CN105808023A - 一种触摸点的识别方法及红外触控装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种触摸点的识别方法及红外触控装置。在本申请的技术方案中,根据第一扫描方向的扫描数据确定了匹配点后,从匹配点中选取第一匹配点,经过第一匹配点的被遮挡管路仅经过第一匹配点,然后从匹配点中选取第二匹配点以和第一匹配点形成匹配点个数小于第一阈值的匹配组合,然后根据匹配组合和预设手指触控模型确定最终所输出的真点。由于预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系,所以说,可以根据预设手指触控模型选取出来的匹配系数最高的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点,比较符合真实触摸情形下各手指之间的位置关系,最终作为真点输出,因此输出的真点符合真实的触摸状况。
Description
技术领域
本发明涉及红外触控技术领域,尤其涉及一种触摸点的识别方法及红外触控装置。
背景技术
红外触控是大尺寸触控装置中常采用的触控方式,和电容式触控不同,红外触控需要通过相对设置的红外发射元件和红外接收元件之间的光路,来判断触控点的位置。通常的,红外触控的装置可以以触摸框的形式呈现,红外触摸框包括第一方向边和第二方向边,第一方向边包括设置有光发射元件的第一发射边、与第一发射边相对设置并设置有光接收元件的第一接收边,第二方向边包括设置有光发射元件的第二发射边、与第二发射边相对设置并设置有光接收元件的第二接收边。通常的,光发射组件和光接收组件之间的光路与边框的夹角角度被称为扫描方向,每一扫描方向的光路包括第一方向边和第二方向边上具有同样扫描方向的所有光路。通过控制芯片选通同时工作的发射元件和光接收元件,并通过光接收元件检测到的扫描数据判断该光发射元件和光接收元件之间的光路上是否存在触摸点,最终,控制芯片对被遮挡的光路求交集,最终确定触摸点的确切位置。
由于通过两路光线所求的的触摸点仍然存在不是真实触摸点的可能,例如,在一红外触控装置的坐标系中,(1,1)处存在一真实的触摸点,在(2,2)处存在另一真实的触摸点,以轴向扫描为例,在同一参考系中,第一个真实触点遮挡的光路分别为X=1,Y=1,第二个真实触点遮挡的光路为X=2,Y=2,对于控制芯片而言,其仅仅是通过被遮挡光路的交集来判断触摸点,因此,控制芯片认为(1,1),(1,2),(2,1),(2,2)处均存在触摸点。所以,为了增加控制芯片的输出精度,已有技术中需要进行去鬼运算,即通过增加其他扫描方向的扫描光路,来判断上述触摸点是否是真点,例如:通过判断是否遮挡其他扫描方向的光路,如果不遮挡,则为鬼点,如果遮挡,则为真实触点,异或,如果其他扫描方向的某一被遮挡光路仅经过一个上述触摸点,则该触摸点为真实触点。在上述例子中,(1,2),(2,1)不会遮挡其他扫描方向的光路,因此会被当做鬼点排除,最终保留(1,1),(2,2)两个点作为真点进行输出。
发明内容
本发明的提供了一种触摸点的识别方法及红外触控装置,以更加精确的输出触摸点。
本发明提供了一种触摸点的识别方法,应用于红外触控装置包括:根据第一扫描方向的扫描数据,确定匹配点;若确定第一匹配点,并从其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,所述匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值,其中,所述第一匹配点遮挡的一条光路仅经过所述第一匹配点;确定上述各匹配组合中匹配点之间的位置关系与预设手指触控模型的匹配系数,其中,预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系;将匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点作为真点输出。
本发明还提供了一种红外触控装置,包括红外触摸框单元,还包括,匹配点确定单元,根据第一扫描方向的扫描数据,确定匹配点;匹配单元,所述匹配单元用于确定第一匹配点,并从其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,所述匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值,其中,所述第一匹配点遮挡的一条光路仅经过所述第一匹配点;比较单元,确定上述各匹配组合中匹配点之间的位置关系与预设手指触控模型的匹配系数,其中,预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系;输出单元,所述输出单元用于,将匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点作为真点输出。
