CN111552939A - 一种设备解锁方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种设备解锁方法及装置，用以解决现有技术中存在的屏幕解锁效率较低的问题。该方法应用于终端设备，包括：在终端设备的屏幕处于锁定状态时，监测用户触发的对终端设备进行操作的操作信息；确定操作信息与目标操作信息相匹配时，解除终端设备的屏幕的锁定状态；其中，目标操作信息是根据在解除终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，由用户触发的对终端设备进行操作的历史操作行为确定的。

Description

一种设备解锁方法及装置
技术领域
本发明涉及终端设备领域，尤其涉及一种设备解锁方法及装置。
背景技术
随着移动互联网的发展，用户在使用诸如手机等终端设备过程中，在终端设备上存放越来越多的个人信息。为保护这些个人信息，通常由用户设置数字密码、图像密码、指纹等加密信息锁定终端设备的屏幕来实现。
目前，在每次解锁终端设备时，均需用户输入对应的加密信息来触发解除终端设备的锁屏状态，即需用户手动认证加密信息才可完成屏幕解锁，屏幕解锁效率较低，不利于用户的使用体验。
发明内容
本发明提供一种设备解锁方法及装置，用以解决现有技术中存在的屏幕解锁效率较低的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种设备解锁方法，应用于终端设备，包括：
在所述终端设备的屏幕处于锁定状态时，监测用户触发的对所述终端设备进行操作的操作信息；
确定所述操作信息与目标操作信息相匹配时，解除所述终端设备的屏幕的锁定状态；
其中，所述目标操作信息是根据在解除所述终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，由用户触发的对所述终端设备进行操作的历史操作行为确定的。
在一种可选的实现方式中，还包括：
在解除所述终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，获取用于表征所述用户的操作行为的传感器参数；
根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，N为大于1的整数。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括加速度序列、方向序列、触摸位置、或触摸大小中的一项或多项。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括所述加速度序列时，所述根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
对N次获取到的所述加速度序列包含的加速度参数进行聚类分析，确定出多个加速度参数范围；
根据所述多个加速度参数范围，确定每次获取到的所述加速度序列对应的聚类索引序列；其中，所述聚类索引序列中的一个索引值用于标识所述加速度序列中的一个加速度参数所归属的加速度参数范围；
确定N次获取到的所述加速度序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，所述聚类索引序列的概率与所述聚类索引序列中索引值标识的加速度参数范围对应的概率有关；
通过如下方式确定所述操作信息与所述目标操作信息中的所述概率最大的聚类索引序列相匹配：
根据所述多个加速度参数范围，确定监测到的所述操作信息包括的第一加速度序列对应的聚类索引序列；
当所述第一加速度序列对应的聚类索引序列与所述概率最大的聚类索引序列匹配时，确定所述操作信息与所述概率最大的聚类索引序列相匹配。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括所述方向序列时，所述根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
对N次获取到的所述方向序列包含的方向参数进行聚类分析，确定出多个方向参数范围；
根据所述多个方向参数范围，确定每次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列，所述聚类索引序列中的一个索引值用于标识所述方向序列中的一个方向参数所归属的方向参数范围；
确定N次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，所述聚类索引序列的概率与所述聚类索引序列中索引值标识的方向参数范围对应的概率有关；
通过如下方式确定所述操作信息与所述目标操作信息中的所述概率最大的聚类索引序列相匹配：
根据所述多个方向参数范围，确定监测到的所述操作信息包括的第一方向序列对应的聚类索引序列；当所述第一方向序列对应的聚类索引序列与所述概率最大的聚类索引序列匹配时，确定所述操作信息与所述概率最大的聚类索引序列相匹配。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括触摸位置时，所述根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
根据N次获取到的所述触摸位置，确定出目标触摸位置区域，所述目标触摸位置区域中至少包含有获取到的所述触摸位置中第一数量的触摸位置；
将所述目标触摸位置区域作为所述目标操作信息中的一项；
通过如下方式确定所述操作信息与所述目标操作信息中的所述目标触摸位置区域相匹配：
确定监测到的所述操作信息包括的第一触摸位置处于所述目标触摸位置区域内时，确定所述操作信息与所述目标触摸位置区域相匹配。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括触摸大小时，所述根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
根据N次获取到的所述触摸大小，确定出目标触摸大小范围，所述目标触摸大小范围中至少包含有获取到的所述触摸大小中第二数量的触摸大小；
将所述目标触摸大小范围作为所述目标操作信息中的一项；
通过如下方式确定所述操作信息与所述目标操作信息中的所述目标触摸大小范围相匹配：
确定监测到的所述操作信息包括的第一触摸大小处于所述目标触摸大小范围内时，确定所述操作信息与所述目标触摸大小范围相匹配。
