CN107533430A - 触摸输入作为非预期的或预期的分类 - Google Patents

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Abstract

在本文描述的技术实施分类处理来评估与（例如来自输入工具诸如笔或手写笔的）工具输入和（例如来自手的手指或手掌的）用户触摸输入相关联的信息，以确定用户触摸输入是预期的还是非预期的触摸输入。所评估的信息可以与相对于用户触摸输入的到达而言的工具输入的到达相关联。所评估的信息也可以与相对于用户触摸输入的移动而言的工具输入的移动相关联。在各种实施方式中，这些技术可以计算评估分数并将评估分数与置信度分类阈值进行比较。如果不能实现自信的分类，则这些技术在接收到与输入相关联的更多信息时促进分类处理。

Description

触摸输入作为非预期的或预期的分类
背景技术
许多计算设备利用诸如触摸板和触摸屏之类的触摸表面。这些触摸表面可以被配置成从输入工具（例如笔、手写笔、其他输入对象等等）接收输入以及用户触摸输入（例如手指输入）。当使用输入工具例如在触摸表面上写消息时，用户可能不经意间接触到触摸表面（例如将他或她的手掌搁置在触摸表面上）。
发明内容
这个公开描述用于实施分类处理来评估与来自输入工具诸如笔或手写笔的输入和来自用户诸如用户的手的手指或手掌的触摸输入相关联的信息以确定来自用户的触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入的技术。所评估的信息可以与相对于来自用户的触摸输入的到达而言的来自输入工具的输入的到达相关联。所评估的信息也可以与相对于来自用户的触摸输入的移动而言的来自输入工具的输入的移动相关联。
在各种实施方式中，这些技术可以计算评估分数并将评估分数与置信度(confidence)分类阈值进行比较。如果不能实现自信的(confident)分类，则这些技术在接收到与输入相关联的更多信息时促进(further)分类处理。
这个概述部分被提供来以简化形式介绍下面在详细描述部分中进一步描述的概念的选择。这个概述部分并不旨在识别所请求保护的主题的关键或基本特性，也不旨在用于限制所请求保护的主题的范畴。
附图说明
参考附图来阐述详细描述。在附图中，参考数字的最左侧（多个）数字识别该参考数字第一次出现在其中的附图。在不同的附图中相同的参考数字的使用指示相类似或相同的项或特性。
图1举例说明其中设备能够将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的示例环境。
图2举例说明图1的设备的示例细节。
图3举例说明其中图1的设备和/或远程服务提供商能够将触摸输入分类为非预期触摸输入或预期触摸输入的示例网络环境。
图4举例说明显示与输入的到达间（inter-arrival）时间相关联的示例输入因子的示例，其中示例输入因子可以被评估并被加权，以便将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入。
图5举例说明显示与输入的到达间距离相关联的另一示例输入因子的示例图，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以便将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入。
图6举例说明显示与输入的数量（例如群集）相关联的另一示例输入因子的示例图，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以便将触摸输入分类为非预期触摸输入或预期触摸输入。
图7举例说明显示与输入的方向相关联的另一示例输入因子的示例图，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以便将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入。
图8举例说明显示与输入的速度相关联的另一示例输入因子的示例图，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以便将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入。
图9举例说明显示与输入的短暂(short-lived)时长相关联的另一示例输入因子的示例图，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以便将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入。
图10举例说明用于将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的示例处理。
图11举例说明用于实施多阶段分类的第一分类阶段的示例处理。
图12举例说明用于在第一分类阶段无法自信地分类触摸输入的情况下实施多阶段分类的第二分类阶段的示例处理。
图13举例说明用于在第一分类阶段和第二分类阶段无法自信地分类触摸输入的情况下实施多阶段分类的第三分类阶段的示例处理。
具体实施方式
这个公开描述用于将触摸输入（例如触摸接触）分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的技术。分类可以在设备的用户在同时提供（i）经由输入工具诸如笔、手写笔或另一非用户对象的输入（这在本文可以被称为工具输入）和（ii）经由用户诸如手指或手掌的输入（这在本文可以被称为用户触摸输入）的时候发生。
在各种实施方式中，设备和/或触摸表面被配置成区分工具输入与用户触摸输入，以致这些技术能够将用户触摸输入分类为或非预期的或预期的。在一些示例中，输入工具可以是有源(active)输入工具（例如有源笔），以致它生成利用触摸表面可检测的信号，其中可以由设备和/或触摸表面使用该信号来区分工具输入与用户触摸输入。为了确定输入工具是“有源”输入工具，触摸表面可以检测有源输入工具在触摸表面上的实际接触和/或检测何时有源输入工具位于触摸表面的范围中（例如位于至触摸表面的特定邻近内）。此外，触摸表面可以基于其他输入例如来自有源输入工具的最近接触或者最近用户触摸操作来确定输入工具是有源输入工具，以指示有源输入工具的未来使用。
有源输入工具可以包括导电尖端、传感器、处理能力和/或存储能力。例如，有源输入工具可以包括传感器和专用集成电路(ASIC)或提供有关针对触摸表面的接触的位置和/或压力的信息的另一组件。有源输入工具也可以包括引起操作被执行的按钮，诸如擦除内容的按钮、执行鼠标的左键单击(left-click)或右键单击(right-click)操作的按钮等等。有源输入工具也可以包括电池或其他电源。
进一步，在一些示例中，可以分析输入的特征诸如接触的面积和/或压力来确定是否输入满足一个或多个标准（例如具有小于预定的接触面积、具有预定的接触形状、与触摸表面上的特定压力量相关联等等）。如果满足一个或多个标准，则可以确定输入是工具输入而非来自用户的手的用户触摸输入。这可以允许工具输入针对各种类型的非用户对象诸如无源手写笔或无源笔（例如，不生成可检测信号的笔）来检测和/或识别。
在本文描述的技术分类除了经由输入工具提供的输入之外的用户触摸输入或触摸输入。例如，这些技术可以将利用手的手掌提供的触摸输入分类为非预期触摸输入（例如用户的惯用手或正握住输入工具的书写手）。在另一示例中，这些技术可以将利用“搁置(resting)”手指提供的触摸输入分类为非预期触摸输入（例如，用户可能具有将手指搁置或放置在触摸表面上的习惯而没有使用该手指来提供有用输入的意图）。在还一示例中，这些技术可以将利用相对的或弱手提供的触摸输入分类为预期触摸输入（例如，相对的或弱手的食指（pointer finger）和拇指可以用于在触摸表面上实施预期缩放功能）。因此，在本文描述的技术为设备实施改进的功能，这是因为用户能够使用（i）输入工具（例如有源笔）和（ii）一个或多个用户手指或拇指二者提供同时的预期输入至触摸表面。此外，任何非预期触摸输入（例如来自手掌的接触）能够被忽略或被抑制。这允许设备更有效地操作，这是因为由于不必处理非预期输入而可以节约资源（例如处理资源）或者设备可以基于同时输入来执行多个动作。另外，通过正确地分类用户触摸输入，设备和/或触摸表面可以避免基于偶然或不经意接触而执行有害操作。