在本申请的技术方案中,根据第一扫描方向的扫描数据确定了匹配点后,从匹配点中选取第一匹配点,经过第一匹配点的被遮挡管路仅经过第一匹配点,即第一匹配点必然是真实触摸位置的反映,然后从匹配点中选取第二匹配点以和第一匹配点形成匹配点个数小于第一阈值的匹配组合,然后根据匹配组合和预设手指触控模型确定最终所输出的真点。由于预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系,所以说,可以根据预设手指触控模型选取出来的匹配系数最高的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点,比较符合真实触摸情形下各手指之间的位置关系,最终作为真点输出,因此输出的真点符合真实的触摸状况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施方式中第一方向边的扫描示意图;
图2为本发明实施方式中第二方向边的扫描示意图;
图3为本发明实施方式中第一方向边的另一扫描示意图;
图4为本发明实施方式中双手两指操作的示意图;
图5为本发明实施方式中基于图4所示操作所获取的匹配点示意图;
图6为本发明实施方式中基于图5所获取的第一匹配点示意图;
图7为本发明另一实施方式中基于图4所示操作所获取的匹配点分区示意图;
图8为本发明另一实施方式中基于图7所获取的第一匹配点示意图;
图9为多维特征向量模型的的一种落点情形;
图10为神经网络模型的一种落点情形;
图11为本发明的一种实施方式的流程图;
图12为本发明的另一种实施方式的流程图;
图13为本发明的又一种实施方式的流程图;
图14为本发明的一种红外触控装置的示意图;
图15为本发明的另一种红外触控装置的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明或者隐含的包括一个或者更多个该技术特征。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
红外触控的扫描离不开红外触控装置,以红外触摸框为例,在已有技术中,一个扫描方向的扫描数据中,包括第一方向边和第二方向边上的扫描数据,具体来说,通过检测第一接收边和第二接收边在扫描过程中采集到的电压值,并根据采集到的电压值和预设阈值比较,确定其对应的光路是否被遮挡,通过多个扫描方向的相互配合,输出较为准确的真点,在扫描数据的处理过程中,第一个扫描方向所获取的匹配点需要遍历其他所有扫描方向的扫描数据,直至其被判定为鬼点,最终未被判定为鬼点的候选触摸点即可作为真点输出。发明人发现,在多点触控时,例如十点触控时,由于触控点所遮挡的光路之间相互影响,导致这种计算方法中最终输出的真点仍会存在较大的的错误概率,不能反映真实的触摸状况。
本方案提供了一种触摸点的识别方法,以通过预设的手指触控模型来辅助真点的识别,提高了最终的输出真点与真实触控位置的匹配程度。
在本申请提供了方案中,根据第一扫描方向的扫描数据确定了匹配点后,从匹配点中选取第一匹配点,经过第一匹配点的被遮挡管路仅经过第一匹配点,即第一匹配点必然是真实触摸位置的反映,然后从匹配点中选取第二匹配点以和第一匹配点形成匹配点个数小于第一阈值的匹配组合,然后根据匹配组合和预设手指触控模型确定最终所输出的真点。由于预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系,所以说,可以根据预设手指触控模型选取出来的匹配系数最高的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点,比较符合真实触摸情形下各手指之间的位置关系,最终作为真点输出,因此输出的真点符合真实的触摸状况。
预设手指触控模型,可以通过采集各个年龄段,不同个体执行触摸动作时的手指的落点,并记录下各手指落点之间的位置关系,通过大数据的训练即可得到表征手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系的手指触控模型。
具体的讲,如图11所示,本申请提供的技术方案包括:
S101:根据第一扫描方向的扫描数据,确定匹配点;
红外触控装置通过执行红外扫描可以获得光接收组件处的扫描数据,扫描数据可以判断光接收元件和光发射元件之间的光路是否被遮挡,进而可以根据扫描数据进行计算,通过光路是否被遮挡来进行匹配点的获取。具体的讲,如图12所示,S101步骤包括:
S1011:执行红外扫描;
详细的讲,触摸点的获取需要红外触控装置来执行,如图1所示,红外触控装置包括第一方向边和第二方向边,第一方向边包括第一发射边11和与第一发射边相对设置的第一接收边12,第二方向边包括第二发射边21和与第二发射边相对设置的第二接收边22。第一发射边11和第二发射边21上设置有光发射元件111,第一接收边12和第二接收边22上设置有光接收组件121。所述执行扫描是指,按照预设规则选通一方向边的光发射组件和光接收组件,可选的,在选通一个发射元件的同时选通两个或多个光接收元件,完成多个扫描方向的扫描,从而可以节省扫描时间。另一种方式,可以选通一个发射元件的同时选通一个光接收组件,完成扫描。详细的讲,如图1、图2所示,其扫描方向为轴向扫描,如图3所示,其扫描方向为β°扫描,即其扫描方向为β角,本申请中未给出第二方向边的扫描示意图。结合图1和图2的关系,本领域技术人员不难得出第二方向边和图3中的第一方向边的扫描方向是相同的。进一步的,通过控制光接收元件的导通,可以选择是一对一的扫描还是一对多的扫描。
S1012:获取扫描数据,并根据第一扫描方向的扫描数据确定被遮挡的光路;