第二方面，本发明实施例提供一种设备解锁装置，设置于终端设备，包括：
监测模块，用于在所述终端设备的屏幕处于锁定状态时，监测用户触发的对所述终端设备进行操作的操作信息；
解锁模块，用于确定所述操作信息与目标操作信息相匹配时，解除所述终端设备的屏幕的锁定状态；
其中，所述目标操作信息是根据在解除所述终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，由用户触发的对所述终端设备进行操作的历史操作行为确定的。
在一种可选的实现方式中，还包括：
获取模块，用于在解除所述终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，获取用于表征所述用户的操作行为的传感器参数；
确定模块，用于根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，N为大于1的整数。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括加速度序列、方向序列、触摸位置、或触摸大小中的一项或多项。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括所述加速度序列时，所述确定模块，具体用于：
对N次获取到的所述加速度序列包含的加速度参数进行聚类分析，确定出多个加速度参数范围；
根据所述多个加速度参数范围，确定每次获取到的所述加速度序列对应的聚类索引序列；其中，所述聚类索引序列中的一个索引值用于标识所述加速度序列中的一个加速度参数所归属的加速度参数范围；
确定N次获取到的所述加速度序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，所述聚类索引序列的概率与所述聚类索引序列中索引值标识的加速度参数范围对应的概率有关；
所述确定模块，还用于：
根据所述多个加速度参数范围，确定监测到的所述操作信息包括的第一加速度序列对应的聚类索引序列；
当所述第一加速度序列对应的聚类索引序列与所述概率最大的聚类索引序列匹配时，确定所述操作信息与所述概率最大的聚类索引序列相匹配。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括所述方向序列时，所述确定模块，具体用于：
对N次获取到的所述方向序列包含的方向参数进行聚类分析，确定出多个方向参数范围；
根据所述多个方向参数范围，确定每次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列，所述聚类索引序列中的一个索引值用于标识所述方向序列中的一个方向参数所归属的方向参数范围；
确定N次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，所述聚类索引序列的概率与所述聚类索引序列中索引值标识的方向参数范围对应的概率有关；
所述确定模块，还用于：
根据所述多个方向参数范围，确定监测到的所述操作信息包括的第一方向序列对应的聚类索引序列；当所述第一方向序列对应的聚类索引序列与所述概率最大的聚类索引序列匹配时，确定所述操作信息与所述概率最大的聚类索引序列相匹配。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括触摸位置时，所述确定模块，具体用于：
根据N次获取到的所述触摸位置，确定出目标触摸位置区域，所述目标触摸位置区域中至少包含有获取到的所述触摸位置中第一数量的触摸位置；
将所述目标触摸位置区域作为所述目标操作信息中的一项；
所述确定模块，还用于：
确定监测到的所述操作信息包括的第一触摸位置处于所述目标触摸位置区域内时，确定所述操作信息与所述目标触摸位置区域相匹配。
在一种可选的实现方式中，所述传感器参数包括触摸大小时，所述确定模块，具体用于：
根据N次获取到的所述触摸大小，确定出目标触摸大小范围，所述目标触摸大小范围中至少包含有获取到的所述触摸大小中第二数量的触摸大小；
将所述目标触摸大小范围作为所述目标操作信息中的一项；
所述确定模块，还用于：
确定监测到的所述操作信息包括的第一触摸大小处于所述目标触摸大小范围内时，确定所述操作信息与所述目标触摸大小范围相匹配。
第三方面，本发明实施例提供一种设备解锁装置，包括：
存储器以及处理器；
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行第一方面的任一实现方式所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法。
本发明实施例中，在终端设备的屏幕处于锁定状态时，监测用户触发的对终端设备进行操作的操作信息；确定操作信息与目标操作信息相匹配时，解除终端设备的屏幕的锁定状态；目标操作信息是根据在解除终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，由用户触发的对终端设备进行操作的历史操作行为确定的。即本发明实施例通过学习用户触发屏幕解锁前的历史操作行为，分析在终端设备的屏幕处于锁定状态时，用户触发的操作信息匹配根据历史操作行为确定出的目标操作信息则自动开锁，简化了用户手动操作屏幕解锁的流程，有效提升了解锁效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种设备解锁方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种设备解锁装置的结构框图；
图3为本发明实施例提供的一种设备解锁装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明中涉及的多个，是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各数据、但这些数据不应限于这些术语。这些术语仅用来将各数据彼此区分开。
随着移动互联网的发展，用户在使用诸如手机等终端设备过程中，在终端设备上存放越来越多的个人信息，例如照片、银行账号密钥信息。为保护这些个人信息，通常由用户设置数字密码、图像密码、指纹等加密信息锁定终端设备的屏幕来实现。
目前，在每次解锁终端设备时，均需用户输入对应的加密信息来触发解除终端设备的锁屏状态，即需用户手动认证加密信息才可完成屏幕解锁，屏幕解锁效率较低，不利于用户的使用体验。