在各种实施方式中，分类可以包括一个以上的分类阶段。因此，这些技术可以使用一个以上的分类器来确定用户触摸输入有可能是非预期触摸输入或预期触摸输入。在这些实施方式中，分类阶段可以评估各种输入因子，其中每一个输入因子可以与代表输入因子对于个别分类阶段的评估分数的重要性和/或影响的加权相关联。在本文进一步讨论的至少一个实施方式中，这些技术可以使用第一分类器来评估与输入的到达相关联的第一输入因子（例如与工具输入和触摸输入的到达相关联的定时信息、与工具输入和触摸输入的到达相关联的位置信息、在阈值时段内已到达的触摸输入的数量等等）。如果这些技术无法使用第一分类器来自信地分类用户触摸输入，则这些技术可以使用第二分类器来评估第二输入因子。第二输入因子可以包括第一输入分类器（例如，具有调整的加权）以及与输入的移动相关联的一个或多个附加输入因子（例如工具输入和触摸输入的移动的方向信息、工具输入和触摸输入的移动的速度信息等等）和/或触摸输入的时长之中的一个或多个。如果这些技术仍无法使用第二分类器来自信地分类用户触摸输入，则这些技术可以使用第三分类器，其中在第二分类器中使用的加权被进一步调整，以致自信的分类是更有可能的。
在使用多阶段分类处理（例如在本文讨论的第一分类器和后续分类器）的情况下，这些技术能够在检测到信息时持续地例如随着时间的推移而获得和评估与输入相关联的信息。因而，这些技术可以提供在附加信息被收集时适配的有效的且自信的评估。
常规的设备和/或触摸表面在从有源输入工具接收到输入的时候自动地抑制用户触摸输入。换句话说，不执行用户触摸输入的评估来确定用户意图，并因而，用户无法例如经由手指使用输入工具和用户触摸输入二者来给触摸表面提供同时的工具输入和用户触摸输入。相反，如果用户想要在经由输入工具提供工具输入（例如写笔记或消息）的时候执行手指触摸操作或手指触摸指令，则用户必须不便地放下输入工具或者至少将输入工具远离触摸表面而移动扩展的距离并随后执行手指触摸操作或手指触摸指令。
相应地，在本文描述的技术被配置成通过在触摸工具在使用中的时候将用户触摸输入（例如来自手指的用户触摸输入）分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入而给用户提供机会来提供同时的预期输入。
这个简短介绍为了读者的方便而被提供并且不旨在限制权利要求书的范畴或程序段。此外，下面详细描述的技术可以采用许多方式并且在许多上下文中进行实施。示例实施方式和上下文参考以下附图来提供，如下面更详细描述的。然而，将意识到：以下实施方式和上下文只是许多之中的示例。
图1举例说明其中可以实施在本文描述的技术的示例环境100。环境100包括被配置成将用户触摸输入分类为有可能是或非预期触摸输入或预期触摸输入的一个或多个设备102（在下文，“设备102”）。例如，设备102可以评估与工具输入和/或用户触摸输入相关联的各种输入因子，以确定个别触摸输入或一组触摸输入是非预期的还是预期的。如果个别触摸输入被分类为预期的，则设备102可以执行动作诸如缩放功能、平移功能等等。相比之下，如果个别触摸输入被分类为非预期的（即不经意的、偶然的等等），则可以忽略或抑制个别触摸输入，并且没有进一步动作可以由设备102来执行。
设备102可以包括平板计算机、膝上型计算机、台式计算机、智能电话、电子阅读器设备、电子书设备、移动手机、个人数字助理（PDA）、便携式导航设备、便携式游戏设备、游戏机、手表、便携式媒体播放器或者被配置成接收和处理输入（例如触摸输入、工具输入等等）的任何其他电子设备。在一些情况下，设备102可以包括移动设备，而在其他情况下，设备102可以包括固定设备。
设备102可以被配备有一个或多个处理器104、存储器106和一个或多个触摸表面108（在下文，“触摸表面108”）。虽然未在图1中进行举例说明，但是设备102也可以包括（多个）网络接口、（多个）显示器、（多个）扬声器、（多个）附加输入或传感器设备（例如鼠标、键盘、操纵杆、照相机、麦克风等等）和/或（多个）其它元件或者与（多个）网络接口、（多个）显示器、（多个）扬声器、（多个）附加输入或传感器设备（例如鼠标、键盘、操纵杆、照相机、麦克风等等）和/或（多个）其它元件相关联。
（多个）处理器104可以是单个处理单元或许多单元，其中每一个单元能够包括多个不同的处理单元。（多个）处理器104可以包括微处理器、微型计算机、微控制器、数字信号处理器、中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）等等。可供选择地或附加地，在本文描述的技术能够至少部分由一个或多个硬件逻辑组件来执行。例如而非限制，能够使用的硬件逻辑组件的说明性类型包括现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、状态机、复杂可编程逻辑器件（CPLD）、其他逻辑电路、片上系统（SoC）和/或基于操作指令来操纵信号的任何其他设备。除了其他能力之外，处理器104还可以被配置成提取和执行在存储器106中存储的计算机可读指令。
触摸表面108可以包括被配置成检测触摸输入的任何类型的设备/数字化器。检测可以基于电容、光学或任何其他感测技术。触摸表面108可以包括触觉传感器来感测（接触的区域的）触摸、压力和/或受力。可供选择地或附加地，触摸表面108可以包括照相机、麦克风或另一传感器（例如红外传感器）或者与照相机、麦克风或另一传感器（例如红外传感器）相关联，以检测对象的邻近或接触。在一个示例中，触摸表面108包括直接触摸设备/数字化器诸如被配置成显示内容的触摸屏（电子显示器）。在另一示例中，触摸表面108包括间接触摸设备/数字化器，诸如触摸板（也被称为跟踪板）。对于直接触摸设备（例如触摸屏）来说，显示屏位置基于用户触摸屏幕的地方而直接与触摸输入相关联。相比之下，对于间接触摸设备（例如触摸板）来说，触摸输入可能不得不被映射或被转换到显示屏上的相应位置。虽然被举例说明为被包括在设备102中，但是触摸表面108可以包括被连接至设备102或以其他方式与设备102相关联的外部设备，诸如触摸屏监视器。
如在本文所讨论的，输入可以包括物理接触或者与物理接触相关联。例如，输入工具或手指可以在特定位置上物理地触摸该触摸表面108。输入可以可供选择地包括非物理接触或者与非物理接触相关联。例如，输入工具或手指可以被确定为位于触摸表面108的预定义的和/或可检测的距离之内，但是可能实际上未与触摸表面108进行物理接触。个别输入对应于由个别输入对象提供的连续的（例如在接触中无中断或间隙）接触。因而，来自第一手指的触摸输入是一个接触，而来自第二手指的触摸输入是第二接触。此外，来自手的手掌的较大接触也可以被认为是个别触摸输入，因为没有中断或间隙。
存储器106可以包括被配置为一个或多个“模块”的软件功能。如在本文所使用的，术语“模块”旨在为了讨论的目的而代表软件的示例划分，并且不旨在代表任何类型的要求或所需的方法、方式或组织。相应地，虽然讨论各种“模块”，但是其功能和/或类似功能能够不同地被安排（例如被组合成较少数量的模块、被分成更大数量的模块等等）。进一步，虽然某些功能和模块在本文被描述为利用在处理器上可执行的软件和/或固件来实施，但是在其他实施例中，任何或所有的模块可以全部或者部分利用硬件（例如作为ASIC、专用处理单元等等）来实施，以执行所描述的功能。在一些情况下，这些功能和/或模块被实施为操作系统的一部分。在其他情况中，这些功能和/或模块被实施为设备驱动器（例如触摸表面108的驱动器）、固件等等的一部分。
存储器106可以包括计算机可读媒体之一或其组合。计算机可读媒体可以包括计算机存储媒体和/或通信媒体。计算机存储媒体包括在任何的用于存储信息诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除媒体。计算机存储媒体包括但不限于相变存储器(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存或其他存储技术、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字通用盘(DVD)或其他光储存器、磁带盒、磁带、磁盘储存器或其他磁存储设备或能够用于存储信息以便由计算设备存取的任何其他的非传输介质。
相比之下，通信媒体可以将计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据收录在调制数据信号诸如载波或其他传输机制中。如在本文所定义的，计算机存储媒体不包括通信媒体。
如图1所示，存储器106包括分类模块110。分类模块110被配置成将用户触摸输入（例如触摸接触）分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入。分类可以发生在设备的用户正经由输入工具诸如笔或手写笔（例如有源笔）的使用提供输入的时候。例如，图1举例说明用户的第一只手112（例如可以是惯用手的右手）正在处理或控制输入工具114，而用户的第二只手116（例如可以是弱手的左手）也在提供触摸输入。当然，在一些情况下，惯用手可以是左手，而弱手可以是右手，或者用户可能没有惯用手或非惯用手（例如用户是双手灵巧的）。