详细的讲,在扫描过程中,光接收元件处会根据接收到的光线的强度生成扫描数据,可以是模拟量的形式,也可以以电压值的形式,根据第一扫描方向的扫描数据,通过预设阈值的比较,确定光接收元件和光发射元件之间的光路是否被遮挡。
S1013:根据被遮挡的光路确定匹配点。
被遮挡的光路的交点即为匹配点,或者说匹配点为被遮挡光路的交点。
如图4、图5所示,以两指触控为例,在联手同时操作时,根据被遮挡光路求得的交点一共有16个匹配点,为表示区别,我们以灰色圆点表征有实际触摸位置处的交点,以白色圆点表征无实际触摸位置处的交点。
实际处理中,第一扫描方向可以是预设的,也可以是后期计算获取的。如果一扫描方向得到的匹配点的个数小于预设阈值,则可以选取另一扫描方向作为第一扫描方向,进一步的,可以计算所有扫描方向的匹配点个数,将匹配点个数最多的方向作为第一扫描方向。
S102:确定第一匹配点,并从其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和第一匹配点点组成匹配组合,所述匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值,其中,第一匹配点遮挡的一条光路仅经过所述第一匹配点;
详细的讲,如果在第一扫描方向中,匹配点遮挡的一条光路仅经过该匹配点,则该匹配点必定是真实触摸位置的反映,逻辑上可以将其作为第一匹配点,并从其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和第一匹配点点组成匹配组合,匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值。
详细的讲,如果第一匹配点的个数为2,第一预设阈值为5,则分别需要选取1个、2个、个第二匹配点,分别形成3各匹配点的匹配组合、4各匹配点的匹配组合、5匹配点的匹配组合,以包含尽可能多的匹配形式。
如图6所示,其最终确认的第一匹配点为第一匹配点31和第一匹配点32;如果要进行两点触摸的模型判断的话,需要另选一个匹配点作为第二匹配点,对于第一匹配点31而言,其匹配组合的个数有14种,对于第一匹配点32而言,其匹配组合的个数同样有14种。如果是三点触摸模型判断的话就会有更多中可能,在此我们不意义举例。第一阈值用于表征实际触摸位置的数量,在实际实行的方案中,如果触摸点的个数是可以预知的,就可以通过第一预设阈值的设定来减少匹配组合的计算量。如果不可阈值,我们可以将第一阈值设定为一个经验值,例如10。
优选的,如图13所示,在S102之前还包括S105:根据匹配点相互之间的距离值对匹配点进行聚类分区。
此时S102具体为:确定第一匹配点,并从分区内的其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和第一匹配点点组成匹配组合,匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值。
详细的讲,由于触摸框的面积比较大,在不同位置处可能存在不同的人手进行触摸,因此可以通过计算匹配点相互之间的距离值进行分区,举例来讲,若两个匹配点之间的距离小于预设距离阈值,则将该两个匹配点作为一个分区的触摸点。还可以通过触摸框的物理区域进行分区。采用这种分区之后,可以将匹配点进行分区可以大大减少后续计算的匹配组合,降低对处理芯片的能力需求。
如图7所示,根据匹配点的位置和相互之间的距离关系,可以将其分为四个分区,在判断第一匹配点得到过程中,仍依据所述匹配点遮挡的一条光路仅经过该匹配点,则确定该匹配点为第一匹配点,具体为,若一匹配点所遮挡的光路,在全局范围内(所有分区内)仅经过该匹配点,则该匹配点为第一匹配点。示例性的,经过处理,第一分区(附图中的左上分区)得到第一匹配点31,第二分区(附图中的右下分区)得到第一匹配点32,区域分区无第一匹配点。接下来,从分区内的其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和第一匹配点点组成匹配组合,匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值。以第一预设阈值为2举例,第一分区中有三种可能,第二分区中也有三种可能。对比图6所示情形可知,对匹配点进行分区,可以大大减小数据处理的需求。
S103:确定上述各匹配组合中匹配点之间的位置关系与预设手指触控模型的匹配系数,其中,预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系。
具体的讲,因此本申请在现有的匹配点基础上,增加了模型匹配的步骤,通过模型的匹配输出的真点将更加符合真实操控情形。
预设手指触控模型,可以表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系。这个数据模型可以是多维特征向量模型,也可以是神经网络模型,均是采集多个个体在进行触控操作过程中各手指的触点之间的位置关系,并通过大数据处理生成。其中,多维特征向量模型是指,通过模型中各手指触点之间的距离关系对模型进行了区分,神经网络模型,是通过计算触控操作时各触点的重心和各触点之间的向量关系来进行了不同模型之间的区分。