基于此，本发明实施例提供一种设备解锁方法及装置，应用于终端设备，通过学习用户触发终端设备的屏幕解锁之前的历史行为，自发解锁。用以解决现有技术存在的屏幕效率较低的问题。其中，方法和装置是基于同一发明构思的，由于方法及装置解决问题的原理相似，因此装置与方法的实施可以相互参见，重复之处不再赘述。
参见图1所示，为本发明实施例提供的一种设备解锁方法，应用于终端设备，其中，该终端设备可以是智能手机、平板电脑等。该方法包括：
步骤S101，在终端设备的屏幕处于锁定状态时，监测用户触发的对所述终端设备进行操作的操作信息。
步骤S102，确定操作信息与目标操作信息相匹配时，解除终端设备的屏幕的锁定状态。
其中，目标操作信息是根据在解除终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，由用户触发的对终端设备进行操作的历史操作行为确定的。
本发明实施例通过学习用户触发屏幕解锁前预设时长内的历史操作行为，分析在终端设备的屏幕处于锁定状态时，用户触发的操作信息匹配根据历史操作行为确定出的目标操作信息则自动开锁，简化了用户手动操作屏幕解锁的流程，有效提升了解锁效率。
在一种可选的实施方式中，上述确定目标操作信息，可参照如下方式实施：
(1)在每次解除终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，获取用于表征用户的操作行为的传感器参数；
其中，传感器参数包括加速度序列、方向序列、触摸位置、或触摸大小中的一项或多项。
具体实施时，可通过设定固定周期读取终端设备上设置的加速度传感器(如加速度计)、定向传感器、触摸传感器中的当前参数值，来获取预设时长内的传感器参数。例如每隔0.25s执行一次读取传感器的操作，若设预设时长设为2s，即可获得在时间上具有顺序的8个参数值，构成参数序列，即预设时长内的传感器参数。
(2)根据N次获取的传感器参数确定目标操作信息，其中，N为大于1的整数。N的具体取值可根据实际情况设置，诸如50、100、300次等，在此不进行限制。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括加速度序列时，根据N次获取的传感器参数确定目标操作信息，包括：
A1，对N次获取到的加速度序列包含的加速度参数进行聚类分析，确定出多个加速度参数范围。
A2，根据多个加速度参数范围，确定每次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列；其中，聚类索引序列中的一个索引值用于标识加速度序列中的一个加速度参数所归属的加速度参数范围。
具体实施时，首先可采用K-means算法对N次获取到的加速度序列包含的加速度参数进行聚类分析，多次迭代将N次获取到的所有加速度参数按照加速度参数范围划分得到有限的聚类，然后对有限的聚类进行编号用以作为聚类的索引，也即用聚类的标号表示其所指示的加速度参数范围。进而针对N次中每次获取到的加速度序列执行：将加速度序列中的每个加速度参数用其所归属的加速度参数范围的聚类索引来表示，从而得到每次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列。
A3，确定N次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为目标操作信息中一项。其中，聚类索引序列的概率与该聚类索引序列中索引值标识的加速度参数范围对应的概率有关。
在一种可选的实施方式中，确定N次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列的概率可参照如下方式实施：将第一聚类索引序列中的第i个索引值在N次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列中各个聚类索引序列的第i个索引值中出现的概率作为第一聚类索引序列中的第i个索引值标识的加速度参数范围对应的概率，进而根据第一聚类索引序列中的第i个索引值标识的加速度参数范围对应的概率，确定第一聚类索引序列的概率。其中，第一聚类索引序列为N次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列中的任意一个，i为取遍1～M的整数，M为聚类索引序列包含的索引值的数量。
在另一种可选的实施方式中，可针对多个加速度参数范围中每个加速度参数范围随机配置初始化概率，则确定N次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列的概率可参照如下方式实施：根据第一聚类索引序列中各个索引值标识的加速度参数范围的初始化概率，采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)推测第一聚类索引序列各个索引值标识的加速度参数范围对应的概率，该概率为基于初始化概率推测出的稳定概率；进而根据第一聚类索引序列中的各个索引值标识的加速度参数范围对应的概率，确定第一聚类索引序列的概率；其中，第一聚类索引序列为N次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列中的任意一个。
具体实施时，可首先根据多个加速度参数范围确定HMM的状态序列，以及根据第一聚类索引序列确定HMM的观察序列。进而采用HMM，即将前述状态序列和观察序列作为HMM的输入，结合第一聚类索引序列中各个索引值标识的加速度参数范围的初始化概率，确定第一聚类索引序列中各个索引值标识的加速度参数范围对应的概率，或称稳定概率。
为便于理解，以对三次获取到的加速度序列，也即如下三个加速度序列为例：加速度序列1：[0,69,55.67,20.19,3.25,2.74,22.93,2.32]；加速度序列2：[0,68.35,35.75,20.19,3.36,2.74,22.86,2.46]；加速度序列3：[0,56.35,45.75,20.19,4.36,2.74,30.86,2.45]。
采用K-means算法聚类分析确定对应的三个聚类索引序列，具体可参照如下方式实施：
首先，将加速度序列1、加速度序列2和加速度序列3中的所有加速度参数合并成一个大的数据集，进行排序：