在图1中，触摸表面108和/或设备102被配置成确定是否输入工具114正在提供工具输入，如参考标记118所示。例如，当用户正在写消息或者滚动一组照片时，输入工具114可能在主动提供工具输入。在输入工具114在使用中并在提供输入的时候，触摸表面108和/或设备102也可以确定用户触摸输入。在第一示例中，用户触摸输入可以与来自正控制输入工具114的手112的手掌120的输入相关联。在第二示例中，用户触摸输入可以与来自正控制输入工具114的手112的上部122的输入相关联。这前两个输入示例（例如120和122）最有可能是可能与用户动作相关联频繁发生的非预期接触（例如，用户可能具有在写消息时将书写手搁置在平坦表面上的习惯）。明白：在这个文档的上下文中，具有常见的非预期输入的其他示例（例如来自手116的搁置手指）。在第三示例中，用户触摸输入可以与来自另一只手116的（多根）手指124和/或拇指126的输入相关联。在一些情况下，这第二两个输入示例（例如124和126）可以是涉及命令设备102执行特定动作（例如缩放功能、平移功能等等）的预期接触。虽然两个输入（例如124和126）与执行动作的用户意图和/或指令相关联，但是明白：多于或少于两个的接触可以与执行动作的用户意图和/或指令相关联。
因此，触摸表面108被配置成检测输入和生成信号以便被中继至设备102，并且分类模块110被配置成基于所中继的信号而将用户触摸输入（例如120、122、124和126之一）分类为或非预期触摸输入（例如120或122）或预期触摸输入（例如124和126）。在各种实施方式中，分类模块110可以使用多个分类器来确定触摸输入有可能是非预期触摸输入或预期触摸输入。例如，第一分类器可以评估各种第一输入因子并基于第一组加权来计算第一分类器评估分数，而第二分类器可以评估例如包括在第一分类器中没有评估的至少一个输入因子的各种第二输入因子并基于不同于第一组加权的第二组加权来计算第二分类器评估分数。这些评估分数可以与评估置信度阈值进行比较，以确保：分类模块110对于触摸输入作为或非预期触摸输入或预期触摸输入的其分类是自信的。
在各种实施方式中，触摸表面108的传感器被配置成向分类模块110报告有关输入的数据。例如，这些传感器可以包括逻辑和其他元件（例如定时元件）来确定并定义位置信息和/或定时信息（例如在某时间点上接触的位置）。数据可以实时被报告，或者数据可以根据周期报告进度（例如十毫秒间隔、二十毫秒间隔、三十毫秒间隔等等）被报告。向分类模块110报告的数据可以包括来自与触摸表面接触的多个对象的位置信息和/或定时信息。如上面所讨论的，触摸表面108（例如，或者设备102）可以被配置成通过分析各种接触特征诸如接触区域的大小来消除工具输入与用户触摸输入（例如手指）之间的歧义（例如，手指接触面积通常大于笔接触面积）。此外，触摸表面108（例如，或者设备102）可以被配置成在输入工具是有源的情况下消除工具输入和用户触摸输入之间的歧义，以致能够传送信号（例如指示用户识别）至触摸表面108。
图2举例说明图1的设备102的示例细节。特别地，图2举例说明设备102的分类模块110的一个示例实施方式的细节。在这个示例实施方式中，分类模块110包括第一分类器202（例如模块）和一个或多个后续分类器204（例如第二分类器和第三分类器）。
一般地，第一分类器202的目标可以是基于可用信息相对迅速地（例如没有延迟或具有有限延迟）对于触摸输入是预期的还是非预期的做出自信的分类。同时，（多个）后续分类器204的目标可以是在除了可用于第一分类器202的信息之外的更多信息变得可用时做出自信的分类。如在本文进一步讨论的，当第一分类器202无法自信地将触摸输入分类为预期的或非预期的时，可以使用（多个）后续分类器204。
第一分类器202和/或（多个）后续分类器204可以从触摸表面108接收与输入（例如工具输入和/或用户触摸输入）相关联的信息。第一分类器202可以被配置成评估一个或多个第一分类器输入因子，其中每一个第一分类器输入因子具有相关联的加权，如利用206所示的。第一分类器输入因子包括与在触摸表面108上输入的到达（例如与触摸表面108进行的初始接触）相关联的信息。例如，第一分类器输入因子可以基于以下之中的一个或多个：与输入的到达相关联的定时信息，与输入的到达相关联的位置信息和/或到达触摸表面的特定区域内的输入的数量。输入因子可以被加权，以致在计算评估分数时，与其他输入因子相比，特定输入因子被给予更多的重要性。例如，“第一”第一分类器输入因子可以具有“0.5”的加权，“第二”第一分类器输入因子可以具有“0.3”的加权，并且“第三”第一分类器输入（因子）可以具有“0.2”的加权，以致评估分数将被计算为零、一或在零与一之间某处的十进制值。即使在前示例使用三个输入因子，在这个文档的上下文中也明白：在一些分类阶段中，能够使用少于三个的输入因子（例如一个或两个）或者能够使用多于三个的输入因子（例如四个、五个、六个等等）。在使用这些加权的情况下，第一分类器202被配置为至少部分基于第一分类器输入因子的评估来计算评估分数并将第一分类器评估分数与第一分类器置信度阈值进行比较。
个别输入因子的评估可以指示触摸输入有可能是两个可供选择之一，例如或预期的（例如利用值“一”所代表的肯定结果）或非预期的（例如利用值“零”所代表的否定结果）。在使用来自先前段落的示例加权的情况下，如果具有“0.5”的加权的“第一”第一分类器输入因子和具有“0.2”的加权的“第三”第一分类器输入因子的评估二者指示触摸输入有可能是预期的并且具有“0.3”的加权的“第二”第一分类器输入因子的评估指示触摸输入有可能是非预期的，则第一分类器202将通过确定求和量（例如，(0.5*1)+(0.2*1)+(0.3*0)）而将评估分数计算为“0.7”。如果第一分类器置信度阈值对于预期触摸输入而言是“0.8”，并且如果第一分类器置信度阈值对于非预期输入而言是“0.2”，则第一分类器202无法做出自信的分类（例如，评估分数“0.7”不大于或等于“0.8”，并且评估分数“0.7”不小于或等于“0.2”）。
如果基于评估分数与（多个）第一分类器置信度阈值的比较、第一分类器202无法自信地分类触摸输入，则分类模块110可以使用第二分类器（例如后续分类器204之一）来提供输入因子的进一步评估。由于第二分类器可以在第一分类器之后例如稍后被调用，所以关于这些输入的附加信息有可能已变成可用的。这个附加信息时常与输入的移动和/或输入的时长相关联。因此，第二分类器可以被配置成评估一个或多个第二输入因子，其中每一个第二输入因子具有相关联的加权，如利用208所示的。第二输入因子可以包括由第一分类器评估的第一输入因子之中的一个或多个。第二输入因子可以进一步包括未由第一分类器评估的至少一个新的输入因子。例如，（多个）新的输入因子可以基于以下之中的一个或多个：与输入的移动相关联的方向信息，与输入的移动相关联的速度信息，或输入的时长信息（例如，在本文进一步讨论的短暂时长）。第二分类器可以调整这些加权来改进分类并虑及一个或多个新的输入因子。例如，与第一分类器所使用的输入因子相关联的加权可以被减少。在使用调整的加权的情况下，第二分类器被配置成至少部分基于第二输入因子的评估来计算第二分类器评估分数并将第二分类器评估分数与第二分类器置信度阈值进行比较。
如果基于比较、第二分类器无法自信地分类触摸输入，则分类模块110可以使用第三分类器（例如后续分类器204之一）来进一步评估触摸输入。在各种实施方式中，第三分类器评估由第二分类器评估的相同输入因子，但是进一步调整这些加权，因此自信的分类结果是更有可能的。
在各种实施方式中，第一分类器202和（多个）后续分类器204可以鉴于在上下文信息数据储存器210中存储的上下文信息来分析从触摸表面108接收到的信息。例如，上下文信息可以包括与当前或最近正在设备102上执行的程序或应用214相关的应用信息212。应用信息212可以指示正在执行的应用的类型（例如游戏应用、字处理应用、电子邮件应用或任何其他类别的应用）、当前正在显示的内容（例如正在显示视频内容、正在显示用户界面元素等等）、正在与之交互的应用的内容（例如正在接收针对其的输入的字段控制的类型）等等。为了举例说明，应用信息212可以指示应用的用户通常可以使用特定用户触摸输入（例如接触的特定数量、接触的特定移动等等）来提供预期指令或命令（例如缩放功能）。在一些实施方式中，被选择来由特定分类器评估的输入因子、相应加权和/或置信度阈值可以部分基于在上下文信息数据库210中存储的上下文信息可变地被确定。
在各种实施方式中，设备102的存储器106也可以存储学习模块216。学习模块216可以学习与用户和设备102进行的交互相关的信息。例如，学习模块216可以学习有关用户的手（例如用户的手指的指尖的大小、手掌大小等等）、用户交互习惯（例如在书写的时候手掌与触摸表面之间的接触、搁置手指等等）等等的特征。这个用户信息可以被存储在用户输入历史数据储存器218中并且可以被访问和被利用来为触摸表面108创建个性化的用户体验。例如，第一用户可以具有与第二用户不同的学习特征，并且设备能够识别用户，以致其能够基于所学习的特征更好地分类触摸输入。例如，设备102可以经由认证证书（例如登录名和密码）或者经由识别用户的有源输入工具的辨别或检测来识别用户。在一些实施方式中，被选择来由特定分类器评估的输入因子、加权和/或置信度阈值可以基于在用户输入历史数据储存器218中存储的用户信息可变地被确定。
