificador (por exemplo, um dos classificadores subsequentes 204) ajusta os pesos utilizados pelo segundo classificador para os fatores de entrada do segundo classificador. Em várias implementações, o terceiro classificador não introduz quaisquer novos fatores de entrada em comparação com os utilizados pelo segundo classificador. Em vez disso, o terceiro classificador aumenta os pesos para os fatores de entrada associados ao movimento (por exemplo, um fator de direção e/ou um fator de velocidade) e diminui os pesos para os fatores de entrada associados à chegada (por exemplo, fator de tempo entre chegadas e fator de distância entre chegadas).

[0102] Em 1304, o terceiro classificador avalia a informação recebida (por exemplo, isto pode incluir informação previamente recebida e nova informação recebida após o início ou a conclusão da segunda classificação no processo 1200) associada à entrada de ferramenta e a entrada do usuário para determinar se um fator de entrada do terceiro classificador individual indica uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental. Em alguns casos, o terceiro classificador pode não precisar reavaliar um fator de entrada que foi avaliado pelo primeiro classificador ou pelo segundo classificador.

[0103] Em 1306, o terceiro classificador calcula uma pontuação de avaliação de um terceiro classificador com base nas avaliações. O terceiro classificador usa os pesos ajustados para calcular a pontuação de avaliação do terceiro classificador.

[0104] Na decisão 1308, o terceiro classificador determina se a pontuação de avaliação do terceiro classificador satisfaz um limiar de confiança do terceiro classificador. Se a resposta em 1308 for "Sim", então o processo prossegue para 1310 onde o terceiro classificador classifica com segurança a entrada de toque do usuário como uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental. Se a resposta em 1308 for "Não", então o processo prossegue para 1312 onde o módulo de classificação 110 determina que a classificação é inconclusiva e Implementa um modo de manipulação padrão com relação à entrada de toque do usuário (por exemplo, suprime automaticamente a entrada de toque do usuário, fornece uma notificação ao usuário indicando uma entrada de toque não classificada, etc.).

[0105] O terceiro classificador pode também ter um limite de confiança do terceiro classificador para uma entrada intencional e outro limite de confiança do terceiro classificador para uma entrada acidental. Os limiares de confiança do terceiro classificador podem ser iguais ou diferentes dos limiares de confiança do primeiro ou segundo classificador.

CONCLUSÃO

[0106] Embora exemplos e/ou implementações tenham sido descritas em linguagem específica para características estruturais e / ou atos metodológicos, deve ser entendido que a descrição não está necessariamente limitada às características ou atos específicos descritos. Em vez disso, as características e atos específicos são aqui revelados como formas ilustrativas de implementação dos exemplos e / ou implementações.

CLÁUSULAS EXEMPLIFICATIVAS

[0107] Exemplo A, um sistema (por exemplo, um dispositivo 102) compreendendo: Uma superfície de toque configurada para receber uma pluralidade de entradas incluindo pelo menos uma entrada de ferramenta associada a uma ferramenta de entrada e uma entrada de toque do usuário; um ou mais processadores acoplados de forma comunicativa à superfície de toque; memória acoplada comunicativamente ao um ou mais processadores; um módulo de classificação armazenado na memória e executável por um ou mais processadores para: implementar um primeiro classificador para avaliar informações associadas à entrada da ferramenta e a entrada de toque do usuário para determinar se a entrada de toque do usuário é uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental, em que a informação avaliada está associada a uma chegada da entrada da ferramenta em relação a uma chegada da entrada de toque do usuário; e em resposta ao primeiro classificador sendo incapaz de determinar se a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque acidental, implementar pelo menos um classificador subsequente para avaliar informações adicionais para determinar se a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque acidental, Em que a informação adicional avaliada está associada a um movimento da entrada da ferramenta em relação a um movimento da entrada de toque do usuário.

[0108] Exemplo B, o sistema do Exemplo A, em que: A ferramenta de entrada compreende uma caneta ativa ou um ponteiro ativo configurado para gerar um sinal que é detectável pela superfície de toque e que é utilizável pela superfície de toque para distinguir entre a entrada da ferramenta e a entrada de toque do usuário; e a entrada de toque do usuário é baseada no contato de um dedo ou uma palma de uma mão de um usuário.

[0109] Exemplo C, o sistema do Exemplo A ou do Exemplo B, em que o primeiro classificador avalia a informação para determinar um tempo entre chegadas entre um momento em que a entrada da ferramenta chega à superfície de toque e um momento em que a entrada de toque do usuário chega à superfície de toque.

