The invention relates to a method and a device for classifying touch points based on a device screen. The equipment calibration; based on calibration, for a predetermined period of data collection and calibration according to the screen position in the image data acquisition data acquisition; stop judging covering equipment in a preset threshold in the screen, when the data is defined as the training for this acquisition according to the number of training data; specification and cleaning operation, to generate training samples; choose one class classifier, the definition of input and output of the kernel function and parameters of kernel functions for evaluation and training, generating classifier; classification of touch point equipment through the screen to obtain the generated classifier, the classification results generated by the completion of the classification results; touch point judgment. This method solves the problem of inaccurate judgment of touch points in the traditional technology, realize the effective recognition of the touch point of the touch point noise or effective operation, and has high accuracy, flexibility and ease of use.
【技术实现步骤摘要】
基于设备屏幕的触控点分类方法和装置
本专利技术涉及触控设备检测
,特别涉及一种基于设备屏幕的触控点分类方法和装置。
技术介绍
众所周知,在可触控交互式大屏幕系统中,触控点的识别为核心问题。其中最常用的方法为设置固定的面积、周长阈值,对摄像头所摄照片中所有位置的光斑都通过该阈值来判别,在范围内的为有效触控点,否则无效。但在实际使用中,这种方式会将很多噪点包括其中,如长条形噪点等。更为严重的是,由摄像头导致的近大远小问题距离摄像头近的光斑在照片中表现得更大;由激光器打出的激光面存在距离激光器近的光斑表现得大的问题。在这两种因素的影响下,如下情况变得亟待解决:难以确定一组固定的适用于全部情况的阈值;在确定了对于某一特定系统合适的阈值,即可将照片中最小光斑与最大光斑包括其中又足够紧的阈值之后,一些距离摄像头较远、其位置聚光面较弱但面积较大的噪点会变得难以分辨。
技术实现思路
鉴于此,有必要针对传统技术存在的问题,提供了一种基于设备屏幕的触控点分类方法和装置,能够实现噪点或者有效触控点的有效识别的操作,且具有较高的准确性、灵活性与易用性。为达到专利技术目的,提供一种基于设备屏幕的触控点分类方法,所述方法包括:对设备进行校准操作,其中,所述设备为可触控设备;基于校准后的所述设备,在预设周期内采集数据并根据采集到的数据执行图像中屏幕位置的标定操作,其中,所述屏幕为所述设备的组成部件,用于接收用户操作行为;判断采集的数据在预设阈值内覆盖所述设备的所述屏幕时,停止采集,并将此时采集的数据定义为训练用数据;对所述训练用数据进行规约与清洗操作,生成训练样本;选择单类分类器,对 ...
【技术保护点】
一种基于设备屏幕的触控点分类方法,其特征在于,所述方法包括:对设备进行校准操作,其中,所述设备为可触控设备;基于校准后的所述设备,在预设周期内采集数据并根据采集到的数据执行图像中屏幕位置的标定操作,其中,所述屏幕为所述设备的组成部件,用于接收用户操作行为;判断采集的数据在预设阈值内覆盖所述设备的所述屏幕时,停止采集,并将此时采集的数据定义为训练用数据;对所述训练用数据进行规约与清洗操作,生成训练样本;选择单类分类器,对输入、输出以及核函数进行定义,并对所述核函数的参数进行赋值与执行训练,生成分类器,其中,所述核函数为自由径向基核函数或高斯核函数;生成的所述分类器对所述设备通过所述屏幕获取的触控点进行分类,生成分类结果;通过所述分类结果,完成对所述触控点的判断。
【技术特征摘要】
1.一种基于设备屏幕的触控点分类方法,其特征在于,所述方法包括:对设备进行校准操作,其中,所述设备为可触控设备;基于校准后的所述设备,在预设周期内采集数据并根据采集到的数据执行图像中屏幕位置的标定操作,其中,所述屏幕为所述设备的组成部件,用于接收用户操作行为;判断采集的数据在预设阈值内覆盖所述设备的所述屏幕时,停止采集,并将此时采集的数据定义为训练用数据;对所述训练用数据进行规约与清洗操作,生成训练样本;选择单类分类器,对输入、输出以及核函数进行定义,并对所述核函数的参数进行赋值与执行训练,生成分类器,其中,所述核函数为自由径向基核函数或高斯核函数;生成的所述分类器对所述设备通过所述屏幕获取的触控点进行分类,生成分类结果;通过所述分类结果,完成对所述触控点的判断。2.根据权利要求1所述的基于设备屏幕的触控点分类方法,其特征在于,所述将此时采集的数据定义为训练用数据的步骤之后包括:对所述训练用数据的多个特征参数进行获取,其中,所述多个特征参数包括所述触控点形成的光斑的横纵坐标位置、面积以及长轴长。3.根据权利要求1所述的基于设备屏幕的触控点分类方法,其特征在于,所述判断采集的数据在预设阈值内覆盖所述设备的屏幕时,停止采集包括:判断所述训练用数据是否以横纵坐标均缩小8倍后满足所述屏幕的全覆盖;若满足,则确定所述训练用数据完成所述屏幕的全覆盖操作。4.根据权利要求1所述的基于设备屏幕的触控点分类方法,其特征在于,所述对所述训练用数据进行规约与清洗操作,生成训练样本包括:对于所述触控点相同的所述横纵坐标位置,选取面积与长轴长的最大值,并对面积是否为零进行判断;若面积为零时,则删除当前所述训练用数据,否则,将(8x+1,8y+1,4×area,100×axis)进行存储;再对alpha进行赋值调整,将(8x+1,8y+1,4×alpha×alpha×area,100×alpha×axis)进行存储,生成所述训练样本;其中,x为所述触控点在图像中的横坐标,y为所述触控点在图像中的纵坐标,area为所述触控点在图像中所占像素点总数,定义为面积,axis为所述触控点形成的多边形的长轴长,alpha为调整所述触控点取样参数,alpha值...
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