图3举例说明其中经由一个或多个网络304将设备102连接到服务提供商302的示例环境300。服务提供商302可以给设备102提供一个或多个服务。服务提供商302可以包括一个或多个计算设备，诸如一个或多个台式计算机、膝上型计算机、服务器等等。一个或多个计算设备可以被配置在群集、数据中心、云计算环境或其组合中。在一个示例中，一个或多个计算设备给设备102提供远程操作的云计算资源，其包括计算资源、存储资源等等。
服务提供商302可以包括与设备102中包括的模块、组件和/或元件相类似的模块、组件和/或元件，只不过这些模块、组件和/或元件远程地（例如在（多个）网络304上）被执行并被操作。例如，服务提供商302可以被配备有一个或多个远程处理器306和远程存储器308，其可以包括远程分类模块310、远程学习模块312和/或一个或多个远程应用314。服务提供商302的远程分类模块310和远程学习模块312可以给设备102提供资源并且可以与设备102上的分类模块110和学习模块216相类似或不同地起作用。
一个或多个网络304可以包括多种不同类型的网络诸如蜂窝网络、无线网络、局域网（LAN）、广域网（WAN）、个人局域网（PAN）和因特网之中的任何一个或组合。
图4举例说明显示可以被评估并被加权来有助于用于将用户输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的评估分数的计算的示例输入因子的示例图400。参考图4所描述的示例输入因子包括到达间时间402。到达间时间402可以由第一分类器、第二分类器和/或第三分类器中的一个或多个来评估。
到达间时间402是在（i）用户触摸输入到达或被启动时的时间例如在时间t1来自手掌404的触摸输入与（ii）工具输入到达或被启动时的时间例如在时间t2来自输入工具406的输入之间的时间差（例如绝对值）。为了确定到达间时间402指示用户触摸输入（例如404）有可能是非预期的还是预期的，分类模块110的分类器被配置为相对于到达间时间阈值来评估到达间时间。例如，来自手的手掌的非预期触摸输入和来自输入工具的点的预期工具输入通常在阈值时间量（例如1秒、2秒等等）内与触摸表面108接触例如到达触摸表面108。
相应地，分类模块110的分类器确定在用户触摸输入与工具输入之间的到达间时间并将到达间时间与到达间时间阈值进行比较。如果到达间时间小于到达间时间阈值，则到达间时间因子的评估指示用户触摸输入有可能是非预期的并且结果是“零”（例如，用户在利用笔书写的时候正将其手掌搁置在触摸表面108上）。相比之下，如果到达间时间大于或等于到达间时间阈值，则到达间时间因子的评估指示用户触摸输入有可能是预期的（例如，用户有可能正采用非书写手上的手指来实施缩放功能，如利用标记408所示的）并且结果是“一”，其与相应加权相乘以有助于评估分数。用户触摸输入（例如404）可以发生在工具输入（例如406）之前，如图4所示。可供选择地，工具输入可以发生在用户触摸输入之前。
图5举例说明显示另一示例输入因子的示例图500，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以有助于用于将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的评估分数的计算。参考图5所描述的示例输入因子包括到达间距离502。到达间距离502可以由第一分类器、第二分类器和/或第三分类器中的一个或多个来评估。
到达间距离502是在（i）其中用户触摸输入到达或被启动的位置例如在位置p1上来自手掌504的触摸输入（例如，这可以是较大接触空间的平均点）与（ii）其中工具输入到达或被启动的位置例如在位置p2上来自输入工具506的输入之间的位置差（例如绝对值）。为了确定到达间距离502指示用户触摸输入（例如504）有可能是预期的还是非预期的，分类模块110的分类器被配置成参考到达间距离阈值来评估到达间距离。例如，来自手的手掌504的非预期触摸输入和来自输入工具506的点的输入通常在到达间距离阈值（例如10厘米、12厘米、15厘米等等）内与触摸表面108接触例如到达触摸表面108。作为示例，到达间距离阈值可以基于触摸表面的大小（例如，诸如高度和宽度之类的尺寸）和/或用户的手的大小来设置。
相应地，分类模块110的分类器确定在用户触摸输入与工具输入之间的到达间距离并将到达间距离与到达间距离阈值进行比较。如果到达间距离小于到达间距离阈值，则到达间距离因子的评估指示用户触摸输入有可能是非预期的并且结果是“零”（例如，用户在利用笔书写的时候正将其手掌搁置在触摸表面108上）。相比之下，如果到达间距离大于或等于到达间距离阈值，则到达间距离因子的评估指示用户触摸输入有可能是预期的（例如，用户有可能正采用非书写手上的手指来实施缩放功能，如利用标记508所示的）并且结果是“一”，其与相应加权相乘以有助于评估分数。
图6举例说明显示另一示例输入因子的示例图600，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以有助于用于将用户触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的评估分数的计算。参考图6所描述的示例输入因子包括在触摸表面108的特定区间中进行的输入的数量（例如群集）的比较。输入的数量可以由第一分类器，第二分类器和/或第三分类器之中的一个或多个来评估。
输入数量输入因子基于将触摸表面108划分成至少两个区间。在各种实施方式中，分类模块110的分类器之一确定输入工具的水平位置602并将触摸表面划分成基于水平位置602的第一侧（例如图6所示的左侧604） 和基于水平位置602的第二侧（例如图6所示的右侧606）。图6中的虚线显示触摸表面108的划分。分类器随后可以确定各自区间内输入的数量（例如多少接触在区间内或者多少接触被“群集”在区间中）。例如，图6举例说明左侧604包括N数量的用户输入608(1)... 608(N)，其中N是整数。图6进一步举例说明右侧606包括M数量的用户输入610(1)... 610(M)，其中M也是整数（例如，N和M可以是不同的或可以是相同的整数）。参考图6的示例，利用608(1)... 608(N)所引用的输入被标记为预期输入（例如用户正有意输入缩放指令），而利用610(1)... 610(M)所引用的输入被标记为非预期输入（例如用户正将手的手掌和/或上部搁置在触摸表面108上并且输入不是预期的）。
如上面所讨论的，来自个别手指的输入可以被认为是个别输入，以致如果用户使用两根手指，则将具有两个输入，如果用户使用三根手指，则将具有三个输入，等等。此外，来自手掌的输入在它是连续的情况下也可以被认为是个别输入。
在确定输入的数量之后，分类器可以将一个区间中输入的数量（例如左侧604上的N）与另一区间中输入的数量（例如右侧606上的M）进行比较，以确定比率（N∶M），例如，或反之亦然（M∶N）。分类器随后可以确定是否比率至少是（2∶1）。在各种实施方式中，如果用户触摸输入（例如608(1)）被评估为群集的一部分，例如，如果N在图6中等于2或更大，其具有与另一群集相比而言至少两倍的输入（例如（2∶1）比率），例如，如果M在图6中等于一或更小，则输入数量输入因子指示用户触摸输入（例如608(1)）有可能是预期的，例如，并且结果是“一”，其与相应加权相乘，以有助于评估分数。相比之下，如果用户触摸输入（例如608(1)）被评估为群集的一部分，例如，如果在图6中N=1，其并不具有与另一群集相比而言至少两倍的输入，例如，如果在图6中M=1，则输入数量输入因子指示用户触摸输入（例如608(1)）可能是非预期的，例如，且这个评估的结果是“零”。
图7举例说明显示另一示例输入因子的示例图700，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以有助于用于将用户触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的评估分数的计算。参考图7所描述的示例输入因子包括输入的移动方向。由于与输入的移动相关的信息在初始接触之后被感测，所以在各种实施方式中，移动方向输入因子可以由第二分类器和/或第三分类器之中的一个或多个来评估。
