CN111679759B - 一种触点识别方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明适用于计算机技术领域，尤其涉及一种触点识别方法、装置、计算机设备和存储介质，所述触点识别方法包括：在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据；根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类；当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。本发明实施例提供的一种触点识别方法，是基于桶式算法与哈希算法的思想所提出的一种新的触点识别算法，在数据的处理过程中，不存在复杂繁琐的计算，极大降低了数据的计算量，提高了检测效率，同时还能保有较高的触点识别准确率，有效的提高了用户体验。

Description

一种触点识别方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种触点识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

触摸屏能够将用户在显示屏上的操作转化为程序可识别的数字信号。通常是在显示屏上方叠加两层相互间有一个小间隙、且之间存在一定电阻的透明板。工作时，向其中一块透明板的两端分别施加电压，另一块透明板一端接ADC，另一端悬空。发生触摸时，两块透明板碰在一起，在触点处导通，这样ADC就可以检测到触点处的电平值，然后将电平值转化为数字信号，确定触点在透明板的位置信息，进而能够确定触点位置。而在实际的应用过程中，所确定的触点位置与实际触点位置可能会存在误差，通常称为“抖动”，例如意外出现超长的电平建立时间以及电平建立后的意外波动。为了消除误差，通常需要对采集的触点数据进行处理，也就是屏幕防抖处理。

目前，对触点数据进行处理以消除可能存在的误差的方案有很多种。然而，对触点数据进行处理需要占用一定的计算时间，会提高屏幕的反应时间，从而影响到用户体验。通常的触点数据处理算法，消除误差的效果越好，触点准确率越高，屏幕的反应时间也越长。

可见，现有的触点数据处理方法还无法实现在保证较高触点准确率的同时还能保证较快的屏幕反应时间，用户体验不佳。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种触点识别方法，旨在解决，现有在对触点数据进行处理的过程还存在的无法在保证较高触点准确率的同时还能保证较快的屏幕反应时间，影响用户体验的技术问题。

本发明实施例是这样实现的，一种触点识别方法，包括：

在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据；

根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类；

当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。

本发明实施例的另一目的在于提供一种触点识别装置，包括：

检测触点数据采集单元，用于在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据；

触点数据分类单元，用于根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类；

响应触点识别单元，用于当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。

本发明实施例的另一目的在于提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述触点识别方法的步骤。

本发明实施例的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述触点识别方法的步骤。

本发明实施例提供的触点识别方法，通过在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据，然后根据预设的触摸分辨率对所述检测点数据进行分类，并在判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。本发明实施例提供的触点识别方法，是基于桶式算法与哈希算法的思想所提出的一种新的触点识别算法，在数据的处理过程中，不存在复杂繁琐的计算，极大降低了数据的计算量，提高了检测效率，同时还能保有较高的触点识别准确率，有效的提高了用户体验。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种触点识别方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种触点识别方法的步骤流程图；

图3为本发明实施例提供的又一种触点识别方法的步骤流程图；

图4为本发明实施例提供的一种对检测触点数据进行分类的步骤流程图；

图5为本发明实施例提供的另一种对检测触点数据进行分类的步骤流程图；

图6为本发明实施例提供的又一种对检测触点数据进行分类的步骤流程图；

图7为本发明实施例提供的一种根据商值对检测触点数据进行分类的步骤流程图；

图8为本发明实施例提供的一种触点识别装置的结构示意图；

图9为本发明实施例提供的一种执行上述触点识别方法的计算机设备的内部结构图。

实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

现有电阻屏式触摸屏的工作原理是：在显示屏上方加叠两层相互间有一个小间隙的透明板，这两层透明板均有约500~1000欧的电阻，其中一块透明板左右两端接单片机的两个IO口，其中一个IO口兼有ADC功能，下同，对应触摸屏的X轴；另一块则是上下两端接单片机的另两个IO口，对应触摸屏的Y轴。工作时，向其中一块透明板的两端分别施加0V和5V的电压，使电位在该板上均匀分布；另一块透明板一端接ADC，另一端悬空。发生触摸时，两块透明板碰在一起，在触点处导通，这样ADC就可以检测到触点处的电平值，然后将电平值转化为数字信号，获得该点在Y轴的位置信息；随后两块板的功能调换，原来负责提供电压的改为ADC功能，原来是ADC的改为提供电压，从而检测出触点在X轴的位置信息，进而能够确定该触点的位置。