[0110] Exemplo D, o sistema do Exemplo C, em que: se o tempo de entre chegadas for menor que um limiar de tempo de entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação do primeiro classificador indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque acidental; e se o tempo entre chegadas for maior ou igual ao limiar de tempo entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação do primeiro classificador indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional.

[0111] Exemplo E, o sistema de qualquer um do Exemplo A até o Exemplo D, em que o primeiro classificador avalia a informação para determinar um tempo entre chegadas entre uma posição onde a entrada da ferramenta chega à superfície de toque e uma posição onde a entrada de toque do usuário chega à superfície de toque.

[0112] Exemplo F, o sistema do Exemplo E, em que: se a distância de entre chegadas for menor que um limiar de distância de entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação do primeiro classificador indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque acidental; e se a distância entre chegadas for maior ou igual ao limiar de distância entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação do primeiro classificador indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional.

[0113] Exemplo G, o sistema de qualquer um dos Exemplos A até o Exemplo F, em que pelo menos um classificador subsequente avalia as informações adicionais para determinar uma diferença entre uma direção de movimento da entrada da ferramenta e uma direção de movimento da entrada de toque do usuário.

[0114] Exemplo H, o sistema do Exemplo G, em que: Se a diferença for inferior a um limiar de diferença de direção, então pelo menos parte da avaliação de pelo menos um classificador subsequente indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque acidental; e se a diferença for maior ou igual ao limiar de diferença de direção, então pelo menos parte da avaliação de pelo menos um classificador subsequente indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional.

[0115] Exemplo I, o sistema de qualquer um dos Exemplos A até o Exemplo H, em que pelo menos um classificador subsequente avalia as informações adicionais para determinar uma diferença entre uma velocidade de movimento da entrada da ferramenta e uma velocidade de movimento da entrada de toque do usuário.

[0116] Exemplo J, o sistema do Exemplo I, em que: se a diferença for inferior a um limiar de diferença de velocidade, então pelo menos parte da avaliação de pelo menos um classificador subsequente indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque acidental; e se a diferença for maior ou igual ao limiar de diferença de velocidade, então pelo menos parte da avaliação de pelo menos um classificador subsequente indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional.

[0117] Enquanto o Exemplo A até o Exemplo J são descritos acima em relação a um sistema, entende-se no contexto deste documento que o conteúdo do Exemplo A até o Exemplo J também pode ser implementado como um método e / ou através de um ou mais meios de armazenamento de computador armazenando instruções legíveis por computador.

[0118] Exemplo K, um método compreendendo: Determinar que uma primeira entrada de uma pluralidade de entradas recebidas simultaneamente em uma superfície de toque está associada a uma ferramenta de entrada ativa; determinar que pelo menos uma segunda entrada da pluralidade de entradas está associada ao toque do usuário; e avaliação, por um ou mais processadores, de pelo menos um fator associado à primeira entrada e a segunda entrada para classificar a segunda entrada como uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental.

[0119] Exemplo L, o método do Exemplo K, em que pelo menos um fator compreende pelo menos um primeiro fator que está associado a uma chegada da primeira entrada relativa a uma chegada da segunda entrada, e o método compreende ainda: Calcular uma pontuação de avaliação com base, pelo menos em parte, na avaliação de pelo menos um primeiro fator; comparando a pontuação de avaliação a pelo menos um limiar de confiança; se, com base na comparação, a pontuação de avaliação satisfaz pelo menos um limiar de confiança, classificando a segunda entrada como a entrada de toque intencional ou a entrada de toque acidental; e se, com base na comparação, a pontuação de avaliação não satisfaz pelo menos um limiar de confiança, avaliando pelo menos um segundo fator associado à primeira entrada e a segunda entrada, estando pelo menos um segundo fator associado a um movimento da primeira entrada em relação a um movimento da segunda entrada.

[0120] Exemplo M, o método do Exemplo K ou Exemplo L, em que pelo menos um fator está associado a uma determinação de uma distância entre chegadas entre uma posição onde a primeira entrada chega à superfície de toque e uma posição onde a segunda entrada chega à superfície de toque.

[0121] Exemplo N, o método do Exemplo K ou Exemplo L, em que pelo menos um fator está associado a uma determinação de uma distância entre chegadas entre uma posição onde a primeira entrada chega à superfície de toque e uma posição onde a segunda entrada chega à superfície de toque.