输入的移动方向可以通过随时间的推移跟踪输入的感测位置（例如从第一位置至第二位置）来确定。例如，图7举例说明来自由用户的右手控制的输入工具的输入已从位置702移动到位置704。因而，输入工具的移动方向利用706来引用。另外，图7举例说明来自手的手掌的触摸输入（例如非预期输入）已从位置708移动到位置710。因而，手的手掌的移动方向利用712来引用。图7进一步举例说明来自另一只手的手指的触摸输入（例如预期输入）已从位置714移动到位置716。因而，手指的移动方向利用718来引用。
为了将移动方向输入因子评估为指示或非预期或预期用户触摸输入，分类模块110的分类器被配置成将用户触摸输入的移动方向（例如712和/或718）与工具输入的移动方向（例如706）进行比较来确定差。由于诸如利用手掌提供的非预期输入时常可以沿着或者接近输入工具的相同方向（例如，如利用706和712所示）移动，所以分类器随后可以进一步将（例如，在用户触摸输入与工具输入之间）移动方向的差与方向差阈值（例如分离两个方向的特定角度，诸如5度或10度）进行比较。如果进一步比较确定移动方向的差小于方向差阈值（例如移动在相同方向或接近相同方向），则移动方向输入因子的评估指示用户触摸输入有可能是非预期的并且结果是“零”（例如，用户正将其手掌搁置在触摸表面108上并在她/他利用笔书写时移动手掌）。相比之下，如果移动方向的差大于或等于方向差阈值，则移动方向输入因子的评估指示用户触摸输入有可能是预期的（例如，用户有可能正采用非书写手上的手指来实施缩放功能，其中移动的方向大大不同于笔的移动方向）并且结果是“一”，其与相应加权相乘，以有助于评估分数。
在其中具有多个用户触摸输入的各种实施方式中，分类器可以参考工具输入的移动方向来比较用户触摸输入的移动方向的差并且可以确定哪一个用户触摸输入具有更接近工具输入的移动方向（例如706）的移动方向。被确定为最接近的用户触摸输入可以被确定为非预期触摸输入（例如，当与718的方向进行比较时，712的方向更接近706的方向）。对于上面讨论的基于与方向差阈值的比较的评估而言，这可以附加或作为可供选择方案来完成。
图8举例说明显示另一示例输入因子的示例图800，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以有助于用于将用户触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的评估分数的计算。参考图8所描述的示例输入因子包括输入的移动速度。由于与输入的移动有关的信息在初始接触之后被感测，所以在各种实施方式中，移动速度输入因子可以由第二分类器和/或第三分类器之中的一个或多个来评估。
移动速度可以使用输入的位置的变化（例如，第一位置与第二位置之间的距离）和输入的时长（例如，第一时间与第二时间之间的差）来确定。因而，移动速度可以被计算为(Δp/Δt)并且可以利用厘米/毫秒（cm/ms）来代表。因此，输入的移动速度也可以通过随着时间的推移跟踪输入的感测位置来确定。
图8举例说明来自利用用户的右手控制的输入工具的输入已从位置802移动到位置804（例如14厘米）并且在特定的时长（例如500毫秒）中。因而，输入工具的移动速度利用806来引用。另外，图8举例说明来自手的手掌的触摸输入（例如非预期输入）在特定的时长中已从位置808移动到位置810。因而，手的手掌的移动速度利用812来引用。图8进一步举例说明来自另一只手的手指的触摸输入（例如预期输入）在特定的时长中已从位置814移动到位置816。因而，手指的移动速度利用818来引用。
为了评估移动速度输入因子为指示或非预期的或预期的用户触摸输入，分类模块110的分类器被配置成将用户触摸输入的移动速度（例如812和/或818）与工具输入的移动速度（例如806）进行比较来确定速度差。由于诸如利用手掌提供的非预期输入时常可以利用相同或接近相同的输入工具的速度移动，所以分类器可以将移动速度的差与速度差阈值（例如分离两个速度的特定速度，诸如每一百毫秒两厘米）进行比较。如果移动速度的差小于速度差阈值（例如，这些输入正在移动相同的步调或接近相同的步调），则移动速度输入因子的评估指示用户触摸输入有可能是非预期的并且结果是“零”（例如，用户在她/他利用笔书写时正将其手掌搁置在触摸表面108上并以笔的相同步调来移动手掌）。相比之下，如果移动速度的差大于或等于速度差阈值，则移动速度输入因子的评估指示用户触摸输入有可能是预期的（例如，用户有可能正采用非书写手上的手指来实施缩放功能，其中移动速度大大不同于笔的移动速度）并且结果是“一”，其与相应加权相乘，以有助于评估分数。
在其中具有多个用户触摸输入的各种实施方式中，分类器可以参考工具输入的移动速度来比较用户触摸输入的移动速度的差并且确定哪一个用户触摸输入具有更接近工具输入的移动速度（例如806）的移动速度。被确定为最接近的用户触摸输入可以被确定为非预期触摸输入（例如，当与818进行比较时，812更接近806）。对于上面讨论的基于与速度差阈值的比较的评估而言，这个可以附加或作为可供选择方案来完成。
图9举例说明显示另一示例输入因子的示例图900，其中另一示例输入因子可以被评估并被加权，以有助于用于将用户触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的评估分数的计算。参考图9所描述的示例输入因子包括是否用户触摸输入是一组短暂触摸输入的一部分的确定。短暂触摸输入是其中接触的时长小于时长阈值（例如小于200毫秒、小于500毫秒等等）的触摸输入。是否用户触摸输入是一组短暂触摸输入的一部分的确定可以由第二分类器和/或第三分类器来评估。
分类器通过首先通过将触摸输入的时长与时长阈值进行比较来确定是否用户触摸输入是短暂的来评估这个输入因子。随后，分类器可以确定在某时段（例如2秒、5秒、10秒等等）上发生的短暂用户触摸输入的数量。例如，图9举例说明控制输入工具的手的手掌已引起K个短暂输入902(1)... 902(K)，其中K是整数。此后，分类器将数量T与短暂输入数量阈值进行比较，而如果数量K大于或等于短暂输入数量阈值（例如3、5、7、10等等），则对于为该组短暂触摸输入的一部分的个别触摸输入（例如902(1)... 902(K)）来说，短暂输入因子指示用户触摸输入有可能是非预期的，例如，并且这个评估的结果是“零”（例如，手掌在用户正利用笔书写消息时正引起一系列的短暂接触）。相比之下，如果数量K小于短暂输入数量阈值，则对于为该组短暂触摸输入的一部分的个别触摸输入（例如902(1)... 902(K)）来说，短暂输入因子的评估指示用户触摸输入有可能是预期触摸输入，例如，并且结果是“一”，其与相应加权相乘，以有助于评估分数。
图10-13举例说明用于采用在本文描述的技术的示例处理。为了便于例证，这些示例处理被描述为在图1、图2、图3或图1-3的任何组合的环境中被执行。例如，这些示例处理的个别操作之中的一个或多个可以由设备102和/或服务提供商302来执行。然而，处理可以在其他环境中并且也由其他设备来执行。
这些示例处理被举例说明为逻辑流程图，其每一个操作代表能够在硬件、软件或其组合中实施的一系列操作。在软件的上下文中，这些操作代表存储在一个或多个计算机可读存储媒体上的计算机可执行指令，这些指令在由一个或多个处理器执行时将设备配置成执行所叙述的操作。一般而言，计算机可执行指令包括执行特定功能或实施特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。描述这些操作的顺序并不旨在被解释为限制，并且任何数量的所述操作能够按照任何顺序和/或并行进行组合来实施处理。进一步，任何的个别操作可以被省略。
图10举例说明将触摸输入分类为或非预期触摸输入或预期触摸输入的示例处理1000。在一些示例中，分类发生在输入工具被设备102和/或触摸表面确定为活动的时候。
在1002，分类模块110例如基于在输入工具与触摸表面之间的接触来接收与工具输入相关联的信息（例如，远程分类模块310也可以参考图10-13之中任一附图的讨论来使用）。信息可以与工具输入的到达和/或工具输入的移动相关联。分类模块110、设备102的其他组件或触摸表面108可以被配置成基于来自输入工具的信号检测和/或工具输入与用户输入之间的区别特征来消除在利用输入工具所提供的输入与由用户（例如经由手指、手掌、拇指、手臂的一部分等等）提供的触摸输入之间的歧义。
在1004，分类模块110例如基于在（多个）用户对象（例如手指）与触摸表面之间的接触来接收与（多个）用户触摸输入相关联的信息。如上面所讨论的，该信息可以与用户触摸输入的到达和/或用户触摸输入的移动相关联。
在1006，分类模块110使用（多个）分类器来确定个别用户触摸输入是预期的还是非预期的。例如，分类模块110可以评估上面参考图4-9所描述的输入因子中的一个或多个，以确定用户触摸输入是预期的还是非预期的。
在判定1008，分类确定是否用户触摸输入是预期的。如果分类模块110确定用户触摸输入是预期的（“是”），则该处理前进至1010，其中设备102处理用户触摸输入并实施响应动作（例如，设备102响应于接收到缩放指令而实施缩放功能）。