在实际使用过程中，测得的触摸值会出现抖动，例如在A点触摸，但ADC识别的结果却是几厘米之外的B点，导致出现误判，即所谓的“抖动”。出现这种情况的原因比较复杂，大致有以下几种：

1）意外出现超长的电平建立时间。为了去除杂波，通常会在ADC的端口并联一个电容；由于这个电容的存在，测量电平不会笔直地达到真实值，而是以RC的形式趋近真实值，这就产生了一个电平建立时间。这一建立时间理论计算大约在100us左右，但在实际应用中达到1~10ms，且有时会出现更大波动。为了避开这个趋近过程，需要在屏幕电压加载完毕后，经过一定的延迟再进行检测，这一延迟通常被设置为10ms（设置的太长会使触摸产生明显的延迟感，影响用户体验）。但如果出现了电平的实际建立时间>10ms的情况，就会测得错误的电平值，导致误判。

2）电平建立后的意外波动。有时经过电平建立时间后，电平已经达到了真实值，却因种种干扰又再次出现了波动；如果刚好在其波动时进行测量，就会测得错误的电平值。

3）ADC测量结果不准。如果电平正确，但ADC在测量、转化的过程中出现错误，也会导致测量结果出现错误。

为避免上述误判，往往需要采用防抖技术，也就是采用触点识别算法识别出真实可能的触摸点。

目前现有技术中存在的触点识别算法多种多样，但是算法的不同会影响到触点识别的反应时间以及识别准确率，以一种常见的触摸点识别算法为例，包括以下步骤：检测到触摸时，获取100ms内被触摸的所有点的坐标；为第一个点建立一个点集，然后依次查询所有点，如果两个点之间的间距小于设定的阈值，则将其归为同一个点集，否则为该点新建一个点集；对于每一个点集，计算每一个点与集内其他点之间距离的平均值，取其平均值最小的一个点作为该点集的特征点；将特征点上报应用程序。在上述的算法过程中，其中，第二步以及第三步所存在的计算量巨大，尤其是在第三步中，需要计算每一个点与其点集内其他所有点距离的平均值，当一个点集内有较多点时，其运算量将会成n 2 级别上升，大大增加了计算量，降低了系统的反应速度。本发明为解决现有的触点识别算法存在的识别准确率不够或者屏幕反应时间长而导致的用户体验不佳的技术问题，基于桶式算法与哈希算法的思想提出了一种新的触点识别算法，该触点识别算法不存在复杂繁琐的计算，极大降低了数据的计算量，提高了检测效率，同时还能保有较高的触点识别准确率，有效的提高了用户体验，具体可以参阅后续的解释说明。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种触点识别方法的步骤流程图，具体包括以下步骤：

步骤S102，在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据。

在本发明实施例中，在屏幕识别到用户的触摸操作后，通过采样获取预设次数的检测触点数据，其中预设次数可以根据用户对延迟、手感、准确度的要求自行定义。

在本发明实施例中，需要说明的是，采集预设次数的检测触点数据可以是在一时刻下同时采集多个检测触点数据，也可以是在不同时刻下依次对检测触点数据进行采集从而获取到多个检测触点数据，本发明对采集预设次数的检测触点数据的形式不做具体的限制，凡是能够采集到预设次数的检测触点数据的方式均应当在本发明要求保护的范围之内。作为优选，是在同一时刻下进行采样从而采集到多个检测触点数据，此时在后续的计算过程中，若无法确定出识别触点，还能够继续进行采集预设次数的检测触点数据，也就是在一次触摸过程中，能够识别多次，从而提高屏幕一次点击的通过率，进一步提高用户体验。