具体的讲,在建立多维特征向量模型时:采集多个个体在进行触控造作时手指落点的位置,并计算各落点之间的距离,如图9所示,以五点触控为例,在采集到五个触点后,对其中的某一落点40而言,其与其他四个落点之间的距离分别为41、42、43、44,对采集到的距离按照其值的大小进行排序,得到一个向量序列,本实施例中为:44、43、42、41。换成其他参考点后又可以得到新的向量序列。通过大数据的处理可以采集更多的数据模型,进而生成多维特征向量模型。
在建立神经网络模型时:采集多个个体在进行触控造作时手指落点的位置,并计算各落点的重心,计算重心到各个落点之间的距离,如图10所示,以五点触控为例,在采集到五个触点后,计算得到其重心45,重心到其他几个落点之间的距离,对采集到的距离按照其值的大小进行排序,进一步的,用序列中的每个值处于序列中的最大值,得到一个向量序列,例如:如果重心到各落点之间的距离值从大到小的排序是a、b、c、d、e,则其最终的向量序列为:a/a、b/a、c/a、d/a、e/a,通过大数据的处理可以采集更多的数据模型,进而生成神经网络模型。
确定上述各匹配组合中的匹配点点与预设手指触控模型的匹配系数具体为,在匹配组合中,获取匹配组合中各点之间的距离值,将上述距离值进行大小的排序,得到第一向量,将上述第一向量输入到预设手指触控模型中,得到所述第一向量和预设手指触控模型的匹配系数。
详细的讲,在预设手指触摸模型是多维特征向量模型时,将上述第一向量输入到多维特征向量模型,并根据公式
确定最终的匹配系数,其中,N是该匹配组合和手指触控模型中所包含的触点的个数,是手指触控模型中第i各触点和他触点之间的向量关系,是匹配组合中的第j个匹配点和其他匹配点之间的向量关系。
在预设手指触摸模型是神经网络模型,则求得匹配组合中各匹配点所围成的多边形的重心,并获得各个匹配点到上述重心之间的距离,将上述距离值从大到小排序,并使各距离值除以最大的距离值,即可得到表征本匹配组合匹配点的特征向量,进而可以判断该特征向量和神经网络模型之间的匹配系数。
S104:将匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点作为真点输出。
具体的讲,匹配系数越高,代表组合中的匹配点的位置关系,和手指触控模型中所记载的手指落点的位置关系越接近,因此,选择匹配系数值最大的匹配组合中的匹配点作为真点进行输出。
进一步的,S104步骤可以为:选择其余扫描方向的扫描数据对匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点进行去鬼运算,并输出真点。
具体的讲,在扫描时执行多个方向的扫描,由于第一扫描方向的扫描数据被用于确定匹配点,还有其余扫描方向的扫描数据没有被采用,因此,在确定出匹配系数最高的匹配组合之后,可以利用其余扫描方向的扫描数据对该匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点进行去鬼运算,如果第一匹配点或第二匹配点没有遮挡其余扫描方向的光路,则其为鬼点,若其遮挡了所有其余扫描方向的光路,则其可以作为真点输出。通过其余扫描方向的去鬼处理,可以提高触摸点的输出精度。
根据第一扫描方向的扫描数据确定了匹配点后,从匹配点中选取第一匹配点,经过第一匹配点的被遮挡管路仅经过第一匹配点,即第一匹配点必然是真实触摸位置的反映,然后从匹配点中选取第二匹配点以和第一匹配点形成匹配点个数小于第一阈值的匹配组合,然后根据匹配组合和预设手指触控模型确定最终所输出的真点。由于预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系,所以说,可以根据预设手指触控模型选取出来的匹配系数最高的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点,比较符合真实触摸情形下各手指之间的位置关系,最终作为真点输出,因此输出的真点符合真实的触摸状况。
本发明还提供了一种触摸点识别装置,如图14所示包括红外触摸框单元501和匹配点确定单元502,匹配单元503;比较单元504,输出单元505;触摸框单元501包括第一方向边和第二方向边,第一方向边包括第一发射边和与第一发射边相对设置的第一接收边,第二方向边包括第二发射边和与第二发射边相对设置的第二接收边,第一发射边和第二发射边上设置有光发射元件,第一接收边和第二接收边上设置有光接收组件,触摸框单元501用于执行红外扫描;匹配点确定单元502用于,根据第一扫描方向的扫描数据,确定匹配点;匹配单元503用于,确定第一匹配点,并从其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值,其中,所述第一匹配点遮挡的一条光路仅经过所述第一匹配点;比较单元504用于,确定上述各匹配组合中匹配点之间的位置关系与预设手指触控模型的匹配系数,其中,预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系;输出单元505用于,将匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点作为真点输出。
进一步的,如图15所示,还包括分区单元506,分区单元506用于根据匹配点相互之间的距离值对匹配点进行聚类分区。此时,匹配单元503具体用于确定第一匹配点,并从分区内的其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值。