在判定1008，如果分类模块110确定用户触摸输入是非预期的（“否”），则该处理前进至1012，其中设备102忽略用户触摸输入。
图11举例说明实施多阶段分类的第一分类阶段的示例处理1100。示例处理1100可以与来自图10的示例处理1000的操作1006相关联来实施。
在1102，第一分类器202确定或访问第一输入因子并且为第一输入因子设置加权。在各种实施方式中，第一分类器输入因子包括与触摸表面108上输入的到达相关联的信息。在一个示例中，第一分类器输入因子可以包括参考图4所讨论的到达间时间因子和参考图5所讨论的到达间距离因子。在另一示例中，第一分类器输入因子可以包括参考图6所讨论的到达间时间因子、到达间距离因子和输入的数量（例如，群集）。
在1104，第一分类器202评估所接收的与工具输入和用户触摸输入相关联的信息，以确定个别第一分类器输入因子指示预期触摸输入还是非预期触摸输入。例如，作为评估的一部分，第一分类器可以确定到达间时间并将所确定的到达间时间与到达间时间阈值进行比较，如上面参考图4所讨论的。在另一示例中，作为评估的一部分，第一分类器可以确定到达间距离并将所确定的到达间距离与到达间距离阈值进行比较，如上面参考图5所讨论的。在还一示例中，作为评估的一部分，第一分类器可以将触摸表面的第一区间中的输入的数量与触摸界面（表面）的第二区间中的输入的数量进行比较，以确定是否比率至少是(2:1)，如上面参考图6所讨论的。
在1106，第一分类器202基于评估来计算第一分类器评估分数。第一分类器使用加权来计算第一分类器评估分数。例如，到达间时间因子可以与第一加权（例如“0.6”）相关联，到达间距离因子可以与第二加权（例如“0.2”）相关联，并且接触数量（例如群集）因子可以与第三加权（例如“0.2”）相关联，其中这些加权总计为值一，以致第一分类器评估分数将被计算为零、一或在零与一之间某处的十进制值。
在判定1108，第一分类器202确定是否第一分类器评估分数满足第一分类器置信度阈值。如果1108上的回答为“是”，则该处理前进至1110，其中第一分类器自信地将用户触摸输入分类为或预期触摸输入或非预期触摸输入。如果在1108上的回答为“否”，则该处理前进至1112，其中分类模块110决定使用后续分类器来促进分类处理（例如，因为第一分类器无法自信地分类用户触摸输入，所以该处理移动至后续阶段，例如，图12的示例处理1200）。
在各种实施方式中，第一分类器可以具有针对预期输入的第一分类器置信度阈值（例如“0.79”）和针对非预期输入的另一第一分类器置信度阈值（例如“0.41”）。为了使用来自1106的示例加权来举例说明第一示例，如果到达间时间因子和输入数量因子被评估为指示用户触摸输入是预期的可能性，以及如果到达间距离因子被评估为指示用户触摸输入是非预期的可能性，则第一分类器评估分数将是“0.8”（例如，(0.6)*1+(0.2)*1+(0.2)*0）。由于所计算的评估分数满足（例如大于或等于）针对预期输入的第一分类器置信度阈值（例如，“0.79”），所以随后第一分类器能够自信地将用户触摸输入分类为预期触摸输入。
为了使用来自1106的示例加权来举例说明第二示例，如果到达间时间因子指示用户触摸输入是非预期的可能性，以及如果到达间距离因子和输入数量因子被评估为指示用户触摸输入是预期的可能性，则第一分类器评估分数将是“0.4”（例如，(0.6)*0+(0.2)*1+(0.2)*1）。这个计算的评估分数也满足（例如小于）针对非预期输入的其他第一分类器置信度阈值（例如“0.41”），并因而，第一分类器能够自信地将用户触摸输入分类为非预期触摸输入。
相比之下，如果第一分类器评估分数落在“0.41”与“0.79”之间（例如，在前面示例中使用的阈值），则不能由第一分类器做出自信的分类。
如上面所讨论的，这些加权和/或置信度阈值可以可变地被设置，以致其能够基于个别用户输入或一组用户的输入（例如较大采样的人口）来训练和/或调整。
图12举例说明在第一分类阶段无法自信地分类触摸输入的情况下实施多阶段分类的第二分类阶段的示例处理1200。示例处理1200可以与来自图11的示例处理1100的操作1112相关联来实施。
在1202，第二分类器（例如后续分类器204之一）确定或访问第二分类器输入因子并为第二分类器输入因子设置加权。在各种实施方式中，第二分类器输入因子可以包括第一分类器输入因子之中的一个或多个。第二分类器输入因子也包括以输入的移动为基础的至少一个新的输入因子。在一个示例中，第二分类器输入因子可以包括上面参考图7所讨论的方向因子。在另一示例中，第二分类器输入因子可以包括上面参考图8所讨论的速度因子。在还一示例中，第二分类器输入因子可以包括上面参考图9所讨论的短暂时长因子。因而，第二分类器输入因子可以包括上面参考图4-9所讨论的输入因子的各种组合。在一些示例情形中，如果第一分类器输入因子也正被评估为第二分类器输入因子，则相应加权被减少，以减轻其对于针对第二分类器评估分数的贡献的重要性和影响。相反，新的输入因子（例如方向差因子或速度差因子）对于针对第二分类器评估分数的贡献可以具有更多的重要性和影响。
在1204，第二分类器评估所接收的与工具输入和用户触摸输入相关联的信息（例如，这可以包括先前接收的信息以及在处理1100中的第一分类的开始或完成之后接收的新信息），以确定个别第二分类器输入因子指示预期触摸输入还是非预期触摸输入。例如，作为评估的一部分，第二分类器可以确定方向差并将所确定的方向差与方向差阈值进行比较，如上面参考图7所讨论的。在另一示例中，作为评估的一部分，第二分类器可以确定速度差并将所确定的速度差与速度差阈值进行比较，如上面参考图8所讨论的。在还一示例中，作为评估的一部分，第二分类器可以将短暂输入的数量与短暂输入数量阈值进行比较，如上面参考图9所讨论的。
在一些情况中，第二分类器可能不需要重新评估由第一分类器评估过的输入因子，但是第二分类器可以调整其将用于评估分数计算上的相应加权。
在1206，第二分类器基于这些评估来计算第二分类器评估分数。第二分类器使用这些加权来计算第二分类器评估分数。例如，与到达间时间因子相关联的第一加权可以是“0.3”，即与在处理1100中作为示例所使用的相比而言减少的值。继续这个示例，与到达间距离因子相关联的第二加权可以是“0.1”，即与在处理1100中作为示例所使用的相比而言也是减少的值。继续这个示例，因为输入数量因子不可以由第二分类器使用，所以与输入数量因子相关联的加权可能不再存在。继续，与方向因子相关联的第三加权可以是“0.4”，并且与速度因子相关联的第四加权可能是“0.2”（例如，这四个加权再次总计为一）。第二分类器评估分数可以与上面提供的示例相类似来计算，例如将评估的结果（例如指示非预期的零或指示预期的一）乘以相应的第二分类器加权，并且对来自每一个第二分类器输入因子的贡献求和。
在判定1208，第二分类器确定是否第二分类器评估分数满足第二分类器置信度阈值。如果120​​8上的回答为“是”，则该处理前进至1210，其中第二分类器自信地将用户触摸输入分类为或预期触摸输入或非预期触摸输入。如果1208上的回答为“否”，则该处理前进至1212，其中分类模块110决定使用后续分类器来促进分类处理（例如，因为第一分类器和第二分类器二者无法自信地分类用户触摸输入，所以该处理移至后续阶段，例如图13的示例处理1300）。
第二分类器也可以具有针对预期输入的第二分类器置信度阈值和针对非预期输入的另一第二分类器置信度阈值。第二分类器置信度阈值可以与第一分类器置信度阈值相同或不同。
图13举例说明在第一分类阶段和第二分类阶段无法自信地分类触摸输入的情况下实施多阶段分类的第三分类阶段的示例处理1300。示例处理1300可以与来自图12的示例处理1200的操作1212相关联来实施。
在1302，第三分类器（例如后续分类器204之一）调整由第二分类器用于第二分类器输入因子的加权。在各种实施方式中，第三分类器并不引入任何的与第二分类器所使用的相比而言新的输入因子。相反，第三分类器增加与移动相关联的输入因子（例如，方向因子和/或速度因子）的加权并减少与到达相关联的输入因子（例如，到达间时间因子和到达间距离因子）的加权。
在1304，第三分类器评估所接收的与工具输入和用户输入相关联的信息（例如，这可以包括先前接收的信息以及在处理1200中的第二分类的开始或完成之后接收的新信息），以确定个别第三分类器输入因子指示预期触摸输入还是非预期触摸输入。在一些情况中，第三分类器可能不需要重新评估由第一分类器或第二分类器评估过的输入因子。
在1306，第三分类器基于这些评估来计算第三分类器评估分数。第三分类器使用调整的加权来计算第三分类器评估分数。
