CN110109563A - 一种确定对象物相对于触敏表面的接触状态的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种确定对象物相对于触敏表面的接触状态的方法及系统，呈现针对触敏装置的触敏表面能够改进对对象物的分类的技术。对象物分类组件能够分析与关于装置的触敏表面相关联的触摸屏数据和与沿着关于装置的至少一个轴的运动相关的运动信息。对象物分类组件可以基于分析的结果，并且响应于判断相对于触敏表面的对象物的接触状态，判断相对于触敏表面的对象物的接触分类。事件判断组件可以基于对象物的接触分类来控制与触敏表面相关联的功能，所述功能包括激活或禁止装置的显示屏的触敏表面的触敏功能或切换显示屏打开或关闭。

Description

一种确定对象物相对于触敏表面的接触状态的方法及系统

相关申请的交叉引用

本申请是2015年4月12日提交的美国专利申请号14/684,407的部分继续申请，并且要求其优先权，并且本申请和美国申请号14/684,407各自要求2014年9月25日提交的临时专利申请号62/055,416的美国优先权，其中每个申请通过引用整体并入本文。此外，交叉引用以下共同转让和审查中的美国专利申请：2015年2月2日提交、名称为“触摸屏上的手指触摸事件分类的方法和装置”的美国专利申请号14/612,089；2013年8月2日提交、名称为“用于确定触摸类型的振动声学数据的捕获”的美国专利申请号13/958,427；2013年2月28日提交、名称为“具有振动声学区分区域的输入工具和使用其的计算设备”的美国专利申请号13/780,494；2013年3月25日提交、名称为“使用不同类型的手指接触来激活不同交互功能的方法和系统”的美国专利申请号13/849,698；2014年3月19日提交、名称为“用于感测触摸输入的方法和装置”的美国专利申请号14/219,919；2013年5月6日提交、名称为“使用手指触摸类型与电子设备交互”的美国专利申请号13/887,711以及2014年2月26提交、名称为“使用用于触摸类型分类的电容图像”的美国专利申请号14/191,329，其中每个申请通过引用整体并入本文。

技术领域

本发明涉及触摸表面技术，例如，分类触摸或其与触敏装置的关联。

背景技术

当今的各种电子装置通常可以由用户通过与触摸屏互动来操作。此特点尤其是最新一代智能手机的特征。通常，触摸显示屏可以响应手指触摸以激活触摸显示屏以用于进一步的处理。也可以使用诸如触摸笔之类的工具、诸如手掌和手指的各个部分的手的其他部分触摸触摸显示屏。

上述描述仅旨在提供与触敏装置有关的概述，并且不旨在穷举。

发明内容

以下呈现本说明书的简要概述，以便提供对本说明书的一些方面的基本理解。本概要不是对本说明书的广泛概述。其既不旨在标示本说明书的关键或重要元素，也不旨在描述说明书的特定实施方式的任何范围或权利要求的任何范围。其唯一目的是以简化形式呈现说明书的一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的前言。

当今的各种电子装置通常可以由用户通过与电子装置的触摸显示屏互动来操作。此特点尤其是最新一代智能手机的特征。触摸显示屏可响应手指触摸以激活显示器以使得能够访问电子装置的应用程序、功能或特征和/或使得能够执行进一步的处理。也可以使用诸如触摸笔之类的工具，或诸如手掌和/或手指的各个部分的手的其他部分触摸触摸显示屏。智能手机制造商不断开发新技术以改善智能手机用户体验。

根据非限制性示例实现，一种方法可以包括由包括处理器的系统分析与关于装置的触敏表面相关联的触摸屏数据的特性以及至少一种与装置相关联的轴的运动数据。所述方法还可以包括，至少部分地基于分析的至少一个结果，由系统判断相对于触敏表面的对象物的接触分类，以便于判断与触敏表面有关的对象物的接触状态。

根据另一个非限制性示例实现，系统可以包括存储可执行组件的存储器，以及可操作地耦接到存储器的处理器，其执行可执行组件。可执行组件可包括对象物分类组件，其被配置为分析与关于装置的触敏表面相关联的触摸表面信息以及至少一种与装置相关联的轴的运动信息，其中对象物分类组件还被配置为部分地基于分析的至少一个结果，判断相对于触敏表面的对象物的接触分类，以便于判断相对于触敏表面的对象物的接触状态。

根据又一个非限制性示例实现，机器可读介质可以包括可执行指令，当由处理器执行时，便于所述可执行指令执行操作。所述操作可以包括检查与关于装置的触敏表面相关联的帧数据的特性以及与关于装置的至少一个轴相关联的运动数据。所述操作还可以包括，至少部分地基于所述检查的至少一个结果，判断相对于触敏表面的对象物的接触分类，以便于判断相对于触敏表面的对象物的接触状态。

以下描述和附图阐述了本说明书的某些说明性方面。然而，这些方面仅指示了可以采用本说明书原理的各种方式中的一些方式。当结合附图考虑时，从说明书的以下详细描述中，本说明书的其他优点和加强性特征将变得显而易见。

附图说明

结合附图以及以下详细描述进行思考，本发明的许多方面、实施、目的和优点将是显而易见的，其中相同的附图标记始终可以指代相同的部分，并且其中：

图1示出根据本发明的各个方面和实施例的示例性触敏装置的框图，所述示例性触敏装置可以判断对象物的分类以及相对于触敏装置的触敏表面的对象物的接触状态；

图2描绘根据本发明的各个方面和实施例的包括触敏表面的示例性触敏装置的俯视图；

图3呈现根据本发明的各个方面和实施例的作为示例性触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，所述帧图像包括或表示与触敏表面相关联的帧数据；

图4描绘根据本发明的各个方面和实施例的作为示例性触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中示例性帧图像可包括或表示与触敏表面的接触有关的帧数据；

图5呈现根据本发明的各个方面和实施例的作为示例性触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中示例性帧图像可包括或表示与接触触敏表面的相对强度有关的帧数据；

图6示出根据本发明的各个方面和实施例的作为示例性触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中帧图像可以包括或表示当传感器阵列中某些与表面相关的传感器检测用户的耳朵与触敏表面接触的相对强度时，可以捕获或生成的帧数据；

图7呈现根据本发明的各个方面和实施例的示例性帧图像的示图，当传感器阵列中某些与表面相关的传感器检测用户的耳朵与触敏表面接触的相对强度时，所述示例性帧图像可以基于至少一部分的电容数据(例如，互电容数据)生成；

图8示出根据本发明的各个方面和实施例的示例性帧图像的示图，当传感器阵列中某些与表面相关的传感器检测用户的手指与触敏表面接触的相对强度时，所述示例性帧图像可以基于至少一部分的电容数据(例如，互电容数据)生成；

图9描绘根据本发明的各个方面和实施例的示例性帧图表的示图，所述示图可以表示当传感器组件的某些传感器检测到触敏装置的特定运动时，与用户的耳朵触碰触敏表面有关的运动数据；

图10示出根据本发明的各个方面和实施例的示例性帧图表的示图，所述示图可以表示当传感器组件的某些传感器检测到触敏装置的特定运动时，与用户的手指触摸触敏表面有关的运动数据；

图11描绘根据本发明的各个方面和实施例的触敏装置的示例性外部视图的俯视图的示图；

图12示出根据本发明的各个方面和实施例的示例性触敏装置的框图；

图13示出根据本发明的各个方面和实施例的用于分类针对触敏装置的触敏表面或靠近触敏装置的触敏表面的接触的示例性方法的流程图；

图14描绘根据本发明的各个方面和实施例的作为示例性触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中帧图像可包括或表示与对对象物与触敏表面的接触进行感测有关的某些帧数据；

图15呈现根据本发明的各个方面和实施例的作为示例性触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中示例性帧图像可包括或表示在非均匀边界区域之间细分的某些帧数据，其中帧数据关于与触敏表面接触的对象物的示例性感测；

图16示出根据本发明的各个方面和实施例的作为触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中示例性帧图像可以包括或表示在非均匀的各种形状的边界区域之间细分的某些帧数据，其中所述帧数据关于与触敏表面接触的对象物的示例性感测；

图17描绘根据本发明的各个方面和实施例的作为示例性触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中示例性帧图像可以包括或表示与对象物与触敏表面的接触或结合有关的某些帧数据，其中所述示例性帧图像可以被细分以形成各种形状的边界区域，其可以基于至少一部分的帧数据而被判断；

图18示出用户将触敏装置靠在用户头部侧边的示例场景的示图；

图19示出根据本发明的各个方面和实施例的作为触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中示例性帧图像可以包括或表示可以通过触摸感测系统和对象物分类组件，在获取帧的帧数据的时间段期间判断的帧数据；

图20呈现根据本发明的各个方面和实施例的作为触敏装置的俯视图的视觉表现的一部分的示例性帧图像的示图，其中示例性帧图像可包括或表示对象物与触敏表面的示例性接触的示例性帧数据；

图21示出根据本发明的各个方面和实施例的用于分类对象物与触敏装置的触敏表面或靠近触敏装置的触敏表面的接触的另一示例性方法的流程图；

图22描绘根据本发明的各个方面和实施例的用于基于至少一部分与触敏表面相关联的触摸表面数据和与触敏装置相关联的运动数据来分类对象物与触敏装置的触敏表面或靠近触敏装置的触敏表面的接触的示例方法的流程图；和

图23示出根据本发明的各个方面和实施例的用于基于至少一部分与触敏表面相关联的触摸表面数据和与触敏装置相关联的运动数据来分类对象物与触敏装置的触敏表面或靠近触敏装置的触敏表面的接触的另一示例方法的流程图。

附图标记：

100 触敏装置

102 触摸感测系统

104 触敏表面

106 传感器组件

108 传感器

110 运动相关传感器

112 对象物分类组件

114 事件判断组件

116 缓冲组件

202 传感器阵列

300 帧图像

350 视觉表现

400 帧图像

402 斑点

404 斑点

450 视觉表现

500 帧图像

502 斑点

504 斑点

550 视觉表现

600 帧图像

650 视觉表现

700 帧图像

702 灰度色区域

704 灰度色区域

800 帧图像

802 灰度色区域

804 灰度色区域

900 图表

902 第一加速度计数据

904 第二加速度计数据

906 第三加速度计数据

908 第一陀螺仪数据

910 第二陀螺仪数据

912 第三陀螺仪数据

1000 图表

1002 第一加速度计数据

1004 第二加速度计数据

1006 第三加速度计数据

1008 第一陀螺仪数据

1010 第二陀螺仪数据

1012 第三陀螺仪数据

1100 触敏装置

1102 显示系统

1104 显示屏

1106 呈现区域

1108 对象

1110 处理器

1112 壳体

1114 存储器系统

1116 通信系统

1118 音频系统

1120 音频传感器

1122 对象物分类组件

1124 接口组件

1126 信号处理组件

1130 力传感器

1132 无线通信模块

1300 方法

1302～1312 流程

1400 图像

1402 帧数据

1404 边界区域

1406 图案

1408 阵列

1450 视觉表现

1500 帧图像

1502 帧数据

1504 边界区域

1506 图案

1508 第一边界区域

1510 第二边界区域

1512 第三边界区域

1550 视觉表现

1602 帧数据

1604 边界区域

1606 图案

1608 第一边界区域

1610 第二边界区域

1612 第三边界区域

1614 重叠

1650 视觉表现

1702 帧数据

1704 边界区域

1706 图案

1750 视觉表现

1800 场景

1802 用户

1804 头部

1806 耳朵接触

1808 脸颊接触

1810 头发和/或头部接触

1900 帧图像

1902 接触图案

1904 接触图案

1906 接触图案

1908 细长条纹

1950 视觉表现

2000 帧图像

2002 接触

2004 接触

2006 接触

2050 视觉表现

2102～2114 流程

2200～2212 流程

2300～2312 流程

具体实施方式

现在参考附图描述本公开的各个方面，其中相同的附图标记通篇用于指代相同的元件。在以下描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以便提供对一个或多个方面的透彻理解。然而，应该理解到，可以在没有这些具体细节的情况下或者利用其他方法、组件、材料等来实践本公开的某些方面。在其他情况下，以框图形式示出公知的结构和装置以便于描述一个或多个方面。

在以下详细描述中，参考了附图，附图形成说明书的一部分，并且通过图示的方式示出了具体实施例。尽管足够详细地描述了这些实施例以使得本领域技术人员能够实践本公开，但是应当理解，这些示例不是限制性的，使得可以使用其他实施例并且可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下进行改变。

一个或多个实施例可以以多种方式实现，包括作为过程、设备、系统、装置、方法，诸如包含计算机可读指令或计算机程序代码的计算机可读存储介质的计算机可读介质，或者作为包括计算机可用介质的计算机程序产品，所述计算机可用介质具有包含在其中的计算机可读程序代码。

以下描述中的附图仅通过说明的方式叙述优选实施例。这些附图不一定按比例。应当注意，从以下讨论中，将容易认识到本文公开的结构和方法的替代实施例作为可以在不脱离所要求保护的原理的情况下采用的可行替代方案。

当今的各种电子装置通常可以由用户与触摸屏交互来操作。此特点尤其是最新一代智能手机的特征。通常，触摸显示屏可以响应手指接触以激活触摸显示屏以用于进一步的处理。也可以使用诸如触摸笔之类的工具、诸如手掌和手指的各个部分的手的其他部分接触触摸显示屏。

用户可以使用具有触摸显示屏的电子装置(例如移动电话(例如，智能手机))通过将手机放在用户的耳朵和/或用户的脸部的一部分来打电话，这可能导致用户的耳朵和/或脸部与触摸显示屏接触。用户的耳朵和/或脸部触摸到触摸显示屏可能导致触摸显示屏接收来自用户的耳朵和/或脸部的触摸输入，这可能导致触摸显示屏被无意地且不期望地被激活和/或即使用户不打算与触摸显示屏进行交互，移动电话也无意地且不期望地基于触摸显示屏接收的输入执行操作。

本发明可以采用能够改进与触敏装置的触敏表面相关联的对象物的分类的技术。本发明可包括对象物分类组件，其可分析与关于装置的触敏表面相关联的触摸表面数据(例如，触摸表面或触摸屏数据)以及与所述触敏装置相关联的一个或多个轴的运动数据。对象物分类组件可以部分地基于分析的至少一个结果来判断相对于触敏表面的对象物的接触分类，以便于判断相对于触敏表面的对象物的接触状态。本发明还可以包括事件判断组件，其可以与对象物分类组件连结(例如，通信地连接到)。事件判断组件可以至少部分地基于对象物的接触分类或接触状态来控制与触敏表面相关联的功能，其中所述功能可以包括例如启用装置的显示屏的触敏表面的触敏功能，禁止显示屏的触敏表面的触敏功能，打开显示屏(例如，进到开启状态)，和/或关闭显示屏(例如，进到关闭状态)。

参考附图描述了本发明的这些和其他方面和实施例。

图1示出了根据所公开的各个方面和实施例的示例性触敏装置100的框图，所述触敏装置100可以判断对象物的分类以及相对于触敏装置的触敏表面的对象物的接触状态。触敏装置100可以是或可以包括例如移动电话(例如，蜂窝电话和/或智能手机)、计算机、显示台、个人数字助理(PDA)、电子平板电脑或笔记本(例如，触敏图形平板或笔记本)、网络平板、电子游戏装置、电子工作站、电视、互联网协议(IP)电视、机顶盒、车辆中或整合于车辆内的装置(例如，触敏装置)、触摸板、追踪平板或其他类型的装置。

触敏装置100可以包括触摸感测系统102，触摸感测系统102可以包括触敏表面104或者与触敏表面104相关联，触敏表面104可以感测对象物(例如，用户的手指、用户的耳朵、用户的脸部或是触摸笔)何时已经与触敏表面104接触或者接近触敏表面104(例如，悬停在触敏表面104上和/或接近触敏表面104)。触敏表面104可以具有与触敏装置的显示屏的显示区域的大小和形状共同延伸或者相对应的尺寸和形状，或者至少可以大致上与触敏装置的显示屏的显示区域的大小和形状共同延伸或者大致上相对应。

如本文中更全面地描述的，触敏装置100还可以包括传感器组件106，其可以包括一组传感器，其中所述传感器组中的相应传感器可以感测触敏装置100相应的条件(例如，接触或悬停条件、装置100的运动条件等)或是与触敏装置100相关联的条件，传感器组件106的传感器组可以包括表面相关传感器108，其可以是触摸感测系统102和触敏表面104的一部分或与其相关联。表面相关传感器108可以是触敏装置100的一部分或者与触敏装置100相关联。表面相关传感器108可以被配置为感测对象物何时与触敏表面104接触或者接近触敏表面104(例如，悬停在触敏表面104上和/或附近)并且生成诸如触敏表面数据的传感器数据(例如，触摸表面或触摸屏数据)，关于对象物接触或接近触敏表面104。如本文中更全面地描述的，传感器数据可用于促使判断关于对象物相对于触敏表面104的接触或关联(例如，悬停)和/或对象物与触敏表面104相关的接触状态的接触分类。

如本文中更全面地描述的，传感器组件106的传感器组还可以包括运动相关传感器110，其可以被配置为感测与触敏装置100相关联的运动并且生成与与触敏装置100相关联的感测运动相关的运动数据。其中，可以采用运动数据来促使判断关于对象物相对于触敏表面104的接触或关联(例如，悬停)和/或对象物与触敏表面104相关的接触状态的接触分类。

如本文中更全面地描述的，在一些实施例中，触敏装置100可以包括对象物分类组件112，其可以分析与触敏表面104相关联的触摸表面数据和与装置100相关联的至少一个轴(例如，一个轴、两个轴、三个轴、......、六个轴、...)的运动数据，其中，触摸表面数据可以通过对象物分类组件112从表面相关传感器108接收，并且运动数据可以通过对象物分类组件112从运动相关传感器110接收。对象物分类组件112可以至少部分地基于分析触摸表面数据和运动数据的结果，来判断对象物相对于触敏表面104的接触分类或接触状态。