合并后数据集：[0,69,55.67,20.19,3.25,2.74,22.93,2.32,0,68.35,35.75,20.19,3.36,2.74,22.86,2.46,0,56.35,45.75,20.19,4.36,2.74,30.86,2.45]
排序后数据集：
[0,0,0,2.32,2.46,2.45,2.74,2,74,2.74,3.25,3.36,4.36,20.19,20.19,20.19,22.86,22.93,30.86,35.75,45.75,55.67,56.35,68.35,69]
然后，采用K-means算法进行聚类，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，也即随机选取出K个聚类，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心，聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断迭代直到满足预设终止条件，得到最终聚类结果。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类；没有(或最小数目)聚类中心再发生变化；误差平方和局部最小等。
假设经过多次迭代后确定K的值取6时，所划分的6个聚类的范围如：聚类1的范围是0～4，聚类2的范围是4～20，聚类3的范围是20～25，聚类4的范围是25～45，聚类5的范围是45～60，聚类6的范围是60～80能够覆盖最完整的数据集，没有对象需重新分配到不同的聚类；则为6个聚类分配索引，如聚类1的索引为“1”，聚类2的索引为“2”，聚类3的索引为“3”，聚类4的索引为“4”，聚类5的索引为“5”，聚类6的索引为“6”。则得到：
加速度序列1对应的聚类索引序列为：[1,6,5,3,1,1,3,1]。
加速度序列2对应的聚类索引序列为：[1,6,4,3,1,1,3,1]。
加速度序列3对应的聚类索引序列为：[1,5,5,3,2,1,4,1]。
进而，根据6个聚类范围确定可作为HMM的状态序列S＝{1，2，3，4，5，6}，分别将[1,6,5,3,1,1,3,1]、[1,6,4,3,1,1,3,1]、[1,5,5,3,2,1,4,1]作为HMM的观察序列，采用HMM算法，结合针对每个聚类的范围所预设的概率，也即聚类索引对应的初始化概率，分别确定出三个聚类索引序对应的概率，将其中概率最大的一个聚类索引序列作为目标操作信息中的一项。
基于此，在一种可选的实施方式中，可通过如下方式确定操作信息与目标操作信息中的概率最大的聚类索引序列相匹配：
A11，根据多个加速度参数范围，确定监测到的操作信息包括的第一加速度序列对应的聚类索引序列。
具体实施，可针对第一加速度序列中的每一个加速度参数执行：在多个加速度参数范围中确定出加速度参数归属的加速度参数范围，采用该加速度参数归属的加速度参数范围所对应的聚类索引表示该加速度参数，从而得到第一加速度序列对应的聚类索引序列。其中，聚类索引序列中的一个索引值对应第一加速度序列中的一个加速度参数。
A12，当第一加速度序列对应的聚类索引序列与概率最大的聚类索引序列匹配时，确定操作信息与概率最大的聚类索引序列相匹配。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括方向序列时，根据N次获取的传感器参数确定目标操作信息，包括：
B1，对N次获取到的方向序列包含的方向参数进行聚类分析，确定出多个方向参数范围。
其中，方向可通过滚动角、俯仰角以及水平角来表示。每个方向序列包括滚动角序列，俯仰角序列以及水平角序列。基于此，具体实施时，可以是分别针对N次获取到的滚动角序列，俯仰角序列以及水平角序列各自包含的参数进行聚类分析，确定出多个滚动角参数范围、多个俯仰角参数范围以及多个水平角参数范围，来表示方向参数范围。
B2，根据多个方向参数范围，确定每次获取到的方向序列对应的聚类索引序列，聚类索引序列中的一个索引值用于标识方向序列中的一个方向参数所归属的方向参数范围；
具体实施时，首先可采用K-means算法分别对N次获取到的滚动角序列，俯仰角序列以及水平角序列各自包含的参数进行聚类分析，例如，对滚动角序列聚类分析，通过多次迭代将N次获取到的所有滚动角参数按照滚动角参数范围划分得到有限的聚类，然后对有限的聚类进行编号用以作为聚类的索引，也即用聚类的标号表示其所指示的滚动角参数范围。进而针对N次中每次获取到的滚动角序列执行：将滚动角序列中的每个滚动角参数用其所归属的滚动角参数范围的聚类索引来表示，从而得到每次获取到的滚动角序列对应的第一类聚类索引序列。同理按照上述方式，得到每次获取到的俯仰角序列对应的第二类聚类索引序列以及每次获取到的水平角序列对应的第三类聚类索引序列。
将第一类聚类索引序列、第二类聚类索引序列以及第三类聚类索引序列中相同位上的索引值合并，以得到用于合并表示与方向序列对应的聚类索引序列。
B3，确定N次获取到的方向序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为目标操作信息中一项。其中，聚类索引序列的概率与该聚类索引序列中索引值标识的方向参数范围对应的概率有关。
在一种可选的实施方式中，确定N次获取到的方向序列对应的聚类索引序列的概率可参照如下方式实施：根据第二聚类索引序列中的第i个索引值在N次获取到的方向序列对应的聚类索引序列中各个聚类索引序列的第i个索引值中出现的概率，确定第二聚类索引序列的概率。其中，第二聚类索引序列为N次获取到的方向序列对应的聚类索引序列中的任意一个，i为取遍1～M的整数，M为聚类索引序列包含的索引值的数量。
在另一种可选的实施方式中，可针对多个方向参数范围中每个方向参数范围随机配置初始化概率。则确定N次获取到的方向序列对应的聚类索引序列的概率可参照如下方式实施：根据第二聚类索引序列中各个索引值标识的方向参数范围的初始化概率，采用HMM推测第二聚类索引序列各个索引值标识的方向参数范围对应的概率，该概率为基于初始化概率推测出的稳定概率；进而根据第二聚类索引序列中的各个索引值标识的方向参数范围对应的概率，确定第二聚类索引序列的概率；其中，第二聚类索引序列为N次获取到的方向序列对应的聚类索引序列中的任意一个。
具体实施时，可首先根据多个方向参数范围确定HMM的状态序列，以及根据第二聚类索引序列确定HMM的观察序列。进而采用HMM，即将前述状态序列和观察序列作为HMM的输入，结合第二聚类索引序列中各个索引值标识的方向参数范围的初始化概率，确定第二聚类索引序列中各个索引值标识的方向参数范围对应的概率，或称稳定概率。