在判定1308，第三分类器确定是否第三分类器评估分数满足第三分类器置信度阈值。如果在1308上的回答是“是”，则该处理前进至1310，其中第三分类器自信地将用户触摸输入分类为或预期触摸输入或非预期触摸输入。如果在1308上的回答为“否”，则该处理前进至1312，其中分类模块110确定分类是不确定的并参考用户触摸输入来实施默认处理模式（例如自动地抑制用户触摸输入、给用户提供指示未分类触摸输入的通知等等）。
第三分类器也可以具有针对预期输入的第三分类器置信度阈值以及针对非预期输入的另一第三分类器置信度阈值。第三分类器置信度阈值可以与第一或第二分类器置信度阈值相同或不同。
结论
虽然以特定于结构特性和/或方法动作的语言描述了示例和/或实施方式，但是将明白：本公开并不一定限于所描述的具体特性或动作。相反，这些具体特性和动作在本文被公开为实施这些示例和/或实施方式的说明性形式。
例句
示例A，一种系统（例如设备102），包括：触摸表面，被配置成接收多个输入，其中多个输入至少包括与输入工具相关联的工具输入和用户触摸输入；一个或多个处理器，通信地被耦合至触摸表面；存储器，通信地被耦合至一个或多个处理器；分类模块，被存储在存储器中并由一个或多个处理器可执行来：实施第一分类器来评估与工具输入和用户触摸输入相关联的信息，以确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入，其中所评估的信息与相对于用户触摸输入的到达而言的工具输入的到达相关联；和响应于第一分类器无法确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入，实施至少一个后续分类器来评估附加信息，以确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入，其中所评估的附加信息与相对于用户触摸输入的移动而言的工具输入的移动相关联。
示例B，示例A的系统，其中：输入工具包括有源笔或有源手写笔之一，其被配置成生成由触摸表面可检测的并由触摸表面可用于区分工具输入和用户触摸输入的信号；和用户触摸输入基于来自用户的手的手指或手掌的接触。
示例C，示例A或示例B的系统，其中第一分类器评估信息，以确定在工具输入到达触摸表面时的时间与在用户触摸输入到达触摸表面时的时间之间的到达间时间。
示例D，示例C的系统，其中：如果到达间时间小于到达间时间阈值，则第一分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；而如果到达间时间大于或等于到达间时间阈值，则第一分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
示例E，示例A至示例D之中任一示例的系统，其中第一分类器评估信息，以确定在其中工具输入到达触摸表面的位置与其中用户触摸输入到达触摸表面的位置之间的到达间距离。
示例F，示例E的系统，其中：如果到达间距离小于到达间距离阈值，则第一分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；而如果到达间距离大于或等于到达间距离阈值，则第一分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
示例G，示例A至示例F之中任一示例的系统，其中至少一个后续分类器评估附加信息，以确定在工具输入的移动方向与用户触摸输入的移动方向之间的差。
实例H，示例G的系统，其中：如果该差小于方向差阈值，则至少一个后续分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；而如果该差大于或等于方向差阈值，则至少一个后续分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
示例I，示例A至示例H之中任一示例的系统，其中至少一个后续分类器评估附加信息，以确定在工具输入的移动速度与用户触摸输入的移动速度之间的差。
示例J，示例I的系统，其中：如果该差小于速度差阈值，则至少一个后续分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；而如果该差大于或等于速度差阈值，则至少一个后续分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
虽然上面参考系统描述示例A至示例J，但是明白：在这个文档的上下文中，示例A至示例J的内容也可以作为方法和/或经由存储计算机可读指令的一个或多个计算机存储媒体来实施。
示例K，一种方法，包括：确定在触摸表面上同时接收到的多个输入之中的第一输入与有源输入工具相关联；确定多个输入之中的至少第二输入与用户触摸相关联；并由一个或多个处理器评估与第一输入和第二输入相关联的至少一个因子，以便将第二输入分类为预期触摸输入或非预期触摸输入。
示例L，示例K的方法，其中至少一个因子包括与相对于第二输入的到达而言的第一输入的到达相关联的至少一个第一因子，并且该方法进一步包括：至少部分基于至少一个第一因子的评估来计算评估分数；将评估分数与至少一个置信度阈值进行比较；如果基于该比较、评估分数满足至少一个置信度阈值，则将第二输入分类为预期触摸输入或非预期触摸输入；而如果基于该比较、评估分数未能满足至少一个置信度阈值，则评估与第一输入和第二输入相关联的至少一个第二因子，至少一个第二因子与相对于第二输入的移动而言的第一输入的移动相关联。
示例M，示例K或示例L的方法，其中至少一个因子和在其中第一输入到达触摸表面的位置与其中第二输入到达触摸表面的位置之间的到达间距离的确定相关联。
示例N，示例K至示例M之中任一示例的方法，其中至少一个因子和在第一输入到达触摸表面时的时间与在第二输入到达触摸表面时的时间之间的到达间间隔的确定相关联。
示例O，示例K至示例N之中任一示例的方法，其中至少一个因子和在第一输入的移动方向与第二输入的移动方向之间的差的确定相关联。
示例P，示例K至示例O之中任一示例的方法，其中至少一个因子和在第一输入的移动速度与第二输入的移动速度之间的差的确定相关联。
示例Q，示例K至示例P之中任一示例的方法，其中至少一个因子与相对于在触摸表面的第二区间中的输入的第二数量的第二确定而言的触摸表面的第一区间中的输入的第一数量的第一确定相关联。
示例R，示例K至示例Q之中任一示例的方法，其中至少一个因子与短暂输入的数量的确定相关联。
示例S，示例K至示例R之中任一示例的方法，其中：输入工具包括有源笔或有源手写笔之一，其被配置成生成由触摸表面可检测的并由触摸表面可用于区分第一输入和第二输入的信号；以及第二输入基于来自用户的手的手指或手掌的接触。
虽然上面参考方法描述示例K至示例S，但是明白：在这个文档的上下文中，示例K至示例S的内容也可以作为系统（例如设备）和/或经由存储计算机可读指令的一个或多个计算机存储媒体来实施。
示例T，存储计算机可读指令的一种或多种计算机存储媒体，其中计算机可读指令当由一个或多个处理器执行时将设备配置成执行包括以下的操作：实施第一分类器来评估与工具输入和触摸输入相关联的多个第一分类器因子，多个第一分类器因子用于将触摸输入分类为或预期触摸输入或非预期触摸输入，其中多个第一分类器因子之中的每一个第一分类器因子具有相应加权来计算评估分数；至少部分基于评估分数来确定：第一分类器无法自信地将触摸输入分类为或预期触摸输入或非预期触摸输入；和实施后续分类器来评估与工具输入和触摸输入相关联的多个第二分类器因子，其中多个第二分类器因子包括具有被调整以便在后续分类器的实施期间减少至少一个第一分类器因子的评估分数影响的相应加权的至少一个第一分类器因子。
示例U，示例T的一种或多种计算机存储媒体，其中：多个第一分类器因子中的一个或多个第一分类器因子至少部分基于相对于触摸输入的到达而言的工具输入的到达；多个第二分类器因子中的一个或多个第二分类器因子至少部分基于相对于触摸输入的移动而言的工具输入的移动；以及至少部分基于所学习的用户输入信息来设置相应加权。
示例V，示例T或示例U的一种或多种计算机存储媒体，其中：输入工具包括有源笔或有源手写笔之一，其被配置成生成由触摸表面可检测的并由触摸表面可用于区分工具输入和触摸输入的信号；和触摸输入基于来自用户的手的手指或手掌的接触。
虽然上面参考一种或多种计算机存储媒体描述示例T至示例V，但是明白：在这个文档的上下文中，示例T至示例V的内容也可以被实施为系统（例如设备）和/或方法。
示例W，一种系统（例如设备102），包括：用于接收多个输入的装置，其中多个输入至少包括与输入工具相关联的工具输入和用户触摸输入；用于评估与工具输入和用户触摸输入相关联的信息以确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入的装置，其中所评估的信息与相对于用户触摸输入的到达而言的工具输入的到达相关联；和响应于该装置无法基于所评估的信息来确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入，用于评估附加信息以确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入的装置，其中所评估的附加信息与相对于用户触摸输入的移动而言的工具输入的移动相关联。