对象物分类组件112可以进行的接触分类可以包括例如非触摸状态、头部状态、手指状态、头部悬停状态和手指悬停状态。非触摸状态可指示对象物未接触并且未在触敏表面104附近悬停。头部状态可指示对象物是用户的脸部、头部或耳朵以及这类的对象物与触敏表面接触。手指状态可以指示对象物是用户的手指或手以及这类的对象物与触敏表面接触。头部悬停状态可以指示对象物是用户的脸部、头部或耳朵，以及这类的对象物在靠近触敏表面104的触敏表面104上方悬停并且不与触敏表面104接触。手指悬停状态可以指示对象物是用户的手指或手，以及这类的对象物在靠近触敏表面104的触敏表面104上方悬停并且不与触敏表面104接触。应当理解和意识到，对象物分类组件112还可以针对相对于触敏表面104的对象物进行其他类型的接触分类。例如，对象物分类组件112可以进一步包括可以区分用户的手指和触摸笔和/或可以区分用户的手指和手的接触分类。

触敏装置100还可以包括事件判断组件114，其可以与对象物分类组件112、触摸感测系统102、传感器组件106、触敏装置100的显示屏(图1未示)和/或触敏装置100的其他组件连结(例如，通信地连接到)。如本文中更全面地描述的，事件判断组件114可以至少部分地基于(例如，响应)对象物相对于触敏装置100的接触分类或接触状态，控制与触敏表面104相关联的功能，其中所述功能可以包括例如启动触敏装置100的触敏表面104的触敏功能(例如，显示屏的功能)，禁止触敏表面104的触敏功能(例如，显示屏的功能)，切换(例如，转换)触敏装置100的显示屏(例如，触摸显示屏)至开启状态(例如，进到开启状态)，和/或切换显示屏至关闭状态(例如，进到关闭状态)。

例如，响应于判断接触状态是头部状态(例如，用户的头部或耳朵)或头部悬停状态(例如，用户的头部或耳朵足够接近触敏表面104，但是并未与触敏表面104有真正物理上的接触)，事件判断组件114可以禁止触敏表面104的触敏功能以拒绝用户的头部接触或头部悬停，使得头部接触或头部悬停不会促使触敏表面104的触敏功能产生或选取触敏表面104的触敏功能(例如，不能够选取与显示屏上呈现的触敏表面104相关联的按钮或进行与显示屏上呈现的触敏表面104相关联的控制)和/或可以控制显示屏(例如，触摸显示屏)的操作使显示屏转换到或保持在关闭状态(例如，暗显示屏)。作为另一示例，响应于判断接触状态是手指状态(例如，用户的手指)或手指悬停状态(例如，用户的手指足够接近触敏表面104，但是并未与触敏表面104有真正物理上的接触)，事件判断组件114可以使触敏表面104的触敏功能能够允许用户的手指促使其产生或选取触敏表面104的触敏功能(例如，使得能够选取与显示屏上呈现的触敏表面104相关联的按钮或进行与显示屏上呈现的触敏表面104相关联的控制)和/或可以控制显示屏的操作使显示屏转换到或保持在开启状态(例如，发亮的显示屏)。

进一步关于触敏表面104，参见图2(以及图1)，图2描绘了根据本发明的各个方面和实施例的示例性触敏装置100(包括触敏表面104)的图。触敏表面104可包括表面相关传感器108或与表面相关传感器108相关联。在一些实施例中，表面相关传感器108可分布在与触敏表面104相关联的各种位置以形成传感器阵列202，其中相应的表面相关传感器108可以与触敏表面104的相应部分相关联。例如，表面相关传感器108可以分布在与触敏表面104相关联的各种位置以形成网格(例如，x、y网格)。应当理解和认知到的是，这种网格形成仅仅是一个示例性构造，其可以用于将传感器阵列202的表面相关传感器108分布在与触敏表面104相关联的各个位置处，并且根据本发明的其他实施例，表面相关传感器108可以相对于触敏表面104分布在其他构造(例如，均匀或非均匀构造)中。

当一个或多个对象物与触敏表面104上的一个或多个位置接触或足够接近时，传感器阵列202的一个或多个表面相关的传感器108与触敏表面104上的所述位置相关联的感测可以感测这种对象物与触敏表面104上的那些位置的接触，或者感测这种对象物与所述位置之间的接近。响应于一个或多个表面相关传感器108感测或检测与触敏表面104上的位置接触或接近的对象物，一个或多个表面相关传感器108可以生成信号(例如，传感器数据)并且可以将所述信号传送到对象物分类组件112以进行分析和评估(例如，以便于判断哪些表面相关传感器108与对象物接触或接近)。

在一些实施方案中，触摸感测系统102或对象物分类组件112可扫描传感器阵列202的表面相关传感器108，除此之外，或者可轮询传感器阵列202的表面相关传感器108，以便于获得来自传感器阵列202的相应表面相关传感器108的相应传感器数据(例如，相应的触摸表面数据)，以便于使对象物分类组件112能够判断触敏表面104的哪个(哪些)部分在给定时间(例如，给定时刻或时间段)与对象物接触或接近对象物。例如，触摸感测系统102或对象物分类组件112可以扫描传感器阵列202的表面相关传感器108，除此之外，或者可以每1/30秒、1/60秒、每1/100秒或另一个所需的速率或周期来轮询传感器阵列202的表面相关传感器108。对象物分类组件112(或触摸感测系统102)可以处理和/或组织(例如，布置)从传感器阵列202的表面相关传感器108获得的传感器数据，以生成x、y维度数据形式的帧数据，其可以表示在给定时间内相应的表面相关传感器108的相应接触状态，其中与相应表面相关传感器108相关联的相应帧数据可以是或可以包括相应表面相关传感器的相应传感器数据，或者可以至少部分地基于相应的传感器数据来判断相应的帧数据。

帧数据可以在概念上理解为提供图像或帧图像，其可以具有表示触敏表面104与对象物接触(或接近)的区域的较高密度部分和表示触敏表面104的不与对象物接触(或接近)的区域的较低密度部分。简要地转向图3(以及图1和2)，图3呈现作为示例性触敏装置100的俯视图的视觉表现350的一部分的示例性帧图像300的示图，根据本发明的各种方面和实施例，所述帧图像300包括或表示与触敏表面104相关联的帧数据。关于示例性帧图像300，传感器阵列202的表面相关传感器108未检测到与表面相关传感器108接触或接近的对象物，并且具有相应生成的信号(例如，传感器数据)，其指示对象物没有被检测到与表面相关的传感器108接触或接近。在所述示例性帧图像300中，由于没有检测到与触敏表面104接触或接近的对象物，因此帧图像300可以具有图3中所示的外观，在图3中所示的外观中，帧图像300中未显示较高密度部分(例如，没有更暗颜色的区域)。

然而，当对象物与触敏表面104接触或接近时，传感器阵列202的表面相关传感器108的一部分可以检测这些对象物，并可以响应生成表示这种检测的传感器数据，其中所述表面相关传感器108位于触敏表面与对象物接触或接近的一部分中。所述表面相关传感器108的一部分可以传送传感器数据以报告对象物与关于表面相关传感器108的一部分的触敏表面104的一个或多个部分接触或接近，并且对比图案出现在代表这种状态的帧图像中。

简要地参考图4(以及图1和2)，图4描绘作为示例性触敏装置100的俯视图的视觉表现450的一部分的示例性帧图像400的示例图，根据本发明的各个方面和实施例，其中示例性帧图像400可包括或表示与接触触敏表面104有关的帧数据。帧图像400表示在用户的两根手指与触敏表面104的部分接触(例如，被按压)的时间段与触敏表面104相关联的帧。

在所述示例中，触敏表面104具有传感器阵列202，所述传感器阵列202的表面相关传感器108可被读取以指示接触或不接触的二元状态。在与触敏表面104进行接触的情况下，这种接触足以跨越(例如，超过)用于检测在每个表面相关传感器108处的对象物(例如，手指)的接触的阈值，或者不足以跨越用于检测接触的阈值。在所述示例中，诸如示例性帧图像400的帧图像可以在概念上理解为包括接触的指示或不接触的指示，并且可以包括由全密度区域的图案定义的斑点402和斑点404，在全密度区域中，某些传感器阵列202的表面相关传感器108感测与另一个对象物(例如，用户的两根手指)的接触。例如，响应于两根手指与触敏表面104的部分接触，与触敏表面104的部分的位置相关联的某些表面相关传感器108可以感测到与对象物(例如，用户的两根手指)的接触并且可以生成指示与对象物的这种接触的传感器数据。对象物分类组件112可以接收传感器数据，并且可以分析传感器数据。至少部分地基于分析传感器数据的结果，对象物分类组件112可以判断并生成帧图像400，其可以包括更高密度的部分(例如，更暗颜色的区域)，例如斑点402和斑点404所示，其在帧图像400的可以对应于触敏表面104上的两根手指的位置之处，以及在帧图像400的其他位置处的低密度部分(例如，浅色或白色区域)对应于触敏表面104上的未指示与对象物接触的其他位置。如本文中更充分描述的，虽然示例性帧图像400涉及对象物是否与触敏表面104接触或不接触的问题，但是根据各种其他实施例，本发明可以感测、识别和区分对象物与触敏表面104之间的接触的相对强度，和/或可以感测、识别和区分对象物与触敏表面104之间的接触、将对象物悬停在触敏表面104附近(不与其接触)以及对象物与触敏表面104附近的对象物未接触或未悬停在触敏表面104附近的对象物附近。

例如，在一些实施方式中，传感器阵列202的表面相关传感器108能够检测或判断对象物与触敏表面104的接触强度水平，其中接触强度水平可以涉及例如由对象物施加在触敏表面104上的压力的量、在对象物与触敏表面104的接触点处感受到的电阻强度、在对象物与触敏表面104的接触点处感受到的电容强度和/或与对象物与传感器阵列202的一个或多个表面相关传感器108的接触有关的其他类型的强度。

简要地转向图5(以及图1和2)，图5呈现作为示例性触敏装置100的俯视图的视觉表现550的一部分的示例性帧图像500的示图，根据本发明的各个方面和实施例，其中示例性帧图像500可包括或表示与接触触敏表面104的相对强度有关的帧数据。帧图像500表示在用户的两根手指与触敏表面104的部分接触的时间段期间与触敏表面104相关联的帧。在所述示例中，触敏表面104可包括传感器阵列202，传感器阵列202可包括表面相关传感器108，其可被读取以指示与触敏表面104没有接触或与触敏表面104的接触强度的相对状态。

在与触敏表面104接触的事件中，在帧图像中(诸如帧图像500)呈现接触信息的强度，这可以在概念上理解为在帧图像中反映为灰度图像数据，其中斑点502和斑点504可以代表用户的两根手指与触敏表面104的相应部分的接触的相对强度，因为两根手指的接触由传感器阵列的某些表面相关传感器108感测。例如，响应于两根手指与触敏表面104的部分接触，可以与触敏表面104的部分的位置相关联的某些表面相关传感器108可以感测与对象物(例如，用户的两根手指)的接触(包括接触的相对强度)，并且可以生成指示与对象物的这种接触的传感器数据。某些表面相关传感器108中的相应表面相关传感器可以产生相应的传感器数据，所述相应传感器数据可以指示对象物(例如，两根手指)与触敏表面104的部分的接触的相应和相对强度。

对象物分类组件112可以接收相应的传感器数据，并且可以分析相应的传感器数据。至少部分地基于分析相应传感器数据的结果，对象物分类组件112可以判断并生成帧图像500，其可以包括相应的和相对较高密度的部分(例如，各自的灰度色区域)，如通过斑点502和斑点504的相应灰度信息所表示的，在帧图像500的可以对应于触敏表面104上的两根手指的位置之处，以及在帧图像400的其他位置处的较低密度的部分(例如，浅色或白色区域)，其可以对应于触敏表面104上的其他位置，在前述其他位置中未指示与对象物的接触。

应当理解和认知到，可以与触敏表面104接触的对象物不限于用户的手指。例如，移动电话、PDA、电子平板电脑和电子游戏装置有时也可以靠在用户的耳朵或脸部，以使用户能够更好地听到装置产生的声音或更加秘密地听到装置产生的声音，和/或以其他方式与装置交互。这可以与触敏表面104产生各种不同的接触。

简要地参考图6(以及图1和2)，图6示出了作为示例性触敏装置100的俯视图的视觉表现650的一部分的示例性帧图像600的示图，根据本发明的各个方面和实施例，其中帧图像可以包括或表示当传感器阵列202的某些表面相关传感器108检测用户的耳朵与触敏表面104的接触的相对强度时可以捕获或生成的帧数据。帧图像600呈现在用户的耳朵与触敏表面104的部分接触的时间段期间与触敏表面104相关联的帧。在所述示例中，触敏表面104可包括具有表面相关传感器108的传感器阵列202，或者与具有表面相关传感器108的传感器阵列202有关联，表面相关传感器108可以被读取以指示与触敏表面104没有接触或与触敏表面104的接触强度的相对状态。至少部分地基于相应传感器数据的分析结果(所述相应传感器数据来自某些表面相关传感器108的相应表面相关传感器，所述表面相关传感器108指示耳朵与触敏表面104的相应部分的相应接触强度)，对象物分类组件112可以生成包括灰度色区域602的帧图像600，灰度色区域602可以呈现相应的灰度信息，所述灰度信息示出了用户的耳朵与触敏表面104的相应部分的相应接触强度。

从示例性帧图像600可以观察到，对于触敏装置来说，判断所述帧图像是否表示一个或多个手指与触敏表面接触的图案或者所述接触图案是否表示接触用户的耳朵或其他身体特征，可能是具有挑战性的。触敏装置(例如，触敏装置100)可以在这类不同类型的接触之间进行区分的准确度和效率可以对装置的使用、激活、可用性和功能性产生显著影响。

简要地转向图7(以及图1和2)，图7呈现了示例性帧图像700的示图，根据本发明的各个方面和实施例，当传感器阵列202的某些表面相关传感器108(例如，电容传感器)检测到用户的耳朵与触敏表面104的接触的相对强度时，可以至少部分地基于电容数据(例如，互电容数据)生成帧图像700。帧图像700表示在用户的耳朵与触敏表面104的部分接触的时间段期间与触敏表面104相关联的帧。在所述示例中，触敏表面104可包括具有表面相关传感器108的传感器阵列202或是与具有表面相关传感器108的传感器阵列202有关联，表面相关传感器108可以包括某些表面相关传感器108，例如电容传感器，其可以感测与触敏表面104相关联的电容水平。某些表面相关传感器108(和/或其他传感器108)可以感测到没有接触、与触敏表面104的接触强度的相对状态和/或对象物(例如，用户的耳朵或耳朵的一部分)相对接近触敏表面104而不触及触敏表面。作为感测的结果，某些表面相关传感器108(和/或其他传感器108)可以生成传感器数据，例如电容数据(例如，互电容数据)，其可以对应于与触敏表面104的相应部分相关联的相应电容量，并且可以指示对象物(例如，用户的耳朵或耳朵的一部分)与触敏表面104的相应接触水平(例如，没有接触或接触强度的相应状态)或是对象物或其一部分与触敏表面104的相应接近度。

对象物分类组件112可以从某些表面相关传感器108接收传感器数据。至少部分地基于来自相应表面相关传感器108的相应传感器数据(例如，互电容数据)的分析结果，某些表面相关传感器108指示耳朵与触敏表面104的相应部分的接触的相应强度和/或耳朵或其一部分相应接近到触敏表面104，对象物分类组件112可以生成包括灰度色区域702和灰度色区域704的帧图像700，其可以呈现相应的灰度信息(例如，对应于帧图像700的相应的较高密度部分)，所述相应的灰度信息说明了用户的耳朵的相应部分与触敏表面104的相应部分接触的相应强度和/或用户的耳朵的相应部分相应接近到触敏表面104。灰度色区域702可以指示用户耳朵的上部与触敏表面104的部分接触，前述触敏表面104的部分可以对应于帧图像700中描绘的灰度色区域702的位置。灰度色区域704可以指示用户的耳朵的耳垂与触敏表面104的另一部分接触(或至少接近)，前述触敏表面104的另一部分可以对应于帧图像700中描绘的灰度色区域704的位置。例如，灰度色区域704的部分706可以指示用户耳朵的部分(例如，耳垂的一部分)接近触敏表面10但是不与触敏表面104有物理上接触。

类似于图6的示例性帧图像600，如从示例性帧图像700可以观察到的，对于触敏装置来说，判断帧图像700是否表示一个或多个手指与触敏表面接触的图案或者所述接触图案是否表示接触用户的耳朵或其他身体特征，可能是具有挑战性的。如同所公开的，触敏装置(例如，触敏装置100)可以在这类不同类型的接触之间进行区分的准确度和效率可以对装置的使用、激活、可用性和功能性产生显著影响。

简要地参考图8(以及图1和2)，图8呈现了示例性帧图像800的示图，根据本发明的各个方面和实施例，当传感器阵列202的某些表面相关传感器108(例如，电容传感器)检测到用户的手指与触敏表面104的接触的相对强度时，可以至少部分地基于电容数据(例如，互电容数据)生成帧图像800。帧图像800表示在用户的手指与触敏表面104的部分接触的时间段期间与触敏表面104相关联的帧。在所述示例中，触敏表面104可包括具有表面相关传感器108的传感器阵列202，表面相关传感器108可以包括某些表面相关传感器108，例如电容传感器，其可以感测与触敏表面104相关联的电容水平。某些表面相关传感器108(和/或其他传感器108)可以感测到没有接触、与触敏表面104的接触强度的相对状态和/或对象物(例如，用户的手指或手指的一部分)相对接近触敏表面104而不触及触敏表面。作为感测的结果，某些表面相关传感器108(和/或其他传感器108)可以生成传感器数据，例如电容数据(例如，互电容数据)，其可以对应于与触敏表面104的相应部分相关联的相应电容量，并且可以指示对象物(例如，用户的手指或手指的一部分)与触敏表面104的相应接触水平(例如，没有接触或接触强度的相应状态)或是对象物或其一部分与触敏表面104的相应接近度。