为便于理解，以对两次获取到的方向序列为例。方向序列1包括滚动角序列1：[0,69,55.67,20.19,3.25]，俯仰角序列1：[0,69,55.67,20.19,3.25]以及水平角序列1：[0,69,55.67,20.19,3.25]；方向序列2包括滚动角序列2：[0,69,55.67,20.19,3.25]，俯仰角序列2：[0,69,55.67,20.19,3.25]以及水平角序列2：[0,69,55.67,20.19,3.25]；
采用K-means算法聚类，分析确定滚动角序列、俯仰角序列以及水平角序列对应的聚类索引序列，具体可参照如下方式实施：
(1)将滚动角序列1、滚动角序列2中的所有滚动角合并成一个大的数据集，进行排序：
合并后数据集：[0,69,55.67,20.19,3.25，0,69,55.67,20.19,3.25]
排序后数据集：[0,0,3.25,3.25,20.19,20.19,55.67,55.67,69,69]
然后，采用K-means算法进行聚类，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，也即随机选取出K个聚类，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心，聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断迭代直到满足预设终止条件，得到最终聚类结果。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类；没有(或最小数目)聚类中心再发生变化；误差平方和局部最小等。
假设经过多次迭代后确定K的值取6时，所划分的6个聚类的范围如：聚类1的范围是0～4，聚类2的范围是4～20，聚类3的范围是20～25，聚类4的范围是25～45，聚类5的范围是45～60，聚类6的范围是60～80能够覆盖最完整的数据集，没有对象需重新分配到不同的聚类；则为6个聚类分配索引，如聚类1的索引为“1”，聚类2的索引为“2”，聚类3的索引为“3”，聚类4的索引为“4”，聚类5的索引为“5”，聚类6的索引为“6”。则得到：
滚动角序列1对应的聚类索引序列为：[1,6,5,3,1]。
滚动角序列2对应的聚类索引序列为：[1,6,5,3,1]。
(2)参照(1)中确定滚动角序列1/2对应的聚类索引序列的方式，可确定：
俯仰角序列1对应的聚类索引序列为：[1,6,5,3,1]。
俯仰角序列2对应的聚类索引序列为：[1,6,5,3,1]。
(3)参照(1)中确定滚动角序列1/2对应的聚类索引序列的方式，可确定：
水平角序列1对应的聚类索引序列为：[1,6,5,3,1]。
水平角序列2对应的聚类索引序列为：[1,6,5,3,1]。
则结合上述(1)～(3)，可确定方向序列1对应的聚类索引序列为[111,666,555,333,111]；方向序列2对应的聚类索引序列为[111,666,555,333,111]。
进而，根据6个聚类范围确定可作为HMM的状态序列S＝{1，2，3，4，5，6}，分别将方向序列1对应的聚类索引序列、方向序列2对应的聚类索引序列作为HMM的观察序列，采用HMM算法，结合针对每个聚类的范围所预设的概率，也即聚类索引对应的初始化概率，分别确定出两个聚类索引序对应的概率，将其中概率最大的一个聚类索引序列作为目标操作信息中的一项。
基于此，在一种可选的实施方式中，可通过如下方式确定操作信息与目标操作信息中的概率最大的聚类索引序列相匹配：
B11，根据多个方向参数范围，确定监测到的操作信息包括的第一方向序列对应的聚类索引序列。
具体实施，可将第一方向序列包括的滚动角序列，俯仰角序列以及水平角序列中的每一个参数转换为其对应的索引值来表示。具体的，以第一方向序列包括的滚动角序列为例，针对滚动角序列中的每一个滚动角参数执行：在多个滚动角参数范围中确定出滚动角参数归属的滚动角参数范围，采用该滚动角参数归属的滚动角参数范围所对应的聚类索引表示该滚动角参数，从而得到第一方向序列包括的滚动角序列所对应的聚类索引序列。其中，聚类索引序列中的一个索引值对应滚动角序列中的一个加速度参数。同理，按照前述执行过程对第一方向序列包括的俯仰角序列和水平角序列进行转换处理。
进而根据滚动角序列对应的聚类索引序列、俯仰角序列对应的聚类索引序列以及水平角序列对应的聚类索引序列，确定第一方向序列对应的聚类索引序列；第一方向序列对应的聚类索引序列中的一个索引值以其对应第一方向序列中一个方向参数包括的滚动角参数、俯仰角参数以及水平角参数所对应的索引值组合来表示。例如，一个方向参数包括的滚动角参数对应的索引值为“1”，俯仰角参数对应的索引值为“2”，水平角参数对应的索引值为“1”，则该方向参数对应的索引值表示为“121”。
B12，当第一方向序列对应的聚类索引序列与概率最大的聚类索引序列匹配时，确定操作信息与概率最大的聚类索引序列相匹配。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括触摸位置时，根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
根据N次获取到的触摸位置，确定出目标触摸位置区域，目标触摸位置区域中至少包含有获取到的触摸位置中第一数量的触摸位置；将目标触摸位置区域作为目标操作信息中的一项。
具体的，可以在屏幕上构建平面直角坐标系xoy，以坐标(x,y)的形式来表示触摸位置。根据N次获取到的触摸位置，确定出目标触摸位置区域可具体参照如下方式实施：
C1，根据N次中每次获取到的触摸位置对应坐标中x的取值，拟合得到表达x的取值概率密度的第一正态分布函数：
Figure BDA0002474841920000161
其中，数学期望为μ1、标准方差为σ1 2；第一正态分布函数用以确定用户的历史较常触摸屏幕的x的取值范围，即μ1±σ1。
C2，根据N次中每次获取到的触摸位置对应坐标中y的取值，拟合得到表达y的取值概率密度的第二正态分布函数：
Figure BDA0002474841920000162
其中，数学期望为μ2、标准方差为σ2 2；第二正态分布函数用以确定用户的历史较常触摸屏幕的y的取值范围，即μ2±σ2。