示例X，示例W的系统，其中：输入工具包括有源笔或有源手写笔之一，其被配置成生成由触摸表面可检测的并由触摸表面可用于区分工具输入和用户触摸输入的信号；和用户触摸输入基于来自用户的手的手指或手掌的接触。
示例Y，示例W或示例X的系统，其中该装置评估信息，以确定在工具输入到达触摸表面时的时间与用户触摸输入到达触摸表面时的时间之间的到达间时间。
示例Z，示例Y的系统，其中：如果到达间时间小于到达间时间阈值，则评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；而如果到达间时间大于或等于到达间时间阈值，则评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
示例AA，示例W至示例Z中任一示例的系统，其中该装置评估信息，以确定在其中工具输入到达触摸表面的位置与其中用户触摸输入到达触摸表面的位置之间的到达间距离。
示例BB，示例AA的系统，其中：如果到达间距离小于到达间距离阈值，则评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；而如果到达间距离大于或等于到达间距离阈值，则评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
示例CC，示例W至示例BB之中任一示例的系统，其中该装置评估附加信息，以确定在工具输入的移动方向与用户触摸输入的移动方向之间的差。
示例DD，示例CC的系统，其中：如果该差小于方向差阈值，则评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；而如果该差大于或等于方向差阈值，则评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
示例EE，示例W至示例DD之中任一示例的系统，其中该装置评估附加信息，以确定在工具输入的移动速度与用户触摸输入的移动速度之间的差。
示例FF，示例EE的系统，其中：如果该差小于速度差阈值，则评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；而如果该差大于或等于速度差阈值，则评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。

Claims (15)

1.一种系统，包括：
触摸表面，被配置成接收多个输入，其中多个输入至少包括与输入工具相关联的工具输入和用户触摸输入；
一个或多个处理器，通信地被耦合至触摸表面；
存储器，通信地被耦合至一个或多个处理器；
分类模块，被存储在存储器中并由一个或多个处理器可执行来：
实施第一分类器来评估与工具输入和用户触摸输入相关联的信息，以确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入，其中所评估的信息与相对于用户触摸输入的到达而言的工具输入的到达相关联；和
响应于第一分类器无法确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入，实施至少一个后续分类器来评估附加信息，以确定用户触摸输入是预期触摸输入还是非预期触摸输入，其中所评估的附加信息与相对于用户触摸输入的移动而言的工具输入的移动相关联。
2.根据权利要求1所述的系统，其中：
输入工具包括有源笔或有源手写笔之一；和
用户触摸输入基于来自用户的手的手指或手掌的接触。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的系统，其中：
第一分类器评估信息，以确定在工具输入到达触摸表面时的时间与用户触摸输入到达触摸表面时的时间之间的到达间时间；
如果到达间时间小于到达间时间阈值，则第一分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；和
如果到达间时间大于或等于到达间时间阈值，则第一分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
4.根据权利要求1至权利要求3之中任一权利要求所述的系统，其中：
第一分类器评估信息，以确定在其中工具输入到达触摸表面的位置与其中用户触摸输入到达触摸表面的位置之间的到达间距离；
如果到达间距离小于到达间距离阈值，则第一分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；和
如果到达间距离大于或等于到达间距离阈值，则第一分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
5.根据权利要求1至权利要求4之中任一权利要求所述的系统，其中：
至少一个后续分类器评估附加信息，以确定在工具输入的移动方向与用户触摸输入的移动方向之间的差；
如果该差小于方向差阈值，则至少一个后续分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；和
如果该差大于或等于方向差阈值，则至少一个后续分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
6.根据权利要求1至权利要求5之中任一权利要求所述的系统，其中：
至少一个后续分类器评估附加信息，以确定在工具输入的移动速度与用户触摸输入的移动速度之间的差；
如果该差小于速度差阈值，则至少一个后续分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是非预期触摸输入；和
如果该差大于或等于速度差阈值，则至少一个后续分类器的评估的至少一部分指示用户触摸输入是预期触摸输入。
7.一种方法，包括：
确定在触摸表面上同时接收到的多个输入之中的第一输入与有源输入工具相关联；
确定多个输入之中的至少第二输入与用户触摸相关联；和
由一个或多个处理器评估与第一输入和第二输入相关联的至少一个因子，以便将第二输入分类为预期触摸输入或非预期触摸输入。
8.根据权利要求7所述的方法，其中至少一个因子包括与相对于第二输入的到达而言的第一输入的到达相关联的至少一个第一因子，并且该方法进一步包括：
至少部分基于至少一个第一因子的评估来计算评估分数；
将评估分数与至少一个置信度阈值进行比较；
如果基于该比较、评估分数满足至少一个置信度阈值，则将第二输入分类为预期触摸输入或非预期触摸输入；和
如果基于该比较、评估分数未能满足至少一个置信度阈值，则评估与第一输入和第二输入相关联的至少一个第二因子，至少一个第二因子与相对于第二输入的移动而言的第一输入的移动相关联。
9.根据权利要求7或权利要求8所述的方法，其中至少一个因子和在其中第一输入到达触摸表面的位置与其中第二输入到达触摸表面的位置之间的到达间距离的确定相关联。
10.根据权利要求7至权利要求9之中任一权利要求所述的方法，其中至少一个因子和在第一输入到达触摸表面时的时间与第二输入到达触摸表面时的时间之间的到达间间隔的确定相关联。
11.根据权利要求7至权利要求10之中任一权利要求所述的方法，其中至少一个因子和在第一输入的移动方向与第二输入的移动方向之间的差的确定相关联。
12.根据权利要求7至权利要求11之中任一权利要求所述的方法，其中至少一个因子和在第一输入的移动速度与第二输入的移动速度之间的差的确定相关联。
13.根据权利要求7至权利要求12之中任一权利要求所述的方法，其中至少一个因子与相对于在触摸表面的第二区间中的输入的第二数量的第二确定而言的在触摸表面的第一区间中的输入的第一数量的第一确定相关联。
14.根据权利要求7至权利要求13之中任一权利要求所述的方法，其中至少一个因子与短暂输入的数量的确定相关联。
15.存储计算机可读指令的一种或多种计算机存储媒体，其中计算机可读指令当由一个或多个处理器执行时将设备配置成执行包括以下的操作：
实施第一分类器来评估与工具输入和触摸输入相关联的多个第一分类器因子，多个第一分类器因子用于将触摸输入分类为或预期触摸输入或非预期触摸输入，其中多个第一分类器因子之中的每一个第一分类器因子具有相应加权来计算评估分数；
至少部分基于评估分数来确定：第一分类器无法自信地将触摸输入分类为或预期触摸输入或非预期触摸输入；和
实施后续分类器来评估与工具输入和触摸输入相关联的多个第二分类器因子，其中多个第二分类器因子包括具有相应加权的至少一个第一分类器因子，其中相应加权被调整以便在后续分类器的实施期间减少至少一个第一分类器因子的评估分数影响。
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