[0122] Exemplo O, o método de qualquer um do Exemplo K até o Exemplo N, em que pelo menos um fator está associado a uma determinação de uma diferença entre uma direção de movimento da primeira entrada e uma direção de movimento da segunda entrada.

[0123] Exemplo P, o método de qualquer um do Exemplo K até o Exemplo O, em que pelo menos um fator está associado a uma determinação de uma diferença entre uma velocidade de movimento da primeira entrada e uma velocidade de movimento da segunda entrada.

[0124] Exemplo Q, o método de qualquer um do Exemplo K até ao Exemplo P em que o pelo menos um fator está associado a uma primeira determinação de um primeiro número de entradas em uma primeira seção da superfície de toque relativamente a uma segunda determinação de um segundo número de entradas em uma segunda seção da superfície de toque.

[0125] Exemplo R, o método de qualquer um do Exemplo K até o Exemplo Q, em que pelo menos um fator está associado a uma determinação de um número de entradas de curta duração.

[0126] Exemplo S, o método de qualquer um do Exemplo K até o Exemplo R, em que: a ferramenta de entrada compreende uma caneta ativa ou um ponteiro ativo configurado para gerar um sinal que é detectável pela superfície de toque e que é utilizável pela superfície de toque para distinguir entre a primeira entrada e a segunda entrada; e a segunda entrada é baseada no contato de um dedo ou uma palma de uma mão de um usuário.

[0127] Enquanto do Exemplo K até o Exemplo S são descritos acima com relação a um método, entende-se no contexto deste documento que o conteúdo do Exemplo K até o Exemplo S também pode ser implementado como um sistema (por exemplo, um dispositivo) e/ou via um ou mais meios de armazenamento de computador armazenando instruções legíveis por computador.

[0128] Exemplo T, um ou mais meios de armazenamento de computador que armazenam instruções legíveis por computador que, quando executadas por um ou mais processadores, configuram um dispositivo para executar operações compreendendo: Implementar um primeiro classificador para avaliar uma pluralidade de fatores do primeiro classificador associados a uma entrada de ferramenta e uma entrada de toque, a pluralidade de fatores do primeiro classificador para classificar a entrada de toque como sendo uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental, em que cada fator do primeiro classificador da pluralidade de fatores do primeiro classificador tem um peso correspondente para calcular uma pontuação de avaliação; determinando, com base, pelo menos em parte, na pontuação de avaliação, que o primeiro classificador é incapaz de classificar com segurança a entrada de toque como sendo a entrada de toque intencional ou a entrada de toque acidental; e implementar um classificador subsequente para avaliar uma pluralidade de segundos fatores de classificador associados à entrada de ferramenta e a entrada de toque, em que a pluralidade de fatores do segundo classificador inclui pelo menos um fator do primeiro classificador com um peso correspondente ajustado para diminuir a influência de uma pontuação de avaliação de pelo menos um fator do primeiro classificador durante a implementação do classificador subsequente.

[0129] Exemplo U, um ou mais meios de armazenamento de computador do Exemplo T, em que: um ou mais fatores do primeiro classificador da pluralidade de fatores do primeiro classificador são baseados, pelo menos em parte, em uma chegada da entrada de ferramenta em relação a uma chegada da entrada de toque; um ou mais fatores do segundo classificador da pluralidade de fatores do segundo classificador se baseiam, pelo menos em parte, no movimento da entrada de ferramenta em relação ao movimento da entrada de toque; e os pesos correspondentes são definidos com base, pelo menos em parte, nas informações de entrada do usuário aprendidas.

[0130] Exemplo V, um ou mais meios de armazenamento de computador do Exemplo T, ou Exemplo U, em que: a ferramenta de entrada compreende uma caneta ativa ou um ponteiro ativo configurado para gerar um sinal que é detectável por uma superfície de toque e que é utilizável pela superfície de toque para distinguir entre a entrada de ferramenta e a entrada de toque; e a entrada de toque é baseada no contato de um dedo ou uma palma de uma mão de um usuário.

[0131] Enquanto do Exemplo T até o Exemplo V são descritos acima com relação a um ou mais meios de armazenamento de computador, entende-se no contexto deste documento que o conteúdo do Exemplo T até o Exemplo V também pode ser implementado como um sistema (por exemplo, um dispositivo) e/ou via um método.