C3，根据上述确定出的x的取值范围和y的取值范围，确定目标触摸位置区域。
基于此，在一种可选的实施方式中，可通过如下方式确定操作信息与目标操作信息中的目标触摸位置区域相匹配：
确定监测到的操作信息包括的第一触摸位置处于目标触摸位置区域内时，确定操作信息与目标触摸位置区域相匹配。
具体的，第一触摸位置对应的坐标中x在上述确定出x的取值范围且第一触摸位置对应的坐标中y的取值在上述确定出的y的取值范围内，则确定操作信息与目标触摸位置区域相匹配。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括触摸大小时，根据N次获取的传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
根据N次获取到的触摸大小，确定出目标触摸大小范围，目标触摸大小范围中至少包含有获取到的触摸大小中第二数量的触摸大小；将目标触摸大小范围作为目标操作信息中的一项；
具体实施时，可根据N次中每次获取到的触摸大小(s)的取值，拟合得到表达触摸大小(s)的取值概率密度的第三正态分布函数：
Figure BDA0002474841920000171
其中，数学期望为μ3、标准方差为σ3 2；第三正态分布函数用以确定用户的历史较常触摸屏幕时触摸大小的取值范围，即μ3±σ3。
基于此，在一种可选的实施方式中，可通过如下方式确定操作信息与目标操作信息中的目标触摸大小范围相匹配：确定监测到的操作信息包括的第一触摸大小处于目标触摸大小范围内时，确定操作信息与目标触摸大小范围相匹配。
进一步，当目标操作信息包括加速度序列、方向序列、触摸位置和触摸大小时，在一种可选的实施方式中，可设定用于验证用户对终端设备的操作信息是否可以使终端设备自行解除屏幕锁定状态的验证函数：
yθ＝θ1*x1+θ2*x2+θ3*x3+θ4*x4；
其中，θ1～θ4为对应x1～x4预设的权重值，诸如均设置为0.25；x1～x4取值范围均为1或0；
x1取1时表示操作信息与目标操作信息中包括的与加速度序列相关的概率最大的聚类索引序列相匹配，x1取0时表示操作信息与目标操作信息中包括的与加速度序列相关的概率最大的聚类索引序列不匹配；
x2取1时表示操作信息与目标操作信息中包括的与方向序列相关的概率最大的聚类索引序列相匹配，x2取0时表示操作信息与目标操作信息中包括的与方向序列相关的概率最大的聚类索引序列不匹配；
x3取1时表示操作信息与目标操作信息中包括的目标触摸位置区域相匹配，x3取0时表示操作信息与目标操作信息中包括的目标触摸位置区域不匹配；
x4取1时表示操作信息与目标操作信息中包括的目标触摸大小范围相匹配，x4取0时表示操作信息与目标操作信息中包括的目标触摸大小范围不匹配。
基于此，当yθ的取值为1时，则确定操作信息与目标操作信息匹配，也即验证通过，终端设备可自行解除屏幕锁定状态。
本发明实施例提供的上述方法，通过采集终端设备的传感器参数作为样本数据，采用不同的算法针对变化不同的传感器参数进行预处理及分析，学习确定用户解除终端设备的屏幕的锁定状态之前预设时长内的行为习惯，在由用户解锁屏幕累积达到一定时限时，自学习检测用户对于终端设备的操作匹配其在解锁前的历史行为习惯，则自动解除终端设备的屏幕的锁定状态，无需用户手动解锁屏幕，能够提升屏幕解锁的效率。实际应用时，本发明实施例提供的上述方法可以具体封装在终端设备的一个软件程序中。
基于与方法实施例同样的发明构思，参见图2，本发明实施例提供了一种设备解锁装置，设置于终端设备，包括：
监测模块201，用于在所述终端设备的屏幕处于锁定状态时，监测用户触发的对所述终端设备进行操作的操作信息；
解锁模块202，用于确定操作信息与目标操作信息相匹配时，解除终端设备的屏幕的锁定状态；
其中，目标操作信息是根据在解除终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，由用户触发的对终端设备进行操作的历史操作行为确定的。
本发明实施例通过学习用户触发屏幕解锁前预设时长内的历史操作行为，分析在终端设备的屏幕处于锁定状态时，用户触发的操作信息匹配根据历史操作行为确定出的目标操作信息则自动开锁，简化了用户手动操作屏幕解锁的流程，有效提升了解锁效率。
在一种可选的实施方式中，还包括：
获取模块203，用于在每次解除终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，获取用于表征用户的操作行为的传感器参数；
确定模块204，用于根据N次获取的传感器参数确定目标操作信息，N为大于1的整数。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括加速度序列、方向序列、触摸位置、或触摸大小中的一项或多项。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括加速度序列时，确定模块204，具体用于：
对N次获取到的加速度序列包含的加速度参数进行聚类分析，确定出多个加速度参数范围；
根据多个加速度参数范围，确定每次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列；其中，聚类索引序列中的一个索引值用于标识加速度序列中的一个加速度参数所归属的加速度参数范围；
确定N次获取到的加速度序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为目标操作信息中一项；其中，聚类索引序列的概率与该聚类索引序列中索引值标识的加速度参数范围对应的概率有关；
确定模块204，还用于：
根据多个加速度参数范围，确定监测到的操作信息包括的第一加速度序列对应的聚类索引序列；
当第一加速度序列对应的聚类索引序列与概率最大的聚类索引序列匹配时，确定操作信息与概率最大的聚类索引序列相匹配。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括方向序列时，确定模块204，具体用于：
对N次获取到的方向序列包含的方向参数进行聚类分析，确定出多个方向参数范围；
根据多个方向参数范围，确定每次获取到的方向序列对应的聚类索引序列，聚类索引序列中的一个索引值用于标识方向序列中的一个方向参数所归属的方向参数范围；
确定N次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，聚类索引序列的概率与该聚类索引序列中索引值标识的方向参数范围对应的概率有关；