对象物分类组件112可以从某些表面相关传感器108接收和分析传感器数据。至少部分地基于来自相应表面相关传感器108的相应传感器数据(例如，互电容数据)的分析结果，某些表面相关传感器108指示耳朵与触敏表面104的相应部分的接触的相应强度和/或手指或其一部分相应接近到触敏表面104，对象物分类组件112可以生成包括灰度色区域802的帧图像800，灰度色区域802可以呈现相应的灰度信息(例如，对应于帧图像800的相应的较高密度部分)，前述相应的灰度信息说明了用户的手指的相应部分的相应接触强度(和/或至少用户的手指的相应部分与触敏表面104的相应接近度)。例如，灰度色区域804可以指示用户的手指与触敏表面104的部分接触，所述触敏表面104的部分可以对应于帧图像800中描绘的灰度色区域802的位置。从帧图像800中可以看出，用户的手指与触敏表面104的接触在触敏表面104的位置可以是最剧烈的或最有力的，而且对应于子区域806(例如，最暗的有色子区域)的位置。

因此，准确地区分这种不同类型的接触(例如，耳朵(例如，耳朵上部、耳垂)、手指、其他对象物)的能力可以是设计触敏装置的挑战性方面之一。本发明可以克服关于区分与触敏表面接触的不同类型的其他技术的缺陷，并且可以呈现触敏装置和技术(例如，接触分类技术)，前述触敏装置和技术可以提供改进的和准确的区分接触或接近触敏表面的不同类型，包括例如区分单点手指接触、多点手指接触、单点头接触、多点头接触和/或用户的身体部位或对象物与(或)触敏表面的接触(或接近)的其他类型。

在一些实施例中，对象物分类组件112可以至少部分地基于接触到触敏表面104或接近触敏表面104的模式的分析结果，来准确地分类和区分一个或多个对象物与触敏表面104的一个或多个接触。例如，对象物分类组件112可以使用模式识别工具和技术来分析帧图像，以判断由触敏表面104提供的二维图像是否具有与特定类型的接触相关联的外观。例如，与触敏表面接触的手掌触摸触点可以表现为相对较大的不规则斑点，而与触敏表面接触的手指可能倾向于表现为相对较小的椭圆形。如本文中更全面地描述的，对象物分类组件112可以识别和使用与触敏表面104的这种不同类型的接触的形状和大小的差异，以区分和相应地识别手掌和手指触摸接触到触敏表面104或手掌或手指接近到触敏表面104(例如，通过使用各种分类技术，例如机器学习)。

如本文中更全面地描述的，根据各种实施例，根据定义的分类标准，对象物分类组件112可以准确地对一个或多个对象物与触敏表面104的一个或多个接触(或接近)进行分类和区分，并且可以至少部分地基于与触敏表面104相关联(例如，触摸(或接近)触敏表面104)的模式)的触摸表面数据(例如，表面相关传感器数据)的分析结果以及与触敏装置100的运动有关的运动数据，判断一个或多个相对于触敏表面104的对象物的接触分类。如本文中更全面地描述的，对象物分类组件112可以进行的接触分类可以包括，例如，非触摸状态，头部状态、手指状态、头部悬停状态、手指悬停状态和/或一个或多个其他类型接触分类。

在一些实施例中，传感器组件106可包括一个或多个运动相关传感器110，其可用于检测触敏装置100围绕或沿着一个或多个轴(例如，x轴、y轴和/或z轴)的运动，并且可以生成传感器数据(例如，运动相关传感器数据)，前述传感器数据可以对应于由一个或多个运动相关传感器110检测到的触敏装置100的运动。例如，多轴(例如，两轴或三轴)运动相关传感器可以生成与触敏装置沿第一轴(例如，x轴)的运动有关的第一运动数据，与触敏装置沿第二轴(例如，y轴)的运动有关的第一运动数据，和/或与触敏装置沿第三轴(例如，z轴)的运动有关的第三运动数据。

一个或多个运动相关传感器110可包括例如加速度计、陀螺仪、惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和/或其他类型的运动相关传感器中的一个或多个。各个运动相关传感器110(例如，加速度计、陀螺仪、IMU和/或其他类型的运动相关传感器)可以是单轴运动相关传感器或多轴(例如，双轴或三轴)运动相关传感器。一个或多个运动相关传感器110可以以期望的感测速率(例如，第二或亚秒速率)监视和感测触敏装置100的运动。例如，运动相关传感器110可以每1/30秒、每1/60秒、每1/100秒或者另一个所需的感测速率沿着一个或多个轴监视和感测触敏装置100的运动。在某些实施例中，运动相关传感器110可包括一个或多个振动声学传感器，其可检测和/或测量触敏装置100的运动或振动。一个或多个振动声学传感器可以至少部分地基于检测或测量到的触敏装置100的运动或振动产生运动数据，其包括振动声学数据，，并且可以将这样的运动数据提供给对象物分类组件112以进行分析。

在一些实施例中，当运动数据由运动相关传感器110生成时，所述运动数据可以存储在缓冲器组件116(例如，缓冲存储器)中达到所需的时间量。例如，缓冲器组件116可以存储可以覆盖限定的时间段(例如，最后一秒、最后两秒、最后三秒或另一个所需的时间段)的运动数据(和/或触摸表面数据)。作为示例，响应于判断触敏装置100处于通话中状态，对象物分类组件112(或触敏装置的另一组件，诸如处理器)可以具有缓冲组件116，其存储运动数据、触摸表面数据或其他需要的数据(例如，方向数据，触摸数据......)以便于由对象物分类组件112分析这样的数据。

关于采用触摸表面数据和运动数据来分类与触敏表面104的接触或关联，对象物分类组件112可以分析从表面相关接收的触摸表面数据(例如，表面相关的传感器数据)。在一些实施例中，作为分析的一部分，对象物分类组件112可以从触摸表面数据识别和提取与触敏表面104的对象物的接触或关联(例如，悬停)相关的特点。特点可以包括例如分别相对于时域或频域的特征、形状、尺寸、光谱质心、光谱密度、球形谐波、总平均光谱能量和/或与对象物与触敏表面接触或关联相关的对数光谱带比率。对象物分类组件112可以利用特点(例如，提取的特点)来生成帧图像，所述帧图像包括对象物与触敏表面104的接触或关联的帧数据。在其他实施例中，对象物分类组件112可以分析触摸表面数据而不从触摸表面数据提取与触敏表面104的对象物的接触或关联(例如，悬停)有关的特征。

如本文中更全面地描述的，根据定义的分类标准，对象物分类组件112至少可以部分地基于分析这样的触摸表面数据的结果来判断对象物与触敏表面104的接触的初始分类(例如，初始接触分类)。例如，对象物分类组件112可以至少部分地基于分析触摸表面数据的结果，判断触摸表面数据指示对象物的特定接触分类和/或特定接触状态。对象物分类组件112可以至少部分地基于分析原始触摸表面数据的结果(不从触摸表面数据中提取特点)或者至少部分地基于分析从触摸表面数据提取的特征的结果，来对触敏表面104执行关于接触分类和/或接触状态的这种判断。

对象物分类组件112还可以分析其他传感器数据，例如从运动相关传感器110接收的运动数据(例如，运动相关传感器数据)。结合执行分析，对象物分类组件112可以检索存储在缓冲器组件116中的运动数据，其中这样的运动数据可以覆盖定义的时间段。在一些实施例中，作为分析的一部分，对象物分类组件112可以从运动数据中识别和提取与触敏表面104的对象物的接触或关联(例如，悬停)相关的特点。对象物分类组件112可以利用特点(例如，提取的特点)来生成帧图像，所述帧图像包括对象物与触敏表面104的接触或关联的帧数据。在某些实施例中，对象物分类组件112可以执行触摸表面数据和运动数据的集成分析，其中对象物分类组件112可以至少部分地基于从触摸表面数据和运动数据中提取的特点作为分析的一部分来生成帧图像，所述帧图像包括对象物与触敏表面104的接触或关联的帧数据。在其他实施例中，对象物分类组件112可以分析运动数据(和触摸表面数据)，而无需从运动数据(或触摸表面数据)中提取关于触敏表面104与对象物的接触或关联(例如，悬停)的特点。

如本文中更全面描述的，根据定义的分类标准，对象物分类组件112可以至少部分地基于分析运动数据的结果来判断对象物与触敏表面104的接触或关联(例如，悬停)的分类。例如，至少部分地基于分析运动数据的结果，对象物分类组件112可以判断运动数据指示特定接触分类和/或对象物与触敏表面104的特定接触状态(或者，在一些情况下，可以指示基于触摸表面数据所判断的不同的接触分类或不同的接触状态)。

在一些实施方式中，对象物分类组件112可以使用对象物分类组件112对运动数据的分析来促使验证或确认从对触摸表面数据(例如，表面相关传感器的数据)的分析导出的初始接触分类。例如，如果基于触摸表面数据的初始接触分类是对象物与触敏表面104接触，并且这种接触或关联是用户的手指，并且如果分析运动数据指示存在与触敏表面104接触的手指，对象物分类组件112可以判断运动数据分析确认初始接触分类，并且可以判断与触敏表面104相关联的接触状态是手指触摸触敏表面。然而，如果基于触摸表面数据的初始接触分类是与触敏表面104接触，并且这种接触是用户的两根手指，并且如果运动数据的分析指示如果用户的耳朵与触敏表面104接触，则对象物分类组件112可以决定运动数据分析不确认使用触摸表面数据判断的初始接触分类，并且可以基于这样的传感器数据决定无接触分类或接触状态被决定，和/或可以决定要分析的其他类型传感器数据，和/或可以决定要收集和分析额外的触摸表面数据和/或运动数据，以便于判断与触敏表面104相关联的接触分类和接触状态。

在其他实施方式中，如果基于触摸表面数据的初始接触分类尝试是没有定论或模糊的，则对象物分类组件112可以使用对象物分类组件112对运动数据的分析以便于根据定义的分类标准，判断对象物与触敏表面104的接触或关联的分类。在其他实施方式中，根据定义的分类标准，对象物分类组件112可以基于运动数据的分析结果而不必分析触摸表面数据或其他类型的传感器数据，来判断对象物相对于触敏表面104的接触或关联的分类以及与触敏表面104相关联的接触状态。

在一些实施例中，对象物分类组件112可以包括分类引擎(例如，经过训练的分类引擎)，其可以至少部分地基于分析触摸表面数据和/或与触敏装置100的运动有关的运动数据的结果识别和/或区分不同类型的与触敏表面104接触或关联(例如，悬停)。对象物分类组件112的分类引擎可以通过应用触摸表面数据的正面例子来训练，触摸表面数据涉及手指接触(例如，单点手指接触，多点手指接触)或与触敏表面104的关联(例如，悬停手指)以及与耳朵有关的的触摸表面数据的正面例子和/或脸部接触(例如，耳朵上部接触、耳垂接触、脸颊接触…)或触敏表面104与分类引擎的关联，以训练引擎引擎用于识别和区分各种不同类型的接触或与触敏表面104的关联。触摸表面数据的正面例子可包括例如与手指接触有关的接触或关联模式的正面例子或与触敏表面104的关联和/或面部与触敏表面104的接触。

对象物分类组件112的分类引擎还可以通过应用触敏表面104与手指接触(例如，单点手指接触，多点手指接触)或关联(例如，悬停)相关的运动数据的正面例子来训练。

并且对于分类引擎与耳朵和/或脸部接触(例如，耳朵上部接触、耳垂接触、脸颊接触…)有关的运动数据的正面例子或与触敏表面104的关联训练分类引擎以识别和区分各种不同类型的接触或与触敏表面104的关联。运动数据的正面例子可以包括，例如，与手指接触或关联相关的触敏装置100的运动模式的正面例子，与耳朵和/或脸部接触或关联相关的触敏装置100的运动模式的正面例子或与触敏表面104的关联。

分类引擎可以随时间更新和改进以增强对象物与触敏表面104的接触或关联的分类。例如，对象物分类组件112可以接收与接触分类有关的更新以应用于分类引擎，以通过分类引擎改进和增强对象物与触敏表面104的接触或关联的分类。在一些实施例中，在触敏装置100的操作期间，对象物分类组件112可以训练、更新、改进和/或增强分类引擎，以通过分类引擎改进和增强对象物与触敏表面104的接触或关联的分类。

简要地转向图9(以及图1)，图9描绘了示例性图表900的图，根据本发明的各个方面和实施例，所述示例性图表900可以表示当传感器组件106的某些传感器(例如，运动相关传感器110)检测到触敏装置100的某些运动时，关于用户的耳朵触摸触敏表面104的运动数据。示例性图表900中呈现的运动数据可以包括达到定义的时间段(例如，2.5秒或可以少于或多于2.5秒的其他所需的时间量)沿着与触敏装置100相关联的六个相应轴的相应运动数据，这样的相应运动数据透过三轴加速度计和三轴陀螺仪获得并存储在缓冲器组件116中。例如，运动数据可包括沿加速度计第一轴的第一加速度计数据902、沿加速度计第二轴的第二加速度计数据904和沿加速度计第三轴的第三加速度计数据906；并且运动数据还可包括沿陀螺仪第一轴的第一陀螺仪数据908、沿陀螺仪第二轴的第二陀螺仪数据910以及沿陀螺仪第三轴的第三陀螺仪数据912。

采用分类引擎的对象物分类组件112可以分析运动数据(例如，在示例性图表900中呈现的运动数据)。对象物分类组件112可以至少部分地基于运动数据的分析结果判断对象物与触敏表面104的接触并且对象物是用户的耳朵，或者至少可以判断运动数据分析结果指示用户的耳朵与触敏表面104接触。

简要地参考图10(以及图1和图9)，图10示出了示例性图表1000的示图，根据本发明的各个方面和实施例，所述示例性图表1000可以表示当传感器组件106的某些传感器(例如，运动相关传感器110)检测到触敏装置100的某些运动时，关于用户的手指触摸触敏表面104的运动数据。在示例性图表1000中呈现的运动数据可以包括达到定义的时间段(例如，2.5秒)沿着与触敏装置100相关联的六个相应轴的相应运动数据，这样的相应运动数据是通过三轴加速度计和三轴陀螺仪所获得的并存储在缓冲器组件116中。在示例性图表1000中，运动数据可包括沿加速度计的第一轴的第一加速计数据1002，沿加速度计的第二轴的第二加速计数据1004，以及沿加速度计的第三轴的第三加速计数据1006。并且运动数据还可以包括沿着第一轴的第一陀螺仪数据1008，沿着第二轴的第二陀螺仪数据1010，以及沿着第三轴的陀螺仪的第三陀螺仪数据1012。

采用分类引擎的对象物分类组件112可以分析运动数据(例如，在示例图1000中呈现的运动数据)。对象物分类组件112可以至少部分地基于这种运动数据的分析结果判断对象物与触敏表面104的接触并且对象物是用户的手指，或者至少可以判断运动数据分析结果指示用户的手指与触敏表面104接触。

当观察如示例性图表900所示的与耳朵接触有关的运动数据以及如示例性图表1000所示的与手指接触有关的运动数据时，可以很容易地确定，与耳朵接触触敏表面104有关的运动数据可以是和与手指接触触敏表面104有关的运动数据有明显的不同。应当理解和认知到，即使在与耳朵接触有关的运动数据和与手指有关的运动数据的情况下将呈现(例如，对于用户)相对类似的情况(例如，在图表中)。对象物分类组件112(例如，使用分类引擎)可以被充分训练以识别和区分耳朵与触敏表面104接触(或关联)的实例以及手指与触敏表面104接触(或关联)的实例。

还应理解和认知到的是，根据定义的分类标准，运动数据可以指示与触敏表面104没有接触或关联(例如，没有悬停)，或者可以指示与触敏表面104的不同类型(而不是手指或耳朵(或脸部))的接触已经发生，并且对象物分类组件112(例如，采用分类引擎)可以识别和区分与触敏表面104没有接触或关联的情况、手指与触敏表面104接触或关联、耳朵(或脸部)与触敏表面104接触或关联，或者与触敏表面104的不同类型的接触或关联。

如本文所公开的，对象物分类组件112可以利用一个或多个运动数据的轴来促使判断相对于触敏表面的对象物的接触分类。根据定义的分类标准，可以至少部分地基于多个因素来判断对象物分类组件112所使用的运动数据的的轴的数量。这些因素可以包括，例如，触敏装置100采用的运动相关传感器110的类型和/或数量、对于对象物分类组件可用的资源量和/或时间、在分析运动数据(和/或其他数据(例如，触摸表面数据))的时刻所进行的接触分类、使用触摸表面数据(和/或其他传感器数据)进行接触分类的信赖水平和/或一个或更多的其他因素。

例如，如果触敏装置采用单轴加速度计而不采用其他类型的运动相关传感器，则对象物分类组件仅可以使用一个运动轴数据进行分析；如果触敏装置采用双轴加速度计而不采用其他类型的运动相关传感器，则对象物分类组件最多可以使用两个运动轴数据进行分析；并且如果触敏装置采用三轴加速度计而不采用其他类型的运动相关传感器，则对象物分类组件12最多可以使用三个运动轴数据进行分析。作为另一示例，如果触敏装置采用三轴加速度计和三轴陀螺仪，则对象物分类组件最多可以使用六个运动轴数据进行分析，而如果仅使用三轴加速度计，并且不采用三轴陀螺仪(或者如果仅使用三轴陀螺仪并且不采用三轴加速度计)，则对象物分类组件最多仅可以使用三个运动数据轴进行分析。

关于对象物分类组件112可用于分类的资源和时间，当分析诸如与触敏装置100相关联的触摸表面数据和运动数据的数据时，可能存在可用资源量(例如，处理资源)和/或时间相对较低的一些实例。在这种情况下，即使对象物分类组件112具有与可用于分析的轴的更高数量(例如，六个，五个或四个...)相关联的运动数据，仍在所述特定时间给定相对较低的资源量或可用的时间，当需要时(例如，当根据适用的定义的分类标准时)，对象物分类组件112可以利用和分析与轴的较低数量(例如，一个，两个，三个...)相关联的运动数据判断相对于触敏表面104的对象物的接触分类。根据定义的分类，在有足够资源和时间可用的情况下，对象物分类组件112可以使用和分析与可用的轴的全部数量或所需数量相关联的所有的运动数据或所需的一个运动数据，判断对象物相对于触敏表面104的接触分类。