[0132] Exemplo W, um sistema (por exemplo, um dispositivo 102) compreendendo: Meios para receber uma pluralidade de entradas incluindo pelo menos uma entrada de ferramenta associada a uma ferramenta de entrada e uma entrada de toque do usuário; meios para avaliar informação associada à entrada de ferramenta e a entrada de toque do usuário para determinar se a entrada de toque do usuário é uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque acidental, em que a informação avaliada está associada a uma chegada da entrada da ferramenta em relação a uma chegada da entrada de toque do usuário; e em resposta aos meios sendo incapazes de determinar se a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque acidental com base na informação avaliada, meios para avaliar informação adicional para determinar se a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque acidental, em que a informação adicional avaliada está associada a um movimento da entrada de ferramenta em relação a um movimento da entrada de toque do usuário.

[0133] Exemplo X, o sistema do Exemplo W, em que: a ferramenta de entrada compreende uma caneta ativa ou um ponteiro ativo configurado para gerar um sinal que é detectável pela superfície de toque e que é utilizável pela superfície de toque para distinguir entre a entrada da ferramenta e a entrada de toque do usuário; e a entrada de toque do usuário é baseada no contato de um dedo ou uma palma de uma mão de um usuário.

[0134] Exemplo Y, o sistema do Exemplo W ou do Exemplo X, em que os meios avaliam a informação para determinar um tempo entre chegadas entre um momento em que a entrada da ferramenta chega à superfície de toque e um momento em que a entrada de toque do usuário chega à superfície de toque.

[0135] Exemplo Z, o sistema do Exemplo Y, em que: se o tempo de entre chegadas for menor que um limiar de tempo de entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque acidental; e se o tempo entre chegadas for maior ou igual ao limiar de tempo entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional.

[0136] Exemplo AA, o sistema de qualquer um do Exemplo W até o Exemplo Z, em que os meios avaliam a informação para determinar um tempo entre chegadas entre uma posição onde a entrada da ferramenta chega à superfície de toque e uma posição onde a entrada de toque do usuário chega à superfície de toque.

[0137] Exemplo BB, o sistema do Exemplo AA, em que: se a distância de entre chegadas for menor que um limiar de distância de entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque acidental; e se a distância entre chegadas for maior ou igual ao limiar de distância entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional.

[0138] Exemplo CC, o sistema de qualquer um dos Exemplos W até o Exemplo BB, em que os meios avaliam as informações adicionais para determinar uma diferença entre uma direção de movimento da entrada da ferramenta e uma direção de movimento da entrada de toque do usuário.

[0139] Exemplo DD, o sistema do Exemplo CC, em que: se a diferença for menor que um limiar de diferença de direção, então pelo menos parte da avaliação indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque acidental; e se a diferença for maior ou igual ao limiar de diferença de direção, então pelo menos parte da avaliação indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional.

[0140] Exemplo EE, o sistema de qualquer um dos Exemplos W até o Exemplo DD, em que os meios avaliam as informações adicionais para determinar uma diferença entre uma velocidade de movimento da entrada da ferramenta e uma velocidade de movimento da entrada de toque do usuário.

[0141] Exemplo FF, o sistema do Exemplo EE, em que: se a diferença for menor que um limiar de diferença de velocidade, então pelo menos parte da avaliação indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque acidental; e se a diferença for maior ou igual ao limiar de diferença de velocidade, então pelo menos parte da avaliação indica que a entrada de toque do usuário é a entrada de toque intencional.

Claims (13)

1. Sistema (102) compreendendo: uma superfície de toque (108) configurada para receber uma pluralidade de entradas incluindo pelo menos uma entrada de ferramenta associada a uma ferramenta de entrada e uma entrada de toque de usuário; um ou mais processadores (104) acoplados de forma comunicativa à superfície de toque (108); memória (106) acoplada comunicativamente ao um ou mais processadores (104); um módulo de classificação (110) armazenado na memória (106) e executável pelo um ou mais processadores (104) para: implementar um primeiro classificador (202) para avaliar informações associadas a uma chegada da entrada de ferramenta em relação a uma chegada da entrada de toque de usuário e para determinar se a entrada de toque de usuário é uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque não intencional com base nas informações avaliadas; e em resposta ao primeiro classificador (202) ser incapaz de determinar com segurança se a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional, implementar um segundo classificador (204) para determinar se a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional, caracterizado pelo fato de que o segundo classificador (204) é configurado para avaliar informações adicionais associadas a um movimento da entrada de ferramenta em relação a um movimento da entrada de toque de usuário para determinar se a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base nas informações adicionais analisadas; em que as informações adicionais incluem uma pluralidade de fatores de segundo classificador (208) e cada um dos fatores de segundo classificador (208) tem um peso correspondente para calcular uma segunda pontuação de avaliação de classificador, em que o módulo de classificação (110) é ainda configurado para: em resposta ao segundo classificador (204) ser incapaz de determinar com segurança se a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional, implementar um terceiro classificador (204) para ajustar os pesos usados para calcular a segunda pontuação de avaliação de classificador e determinar se a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base em uma terceira pontuação de avaliação de classificador calculada usando os pesos ajustados.