在本发明实施例中，这些检测触点数据主要是以触点在触摸板上的XY坐标值记录的，包含了横向坐标值和纵向坐标值。

步骤S104，根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类。

在本发明实施例中，此处利用了桶式算法的原理，所述触摸分辨率可以理解为检测触点数据允许的误差范围，具体为一个值，也就是说当两个检测触点数据在允许的误差范围内时，认为所述检测触点数据的特征值相同，可以划分至同一类下。具体的，通常是利用除法运算来对检测触点数据进行分类，具体的过程请参阅图4及其解释说明的内容。

步骤S106，判断各个类别下的检测触点数据个数是否超过预设的次数阈值。当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，执行步骤S108；当判断任一类别下的检测触点数据个数均未超过预设的次数阈值时，执行其他步骤。

在本发明实施例中，在预设次数的取样过程中，采集了预设次数的检测触点数据，其中当有超过预设的次数阈值的检测触点数据属于同一类别下，也就是超过预设的次数阈值的检测触点数据彼此之间在允许的误差范围内，则表明此时用户的真实触点极有可能同样位于该类别下，此时执行步骤S108，而当没有超过预设次数阈值的检测触点数据属于同一类别下，则表明此次采集的检测触点数据分散较为分散，理论上应当舍弃重新采集检测触点数据或者执行其他的步骤。

在本发明实施例中，需要强调的是，一方面基于准确率的设定，所述预设的次数阈值通常应该大于检测触点数据的预设采集次数的一半，因此并不会出现同时存在多个某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值的情形。另一方面，即使未对次数阈值和采集的预设次数进行限制，计算机程序在对检测触点数据进行分类的时候，通常是依次对检测触点数据进行的（在此不对具体的实现过程做具体的阐述，具体可以参阅图7及其解释说明的内容）。因此，在某个类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，会直接执行步骤S108，而不会存在多个类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时。

步骤S108，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。

在本发明实施例中，由于所述类别下检测触点数据均在允许的误差范围内，因此，直接根据该类别下的检测触点数据来确定响应触点，也就是所识别出的触点。其中，具体的确定响应触点的方式有多种，具体可以参阅图3及其解释说明。

在本发明实施例中，需要强调的一点是，采集检测触点数据的预设次数、触摸分辨率以及次数阈值都是可以预先设置的，具体可以是基于用户的需要实际所设置的。其中，触摸分辨率通常与显示屏与ADC的型号关联，特别的，触摸分辨率优选为2的整数次幂，可以大大优化分类过程的计算度，具体请参阅图6及其解释说明，具体的，若使用8位ADC和800*600的显示屏，则触摸分辨率设置为2；若使用12位ADC和800*600显示屏，触摸分辨率可设置为8。采集检测触点数据和次数阈值则会影响到识别准确率、识别延迟和一次通过率，预设次数越高检测准确度越高，但识别延迟会增加；而次数阈值越高，检测准确度越高，但检测的通过率降低，也会影响识别的效率。可以根据实际情况调整检测触点数据和次数阈值的值，达到兼顾准确度、延迟感和一次通过率等多个方面的最优值，实现最佳的用户体验。作为本发明的优选，在多次试验下，其中当检测触点数据设置为6~10时，此时次数阈值对应设置为4~6时，可以在保证准确率的同时，具有较低的延迟感，用户能够得到更优的操作体验。进一步的，检测触点数据设置为6，次数阈值设置为4。

本发明实施例提供的触点识别方法，通过在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据，然后根据预设的触摸分辨率对所述检测点数据进行分类，并在判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。本发明实施例提供的触点识别方法，是基于桶式算法与哈希算法的思想所提出的一种新的触点识别算法，在数据的处理过程中，不存在复杂繁琐的计算，极大降低了数据的计算量，提高了检测效率，同时还能保有较高的触点识别准确率，有效的提高了用户体验。

如图2所示，为本发明实施例提供的另一种触点识别方法的步骤流程图，详述如下。

在本发明实施例中，与图1所示出的一种触点识别方法的步骤流程图的区别在于，步骤S106中，当判断任一类别下的检测触点数据个数均未超过预设的次数阈值时，返回至所述步骤S102。