考虑到以信赖水平作为一个因素，在一些实施例中，对象物分类组件112可以对触摸表面数据执行分析(或相对更快的初步分析)以判断相对于触敏表面104的对象物的初始接触分类(或初步接触分类)，其中，作为分析的一部分，对象物分类组件112还可以判断初始(或初步)接触分类的准确度的信赖水平。根据定义的分类标准(例如，关于接触分类的准确性和/或资源和时间的信赖水平的标准)，至少部分地基于初始(或初步)接触分类的准确性的信赖水平，对象物分类组件112可以判断要分析的运动数据(例如，轴的运动数据的数量)的量，以判断(例如，进行最终判断)相对于触敏表面104的对象物的接触分类。

例如，根据定义的分类标准，如果对象物分类组件112判断初始(或初步)接触分类的准确度的信赖水平相对较高(例如，满足(例如，达到或超过)定义的准确度的阈值信赖水平)，对象物分类组件112可以判断要分析的相对较低数量的运动数据(例如，较低数量的轴的运动数据)，以判断、验证或确认相对于触敏表面104的对象物的接触分类。以这种方式，对象物分类组件112可以判断相对于触敏表面104的对象物接触分类，并且具有对于这种接触分类的准确性可期待的高信赖水平(例如，充分的或适当的)，且不期望地例如，不必要地)利用额外资源和时间来分析与这种接触分类相关联的可用运动数据的全部或更大部分(例如，全部或更大数量的轴的运动数据)

然而，根据定义的分类标准，如果对象物分类组件112判断初始(或初步)接触分类的准确性的信赖水平相对较低(例如，不满足(例如，未达到或超过)所定义的准确度的阈值信赖水平)，对象物分类组件112可以判断要分析的相对较高数量的运动数据(例如，全部或相对较高数量的轴的运动数据)以判断、验证或确认相对于触敏表面104的对象物的接触分类。以这种方式，对象物分类组件112可以分析全部或至少相对较高数量的可用运动数据，以尝试判断或验证相对于触敏表面104的对象物的接触分类，以达到高于仅通过分析触摸表面数据所获得的准确度信赖水平的接触分类准确性的更高信赖水平。

应当理解和认知到，通常，或者至少更可能的是，对象物分类组件112对于相对于触敏表面104的对象物的接触分类的执行和判断，可以通过使用与更多数量的轴相关联的运动数据，而不是通过使用与较少数量的轴相关联的运动数据或者根本不使用运动数据，而可以可期望地增强(例如，越来越改进和/或更准确)。

如本文中更全面地描述的，根据各种其他实施例，附加地或替代地，对象物分类组件112可以利用其他信息(例如，补充信息)来促使对一个或多个对象物与触敏表面104的一个或多个接触进行分类和区分。例如，对象物分类组件112(或触敏装置100的另一组件)可以监控和分析关于与触敏装置100相关联的移动或振动的振动声学数据，其中振动声学数据可以提供信息，前述信息可以促使对象物可以与触敏装置100的触敏表面104具有的接触类型之间的分类和区分(例如，消除模糊)。例如，传感器组件106的一个或多个传感器可以感测装置100的振动或者与装置100相关联的振动，并且可以至少部分地基于这样的感测来生成振动声学数据。对象物分类组件112可以使用(例如，分析)振动声学数据以便于识别何时触敏表面104已经与用户的指尖、用户的指关节、用户的指甲、用户的耳朵、用户的脸部的一部分、触摸笔和/或各种广泛的其他类型的东西接触。

附加地或替代地，对象物分类组件112可以利用与触敏装置100的方位有关的方位数据，以便于判断相对于触敏表面104的对象物的接触分类。例如，传感器组件106可包括一个或多个传感器(例如，运动相关传感器110，诸如加速度计、陀螺仪和/或IMU)，其可感测、测量、判断和/或促使判断触敏装置100相对于环境的方位。一个或多个传感器可以将与触敏装置100的方位相关的传感器数据(例如，方位数据)提供给对象物分类组件112。触敏装置100的某些方位和对应的方位数据通常可以是或者至少通常是与和触敏表面104相关联(例如，与其接触或在其附近悬停)的对象物一致和/或可以指示前述对象物，前述对象物是用户的手指。触敏装置100的其他方位和对应的方位数据可以通常或至少经常与和触敏表面104相关联的对象物一致和/或可以指示前述对象物，前述对象物是用户的脸(例如，脸颊)或耳朵的一部分。对象物分类组件112可以利用方位数据来促使识别和区分不同类型的接触或与触敏表面104的其他关联(例如，悬停)。

对象物分类组件112可以分析方位数据和其他传感器数据，例如触摸表面数据和/或运动数据(和/或其他传感器数据)。根据定义的分类标准，至少部分地基于方位数据、触摸表面数据和/或运动数据(和/或其他传感器数据)的分析结果，对象物分类组件112可以判断相对于触敏表面104的对象物的接触分类或接触状态。

附加地或替代地，可见光传感器和/或红外传感器也可以包括在装置(例如，数字显示装置)中，以检测用户的头部、手指或其他部分何时位于这种装置的触敏表面(例如，触摸屏表面)附近。对象物分类组件112可以使用和分析由可见光传感器和/或红外传感器产生的传感器数据，以便于区分手指接触、头部接触或用户的一部分与这种装置100的触敏表面104之间的其他接触。应当理解和认知到，对象物分类组件112可以用触敏表面104准确地分类和区分(例如，在多点触点之间准确地分类和区分)一个或多个对象物与触敏装置100之间的的一个或多个接触或关联(例如，悬停)，且不须触敏装置100使用或依赖于使用例如可见光传感器和/或红外传感器。

可以利用相对于触敏表面104的对象物的接触分类或状态来促使做出关于控制触敏表面104或触敏装置100的其他组件的各种功能的决定。事件判断组件114可用于促使控制触敏表面104和/或触敏装置100的其他组件的功能。

事件判断组件114可以从对象物分类组件112接收关于对象物相对于触敏表面104的的接触分类和/或接触状态(如果有的话)的信息。事件判断组件114可以分析关于对象物相对于触敏表面104的接触分类和/或接触状态的信息。

根据定义的分类标准，至少部分地基于关于对象物相对于触敏表面104的接触分类和/或接触状态的信息的分析结果，事件判断组件114可以控制与触敏表面104和/或触敏装置100的其他组件相关联的功能。所述功能可以包括，例如，启用触敏装置100的触敏表面104(例如，显示屏的触敏表面)的触敏功能、禁止触敏表面104(例如，显示屏的触敏表面)的触敏功能、将触敏装置100的显示屏(例如，触摸显示屏)打开(例如，进到打开状态)，和/或将显示屏关闭(例如，进到关闭状态)。

例如，响应于判断对象物是与触敏表面104接触或悬停在触敏表面104附近的手指的接触分类或接触状态(例如，手指状态或手指悬停状态)，所述事件判断组件114可以判断与触敏表面104相关联的触摸功能将被启用以允许用户操纵呈现在触敏表面104上的控制件(例如，触摸显示屏上的按钮、触摸屏键盘上的按键或触摸显示屏上的键盘...)和/或可以将触敏表面104的显示屏切换(或保持)在打开状态。作为另一示例，响应于判断对象物是与触敏表面104接触或悬停在触敏表面104附近的用户头部的一部分(例如，耳朵和/或脸颊)的接触分类或接触状态(例如，头部或耳朵状态或头部悬停状态)，事件判断组件114可以判断与触敏表面104相关联的接触功能将被禁止以防止用户操控(例如，无意中操控)呈现在触敏表面104上的控制件(例如，按钮、按键...)和/或可以将触敏表面104的显示屏切换(或维持)在关闭状态(例如，以降低功耗)。

根据本发明的各个方面和实施例，图11描绘触敏装置1100的示例性外部视图的俯视图的示图，并且图12示出示例性触敏装置1100的框图。触敏装置1100可以包括触摸感测系统102和触敏表面104，其可以与触摸感测系统102相关联。触敏装置1100还可以包括传感器组件106，其可以包括各种传感器，包括表面相关传感器108和运动相关传感器110。触敏装置1100还可以包括对象物分类组件112和事件判断组件114。如本文中更全面地描述的，触敏装置1100还可以包括缓冲组件116，其可以存储(例如，暂时存储)运动数据、触摸表面数据、模式数据和/或其他数据。

触敏装置1100可以包括显示系统1102，其可以包括显示屏1104(例如，触摸显示屏)，其可以在呈现区域1106(例如，两维或三维呈现区域)上呈现视觉信息，例如视觉图像。触摸感测系统102可以包括和/或提供触敏表面104，其至少部分地可以与呈现区域1106共同延伸或者相对应，或者至少可以大致上与呈现区域1106共同延伸或者大致上相对应。

触敏表面104可以适于检测(例如，通过表面相关传感器108)对象物(诸如对象物1108)(例如，指尖、耳朵、脸部、触摸笔)何时定位成与触敏表面104接触或接近，其中表面相关传感器108可以生成相应的信号(例如，传感器数据)，对象物分类组件112可以从中判断或促使判断对象物(例如，对象物1108)相对于触敏表面104的关系的分类(例如，可以判断触敏表面104的哪个(哪些)部分与对象物1108接触或接近)。

触敏装置1100可以采用各种形式，包括但不限于包括触摸感测系统102和处理器1110的任何类型的数字装置，诸如微处理器、微控制器、或任何其他类型的可编程控制装置、或预编程或专用处理或控制系统。根据各种实施例，触敏装置1100可以是或可以包括，例如，移动电话(例如，蜂窝电话和/或智能电话)、计算机、显示台、个人数字助理(PDA)、电子平板电脑或笔记本(例如，触敏图形输入平板或笔记本)、网络平板、电子游戏装置、电子工作站、电视、互联网协议(IP)电视、机顶盒、在车辆中或与其集成的装置(例如，触敏装置)、触摸板、追踪板或其他类型的装置。在这方面，将理解和认知到的是，当触敏装置1100的组件在图11和图12中示出时可以在单个壳体1112内，这可以是可选的，并且，根据各种实施例，触敏装置1100的各种组件中的一个或多个可以位于触敏装置1100的单独容纳的组件中。

触摸感测系统102的触敏表面104可以感测对象物1108何时触摸或接近(例如，足够接近)触敏表面104。例如，触敏表面可以包括传感器阵列(例如，表面相关传感器108的阵列)或者与传感器阵列相关联，所述传感器阵列可以感测对象物何时与触敏表面104接触或接近。触摸感测系统102的传感器可以生成信号(例如，传感器数据，例如触摸表面数据)，从所述信号可以判断(例如，通过对象物分类组件112)触敏表面104的哪个部分与对象物接触或接近对象物。对象物分类组件112，例如，结合处理器1110，可以从触摸感测系统102接收信号，并且可以分析信号以检测由对象物1108对触敏表面104进行的敲击或其他接触或检测接近触敏表面104的对象物1108。

在一些实施例中，触敏装置1100还可以包括存储器系统1114。存储器系统1114能够存储并向处理器1110和/或其他组件(例如，对象物分类组件112、事件判断组件114...)提供编程和其他形式的指令并且可以用于其他目的。存储器系统1114可以包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)(例如，随机存取半导体存储器)、和/或可以永久安装或可分离地安装(例如，连接或接口)到触敏装置1100的其他类型的存储器或计算机可读介质。此外，触敏装置1100还可以通过可选的通信系统1116(通信系统)访问可以与触敏装置1100分离的存储器系统1114。

进一步关于处理器1110，处理器1110可以结合触敏装置1100的其他组件(例如，触摸感测系统102、触敏表面104、传感器组件106、对象物分类组件112、事件判断组件114...)来操作，以便于执行触敏装置1100的各种功能。

触敏装置1100可以采用一个或多个处理器、微处理器或控制器，其可以处理数据，例如用户数据、应用程序、信息、格式化信息或数据、数据转换、触摸表面数据、运动数据、振动声学数据、方位数据、触摸数据、其他类型的数据、接触分类、接触状态、事件或响应动作、资源和/或其他信息的相关信息，如本文中更全面地公开的，以便于操作触敏装置1100，以及控制触敏装置1100与触敏装置1100的组件或其他装置之间的数据流或触敏装置1100与关于触敏装置1100的组件或其他装置之间的数据流。

存储器系统1114可包括数据存储，其可存储数据结构(例如，用户数据、元数据)、代码结构(例如，模块、对象物、散列、类、过程)或指令，与用户数据、应用程序、信息、格式化信息或数据、数据转换、触摸表面数据、运动数据、振动声学数据、方位数据、触摸数据、其他类型的数据、接触分类、接触状态、事件或响应动作、资源和/或其他信息相关的信息，以便于控制与触敏装置1100相关联的操作。在一些实施例中，处理器1110可以在功能上耦接(例如，通过存储器总线)到存储器系统1114，包括所述数据存储，为了存储和检索操作所需的信息和/或至少部分地将功能赋予触摸感测系统102、触敏表面104、传感器组件106、对象物分类组件112、事件判断组件114等，和/或触敏装置1100的基本上任何其他操作方面。

触敏装置1100还可以包括一个或多个其他组件(例如，一个或多个其他可选组件)，诸如，例如可以包括音频传感器1120的音频系统1118，诸如麦克风和/或与麦克风的连接，以及音频输出1122，诸如扬声器或与扬声器的连接。如图所示，触敏装置1100还可以包括接口组件1124(例如，接口单元)、信号处理组件1126(例如，信号处理单元)和数据库组件1128。

进一步关于传感器组件106的传感器，传感器可以采用多种形式中的任何一种，并且通常可以包括用于感测触敏装置1100内部或外部的情形的任何已知装置。传感器的传感器组件106可以包括但不限于包括或采取声学传感器、加速度计、陀螺仪、光传感器、测距仪、温度计、霍尔效应传感器、开关(例如，2路、4路开关、6路开关、8路开关)、鼠标和轨迹球系统、操纵杆系统、语音识别系统、基于视频的手势识别系统或其他此类系统、射频识别(RFID)和近场通信传感器、条形码传感器、位置传感器和/或其他传感器的形式，前述其他传感器可用于检测可用于控制图像操作或功能执行或存在感测，并可将所述感测到的信息转换为可被对象物分类组件112和处理器1110用于控制(例如，管理)触敏装置1100的操作的形式。传感器还可以包括生物识别传感器，其可以适于检测用户或实体的特征以用于安全和影响性成像的目的。

可替代地或另外地，传感器组件106的传感器可包括加速计、振动传感器、超声传感器、压电装置和/或可感测可指示对象物1108和触敏表面104之间的接触的振动或声音的其他感测电路或系统。

传感器组件106的传感器还可以包括压力传感器，其可以感测对象物1108对触敏表面104施加的压力量。在一些实施例中，触敏表面104可以是能够不仅感测触敏表面104的哪个部分已经被对象物1108接触，而且还感测施加在触敏表面104上的压力的量。可以采用一个或多个各类传感器和传感技术，而能够感测针对触敏表面104的不同压力水平。

在其他实施例中，传感器组件106的传感器可以包括一个或多个传感器1130(例如，力传感器)，其可以可选地结合在对象物1108中或对象物1108上(例如，触摸笔)并且可以感测指示感测施加在触敏表面104和对象物1108之间的力的量的状况。在这样的实施例中，力传感器1130可以采取例如但不限于压电传感器、应力传感器、应变传感器、压缩传感器、偏转传感器、弹性偏置的传感系统，其至少部分地基于接触表面抵抗弹性构件的力的偏转运动的程度来感测力(例如，感测力的量)，并且力传感器1130可以生成信号(例如，传感器数据，诸如力数据)，所述信号可以指示由指示器施加或通过指示器施加到触敏表面104上的力的量。

这样的力传感器1130可以通过有线连接或无线连接直接连接到接口组件1124，例如通过能够与通信系统1116通信的可选无线通信模块1132。

在某些实施例中，力感测可以通过提供对象物1108来实现，例如图11中所示的触摸笔，其可以具有圆形柔性尖端，例如橡胶或金属网尖，其可以以弹性方式布置以在压靠触敏表面104时变平，从而增加对象物1108的尖端的表面区域与触敏表面104接触的量。在这样的实施例中，与触敏表面104接触的对象物1108的尖端的区域的尺寸可以是用户对触敏表面104的施加的力的量的有效代理，并且在这方面，能够感测对象物1108的尖端与触敏表面104接触的区域的触敏表面104由本发明可以用于此目的。本发明(例如，触敏表面104)可以使用用户的指尖或另一对象物1108通过适当的校准来实现类似的结果。

通信系统1116可以采用任何光学、射频或其他电路或系统的形式，其可以将数据转换成可以通过光学信号、射频信号或者其他形式的有线或无线信号传送到外部装置的形式。通信系统1116可用于各种目的，包括但不限于发送和接收指令集以及与远程传感器或存储器系统交换数据。

进一步关于接口组件1124，接口组件1124可以例如从触摸感测系统102、音频系统1118和/或传感器组件106的其他传感器，或其任何组件接收信号(例如，传感器数据、音频信号和/或其他数据)。接口组件1124可以处理这些信号以供对象物分类组件122、处理器1110、信号处理组件1126(例如，采用信号处理器或信号处理电路的形式)和/或触敏装置1100的另一组件使用。

例如，接口组件1124可以连接到来自触摸感测系统102、音频系统1118和/或传感器组件106的传感器的输出(例如，输出端口)。如果来自输出的信号是模拟形式，接口组件1124可以包括模数转换器，其可以将这种模拟信号转换成可以由对象物分类组件112、处理器1110、信号处理组件1126和/或触敏装置1100的另一组件使用的数字信号。接口组件1124还可以包括放大器、滤波器、包括但不限于噪声滤波器、带通/带阻滤波器或耦合器、断路器、可熔链路和/或可以保护触敏装置1100的其他组件不会受到潜在损坏的其他系统。