确定模块204，还用于：
根据多个方向参数范围，确定监测到的操作信息包括的第一方向序列对应的聚类索引序列；当第一方向序列对应的聚类索引序列与概率最大的聚类索引序列匹配时，确定操作信息与概率最大的聚类索引序列相匹配。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括触摸位置时，确定模块204，具体用于：
根据N次获取到的触摸位置，确定出目标触摸位置区域，目标触摸位置区域中至少包含有获取到的触摸位置中第一数量的触摸位置；
将目标触摸位置区域作为目标操作信息中的一项；
确定模块204，还用于：
确定监测到的操作信息包括的第一触摸位置处于目标触摸位置区域内时，确定操作信息与目标触摸位置区域相匹配。
在一种可选的实施方式中，传感器参数包括触摸大小时，确定模块204，具体用于：
根据N次获取到的触摸大小，确定出目标触摸大小范围，目标触摸大小范围中至少包含有获取到的触摸大小中第二数量的触摸大小；
将目标触摸大小范围作为目标操作信息中的一项；
确定模块204，还用于：
确定监测到的操作信息包括的第一触摸大小处于目标触摸大小范围内时，确定操作信息与目标触摸大小范围相匹配。
对应上述方法，参见图3，本发明实施例提供了另一种设备解锁装置300，包括：
存储器302以及处理器303；
存储器302，用于存储程序指令；处理器303，用于调用所述存储器302中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述实施例中的方法。
在本发明实施例中，处理器可以是通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
在本发明实施例中，存储器，用于存储程序指令，存储器可以是非易失性存储器，比如硬盘(hard disk drive，HDD)或固态硬盘(solid-state drive，SSD)等，还可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)。存储器还可以是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本发明实施例中的存储器还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。本发明实施例中不限定上述存储器以及处理器之间的具体连接介质，比如总线，总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
进一步，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (16)

1.一种设备解锁方法，其特征在于，应用于终端设备，包括：
在所述终端设备的屏幕处于锁定状态时，监测用户触发的对所述终端设备进行操作的操作信息；
确定所述操作信息与目标操作信息相匹配时，解除所述终端设备的屏幕的锁定状态；
其中，所述目标操作信息是根据在解除所述终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，由用户触发的对所述终端设备进行操作的历史操作行为确定的。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在每次解除所述终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，获取用于表征所述用户的操作行为的传感器参数；
根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，N为大于1的整数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述传感器参数包括加速度序列、方向序列、触摸位置、或触摸大小中的一项或多项。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器参数包括所述加速度序列时，所述根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
对N次获取到的所述加速度序列包含的加速度参数进行聚类分析，确定出多个加速度参数范围；
根据所述多个加速度参数范围，确定每次获取到的所述加速度序列对应的聚类索引序列；其中，所述聚类索引序列中的一个索引值用于标识所述加速度序列中的一个加速度参数所归属的加速度参数范围；
确定N次获取到的所述加速度序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，所述聚类索引序列的概率与所述聚类索引序列中索引值标识的加速度参数范围对应的概率有关；
通过如下方式确定所述操作信息与所述目标操作信息中的所述概率最大的聚类索引序列相匹配：
根据所述多个加速度参数范围，确定监测到的所述操作信息包括的第一加速度序列对应的聚类索引序列；
当所述第一加速度序列对应的聚类索引序列与所述概率最大的聚类索引序列匹配时，确定所述操作信息与所述概率最大的聚类索引序列相匹配。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器参数包括所述方向序列时，所述根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
对N次获取到的所述方向序列包含的方向参数进行聚类分析，确定出多个方向参数范围；
根据所述多个方向参数范围，确定每次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列，所述聚类索引序列中的一个索引值用于标识所述方向序列中的一个方向参数所归属的方向参数范围；
确定N次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，所述聚类索引序列的概率与所述聚类索引序列中索引值标识的方向参数范围对应的概率有关；
通过如下方式确定所述操作信息与所述目标操作信息中的所述概率最大的聚类索引序列相匹配：