在本发明实施例中，当没有超过预设次数阈值的检测触点数据属于同一类别下，表明此次采集的检测触点数据分散较为分散，可以重新采集预设次数的检测触点数据。

如图3所示，为本发明实施例提供的又一种触点识别方法的步骤流程图，详述如下。

在本发明实施例中，与图1所示出的一种触点识别方法的步骤流程图的区别在于，所述步骤S108具体为：

步骤S302，将所述类别下的任一检测触点数据确定为响应触点。

在本发明实施例中，可以对检测触点数据进行处理来确定响应触点。例如对类别下的检测触点数据进行平均计算或者将与其他检测触点距离最近的检测触点确定为响应触点，上述过程虽然能在一定程度提高识别触点的准确率，但会提高计算量，提高屏幕延迟，考虑到该类别下的检测触点数据彼此之间在允许的误差范围内，因此考虑到对算法的简化，可以直接将所述类别下的任一检测触点数据确定为响应触点，降低计算量，以降低延迟。

如图4所示，为本发明实施例提供的一种对检测触点数据进行分类的步骤流程图，具体包括以下步骤：

步骤S402，计算所述检测触点数据与预设的触摸分辨率的商值。

在本发明实施例中，所述检测触点数据可以理解为数值，同样的触摸分辨率也可以理解为数值，考虑到计算机中，整形数据的除法是自动向下取整的，因此将检测触点数据与触摸分辨率的商值确定为检测触点数据的特征值较为合理。

步骤S404，根据所述商值对所述检测触点数据进行分类。

在本发明实施例中，相对于现有技术中需要计算出每一个点与其点集内其他所有点距离的平均值，计算量大大降低，通过检测触点数据与预设的触摸分辨率的商值对检测触点进行分类，在简单的运算量下能够保证在允许误差范围内的检测触点数据属于同一类。

如图5所示，为本发明实施例提供的另一种对检测触点数据进行分类的步骤流程图，详述如下。

在本发明实施例中，与图4所示出的一种对检测触点数据进行分类的步骤流程图的区别在于，所述检测触点数据包括检测触点的横坐标值与纵坐标值，所述步骤S402具体包括：

步骤S502，对所述检测触点数据进行数据整合处理，生成检测触点横纵坐标值。

步骤S504，计算所述检测触点横纵坐标值与预设的触摸分辨率的商值。

在本发明实施例中，考虑到检测触点数据表示的是检测触点的位置信息，通常包含有横坐标检测触点的横坐标值与纵坐标值，计算时需要使用两个数据，通过移位算法将两个数值整合成一个数值，可以极大降低数据占用内存，具体移位算法如下：

触点的特征值Data(i)=(横坐标值/触摸分辨率)<<16+(纵坐标值/触摸分辨率)，也就是将横坐标值除以触摸分辨率的值左移16位，高16位存储横坐标值除以触摸分辨率的值，低16位存储Y轴的值，将两个数值整合成一个数值。

如图6所示，为本发明实施例提供的又一种对检测触点数据进行分类的步骤流程图，详述如下。

在本发明实施例中，与图4所示出的一种对检测触点数据进行分类的步骤流程图的区别在于，所述触摸分辨率的值为2的整数次幂，所述步骤S402具体为：

步骤S602，根据位移算法确定所述检测触点数据与预设的触摸分辨率的商值。

在本发明实施例中，考虑到在计算机的二进制除法中，如果除数为2的整数次幂时，只需向右位移对应整数次的位数即可直接计算出结果，因此将触摸分辨率的值为2的整数次幂，可以进一步直接利用位移算法来进行运算，从而显著降低运算量。

如图7所示，为本发明实施例提供的一种根据商值对检测触点数据进行分类的步骤流程图，需要说明的是，下述步骤是以一个检测触点数据作为示例说明如何实现对检测触点数据的分类过程，事实上，完整实现对检测触点进行分类的过程需要对每一个检测触点数据都执行下述的过程。

步骤S702，判断是否存在与所述商值所对应的类别。当判断不存在与所述商值对应的类别时，执行步骤S704；当判断存在与所述商值对应的类别时，执行步骤S706。

步骤S704，创建与所述商值对应的类别，并将所述待分类检测触点数据分类至所述类别下。

步骤S706，将所述待分类检测触点数据分类至所述类别下。

在本发明实施例中，需要强调的一点是，在计算机程序中执行上述步骤可以利用数组来实现，即创建一个二维数组 Count [m][n]，该数组的第一维用于存储检测触点数据的特征值也就是与触摸分辨率的商值，第二维用于存储与该特征值相同的触点的数量。