在一些实施例中，触敏装置1100可以与一个或多个传感器(例如，用于空气声学的一个或多个传感器，以及用于机械振动的一个或多个传感器，也涉及例如结构声学)来利用多个振动声学信号源，触敏装置1100可以利用传感器组件106的一种或多种类型的音频传感器1120或其他类型的传感器，其中这样的音频传感器或其他类型的传感器可以包括但不限于例如：

压电弯曲元件；

压电薄膜；

加速度计(例如，线性可变差动变压器(LVDT)、电位式加速度计、可变磁阻式加速度计、压电式加速度计、压阻式加速度计、电容式加速度计、伺服(力平衡)式加速度计、微机电系统加速度计(MEMS))；

位移传感器；

速率传感器；

振动传感器；

陀螺仪；

接近传感器；

电动麦克风；

水听器；

电容式麦克风；

驻极体电容式麦克风；

动圈麦克风；

带状麦克风；

碳麦克风；

压电麦克风；

光纤麦克风；

激光麦克风；

液体麦克风；和/或

MEMS麦克风。

许多触摸屏计算装置可以包括麦克风和加速度计(例如，用于语音和输入感测)。这种麦克风和加速度计可以由装置(例如，触敏装置1100)使用，而不必采用额外的传感器或者可以与其他传感器(例如，执行特定或指定功能的专用传感器)协同工作。

为此，接口组件1124可以从音频传感器1120或可以感测振动的传感器组件106的另一传感器接收信号(例如，传感器数据)，并且可以准备信号以供信号处理组件1126或触敏装置1100的另一个传感器使用。例如，接口组件1124可以将这些信号从模拟形式转换成相应的数字信号，并且可以提供数字信号给信号处理组件1126或其他组件，所述数字信号可以是表示由音频传感器感测的条件的数字信号。

接口组件1124还可以从处理器1110、信号处理组件1126、对象物分类组件112和/或事件判断组件114接收信号(例如，控制信号或指令)，并且可以使用这些信号控制触敏表面104、包括显示屏1104的显示系统1102、音频系统1118和/或通信系统1116的操作。在这方面，接口组件1124可包括显示驱动器、包括放大器的音频输出系统等。将理解和认知到，归属于接口组件1124的一些或所有功能可以由可以集成在触摸感测系统102、显示系统1102、音频系统1118、传感器组件106的传感器、对象物分类组件112、事件判断组件114或通信系统1116中的硬件或程序来执行。

信号处理组件1126可以从接口组件1124接收信号，所述信号可以是数字形式，并且可以准备信号以供进一步处理。信号处理组件1126可以执行采样、量化和/或编码处理，并且根据需要，还可以用于将模拟信号转换为数字信号(例如，如果接收信号是模拟形式)。信号处理组件1126可以将数字信号(例如，经信号处理的数字信号)发送到处理器1110、对象物分类组件112和/或触敏装置1100的另一组件。

如本文中更全面地公开的，对象物分类组件112和/或处理器1110(例如，结合对象物分类组件112进行操作)可以至少部分地基于与触敏表面104相关联的触摸表面数据、与触敏装置1100的运动有关的运动数据，和/或其他数据(例如，方位数据，触摸数据...)判断相对于触敏表面104的对象物的接触分类或接触状态。在一些实施例中，事件判断组件114(例如，事件判断单元)可以至少部分地基于对象物的接触分类来判断关于触敏表面104和/或触敏装置1100的事件已经发生，并且事件判断组件114和/或处理器1110可以使用所述事件判断来控制触敏装置1100(例如，触敏装置1100的触敏表面104)的操作。如本文中更全面地描述的，根据所定义的分类标准，例如，事件判断组件114可以至少部分地基于所判断的事件控制触敏表面104的操作(例如，启用或禁止触敏表面104的触摸功能)和/或显示屏1104(例如，将显示屏1104切换至开启状态或关闭状态)。在某些实施例中，还可以提供数据库组件1128，其中程序软件和其他数据可以存储在数据库组件1128(和/或存储器系统1114的数据存储)中。

根据本发明的各种实施例和方面，接口组件1124、信号处理组件1126、对象物分类组件112、事件判断组件114、数据库组件1128，和/或触敏装置1100的另一个组件的至少一些或多个功能可以是或可以包括程序模块，以控制其他硬件组件或用于执行软件的组件或与其他硬件组件或用于执行软件的组件通信，所述软件可以包括在例如触敏装置1100中，其中，这样的其他组件可以包括，例如但不限于，处理器1110、存储器系统1114、接口组件1124和/或信号处理组件1126。程序模块可以操作系统、应用程序模块或其他程序模块的形式包括在触敏装置1100中，其中它们可以物理地存储在各种存储装置中(例如，数据存储)。此外，根据本发明，程序模块还可以存储在远程存储装置中，所述远程存储装置可以通过通信系统1116与触敏装置1100通信。同时，这样的程序模块可以包括但不限于路径、子路径、程序、对象物、组件、数据结构等，用于执行特定任务或执行如本文所述的特定抽象数据类型等。这些程序模块还可以根据适于执行与这些模块相关联的功能的硬件配置来表达。

对象物分类组件112可以分析从信号处理组件1126或其他组件(例如，传感器)发送的信号(例如，数字信号)。根据定义的分类标准，对象物分类组件112可以至少部分地基于分析的结果判断对象物1108是否已经与触敏表面104接触或接近，并且可以将对象物1108与触敏表面104接触或接近的类型进行分类。

通常，当对象物分类组件112表征这样的对象物时，对象物分类组件112可以接收具有x-y坐标值形式的帧信息的信号，其中每个x-y坐标值表示触敏表面104的哪些部分与对象物1108接触。触敏表面104(例如，触敏表面104的传感器或与触敏表面104相关联的传感器)可以通过以指定的(例如，预定的)速率对触敏表面104进行采样来获得这样的x-y坐标值，像是，例如，每秒100次、每秒60次、每秒30次或者另一种期望的采样或感测速率。在一个这样的实施例中，触敏表面104(如果有的话)与对象物1108接触或接近的位置可以期望的采样或者感测速率被感测(例如，通过与相应位置相关联的相应传感器)，并且可以生成帧数据(例如，通过对象物分类组件112、相应的传感器和/或另一组件)，其中帧数据可以表示x坐标值和y坐标图，其表示对象物1108和触敏表面104之间的接触或悬停的位置。

在一些实施例中，帧数据还可以包括可以被判断(例如，通过对象物分类组件112、相应的传感器和/或另一个组件)并且用于并分配给各自的x-y坐标值的相应强度值。

对象物1108可以包括可以与触敏表面104接触或接近并且可以由触敏表面104(例如，触敏表面104的传感器或与触敏表面104相关联的传感器)检测到的任何对象物。尽管以单数形式列出“对象物”1108，但是应当理解，出于本公开的目的，“对象物”可以包括在帧期间可以与触敏表面104接触或接近的物件的任何组合，其中对象物1108的物件可以包括但不限于用户的手指、手指的不同部分的组合、包括触摸笔或笔(例如，由用户使用的触摸笔或笔)的指示器、使用者的身体的不同部分(诸如头部、耳朵、颊骨、嘴，脸部、皮肤、胡须或头发、帽子、头带和/或头部包裹物)或其组合。

在某些实施例中，对象物1108可以采用电子笔、触控笔或其中具有或不具有电路的其他工具的形式，其可以属于或可以不属于触敏装置1100，除非对象物1108是使用者的身体部位，诸如使用者的手指、耳朵等。对象物1108可以由各种材料制成，例如金属、木材、塑料、橡胶和/或玻璃。对象物1108还可以包括用户的身体部位，诸如用户的手指、手、手臂、头部和/或颈部。当对象物1108是用户的手指时，根据本发明，手指的每个特定部分可以是或成为对象物1108，因为手指通常可以由诸如指尖、指甲、指关节和手指关节的各种部分构成。

对象物分类组件112可以分析和使用x-y坐标数据(例如，帧数据)，其可以表示与对象物1108接触的触敏表面104的相应部分和/或来自帧数据的任何强度数据。对象物分类组件112可以至少部分地基于帧数据的分析结果(例如，x-y坐标数据和/或强度数据)对由触敏表面104所感测到的接触或悬停性质进行分类(例如，对象物分类组件112可以判断关于对象物1108和触敏表面104的接触分类和接触状态)。

关于本发明的各个方面和实施例，可以参考图13-17(以及图11和图12)说明对象物分类组件112的操作。图13示出了根据本发明的各个方面和实施例的用于将接近或接近触敏装置1100的触敏表面104进行分类的示例方法1300的流程图。参照图13，在附图标记1302处，可以接收与触敏表面相关联的帧数据(例如，通过对象物分类组件112)。简要地转向图14(以及图11-13)，图14描绘作为示例性触敏装置1100的俯视图的视觉表现1450的一部分的示例性帧图像1400的示图，其中根据本发明的各个方面和实施例，示例性帧图像1400可包括或表示与对象物的示例性感测有关的某些帧数据。在本实施例中，例如但不限于，当诸如用户的耳朵的对象物(例如，1108)与触敏表面104接触时，被感测的图像1400中描绘的帧数据。

在触敏装置1100中，对象物分类组件112可以接收表示触敏表面104的每个部分的x-y坐标的帧数据，所述x-y坐标与)接触(或接近(如果是这种情况))(对象物1108的)另一个表面，并且对象物分类组件112可以执行用于对接触类型(或悬停)进行分类的方法(例如，方法1300)。如本文中更全面地描述的，对象物分类组件112可以将由对象物分类组件112判断的接触分类提供给事件判断组件114以进行进一步处理或动作。

进一步关于图1的方法1300。参照图13，在一些实施例中，在附图标记1304处，为了便于判断接触分类(例如，由对象物分类组件112执行)，可以执行细分分析。在细分分析中，对象物分类组件112可以将帧数据分割(例如，划分、隔离)成包括帧数据的相应部分的相应细分。对象物分类组件112可以分析每个细分以识别或判断与细分相关联的帧数据的部分的特征，所述部分可以指示或可以不指示与所判断的分类的一致性(例如，判断的接触分类)。这种细分可以有各种形式。出于就边界区域而言本发明的以下描述的目的，根据定义的分类标准，可以标定这些细分，并且可以使用各种边界区域形状，例如，如对象物分类组件112所判断的。根据各种实施例，边界区域形状可以是互斥的，即，被定义为使得边界区域的任何部分都不与另一个边界区域的一部分重叠，或者可以定义边界区域形状，使得边界区域至少可以部分重叠。

根据本发明的各个方面和实施例，图14的示例性图像1400说明帧数据1402的一个例子，其中帧数据1402的相应部分可以在边界区域1404的图案1406的相应边界区域1404中，其中当对象物分类组件112对帧数据1402执行细分分析时。在图1的示例性帧图像1400中，边界区域1404的图案1406可以由对象物分类组件112使用。在图14的示例性帧图像1400中，对象物分类组件112可以利用边界区域1404的大致均匀图案化的阵列1408，以在阵列1408的相应边界区域1404之间细分帧数据1402。然而，应当理解和认知到，图案1406在性质上不需要统一。

简要地参考图15(以及图11-13)，图15呈现作为示例性触敏装置1100的俯视图的视觉表现1550的一部分的示例性帧图像1500的示图，其中示例性帧图像1500可包括或表示在非均匀边界区域之间细分的某些帧数据，其中，根据本发明的各个方面和实施例，帧数据涉及与触敏表面104接触的对象物的示例性感测。例如，如图15的示例性帧图像1500所示，示例性帧图像1500可以包括或表示某些帧数据1502，在所述示例中，帧数据1502可以描绘与触敏表面104接触(或接近)的对象物(例如，用户的耳朵)。

对象物分类组件112可以以边界区域1504的图案1506的形式将帧数据1502的各个部分分割(例如，细分)成相应的边界区域1504(例如，相应的细分)。边界区域1504可以尺寸不均匀，其中图案1506的边界区域1504可以具有不同的尺寸，并且其中对于图案1506中的边界区域1504实际上可以存在任何期望数量的不同尺寸。在所述示例性帧图像1500中，边界区域1504的图案1506可包括第一尺寸的第一边界区域1508、第二尺寸的第二边界区域1510、第三尺寸的第三边界区域1512等。根据本发明的各个方面和实施例，对象物分类组件112可以使用边界区域1504的图案1506来对帧数据1502执行细分分析，以便于判断关于对象物语触敏表面104的接触(或悬停)的接触分类或接触状态。

简要地转到图16(以及图11-13)，图16示出了作为触敏装置1100的俯视图的视觉表现1650的一部分的示例性帧图像1600的示图，其中示例性帧图像1600可以包括或表示在非均匀的各种形状的边界区域之间细分的某些帧数据，其中，根据本发明的各个方面和实施例，帧数据涉及与触敏表面104接触的对象物的示例性感测。例如，如图16的示例性帧图像1600中所示，示例性帧图像1600可以包括或表示某些帧数据1602，在所述示例中，帧数据1602可以描绘与触敏表面104接触(或接近)的对象物(例如，用户的耳朵)。

对象物分类组件112可以以边界区域1604的图案1606的形式将帧数据1602的相应部分分割(例如，细分)成相应的边界区域1604(例如，相应的细分)。根据定义的分类标准，边界区域1604的图案1606可以具有相应的边界区域1604，其可以具有任何各种配置的形状和尺寸。例如，边界区域1604的尺寸和形状可以是不均匀的，其中图案1606的边界区域1604可以具有不同的尺寸和/或不同的形状，并且其中边界区域1604的图像1606实际上可以存在任何期望数量的不同的尺寸和/或不同的形状。如帧图像1600所示出的，边界区域1604的边界图案1606可以包括例如具有第一尺寸和第一形状的第一边界区域1608、具有第二尺寸和第二形状的第二边界区域1610、具有第三尺寸和第三形状的第三边界区域1612等。如1614所示，在一些实施例中，边界区域1604的图案1606的一些边界区域1604可以与其他边界区域1604重叠。根据本发明的各个方面和实施例，对象物分类组件112可以使用边界区域1604的图案1606来对帧数据1602执行细分分析，以助于判断关于对象物与触敏表面104的接触(或悬停)的接触分类或接触状态。

简要地参考图17(以及图11-13)，图17描绘作为示例性触敏装置1100的俯视图的视觉表现1750的一部分的示例性帧图像1700的示图，其中示例性帧图像1700可包括或表示与对象物与触敏表面104接触或关联相关联的某些帧数据，其中，根据本发明的各个方面和实施例，示例性帧图像1700可以被细分以形成可以至少部分地基于帧数据判断的各种形状的边界区域。帧数据可以涉及与触敏表面104接触的对象物的示例性感测。例如，如图17的示例性帧图像1700所示，示例性帧图像1700可以包括或表示某些帧数据1702，在所述示例中，其可以描绘与触敏表面104接触(或接近)的对象物(例如，用户的耳朵)。

对象物分类组件112可以以边界区域1704的图案1706的形式将帧数据1702的各个部分分割(例如，细分)成相应的边界区域1704(例如，相应的细分)。对象物分类组件112可以至少部分地基于帧数据1702(例如，帧图像1700中的帧数据1702的分布)来判断边界区域1704。例如，对象物分类组件112可以至少部分地基于帧图像1700中的帧数据1702的分布或集中来判断边界区域1704的数量和相应边界区域1704的相应形状，其中，图案1706可以描绘与触敏表面104的接触(或悬停)的相应集中部分周围的不同边界区域1704。根据本发明的各个方面和实施例，对象物分类组件112可以使用边界区域1704的图案1706来对帧数据1702执行细分分析以促使判断关于对象物与触敏表面104的接触(或悬停)的接触分类或接触状态。

应当理解和认知到，对象物分类组件112可以使用所有上述边界排列的衍生内容(第一和第二顺序)。例如，对象物分类组件112可以采用帧数据的细分的相应类型的任何期望组合。对象物分类组件112可以至少部分地基于帧数据(例如，帧数据的分布或集中)来判断用于图像的一些部分的一些边界区域，并且，关于图像的其他部分，对象物分类组件112可以判断其他边界区域(例如，基本上均匀的边界区域；或者各种形状和/或大小的边界区域)。

在一些实施例中，根据定义的分类标准(例如，与帧数据的细分分析有关的分类标准)，对象物分类组件112可以采用预定图案的边界区域来细分帧数据，以便于对帧数据执行细分分析。或者，对象物分类组件112可以至少部分地基于触敏装置1100的操作模式来动态地判断边界区域的图案以细分帧数据，以便于对帧数据执行细分分析。

对象物分类组件112可以通过分析由边界区域图案的边界区域定义的相应子细分内的帧数据的相应部分来对帧数据执行细分分析，以判断每个细分(在附图标记1304处)的潜在接触类型。例如，这可以通过对象物分类组件112判断是否存在与细分分析一致的帧数据的模式分析来完成。作为所述模式分析的一部分，对象物分类组件112可以使用期望的模式识别方法或技术来识别或定位指示与某些对象物的触摸的触摸模式，例如通过识别边界区域的图案的细分中的模式。响应于判断模式分析与细分分析一致，对象物分类组件112可以判断与触敏表面104接触或接近的对象物的接触分类。在一些实施例中，对象物分类组件112可以至少部分地基于对象物与触敏表面104的接触(例如，触摸)的触摸强度来判断接触分类。对象物分类组件112(或者触敏装置1100的另一组件)可以以各种方式判断(例如，计算)对象物与触敏表面104的接触的触摸强度。

例如，对象物分类组件112(或触敏装置1100的另一组件)可以至少部分地基于一个或多个与触摸强度有关的定义阈值来判断对象物与触敏表面104的接触的触摸强度。例如，如果对象物分类组件112判断接触的触摸强度高于定义的阈值，则对象物分类组件112可以判断触摸(例如，接触)具有高强度。然而，如果对象物分类组件112判断接触的触摸强度低于定义的阈值，则对象物分类组件112可以判断触摸(例如，接触)具有低强度。