根据所述多个方向参数范围，确定监测到的所述操作信息包括的第一方向序列对应的聚类索引序列；当所述第一方向序列对应的聚类索引序列与所述概率最大的聚类索引序列匹配时，确定所述操作信息与所述概率最大的聚类索引序列相匹配。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器参数包括触摸位置时，所述根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
根据N次获取到的所述触摸位置，确定出目标触摸位置区域，所述目标触摸位置区域中至少包含有获取到的所述触摸位置中第一数量的触摸位置；
将所述目标触摸位置区域作为所述目标操作信息中的一项；
通过如下方式确定所述操作信息与所述目标操作信息中的所述目标触摸位置区域相匹配：
确定监测到的所述操作信息包括的第一触摸位置处于所述目标触摸位置区域内时，确定所述操作信息与所述目标触摸位置区域相匹配。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器参数包括触摸大小时，所述根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，包括：
根据N次获取到的所述触摸大小，确定出目标触摸大小范围，所述目标触摸大小范围中至少包含有获取到的所述触摸大小中第二数量的触摸大小；
将所述目标触摸大小范围作为所述目标操作信息中的一项；
通过如下方式确定所述操作信息与所述目标操作信息中的所述目标触摸大小范围相匹配：
确定监测到的所述操作信息包括的第一触摸大小处于所述目标触摸大小范围内时，确定所述操作信息与所述目标触摸大小范围相匹配。
8.一种设备解锁装置，其特征在于，设置于终端设备，包括：
监测模块，用于在所述终端设备的屏幕处于锁定状态时，监测用户触发的对所述终端设备进行操作的操作信息；
解锁模块，用于确定所述操作信息与目标操作信息相匹配时，解除所述终端设备的屏幕的锁定状态；
其中，所述目标操作信息是根据在解除所述终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，由用户触发的对所述终端设备进行操作的历史操作行为确定的。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：
获取模块，用于在每次解除所述终端设备的屏幕的锁定状态之前的预设时长内，获取用于表征所述用户的操作行为的传感器参数；
确定模块，用于根据N次获取的所述传感器参数确定所述目标操作信息，N为大于1的整数。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述传感器参数包括加速度序列、方向序列、触摸位置、或触摸大小中的一项或多项。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述传感器参数包括所述加速度序列时，所述确定模块，具体用于：
对N次获取到的所述加速度序列包含的加速度参数进行聚类分析，确定出多个加速度参数范围；
根据所述多个加速度参数范围，确定每次获取到的所述加速度序列对应的聚类索引序列；其中，所述聚类索引序列中的一个索引值用于标识所述加速度序列中的一个加速度参数所归属的加速度参数范围；
确定N次获取到的所述加速度序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，所述聚类索引序列的概率与所述聚类索引序列中索引值标识的加速度参数范围对应的概率有关；
所述确定模块，还用于：
根据所述多个加速度参数范围，确定监测到的所述操作信息包括的第一加速度序列对应的聚类索引序列；
当所述第一加速度序列对应的聚类索引序列与所述概率最大的聚类索引序列匹配时，确定所述操作信息与所述概率最大的聚类索引序列相匹配。
12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述传感器参数包括所述方向序列时，所述确定模块，具体用于：
对N次获取到的所述方向序列包含的方向参数进行聚类分析，确定出多个方向参数范围；
根据所述多个方向参数范围，确定每次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列，所述聚类索引序列中的一个索引值用于标识所述方向序列中的一个方向参数所归属的方向参数范围；
确定N次获取到的所述方向序列对应的聚类索引序列的概率，将概率最大的聚类索引序列作为所述目标操作信息中一项；其中，所述聚类索引序列的概率与所述聚类索引序列中索引值标识的方向参数范围对应的概率有关；
所述确定模块，还用于：
根据所述多个方向参数范围，确定监测到的所述操作信息包括的第一方向序列对应的聚类索引序列；当所述第一方向序列对应的聚类索引序列与所述概率最大的聚类索引序列匹配时，确定所述操作信息与所述概率最大的聚类索引序列相匹配。
13.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述传感器参数包括触摸位置时，所述确定模块，具体用于：
根据N次获取到的所述触摸位置，确定出目标触摸位置区域，所述目标触摸位置区域中至少包含有获取到的所述触摸位置中第一数量的触摸位置；
将所述目标触摸位置区域作为所述目标操作信息中的一项；
所述确定模块，还用于：
确定监测到的所述操作信息包括的第一触摸位置处于所述目标触摸位置区域内时，确定所述操作信息与所述目标触摸位置区域相匹配。
14.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述传感器参数包括触摸大小时，所述确定模块，具体用于：
根据N次获取到的所述触摸大小，确定出目标触摸大小范围，所述目标触摸大小范围中至少包含有获取到的所述触摸大小中第二数量的触摸大小；
将所述目标触摸大小范围作为所述目标操作信息中的一项；
所述确定模块，还用于：
确定监测到的所述操作信息包括的第一触摸大小处于所述目标触摸大小范围内时，确定所述操作信息与所述目标触摸大小范围相匹配。
15.一种设备解锁装置，其特征在于，包括：
存储器以及处理器；
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行权利要求1～7任一项所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1～7中任一项所述的方法。
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