在本发明实施例中，需要依次判断是否存在一个二维数组第一维数据所存储的特征值m等于待分类的检测触点数据的特征值Data（i），如果存在的话，则将该检测触点数据放入该二维数组中，并使该二维数组的后一维数据n=n+1，如果不存在的话，则需要重新创建新的二维数组，该数组的第一维用于存储所述待分类检测触点数据的特征值，

如图8所示，为本发明实施例提供的一种触点识别装置的结构示意图，详述如下，

在本发明实施例中，所述触点识别装置包括：

检测触点数据采集单元810，用于在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据。

在本发明实施例中，在屏幕识别到用户的触摸操作后，通过采样获取预设次数的检测触点数据，其中预设次数可以根据用户对延迟、手感、准确度的要求自行定义。

在本发明实施例中，需要说明的是，采集预设次数的检测触点数据可以是在一时刻下同时采集多个检测触点数据，也可以是在不同时刻下依次对检测触点数据进行采集从而获取到多个检测触点数据，本发明对采集预设次数的检测触点数据的形式不做具体的限制，凡是能够采集到预设次数的检测触点数据的方式均应当在本发明要求保护的范围之内。作为优选，是在同一时刻下进行采样从而采集到多个检测触点数据，此时在后续的计算过程中，若无法确定出识别触点，还能够继续进行采集预设次数的检测触点数据，也就是在一次触摸过程中，能够识别多次，从而提高屏幕一次点击的通过率，进一步提高用户体验。

在本发明实施例中，这些检测触点数据主要是以触点在触摸板上的XY坐标值记录的，包含了横向坐标值和纵向坐标值。

触点数据分类单元820，用于根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类。

在本发明实施例中，此处利用了桶式算法的原理，所述触摸分辨率可以理解为检测触点数据允许的误差范围，具体为一个值，也就是说当两个检测触点数据在允许的误差范围内时，认为所述检测触点数据的特征值相同，可以划分至同一类下。具体的，通常是利用除法运算来对检测触点数据进行分类。

响应触点识别单元830，用于当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。

在本发明实施例中，在预设次数的取样过程中，采集了预设次数的检测触点数据，其中当有超过预设的次数阈值的检测触点数据属于同一类别下，也就是超过预设的次数阈值的检测触点数据彼此之间在允许的误差范围内，则表明此时用户的真实触点极有可能同样位于该类别下，因此，直接根据该类别下的检测触点数据来确定响应触点，也就是所识别出的触点。

在本发明实施例中，需要强调的是，一方面基于准确率的设定，所述预设的次数阈值通常应该大于检测触点数据的预设采集次数的一半，因此并不会出现同时存在多个某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值的情形。另一方面，即使未对次数阈值和采集的预设次数进行限制，计算机程序在对检测触点数据进行分类的时候，通常是依次对检测触点数据进行的。因此，通常不会存在多个类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值的情形。

在本发明实施例中，需要强调的一点是，采集检测触点数据的预设次数、触摸分辨率以及次数阈值都是可以预先设置的，具体可以是基于用户的需要实际所设置的。其中，触摸分辨率通常与显示屏与ADC的型号关联，特别的，触摸分辨率优选为2的整数次幂，可以大大优化分类过程的计算度，具体请参阅图6及其解释说明，具体的，若使用8位ADC和800*600的显示屏，则触摸分辨率设置为2；若使用12位ADC和800*600显示屏，触摸分辨率可设置为8。采集检测触点数据和次数阈值则会影响到识别准确率、识别延迟和一次通过率，的预设次数越高检测准确度越高，但识别延迟会增加；而次数阈值越高，检测准确度越高，但检测的通过率降低，也会影响识别的效率。可以根据实际情况调整检测触点数据和次数阈值的值，达到兼顾准确度、延迟感和一次通过率等多个方面的最优值，实现最佳的用户体验。作为本发明的优选，在多次试验下，其中当检测触点数据设置为6~10时，此时次数阈值对应设置为4~6时，可以在保证准确率的同时，具有较低的延迟感，用户能够得到更优的操作体验。进一步的，检测触点数据设置为6，次数阈值设置为4。