进一步的,输出单元505包括去鬼模块和最终输出模块,去鬼模块具体用于选择其余扫描方向的扫描数据对匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点进行去鬼运算。最终输出模块具体用于,将去鬼计算的结果作为真点输出。
进一步的,上述预设手指触控模型为多维特征向量模型或神经网络模型。
在本申请提供的红外触控装置中,根据第一扫描方向的扫描数据确定了匹配点后,从匹配点中选取第一匹配点,经过第一匹配点的被遮挡管路仅经过第一匹配点,即第一匹配点必然是真实触摸位置的反映,然后从匹配点中选取第二匹配点以和第一匹配点形成匹配点个数小于第一阈值的匹配组合,然后根据匹配组合和预设手指触控模型确定最终所输出的真点。由于预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系,所以说,可以根据预设手指触控模型选取出来的匹配系数最高的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点,比较符合真实触摸情形下各手指之间的位置关系,最终作为真点输出,因此输出的真点符合真实的触摸状况。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种触摸点的识别方法,应用于红外触控装置,其特征在于:
根据第一扫描方向的扫描数据,确定匹配点;
确定第一匹配点,并从其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,所述匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值,其中,所述第一匹配点遮挡的一条光路仅经过所述第一匹配点;
确定所述匹配组合中匹配点之间的位置关系与预设手指触控模型的匹配系数,其中,所述预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系;
将匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点作为真点输出。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述预设手指触控模型为多维特征向量模型。
3.如权利要求1所述方法,其特征在于:
所述预设手指触控模型为神经网络模型。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
在根据第一扫描方向的扫描数据,确定匹配点之后还包括:
根据所述匹配点相互之间的距离值对匹配点进行聚类分区;
确定第一匹配点,并从其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,所述匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值具体为:
确定第一匹配点,并从分区内的其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述将匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点作为真点输出具体为:
选择其余扫描方向的扫描数据对匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点进行去鬼运算,并输出真点。
6.如权利要求1-5任意一项所述的方法,其特征在于:
所述获取扫描数据,并根据所述扫描数据确定匹配点包括:
执行红外扫描;
获取扫描数据,并根据第一扫描方向的扫描数据确定被遮挡的光路;
根据所述被遮挡的光路确定匹配点。
7.一种红外触控装置,包括红外触摸框单元,其特征在于:还包括,
匹配点确定单元,根据第一扫描方向的扫描数据,确定匹配点;
匹配单元,所述匹配单元用于确定第一匹配点,并从其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值,其中,所述第一匹配点遮挡的一条光路仅经过所述第一匹配点;
比较单元,确定所述匹配组合中匹配点之间的位置关系与预设手指触控模型的匹配系数,其中,所述预设手指触控模型用于表征在手指进行触控操作时,各手指触点之间的位置关系;
输出单元,所述输出单元用于,将匹配系数最大的匹配组合中的第一匹配点和第二匹配点作为真点输出。
8.如权利要求6所述的装置,其特征在于:
还包括分区单元,所述分区单元用于根据匹配点相互之间的距离值对匹配点进行聚类分区;
所述匹配单元具体用于确定第一匹配点,并从分区内的其余匹配点中选取任意匹配点作为第二匹配点和所述第一匹配点点组成匹配组合,匹配组合中匹配点的个数不小于第一预设阈值。
9.如权利要求6所述的装置,其特征在于:
所述预设手指触控模型为多维特征向量。
10.如权利要求6所述的装置,其特征在于:
所述预设手指触控模型为模型或神经网络模型。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106527917A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-03-22 | 北京仁光科技有限公司 | 一种用于屏幕交互系统的多指触控操作的识别方法 |