在一些实施例中，对象物分类组件112可以采用多于一个定义的阈值，其中，例如，对象物分类组件112可以判断对象物与触敏表面104的接触的触摸强度是否高于与高触摸强度有关的第一定义阈值、低于与低触摸强度有关的第二定义阈值，或者在第一定义阈值和第二定义阈值之间(或在其中之一)。对象物分类组件112可以判断高于第一定义阈值的触摸强度是高强度，低于第二定义阈值的触摸强度是低强度，并且在第一定义阈值和第二定义阈值之间(或在其中之一)的触摸强度是中等强度。

或者，对象物分类组件112可以将对象物与触敏表面104的接触的触摸强度判断为连续数值，例如，在0.0和100.0之间。在这种情况下，对象物分类组件112可以根据多个标准(例如，与触摸强度相关的定义的分类标准)来判断接触的触摸强度的类型的数量，以区分对象物与触敏表面104的接触的幅度强度的大小。

由于触摸强度潜在地能够根据已经将触摸施加到触敏表面104的对象物1108而根本地改变，因此有利于对象物分类组件112进行判断，并且对象物分类组件112可以判断对象物类型标准，以便于区分数字声音/振动信号的幅度相对于各个类型的对象物(例如，1108)的大小，并且有助于判断相对于触敏表面104的对象物的接触分类。对象物分类组件112可以以各种方式中的任何一种来判断对象物类型标准。例如，可以至少部分地通过使用振动声学数据执行这种判断(例如，通过对象物分类组件112)，诸如2015年2月2日提交、名称为“用于在触敏表面上对触摸事件进行分类的方法和装置”的在共同转让和审查中的美国专利申请号14/612,089，其全部内容通过引用结合于此。美国专利申请号No.14/612,089部分地描述了一种用于对触摸事件进行分类的装置，所述触摸事件包括被配置为当对象物或手指触摸触敏表面时产生触摸事件的触敏表面，其中触摸事件需要在与表面接触时产生的机械振动，触摸侦测器被配置为侦测触摸的开始；触摸事件分类器被配置为对触摸事件进行分类以识别用于触摸事件的对象物。对象物分类组件112可以采用这样的技术来促使判断对象物的对象物类型标准，并且有助于判断对象物相对于触敏表面104的接触分类。

另外，还可以至少部分地使用描述于2013年8月2日提交、名称为“用于判断触摸类型的振动声学数据的捕获”的共同转让和审查中的美国专利申请号13/958,427(其全部内容通过引用并入本文)中的技术执行对象物类型标准的这种判断。美国专利申请号13/958,427部分地描述了用户与具有触敏表面的电子装置之间的交互的方法。在所述方法中，可以接收触摸事件触发器，其可以指示在触敏表面上发生物理触摸事件。可以访问由触摸事件产生的触摸数据，并且可以访问由物理触摸事件产生的振动声学信号的振动声学数据用于在接收到触摸事件触发之前的时间开始的时间窗口，并且可以基于触摸数据和振动声学数据确定用于触摸事件的触摸类型。对象物分类组件112可以采用这样的方法和技术来帮助判断对象物的对象物类型标准，并且有助于判断对象物相对于触敏表面104的接触分类。

在一些实施例中，至少部分地可以使用描述于2014年3月19日提交、名称为“用于感测触摸输入的方法和装置”的共同转让和审查中的美国专利申请号13/958,427(其全部内容通过引用并入本文)中的技术执行(例如，通过对象物分类组件112)对象物类型标准的这种判断。美国专利申请号14/219,919部分地描述了一种用于感测数字装置的触摸输入的方法，其中可以感测由触摸产生的声音/振动信号，并且可以对感测到的声音/振动信号进行数字处理。这里，可以基于从处理的声音/振动信号的时域和频域表现导出的特征来判断触摸装置的类型以及这种触摸的触摸强度。对象物分类组件112可以采用这样的方法和技术来帮助判断对象物的对象物类型标准，并且有助于判断对象物相对于触敏表面104的接触分类。

在某些实施例中，当输入工具的不同部分接触触敏表面104时，对象物分类组件112可以至少部分地基于对象物与触敏表面104进行的接触之间的振动声学差异来判断对象物与触敏表面104的接触的触摸强度。用于判断对象物与触敏表面的接触的触摸强度的这种技术的一个示例可以在2013年2月28日提交、名称为“具有振动声学区域的输入工具和与其一起使用的计算装置”的共同转让和审查中的美国专利申请号13/780,494(其全部内容通过引用并入本文)中找到。

美国专利申请号13/780,494部分地描述了用于与触摸屏交互作用的输入工具，输入工具包括：触摸笔形式的主体，主体具有一个或多个振动声学上不同的区域，其中当主体触摸触摸屏的表面时，每个振动声学区域可以产生离散的振动声信号，并且振动声信号可以用于侦测输入工具的哪个区域被使用。这样的振动声学信号也可以被使用(例如，通过对象物分类部件112)以区分不同类型的手指接触，诸如与关节、指甲和/或指尖的接触，如同描述于在2013年3月25日提交、名称为“使用不同类型的手指接触激活不同交互功能的方法和系统”的共同转让和审查中的美国专利申请号13/849,698(其全部内容通过引用并入本文)。

关于触敏表面104的手指触摸类型判断(例如，通过对象物分类组件112)可以例如导致执行(例如，通过对象物分类组件112、事件判断组件114和/或或者处理器1110)用于第一手指触摸类型的第一动作和/或用于第二手指触摸类型的第二动作。例如，在2013年5月6日提交、名称为“使用手指触摸类型与电子装置交互”的美国专利申请号13/887,711(其全部内容通过引用并入本文)描述了关于针对相应手指触摸类型判断执行的相应动作的这种应用。

对象物分类组件112还可以至少部分地基于从一个或多个传感器获得的或与其相关联的电容数据，执行关于与触敏表面104接触或接近的对象物的触摸强度分析。例如，在2014年2月26提交、名称为“使用用于触摸类型分类的电容图像”的共同转让和审查中的美国专利申请号14/191,329部分地描述了用户与具有触敏表面的电子装置之间的交互方法。在一个方面，可以访问电容图像，其中电容图像可以包括电容图像数据，其可以对应于触敏表面上的相应位置处的相应电容，其中相应电容可以响应于对象物在触敏表面上的物理触摸而变化。可以至少部分地基于处理的电容图像数据来处理电容图像数据并且可以针对物理触摸判断触摸类型。在可能或适当的情况下，使对象物分类组件112保持关于这些对象物的启发式数据也是有用的。

传感器组件106和/或对象物分类组件112的传感器(例如，表面相关传感器108)可以至少部分地基于对象物1108和触敏表面104之间的触摸强度生成或判断与对象物1108和触敏表面104的触摸强度相关的触摸强度数据，其又可以例如至少部分地基于所获得的电容、电阻或剪切力测量(例如，通过传感器组件106的传感器)与对象物1108和触敏表面104的接触相关联来判断。附加地或替代地，传感器组件106和/或对象物分类组件112的传感器(例如，表面相关传感器108)可以至少部分地感测施加在触敏表面104上的力的量的变化生成或判断触摸强度数据，其可以由本文所述的各种方式和/或用于感测施加在表面上的力的任何其他技术进行感测(例如，通过传感器)。

在一些实施例中，对象物分类组件112可以发送对象物表征信息(例如，发送到事件判断组件114、处理器1110或另一组件)，其中对象物表征信息可以涉及对象物1108的特性，包括对象物1108和触敏表面104之间的关系(例如，接触或悬停)。此外，对象物分类组件112可以发送力的量或其他触摸强度信息的触摸强度数据，所述触摸强度数据可以表征在与触敏表面104接触期间通过或通过对象物1108施加的触摸强度。这可以在一个实施例中通过提供对应于触摸强度数据的每个元素的触摸强度数据或通过采样、数学处理或以其他方式处理力来完成，以表征在获得帧数据的期间施加的量或力的量。

在与每个细分(例如，由对象物分类组件112)执行的、关于利用触敏表面104判断对象物1108的接触分类的帧数据的分析可以采取多种形式，包括：

平均(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的平均力的大小)；

标准偏差(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断与在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力的量相关联的标准偏差)；

标准差(通过总幅度标准化)(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断可以通过总幅度标准化的标准偏差)；

方差(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力的量的方差)；

偏斜峰度总和(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断与在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力或触摸强度的量相关的偏度峰度和)；

绝对和(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力或触摸强度的量的绝对和)；

均方根(RMS)(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断与在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力或触摸强度的量相关的RMS值)；

波峰因数(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断关于在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力或触摸强度的量的波峰因数)；

色散熵功率总和(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断相对于在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力或触摸强度的量的色散熵功率总和)；

质心(质量中心)(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断关于在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力或触摸强度的量的质心)；

零交叉变化系数(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断相对于在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力或触摸强度的量的零交叉变化系数。)；和/或

一组已知示例信号的模板匹配分数(例如，至少部分地基于帧数据的分析结果，判断一组已知示例信号的模板匹配分数，所述已知示例信号与在所述时间段期间由对象物1108施加到触敏表面104的力或触摸强度的量相关)使用以下方法：

卷积，

逆滤波器匹配技术，

和平方差(SSD)和/或

弹性匹配。

在一些实施例中，触摸感测系统102单独或与触敏装置1100的其他组件(例如，传感器、对象物分类组件112、处理器1110...)组合，可以生成可以是用于判断关于对象物和触敏表面104的接触分类或接触状态的附加数据，其中这种附加数据可包括但不限于：

对象物1108与触敏表面104的触摸接触的位置(在弯曲玻璃或其他非平面几何形状的情况下为二维(2D)或三维(3D))，

对象物1108与触敏表面104的触摸接触的大小(本发明的一些触摸技术可以提供具有长轴和短轴的触摸接触的椭圆)，

对象物1108与触敏表面104的触摸接触的旋转，

对象物1108与触敏表面104的触摸接触的触摸形状(本发明的一些触摸技术可以提供触摸的实际形状，而不仅仅是圆形或椭圆形)，

对象物1108与触敏表面104的触摸接触的表面区域(例如，以平方毫米或像素为单位)，对象物1108与触敏表面104的触摸的压力(可以使用触摸感测系统102在其上获得并判断)，

触摸剪切(可以使用触摸感测系统102获得并判断)，

(“剪切应力(也称为”切向力“)可以由垂直于触摸屏表面法线的力矢量(例如，平行于触敏表面)产生。这可以类似于正常应力-其通常称为压力-可以由平行于表面法线的力矢量产生。“)，

对象物1108与触敏表面104的多个触摸触点，

对象物1108与触敏表面104的触摸电容(如果使用电容式触摸屏)，

对象物1108与触敏表面104的触摸的扫频电容(如果使用扫频电容式触摸屏)，和/或

对象物1108与触敏表面104的触摸的扫频阻抗(如果使用扫频电容式触摸屏)。

在一些实施例中，对象物分类组件112可以通过将边界区域变换为频域表示(例如，使用快速傅里叶变换(FFT)或类似函数)来判断或定义帧数据中的边界区域的图案)。例如，关于与对象物1108与触敏表面104的接触或关联(例如，悬停)有关的帧数据，对象物分类组件112和/或另一组件(例如，处理器1110)可以从边界区域的频域提取以下特点表示：

光谱质心，

光谱密度

球谐函数

总平均光谱能量，和/或

对数光谱带比率。

为了便于判断关于对象物1108与触敏表面104的接触或关联的接触分类或接触状态，对象物分类组件112可以使用任何数量的方法，包括但不限于基本试探法、决策树，支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯、弹性匹配、动态时间规整、模板匹配、k均值聚类、K近邻算法、神经网络、多层感知器、多项逻辑回归、高斯混合模型和/或自适应增强(AdaBoost)。

在一些实施例中，对象物分类组件112可以通过例如投票方案或通过模式分析(从中可以判断在一段时间内，触敏表面104的哪些部分与对象物1108接触或接近)，来组合从执行若干不同分类技术获得的结果。

对象物分类组件112可以至少部分地基于与帧数据相关联的相关数据的分析结果，判断模式分析分类是否与细分分析的结果一致(在附图标记1306处)。如果在附图标记1306处判断模式分析分类与细分分析的结果不一致，则可以接收并分析后续帧(方法1300可以返回到附图标记1302，并且可以从那里进行到附图标记1304，并且此后，根据方法1300)。如本文中更全面地描述的，例如，对象物分类组件112可以获得并分析包括后续帧数据的后续帧，以便于判断关于对象物的接触分类。

然而，如果在附图标记1306处，对象物分类组件112判断模式分析分类与细分分析的结果一致，则可以判断帧接触与模式分析或其他分类一致，并且可以判断任何进一步的分析(如果有的话)，诸如帧数据的精细分析，一旦判断对象物1108与触敏表面104接触或接近，其可以执行或不执行。

一旦判断了与触敏装置1100接触的对象物1108的分类，就可以至少部分地基于分类来判断事件(例如，通过事件判断组件114)。为了减少伪阳性模式改变的机会或风险(例如，切换到耳朵使用)，可以遵循许多策略，这里描述了两个示例性策略。图13的实施例示出了这两个示例性策略中的第一个。

在这样的实施例中，对象物分类组件112或事件判断组件114可以使用来自多于一个时间段的帧数据来辅助分类。例如，在附图标记1308处，可以将接触分类(例如，帧接触分类)与先前的接触分类判断进行比较，以判断对象物1108相对于触敏表面104的当前接触状态。根据方法1300的附图标记1308，对象物分类组件112或事件判断组件114可以将接触分类与先前的接触分类判断进行比较，以判断对象物1108相对于触敏表面104的当前接触状态。

例如，触敏表面104(例如，触敏表面104的传感器或与触敏表面104相关联的传感器)可以以特定帧速率(例如，每秒30帧或其他期望的帧速率)捕获触摸图像和/或帧数据。对象物分类组件112或事件判断组件114可以单独地分析在这些相应帧期间捕获的相应帧数据并且至少基于相应帧判断相应的分类(例如，“耳朵(或头部)触摸”或“无接触”)。尽管任何给定帧数据中的任何接触或关联(例如，悬停)可能具有较低的分类信赖水平，但是通常可以通过使用小的投票窗口来实现更健全(例如，更可信)的分类结果。例如，如果最后10个触摸屏帧具有以下分类结果-“耳朵(或头部)、耳朵(或头部)、没有接触、耳朵(或头部)、没有接触、耳朵(或头部)、耳朵(或头部)、耳朵(或头部)、耳朵(或头部)、无接触“-结果将是”耳朵(或头部)“分类(最后10个分类结果中的6个)。类似地，可以存在随时间的变化的预定模式分类，用于可以被识别的接触(例如，通过对象物分类组件112或事件判断组件114)，并且用于接触分类目的(例如，通过对象物分类组件112或事件判断组件114)。例如，可以预期在耳朵(或头部)接触期间将存在“无接触”判断的速率。例如，如果预期在耳朵被保持在触敏表面104(例如，触摸屏)的时段期间，十个接触或关联(例如，悬停)类别中的三个将显示没有接触或者如果是预期至少五个帧中的一个将不显示接触，上述示例中的耳(或头)接触分类的可靠性可以通过“无接触”判断的存在来增强。

所做出的接触类别判断可以被称为当前接触状态，并且在方法1300的附图标记1310处，可以至少部分地基于与触敏表面104相关联的当前接触状态来判断事件。例如，事件判断组件114可以利用与对象物1108相对于触敏表面104(和/或相关联的显示屏1104)的接触(或不接触)或关联(例如，悬停)有关的当前接触状态，至少部分地基于与触敏表面104相关联的当前接触状态来判断事件。事件可以是一个动作(例如，响应动作)，所述动作可以由事件判断组件114、处理器、触敏表面104、触摸感测系统102、显示屏1104、显示系统1102或触敏装置1100的另一组件执行，视情况而定。所述事件可以包括，例如，启用触敏表面104(或相关联的显示屏1104)的触摸功能、禁止触敏表面104(或相关联的显示屏1104)的触摸功能、开启显示屏1104或显示屏1104的一部分或关闭显示屏1104或显示屏1104的一部分。

在某些实施例中，对象物分类组件112(和/或事件判断组件114)可以判断并产生由对象物分类组件112(和/或事件判断组件114)判断的接触分类中的分类信赖度。为了产生更健全的行为，触敏装置1100的模式(例如，触敏表面104的触摸功能的功能模式，显示屏1104的显示模式或功率模式)可以切换(例如，将仅切换)响应于对象物分类组件112或事件判断组件114判断接触分类具有满足与接触分类中的信赖度相关的定义的阈值信赖度(例如，高信赖度阈值)水平的高信赖度。如果(例如，通过对象物分类组件112或事件判断组件114)判断正在产生的接触分类具有不满足(例如，低于)所定义的阈值的低信赖度(例如，高信赖度阈值)分类等级和/或低于指定的低信赖度阈值水平，事件判断组件114可以将触敏装置1100维持在其当前模式(例如，可以将触敏表面104和/或显示屏1104保持在他们相应的当前模式中)。在附图标记1312处，方法1300可以终止，或者方法1300可以继续进行到附图标记1302以接收另外的帧数据并从该处继续。

在某些实施例中，为了有助于避免触敏装置1100的两个或更多个模式之间的“闪烁”(例如，在触敏表面104和/或显示屏1104的操作模式之间快速且不期望地切换)，事件判断组件114可以利用滞后功能，所述滞后功能可以有助于控制触敏表面104和/或显示屏1104的操作模式之间的切换。

应当理解，可以存在各种不同的接触分类，并且可以在所接收的帧数据中找到一个以上的接触分类。例如，考虑图18和图19中所示的场景，图18示出了用户的示例性场景1800的示图，所述用户具有抵靠用户头部侧的触敏装置1100。如图18的示例性场景1800的图像所示，用户1802将触敏装置1100(例如，蜂窝电话)保持在用户的头部1804上并不罕见，使得触敏表面104和头部1804之间的接触可以存在于多个地方。如示例性场景1800的图像中所示，在头部1804和触敏表面104之间可以存在若干不同的接触，包括耳朵接触1806、脸颊接触1808以及可能的头发和/或头部接触1810。