本发明实施例提供的触点识别装置，通过在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据，然后根据预设的触摸分辨率对所述检测点数据进行分类，并在判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。本发明实施例提供的触点识别装置，是基于桶式算法与哈希算法的思想所提出的一种新的触点识别装置，在数据的处理过程中，不存在复杂繁琐的计算，极大降低了数据的计算量，提高了检测效率，同时还能保有较高的触点识别准确率，有效的提高了用户体验。

图9示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。如图9所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现触点识别方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行触点识别方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，本申请提供的触点识别装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图9所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该触点识别装置的各个程序模块，比如图8中所示的检测触点数据采集单元810、触点数据分类单元820以及响应触点识别单元830。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的触点识别方法中的步骤。

例如，图9所示的计算机设备可以通过如图8所示的触点识别装置中的检测触点数据采集单元810执行步骤S102；计算机设备可通过触点数据分类单元820执行步骤S104；计算机设备可通过响应触点识别单元830执行步骤S108。

在一个实施例中，提出了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据；

根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类；

当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。

在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：

在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据；

根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类；

当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。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）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种触点识别方法，其特征在于，包括：

在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据；

根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类；

当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点；

所述根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类的步骤，具体为：

计算所述检测触点数据与预设的触摸分辨率的商值；

根据所述商值对所述检测触点数据进行分类；

所述检测触点数据包括检测触点的横坐标值与纵坐标值；

根据位移算法对所述检测触点数据进行数据整合处理，生成检测触点横纵坐标值；

计算所述检测触点横纵坐标值与预设的触摸分辨率的商值；

根据所述商值对所述检测触点数据进行分类的步骤，具体包括：

判断是否存在与所述商值所对应的类别；

当判断不存在与所述商值对应的类别时，创建与所述商值对应的类别，并将待分类检测触点数据分类至所述类别下；

当判断存在与所述商值对应的类别时，将待分类检测触点数据分类至所述类别下。

2.根据权利要求1所述的触点识别方法，其特征在于，在所述当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点的步骤之后，还包括：

当判断任一类别下的检测触点数据个数均未超过预设的次数阈值时，返回至所述在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据步骤。

3.根据权利要求1所述的触点识别方法，其特征在于，所述根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点的步骤，具体为：

将所述类别下的任一检测触点数据确定为响应触点。

4.根据权利要求1所述的触点识别方法，其特征在于，所述触摸分辨率的值为2的整数次幂；所述计算所述检测触点数据与预设的触摸分辨率的商值的步骤具体为：

根据位移算法确定所述检测触点数据与预设的触摸分辨率的商值。

5.一种触点识别装置，其特征在于，包括：

检测触点数据采集单元，用于在识别到用户的触摸操作后，采集预设次数的检测触点数据；

触点数据分类单元，用于根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类；

响应触点识别单元，用于当判断某一类别下的检测触点数据个数超过预设的次数阈值时，根据所述类别下的检测触点数据确定响应触点；

所述根据预设的触摸分辨率对所述检测触点数据进行分类的步骤，具体为：

计算所述检测触点数据与预设的触摸分辨率的商值；

根据所述商值对所述检测触点数据进行分类；

所述检测触点数据包括检测触点的横坐标值与纵坐标值；

根据位移算法对所述检测触点数据进行数据整合处理，生成检测触点横纵坐标值；

计算所述检测触点横纵坐标值与预设的触摸分辨率的商值；

根据所述商值对所述检测触点数据进行分类的步骤，具体包括：

判断是否存在与所述商值所对应的类别；

当判断不存在与所述商值对应的类别时，创建与所述商值对应的类别，并将待分类检测触点数据分类至所述类别下；

当判断存在与所述商值对应的类别时，将待分类检测触点数据分类至所述类别下。

6.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至4中任一项权利要求所述触点识别方法的步骤。

7.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至4中任一项权利要求所述触点识别方法的步骤。

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