CN112799547A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-05-14 | 广州创知科技有限公司 | 红外触摸屏的触摸定位方法、模型训练方法、装置、设备及介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08147091A (ja) * | 1994-11-22 | 1996-06-07 | Fujitsu Ltd | 複数点入力タッチパネルとその座標演算方法 |
CN101251784A (zh) * | 2008-04-03 | 2008-08-27 | 上海交通大学 | 激光笔指示与光点轨迹识别方法 |
CN101493740A (zh) * | 2009-02-28 | 2009-07-29 | 成都吉锐触摸技术股份有限公司 | 红外触摸屏识别多个真实触摸点的方法 |
WO2010006883A2 (en) * | 2008-06-23 | 2010-01-21 | Flatfrog Laboratories Ab | Determining the location of one or more objects on a touch surface |
CN102331885A (zh) * | 2011-05-30 | 2012-01-25 | 广州视睿电子科技有限公司 | 基于斜坐标系的红外触摸屏触摸定位方法及装置 |
CN103970360A (zh) * | 2013-01-30 | 2014-08-06 | 北京汇冠新技术股份有限公司 | 一种基于多点触摸的手势识别方法及系统 |
CN105045439A (zh) * | 2015-08-07 | 2015-11-11 | 青岛海信电器股份有限公司 | 一种触摸屏多点定位方法、装置及触屏设备 |
CN105094453A (zh) * | 2014-04-17 | 2015-11-25 | 青岛海信电器股份有限公司 | 一种触摸屏多点定位方法、装置及触屏设备 |
CN105204693A (zh) * | 2014-06-19 | 2015-12-30 | 青岛海信电器股份有限公司 | 一种触摸点识别方法、装置及触屏设备 |
-
2016
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08147091A (ja) * | 1994-11-22 | 1996-06-07 | Fujitsu Ltd | 複数点入力タッチパネルとその座標演算方法 |
CN101251784A (zh) * | 2008-04-03 | 2008-08-27 | 上海交通大学 | 激光笔指示与光点轨迹识别方法 |
WO2010006883A2 (en) * | 2008-06-23 | 2010-01-21 | Flatfrog Laboratories Ab | Determining the location of one or more objects on a touch surface |
CN101493740A (zh) * | 2009-02-28 | 2009-07-29 | 成都吉锐触摸技术股份有限公司 | 红外触摸屏识别多个真实触摸点的方法 |
CN102331885A (zh) * | 2011-05-30 | 2012-01-25 | 广州视睿电子科技有限公司 | 基于斜坐标系的红外触摸屏触摸定位方法及装置 |
CN103970360A (zh) * | 2013-01-30 | 2014-08-06 | 北京汇冠新技术股份有限公司 | 一种基于多点触摸的手势识别方法及系统 |
CN105094453A (zh) * | 2014-04-17 | 2015-11-25 | 青岛海信电器股份有限公司 | 一种触摸屏多点定位方法、装置及触屏设备 |
CN105204693A (zh) * | 2014-06-19 | 2015-12-30 | 青岛海信电器股份有限公司 | 一种触摸点识别方法、装置及触屏设备 |
CN105045439A (zh) * | 2015-08-07 | 2015-11-11 | 青岛海信电器股份有限公司 | 一种触摸屏多点定位方法、装置及触屏设备 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106527917A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-03-22 | 北京仁光科技有限公司 | 一种用于屏幕交互系统的多指触控操作的识别方法 |
CN112799547A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-05-14 | 广州创知科技有限公司 | 红外触摸屏的触摸定位方法、模型训练方法、装置、设备及介质 |
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