2. Sistema (102), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as informações incluem uma pluralidade de fatores de primeiro classificador (206) e os fatores de segundo classificador (208) incluem um ou mais dos fatores de primeiro classificador (206).

3. Sistema (102), de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que cada um dos fatores de primeiro classificador (206) tem um peso correspondente para calcular uma primeira pontuação de avaliação de classificador e um fator do primeiro classificador (206) que está incluído nos fatores de segundo classificador (208) tem um valor de peso diminuído em comparação ao seu peso original, no cálculo da segunda pontuação de avaliação de classificador.

4. Sistema (102), de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 3, caracterizado pelo fato de que: o primeiro classificador (202) avalia as informações para determinar um tempo de entre chegadas entre um momento quando a entrada de ferramenta chega à superfície de toque (108) e um momento quando a entrada de toque de usuário chega à superfície de toque (108); se o tempo de entre chegadas for menor do que um limiar de tempo de entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação do primeiro classificador (202) indica que a entrada de toque de usuário é a entrada de toque não intencional; e se o tempo de entre chegadas for maior do que ou igual ao limiar de tempo de entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação do primeiro classificador (202) indica que a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional.

5. Sistema (102), de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que: o primeiro classificador (202) avalia as informações para determinar uma distância de entre chegadas entre uma posição onde a entrada de ferramenta chega à superfície de toque (108) e uma posição onde a entrada de toque de usuário chega à superfície de toque (108); se a distância de entre chegadas for menor do que um limiar de distâncias de entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação do primeiro classificador (202) indica que a entrada de toque de usuário é a entrada de toque não intencional; e se a distância de entre chegadas for maior do que ou igual ao limiar de distâncias de entre chegadas, então pelo menos parte da avaliação do primeiro classificador (202) indica que a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional.

6. Sistema (102), de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 5, caracterizado pelo fato de que: o segundo classificador (204) avalia as informações adicionais para determinar uma diferença entre uma direção de movimento da entrada de ferramenta e uma direção de movimento da entrada de toque de usuário; se a diferença for menor do que um limiar de diferença de direção, então pelo menos parte da avaliação do segundo classificador (204) indica que a entrada de toque de usuário é a entrada de toque não intencional; e se a diferença for maior do que ou igual ao limiar de diferença de direção, então pelo menos parte da avaliação do segundo classificador (204) indica que a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional.

7. Sistema (102), de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, caracterizado pelo fato de que: o segundo classificador (204) avalia as informações adicionais para determinar uma diferença entre uma velocidade de movimento da entrada de ferramenta e uma velocidade de movimento da entrada de toque de usuário; se a diferença for menor do que um limiar de diferença de velocidade, então pelo menos parte da avaliação do segundo classificador (204) indica que a entrada de toque de usuário é a entrada de toque não intencional; e se a diferença for maior do que ou igual ao limiar de diferença de velocidade, então pelo menos parte da avaliação do segundo classificador (204) indica que a entrada de toque de usuário é a entrada de toque intencional.