图19示出了作为触敏装置1100的俯视图的视觉表现1950的一部分的示例性帧图像1900的示图，根据本发明的各个方面和实施例，其中示例性帧图像1900可以包括或表示当用于帧的帧数据由触摸感测系统102和对象物分类组件112获取的时间段期间可以判断的帧数据。关于图19的帧图像1900，图18的耳朵接触1806可以产生可以对应于耳朵接触1806的接触图案1902，脸颊接触1808可以提供相对均匀的接触图案1904，其可以具有卵形形状并且可以对应于脸颊接触1808，以及头发或头部接触1810可以产生可以具有一定均匀性的接触图案1906，但是可能受到由于与用户的头发接触而存在的细长条纹1908影响。

应当理解，接触图案1902、接触图案1904和接触图案906中的每一个可以提供共同或单独观看的签章(例如，可以通过对象物分类组件112)或者能够被分类的(例如，由对象物分类组件112使用)签章来证实分类。

应理解和认知到，可存在许多不同的变型。例如，用户可佩戴围绕耳后部的眼镜，因此由耳朵支撑，当触敏装置1100(例如，电话)被保持抵靠用户的耳朵时，，其方式可由与触敏表面104相关联的传感器(例如，表面相关的传感器108)潜在地调整感测到的接触图案。类似地，当用户的头部被保持在触敏表面104上时触敏装置1100的一部分，用户可以佩戴至少可能被感测的头盔(例如，通过表面相关传感器108)或可以被感测的穿孔和/或珠宝(例如，通过表面相关传感器108)并且可以创建特定的头盔，其中这种接触可以是或者至少可能是特别有用的(例如，通过对象物分类组件112)。

图20呈现作为触敏装置1100的俯视图的视觉表现2050的一部分的示例性帧图像2000的图，根据本发明的各个方面和实施例，其中示例性帧图像2000可包括或表示对象物与触敏表面104的示例性接触的示例帧数据。示例性帧图像2000可以示出另一示例，其进一步示出了本文描述的技术和原理的应用。

图20示出了帧图像2000，其可以包括或表示具有多个接触2002、2004和2006的帧数据。在所述示例中，对象物分类组件112可以执行接触分类过程并判断接触分类，如本文中更全面地描述的，例如，通过检测帧图像2000的帧数据中的模式来对帧数据进行分类。然而，应当理解和认知，在一些情况下，帧图像2000的帧数据的模式分类。可能不会产生具有高信赖水平的结果。因此，对象物分类组件112可以应用细分分析(在方法1300的附图标记1304处)。在所述示例情况下，这种细分分析可以增强对接触分类的判断，并且可以帮助对接触分类进行更高的信赖度判断，例如关于接触是否判断(例如，更高的信赖度判断)。接触2002和/或接触2004是至少部分地基于本文描述的细分分析与用户的手指相关联的关节接触或指尖接触。类似地，至少部分地基于本文所述的细分分析，可以(例如，通过对象物分类组件112)做出关于接触2006是否是用户手指与触敏表面104的指甲接触，触摸笔与触敏表面104的触摸笔接触或另一对象物与触敏表面104的另一接触的判断(例如，更高信赖度的判断)。

从本发明可以理解和认知到，使用本文描述的技术，可以为触敏装置提供改进的能力来解释对象物与触敏表面的接触或关联(例如，悬停)的模式。

还应理解和认知到，可以在本发明的精神和范围内改变方法动作或操作的顺序和数量。

图21示出了这样的示例。图21示出了根据本发明的各个方面和实施例的用于对具有或接近触敏装置1100的触敏表面104的对象物的接触进行分类的另一示例方法2100的流程图。在附图标记2102处，可以接收帧数据。例如，对象物分类组件112可以接收或生成帧数据，其中帧数据可以包括或至少部分地基于由感测触敏表面104而生成的传感器数据(例如，触摸表面数据或其他传感器数据)来生成。

在附图标记2104处，可以对帧数据执行(例如，执行)细分分析。对象物分类组件112可以对帧数据执行细分分析，其中对象物分类组件112可以将包括或表示帧数据的帧图像划分为边界区域的图案，其中帧数据的各个部分分布在边界区域中。各个边界区域，如本文中更全面地描述的。对象物分类组件112可以分析帧数据的细分和相应的相关部分。

例如，如本文中一般描述的，作为细分分析的一部分，对象物分类组件112可以判断(例如，识别或计算)每个细分的多个描述特征。对象物分类组件112可以判断这些描述性特点，例如，通过分析相应细分内的帧数据的相应部分。分析的示例可以包括本文描述的分析(例如，关于方法1300)并且可以例如包括判断(例如，通过对象物分类组件112)高强度，例如在细分内的最大强度或低强度、细分内的强度区域的大小或形状、细分内的强度的标准偏差，或者可以至少部分地基于细分内的帧数据的分析结果来判断的任何其他信息。另外，对象物分类组件112可以判断和使用与被分析的细分相邻或以其他方式接近的一个或多个细分的特征，以判断(例如，计算)所述细分的描述特征。

在附图标记2106处，可以至少部分地基于细分分析的结果来判断关于对象物与触敏表面104的接触或关联的接触分类。对象物分类组件112可以至少部分地基于细分分析的结果来判断关于对象物与触敏表面104的接触或关联的一个或多个接触分类。例如，对象物分类组件112可以至少部分地基于为与帧数据相关联的各个细分判断的相应描述特征来判断联系分类。例如，在某些情况下，至少部分地基于细分分析的结果，对象物分类细分分析可以识别特定细分的描述特征，其可以指示帧数据的特定细分显现以表示用户的耳朵的耳垂。

作为接触分类判断的一部分，当耳朵与触敏表面104接触时，对象物分类组件112可以判断所述特定细分是否位于一个或多个细分的底部处或附近，所述细分形成可能显现用户耳朵的中间部分的较大接触区域。果对象物分类组件112判断特定细分位于或形成较大接触的一个或多个细分的底部处或附近(或关联)区域显现是用户耳朵的中间部分的一部分，对象物分类组件112可以判断特定细分与用户的耳垂相关联和/或可以判断联系分类用于接触或关联(例如，悬停)具有触敏表面104的对象物是耳朵或头部接触或关联。相反，如果特定细分显现耳垂，但是进一步显现在接触区域的中间，则作为接触分类判断的一部分，对象物分类组件112可以或可能判断这种接触或与特定细分相关联，所述特定细分不代表用户的耳朵。

从上面可以理解，在图13或图21中所示的任一实施例中，方法1300和方法2100以及对象物分类组件112可以利用为了帧数据的细分、细分的位置和细分的形状而判断的任何或所有描述性特点，同时帧数据和描述性特点与与被分析的细分相邻或接近的细分相关联，以便改进过程的任何或所有可靠性、速度和/或效率。

在一些实施例中，在附图标记2108处，接触分类可以(例如，可选地)经受信赖度测试以判断在接触分类判断中是否存在足够的信赖度。对象物分类组件112可以通过执行接触分类的信赖度测试来评估接触分类，以根据定义的分类标准判断对接触分类是否有足够的信赖度。例如，对象物分类组件112可以判断并产生接触分类的分类信赖度，并且可以判断所述分类信赖度是否满足定义的分类标准(例如，满足定义的阈值信赖度)。

在某些实施例中，为了产生更健全和期望的行为，事件判断组件114、处理器1110或触敏装置1100的其他组件可以控制对一个或多个(一个或多个)触敏装置1100的操作模式(例如，触敏表面104的模式和/或显示屏1104的模式)的切换，使得触敏装置100的模式可以是(例如，当(例如，通过对象物分类组件112或其他组件)判断接触分类的信赖水平满足定义的阈值信赖水平(例如，定义的)时，(将仅)切换(例如，从一种模式切换到另一种模式)阈值高信赖水平)表示接触分类中的信赖水平足够高。

在一些实施例中，对象物分类组件112(或事件判断组件114)可以通过将特定接触分类与一个或多个接触分类进行比较来判断或评估(例如，可选地可以判断或评估)特定接触分类的信赖度。由对象物分类组件112判断的备用接触分类。对象物分类组件112可以以多种方式中的任何一种判断这种替代分类，并使用多种替代接触分类方法或技术中的任何一种，例如接触分类。使用如本文所述的模式分析，或者可以使用在细分分析期间从细分判断的描述特征来判断的下一个最佳分类。

应当理解和认知到，在完成此操作的情况下，对象物分类组件112、图13的方法1300的附图标记1306的一致性判断动作和/或图21的方法2100的附图标记2108的接触分类信赖度判断可以利用在帧数据的细分分析期间可以判断的特点的组合(例如，通过对象物分类组件112)以及与细分相关联的位置信息。此外，对象物分类组件112可以利用与细分分析相关的关于细分的任何细分的形状的形状信息，以便于判断接触分类。此外，在一些实施例中，根据定义的分类标准，对象物分类组件112可以部分地通过判断(例如，计算)与接触分类判断一起使用的信赖度测量来至少部分地基于所述信赖度量来判断联系分类的信赖水平判断关于帧数据的接触分类的信赖度级别。

进一步关于图21的方法2100，在附图标记2110处，可以将接触分类(例如，帧接触分类)与先前的接触分类判断进行比较，以判断对象物1108相对于触敏表面104的当前接触状态。根据方法2100的2110附图标记，对象物分类组件112或事件判断组件114可以将接触分类与先前的接触分类判断进行比较，以判断对象物1108相对于触敏表面104的当前接触状态，如更全面地描述的于此。

在附图标记2112处，可以至少部分地基于与触敏表面104相关联的当前接触状态来判断事件。例如，事件判断组件114可以利用与接触有关的当前接触状态(或者没有接触)或关联对象物1108相对于触敏表面104(和/或相关联的显示屏1104)的关联(例如，悬停)以至少部分地基于与触敏表面104相关联的当前接触状态来判断事件。事件可以是可以由事件判断组件114、处理器1110、触敏表面104、触摸感测系统102、显示屏1104(例如，响应动作)、显示系统1102或触敏装置1100的另一组件执行的动作，视情况而定。部分地取决于接触分类，事件可以包括，例如，启用触敏表面104(或相关联的显示屏1104)的触摸功能、禁止触敏表面104(或相关联的显示屏1104)的触摸功能、开启显示屏1104或显示屏1104的一部分或关闭显示屏1104或显示屏1104的一部分。

在附图标记2114处，方法2100可以终止，或者方法2100可以继续进行到附图标记2102以接收另外的帧数据并从所述点继续。

根据本发明的各个方面和实施例，图22描绘了用于至少部分地基于与触摸表面104相关联的触摸表面数据以及和与触敏装置相关联的运动数据来对具有或接近触敏装置(例如，100,1100)的触敏表面104的对象物的接触进行分类的示例方法2200的流程图。

在附图标记2202处，可以接收与触敏表面104相关联的触摸表面数据。对象物分类组件112可以从传感器组件106的一个或多个表面相关传感器108接收触摸表面数据(例如，与触摸表面相关的传感器数据)，其中一个或多个表面相关传感器108可以与触敏表面104相关联。在一些实施例中，触摸表面数据可包括从传感器组件106的电容传感器获得的电容数据。

在附图标记2204处，可以接收与触敏装置相关联的运动数据。对象物分类组件112可以从传感器组件106的一个或多个运动相关传感器110接收与触敏装置相关联的运动数据，其中运动数据可以涉及触敏装置的运动。运动数据可包括与一个或多个相应轴相关联的运动数据的相应部分和/或一个或多个相应的运动相关传感器110.运动相关传感器110可包括加速计(例如，三轴加速计)、陀螺仪(例如，三轴陀螺仪)和/或IMU(例如，多轴IMU)。

在附图标记2206处，可以分析触摸表面数据和运动数据。对象物分类组件112可以分析触摸表面数据和运动数据，以便于判断关于可以与触敏装置的触敏表面104接触或关联的对象物(例如，一个或多个对象物项目)的接触分类(例如，悬停在近处)。

在一些实施例中，对象物分类组件112可以分析与分析运动数据分开的触摸表面数据。例如，对象物分类组件112可以分析触摸表面数据以便于判断对象物相对于触敏表面104的初始或初步接触分类。对象物分类组件112还可以分析(例如，通过单独的分析)运动数据，以便于判断对象物相对于触敏表面104的另一初步接触分类。对象物分类组件112可以使用这样的其他初步接触分类，以便于判断初始或初步接触分类是否与其他初步接触分类一致，判断或评估初始或初步接触分类的准确度的信赖水平，和/或提高对象物相对于触敏表面104的接触分类的准确度。

根据各种实施方式，作为触摸表面数据的分析的一部分，如在此更全面地描述的，对象物分类组件112可以从触摸表面数据生成帧数据、从帧数据提取特点、至少基于部分地基于帧数据生成帧图像、对从帧数据提取的帧数据或特点执行细分分析和/或对至少部分地基于帧数据或特点(例如，模式特点)判断的模式执行模式分析，其中从帧数据中提取的特点可以指示对象物的类型或分类(例如，一个或多个对象物项目)。根据各种其他实施方式，如本文中更全面地描述的，作为运动数据的分析的一部分，对象物分类组件112可以从运动数据中提取特点、对提取的特点执行分析和/或对基于判断的模式执行模式分析。至少部分地基于运动数据或提取的特点，其中提取的特点可以指示与对象物与触敏表面104的接触或关联相关联的对象物(例如，一个或多个对象物项)的类型或分类。这些特点可包括与对象物与触敏表面104的接触或关联相关联、分别相对于时域或频域的的特点，例如，特征、形状、尺寸、光谱质心、光谱密度、球谐函数、总平均光谱能量和/或对数光谱带比率。

在其他实施例中，对象物分类组件112可以在组合分析中分析触摸表面数据和运动数据，以便于判断对象物相对于触敏表面104的接触分类、判断接触分类的准确度的信赖水平和/或提高对象物相对于触敏表面104的接触分类的准确度。

在附图标记2208处，根据定义的分类标准，可以至少部分地基于分析触摸表面数据和运动数据的结果，来判断对象物相对于触敏表面104的接触分类。作为更多在此完全描述，根据定义的分类标准，对象物分类组件112可以至少部分地基于分析触摸表面数据和运动数据的结果，判断对象物相对于触敏表面104的接触分类。

接触分类是一组接触分类中的一个，其可以包括例如无触摸状态、头部状态、手指状态、头部悬停状态和手指悬停状态。无触摸状态可指示对象物未接触并且未在触敏表面104附近悬停。头部状态可指示对象物是用户的脸部、头部和/或耳朵，并且这样的对象物与触敏表面104接触。手指状态可以指示对象物是用户的手指或手，并且所述对象物与触敏表面104接触。头部悬停状态可以指示对象物是用户的脸部、头部和/或耳朵，并且这样的对象物悬停在触敏表面104上方和附近，并且不与触敏表面104接触。手指悬停状态可以指示对象物是用户的手指或手，并且所述对象物悬停在触敏表面104上方并且靠近触敏表面104，并且不与触敏表面104接触。

在附图标记2210处，可以至少部分地基于接触分类来判断要执行的动作。事件判断组件114可以至少部分地基于(例如，响应于判断)接触分类来判断可以执行的动作(例如，事件或响应动作)。

在附图标记2212处，可以执行动作。事件判断组件114可以促使动作的执行以促使对触敏表面104、显示屏1104或触敏装置的另一组件的操作的增强(例如，改进的或最佳的)控制。部分地取决于要执行的特定动作，事件判断组件114、处理器1110、触敏表面104、触摸感测系统102、显示屏1104、显示系统1102和/或触敏装置的其他组件可以执行相应的操作以执行动作。部分地取决于接触分类，动作可以包括，例如，启用触敏表面104(或相关联的显示屏1104)的触摸功能、禁止触敏表面104(或相关联的显示屏1104)的触摸功能、开启显示屏1104或显示屏1104的一部分或关闭显示屏1104或显示屏1104的一部分。

根据本发明的各个方面和实施例，图23示出了用于至少部分地基于与敏感表面104相关联的触摸表面数据和与触敏装置相关联的运动数据来对与触敏装置(例如，100,1100)的触敏表面104接触或接近的对象物的接触进行分类的另一示例方法2300的流程图。

在附图标记2302处，可以分析与触敏表面104相关联的触摸表面数据和与触敏装置的运动相关的运动数据。如本文中更全面地描述的，对象物分类组件112可以从传感器组件106的相应传感器接收触摸表面数据和运动数据。对象物分类组件112可以分析触摸表面数据和运动数据，以便于结合判断关于对象物与触敏表面104的接触或关联的接触分类，从触摸表面数据和运动数据中判断或提取各个特点。

在附图标记2304处，可以至少部分地基于分析触摸表面数据的结果来判断与触摸表面数据有关的第一特点。在附图标记2306处，可以至少部分地基于分析运动数据的结果来判断与运动数据有关的第二特点。对象物分类组件112可以至少部分地基于分析触摸表面数据和运动数据的结果来判断第一特点和第二特点。

可以在相应的模式分析中利用第一特点和第二特点，以便于判断关于可以与之接触或关联的对象物(例如，一个或多个对象物项)的接触分类(例如，悬停在接近触敏装置的触敏表面104。相应的特点可以指示关于对象物与触敏表面104的接触或关联的对象物(例如，一个或多个对象物项)的类型或分类。相对于时域或频域的适用的相应的特点可以包括例如特征、形状、尺寸、光谱质心、光谱密度、球形谐波、总平均光谱能量和/或与对象物与触敏表面104的接触或关联相关联的对数光谱带比率。

