[发明专利]一种基于电容检测和机器学习的触摸角度估计方法有效
| 申请号： | 201911414195.3 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111078064B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 高硕;黄安彪;郭嵘;邵明启;徐立军 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F3/044 | 分类号： | G06F3/044;G06F3/041;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄科诚专利事务所(普通合伙) 13113 | 代理人： | 刘丽丽;刘兰芳 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 电容 检测 机器 学习 触摸 角度 估计 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于电容检测和机器学习的触摸角度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
一、利用一块电极阵列为N*N的电容式触摸屏采集数据，N≥2，且为整数，将陀螺仪固定在触摸所用的手指模型上，在15-90°的角度范围随机选取角度进行触摸，记录不同角度下手指触摸区域以及手指投影下覆盖区域的相对电容值，同时记录当下的触摸角度值，得到手指触摸区域以及手指投影下覆盖区域的相对电容值-触摸角度值对应的数据集；
二、利用此数据集，采用小批量随机梯度下降法，训练一个神经网络回归模型；
三、利用此训练好的神经网络回归模型，将触摸时得到的电极阵列的相对电容值作为输入，即可得到触摸角度输出值。
2.根据权利要求1所述的一种基于电容检测和机器学习的触摸角度估计方法，其特征在于，所述数据集中的每个样本为一个N2+1维的向量，该向量的前N*N维为对应N*N个电极的相对电容值，第N2+1维为对应的触摸角度值。
3.根据权利要求1所述的一种基于电容检测和机器学习的触摸角度估计方法，其特征在于，所述相对电容值为手指模型触摸电极时相对无触摸时的电容值之差。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京航空航天大学，未经北京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911414195.3/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