8. Método (1000), compreendendo etapas de: determinar (1002) que uma primeira entrada de uma pluralidade de entradas recebidas simultaneamente em uma superfície de toque (108) está associada a uma ferramenta de entrada ativa; determinar (1004) que pelo menos uma segunda entrada da pluralidade de entradas está associada a toque de usuário; avaliar (1006, 1104), por um ou mais processadores, pelo menos um primeiro fator que está associado a uma chegada da entrada de ferramenta em relação a uma chegada da entrada de toque de usuário, para classificar (1108) a segunda entrada como uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque não intencional com base no pelo menos um primeiro fator, no caso em que classificar a segunda entrada como a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base no pelo menos um primeiro fator for incapaz de classificar com segurança a segunda entrada, avaliar (1204), por um ou mais processadores, pelo menos um segundo fator para classificar (1208) a segunda entrada como a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base no pelo menos um segundo fator, caracterizado pelo fato de que o pelo menos um segundo fator está associado a um movimento da entrada de ferramenta em relação a um movimento da entrada de toque de usuário; em que o pelo menos um segundo fator inclui uma pluralidade de fatores de segundo classificador, e cada um dos fatores de segundo classificador tem um peso correspondente para calcular uma segunda pontuação de avaliação de classificador, e em que o método ainda compreende etapas de: no caso em que classificar a segunda entrada como a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base em pelo menos um segundo fator for incapaz de classificar com segurança a segunda entrada, ajustar (1302) os pesos usados para calcular a segunda pontuação de avaliação de classificador e determinar (1308) se a segunda entrada é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base em uma terceira pontuação de avaliação de classificador calculada usando os pesos ajustados.

9. Método de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que o pelo menos um primeiro fator inclui uma pluralidade de fatores de primeiro classificador e os fatores de segundo classificador incluem um ou mais dos fatores de primeiro classificador.

10. Método de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que cada um dos fatores de primeiro classificador tem um peso correspondente para calcular uma primeira pontuação de avaliação de classificador e um fator de primeiro classificador que está incluído nos fatores de segundo classificador tem um valor de peso diminuído em comparação ao seu peso original, no cálculo da segunda pontuação de avaliação de classificador.

11. Método de acordo com qualquer uma das reivindicações 8 a 10, caracterizado pelo fato de que o pelo menos um primeiro fator está associado a uma determinação de uma distância de entre chegadas entre uma posição onde a primeira entrada chega à superfície de toque (108) e uma posição onde a segunda entrada chega à superfície de toque (108) ou uma determinação de um intervalo de entre chegadas entre um momento quando a primeira entrada chega à superfície de toque (108) e um momento quando a segunda entrada chega à superfície de toque (108).

12. Método de acordo com qualquer uma das reivindicações 8 a 11, caracterizado pelo fato de que o pelo menos um segundo fator está associado a uma determinação de uma diferença entre uma direção de movimento da primeira entrada e uma direção de movimento da segunda entrada, uma determinação de uma diferença entre uma velocidade de movimento da primeira entrada e uma velocidade de movimento da segunda entrada, uma determinação de um primeiro número de entradas em uma primeira seção da superfície de toque (108) relativa a um segundo número de entradas em uma segunda seção da superfície de toque (108), ou uma determinação de um número de entradas de curta duração.

13. Meio de armazenamento de computador armazenando um método que, quando executado por um ou mais processadores, configura um dispositivo para executar etapas compreendendo: determinar (1002) que uma primeira entrada de uma pluralidade de entradas recebidas simultaneamente em uma superfície de toque (108) está associada a uma ferramenta de entrada ativa; determinar (1004) que pelo menos uma segunda entrada da pluralidade de entradas está associada a toque de usuário; avaliar (1006, 1104), por um ou mais processadores, pelo menos um primeiro fator que está associado a uma chegada da entrada de ferramenta em relação a uma chegada da entrada de toque de usuário, para classificar (1108) a segunda entrada como uma entrada de toque intencional ou uma entrada de toque não intencional com base no pelo menos um primeiro fator, no caso em que classificar a segunda entrada como a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base no pelo menos um primeiro fator for incapaz de classificar com segurança a segunda entrada, avaliar (1204), por um ou mais processadores, pelo menos um segundo fator para classificar (1208) a segunda entrada como a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base no pelo menos um segundo fator, caracterizado pelo fato de que o pelo menos um segundo fator está associado a um movimento da entrada de ferramenta em relação a um movimento da entrada de toque de usuário; em que o pelo menos um segundo fator inclui uma pluralidade de fatores de segundo classificador, e cada um dos fatores de segundo classificador tem um peso correspondente para calcular uma segunda pontuação de avaliação de classificador, e em que o método ainda compreende etapas de: no caso em que classificar a segunda entrada como a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base em pelo menos um segundo fator for incapaz de classificar com segurança a segunda entrada, ajustar (1302) os pesos usados para calcular a segunda pontuação de avaliação de classificador e determinar (1308) se a segunda entrada é a entrada de toque intencional ou a entrada de toque não intencional com base em uma terceira pontuação de avaliação de classificador calculada usando os pesos ajustados.

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