在一些实施方式中，作为触摸表面数据的分析的一部分，对象物分类组件112可以从触摸表面数据生成帧数据，至少部分地基于帧数据生成帧图像，和/或如在此更全面地描述的，对从触摸表面数据或帧数据判断或提取的帧数据或特征执行细分分析。根据各种其他实施方式，作为触摸表面数据和/或运动数据的分析的一部分，对象物分类组件112可以采用FFT或类似功能来转换(例如，变换)触摸表面数据，从这种数据的时域表示到这种数据的频域表示的运动数据或其他数据(例如，帧数据)，以促使对这种数据的有效分析。

在附图标记2308处，可以部分地通过将由第一特征形成或表示的触摸表面相关图案与分别与各个接触分类相关联的其他触摸表面相关图案进行比较来执行第一图案分析。对象物分类组件112可以采用一种或多种模式识别技术来促使关于触摸表面相关图案执行第一模式分析。例如，作为第一模式分析的一部分，对象物分类组件112可以将与第一特点相关联的触摸表面相关图案与可以与各个接触分类相关联的其他相应的触摸表面相关图案进行比较，以便于判断其他触摸表面相关图案的哪个图案最接近或足够紧密地匹配触摸表面相关图案。这种第一图案分析可以有助于判断关于对象物与触敏表面104的接触或关联的接触分类。

在附图标记2310处，可以部分地通过将由第二特点形成或表示的运动相关模式与分别与各个接触分类相关联的其他运动相关模式进行比较来执行第二模式分析。对象物分类组件112可以采用一种或多种模式识别技术来促使关于运动相关模式执行第二模式分析。例如，作为第二模式分析的一部分，对象物分类组件112可以将与第二特征相关联的运动相关模式与可以与各个接触分类相关联的其他相应运动相关模式进行比较，以便于判断哪个其他运动相关模式最接近或足够紧密地匹配运动相关模式。这种第二图案分析还可以有助于判断关于对象物与触敏表面104的接触或关联的接触分类。

附图标记2312处，可以至少部分地基于第一模式分析和/或第二模式分析的结果来判断关于对象物与触敏表面104的接触或关联的接触分类。对象物分类组件112可以至少部分地基于第一模式分析和/或第二模式分析的结果来判断关于对象物与触敏表面104的接触或关联的接触分类。

例如，如果第一模式分析的结果指示对象物是与触敏表面104接触(或接近)的用户的手指，并且第二模式分析的结果指示对象物是用户的手指与触敏表面104接触(或接近)，对象物分类组件可以判断接触分类是手指接触(或手指悬停)。作为另一示例，如果第一模式分析的结果指示对象物是与触敏表面104接触(或接近)的用户的头部(例如，耳朵)，并且第二模式分析的结果指示对象物是与触敏表面104接触(或接近)的用户的头部，对象物分类组件112可以判断接触分类是头部接触(或头部悬停)。

作为又一示例，如果第一图案分析的结果指示对象物(例如，用户的头部)相对于触敏表面104的第一类型的接触或关联，以及第二类型的结果模式分析指示对象物(例如，用户的手指)相对于触敏表面104的第二类型的接触或关联，对象物分类组件112可以判断接触分类不够清楚，并且可以判断使用随后的(例如，下一个)触摸表面数据和运动数据或先前的触摸表面数据和运动数据(例如，使用这样的先前数据判断的先前的接触分类)来执行进一步的数据分析，以便于判断接触分类。

作为又一示例，如果第一图案分析的结果指示对象物(例如，用户的头部)相对于触敏表面104的第一类型的接触，以及第二图案分析的结果指示对象物的第一类型的关联(例如，用户的头部悬停)与触敏表面104的关联，根据各种实施方式，对象物分类组件112可以判断接触分类与头部相关的接触分类(例如，头部接触或头部悬停)或可以判断接触分类不够清楚，部分取决于适用的分类标准。例如，关于与某些情况相关的某些可能适用的分类标准，将接触分类为头部接触或头部悬停可能就足以判断由事件判断组件114执行的动作(例如，事件或响应动作)，其中，动作可以包括例如禁止与触敏表面104相关联的触摸功能和/或关闭显示屏1104。

然而，关于与其他实例相关的其他可能适用的分类标准，将接触分类为头部接触或头部悬停可能不足以判断由事件判断部件114执行的动作，并且可能需要更精确的接触分类。在这种情况下，对象物分类组件112可以判断使用后续触摸表面数据和运动数据或先前的触摸表面数据和运动数据来执行进一步的数据分析，以便于判断关于对象物的接触分类(如果有的话)和触敏表面104。

在一些实施例中，对象物分类组件112可以利用关于对象物接触或与触敏表面104的关联的先前(例如，相对较新的)或历史接触分类(无论是基于方法2300还是基于另一种方法或技术所判断的，例如本文所公开的技术)，以便于判断关于对象物(如果有的话)和触敏表面104的接触分类。

在某些实施例中，对象物分类组件112可以至少部分地基于分析触摸表面数据和/或运动数据(例如，原始或基本上原始的触摸表面数据和/或运动数据)的结果来判断对象物相对于触敏表面104的接触或关联(例如，悬停)的接触分类，而不必执行模式分析(或细分分析)。

前述系统和/或装置已经通过若干组件之间的交互来描述。应当理解的是，这样的系统和组件可以包括其中指定的那些组件或子组件，部分指定的组件或子组件，和/或另外的组件。子组件也可以被实现为通信地耦合到其他组件而不是被包括在主要组件内的组件。此外，一个或多个组件和/或子组件可以组合成提供聚合功能的单个组件。为了简洁起见，这些组件还可以与本文未具体描述但为本领域技术人员已知的一个或多个其他组件相互作用。

关于本文描述的方法和/或流程图，为了简化说明，已经将方法描绘和描述为一系列动作。应理解和认知的是，所揭示的标的物不受所说明的动作和/或动作的次序的限制，例如动作可以各种次序和/或同时发生，并且与本文未呈现和描述的其他动作一致。此外，可能不需要所有示出的动作来实现根据本发明的方法。另外，本领域技术人员将理解并认知到，所述方法可替代地通过状态图或事件表示为一系列相互关联的状态。另外，应进一步理解的是，本文所公开的方法和整个说明书中的方法能够存储在制品上，以便于将这些方法运输和转移到计算机。这里使用的术语“制品”旨在涵盖可从任何计算机可读装置或存储介质访问的计算机程序。

虽然上面已经在计算机和/或计算机上运行的计算机程序的计算机可执行指令的一般上下文中描述了主题，但是本领域技术人员可理解本公开也可以或可以与其他程序模块结合使用来实现。通常，程序模块包括执行特定任务和/或实现特定抽象数据类型的例程、程序、组件、数据结构等。此外，本领域技术人员将理解，所公开的方法可以用其他计算机系统配置来实践，包括单处理器或多处理器计算机系统、小型计算装置、大型计算机，以及个人计算机、手持计算装置(例如，PDA，电话)、基于微处理器或可编程的消费者或工业电子装置等。所示出的方面还可以在分布式计算环境中实践，其中任务由通过通信网络链接的远程处理装置执行。然而，本公开的一些(如果不是全部)方面可以在独立计算机上实施。在分布式计算环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储装置中。

如在本申请中所使用的，术语“组件”、“系统”、“平台”、“接口”、“单元”等可以指代和/或可以包括计算机相关实体或与具有一个或多个特定功能的操作机器相关的实体。这里公开的实体可以是硬件，硬件和软件的组合，软件或执行中的软件。例如，组件可以是但不限于是在处理器上运行的进程、处理器、对象物、可执行文件、执行的线程、程序和/或计算机。举例来说，在服务器上运行的应用程序和服务器都可以是组件。一个或多个组件可以驻留在进程和/或执行的线程内，并且组件可以位于一个计算机上和/或分布在两个或更多个计算机之间。

在另一个示例中，各个组件可以从其上存储有各种数据结构的各种计算机可读介质执行。组件可以经由本地和/或远程过程进行通信，例如根据具有一个或多个数据分组的信号(例如，来自一个组件的数据与本地系统，分布式系统和/或网络中的另一个组件交互。作为互联网与其他系统通过信号)。作为另一示例，组件可以是具有由电气或电子电路操作的机械部件提供的特定功能的装置，其由处理器执行的软件或固件应用程序操作。在这种情况下，处理器可以在装置的内部或外部，并且可以执行软件或固件应用程序的至少一部分。作为又一个示例，组件可以是通过电子组件提供特定功能而没有机械部件的装置，其中电子组件可以包括处理器或其他装置以执行至少部分地赋予电子组件的功能的软件或固件。在一方面，组件可经由虚拟机(例如，在云计算系统内)模拟电子组件。

此外，术语“或”旨在表示包含性的“或”而非排他性的“或”。即，除非另有说明或从上下文中清楚，否则“X使用A或B”旨在表示意指任何自然的包容性排列。也就是说，如果X使用A；X使用B；或者X使用A和B两者，在任何前述情况下皆满足“X使用A或B”。此外，在本说明书和附图中使用的冠词“一”和“一个”通常应所述被解释为表示“一个或多个”，除非另有说明或从上下文清楚地指向单数形式。

如本文所使用的，术语“示例”和/或“示例性”用于表示用作示例，实例或说明。为避免疑义，本文公开的主题不受这些实例的限制。另外，本文中描述为“示例”和/或“示例性”的任何方面或设计不必被解释为比其他方面或设计更优选或更具优势，也不意味着排除那些本领域普通技术人员已知的等效示例性结构和技术。

可以使用标准编程或工程技术将本文描述的各个方面或特征实现为方法，装置，系统或制品。另外，本公开中公开的各个方面或特征可以通过实现本文公开的方法中的至少一个或多个的程序模块来实现，程序模块存储在存储器中并且由至少一个处理器执行。硬件和软件或硬件和固件的其他组合可以实现或实现本文描述的方面，包括公开的方法。这里使用的术语“制造产品”可以包括可从任何计算机可读装置，载体或存储介质访问的计算机程序。例如，计算机可读存储介质可包括但不限于磁存储装置(例如，硬盘、软盘、磁条...)，光盘(例如，光盘(CD)、数字通用盘(DVD)、蓝光光盘(BD)...)，智能卡和闪存装置(例如，卡、棒、钥匙驱动器...)等。

当在本说明书中使用时，术语“处理器”可以指基本上任何计算处理单元或装置，包括但不限于单核处理器；具有软件多线程执行能力的单处理器；多核处理器；具有软件多线程执行能力的多核处理器；具有硬件多线程技术的多核处理器；并行平台；和分布式共享内存的并行平台。另外，处理器可以指集成电路、专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑控制器(PLC)、复杂可编程逻辑器件。(CPLD)、离散的栅极或晶体管逻辑，分立的硬件组件或其任何组合，被设计用于执行本文所述的功能。此外，处理器可以利用纳米级架构，例如但不限于基于分子和量子点的晶体管，开关和门，以优化空间使用或增强用户装置的性能。处理器也可以实现为计算处理单元的组合。

在本公开中，诸如“存储”、“存储”、“数据存储”、“数据存储”、“数据库”的术语以及与组件的操作和功能相关的基本上任何其他信息存储组件被用于指代“存储器组件”，体现在“存储器”中的实体，或包括存储器的组件。应当理解，这里描述的存储器和/或存储器组件可以是易失性存储器或非易失性存储器，或者可以包括易失性和非易失性存储器。

作为说明而非限制，非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除ROM(EEPROM)、闪存或非易失性随机存取存储器(RAM)(例如，铁电RAM(FeRAM))。易失性存储器可以包括RAM，其可以用作例如外部高速缓冲存储器。作为说明而非限制，RAM可用于许多形式，例如同步RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双倍数据速率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、Synchlink、DRAM(SLDRAM)、直接Rambus RAM(DRRAM)、直接Rambus动态RAM(DRDRAM)和Rambus动态RAM(RDRAM)。另外，本文所公开的系统或方法的存储器组件旨在包括但不限于包括这些和任何其他合适类型的存储器。

应当理解和认知到，如关于特定系统或方法所描述的，组件可以包括与各个组件(例如，分别命名的组件或类似命名的组件)相同或相似的功能，如关于本文公开的其他系统或方法。

以上描述的内容包括提供本公开的优点的系统和方法的示例。当然，出于描述本公开的目的，不可能描述组件或方法的每个可想到的组合，但是本领域普通技术人员可以认识到本公开的许多其他组合和置换是可能的。此外，在详细说明、权利要求、附录和附图中使用的术语“包括”、“具有”、“拥有”等，这些术语旨在以与术语“包括”类似的方式包含在内，如同当“包括”被采用为权利要求中的过渡词时的解释。

Claims (16)

1.一种方法，其特征在于，所述方法包含：

通过包括处理器的系统分析与关于装置的触敏表面相关联的触摸屏数据的特征以及与装置相关联的至少一个轴的运动数据；以及

至少部分地基于分析的至少一个结果，通过系统判断相对于所述触敏表面的对象物的接触分类，以便于判断相对于所述触敏表面的所述对象物的接触状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述触摸屏数据包括接触数据或电容数据中的至少一个，其中所述接触数据指示所述对象物与所述触敏表面接触或不接触，并且其中所述电容数据指示所述对象物与所述触敏表面接触、与所述触敏表面不接触、悬停在所述触敏表面的限定距离内导致与所述触敏表面相关联的电容值的变化或者不悬停在所述触敏表面的限定距离内。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，存在一组接触分类，其包括关于所述对象物相对于所述触敏表面的接触状态的接触分类，其中所述接触分类组包括非接触状态、头部状态、手指状态、头部悬停状态和手指悬停状态，其中非触摸状态指示所述对象物未接触所述触敏表面并且没有悬停在所述触敏表面附近，头部状态指示所述对象物是用户的脸部、头部或耳朵并且与所述触敏表面接触，手指状态指示所述对象物是用户的手指或手并且与所述触敏表面接触，头部悬停状态指示所述对象物是用户的脸部、头部或耳朵并且在所述触敏表面附近上方悬停并且不与所述触敏表面接触，并且手指悬停状态表示所述对象物是用户的手指或手并且在所述触敏表面附近上方悬停并且不与所述触敏表面接触。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述运动数据包括与所述装置相关联的振动声学数据、与所述装置相关联的惯性测量单元数据、与所述装置相关联的加速度计数据、与所述装置相关联的陀螺仪数据、指示所述装置的加速度的加速度数据、指示所述装置的速率的速率数据、指示所述装置的角速率的角速率数据、指示所述装置的位置或位置变化的位置数据或指示所述装置的方向或方向变化的方位数据中的至少一个。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，与所述装置相关联的所述至少一个轴的运动数据包括与所述运动数据的一个或多个来源相关联的两个或更多个轴的运动数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括通过所述系统从加速度计、陀螺仪、惯性测量单元或传感器中的至少一个接收运动数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括至少部分地基于所述分析的至少一个结果，判断所述对象物是否与所述触敏表面接触，或者所述对象物是否在所述触敏表面附近悬停。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括至少部分地基于所述对象的接触分类，由所述系统控制与所述触敏表面相关联的显示功能，其中，所述显示功能包括启用所述装置的显示屏的触敏表面的触敏功能、禁止所述触敏表面的触敏功能、将所述显示屏切换到开启状态或者将所述显示屏切换到关闭状态。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括通过所述系统至少部分地基于所述分析的至少一个结果判断一个或多个描述性特点，所述一个或多个描述性特点指示用于对所述触摸屏数据或所述运动数据中的至少一个进行细分中的至少一个细分的对象物。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，其中，至少部分地基于所述一个或多个描述性特点、所述至少一个细分的至少一个位置和运动数据，判断所述接触分类包括判断与所述触敏表面接触的所述对象物的接触分类。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括通过所述系统至少部分地基于所述触摸屏数据或所述运动数据中的至少一个生成图像的代表性帧数据，所述图像指示所述对象物的一个或多个相应部分与所述触敏表面接触的一个或多个相应位置，其中所述分析包括分析所述图像以便于判断所述一个或多个描述性特点。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：

通过所述系统将所述帧数据转换为频域表现，其中所述细分在所述频域表现中定义；

通过所述系统至少部分地基于所述频域表现来提取光谱质心、光谱密度、球形谐波、总平均光谱能量或对数光谱带比率中的至少一个；以及

通过所述系统至少部分地基于所述提取分类所述触敏表面的细分中的一个或多个相应细分内的一个或多个相应的接触。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过所述系统比较先前接触分类与所述对象物的接触分类；以及

通过所述系统至少部分地基于所述比较的比较结果来判断所述对象物与触敏表面的接触状态。

14.一种系统，其特征在于，所述系统包含：

存储可执行组件的存储器；以及

处理器，可操作地耦合到所述存储器，其执行所述可执行组件，所述可执行组件包括：

对象物分类组件，其被配置为分析与关于装置的触敏表面相关联的触摸表面信息以及与所述装置相关联的至少一个轴的运动信息，其中，所述对象物分类组件进一步被配置为至少部分地基于所述分析的至少一个结果判断用于对象物相对于所述触敏表面的接触分类，以便于确定所述对象物相对于所述触敏表面的接触状态。

15.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，其中，所述触摸表面信息包括接触信息或电容信息中的至少一个，其中所述接触信息指示所述对象物与所述触敏表面接触或不接触，并且其中所述电容信息指示所述对象物与所述触敏表面接触、与所述触敏表面不接触、悬停在所述触敏表面附近导致与所述触敏表面相关联的电容量的变化或者不悬停在所述触敏表面附近。

16.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，其中，存在一组接触分类，其包括关于所述对象物相对于所述触敏表面的接触状态的接触分类，其中所述接触分类组包括非接触状态、头部状态、手指状态、头部悬停状态和手指悬停状态，其中非触摸状态指示所述对象物未接触所述触敏表面并且没有悬停在所述触敏表面附近，头部状态指示所述对象物是用户的脸部、头部或耳朵并且与所述触敏表面接触，手指状态指示所述对象物是用户的手指或手并且与所述触敏表面接触，头部悬停状态指示所述对象物是用户的脸部、头部或耳朵并且在所述触敏表面附近上方悬停并且不与所述触敏表面接触，并且手指悬停状态表示所述对象物是用户的手指或手并且在所述触敏表面附近上方悬停并且不与所述触敏表面接触。